Разработчики не умеют делать популярные посты в ВК, как я Мне удалось за 4 поста получить 279к просмотров вместо привычных 8к. Большинство разработчиков выкладывают посты о своей игре и они все однотипного формата. Читателя (игрока) может зацепить только первое изображение, как крючок. Текст даже не смотри и потом не переходит по ссылке. Еще ходят легенды, что в посте нельзя указывать внешние ссылки, иначе ВК не будет продвигать пост. Я думаю что и так ваш пост продвигать не будет по причине выше. А на счет ссылки - делаю вывод, что это заблуждение. Я веду Быть Инди в ВК с 2019 года. До этого это был паблик как дневник разработки моих игр с другим названием. И я сам не понимал зачем разработчики там что-то постят, трафика особого нет (если только может какой-то сомнительный издатель найдет), лайкают сами разработчики друг друга. Просмотры каждого поста на уровне 1-3к. Скриншотные субботники - это вообще бред* (касается и виттера, реддита, ТГ и т.п.). *но оказывается есть исключение, если проводит игровой паблик, то можно взять от туда 50-100 вишлистов с одного субботника. ПОСТ 1 И в какой-то момент я решил продублировать пост в ВК из ТГ про количество вишлистов своей игры. Этот пост получил 15к просмотров и дало около 30 вишлистов. Я был удивлен, чтобы паблик набрал просмотров больше, чем количествое его подписчиков (5000). 48 репостов. ПОСТ 2 Через неделю я решил опубликовать оригинальный пост про оформление страницы Steam и действительно ли важно страницу сразу оформлять красиво. И тут произошел мега успех - 216к просмотров, 347 лайков (странно, но я не вижу чтобы репостили). Это дало 170 вишлистов. ПОСТ 3 Тут ироничный пост о своем маркетинге, что каждый месяц я делаю стабильно окло 500 вишлистов в месяц (погрешность в +/-100 вишлистов). То что за полгода я получил 3000 вишлистов. Показал график, видимо люди любят графики. Похожий пост, но про 3 и 4 месяца хорошо залетал в reddit. 14к просмотров, 51 лайк и 28 репостов. ПОСТ 4 Этот пост о том, как я сделал 3 одинаковых поста в reddit, каждый из которых хорошо пошел. Успешный пост об успешных постах) 32к просмотра и 45 репостов. Какие паттерны? Тут можете поискать сами, есть ли закономерность или нет. Я для себя сделал вывод, что я писал о вишлистах или показывал графики. Возможно это сработало. А может подача каждого поста была уникальной и не стандартной, как это привыкли мы видеть. Как публикуют другие? После того как у меня стали заходить посты, мне стало интересно как дела у других разработчиков в паблке Быть Инди. Только у одной игры до моего поста был успешный пост. Эта игра Steel Artery: Train City Builder - я ее еще приметил на reddit, классная концепция. 23к просмотра, 58 репостов. И еще выделилась игра Spears & Spirits c 12к просмотрами и 74 лайка. Правда у этих игр обычные описание, ничем не отличающихся от других. Так что мои выводы могут быть ошибочны. Но странно, что мои посты системно залетали, а у других нет. Если это просто везение, пусть будет так. Если вы поймете в чем секрет или я был близок в предположении, буду рад почитать. ВК Быть Инди Ссылка на игру #инди | Telegram | YouTube | чат

Когда я учился в школе, на каком-то этапе мои учителя математики и информатики объявили, что у меня полное отсутствие таланта к соответствующим дисциплинам, и хороших оценок по ним мне не видать. Так я отделался от судьбы отличника-медалиста, подзабил на учебу и примерно в десятом классе начал подрабатывать протоблогером - писать про канплюктеры в тогда еще бумажные газеты. Заметные деньги по тем временам, да еще и безлимитный интернет в офисе одной такой газеты. Гештальт вернуться в родную гимназию с риторическим вопросом «ну и кто после этого бестолковый?» я, впрочем, так и не закрыл. Как следствие, с поступлением в универ были вопросы. Писать про компьютеры мне нравилось и даже получалось (опять же, по меркам семнадцатилетнего сопляка), но в условиях посредственного знания математики и высоких конкурсов в нормальные универы между "писать" и "компьютеры" пришлось выбирать первое. Так я оказался на факультете журналистики БГУ - туда не нужно было сдавать математику, зато нужно было написать эссе и продемонстрировать публикации. Типичный абитуриент приносил несколько заметок из региональных "новостей хойников", я приволок толстенную папку на две сотни эпизодов графомании и был зачислен изучать "информацию и коммуникации". Потребность подрабатывать никуда не девалась, и вскоре помимо самостоятельной писанины я стал редактором пары малоизвестных сайтов, где мне нужно было доводить до ума писанину таких же вчерашних школьников. Работа редактора в мелком медиа - читать много слопа, переписывать его, оставлять комментарии, иногда ругаться и стараться не потерять лес за деревьями. Спустя двадцать лет я с ужасом понял, что история сделала круг. Я всё так же сижу на бесконечном потоке слопа - теперь с заморских серверов, а не из соседней аудитории. Всё так же пишу комменты в духе «переделай, тут логическая дыра» и ворчу, что проще самому переписать. Внештатный автор игнорировал чеклисты, а AI-агент игнорирует системный промпт. Один жрал фастфуд с пивом, другой жрет токены. Именно студентом первого курса я наработал те самые навыки для современного агентского программирования.

Дефицит RTX 5090 дошел до абсурда: видеокарты продают только комплектом На Тайване некоторые продавцы начали продавать RTX 5090 только вместе с большим набором комплектующих. Причина - дефицит видеокарт и избыток материнских плат на складах. Например, Gigabyte RTX 5090 Master предлагают комплектом с восемью материнскими платами и блоком питания на 1000 Вт. За набор просят около $7480. Есть и предложения от MSI: вместе с видеокартой покупателю придется взять материнские платы и Ryzen 9 9950X3D. Цена такого комплекта достигает $8500. Получается, продавцы фактически используют дефицит RTX 5090, чтобы избавиться от залежавшихся комплектующих.

Хмм... Разбор Elon Musk психиатром и наркологом Шуровым (видео 30 мин). Врач бесконечно далек от техно-баббла, но аккуратный в зоне своей экспертизы. И я постил Шурова где он жжет про психоделики / полная противоположность Alien information theory: Всё из детства - Мама жила своей жизнью, папа вообще не с ними жил - так дети и выросли между слуг - Маска однажды так сильно буллили, что сильно побили. Но папа не поддержал, а наоборот: "ты слабак". Маск до сих пор вспоминает тяжесть абьюзивных отношений с папой (пусть и выбрал жить с ним, а не с мамой диетологом - тк у него были компы, инженерия итп) - Айзексон считает, что Маск поэтому и живет созданием и разрешением кризисов - Любой ребенок в абьюзе выбирает между 3 моделями адаптации: а) ачивер, б) козел отпущения (я же ни на что не гожусь), в) шут (любую ситуацию хочет расслабить). Маск адаптировался по первой модели, причем в манию контроля (вспомним его желание переписать код PayPal, не доверяя разрабам итп) Трудоголизм - Как результат такого детства развился трудоголизм как бегство от своих собственных чувств дома. И на Марс он тоже захотел тк на Земле ему же дико неуютно. И теперь с этим живет - У Маска нет хобби кроме как работать 24/7, и куча всегда бывших и жен, и детей (и в их жизни он уже не участвует - а зачем? Он лучше переночует на заводе) Нарциссизм и близкое окружение - Любой нарцисс - мастер обесценивания своего окружения если не получает должный уровень восхищения. Отсюда все эти резкие увольнения его партнеров во всех его бизнесах - И Твиттер он назвал X как когда-то еще до PayPal хотел свою платежку назвать. Итп - Маску вообще важна грандиозность (и это Шуров еще про шкалы Кардашева перед IPO SpaceX наверное не слышал ))) Про свой синдром Аспергера - Маск в 2021-ом году оправдывал свою необычную манеру общения тем, что типа у него высокофункциональный аутизм. Но вообще-то это оч серьезное нейрозаболевание, которое видно уже в 2 года итп - Но да, у него есть эта его монотонная речь, гиперфокус, холодность, отсутствие эмпатии в абсолютно любых отношениях, провокации (но у Шурова ощущение, что Маск прекрасно отдает себе отчет, что занимается провокацией) Жены, дети, подруги - Понятно, что он материально участвует в детях. Но на эмоциональном уровне никак, и очень негативные или сдержанные отзывы от всех его женщин - И все они ушли от него несмотря на всю его ресурсность - И, на мой взгляд, это очень опасное поведение, когда человек не оценивает последствия. Известный кейс как он тусил в доме Джонни Деппа с Amber Heard (тогда еще женой Деппа), и причем втроем с Cara Delivingne - ну то есть зная, что там есть камеры, есть соседи итп Вещества - В 2024ом он сообщил, что принимает кетамин по медицинским показаниям - типа у него словно депрессия. Со слов маска, кетамин позволял ему перезагрузить мозг. Еще в 2018 у Рогана он курил травку и запивал виски в прямом эфире - акционеры его компаний сразу напряглись - В 2025 Нью-Йорк Таймс опубликовали статью, где указывалось, что Маск регулярно употреблял большой ряд разных наркотиков (кетамин, грибы, экстази, аддерал итп). И жаловался на проблемы с мочевым пузырем (много кетамина приводят к позывам мочеиспускания и человек начинает жить необходимостью всегда иметь рядом туалет) - В ответ на это Маск сдал пачку тестов на вещества, утверждая что у него нет зависимости. Но ведь рядовой потребитель может попасть в тюрьму или рехаб, а - Богатый юзер - у него идет постоянное подлечивание, детоксы, личные врачи. Но вы же помните, что звезда сериала Friends Мэтью Пэрри умер именно от того, что два его врача подсадили его на кетамин? Итоги - Гениальное визионерство, Марс, куча фирм, конкурсы для своих талантливых инженеров, развивает космос итп но - Параллельно и неконтролируемое социальное поведение с кучей детей и брошенных или ушедших женщин. Публичное употребление веществ. Часто странные и оскорбительные заявления в его соцсети (и свободы слова там, кстати, нет) - Так что может еще увидим итоги такой атаки на свои нейроны: память, слабоумие итп ** Шуров показывает, что био от всяких Айзексонов бесполезны?

Контроль над маркетинговыми инвестициями: как измерить отдачу Чтобы точно понимать, какие маркетинговые усилия приносят реальные результаты, необходимо выстроить систему оценки возврата на инвестиции (ROI). Это основа эффективного управления бюджетом и принятия обоснованных решений. Метрика ROI позволяет увидеть, какие каналы и инструменты приносят наибольшую отдачу, а какие — просто «съедают» ресурсы без ощутимой пользы. Для корректной оценки важно заранее определить, какие показатели будут использоваться для анализа — будь то рост продаж, стоимость лида, конверсия или узнаваемость бренда. Регулярный мониторинг, анализ полученных данных и адаптация стратегий на основе фактов — ключ к росту эффективности и разумному распределению маркетингового бюджета. Контроль над ROI делает маркетинг не затратной статьёй, а источником роста и устойчивого развития бизнеса. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Гергей пленных не берет. Он вообще в последний год очень жёстко разносит разный булщит. Прямо вскрылся наш родной токсик 🤤 У меня продукт полностью пишет ИИ например. Поэтому у меня реально мозг в раскоряку. С одной стороны для меня это работает, с другой - вижу много примеров как люди жгут токены, число комитов улетает в космос, а пользователи видят только инциденты. Причем это не "наемный глупенький менеджер", а основатель gumroad. Тот самый founder mode про который много пишут, что основатель точно знает куда рулить продукт. Пока у меня рабочая теория, что продукт написанный ИИ с нуля получается развивать, а легаси - с нюансами. Комменты отключены 😮‍💨

Ну что, второй IT-пикник в моей карьере закончен. Время поделиться результатами: 1. Нетворкинг Самое ценное — познакомиться лично с теми подписчиками, с которыми мы ни разу не виделись IRL, но с которыми мы совместно делали проекты, выступления да и просто с кем завязалось тёплое общение. Дальше могу сказать, что я укрепил свои связи с Т-банком и принял решение подготовить тему, для того, чтобы в следующем году претендовать не только на "съёмку контента", но и на спикерство. 2. Вилки и офферы Может быть я плохо искал, но на стендах практически не было замечено HR и рекрутеров. Сложилось впечатление, что по сотрудникам у всех всё в порядке. Вилок мне никто не сказал, но не по причине того, что не хотели — часто это было связано с отсутствием этого знания. 3. Доклады К сожалению смог послушать только один на тему того, как можно научиться чему угодно. Остальные доклады удалось разве что "урвать" — всё-таки когда ты идёшь делать контент, такие вещи сложно совмещать. Кто был на IT-пикнике ещё? Какие у вас впечатления? Делитесь!

Про эффективность труда с AI. Один их опросов, результаты которого меня удивили - Что ближе всего к вашему пониманию фразы "AI повышает эффективность труда"? (тут). Более половины из вас ответили "тот же объем работы делается быстрее", а за "правильные" варианты - с упоминанием экономического эффекта, проголосовали всего несколько процентов! Рост эффективности труда - это рост создания добавленной стоимости. И если ее нет, то и эффективности/продуктивности нет. 1️⃣ Проще говоря, AI ускоряет внутренний цикл - написать код, что-то проанализировать, создать презентацию и др. Но это ускорение не имеет смысла, если все упирается во внешний цикл - всякие ревью, согласования, тестирования и т.д. У меня об этом много постов, в основном со ссылками на хорошие исследования (раз, два - тут ссылки; пост, как считать добавленную стоимость и др.) 2️⃣ Недавно вышла статья AI and productivity от Stripe Economics, там хорошо и доступно про AI производительность труда. TLDR: на рынке США ее НЕТ. Это не означает, что роста не будет в будущем, но сегодня, через почти 4 года AI хайпа, роста AI производительности труда в экономике не видно. Вывод не так уж пессимистичен: по мере улучшения моделей, роста внедрения и перестройки рабочих процессов микровыигрыши со временем могут проявляться и в макро. Но пока внедрение слишком тонкое, сигнал слабый, узкие места сохраняются (главное из них - человек). Технология не повышает продуктивность - ее повышает использование технологии. Главное, чтобы это была не что-то вроде блокчейн-технологии 🙂 3️⃣ Там еще есть ссылки на исследование Банка Кореи: экономия времени от AI почти не связана с ростом выпуска, если у работников нет автономии или стимулов перераспределить сэкономленное время. Можно сказать, что от AI сегодня может выигрывать тот, у кого есть автономия распорядиться сэкономленным временем, а точнее - конвертировать его в дополнительный доход. В найме на сэкономленное время можно только взять новых задач 🥲 4️⃣ Самое интересное, что макропроизводительность в США выросла (2,5% против 1,6% исторических), но не из-за AI у работников, а просто из-за утилизации капитала. То есть рост от того, что уже построенные заводы/серверы работают дольше и плотнее под спрос на сам AI, от стройки дата-центров, а не от того, что кто-то быстрее пишет код. 5️⃣ Считаю что мой опрос явно показывает тренд "ощущаю, что стал(а) в разы эффективнее". Но не факт "стал(а) в разы эффективнее". У меня кстати был и другой опрос "Есть ли для вас очевидный измеримый прирост рабочей эффективности благодаря AI?", где больше зарабатывать стали только около 10% (напомню, что это опрос, а не данные). 6️⃣ Короче говоря, AI пока не делает нас эффективнее, но дает такое ощущение. Хорошая новость для тех, кто проголосовал в опросе "неправильно": чтобы сделать супер-пупер буст в карьере, можно просто поработать над собственным восприятием эффективности труда. По-простому: не важно, сколько я старался, сколько потратил времени, сколько страдал. Важен только результат, причем ТОЛЬКО выраженный в деньгах. Если прироста в деньгах нет, то нет ни эффективности, ни продуктивности. Больше успеваю? Значит просто стало больше работы за те же деньги 🥲 @kyrillic

В современной критической теории часто звучит тезис о том, что каждый скролл, клик и лайк в социальных сетях представляет собой «неоплаченный цифровой труд», непосредственно создающий стоимость для техгигантов. Однако Бест в книжке Automatic Fetish, опираясь на понятийный аппарат III тома «Капитала», развенчивает этот миф о «просьюмере», доказывая, что наша онлайн-активность является не создающим стоимость трудом, а скорее «бесплатным даром» сырья. Подобно тому как лес даёт древесину, а гора — руду, не выступая при этом «рабочими» для капитала, наши цифровые следы служат «оприроденным» ресурсом, субстратом, который капитал должен сначала «экстрактировать» с помощью реального наёмного труда, прежде чем тот сможет считаться богатством. Это различие имеет ключевое значение для понимания «физики восприятия» цифровой эпохи. Бест указывает, что для Маркса труд, создающий стоимость, должен совпадать с отношением найма — это труд, выполняемый «по часам» (в рамках рабочего времени). Участвуя в собственном цифровом надзоре, мы не производим прибавочную стоимость; вместо этого мы генерируем «руду», которую затем обрабатывают наёмные инженеры и дата-сайентисты. Именно эти работники и являются настоящими «шахтёрами», которые агрегируют, координируют и превращают наши хаотичные цифровые следы в продаваемые дата-товары, создавая тем самым прибавочную стоимость для своих работодателей. С точки зрения анализа издержек производства в III томе «Капитала», эта аналогия с добычей полезных ископаемых вскрывает скрытый механизм повышения нормы прибыли. Получая наши цифровые следы в качестве изобильного и относительно дешёвого «бесплатного дара», технологические компании получают возможность удерживать свои инвестиции в постоянный капитал ($c$) на более низком уровне, чем это было бы в противном случае. Согласно закону тенденции нормы прибыли к понижению, более низкий объём инвестиций в постоянный капитал обеспечивает более выгодное соотношение факторов, временно подстёгивая способность системы к генерации стоимости. Выкладывая фотографию, мы не подвергаемся эксплуатации как рабочие; напротив, «стоимость», которую мы якобы создаём, — это лишь удешевление входящих элементов сырья, используемых капиталом для максимизации доходности. Бест развивает этот аргумент дальше, переходя к провокационной критике теории «социального мира, превращённого в социальную фабрику». В то время как многие утверждают, будто капитал тайком превратил каждый момент нашего бодрствования в эксплуатируемый труд, Бест подчёркивает: трагедия капитала заключается как раз в том, что он «обречён на провал» в попытках превратить большую часть нашей деятельности в стоимость. В субъектно-объектной инверсии, характерной для фетишизма капитала, мы начинаем воспринимать нашу творческую, жизнеобеспечивающую и коммуникативную активность как труд на капитал, хотя в действительности эта деятельность остаётся по большей части за пределами узких, исключающих условий производства стоимости. Капитал здесь, пожалуй, сам себе создаёт препятствие: он стремится вытеснить живой труд из производственного цикла с помощью автоматизации, однако тем самым уничтожает единственный источник той самой прибавочной стоимости, к которой так жадно стремится. Cамая интересная часть аналогии с добычей руды — это момент, где Бест сопоставляет её с марксовой концепцией «всеобщего интеллекта». Она выдвигает тезис о том, что почти всеобщее участие в цифровой жизни выступает своего рода «бесплатной подготовкой рабочей силы». Технические навыки, которые мы приобретаем добровольно — занимаясь нетворкингом и освоением сложных платформ, — становятся новым базовым стандартом для соискателей. По ироничной диалектической логике, по мере того как население благодаря цифровой активности становится более технически подкованным, стоимость этой рабочей силы на самом деле снижается. Наша «свободная» онлайн-жизнь обесценивает квалификацию: то, что прежде было специализированной цифровой экспертизой, превращается в базовое и низкооплачиваемое требование, позволяя капиталу скупать нашу рабочую силу по бросовым ценам.

KDD’26, день первый. На конференции собралась индустриальная тусовка — приехали ключевые рекомендательные команды из вообще ВСЕХ больших компаний. 1. Сходил на первую половину Tutorial on Generative Recommendation: Foundations and Frontiers от Kuaishou и City University of Hong Kong. Выделили два (будущих?) тренда: * если изначально все использовали encoder-decoder модели для генеративного ретривала, потому что в них было удобно впихивать богатый контекст; то сейчас двигаются в сторону decoder-only моделей, которые лучше скейлятся * диффузионные подходы, при которых мы предсказываем сразу все семантические токены целевого айтема — очень перспективное направление, которое позволяет избавиться от аккумуляции ошибок при авторегрессивной генерации токенов После кофе-брейка я на туториал не вернулся, потому что: * были супер энциклопедические слайды, на которых просто перечислялось много статей по паре минуток каждая, очень поверхностно, без инсайтов, с неточностями * при этом не было живого рассказа - весь текст просто зачитывался. Надеюсь, потом выпустят с этим текстом техрепорт)) Ну а если серьезно, то проще потом слайды полистать, наверняка какие-то инсайты все-таки будут ближе к концу рассказа 2. Пообщались с Федором Борисюком. Когда возле него осталась только наша русская компашка, Федор сам первый перешел на русский язык :) Что рассказывал: * если я все правильно понял, он сейчас руководит тремя командами. Что-то возле поиска и рекомендаций * статьи пишут по выходным. К процессу привлекается большое количество коллег. Федору просто нравится писать статьи и прокачивать репутацию, а у коллег есть мотивация участвовать как минимум чтобы получить грин-карту)) * сам Федор сторонник того, чтобы на работе со всеми уважительно и дружелюбно обращаться, налаживать хорошие отношения. И максимально коллаборироваться, делать совместные проекты. Но говорит, что это иногда приводит к плохим последствиям, во время политических игрищ * у него всегда часть проектов долгосрочные, а часть краткосрочные. Долгосрочным как правило занимается небольшая команда из 2-3 человек. Если проект планируется на год-полтора (больше бизнес вряд ли вытерпит), то расставляются майлстоуны на каждые полгода с оффлайн-метриками * если попался плохой руководитель, то надо просто ротироваться и не мучаться :) * через полтора месяца должен быть дроп крутой новой статьи от Линкедина 3. Воркшоп Two-sided Marketplace Optimization: Search, Discovery, Matching, Pricing & Growth. Было выступление от Director of Research @ Spotify, Paul Bennett — From User Needs to Ecosystem Design: How AI Is Reshaping Discovery. Рассказывал про разные сценарии, в которых применяют LLM: * steerable recommendations — тюнят модель с помощью контрольных токенов выдавать familiar (пользователь уже взаимодействовал с подкастом >10 минут за последний месяц) и unfamiliar (обратная ситуация) контент в рекомендациях. Похоже на мою идею с обуславливанием, про которую рассказывал на Turbo ML Conf 2025 * Intent-aware search — в поиске есть разные сценарии; иногда нужно просто включить рекомендации с какими-то настройками, иногда запустить реальный поиск, иногда просто найти артиста, иногда что-то еще. LLM можно использовать как router, который определяет в какой api (recs/search/etc) нужно отправлять запрос * Conversational discovery — часто пользователь сначала сам не понимает какие ему нужны рекомендации; и только в процессе взаимодействия с рекомендательной системой начинает понимать чего все-таки хочет. И для этого как раз multi-turn диалог, в котором он может и промежуточные рекомендации получить, и пообщаться с рексистемой 4. Что еще: * на конференции 70+ русскоговорящих участников, это очень много. Много людей со статьями, а еще есть студенты с ИИ360 программы. Жутко им завидую, меня бы кто на первом-втором курсе на конференцию отправил! Говорят, что ничего непонятно, но все очень вдохновляет) * все офигевают от джетлага * даже в Линкедине (!) разработчики слушают наш DeepRecsys курс :)