Нещодавно я кілька разів брав участь у офлайн-зустрічах Crypto, і спілкуючись з кількома колегами, помітив, що всі активно вивчають можливості штучного інтелекту.

Причина дуже проста: не хотіти бути витісненим у наступній епосі оновлень інструментів підвищення ефективності.
Але всі, мабуть, знають, що AI не працює одразу після відкриття.
Беру, наприклад, мої перші експерименти з OpenClaw, коли я бачив рекомендації щодо Skill на X, я встановив майже всі.
Згодом я зрозумів, що багато Skill здаються дуже потужними, але не підходять для моїх робочих сценаріїв, і навпаки, використання їх робить маленького рака все більш нерозумним.
Після цього довелося багато разів видаляти, налаштовувати і тестувати.
Ось так виглядає реальний стан використання AI багатьма людьми сьогодні:
Моделі стають все потужнішими, інструментів з’являється все більше, але користувачам потрібно вивчати все нові й нові речі, а поріг входу у використання AI зростає.
Саме це і є проблема, яку прагне вирішити xBubble.
@xBubble_ai — це продукт AI Agent від команди @dappOS_com, основна концепція — Low-prompt AI.
Простими словами, це зменшення залежності користувача від складних підказок, вибору інструментів і налаштувань робочих процесів.
Це не вимагає від користувача ставати експертом з AI, навпаки — дозволяє AI допомагати користувачу, використовуючи AI за його замовленням.
//
За підтримкою xBubble стоять дві основні системи.
Перша — Bubble Pilot, її можна розглядати як центр управління завданнями.
Коли користувач ставить просте завдання, Pilot спочатку визначає тип завдання, потім підбирає відповідний SOP.
Якщо є вже перевірений процес, він його використовує, іде шлях оптимізації; якщо відповідного SOP немає — повертається до загального агенту для виконання.
Тут SOP — це набір вже перевірених способів роботи.
Наприклад, при дослідженні проекту це може включати збір даних, відбір інформації, структурування, формулювання думок і редагування контенту.
Користувач бачить лише короткий опис, але справжній вплив на якість результату має стабільність цієї виконавчої лінії.
Друга — Bubble Engine, вона більше схожа на бекенд-систему навчання.
Вона тестує різні комбінації моделей, інструментів і процесів, відбирає найбільш стабільні рішення і зберігає їх у вигляді повторюваних SOP.
Інакше кажучи, користувачам не потрібно писати Skill, налаштовувати Prompt або тестувати інструменти — система намагається зробити цю роботу заздалегідь.
//
Щодо формату продукту, у xBubble є два режими роботи.
Bubble Computer — це щось на кшталт хмарної робочої станції для проектів, підходить для досліджень, написання, дизайну, обробки даних та інших багатоступеневих завдань.
Система може викликати функції у ізольованому середовищі за потребою, користувач не керує цим процесом.
Bubble Personal — це більш локальний робочий процес для користувача, який може підключати файли, браузери, додатки та календар за дозволом користувача.
Встановлення, завантаження та системні зміни виконуються у хмарному контейнері і знищуються після завершення, на локальній машині залишаються лише явно дозволені дії.
//
Тому я вважаю, що головна ідея xBubble — це продуктове перетворення досвіду використання AI для професійних користувачів.
Якщо повернути цю логіку до моїх перших експериментів з OpenClaw, різниця стане очевидною.
Раніше мені потрібно було самостійно встановлювати Skill, налаштовувати і тестувати — тепер, якщо я скажу чітко, що потрібно зробити, Bubble Pilot визначить тип завдання і підбере відповідний SOP.
Тобто частини, які раніше вимагали багаторазової установки, налаштування і перевірки, система намагається зробити автоматично.
Я вважаю, що кінцева мета AI — це не навчити всіх писати Prompt, а щоб більшість користувачів не потребували знань про Prompt, Skill або Agent workflow і все одно отримували стабільний і готовий до використання результат.