Продукт

Режим планирования мёртв В начале года казалось, что именно планирование станет главной частью разработки с ИИ. Настолько, что вокруг этой идеи появился отдельный продукт — Nuanced: сначала тщательно разобраться, что строим, превратить это в постоянную спецификацию, а уже потом отдавать её агенту на реализацию. На практике всё начало разваливаться. Спецификации разрастались, были написаны ИИ и читались тяжело — глаза просто стекленели. Попытка спасти их с помощью ещё одного слоя интерфейса только добавила текста. А линейная схема «обсудить → согласовать → реализовать» плохо переживала реальную разработку, где первая же попытка что-то сделать часто меняет понимание задачи. В какой-то момент стало ясно: планирование никуда не делось, но сам план как отдельный обязательный артефакт оказался не тем интерфейсом. И дальше возникает более неприятный вопрос — как вообще сохранять понимание системы, когда её одновременно меняют всё более самостоятельные агенты.

Narrative driven не значит "дорогой" Буквально за первые пару часов Ghost of Yotei: Shadowows of Sekigahara неоднократно напомнило мне, за что я так люблю эту серию. 👀Посмотрите видео👀 Атсу идёт по следу конокрада. На отшибе карты находит его за потрошением одной из лошадей. Выясняется, что он их не просто крадёт, а ест. Персонаж довольно криповый, потому что предпочитает есть не диких, а домашней лошадей — они ему больше нравятся на вкус. После короткого босс-файта вместо стандартного добивания появляется промпт: "Позвать лошадь". При нажатии она его перебегает насмерть. В этом квесте всё отталкивается от нарратива и ключевой эмоции отвращения к злодею: - левел-дизайнер расположил убежище на самом краю карты в укромном месте; - на входе в пещеру художник повесил вскрытый труп лошади; - другой художник наложил на персонажа декали крови; - аниматор использовал анимацию ковыряния ножом на корточках; - сценарист написал холодные и отталкивающие реплики босса; - а геймдиз заменил стандартное добивание на вызов лошади. Единственное, что здесь не переиспользовано, это, собственно, пропс подвешенного трупа лошади и сам текст. В остальном — авторы грамотно реюзнули то, что уже есть в проекте. Но сумма получилась уникальной и подарила игрокам запоминающийся сайд-квест. #анализигр #нарративныйдизайн #геймдизайн #GhostofYotei

Есть среди вас задрот которого можно нанять на подряд на Hubspot integration? Кейс: - существующая компания - продажи есть - надо подключить newo.ai - надо подключить звонки (voip) чтобы сейлзы из хабспота звонила на номера лидам тереть - чтобы это все записывалось в CRM - чтобы newo.ai тоже была обучена продуктам компании на входящие инбаунд коллы - и все это сделать за несколько недель? Какую задачу надо решить - текущие conversations сейлз команды нихуя не записываются в CRM - а значит кодекс не видит почему сделки закрываются или проваливаются - значит невозможно сделать Company AI OS, чтобы все это дело систематизировать - текущий человек не успевает это все делать в одиночку и нужен хелп

Перки режима рогалика в Ghost of Yotei Условно бесконечный режим PlayStation уже вводили в сюжетных играх, например, в GoW Ragnarok и The Last of Us Part II. Но в Йотей мне он нравится больше из-за одной детали в дизайне перков. В режиме Most Wanted вы выбираете себе персонажа, стартовое оружие и выбираете один из трёх перков после каждой волны. Но большинство пассивных перков, вместо того чтобы крутить какие-то незначительные процентики в атрибутах или вешать статус-эффект, активируют легко читаемый эффект. Эффект может простой — срабатывание гаджета. Например, при каждой третьей атаке копьём — активируется дымовая шашка. А может быть чуть замороченнее: если попасть в противника пустой бутылкой саке, на него набросится волк. Или, вот ещё неплохой пример: если идеально парировать удар от случайно отмеченного в начале боя противника, то в его соседа ударит молния. Всё это даёт легко читаемую картину боя и увлекательные билды. На одном забеге я собрал все возможные перки на спавн волков при различных условиях. В итоге со мной билась целая стая, а последнюю четверть полоски здоровья босса волки загрызли почти сами 🌚 И никаких +5% шанса крита или +1.5% урона, который надо прокачать десять раз, чтобы убедить себя в том, что начинаешь замечать разницу. Слава богу, что студия Sucker Punch не мыслит такими архаизмами, а пытается идти на риски и предлагать что-то свежее. #анализигр #геймдизайн #GhostofYotei

Нерегулярная (к счастью) рубрика "фичизм а ля рюсс" Вот этот канал про недвижку пишет, что группа ПИК в своём УК-шном приложении теперь предлагает "защиту от дронов по подписке". Официального подтверждения я пока не нашёл, может и фейк, но вообще звучит логично. Если риск есть, то и страховку для его перекрытия вполне можно продавать, почему бы нет. И да, конечно, это страховка, а не защита. ПВО по подписке на балконе никто ставить не будет 😈 Другие игроки тоже добавили дроны в свои страховые продукт - например, Сберстрахование и Росгосстрах включают. Но у них он включён в базовую ипотечную страховку по умолчанию, и выходит сильно дешевле (около 600-700 руб. в год). А ПИК решили сделать рекуррент, и у них (если верить скрину) 439 руб. в месяц. Нуууу... оукей, каждый хаслит как умеет, что тут сказать. Если тут есть юзеры ПИКовской аппки - реально такое появилось? Фичизм

Скорее всего вы не слышали этой новости. А она очень интересная. YouTube запускает настраиваемые ленты. Теперь пользователи с помощью промпта смогут описать, какие видео они хотели бы смотреть и таким образом кастомизировать свою выдачу, а не просто полагаться на алгоритм YouTube. Например, теперь вы можете написать «подкасты на 30 минут для дороги», «длинные документальные фильмы на вечер» или «новые DIY-каналы». Gemini соберёт под это отдельную ленту, которую можно сохранить и потом открывать с главной страницы. Можно создавать несколько таких лент под разные интересы и настроение. И вот это, на мой взгляд, гораздо важнее, чем кажется. Я уже давно думаю о том, что меня ужасно раздражает сама модель бесконечной ленты: какой-то алгоритм решил, что мне сейчас нужно посмотреть, и дальше я просто листаю то, что мне подсовывают. Да, этот алгоритм работает дьявольски хорошо. Еще бы, его разрабатывали высокооплачиваемые специалисты. Плохо то, что я теряю много времени, залипая на пустые видео. И об этой теме думаю не я один. Сейчас регуляторы по всему миру обрушились на соцсети. И одна из претензий - это именно бесконечная лента. Думаю, это начало больших изменений. Вскоре мы увидим что-то подобное и у других социальных сетей. Надеюсь, следующим этапом станет настоящий маркетплейс алгоритмов, чтобы каждый из нас смог подобрать для себя более подходящую выдачу.   Кстати, социальная сеть Bluesky начала реализовывать эту идею еще в 2023 году. Посмотрим, как будет развиваться этот тренд дальше. А что думаете на эту тему вы? Ссылка на источник: https://techcrunch.com/2026/09/23/youtube-will-let-you-build-your-own-algorithm-with-ai/

[Схема с DLC] Недавно у нас был Димитр на интервью. Он рассказал про свою игру SOS OPS грядующие релизы Lootbound и Pao-Pao. Меня поразило, как Graveyard Keeper заработал 400к на DLC, раздав основную игру бесплатно. А SOS OPS двигается по похожему сценарию. Ща расскажу вам. Напомню, когда они зарелизили игру, то она не полетела. От слова совсем. Тогда они начали добавлять в игру контент, работать над отзывами и портировать ее на другие площадки. Плюс, наращивать скидку. Все больше и больше. Дальше — выпускать DLC. Сейчас их четыре, а на следующий год планируют еще 4 DLC выпустить. И это сработало! Игра уже несколько раз била свой онлайн. Буквально вчера — новый рекорд 8562 человека! Оч солидно. Игра продается со скидкой 90%, буквально за пол доллара. А в месте с DLC и саппорт паком продается за почти 4 доллара. Уже можно жить. За всё время они продали: — 287 тысяч копий. — 207 тысяч DLC. И игра продолжает расти! По сути, им надо смотреть на залеты по другим играм. И добавлять в свою игру хайповые механики через DLC. На большие скидки делать маркетинг и возвращать игроков в игру. Как вам стратегия? В ней есть смысл или это совсем борьба за копейки? PS: ссылка на игру, которая стоит пол бакса. Зацените!

Сын маминой подруги У моей подруги Наты есть Кай. Это агент, Второй мозг, умный помощник, который умеет делать космические вещи. Ната периодически пишет у себя в канале про него. И каждый раз я ловлю в себе то самое чувство: "а вот у моей сын знаешь чего добился?"... Потому что у Наты ее Кай умеет гонять по разным сайтам, писать жалобы, добиваться возврата средств, заказывать форму для ребенка и отправлять платежные поручения по 15 разным счетам. А я со своим Клодом и Мирой, в принципе, умею делать все тоже самое, но это требует того, чтоб я сидела и командовала. Ее Кай гораздо самостоятельнее - так мне видится со стороны. И хочется, чтоб моя-то, моя - чтоб была не хуже)) Поэтому я уже третий раз полностью переделываю, пересобираю свою Миру. И, надо сказать, с каждым разом она становится все более фееричной и все более умной. И я с ней и Клодом тоже творю чудеса. Но вижу, что у Кая чудеса чудесатее. Так что закатываю рукава, пишу своей - "а что надо сделать, чтоб ты тоже так умела?" И иду перестраивать. Ощущаю расслоение, которое усиливается. Пока одна моя подруга растит и обучает своего Кая, другая (работает в экотуризме во Франции) рассказывает: "А мои коллеги жестко против ИИ и намеренно идут сами ваять таблички "чтоб без ИИ и его экологического следа". С вами были новости из мира ИИ 🤪 Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ИИ_наудаленке

Эго ваших клиентов ваш лучший друг. Год мы делали бесплатные инструменты для LinkedIn. Самый популярный, разбор профиля, давал 3k посетителей и 350 регистраций в месяц. Почти все пришли из поиска. Правда потом в основном оказалось, что это соискатели из Tier-2/tier-3 стран :) На этой неделе мы запустили LinkedIn Wrapped: твой год в LinkedIn на одной картинке. За 3 дня: • больше 120 человек собрали свою карточку, подключили линкедин • 5+ нишевых инфлюенсеров сделало пост. Наверно в деньгах такая реклама бы вышла $5-10k • $0 на рекламу, почти весь трафик пришёл из самого LinkedIn Но главное, кто пришёл. Треть: нынешние и бывшие топы. CMO, VP по маркетингу, топового европейского фонда, CMO Atlassian, директора из Citi, бывший директор Google, экс-глава SMM LinkedIn, экс-топ McKinsey итд. 6 из 10 из США. Wrapped показывает, чем можно гордиться. Первым никто не делится. Вторым делятся сами, и каждая картинка с маленькой подписью «made with 2pr.io» приводит следующих. Уроки : - Делайте инструмент, результатом которого хочется похвастаться. - Хвастается клиент, а не вы. логотип маленький где-то в углу. - Кто делится, того и приводит. Топы делятся с топами. Из того чему активно учусь - конвертация из регистрации в деньги

Бежала вчера по городу и кричала в нейронки, потому что мне надо было срочно найти ближайший магаз сувениров, работающий еще полчаса. Кое-как справились. Но как вообще разные нейронки справляются с такого рода задачами? Это ж надо уметь работать с картой и локальным контекстом. Провела эксперимент с четырьмя нейронками: Chatgpt, Клод, Гигачат и Алиса AI. Везде - бесплатный тариф, незалогиненный акк (ток клод логиниться заставил). Промт один и тот же:

Покажи на карте один круглосуточный шиномонтаж с рейтингом от 4,5 около метро "Сокол". Нужны кнопки "Построить маршрут" и "Позвонить"; ничего не пересказывай.

Результаты: ChatGPT - нашел вариант, соответствующий всем критериям. Клод - тоже нашел вариант, но почему-то выбрал тот, у которого 1 оценка. Впрочем, сам об этом и написал. Гигачат - в отличие от двух предыдущих, не справился с задачей аж по двум пунктам. И Гпт и Клод дали выездные шиномонтажки (ну окэй), которые были отмечены на гугл картах в районе метро Сокол. А этот сам решил, что выездные не покатят + сам обрезал радиус поиска до 500 метров. Но самый фейл - вместо работы с реальной картой, он зачем-то нарисовал рисунок 🌚 со слопом вместо названий, лол. Алиса AI - нашла вариант под указанные критерии. короче, как-то вот так нейронки справляются сейчас с такими задачами. Надеюсь, в будущем и конкретный товар не выше конкретной цены в конкретном районе будут находить за секунды.

Статистика по коду Хекслета Раз пошла такая пьянка, давайте я вам выдам еще кучку разной инфы. Про деньги и бизнесовую часть поговорим потом, а щас про коммиты и код. И так погнали. Хекслет не такой маленький проект, как может показаться тем, кто не погружен в нашу кухню. Это по сути lms (learning management system), где много разных биллинговых историй (покупки подписки), управление студентами, кабинет для b2b клиентов, маркетинговые инструменты, управление контентом и большая подсистема запуска и подготовки практик. И это не считая отдельного редактора (по сути ide) и множества других систем делающихся в отдельных репах. В базе порядка 300 таблиц, а про код поговорим ниже. Задач тут много от всех команд, поэтому и изменений тоже много. Активно писать через ИИ мы начали в конце 24 года, но там был долгий этап подготовки, мы типизировали проект, переходили на sdd, делали рефакторинги и всячески адаптировали проект под удобство ии. И вот когда это закончилось (плюс минус), мы рванули фигачить фичи. Поэтому я взял данные за последний год. Учитывайте что это не показывает как было до ии и после ии. Это показывает разгон на фоне улучшения харнеса и перехода в sdd. Итоги года по кодовой базе Hexlet, с октября 2025 по октябрь 2026 Автогенерацию я не считал, только реальный код. В цифрах «было» нет легаси, которое мы за год удалили. Объём кода вырос со 180 до 322 тысяч строк, в 1,8 раза. TypeScript вырос втрое. Ruby полгода стоял на месте, а с весны пошёл вверх. За год мы сделали 5 268 коммитов. Добавили 633 тысячи строк, удалили 460 тысяч. Самым активным месяцем стал сентябрь: 713 коммитов. Сейчас две трети кодовой базы написаны на языках программирования: 114 тысяч строк на Ruby и 103 тысячи на TypeScript. Ещё четверть составляют данные и конфиги: фикстуры, локали, YAML и JSON. По rails stats бэкенд вырос с 20 до 78 тысяч строк кода, а тесты к нему — с 6 до 25 тысяч. Контроллеров было 118, стало 310. Моделей было 122, стало 205. Живых таблиц в базе данных было 149, стало 228. Тестов стало вдвое больше: 1 948 против 918 год назад. Из них 1 536 интеграционных (79%) и 401 юнит-тест (21%), ещё 11 проверяют архитектурные правила. Тестовый код растёт вровень с приложением: на каждые 100 строк кода приходится около 35 строк тестов. Покрытие сейчас 92,4%. Около 60% текущей кодовой базы написано с помощью ИИ. Точно это известно для кода с середины мая: тогда мы начали коммитить через Claude, и с тех пор на ИИ приходится 83% новых строк. Если считать, что до этого доля была такой же, выходит около 60%. По коммитам с явной пометкой получается минимум 38%.

Сентябрь в Без инвесторов: о том, как зайти в сезон и не умереть в январе Если ты пилишь или планируешь пилить проект и думаешь запускаться к сезону, прочитай эти 8 постов 👇🏼 01. Сколько на самом деле зарабатывает бутстрап Около 70% микро-SaaS зарабатывают меньше $500/мес (~41.000 ₽). До $1000 MRR в среднем уходит 12–18 месяцев 02. От чего умирают проекты "Кончились деньги" стоит первой причиной (70%), но это следствие. Спрос нельзя купить, зато его можно проверить за выходные 03. LTV:CAC 3:1 - цифра для инвесторов На старте LTV остаётся прогнозом. Считай CAC payback, то есть за сколько месяцев возвращаются деньги, потраченные на привлечение клиента. Здоровый ориентир в посте 04. Что делать вместо рекламы в конце года Иди в сообщества, где уже сидит твоя аудитория, и запускай SEO сейчас: оно созревает 2–3 месяца, как раз к пику 05. Как красиво умереть в январе В 4 квартале продажи B2B-софта растут примерно на 30%, в 1 квартале откатываются на 20–25%. Преждевременное масштабирование убивает до 74% быстрорастущих проектов. Прежде чем скейлить, вычти сезон 06. AI-продукт на волне сезона Удержание выручки (NRR) у AI-native продуктов 48%, у обычного B2B-SaaS 82%. Главный вопрос: сколько подписчиков декабря останется в феврале 07. Дешёвая цена - первые на выход При цене ниже $50/мес за год остаётся 23% выручки, при цене выше $250 остаётся 70%. Перед новым трафиком проверь, не слетают ли списания 08. Выигрывает тот, кто переживёт январь Сезон - это спринт. Фаундеры на фултайме растут в 2,2 раза быстрее тех, кто работает урывками. Время на проект такой же ресурс, как деньги Идти лучше по порядку от 1 до 8 поста: ожидания - спрос - экономика - сезон

Накопилось по #minimaxH3 - часть 29 #VAE huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/blob/main/minimax_h3_lynnreal_light_vae_int8_convrot.safetensors - облегченный VAE int8 от Kijai huggingface.co/speach1sdef178/MiniMax-H3-X2-Detail-VAE - х2-VAE с доп. деталями. Обычный латент сверх бутылочного горлышка деталей не содержит, поэтому режим Detailed для I2V берет ранние фичи энкодера исходника. Модель + нода + воркфлоу huggingface.co/corechan/MiniMax-H3-LightVAE - легкий VAE для H3 #LoRA huggingface.co/pablodawson/MiniMax-H3-360-Orbit-LoRA - облет для FL2VA: одинаковые первый/последний кадр, камера облетает застывшую сцену по кругу, клип зацикливается. Нужен спец-промпт. Проверен и на 8GB VRAM (4070, 736×576, ~7 мин) huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/tree/main/loras - ELM longlive plug 4-step LoRA от Kijai: сжатие генерации до 4 шагов с минимальной потерей качества huggingface.co/neph1/1980s_scifi_movies_minimax_h3 - LoRA sci-fi 80-х, киберпанковский край жанра. Без триггера huggingface.co/JOKER141/MiniMax-H3-General-Motion-Continuity-Repair - починка непрерывности движения huggingface.co/JOYUNGI/nwpxstyle-h3-lora - Nwpxstyle: теплый пиксель-арт-аниме с жирным контуром и дизерингом. Тренировались на статике, стиль переносится на видео, годится под ретро-катсцены #pixelart huggingface.co/moe-kill/H3-Turbo-Neat - мерж пяти турбо LoRAs в одну 1Gb на 4 шага: четкие детали и свежий легкий вид github.com/tsukino4a/h3-image-edit - skill.md для LLM: H3-иллюстрации — смена черт, костюма, мелкие правки #skill huggingface.co/Alissonerdx/Minimax-H3-ComfyUI/tree/main/loras - #HeadSwap : замена головы, очень хорошо захватывает волосы #workflow #comfyui github.com/shootthesound/ComfyUI-Fizgig-H3-Still - Fizgig H3-Still: ноды и воркфлоу для генерации одиночной картинки — рендерится сильно быстрее старого 5-кадрового обхода, можно крутить мегапиксели #t2i #i2i Говорят, H3 отлично генерит картинки youtu.be/A53fIhsyTm8 civitai.red/posts/31291351 - MiniMax H3 REF + Fizgig как Ref2Img/Img2Img: 4096×1536 за минуту (18 шагов, 5060 Ti 16Gb). Понимание пространства и стилей по референсу, быстрее Qwen 2.1 на 2+ референсах github.com/BiggerFishy/comfyui-minimax-h3-studio - простой #characterswap : SAM3 выделяет объект, инверсия цвета в области помогает замене. Сохранение персонажей с описанием civitai.com/models/2973199/minimax-h3-faceswap-with-spectrum-and-sparse-attention - #faceswap + Spectrum и sparse attention github.com/TheBeast-Spec/minimax-h3-comfyui-demo-pack - body-swap: поза из исходного видео, руки источника сохраняются (жест, тон кожи), руки не перегенерируются #prompting github.com/fadetofunk/MiniRef - MiniRef 1.3: форменный помощник Ref2VA-промптов, Windows .NET 9. Персонаж сохраняется в .mrpod github.com/AIMixer/ComfyUI_MiniMaxH3_Director - Director получил ноду Face Refine с поддержкой Semantic Bridge github.com/Adudeguyman/ComfyUI-Fantastic-MiniMaxH3-PromptBuilder - обновление: #RefMods точнее и меньше утечки личности github.com/ssm82/cinematic-video-prompt-h3-plugin - плагин-агент по стандарту Agent Plugins v1 (Microsoft/Google): словарь 700+ кинематографических терминов → H3-промпт модели huggingface.co/hoidhxd/MiniMax-H3-x-Z-Image-hybrid - гибрид 22Gb: Z-Image → FL2VA → Ref2VA, богатые текстуры и заметно лучший звук. Работает на 3060 12Gb, сэмплер стартует ~70 сек, дальше обычная скорость (Turbo+Kitchen+Spectrum, 6–8 шагов) huggingface.co/QuantFunc/Minimax-H3-Quantfunc-4bit - 4-bit квант H3: 23.7 dB PSNR, SM75+, загрузка через ComfyUI-QuantFunc. FL2VA (4 шага) и Ref2VA (8 шагов)