Продукт

— Как там у вас дела на работе? — Закрываемся. Общался сейчас с нашим бывшим финменеджером. После сокращения штата в России она ушла в другую компанию. И вот. — Как так вышло? — Знаешь, у меня в последнее время было ощущение, что я спорю не с собственником, а с ChatGPT. Я ему говорила, что надо сворачиваться тк цифры не сходятся. А он мне присылал ответы явно нейронки. И я сижу это оспариваю. Как итог собственник еще и кредиты взял. Закрываются теперь не в ноль, а с долгами. Нейронки правда хорошо находят дыры в коде и делают ряд других вещей. Но они не гениальны во всем. На мой взгляд в среднем по палате они везде на уровне среднячка. Поэтому если кажется, что в какой-то теме ИИ выдает гениальные ответы… возможно это прост мы в этой теме не шарим. И если уж наняли умного специалиста, то его слушать, а не подхалима GPT. Восстание машин еще где-то впереди, а влипнуть из-за доверия ответам нейронки можно уже сейчас.

За несколько часов до DevDay Тибо из команды Codex сообщил: подписку Pro за $200 снова откроют новым пользователям, но включённое использование в пересчёте на цены API будет примерно вдвое меньше, чем в старом плане. Пятичасовой лимит обещают не возвращать, а часть новых функций вообще не будет тратить квоту. По словам Тибо, более эффективные модели всё равно позволят выполнять больше работы - это ещё предстоит проверить🤔 А релиз GPT‑6.1 Astra, который ожидали в октябре, сняли с графика. Модель лучше доводила сложные задачи до конца, но в тестах чаще выходила за рамки разрешённого и не всегда точно рассказывала о своих действиях. Это не отзыв уже выпущенной Astra; новой даты для версии 6.1 пока нет.🤔 что-то новости так себе, но надеемся и ждём, напомню сегодня в 20.00 МСК devday

Недавно моя младшая дочь окончила университет в Германии. Графический дизайн, диплом на руках, портфолио готово – а постоянную работу найти не может уже несколько месяцев. И дело не в том, что она плохой дизайнер (по мне – классный, хотя как отец я не объективен). Дело в том, что рынок начинающих дизайнеров сейчас – это мясорубка. Как и рынки начинающих редакторов, аналитиков, юристов и т. п. Компании, которые раньше брали джуниора на рутину – сделать баннер, свести макет, накидать вариантов лого – теперь просто открывают Midjourney или ChatGPT и получают результат за десять минут. Джуниорская работа схлопывается быстрее, чем джуны успевают её найти. Я говорю ей об этом постоянно: Аня, научись пользоваться ИИ, встрой его в свою работу, стань дизайнером, который управляет машиной, а не тем, кого машина заменяет. И каждый раз натыкаюсь на стену. Дочь злится. Для неё ИИ – не инструмент, а враг, отнявший будущее, о котором она мечтала. Поэтому она демонстративно не хочет с ним соприкасаться. Я её понимаю. И мне от этого не легче, потому что я вижу, куда глобально идёт дело, а она – пока нет. У меня есть гипотеза, что ближайшие 2-3 года станут роковой развилкой для всех участников рынка труда, то есть – всего человечества. Небольшая часть – процентов десять, может, меньше – наденет на себя, условно говоря, экзоскелет из ИИ-навыков и вырвется вперёд по деньгам, карьере, возможностям. Остальные либо не успеют сориентироваться, либо просто не захотят – и через пару лет обнаружат себя провожающими глазами поезд, в который уже не запрыгнуть. Это не алармизм ради красного словца. Вакансии, где нужны ИИ-навыки, растут на 69% в год – против 9% у рынка труда в целом. Разница почти в восемь раз. Премия за ИИ-компетенции, по данным PwC, добралась до 62%, в 2024-м – 25%. Разрыв не просто есть, он ускоряется на глазах. И даже один освоенный навык работы с ИИ добавляет изрядную прибавку к доходу. Есть ещё один пикантный момент: свежий опрос в США и Британии показал, что быстрее всех осваивают ИИ те, кто и так уже наверху – старшие, опытные, высокооплачиваемые. У них есть доступ к платным инструментам и время на эксперименты. А те, кто внизу, наоборот, либо предоставлены сами себе, либо вообще отрезаны от возможностей. То есть ИИ не создаёт новое неравенство с нуля – он бетонирует то, что уже было. Профессор Гарварда Карим Лакхани сформулировал это жёстко: “ИИ не заменит людей, но люди с ИИ заменят людей без ИИ”. Звучит как банальность, пока не столкнёшься с этим сам или твоя дочь, которая в поисках работы рассылает резюме и получает тишину в ответ. Я не знаю, как убедить человека начать осваивать инструмент, который он воспринимает как источник своей боли. Рациональные аргументы здесь разбиваются о стену. Но развилка от этого никуда не девается. И вопрос, который я всё чаще задаю своим знакомым и сотрудникам, сводится к простой мысли – ты уже наращиваешь ИИ-экзоскелет или споришь с поездом, которому до тебя нет дела и который тебе скоро будет не догнать?

Чему сегодня учатся руководители (спойлер: не только эйяй) Регулярно говорю здесь о том, чему и как сегодня учиться руководителям и топ-менеджерам, и делюсь опытом Яндекса. На днях обсуждали это с Наташей Иванченко — она отвечает в нашей команде за среду развития C-level и вместе с командой придумывает кастомные программы под наши внутренние запросы и контекст. Мне нравится, что часто в этих программах появляются темы и форматы, которые через какое-то время становятся мейнстримом рынка. Сошлись на том, что у сильного руководителя сегодня редко проблема в том, что ему где-то прямо таки не хватает знаний. Сложнее другое: заметить, что происходит с ним самим под нагрузкой. Мы гораздо легче говорим про неопределённость, чем про то, что эта неопределённость делает с нами, как плавит нас каждый день. Мне очень близка вот эта Наташина мысль:

Руководитель управляет командой в первую очередь через своё состояние и внимание. Внимание стало ещё более дефицитной валютой, чем время — время мы как-то ещё научились считать, а с вниманием мы по-прежнему ведём себя так, как будто оно бесконечное. Дефицитом стала способность долго удерживать внимание. Когда внимания мало, контекстов много, а решения нужно принимать быстро, у каждого включаются привычные реакции. Кто-то начинает сильнее контролировать, кто-то ускоряется или давит, кто-то, наоборот, отходит в сторону.

Поэтому вижу, как всё больше вместо обучения новым инструментам в воркшопах и тимбилдингах стараются создавать среду и ситуации, в которых человек может увидеть собственный способ действовать, собственный способ реагировать и смотреть на мир, когда целой картины не видно. И как заметный тренд в программах обучения руководителей появляются довольно неожиданные форматы: фридайвинг, джиу-джитсу, темнота, тишина, импровизация, работа с искусством. Для меня самым сильным опытом как раз был воркшоп, где мы оказались с командой в полной темноте — и должны были за короткое время собрать матрешку, сделать из длиной нити точный квадрат и провести чаепитие. Собрали с Наташей в карточках несколько таких примеров трендовых форматов обучения и вопросы, которые они помогают себе задать. А в комментариях делюсь рекомендациями, с кем у нас был позитивный опыт по каждому из форматов обучения, — если у вас есть полезные реко, закидывайте обязательно тоже. Устроим обмен хорошими контактами и практиками! #метанавыки #развитие #лидершип

Чтобы юзер доверял вашей ИИшке - разрешить ему к ней не ходить Я как-то давно сделал пост, что у Точка Банка поддержка с живыми людьми и ИИ-ассистент - это два РАЗНЫХ чата, и юзер сам волен выбрать, куда идти. Я тогда первый раз встретил такое добровольное разделение, кайфанул, написал об этом и забыл. И вот на одной из последующих конф ко мне подошёл Саша Ионов, директор по ИИ в Точка Банке, и рассказал, что они всей командой тот пост прочитали и после этого задумались, что это реально киллер-фича. Потом мы ещё час хорошенько поболтали про их ИИ-продукты, и всё такое. Так вот, на днях Саша выступал на банковском форуме АСРОС и как раз подсветил, что вообще-то, главное во всей корпоративной ИИ-истории - это даже не гениальность модели, удержание контекста и т.д. (хотя это тоже важно), а способность завоевать доверие юзера. Похоже, тем мимолётным постом я зародил в продуктовых головах Точки определённые идеи, прям как в "Начале" у Нолана 🤔 Это реально интересный момент. Про доверие в контексте ИИ редко говорят, хотя это (до сих пор) ключевое. Смотрите: У большинства банков (и не только банков) ИИ-бот стоит как входной фильтр. Его продуктовый KPI - доля людей, которых удалось не допустить до живого человека (кажется, это называется "deflection rate"). То есть, ИИ по самой архитектуре работает в интересах банка (экономит саппорт), а не клиента. И клиент это чует... Отсюда весь фольклор с "АПЕРАТАР!!!" на первом же сообщении. Но если ИИ становится ОПЦИЕЙ рядом с живой альтернативой - KPI резко меняется и с начинает норм работать, только если люди сами (добровольно) идут к ИИ. Мне кажется, "сколько юзеров добровольно выбрали ИИ" - это суперчестный измеритель доверия. И именно от этой печки надо плясать всю эту ИИ-трансформацию. Но это только начало. Ведь если за кнопкой выбора сидит бестолковый бот с "обезьяньими" ответами и ссылками на FAQ, то это тоже всё рушит. И Саша как раз рассказывает, как они строят другое: Клиент описывает задачу как умеет, не зная названий продуктов и не тыкаясь по интерфейсу - и получает либо консультацию, либо сразу выполненное действие. А поскольку задачи предпринимателя в основном небанковские (бухгалтерия, маркетплейсы, кадры, ...) - одним ассистентом не отделаться. Нужно много разных агентов, а также платформа, куда банки и нефинансовые компании подключают агентов друг друга. При таком раскладе ИИ из замены оператора превращается в полноценный продукт. А у продукта всегда есть конкурент, конкретно здесь это соседний чат с живым человеком. А значит, становится сразу видно (по кликам), проигрывает ИИшка конкуренцию за пользователя или нет. Наконец, ещё один важный шаг. Модели уже +/- коммодити, у всех достаточно хороши. Реальная разница в экспертизе. Конкретно тут она ещё острее, т.к. у предпринимателя редко есть "правильный ответ", слишком уж много хаоса и переменных. А значит, если правильно дообучить модель и натаскать агента на нужные сценарии - можно получить конкурентное преимущество, даже если вы относительно небольшой банк на рынке с гигантами. Ну, если правильно отработать предыдущие шаги, про которые см. выше. Короче, если внедряете ИИ у себя и тем более строите ИИ-продукт - дайте юзеру кнопку "не хочу ИИ". Это не признание слабости, а единственный способ узнать, доверяют вам на самом деле или нет. А всё остальное должно быть работой над тем, чтобы эту поменьше нажимали. Дизраптор

сегодня мы выиграли еще один диспут в Stripe 😎 Давайте разберемся, чем диспуты хуже рефандов и почему их стоит избегать любой ценой (как и плохих ревью в сторе) Причем тут страйп, если у вас апстор? 👍 У большинства приложений есть две стороны оплаты - Apple для покупок в приложении и Stripe для веб-воронки (человек платит на сайте и только потом скачивает апку, подписка активируется автоматически). Легально ли это? да, легально, если вы не уводите из приложения на сторонние оплаты, а делаете это до скачивания приложения, давайте разберем оба кейса Начнем с Apple 🍏 Официально никакого порога "забаним при X% рефандов" у apple нет, все цифры про 10% и 30% в интернете это фантазии агентств, так как это лишь один из факторов. Что известно точно - для подписочных апок 2-5% рефандов это норма, education и health ближе к 5%. Выше 5% стоит идти смотреть в продукт. И хотя apple сами решают вернуть или нет, повлиять на решение можно. Когда юзер просит рефанд, apple присылает уведомление и дает 12 часов чтобы отправить свою точку зрения - сколько человек пользовался приложением, сколько потратил, были ли уже рефанды, и ваше мнение давать или нет. Руками это делать никто не будет, но через revenue cat это включается галочкой и улетает автоматически. Гарантий конечно никто не дает, но у нас после включения рефанд рейт упал на 20% 💃 Теперь Stripe - тут уже больше ручной истории 😳 Stripe не считает рефанды вообще, он считает диспуты, то есть чарджбеки через банк. И смотрит по количеству, а не по деньгам. Порог Visa на 2026 год - при 0.5% проигранных диспутов в месяц уже можно улететь в статус non-compliant. Mastercard мягче - 1.5%. Сам Stripe свои внутренние пороги не публикует, "народная" цифра из твиттера - 0.75% 🤨 Дальше про экономику диспута. С июня 2025 Stripe берет $15 за сам факт диспута и эти деньги не возвращаются даже если вы выиграли. Плюс $15 за ответ на диспут, эти вернут при победе. То есть проигранный диспут на $30 стоит $60, а выигранный всего $15. И самое главное - в рейт диспут попадает в момент подачи, исход вообще не важен. Выиграть можно деньги, но рейт диспутов уже не уменьшить 🤨 Получается, что рефанды это не то что вы такие добренькие, а просто выгоднее. Если человек почти не пользовался и не нашел ценности в приложении, мы возвращаем без вопросов через письмо в сапорт. Потому что альтернатива - он идет в банк, и дальше это стоит нам в разы дороже даже если мы правы. Это кстати можно вывернуть в пользу для себя - например если какой-то продукт серым способом списал с вас деньги, мы можете пригрозить поддержке что откроете диспут и после этого вам скорее всего их вернут 😅 Когда имеет смысл оспаривать диспут? 😬 Банк по умолчанию на стороне своего клиента. Так что идти в диспут имеет смысл только с доказательствами - логи использования, совпадение IP и девайса с покупкой, принятие terms при оплате, отсутствие писем в сапорт и главное - размер чека хотя бы в два раза больше расходов на операционку stripe, но вот если человек хотя бы раз писал нам и мы не ответили, спорить бессмысленно, и по совести и по статистике, так что регулярно поглядывайте что там на сапорте 😔 Что еще работает и стоит ноль денег 😂 Понятное описание в чеке на почту, потому что "не узнаю транзакцию" это часть диспутов. И для веб-воронки обязательно письмо сразу после оплаты с инструкцией куда идти и как скачать, потому что часть "not as described" это просто люди, которые заплатили и не поняли что делать дальше Так что диспуты и плохие отзывы всегда дороже рефандов, поэтому упираться стоит далеко не всегда 🥲 @neural_prosecco

Двухпанельный файловый менеджер на Delphi. Из NDN с любовью… Проводник в 2026 году пару секунд соображает, как показать сетевой диск или каталог с громадным репозиторием, потом ещё секунда уходит на запуск сторонней программы для просмотра файла, а нужное окно теряется среди десятка одинаковых. Пальцы на рефлексе тянутся к двум панелям и функциональным клавишам от F3 до F8, знакомым со времён Нортона и Волкова. Первая версия менеджера писалась на Rust в связке crossterm, ratatui и tokio, но до рабочего инструмента так и не дожила. Вторая собрана на Object Pascal. Символьная сетка рисуется прямо на видеокарте через Skia, кадр складывается в среднем за 3.4 мс, чистый старт занимает около 21 МБ памяти, а весь проект компилируется за пару секунд в один переносимый бинарник без инсталлятора и записей в реестр. Внутри двухпанельная навигация с вкладками, архивы zip и 7z открываются как обычные папки, Корзина доступна по схеме recycle://, под панелями работает живая консоль на ConPTY.

#Нейропрожарка ТИЗЕР: Начало Сингулярности Автор сценария: Александр Петров Исполнитель (AI Director): Ник Черненко В лучшем качестве: https://www.youtube.com/watch?v=haq8sfgv0bI Бюджет: $3000 Срок реализации: ~6 месяцев от постановки ТЗ Данный тизер сделан к ещё несуществующему фантастическому сериалу о том, как логарифмическая кривая развития технологий изменит наш мир: быстро, беспощадно, радикально. Получается так, что примеряться к продакшену стало относительно недорого (и становится все дешевле), именно в формате тизера. Не имея по сути ничего кроме пока незаконченного черновика сценария. Я даже не исключаю, что весь сериал будет выгоднее вскоре сгенерировать. Как это делалось: Генераторы изображений: Midjourney, Gpt-image 2, Nano banana pro. Локальные модели: Flux-2, qwen. Так же различные воркфлоу на уровне: img_2_depth map, depth map_2_image, Flux-Upscale (перерисовывает изображение, по факту увеличивается и разрешение изображения и его детализация, фоторильность), различные Lora. Из видео-генераторов Seedance и Kling. В Клинге из интересного это использование тогда еще нового Multi-shot. Это особенно помогло при генерации видео сразу с речью (а значит консистентный голос персонажа) в разных сценах/локациях. При разных генерациях одного персонажа с одним и тем же промтом, голос выходил все равно слегка разным. И мультишотом это решилось. Часть start-фреймов дорабатывалась локально. Когда нужно было добавить крови или сделать что-то, что цензура не позволяла. Некоторые задачи, для соблюдения точности концепта требовали более сложных решений. Например, кадр с подлодкой требовал создания 3D модели подлодки, чтобы она соответствовала замыслу. Из интересных особенностей, путем проб и ошибок вышло следующее. Если загружать clay-рендер в банану, результат выходил хуже, чем если делать во флюксе из карты глубины в картинку. Так же, никто из видео-генераторов не справился с невидимостью. Поэтому тут еще в Kling О3 был получен из кадра с останавливающийся подлодкой пустой плейт. И далее уже потом тонна композа с масками, доп. эффектами и тд. По этой же причине, девушка в лесу, которая проявляется как голограмма, генерировалась на зеленке, а затем кеилась. Кадр с вываливающимся кубом из портала, там портал тоже делался руками, потому что все генерации портала не соответствовали замыслу концепта. В целом было довольно много композа, создания 3D моделей и прочих ухищрений. Конечно же создание лор для флюска и листов персонажей для бананы. А далее монтаж, цветкор, добавление пылинок, бликов и т.д. И Саунд-дизайн. Вот такой получился симбиоз локальных моделей, серверных решений, 3D, композа и VFX. @cgevent

Мобильник почти из ничего: как ИИ помог собрать телефон из деталей с маркетплейсов Радиомодуль SIM800C, микроконтроллер STM32L051, экранчик 128×32 и литиевый аккумулятор на 75 мАч, снятый с летающего шарика из «Фикспрайса». Схема заводится не сразу, потому что радиомодуль стабильно уходит в ребут. DeepSeek выдаёт таблицы соединений пинов и стартовый код, Gemini выбирает микроконтроллер и рисует корпус в OpenSCAD, ChatGPT разбирает готовое на небольшие функции и добавляет на экран уровень сигнала и часы. Дальше приезжают тактовые кнопки, колпачки превращаются в пазлы, чтобы держать друг друга, телефон принимает входящие и набирает номера, а звук автор оценивает на твёрдую четвёрку. Потом дело доходит до приёма СМС, и ни один из трёх не выдаёт код, который заработал бы и не сломал уже собранное. Выясним, как всё-таки на этом телефоне появились СМС.

Кто знает тот знает, что дешёвая цена приводит тех клиентов, которые уйдут первыми В мире IT-предпринимательства низкая цена зачастую не работает как рычаг привлечения клиентов, увы И нет, я не просто гоняю воздух и пытаюсь тебя напугать Как удержание зависит от цены (ChartMogul, AI-продукты, 2025):

дешевле $50/мес (~4100 ₽) - за год остаётся 23% выручки; $50-250/мес - 45%; дороже $250/мес (~20600 ₽) - 70%, уровень нормального B2B-софта

Получается что? Чем дешевле продукт, тем легче его купить - и тем легче от него отказаться При оттоке 2% в месяц клиент остаётся с тобой в среднем ~50 месяцев, а при 5% - 20 Три процентных пункта разницы = в 2,5 раза короче жизнь клиента и во столько же меньше денег с него Вот такая хуйня, собачка, как говорится)))) А еще часть клиентов ты теряешь потому что у них слетело списание деняк. Обязательно проверь и в случае чего почини платежи и напоминания об оплате прежде чем гнать новый трафик

Коллеги, ситуация 🤌 сейчас одна компания делает редизайн интернет-магазина. В феврале он должен выйти. Дата поставки стоит в феврале. Что произойдёт в феврале? Ничего. Ничего не будет. Вот где происходит подмена понятий 👀 Есть бурная деятельность. Таски, тудушки. Есть результат работы: лендинг, текст, процесс продажи, презентация, дизайн, релиз, Google-табличка. И мы очень часто говорим: раз сделали результат какой-то работы, значит он сработает. Самое страшное, что если упороться, то можно выпустить. С багами, с легаси, со взрывным кодом. А у людей уже есть план. И они будут его придерживаться. Но вопрос другой: что в итоге? Что изменится в итоге? Чтобы изменились метрики, должно измениться поведение пользователей. Чтобы изменилось поведение пользователей, надо что-то в процессах работы поменять. Метрики отражают поведение пользователя. Возьмите сейчас любую свою задачу и спросите: что изменится в итоге? 🎯 P.S. Как говорится, «Где деньги, Лебовски?»

🤔 Как заставить кодинг-агента делать красивый и неоднотипный дизайн? На самом деле вам нужны всего три скилла и одно простое действие. И начнем со скилов 👇 Первый — Impeccable. Он чистит типичный нейросеточный дизайн от лишнего мусора и помогает собрать нормальную дизайн-систему под ваши предпочтения. Второй — Taste Design Frontend. По сути, добавляет агенту вкуса: элементы становятся современнее, дороже и просто приятнее визуально. Третий — Animate. Чтобы анимации были плавными и человеческими, а не с этими лютыми нейросеточными подергиваниями. 🤷‍♂️Но просто поставить эти три скилла недостаточно. Перед тем как что-то генерировать, найдите 3–5 референсов сайтов, которые вам реально нравятся. Потом запускаете Impeccable Init, скидываете туда референсы и собираете вместе дизайн-систему. Дальше подключаете Taste Design Frontend для визуала и Animate, если нужны анимации. Все. 😅 🚨 Главное не пропускайте шаг со сбором примеров. Потому что даже с лучшими скиллами но без примеров агент все равно будет делать довольно шаблонный дизайн. Свята место | 10МДК | YHub

Новое видео на ютубчике: Основы Advanced Jobs To Be Done Перезаписал вводную лекцию про AJTBD: • почему мы не можем работать с потребностями напрямую • единицы анализа AJTBD: работа, граф работ и карта сегментов • в чём проблема чинить проблемы • кратко про алгоритм создания ценности • работа — первопричина всего в продукте • какие решения позволяет принимать AJTBD • чем AJTBD отличается от классического JTBD [спойлер: всем] В ближайшие недели выложим ещё несколько видео: Основы Next Move Theory, Типы и свойства работ, Почему твой продукт не продаётся, Страшная правда стратегии твоего продукта 🔗 https://www.youtube.com/watch?v=B22R4Fq0Dyw

В моем родном Ясенево (это унылый спальник на юго-западе Москвы, но я там вырос ауф, поэтому люблю всё равно) уже года 3-4 рассекают яндексовские беспилотники, и иногда они прикатывают в обычном тарифе. Моя мама как-то от метро до дома на них попадала, и сначала удивлялась, а потом уже нет. Так вот, Яндекс, похоже, полноценно бахнул их в приложуху как отдельный тариф в разных районах Москвы (каких именно - я хз). Фиксируем момент с отдельным беспилотным тарифом, потомоу что зуб даю - лет через дцать это будет не отдельный тариф, а любой. А пока держите хороший продуктовый разбор этой штуки от подписчики Яны, которая прислала его мне в бота (вы так же можете - если я возьму ваш пост, то получите либо репост, либо упоминание, это бесплатно):

Знаете, что такое Хабраэффект? Это ситуация, когда все решили зайти на ваш сайт одновременно. Ну и сайт, конечно, не вывез. Конкретно этот термин связан с популярной площадкой Хабр. Но вообще эффект замечен ранее и в документах значится, как Слэшдо́т-эффе́кт. Когда я участвовал в разработке платформы лояльности, у нас было старое легаси-ядро, без всяких кэшей и очередей. Вот оно и падало перед Новым годом, потому что не могло обслужить такое количество пользователей, желающих лояльности. Чтобы до такого не доводить и заранее понимать, где бутылочное горлышко по Голдратту, надо делать нагрузочное тестирование. 🔹Вот, например, Apache JMeter как раз для такого. Опенсорсный инструмент, написанный на Java, который симулирует тяжелую нагрузку на серверы и целые сети. Имитирует пользователей, отправляет HTTP-запросы, работает с API, базами данных и другими протоколами. Позволяет строить сценарии: авторизация, поиск, добавление данных и так далее. Там даже есть специальная Test IDE для создания и отладки тест планов. 🔹У Grafana тоже есть свой тестировщик нагрузки - k6. Они используют подход "тест как код", можно писать скрипты тестирования на JS/TS, хранить в репозитории и встраивать их в CI/CD. Нативно интегрируется с Grafana. 🔹Еще вариант - Locust, тоже опенсорсный. В нем тоже пишутся сценарии в виде скриптов, но уже на Python. То есть если у вас питонисты в команде, то можно не распыляться, использовать обычные библиотеки. Но есть и UI. 🔹А если у вас пишут на Scala, Java или Kotlin, то можно посмотреть на Gatling. Принципы те же, что и в предыдущих, язык другой. Высокая производительность, асинхронная архитектура. 🔹Ну и есть отечественный инструмент - Yandex.Tank, тоже опенсорсный, поддерживает разные генераторы нагрузки. Только тестируйте аккуратно, не уроните прод раньше времени 😉 #tools