Не планировал я эту неделю как-то специально посвящать Indeed. Это оно случайно так вышло. Тем не менее, вспомнил пост у job board doctor, от 27 февраля — Indeed Finally Has a CTO Again. But Where’s the Chief Product Officer? Пост про то, что компания, которая занимает такую значимую позицию в категории, и которая так много говорит о новых продуктах и AI, 4 года живёт без CTO, а теперь и без CPO.

If the CTO gap was conspicuous, there’s another absence in Indeed’s leadership structure that deserves additional scrutiny: there is no Chief Product Officer. A review of Indeed’s current senior leadership team reveals roles you’d expect at a company of this scale: CEO, CRO, CMO, CIO/CSO, Chief People Officer, General Counsel, SVP of Sales, SVP of Operations. But no one carries the CPO title, and no one on the leadership page appears to own the product function as their primary mandate.

И что у этого есть заметные последствия — череда хаотичных запусков и отсутствие связного продуктового видения. → https://www.jobboarddoctor.com/2026/02/27/indeed-cto-still-no-cpo

Легко ли сделать эмулятор ZX Spectrum для SEGA Mega Drive? Задача казалась тривиальной. Взять картридж на FPGA, поднять внутри кристалла ядро Z80, подкинуть BIOS, замапить порты. За три дня рабочая база и правда завелась, игры запускаются, кнопки нажимаются, из телевизора идёт звук. Оставалось выдохнуть и написать «почти готово, Спектрум на Сеге работает». Радость оборвалась на классическом тестере, где сработал спектрумовский эффект FLASH, обычное мигание текста через инверсию цвета. Картинка развалилась на куски. За этим стояла глухая стена видеопроцессора Сеги, которая рисует не пикселями, а тайлами, и не переваривает пиксельный мир Спектрума. Дальше выяснилось, что впихнуть нужно 24 КБ за кадр, а шина протаскивает семь. Отставание больше чем в три раза, и это только первый из тупиков. Разберём, как в итоге удалось обмануть видеопроцессор Сеги и вернуть ламповую загрузку с кассеты.

давно хотела сделать удобную навигацию по каналу - кажется, что можно было бы просто опубликовать пост со ссылками, но так не интересно, да и всю 1000 постов вместе не уместить. Так что я решила навайбкодить интерактивную карту 😎 взяла все что есть с 2019 года, прогнала через эмбеддинги и разложила на плоскость - близкие по смыслу оказались рядом. получилось 12 зон - причем если до 2023 это были технические и личные посты, то после - скорее про aesty и стартапы. Ну и про визу талантов сша целый кластер нарисовался 🤨 каждый пост связан с ближайшими соседями по смыслу, так что по архиву можно гулять, плюс поиск и фильтры по годам и темам скажите, если хотите опенсорс, чтобы можно было сделать такое для своего канала

Футбольное видео почти без футбола Пока ждём финал чемпионата мира, рекомендую вам околофутбольный контент: https://youtu.be/3oR6ixOmRKY?si=Nz-66QCjsnHq9sHg Здесь интересно покопаться в том, как это сделано. Видео имитирует match day: вы встречаетесь с друзьями, перед стадионом заходите поесть и ещё куда-нибудь. Во время игры больше общаетесь друг с другом, переключаясь на поле лишь в ключевые моменты (поэтому камера постоянно на Аршавине и редко — на футболе). А ещё это осовремененный nobrow. Формула «высокое содержание, низкая форма» поднадоела, но здесь лучше — это видео о футболе практически без футбола. Порог вхождения околонулевой. Обсуждаем еду, стадионный магазин, обсёры знакомых — и, где-то в промежутке, футбольный футбол, в котором новичок ничего не поймет. Ну и блин, химия есть между ведущими. Этого прям не хватает в последнее время.

16:00 Оператор: Чем тебе не нравится Тимур [Журавель]? Аршавин: Много его, много. Пишите в комментариях: много его или достаточно? *** Оператор: Чем тебе не нравится Аршавин? Журавель: Очень заносчивый, злобный. Ноль эмпатии вообще к окружающим. … Вот говорят [про человека]: говнистый. *** Журавель [Аршавину]: Сергеич! Хотел тебе сказать, что очень рад, что мы вместе работаем.

Через какое-то время все политические новости пользователю будут приходить от AI-сервисов, а не СМИ. Нет никакого смысла читать BBC, если есть Gemini или ChatGPT. Пока OpenAI и Anthropic не до того, и интерфейсно на это поле заходит только Google со своим AI Overview — и то весьма робко, но газеты уже страдают. А через 5 лет их трафик еще сократится в разы или на порядки. Неизбежно. И дальше два мыслимых варианта реализации. Либо политическая позиция ИИ-новостей будет определяться сервисом (или властями, не суть важно в данном контексте), либо подстраиваться под пользователя. Кто-то из них решит, что Трамп плохой или хороший — и пузырь вокруг этого тезиса станет абсолютно непробиваемым. Ничто иное не пролезет, ибо незачем. Предвзятость ленты соцсетей покажется просто детским лепетом на фоне AI-фильтра. И это будет единственный источник правды для большинства пользователей. И, кстати, я не знаю, какой вариант хуже – с общим куполом или с персональным. #политота

Как делать игры в 2026? Давайте порассуждаем на тему того, какие важные моменты стоит учитывать при разработке игр в текущих реалиях? В условиях высокой конкуренции, нейрослопа и продвинутых ИИ-инструментов и пайплайнов. Из первого, что приходит в голову: • использовать ИИ – база • желательно иметь подобие конвейера, чтобы быстро что-то тестировать или пополнять портфолио (если зарабатывать на органике) • бить в какой-то конкретный жанр, шарить за продукт • сфокусироваться на какой-то площадке и иметь стратегию по развитию на ней Есть еще тема с хайп трендами. Например, на ЯИ. Но лично я ее не осилил и не знаю, насколько она сейчас еще работает и имеет смысл. Может кто-то поделится своими мыслями на этот счет. Что думаете? Давайте обсуждать. Хочется понять, что вообще сейчас реально важно.

Одна из самых крутых возможностей на стажировке – поиграть на полную мощь с агентами для кодинга. У нас на них довольно большой (фактически чувствующийся неограниченным) бюджет. Клод Код получает в месяц больше денег, чем стажёры 🥲 Благодаря этому получается почувствовать, насколько сильно меняется мир. Я программирую уже с десяток лет и знаю много вещей из разных областей, но каждый день узнаю от Клода что-то новое. Он просто знает сильно больше алгоритмов и подходов, чем я или кто-либо ещё. Мышление переносится на уровень выше, начинаешь думать задачами и выстраивать путь к исполнению проекта, а не отвлекаешься на мелкие проблемы. То, что в начале пхд занимало у меня дни – например, установка зависимостей и организация данных – или даже месяцы – например, запуск чужих методов – теперь делается буквально за вечер. Нужно только расписать Клоду, что нужно сделать, убедиться, что он тебя правильно понял и идти спать, а утром читать отчёт Агенты всё ещё далеко не идеальны, а управление ими – навык, требующий опыта. Но на мой взгляд это теперь самый эффективный способ работы, и ближайшее будущее – несомненно за ним. Совершенно непонятно, что будет в хоть чуть-чуть отдалённом будущем: Клод Кодычу едва исполнился год А также совершенно понятно, что научная инфраструктура абсолютно не готова к грядущим изменениям. Какой смысл ревьюить статьи по году, если они могут устареть через неделю (определённо не все, но разработка новых вычислительных методов уж точно)? Как вообще проводить пир-ревью, если статей станет кратно больше (а оплата ревьюерам всё ещё стремится к нулю)? Как проводить конференции, если количество заявок на них скоро достигнет сотен тысяч? Как ориентироваться в лавине статей? Нужны ли вообще ещё статьи как основной метод обмена информацией? Одно могу рекомендовать совершенно точно: если вы не работаете с агентами для кодинга, обязательно попробуйте. Если вы заведующий лабораторией, достаньте студентам доступ к лучшим инструментам и выстраивайте культуру работы с ними. Задач пока ещё хватает и все их агенты не решат. Но без них люди будут двигаться в разы медленнее

Чат GPT за 20 баксов хватает на один вечер. Всем привет, буквально позавчера я писал, что заготовил себе агентство выходного дня. И что, думаете, Chat GPT на SOL у меня опять кончился за один вечер — недельный лимит, и я опять ничего не успел сделать. А сделать я придумал интересное: я решил попробовать сделать ритм-игру. Я люблю музыку, люблю вайбить, и почему бы не объединить две эти идеи и сделать интерактивную игру, в которую можно играть с вашей музыкой? Идея показалась мне интересной, но вот лимит подписки за 20 баксов кончился, даже не дойдя до рабочего демо. Тут я вспомнил про Kimi K3, которые выпустили недавно свой собственный харнес, и я решил его протестировать. Скачал фирменный харнес, залогинился, запустил — не работает, много говорит про очередь. Пришлось оплатить подписку за 20 баксов, дело пошло, разобрался достаточно быстро в задаче и подхватил доделку за Chat GPT SOL. По расходу токенов пока непонятно. Но вот что понятно — харнес у них ну прям ооочень базовый. В нём нет буквально ничего: в нём есть агентность, есть чат, и на этом, собственно, всё. Ни сплит-вью всяких, ни красивых логов, ни аудиоввода или прослушивания сообщений — это всё ещё не завезли. Так что юзать фирменный харнес с ясовременно точно не советую. Но для чистоты эксперимента решил попробовать. Хотя если вы не притязательны и не знаете, что харнесы бывают разные, может, вам и подойдёт для базовых задач. Но я пробовал уже почти все харнесы, и пока всё ещё считаю самым прикольным Claude Desktop. Что ещё из забавного: Kimi K3 спавнит агентов с человеческими именами — это странно. А вы уже пробовали Kimi K3? Как вам? И какой ваш любимый харнес — пишите в комментариях.

Я в очередной раз попал в ситуацию переутомления. Плохо работает воображение. Все бесит. Нужно немного отдохнуть… Если вы вдруг в такой же ситуации, хочу поделиться прикольным сюжетом, который меня вдохновил. Правда оригинальное видео не найду уже:) Человек звонит Богу по сотовому телефону. Человек: Бог, я не знаю, что делать. Одни мои друзья едут в иммиграцию, другие не едут. Что мне делать? Бог: Ты не готов. Ой, подожди минутку. Вторая линия… Человек 2: Бог, привет. Я уехал в иммиграцию. Все круто, большие планы. Хочу с тобой поделиться. Бог: Не нужно. Я знаю. У тебя все получится! Человек: Бог, так что мне делать? Ехать или оставаться. Если ехать, то мне страшно. [Дальше аргументы]. Если оставаться, то тоже не вариант. [Дальше аргументы]. Бог: Ты еще не готов. Ой, подожди минутку. Вторая линия… Человек 3: Бог, я решил не иммигрировать. Нашел такие идеи. Хочешь расскажу? Бог: Не нужно. Я знаю. У тебя все получится! Человек: Бог, ну так а что мне сейчас делать? Бог: Не взваливай на себя тех дел и решений, которые ты не в состоянии сделать. Сделай то, что тебе сейчас под силу. Человек: Ну мне сейчас под силу только лечь и поспать.  Бог: Ну вот и отлично. Ложись. Звонок через час. Человек: Бог, я тут подумал, и мне пришла такая идея. Хочешь расскажу? Бог: Не нужно. Я знаю. У тебя все получится! Иногда нужно остановиться и спокойно все обдумать. И тогда у вас тоже все получится! Я этому совету планирую сегодня сам последовать и вам рекомендую;)

Вот именно по следам этих кейсов и не только авторы статьи выше предлагают подход к оценке пользы от внедрения ИИ. OpenAI предлагает перейти к инженерному подходу - измерять не затраты на ресурс, а эффективность преобразования ресурса в полезный завершённый результат. В центре стоит метрика "полезный интеллект за доллар", которая раскладывается на четыре вопроса. Каждый вопрос - это не просто пункт в отчёте, а целая система сбора данных и принятия решений: 1. Выполняет ли ИИ действительно важную работу? Первый шаг - перестать измерять активность и начать измерять результат. Ценность создается не количеством сгенерированного текста, а завершенными полезными действиями. Важно  "определение завершенности" для каждого бизнес-процесса. Тот самый эффект который я называл ещё в 2019ом value в бизнес ноде. Например, для отдела продаж полезной работой будет не "сгенерировать 100 писем", а "отправить клиенту финальное письмо, которое утверждено руководителем". Это меняет фокус с процесса на результат. 2. Сколько стоит одна успешно выполненная задача? Это самый технический и важный пункт. Забудьте про цену за токен, она обманчива. Нужно считать полную стоимость одного принятого результата. И тут как раз вы можете фиксануть ROI, как я говорил выше. Формула простая: (Стоимость API-вызовов + Время персонала на промпты и правки + Время на проверку + Стоимость инфраструктуры) / Количество задач, принятых без доработок. Дешевая модель может давать много ошибок, требовать постоянных правок и в итоге обойтись дороже, чем более дорогая, но точная. Именно поэтому OpenAI выпускает GPT-5.6 с тремя моделями: Sol (для сложных задач, где ошибка дорога), Terra (золотая середина) и Luna (для рутинных операций). Выбор модели - это всегда поиск баланса между ценой и качеством конечного результата. Снова привет fusion или Fugu оркестрации. 3. Можно ли доверять результатам? Этот вопрос напрямую влияет на стоимость. Чем выше доверие к ИИ, тем меньше времени тратится на проверку. OpenAI выделяет тут три уровня зрелости: · Черновик. ИИ предлагает вариант, человек все перепроверяет. · Поиск и рассуждение. ИИ находит информацию и строит цепочки, но решения принимает человек. · Автономное действие. ИИ выполняет операции сам (отправляет письма, вносит данные). Для перехода на новый уровень нужно измерять доверие. Классифицируйте каждый ответ ИИ: · Зеленый –принят без изменений. · Желтый – требует легкой правки. · Красный – полностью переделан. Если доля "зеленых" ответов растет, значит, доверие повышается, а стоимость контроля снижается. 4. Растет ли ценность при масштабировании? Последний вопрос – про динамику. Даже если сегодня все хорошо, нужно следить, не ухудшается ли экономика при росте объемов. Ключевая метрика: Эффективность = Объем полезной работы / Совокупные затраты на ИИ Неплохая замена ROI в моменте, этакий аналог биржевого индикатора. Если вы увеличиваете использование ИИ в два раза, а затраты растут тоже в два раза - вы на месте. Если затраты растут медленнее - вы в выигрыше. OpenAI утверждает, что их модели постоянно улучшаются, а стоимость снижается. Но компаниям все равно нужно вести собственный счёт – собирать данные по каждому процессу и регулярно пересчитывать эффективность. Вот вам и новые задачи вашим аналитикам. 👍 Практический чек-лист для внедрения от OpenAI: 1. Выберите 3–5 ключевых процессов, где используется ИИ. 2. Для каждого четко определите «завершенную задачу». 3. Начните собирать данные о всех затратах (не только API, но и время сотрудников). 4. Ведите классификацию ответов (зеленый/желтый/красный). 5. Пересчитывайте стоимость за задачу и сравнивайте разные модели. 6. Раз в квартал оценивайте динамику эффективности. А как вы оцениваете вклад ИИ в своих проектах? Делитесь опытом в комментариях 👇👇👇