Ливни в тропиках станут на 45% мощнее из-за изменения климата В новом исследовании китайские и американские ученые показали, что потепление климата может заметно менять не только количество тропических осадков, но и время их выпадения, а также интенсивность. Согласно моделированию, при сильном потеплении сезон дождей может начинаться на 10–15 дней позже, а осадки, связанные с крупными организованными грозовыми системами, — становиться на 38–45% интенсивнее. Это грозит смещением сельскохозяйственных сезонов, нехваткой воды в засушливые периоды и увеличением риска разрушительных наводнений. https://hightech.plus/2026/08/23/livni-v-tropikah-stanut-na-45-moshnee-iz-za-izmeneniya-klimata

Как защититься от потребительского экстремизма На маркетплейсах всё чаще встречаются случаи потребительского экстремизма: покупатели подменяют товар муляжами и оформляют возврат, ссылаясь на дефекты или несоответствие описанию. Чаще всего страдают продавцы техники и электроники. Чтобы обезопасить бизнес: — Фиксируйте факт подмены при возврате товара — Подавайте жалобу через платформу, затем официальную претензию — Обращайтесь в суд, если платформа не реагирует Быстрая реакция и грамотно оформленные доказательства помогают не только вернуть убытки, но и сохранить высокий рейтинг, доверие покупателей и стабильность бизнеса. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Как доделывать задачи? Если коротко: я не знаю. Но щас расскажу про свой метод, которым вооружился пару месяцев назад. И, кажется, он даёт мощный эффект. Записывайте. Звучит примерно так: окей, какой следующий шаг? Есть в моей жизни большие проекты. Они состоят из сотен мелких задач. И когда я смотрю на этот список целиком или держу его в голове, у меня тяжелеют руки и делать ничего не хочется. Тупо лень. Я стал делать иначе. Открываю список задач по проекту и ближайшую задачу дроблю до такого состояния, пока она не будет звучать типа "открыть сайт айти-парка и нажать кнопку подать заявку". То есть задача требует минимальных усилий. Чтобы не откладывать. А когда выполнил, сразу задать себе вопрос: а какой следующий шаг? Иногда шаги неясны. Например: Цель: купить квартиру в Ташкенте Для этого надо иметь ВНЖ или айти-визу Чтобы сделать айти-визу надо владеть айти-компанией с уставным капиталом от 30 тысяч долларов. Чтобы в уставном капитале айти-компании было 30 тысяч долларов, надо чтобы на расчетный счет поступили деньги и остались там. И вот тут есть пробел. Типа как и кто положит туда 30к зелёных? Очевидно, это должны сделать мои клиенты. И дальше мне надо придумать, за какую услугу, в какой форме и так далее. Не ясно еще короче. В этом месте план размытый. И я вывел такую штуку: действия дают информацию. Например, я сижу и не знаю, какую услугу продавать клиентам, чтобы получить выручку. Пока я думаю об этом, информации нет. Есть мои фантазии. Информацию я получу, если что-то сделаю. Позвоню, проведу встречу, запущу рекламу. Сделаю и получу информацию. Например, такой продукт нахуй никому не нужен. Это тоже информация. Не так, как хотелось бы, но зато я теперь точно знаю, что этот вариант в работу не берем. Берем следующий. Какой следующий шаг? И погнали. Строим гипотезу, быстро проверяем короткими шагами. Позитивный опыт закрепляем. Негативный записываем, чтобы не обсираться больше в будущем. Поэтому я щас держу фокус так: 1. Есть большая цель. Понятная, конкретная. 2. Есть размытые, неясные, неизветные задачи в серединке. Не смотрим туда. 3. Есть очень понятный следующий шаг, который надо сделать. Делаем его. И жить проще. И задачи делаются и каждый раз я чуть-чуть ближе к цели.

Автономный Бэклог (AI Task Tracker): (2 картинки / аналогии) или local-first agent execution kernel 1/ проблема/боль. -> в чатах с ботами разными куча мусора / каких-то ASAP'ов, идей которые сиеминутно в голову приходят и увлекают человеков, забывая про то что что-то недоделали. -> в формате AI First/native сижу сразу в 3-5 чатах, крутятся сервера/демоны, делают RnD/фиксы/dreaming/оптимизации и тд и тп. Периодически "демоны" / хиллеры / дриммеры вмешиваются в сессию чата прямо в моем AI IDE, "крича" о новых ошибках / уязвимостях / деградациях которые прям сейчас надо исправлять и вносить обновления из-за возможных деградаций / поломок и/или возможных дыр/иньекций/rce/травли контекста etc. В таком динамическом режиме работы невозможно помнить все и следить за изменениями + тем более как-то это фиксировать руками. И это сильное отличие от Linear ai, так как у меня все это делается для агентов, а не людей внутри, owner задач/багов и прочее не человек, а агентская система. ИИ выдало описание такое: *** Antigravity Tracker — локальная zero-trust операционная система задач для AI IDE, которая превращает хаос цифровой работы в приоритизированные, исполняемые и доказуемо завершённые задачи, сохраняя состояние через Ouroboros L1/L2/L3 независимо от памяти конкретного агента. *** Ouroboros L1/L2/L3 -> это трехслойная память (L1 текущий контекст LLM/задачи, L2 весь контекст чата, L3 всеобщая память всего)

Как заставить зумера со спауном внимания 8 секунд пройти онбординг из 15 экранов? 🤨 кмооооон да никак 😳 В 2026м году медианный completion rate онбордингов по приложениям всего 50%. 50, КАРЛ Посмотрите сессии своих пользователей - едва ли они вдумчиво отвечают на каждый вопрос, наверняка большинство кто доходит до конца пролетает онбординг на автопилоте, не читая ни одного экрана и это уже стандарт индустрии, спасибо тик току и другим платформам шорт контента за клиповое мышление у целого поколения 😂 Ну а чего, представьте показывать восьмилетнему ребенку вместо мгновенной выгоды слайды, которые можно пролистнуть не читая Новые проблемы как обычно требуют новых решений и мне кажется мой друг @eduardbaksheev (Эдик кстати нам оч помогает с дизайном aesty!) придумал интересное решение для своей прилы peri ai (вопросы по женскому здоровью), у него онбординг это чат с персонализированными вопросами и голосовым вводом 🧠 Прокликать такое невозможно - следующий вопрос не появится пока не ответишь, и каждый ответ меняет сценарий. Через минуту апп знает обо мне больше чем классический онбординг узнал бы за 15 экранов и мне лично отвечать было интереснее, чем заполнять форму, так как я получала какой-то отклик после каждого вопроса (но справедливости ради зумер я по нижней границе 😧) Мне стало интересно, где еще это есть и я нашла парочку примеров. Airtable собирает воркспейс из разговора с AI, Clay генерит первый воркфлоу из ответов welcome survey, Pi и Replika знакомятся с тобой как человек, ну и конечно Duolingo вообще ставит урок до регистрации, так что думаю это вполне можно считать новым трендом - персонализированный чат вместо формы ответов на онбординге 🐵 Ну и вишенка на торте - если продукт сам по себе чат, значит онбординг это уже первое использование продукта. Наталкивает на мысли что надо пробовать у себя, мы сейчас как раз первую сессию переделываем - показать функционал и объяснить, что не надо все вещи фоткать отдельно скорее всего будет очень удобно, как будут цифры - поделюсь Ставлю на то что через год чат-онбординг будет у половины consumer аппов, скриньте 😅 @neural_prosecco

Вайб-релиз Bun на Rust На моей памяти это первый настоящий вайб релиз такого масштаба. Помните тот PR команды bun на миллион строк, который им Claude Code сгенерил. Так вот, прошло чуть более 3 месяцев и они зарелизили апдейт для всех. И результаты впечатляют - мало того, что по множеству метрикам ощутимый прирост, так ещё и +1.5к новых тестов с node.js теперь проходят и на bun (это 80.5% всех тестов node.js). Для меня лично наиболее интересный выигрыш в возможности ускорить тесты в наших проектах на node runtime, ибо с приходом агентной разработки, количество тестов выросло кратко, а выполняться они стали неприлично долго. Попробую обязательно. А если вдруг кто-то уже успел попробовать новый bun - поделитесь в комментариях своим опытом, интересно почитать. Браво команде bun и Антропикам, их купившим. https://bun.com/blog/bun-v1.4 @ai_driven

Tap-tap Manager Хочу поделиться с вами моим проектом выходного дня. Когда-то раньше, я занимался волновой физикой (акустика, сейсмика и тп). Пришла в голову идея - если разместить 3 акселерометра на столе (или любом другом плоском объекте), то можно локализовать любые взаимодействия с этой поверхностью. Сначала попробовал использовать явление поляризации волн, но оказалось что вертикальные колебания ответственны за 95% энергии и метод хорошо работать не будет. Затем попробовал использовать свойства сети (array) - для того что бы триангулировать сигнал. Для этого надо четко ловить первую фазу прихода волны (phase picking). Ок, не проблема, сделали с Клодом полный finite element method для решение волнового уравнения, на симулятор обучили модель для phase picking - сделали трансфер на реальные данные, чуть откалибровали и работает. Ура! Точность все равно была не очень, потому что разрешающая способность моей сети не очень. А что если вообще забить на физику и просто обучить нейросеть для локализации? И по заветам Саттона (bitter lesson) - все получилось и результаты на видео! Точность локализации получилась примерно в 2 раза выше, чем при использовании физики. Я думаю вообще такие системы: симулятор физики, плюс реальные сенсоры и актуаторы (в моем случае стучание по столу) + мощный ИИ (Fable 5) = next frontier of science.

Оптимизация кода под космос: когда опускаются руки запускать новые спутники Представьте, что вы набираете rm -rf /home/pi/tmp/cache, а до сервера долетает rm -rf /home/pi. Привет. Именно так выглядел канал связи с орбитальным спутником, который команда RUVDS задумала как первый полноценный сервер в космосе с доступом по SSH. В сыром SSH дойти могла половина команды, поэтому весь стек протоколов пришлось переписывать. Дальше выяснилось, что настоящий SSH над горизонтом невозможен в принципе: аппарат уплывает за горизонт раньше, чем успеет обменяться ключами, а лучшее, что удавалось выжать, это около 45 байт в секунду. Пришлось откапывать протокол из контроллеров 90-х, а когда NORAD перестал давать данные о положении спутника, стучаться за орбитальной моделью в МГУ. А потом основной аппарат сгорел ровно в день, когда открывали публичный доступ.

8 организационных метафор Гарета Моргана «Организация как психическая тюрьма» — это одна из восьми метафор организации, которую придумал Гарет Морган 40 лет назад. Самое интересное, что один из самых известных исследователей организаций вообще-то был бухгалтером. Но вдруг у него начал проявляться интерес (и талант) к известной проблеме: организации и процессы действуют по формальным и рафинированным правилам, а люди с их реальным поведением и мотивацией в эти правила не всегда благополучно вписываются. Он ушёл учиться, попал из бухгалтерии в behavioral science, а затем — в organizational studies. И начал погружаться, почему в организациях всё так странно работает (точнее, не работает). Так он пришел к идее организационных парадигм. А потом и к теории восьми организационных метафор. 1. Organization as Machine 2. Organization as Organism 3. Organization as Brain 4. Organization as Cultural System 5. Organization as Political System 6. Organization as Psychic Prison 7. Organization as Instrument of Domination 8. Organization as Flux and Transformation В двух словах эту тему нормально не раскрыть. Поэтому я сделал нам что-то типа гайда — в комментариях. Ещё есть хороший доступный текст в блоге у NOBL. → https://nobl.io/changemaker/gareth-morgan-organizational-metaphors