«Памяти всегда можно использовать больше»: глава Nvidia отверг опасения по поводу перепроизводства Глава Nvidia Дженсен Хуанг не верит в грядущий избыток оперативной памяти: по его мнению, спрос со стороны ИИ будет расти ещё много лет. Он отметил, что HBM останется востребованной в дата-центрах, а Nvidia продолжит закупать большие объёмы энергоэффективной LPDDR. Инвесторы настроены куда осторожнее: акции SK hynix, Samsung и Micron резко упали на фоне прогнозов о перепроизводстве к 2029 году. Хуанг также допустил сотрудничество с китайской CXMT и раскритиковал американские ограничения на поставки чипов, заявив, что они лишь ускоряют развитие отрасли в Китае. #nvidia #память #dram 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

#Нейропрожарка «Вкусно как в сказке» Автор: режиссер Женя Пырьев Инст: @zhenyapyrev Щи Продакшен Как собрать большой сказочный мир и сохранить его убедительным? Начали с героев. Кощей, Баба-яга, Водяной и Змей Горыныч знакомы каждому с детства, поэтому важно было сохранить их узнаваемость, но показать по-новому. ИИ использовали для создания персонажей, локаций и сложных фэнтезийных образов. Самое сложное — собрать всё в единый визуальный стиль, а не получить набор разрозненных генераций. Чтобы мир выглядел живым, много работали с деталями. Изучали архивные материалы и фильмы, прорабатывали архитектуру, окружение, одежду и предметы внутри сцен. Для озвучки пригласили профессиональных актёров дубляжа. Голос помог добавить героям характер и сделать их живее. Брендинг тоже встроили внутрь мира: магазин, зелёный стакан и другие детали стали частью истории. В таких проектах мало просто красивого кадра. Важно собрать персонажей, локации и детали в один цельный мир. В 4К: Vimeo @cgevent

🧮 Большую часть математики можно формализовать за три года. Но что мы получим на выходе? Такую перспективу описывают Кевин Баззард, Джереми Авигад и другие математики в блоге Xena. Формализовать - значит перевести определения, теоремы и доказательства на язык вроде Lean, чтобы компьютер мог проверять логические шаги. Авторы видят в ИИ возможность резко ускорить эту работу. Но предупреждают: миллионы строк проверенного кода могут оказаться бесполезными, если на них невозможно строить новые исследования. Нужны понятные определения, документация, совместимость библиотек и повторное использование результатов. Уже есть два подхода: • Tau Ceti - единая библиотека: математики задают план, ИИ пишет код, другие ИИ проверяют. • Formal Frontier - система агентов, превращающая математические тексты в связанные формальные библиотеки. Компьютерная проверка доказывает корректность формального утверждения. Ценность для науки появляется, когда результат можно понять, исследовать и использовать дальше. 📖 https://xenaproject.wordpress.com/2026/10/16/how-to-formalize-all-of-mathematics/

У Европы есть альтернативы ChatGPT, Microsoft 365 и Google, которые помогают снизить зависимость от американского Big Tech. Собрали для вас европейские сервисы, на которые можно перейти уже сегодня 👇 🇪🇺 AI-ассистенты — альтернатива ChatGPT и Claude → Mistral Le Chat (Франция) — универсальный ИИ для текстов, исследований и повседневных задач. → Aleph Alpha / PhariaAI (Германия) — корпоративный ИИ для госструктур и регулируемых отраслей. 🇪🇺 Облачные сервисы — альтернатива AWS, Azure и Google Cloud → OVHcloud и Scaleway (Франция) — облачная инфраструктура и вычислительные мощности для ИИ. → Hetzner и IONOS (Германия) — облачные серверы, хостинг и инфраструктура для бизнеса. 🇪🇺 Офисные инструменты — альтернатива Microsoft 365 и Google Workspace → Nextcloud (Германия) — хранение файлов, совместная работа с документами и видеозвонки. → ONLYOFFICE (Латвия) — редакторы документов и инструменты для командной работы. → Office.eu (Нидерланды) — европейский офисный пакет: документы, почта, совместная работа. 🇪🇺 Почта — альтернатива Gmail и Outlook → Proton Mail (Швейцария) — зашифрованная почта с акцентом на приватность. → Tuta (Германия) — зашифрованная почта и календарь. 🇪🇺 Поиск — альтернатива Google → Qwant (Франция) и Ecosia (Германия) — поисковики, которые совместно строят независимый европейский поисковый индекс Staan. 🇪🇺 Браузер — альтернатива Chrome → Vivaldi (Норвегия) — браузер с гибкими настройками и встроенными инструментами для продуктивной работы. 🇪🇺 Платежи и финтех. В Европе таких сервисов довольно много, вот некоторые из них: → Wero: европейский кошелёк, созданный при поддержке банков, для мгновенных переводов между счетами. → Vipps: платёжный сервис, который используют в странах Северной Европы. → Bizum (Испания), Bancontact (Бельгия) и MB WAY (Португалия): устоявшиеся локальные платёжные сервисы. → Klarna (Швеция): цифровые платежи, оформление заказа и сервисы «купи сейчас, плати потом». ⭐ Платить можно и без карточных сетей. Открытый банкинг и директива PSD2 позволяют регулируемым платёжным провайдерам с вашего согласия инициировать платёж прямо с банковского счёта. Так деньги переводятся со счёта на счёт напрямую, минуя карточные сети вроде Visa или Mastercard. 🇪🇺 Защита данных → GDPR: эта европейская система защиты данных даёт людям закреплённые законом права на свои персональные данные и накладывает юридические обязательства на организации, которые их собирают и обрабатывают. Цифровой суверенитет — это не просто штаб-квартира в Европе. Важно, кто контролирует технологии, инфраструктуру, данные и критические зависимости. Какими европейскими альтернативами американскому Big Tech вы уже пользуетесь? Что добавили бы в этот список?

Куда подключить мозг мухи? Не так давно ученые оцифровали мозг мухи и выложили на github. Умельцы из Twitter/X тут же начали подключать эту бедную муху к разным задачам. Самый интереснй пример — подключить мозг мухи к своему брокерскому счету и уволить управляющего (т.к. муха будет управлять вашими акциями не хуже) Я тоже недавно скачал себе на Macbook колонию цифровых муравьев и мозг мухи, посмотреть, куда мир катится. Дальше — хуже. Я попытался сделать лабораторный «цифровой организм» Но тут Claude Code (Opus 5.5) меня остановил и сказал, что это запрещено его цензурой. Но я, естественно, частично обошел это ограничение, переключившись на другую модель без цензуры. И вот тут я своими глазами увидел, где настоящая угрза ИИ для человечества — это связка ИИ + физический мир (физика, химия, биология). Атомную бомбу в домашних условиях собрать крайне сложно. А вот цифровые вирусы и даже реальные биологические вирусы теперь стало собирать на порядок легче. Самое неприятное, что контроль сверху — цензура, нормативные акты и т.п. защищают только от самых глупых, а от умных и плохих ребят, это никак не защитит. Короче, до биологии, химии и физики с ИИ, я пока нормально не добрался, это был лишь первый подход. Но это мощный тренд и туда идут большие инвестиции и переток мозгов.

Ходил на Data&AI Talks Позвали на конференцию поговорить про, барабанная дробь... ИИ-шку и бизнес. Вокруг темы ооочень много хайпа, ну как крипта в свое время или agile, которыми лечили все что можно. Кто-то даже говорил, что вода рядом заряжалась и давала к силе +5. Ну да ладно. Если серьезно, то вопрос болезненный, потому что кричат вокруг про Эй Ай все, но куда приложить непонятно и где заветные Х-ы тоже только знают по слухам. Поэтому хотелось ковырнуть немного и поговорить. Дальше будут вопросы и мои тезисы, которые я озвучивал 1. Какие ключевые вызовы стоят перед бизнесом сегодня? Как изменился подход к разработке и выводу продуктов на рынок?   - основной вызов – это скорость vs качество - все сломя голову говорят, что ИИ спасет от всего: ускорит, улучшит, задрайвит и т.д., но на деле не все так просто - чтобы получить обещанные Х-ы роста от ИИ у тебя должна быть готова под это вся компания: инфраструктура, понятийный аппарат людей, инструменты, процессы - это большая трансформация, требующая больших инвестиций, к которым мало кто готов - поэтому идем итерационно: берем процесс/задачу, добавляем ИИ, пробуем, замеряем успех, масштабируем - очень важно следить за качеством - берем разработку продуктов - ИИ круто помогает ускорять discovery: ресерч рынка, формулировка гипотез и моделирование сейчас проходят в разы быстрее, но вопрос в качестве этих ответов - если тот же продакт вместо критического взгляда просто сходу возьмет в работу то, что ему даст машина, то это может привести к печальным последствиям и трате лишних ресурсов - такая же ситуация и в разработке, когда машина напишет код за разработчика, он упрется в тестирование и его вернут на доработку из-за потенциальных ошибок, далее поправят и снова вернут - сколько дополнительных денег мы готовы потратить на перепроверку результата?   2. Как трансформировалось взаимодействие между бизнесом и ИТ-подразделениями?   - с приходом ИИ между бизнесом и ИТ появился дополнительный «мостик» в понимании потребностей друг друга - сейчас потенциальный бизнес заказчик может «переводить» предложения ИТ на обычный человеческий язык - ровно и наоборот бизнес может доформулировать свои запросы с учетом ИТ специфики, общаясь с разработкой - но, что важно в этих коммуникациях – это доменные области знаний и доверие к экспертизе друг друга - если бизнесу ИИ говорит, что для решения задачи нужно написать всего лишь пару строк когда, то это должны свалидировать архитектура и разработка, потому что специфика системы может быть «чуточку сложнее» - и реализовав, решение в 2 строчки на бою, оно может быть просто не масштабируемо на большой базе в принципе   3. Что дальше? Какая роль будет у ИТ? Будет ли это только поддержка инфры под ИИ и работоспособности агентов или в целом ничего не изменится?   - я думаю, что в будущем ИТ научится еще лучше слышать бизнес благодаря ИИ - плюс, автоматизировать рутинные операции внутри процесса производства продуктов - вместе с этим усилится роль ИТ архитекторов/менеджеров, которые будут проектировать подобные системы - рынку нужно будет разворачивать «ИИ заводы» внутри компаний «под ключ», а значит кто-то должен будет это делать - пример из прошлого Agile практики с трансформациями - также важными останутся ключевые точки контроля в производственном процессе, где на людях с высокой экспертизой останется проверка ключевых решений, которые будет собирать машина перед релизом - поэтому сеньор специалисты будут востребованы, но вопрос в каком кол-ве пока открыт… Еще из интересного Другие спикеры говорили про стандарты и измерения. Сейчас рынок пытается описать процессы и методологии применения AI. Договориться о стандартах и "линейке". Путь похож на масштабирование Agile практик: - подходы и практики обросли описательной частью - появились принципы внедрения, инструкции, эксперты - тема начала приживаться в компаниях - и вот сегодня никого уже не удивить "гибкими" методологиями Думаю совсем скоро тема упакуется в цельный предмет и мы будем разворачивать полноценные инструкции по применению. #рекомендуетсяизучить

ребята, на фоне очередной истерии, как вам такой (мой) взгляд на вещи: 1. ИИ находит микроскопическое кол-во новых глобальных 0-day уязвимостей, и никакого тектонического сдвига в количестве взломов не случилось, и не случится 2. нарратив "взломать можно всё" - буллщит, потому что количество уязвимостей - конечно. новых серьёзных 0-day в крупных проектах почти не обнаруживали, потому что у них давно были щедрые bounty-программы, и они действительно хорошо проверены 3. будет период в 1-2 года (и он уже идёт), когда кол-во обнаруженных уязвимостей вырастет в 3-4 раза (тупо потому что можно поставить 10к агентов 24/7 искать дыры, и это на порядки больший effort, чем мясные white/black hats могут выдавать), но их позакрывают, да и всё 4. в будущем кол-во локальных уязвимостей уровня "дыра в коде приложения" будет раза в 2-3 больше, чем сейчас (просто из-за вайб-кодинга и радикального увеличения кол-ва нового кода), а кол-во глобальных уязмостей уровня "брешь в ядре Linux" будет раз в 30 меньше, чем сейчас и в итоге никакого cybersec-коллапса не случится, да и вообще всё будет идти своим чередом. понимаю, вау-заголовок "всё пропало" с такими взглядами не напишешь, но всё же... 🙂

В сети продолжает педалироваться тезис, мол, какие вообще теперь могут быть моаты, если ИИ за вечер напишет любую апку. Об этом и в линкедин говорят, и в твиттере, и в тг, и везде. Ощущение, будто когда-то это вообще было защитой. По факту, почти никогда написание софта моатом и не было, это всегда была просто фора, как писал здесь. Если ты попадал в востребованную нишу, венчуры потом тупо заваливали её деньгами, и на эти деньги нанимали столько инженеров, сколько нужно, чтобы написать всё то же самое и лучше. Повторить продукт можно было чеком, а не какой-то гениальностью команды. Защищало другое, то, что просто за бабки не купишь. Пользователи, которые сидят у тебя, потому что здесь все остальные. Клиенты, которые тебя интегрировали в свои процессы и жизнь, а теперь боятся переезда больше, чем твоего ценника. Масштаб, на котором каждая следующая единица обходится дешевле, чем у догоняющего. Бренд и каналы дистрибуции, которые нельзя навайбкодить за выходные. Про эти фундаментальные силы защиты я писал в посте, который цитируется мной здесь, кажется, чаще всего. ИИ ни одну из них не отменил. Принципы остались теми же, может меняться их проявление, но оно менялось и без всякого ИИ, с каждой новым продуктом, платформой или каналом. ИИ просто сделал ещё дешевле то, что и так покупалось за деньги. Моаты как были там, где были, так там и остались.

Инструменты ИИ могут стать частью сознания и незаметно управлять им Философская концепция «расширенного разума» предполагает, что инструмент, на который опирается человек в мышлении, становится частью его сознания. Но что если этот инструмент работает на технологии ИИ? Исследовав этот вопрос, авторы новой статьи пришли к выводу, что способные к обучению умные помощники тоже могут стать частью разума человека, и могут вдобавок начать незаметно управлять им. Способность самостоятельно управлять собственным мышлением — то, что формирует вас как личность, — оказывается под угрозой. https://hightech.plus/2026/10/21/instrumenti-ii-mogut-stat-chastyu-soznaniya-i-nezametno-upravlyat-im

#Нейропрожарка 🎥 Бюро проклятий. Работает только в Хеллоуин. 😱Автор: Полина Кошкина @PolliKoshkina Мой короткий фильм для конкурса хорроров «Curious Refuge Ai Horror Film» — «Бюро проклятий». Когда я начала работать над конкурсной работой, выяснилась одна проблема: я жуткая трусиха и хорроры почти не смотрю. И ничего не смыслю в скримерах и иже с ними. Но, хотела принять участие в этом конкурсе. И пока придумывала и подбирала монстров-персонажей для фильма, поняла, что мне так понравились все эти монстры, что одного мне уже мало. Им нужен был целый фильм. Так появилось «Бюро проклятий» - место, о существовании которого лучше никогда не узнавать лично. Ну и собственно, решила не делать типичный ужастик. (Сюжет весь не буду раскрывать.) При написании сцен с монстрами, отталкивалась от их внешнего вида или способностей. 🗓Срок, примерно 3 недели. Долго подбирала персонажей. Особенно главного героя. На него ушло несколько дней, пока не нашла идеальную внешность, которая отражала бы его роль. 🔨Инструменты. ▪️Для персонажей и реквизита: Recraft V 4.1 Pro, Higgsfild soul 2.0, Nano Banana Pro. ▪️Для локаций: -что бы простроить чертеж локации и расположения героев (уже при генерациях в дальнейшем) Chat Gpt - что бы раскрасить, в моём цветокоре, чертеж локации, Nano Banana 2. ▪️Генерации: SeeDance 2.5 ▪️Озвучка: SeeDance 2.5 ▪️Звуки/музыка: Epedemic Sound + часть звуков осталось от генераций в SeeDance 2.5 Спасибо за конструктивную и справедливую прожарку ) 📼 Посмотреть в качестве: https://youtu.be/l8pEhYN1EKs @cgevent

AI в пентесте: кроме Claude и Codex — а что ещё? Ищу тех, кто уже собрал рабочий пайплайн Последние месяцы я плотно пытаюсь встроить ИИ в свой пентест-процесс. Не потому что все это делают, а чтобы реально разгрузить рутину: разведка, разбор выдачи сканеров, черновики отчётов и так далее. И чем дальше, тем чаще ловлю себя на одном и том же вопросе. Из «мозгов» у меня по сути два рабочих варианта — Claude и Codex. Оба неплохо справляются с рассуждением, планированием шагов и интерпретацией результатов. И Codex лично для меня работает поприятнее, так как Claude постоянно видит в моих действиях нарушения 😎. На этих двух инструментах мой список и заканчивается. И тут возникает вопрос, на который хочется услышать мнение тех, кто уже глубже в теме. Ведь ещё совсем недавно, месяца 3–4 назад, я даже выкладывал в паблик разбор ИИ-инструментов, которые потом даже встроили в Kali, — и вот уже как будто бы это неактуально.

Если модель грамотно настроена — с нормальным системным промптом, доступом к инструментам и внятным контекстом по скоупу — есть ли вообще смысл городить связки с отдельными «агентными» обёртками вроде HexStrike AI? Или при правильной настройке самой модели + MCP эти прослойки становятся лишним звеном?

Поясню, о чём речь. Сейчас экосистема вокруг «ИИ + оффенсив» выглядит примерно так: HexStrike AI — MCP-сервер, который прокидывает модели доступ к 150+ security-тулзам (nmap, sqlmap и прочее) и как будто бы всё «мышление» делегирует подключённой LLM. PentAGI — попытка сделать полностью автономного агента со своей архитектурой, а не просто обёртку над тулзами. Pentest Swarm AI — здесь уже не «несколько агентов подряд», а настоящий swarm: децентрализованные агенты с общей «доской» для обмена состоянием. CyberStrikeAI — аналог HexStrike, но на Go: единый бинарник, web-консоль, встроенный лёгкий C2, role-based агенты. PentestGPT — тот самый ранний проект, который в своё время показал, что LLM в принципе способна вести пентест. Инструментов различных очень много. Но у меня складывается ощущение, что половина из них решает проблему, которую хорошо настроенная модель с прямым доступом к инструментам закрывает и так — своими базовыми возможностями. Что я хотел бы узнать — и, возможно, в комментариях каждый найдёт для себя что-то полезное. — Не изобретаю ли я велосипед, пытаясь обойтись минимумом инструментов там, где люди уже собрали нормальные пайплайны? — Какие ещё инструменты вы используете помимо базовых Codex CLI и Claude CLI? Буду признателен за любой практический опыт, грабли и советы. Возможно, что-то изложил не совсем корректно, но я постарался максимально подробно рассказать про свою боль и спросить про ваш опыт с использованием ИИ.

И еще про изменения найма. Гугл весь год экспериментировал с использованием ИИ в ходе интервью кандидатов: и с использованием его соискателями, и с использованием его интервьюерами. Теперь по итогам экспериментов лучшие практика все еще остаются в статусе пилотов, но применяться начинают уже массово. A Google spokesperson said that AI fluency is a requirement for all software engineering jobs, while AI product integration is required for most roles outside entry-level positions. Иными словами, свободное владение Gemini становится обязательным уже и для претендующих на позиции джунов. Gemini активно используется и на стороне интервьеров: для записи и расшифровки интервью, для подготовки обратной связи. https://www.businessinsider.com/google-interview-process-ai-gemini-coding-comprehension-software-engineer-2026-10

Много сейчас пишут про массовые сокращения, про сложности с трудоустройством, особенно в ИТ-сфере. Но если в 2024-2025 это было вызвано больше экономическими причинами (дорогие оборотные кредиты, бизнес сворачивал инициативы, экономил), то в 2026 встала на ноги еще одна напасть - ИИ. Сейчас ИИ бросились внедрять все. Я веду работы на проекте, далеком от ИТ, как подрядчик. Но руководство проекта уже видит заметную экономию и ускорение во внедрении ИИ в процессы. Получается, что заказчики режут ФОТ (фонд оплаты труда), одновременно пытаясь заменить сотрудников ИИ-агентами. Причем, речь не только об айтишниках. На упомянутом проекте стул закачался под электриками, вместо которых ИИ начал заполнять отчеты. То есть компании будут обходиться меньшим количество людей и за меньшие деньги. И назад дороги нет. Если вы все еще думаете, что скоро ИИ всё сломает и айтишников возьмут обратно всё чинить, боюсь вас разочаровать: этот подход устарел года на два. С каждым месяцем ИИ-агенты всё умнее и автономнее. Китайцы и американцы в непрерывной гонке технологий. Ну и не только зарплаты больше не будут расти, падают и ставки наемных специалистов. Прилагаю доклад Alexandr Cvitca (CBDO) на эту тему. Он пишет:

Сеньор подешевел на 1 000 р/ч. А требований к нему стало больше. 10 месяцев разбирал рынок IT-аутстаффа изнутри: 117 000 сообщений из 930 каналов, групп и чатов. Из них - 15 390 уникальных запросов и 4 010 ставок. Большую часть этого рынка не видно ни на hh, ни в отчетах о зарплатах. Что показали цифры: - Ставка закупа к 2025 году - минус 29,5%. Senior Java/Go: 2 900 → 1 900 р/ч. - Опыт с AI: 7,6% запросов в январе, 19,9% в сентябре. - 84% позиций - Middle+ и выше. Junior - около 1%. - QA, DevOps и фронтенда на бенчах в 1,5-2,5 раза больше, чем запросов. 1С, Data/ML, архитекторов и ИБ не хватает. Разработчики сами помогли рынку снизить ставки. Каждый пост "нейросеть пишет за меня половину кода" заказчик читает так: "значит, мне нужно вдвое меньше часов" Реальную экономию еще никто не доказал. А бюджеты уже пересчитали.

Держимся за свою работу, ребята. Но не забываем постигать нейросети. #life #hr

💭 Шесть лайфхаков, которые помогут выбрать имя для вашего бренда Придумать яркое и нетривиальное имя для компании - та еще задачка. Большая часть названий, которые приходят в голову, уже заняты, а все остальные - настолько шаблонные, что уже всем надоели. Принес вам подборку годных советов, которые помогут выйти за рамки очевидного и найти то самое имя. 1️⃣ Напишите 100 вариантов. Ничего не оценивайте и не вычеркивайте, пока не наберете нужное количество. Поверьте, даже среди самых кринжовых идей можно найти что-то полезное. Кажется, сотня - уже перебор, но самые необычные варианты появляются только после шестидесяти. 2️⃣ Используйте лексику, связанную с работой. Послушайте, как общаются ваши сотрудники и клиенты. И запишите слова, которыми они описывают предметы, процессы, инструменты и места, связанные с продуктом. Так можно найти что-то по-настоящему характерное. Например, название Lego - это аббревиатура от слов leg godt, которые переводятся с датского, как "играй хорошо". 3️⃣ Ищите вдохновение в результате. Спросите клиентов, что изменилось в их жизни благодаря вашим продуктам. А потом попробуйте описать это ощущение словами из другой области: погоды, географии, навигации или какой-нибудь профессии. Такое название отлично запомнится и оставит вам пространство для роста. Взять к примеру Amazon. Амазонка - самая большая река в мире, и такое название магазина ассоциируется у людей с масштабом и огромным ассортиментом. 4️⃣ Комбинируйте слова. Сокращайте слова, меняйте их части местами или склеивайте несколько слов в одно. Например, название Instagram состоит из слов instant (мгновенный) и telegram (телеграмма). Только если используете иностранные слова, попросите носителя языка оценить их. 5️⃣ Используйте ИИ, чтобы получить больше вариантов. Попросите его по очереди сгенерировать 200 имен: сначала односложные, затем глаголы, топонимы и так далее. Основная часть получится неудачной, и это не страшно. Основная задача нейросети - дать вам идею, а придумать название вы должны сами. 6️⃣ Протестируйте каждое название. Как только соберете список имен, проверьте каждое из них: ▪️ Оцените, для кого оно и какие чувства должно вызывать. ▪️ Проверьте домен, аккаунты в соцсетях и похожие названия в вашей сфере. ▪️ Произнесите вслух и отметьте, приходится ли диктовать по буквам. ▪️ Покажите список потенциальным клиентам. Спросите, что означают эти имена, попросите повторить и написать каждое после одного прослушивания.  А после этого выбирайте. И помните, что ни одно имя не имеет большого значения само себе. Свой смысл оно получает от работы, которая с ним связана. А у вас есть секретные лайфхаки, которые вы используете в нейминге? Заходите в комментарии - делитесь. 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks. #МАРКЕТИНГ #БРЕНДИНГ #СОВЕТЫ