Signals into
moves

AI value investing research framework that bakes in methodologies of Buffett, Munger, Dwan Yongping, and Li Lu. Analyzes companies through multi-agent debate and stress-testing. 11K+ stars.

design.md — открытый стандарт Google для упаковки дизайн-системы в структурированный Markdown-файл, читаемый AI-агентами.

Private equity как канал дистрибуции AI-агентов: PE-фирмы могут внедрять агентные решения сразу в портфельные компании — масштабирование без sales-команды.

Meng To строит 4 продукта в одиночку, управляя флотом из 10-20 AI-агентов — новая модель соло-предпринимателя с AI как командой.

Skills как переиспользуемые «лего-кубики» дизайна — marketplace skill-модулей открывает новую экономику для дизайнеров и разработчиков агентов.

4 оси давления на generic AI wrappers: model commoditization, data moats, distribution leverage, workflow depth — без differentiation в одной из них платформы умрут.

SaaS «tastes like chicken»: все продукты стали неотличимы, поэтому private equity уходит в agentic workflows — там ещё есть differentation и margin.

Барьер adoption AI в агентствах — не инструменты, а отсутствие готовых playbooks. Рынку нужны сценарии применения, а не новые features.

Visualization layer как следующий frontier AI: когда модели умеют создавать, вопрос становится «как это увидеть» — дашборды как интерфейс агентов.

Agent as managed worker — не chatbot, не workflow. Агент требует task, permission, judge, correction, work record. Swarms — мёртвая идея.

Когда AI снял барьер создания дизайна, реальная дифференциация переместилась в «вкус» — способность выбирать что хорошо, а не технику исполнения.

Ошибка большинства команд — фрейм «switching». Правильный фрейм — «layering»: добавляй слои поверх существующих инструментов без миграции.