ИИ должен был помочь людям выполнять их работу лучше, а вместо этого приводит к усталости и выгоранию.

Очень хорошо прочувствовал эту проблему на себе. Работаю с ИИ каждый день: формирую пул заданий, загоняю в оркестратор (это моя агентная система), через несколько часов проверяю сделанное, собираю список правок, снова запускаю агентную систему - и так по кругу. Проблема в том, что циклов исправления очень много. Причем это не моя личная проблема, появился даже новый термин - "ботситтинг" - это когда человек "нянчится" с LLM, чтобы получить результат. По статистике, на такие проверки и исправления у сотрудников уходит в среднем 6.4 часа в неделю, то есть почти целый рабочий день. Ситуация усугубляется тем, что сначала кажется, будто человек делает меньшую часть работы - просто правит результат ИИ, а потом ждет. Но на самом деле цикл довольно плотный, а сам момент "принятия решения" сильно выматывает психологически (делать рутинный код на порядок проще, чем быстро анализировать, находить проблемы, указывать, что нужно переделать). Если посмотреть на историю коммитов, кажется, что проект растет, но если смотреть на качество - значительная часть кода - это сплошные исправления. Причем я не могу назвать это "рефакторингом". Рефакторинг - это улучшение структуры без изменения функциональности. В моем случае каждое исправление - это изменение поведения, которое ИИ изначально реализовал неправильно. В итоге стал замечать, что устаю от принятия решений. Даже правильнее сказать от "скорости" принятия решений. Выматывает, что нельзя ни в чем быть уверенным, нужно все проверять и перепроверять, либо рискушь скатиться в "ботшитинг". Такое состояние называется "AI brain fry" - это когда нужно принимать бесконечные микро-решения истощают когнитивные ресурсы. В результате падает КПД и возникает разрыв между тем, что я обсуждаю, и тем, что в итоге получаю. Пишут, что ИИ не только не сокращает объем задач, но и делает работу еще более интенсивной и сложной для человека. Можно возразить, что с людьми примерно так же - они ошибаются, переделывают и дорабатывают код. Но есть важнейший нюанс: люди делают это совсем в другом ритме. Машина же никогда не устает ошибаться. В итоге статистика удручающая: 48% разработчиков сообщают о ментальной усталости от работы с ИИ, 44% периодически чувствуют себя измотанными, а 19% уже вышли на уровень постоянного выгорания. При этом компании, уволившие сотрудников в надежде заменить их ИИ, вынуждены нанимать их обратно, так как модели не закрывают весь цикл разработки. Получается, я работаю не с кодом. Я работаю с системой, которая генерирует мне работу. И этой работы становится только больше. А вы говорите "ИИ скоро всех заменит". Сильно сомневаюсь.

перфекционизм съел и целиком расписал затраты на RnD: 🤔⚠️⚠️ Нейро-хрючево 🐷🐖 ### 💳 Детальный биллинг за 2 часа работы инфраструктуры: * Диалог в чате и координация субагентов: * Модель: Gemini 3.5 Flash (основной оркестратор чата и фоновых задач). * Количество обращений: 263 транзакции. * Объем токенов: Input: 11,835,000 | Output: 394,500. * Стоимость: `$1.0060` *(Gemini 3.5 Flash переварила почти 12 млн токенов контекста всего за один доллар!)* * Глубокий синтез отчетов Perplexity: * Модель: Claude 3.5 Sonnet (использовалась точечно только для финального сведения данных). * Количество запусков: 5 раз. * Объем токенов: Input: 75,000 | Output: 12,500. * Стоимость: `$0.4125` * Поисковые исследования в реальном времени: * Модель: Perplexity Search API (глубокий парсинг научных статей и SOTA-бенчмарков 2026 года). * Количество: 25 глубоких запросов. * Стоимость: `$0.1250` * Отрисовка отчетной инфографики высокого разрешения: * Модель: Google Imagen 3 / Stitch (генерация финальных презентационных таблиц без участия дизайнера). * Количество: 8 вариантов изображений. * Стоимость: `$0.2400` --- ### 🏆 ИТОГО: `$1.7835` (за все RnD под ключ) --- ### ❓ Почему мы НЕ использовали модели Tier 0 (Fable 5, GPT-5.5 Pro) для основной работы? Использование супер-флагманов Tier 0 (`claude-fable-5`, gpt-5.5-pro или `gpt-5.6-sol`) для рутинной координации — это классический anti-pattern (сверхизбыточность

Power verbs на интервью Одна маленькая привычка, которая очень меняет впечатление о кандидате. 👉🏻Обратите внимание, как вы рассказываете про свою работу. 💩💩💩 — I was responsible for… — I worked on… — I was involved in… — I helped with… — I participated in… Все это звучит так, будто вы стояли рядом с проектом. Американцы гораздо чаще используют power verbs. Не I worked on the CRM implementation. А: ✔️ I led the CRM implementation. Не I was responsible for launching… А: ✔️ I launched… Не I helped the sales team. А: ✔️ I enabled the sales team. ✔️ I equipped the sales team. ✔️ I coached the sales team. Вместо “делала презентации”: ✔️ I developed… ✔️ I designed… ✔️ I delivered… Вместо “занималась проектом”: ✔️ I owned… ✔️ I drove… ✔️ I implemented… ✔️ I scaled… ✔️ I optimized… Заметьте, вы рассказываете про один и тот же опыт. Меняется только глагол! Но ощущение от кандидата совершенно разное. Поэтому, когда готовитесь к интервью, прогоните свои истории и замените слабые конструкции на сильные глаголы. Спросите у вашей машины: Do I use power verbs in my speech? Иногда одно led вместо was responsible for добавляет вам больше сеньорности, чем еще один сертификат. #interview

Всем Капуки! ❤️ Сыну нравится нейрослоп мультики про котика 😻кефира. Они безобидные, добрые, сценарии хорошие и анимация котенка тоже годная. На сколько там фронтмэн девушка живая и сама снимает или там уже прям оцифровали ее аватар - хз. Но делаю MVP контент-завода для сына кастомного, с кастомными персонажами из его игрушек / рисунков и друзей со двора. Архитектура/blueprint готовы. Пробую в spare time через фрактальный MAS реализовать и тестить. PDF сказки / рисунки с игрушками и фотками уже есть. 2D Игры с машинками / людьми которые через OpenAI говорят разные фразы/диалогы - есть. Озвучка животных и рандомная генерация карты в стиле GTA1-2 есть. Физика машинки и столкновений с рандомными эффектами звуковики и жалобы людей - есть. Пора переходить в КАПУКИ like контент и адаптивные/эволюционные игры детские под настроение / запрос и взаимодействие через мигрофон. Детский контент самый нетребовательный. + отдельно можно по лучшим практикам обучения домашнего - генерить книги / упражнения / видео / игры / приложения и тд и тп. Отправил думать

Я очень большой фанат Дюны, и боже вышел трейлер 3 части Дюны. Дени Вильнев, что ты с нами делаешь… Возможно это последний раз, когда мы видим Тимати Шаламе в роли Пола Атрейдеса, и возможно последний раз Дюну от Вильнева. Ниже будут быть спойлеры. По окончанию второй части — Пол Харконнен Атрейдис становится императором, и начинает свой пусть распространения джихада и культа Муад’диба. Мы видим войны, вероятно показывают его жесткость. А так-же кадр, с его матерью где она говорит «твой отец войны не начинал». Где нам контрастируют Пола и Лета Атрейдиса. Отдельной веткой нам показывают, что все его близкие от него отворачиваются, и канонично он сам отдаляется и говорит (вероятно Шани) «забудь меня, за всё что я сделал», ведь он понимает, что его путь жесток и он не хочет, подвергать их своей опасности и силе. После финала второй части Чани ушла от Пола, но трейлер показывает их снова вместе есть сцены примирения, разговоры о ребёнке, беременность Чани и намёки на детей. Кстати не совсем как в книге, потому что их показывают держа детей, но пол не мог канонично знать про Лето второго (его сына). А Чани должна умереть при рождении детей. Видим и новых (старых) персонажей, возрождение Дункан Айдахо, Белобрысого Роберта Паттисана который играет Скитейла. А так же заговор против него, где в центре внимания, вероятно, будет Ирулан. Так же будет очень интересно посмотреть на мою любовь — Аню Тейлор Джой в роли шизафринички сестры Пола. Вот ее экранизация очень интересная, потому что как персонаж она достаточно сложная. И на последок забавный факт для казуалов Тагира Анализирует, звездные войны были нагло слизаны с Дюны.

25 виртуальных процессоров в одном железе: как Space Shuttle обрабатывал ввод-вывод В бортовом компьютере Space Shuttle связующим звеном между центральным процессором и системами корабля был отдельный процессор ввода-вывода. Формально вспомогательный, он оказался сложнее самого центрального процессора. На одном физическом процессоре работали 25 виртуальных, причём с двумя совершенно разными системами команд. Выполнялись они по очереди, каждый получал один такт, затем управление уходило следующему. Так каждому из 24 сетевых портов доставалась предсказуемая доля времени, и перегруженный порт не мешал остальным. Автор статьи заполучил две реальные платы из такого процессора и разобрал их вплоть до микросхем, где биты записаны пережиганием физических перемычек, а сама память держится на магнитных сердечниках. Разберёмся, как один кусок железа исполнял две разные системы команд, не путая их между собой.

За каждую идею в нашем бэклоге кто-то готов был биться насмерть. А потом мы их все похоронили. Знаете ж это чувство - когда сидишь над списком задач, и каждую жалко выкинуть? Вроде все - хорошие, и за каждую кто-то готов вступиться: "нам обязательно надо это сделать, потому что..." У нас так было из квартала в квартал. Беклог раздувался, команда генерировала идеи развития, а в результате в финале квартала мы обнаруживали, что до прода успели дотащить только часть из них. А потом я прочитала пост Лены Черниковой и закинула его в наш чатик. Там была одна фраза, которая всё перевернула: Гениальным идеям мешают просто хорошие идеи. И дальше - рассказ о том, какие именно идеи можно считать "просто хорошими. 👉 Идеи, которые первыми пришли в голову в ответ на какую-то проблему. Мозг их рационализирует как единственно верные, не давая пробиться другим. 👉 Идеи, которые обещают небольшое улучшение. Прирост на 10%, а не в 10 раз. На то, чтоб их реализовать, уходит столько же сил, но эффект - минимальный. Улучшайзинг, а не прорыв. 👉 И, классика, "любимки". Те, с которыми мы свыклись, срослись, болеем за них и верим. От них отказаться тяжелее всего. Мы прочитали пост и поржали, что у нас в бэклоге точно есть идеи каждого типа. А потом, планируя третий квартал, применили этот фильтр ко всем нашим проектам. Были честны с собой с друг с другом. Помечали тэгом "микроэффект" все подохрительное. А потом решительно перенесли все такие идеи на отдельный лист "Хорошие идеи". И с облегчением выдохнули. Даже минутой молчания их не почтили. Наоборот, мне кажется, все порадовались и облегченно вздохнули, перестав перетаскивать их из квартала в квартал. Теперь есть шанс сфокусироваться на главном. А у нас очень амбиционзные планы по росту. По итогам квартала расскажу, что вышло. Как с этим у вас? Умеете резать? Или тоже бэклог раздут? #growth_наудаленке Любовь на удаленке | Оля Сохнева

#Нейропрожарка Быть героем Автор: Максим Асовский Идея была в том, чтобы создать динамичную приключенческую историю с интересным сюжетом. Хотелось воплотить интересную идею Стимпанк в мире сказок на Руси. Пока что названия проекта нет, в процессе раздумья. Эта история не только про взаимоотношение двух братьев, но и про личностный конфликт. Герой не любит себя, живет в вымышленном мире, где он - супергерой, а точнее мощный богатырь. Он хочет быть таким и наяву, в том числе для своего брата, но внутренняя неуверенность ему мешает. Как итог - его внутреннее ощущение доказать себе и окружающим, что он чего-то стоит, приводит к трагичным событиям. В качестве референса для стиля изображений был выбран анимационный сериал "Аркейн". 🛠 Инструменты: - Хиггсфилд. Итого было потрачено ~5800 кредитов, это вышло ~25к рублей. (вышло дороже, чем могло, из-за того что кредиты покупались после дополнительно к подписке, что выходит дороже). - Генерация изображений происходила в Хигсфилде, а именно в Синема Студио. В ЧатГпт был сгенерирован единый стилевой промпт на основе пачки изображений. Так же генерация усиливалась визуальными референсами. Было сгенерировано около 600-700 изображений (в том числе генерации на редактирование изображений в НаноБанано). - Ретушь изображений происходила в фотошопе. - Генерация видео была на модели Сиданс 2, большинство кадров было сгенерировано в качестве 1080р для достижения более качественной и стабильной картинки. Можно было использовать Клинг, но он слишком мазал картинку, поэтому было решено не экономить и сделать более приемлемый результат. Сиданс хорошо понимает стиль Аркейна, держится хорошо даже в динамичных сценах. Есть проблемы с анимацией людей на фоне, пробовал множество вариантов - лучшие результаты в видео. - Озвучка была сгенерирована в ElevenLabs. Считаю, это самой слабой стороной видео, не смотря на использование одного из самых топовых сервисов для генерации аудио. Нет знакомых, занимающихся озвучкой, при этом не было времени на поиск таких людей, так как сроки сдачи проекта имелись и я очень много времени потратил на генерацию статики и видео. - Липсинг делал через описание в промпте фраз, которые необходимо персонажу произнести. При этом описывал какие должен испытать эмоции персонаж. После генерил озвучку и примерно подгонял под губы. - Монтаж делал в Премьер про, в монтаж входит: склейка, чистка склеек, редактирование слегка кривых видеофрагментов, саунддизайн, музыка, наложение озвучки. Все было сделано своими силами, никого дополнительно не привлекал. ⌛️Сроки: - Поиск идеи, сбор мудборда, написание сценария, редактирование написанного сценария, подготовка раскадровки - 2 недели. - Создание всех статичных сцен - 2 недели (вместе с отбором, ретушью и фильтрацией). - Анимация всех статичных сцен 3 дня. - Финальная сборка: монтаж, звук, пост - 3 дня. Все процессы выполнялись последовательно. Суммарно работа проводилась в период с 28 мая по 4 июля. @cgevent

В моем новом фильме про менеджмент есть один эпизод, что мне очень нравится. https://youtu.be/Ycq9ckTPb5M Сергей Иванов (ЭФКО) на мой очередной вопрос про управления и построение больших систем приводит пример трех уровней менеджерского благополучия. Передам своими словами. Для упрощения представим базовую задачу рекрутинга: нанять пять выпускников НГУ. Уровень первый. Кадровики попросили самого Сергея (он тоже выпускник НГУ) приехать и выступить. Он харизматично выступил, всех обаял, получил много резюме, пятерых наняли. Результат есть? Есть! Но системы нет. Сделали за счет одиночного, не самого продуктивного подвига. Уровень 2. Придумали процесс, построили связи с университетом, создали программы для студентов, везде на кампусе рассказали. Получили много отклика, наняли пятерых. Результат есть. Настроенная повторяемая система есть. Уровень третий. Построили систему, и при этом каждый участвующий сотрудник в процессе чему-то новому научился и личностно вырос. ✨✨✨ Сергей мне подарил самое понятное объяснение, как думать про менеджмент и построение компаний. От уровня к уровню. Просто результата недостаточно, хочется, чтобы все, что можно автоматизировать и превратить в систему - было превращено в систему. И чтобы люди были не винтиками, а тоже росли. Этот мой фильм - моя личная попытка зайти на свой третий уровень. Я давно снимаю про менеджмент. У меня видео 70, наверное, на канале по теме, плюс был курс на десятки часов, его прошли несколько тысяч человек. А мне все хотелось рассказать тему полнее, точнее, интереснее, плюс самой в ней вырасти. Я точно пока снимала, очень выросла ❤️ Посмотрите фильм. Муж говорит, что как детектив, нельзя оторваться 🔥

Seedream 5.0 Pro vs Gpt-Image-2 Там где белая машинка покрупнее - это Сидримский. Выглядит все это красиво у обеих моделей. И также бессмысленно технически. A technical drawing of a futuristic sports car in blueprint style. Include line drawings of the sports car from the front, side, and rear views, exploded parts sketches, parts assembly diagrams, and structural diagrams of disassembled components. Use abundant lines and measurement values to indicate the dimensions of each part, with grayscale tones expressing the overall sketch relationship. In addition to the main design, also show scattered thumbnails from different angles. @cgevent

Прообраз Agentic LLM Бенчмарка Задачи туда я добавляю на основе анализа работы и ошибок топовых архитектур агентов из BitGN. Бенчмарк отвечает на вопрос - а в какую сторону изменятся качество, стоимость и скорость работы моего агента, если я возьму топовую архитектуру и пересажу ее на другую LLM? Задач пока загружено ~50% от минимально необходимого набора. Колонки и категории появятся потом, но уже есть оценка времени (берется медианное время) и стоимости. Если у модели есть значок молнии, значит она запускалась у компании с AI Акселератором (Groq или Cerebras). Какие нынче еще есть топовые модели, которые вы реально используете в продуктовых решениях в своих компаниях по API? Ваш, @llm_under_hood 🤗