[ Недельный геймдев: #284 — 28 июня, 2026 ] 📜 Обновления/релизы/новости - Bungie объявила о массовых сокращениях и реорганизации - Bohemia Interactive опубликовала исходники Operation Flashpoint: Cold War Crisis - Meccha Chameleon разошлась тиражом в 10 миллионов копий - Продажи Warhammer 40,000: Rogue Trader составили 2 миллиона копий - Cronos: The New Dawn окупила производственные затраты - Продажи Steam Machine стартуют 30 июня по цене 1049 долларов за версию на 512 ГБ без геймпада - Продажи Kingdom Come: Deliverance II достигли 6 миллионов копий - Глава PlayStation заявил о планах компании продолжить развивать игры-сервисы - Для «King’s Bounty: Легенда о рыцаре» вышло крупное обновление к 18-летию - У ReStory 500к вишлистов - Французские СМИ рассказали о закрытии студии авторов MIO: Memories in Orbit - Продажи Persona 3 Reload превысили 3 миллиона копий 🆓 Халява/раздачи/бандлы/курсы - Июньский обучающий контент от Эпиков - Щейдер подводной каустики для Eevee и Cycles в Blender 📝 Интересные статьи/видео - [RU] Запустил GTA San Andreas на своем движке в браузере, один с Claude, за 3 недели - [RU] Сколько денег и здоровья съедает соло-разработка игр - [RU] Стрельба в шутерах по-простому: от мгновенного луча до отката времени на сервере - [RU] Записываем мокап с видео прямо в Unreal Engine 5.8 - [RU] Как разрабатывали TTS для Ил-2 Штурмовик - [RU] Интервью автора легендарной Elite Йена Белла - [EN] Интерактивное повествование через окружение для дизайнеров уровней - [EN] Красивая стилизованная 3D-модель Одина - [EN] Интервью с Джошем Сойером - [EN] Как самописный хак для приватов помог продажам - [EN] Как смоделировать и затекстурировать проклятого рыцаря с меланхоличной атмосферой - [EN] История печально известной проблемы джедаев в Star Wars Galaxies - [EN] Ветеран SEGA, создавший Get Wrapped, рассказывает о SANGOKUSHI BOND и будущем автобатлеров - [EN] Использование ИИ-агентов в разработке игр: страх упустить что-то важное (FOMO), реальные уроки - [EN] Инди-разработчик Ондржей Сисель о своей дебютной игре Winter Hunt Us: «Я был почти комично наивен» - [EN] Как личный календарь Steam повлияет на запуск вашего проекта - [EN] The Dishonored Devs’ Final Thoughts on Their Baby | The Creators Play Dishonored | Part 9 - [EN] Настройка растительности для инопланетного острова 📙 Разное - Когда вместо тумана скастовал двери - Параллакс в форме рта в Blender Также вы можете подписаться на рассылку дайджеста. А база всех ссылок есть на сайте. #gamedevnews #дайджест

💸 Ключ к успешным продажам Рич-контент — это мощный инструмент, превращающий обычное описание товара в полноценную и привлекательную презентацию. С помощью ярких изображений, видео, 3D-моделей и схем покупатель получает полное представление о продукте. Главная цель рич-контента — привлечь внимание клиента, подчеркнуть преимущества товара и увеличить конверсию. Почему это важно? Продуманный рич-контент помогает выделиться на фоне конкурентов и устанавливает эмоциональную связь с покупателем. Чем более детализированной и увлекательной будет информация, тем меньше вероятность, что товар вернут. Качественное оформление вызывает доверие, ведь внимание к деталям сигнализирует о надежности бренда. Таким образом, рич-контент не только улучшает представление о товаре, но и снижает количество возвратов, укрепляет лояльность клиентов и способствует увеличению продаж. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Jack Clark, co-founder of Anthropic говорит, что джуны все Короче, глянул интервью и вот Джэк говорит, что джунов они более не нанимают, потому что «клод достаточно хорош». Ииии захотел вот высказаться немного. И вот все говорят о проблеме для индустрии и все прочее, как человек еще с 2020 занимающийся AI в разработке скажу: как было до ИИ уже не будет. Теперь нужны люди умеющие мыслить более структурно и решающие более сложные задачи. Тоже самое когда-то произошло с производитвенными профессиями и на заводах стало меньше инженеров и меньше рабочих, тоже самое мы делали годами вместе с вами с бэкофисами, бухгалтерами, автоматизируя их работу и т.п. Мы как индустрия столкнулись почти впервые с тем, что есть кто-то, кто пытается оптимизировать радикально нашу работу. Как отразится на рынке труда нашем с вами в долгосроке? А вот тут все будет зависеть от БИЗНЕСа! Ага. Все сейчас смещается «левее» и написание кода все еще сложная задача, но уже не настолько. И то, на сколько будут нужны ИТшники (именно количественно) зависит от того, а на сколько много новых идей имеющих смысл развивать будет бизнес. Давайте посмотрим на оптимистичный сценарий: 1. Оказывается раньше у нас было 100500 идей, только вот эти ИТшники все время мешали заработать наши миллионы. То есть идей у нас всегда было полно, но проверка и реализация стоили денег. 2. Автоматизация доберется до тех мест, где раньше рентабельность была низкая. Ну например, теперь в каждый кроссовок поставим датчик и будем продавать данные и анализировать их и предлагать тебе самые инновационные стельки! Или через датчик в ошейниках собак сможем собрать приложение, показывающее где ваши друзья-собачники сейчас гуляют. А что будет, если таких идей не найдется? Все будет не так весело: по сути, произойдет инфляция грейдов и те, кто были синьорами станут мидлами, те, кто были мидлами - скорее новыми джунами в нашем мире. Лично я верю в то, что желания людей и тяга к комфорту безграничны, а значит мы начнем создавать все больше и больше сервисов, возрастут требования к персонализации, мы засунем автоматизацию всюду, целясь повысить эффективность и комфорт. Все что только возможно станет умным, все это будет собираться в базы для анализа: таргетирвоанная реклама, персонализация, автоматизация сценариев и т.д. Бухгалтеров в сумме не стало меньше, потому что появилось много компаний и много нового рода задач, инженеров тоже меньше не стало, просто, они решают более сложные задачи и в большем Количестве производств. Ну и можно не ждать бизнес, а начать самому глубже погружаться в продукт, чтобы продолжать оставаться востребованным, потому что теперь это новая нормальность ))) 🔥 - если ты сейчас не ищешь работу 😈 - если работаешь, но ищешь новое место ❤️ - если не работаешь и находишься в поиске

Теория поколений или просто ейджизм Что будет если я вас скажу, что никаких Альф, зумеров, миллениалов и бумеров нет. Нас надули. Как так? давайте разбираться. В свое время я писал большой материал в South HUB. В первой части про разницу поколений в разрезе 15 лет. Во второй теория поколений и компаний. В третьей — как с ними быть. И тогда, я опирался на свои наблюдения и переработки теории со стороны популярных исследователей в образовании, но через какое-то время, мне попался на глаза материал Journal of Business and Psychology на тему: Generations and Generational Differences: Debunking Myths in Organizational Science and Practice and Paving New Paths Forward источник Оказалось, что теория поколений была сформулирована как интерпретация истории США (при чем достаточно схематичное). При этом авторы разложили поколения по 25 летним границам. На вопрос почему так: был ответ - потому что я чувствую. Иными словами, теория поколений имеет специфическое узкое применение для интерпретации истории США, но никак не истории других государств. Это вывод 1. Вывод 2. Теория поколений не является теорией, потому что занимается только интерпретацией прошлого. Суть научной теории в целом в том, чтобы объявнять механизм некой природы и предсказывать на его основе будущее. Теория поколений так не может. Вывод 3. Теория поколений не имеет доказательной базы. Исследование ЭКОПСИ: анализ более 1 млн ответов сотрудников за 14 лет показал, что ценности людей сильнее зависят не от года рождения, а от жизненного этапа и внешних условий. То есть если у 25-летних в 2015, 2020 и 2024 годах приоритеты в целом похожи, это плохо сочетается с идеей, что каждое поколение обладает уникальной и устойчивой «психологией». Forbes тоже пишет, что теория поколений в бизнесе часто сводится к вредным обобщениям и не помогает понять реальные причины поведения сотрудников. Вывод 4. В академической науке РФ теория поколений (Штрауса — Хоува) признается ненаучным и эвристическим подходом. Серьезные социологи, демографы и историки критикуют её за чрезмерное обобщение, размытые границы, отсутствие эмпирической базы для России и игнорирование внутрипоколенческого неравенства. То есть, иными словами, теория поколений часто превращается в эджизм, то есть в дискриминацию по возрасту, замаскированную под анализ. Когда говорят «с зумерами невозможно работать» или «бумеры не понимают цифровые продукты», это уже не исследование, а стереотипизация, которая подменяет разбор навыков и мотивации ярлыком. Подумайте, а что вас реально бесит в людях, может быть вы просто расист или эйджист? (я вот кажется точно такой) Ваш @blackproduct

Буддизм, силовики и трансформация организаций — интервью про путь deep mind С момента фундаментального и буквально написанного в формате мини-книги интервью с Димой Соловьёвым в 2021 году, которое он брал у меня с Дашей, я всегда отказывался от подобных разговоров про меня и мою историю. Проект называется deep mind, а не Макс Родин, и нам важнее продвигать его в целом, а также конкретные темы, чем меня как личность. Поэтому все материалы после того интервью выходили из экспертной позиции. Спустя 5 лет и впервые с того момента, я нарушил этот принцип. И сегодня мы релизим эксклюзив, если можно так сказать. Лоле не только удалось вообще вытащить меня на такое интервью, но и зайти в темы, о которых я хоть публично иногда и упоминаю, но так подробно и целостно никогда не говорил. Поэтому получилось очень уязвимое интервью, где в едином месте, как и в самой моей жизни, силовики пересекаются с буддизмом. А ложь и болезни систем — с честностью и трансформацией. — Медитация в коридорах Министерства и растущий разрыв — Социальное обнуление: тысяча контактов, которые растворились в один момент — Слепое пятно современных организаций ⏺YouTube [1ч30м] Мы с Лолой будем ждать ваших откликов!

Альбер Робида: человек, нарисовавший стимпанк и предсказавший киберпанк в XIX веке Пока Жюль Верн строил твёрдую научную фантастику и рисовал схематичных персонажей, его современник Альбер Робида — карикатурист, художник и законченный ироник — писал про думскроллинг, клиповое мышление, маркетплейсы и воздушные атаки на бронеколонны. И это в 1880-х! Не потому что был провидцем, а потому что доводил современные ему тренды до абсурда и делал из этого сатиру. Проблема в том, что абсурд стал реальностью. В «Войне двадцатого века» (1887) боевые дирижабли атакуют танки с воздуха, химвойска уничтожают гарнизон вместе с жителями внезапной газовой атакой, а диверсанты устраивают утечки боевых штаммов в тылу врага — подразделение официально называется «наступательный медицинский корпус». Военные эксперты той эпохи сочли бы всё это фантазиями «штафирки», но Первая мировая показала, кто был прав.

Google не ждёт смерти поиска. Google сам его меняет Пока многие обсуждают, убьёт ли ChatGPT классический поиск, Google делает гораздо более интересный ход. Он постепенно превращает поиск в AI-ассистента. Сегодня у компании уже два AI-продукта: AI Overviews — готовый ответ прямо над поисковой выдачей. AI Mode — полноценный диалоговый поиск, где можно уточнять вопрос, загружать изображения и вести длинный разговор. Масштабы аудитории соответствуют Гуглу: AI Overviews используют более 2,5 млрд пользователей в месяц. У AI Mode — уже более 1 млрд пользователей в месяц. Понятно, что это использование очень разное и для большинства пользователей заключается в беглом просмотре блока вверху результатов поиска. Но даже проценты из этого могут дать новый большой источник клиентов для любого бизнеса. Для нас, продактов, это новая реальность. С одной стороны — новые риски. Если раньше мы (или наши партнеры из рекламных агентств) пытались понять алгоритмы SEO, то теперь нужно понимать логику LLM, которая ещё менее прозрачна. С другой — появляются новые возможности. Раньше пользователь приходил в Google с набором ключевых слов: “Купить honda click в кредит” Теперь он приходит с настоящей задачей: “Мне нужен первый мотоцикл для ежедневных поездок на работу. Бюджет до 120 тысяч песо, желательно с недорогим обслуживанием и возможностью оформить кредит.” Это уже не поиск страниц или сайтов. Это поиск решения проблемы. Google тоже понимает, что меняет правила игры. Недавно они анонсировали новые инструменты для владельцев сайтов. Правда, при проверке в живом аккаунте сайта, который хорошо проиндексирован Гуглом, оказалось что никаких инструментов пока нет. Пост в блоге — только планы и анонс стратегии. Когда-нибудь в Search Console появятся отдельные отчёты по показам в AI Overviews и AI Mode. Владельцы сайтов смогут увидеть, насколько часто их контент используется генеративным поиском. Кроме того, Google уже тестирует отдельный переключатель, который позволяет отказаться от использования сайта в AI-ответах, не исчезая из обычной поисковой выдачи. Правильный выбор стратегии. Зачем бороться с трендами, если можно адаптироваться и возглавить? Жду, когда появится аналитика. По личным ощущениям — результаты в блоке AI Overviews отлично отвечают на половину поисков и даже нет желания скролить ниже — туда где синие ссылки, за первые места в которых когда-то была война и большие ставки 😉 #aifuture #google #search #producteye

Дорогие вещи покупать — блин, жаба душит. Не хочется. Не стоит. Зачем? Ни к чему. Это понты и пафос. Примерно так я частенько думал раньше. Покупать что-то дорогое мне было сложно. Возможно, вы тоже иногда так думаете. Но пару лет назад друг предложил мне оценить, что лично для меня значит дорого и что — очень дорого. Я сравнил. Оказалось, что очень дорого — это вещи и услуги, где придется страдать после покупки. Цена высока не столько в деньгах, а в хлопотах и переживаниях после покупки. А дорого - это обычно просто про цену, про которую стоит подумать - насколько она соответствует ценности. Если услуга или продукт ценны для меня достаточно, чтобы эту сумму выложить — то это, по сути, просто один из тарифов. Не Basic и не Standart, а уже что-то вроде Pro или Max. В итоге, простой принцип: для важного я беру тариф "дорого", чтобы потом не е#%ться с тарифом "очень дорого". @ponchiknews

#дайджест Дайджест AI/ML за две недели 15-28 июня 2026 OpenAI: GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna) Sol - плюс сайз модель сопоставимая с Mythos. SOTA на TerminalBench 2.1. остальные бэнчи сравнивают в рамках линейки GPT, так что вероятно там дай бог паритет с Fable. Цена - $5/$30 Terra - модель на уровне GPT-5.5. Цена - $2.50/$15 (у GPT-5.5 $5/$30) Luna - по бэнчмаркам уровень GPT-5.4, но на класс ниже по размеру. Цена - $1/$6 (у GPT-5.4 $2.5/$15) Civitates Foederatae Americae - правительство США попросило придержать публичный релиз и сделать ограниченное превью для 20 партнёров, согласованных правительством. Как было с Mythos, но теперь менее добровольно. Широкий доступ обещают "через пару недель". Но как говорится - на Альимана надейся, а сам ищи как получить паспорт США. Блогпост, Системная карточка Zhipu: GLM-5.2 Открыли веса под MIT. MoE на 744B параметров (40B активных), контекст 1M. И наконец-то с цифрами: SWE-bench Pro 62.1, Terminal-Bench 2.1 81.0, GPQA-Diamond 91.2, AIME 2026 99.2, HLE 40.5 (54.7 с тулами), в общем, открытая модель не очень далеко от фронтира. Цена по API $1.40/$4.40 за 1M, кэш входа $0.26. Веса, Блогпост ???: Happy Oyster 1.0 Одна модель - два продукта. По слухам от Alibaba. Adventure Mode - world-model в духе Genie, можно летать на драконах и ползать червем через WASD. Directing Mode - видеогенерация в которую можно вмешиваться и создавать развилки для происходящих в кадре действий. На старте дают 1000 кредитов, так что можно попробовать самому. Сайт Jülich: CytoNet Модель архитектуры коры человеческого мозга (клеточной микроструктуры по гистологическим срезам, а не симуляцию активности). Тренировали на 6.5 петабайтах данных с 21 посмертного мозга. Брутальный ML. Блогпост, Статья Sakana AI: Fugu и Fugu Ultra Модель-оркестратор, обученная раскидывать задачу по пулу фронтир-моделей (и рекурсивно по самой себе) и собирать ответ. По их собственным замерам Fugu Ultra тянется к фронтиру: SWE-Bench Pro 73.7, Terminal-Bench 2.1 82.1, GPQA-D 95.5, HLE 50.0. Веса закрыты, какие модели в пуле - не раскрывают. Цена Ultra $5/$30, в ЕС пока недоступно. Блогпост, Технические детали Zyphra: "Can Scale Save Us From Plasticity Loss in LLMs?" - статья в которой изучают потерю пластичности (деградацию способности учиться новому) у трансформеров от 5M до 314M. Момент её наступления растёт сублинейно к размеру, так что одним увеличением модели не вылечить. Статья Alibaba: Qwen-Robot Suite Alibaba собирает полный стек моделей для роботов восприятие-навигация-действие. Qwen-RobotManip (обобщающая Vision-Language-Action модель), Qwen-RobotNav (навигация, Vision-Language-Navigation модель) и Qwen-RobotWorld (видео-world-model для предсказания сцен). Не оупенсорс. Блогпост NVIDIA: MotionBricks Модель для генерации анимаций движения. Одна модель держит 350к+ элементов движений, работает в реальном времени и переносится на новые задачи zero-shot, без дообучения. Проект гоняют на гуманоиде Unitree G1 и в Unreal Engine 5. Выложены демо и инференс-чекпоинты, позже обещают полный пайплайн тренировки. Проект, Статья NVIDIA: CUDA-X новые AI инструменты для всяких наук ALCHEMI - микросервисы под скрининг химических соединений и материалов, до 50x ускорение перебора кандидатов. DAQIRI - библиотека обработки данных с детекторов в CERN. С её помощью гоняют real-time ИИ прямо по тем >99% столкновений, которые система отбора обычно выбрасывает не глядя. cuPhoton - работа с астрономическими данными телескопов и рентгена, ускорили чтение и анализ данных обсерватории в тысячи раз. Блогпост ByteDance: Seedance 2.0 Mini Облегчённая и дешёвая версия видеомодели Seedance 2.0: 480p/720p. Заявляют ~2x скорость относительно Seedance 2.0 Fast при сравнимом качестве и примерно вдвое дешевле обычной BytePlus, API-доки EpicGames: Unreal Engine 5.8 добавили нативный MCP-плагин Cerebras: разогнали Google Gemma 4 (31B мультимодальную) до 1500+ токенов/с macOS: fm CLI Теперь работает с моделями из набора Foundation Models можно прямо в терминале Mac. Google: Gemini 3.5 Flash computer use встроили прямо в модель как штатный инструмент

Почему работодатели в вакансиях пишут о том, что нужно владеть AI-инструментами? Особенно это странно выглядит, когда интернет заполнен колкими фразочками о том, что программисты не нужны, потому что ИИ уже заменяет их работу на сто процентов. В чем тогда логика работодателей? Они просто не понимают, что такое AI или дело всё-таки в другом? Окей, допустим люди, допускающие эту мысль правы и программисты действительно не нужно. Тогда почему компании не перестали искать программистов? По сей день полно вакансий в этом направлении. Более того, вакансии дополены требованием уверенно работать с AI-инструментами. Причина заключается в том, что работодателям нужен не человек, которого заменит нейросеть, а специалист, который умеет использовать её для ускорения своей работы. Такой разработчик быстрее пишет код, быстрее разбирается в незнакомых технологиях и исправляет ошибки. Знание AI сегодня уже вполне конкретно стал рабочим навыком, как и владение Git или умение читать документацию. Компании ищут специалистов, которые способны совмещать собственную экспертизу с возможностями современных инструментов, потому что именно такая комбинация сейчас даёт максимальную продуктивность. Более того, если вы загляните в иные не айтишные сферы, например, сценарист или видео-монтажер, то ситуация там абсолютно та же! Все же могут написать текст с ИИ? Уверена, что да. Все могу создать видео с ИИ? Возможно, не все, но гипотетически освоить может каждый. Тогда почему ищут таких людей, если это можно сделать самостояельно, не привлекая другого человека к работе? Причина абсолютно та же. А что думаете вы на этот счет?

Бездолговая яма и морковка сзади Хочу сегодня выступить в защиту грязного топлива и морковки сзади, потому что понимаю, что все мои значимые рывки случались не на смузи, а на смеси из тревоги, желания кому-то что-то доказать и стремления не сдохнуть под мостом. Меня позитивная мотиация и отсутствие шкуры на кону расслабляет, потому что транслирует необязательность. А окончательно эффект растворяется, когда ты в комфорте, пусть даже относительном. Поэтому пересматриваю своё желание поскорее расправиться с долгами и обязательствами. Понимаю, что сначала кайфану, а потом меня это так расслабит и закомфортит, что пропадёт мотивация прыгать выше прожиточного минимума семьи. Особенно это опасно, когда живёшь на курорте: тут, вопреки общему мнению, очень много всего бесплатного и приятного (особенно когда твоя жена популярный локальный блогер). Ипотеку я всё же намерен закрыть в ближайшее время, но дальше буду создавать себе финансовый дискомфорт намеренно. Не влезать в долги намеренно, а больше инвестировать и рисковать. Думаю об этом и вспоминаю как папа, когда я уже был относительно взрослым и самостоятельным, потерял работу, и на всю котлету купил новую машину. Я сначала не понял, а когда подрос, то как понял! Он так и сказал: "Иначе закисну!" Щёлкнула эта тема в голове на днях, когда услышал то же самое от довольно крупного предпринимателя, а потом ещё и в песне! Мы стремимся к свободе и комфорту, а потом сами же оказываемся жертвами результатов этого стремления. Бездолговая яма может оказаться опаснее долговой на длинной дистанции, потому что абсолютный комфорт сам по себе ещё никого не сделал выдающимся. У финансовой свободы есть обратная сторона медали, но почему об этом так мало говорят? ❤️ — дело блогер базарит 🔥 — не соглашусь ⚡️ — тут давай без крайностей

Product Hunt за 2026-06-22 — 2026-06-27 1. Tencent EdgeOne Makers Запускайте AI агентов как веб-приложения за считанные минуты. 👍 711 голосов 💬 168 комментариев 🧱 AI, Development, Website Builder 2. Bluerails Discovery Инфраструктура, которую AI агенты используют для поиска и оплаты вам. 👍 666 голосов 💬 191 комментарий 🧱 AI, Fintech, SEO 3. BrowserAct Автоматизация веб-браузера для AI агентов. 👍 588 голосов 💬 114 комментариев 🧱 AI, GitHub, Productivity 4. AgentX Оценивайте AI агента, находите проблемы и исправляйте одним кликом. 👍 579 голосов 💬 175 комментариев 🧱 AI, Analytics, Developer Tools 5. Skybridge Полноценный фреймворк с открытым исходным кодом на React для приложений MCP. 👍 564 голосов 💬 178 комментариев 🧱 AI, Developer Tools, Open Source 6. Propane Автоматический контекст о клиентах для продуктовых команд и агентов. 👍 529 голосов 💬 178 комментариев 🧱 AI, Productivity, SaaS 7. Oxlo.ai Масштабируйтесь на разных AI моделях, не увеличивая счёт. 👍 506 голосов 💬 111 комментариев 🧱 AI, API, Developer Tools 8. Zaro Создавайте агентов и приложения на основе своего контекста с помощью одной команды. 👍 459 голосов 💬 97 комментариев 🧱 AI, No-Code, Productivity 9. OpenArt Director Создавайте кинематографичные видео через чат. 👍 457 голосов 💬 127 комментариев 🧱 AI, Design Tools, Video 10. Cotypist Локальный AI автодополнитель в вашем стиле, на любом Mac-приложении. 👍 394 голосов 💬 81 комментарий 🧱 AI, Productivity, Writing 11. Latitude Исправляйте то, что ломается в вашем AI агенте. 👍 383 голосов 💬 49 комментариев 🧱 AI, Data & Analytics, Developer Tools, GitHub 12. Agent Arena Первая публичная арена для AI агентов. 👍 360 голосов 💬 66 комментариев 🧱 AI, Community, Social Media 13. Gemini Spark Ваш круглосуточный личный AI агент. 👍 344 голосов 💬 16 комментариев 🧱 AI, Task Management 14. Thumbmagic Генератор AI миниатюр, обученный на самых успешных превью. 👍 332 голосов 💬 67 комментариев 🧱 Marketing, Video, YouTube 15. Folio AI Claude для PowerPoint, на стероидах. 👍 328 голосов 💬 53 комментария 🧱 AI, Design Tools, Productivity 16. Alai AI дизайнер для презентаций, постов и многого другого. 👍 318 голосов 💬 58 комментариев 🧱 AI, Design Tools, Productivity 17. HAQQ Mobile App Юридическое понимание для любого владельца телефона. 👍 316 голосов 💬 36 комментариев 🧱 AI, Legal 18. Crewdle Используйте все бизнес-инструменты AI без всех подписок. 👍 313 голосов 💬 96 комментариев 🧱 AI, Developer Tools, Productivity 19. CoWork Автоматизация мобильных тестов в 3 раза быстрее. Та же команда тестировщиков. 👍 308 голосов 💬 64 комментария 🧱 AI, Developer Tools 20. Motion Ваша Figma-канва теперь имеет временную шкалу. 👍 302 голосов 💬 10 комментариев 🧱 Design Tools, Graphics & Design, User Experience

Сообщества уже тестируются в Telegram В Beta-версии Telegram для Android под номером 12.9 появилась возможность организовывать сообщества, которые объединяют множество тематических групповых чатов. Как это работает: • Только чаты: На текущий момент можно добавлять только групповые чаты. • Как вступить: Вы считаетесь участником сообщества, если находитесь хотя бы в одном чате, привязанном к нему. • Что это даёт: Если чат привязан к сообществу, об этом будет указано в его профиле. Оттуда же можно перейти в само сообщество. Участники могут просматривать список всех «видимых» чатов в сообществе и вступать в них. • Чаты остаются независимыми: Telegram не добавляет участников одного чата сообщества в другие группы автоматически. Разные владельцы могут предлагать добавить свои чаты в одно сообщество. • Могут объединяться визуально: Чаты сообщества могут отображаться отдельно или объединяться в один элемент. Это поведение контролируется администраторами сообщества. Если объединение включено, все чаты сообщества превращаются в подобие единого форума, но каждая ветка — независимый чат, к которому можно присоединиться. • Скрытые чаты: Чат сообщества можно сделать «скрытым». Скрытый чат видят только те, кого отдельно пригласили именно в него. Это похоже на общие и скрытые каналы на серверах в Discord. Участники скрытого чата могут перейти в сообщество, а остальные участники сообщества в скрытый чат — нет. • Будут ли каналы: В коде упоминается возможность привязки каналов, но она неактивна, поэтому неизвестно, появится ли эта функция в будущем. Функция сейчас работает только на тестовом сервере. Привязать свою беседу к сообществу можно на странице настроек группы — за это отвечает опция «Add Group to a Community».

Подписывайтесь на наш второй канал @BetaInfo, чтобы одними из первых узнавать о будущих обновлениях Telegram.

#Android #Beta

Вы тоже заметили рост вакансий с AI? Например: - AI Native Marketing Head, Финансист - AI Product Manager, ВЛАДИС - РМ по внедрению AI-инструментов, МТС - Специалист по внедрению ИИ, АТЛАС - AI Product Manager, Моё дело и т.п. Ищут джунов, Моё дело спрашивает "что такое HITL" в тесте... Сбер ищет опыт с LangGraph.. Авито - опыт с RAG. Требования минимальны, экспертиза нанимающих менеджеров слабая. Т.е. меняются изнутри, локально внутри домена. Не сверху вниз. Поэтому сильные либо: а) идут работать в корпы (Гигачат / Алиса) б) работают на зарубежные компании в) тру строят Ai-native стартапы с фокусом на глобал (пример) Большинство знакомых из Яндекса, Авито и др. переориентировались на Tier-1 рынки. Что делать компаниям? Увы, нет другого способа привлечь на борт группу «ИИ сталкеров», которые могли бы инициировать ИИ-трансформацию, кроме как позволить им разбогатеть. Действуй как инвестор, оценивающий потенциал будущей капитализации, а не как менеджер, который изучает PnL. p.s. Еще один важный момент: позволь своим энтузиастам разрабатывать продукт каннибализирующий текущую прибыль. Иначе либо они уйдут и создадут аналог с Claude Code, либо конкурент.

Я часто менял домены в своей практике, но впервые разобрался как делать это правильно! Тк у нас уже были медиа упоминания и беклинки на era.shopping хотелось сохранить их на новом домене. Для этого оказывается нужно сделать пару дополнительных действий: 1. 301 redirect. Ни framer (где хостится сайт), ни squerspace (провайдер домена) не дают это сделать, поэтому самым простым вариантом, спустя несколько часов мучений с противоречащими советами клода/чатгпт, оказалось сделать бесплатный аккаунт Cloudflare, добавить там старый домен, и прописать правило для редиректа типо:

If incoming requests match: (http.host eq "era.shopping") or (http.host eq "www.era.shopping") URL redirect: Dynamic - concat("https://tryera.ai", http.request.uri.path) - 301 redirect

2. В google search console есть специальный инструмент Change of address где нужно указать гугла на новый домен. 3. В GA не нужно добавлять новую property, а можно просто обновить ссылку в data stream.

В последнее время у меня стойкое ощущение, что работа в найме сломалась. Когда я только начинала карьеру в tech, вокруг меня было много идейных, заряженных людей, которым было в кайф работать. И не с 9 до 5, а по ночам и выходным: потому что было ощущение, что ты на космолете и в исследовательской лаборатории одновременно. Сейчас это, скорее, исключение. Большинство остается в найме, потому что нужен стабильный доход, и живет от отпуска до отпуска. “Сделать свой сайд-проект” уже не голубая мечта, а как будто необходимость, чтобы иметь план Б на случай увольнения. Но многие ребята уже в такой стадии выгорания, что какой там сайд-проект - найти бы силы на рутинные дела по дому. Основная работа высасывает столько энергии, что после рабочего дня хочется только полежать. У меня есть гипотеза, почему так случилось. И да, конечно, AI гонка сильно повлияла на нашу тревожность - но, мне кажется, что гораздо большую роль сыграли изменения в рабочей культуре. Работа в tech стала…просто работой. Мало кто идет в бухгалтеры или юристы с ожиданием, что на работе будет весело и интересно, что коллеги станут твоими друзьями, а компания будет переживать за твое самочувствие, да еще и платить сильно выше среднего. Но именно такая атмосфера была во многих технологических компаниях до 2020-х - и мы привыкли. Вынужденная эмиграция из страны единорогов и лозунгов “мы все одна семья” оказалась серьезным ударом по общему самочувствию. Но, что еще важнее, повлияла на наше восприятие будущего. Неожиданно оказалось, что продакты, дизайнеры и разработчики не защищены от того, к чему другие работяги уже привыкли: усреднения зарплат, транзакционной культуры, невыносимых и требовательных боссов. И это заставляет задаваться экзистенциальным вопросом: а почему я вообще выбрал эту карьеру? И хочу ли я в ней оставаться в следующие 10 лет? Прорыв в AI заставляет нас сейчас больше учиться - но мы всегда много учились, особенно в восточноевропейском сообществе. Всегда в нашей индустрии были молодые гении и геймченджеры, которые ставили под вопрос существующие фреймворки и опережали более опытных коллег. Скорость, эксперименты, отсутствие статуса кво были нормальными атрибутами работы в tech. Что реально изменилось, так это более острый фокус на эффективности и осознанном использовании капитала, повлекшие за собой кардинальную пересборку HR стратегии - и идентичности “сотрудника tech компании”. А это всегда грустно, сложно и болезненно. Мне интересно, если вы наблюдаете похожую картину в своем окружении? И в чем видите основные причины?

А у нас там подкаст вышел, видели? Если вдруг нет, то заходите на YouTube, в ВК или Дзен, там увидите подкаст Виктора Кантора и Татьяны Гайнцевой – AI Researcher и PhD-кандидат в Queen Mary University of London, исследовательница в области интерпретируемости и управления поведением генеративных моделей. Обладательница стипендии DeepMind, преподаватель Deep Learning School и Nebius Academy, соосновательница Deep Learning School, автор телеграм-канала DLStories и подкаста Deep Learning Stories. Ранее занималась исследованиями в Huawei и Philips, работая над задачами компьютерного зрения и медицинского AI. В выпуске разговор получился не столько про карьеру в AI, сколько про исследовательское мышление. Почему одни специалисты годами улучшают метрики моделей, а другие пытаются понять, что происходит внутри них? Зачем вообще исследовать интерпретируемость нейросетей? Можно ли управлять поведением LLM через активации отдельных слоев? И почему иногда самый интересный вопрос в машинном обучении – не «как сделать лучше», а «почему это вообще работает»? Ждём вас на удобной для вас площадке: https://youtu.be/pXMd0N6xSAQ https://vk.com/video-228219607_456239235 https://dzen.ru/video/watch/6a314bf1a6d473684e1eb721

Новое в видеотеке Epic Growth Community: от вайбкодинга до карьерных переходов Собрали доклады о том, как устроена работа изнутри: найм в Amazon, growth-эксперименты, запуск продукта без команды разработки, переход от продакта к лидерству. Эксперты расскажут: • на что смотрят при резюме в Amazon • почему гипотезы проваливаются без методологии • как построить контент-завод, который сам генерирует трафик • как один человек заменяет команду с помощью AI-агентов • какие навыки перестают работать, когда вы становитесь руководителем команд

Структура и процессы в Big Tech

Как попасть в Amazon Артём Милосердов, Senior PM в Amazon, разобрал, как устроен найм в крупнейшей компании мира ($700B выручки, 1.5М сотрудников). Leadership Principles, interview loop, Bar Raiser, какие ошибки кандидатов блокируют уже на резюме.

Growth и эксперименты

SHIFT+ или сильные growth-гипотезы без ошибок Иван Дьяченко, автор книги "Брррр!-Эффект", разобрал методологию, как проверять гипотезы по продажам и росту. Как ставить эксперименты, читать результаты и понимать, что работает.

Операционная эффективность

Как завайбкодить международную конференцию про вайбкодинг Оля Ковалева собрала международную конференцию (1000 регистраций, спикеры из Microsoft и GitHub) за три недели. Лендинг, аутрич, email, админки — все без кода. Один PM + правильная оркестровка AI-агентов.

Контент и трафик

UGC-контент это драйвер для бизнеса: как построить свой контент завод в качестве нового канала трафика Наталья Золотова (Head of Influence&UGC, "100Бальный репетитор") рассказала, как превратить пользовательский контент в постоянный источник трафика. От структуры контент-завода до того, какие форматы реально работают.

В последнее время у меня стойкое ощущение, что работа в найме сломалась. Когда я только начинала карьеру в tech, вокруг меня было много идейных, заряженных людей, которым было в кайф работать. И не с 9 до 5, а по ночам и выходным: потому что было ощущение, что ты на космолете и в исследовательской лаборатории одновременно. Сейчас это, скорее, исключение. Большинство остается в найме, потому что нужен стабильный доход, и живет от отпуска до отпуска. “Сделать свой сайд-проект” уже не голубая мечта, а как будто необходимость, чтобы иметь план Б на случай увольнения. Но многие ребята уже в такой стадии выгорания, что какой там сайд-проект - найти бы силы на рутинные дела по дому. Основная работа высасывает столько энергии, что после рабочего дня хочется только полежать. У меня есть гипотеза, почему так случилось. И да, конечно, AI гонка сильно повлияла на нашу тревожность - но, мне кажется, что гораздо большую роль сыграли изменения в рабочей культуре. Работа в tech стала…просто работой. Мало кто идет в бухгалтеры или юристы с ожиданием, что на работе будет весело и интересно, что коллеги станут твоими друзьями, а компания будет переживать за твое самочувствие, да еще и платить сильно выше среднего. Но именно такая атмосфера была во многих технологических компаниях до 2020-х - и мы привыкли. Вынужденная эмиграция из страны единорогов и лозунгов “мы все одна семья” оказалась серьезным ударом по общему самочувствию. Но, что еще важнее, повлияла на наше восприятие будущего. Неожиданно оказалось, что продакты, дизайнеры и разработчики не защищены от того, к чему другие работяги уже привыкли: усреднения зарплат, транзакционной культуры, невыносимых и требовательных боссов. И это заставляет задаваться экзистенциальным вопросом: а почему я вообще выбрал эту карьеру? И хочу ли я в ней оставаться в следующие 10 лет? Прорыв в AI заставляет нас сейчас больше учиться - но мы всегда много учились, особенно в восточноевропейском сообществе. Всегда в нашей индустрии были молодые гении и геймченджеры, которые ставили под вопрос существующие фреймворки и опережали более опытных коллег. Скорость, эксперименты, отсутствие статуса кво были нормальными атрибутами работы в tech. Что реально изменилось, так это более острый фокус на эффективности и осознанном использовании капитала, повлекшие за собой кардинальную пересборку HR стратегии - и идентичности “сотрудника tech компании”. А это всегда грустно, сложно и болезненно. Мне интересно, если вы наблюдаете похожую картину в своем окружении? И в чем видите основные причины?

Midnight Code Cup 2026 Qualification Round. Results. Прошел квалификационный раунд, интересные ощущения от него. Вот тут можно почитать задачи: https://codeforces.com/gym/106478 Вот тут посмотреть финальные результаты: https://ranker.codeforces.com/ranklist/106471 Мы в этих контестах разрешаем пользоваться AI, и очень интересно наблюдать, насколько быстро все меняется. В финале прошлого года (который был летом) команды уже довольно часто использовали AI. Он давал возможность быстро написать хорошее решение и войти в топ, но при этом код становилось сложно поддерживать, участники не понимали, что в нем происходит, и ближе к концу контеста на топовых местах были команды, которые большинство кода писали руками. Сейчас же почти все команды в топе использовали AI, и в основном занимались тем, что говорили агентам, что нужно делать, а не решали задачи сами. При этом те команды, которые по старинке пытались решать задачи руками, потратили много времени на написание бойлерплейта, и им не хватило времени, чтобы написать какое-то хорошее решение. Чем-то напоминает обычную работу программиста, где уже сейчас можно получать результаты сильно быстрее за счет использования AI, но есть много людей, которые не пытаются или не хотят это делать, и в итоге окажутся в сложном положении. На этом контесте я был автором задачи С. Кажется, с точки зрения сложности/глубины вышло довольно хорошо. Мой личный критерий "интересности" оптимизационной задачи следующий. Если попросить агента написать хорошее решение задачи, а потом в бесконечном цикле просить его "улучшить", то он не придет к оптимальному решению, а застрянет в каком-то локальном оптимуме. А правильная стратегия — это иногда сделать несколько шагов назад и понять, можно ли как-то глобально по-другому решить задачу. Например, в лидерборде можно видеть, что большинство решений в топе получило примерно 70k баллов, но при этом есть решение от Probably worse than LLMs, которое получило 90k. И что-то мне подсказывает, что решения построены на немного разных идеях, и текущим агентам тяжело перестать микрооптимизировать код, который дает 70k, и сделать большой скачок до 90k. Если вы участвовали, как вам контест?