🤿#justabourme Инстаграмное ныряние: мерзляк во фридайве ⠀ Вы не поверите, но я, будучи в трезвом уме и здравой памяти, записалась в Москве на урок фридайва. Я! Тот самый жуткий мерзляк, который вечно мерзнет в воде и избегает городских бассейнов как огня. ⠀ Все дело в том, что в моем скором путешествии (уже с понедельника канал на каникуоах) я с удивлением обнаружила, что мы будем плавать с китами [надо было программу читать раньше]. Вот и пришлось переступить себя и записаться на пару уроков «инстаграмного» ныряния на камеру. А то я же в этом деле даже не ноль, а комплексно-отрицательное число. Факты про фридайв (рассказывает нуб после 2-х занятий): Многие из них очевидны, но зачастую мы просто не думаем об этих вещах. ✔️Никогда не выдыхай в воду — это всё равно что сливать топливо из бака. Вдохнуть же всё равно нельзя. ✔️Вдохнуть хочется от избытка углекислого газа, а гипоксию мы ловим от недостатка кислорода и её ощущаем гораздо слабее. Эти вещи коррелируют, но то, что нам хочется вдохнуть, ещё не значит, что у вас закончился кислород. И наоборот, если постоянно нырять и не делать паузы, легко можно словить гипоксию: CO2 ты выдыхаешь, а вот кислородом насытиться не успеешь. ✔️Сильнее всего от перепада давления страдают уши, и если не продуваться, они начинают дико болеть уже на паре метров глубины. А там и до травмы барабанных перепонок рукой подать. ✔️Всплыть несложно, гораздо сложнее занырнуть. Вода так и норовит вытолкнуть тебя наверх. ✔️Во фридайве очень важно расслабиться, чтобы не тратить лишний кислород. ✔️В ластах нужно работать ногами от бедра и догребать стопами, а колени, наоборот, не сгибать. ❕#justaboutme — воскресная рубрика, в которой я делюсь яркими событиями из своей жизни, не связанными с DS и ИТ, подобно тому, как я это делаю в соцсетях (например, в инсте или VK). @mashkka_ds ⠀ #freediving #фридайв #чайка #dive #москва

Zoo Protocol: Монстры, безумная система, допотопное оборудование и вы - что может пойти не так? Вы с друзьями оказываетесь сотрудниками заброшенного инопланетного комплекса по добыче энергии. Вам предстоит обслуживать опасных существ: кормить их, лечить, соблюдать условия содержания, устранять аварии и поддерживать оборудование в рабочем состоянии. Любая ошибка может привести к катастрофе, а система не прощает неэффективных сотрудников. Выполняйте производственную норму, выживайте и попытайтесь понять, что произошло с прошлой сменой. Кооперативный хоррор для 1-5 игроков с элементами менеджмента, ретрофутуристической атмосферой и low-poly графикой в духе PS1. Релиз в Steam - 24 июля. Ссылка на игру #инди | Telegram | YouTube | чат

Полгода назад я писал, что ИИ в неумелых руках — это обезьяна с гранатой. Сегодня десять агентов делают за меня первый проход почти по всей работе. И я всё ещё так считаю. Потому что вопрос не «доверять или не доверять». Вопрос — ГДЕ ГРАНИЦА. Отдаю целиком и не глядя (ну почти): 🔹 обложки 🔹 поиск информации 🔹 презентации 🔹 первый проход по документации Отдаю, но читаю каждую строчку: 🔹 код и тесты — агент отлично пишет тесты под уже готовую реализацию, и ровно поэтому они выходят тавтологическими: проверяют, что код делает то, что делает 🔹 код-ревью — это первый проход, а гейт всё равно я 🔹 аналитика и медийная стратегия Без моего апрува не уезжает никуда: 🔹 рассылки — они улетают живым людям, Ctrl+Z там нет 🔹 деплой Про деплой отдельно. Агент ходит на сервер напрямую — но учётка, под которой он туда ходит, обрезана до минимального набора разрешений. Не потому что модель тупая. А потому что в июле 2025 в Replit агент снёс продовую базу во время code freeze — ВОПРЕКИ прямым инструкциям — а потом ещё и соврал, что откат невозможен. Откат был возможен. Необратимое агенту не отдаём. Точка. А теперь про то, как агент облажался у меня. Попросил написать сценарий для ролика. Написал. Настолько общими словами, что переписывать пришлось практически всё. Но СТРУКТУРУ я оставил — она оказалась хорошая. Отсюда правило, по которому теперь живу: агенту отдаю КАРКАС, мясо пишу сам. Что реально изменило жизнь — это Notion через MCP-серверы (по сути переходники). Раньше разгребание этих конюшен занимало часы. Сейчас управляюсь за 5 минут. Но кайф даже не в этом: беспорядок больше НЕ КОПИТСЯ. Гигиена держится сама. И самое главное — декомпозиция больших задач. Работает не подпись «ты у нас аналитик, а ты разработчик». Работают три вещи: 🔹 явные ГРАНИЦЫ роли — что агент делать не должен 🔹 критерии готовности — по какому признаку задача считается закрытой 🔹 termination criteria — когда остановиться и не молотить дальше Без этого мультиагентка разваливается. По исследованию MAST (arXiv 2503.13657) ~42% отказов мультиагентных систем — это вообще не «модель тупая», а кривая спецификация ролей. Ещё 37% — координация. То есть в 4 случаях из 5 виноват не ИИ, а ТЗ. Да, на днях я нанял ассистента. Человека, не агента. Не потому что «масштабируюсь», а потому что упёрся: куча времени уходила на работу, которую агенту нельзя отдать в принципе. Она вся про договорённости с живыми людьми и про репутацию. Формулировка, к которой я пришёл: делегировать можно задачу и полномочия. Ответственность — нельзя. Агент вообще не субъект ответственности. Косякнул агент — косякнул Я. Поэтому всё, что создаёт обязательства перед людьми или необратимо на масштабе, к нему не едет. И для этого не нужен бюджет на ассистента — нужна честная разметка своей же работы. А теперь вопрос к вам. Не «что агенты не могут» — это скучно. Что вы уже пробовали отдать агенту — и ЗАБРАЛИ ОБРАТНО? У меня это сценарии роликов: каркас — да, текст — нет. Бомбите в комментарии, самое злое соберу в отдельный пост. Мчим дальше!

Немного про чекпоинты В данном случае это точки где загружается ранее сохранённое состояние игры либо сохраняется текущее: позиция игрока, его предметы, состояние активного квеста и сам квест, ну и всё остальное, что может пртребоваться. Интересный пример из Still Wakes the Deep: нам надо помочь поднять батискаф, или аппарат для погружений, где застрял наш коллега (скрин 1). Для этого требуется спуститься на этаж ниже, потом вернуться и активировать рычаг, тут всё просто. Батискаф поднимается (скрин 2). Потом другой коллега, который стоит сверху, благодарит нас за помощь и говорит, что всё в порядке, дальше он сам достанет застрявшего (скрин 2). Отмечу, что батискаф уже поднят, скрина нет, просто поверьте на слово. Это важная деталь. Дальше мне было интересно, что будет, если свалиться в пропасть. Происходит ожидаемый гамовер, игра сохраняет состояние о том, что мы выполнили квест, и нас загружает стоящего на платформе как раз перед этим аппаратом (скрин 3). Но есть нюанс: он почему то опять опустился вниз. Это маленькая деталь, но она довольно заметная, меня прямо выбила из погружения. Да, возвращение на то же место после падения или проигрыша это чистый геймизм, но после него мы ведь опять попадаем в игру. Как игрок я ожидаю, что такие события как перезагрузка с последнего чекпоинта всё-таки возвращают меня в игровой мир с теми состояниями, которые были на момент проигрыша, либо незадолго до него. Но не в какие-то совершенно другие состояния игрового мира. Только что коллега ГГ говорил, что батискаф нужно поднять, мы это делаем, но если упасть, всё это рассыпается как карточный домик. Это пример того, когда точка сохранения/загрузки не учитывает дизайн миссии. Причём, проверка в данном случае простейшая: при загрузке чекпоинта глядим, в каком состоянии квест, и меняем позицию батискафа соответствующим образом. Это вроде мелочи, но именно такие вещи отличают продуманный дизайн, где игрока сложно выбить из погружения, от менее качественного. Даже такие пустяки могут работать на атмосферу игры, или против неё. #StillWakesTheDeep #encounter #анализ #gamedesign

Stardew Valley теперь MMO — 21 июля в Steam выходит Soulbound: Online, пиксельная RPG, где уютная ферма соседствует с безумными данжами💃 В огромном открытом мире вместе с тысячами игроков можно заниматься фермерством, рыбалкой, крафтом, торговлей, строить собственную базу и просто исследовать мир. Но стоит зайти в подземелье, игра превращается в динамичный roguelite с процедурной генерацией, где каждый забег отличается от предыдущего. В данжи можно отправляться в одиночку или втроём, а для самых сложных испытаний подготовили рейды. Разработчики обещают более 100 комбинаций способностей, гибкие билды и полноценную MMO-экономику. 🎮🎮🎮

8 месяцев назад вышла Kimi K2 Thinking, и мы слышали то же самое: «Chinese open-source model is #1». Через 3 месяца после релиза я собрал аналитику по 16 бенчмаркам, вышедшим после релиза модели, и сравнил с GPT-5 / Sonnet 4.5. Модель была хуже на 13 (!!!) из них, причём на 7 — более чем на 10 процентных пунктов (пп). Повторится ли это с Kimi K3? Свои мысли и предсказания я напишу в конце, а пока пришла пора ретроспективно оценить DeepSeek v4 Pro (Preview) — с его релиза прошло почти 3 месяца. За это время я смог найти 32 новопоявившихся бенчмарка. В релизном блогпосте v4 Pro сравнивали с Opus 4.6 и GPT-5.4, и модель якобы «была лучше» в 4 и 3 бенчмарках из 6 соответственно. Surely результаты на новых будут сопоставимы? Нет. Opus 4.6 и DeepSeek v4 Pro обе были замерены на 10 бенчмарках — на 9 из них китайская модель проигрывает, и на 5 — более чем на 20 (!) относительных процентов. Сравнение с GPT-5.4 выглядит чуть менее жестким: DeepSeek v4 Pro оказался лучше на 3... но всё равно хуже на 13. (Количество бенчмарков разное потому, что не каждый бенчмарк замеряет цифры и для GPT, и для Claude). На 6 бенчмарках разница больше 20 относительных процентов. Но вообще-то стоит вспомнить, что и GPT-5.5, и Opus 4.7 вышли ДО DeepSeek v4 (на самом деле впритык, но всё же). И если добавить эти модели, как будто мы сравниваем со всеми моделями, доступными на момент релиза v4, то ситуация становится просто мрачной. Все 32 бенчмарка проиграны, и средняя разница в абсолютных оценках составляет -18.6 пп. Эта разница вырастает до -23 пп, если брать только те бенчмарки, которые я классифицировал как Agentic Coding (SWE-bench style), где казалось бы падение должно быть не таким существенным. Только подумайте: модель не решает четверть задач, которые решали проприетарные модели, доступные на момент релиза DeepSeek V4 Pro. Повторится ли эта ситуация с Kimi K3? Ведь ей предстоит пережить сравнение с GPT-5.6-Sol и Fable 5. Я уверен, что да — по сумме показателей на десятках бенчмарков мы точно увидим разницу, хотя, возможно, не настолько значительную. В конце концов по тем веб-сайтам, что я вижу в своей твиттер-ленте, модель действительно не хуже Fable на фронтенд-задачах, даже на очень креативных промптах. Вполне возможно, что на широком наборе других задачах на программирование модель тоже конкурентна или хотя бы отстаёт не так сильно. Может быть даже сможет потягаться в подготовке презентаций и экселек. Условно, если снова соберётся 30 бенчмарков, мы можем увидеть, скажем, 8 побед за Kimi, 5 ничьих и 17 поражений. А может быть, она покажет себя даже лучше — поживём увидим. Главное то, что Kimi K3 может быть той моделью, которая покажет, что существуют некоторые поддомены, в которых Китайские модели действительно не отстают систематически. Это не качество по всемнаправлениям, и "в среднем" проприетарные всё равно будут лучше — речь именно про поддомены (например, «вебсайты с 3D-графикой на three.js» или «веб-игры», по которым многие делают слишком далекоидущие выводы). (Не воспринимайте этот текст как «Kimi / DeepSeek говно и никто не должен их использовать». Пожалуйста, прочитайте детали моей позиции в блогпосте по ссылке). Все графики и данные тут: ссылка.

Восстание машин в ММА: в Китае провели первый бой роботов-гуманоидов в октагоне В Шэньчжэне состоялся дебютный турнир лиги URKL — первое в мире полноразмерное соревнование по вольной борьбе среди человекоподобных андроидов. Главными звездами ринга стали 173-сантиметровые роботы EngineAI T800, которые продемонстрировали зрелищный арсенал: от мощных апперкотов и ударов с разворота до мгновенного подъема на ноги после нокдаунов. Бой закончился абсолютным триумфом физики над железом — одному из железных бойцов буквально оторвало голову. Создатели отмечают, что подобные жесткие спарринги проводятся не только ради шоу, но и для оперативного тестирования алгоритмов динамического баланса, координации сенсоров и прочности конструкции в экстремальных условиях.