Почему бумага и ручка переживают технологические революции На встрече рождается идея, участников и связей становится всё больше, формулировки расходятся, и кто-то берёт салфетку или первый попавшийся лист. Через пару минут на столе прямоугольники, стрелки, зачёркнутые варианты и вопросительные знаки. Мы так привыкли к этому, что не замечаем, как лист бумаги делает работу, которую память в одиночку не тянет, он выносит мысль во внешнее пространство, где её видно со стороны. Автор задался вопросом, зачем у него в 2026 году на столе лежит черновик и карандаши, опросил людей и свёл ответы к пяти функциям листа. У бумаги при этом нулевой порог входа, свобода формы и разрешение на черновик, поэтому первый раунд у любого софта она пока выигрывает.

Скилл, который отказался запускаться (и это было ценнее всего) Недавно я выложил скилл, который помогает мне копать проблемы и попросил вас прогнать на своих задачах и поделиться, помогло или зря сожгли токены. Получил 3 фидбека: 1) Отказался оценивать продуктовую идею Аким запустил скилл не на проблеме, а на продуктовой идее: сервис онбординга — закидываешь видео и материалы, он онбордит новичков. Дерево даже не стало запускать агентов: «это не продукт — ты придумал решение под проблему, которую даже не описал». Когда он поделился этим на office hours, то мы решили немного развернуть задачку: не «оцени мою идею», а "вот тебе проблема, которую решает продукт → построй дерево → найди корень → и только теперь проверь, попадает ли в него идея». Аким перезапустил уже по проблеме, и дружбан со своими миньонами ушёл в себя и вылез с интересными выводами:

why-tree скилл прошелся по всей проблеме (я надиктовал оч много контекста), и пришел к выводу, что проблема в организации, а не сложной системе/отсутствии википедии по проекту. Все, что скилл описал - правда: - нет владельца процесса онбординга, - подрядчик должен владеть/управлять вместо заказчика, - вопрос не в том, как лучше навигировать среди знаний, которые нужно поглотить за 4 месяца (пример моей идеи продукта), а в ответе на вопрос "как за 2 недели понять, что человек А онбордится лучше чем Б" И дальше скилл предлагал уже варианты как решать. На мой вопрос "может ли моя идея продукта помочь заказчику/подрядчику онбордить быстрее/лучше" я получил оч неожиданную мысль: They've absorbed it as a cost of doing business. Legacy systems full of tribal knowledge are everywhere — you're right that the problem is widespread. But widespread ≠ payable. Companies with 15–20-year systems have lived with slow onboarding for 15–20 years. They've absorbed it as a cost of doing business. A chronic pain people have already budgeted around has a near-zero willingness-to-pay, because the brain only spends money when it predicts a return bigger than the spend — and "fix a thing we've tolerated for a decade" predicts a small return

Cтрочка, которая зацепила меня больше всего:

They've absorbed it as a cost of doing business

Ох, сколько таких кейсов я встречал. 2 и 3) Илья попробовал натравить дерево на кодовую задачу - хотя я об этом не особо думал - и подчеркнул ценность в стороннем взгляде на проблему и приоритезацию, а Дмитрий покрутил на очень актуальной задаче о том, почему 4 месяца внедрения AI не привели к росту выручки и/или оборачиваемости онлайн магазина. Тут, признаться, не очень хорошо отработал скилл, но по словам Дмитрия ценность принесли тесты/эксперименты, которые дружбан предложил после анализа.

"Дерево дало карту, куда смотреть"

заключил дружбан в обратной связи мне. Скилл по результатам фидбека я уже подрихтовал, но продолжаю улучшать (см аттач). Поэтому буду рад за фидбек и прогоны :)

Showing 8 yo how to deal with a recalcitrant zipper on his jacket reminded me how tricky zippers actually are. There is definitely room for a new product here. There's room for better versions of almost everything. We just don't see it because we've stopped noticing the flaws in what we have, and the complicated tricks we use to compensate for them. Показывая 8-летнему мальчику, как справиться с непослушной молнией на его куртке, я вспомнил, насколько сложными на самом деле бывают молнии. Здесь определенно есть место для нового продукта. Место для улучшенных версий почти всего. Мы просто не замечаем этого, потому что перестали обращать внимание на недостатки того, что у нас есть, и на сложные уловки, которые мы используем, чтобы их компенсировать. — Пол Грэм

Про chatgpt ads Попробовали chatgpt и пришел к таким мыслям: основная беда - для onsa и b2b saas - пока в том, что эти рекламные блоки показываются людям, которые не платят chatgpt. И для наших нужд это огромное ограничение/проблема, так как - кажется логичным - $300/мес onsa не готовы платить люди, которые не платят хотя бы $20 chatgpt. Но тут вышла забавная и контринтуитивная мысль: ухудшение продукта chatgpt для платящей аудитории увеличивает шансы получить через нее платящую — потому что я уже плачу всего $20 в мес им (хотя платил $200), но в последнее время думаю и это отменить. и тогда, имея условный atlas на компе, я буду видеть рекламу, и может кликну но ключевой пункт, конечно: google ads видят разного достатка люди, а chatgpt - только те, кто не купил у них подписку. может отменить тогда подписку вовсе? o__O ну или так - при каких условиях они отменят подписку в принципе или сделают ее ненужной и для платящей аудитории тоже? Напомню: клик в районе $3-4, то есть подписка это 4-5 кликов в мес P.S. На днях болтал с ребятами, помогающими стартапам в Долине с SEO/paid ads и тп, и у них такие же наблюдения по поводу chatgpt ads на b2b клиентах.

​​Kaggle в Google Antigravity: агент, который помогает стартовать и уверенно ошибается В рамках активности Google Developer Expert, я попробовал поучаствовать в соревновании Kaggle Playground (S6E7, табличная многоклассовая классификация) почти полностью силами агента — в Google Antigravity 2.0 на Gemini 3.1 Pro. Для начала я попросил Claude собрать "starter kit" на оснвое моего прошлого опыта: гайдлайны, промпты, базовый код с общими правилами для мультиагентного пайплайна. Дальше запустил промпт — и Gemini сделал EDA, фичи, обучил модели параллельно в фоновых задачах и собрал бленд. Правда пришлось очень много кликать, чтобы давать разрешения на все команды (даже на те, которые я уже разрешил в прошлом). В остальном — это реально рабочая модель исполнения, с параллельным обучением и таймерами пробуждения вместо присмотра за процессом. Самое интересное — где агент ошибался. После первого сабмита вылез большой gap между CV и лидербордом, и агент уверенно предложил решение: скачать левый датасет с псевдо-лейблами и "шумными id", заявив, что это "единственный способ" пробить стенку. Пришлось остановить его, впрочем дальше он полез скачивать ещё один бесполезный датасет :) А реальные причины гэпа оказались простыми: неправильная метрика (plan accuracy вместо balanced) и случайно оставшийся файл, который ломал фолды. И вишенка на торте: когда Gemini писал разбор постфактум, он выдумал баг и стал меня газлайтить, что он был в коде с самого начала. Вывод такой же, как всегда на Kaggle: агенты сильно удешевляют старт, но правильная кросс-валидация, метрика и проверка самого агента всё ещё на человеке. Блог Medium #ai #kaggle

По плану «А» человечество ВЫЖИВЕТ и даже выйдет на пенсию к 2040 году — вышло новое предсказание от авторов пророческого AI-2027, о котором мы писали в 2025. В новой статье ресерчеры рассматривают 5 исходов ИИ-революции. В позитивном сценарии, если все всё будут делать правильно, то человечество не только выживет, но и обретет безусловный базовый доход. Если нет — ну, ничего хорошего не ждите. Главное:

🟢 Безумная гонка за AGI должна закончиться. США и Китай договариваются о полной прозрачности исследований, временно замедляют разработку и вводят международные механизмы проверки. 🟢 ИИ продолжают развивать, но только после строгих проверок безопасности и под общими правилами, чтобы никто не смог тайно вырваться вперед. 🟢В 2032 году начинается взрывной экономический рост. Государства направляют огромную часть новых доходов на поддержку людей, которых постепенно заменяют ИИ и роботы. 🟢 В США появляется аналог безусловного базового дохода: выплаты стартуют с $45 тыс. в год на человека, а к 2035 году вырастают до $1 млн. Про граждан других стран тоже не забывают — правда нам перепадет всего 1200 в год. 🥲 🟢К этому моменту ИИ и роботы выполняют уже около 85% экономически ценного труда. 🟢 К 2035 году самые мощные ИИ становятся не хуже лучших экспертов в любой области, а уже к 2037-му научный прогресс ускоряется в 10–1000 раз.

Самое интересное, что после каждого этапа авторы показывают альтернативную ветку событий — что произойдет, если страны сорвут соглашения и будут играть в одиночку. Увлекательное чтение на ночь — рекомендуем. ☕️ @xor_journal

У обычного японца не одна печать, а три. И перепутать их нельзя Турист привозит из Японии простое объяснение, будто там печать вместо подписи. На деле у одного взрослого человека таких печатей обычно три, и каждая под своё. Одна повседневная, за 100 йен из местного аналога Fix Price, ей отмечают посылку или бумагу в офисе. Вторая зарегистрирована в муниципалитете и подтверждает, что оттиск твой. Третья хранится в банке, который сверяет её при операциях со счётом. Смешивать их при этом нельзя. Красивую печать, сделанную на заказ, не стоит регистрировать разом и как личную, и как банковскую. За этим стоит логика, которую технический писатель, проживший в стране два года, формулирует в одну строку.

😂 Это произошло. Мужик очень высокого ранга присвоил мою инициативу. Не просто идею, а слово в слово скопировал и отправил письмо, которое я подготовила. Вот и прошла боевое крещение в американском корпоративном мире. 😄 Раньше я только читала в книгах по office politics, что подобное случается. Теперь есть личный опыт. И знаете, что самое забавное? Многие кандидаты-иммигранты боятся написать в резюме, что они запустили проект, внедрили процесс или построили систему. Хотя если вы были драйвером работы, двигали ее вперед и без вас этого бы не произошло — это и есть ваш вклад. В корпоративном мире ваш вклад 😂 обязательно оприходуют. #карьера #сша

Эра "ИИ-оберток" официально всё. Тема, о которой много говорили последние два года, окончательно закрепилась в виде рыночного тренда: простые интерфейсы поверх API от OpenAI или Anthropic больше не жизнеспособны. Это не я пишу. Это слова управляющего партнера NFX Пита Флинта https://www.nfx.com/post/ai-wrapper-dead-verticalization-startups Фронтир-лаборатории стремительно выпускают собственные вертикальные инструменты (вроде Claude Code), мгновенно уничтожая стартапы класса "ИИ для копирайтинга" или "ИИ для базового анализа кода". Ценность сместилась из самой модели в операционный контекст. Инвестфонд NFX выделил три рабочие стратегии вертикализации, которые позволяют стартапам выживать и расти в эпоху доминирования ИИ-гигантов: Глубокий workflow против "сырого" интеллекта Сложный и кастомизированный рабочий процесс внутри конкретной ниши бьет базовую мощность моделей. Пример — стартап Blitzy (ИИ для генерации корпоративного ПО). За счет создания графа знаний о кодовой базе клиента и сложной оркестрации они решают задачи enterprise-уровня лучше, чем стоковые модели OpenAI или Google. Ценность не в LLM, а в интеграции в инфраструктуру клиента. Пересборка индустрии с нуля (AI-first) Вместо попыток продать софт старым игрокам, проще построить новую компанию, где ИИ находится в самом центре архитектуры. Стартап Tomo переосмыслил процесс выдачи ипотеки, автоматизировав андеррайтинг и продажи. Итог — операционная эффективность выше, а ставки для клиентов — выгоднее, чем у традиционных банков. Корпораты не могут это скопировать, не разрушив собственную структуру. От систем учета (Record) к системам действий (Action) Сначала стартап создает порядок из хаоса в нише, где до сих пор используют бумагу или Google Sheets (как Seso в управлении сезонными рабочими для ферм). Став единым источником правды и накопив уникальные данные, платформа с помощью ИИ превращается в систему автоматического принятия решений и логистики. Главный вывод: Сам по себе ИИ-интеллект становится дешевеющим сырьем (commodity). Главной защитой бизнеса ("ров с водой" или moat) теперь выступает вертикальная интеграция — способность операционализировать этот интеллект, упаковать его в сложный отраслевой рабочий процесс и довести до конечного клиента под ключ. Ну, а конкуренция с владельцами фронтирных моделей, кажется, уже и бессмысленно.