В погоне за трафиком вы забываете про них В исследовании цифры неутешительные. Кто-то посмотрит на них, решит «SEO умер» и побежит думать, где теперь искать новых клиентов. А про то, что клиентов можно найти и без всякого трафика, обычно забывают. Это ваши действующие и бывшие клиенты и контакты. Способ малобюджетный, если вообще не бесплатный. И вот что можно сделать: 1. Поднимите базу тех, с кем уже общались. Это все, кто когда-то к вам обращался: написал и пропал, дошёл до встречи и не купил, поработал с вами пару месяцев и ушёл. Совет звучит банально, но почти никто его не выполняет, потому что базу сначала надо собирать. Хотя бы папка в телеграме, где собираете всех, с кем общались. Дальше периодически по ней проходить: рассказывать про новые услуги, давать оффер со скидкой или бонусом. Лучше всего, кстати, это работает когда идёт просадка по выручке. Понимаете, что январь будет пустой - в декабре запускаете что-то вроде "15% скидка, если заходите до такого-то числа". Для многих скидка и становится поводом наконец решиться. Клиент рассуждает так: ''попробую первый месяц подешевле, а если всё ок, останусь дальше за полный ценник''. 2. Допродайте тем, кто уже платит. Это примерно в 6-7 раз выгоднее, чем привести нового клиента. Схема такая: обозначили ситуацию -> показали последствия -> предложили решение -> обсудили. Например, вы делаете отчёт по Директу и видите, что у клиента мало трафика по SEO. Отличная возможность его допродать. Важный момент: делать это стоит уже после того, как клиент увидел первые результаты. Если вывалить на него пакет допуслуг раньше, считается как попытка поднять чек на ровном месте. 3. Попросите рекомендации. Частая ситуация: у вашего клиента знакомый предприниматель спрашивает контакт подрядчика, и клиент называет того, кто первым пришёл в голову. Задача — оказаться этим самым первым. Если рекомендаций от текущих клиентов у вас нет вообще, сначала проверьте, довольны ли они работой. Если довольны и всё равно не рекомендуют — значит их просто никто об этом не просил. Можно писать прямо: "мы в поиске новых клиентов, кому вы могли бы нас порекомендовать?''. Практически у любого собственника найдётся кто-то на примете. А взамен можно предложить небольшую бесплатную услугу. Из неочевидного: рекомендовать могут и те, кому вы отказали. Не взяли клиента по деньгам или потому что не ваша ниша, разошлись по-человечески — он всё равно может порекомендовать вас знакомым. Знаем случай, когда в одном агентстве такой клиент привёл шестерых. Ни один из трёх пунктов не стоит денег и не заставляет ждать, пока раскачается новый канал. Начать можно с той самой папки в телеграме 🗂

🐙 GitHub показал Project HydraFusion - экспериментальный режим Copilot, который сам собирает лучший сценарий из нескольких. Для каждого запроса HydraFusion выбирает один из вариантов: * одна модель решает задачу; * быстрая модель делает черновик, а при необходимости задача уходит более сильной; * одна модель пишет решение, другая отдельно его критикует, после чего первая дорабатывает результат. GitHub тестировал подход на агентных coding-бенчмарках. На TerminalBench 2.1 HydraFusion показал качество на 4,9 п.п. выше Claude Opus 5 при примерно на 67% меньшей расчётной стоимости. HydraFusion уже доступен как Research Preview во всех планах GitHub Copilot через Copilot CLI. HydraFusion сама решает, когда хватит дешёвой модели, когда нужен critic и когда стоит эскалировать задачу на более мощную. https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/project-hydrafusion-frontier-quality-via-multi-model-orchestration/

Простые сложные сети: как устроена сеть в MWS Cloud Platform Ещё в студенчестве, подрабатывая системным администратором, автор лез в интерфейсы цисок и крутил там параметры, истинное значение которых понимают только избранные. Сети казались ему нагромождением устройств, протоколов и функций, где одно с другим связано непонятно как. Так и обходил их стороной двадцать с лишним лет, пока разрабатывал и водил техлидом на десятках проектов. А потом позвали строить новое публичное облако — одним из руководителей направления виртуальных сетей. Казалось бы, мимо. Но именно отсутствие опыта в сетях, по его собственным словам, оказалось тут скорее плюсом. Узнаем, что незнание позволило увидеть такого, чего не заметил бы матёрый сетевик.

Новости стартапов и венчурного рынка за неделю Я проанализировал более 70 статей и выбрал 8, которые мне понравились. Если хотите получить полный список, оставьте комментарий “NEWS” под этим постом, и я отправлю вам дайджест. Вдохновляющие новости: - NASA запускает телескоп Roman. Как бывший физик и аэрокосмический инженер, я очень рад, потому что телескоп будет исследовать тёмную энергию и тёмную материю. Мы до сих пор не очень хорошо понимаем эти явления. Кто знает, возможно, нам удастся открыть новый источник энергии и найти способ путешествий в другие галактики. - AfterQuery стал самым быстрорастущим единорогом Y Combinator. Я не анализировал глубоко сделку, поэтому не могу сказать, насколько она хорошая, но меня вдохновил тот факт, что основателям всего 22 и 23 года. Буду держать за них кулачки. Новости венчурного рынка: - Andreessen Horowitz увеличил свой пятый Growth Fund до $8,5 млрд, из которых $1,1 млрд планируют проинвестировать в physical AI и DeepTech. Я давно говорю, что следующая волна стартапов будет в DeepTech, потому что с помощью софта мы уже решили огромное количество проблем. Пришло время решать более сложные из них, особенно учитывая экстремальную демократизацию разработки ПО, которая влияет на доходность венчурных инвестиций в этом секторе. - «The Incumbents Are Coming» - эссе партнёра a16z Си́мы Эмбл. Неплохой обзор причин, почему LLM-провайдеры не уничтожат systems of record и почему вертикализация решения поможет вашему AI-стартапу успешно развиваться. Наверняка вы помните панику вокруг SaaS в феврале 2026 года? Я тогда говорил, что ещё слишком рано хоронить SaaS. Приятно видеть, что партнеры уважаемых фондов говорят то же самое. - Партнёр Sequoia Константин Бюлер опубликовал эссе «The Cognitive Revolution». Это довольно хороший обзор промышленной революции и попытка провести аналогии с когнитивной революцией. Он утверждает, что, несмотря на то что ИИ будет выполнять большую часть когнитивной работы, он создаст больше рабочих мест для людей. К сожалению, подробностей он не приводит. Новости ИИ: - Пост Сэма Альтмана и открытое письмо OpenAI о коллективной киберзащите, которое подписали более 100 организаций. Я не эксперт в этой области, но слежу за тем, как ИИ влияет на кибербезопасность. Возможно, нам стоит пригласить эксперта и обсудить это подробнее. - Министр торговли США Говард Латник дал интервью, в котором сделал акцент на тарифах и возможностях для компаний, которые будут создавать производственные мощности по выпуску чипов в США. Я слежу за этим направлением с 2020 года. Интересно посмотреть, сработает ли это. - Заявление министров G20 по инновациям и “Carolina Principles for Emerging Technologies”. Честно говоря, эти документы нелегко читать, но я бы не советовал их пропускать, потому что они описывают предлагаемый подход к регулированию ИИ и других новых технологий. Если коротко, предлагается сначала применять существующее отраслевое регулирование и вводить новые нормы только там, где в существующем регулировании есть пробелы. Документы также продвигают свободную конкуренцию ИИ моделей вместо развития суверенных технологий. И последнее, но не менее важное: я обещал не писать ничего об уходе с поста генерального директора одной очень известной компании на этой неделе. Держу обещание. Уверен, эту тему и без моих комментариев уже достаточно подробно обсудили. P.S. Ссылки на источники информации первом комментарии.

Ищем фильмы прямо на своей улице — появилась карта, которая показывает, где на самом деле снимали кино🍿 Movie Scene Map собрала 15,845 реальных мест съёмок в 166 странах. Вбиваешь название фильма и получаешь все точки на карте. Или наоборот: находишь знакомую улицу и смотришь, какие фильмы там снимали. Например, в Москве можно найти реальные съёмки «Красной жары» со Шварценеггером или «Полицейской академии 7». Из советского и российского кино тоже есть что поискать: например, «Солярис», «Андрей Рублёв» и «Вокзал для двоих». Самое крутое: можно выбрать идеальный киношный маршрут для отпуска. И наделать хайповых фоток. Залипаем — здесь. 🤙🤙

🧠 Что такое NBNS?

NBNS (NetBIOS Name Service) — это протокол разрешения имён, который является частью старого механизма NetBIOS.

Его задача:

определить IP-адрес компьютера по его имени внутри локальной сети.

Например: Пользователь хочет открыть:

\\SERVER01\share

Компьютеру нужно понять:

Где находится SERVER01?

Если DNS не отвечает, Windows может использовать NBNS. ⚙️ Как работает NBNS? Компьютер отправляет широковещательный запрос:

Кто такой SERVER01?

Запрос получают устройства в локальном сегменте. Любая машина может попытаться ответить:

SERVER01 = 192.168.1.50

И если ответ принят — Windows попробует подключиться. 💀 Где появляется проблема? Проблема в том, что в старых конфигурациях Windows слишком сильно доверяет таким ответам. Представим: Пользователь ошибся в имени:

\\FILESRV01\docs

Но настоящего сервера нет. Windows отправляет NBNS-запрос:

Кто такой FILESRV01?

Атакующий отвечает:

Это я.

Дальше может произойти попытка NTLM-аутентификации. Схема:

Пользователь
      |
      | NBNS запрос
      |
      ↓
Атакующий
      |
      | Ответ:
      | "Я FILESRV01"
      |
      ↓
NTLM Authentication

🛠 Почему это интересно при пентесте? NBNS позволяет проверить: — используется ли устаревший NetBIOS; — включены ли небезопасные механизмы поиска имён; — можно ли получить NTLM-аутентификацию пользователей; — есть ли условия для дальнейших атак. Именно поэтому инструменты вроде Responder умеют работать не только с LLMNR, но и с NBNS.

Сегодня анонимность - это еще и возможность для людей, которые не родились красивыми, сделать себе AI-образ, о котором они всегда мечтали. Исправить дефекты речи; заговорить на языке, который не учили; начать жизнь в сети с самого начала; сделать вокруг себя виртуальный мир, о котором они ранее только могли мечтать. Новые странички в социальных сетях, новая почта, новые фото, новая жизнь.

Да, закон запрещает красть чужую личность - это и неэтично, тут не надо быть юристом или адвокатом, чтобы понять - это плохо. Но вы можете создать свою, новую свою.

Чем это хуже, чем накрашенные девушки с отфотошопленными фото в инсте? Потом, утром, когда видишь ее со смытым макияжем, вспоминая видео из сторис, ты понимаешь, что это вообще-то мошенничество. Но уже утро и бежать поздно.

Накопилось по #minimaxH3 - часть 18 github.com/StephanHeijl/storyboard-tools - раскадровка: кадры, правки, ассеты, попытки рендера и утверждения. Для людей и агентов #storyboard github.com/lovemachine100/ComfyUI-H3-OutpaintPrep - подготовка видео к аутпейнту: паддинг кадров и маски шума в формате H3 #outpainting huggingface.co/rootonchair/MiniMax-H3-nunchaku-lite-nvfp4 - MiniMax H3 в виде #Nunchaku Lite nvfp4 huggingface.co/speach1sdef178/MiniMax-H3-Semantic-Bridge - Semantic Bridge: адаптер 11Mb учит H3 понимать прозрачность, отражения, зеркала и руки. Для #FL2VA github.com/Heroesjouney/AIMovieStudiov2 - интерфейс для создания фильмов через AI. API для облачных моделей или ComfyUI локально. UI под кинопроизводство reddit.com/r/comfyui/comments/1w7e7sd/minimax_h3_combining_ref2va_quality_fl2va_audio - #REF2VA дает качество видео, #FL2VA — чистый звук без эха. Сборка: LightX2V 8-step + H3 AudioRefine VK | MAX

🤖 Ещё недавно гуманоидные роботы были прежде всего героями эффектных роликов: они танцевали 💃, делали сальто 🤸 и удивляли публику, но за пределами подготовленной площадки быстро обнаруживалось, насколько хрупким остаётся этот прогресс 😬. 📆 За последний год ситуация начала меняться. Не потому, что кто-то наконец создал «идеального робота», а потому, что сразу несколько старых ограничений стали двигаться одновременно 📈. 📊 Для роботов начали собирать данные в промышленных масштабах. Нейросети научились связывать зрение, язык и движения всего тела 🧠👁🗣. Гуманоиды проводят тысячи часов на настоящих заводах 🏭, где выясняется уже не только, что они умеют, но и что у них ломается 🔧. Китайские компании переходят к выпуску тысяч машин 🇨🇳📦. Boston Dynamics впервые превратила Atlas из исследовательского проекта в продукт 🦾. А универсальные гуманоиды уже проверяют не только на производстве, но дома 🏠 и даже в операционной 🏥. 🎥 В этом видео мы разбираемся: почему именно сейчас робототехника подошла к такой точке 🎯, какие инженерные барьеры действительно удалось сдвинуть 🧱➡️, где по-прежнему заканчиваются красивые демонстрации и начинается суровая реальность 😅 — и почему смешные падения роботов на соревнованиях 🤖💥 могут быть не признаком провала, а частью серьёзного инженерного прогресса 🛠📈. 🔥 Пожалуй, лучше всего состояние всей отрасли сегодня описывает одна сцена: робот пробегает сто метров быстрее человека 🏃‍♂️💨, а после финиша влетает в мат, потому что ещё не умеет нормально остановиться 🛑😄. 🚀 До универсального робота всё ещё далеко. Но расстояние между впечатляющим трюком и действительно полезной машиной впервые начало заметно сокращаться 📉🔗. ❤️ Смотреть в ВК ⛔️ Смотреть на YouYube ————————— ✔️Подписывайтесь на лучший  канал PRO Роботов 🥲Мы в Max

⚡️ Tencent обновила Hy4 Preview Пользователи жаловались, что модель слишком долго рассуждает и повторно проверяет ответы в сложных задачах. Команда оптимизировала этот процесс. По данным Tencent, обновлённая версия: * делает меньше промежуточных шагов * расходует меньше входных и выходных токенов * сохраняет прежнее качество выполнения задач * быстрее справляется со сложными агентными сценариями Результаты проверили внутренними бенчмарками и оценкой людей. Обновление уже доступно всем пользователям WorkBuddy. Hy4 Preview - открытая MoE-модель на 770 млрд параметров, из которых 49 млрд активируются при обработке токена. Контекст - до 1 млн токенов. https://workbuddy.ai https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview

Когда команде разработки готовят некую новую задачу, функцию продукта, это надо сначала понять и описать. Есть такой подход для командной работы - Event Storming. Это шумное сборище интенсивный воркшоп для исследования сложных бизнес-доменов. Помогает создать единое понимание бизнеса у разработчиков, аналитиков и заказчиков. По классике это происходит на большой стене с помощью стикеров. Команда выстраивает цепочки бизнес-процессов во времени (слева направо). Стикеры могут быть такие: 🟧 События (Domain Events) — факты, которые уже произошли (глагол в прошедшем времени). 🟦 Команды (Commands) — действия, запускающие события. 🟪 Агрегаты/Системы — то, что выполняет команду. 🟨 Акторы — люди или внешние системы, инициирующие действия. Пример из жизни: заказ такси. Процесс поулчается такой: 🟨 Пассажир нажимает кнопку в приложении. 🟦 Команда: «Создать заказ». 🟪 Сервис заказов принимает её. 🟧 Событие: «Заказ создан». 🟦 Команда: «Назначить водителя». 🟧 Событие: «Водитель назначен». 🟧 Событие: «Поездка завершена». Зачем это нужно? 🔹 Единый язык: cтирает границы между бизнесом и IT. Все говорят на языке домена. 🔹 Поиск дыр: cразу видны пробелы в логике, дублирование функционала и узкие места. 🔹 Фундамент для DDD: легче начать проектирование микросервисов и Domain-Driven Design. Подробненько всё расписано тут и тут. #process

Островки в торговых центрах: мини-магазин с максимальным эффектом Островок в торговом центре — небольшой, но эффективный формат розничной торговли, идеально подходящий для товаров, которые покупают на эмоциях. 🔹 Необычные подарки — шоколад с предсказаниями, креативные сувениры или нишевые товары, которые сложно разместить в обычных магазинах. 🔹 Эмоциональные покупки — интерьерные наклейки, мерч, постеры, комиксы. Люди приходят за развлечением и спонтанно приобретают то, чего раньше не искали в интернете. Формат островка позволяет тестировать уникальные продукты, привлекать внимание и превращать интерес в мгновенную покупку. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Плохие новости, не так ли? Маск гнидой оказался? Некоторым начинает казаться, что анонимность это для параноиков, тайных крипто-миллионеров и революционеров.

У меня нет сбережений в крипте - мне не нужна спец. подготовка. Я никуда не летаю, подписан в Max только на правильные каналы и мне не грозит досмотр устройств. Я не интересен хакерам, так как с моей кредитной историей хакеры получат только кучу звонков от коллекторов, которые обрадуются, что наконец-то нашли меня!

Но анонимность это не только про это. Анонимность это про настройку проксирования, подбор правильного прокси и настройки соединения (чтобы скрыть факт проксирования), жесткой блокировки запросов в обход прокси для конкретного приложения, эмуляция wi-fi устройств нужного региона, отпечатков ПК и прочее.

Анонимность - это возможность пользоваться любым сервисом без проблем и ограничений, строить будущее вне рамок и лимитов.

Just don't do it. 21 сентября Nike покинет индекс S&P 100, в котором она просидела почти 18 лет. Акции компании с пика 2021 года подешевели аж на 80%. Комментаторы мигом поставили диагноз: доигрались с woke-повесткой. С ней Nike, кажется, и правда слегка перегибала – тут спорить не могу. Но сводить все беды к одному лишь бодипозитиву и трансгендерам в рекламе я бы не стал. Многое объясняет пост, который ещё пару лет назад написал Массимо Джунко – бывший бренд-директор Nike, отдавший компании 21 год. По его версии, проблемы начались в 2020-м, когда новым CEO стал выходец из IT-индустрии, до этого не имевший никакого отношения ни к спорту, ни к кроссовкам. Он (как пишут, с подачи McKinsey) быстро перекроил бизнес: - Упразднил категории (бег, баскетбол, футбол) и разделил все товары тупо по полу и возрасту (мужское, женское, детское). Получилось как в масс-маркете вроде Zara. - Уволил сотни экспертов, десятилетиями изучавших, что нужно бегуну или футболисту. Данные, мол, подскажут лучше. - Сделал ставку на прямые продажи (DTC) через Nike.com и разорвал контракты с сотнями оптовых партнёров – торговых сетей и магазинов по всему миру. Логично же: зачем делиться маржой с посредниками, если можно всё забирать себе? Но реальность отвесила звонкую пощечину. Покупатели по привычке шли в свой магазин у дома и, не найдя там Nike, без лишних страданий брали кроссовки каких-нибудь Hoka или On. То есть гигант собственноручно расчистил полки для дерзких новичков, и те за пару лет отгрызли у него ниши, в которых он был королём. В итоге склады переполнились и поплыла маржа. Гендиректора в конце концов сменили, и компания теперь заново выстраивает отношения с оптовиками, которых сама же и кинула. Но капитализация за это время успела усохнуть с $280 до $57 млрд. Больше двухсот миллиардов – как не бывало. Любую, даже самую крутую компанию можно убить, если перекраивать тонкую материю архитектуры бизнеса без глубокого понимания того, как она устроена.