Рынки сегодня 🔶 Иранский парламент разрабатывает законопроект, по которому суда США и Израиля не смогут проходить через водный маршрут. За нарушение — штрафы, регулировать проход будут власти и военные. Кроме того, Иран поразил несколько вражеских целей в районе Ормузского пролива. 🚀 Учитывая, что всю неделю США не раз заявляли о скорой сделке между Ираном и Оманом по проливу, неудивительно, что Brent снова дорожает и теперь торгуется выше $83 за баррель. 🔶 ВТБ продал Wildberries бывший офис ФК "Открытие" у Павелецкого вокзала в центре Москвы, стоимость которого могла превысить ₽13 млрд. Банк продолжает избавляться от непрофильных активов из-за новых правил: с 1 апреля 2027 года ЦБ ограничит риски банковских вложений в такие активы. ➡️ Разбирали отчет ВТБ за полугодие 🔶 Европа просит Турцию поставлять ей топливо при условии, что в нем не будет российского СПГ. По словам министра энергетики страны Алпарслана Байрактара, в техническом плане крайне сложно документально подтвердить происхождение газа. 🔶 С сегодняшнего дня Минфин будет совершать операции по бюджетному правилу в эквиваленте ₽6,5 млрд в день. Нетто-покупки валюты Банком России составят ₽5,9 млрд в день против ₽4,8 млрд в июле (+22%). ➡️ Рассказываем, как это повлияет на рубль 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Кто круче: олдскульный айтишник без ИИ или джуниор клод-энтузиаст? 😎 Я не продаю вам никакие курсы по ИИ, да и если честно меня подзадолбал этот ажиотаж вокруг ИИ, аура успешного успеха с сотней ИИ-ассистентов которые работают за вас. Не верю! Но я верю в то, что этот инструмент поменяет рынок труда и что это происходит уже сейчас. Если пару лет назад про ИИ в вакансиях почти никто не писал, то сегодня все чаще встречаются требования вроде «умеет использовать AI-инструменты в работе», «опыт работы с LLM» или хотя бы упоминание ChatGPT, Claude и других инструментов как преимущества кандидата. Пока это не массовая история, но тренд уже заметен. Представьте двух кандидатов. 🤟 Первый – хороший специалист с 2-3 годами опыта. Он решает задачи так же, как решал их несколько лет назад. ИИ почти не использует, потому что и без него нормально работается. 🤔 Второй – новичок с годом опыта. Он еще многого не знает, но каждый день работает с Claude, ChatGPT, Cursor и другими инструментами. Быстрее ищет информацию, быстрее пишет документы, быстрее анализирует данные, быстрее проверяет идеи и автоматизирует рутину. Понятно, что опыт второго не заменить. В сложных задачах, где нужны насмотренность, понимание бизнеса и умение принимать решения, первый кандидат будет сильнее. Но вот вопрос: если благодаря ИИ новичок закрывает значительно больше задач, быстрее учится и быстрее растет, насколько долго сохранится преимущество специалиста, который игнорирует эти инструменты? Мне кажется, именно здесь в ближайшие годы и будет происходить самое интересное. 👉 Мой вывод прост: ИИ это не волшебная таблетка от всех бед, а рабочий инструмент как Excel, Figma или Miro, который помогает специалисту делать работу быстрее и качественне, а значит он становится ценнее и дороже в глазах работодателя. А вы что думаете? Через 3-5 лет умение эффективно использовать ИИ станет таким же обязательным навыком, как сегодня умение работать в Excel или это очередной хайп, который рынок переварит и забудет?

"Я его слепила из того, что было" А потом рекрутер идет к заказчику защищать кандидата, которого сам же и придумал. Кандидат немного руководил задачей пишем "управлял командой". Один раз видел Agile - записываем опыт работы по Agile. Джун нормально говорит - уже почти мидл. А потом техническое интервью, провал и вопрос от заказчика: Вы вообще с ним разговаривали? Разговаривали. Просто слишком сильно хотели закрыть вакансию или он вас очаровал. Я тоже по молодости влюблялась в кандидатов на первом интервью. Дорисовывала опыт, интерпретировала ответы в их пользу и верила, что «он точно справится». Проходила, знаю. Что делать: - Не задавать вопросы с подсказкой. Не: "Вы же сами вели проект?", а нужно: "За что лично вы отвечали в проекте?" - Не спасать кандидата во время пауз. - Не заканчивать за него предложения. - Не превращать мы делали в я сделал, пока не разобрались, что именно сделал человек. Наша работа увидеть реального человека, а не вылепить удобную версию под вакансию. Потому что честный отказ сегодня всегда дешевле, чем разочарование после выхода.

Размышлял тут на днях о том, какого это быть старпёром серийным предпринимателем С одной стороны - не так напрягаешься и переживаешь, как раньше, когда ежедневно меняется настроение от "мы захватим мир" до "мы все умрём" —> потому что уже проходил это, принимаешь спокойнее, не переживаешь так, как когда делал это в первый раз. Понимаешь, рационализируешь, хладнокровнее воспринимаешь а с другой стороны - меньше блеска в глазах от побед, меньше энергии фигачить по 20 часов в сутки, меньше доширака и дешевого виски в рационе, возможно меньше отчаянных креативных экспериментов. начинаю понимать некоторые критерии отбора в YC... а у вас как?

Чек-лист, что должен проверять продакт в AI-продуктах и чатах в частности 1. Правило 5–10 кейсов. Составь базвый золотой датасет из 5–10 эталонных юзкейсов (например, для AI-саппорта: возврат денег, смена адреса, жалоба на хамовитого курьера) и автоматизируй их проверку. 2. Один скорер = одно измерение. Главная ошибка PM - оценивать ответ модели одной общей метрикой «хорошо/плохо». Для кейса с возвратом денег разбей оценку на три отдельных скорера: • Точность (Accuracy): нашел ли бот правильную транзакцию? • Тон (Tone): вежлив ли бот, выразил ли эмпатию? • Безопасность (Policy): не пообещал ли бот возврат денег в обход регламента? 3. Human Review нельзя убирать. Автоматический код легко проверит, сделал ли бот запрос к базам данных. Но оценить, не звучит ли ответ как бездушный робот, пока может только человек. 4. Разрыв между топом и медианой. Команды с авто-эвалами видят, что новое обновление модели сделало бота супер-вежливым, но снизило точность поиска заказов на 10% и откатывают деплой. Команды без эвалов выкатывают регресс в прод и ловят волну негатива от клиентов. 5. 3 фазы внедрения на примере AI-саппорта: • Инкубация: собираем золотой датасет частых вопросов клиентов. • Шлифовка: weekly-демо, жесткие критерии (*«бот должен прикрепить ссылку на форму возврата, но не закрывать тикет сам»*) и просмотр цепочки рассуждений бота (Debug Mode). • Масштабирование: авто-тесты перед каждым деплоем и Slack-канал, куда автоматически падают все «дизлайки» от пользователей с логами беседы. 6. Чек-лист: как внедрить Evals за 5 шагов: • Собери реальные логи чатов, где бот ошибся. • Сформируй из них точечный датасет на 10–50 примеров. • Сравни две версии промпта side-by-side на одном и том же датасете. • Настрой автоматический ночной прогон тестов (Nightly Evals). • Настрой алерты на дизлайки пользователей прямо из продакшена. 7. Метрики качества AI-бота: • Accuracy: % корректно решенных вопросов без эскалации на оператора. • Tone & Brand Alignment: соответствие гайдлайнам компании. • Schema Compliance: отдаёт ли бот корректный JSON для API вызовов. • Latency & Cost: задержка ответа (в сек) и стоимость токенов на диалог. Источник: https://www.braintrust.dev/blog/evals-for-pms](https://www.braintrust.dev/blog/evals-for-pms #PG_education

Короче, споры, кто круче Claude или Chat GPT похожи на споры про MacOS или Windows. Или на споры про iPhone или Андроид. Очевидно, что мак и айфон 😁 И вот что я заметил. Даю задачу Claude — делает идеально. Долго, дотошно, но в итоге прям хорошо. Даю такую же задачу Chat Chat GPT, он делает быстро. Быстро. Но не идеально. Чуть тут поправить нужно. Тут лишнего сделал, что не просил. Тут поломал, но быстро исправил. Главное быстро. И в итоге лимитов больше, задачи делает быстрее, но сама по себе работа выполняется МЕДЛЕННЕЕ и невров уходит больше. Claude со своими блядскими лимитами, конечно идёт нахер. Но делает свою работу круто, зараза. Он как хороший работник, который звезда. Делает офигенно, чётко, но денег стоит много и на сверхурочные не остается 😁

Как я могу знать, кем я хочу стать через 5 лет, если месяц назад я ещё не знала, что окажусь сейчас во Вьетнаме 😁 Моя ко-фаундер Rolevia.com Катя решила пожить в Хошимине после лазурного берега Франции. За неделю жизни тут пополняю коллекцию фотографий, как я работаю из нестандартных мест. Прилетела с младшей дочкой во время каникул в её садике. И по последнему фото видно, что нам всё очень нравится 🤣 Вообще хочу выразить большую благодарность партнерше. За 3 года совместной работы было уже мильон ситуаций, когда можно было психануть, перегнуть, разругаться. Но каждый раз в таких сложных ситуациях мы вместе через всё проходим, верим в друг друга, доверяем друг другу и конечно поддерживаем друг друга. Просто оставлю это здесь ❤️

Мастерим Touch ID за копейки — принёс опенсорсный DIY-сканер отпечатков пальцев tinyTouch 😊 Конструкция элементарная: микроконтроллер ESP32-S3, бюджетный UART-сканер отпечатков и компактный 3D-печатный корпус. — Два режима на выбор: «Красная таблетка» (HID-режим) эмулирует клавиатуру и вводит пароль буквально везде, где есть фокус ввода. «Синяя таблетка» (PIV/PAM) притворяется аппаратной смарт-картой для нативной авторизации macOS через криптографию; — Подходит для разблокировки экрана, подтверждения прав sudo в терминале и работы с системными запросами; — Пароль хранится на Mac в зашифрованном виде, а плата получает лишь одноразовый ключ. Единственное слабое место — UART-шина между сенсором и ESP. Автор шутит, что для защиты от хакеров-соседей достаточно залить внутренности корпуса черной эпоксидкой 😂 Защищаем всё 😠