100 млн рублей в ракету «Воронеж», короткий домен Telegram снова заработал, Wildberries обрастает сервисами, подробности про гаджет от OpenAI, DeepSeek собирает новый раунд и планирует IPO 🦄 Доброе утро, наши маленькие любители единорогов! 🚀 Компания «ЗД-Исследования и разработки», которая разрабатывает сверхлегкую ракету «Воронеж», привлекла 100 млн рублей от фонда «Восход», сообщается в канале последнего. Это уже третий раунд для компании, суммарно она привлекла 280 млн рублей. До этого в 2023-м году 120 млн рублей инвестировал «Восход», а в 2025-м — 60 млн рублей фонд ФСТ НТИ. 👍 Короткий домен Telegram t.me снова ожил! Оказалось, что Управление по контролю за иностранными активами США (OFAC) внесло в черный список VPN-сервис с адресом на домене t.me. И тогда оператор черногорской доменной зоны .me приостановил работу всего домена. Именно соблюдением требований OFAC они объяснили остановку работы. 🔨 Wildberries продолжает обрастать сервисами. Как пишет VC, компания запустила сервис WB Service, с помощью которого ПВЗ смогут найти специалистов по ремонту и обслуживанию. Помещение отремонтировать, мебель собрать и так далее. Всего в базе сервиса 8000 специалистов. Во время тестирования сервиса успели выполнить 80 000 заявок, утверждает Wildberries. Интересно, а вовне экосистемы WB они планируют работать или нет? 🤷‍♂️ Bloomberg выяснил у источников подробности про первый гаджет OpenAI. Вроде как это будет «умная» колонка без экрана — AI-ассистент для человека, «новый тип домашнего компьютера для эпохи искусственного интеллекта». С ее помощью можно будет управлять бытовыми приборами, воспроизводить мультимедиа, отвечать на вопросы и так далее. Получается, OpenAI делает «Яндекс Алису»? 💲 Китайский разработчик AI DeepSeek разошелся и обсуждает новый раунд инвестиций по оценке $71 млрд, пишет Financial Times со ссылкой на источники. Хотя буквально месяц назад у них был раунд по оценке $50 млрд. А Bloomberg добавляет, что DeepSeek вообще готовится к IPO и может провести его уже в этом году. @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Технологии цифровой защиты С ростом цифровых рисков компании всё чаще задумываются о надёжной защите своих данных и систем. Вот ключевые инструменты кибербезопасности: 🔹 Антивирусные программы — находят и блокируют вредоносное ПО до того, как оно причинит ущерб. 🔹 Межсетевые экраны (фаерволы) — контролируют входящий и исходящий трафик, защищая от внешних атак. 🔹 Системы обнаружения вторжений (IDS) — отслеживают нетипичную активность в сети и помогают выявить попытки взлома. 🔹 DLP-системы — предотвращают утечку конфиденциальной информации, ограничивая передачу важных данных. 🔹 Криптографические методы — шифруют информацию, делая её бесполезной для злоумышленников. 🔹 SIEM-решения — в реальном времени собирают и анализируют данные о безопасности, помогая оперативно реагировать на угрозы. Чтобы защита была действительно эффективной, стоит использовать комбинацию этих решений и регулярно обновлять инфраструктуру. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Робоптица, умеет нырять в воду и взлетать обратно Природа придумала это давно: около сотни видов птиц легко ныряют за добычей, а потом взмывают прямо из воды в небо. Инженеры из MIT и EPFL впервые повторили весь этот трюк в машине размером с птицу. И, что важно, одним и тем же набором крыльев — без винтов, без ног и без складных механизмов. Робот весит всего 250 граммов и, по словам создателей, стал первым в своём классе, кто прошёл полный цикл: плыть, нырять, выпрыгнуть и лететь. Задача та ещё: вода почти в 800 раз плотнее воздуха, и мало какая конструкция переживает такой скачок сопротивления без смены «железа». Хитрость — в гибких крыльях и точном контроле частоты взмахов. Под водой крылья пассивно сгибаются почти на 90%, снимая нагрузку с мотора: в воздухе они машут до 11 раз в секунду, а под водой — от 0,1 до 6. Сам робот сделан нейтрально плавучим, чтобы не тратить заряд на борьбу со всплытием. Но самое трудное это тот самый миг вылета из воды. Робот выпрыгивает меньше чем за секунду, делая 8–10 взмахов, и только при узких условиях: крылья средней жёсткости, короткий хвост у корпуса и угол выхода около 70 градусов. Слишком полого — хвост утянет вниз, слишком круто — опрокинется назад. Стоит такой аппарат около 300 долларов из доступных деталей, а чертежи авторы выложили в открытый доступ — собрать можно хоть на домашнем 3D-принтере. @vselennayaplus

“Хозяин простить. Я ошибаться. Делать код заново”. В попытках срезать косты на ИИ бизнес начал массово переводить нейросети в режим “пещерного человека”. С помощью специальных плагинов и системных промптов бота настраивают отвечать короткими рублеными фразами, вырезая всю вежливую болтовню и расшаркивания – только голая суть. Итог: экономия на токенах доходит до впечатляющих 75%. За этим анекдотичным трендом скрывается вполне серьёзный сдвиг. Ещё вчера корпоративный мир пребывал в угаре “токен-максимизации”. Считалось, что чем больше вычислений сжигает сотрудник, тем он продуктивнее и инновационнее. Активность работы с ИИ на полном серьёзе вшивали в KPI. Корпорации гордились “стахановцами”, умудрявшимися сливать сотни тысяч долларов на нейросети, и ставили их в пример отстающим. А потом пришли счета. И тренд развернулся на 180 градусов: – Uber ввёл лимиты на использование нейросетей, обнаружив, что годовой ИИ-бюджет испарился за четыре месяца. – Microsoft отозвала большинство внутренних лицензий на Claude Code – Walmart урезал доступ к собственному кодинг-ассистенту – Accenture попросила команду не гонять ИИ ради тривиальных задач Отдельный фан-факт: одна крупная компания забыла выставить лимиты на использование Claude для персонала и умудрилась сжечь на генерациях полмиллиарда долларов всего за месяц. Теперь на повестке токен-минимизация. Мой взгляд: мы наблюдаем здоровое взросление рынка. Золотая лихорадка всегда заканчивается приходом бухгалтера. В обиход уже входит новая метрика “выручка на миллион токенов” – прямая наследница классической выручки на сотрудника. С нейросети теперь спрашивают, как с живого работника: сколько приносишь и во сколько обходишься. Ну, а когда математика не сходится, приходится включать тот самый пещерный режим. Бот понимать. Бот не обижаться.

Короче, у нас за более чем десятилетнюю карьеру клоунов в интернете сохранилось примерно сотня сценариев с ютуба, а так же больше тысячи рекламных постов в телеге. Эксперты в каментах, ставлю вам амбициозную задачу — спрогнозировать, че будет, если мы возьмем какую-нибудь тупую модельку и сделаем на ее основе цифровой слепок сознания ехтримсоде. Ведь всегда приятно поболтать с кем-то таким же умным как ты. Че как лучше к решению задачки подойти, какую модельку брать за базовую, как подготовить данные (тупо простыню текста скидывать или мутить чето типа [инструкция -> вывод])? Я заколебался писать рекламу руками, хочу чтобы за меня делал это нейроехтримкод. А обычные модели не могут в достаточной степени подражать нашему стилю писанины.

У AI-ассистента есть две проблемы... Если вы пытаетесь хотя бы что-нибудь делегировать AI-ассистенту, то, скорее всего, сталкиваетесь с двумя проблемами: интеграцией и контекстом. Начну с более простой — с интеграции. AI-ассистент не может быть полезен, если у него нет возможности хотя бы прочитать что-то из тех систем, с которыми вы работаете. А на самом деле у ассистента должна быть возможность выполнять там разные действия. Инструментов в жизни продакт-менеджера огромное множество: задачи в одном месте, эксперименты в другом, длинные документы PRD в третьем, транскрипты звонков в четвёртом. Поэтому интеграций нужно много, и рынок, честно говоря, не успевает за растущими потребностями. На помощь нам приходит вайб-кодинг. К счастью, AI-ассистент вполне способен написать себе MCP для нужного сервиса, если у него есть доступ к API. За последнее время только для личных целей я написал себе MCP для Telegram, Gmail и календаря. Технически подкованный продакт сразу замечает: MCP — это, по сути, просто API. Но я заметил одно тонкое различие. Давайте покажу на примере. Если запросить у Gmail одно письмо, то список меток этого письма в сыром виде будет выглядеть вот так:

"labelIds": [
  "IMPORTANT",
  "Label_4579329675731606337",
  "CATEGORY_UPDATES",
  "INBOX"
]

Можно заметить, что системные лейблы прекрасно понятны, потому что у них говорящие ID. А вот мой личный лейбл показывается в ответе как Label_4579329675731606337. Чтобы увидеть читаемое название этого лейбла, нужно сделать ещё один отдельный запрос к API и посмотреть, какому лейблу соответствует этот ID. Для стандартного API это вполне рабочая схема. Нужны дополнительные данные — делаем ещё один запрос. Но для AI-агента это лишний шаг, дополнительная задержка, лишняя трата токенов и засорение контекста на ровном месте. Понятно, что сырые ID ему совершенно не нужны: их нужно сразу расшифровать. Поэтому для того, чтобы из API сделать хороший MCP, его нужно доработать напильником: выкинуть из ответа весь ненужный технический мусор и сразу дать расшифровку всех полей в человекочитаемом виде. Агент читает этот ответ по смыслу — технические идентификаторы сами по себе ему ничего не говорят.

"labels": [
  { "name": "IMPORTANT" },
  { "name": "AMS/Schools" },
  { "name": "CATEGORY_UPDATES" },
  { "name": "INBOX" }
]

И вот в 21-м веке мы подстраиваем сайты под поисковики, соцсети — под алгоритмы, API — под AI-агентов, а себя под требования постоянно меняющегося рынка. А куда деваться? Андрей Менде, PM ML Booking .com, автор симуляторов Claude code AI для продакта, ЛЛМ для продакта, ML для продакта, и др.

«Самым захватывающим предметом в то время, когда я был студентом, была теория Максвелла. Революционность этой теории заключалась в переходе от сил на расстоянии к полям как фундаментальным переменным. Включение оптики в теорию электромагнетизма, с её связью скорости света с абсолютной электрической и магнитной системами единиц, а также связью коэффициента преломления с диэлектрической постоянной, качественной связью между коэффициентом отражения и металлической проводимостью тела — это было подобно откровению. Помимо перехода к теории поля, то есть выражения элементарных законов через дифференциальные уравнения, Максвеллу потребовался всего один гипотетический шаг — введение электрического тока смещения в вакууме и в диэлектрике и его магнитного эффекта, нововведение, которое почти предопределялось формальными свойствами дифференциальных уравнений. В этой связи я не могу не отметить, что пара Фарадея-Максвелла имеет поразительное внутреннее сходство с парой Галилео-Ньютона — первый в каждой паре интуитивно понимает соотношения, а второй формулирует эти соотношения» точно и применяя их количественно». — Альберт Эйнштейн («Автобиографические заметки») ⚠️  Дебри.Физика #теории

Итак, если стражник должен выживать в одиночку, рыцарь собирать армию. То наш 3й уровень лорд - он правит, мыслит годами и шахматной партией между провинциями (рынками и конкурентами). Уровень III: Лорд 10–50 млн прибыли. Если в бизнесе уже случилась стабильная 10ка - значит система скорее всего построена и управлять результатом через «кто» человек научился. Но тут возникает новый вызов. И снова всё, что довело до этого уровня, придётся отпустить. Твердый, уверенный рыцарь из 2го уровня - думает и планирует месяцами, ну или максимум кварталами: он гениально видит возможности, хватается за них, раскладывает в дорожную карту, делегирует своей сильнейшей команде и получает результат. Когда одна возможность иссякает - он переключается на другую. Один продукт раскачался, застагнировал, начал падать - запускается новый. Одно направление подсдулось - стартует другое. В результате, деньги зарабатываются, возможности утилизируются, успех на лице, но качественный рост прибыли дальше останавливается. Лорд перестаёт считать деньги этого месяца и квартала. Ему в каком-то смысле пофиг, сколько он заработает в ближайшие полгода - потому что его главная цель - поймать экспоненту. А она срабатывает на годах. Как сложный процент в банке: сегодня закладываешь фундамент, который выстреливает через три-пять лет. Те, кто вышли на этот уровень, начали работать над тремя новыми вопросами. 1. Какую компанию я строю. Не «сколько заработаю в этом квартале», а «что я строю на горизонте 3–5 лет?». Закладывается фундамент под компанию, которой ещё нет. Гнаться за прибылью недели и месяца на этом уровне - это обслуживать мелкий кипиш, когда рядом можно построить завод по зарабатыванию настоящих денег. Тут надо начать думать отраслью, рынком и его долей, накоплением потенциала и образом большого будущего. 2. Нужны партнерства и коллаборации. На прошлом уровне вопрос звучал: какое рекламное агентство даст результат. Теперь надо: какую коллаборацию я могу сделать с самим Яндексом, чтобы он стал моим генеральным партнёром? Или какое агентство купить и поглотить целиком, чтобы оно стало моим отделом маркетинга с его экспертизой? Надо перестать мыслить подрядчиками, и начать думать союзами, партнерствами и поглощениями. Чтобы рвануть дальше - нужно создавать фундамент из нечестных конкурентных преимуществ. 3. Управление рисками. На этом уровне уже есть, что терять. Нужно перестать бездумно расти. На каком-то этапе рост может убить. Налоги, юридический контур, защита данных, качество продукта, найм, репутация, PR, проверяющие органы. Надо составить карту, что может убить мою компанию? И на каждый риск составить план его отработки. И так делать каждые полгода. Что может нас убить? Идеальная картина - прийти к состоянию, когда кризис, шторм, атака делают компании очень больно, но не могут ее убить. До 10 млн про риски думать некогда и чаще незачем. Надо гашетку в пол давить и рост-рост-рост. И этот паттерн дает много дофамина в виде побед и денег. Поэтому для еще большего взлета надо научиться нажимать на педаль тормоза. И теперь главная ловушка всей дороги. Вызов каждого уровня - спасение для этого уровня и чистая отрава для соседнего. Попробуй на десятке замкнуть всё на себе - сдохнет здоровье. Попробуй на нуле строить партнёрства - два нищих собрали нищий союз. А сильный с нищим ничего путевого делать не будет. Попробуй писать регламенты и строить систему, когда у тебя ноль в кассе - построишь бомж-бюрократию, на которую будут дрочить друзья на экскурсии в офис, а сам будешь есть ролтон. Как понять, что пора менять уровень? Очень просто. Ты продолжаешь делать то, что вчера давало большой результат, делаешь этого всё больше - а эффекта уже нет. Херачил, херачил, дошёл до миллиона. Херачишь в два раза больше - миллион двести. В четыре раза больше - миллион триста. Устал, и не растёшь. Это и есть звонок: рычаг сменился, пора на следующий этаж. Вот такие разные три уровня. Зная эти принципы - можно быстрее дойти от нуля с горящими глазами до королевства, которое растёт годами. Напишите в комментах, между какими уровнями вы сейчас застряли?

47 маркетинговых навыков для AI-агентов 🔹 coreyhaines31/marketingskills ⭐ 38587 звёзд · JavaScript Набор Agent Skills для Claude Code, Codex, Cursor и Windsurf, покрывающий CRO, копирайтинг, SEO, аналитику и growth-инжиниринг. Всё лежит в 47 markdown-файлах, связанных перекрёстными ссылками: copywriting тянет за собой cro и ab-testing, revops — sales-enablement и cold-email. В основе иерархии — навык product-marketing, к которому обращаются остальные. Ставится через npx CLI, плагин Claude Code, клонирование, git submodule или SkillKit для мультиагентных сценариев. В версии 2.0 переименовано 17 навыков, а page-cro и form-cro склеены в общий cro. При апгрейде с v1.x старые папки не удаляются автоматически — придётся чистить руками. репозиторий Полезная Репа 📈