Когда ошибки полезны У меня не было никаких неудач. Я с успехом определил пять тысяч способов, которые никуда не годятся. В результате я на пять тысяч способов ближе к тому способу, который сработает. Для изобретения лампы накаливания Томасу Эдисону понадобилось поставить больше 11 тысяч опытов. Многие слышали такое выражение как «ошибайся часто». Эдисон вообще говорил, что у него не было ошибок — были успешные опыты, чтобы определить как не работает процесс. Если посмотреть на историю человечества, то ошибки принесли нам кучу пользы: пеницилин, стикеры 3М, липучки, слинки, микроволновка, каучук, медленная готовка, виагра и т.д. Америку, кстати, тоже по ошибке открыли. Плыли-то в Индию. Мы ведь можем настраивать процессы по-разному. Какие-то процессы нужно настраивать, чтобы снижать количество ошибок. А если ошибки нам могут принести пользу — то наоборот: нужно настраивать процессы так, чтобы ошибок было больше. Тогда возникает ключевой вопрос: а как определить какие ошибки полезные, а какие ошибки не очень? При каких условиях ошибаться хорошо? #ЧФ #ошибки

Если хочешь прорывных идей, то разреши себе скучать. Замечали, что самые классные идеи часто приходят в душе, на прогулке, за рулем, в самолете или во время пробежки? Люди привыкли считать, что продуктивность выражается в плотности задач и встреч в календаре. Но у такого режима есть побочный эффект, когда не остается времени на безделье. Безделье само по себе продуктивнее нас тоже не делает. Но в такие моменты мозг перестает реагировать на внешние раздражители и начинает соединять между собой накопленную информацию. Так рождаются многие новые идеи, ходы и непривычные решения. Главное не начать заполнять любую свободную минуту телефоном. И планировать безделье в календаре, чтобы эти слоты не заполнились делами.

Внедрил в PersMarket гибридный поиск. Занятная штука. Ведь как раньше было? Скажем, вы ищете вакансию (ну или товар в WB) через текстовую строку "тестировщик". На сервере БД выполняет SQL-запрос с условием

WHERE description LIKE '%тестировщик%'

Это легко программируется, просто ищется, нативно подхватывается многостраничность. Но есть в таком подходе минус: вы искали слово "тестировщик" - вы только его и найдете. Это может быть приемлемо, например, для тегов, имен собственных и аббревиатур - "Docker", "DDD", "CRM". Но для обычного текста даст очень грубые результаты. Я использую PostgreSQL, в нем есть особый тип поля - tsvector, для более продвинутого подхода. В него можно собрать векторное представление текстовых данных для полнотекстового поиска. Это дает сразу кучу ништяков: ▪️разные формы слова ("бежал", "бежит") станут одной лексемой ▪️меньше лишних слов типа предлогов, которые для поиска не важны ▪️специальный индекс, который заметно ускоряет поиск Выглядит это так:

'python':134A 'rabbitmq':118A 'redi':112A 'review':81A 'saa':15A 'schedul':106A 'servic':145A 'throughput':71A 'авторизац':62A 'архитектур':27A,50A,83A 'асинхрон':54A 'аутентификац':60A 'ваканс':5A 'взаимодейств':55A 'влиян':25A 'внутрен':44A 'высоконагружен':39A,99A

Но и этого уже мало. С появлением нейросетей появилась еще одно интересное развитие темы - поиск по смыслу. Снаружи выглядит как магия ✨ Каждый текст с помощью ИИ превращается в векторное представление, так называемый embedding. Это многомерный вектор, отражающий смысл текста. В PostgreSQL для этого тоже есть свой тип данных - vector. В нем много цифр:

[3.0517578e-05,0.041046143,-0.036010742,-0.022735596,0.018463135,-0.0036640167,0.014862061,0.0010919571,0.00969696,-0.006175995,0.012413025,-0.05609131,0.023406982,-0.006580353,0.041656494,0.032470703,-0.0869751,0.0071144104,0.011909485,0.034179688,0.02305603,0.027496338]

Алгоритм такой: ▪️текст вакансии (название + описание) через ИИ превращаем в эмбеддинг ▪️поисковый запрос тоже через ИИ превращаем в эмбеддинг ▪️сам поиск измеряет косинусное расстояние между этими эмбеддингами и сортирует по "векторной близости" Генерацию эмбеддингов можно делать через API, например, в том же OpenAI через модель text-embedding-3-small, либо даже через локальную опенсорсную модель типа intfloat/multilingual-e5-small, которая, по слухам, даже без GPU работает. Что еще можно делать с эмбеддингами? Можно их использовать в RAG-системах. Типичный пример - заставить ИИ-чат-бота давать ответы по базе знаний вашего продукта. Все статьи базы знаний превращаем в эмбеддинги и добавляем из при запросах к ИИ. Модель ищет ответ не где-то в интернете, а конкретно в ваших статьях. Полезно для автоматической поддержки. Но у поиска по смыслу тоже есть минус - они может пропустить точные совпадения слов, например, аббревиатур. Поэтому на PersMarket сейчас работает гибридный поиск по алгоритму Reciprocal Rank Fusion (RRF). Такой поиск совмещает две выборки - семантическую и смысловую, а результаты ранжирует по их позициям в выборках. В общем, поиск заиграл новыми красками. Заодно теперь в каждой вакансии есть "похожие вакансии". И по таким же принципам можно будет строить рекомендательную систему для индивидуального подбора. Но это тема отдельной диссертации. #database #ai #persmarket

Итак, вчера я опубликовала видео и обещала приложить объемный промпт, который позволит запустить первичный каркас под любую браузерную игру. В файле синим цветом я выделила свои комментарии. Учитвайте, что каждая игра имеет свои требования, начиная от жанра и заканчивая стеком, поэтому итоговые пункты могут отличаться. Если используете Cursor, то такой промпт можно использовать так (просто выберите что-то одно: 🟡 Создать собственное правило (В Cursor есть Project Rules (или .cursor/rules в новых версиях). Туда можно положить инструкцию один раз, и ИИ будет помнить её при каждом запросе. 🟡Использовать Agent Mode (включаете этот режим и просто вставляете объемный промпт из файла) 🟡Создать файл AGENTS.md (или несколько файлов по типу GAMEPLAY.md, ARCHITECTURE.md и т.д.)

Что такое эта ваша поддержка? На диджитал-рынке постоянно звучит услуга «поддержка сайта». Но на практике под словом «поддержка» подразумевают совершенно разные вещи. Сюда попадает гарантийная и постгарантийная поддержка, контентно-техническое сопровождение, ретейнер команды разработки. Сюда же иногда относят ответственность за то, чтобы сайт вообще работал.

Путаница возникает потому, что одним словом называют три принципиально разные зоны ответственности: Первая — исправлять возникшие проблемы. Это поломки и качество самого программного обеспечения: устранение багов, обучение и помощь пользователям. Сюда не входит развитие продукта и добавление новых функций. Именно к этому слою обычно относятся гарантийная и постгарантийная поддержка. Вторая — выполнять входящие задачи. Есть команда или специалист, которые берут в работу всё, что связано с сайтом: меняют контент, создают страницы, дорабатывают функциональность, занимаются вебмастерингом или развивают сайт по согласованному плану. По сути, клиент покупает гарантированную возможность регулярно ставить задачи и получать результат. Это может быть контентно-техническая поддержка или работа команды разработки. Третья — отвечать за состояние и работоспособность системы. Здесь речь уже не про отдельные задачи, а про то, чтобы продукт оставался доступным, стабильным и выдерживал реальную нагрузку. Этим занимаются DevOps, системные администраторы, инженеры по надёжности: настраивают мониторинг, следят за инфраструктурой, реагируют на аварии и восстанавливают систему после сбоев.

Почему всё это называют одним словом? Во-первых, так говорят клиенты. У них основная деятельность находится в другой области, поэтому практически любые работы с сайтом, кроме полноценного редизайна или новой разработки, они склонны называть поддержкой. Во-вторых, это пошло от самих веб-студий. Их основной продукт — создание сайтов, а всё, что происходит после запуска, автоматически отправляется в категорию «поддержка». Необязательно срочно придумывать для каждой услуги новое название. Но при обсуждении поддержки нужно четко зафиксировать, что именно вы делаете, а что не делаете. За что отвечаете, в какие сроки реагируете, какие задачи принимаете и что оплачивается отдельно. Тогда у клиента не будет ожидания, что в рамках гарантии вы бесплатно разработаете новую функцию или будете дежурить и решать падение сайта под нагрузкой в выходные. Называть разные услуги одним словом можно. Главное — чтобы все одинаково понимали, какая именно услуга была куплена. Пост помог подготовить резидент Галеры Михаил Сенсеев 🔵

Писатель против юриста: Копирайт работает не так Юрист по интеллектуальной собственности и писатель поясняют друг другу за авторские права. Спор о копирайте, философии творчества и правах на идеи. В этом выпуске подкаста Lawread: 00:00 Как писатель Дмитрий Ильенков относится к авторскому праву 00:14 Копирайт круто 01:25 Копирайт не круто 03:34 Потребители контента рулят 05:44 У нормальных людей нет интуитивного чувства интеллектуальной собственности 06:47 Про монетизацию книг 09:15 Использует ли Дмитрий нейронки в писательской работе 11:18 Что такое творчество, и как машины забирают у людей человеческое 15:07 Искусство не требует творчества 19:08 Почему сгенерированный контент не охраняется авторским правом 20:28 Писатель Дмитрий хочет копирайт на сгенерированные тексты 22:26 Юридическая охрана для методологии проджект-менеджмента 28:32 Идеи и тексты: от Платона к судебному делу Google v. Oracle ✅ Доступно почти везде: Youtube • Youtube Music • Apple Podcasts • Spotify • Castbox • Яндекс Музыка

США испытали гиперзвуковую боеголовку с помощью артиллерийской суперпушки Армия США нашла новое применение закрытому проекту сверхдальнобойной артиллерийской системы Strategic Long Range Cannon (SLRC): созданная на его базе испытательная установка Heavy Artillery Test System (HATS) впервые использовалась для стрельбы гиперзвуковой боевой частью. На полигоне Юма в Аризоне военные разогнали боевой блок до необходимых скоростей с помощью артиллерийского выстрела вместо дорогостоящей ракеты-носителя, что позволило проверить его прочность, работу взрывателя, телеметрии и поражающие характеристики. В Пентагоне рассчитывают, что такой подход ускорит разработку перспективных гиперзвуковых вооружений, поскольку даст возможность проводить больше испытаний без необходимости каждый раз запускать полноценную гиперзвуковую ракету. https://hightech.plus/2026/08/07/ssha-ispitali-giperzvukovuyu-boegolovku-s-pomoshyu-artilleriiskoi-superpushki