Как я проектирую UI/UX (с и без ИИ) 0. Не проектируй интерфейс раньше, чем язык и слова, которыми он будет описан 1. Всегда учитывай Целое Процесс дизайна состоит из трёх шагов: 1) Перечислить все ограничения, под которые проектируется диз; 2) Рассмотреть множество решений, удовлетворяющих этим ограничениям; 3) Если понимаешь, что нужно добавить ограничение или одно можно убрать, вернуться к шагу 1.

ИИ хорошо генерирует варианты, но плохо держит ограничения, поэтому дизайни ограничения раньше, чем экраны

2. Убирай лишнее Убирай ненужное, что все (ты сам, коллеги, ИИ) так любят добавлять. Простой вопрос: "Юзер сможет без этого решить свою задачу?". Ответ в 80%: "да"

Проверяй дизайн на скорость понимания, а не на красоту

3. Дизайни только с живыми данными, ибо они отображают реальность в которой ваш красивый дизайн будет ломаться об длинные тексты. 4. Используйте компоненты, библиотеки и переиспользуемые компоненты. Унификация позволяет систематизировать интерфейс для вас, для пользоателя и для ИИ (помни про ограничения для ИИ).

Проектируй UI для повторного использования UX Гибкость системы = гибкость интерфейса. И наоборот

А если решение работает только для одного экрана, то скорее всего, оно временное. Ищи где UI/UX должен(!) всплывать ещё 5. Заимствовать чужие дизайн-решения не глупо, глупо их не заимствовать, потому что большинство UX-проблем и паттернов уже давно решены. Всё что нужно это опознать ваши, найти подходящее решение и собрать всё вместе. Собранные вначале работы удачные скриншоты от конкурентов/смежных проектов дают более чистое видение проблем и вам и снова полезны для ИИ. 6. Исследуй вкус Предпочтение = это «мне нравится» Вкус = это понимание, почему нравится

Вкус – это рефлексия над собственной реакцией на что-то

7. Никогда не торопись c дизайном 😌

Итераторы… TL;DR: в iter.Seq итератор сам передаёт следующие элементы в код внутри range, а через yield получает сигнал, продолжать обход. Ошибку можно передавать вторым значением через Seq2[T, error], но тогда, если она должна дойти до конца цепочки, все промежуточные итераторы тоже должны уметь её принять и передать дальше, даже если она им не нужна (!). Стоит ли оно такой запары? Вспомним обычный обход:

for i := 0; i < source.Len(); i++ {
    process(source.Get(i)) 
}

Это типичная pull-модель: внешний код сам сначала вытаскивает значение из источника Get(i), а потом передаёт его в бизнес-логику process. Обратный вариант - обход с callback функцией:

source.Scan(func(v Value) bool {
    process(v) // принимает то, что будет попадать из цикла ниже
    return true
})

func (s *Source) Scan(process func(Value) bool) {
    for i := 0; i < s.Len(); i++ {
        if !process(s.Get(i)) {
            return
        }
    }
}

Внешний код вызывает Scan один раз, а дальше уже Scan достает данные и сам вызывает коллбек process - в ответ получает bool и принимает решение об остановке. С точки зрения вызывающего кода это push-модель. Многострадальные итераторы работают по тому же принципу, только такой callback-обход стандартизирован общим типом iter.Seq

go 
func Numbers(n int) iter.Seq[int] {
    return func(yield func(int) bool) {
        for i := 0; i < n; i++ {
            if !yield(i) {
                return
            }
        }
    }
}

Коллбек-механика спрятана внутри range:

 go
for v := range Numbers(10) {
    // callback логика тут, а вызывает ее код из Numbers
    if v == 5 {
        break
    }
}

Numbers сам вызывает yield с очередным значением. Код внутри range получает значение, обрабатывает (в нашем случае сравнивает с 5), и отдает bool итератору, где последний решает, продолжать ли обход. С остановкой по инициативе коллбека внутри range всё ок. Но что, если продолжить обход не может уже сам итератор - например, если чтение следующего значения закончилось ошибкой. В Seq[T] передать её некуда. Один из вариантов - вынести ошибку во второе значение:

func Values() iter.Seq2[int, error] {
    return func(yield func(int, error) bool) {
        for i := 0; i < 10; i++ {
            v, err := readValue(i)
            if err != nil {
                yield(0, err)
                return
            }

            if !yield(v, nil) {
                return
            }
        }
    }
}

Тогда ошибка приходит в тот же range, что и данные:

for v, err := range Values() {
    if err != nil {
        return err
    }

    process(v)
}

Для одного итератора это выглядит естественно. Но в композиции с другими итераторами, например c

func Double(seq iter.Seq[int]) iter.Seq[int] {
    return func(yield func(int) bool) {
        for v := range seq {
            if !yield(v * 2) {
                return
            }
        }
    }
}

eсли ошибка из Values должна пройти через Double до конечного потребителя, то`Double` (который сам упасть не может и которому не нужна ошибка), вынужден перейти на Seq2[int, error] (иначе у нас просто не скомпилится тк Double принимает `Seq[int]`) и явно передавать чужую ошибку Чтобы не разводить зоопарк предложили даже собирать такие ошибки через отдельный хелпер`slices.CollectError` в #70631

func CollectError[T any](seq iter.Seq2[T, error]) ([]T, error) {
    var err error

    result := slices.Collect(func(yield func(T) bool) {
        for v, e := range seq {
            if e != nil {
                // записываем первую ошибку
                err = e
                // завершаем обход
                return
            }

            if !yield(v) {
                return
            }
        }
    })

    return result, err
}

Просто как кейс стандартизации обработки ошибки через Seq2[T, error]. Или очередной способ задать себе правила 🙂 Еще нашла #71901 где решают, какой контракт для итераторов с ошибками стоит считать стандартным. Но мне страшно туда лезть.. #go

🧑‍⚖️ Дело Рената Батырова: «Я считаю, что был задержан в результате провокации» Наконец-то в суде прозвучала версия экс-главы технопарка «Сколково» Рената Батырова по его уголовному делу. Вчера неожиданно состоялся его допрос, хотя адвокаты просили перенести на другое заседание. И Батыров рассказал свою версию того, как обстояли дела. Напомню, что Батырова, предпринимателя Андрея Мамонтова и неназванного сотрудника Фонда развития промышленности (ФРП) обвиняют в том, что они за 5 млн рублей должны были гарантированно обеспечить льготный кредит от ФРП для BM Group Владимира Буйвидиса. Вчера был и допрос Батырова, и зачитывали показания Андрея Мамонтова. В один пост у меня не поместилось, и я опубликовал текст на Substack. Надеюсь, что вам не лень будет перейти. ➡️ ЧИТАТЬ В суде был забавный диалог:

— Вас совесть мучает за то, что вы оговорили друга? — спросил адвокат Батырова. — Воспользуюсь 51 статьей, — ответил Мамонтов.

Если совсем кратко, то версия Батырова в том, что он хотел монетизировать свой нетворк. Приводил клиентов компаниям, которые помогали оформлять заявки на гранты и субсидии, и получал процент. К ним же отправил и Мамонтова, когда тот спросил про кредит от ФРП. А Мамонтов предложил Батырову еще 5 млн рублей — как вознаграждение в случае успеха. Батыров сначала отказывался, а потом согласился. Хотел получить деньги и от Мамонтова, и агентские. Но решил, что пусть деньги полежат у него для сохранности. Мол, у Мамонтова были проблемы с финансами, и тот мог потратить. Вот Мамонтов и привез деньги. Передал. И тут же Батырова арестовали. А еще оказалось, у Мамонтова есть другое уголовное дело о мошенничестве. И оно появилось еще раньше всей этой эпопеи с Батыровым. Предыдущие посты про это дело — первый, второй, третий, четвертый, пятый и шестой. @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Как-то раз попался на улице девушке-волонтерше, впаривавшей Красный крест. Делать было нечего, за компьютер обратно не хотелось, ну и я решил пообщаться. Все было очень мило, спрашивала, что я, где я, шутила, рассказывала про программу, реагировала. От донейшна я в итоге отказался, пошел гулять дальше. И вот иду обратно минут через тридцать, и та же девушка ловит меня и начинает отрабатывать программу снова. То же приветствие, те же шутки, те же фразы. Я говорю «мы полчаса назад уже общались», коллеги ей машут «отстань от него», а она продолжает гнуть свою линию. Довольно фриково, как встретить NPC, только в реальном мире. Но самое фриковое, что второе общение полностью разрушило эффект от первого, которое я по наивности считал ну не то чтобы персональным, но все-таки как бы человечным. Пропущенным через мозг. Это я все к чему? Что с тех пор всякие фразочки от Клода типа «у вас удевительно подходящее резюме для этой компании», или «а этот код неплохо документирован», или «хорошее решение» на меня не работают. Хотя — признаюсь — лестно и соблазнительно. Но надо себя одергивать.

😁 Первые недели маркетолог нихрена не делает - это хороший маркетолог? Первые 2 недели в новой компании я вообще не маркетолог, я - врач изучающий медкарту пациента. Я открываю всё, что есть: рекламные кабинеты, воронки, отчеты, CRM, продажи, прошлые гипотезы, подрядчиков, цифры за последние месяцы. Мне нужно понять, что здесь вообще происходит: • Не «какой у нас CPL», а почему он такой. • Не «какая конверсия в продажу», а что происходит с человеком между заявкой и оплатой. • Не «этот канал работает», а за счет чего он работает и можно ли это повторить. Смотрю, что компания уже пробовала. Что давало результат. Что перестали делать, хотя оно работало. Куда уходит бюджет. Где воронка начинает сыпаться. Какие цифры вообще считают - и (мое любимое) можно ли им вообще доверять. И отдельно сверяю показатели с рынком. Иногда оказывается, что с маркетингом все в порядке, а деньги теряются на продажах или дырявой СRM. Иногда, что компания льет огромный бюджет в канал, который никогда не окупится. А иногда, что у компании давно уже все есть для успешного роста, просто оно существует кусками, а не складывается в единую систему. Поэтому я не люблю начинать с вопроса: «что делать?». Сначала ценнее другой: «что происходит с бизнесом прямо сейчас?». Вопрос к вам - через сколько дней после найма маркетолога ждете результат?)

🛢 Лукойл удивляет денежным потоком Одна из главных нефтяных компаний РФ отчиталась по МСФО за полугодие Лукойл (LKOH) ➡️ Инфо и показатели Результаты: • выручка: ₽2 трлн (+8%); • EBITDA: ₽815 трлн (+34%); • чистая прибыль: ₽430,9 млрд (рост в 1,5 раза); • чистая прибыль от продолжающейся деятельности: ₽0,4 трлн. Бумаги Лукойла (LKOH) растут на 5%.

🚀 Мнение аналитиков МР Удивительно сильный результат, который превзошел консенсус особенно в по денежному потоку. Справедливо было предположить, что капитальные затраты снизятся (с учетом отсутствия необходимости тратить на зарубежные активы), однако снижение было даже сильнее, чем мы ожидали. Обычно на растущей нефти оборотный капитал мог бы отвлечь на себя больше денежного потока. Но этого не случилось что и привело существенному превышению размера FCF (₽540 млрд) над прогнозами. На рынке начинаются спекуляции о том, что дивиденд может быть под ₽800 на акцию за 1 полугодие. Мы более осторожны в своих оценках и считаем, что реалистичная выплата может быть в пределах ₽650 на акцию Уже два месяца из шести мы видим хорошую конъюнктуру на рынке нефти, плюсом слабеет и рубль. Все это может выступить подспорьем к хорошему результату и за 2 полугодие. EBITDA может быть в пределах ₽650-730 млрд.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Про 🇩🇪 Германию для пмж. Страна конкурирует с Испанией за первое место по числу новых внж россиянам, а по живущим там - безоговорочный лидер: 220 тыс vs второе место Испании с 116 тыс. Короче говоря, популярное направление! 1️⃣ Начну с важного: в Германию переехать намного проще, чем во многие другие страны ЕС: уже несколько лет есть виза "Chancenkarte", которая позволяет жить в стране год для поиска работы. Очень низкий порог квалификации (почти любой айтишник с высшим образованием проходит) + нужно иметь деньги на жизнь в течение года (12-13 тыс евро). Всего за 2025 год выдано 17.5 тыс виз, из них россиянам около 1 тыс. Плюс есть "виза фрилансера" и другие варианты. Короче говоря, начать свой путь в ЕС с Германии и карты шансов - разумнее, чем сидеть в Белграде или Тбилиси. Можно получить визу, спокойно обустраивать жизнь и искать пути - работа в Германии или нет, переезд в другую страну ЕС или нет (с действующей визой Германии это намного проще). 2️⃣ В Германии дешево! Если это не Мюнхен, Гамбург, Берлин и другие крупные города, то страна реально дешевая. Вспомним пост с примером покупки целой квартиры 68м2 за 8 тыс евро 🙂 Аренда студии в маленьком городе может стоить меньше 500 евро/мес. 3️⃣ Для меня Германия интереснее, чем страны Северной Европы, Нидерланды и уж тем более Чехия, Польша, Венгрия и т.д. Германия суперпредсказумая, надежная, можно спланировать свою жизнь до пенсии. Есть много людей, особенно тревожных, для кого такая понятность будет огромным плюсом. Шансы прожить обычную спокойную западноевропейскую жизнь в Германии наиболее велики. Плюс хороший средний уровень образования для детей, хорошая медицина и соцобеспечение, быстрый путь до паспорта и т.д. Сделаю оговорку: у меня нерациональная любовь к Германии и особенно Берлину, потому что под Берлином я провел почти 6 лет своего детства, в постсоветском военном городке (пост). Но я делаю поправку на свою любовь к Германии. 4️⃣ Мы все читали негативные отзывы о жизни в Германии, но отчасти это обусловлено популярностью страны у россиян. А еще многим не заходит "казарменность" - жизнь по правилам, более строгим, чем например в Италии, Португалии или других южных странах. Хотя как я уже написал выше, для многих это будет огромным плюсом - когда все понятно и не нужно переживать из-за неопределенности. 5️⃣ Не мне вам объяснять, что Берлин - ультрахипстерский город с кучей молодых интересных англоговорящих tech-экспатов. Большинству айтшиников такое заходит. И если нет тяги к теплому климату и морю, то где ru-айтшинику будет лучше? 6️⃣ Многие говорят о будущем экономическом упадке Германии, но скорее всего это преувеличение. Да, полным ходом идет деиндустриализация, которая прошла 40 лет назад в Британии, США, Франции. Потому что развитые экономики редко имеют такую большую долю производства в ВВП. Процесс усугубился энергетическим кризисом, но Германия проходит турбулентность спокойно, вряд ли что-то изменится. А для айтишника-иммигранта время перемен может быть только плюсом: возможно стоит ожидать от Германии поворота в tech. 7️⃣ У меня есть важный пост "где люди хотят жить на самом деле". В категории "Западная Европа" там список 🇬🇧 UK, 🇩🇪 Германия, 🇫🇷 Франция, 🇳🇱 Нидерланды, 🇨🇭 Швейцария. И большинству подходит именно Германия: • Во Франции лучше всего тем, кто кайфует от изысканности в быту. В любой другой стране им будет хуже. А таких людей немного. • В Швейцарию - только с оффером, а мечтатели там жить просто так скорее всего не очень понимают в эмиграции, разнице цен и нюансах Швейцарии. • В Нидерланды тоже с айтишным оффером (или голландским мужем). • В Британии большинству понравится только в Лондоне, но он подходит не всем. Вот и остается Германия! Ну и конечно Австрия. @kyrllic

DST Global вложился в американский стартап Monogram AI. Фонд Юрия Мильнера совместно с Lux Capital возглавил раунд на $40 млн при участии Conviction, SOMA Capital, Gradient Ventures, e2vc и Maxitech, а также Логана Грина и гендиректора Y Combinator Гарри Тана. Monogram AI был создан в 2026 году. Стартап разрабатывает пользовательские интерфейсы для общего искусственного интеллекта [AGI]. Компания работает над приложением для iOS, которое вместо текстового ответа генерирует интерактивный интерфейс: карточки, меню, карты, сравнения, планировщики и т.п. Решение можно использовать при подборе фильма/сериала, рецептов с ингредиентами и необходимыми шагами, планировании поездки, выборе ресторана и т.д. В компании утверждают, что интерфейс создается “на лету”, в среднем на это требуется около 1,5 секунды. Также известно, что Monogram AI использует модели OpenAI. DST Global был запущен в 2009 году. Фонд инвестирует в компании поздней стадии, которые работают в области ИИ, финтеха, e-commerce, логистики. @rusven

Человеческие роботы наконец-то получили дело: Persona AI отправляет андроидов на верфи сварщиками 🤍 🤍 Persona AI вместо YouTube-демонстраций решила найти работу для андроидов. Основатели Nicolaus Radford и Jerry Pratt выбрали сварку на верфях — одну из первых промышленных профессий в истории робототехники. 🤍 Робот должен не просто выполнять задачу, а зарабатывать деньги. Persona AI выбрала квалифицированные профессии, а не неквалифицированный труд — и это первый серьёзный шаг к решению экономической задачи человеческих роботов. 💬 Сварка на верфях — одна из самых опасных профессий. Если андроиды возьмут её на себя, это станет первым масштабным применением человеческих роботов за пределами шоурума. Подробнее — IEEE Spectrum. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX