Давненько я этим не занимался... тестированием 😁 Кстати, прикольную штуку можно делать для удобства, если вы тестируете свои продукты локально. Для каждого тестового пользователя можно создавать отдельное окружение с алиасом и нормально тестировать в каждой отдельной вкладке отдельного пользователя с правами, внутри вашего браузера. Бесплатно. Главное, чтобы компьютер не взорвался,конечно :) А еще в таком чек-листе по нажатию на пользователя сразу переводит на нужное окружение и креды. В конце тестирования просто копирую отчет, скармливаю обратно клод, он фикситт и дает комментарии по фиксам в чек-лист. И так по новой... В целом, у меня уже все покрыто автотестами, но так как ролей много надо и самому убедиться.

Стала ли я тупее из-за искусственного интеллекта? Научного ответа на этот вопрос пока нет. Все исследования, которые сейчас публикуются на тему влияния ИИ на интеллект, мозг и когнитивные способности, я бы пока не воспринимала всерьез. Слишком мало времени прошло. Но мне и не нужны исследования — я и так знаю, что больше не смогу работать без искусственного интеллекта. Если бы меня сегодня взяли на новую работу, я бы пальцем о палец не ударила, пока меня не подключат к Клоду. Я больше никогда не сяду сама писать текст, не сяду сама делать исследования и запускать рекламу. Это также дико, как идти в библиотеку за недостающим знанием. Мне уже не надо думать, как подойти к решению задачи — мы выбираем тактику с клодом. Мне не надо думать, как эту задачу реализовать — это делает клод. Мне даже не надо особо думать, как ее проверить. Я написала себе агентов, которые проверяют большую часть задач с разных углов: как редактор, маркетолог, рекламщик, аналитик. Я не знаю, стала ли я тупее, но я точно стала ленивой. Моя работа сильно упрощена — мне больше не нужно делать тот объем ручного труда, который был раньше. Мне не надо столько стараться. Мне не надо столько уставать. У меня высвободилось два-три рабочих часа в день. В дивном правильном мире я бы после работы занималась саморазвитием. Пилила pet-проекты, читала умные книги, осваивала навыки или набрала бы миллион халтурок. Но я после работы занимаюсь ручным трудом. Например, еду косить траву коню, хожу в лес и собираю грибы и чернику, стала больше готовить. А еще мне нравится подметать полы дома — вот это моя любимая активность, сопоставима с питьем вина по уровню удовольствия. В общем, я настолько откатилась в своем развитии, что вернулась к образу человека-собирателя, который кормится своим ручным трудом. И у меня даже есть объяснение, почему мне это нравится. Потому что ИИ меняет привычный формат работы, обесценивает мои скиллы, меняет само ожидание и понимание рабочего процесса. Не очень понятно, кем ты становишься, если огромная часть того, что раньше требовало от тебя часов работы, теперь делается за несколько минут. А ручной труд почему-то очень успокаивает.

/btw на максималках или Codex side chat Продолжаем рубрику подборка лучших UX решений. Когда кодишь с агентом довольно часто возникает ситуация, когда из одного чата нужно быстро форкнуться в новый чат, чтобы исправить что-то, возникшее по пути, не прерывая работы в старом чате. Раньше мы использовали fork для этих целей, но форк довольно тяжеловесный + не из всех состояний он доступен. В общем, если выделить текст в прямо чате Codex App'а, то сверху можно увидеть всплывающее меню с разными действмия, в т. ч. Ask in side chat. Наверное, видели. Можно подумать, что это старый добрый /btw а-ля клод код. Но нет, на деле у этого сайд чата тоже есть полноценный write доступ и из него действительно можно делать небольшие правки (например, в скиллах, как на скрине) прямо по ходу основной задачи, вообще никак в нее не вмешиваясь. Не знаю как вам, но мне не хватало такой возможности - настолько, что решил и вам рассказать. Напомню, что ранее я уже рассказывал про неочевидную удобную возможность реордеринга (как это по русски подскажите в комментариях) очереди сообщений в Codex App. Если не видели - посмотрите. А еще, теперь можно попросить Codex App запустить какую-то задачу в новом диалоге и он прям из текущего чата спавнет вам новый диалог. И читать сторонние или текущий диалог Codex App теперь тоже умеет. Подробнее про то, как это работает рассказывал Тимур. И да, в Claude Code Desktop тоже есть подобный side chat, но он readonly, что не так интересно, хоть и удобно иногда что-то доспросить. @ai_driven

Модель тройного долга от соавтора фреймворка SPACE Маргарет-Энн Стори, соавтор фреймворка SPACE для повышения продуктивности разработчиков, недавно представила свою модель тройного долга (Triple Debt Model), в которой скрытые человеческие издержки ускоренной с помощью ИИ разработки программного обеспечения рассматриваются в трех категориях: технический долг, который накапливается в коде. когнитивный долг, который накапливается в людях, входящих в команду. долг намерений, который накапливается во внешних знаниях, состоящих из лежащих в основе проекта соображений, целей и проектных ограничений, которые недостаточно задокументированы. И идея там довольно простая: AI позволяет нам быстрее производить код, но это совсем не значит, что мы автоматически быстрее производим хорошие и понятные системы. Просто долг начинает накапливаться немного в других местах😉 Всего Стори выделяет три вида долга: 1. Технический долг Плохие архитектурные решения, костыли, сложный код, отсутствие тестов и все то, что потом делает систему дорогой в изменении и поддержке. Причем тут есть забавный парадокс. Именно этот долг AI потенциально умеет неплохо сокращать: -отрефакторить код; -написать тесты и т.п. То есть код может становиться даже лучше. 2. Когнитивный долг Это долг, который накапливается уже в голове разработчика: агент написал 1000 строк хорошего кода. И даже тесты все зеленые. Так что вперед и PR в проде. Только инженер, который этот PR принял, понимает систему чуть хуже, чем если бы писал это изменение самостоятельно. А потом еще один PR. И еще один. Иииии в какой-то момент получается довольно странная система: код работает, но никто толком не понимает почему. Скорость производства кода растет быстрее скорости нашего понимания системы. Вот это Стори и называет cognitive debt. И да, тот факт, что скорость производства выросла - это супер! В этом вся суть моей работы, в принципе. 3. Долг намерений — Intent Debt А вот это типовая проблема, которая всплыла наверх. Раньше она тоже была, но мы особо ей внимание не уделяли. Можно прекрасно понимать, как работает код, но совершенно не понимать: почему он работает именно так? Какие продуктовые ограничения существовали? Что вообще хотел пользователь? Какие компромиссы были приняты? Все это обычно живет где-то между: - ADR; - документацией; - и, конечно же в голове того самого Тим-лида😁 А теперь представьте AI-first разработку. Один агент написал изменение. Через полгода другой агент должен его изменить. И второй агент пытается понять намерения первого агента… по коду первого агента. Ну удачи. В мире AI-разработки документация, ADR, спецификации, acceptance criteria и domain model — это уже не какая-то бюрократия рядом с разработкой. Это внешняя память вашей системы (на следующей неделе расскажу, как решают и эту задачку) Причем память нужна уже не только людям, но и агентам. Последние пару лет мы в основном спрашивали: как заставить AI писать больше хорошего кода? Но следующий вопрос будет: как сделать так, чтобы люди и AI продолжали понимать систему, пока AI пишет все больше кода? Потому что код становится все дешевле. А вот понимание: -зачем система существует; - почему она устроена именно так; - какие ограничения нельзя нарушать; становится только дороже. И возможно, через несколько лет главным инженерным активом компании будет уже не сам код. А накопленный контекст вокруг него.

Да я люблю сложности на самом деле, люблю борьбу и соперничество. И врагов своих люблю (в широком смысле врагов, не обязательно людей). У меня без этого вообще не срастается ничего, от спокойной жизни хандрить начинаю. Вот только любовь к борьбе приводит в конечном счёте к той самой спокойной жизни, потому что борешься из тревоги, решаешь проблемы, чтобы не было проблем. Решать проблемы и осознанно создавать вызовы -- это две разные штуки. И вторая -- гораздо более высокий уровень осознанности, самоконтроля и понимания себя. Этому нужно учиться и превращать в навык. Решение проблем -- работа на входящих заявках, тренажёр по сути. Очень удобно в нем застрять, так становятся трудоголиками, молотилками. А это скучно, ведь в конечном счёте надо постараться прожить жизнь хоть немного нетривиально. Большие штуки на входящих не делаются, линейно не делаются и без стресса не делаются. Я в общем думаю, как выбираться на следующий уровень. Оно неизбежно произойдёт, маховик раскручен, и сейчас надо только повернуть руль в нужную сторону. Интересный период. И если хотя бы один из местных меня понял, уже кайф, держи пять!

🛠 Инструменты • ToonBee — создание мультфильмов с помощью ИИ — Сервис для генерации мультфильмов с использованием ИИ. • Command Code — ИИ-агент для кода в терминале — ИИ-агент, который учится вашим предпочтениям при работе с кодом. • Seedream 5 Pro — генерация изображений — Генерация изображений, готовых к использованию, по промптам. • NameThatUI — словарь UI — Опишите словами интерфейс, получите название и промпт для кодера. • Secured AI — приватный ИИ-ассистент — Защищает конфиденциальные данные при использовании ИИ. • Cloudflare запускает Kitesurf — браузер для AI-агентов — Браузер, созданный для AI-агентов. • Devin — автономный AI-инженер — Автономный AI-инженер от Cognition, выполняющий задачи от начала до конца.

Про хобби как социальный конструкт. Согласно опросу, 1/3 из вас не имеет хобби. А если прибавить тех, кто тратит на него до 2-х часов в неделю, то получится половина. То есть хобби - это не такое уж распространенное явление. 1️⃣ По определению хобби - это увлечение или дело, которым человек занимается на досуге, для удовольствия. Но парадокс в том, что немногие готовы назвать своими хобби листание ленты, просмотр сериалов, сон днем, переписку в чатах и др, чем реально занимаются люди для удовольствия и вне работы. Получается, что хобби - это почти всегда увлечение, требующее социального одобрения. Проще говоря, которым можно попонтоваться. А значит это уже переходит в категорию самореализации. 2️⃣ А это опасно: у каждого человека ограниченный ресурс амбиций, и если пускать их игрушечное русло, можно получить только игрушечный результат. Если на выходных чел затащил в любительском турнире по шашкам, то в понедельник на работе, в реальной рыночной конкуренции, он будет менее амбициозен. С другой стороны, если он играл в шашки не на турнире, а с дедом, то это просто общение, которое точно не может навредить. 3️⃣ "Хобби - это отдых". Вроде да, но нет! Что реально восстанавливает человека - намного чаще попадет в категорию guilty pleasure, чем в хобби. А то, что требует снаряжения, трат и подготовки - это совершенно точно самореализация, а иногда просто понты. Что абсолютно нормально, просто понтоваться в конкурентной среде 100x полезнее, чем в игрушечной. 4️⃣ Некоторым сложно представить, что в мире реально много людей, для которых их работа - самое интересное в жизни, интереснее любого хобби. И человек, который не считает свою работу интересной, всегда проиграет тому, у кого горят глаза. Считаю, что это исправимо, потому что способ выбора хобби почти всегда абсолютно случайный: что-то пробовал, потом что-то из этого понравилось. Если так много увлечений могут приносить удовольствие, то почему бы не пробовать те, которые дадут не только радость, но и побочную пользу - контакты с реальностью, общение, а может даже возможность заработать. И при этом не будет забирать амбиции. 5️⃣ Вроде бы благодаря хобби многие получают приятное общение с людьми, но редко заводят хороших друзей. Только оно часто и пропадает вместе с хобби, а значит это общение было на уровне смоллтока с баристой. Зачем такие сложности ради такого общения? Хорошие друзья появляются с гораздо большей вероятностью, если люди вместе добивались чего-то в реальном мире. Проще говоря, когда брали общий риск, а не просто имели общий контекст. 6️⃣ У меня есть пост о хобби в рубрике про человеческое счастье, где написано о механике: чтобы получать удовольствие от любого дела, нам нужна новизна + развитие. Там, где у человека не получается расти + все слишком однообразно, удовольствия будет мало. К сожалению это описание множества карьер. Можно сделать простой вывод: чтобы нравилась работа, нужно часто думать над вопросами "что нового интересного. могу тут попробовать?" и "как я могу стать лучше?" Потому что по факту это то, что получается у людей с горящими глазами. 7️⃣ Лично мне любые хобби, которыми я занимался (и получал удовольствие), всегда казались чудовищно бессмысленными. И не потому что они не дают пользы, а потому что такое же удовольствие я могу получить от более осмысленных занятий. А если так, и нет разницы в усилиях, то к чему хобби? Я выберу то, что имеет гораздо больший рычаг (пост). 8️⃣ Короче говоря, не иметь хобби - нормально и вовсе не стыдно. Иметь их тоже. Просто хобби - это во многом игрушечные миры, успехи в которых не дают успеха в реальном. Но ощущения от игрушечной и настоящей победы физиологически неотличимы. Поэтому эту разницу всегда полезно держать в уме. @kyrillic

Главное решение в моей ИИ-системе: память не принадлежит инструменту. Если завтра я поменяю Claude на что угодно другое - вся база останется моей. Рассказываю, как это устроено. Есть три слоя. 💚 Память живёт в облаке. Мои заметки, саммари встреч, проекты, решения, переписки с Клодом - это обычные текстовые файлы в приватном репозитории на GitHub. Рядом база Supabase, в ней задачи, напоминания, посты канала и статистика по ним. Даже если ноутбук закрыт, всё доступно с телефона. 💚 Сервер работает круглосуточно. Обычная виртуалка на Hetzner за 8 евро в месяц. На ней живёт Мира - мой личный помощник - телеграм-бот, и всё, что должно случаться по расписанию без меня. 💚 Разговаривать с системой и управлять проектами можно из двух мест. С ноутбука, где я работаю и откуда запускается всё остальное. И через Миру с телефона - она ходит в ту же самую память, так что разговор не начинается с нуля. Плюс коннекторы - система сама дотягивается до почты, календаря и таблиц. Мне не нужно ничего выгружать и копировать руками. Что происходит само? На Маке стоит планировщик (launchd - штатная macOS-штука, запускает программы по расписанию). В в 19 собирается дайджест почты, в девять вечера - дайджест из телеграм-каналов, в одиннадцать - разбор прожитого дня - кому я что пообещала и должна сделать. Отсюда же можно поставить на расписание любого агента: раз в неделю собирать идеи, каждое утро проверять что-то важное. Утром я открываю разобранную информацию. Теперь две вещи, на которых всё держится. Система Skills. Под каждую повторяющуюся задачу заведена своя инструкция (в следующих постах серии расскажу подробнее). Вызываю я их обычными словами - у каждого навыка описано, на какие фразы он откликается. Я говорю «посчитай по этой таблице» - подтягивается нужная инструкция со всеми проверками, а не общее знание модели. Проекты - это то, почему чаты раскладываются сами. У каждого моего проекта есть карточка: статус, следующий шаг, принятые решения и правила, которые в нём действуют. И к каждой приписан набор слов, по которым её узнают. Для аналитики продаж это «выручка, дашборд, направления, школы». Для канала - «контент, посты, идеи, дайджест». Когда я открываю новый разговор, система первым делом получает список активных проектов с этими словами и с тем, где каждый стоит. Дальше она слышит от меня «посмотри, что у нас по выручке за июль», сопоставляет со списком и открывает нужную карточку. Всё, что мы наработали, ложится туда же. Сейчас есть двенадцать проектов, и каждый разговор попадает в свой. И есть правила, по которым Claude сам предлагает завести новый проект, когда чувствует масштабность задачи. Файлы лежат в git, поэтому у каждого изменения есть история и я в любой момент вижу, что и когда поменялось. Читает их не только Claude - я открываю ту же базу в Obsidian и хожу по ней глазами, как по обычным заметкам. Что изменилось в моём подходе к решению задач. Теперь любую из них я начинаю одинаково: захожу в Claude и спрашиваю, что у меня уже есть по этой теме. Он собирает полную подборку - все документы, решения, встречи, к которым можно обратиться. И дальше я работаю, опираясь на этот фундамент, а не начинаю с чистого листа. А у вас где живёт ваш контекст? В голове, в переписках или всё-таки где-то, откуда его можно достать через полгода? Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ИИ_наудаленке

Джейми Тиван (Chief Scientist в Microsoft) пару дней назад выложила свои семь предсказаний про будущее работы. Они в первую очередь про knowledge work. Но в любом случае, звучит это всё очень оригинально и свежо. 1. Reading will become asking. Writing will become answering. Questions will become the bridge that connects knowledge seekers and knowledge creators. Я это читаю как ещё одно напоминание, что управление знаниями и экспертизой — это теперь context engineering. А может даже и context-to-enablement engineering. А может и context-to-experience engineering. Это мои авторские формулировки 🙂 — Тиван ничего такого не пишет. 2. The audience will start to talk back. The smartest person in the room is about to become the room. Собрания и лекции — неоптимальный способ обмениваться знаниями. Будет что-то другое и асинхронное. 3. You’ll attend meetings asynchronously. Meetings will become places to return to, not moments to attend. Идём дальше по этому же пути — все встречи должны стать асинхронными. И превратиться в непрерывное пространство для диалога, куда участники заходят в удобное для них время. 4. Meetings will make room for being alone. The best way to think together will be to spend part of that thinking apart. Но встречи будут нужны, чтобы поговорить с собой. Или так: первые минуты встречи участники будут проводить один на один с AI, который введет их в курс дела с учетом их персональной роли и поможет сформулировать вопросы. 5. Strategy will be discovered, not declared. Organizations will finally become legible to themselves. Стратегия перестанет быть артефактом и трансформируется в тот самый context-to-enablement инструмент, помогающий принимать ежедневные решения и фокусироваться. 6. Knowledge will outgrow publication. Every discovery will become infrastructure for the next one. Научные знания будут создаваться не в форме больших монолитных статей, а станут распределенными «small contributions» и «form of microproductivity». 7. We’ll start to cache human thought. Human attention will become AI’s most valuable resource. В будущем AI начнет организовывать работу вокруг внимания человека, а не просто списка задач. Анализируя проекты, система будет прогнозировать, какие решения понадобятся в будущем, и задавать вопросы в наиболее подходящие моменты, когда вам проще всего на них ответить. Полученные ответы будут кэшироваться AI и автоматически применяться тогда, когда в них возникнет необходимость, помогая человеку тратить когнитивные ресурсы только на самое важное. → https://microsoft.github.io/nfw-reader/posts/seven-predictions

Наступила новая рабочая неделя Меня недавно поразило, что два выходных и вообще подход 5х2 в России не такой старый, то есть он появился примерно в конце 60-х. То есть, мои родители уже так не работали, но вот бабушки и дедушки вполне себе. До революции и в первые советские десятилетия единого современного графика не существовало: • обычно был один выходной - воскресенье; • в 1929 году ввели так называемую «непрерывку»: пять рабочих дней и один выходной, но выходной не приходился на конкретный день недели; • с 1931 года появилась шестидневка - отдыхали, например, 6-го, 12-го, 18-го, 24-го и 30-го числа каждого месяца; • в 1940 году вернулись к семидневной неделе с одним общим выходным — воскресеньем. Поэтому друзья мои, хорошего вам Августа и помните, что мы с вами живем в эпоху, где скорее всего через 20 лет мы будем работать 4 дня в неделю, ведь мы идем туда, или не идем? Наиболее короткая законодательная неделя среди крупных европейских стран во Франции: стандарт составляет 35 часов. В Нидерландах среднее фактическое время ещё ниже, но это во многом объясняется высокой долей людей, работающих неполный день. В некоторых странах распространены неформальные варианты: • в Нидерландах многие работают 4 дня или неполную неделю; • в Дании, Норвегии, Швеции и Германии обычная неделя часто короче 40 часов по коллективным договорам; • во Франции пятница или другие дни могут быть сокращёнными в отдельных компаниях; • в Бельгии сотрудник может попросить сжать полный рабочий график в четыре дня, но это не означает всеобщую четырёхдневную неделю. Ваш @blackproduct

/Правила возвращения блудной дочери в московскую рутину/ У медали солопренерства есть один бриллиантик, который светится на обеих сторонах этой самой медали - твоя работа всегда едет в отпуск вместе с тобой. Это и бесит, и радует, но как есть - в любом случае режим в путешествии и режим дома - это два разных режима! Всю прошлую неделю я и мой ноутбук провели в Волжском роуд-трипе, переезжая из одного безынтернетья в другое. И вот после собранного тревел колье из бусин Самара-Тольятти-палатка в Подвальских террасах-Ульяновск-Чебоксары-Нижний Новгород я в Москве! Правила по возвращению в привычный режим у меня три: 1. [недооцененный ранее] Вернуться в субботу, а не в воскресенье - сутки дома без активной работы возвращают в контекст и позволяют разгрести разное бытовое, на что потом бы дергался глаз между встречами 2. в первые дни еще ответственнее записывать все в тудулист - проектов много, задач в них еще больше, упустить задачки и детали проще простого 3. проектные цели вместо продуктовых - проветренной голове легко генерить идеи и гипотезы, но и хвататься за все подряд легче отдохнувшими руками - если в первые дни я буду думать про большие цели типа "заработать новых много миллионов", то просто разбегусь в разные стороны и не сделаю толком ничего. Так что на рельсы встаю постепенно 4 со звездочкой - вспомнить, какие вообще полезные ритуалы были до отъезда. и это я не про "мазать банки на лицо", а про "один содержательный пост в канал в день", например - то, что могло поплыть в путешествии, но что до этого вело вас к вашим же целям! 🙂 Офигенно, когда и путешествовать, и домой возвращаться - одно слаще другого!

Понедельник — день особенный Его нельзя пропустить. Если какая-нибудь среда или четверг могут пролететь так, что не заметишь, то никак не понедельник. В понедельник приходится возвращаться. Выныривать из сладости выходных. Из тягучих летних вечеров. Из объятий любимых. Приходится вспоминать, что ты должен делать и зачем это всё. Это непростая задача даже для тех, кто любит свою работу. Например, как я. А для тех, кто давно не чувствует себя на своем месте, понедельник иногда становится маленькой еженедельной казнью. Мне в такие дни очень помогает собственная стратегия. Не нужно заново решать, куда я иду и за что хвататься. Я просто открываю документ и возвращаюсь в контекст: вот мой вектор, вот приоритеты, вот следующий шаг. Особенно полезная штука, когда голова всё ещё где-то в выходных. А вы как относитесь к понедельникам? «Наконец-то можно работать» или «господи, опять»?

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

Codex иногда даёт бесплатный сброс лимитов, я не до конца понял за что, но штука полезная. Он хранится ограниченное время, а потом сгорает. У меня таких сбросов было несколько, и несколько я уже благополучно сгорели. Так как лимиты заканчивается довольно быстро, к очередному сбросу я решил подойти более ответственно. Идеальный сценарий: потратить текущий лимит почти до нуля ровно перед тем, как сгорит бесплатный сброс, а затем сразу его применить. Поэтому сейчас я специально сфокусировался на самых токеноёмких задачах. А вчера даже поставил будильник, чтобы не пропустить момент. 🙂 И тут вспомнил, как много лет назад работал в контактном центре. Тогда в Facebook были очень популярны игры-фермы. Сам я не играл и смотрел на коллег с лёгким недоумением, вот же заняться нечем, у нас этой фермой была увлечена чуть ли не вся смена. Люди сажали виртуальный урожай, а потом ставили будильники, чтобы собрать его сразу после созревания, иначе его могли украсть или он мог забыть. Прошло много лет, и вот я сам ставлю будильник, считаю оставшийся ресурс и стараюсь вовремя собрать "урожай" со своего токенового поля. В общем, я всё-таки начал играть в Ферму. Просто теперь вместо помидоров у меня токены. 🤣

Как понять по письму, что задача не выполнена? 📨 За годы работы в крупных компаниях мне пришлось прочитать очень много писем. Иногда их приходит до сотни в день. Поэтому навыки анализа данных приходится применять и здесь. Представьте: вы поставили кому-то задачу, подошёл срок — и вам присылают отчёт. Это может быть один абзац, а может быть целый лист А4. Вы читаете про процесс, коллег, сложности и то, как все героически преодолевали препятствия. Первый абзац, второй, третий… Очень интересно. Все явно вспотели 😅 Письмо заканчивается, а вы так и не поняли: задача выполнена или нет? 😅 Чем выше вы поднимаетесь в компании, тем сильнее вас интересуют две вещи: какой результат получен и сколько пользы он принёс бизнесу в рублях 💰 Письма с результатом обычно короткие: ✅ «Задача выполнена. Конверсия выросла с X до Y. Эффект для компании — N миллионов рублей». Но даже если письмо длинное, при наличии результата о нём напишут в первом абзаце. В крайнем случае — в последнем. Поэтому длинные письма можно читать по простому алгоритму 🔍: сначала первый абзац, затем последний. Если ответа нет ни там ни там, скорее всего, внутри будут процесс, сложности и оправдания. А если вам сложно писать короткие и ёмкие тексты, советую прочитать книгу «Пиши, сокращай: Как создавать сильные тексты» 📘 Она хорошо учит убирать лишнее и сразу доносить главную мысль. Конечно, бывают исключения. Но в классификации статусных писем и отчётов длина письма — топ-фича 🎯 Если результата нет в первом или последнем абзаце, с большой вероятностью его нет

Приятный лайфхак - просить Codex писать красивые новости про прогресс своих проектов Ему это ничего не стоит (ибо в ~/.codex/sessions есть все логи всех проектов), а вот со стороны посмотреть на прогресс во время отпуска - приятно. К слову, Agentic OS на скриншоте - это не очередная AI Native среда для построения следующего единорога (такие продукты сейчас пытаются писать почти все), а просто наглядный пример моего текущего подхода к разработке проектов, которая заодно реализует тот Stateless MCP 2.0 протокол для доступа агентов к единой multi-tenant Personal OS. Примерами из этого проекта я буду делиться тут в канале, а полный доступ ко всем изменениям и исходникам сделаю отдельно, в рамках продолжения направления с AI Coding. Ваш, @llm_under_hood 🤗

Про думать и делать. Про баланс работы и отдыха уже что тысяч раз все написали, но гораздо интереснее баланс думать и делать. Я видела за жизнь огромную концентрацию очень умных людей - вот прямо совсем умных, на крайнем спектре интеллектуальных способностей - и в Маккинзи и в Гарварде концентрат победителей олимпиад, медалистов и дипломников всех видов, топов по шахматам и тд. И супер частое (не всегда, конечно, но частое!) проявление сверх интеллекта - это думать, просчитывать, предсказывать и в итоге не делать! Почти ничего в этой жизни не стоит начинать, потому что ну слишком не гарантировано. Точнее гарантировано будет больно и муторно - это что блог вести, что бизнес начать, что детей заводить. Тогда как предприниматели часто люди совсем иного типа - я впишусь, потом разберусь! И походу оказывается, что в лоб не получается, но получается другое, второе, третье, а там и гениальное решение привалило. Ваня Замесин хороший пост написал сегодня, что иногда просто надо таранить - или и сделай, а там разберешься. Он, правда, это с терапией связывает - типа жалеешь себя и разбираешься бесконечно с субличностями, а мог бы уже начать. Все самое лучшее со мной случалось, когда я решалась и не успевала подумать. А там открывались и двери и возможности и да, что-то не срабатывало, но зато «контент подъехал» - как я всегда себе говорю, когда было совсем мимо. Так что пусть будет больше контента, больше опыта и больше реальных действий. Мы живем в очень плотном материальном мире. Даже чудеса с нами случаются не на диване или в мыслях - а в действии: купил лотерейный билет, потер лампу, поцеловал лягушку, слез с печи в конце концов.

🧨 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

❓ 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?»

Какими ИИ я сейчас пользуюсь, для каких целей и сколько за это плачу? Полтора года назад я радовалась, что в подписку ChatGPT за 23 доллара завезли Deep Research. Написала тогда пост, вы его активно репостили. Сейчас я захожу в ChatGPT, только чтобы перевести текст с/на португальский или кинуть фотографию с вопросом «что это?» (например, дерево по листве или шишкам определить). ChatGPT не стал хуже, он стал сильно лучше. Но я уже построила себе единую систему вокруг Claude, и всё остальное мне стало не нужно. Вот как выглядел мой набор инструментов ещё недавно: 💚 Perplexity - в нём я делала исследования 💚 NotebookLM - в нём работала с документами и запросами, основанными на анализе готовых исследований 💚 Nano Banana - рисовала иллюстрации 💚 Cursor - в нём вайбкодила сложные проекты 💚 ChatGPT - переводы, поиск непонятного, дип-ресёрчи Это был период активного «пробования на вкус» возможностей каждого инструмента. А потом я остановилась на одном и стала растить из него систему. Сейчас она с каждым днём становится умнее, всё больше знает про меня, мои проекты, рабочие и личные задачи, и реально превратилась во второй мозг - очень-очень умного личного помощника. Устроена эта система довольно просто: 💚 Есть база знаний, где лежит всё - встречи, проекты, решения, черновики, документы. Живёт в закрытом облаке, от моего ноутбука не зависит. 💚 Один движок - Claude Code, который в эту базу пишет и из неё читает. 💚 Навыки под конкретные задачи: написать пост, найти нужную встречу, разобрать данные. Каждый знает, откуда брать контекст и куда класть результат. И теперь я просто разговариваю в чате, а раскладывает по проектам всё он сам. Отдельно про Cursor, потому что им я пользовалась для создания любого нового продукта. Перестала. Теперь всё решаю через десктопную версию Claude Code. Теперь про деньги. Claude - 90 евро в месяц, ChatGPT - 20. Итого 110 евро за всё. И это не только мои задачи: к аккаунту подключены муж и сын, каждый решает в этот бюджет своё - рабочее, учебное, личное. Это первый пост из серии - дальше расскажу, как эта система устроена внутри, что она делает за меня и даже поделюсь тем, где я накосячила в общении с ИИ. А у вас сколько ИИ-инструментов в работе? Остановились на одном и собрали в систему или пользуетесь каждым понемногу? И что в приоритете? Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ии_наудаленке

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.

Опыт работы опять не нужен Ладно, мы уже с вами посмотрели на общие данные использования опыта работы как фактора отсева кандидата и корреляции почти нет, но ведь там были не IT профессии. Я нашел новый мини метанализ 4рёх исследований с 2009 по 2021 год, по изучению продуктивности программистов. - Проверяли время выполнения задачи 1/effort (время выполнения) - Задания были разные от алгоритмов на Си до написание веб-сервиса на Жаба - Разница самых продуктивных (90тый перцентиль) от самых не продуктивных (10тый перцентиль) почти в 4 раза - Опыт работы не повлиял ни на что, скорее супер опытные делали всё медленнее, разница в 40% в среднем (там были люди от 0 до 39 лет опыта). - Медианный опыт 4 года - Эффективность одного работника неустойчива и могла варьироваться в пределах 30%+. Вывод: 1. Берите умных а не опытных. 2. 10x существуют - но их очень мало P.S. Это попытка усреднить данные 4рёх экспериментов с разными выборками

Когда полезен Claude Cowork Это агентный режим Клода, в чате выдаете ему доступ к папке на компе, он читает файлы оттуда и кладет туда новые файлы, которые сгенерил. Когда он нужен:  1️⃣ Много разрозненных файлов, нужен один свод. Например, есть 12 выгрузок из CRM в разных форматах, нужно свести в таблицу с конверсией по этапам и увидеть, где просадка. 2️⃣ Файлов не много, но они огромные. У чата ограниченное контекстное окно, тяжёлая выгрузка в него не влезет. Cowork вместо этого пишет код, прогоняет файл и забирает только результат 3️⃣ Задача не языковая, а вычислительная. Чат генерирует текст, и в циферках может врать. Агент под ту же задачу пишет код и получает точное число.  5️⃣ Задача повторяется. Есть запланированные задачи: каждый понедельник собрать сводку по расходам на трафик. Один раз описали процедуру, дальше оно работает. Пользуетесь Коворком?