Вообще не осталось продакт-менеджеров, которые бы не упоролись напрочь в нейросети. Мне кажется это какие-то неправильные менеджеры, кто этого еще не сделал. Поэтому я и веду свой второй канал @gleb_pro_ia, и делаю это примерно в 100 раз активнее, чем этот. Чего-то высасывать из пальца при этом тоже не хочется. И я все думал. а про что ж писать тут? Решение висело под носом. Тут уже написано в заголовке про бизнес, значит буду продолжать писать про бизнес. Пусть и с нейросетевым уклоном, так как без этого сейчас ну вообще без вариантов. А на втором канале продолжу исповедовать гонзо-журналистику про то, каких агентов я потрогал сегодня, и как они меня возблагодарили в ответ.

🤬 Новая охота на ведьм На The Verge вышла отличная статья, которая откликается у нашей редакции. Раньше преподаватели гоняли работы через антиплагиат: система сравнивала текст с базой сайтов и научных статей и выдавала процент совпадений. Теперь охотятся не за копипастой, а за нейросетью. Детекторы вроде GPTZero, Pangram и других, работают иначе. Собственная ИИ-модель анализирует лексику, ритм, структуру предложений, длину и тон и выносит вердикт. Оценка выходит субъективной и особенно часто спотыкается на тех, для кого английский неродной. Масштаб уже приличный: по опросу Center for Democracy and Technology, в 2024–2025 годах детекторами регулярно пользовались 43% американских учителей средних и старших классов. Француз Тьерри Риньоль судится с Йелем: профессор прогнал его экзаменационную работу через GPTZero, и студент получил незачёт и год отстранения. В феврале студент Университета Адельфи выиграл похожий иск. А недавно Джек Осборн, сын Оззи, обвинил журналистку Кэт Тенбардж в том, что статью за неё написала нейросеть, и показал 3,5 миллионам подписчиков «доказательство» из детектора. Опровержение она опубликовала, а он обвинение так и не снял и видео не удалил. Самое любопытное, что сами разработчики предупреждают о недостатках. Grammarly просит не полагаться на детектор в одиночку. GPTZero признаёт, что стопроцентного детектора не существует. OpenAI и вовсе закрыла свой ещё в 2023-м из-за низкой точности. Университеты мирового уровня: Йель, Джонс Хопкинс, Вандербильт, Джорджтаун и другие уже отключили или ограничили такие проверки. MIT вообще говорит, что детекторы не работают. Вместо них советуют менять сами задания — писать в аудитории, дробить длинные работы, разрешать указывать, где помогал ИИ. Мы, кстати, сталкиваемся с этим постоянно. И это, на наш взгляд, новый вид паранойи, который породил ИИ: читатель заранее подозревает текст, а живой автор старается писать так, чтобы «не звучать как нейросеть». Например, конструкция “это не просто А, а это Б”, вообще забанена нашим редактором. Хотя до появления нейросетей этот приём часто использовался в текстах. @droidergram

Клиентка удивилась: "Ого, так быстро!" Я скинула ей отчёт с рекомендациями утром. На самом деле вся картинка по ее продуктам у меня сложилась как только накануне поздно вечером она прислала их фото - красивые дизайнерские гитары. И ответы на мои уточняющие вопросы. У меня в голове сразу понеслись мысли, я быстро записала их в диктофон и заметки. Утро мне нужно было, чтобы перепроверить все мысли на свежую голову + расписать так, чтоб клиентке и ее партнеру сразу было понятно, что и как делать. Когда мои рекомендации готовы, для проверки и из любопытства я сейчас прогоняю товары через 5 ИИ и смотрю, что предложат они. На практике они обычно дают 1-2 идеи, которые не увидела я, и не видят 2-3 самых важных стратегии + 5-10 небольших мыслей. Часто вообще не замечают самое ключевое, что переворачивает всё развитие проекта. Опыт не заболтаешь ☝️ Здесь 1 из ИИ подсказал ещё одну хорошую идею, я добавила ее в отчёт и развила от нее ещё 5 рекомендаций. 2 других наболтали поверхностного бреда. И, разумеется, пришлось их возвращать к РФ реалиям. А то они даже мотивации поступков клиентов любят лепить по американским калькам. Ни один не назвал 20 рекомендаций, которые дала я. Я финализировала отчёт и отправила клиентке. "Разбор за час" занял суммарно 1ч15 на составление отчёта и ~40 минут на первичные переговоры с клиенткой и запись летящих идей в процессе.

В индустрии давно используются системы контроля версий. Они помогают команде совместно работать над кодом, позволяют отследить изменения и при необходимости откатиться до рабочей версии. Помимо кода там можно хранить конфигурации и манифесты, спецификации и документацию. Короче, Всё-as-Code. Первая такая система возникла аж в 1972 в Bell Labs. Программа SCCS отслеживала локальные изменения файлов. В 1986 появилась централизованная система - CVS, там уже использовался центральный репозиторий и клиент-серверное взаимодействие. Теперь уже несколько пользователей могли работать с единой кодовой базой. В начале 2000-х вышла SVN, как преемник CVS, и стала фактическим стандартом на несколько лет. Сейчас это Apache Subversion, и она до сих пор используется в некоторых старых проектах. В 2005 создатель Linux Линус Торвальдс представил третье поколение подобных систем - Git, который и по сей день является самым популярным инструментом для контроля верисий. В том же году появились аналоги - Mercurial, тоже довольно популярный, и Bazaar, но Git всех обогнал. Вот тут можно почитать. И вот мы уже третий десяток лет работаем с Git, вот таким он оказался универсальным и удобным. Понятное дело, что прогресс продолжается. Есть экспериментальные и альтернативные системы нового поколения, но они остаются нишевыми. Однако, энтузиасты усовершенствуют даже Git. Есть такой проект - GitButler. Это Git-клиент, созданный Scott Chacon, сооснователем GitHub. Проект привлёк $17M от фонда a16z. Вот что они пишут про возможности: ▪️Параллельные ветки - можно работать над разными задачами в одном рабочем пространстве без переключения контекста ▪️Стековые ветки - это зависимые друг от друга ветки (тут подробнее) ▪️Бесконечное Undo - снэпшоты перед каждой операцией позволяют откатиться без потерь ▪️Коммитами можно жонглировать как угодно даже после пуша в удаленный репозиторий ▪️ИИ-помощник для названий веток, коммитов и описаний PR ▪️Интеграция с GitHub и GitLab Опенсорсно. Есть десктопная и консольная версии. #tools #git

Новый двигатель на водороде для грузовиков работает не хуже дизельных Водород можно использовать в качестве топлива двояко: либо соединять с кислородом в топливных ячейках и получать электрический ток, либо сжигать его в обычном двигателе внутреннего сгорания (ДВС), получая на выходе вместо углекислого газа водяной пар. Исследователи из США разработали оптимизированный водородный двигатель с искровым зажиганием для среднетоннажных коммерческих грузовиков. По характеристикам он приближается к дизельным двигателям, но при этом сохраняет преимущества ДВС. https://hightech.plus/2026/08/10/novii-dvigatel-na-vodorode-dlya-gruzovikov-rabotaet-ne-huzhe-dizelnih

#кейс_стади Разбор с СEO, вайбкодом и Едрит Многие ответили на задачу с позиции мидл-менеджера: провести ретро, спросить архитектора, поправить процессы, не лезть в чужую работу. Но CEO здесь вообще в другой позиции. У него сорван крупный контракт, под риском следующий рейз, потеряно доверие к инженерным оценкам и появился контрпример. Его задача быстро вернуть управляемость Первое Показать свою ветку CTO и поставить задачу ее опровергнуть. И не с позиции "я сделал лучше вас", а "вот решение, которое по моей текущей оценке закрывает то же самое за две недели 1 человеком". Можно остановить менее важные задачи, подключить сильных инженеров и прогнать тот же набор проверок. Если решение развалится -> отлично, CEO получит конкретные причины, чего он не понимал. Если после недели допила оно сравнимо -> вопрос становится очень неприятным Второе CTO должен объяснить не код, а управленческое решение. Что из вот этого platform наворота было еально необходимо для Дастархана, что строилось на будущее, кто принял вообще сравнивал варианты и какая экономика у них. Критичный бизнес-дедлайн был известен заранее. Если инженерка сознательно обменяла его на красивую платформу, бизнес должен был участвовать в этом решении, а не узнать о последствиях через пять месяцев Третье С этого момента подобные решения принимаются иначе. Есть жесткое внешнее ограничение -> CTO приносит несколько вариантов со сроками, рисками и стоимостью: быстро закрыть потребность, сделать нормально, строить платформу. Какой риск купить -> решает CEO. Архитектура не существует отдельно от экономики, особенно когда на другой стороне контракт и инвестиционные деньги Четвертое CTO должен принести отчет, причем не нейрослоп HTML-бандл от клодкода, а понятные 2 странички с хронологией проекта, где были проблемы, что для них делали и почему не уложились в сроки. Отдельно информация как им управляли и контролировали. По отчету станет прозрачно осознавал ли техдир важность проекта и делает ли менеджмент в компании полезную нагрузку Отдельно меня удивило, сколько людей вообще начали обсуждать, правильно ли CEO втихаря вайбкодит и должен ли он лезть в работу разработчиков. Это взгляд из своей профессиональной колокольни. В условиях кейса CEO уже вайбкодит, уже достаточно погружен и получил новую информацию о собственной компании. Спорить с условиями задачи вместо принятия решения -> уходить от самой задачи. Тем более я постоянно общаюсь с C-level продуктовых компаний и это уже совсем не экзотика, когда даже фаундер собирает себе что-то И дальше самое важное -> реакция CTO. Ошибка в архитектуре допустима. Сорванный срок тоже иногда допустим. Недопустимо, когда критичный для бизнеса срок сорван, последствия воспринимаются как данность, альтернативное решение никто не хочет проверять, а объяснение заканчивается на вам не понять разработку. Если CTO сам разбирает ситуацию, показывает где ошибка CEO и меняет систему -> доверие можно восстановить. Если защищает статус-кво -> я бы ставил CTO испытательный срок

Наука о счастье: что в ней правда, а что мы придумали сами Тк наука о счастье и все вокруг нее это бОльшая часть моего контекста сейчас, то я решила с вами поделиться о том, что же этого такое. Что это за наука Наукой о счастье (science of happiness) называют направление, которое изучает субъективное благополучие: что делает жизнь удовлетворяющей, откуда берутся положительные эмоции и чем «процветание» (flourishing) отличается от отсутствия проблем. Понятие науки о счастье появилось в конце 1990-х вместе с позитивной психологией Мартина Селигмана. Но думать об этом начали куда раньше: от аристотелевской эвдемонии до утилитаризма XIX века. Это не одна дисциплина, а перекрёсток нескольких: психология (Динер, модель PERMA, теория самодетерминации Райана и Деси), поведенческая экономика (Канеман, парадокс Истерлина — деньги и счастье связаны нелинейно), нейронаука и генетика поведения, которая оценивает наследуемость уровня счастья примерно в 40–50%! Два взгляда на счастье Под всем этим лежат два подхода: Гедонистический видит счастье, как баланс приятного и удовлетворённость жизнью. Его вопрос «как вам сейчас»? Эвдемонический, как смысл, реализацию себя, автономию и близость с людьми. Его вопрос: «ради чего это всё»? Это разные вещи. Тот, у кого много удовольствия и ноль смысла, и тот, у кого есть смысл, но мало радости, в разных состояниях. Поэтому нормальные инструменты измерения учитывают обе. Что стоит знать Мы привыкаем ко всему. Это гедонистическая адаптация. Повышение, новая машина, переезд в город мечты – радость тускнеет быстрее, чем мы ждём. Но мы привыкаем и к плохому. Эта гравитация возвращает нас к базовому уровню и после праздника, и после потери. Всё решают отношения Гарвардское исследование развития взрослых идёт больше 85 лет, и его вывод скучно-простой: качество близких связей предсказывает и благополучие, и физическое здоровье лучше почти любого другого фактора. На что можно влиять, а на что нет Есть знаменитая формула Сони Любомирски: 50/10/40 (гены / обстоятельства / активность). Но смысл в ней со временем был переосмыслен. 50% наследуемости – это ещё не обязательно, что «половина вашего счастья предопределена». А 10% на обстоятельства мало: так обнуляется вес хронической боли, бедности, дискриминации. Раскладывать счастье в процентах бессмысленно. Полезнее спросить: насколько податлив изменениям конкретный из пунктов? Что почти не двигается: врождённый темперамент, «врожденный уровень счастья» и часть контекста, который человек не выбирал. Это наш сетап, с которым мы сформировались. Что реально поддаётся (по убыванию эффекта): ▫️Отношения. Самый сильный из управляемых рычагов. Все исследования показывают, что близкие глубокие отношения делают нас и счастливее и влияют на продолжительность жизни. ▫️База. Сон, движение, время на природе, питание. ▫️Внимание и смыслы. Куда направлен фокус, как вы трактуете события, есть ли ощущение цели и осмысленности того, что вы делаете. ▫️Среда и привычки. Наши рутины влияют на нас сильнее, чем мы иногда можем об этом подумать, как в хорошую, так и в плохую сторону. Главное Граница между склонными к изменениям факторам и нет – это ещё и про честность. Когда человеку плохо из-за выгорания, а ему говорят «просто веди дневник благодарности»это и неточно, и жестоко. Часть страдания лечится не практикой, а сменой контекста или помощью специалиста. Так что если вы «всё сделали правильно», а внутри пусто, не спешите винить себя. Спросите иначе: какой фактор сейчас реально у меня в руках и пыталась ли я его вообще поменять? Чаще всего дело не в дисциплине, а в том, что мы годами тянем не за те ниточки. Из того, что мне кажется, интересно послушать про все около этого: ▫️ «Мы победили скуку и породили кризис смысла» видео-эссе Артура Брукса для Big think ▫️Интервью Джею Шетти Доктора Габора Мате: Откуда берётся чувство «я недостаточно хорош» и как от него избавиться ▫️ «Одна вещь, которую вы можете сделать сегодня, чтобы стать счастливее» выступление Сони Любомирски на TED

Знаю что для разработки есть эмулятор Xcode которым уже неплохо управляют ии-агенты, но стало интересно есть ли что-то подобное для реальных устройств Оказывается есть: Скормите вашему агенту phone-harness, скилл который объясняет ему как использовать маковский iPhone Mirroring для управления айфоном Я бы описал это как Computer Use, но для телефона:

1/ Агент делает скриншот экрана 2/ С помощью встроенного в macOS распознавания текста получает дерево интерфейса 3/ Тапает в конкретную координату 4/ Смотрит на расхождение кадров чтобы понять сработало ли

Ну и фишка iPhone Mirroring что мне не нужно иметь телефон под рукой, подключать его через провод, разблокировать и тд. Сценариев использования куча: от тестирования приложений до сбора корзины в китайской доставке. Но так как это своего рода computer-use, на сложные задачи я бы не рассчитывал 😏 @tips_ai #tools

Друзья, о чём вам сейчас реально интересно читать? Я думаю, вы заметили, что количество постов в канале упало. Раньше я стабильно выходил на связь 3-5 раз в неделю, а сейчас пишу совсем редко. Решил честно поделиться, почему так произошло и куда планирую двигаться дальше. Причин наложилось сразу несколько: 1. Лето и фокус на жизни. Пока тепло, стараюсь больше времени проводить на свежем воздухе и ловить совместные выходные с женой, когда совпадают наши графики, а не сидеть за компьютером. Честно - самое лучшее решение! 2. Устоявшийся workflow. Как я неоднократно писал, индустрия ИИ немного замедлила свой безумный темп, да и я сам перестал тестировать по 3-5 новых сервисов в неделю. Уровень текущих инструментов меня устраивает, а там, где есть нюансы, я уже выстроил свои workflow и workaround-ы. Все эти бесконечные новые плагины и мелкие фичи для LLM сейчас кажутся скорее гиковской историей - классические 80% усилий ради 20% реального выхлопа в повседневной работе. 3. Вопросы к формату и легкое авторское выгорание. Блокировки Телеграм в РФ, общая ситуация с глобальным интернетом и просевшие охваты заставляют задуматься, ради чего и для кого пишется контент. Расти в Telegram стало сложнее, и писать в пустоту не хочется. В MAX я не перейду. Считаю, что моя аудитория умнее аудитории этого мессенджера и скорее я вообще перестану вести блог, чем пойду в эту помойку. Поэтому у тех, кто меня читает регулярно хочется узнать, что вам интересно? При этом вот мысли по тому, чего я точно делать не хочу: - Превращать канал исключительно в историю про обучение. Это лишь способ монетизации, а не цель канала для меня. - Уходить в новостную повестку - мне это никогда не было интересно. - Делать из канала сугубо технический блог - хардкорного техконтента вокруг и так хватает, да и моя аудитория больше про бизнес. Мне самому по-прежнему интересны три вектора: бизнес, практическая применимость и наука вокруг ИИ. Хочу давать то, что действительно принесет вам пользу и будет интересно читать. Пишите в комментариях: Каких тем, разборов или форматов вам не хватает? О чём вам хотелось бы почитать в ближайшее время?