Продукт

Про бизнес без ключевых людей или как избавиться от зависимости Продолжаю читать книгу Майкла Гербера, «Малый бизнес: от иллюзий к успеху», в которой он по сути, предлагает строить бизнес так, как будто это прототип франшизы. Главная мысль - нужно работать не на бизнес, а над бизнесом. Те необходимо, чтобы каждый работающий процесс в бизнесе (по сути наши бестпрактики) был(и) описан(ы) так, чтобы его мог выполнить обычный сотрудник по инструкции. Таким образом нам не нужно будет все время искать выдающихся, чтобы демонстрировать выдающиеся результаты, достаточно просто хороших. Где-то это отражает идею о том, что команда вовсе не обязана состоять из звёзд, чтобы показывать крутые результаты. Ей достаточно опытного сильного тренера и хорошо слаженной динамики. Если есть описанные в любом формате - видео, аудио или на бумаге - бестпрактики, то и процесс адаптации и просева для нахождения правильного человека сокращаются до минимум, потому как, если не может сделать, как просим - то точно не наш. Возможно, именно это и есть ответ на вопрос, как сократить зависимость от тех самых двух-трёх ключевых людей. Правда, здесь вопрос скорее про менеджмент, чем про специалистов, которые работают руками. По специалистам идеи немного другие.

Aquilum — быстрый аналог Obsidian на Rust, который потребляет около 27 МБ ОЗУ Obsidian автора в какой-то момент просто задолбал количеством съедаемой памяти — особенно когда рядом открыто ещё несколько тяжёлых приложений. Поэтому привычные возможности вроде backlinks, графа, истории изменений, задач и Dataview-подобных запросов он решил пересобрать на Rust. Так появился Aquilum — пока ещё Windows-прототип local-first заметочника. В сравнении из статьи он потребляет около 27 МБ ОЗУ, но уже умеет работать с несколькими базами знаний, искать по заметкам, хранить историю изменений, читать книги с цитатами и подключать ИИ-агентов через MCP. Причём идея не сводится к «сделать Obsidian полегче». Автор отдельно упирается в единую дизайн-систему, портативность данных и граф знаний, который должен быть рабочим инструментом, а не красивой картинкой.

Я думаю, AI не сносит профессию целиком - он вынимает из нее отдельные кирпичи. Вот как это работает. Недавно обсуждали с другом психотерапию как услугу. Покупая час с терапевтом, мы платим и за эмпатичное слушание, и за человеческий контакт, за глубокую экспертизу, за память о наших особенностях, за умение собрать вместе все это с сессий в одну картинку, увидеть паттерн, вернуть его, прожить, почеленджить, продвинуться… Часть этой работы AI уже делает за <$20/месяц. Причем весь свой личный контекст я могу сложить в одну систему, которую специалист просто не может пропустить через себя - столько переписок, дневников, старых заметок и т.п. Психотерапевт в моем мире от этого не исчезает, но я уже прихожу к нему с меньшим числом запросов из списка. А значит, по-другому считаю ценность и цену. А вот мой друг, к примеру, перестал ходить - перешел на "самовывоз" с последней версией claude. То же - у консультантов, продактов, кучей, разработчиков, дизайнеров, управленцев. В общем, везде, где то, за что людей нанимают - это десятки маленьких jobs - кирпичиков в "стене", из которой строится профессия. Я сейчас часто думаю - и с клиентами в коучинге, и про себя: какие кирпичики вынял AI, за какие - люди все также готовы платить, и как это все соединять в новое, антхрупкое?

Целиться в масштаб В рамках бизнес-клуба был на личной встрече с Настей Перельман, и помимо прочего меня зацепила одна её мысль: чтобы стать большими, нужно хотеть стать очень большими. На минуточку, её проект Anecole входит в топ-3 языковых школ РФ с оборотом, близким к полумиллиарду. И вот по её словам, если бы они целились в ту точку, куда в итоге пришли, то не достигли бы и половины. Только масштабные амбиции помогли им так вырасти. То есть невозможно достичь даже средних показателей, если целишься в средние. Нужно хотеть стать мировым лидером, завоевать весь рынок — и только тогда, возможно, выйдешь хотя бы на середину. Встреча была ещё в августе, но я всё равно продолжаю об этом думать. И вспомнил, как год назад запускал челлендж. Тогда я не знал, как выйти за рамки того, что я просто запустил сервис и сам с ним вожусь — контент был узким горлышком. И я поставил цель: публикуемся каждый день. Хотя до этого релизы выходили дай бог раз в неделю. И всё, дальше я просто пошёл решать эту задачу — в моменте она казалась офигеть какой амбициозной. Сейчас мы спокойно выпускаем 5 релизов в неделю, не напрягаясь. ___ Но это было год назад. Тогда цель казалась офигеть какой амбициозной, а сейчас это просто норма. И я хочу нащупать новую — такую, чтобы через год так же смотреть на неё как на рутину. Только тут я упираюсь в мысль Насти. Год назад было понятно, куда рывок: контент был узким горлышком, и я его расшивал. А сейчас, чтобы понять, какой рывок делать в этом году, нужно сначала увидеть, куда вообще идёт весь бизнес через 3–5 лет. Без этой картинки любой челлендж превращается просто в делать больше того же. И вот её я пока не вижу. Доминирующие позиции на отечественном рынке? Выход на международный? Если честно, до конца не понимаю. А ещё такой поинт — по каким критериям выбирать? Мыслить тем, что лучше для бизнеса, или прислушиваться к себе и идти за своим интересом? В общем, это именно та точка, в которой я сейчас нахожусь. Продолжаем наблюдать.

Салют, ребята 🖖 Есть несколько продуктовых привычек, которые повторяют почти все. И почти все они мешают расти. Я видел больше 5 000 кейсов и могу авторитетно сказать: если все вокруг делают одинаково, это не значит, что так правильно. Чаще это просто ошибка выжившего. Вот пять вещей, которые стоит перепрошить в голове. 1. Мы оптимизируем то, что видно, а не то, что нужно для роста метрики. Продукт видно, мотивацию поведения пользователя не видно, нет датчиков. Мы пытаемся реконструировать поведение пользователей через события, триггерный анализ. 2. Мы сначала себе придумываем какого-то пользователя, под него делаем продукт, отфильтровываем всех остальных, потом говорим: «Ну, мы угадали». Мы специально отфильтровали всех тех, кто не понимает ценность, пообщались с теми, кто нам оставил заявку, они нам подтвердили, что им нужна эта ценность, но у нас низкая конверсия. 3. Люди любят читать. Они просто хотят читать то, что им интересно. Человеку надо обработать своё возражение. Проблема не в количестве букв. Проблема, если буквы свёрстаны кирпичом. 4. Всё, о чём люди спрашивают в звонках и переписках, надо просто написать на сайте. Это ответ на все вопросы и возражения, которые есть у клиентов, которые мы брали из звонков, переписок, я лично их отслушиваю. 5. В заголовке можно писать больше трёх слов. Можно писать и десять, и одиннадцать, и пятнадцать слов. Если человеку заголовок интересен, он его читает. Если неинтересен, он не читает. Проблема не в том, что три слова пишут. Проблема в том, что пишут скучный, неинтересный бред. Пожалуйста, кайфаните и увидите то, что вы не видите. Это самый простой способ.🦄

О дивный новый мир! Всю жизнь «сделать» было узким местом. От «копать траншею» до «изобрести новое лекарство» — все было сложно и дорого. Тот, кто смог, тот молодец. Вам клиенты или работодатель платят именно за то, что вы что-то делаете, исключения крайне редки. А сейчас делать станет просто. С траншеями чуть позже, с интеллектуальными задачами уже почти уже, Навье и Стокс не дадут соврать. Мешки ворочать станет как п..ть. И если предположить, что всеобщее благоденствие в этот момент не наступит, то надо ждать какого-то нового дефицита. Есть гипотеза, что узким местом станет «воля». AI спроектирует трубопровод, AI составит финмодель и выберет правильных поставщиков. AI все, что нужно, сделает, но кто-то должен ставить ему задачу и следить за выполнением. И раз благоденствия не наступило, значит этих кого-то не хватает. Интересно, какой стартап надо уже сейчас придумывать для такого мира. #простомысли

Сколько у вас таких клиентов? Поимённо, пожалуйста Почти в каждом питч-деке есть слайд:

Рынок — $40 млрд, нам достаточно 1%

Я такие пролистываю: такой слайд можно вставить в любой дек без изменений, и про стартап он ничего не говорит. Мне интереснее другое: может ли фаундер выгрузить свой сегмент в табличку, списком с названиями. Если не может, это пока не сегмент, а гипотеза. В прошлом посте мы собирали one-liner для условного стартапа, который помогает кофейням нанимать бариста: «Сети кофеен до 50 точек нанимают бариста через чаты и Excel. Мы закрываем вакансию за 3 дня вместо двух недель». One-liner начинается с сегмента, и следующий мой вопрос всегда одинаковый: а сколько этих клиентов? Допустим, на рынке, где работает стартап, 1 200 сетей до 50 точек, и каждая платит стартапу $300 в месяц. Даже если забрать всех, выйдет $4,3 млн в год. Не впечатляет, зато цифра честная. А теперь вспомним пост про Ask: раунд A в нашей нише поднимают на $100K MRR. Это 333 клиента, больше четверти всего сегмента. Поэтому на встрече я спрошу: что дальше? Сети покрупнее, пекарни и фастфуд с той же болью, новые рынки, рост чека? Рынок расширяется кольцами, каждое такое кольцо добавляет к таблице новые строки. Так снизу вверх и собирается рынок, в который можно поверить. А заодно база для продаж, которую не стоит сжигать одной рассылкой. Потом я спрошу: «Можно я позвоню кому-то из тех, кто уже платит?» Об этом в следующем посте. Уверен, кто-то сейчас подумал: «а у меня B2C, какая табличка с названиями?» Или «мой рынок только появляется, считать некого». Накидайте в комментарии примеры, где такой подход не работает, и разберём вместе, как в этих случаях считать рынок. Андрей Резинкин | Money For Startup

Провайдеры режут лимиты и почему гнаться за дорогим тарифом нет смысла Если посмотреть на то, что сейчас происходит у мейджоров, тренд очевиден: эпоха доступных моделей про-тира заканчивается. Дело даже не в появлении тарифов по $100 или $200 - они на рынке уже приличное время. Прикол в том, что резать доступ начали прямо внутри них: OpenAI уже урезает лимиты даже на своем топовом 200-долларовом плане. Модели методично выдавливают на ярус выше: Google убирает бесплатный доступ к нормальному Flash, оставляя на фри-тире только Flash-Lite, а полноценный Pro уже в этом месяце становится эксклюзивом Ultra-подписки и уходит из обычного Pro. И подобные сдвиги сейчас происходят абсолютно у всех. Причины понятны: дефицит полупроводников, безумная себестоимость рассуждающих сеток и жесткое требование инвесторов к окупаемости инфраструктуры. Но на фоне этих сдвигов интереснее другое: как на это реагируют пользователи. Большинство по инерции продолжает цепляться за топовые тиры, искренне полагая, что их повседневные задачи требуют только флагманских мощностей. "Я же пишу важную стратегию", "у меня сложный аналитический отчет", "мне нужно составить глубокое ТЗ" - люди систематически переоценивают сложность собственной рутины. Кажется, что если задача ответственная, то легкая модель ее непременно завалит. В реальности почти весь этот объем спокойно переваривается моделями дешевого и быстрого сегмента. Причем легкая модель часто справляется лучше не вопреки, а благодаря своей простоте. Мой рабочий процесс давно завязан на быстрых сетках, и в логике постоянного контроля со стороны человека это дает огромное преимущество: - Быстрая модель отдает драфт мгновенно. Ты корректируешь вводные, направляешь ее контекстом и за пару коротких итераций получаешь готовый рабочий документ. - Тяжелая модель уходит в затяжные размышления, методично сжигает лимит запросов, а результат на выходе все равно требует точно такой же ручной доработки. Флагманы действительно незаменимы там, где у вас нет собственной экспертизы либо вы делаете действительно сложный ресерч. Под сложным я имею ввиду не просто продуктовое интервью и поиск в интернете, а реально сложное. Использование дорогого reasoning-тира для текстов, и базовых кастдевов - оверкил. Дальше гайки будут закручивать еще сильнее: лимиты на Pro продолжат падать, а стоимость доступа - расти. Рынок буквально принуждает учиться работать с легковесными моделями. И ключевой навык сегодня - не способность оплачивать самый жирный тариф, а умение выстроить процесс так, чтобы условный Flash или Haiku выдавал результат уровня тяжелой сетки. Четкая декомпозиция, правильная подача контекста и пошаговое ведение задачи значат куда больше, чем статус модели в бенчмарках. Если посчитать годовую экономику, расклад простой: - Держать тяжелый тариф на постоянке - это около $1200 в год. - Сидеть на базовом уровне - в районе $200. Разница - целая тысяча долларов. Вместо того чтобы отдавать ее провайдерам за иллюзию того, что дорогая модель сделает работу за вас, куда разумнее инвестировать эту сумму в себя. Например, взять качественное обучение по системной работе с ИИ, разобраться в архитектуре промптинга и автоматизациях. Потому что специалист, умеющий грамотно дирижировать легкими моделями, в реальной работе всегда будет быстрее и продуктивнее того, кто просто сжигает дорогие лимиты. Такой подход - это не адопшн, с прижигание бюджета, будь это личные или корпоративные расходы

Собеседования на программиста в эпоху AI (пост для работодателей) Помните раньше была такая штука как собеседование по теории? Когда просто задают вопросы а-ля "как работает хеш таблица" или "а что там происходит при коллизиях"? Так вот, оказывается, такое и сейчас есть. Вообще, тема собеседований мне весьма не чужда, я даже когда-то готовил людей к прохождению этих самых собеседований, причем весьма успешно. Так вот, формат таких теоретических собеседований мне никогда не нравился. А теперь, в эпоху AI он и вовсе потерял какой бы то ни было смысл. Почему? Потому, что кандидату, в целом, ничего не стоит посадить рядом с собой какую-нибудь нейронку на церебрас + live модельку, которая будет слушать и выпуливать ответы даже на самые сложные вопросы быстрее, чем интервьюер закончит задавать вопрос. Более того, такие персональные агенты-помощники вот-вот вообще станут нормой (это если вдруг вы до сих пор относитесь к такому как к читерству). Собсна, при должно сноровке не сложно запромтить агента так, чтобы он вылавливал всевозможные уловки (а-ля чего это вы мне в третий раз одно и то же спрашиваете разными словами) и вообще вел себя как живой. Но как тогда? Есть радикальное мнение, что испытательный срок - это лучшее "собеседование", причем не 3-месячный, а куда более быстрый (сейчас с агентами, в принципе, за неделю-две уже можно делать выводы об адекватности кандидата). Ну ок, каждого же не будешь брать на платную испыталку - согласен. Что тогда? Мне очень нравятся два формата на собесах: 1. Обсуждение опыта: задач, которые кандидат решал ранее и особо запоминающихся проблем/граблей, которые возникали на этом пути (ок, такое и с нейронкой можно провернуть, но явно будет сильно сложнее сделать это органично). 2. И второй формат: вот удивитесь, но это лайв код ревью*. И это как раз тот формат, который не просто позволяет проверить знание той самой теории, но и понимание этой теории на практике. Ну, например, есть у вас тот самый блок вопросов про хеш-таблицы/dict (допустим, вы считаете понимание его строения важным), напишите в коде кейс с коллизией или кейс с overriden GetHashCode() => 0 и спрашивайте, что там в представленной портянке на 100 строк не так (спойлер: там все не так). Ну, или у вас есть странный вопрос про отличие Thread от Task - ну, бахните в коде `Thread.Start`с каким-нибудь async void и await'ом внутри и смотрите что на это кандидат скажет, ну и так далее - а если на ваш теоретический вопрос не получается придумать практический кейс тогда это хороший повод задуматься о целесообразности такого вопроса. Раньше подобные примеры портянок было не просто придумывать и я на РФ рынке встречал всего пару компаний, которые такие штуки делали. Сейчас же, как вы понимаете, такие задачки очень здорово можно нагенерить вместе с нейронкой - берете этот пост, описание вашей вакансии, описание компании и отправляете это все гпт 6 про с просьбой сгенерить такую портянку на часовое интервью. Ну ок, вы мне скажете, что мешает (сильной) нейронке поревьюить код и найти в нем все проблемы? То, что в любом ревью важен контекст, а контекст надо догадаться сначала уточнить и в зависимости от контекста важность той или иной проблемы будет отличаться (мы же помним как хорошо нейронки могут бесконечно находить проблемы). Проблемный код в этом случае выдается кандидату всей портянкой и в нем может быть как много проблем, так и наоборот практически не быть. Здесь еще важно отметить сам процесс - кандидат сразу побежал ошибки искать или сначала попытался понять а что вообще происходит и для чего. Ну и в целом, идеально когда вайб-кандидат не готов к такому формату и тогда его (обычно простой) live-агент просто будет хвататься за первую попавшуюся на экране проблему не вдаваясь особо в контекст и в ее важность. Короче, в таком сетапе обмануть систему становится сильно сложнее. * Речь, конечно, идет о кейсах, когда по классике нанимают конкретного специалиста на конкретный стэк, а не агентного инженера-агностика. А как у вас в компании поменялась механика собеседований? И спрашиваете ли еще в принципе про условное устройство хеш-таблиц или у вас уже AI-native полным ходом и все подкапотные детали - это что-то из разряда знаний ассемблера?) @ai_driven

Официально: к апрелю 2027 года все приложения в App Store должны поддерживать iPhone Duo На сайте Apple появилась памятка для разработчиков, говорящая о том, что к апрелю 2027 года все мобильные приложения в App Store должны иметь версию для iPhone Duo. Компания предлагает воспользоваться собственной интегрированной средой разработки Xcode 27.1, чтобы просто перекомпилировать уже существующие приложения под новый формат. С помощью инструмента Device Hub разработчики также могут визуализировать работу приложений на iPhone Duo во всевозможных форматах. К весне 2027 изменятся и правила модерации App Store. Приложения без скриншотов версии для iPhone Duo не будут опубликованы на площадке.

Когда целый вагон принадлежит тебе Много бываю на разных форумах и экспо, где насмотрелся креативных подходов и всегда сочувствую брендам, которым все сложнее удивлять. Просто красивым стендом уже не обратить на себя внимание. На Арт России 2026 бренд Siberian Express сделали целый железнодорожный вагон в историческом стиле. С одной стороны, хорошо подхватили тренд на замедление, когда мы постоянно куда-то бежим, на ходу отвечаем на сообщения и решаем вопросы. Тем более на выставках. С другой, для меня лично на бизнес ивентах, самая большая сложность найти место, где можно сопкойно поговорить с кем-то. Или просто самому передохнуть от разговоров. С коллегами из Siberian Express мы тоже познакомились на одном из ивентов и теперь думаем, что вместе придумать для основателей интересного, чтобы удивить и было полезно.

Увидела в ленте LinkedIn суперсовет от консультанта по резюме «Сделайте резюме с нейронкой, а потом уберите шаблонные глаголы и длинные тире». Мамма миа. Когда же люди оставят длинное тире в покое и займутся действительно важными вещами. Длинное тире — это гра-мот-но. Да, ИИ любит расставлять его где надо и где не надо. Просто нужен контроль, не надо позволять нейронке растить градус цветаевщины в тексте. А заменять длинное тире на дефис — это плохо. Особенно если человек идет на роль, где нужно общаться с клиентами, партнерами или писать от лица компании. В премиум-сегменте тем более. Резюме должно показывать не только опыт, но и уровень письменной речи. И если борьба с «нейросетевым стилем» приводит к тому, что человеку советуют писать менее грамотно, кажется, мы где-то свернули не туда. Мораль: не все советы по резюме одинаково полезны. #ямыдлинноетире

Я нашел три исследования за последние три года, которые частично могут пролить свет на эффект шринкфляции продуктового мышления. Здесь я приведу только ключевые тезисы, сами исследования вы можете почитать по ссылке. 1. Качество результатов НЕ увеличивается, если вы не обладаете знаниями и опытом для верификации результата. В 2024 году компания McKinsey провела эмпирическое исследование 40 менеджеров продуктов из разных стран. Каждый участник должен был индивидуально выполнить 5 типовых задач, соответствующих стадиям жизненного цикла продукта, и сформировать результирующий артефакт. Участники были разделены на три группы в зависимости от уровня доступа к ИИ инструментам (без ИИ, с доступом к общему ИИ, с доступом к специализированному ИИ). В результате эксперимента удалось: - Сократить время выполнения задач менеджерами продуктов от 15% до 40%. - Как следствие, сократить time-to-market на 5%. Основная экономия достигнута за счет синтеза пользовательских исследований, написания пресс-релизов, создания one-pager, PRD и беклога. - При этом менеджеры продуктов смогли использовать это освобожденное время для решения стратегических задач по долгосрочному развитию продуктов. Senior Product Manager сохранили высокое качество результатов, а за счёт скорости стали ещё эффективнее. В то время как Junior выиграли в скорости, но качество их результатов снизилось, т.к. пока они не умеют правильно проверять и корректировать выводы нейросети. ИИ не заменяет базовые продуктовые навыки, produce sense и умение критически оценивать результат. Ссылка на исследование 2. Качество результатов НЕ увеличивается, если вы не обладаете развитыми метакогнитивными способностями. Метапознание, или метакогнитивные способности (metacognition) — это «мышление о мышлении», то есть осознание и регулирование собственных когнитивных процессов. Оно включает в себя планирование, мониторинг и оценку обучения для улучшения результатов. Развитие этих навыков помогает учащимся стать более стратегически мыслящими, рефлексивными и независимыми. В 2025 году группа ученых провела полевой эксперимент влияния ИИ на креативность. В исследовании участвовали 250 сотрудников технологической консалтинговой компании из Китая. Часть из них получили доступ к ИИ инструментам, контрольная группа — нет. В итоге, стало понятно, что ИИ не является автоматическим усилителем креативности — он становится эффективным только в руках тех, кто умеет активно отслеживать своё мышление. Сотрудники с сильным метапознанием планируют этапы задачи, отслеживают эффективность своего подхода и вовремя вносят коррективы. Они осознают пробелы в своих знаниях и понимают, когда нужно сменить тактику или сделать перерыв. Сотрудники со слабым метапознанием склонны принимать первый же ответ ИИ, полагаться на стандартные результаты и не проверять точность или актуальность предложений системы. Ссылка на исследование 3. ИИ обеспечивает сиюминутную эффективность, но долгосрочно снижает глубину критического мышления при полном делегировании задачи. В 2025 году MIT Media Lab провели исследование про "когнитивную стоимость" использования ИИ в образовательном контексте на примере написания эссе. Гипотеза состояла в том, что хоть ИИ снижает когнитивную нагрузку в моменте, но чрезмерное использование может приводить к "когнитивному долгу" - снижению глубины обработки информации, навыков критического мышления и самостоятельности. Исследование проводилось в течение 4 месяцев на 54 студентах и сотрудниках университетов Бостона, разделенных на три группы по уровню доступа к ИИ (только ChatGPT, только Google без ИИ, только своей головой). Участники прошли 4 сессии: первые 3 обязательные и 4-ая факультативная. В обязательные сессии участники писали эссе на одну из трёх предложенных тем за 20 минут. В 4-ую они менялись группами по уровню доступа к ИИ, но писали уже знакомую тему из предыдущих сессий. Для сбора данных исследователи использовали комплексный подход: записывали активность мозга через ЭЭГ, проводили интервью после каждой сессии, лингвистический анализ эссе, делали оценку эссе с помощью ИИ и двумя учителями английского языка (которые не знали, к какой группе принадлежат авторы). Пропущу описание части эффектов, укажу здесь наиболее интересный вывод, который был сделан по истечению 4 факультативной сессии. После перехода участников из LLM в Brain-Only 78% из них по-прежнему не могли привести правильную цитату. В то время как 78% участников Brain-Only, перешедших в LLM смогли это сделать. Это указывает на долгосрочный негативный эффект даже после прекращения использования ИИ. Участники не интегрировали сгенерированный текст в свою эпизодическую память, а просто "пропускали" его через себя. Участники LLM-to-Brain показали, что их мозг не вернулся в исходное состояние. Они не смогли достичь уровня вовлечённости, который был у группы Brain-Only во 2-й и 3-й сессиях. Это означает, что ранняя зависимость от ИИ исказила траекторию обучения и привела к "когнитивной неполноценности" - участники не развили полные нейронные сети в своей голове для самостоятельного выполнения задачи. Ссылка на исследование

Я не банкрот, я - инвестор! Мои родители не берут кредиты, всю жизнь подобную модель транслировали и мне. Я их подвёл, потому что после переезда в Лондон побежал покупать еду в кредит. Но это всё было ради скора и всяких бонусов, а брать ипотеку я тогда считал плохой стратегией. Но всё оказалось интереснее. Рассмотрим покупку S&P500, как инвестиционную стратегию. Это как бы азартная игра с положительным мат. ожиданием, и покупать его на все деньги является нормальной опцией. Но в азартную игру можно играть на разное количество от ваших денег. Можно играть на все, а можно играть на часть от денег и быть более консервативным. Естественно, умные люди всё посчитали. Какую долю - какой множитель нужно применить к сумме ваших денег, чтобы максимизировать Sharpe ratio при инвестировании в S&P500? Ответ убил - больше одного. Оказывается, что S&P500 настолько выгодный актив, что в него нужно инвестировать больше денег, чем у вас есть. Как говорят работяги - покупать с плечом. С каким именно - зависит от доходности, процента по долгу и дисперсии, числа получаются от 117% до 200%. Но тут-то и начинается самое интересное. Миллион долларов нельзя просто так взять в долг. Богатые люди берут деньги в долг под залог своих активов. К примеру, Interactive Brokers предлагает взять в долг около ~80% от портфеля, если там разнообразные активы. Это эквивалентно вложению ~500% от ваших денег в портфель. Но есть проблема - при падении рынков IBKR побежит сливать на рынке ваши стоки, чтобы долг упал ниже 80%, и такая форсированная фиксация "прибыли" это очень плохо, потому что терпилы переждут падение и у них всё будет в порядке, а вы с паник сэллерами останетесь в лохах. А ещё IBKR может поменять правила и пороги и т.д. Даже если вы инвестируете 150% от ваших активов, а значит, берёте 33% от портфеля в долг, падение рынков на 50% (а такое случается) превратят 33% портфеля в 66%, и ваш инфаркт уже не за горами. Короче, получается, что нет способа нормально войти в стоки с плечом, не пожертвовав ментальным здоровьем. Или... почти нет? Оказывается, что во многих странах есть такой специальный долг, который не подвержен Margin Call вообще. У вас может быть отрицательный Net Worth, но банк не имеет права затребовать возврат долга. Это, конечно, ипотека. Во времена великой депрессии в Америке был зарегулирован долг под жильё и ему был придан особый статус, и он остаётся таковым до сих пор. Типичная американская ипотека - долг на 30 лет с фиксированным платежом, адекватной процентной ставкой, который банк не может затребовать - финансовый продукт, невозможный на свободном рынке. Он позволяет войти с плечом 5:1 (начальный платёж от 20%). А в Калифорнии человек, взявший ипотеку, может вообще выйти из неё, сдать дом и слить долг без далекоидущих последствий для себя. Вы как думали - почему цены на недвижку такие? Спасибо левакам за защиту потребителей, всё как обычно. Получается, что если недвижка позволяет войти с плечом 5:1 без риска, связанного с падением цены, а инвестировать в S&P500 имеет смысл больше 100% своего дохода, то становится математически выгодно взять ипотеку, а вкладываться в S&P500. Если вы, конечно, хотите свой дом. В результате такого стимула почти вся страна живёт в долг, и вообще не заинтересована в том, чтобы остановить потенциальную будущую гиперинфляцию. Так и живём. @knowledge_accumulator

Поговорили с со-основателем Хантфлоу, а не стыдно ли ему https://www.youtube.com/watch?v=oO6-jH9K44Y https://www.youtube.com/watch?v=oO6-jH9K44Y https://www.youtube.com/watch?v=oO6-jH9K44Y Ладно, это рофл, дискуссия получилась интересная: где-то прижимали меня, где-то давил я. Обсудили из чего строится выручка ATS компаний, как они обращаются с персональными данными и продают ли их куда-то. Является ли хантфлоу инструментом борьбы с накруткой опыта или это миф? Выяснили, зачем мне кидали досудебку, нужен ли AI скоринг резюме и тот завирусившийся слайд из презентации Хантфлоу про AI в сопроводительных письмах. Весь подкаст я пытался понять, действительно ли это удобный инструмент автоматизации работы рекрутера или скорее последний гвоздь в крышку адекватного найма? Нужна помощь с ответом, напишите свое мнение в комментариях В режиссерской весии (+ час) узнали, сколько хантфлоу фармит бабла на рекрутерах, куда ваше резюме передается после откликов и как нанимают сами Хантфлу. Так же (ВНЕЗАПНО), почему основатели не верят в замену рекрутеров на ИИ.

Игры и цифры (22 сентября — 6 октября, 2026) PC/консольные игры ▫️Ремастер The Witcher 3: Wild Hunt от CD PROJEKT RED обновил рекорд игры по пиковому онлайну в Steam - 137 724 человека. Прежний рекорд в 103 329 игроков держался с января 2020, когда вышел сериал Netflix. По данным Alinea Analytics, после выхода ремастера дневная аудитория игры в Steam, на PlayStation и Xbox достигла 2,38 миллиона пользователей - в 10 раз больше среднего значения за 2026, а за сутки было продано 130 тысяч копий. ▫️Тактический шутер Wardogs от Bulkhead и Team17 продался тиражом свыше 3 миллионов копий за 16 дней в раннем доступе. Первый миллион игроков набрался за сутки после выхода в Steam 10 сентября, второй - за неделю. ▫️Общие продажи игр серии Metro от 4A Games и Deep Silver превысили 50 миллионов копий за 16 лет. В честь этого Metro 2033 Redux и Metro: Last Light Redux получат бесплатное некстген-обновление - 22 октября оно выйдет на PC и 29 октября на PlayStation 5 и Xbox Series. ▫️Graveyard Keeper 2 от Lazy Bear Games и tinyBuild продалась тиражом 400 тысяч копий за два дня после релиза на всех платформах. Только в Steam игру предзаказали 190 тысяч раз, что принесло $3 миллиона валовой выручки еще до выхода. ▫️Продажи Teenage Mutant Ninja Turtles: Splintered Fate от Super Evil Megacorp превысили 1,5 миллиона копий. Вместе с DLC выходит 2,6 миллиона. Продажи подросли после бесплатного обновления King's Gambit, вышедшего в середине августа. ▫️Control Resonant от Remedy Entertainment добавили в вишлисты более 2 миллионов раз на всех платформах. Игра вышла 24 сентября на PC, PlayStation 5 и Xbox Series. ▫️Meltopia от Garden of Dreams заработала в Steam $456,9 тысячи валовой выручки почти за пять месяцев при 89,5 тысячи проданных копий. После региональных налогов (8,5%), рефандов (9%) и комиссии Steam (30%) студии останется около $263,9 тысячи. Об этом рассказал основатель студии. Мобильные игры ▫️Симулятор охоты Hunting Rivals от MY.GAMES скачали более 3 миллионов раз, а его выручка превысила $3 миллиона. Игра вышла 14 мая 2026, ее MAU составляет 1 миллион человек.