Борис описывает проблему, которая, на мой взгляд, является законом Лемана на стероидах (второй закон эволюции ПО):

Код будет гнить, если его гниению активно не противодействовать.

Это всегда было актуально и для человеческой разработки, особенно в больших проектах. Проблема с агентами в том, что с ними проект растёт и развивается гораздо быстрее, чем раньше, а значит, и гнить он начинает быстрее. Но я считаю, что это решаемая проблема даже на текущем уровне развития агентов и LLM. Нам с Уроборосом пришлось долго учиться противодействовать заслопливанию кода, и из этого в том числе появились принципы IMMUNE. Правильно выстроенная система адверсариального ревью тоже довольно неплохо помогает. Но ревью должно опираться на явную иерархию требований, начинающуюся с конституционных формулировок. В Уроборосе вершина этой иерархии лежит в BIBLE.md: требования важнее архитектуры, архитектура важнее реализации. На мой взгляд, ключевая проблема тут в том, что LLM нехватает длинного контекста, а основные харнессы плохо помогают им сохранять целостную ментальную модель проекта. Поэтому: 1. Я очень жду LLM с 10B контекстом. 2. Продолжаю развивать Уробороса и делать ставку на мета-системы, которые автономно улучшают и сам процесс разработки: "Improve the generator, not the generation". Мы точно не упёрлись в предел качества автономных агентов, а просто научились очень быстро генерировать код, при этом ещё плохо умеем с той же скоростью противодействовать его гниению.

🧨 Появился набор скиллов, которые мешают ИИ-агентам делать глупости и сжигать токены — ру дизайнер выкатил nodumbmode для фикса типичных ошибок. Внутри лежат 4 скилла: → nodumb — манифест здравого смысла для агента и набор главных рекомендаций. → changelog-discipline — ведёт журнал решений и записывает, что поменялось, почему и что отвергли. → system-feedback — проверяет, понятно ли юзеру, что произошло после действия и что делать при ошибке. → ask-nodumb — дизайнер-консультант, который разбирает продуктовую или UX-задачу до проектирования решения. Самое крутое — все скиллы собраны из реальных ошибок в проектах и новый скилл появляется только после конкретного фейла. Ставится за одну команду:

npx skills@latest add hronicasync/nodumbmode

Сохраняем — тут. @notboring_tech

And to remind you of bipolar nature of my mind, here are my notes on local LLMs: 1. 99% of them are horrible, just outright barely usable even for low-risk applications. Qwen 3.6 derivatives passed some benchmarks but SUX ARSE (Prism 27B included). Nvidia's own stuff is trash too. 2. The exact model is more important than the family. The size (8B, 12-14B, 27B, etc) maters less than how tuned and mixed it is. 3. For my goals I ended up with two very capable models: https://huggingface.co/Brunobkr/OFFELLIA_Gemma-4-E4B-8b-Claude-4.6-Opus-Reasoning-MTP - a tiny 7.5B model but very well tuned for tech stuff. Makes some mistakes, so ask wisely. Can run on a laptop. https://huggingface.co/mudler/gemma-4-26B-A4B-it-Claude-Opus-Distill-APEX-GGUF - fairly big MoE for all sorts of stuff. Eats tons of RAM, but Mix of Experts with APEX allows it to still be very fast. And I run stuff via LM Studio #AI@GameDEV

В США 50 штатов и в каждом штате свои законы, акты постановления. И если корпорация достаточно велика – она зависит от всех 50 штатов и хотела бы на все эти 50 штатов влиять. Когда в профильном комитете конгресса условной Невады возникает очередная не очень приятная для бизнеса идея, то лоббисту Walmart надо бы на всех парах мчаться именно в Неваду, стучаться именно в этот комитет, и объяснять, доказывать, договариваться. #стартапдня State Affairs продает удобный инструмент для мониторинга таких идей. Его продукт – база знаний обсуждений, законопроектов, предложений и прочих личинок будущих законов. Они ещё не приняты и не опубликованы официально, на них ещё можно повлиять – и именно в этот момент живой человек прямо из здания конгресса вносит их в систему, а AI перерабатывает в пригодный для поиска и фильтрации вид. Клиент спрашивает что-то типа: “какие есть обсуждения по маркировке AI-контента” и сразу узнает общий срез по всем стране. Мониторинг одного штата стоит порядка 600 долларов в год – и State Affairs утверждает, что треть законодателей страны платят эту сумму, чтобы читать по сути про самих себя. Полная подписка на США целиком обходится корпорациям уже в десятки тысяч долларов – впрочем, для них всё равно копейки. Инвестиций стартап привлек около 70 миллионов. Любопытно, что существенную их часть он потратил на покупку старых, иногда столетних микробизнесов – местных парламентских вестников в столицах штатов. Их бывшие корреспонденты как сидели на слушаниях, так и сидят. Для них изменилась только админка, куда надо загружать отчеты. https://stateaffairs.com/ #сша #юристы #roundb

Ваши вопросы к представителям компании на собеседовании - очень важный этап. Он же может стать решающим. Я как то на собеседовании в Мету на менеджера спросил могу ли я уволить всю команду в один день и нанять новую. В те далекие долэйофные годы следующего этапа не последовало. Это был один из вопросов Бугаенко "на менедждера", в Лондон я переезжать не планировал поэтому ради прикола решил спросить. Один раз живем. Так вот. По следам треда @beshenadze решил написать, что стоит спрашивать, а какие вопросы стоит задавать когда уже пройдете испытательный срок. Во-первых: совершенно точно нужно задавать вопросы! Особенно если вы идете на сеньорную позицию. Если у вас нет вопросов - это очень плохой сигнал:  Вы читали про компанию и ее бизнес? Вам совсем не важно как с кем и с чем вы будете работать? Ничего не хотите добавить к своим ответам? Что точно не стоит спрашивать Давать непрошеные советы и критиковать выбор людей. Даже если мягко. Во-первых у тебя околонулевой контекст. Даже если ты изначально спросил какая у них платформа (хороший вопрос), а потом начинаешь критивовать и сокрушаться, что они все выбрали не правильно. Тебе скорее всего ответили прямым ответом: У нас технология Х. У тебя нет необходимых данных, метрик и причин почему у них так. И за одну минуту ответа ты не сможешь открыть тупым глаза на их ошибки и заработать авторитет. Но ты можешь показать, что ты с порога несогласен. Начинаешь давать советы неразобравшись. Зачем тебя брать если ты уже недоволен с чем тебе придется работать? На собеседовании ты продаёшь не только экспертизу, но и предсказуемость. Компания (особенно если это уже работающий бизнес, а не совсем зелёный стартап) хочет понять: Ты сможешь встроиться в существующую систему? Ты будешь решать их проблемы или создавать новые? Ты уважаешь чужой контекст или сразу начинаешь мерить всё своей меркой Критиковать само собеседовение тоже не стоит. Особенно в лицо людям, которые к дизайну собеседования не имеют отношения. Как например спрашивать, пишут ли программисты алгоритмы каждый день на работе? Кому что кроме своей раздражительности ты этим вопросом хочешь показать? Особенно если ты НЕ МОЖЕШЬ решить задачу. Что стоит спрашивать На собесе ты исследователь и дипломат. Молчать совершенно точно нельзя, а задавать качественные вопросы, которые показывают сеньорность. Если ты молчишь и только киваешь, ты выглядишь как исполнитель, а не как человек, который будет влиять на архитектуру. Хороший баланс — задавать вопросы, которые раскрывают ситуацию, а не оценивают её. Про нагрузку и масштаб «Какая сейчас нагрузка? Какие планы по росту на год-два?» Про текущие боли «Какие самые болезненные проблемы прямо сейчас в инфре/деплое/костах?» Про структуру команды «Как устроена команда? Кто принимает архитектурные решения? Как выглядит процесс изменений?» Про бизнес-контекст «Какие требования бизнеса сейчас важнее всего: скорость фич, косты, надёжность?» Про квалификацию и процессы «Какой уровень экспертизы в команде по платформе/куберу/терраформу?» Про историю развития «Это первая версия системы? Как бы выглядела идеальная система для этой задачи? Какие риски в текущей архитектуре вы видите?» Можно урвать эти 5 минут и наоборот уточнить свой ответ, если вы осознали, что что-то недосказали. Этой возможностью вообще довольно редко пользуются. Самый сильный сигнал сеньорности — это когда ты: задаёшь точные вопросы; демонстрируешь, что понимаешь компромиссы; оставляешь пространство для того, что у них могут быть на все веские причины о которых тебе не рассказали. На собеседовании твоя главная задача — собрать максимум информации и показать, как ты думаешь, а не «спасти» компанию от страшной ошибки за 5 минут. А уже после оффера (или испытательного срока), когда ты внутри и у тебя есть полный контекст и выстроены отношения блядь, — можно и нужно спорить, отстаивать свою точку зрения.

Интересное в мире хай-тек 7 августа 2026 Кратко о событиях за прошедший день 🌐 Google Chrome начнёт требовать до 20 ГБ свободного места для загрузки локальных ИИ-моделей. Ранее пользователи уже заметили фоновую установку Gemini Nano на 4 ГБ, а теперь Google расширяет требования для On-device AI. 💸 Bybit подала иск против КНДР и группировки Lazarus из-за крупнейшей криптокражи на $1,5 млрд. Биржа уже добилась заморозки части похищенных средств — атака привела к потере более 400 тыс. ETH и stETH. 😀 OpenAI готовит первый собственный гаджет — умную колонку в форме пончика, созданную вместе с Джони Айвом. Устройство без экрана получит камеры, датчики и движущиеся элементы, а выход запланирован на 2027 год при цене выше $300. 🦴 В Steam бесплатно раздают Breathedge — сюжетный выживач в космосе с полной русской локализацией. Забрать игру можно до 9 августа. ✊ AMD обнаружила уязвимость TONTOU в процессорах Zen 1–4, которая позволяет обходить защиту Linux от атак Spectre V2. Проблема затрагивает Ryzen 1000–7000/8000G, но AMD уже выпустила исправление, включённое в актуальные ядра Linux. 🎦 На PRO Hi-Tech вышло видео, в котором разберем, насколько важен процессор для игр, как со временем меняются требования к нему и почему нельзя оценивать видеокарту в отрыве от CPU. #хайтекзадень

Заменит ли AI журналистов ✍️ Пока я без устали переписываю за авторами текстов ужасные иишные формулировки, уж точно нет. Ну а если серьезно, многие из тех, кто не занимается медиа профессионально и думает, что медиа полностью можно делать с помощью ИИ, ошибаются в одном: журналистика — это не только производство текста. В последнее время дискуссий на эту тему много в англоязычной прессе, и я стараюсь за ними следить. Substack, например, выпустил целый цикл интервью с уважаемыми журналистами, писателями, редакторами и авторами о том, как они используют ИИ. А The Rebooting Брайана Моррисси вместе с WordPress VIP сделали целый отчет о том, как AI меняет доверие, прозрачность и редакционную репутацию. Опросили 40 медиапрофессионалов, почти половина из которых — топ-менеджеры. Главный вывод такой — редакции уже используют AI почти повсеместно, но в основном не для того, чтобы заменить журналистов, а чтобы ускорить работу. 87% респондентов используют AI для ресерча, 53% — для SEO-оптимизации, 42% — для анализа аудитории, 37% — для создания саммари и заголовков. И только 18% пишут с помощью ИИ тексты. При этом 94% считают, что журналистика, которую делают люди, остается критически важной для доверия аудитории. Самый интересный вывод отчета — доверие больше нельзя просто наследовать как часть сильного бренда. Раньше редакция могла во многом опираться на репутацию — мы медиа с таким-то брендом, значит, нам можно верить. Теперь этого недостаточно. Аудитория все чаще хочет понимать, кто стоит за материалом, как он был сделан, где использовался AI, кто проверял факты и по каким правилам работает редакция. Авторы отчета называют такой подход open kitchen — открытая кухня. Хорошая формулировка для медиа в эпоху AI. Редакциям придется больше показывать людей, процессы, источники, стандарты и саму механику работы и выстраивать отношения с читателем. При этом у большинства команд пока нет нормальной системы управления AI. 62% организаций формально не отслеживают его использование, у 24% нет понятного ответственного за AI-стратегию, а только 12% связывают AI с измеримыми результатами. То есть инструмент уже работает внутри редакций, а правила, ответственность и метрики часто еще догоняют реальность. AI, конечно уже помогает ускорять ресерч, разгребать рутину, измерять аудиторию, собирать черновики и заголовки. Но конкурентным преимуществом медиа станет не скорость генерации текста, а то, что ИИ не умеет и никогда не научится делать — репортерская работа, общение с источниками и спикерами, мнение авторов, прозрачность и доверительные отношения с читателем. Ниже пара интересных графиков из отчета 🔽 @karpovaventures✍️

❓ Научитесь отвечать на вопрос «зачем?», прежде чем ставить задачу ИИ Моё знакомство с Codex началось, когда появилась вполне конкретная задача: собрать сайт для @mirabistro. Сайты я делал и раньше — первый написал на PHP ещё в восьмом классе. Но никогда не вайбкодил и относился к этому довольно скептически. Несмотря на десять лет работы в анализе данных, мне казалось, что нормальный рабочий продукт всё равно придётся долго собирать руками. А тратить время на проект без понятной цели я не хотел. 🌐 Здесь наконец появилась конкретная цель. К тому же все «эксперты по ИИ» в соцсетях уже рассказывали, что теперь такие вещи можно собрать чуть ли не за один вечер. Я решил проверить — и сайт действительно получился. Напишите в комментариях, как он вам 👇 После этого я начал вайбкодить почти каждый день. 😁 Но именно тогда я понял главное: когда ИИ позволяет очень быстро собрать практически любой MVP, становится особенно важным ещё до начала работы ответить на вопрос: «зачем?» 🏠 Недавно у меня появилась новая «задача». Дома стоит старый видеодомофон Tantos. У него есть приложение vhOme, которое работает довольно медленно, не присылало уведомления о звонках на iPhone и просто не нравилось мне визуально. Приложения под Android я тоже писал — как вы помните. Правда, это было ещё в 2014 году. И самое смешное, что vhOme выглядело примерно так же, как мои приложения того времени. Но у меня хотя бы не было дизайнера. Точнее, дизайнер был — я сам 😅 Я такой: — Сейчас сделаю своё приложение. 📱 Закинул в Codex APK Android-приложения. Он разобрал его, вытащил используемые методы, нашёл механизмы подключения к домофону и получения видеопотока. Ещё немного — и можно было начинать писать полноценное приложение под iOS. Можно было упороться окончательно: сделать системный экран входящего звонка, после ответа сразу открывать видео, добавить две кнопки — «Открыть» и «Не открывать», оформить аккаунт разработчика и попробовать выложить всё это в App Store. В целом многие приложения теперь действительно можно допиливать и переделывать под себя. Если есть работающий клиент, ИИ способен исследовать его поведение, разобраться с протоколами и собрать свое решение. В итоге я потратил несколько часов на исследование vhOme. 🤔 Но перед тем, как переходить к полноценной разработке и публикации в App Store, я всё-таки остановился и задумался: а точно ли эту задачу нужно решать таким сложным способом? Нет ли чего-то проще? И главное: зачем мне вообще собственное приложение? Мне было нужно не приложение само по себе. Мне было нужно не пропустить звонок в дверь. 🔔 А потом выяснилось, что проблема была не в домофоне: пришлось поиграться с режимами «Фокусирование» на iPhone и правильно настроить допуск уведомлений. После этого они начали приходить. Собственное приложение с быстрым переходом к видео и двумя кнопками всё ещё было бы удобнее. Но когда пуш уже работает, потенциальный аплифт от разработки резко снижается. 🎓 Если, конечно, перед вами не стоит образовательная цель. Тогда ответ на вопрос «зачем?» тоже есть: разобраться в чужом приложении, исследовать протоколы и научиться собирать собственные продукты под iOS. В этом случае само исследование уже становится результатом. 🤔 Но изменилось ли что-то с появлением вайбкодинга? В вопросе целеполагания — ничего. Ведь и раньше существовало огромное количество бесполезных стартапов, научных статей и корпоративных проектов, которые пятый год подряд делают одно и то же второй раз. ИИ не решает проблему целеполагания. Он помогает быстрее написать код и дешевле проверить гипотезу, но не способен решить за вас, какой результат действительно нужен и стоит ли вообще браться за проект. 🎯 Поэтому главный навык сейчас — умение отвечать на вопрос «зачем?». Так было всегда: на вопрос «зачем?» должен уметь отвечать заказчик и любой руководитель, который несёт ответственность за результат. Но теперь, когда вы ставите задачу ИИ и с его помощью пишете код, вы тоже становитесь руководителем — как минимум собственного проекта. А значит, теперь и вам нужно уметь отвечать на главный вопрос: «зачем?»

Culture fit — это не «понравиться интервьюеру». И не умение обсуждать fantasy football. Хотя иногда и это тоже lol. Два кандидата могут иметь практически одинаковый hard skills match. Один отвечает на каждый технический вопрос идеально, но разговор с ним похож на допрос. Второй где-то не знает идеального технического ответа, зато умеет рассуждать, нормально разговаривает, задает вопросы, понимает бизнес и с ним хочется провести следующие восемь часов рабочего дня. И внезапно оффер получает второй. Вот это и есть то, что американцы часто запихивают в слова culture fit, executive presence, communication skills, stakeholder management, easy to work with. И особенно чем выше вы идете по карьерной лестнице, тем меньше вас покупают как набор hard skills. Вас покупают за способность принимать решения в неоднозначной ситуации, договариваться, объяснять, влиять и не превращать каждую встречу в социальный ад. Технические навыки можно доучить. Сделать так, чтобы коллеги и клиенты вам доверяли и хотели с вами работать, значительно сложнее. Поэтому, если после интервью вам кажется: «Но я же ответил на все вопросы лучше другого кандидата!» — вполне возможно, проблема вообще была не в ответах. Интервью — это не экзамен. Это тест-драйв: хотят ли эти люди работать с вами каждый день. Как стать интересным собеседником, - спросите вы. Для начала начните изучать фантазийные лиги. У нас в офисе в Шарлотте такое есть 😂 #culturefit

Одомашнивание не заканчивается. Но кто в нём меняется? Пятнадцать лет назад биолог Грейс Кэрролл завела кошке аккаунт в соцсети, и знакомые сочли это чудачеством. Сегодня у кошачьих страниц миллионы подписчиков, животных возят в рюкзаках и колясках, а опросы стабильно показывают: подавляющее большинство владельцев считает питомца членом семьи. Вопрос — изменились кошки или мы? Дело в том, что одомашнивание — не процесс с финишной чертой. Жизнь рядом с человеком продолжает перекраивать животных спустя тысячи лет после первой встречи. Наглядный пример дала группа Кевина Парсонса из Университета Глазго. В 2020 году они сравнили черепа городских лондонских лисиц и сельских. У городских морда короче и шире, а мозговая коробка меньше — такие изменения обычно сопровождают одомашнивание. Город благоволит лисам, которые меньше боятся людей и лучше пользуются человеческой едой и укрытиями. С кошками сложнее. В отличие от собак, которых выводили под работу, кошки одомашнились сами: пришли к первым земледельческим поселениям за грызунами. Их главный козырь — гибкость. Где еды мало, они живут поодиночке и охраняют территорию. Где вдоволь (то есть рядом с нами) — терпят друг друга и собираются в группы. Возможно, терпимость к сородичам появилась у них раньше, чем к людям. Добавьте критическое окно: котёнок, который с двух до семи недель регулярно получает приятный опыт общения с человеком, куда вероятнее вырастет уверенным и дружелюбным. Похоже, способность к близким отношениям у кошек была всегда — просто сложились условия. А вот люди изменились сильно. Рождаемость упала с почти пяти детей на женщину в 1950-м до чуть больше двух сегодня. Мы позже становимся родителями, дольше живём одни — и всё чаще закрываем питомцами то, что раньше закрывала семья. Вид, которого ценили за ловлю грызунов, теперь ходит к зоопсихологу и имеет медстраховку. Кошки, возможно, продолжают меняться. Но заметнее изменились их хозяева. @vselennayaplus

#Нейропрожарка "Lord of the Taiga" Автор: @ev_gnedkow Идея / история создания:

Решил поучаствовать в конкурсе от Higgsfield — они раздавали гранты на 100 000 кредитов. Очень уж сильно хотелось его получить. Стал думать, что бы такое нагенерить, и как-то вышел на старого лесника, который умеет превращаться в медведя, чтобы защищать тайгу от массовой вырубки. По сценарию каждое такое превращение стирает часть его человеческой памяти, и в финале он должен был смотреть на родную внучку как на чужую. Так бы трейлер и закончился, но из-за ограничения по хронометражу пришлось его подрезать.

Как собирал: 1. Промпты и добивка сценария — Claude Opus 4.8. Закинул в Cowork все материалы, подключил пару своих скиллов и начал с подбора главных героев. 2. Листы персонажей — Nano Banana Pro и Seedream 5.0 Pro. Каждый лист потом дорабатывал в фотошопе. Локации делал через Cinema Studio в самом Higgsfield — как я понимаю, это та же «банана», только с добивкой по конкретной камере. 3. Вся анимация — Seedance 2. Чтобы не сильно раздувать бюджет, гонял его через безлимит в Runway. 4. Интересное наблюдение по безлимиту Runway: после оплаты тарифа первые ~30 роликов генерятся где-то по полчаса, но после этой тридцатки Runway сильно просаживает скорость — вне зависимости от времени суток выдавал мне 2 ролика в час. Запускал генерации с 7 утра и заканчивал ближе к часу ночи, так за день получалось вытащить 28–36 роликов. Когда сроки поджали, переключился с безлимита и скушал все кредиты в Runway. 5. Музыка и озвучка — ElevenLabs. Suno на бесплатном тарифе делал не совсем то, что хотелось. Сборка — в обычном CapCut. Для ютуба прогнал через локальный Topaz и поднял до 4K. https://youtu.be/6HbWYDdD9EU?si=gQwStld-0iyE2rJk По срокам и деньгам: На весь ролик ушло 5 дней — начал в последний момент, поэтому и пришлось прыгать с безлимита на кредиты. Claude — $20.00 Runway — $47.50 ElevenLabs — $22.00 Higgsfield посчитать сложно, там годовой план. Сжёг где-то 2000 их кредитов — сейчас предлагают докупить столько же за $95.00. @cgevent

Убийца Flipper Zero для мейкеров и хакеров выстрелил на Kickstarter — появилась мощная карманная лаборатория Kode Dot 😊 Главное: — Девайс оснащен чипом ESP32-S3, сенсорным AMOLED-дисплеем, аккумулятором, динамиком, микрофоном, 9-осевым датчиком движения, ИК-портом и 12 GPIO-пинами (с поддержкой I²C, SPI, UART); — Девайс можно подцепить к нейронкам для голосового управления железом, а ИК-передатчик будет управлять бытовой техникой; — Съемный Hacking Module добавляет поддержку двухдиапазонного Wi-Fi, Sub-GHz и NRF24 для аудита безопасности и анализа радиоэфира. А главное: Kode Dot дешевле, чем Flipper — 150 против 200 $. Становимся кулхацкерами 🍆

🤖 Презентацию Pixel 11 будет вести Тревор Ноа Made by Google пройдёт 12 августа, и в свежем ролике компания назвала ведущего — им станет комик Тревор Ноа. Одним ведущим дело не ограничится. В видео мелькают ведущая подкаста Call Her Daddy Алекс Купер (она уже была на прошлогоднем ивенте), индийский крикетист Шубман Гилл и японская актриса Аями Накадзё, а также звезда NBA Стефен Карри. В прошлом году шоу вёл Джимми Фэллон, и получилась не столько презентация, сколько живая запись вечернего ток-шоу. Google снова целится в широкую аудиторию, а не в гиков. Что покажут? В тизере мелькают новый смартфон и часы, а раньше компания уже дразнила Pixel 11 Pro и Pixel 11 Pro Fold. @droidergram

ИИ Google оценил дорожные камеры в $650 за штуку и спровоцировал волну вандализма Алгоритм AI Overview в поиске Google превратил сетевой фейк о камерах фиксации номеров Flock Safety в официальную справку. Нейросеть утверждала, что внутри каждой такой камеры содержится от 1 до 5 граммов золота и до 10,4 кг меди. На деле вес самого устройства составляет всего 1,36 кг, а содержание драгметаллов в контактах платы не превышает микрограммов. Ошибка превратила дорожную инфраструктуру в мишень для охотников за легкой наживой. Заблуждение выросло из интернет-мема, который изначально создавали для борьбы с тотальной слежкой. Однако алгоритмы подхватили шутку без проверки правдоподобности и раздали пользователям готовое руководство к действию. После публичного скандала Google скорректировала выдачу — теперь поиск предупреждает о галлюцинациях нейросети.