Мои хорошие знакомые из студии "Грознов" сделали прикольный проект для банковского сектора. Они запустили игру "Этажи" - раннер, встроенный прямо в интернет-банк Альфа-Бизнес. Главный герой - предприниматель, который бежит вверх по небоскрёбу: от "Подвала стартапов" до "Пентхауса". По пути собирает монеты и купоны, проходит квизы, воюет с еженедельными боссами (каждый олицетворяет какую-то бизнес-проблему). Основная фишка в том, что геймификация здесь встроена в сам банковский продукт, а не вынесена в отдельное приложение или курс. Каждый уровень = реальная бизнес-задача, а квизы прокачивают знания о банковских сервисах в процессе, а не через скучные инструкции. С точки зрения индустрии - интересный прецедент: банки давно экспериментируют с геймификацией, но обычно ограничиваются мини-играми "поиграл-получил кешбэк". Здесь механика сложнее - раннер + квизы + бизнес-задания, которые ведут к реальным действиям в банке. 💭 Как вам ход? Работает ли на вас геймификация в серьёзных продуктах или воспринимается как маркетинговая мишура? #МАРКЕТИНГ #БРЕНДЫ #ГЕЙМИФИКАЦИЯ

Оптимизировать метрики или творить искусство Второе выступление было в МФТИ для преподавателей ВУЗов. Оно было посвящено разбору кейсов про управление образовательными продуктами. До меня слушателям рассказали про продуктовый подход к образованию (в частности, про JTBD и релевантные образовательным программам метрики), мне же предстояло поразбирать это на примерах. Рассказ я построил на семи кейсах: 3 из российской практики (про нашу русскоязычную специализацию по ML на Курсере), 4 из мировой. В каждом случае давалась вводная с описанием ситуации, дальше мы генерировали идеи «а что дальше» и разбирали, чем все закончилось и какие можно сделать для себя выводы из этого. Мой любимый пример был про то, как полярные отзывы о курсе могут быть хорошим знаком, что вы уже нашли ваш сегмент, и остается описание курса, объяснение, для кого подходит ваш курс, и все привлечение построить так, чтобы точнее попадать именно в свою аудиторию. В конце поговорили о том, ремесло или искусство преподавание и надо ли ко всем этим метрикам относиться слишком серьезно. Десятитомный Ландавшиц, например, это бесспорно легендарный образовательный продукт. Но retention, NPS и CSI у него ни к черту. Как и доходимость до конца. А чего стоят одни только шутки про «потерял целую тетрадь выкладок - напишем «очевидно что». Однако сложно представить, чтобы Ландау из-за этого переживал :) Похожая история с Колмоговорым: на него одновременно и жалуются за плохое чтение лекций на мехмате, где мысли сильно опережали речь, и вспоминают с восторгом его «даму с собачкой» (красивое объяснение доказательства основной теоремы алгебры) и учатся всей страной по его учебникам. Увы, далеко не каждый из нас Ландау или Колмогоров, чтобы позволить себе быть плохим лектором и все равно стать лектором и автором легендарным, поэтому нам и нужно смотреть на метрики курсов - чтобы обеспечить базовый минимум и потихоньку его улучшать. Но сам по себе этот базовый минимум, увы, не может заменить преподавателю ни талант, ни творческий подход к работе.

Вчера в Питере была гроза весь вечер. Решил пройтись по фильмографии Билли Боба Торнтона. Нашел сериал «Голиаф». Я уже делал небольшую подборку моих любимых (и не очень) фильмов про юристов - вот это будет +1 😈 Билли Макбрайд (Торнтон) когда-то был звездой и создал фирму, откуда даже не убирают его фамилию. Теперь - классический «амбуланс-чейсер»: живет в мотеле у пирса, пьет как лошадь и судится с теми, кто упал с лестницы. Ему подкидывают дело против огромной корпорации. И бывшей фирмы. Заговоры, коррупция и суды, где все дерутся грязнее, чем в баре после полуночи. А сам Билли - ходячая ирония: грустный взгляд, хриплый голос, вечная щетина и такое лицо, будто он только что проиграл пари на свою печень. Выяснил, что консультантом по юридическим вопросам был Джонатан Шапиро (бывший помощник прокурора США и опытный адвокат). Он превосходно прописал тонкости местного права и адвокатской этики. Я немного изучал законодательство и судебную практику ряда штатов в контексте персональных данных, крипты и интеллектуальной собственности - поэтому сразу обратил на этот нюанс внимание. Буду смотреть дальше. Пока, кажется, это один из лучших сериалов в жанре судебной драмы 👋

Вы небось слышали, что в современном мире MOAT это маркетинг а вовсе не создание продукта. На самом деле, это не совсем так, есть еще очевидная штука, например данные. Третья еще менее очевидная штука — доступ к капиталу/регуляторам. На некоторые рынки тупо не зайти без десятки грина в кармане. Но сейчас я вам расскажу про четвертую еще менее очевидную штуку (вы скажете что конечно же она вам и так была очевидна, ну значит вы умнее меня). Короче говоря, это пользовательская база в многопользовательских продуктах. Маркетплейсы это хрестоматийный пример, но еще, например, есть ОГРОМНЫЙ сегмент онлайн-игр. Игрушку скоро сможет сделать любой дурак. Но если вы добьетесь того, что именно в вашу будет играть скажем сотня тысяч человек, при этом без них она бессмысленна — это очень сильный барьер, а значит защита от конкуренции со стороны толп страждущих вайбкодеров. В общем, moat в эпоху AI определенно есть, а для стартаперов становится чрезвычайно важным баланс понимания — насколько фича реализуема и одновременно, защищена барьерами от таких же голодных челов с клод кодексом в кармане.

Нейросети: кому на самом деле принадлежат права на то, что вы там генерируете — разбираемся по-человечески Компания нарисовала картинки для товаров на маркетплейсе, конкуренты их спёрли и разместили у себя. Дошло до суда. Конкуренты уцепились за модный довод, мол, это нейросеть рисовала, значит творческого вклада человека нет, значит и не объект авторских прав, и взыскивать нечего. Суд с этим не согласился и взыскал 120 тысяч рублей в пользу той компании, что картинки сгенерировала. Пишет это юрист по авторским правам, которому надоели статьи в духе «всё, что вы создали в нейросети, уже не ваше». По российской практике выходит перевёртыш, суд по умолчанию считает правообладателем тебя, а доказывать, что вклада не было, придётся нарушителю. Вот только автор тут же ставит чёткую границу, за которой сгенерированное через нейросеть превращается в нарушение с компенсацией до миллионов. Обсудим, почему довод «это же нейросеть» в суде не сработал и где проходит та самая опасная граница.

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • OpenAI запускает GPT-Live, а GPT-5.6 получает разрешение на публичный запуск — GPT-Live: полнодуплексная голосовая модель + разрешение на GPT-5.6 • SpaceXAI и Cursor запускают свою первую передовую модель (Grok 4.5) — Grok 4.5: класс Opus, вдвое эффективнее, $2/$6 за токен • Гуманоидные роботы под управлением хирургов провели первую в мире операцию на живых свиньях — Робот Unitree G1 удалил желчные пузыри, меньше места • Meta Superintelligence Labs выпустила три новые модели — Muse Image, Video, Spark 1.1 для кодинга • Atlas от Hyundai дебютирует на ЧМ-2026 по футболу — Робот Atlas на ЧМ-2026: надежная работа в реальных условиях • Anthropic назначает бывшего главу ФРС Бена Бернанке в Long-Term Benefit Trust — Для управления экономическими последствиями ИИ 📈 Рост и Оптимизация • Переписывание Bun на Rust — Bun на Rust: быстрее и экономичнее через Anthropic • Как переворот воронки увеличил заказы на 22% — Персонализация раньше повысила конверсию на 22% • Финансовые команды тратят 13 часов в неделю на проверку результатов ИИ — Финансисты тратят 13 ч/нед на проверку ИИ, предпочитая объяснимые системы • OpenAI выявила 30% сломанных задач в SWE-Bench Pro и отзывает поддержку бенчмарка — 30% задач SWE-Bench Pro сломаны, поддержка отозвана • Трафик разработчиков США к китайским ИИ-моделям превысил 40% — Трафик к китайским ИИ вырос из-за низких цен • Перестаньте быть узким местом при код-ревью — Делегируйте код-ревью AI-агентам для скорости • Доверие — новое SEO: маркетинг в эпоху AI с Кевином Индигом — Доверие как SEO: упоминания важнее цитирования 🤖 Промпты и Практика • Клонирование Fable — Руководство по извлечению способностей Fable для других моделей • Совет по SEO и AI: используйте GSC, Screaming Frog и Claude Sonnet для выявления промптов — Пайплайн GSC, Screaming Frog, Claude для AI Overviews • Vibe-coding рабочие процессы: создание утилит через простые промпты — Создавайте утилиты через простые промпты • Как запретить Meta использовать ваши фото из Instagram для ИИ — Отказ через настройки приватности Instagram

🛠 Инструменты • Анонс TypeScript 7.0 — TypeScript 7.0: нативная скорость, ускорение в 8-12 раз • Waymo запускает беспилотные поездки в Сан-Диего, Лас-Вегасе, Тампе и Денвере — Waymo запускает роботакси в 4 новых городах • Новые руки с 25 степенями свободы для робота 1X NEO — Руки 1X NEO: 25 степеней свободы, тактильные датчики • ChatGPT Work на базе GPT-5.6 — агент для корпоративных команд — ChatGPT Work: агент для создания документов и таблиц • Meta запускает Muse Spark 1.1 — мультимодальную модель для агентного кодинга — Muse Spark 1.1: агентный кодинг, $1.25/млн токенов • Mistral представляет Robostral Navigate — модель для навигации роботов — Robostral Navigate: навигация с одной камерой, 79.4% • Google Photos добавляет AI Video Remix на базе Gemini Omni — Video Remix: меняет освещение и фон, для подписчиков

Пять лет без еды — и хоть бы что Знакомьтесь: глубоководный гигантский изопод, морской «мокрица-переросток», который бывает крупнее футбольного мяча. Живёт он на океанском дне, где еда это редкая удача, и спокойно обходится без неё до пяти лет подряд. Как существо таких размеров умудряется голодать годами, учёных давно ставило в тупик. Ответ нашли исследователи из Института океанологии Китайской академии наук и опубликовали в журнале Cell. Секрет, оказывается, в связке двух вещей: огромного желудка и очень медленного обмена веществ. Стратегию описали формулой «больше запасать и меньше тратить». Желудок у изопода занимает около двух третей тела — он буквально ходячая кладовая. Наткнувшись на еду (обычно это падаль, опустившаяся на дно), рачок наедается впрок, а потом резко сбавляет метаболизм и месяцами медленно расходует запас. Но самое любопытное нашли в генах. У изопода обнаружился «чужой» ген ND1, который он когда-то позаимствовал у бактерии-симбионта. Отвечает он за производство энергии в клетках. Чтобы понять, что ген делает, его вживили рыбкам данио, червям-нематодам и даже человеческим клеткам. И вот фокус: при обычной температуре ген только разгонял метаболизм, а на холоде, как раз в условиях глубин — наоборот, придавливал его и экономил силы. У данио устойчивость к голоду подскочила на 37%. Выходит, гигант нашёл изящный компромисс: чтобы быть большим, нужно много энергии, а чтобы выжить в глубинах — её приходится беречь. И помог ему в этом ген, одолженный у бактерий ещё миллионы лет назад. Интересно, смогут ли люди позаимствовать этот ген? @vselennayaplus

600 вишлистов за 1,5 года у игры Садко Нечисть лезет со всех сторон, а у тебя есть только гусли и… буква О? Динамичный бой под славянский фолк, прокачка героя и построение уникального билда для преодоления каждой локации и ее босса - чтобы в финале сойтись с самим Кощеем. Разработчики сразу пошли на NextFest, как только создали страницу в Steam. Взяли 200 вишлистов на очень сырой странице. Это их первый проект и они больше набираются опыта и совершают все возможные ошибки. Думаю со следующем проектом будет всё сильно лучше в плане маркетинга. p.s. Разработчики, удалите первые 16 секунд трейлера) это вам поможет. Нужно внимание игрока цеплять в первые 3 секунды и показывать там самое интересно. Ваше лого студии никому не интересно, кроме вас самих, т.к. еще нет репутации ☺️ Ссылка на игру #инди | Telegram | YouTube | чат

/Переобуваюсь про вероятность стать блогером/ Раньше я много шутила, что если бы мои школьные учителя русского и литературы узнали, что я зарабатываю текстами и блогом, они бы, скорее всего, уронили чашку с чаем, которая в этот момент была бы у них в руках в учительской. Дело в том, что в старших классах я много ботала математику с экономикой и на уроках литературы решала олимпиадные задачки по экономике. В это же время я списывала примерно все сочинения из сборника ГДЗ, потому что к сроку ничего толком не прочитала. Но вчера я была у родителей, и мы нашли мой личный дневник, подростковый, за 7-8 класс. Два фанфакта 😳 Почему-то в 7-8 классе я была уверена, что если у меня будет пятерка в четверти, то она точно будет по литературе. В дневнике мы не смогли восстановить, почему именно я так думала о себе, да и в моей памяти тем более, но это ладно, смешно)) Второй и главный - я читала тексты, которые писала в 13 лет, и они были, вообще-то, весьма хороши. Ну и в целом - писать-писать-писать - про важное и меняющееся, про грустное и очень радостное, про все подряд - паттерн, про существование которого я забыла за 15 лет, конечно. Короче, новые свежие данные поменяли структуру выводов и гипотез, если вам надо как бы про что-то подумать, всегда смотрите на сырые данные Синк ебаут! PS. Взрослое блогерство - премиум версия блогерства, конечно, если бы меня тут болтало так же, как в 13, вы бы от меня все отписались бы и были правы, хехе! 😊

Стилизация лута под локацию Очень приятно, когда авторы не относятся излишне геймично/технично к рядовому луту. В AC Black Flag Resynced иногда можно открыть сундуки, в которых будут случайные предметы на продажу. Они сразу конвертируются в золото и даже не попадут в инвентарь, но игрок увидит с ними уведомление справа в интерфейсе. И вот авторы заморочились: на острое, где живёт набожная коммуна, в таком сундуке оказалось серебро: тарелка, браслет и крест. Это совершенно точно не случайность, потому что обычно лут в сундуках не начинается с одного слова и не обладает одной цветовой гаммой. Мелочи. Они формируют впечатление от планки качества проекта и улучшают погружение. #анализигр #нарративныйдизайн #AssassinsCreed

AI НЕ ДЕЛАЕТ ВАС ПРОДУКТИВНЕЕ Незыблемый факт: AI уже очень хорош в маленьких задачах. Написать плагин, скрипт, небольшую tool'у, UI для UnityEditor окна, вытащить текст из аудио, накидать интеграцию с Google Sheets — вот здесь он реально экономит время. У меня таких историй уже пачка: — история буфера обмена на macOS — парсинг локализаций из Google Sheets в MySQL — извлечение текста из аудиозаписей — терминальный чат для тестирования внутриигрового чата — интеграция BenchmarkDotNet в Unity И тут спорить бессмысленно: да, это ускоряет. Многие мелкие автоматизации можно сделать буквально за 1 промпт. Когда раньше, я даже не брался за это, т.к. на отладку и написание могло уйти полдня-день. 🔸Проблема - большой production Когда я работал в Playtika, уже тогда менеджмент пытался понять, как ускорить процессы разработки через AI. Но модели упирались в контекст. Они могли решить локальную задачу, но плохо держали систему целиком. Сейчас модели стали намного сильнее. Контекст вырос. Opus уже технически способен написать кусок фичи почти полностью. Но я всё равно не готов просто взять и запушить это в большой production-проект. Почему? Потому что в проекте на сотни тысяч строк AI все равно не хватит контекста, чтобы изучить и прочитать все что есть, из-за этого: 🔹Генерируется функционал, который уже есть в проекте 🔹Системы используются не правильно или не полностью 🔹Агент может посчитать, что функция в другой системе написана не правильно и "исправить". И кажется что сделано много, так много кода и анализа никто бы из нас быстро не делал. Но из-за того что это нужно потом вычитать внимательно, проверить и/или переписать, общее время на разработку может только увеличится. 🔸И это не только мое наблюдение METR проверили это на 16 опытных open-source разработчиках, которые в среднем 5 лет работали на своих репозиториях. Результат: с AI они стали медленнее на 19% 🤯 При этом ожидания до начала эксперимента были: ускорение на 24% А после, разрабы думали что AI их ускорил на 20%. Т.е. человек делает больше и из этого создается эффект ускорения. И эти результаты нужно поправлять за Echoes of AI, где:

на чужой кодобазе среднего размера AI действительно ускорял — медианное время падало на 30.7%.

Т.е. получается примерно такой парадокс: 🔹 Если проект маленький или среднего размера, то с AI можно в среднем получать +30% к продуктивности 🔹 Если проект большой или огромный, то важно выделять места, где AI может быть полезен, но не отдавать все ему на откуп. Несоблюдние баланса = +20% к времени выполнения задачи. Этот вывод я и сам ощущаю, когда иной раз проще самому написать, чем промптить, а потом ходить и все переписывать. Это может показаться бредом, если опираться на новостной фон и хайпа вокруг AI. Но это отлично согласовывается даже с тем, что я писал еще до AI хайпа:

Природа разработки ПО - это перенос информации из мира реального в мир абстрактный. Где человек играет ключевую и незаменимую роль.

А скорость переноса ограничена особенностями мозга и ростом синаптических связей. Что ограничено естественным жизненным циклом организма. И это естественное ограничение продуктивности. И даже когда скорость написания кода стремится к бесконечности, проекты НЕ стало разрабатывать быстрее или дешевле. 🔸Функция снижения AI-продуктивности Точных цифр нет, но если накидать порядок величин, кривая выглядит логарифмической. Пусть: x — текущий размер проекта в kLOC, y — прирост продуктивности в %, Smin — kLOC-min, минимальный размер проекта, когда появляется сложность, Smax — максимальный размер проекта, когда эффект от AI = 0 Тогда формула снижения влияния AI на продуктивность будет выглядеть примерно так: y ≈ Smin · ln(Smax / x)

 kLOC | эффект
------+-------
    5 | +23%
   50 | +12%
  500 |   0%

🔻Проще запомнить: продуктивность падает примерно на ~3-5% на каждое удвоение размера проекта. Ставь 👍 если тебе заходит такого рода контент! Ты знаешь кому переслать эту статью 💪 #ai@UniArchitect

Вот реально смотрю на то, что может современный ИИ и прям верю, что через несколько лет никто не будет нанимать программистов в классическом смысле. Они просто неэффективны по сравнению с теми системами, что я вижу и использую - долго, прокрастинируют, косячат. А ИИ просто берет и кодит. Собственно,а куда катится мир профессий? McKinsey проанализировали 10 500 навыков по уровню их уязвимости перед ИИ и автоматизацией к 2030 году. Результаты заставляют задуматься. Главный парадокс эпохи ИИ: технические хард-скиллы, которые годами считались элитными и безопасными, теперь первыми идут под нож. Знание SQL, бухгалтерия, инвойсинг и даже классическая разработка ПО (Software development) оказались на самом верху графика — то есть в зоне максимального риска автоматизации. Нейросети пишут код и сводят балансы быстрее людей. В середине удерживаются аналитика, исследования и генерация инноваций. А что на дне, в зоне "безопасности"? Чисто человеческие качества. Психологическая устойчивость (Resilience), эмпатия, лидерство и способность влиять. Машины легко осваивают алгоритмы, но не умеют сопереживать, мотивировать и чувствовать. Будущее — за развитием "humans-only" навыков. Гуманитарное образование, короче.