Провела внутренний мастер класс по ИИ для коллег. Показывала очень конкретные примеры того, как работаю с диском, таблицами и данными, превращаю их в дашборды. Несколько мыслей по итогу: 1. Всего полгода назад я не умела ничего из того, о чем сегодня не рассказывала. По внутренним ощущениям кажется, что я уже вечность с ИИ, но нет - продвинутое взаимодействие я начала в январе-феврале. А умную ИИ-систему построила всего месяц назад. 2. Вторая мысль грустнее. Я хотела, чтоб ребята ушли с ощущением - О! Я тоже так смогу! Но мне кажется, что все ушли с ощущением, что все это очень сложно. И далеко - недостижимо. И надо у кого-то долго и сложно учиться. И тут повторюсь, я полгода назад была в этой точке. Добежать до моего уровня можно очень быстро при желании. Но мне кажется, мне не поверили, что это реально просто можно освоить. 3. Работать с документами. таблицами и дашами через коннекторы и MCP - лучшее, что случилось в моей рабочей жизни. Сокращает недели, месяцы рутинного труда. Я тут совершенно точно не преувеличиваю оценку. 4. Такие воркшопы с обменом опытом - лучше всего продвигают в технике взаимодействия с ИИ. Видишь, как рабочую задачу решает коллега, пробуешь решить ее также = осваиваешь новую ступеньку. Просто надо делать это регулярно. Я почти каждый вечер и каждую субботу что-то «пилю» в своей ИИ-системе. Не считая того, что ежедневно активно использую в работе. 5. Мне говорили - ну что там готовиться? Придешь расскажешь как что делаешь. Кажется во мне ноль импровизации))) я упоролась: разработала структуру этого МК, превратила в интерактивный чек-лист, сделала раздатку про подключения, собрала в кучу все материалы для демонстрации. Часа два готовилась вчера ночью. А потом еще плохо спала: металась между «никто не придет» и «придет неуправляемо много людей». Рада, что провела. Но с моим уровнем ответственности это было вообще не легко. Надеюсь, ребятам будет полезно. В общем, как ваш ИИ-амбассадор, призываю - продолжайте пробовать и не бойтесь. Шаг за шагом все освоится. Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ИИ_наудаленке

Ну все, почти одновременно у меня случились не одна, а сразу две фабрики желаний. С одной стороны, после долгих уговоров друзей, я таки купил себе 3Д-принтер. Очень сложно объяснить другому человеку, зачем нужен 3Д-принтер. Все, кого я спрашивал, бубнили что-то очень невразумительное, типа му-хрю, крючочек вот распечатал. И показывали самые уродливые вещи, какие я только видел. Хотя и с большим энтузиазмом. Откуда энтузиазм, мне было непонятно. А потом я увидел, что принтеры теперь стоят очень небольших денег, и решил все-таки попробовать. И оказалось да, объяснить сложно. Дело в том, что ты закрываешь кучу очень узкоспецифичных проблем, которые существуют только в твоей жизни и никому со стороны даже не понятны. Подставка под очень конкретную клавиатуру. Колечко очень специфичных размеров на велозамок, чтобы он не дребезжал при езде. Дежралка под мяч на полку. Рельса для конкретной LED-ленты конкретно под твой шкаф. Коробка для чая — именно в том количестве и в той конфигурации, которые нужны лично тебе. Форма для печенья под конкретный день рождения. Ничего глобального. Переносимо ли это? Не особо. Интерьер ты напечатанными предметами тоже не обставишь. Но просто количество лично твоих конкретных проблем (небольших), умноженное на их небольшую полезность, в целом складываются в существенный такой буст качества жизни. Но, опять же, объяснить это кому-то — гиблое дело. А самое кайфовое — это вот это вот чувство, когда ты видишь проблему и думаешь: «вот бы была такая штука, вот такой вот формы, как раз бы сюда встала и все решила». А потом моделишь, печатаешь, и через пару часов уже держишь ее в руках. Ощущения полной магии. Бога, лепящего материю по своему вкусу. А еще необычное чувство, когда что-то из компьютера переходит в реальную жизнь. Обычно же наоборот — все, что попадает в компьютер, там и остается: фотки, документы, мысли. Друзья. А вторая фабрика желаний это ИИ. Agents are good now. Я все еще очень осторожно, но все более смело их прошу — а вот такую тулзу было бы неплохо мне иметь. И — минут через 5-10 у меня такая фигня есть в руках! А что, так можно было? Можно даже не сильно подробно объяснять, они сами решают проблемы, принимают неключевые решения, ставят разумные дефолты, короче, даже свечку уже держать не надо. Реально, хочу это — на, получи. Единственное ограничение это желания и мое внимание. Опять же, что-то из мира фантастики. И опять же, вряд ли это сильно переносимо — я решаю свои собственные проблемы, закрываю очень конкретные в моменте потребности. Другой человек увидит и непонимающе пожмет плечами. А для меня 30 минут работы закрывает долгое неудобство, которое я терпел и про которое думал месяцами. И, как и с 3Д-печатью, интерьер ты этим не обставишь. Делать продукт это все-таки куча работы, внимания, решений, коммуникации. Но это не значит, что мои агенты не сделают счастливым лично меня лично сейчас.

Можно несколько дней разбираться в задаче, знать о ней уже почти всё — но так и не начать ее решать. Автор называет это синдромом Данилы-мастера. Чем сложнее задача, тем сильнее хочется разобраться идеально, предусмотреть все риски и доказать себе, что ты хороший специалист. В итоге вопросов становится только больше, а дело так и не идет. Обычный совет разбить задачу на подзадачи здесь тоже может не сработать, потому что как раз человек просто начнет составлять идеальный план до бесконечности. Вместо этого автор предлагает искать одно маленькое действие, которое можно закончить прямо сейчас. Почему такой подход помогает выбраться из тупика и как заметить это состояние у коллег.

Когнитивная нагрузка с приходом агентов Кодить стало очень легко и просто. Агенты за час без багов и проблем могут сделать такой объем, который раньше я бы делал пару дней с кучей багов и нервов. Сейчас внутренние продукты пилятся со 100-кратной (без преувеличения) скоростью. И как же сильно от этого устает мозг, но устает по-новому. Раньше основная нагрузка была в написании кода: вникнуть в библиотеку, поправить стили, отловить опечатку, разобраться, почему в одном браузере все едет. Сейчас этого почти нет. Вместо этого постоянно нужно думать о том, что именно делать и зачем. Поставить задачу. Не "сделай красиво", а нормально сформулировать. Спланировать реализацию вместе с агентом. Продумать детали и мелочи, которые агент не увидит. Принять продуктовое решение по каждой мелочи. И так по каждой задаче. Мозг реально устает от работы совсем по-новому: раньше такое количество принятий бизнес-решений у разработчика явно не было. Но есть и другая сторона! Вечером, перед окончанием работы, тратишь пару часов на заготовку задач агенту. Запускаешь агента и идешь домой. Через 5-6 часов получаешь ответ, что все готово. Утром приходишь и видишь, что 95% от всех задач сделаны, прекрасно оформлены и уже готовы к релизу в прод после моих проверок. И за эти 5-6 часов он делает столько, сколько я бы делал несколько недель... Я к этому одновременно уже привык и не представляю иначе и, в то же время, никак не могу к этому привыкнуть!

Когда я начинал карьеру, а также на первых руководящих ролях, мне казалось, что если сотрудник несет какую-то фигню, с этим надо что-то делать. Со временем я принял, что не всегда. Например, если 50% генерируемого потока информации полезны, а 50% какая-то чушь, то бывает так, что использовать первую половину и игнорировать вторую выгоднее в моменте, чем что-то менять. Со временем я принял и то, что иногда чушь может оказаться не чушью и бывает полезно разобраться, может что-то я сам не понимаю. В общем, толерантность к тому, что кто-то может сказать какую-то глупость выросла, а категоричность суждений снизилась. Правильно это или нет, я не знаю и не хочу судить, во всем есть свои плюсы и минусы, но для меня это стало частью управленческой профдеформации. Сейчас при использовании нейросеток заметно как фидбек на их полезность зависит от того, на чем концентрируется пользователь - на ошибках и глупостях или на том, что получилось. Еще на Yet Another Insight одна из дискуссий была про то, можно ли использовать агента, который успешно решает задачу в 50% случаев. Дискуссия быстро сошлась к тезису, что если работает быстро, а проверка недорогая, то ведь отличная штука. Но часто мы судим, что 50% это «как монетку подбросить» и очень плохо, а не видим реальную полезность. Тут конечно помог бы не только менеджерский бэкграунд, но и просто знание, что такое метрики и бейзлайны или банальная способность считать сэкономленное время. Но вот вам еще пример. Обучение использованию LLMок топ-менеджеров солидной компании, один из топов восклицает: «Так это что, теперь придется четко и понятно задачи формулировать?». Это конечно было шуткой, но в любом случае примеры показывают, что появление любых помощников, что живых, что ИИшных, это всегда вызов для наших управленческих навыков и в постановке задач, и в валидации, и в принятии решений. Если раньше про какие-нибудь лидерско-менеджерские образовательные программы все шутили «зачем нам столько? все не могут быть руководителями», то теперь внезапно всем и правда понадобились менеджерские навыки, чтобы использовать в своей жизни ИИ достаточно продуктивно.

3 вещи за которые меня (и вас, вероятно) стыдили Но на самом деле это не стыдно, а здраво. (1) Работать на нескольких проектах одновременно Или делать свой проект параллельно с работой. Потому что результат ≠ количество часов. Однажды я видела контракт, где за такое был прописан штраф €1М. (2) Хотеть больше денег, сколько бы ни зарабатывал Боже, я всегда хочу больше денег. Если вам всегда мало — это нормально. Это голод жизни. Если вам достаточно — вы в опасной зоне. Недавно моего клиента спросили на собесе: "Зачем вам сколько денег". Он не растерялся и сказал, что у него 3 машины. (3) Делать задачи ради собственного резюме. А не ради продукта / команды / результата / высшей цели. Про любой проект или задачу я думаю "как это будет смотреться в резюме / портфолио". Раньше — про себя. Сейчас — про клиентов. Эгоистично? Да. И кто меня осудит?

15 СЕКУНД СНА, КОТОРЫЕ РАБОТАЮТ ЛУЧШЕ ДВУХ ЧАСОВ УСЕРДИЯ Забавный факт. Когда Эдисон не мог решить какую-то задачу, то садился в кресло и брал в руки два металлических шарика и начинал засыпать. В момент засыпания руки расслаблялись, шарики падали с грохотом, он просыпался и сразу записывал мысли, которые пришли в голову. Сальвадор Дали использовал похожий трюк, только держал в руке ключ над тарелкой. Идея у них была в том, чтобы поймать короткое состояние между бодрствованием и сном, когда мозг расслабился, но ты еще не успел глубоко уснуть. Именно там неожиданно склеиваются сторонние друг от друга идеи. Это многими считалось байкой и в 2021 году французские ученые решили провести эксперимент. Испытуемым давали математические задачи со скрытым правилом, но если его увидеть, задача решается мгновенно. Одних оставляли бодрствовать, других отправляли дремать и будили в момент засыпания. Правило нашли 83% тех, кого разбудили на границе сна. И только 30% тех, кто всё это время бодрствовал. Еще выяснили, что если успеть провалиться в глубокий сон, то магический эффект пропадает полностью.

Действие производит информацию Услышал это у Брайана Армстронга, основателя Coinbase - мне кажется, что это лучшее обьяснение как ограничений LLM, так и рычаг, чтобы они стали выдавать более качественный результат. Вообще, я заметил, насколько умственная - именно умственная - работа обычно занимает минуты в днях. Идея приходит, пока напильником обрабатываешь презентацию, или пытаешься отформатировать по ГОСТу свою дипломную. Большинство умственного результата, по моему мнению, получается благодаря всему тому действию МЕЖДУ думами и мыслями. И вот этого пока особо у дружбана не хватает кмк. Поэтому заставляем их делать, а не токены генерит. Делать то, что производит информацию/токены, которых у них не было в контексте до подхода к снаряду. А не говорить, что нам следует сделать… P.S. ну и вашего покорного слугу тоже, кстати, полезно было бы попросить меньше болтать :-)

Работайте на шаг впереди Один из ключевых принципов Дональда Трампа в бизнесе — лидер должен вкладываться больше всех. Он многократно подчеркивал: если вы стремитесь к высокой продуктивности и вовлеченности команды, начните с себя. По мнению Трампа, именно руководитель формирует рабочие стандарты. Только собственный пример и активное участие в делах компании способны задать нужный тон и повлиять на общий результат. Для него важно не просто контролировать процессы, но и быть их частью. Такой подход формирует атмосферу ответственности и стремления к высоким результатам. Когда руководитель трудится усерднее других, это не только повышает шансы на успех, но и мотивирует сотрудников. Видя вашу самоотдачу, команда с большей вероятностью включается в работу с тем же рвением. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Сегодня ожидают gemini 3.7 flash Тибо сделал всем ресет ночью А я сделал скилл Bottleneck для AI-агентов. Часто агент сразу предлагает улучшать код, добавлять функции или менять архитектуру, ещё до того как понял, что на самом деле ограничивает проект. Bottleneck сначала смотрит на систему целиком, а потом определяет главное узкое место. Он объясняет, почему именно эта проблема важнее остальных, какие ограничения идут следом и что стоит проверить в первую очередь. Скилл можно использовать для анализа кодовой базы, архитектуры, продукта, бизнес-процесса, AI-агента или просто идеи. В Codex вызывается так:

$bottleneck

https://github.com/Antonod1988/what-are-the-bottlenecks пока всё😊

⛵ Как избавиться от соблазнов и начать уже работать. Лайфхак от Одиссея Стоит сесть за ноут и настроиться на работу, как на глаза тут же попадается телефон. И все. Вместо того, чтобы разбираться в задаче, мы залипаем в ленту. Вот вам способ, который поможет сломать порочную систему еще до начала рабочего дня. 🧠 Что происходит на самом деле? Когда мы садимся за серьезную задачу, то ненадолго зависаем: с чего начинать - непонятно, а ошибиться страшно. Мозг автоматом ищет выход из напряженной ситуации, и наши руки сами тянутся к смартфону. Он доступен, не требует усилий и почти всегда гарантирует удовольствие. 🧜 Как справиться? Попробуйте заключить договор Одиссея. В поэме Гомера главный герой Одиссей мечтал услышать пение сирен. Он знал, что не сможет противостоять их чарам. Поэтому заранее приказал своей команде заткнуть уши воском, а его привязать к мачте. Договор Одиссея (или пакт Улисса) - это решение, которое человек принимает в здравом уме, и этим лишает себя выбора в момент слабости. Например, когда зазвучала песня, Одиссей не смог бросить все и отправиться к сиренам. Чтобы не тратить рабочее время на скроллинг, попробуйте и вы “привязать себя к мачте”. Вот что для этого нужно. 1️⃣ Заблокируйте приложения, на которые отвлекаетесь чаще всего. Не надо отрубать весь интернет - достаточно 2-3 программ, которые “съедают” время. Главное, сделайте это ДО начала рабочего дня, и тогда утром вы не сможете в них зависнуть. 2️⃣ Помогите себе сфокусироваться. Из-за тишины мы поневоле начинаем разгонять в голове рандомные мысли. Включите белый шум или музыку для концентрации - любой звук сам по себе будет сигналом, что рабочий день начался. 3️⃣ Поставьте на старте небольшую цель. Пообещайте себе выполнить не всю задачу целиком, а только первый этап. И отведите на это дело минут 20. Так вы снизите порог входа в рабочую реальность, и соблазн сбежать в соцсети снизится. А вы слышали про договор Одиссея? Может быть, и пробовали? Тогда заходите в комментарии и делитесь: как вам способ? 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #СОВЕТЫ #ПРОДУКТИВНОСТЬ #ПСИХОЛОГИЯ

🧠 Что делать юристам с нейросетями? Почему ИИ выдумывает факты и как это распознать Да, ИИ ошибается. У этого явления даже есть название - галлюцинации. И происходит это не потому, что модель «злая» или «глупая». А потому что она работает совсем не так, как человек. Поэтому неплохо с азов разобраться что же конкретно делает ИИ (или LLM - большая языковая модель). Слова для нейросети - это не буквы и не смыслы. Это координаты на огромной многомерной карте. 📍«Привет» - точка с одними координатами (1.0) 📍«Здравствуй» - точка где-то рядом (0.9) 📍«Солнце» - точка далеко (0.001) Когда вы пишете сообщение, модель не «понимает» его. Она считает вероятности и выбирает следующее слово, которое статистически лучше всего продолжает текст. То, что для нас выглядит ложью, для ИИ - просто наиболее вероятное продолжение. Плюс модель специально добавляет немного случайности, чтобы ответы не были слишком сухими и предсказуемыми. И каждый раз при пересчете вероятностей - по сути "кидает кости" Поэтому ИИ может: - сослаться на несуществующую книгу; - придумать судебное решение или закон; - выдать исследование, которого никогда не было; - нарисовать совершенно разные картинки по одному и тому же промпту. Кароче, Склифосовский - и что с этим делать юристу? Глупо отказываться от продуктивности. Мы можем только относиться к ИИ как к неопытному, но способному джуну. 😅 Ставить максимально четкие задачи. Всегда перепроверять факты, ссылки и логику. То есть использовать ИИ для черновиков, структуры, первичного анализа - а не как финальный источник истины. Гораздо быстрее прочитать сгенерированный меморандум и поправить явные косяки (левые НПА, выдуманную практику, кривую логику), чем писать все с нуля. А может ли это сделать не юрист? Конечно нет. Потому что он просто не будет знать, куда смотреть и что именно проверять. Для этого как минимум нужно было прослушать пару курсов теории государства и права Елагина 🤣 Так победим 🤝😎

Как перевести команду разработки на AI-агентов Провёл сегодня тренинг для продуктовой команды (мобильное приложение, несколько миллионов установок), и после него прилетел вопрос про разработчиков, как им-то переключится и какие инструменты использовать. Ну, мое мнение, что всякие блогерские и ютюбовские советы, а также специализированные скиллы и MCP становятся неактуальными при первом же большом обновлении моделей или оболочек, поэтому единственное, к кому стоит прислушиваться - ведущие лаборатории. Они знают, над чем работают и что будет неактуально уже в ближайший месяц и при это могут выстраивать state-of-the-art процесс с текущими моделями, чтобы быть быстрее и круче конкурентов. Короче, что стоит изучить: Самый содержательный текст про agent-first команду – Harness engineering от OpenAI. Люди задают архитектуру, ограничения и критерии качества, агенты исполняют. Короткий AGENTS.md (~100 строк) служит картой, а не простыней инструкций. Документация, планы и техдолг живут рядом с кодом, а их актуальность проверяют CI и отдельные «doc-gardening» агенты. Для руководителей есть более широкий Building an AI-native engineering team – про изменения по всему SDLC и то, что ownership кода всё равно остаётся за инженерами. У Anthropic главный практический документ – Best practices for Claude Code: CLAUDE.md, workflow «исследовать - спланировать - реализовать - проверить», subagents, hooks, worktrees. Ключевая мысль: агенту нужен исполняемый способ проверить свою работу – тест, сборка, линтер, скриншот. Для обмена командными практиками лучший механизм – skills: повторяемые workflows типа fix-issue или review-api-change лежат в репозитории и работают у всех одинаково. У OpenAI это описано в Customization, а почему нельзя просто свалить все знания команды в один гигантский промпт – объясняет Effective context engineering. По параллельной разработке рекомендации совпадают у обоих: – начинать с независимых read-heavy задач: ресёрч кодовой базы, анализ логов, поиск пробелов в тестах, code review, это можно делать с любой системой и любой ИИ-кой – изолировать агентов через git worktrees – отдельный checkout на каждого – выбор архитектуры (routing, orchestrator-workers, evaluator-optimizer) разобран в Building effective agents – для длинных задач – журнал прогресса и проверяемое состояние для следующего агента, см. Effective harnesses for long-running agents В общем, советы вроде банальные, но их никто не делает, все оптимизируют локальную свою работу, а в итоге даже при переходе на другую ИИ-ку, а тем более другому сотруднику уже будет плохо: короткий CLAUDE.md/AGENTS.md как карта, docs/ рядом с кодом, skills для повторяемых workflows, CI проверяет правила механически, тесты – критерий завершения работы.

Внимание Отключаете ли вы уведомления, когда присутствуете на встрече в Zoom? Убираете ли вы гаджеты в сторону? Недавно во время онлайн-встречи я заметил, что отвлекся на неважные сообщения и уведомления всего на 5 секунд, и, когда вернул внимание в Zoom, я понял, что полностью потерял контекст диалога. Поэтому, когда мне действительно важна онлайн-встреча, я не обращаю внимание на мессенджеры - иначе получается, что Zoom мне не особо то и нужен. Лучше вовсе не приходить на встречу, чем не быть полностью вовлеченным и присутствовать на ней, тратя на это время и свое, и других людей. Когда оба человека однонаправленно тратят время на встречу и вкладываются в качество общения, диалог получается совершенно другой глубины. И другие результаты.