JFrog подтвердили, что GPT смогла выйти со своей песочницы через ряд (не одну!) до этого неизвестных уязвимостей в их софте. Также они добавили, что это не первый раз, когда они работают бок о бок с OpenAI для обнаружения и исправления критических уязвимостей, что говорит о том, что OpenAI серьёзно подходят к делу и какое-никакое тестирование делали. Попросил ChatGPT проанализировать, насколько вообще популярен JFrog, а то может быть это какое-то вайбкодерское решение от студентов, которые вчера выпустились из YCombinator (нет, они основаны в 2008-м году).

JFrog Artifactory — одно из самых популярных enterprise-решений для хранения артефактов. Нишевым его назвать нельзя, но и единственным безусловным стандартом индустрии тоже нельзя, так как он постоянно конкурирует с Nexus. Их продуктом пользуются крупные компании; у JFrog большой и устойчивый бизнес: за 2025 год компания получила около $532 млн выручки.

=== Уже 3 раза видел в разных контекстах и чатах, что люди составляют мнение о ситуации даже не прочитав оригинальные блогпосты. У них были аргументы в духе «так а зачем OpenAI давали доступ к интернету? это же очевидно плохо» — «но они не давали доступ к интернету» — «а как тогда?» — «ну вот так».

Тактические возможности в бою на примере Halo Первые пара миссий Halo могут оставить обманчивое впечатление о глубине игры, особенно с точке зрения видения боя. Посмотрите видео. То, что на первый взгляд выглядит обычной прямоугольной ареной с колоннами и бочками, на деле оказывается пространством, поддерживающим совершенно разные методы ведения боя. Самая заметная точка преимущества — танк. Под конец столкновения я воспользовался его пушкой и добил пришельца. Помимо этого ростовые объекты на арене обладают вполне честной физикой и весом. Это можно использовать, если игрок опирается на гранаты и прочую взрывчатку: от взрыва их растолкнёт в разные стороны и прибьёт противников поменьше. Ну и самое главное — лэйаут самой арены. Ровно посередине её разделяет крупный окклюдер в виде стены. Это позволяет контролировать количество одновременно атакующих противников: персонаж игрока быстрее врагов, поэтому игрок может при низком здоровье прятаться за этой стеной и заманивать врагов в предсказуемые позиции. А ещё расположение колонн и бочек на момент начала боя позволяет описывать нули и восьмёрки — стандартные петельные паттерны для активных перестрелок на ближней и средней дистанции соответственно. В общем, если вы как и я не сразу понимали почему Halo — культовый шутер, просто дайте ему немножко времени. Боевые столкновения и арены здесь сделаны с умом. Конечно, есть и архаизмы — оригинальной игре уже 25 лет, в конце концов. Но есть и чему поучиться. Школа авторов Halo старая, но всё ещё полезная 😎 #анализигр #левелдизайн #Halo

Какая работа остаётся фаундеру, когда AI забирает всё больше задач В лекции о самоулучшающихся компаниях и как такую построить YC Partner Том Бломфилд отдельно рассказывает, какая роль остаётся человеку, когда AI становится всё умнее и может делать всё больше работы. Вот тезисы из выступления и ответ на вопрос: • AI теперь не просто про продуктивность. Он про то, чтобы держать весь контекст компании (переписки, данные о продажах, правила, код, инструкции и проч.) «на готове» и использовать их при принятии решений. • Так в компании информация перестаёт передаваться по иерархии (от начальника к исполнителю через менеджеров и наоборот), и это всё меняет — сотрудников нужно меньше, мидл-менеджмент не нужен, появляются новые роли (подробнее есть в лекции). • Том настаивает, что AI может делать работу сам и принимать решения сам. Пример: AI настроен регулярно анализировать воронку, вот он увидел в ней слабое место. Сам поресерчил и придумал, как это улучшить, сам запилил фичу, сам сделал A/B-тест, сам оценил результат, сам залил в финальный продукт. • И это те самые AI-loops, которые помогают сделать самоулучшающуюся компанию. • В такой схеме ценными становятся skills, «навыки» — описанные процессы, как бизнес делает что-то. Не софт, написанный под эти сценарии, а именно описание навыка, как этот процесс правильно выполнять. • И когда модель становится умнее → она просто переписывает код заново, а навык остаётся тем же (и эти навыки пока пишете именно вы, фаундеры). Софт эфемерен, навыки — фундамент. • У компании есть «мозг», который хранит все переписки, все скиллы, все данные — а люди сидят «вокруг», там, где нужно взаимодействовать с реальным миром. Люди — там, куда модели ещё не могут добраться. • Например, публичные выступления, этические вопросы, или моменты, где ставки слишком высоки или присутствуют эмоции. Что-то вроде разговора о расставании кофаундеров — то есть там, где нужно быть человеком, чтобы такое решить. • А ещё и продажи. Продажи следующие ≈20 лет по-прежнему будут строиться вокруг общения людей. • Заканчивает выступление Том вопросом: «Если бы вы запускали ваш бизнес сегодня, стали бы вы её делать в форме самоулучшающейся?». И сам на него отвечает намёком: «Вы только начинаете, у вас нет оправданий, чтобы строить как-то по-другому» Какие мысли? @y_everyday — рефлексируем об акселератор, создавший 100+ стартапов-единорогов

Ужин в особняке Wingspread, Висконсин. Тридцать гостей, хрусталь, тосты. Во главе стола Герберт Джонсон, миллионер, хозяин империи по производству воска. Дом построил самый знаменитый архитектор Америки, и Джонсон позвал людей именно затем, чтобы похвастаться За окнами ударила гроза. И с потолка, прямо на лысину хозяина, закапала вода. Потом еще. Потом струйкой, в тарелку. Джонсон велел принести телефон к столу и при гостях набрал архитектора. Кричал, что сидит с уважаемыми людьми, а с крыши течет ему на голову На том конце провода пауза Не та, в которой человек ищет решение, а та, в которой он искренне не понимает, в чем проблема - Передвиньте кресло Прочитать историю целиком можно здесь: https://open.substack.com/pub/goodadvice4u/p/b7b __ #цитатанедели #ФрэнкЛлойдРайт #энтайтлмент #бизнеспсихолог #goodadvice

Какая система мотивации работает? В далёком 1976 году два экономиста, Майкл Дженсен и Уильям Меклинг, опубликовали статью, которую в то время все приверженцы теории поощрений знали наизусть. Эта статья была посвящена проблеме, известная как теория агентских отношений или теория поощрения. Главная мысль статьи состояла в том, что вы должны согласовывать интересы менеджеров с интересами владельцев акций. Таким образом, если цена акций растет, то менеджеры получают более высокую компенсацию. То есть, чтобы убедить людей делать то, что нужно, вам достаточно просто им заплатить. И они будут работать еще успешнее. Тем не менее, практика доказывала, что все не так просто. Так что же тогда тогда мотивирует? Ответить на этот вопрос помогает второе направление исследования в этой области, часто называемое двухфакторной теорией или теорией мотивации, которая переворачивает теорию поощрений с ног на голову. Эта теория гласит, что нельзя ставить знак равенства между поощрением и мотивацией. Истинная мотивация заставляет людей делать что-то, потому что они этого хотят. Фредерик Герцберг (адепт теории мотивации) утверждает, что общепринятое предположение о том, что удовлетворение от работы может включать в себя весь спектр чувств от полного счастья до абсолютного несчастья, не соответствует действительности. Он утверждает, что вы можете одновременно любить и ненавидеть свою работу. Данная теория включает два вида мотивации и проводит различия между двумя разными типами факторов. Гигиеническими факторами и мотивационными факторами. В одной части уровня находятся элементы, отсутствие или недостаток которых приводит к нашей неудовлетворенности работой, они называются вызываются гигиеническими факторами. Это такие вещи, как статус, заработная плата, гарантия занятости, условия работы, политика компании, практика контроля за работой. Заработная плата является гигиеническим фактором, а не мотиватором. Плохая гигиена вызывает неудовлетворенность. Исследования Герцберга позволяли сделать важный вывод. Постоянное улучшение гигиенических факторов вашей работы не приведет к тому, что вы неожиданно ее полюбите. В лучшем случае вы перестанете ее ненавидеть. Противоположность неудовлетворенности от работы – это не удовлетворенность от работы, а отсутствие неудовлетворенности. А что же такое тогда мотивирующие факторы? Что реально может принести истинное глубокое удовлетворение? В число таких факторов входит интерес, признание заслуг, ответственность и возможность карьерного роста. Ощущение, что вы вносите значимый вклад в работу, связано с условиями, внутренне присущими самой работе. Мотивация гораздо меньше связана с какими-то внешними факторами или стимулированием, в гораздо большей степени с тем, что происходит внутри вас и вашей работы. Понимаю, что это базовые вещи, о которых нам, любым управленцам, преподавали во всех наших школах бизнеса. Но очень любопытно почитать теорию и еще раз посмотреть на вроде бы понятные вещи под другим углом, особенно в наше время (отрывок из стратегии жизни)

GTA VI будет иметь ограничения по региону активации цифровых кодов на PlayStation На странице поддержки Rockstar появились уточнения по активации цифровых кодов GTA 6. Игра будет доступна только в цифровом виде, так что даже при покупке «физической копии», вы обнаружите внутри лишь код для активации. На дисках игра не выйдет.

«Региональные ограничения для активации кодов Grand Theft Auto VI зависят от региона, связанного с вашей учётной записью на платформе. Если вы приобретаете любую версию Grand Theft Auto VI в регионе, отличном от региона вашей учетной записи на платформе, эта версия должна соответствовать региону вашей учетной записи на платформе. Цифровой код для загрузки Grand Theft Auto VI работает по-разному в зависимости от платформы и страны покупки. Рекомендуется покупать и играть у продавца, находящегося в стране вашей учетной записи на платформе, чтобы избежать потенциальных проблем с активацией. PlayStation: Коды, приобретенные в следующих регионах, могут быть использованы только пользователями, имеющими учетную запись PlayStation, зарегистрированную в определенном наборе стран. XBOX: региональные ограничения отсутствуют.

Больше всего не повезло японским покупателям — из-за специфических требований законодательства цифровые коды будут действительны только на протяжении 170 дней с момента выхода игры. В остальных случаях коды не имеют срока годности.

YC теперь при подаче предлагает просканить свой код чтобы набрать классы. Сам скрипт\докер который они запускают явной малвари не содержит, но закидывает все ваши кодинг сессии куда-то в ллм через YC прокси, и потом заливает результат в бд YC, который там хранится, а не просто выдает вам модные карточки. Ключи фильтруются по общим паттернам, но сам продукт, конечно, сомнительный, так как помимо саммари может закидывать куски чата целиком. Финальный опейлоад несет куда больше, чем простую стату: - До 2 000 символов LLM-сгенерированного описания для каждой сессии - Первые 200 символов первого запроса каждой сессии - До 10 000 символов выбранных пользователем ключевых фрагментов для каждой сессии - События сессии, включая текст, сообщения и команды, с ограничением до 2 000 символов на событие - Поведенческие паттерны, включая повторяющиеся запросы и эмоционально окрашенные сообщения - Временные метки сессий и названия моделей - Git remote (если не используется агрегированный режим) - Метаданные последних коммитов и их темы - Метрики активности Git, включая количество изменённых строк и статистику по файлам - Показатели качества кода - Отредактированные (с удалением конфиденциальных данных) цепочки принятия решений и описания - Информация об использовании инструментов, а также метаданные агентов и подагентов - Базовая телеметрия, включая версию Ruby, продолжительность выполнения pipeline и суммарную статистику использования LLM тык

🪐 До золота не хватило пары планет Я тут недавно участвовал в Orbit Wars и почти всё время болтался между бронзой и серебром. Скор иногда подкидывало в золото, но потом сразу оседало обратно В итоге – первое серебро в соло. Призовой фонд был $50k, мне из него не досталось ничего – зато медалька на месте, уже добавил в резюме Напомню, что за сорева:

Orbit Wars – космическая RTS: планеты крутятся вокруг солнца и клепают корабли, ты запускаешь флоты и захватываешь чужое численным перевесом. Пишешь не ходы, а бота, который играет сам за себя. Скор – живой рейтинг: твой бот круглосуточно рубится с ботами других участников, выиграл – вверх, проиграл – вниз

Дальше – мой заход на грабли, строго по порядку Ещё в середине соревы я решил, что дальше меня вытянет только нейронка. Обучил сеть клонировать ходы топов лидерборда – 1.4 млн примеров состояние→ход. Запустил как самостоятельного бота и получил 0 побед из 150 против обычной эвристики Почему: клон ошибается примерно в трети решений, за 500 ходов ошибки копятся снежным комом, и партия сваливается в труху уже к 110-му ходу. Чистое клонирование в принципе не может быть сильнее того, кого клонирует Ладно, обучу с нуля через self-play. Дважды провал – без масштаба и GPU обучение просто дрейфует в тупик и учится бить только своих же предков. Решил оценивать позицию отдельной моделью. Опять мимо А сработало вот что – нейронка не как игрок, а как советчик. Есть сильная публичная эвристика, которая считает выгоду каждого запуска флота. Я к её оценке добавил маленькую подсказку от сети: насколько ход похож на то, что делают топы. Выкрутил силу этой подсказки – и винрейт против базы прыгнул с 60 до 72% Это был первый статзначимый прирост за всё соревнование. Всё остальное – 12 стратегических тюнингов, свои эвристики – давало честный ноль Два вывода, которые забираю с собой: 🏋️‍♂️ Подсказка сильнее клона. В играх с длинным горизонтом чистый клон захлёбывается на накопленных ошибках, а мягкий прайор поверх проверенной эвристики берёт лучшее из двух миров 🎉 Иногда правильный ход – вообще не тащить ML. Ту позицию, что я пытался оценивать нейронкой, почти идеально предсказывала одна простая фича – разница в числе кораблей А золото – там сидят боты на голову выше, и туда нужна была полноценная нейронка-драйвер плюс тяжёлый RL на GPU-масштабе. Вот тут рассказывали, кто оказался в золоте @tagir_analyzes

#экзит Основатель онлайн-школы программирования для детей и подростков ProgKids Сергей Жучков продал компанию Rocket Tech School. Об этом предприниматель написал на своей странице в соцсети.* Условия и сумма сделки не разглашаются. Сделка стала экзитом для фонда Impact Capital под управлением Валерия Золотухина, который в 2021 году вложил в проект $50 тысяч. ProgKids - онлайн-школа, которая учит детей и подростков программированию через геймификацию. Уроки проходят на базе популярных игр Minecraft и Roblox, где ученики изучают основы программирования на языках Snap! и Python. Компания была участником акселератора онлайн-образования EdMarket [продукт “Нетологии Групп”]. В 2021 году было объявлено о заключении ProgKids соглашения с неназванными инвесторами на $1,5 млн на экспансию в страны азиатского региона и Латинской Америки. Но, как недавно отметил гендиректор инвестиционной компании SMK Capital Сергей Селиванов, он “участвовал в синдицировании инвестиционного раунда”, однако “он не удался из-за того, как казалось тогда инвесторам, низкой динамики выручки”. Согласно данным Rusprofile, ООО "Прогкидс" было создано в 2017 году Сергеем Жучковым и Василием Бирулиным, которым до 8 мая этого года принадлежало по 60% и 40% соответственно. Сейчас единственным учредителем компании является Борис Аннакурбанов. Выручка юрлица за 2025 год составила 56 млн рублей, чистый убыток - 1,4 млн рублей. Rocket Tech School - международная онлайн-школа программирования и цифрового творчества для детей от 5 до 17 лет. По данным sravni ru, компания имеет 9 образовательных программ: графический дизайн; разработка веб-сайтов; Python; Roblox и т.д. Rocket Tech School работает более чем в 50 странах. В школе учится свыше 3 тыс. учеников. *Деятельность Meta Platforms признана экстремистской и запрещена в России. @rusven

📚 Изучение ниши Перед стартом продаж на маркетплейсе важно тщательно изучить выбранную нишу. Для этого используйте специальные аналитические инструменты — они помогут собрать данные о числе заказов, средней стоимости товаров и количестве конкурентов. Особое внимание стоит уделить как лидерам рынка, так и менее успешным продавцам. Изучая успешные карточки, вы поймете, какие подходы работают. Однако ориентироваться только на топ-бренды не всегда правильно — у них часто есть преимущества, недоступные новичкам. Не забывайте анализировать слабые карточки — на их примере можно увидеть типичные ошибки и избежать их. Отдельно исследуйте ценовой диапазон в категории: это поможет понять разницу между минимальной и максимальной ценой и определить для себя порог, ниже которого продавать становится невыгодно. Фаундер | Бизнес и Стартапы