Системный и бизнес-анализ

Считаем окупаемость WMS через бизнес-процессы: новый выпуск подкаста «Сначала процессы»

В управленческом отчёте маржа и операционные расходы выглядят предсказуемо. На складе часть убытков проходит по статьям, которые в эту отчётность не попадают.

Это шестой выпуск подкаста INTEKEY «Сначала процессы» и второй в тематической серии про окупаемость WMS. Предыдущий выпуск серии считал окупаемость через персонал: зарплаты, текучку, стоимость найма. Этот рассматривает только механику складской рутины, без учёта людей.

Сравнение «12 млн за WMS — дорого» строится относительно нуля. На практике склад уже платит эту сумму каждый день: транспортные компании получают деньги за повторные рейсы из-за ошибок, банки — проценты по кредитам на закупку товара, который физически есть на складе, но его не могут найти.

Брак комплектации 1,5–2% на первый взгляд означает высокую точность. Полная стоимость одной ошибки складывается из нескольких шагов: повторная поездка, приёмка возврата, пересборка заказа, время менеджера на разговор с клиентом, корректировочные документы в бухгалтерии. Для российского B2B это около 4 000 ₽ за случай. При 500 отгрузках в день и 2% брака — больше 200 ошибок в месяц, около 800 000 ₽.

Товар физически лежит на складе, но недоступен для продажи, пока не отражён в системе. Приёмка на 150–250 строк силами трёх человек занимает около 4 часов: разгрузка, подсчёт, разбор накладных, звонки поставщику при расхождениях. Всё это время товар не виден отделу продаж. WMS с ASN (предварительным уведомлением об отгрузке) делает товар доступным к продаже в момент сканирования на воротах и сокращает процесс до 1,5 часов — около 460 000 ₽ в месяц освобождённого ресурса.

Инвентаризация с остановкой склада повторяется четыре раза в год. Прямые расходы на одну такую операцию — около 250 000 ₽ (переработки, доплаты, простои), то есть миллион в год. Цикличный фоновый пересчёт через ТСД убирает необходимость останавливать склад: расхождения фиксируются по мере появления, а не раз в квартал.

Точность остатков около 91% на ручном складе создаёт разрыв между системой и реальностью: закупщик видит в ERP отсутствие товара и заказывает новую партию, хотя старая лежит в другом углу склада. При запасе 90 млн ₽ разрыв 8,5% замораживает около 7,5 млн ₽. При стоимости капитала для бизнеса около 25% годовых это около 160 000 ₽ в месяц дополнительных расходов.

🎧 Выбирайте удобную для вас платформу для прослушивания: https://intekey.mave.digital/

📖 Статья, на которой основан выпуск: https://intekey.ru/articles/skolko-stoit-wms-biznes-processy/

WMS как инструмент контроля затрат на персонал: считаем окупаемость

WMS традиционно относят к статье IT-расходов. Это задаёт неверную точку отсчёта: систему сравнивают с другим ПО, а не с реальной альтернативой — расширением штата.

В новом выпуске подкаста «Сначала процессы» считаем окупаемость через персонал.

Несколько вопросов, которые мы разбираем:

— Почему при росте объёмов дополнительные люди в смене не дают пропорционального роста выработки?

— Куда уходит рабочее время руководителя смены, если задачи раздают голосом и в мессенджерах?

— Что происходит с операционной устойчивостью склада, когда директор по логистике, в чьей голове живёт вся бизнес-логика, уходит?

— Почему ФОТ непредсказуем от месяца к месяцу — и можно ли это контролировать?

— При кадровом дефиците в 30–50% стратегия «нанять ещё людей» остаётся планом?

К выпуску — статья с расчётами по пяти сценариям и Excel-калькулятором.

🎧 Выпуск: https://intekey.mave.digital/ep-5
📖 Статья с расчётами: https://intekey.ru/articles/skolko-stoit-wms-okupaemost-cherez-personal/

Новичкам в аналитике: как готовиться к собеседованию и что повторять 

Эта подборка статей поможет подготовиться к собеседованиям на разные позиции. Вы лучше поймете, как проходят собеседования, какие вопросы могут задать и как грамотно на них отвечать. В материалах собраны примеры кейсов, технических и поведенческих вопросов, а также советы от экспертов. 

Собеседование на бизнес-аналитика: вопросы и как подготовиться. Разбираем, какие блоки вопросов встречаются на собеседовании: про опыт и мотивацию, работу с требованиями, методологии и стандарты, коммуникацию со стейкхолдерами. Делимся советами по подготовке от эксперта с 10-летним опытом в бизнес-анализе.

Собеседование на аналитика данных: какие вопросы задают и как на них отвечать. Рассказываем, как проверяют технические навыки, умение работать с визуализацией и понимание бизнес-процессов. Приводим примеры кейсов и практических заданий, а также советы, как справиться с волнением на интервью.

Собеседование на позицию Data Scientist: о чём спрашивают новичков. Объясняем, что работодатели ждут от начинающего специалиста и какие категории вопросов встречаются: от теории и статистики до поведенческих кейсов. Показываем на примере, как выстраивать ответы по методике STAR.

Как новичку пройти собеседование на должность системного аналитика. Рассказываем, как готовиться к техническому собеседованию, какие вопросы проверяют hard и soft skills и как отвечать на них с примерами удачных и неудачных формулировок.

Освоить профессию в сфере аналитики можно в среднем за год — в зависимости от выбранного курса. А узнать больше о направлениях и задачах разных специалистов можно за несколько часов — это бесплатно. Переходите в каталог и выбирайте направление, чтобы начать учиться — карту привязывать не нужно.

Системный и бизнес‑анализ: 10 бесплатных уроков о требованиях, процессах и архитектуре

Аналитику приходится одновременно разбираться в целях бизнеса, поведении пользователей, устройстве систем и последствиях каждого изменения. Ошибка в требованиях легко превращается в дорогостоящую доработку, а незамеченный риск — в проблему уже после релиза.

Собрали открытые уроки для системных и бизнес‑аналитиков. В программе — ArchiMate и TOGAF, управление рисками, Use Cases, BPMN, нефункциональные требования и архитектурные модели. Уроки проводят преподаватели‑практики: во время встречи можно задать вопросы по теме и посмотреть, как устроено обучение.

Бизнес‑анализ

• 15 июля в 20:00. «Архитектура предприятия: детализация бизнес‑аспектов через ArchiMate 3.2».
  _{Разберём, как описывать бизнес‑слой предприятия и связывать процессы, участников, функции и цели организации.}

• 4 августа в 20:00. «Как аналитику работать с рисками».
  _{Поговорим о выявлении и оценке рисков, которые возникают при изменении процессов, требований и информационных систем.}

• 5 августа в 20:00. «MVP глазами бизнес‑аналитика: от идеи до первых функций».
  _{Рассмотрим, как превратить бизнес‑идею в понятный набор функций и определить состав первой версии продукта.}

• 6 августа в 20:00. «Пользовательские сценарии (Use Cases) на реальном примере: от бизнес‑требования заказчика до формулирования задачи для разработчика».
  _{Проследим весь путь требования: от запроса заказчика до структурированного сценария и постановки задачи команде разработки.}

• 17 августа в 20:00. «Строим модель в нотации BPMN с помощью ИИ».
  _{Разберём применение ИИ при моделировании бизнес‑процессов и посмотрим, где автоматизация помогает аналитику, а где требует проверки.}

• 18 августа в 19:00. «Строим идеальную бизнес‑архитектуру».
  _{Поговорим о том, как связать цели компании, бизнес‑возможности, процессы и организационную структуру в единую модель.}

Системный анализ

• 21 июля в 20:00. «Данные в TOGAF. Где скрыты? Разбираемся в деталях».
  _{Посмотрим, какое место данные занимают в архитектуре предприятия и как работать с ними в рамках TOGAF.}

• 5 августа в 20:00. «Влияние нефункциональных требований на архитектуру».
  _{Разберём, как требования к производительности, безопасности, масштабируемости и надёжности определяют архитектурные решения.}

• 11 августа в 20:00. «Практическое собеседование системного аналитика».
  _{Пройдём по типовым этапам технического интервью и вопросам, с которыми системные аналитики сталкиваются при поиске работы.}

• 20 августа в 20:00. «Аналитическая дженга: как проектировать и управлять изменениями системы с помощью BACCM, (4+1) и C4, чтобы архитектура не рассыпалась».
  _{Разберём, как применять аналитические и архитектурные модели для оценки изменений и сохранения целостности системы.}

Больше бесплатных уроков июля смотрите в дайджесте.

А если для вас актуален карьерный переход в системном анализе, читайте полный разбор тестового задания на 2026 год.

Telegram-канал как продукт: что я понял только после запуска

Когда запускал платный канал, думал что весь фокус на контент. Сделай хороший контент, люди будут платить.

Как бы не так.

Первое. Люди не покупают контент, они покупают доступ к человеку. Два канала с одинаковым качеством материала показывают разную конверсию если у одного автора есть лицо, история и голос, а у другого просто полезные посты. Если в контенте нет тебя как личности, то он на фиг ни кому не нужен, если только это не контент для взрослых, конечно же.

Второе. Удержание в Telegram другое чем где-либо ещё. От email-рассылки отписываются легко, из закрытого канала уходят реже. Не потому что контент лучше, а потому что канал это сообщество. Человек уходит не от контента, он уходит от людей. Это меняет то как нужно думать про churn.

Третье. Первый дни решает почти всё. Если подписчик не вовлёкся в сразу, он скорее всего не будет продлевать подписку. Онбординг в Telegram продукте это не приветственное сообщение, это целый сценарий первых взаимодействий и чётко выстроенная структура информации внутри канала.

Всё это звучит очевидно когда читаешь. Не очень очевидно когда запускаешь.

Кто строил платные продукты в Telegram, что стало главным сюрпризом?

Подборка вебинаров на июль

Вы просили — мы сделали. Повторяем вебинары про работу с данными в облаке: от развертывания платформы до ETL-процессов и полноценной BI-аналитики. Регистрируйтесь, чтобы спросить экспертов о важных деталях и получить ответ.

Как развернуть платформу данных в облаке и подготовить данные для аналитики
Покажем, как быстро развернуть managed-сервисы Evolution Data Platform, подключить источники данных и построить пайплайны для подготовки данных к аналитике. Разберем интеграцию с PostgreSQL, ADB, S3 и настройку автоматического обновления — без долгого погружения в инфраструктуру.
🧑‍💻 Для кого: дата-инженеры, аналитики, архитекторы данных.
📅 Когда: 16 июля 11:00 мск.
📍 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

ETL в облаке: от хаоса к управляемым процессам
Покажем, как выстроить надежную ETL-платформу в облаке на базе Evolution Data Platform. Разберем интеграцию разрозненных источников, управление метаданными и оркестрацию — и покажем всё это в live-демо: от извлечения данных до готовой витрины.
🧑‍💻 Для кого: дата-инженеры, DevOps, руководители дата-команд.
📅 Когда: 23 июля 11:00 мск.
📍 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

Evolution Managed BI: все возможности BI-сервиса в облаке
Разберем, как получить максимум от Evolution Managed BI: подключить источники данных, настроить интерактивные дашборды, кеширование запросов и автоматические алерты. Покажем продвинутые возможности сервиса — от виртуальных датасетов до управления доступом.
🧑‍💻 Для кого: аналитики, BI-разработчики, руководители дата-отделов.
📅 Когда: 30 июля 11:00 мск.
📍 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

Почему документация FineBI не научит вас FineBI

Справочник и учебник, это разные жанры. Документация FineBI хорошо отвечает на вопрос «как настроить конкретную функцию», но только когда вы уже знаете, что искать. Последовательности тем, практики и заданий в ней нет. В итоге новичок тратит больше времени на поиск материалов, чем на сам продукт.

Александр Ларин, руководитель центра обучения и технической поддержки GlowByte, собрал карту источников в одной статье: документация и Learning Center от FanRuan, бесплатные видеокурсы, русскоязычные Telegram-сообщества, где вопросы закрываются быстрее, чем через поддержку, и бесплатные образовательные ретриты с кейсами Tele2, Уралсиба и Циан.

Внутри готовый маршрут для новичка: с чего начать, куда идти за ответом на конкретный вопрос и как не мониторить десяток площадок вручную.

Читать разбор: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/1054608/

За последние пять лет я разместил на Хабре более 300 статей, которые в совокупности получили свыше 7 млн прочтений и несколько десятков тысяч лайков. На мой взгляд, Хабр был лучшей UGC-площадкой в Рунете – поэтому основную версию всех своих материалов я размещал именно здесь, и ссылался со своего канала сюда же.

К сожалению, вчера администрация ресурса написала мне, что Хабр – это «только про айтишку и околоайти», а всякие темы про финансы и инвестиции там вообще ни к месту. И если я буду продолжать тут писать про такое – то придется «расчехлять санкции» в мой адрес.

Так что, уважаемые айтишники, я вынужден избавить вас от своего присутствия на Хабре. Надеюсь, вы наконец обретете счастье в этом прекрасном мире, где никто не говорит про процентные ставки, а бородатые программисты при словах «среднегодовая доходность» краснеют и в ужасе зажимают руками уши.

Если вдруг кто-то хочет не терять со мной связь и продолжать читать мои материалы – найти меня можно в Телеграме.

5 граблей, на которых умирают торговые боты

Большинство торговых ботов умирают не потому, что стратегия оказалась неверной. Они умирают потому, что бэктест втихую прочитал завтрашнюю свечу. Потому что процесс упал посреди исполнения ордера и открыл позицию дважды. Потому что биржа отвергла ордер, а бот продолжил торговать призрак.

Стратегия - никогда не была сложной частью. Сложной частью была инфраструктура.

«Это работало в бэктесте» ничего не значит, если в live крутится другой код

Стандартный путь продакшенизации стратегии - это её переписывание: исследовательский ноутбук превращается во вторую, собранную руками боевую систему со своей логикой ордеров, своими багами, своим расхождением. Теперь у вас две стратегии, которые выглядят одинаково, а ведут себя по-разному ровно тогда, когда это важнее всего. Например, на момент бектеста все свечи уже закрыты, а в live текущая свеча всегда в статусе pending и её параметры меняются

Ошибка, которая открывает позицию дважды

Бот, обновляющий позицию в момент, когда процесс умирает - OOM, деплой, скачок питания, просыпается с испорченным состоянием: наполовину открытая позиция, неправильный cost basis, выход, который так и не зарегистрировался. Восстановление руками - это место, где утекают деньги.

Ордер, который биржа молча отвергла

Тихий убийца live-торговли: биржа отвергает, отваливается по таймауту или наливает частично - и внутреннее состояние вашего бота больше не совпадает с реальностью. Фикс из учебника - рукописный try/catch с откатом вокруг каждого ордера - это ровно тот код, который ломается на том краевом случае, который вы не предусмотрели.

Десять стратегий, один счёт, экспозиция 100%

Проверки риска по каждой стратегии в отдельности упускают очевидную портфельную истину: десять стратегий, каждая «рискует 10%», - это один счёт, рискующий всем. Открыть сразу 10 позиций не хватит капитала

Получение внешних данных через Crontab

Cron с парсингом внешних данных работает в другом процессе по системным часам - бесполезно в бэктесте, который проигрывает месяц за секунды. Так же как неполные свечи в live, на момент backtest база данных содержит больше записей, так как момент в прошлом уже завершен

Лето и ИТ: как их совместить с прицелом на будущее? Отправьте резюме к нам в SSP SOFT

Про нас как работодателя: компания SSP SOFT работает в сфере заказной разработкой ПО и предоставляет выделенные команды по модели ИТ-аутсорсинга для крупных клиентов. Размер компании — мы «средний бизнес» с числом сотрудников около 500 человек, и с проектами федерального уровня.

Рабочие места у нас в московском офисе, в ЦАО у самой Красной площади. А еще вакансии в департамент в Томске и почти всегда на «удаленку» из любой точки России.

Ищем сотрудников — живых, неравнодушных, готовых пробовать новое. Тех, кто не боится сложного, не бежит от нестандартного и умеет видеть результат за строчками кода.

Почему вам у нас понравится:
— Здесь интересно применять знания на реальных проектах, а не просто «отрабатывать ставку»
— Здесь не боятся обсуждать сложные вопросы
— Здесь работа оставляет силы на семью, хобби и желание развиваться

Что мы даем взамен:
— Гибкость: удаленка, офис в Москве или Томске, гибридный формат
— Поддержку здоровья и обучения (ДМС и курсы по твоему выбору)
— Атмосферу, где твое мнение важно

📢 Мы ищем прямо сейчас (актуальность проверяйте по ссылке на хх ниже):

1️⃣ DevOps Engineer (MLOps)
2️⃣ Ведущего аналитика 1С (финансовый контур, КТ 2000)
3️⃣ Функционального архитектора 1С
4️⃣ SAP WMS Консультанта
5️⃣ Tech Lead (финтех, инвестиции)

Подробности о вакансиях читайте на нашей странице ХХ.ру, но там откликаться необязательно. Ждем резюме напрямую в ЛС руководителю службы найма (или на почту job@ssp-soft.com). Не забудьте добавить «секретную фразу» в сопроводительное письмо: «Увидел(а) вашу вакансию на Хабре». .

Желаем всем хабровцам успешной карьеры в 2026 году 🚀

Чеклист перед запуском торгового бота

Заперли физика, химика и экономиста,на необитаемом острове с банкой консервов.  Физик предлагает разбить её камнем, химик — нагреть на костре. Экономист говорит: «Предположим, у нас есть открывашка».

• Path-aware exits
  
  Плохо: PnL считается по close, ни одна сделка не закрыта по SL
  Хорошо: OHLC-реплей внутри свечи, intra-candle SL/TP
  

• Look-ahead bias
  
  Плохо: Ручной параметр времени, индикатор на всём массиве
  Хорошо: Ambient-контекст, данные только до текущего тика
  

• Комиссии + слиппедж + leverage
  
  Плохо: PnL по миду, без комиссий, +0.3% это минусовая статегия ниже комиссии
  Хорошо: На момент холда считается стоимость обслуживания leverage, fees
  

• Размер выборки
  
  Плохо: <30 сделок, Sharpe Ratio в космосе, tail-driven
  Хорошо: N/A вместо фейка при недостатке данных, гейты ≥10 сигналов / ≥14 дней
  

• Crash-recovery
  
  Плохо: Нет атомарной записи, рестарт с нуля
  Хорошо: Atomic writes, graceful shutdown
  

• Адаптер биржи
  
  Плохо: Не отправлял реальный ордер
  Хорошо: Если покупателя/продавца не нашлось, не закрываем позицию и в бд

Дайджест ближайших мероприятий онлайн-магистратуры «Науки о данных» центра «Пуск» МФТИ

1️⃣ Эфир «Что происходит с рынком Data Science и как действовать специалисту»

💡О чем поговорим:

— Как ИИ-агенты меняют работу аналитиков, дата-сайентистов, ML- и дата-инженеров.

— Какие навыки помогают выделиться на рынке.

— Какие задачи в Data Science автоматизируются быстрее всего.

— Что сейчас чаще проседает у кандидатов на собеседованиях.

— На что делать упор в обучении, резюме и портфолио.

— Как искать первую работу в Data Science и развиваться дальше, если вы junior или middle.

— Какие карьерные траектории есть в ML, Data Engineering и Data Analysis.

Эфир подойдет тем, кто:

— рассматривает переход в Data Science из разработки, инженерии, аналитики, математики или другой смежной области;

— думает, стоит ли сейчас идти в Data Science и с чего начать;

— уже работает с данными и хочет понять, как расти дальше;

— готовится к поступлению в онлайн-магистратуру «Науки о данных» МФТИ;

— хочет разобраться, какие навыки действительно важны для карьеры в Data Science в 2026 году.

Спикер: Александр Толмачев — директор по машинному обучению и анализу данных (CDO). Он преподает анализ данных и моделирование в Сколково, выступает генеральным продюсером конференции Data Day, руководил дата-функцией в Ozon Банке и создал курс «Инженер данных» в Яндекс Практикуме.

Когда и где: 📅 24 июня (среда), онлайн ⏰ 19:00

🔜 Регистрация

ТГ https://t.me/mipt_events_bot?start=dl-1781603707275

ВК https://vk.com/app6379730_-224205661#l=22&auto=1

2️⃣ День открытых дверей онлайн-магистратуры МФТИ «Науки о данных»

Встречу проведет Юлия Соболь, руководитель онлайн-магистратур МФТИ.

💡 На эфире обсудим:

— Тренды и возможности рынка Data Science в 2026 году.

— Применение знаний, получаемых в магистратуре, для решения реальных задач.

— Формат обучения: структура дисциплин, занятия, командная работа.

— Стажировки у индустриальных партнеров МФТИ и совместные проекты студентов.

— Советы по успешному старту в Data Science и развитию портфеля проектов.

Также ответим на все ваши вопросы.

👥 Гости эфира:

Даниель Щебентовский — ведущий эксперт-консультант программы, Lead ML в международной финтех-компании, владелец московского хаба Open Data Science (ODS).

Майя Котыга — ведущий аналитик данных в Ростелекоме, выпускница программы «Науки о данных» 2026 г. Раскроет тему «финансовой окупаемости» образования через стипендии и гранты, исходя из личного опыта. Вы узнаете о возможностях магистратуры и о том, как университет поддерживает своих студентов.

Дата: 25 июня (четверг) Время: 18:00 (Мск)

🔜 Регистрация

ВК: https://vk.com/app6379730_-224205661#l=20&auto=1

ТГ: https://t.me/mipt_events_bot?start=dl-1781600819b3f6f0619f03

Дал большое интервью изданию Tazabek (деловое медиа Кыргызстана, входит в группу АКИpress) — про то, как мы с командой, начав с мобильного оператора, за пять лет собрали полноценную экосистему «Мой О!»: 3,5 млн клиентов и 10+ млн загрузок при населении страны около 7 млн.

Поговорили о том, что обычно остаётся за кадром историй успеха:

• Почему телеком-финтех редкая история масштабного успеха не зависимо от географии, ведь стратегии и технологии у всех примерно одинаковые, но экосистемы получились не всех.

• Какое архитектурное решение мы приняли на старте и ни разу не пожалели – про «сквозные», но не единые буквально данные, идентификацию и клиентский опыт.

• Как устроенбаланс между скоростью и регулятором, и почему регуляторная песочница Национального банка — история не только про нас, но и про всю страну.

• Трансграничные коридоры с Kaspi и Uzum — первые прямые финтех-коридоры в Центральной Азии.

• Куда всё движется дальше: AI в каждом домене – от скоринга и антифрода до регуляторики.

И главный вывод, к которому мы пришли за эти годы: люди важнее технологий. Все провалившиеся проекты имели лучшие в мире технологии. Не хватило людей, которые собрали бы из этого работающую экосистему под конкретную страну.

Полный текст

А пока вопрос к вам: какие локальные финтех- или экосистемные проекты в ЦА и СНГ вы видели вблизи — и на чём они споткнулись? Интересны конкретные кейсы.

«Что дальше в Пайплайне?» — второй выпуск

Мы продолжаем наш новый формат, где нет слайдов и заученных докладов. Второй выпуск шоу «Что дальше в Пайплайне?» мы посвятили аналитикам. Вместе с коллегами из Юзтех и Т1 собрались онлайн, чтобы рассказать реальные истории о курьёзах в требованиях и неожиданных интеграциях.

Смотреть «Часть 2: аналитики»

Больше технических событий и выступлений — в нашем TG-канале.

Всем привет! Коллеги из бизнес-практики BI GlowByte подготовили репортаж по следам прошедшей конференции Fine Day Online, где эксперты из Галамарта, Уралсиба, ОТП и FanRuan говорили о том, что реально происходит внутри больших BI-команд.

Если коротко: дата-каталог на DataHub своими руками, Shadow DWH как болезнь свободного self-service, пиксельный марафон для разработчиков и грабли при миграции FineBI 6.0 на 7.0.

Красная нить всех докладов: данные – есть, BI – внедрен, дашборды – сияют, но бизнес продолжает гадать на кофейной гуще работать на ощущениях. 

Кстати, для тех, кто любит не только почитать, но и послушать, есть ссылочки на выступления. 

Почему в крипте появились wETH, stETH, WBTC, cbBTC и десятки других странных тикеров

Большинство людей впервые сталкиваются с этим во время использования DeFi. Пользователь приходит обменять ETH, а вместо привычного ETH видит wETH. Потом встречает stETH, rETH, cbBTC, tBTC, aUSDC и ещё десяток похожих активов.

В этот момент возникает логичный вопрос: если у нас уже есть Bitcoin и Ethereum, зачем индустрия постоянно создаёт их новые версии?

На самом деле за большинством таких тикеров скрываются не новые монеты, а новые функции.

Одним из первых массовых примеров стал wETH - Wrapped Ether. Проблема заключалась в том, что нативный ETH исторически не соответствовал стандарту ERC-20, на котором построено большинство DeFi-протоколов. Поэтому появился wETH: тот же самый ETH, но в форме токена, с которым удобно работать внутри экосистемы Ethereum. По сути это один и тот же актив, но в другой "упаковке".

Похожая история произошла с Bitcoin. Сам Bitcoin существует в своей собственной сети и не может напрямую использоваться в большинстве приложений Ethereum. Так появились WBTC, cbBTC и tBTC - токенизированные версии Bitcoin, которые позволяют использовать ликвидность BTC в DeFi-протоколах, пулах ликвидности и кредитных сервисах.

Позже индустрия столкнулась с другой задачей - стейкингом. Пользователь хотел получать доходность от ETH, но при этом не терять доступ к своим средствам. Так появились stETH, rETH, cbETH, eETH и другие liquid staking токены. Они представляют собой застейканный актив и одновременно позволяют продолжать использовать его в других протоколах.

Следующий слой - кредитные платформы. Когда пользователь кладёт USDC в Aave, он получает aUSDC. Когда размещает средства в Compound - получает cUSDC. Эти токены фактически становятся цифровой распиской, которая подтверждает право требования к депозиту и накопленным процентам.

Есть и ещё более экзотические категории. Например, sUSD и sBTC - синтетические активы, которые пытаются повторять стоимость оригинального актива без необходимости владеть им напрямую. А veCRV, vlCVX или xSUSHI появились как элементы систем управления протоколами и распределения вознаграждений.

В итоге большинство странных приставок в крипте обычно сводятся всего к нескольким категориям:

• w — wrapped активы

• st, r, e — liquid staking

• a, c — депозитные токены кредитных протоколов

• s — синтетические активы

• ve, vl, x — governance и voting-механики

Самое интересное, что для новичка все эти тикеры выглядят как бесконечный хаос. Но если посмотреть глубже, становится понятно: индустрия не создаёт сотни новых монет. Она создаёт новые формы представления уже существующих активов.

Именно поэтому один и тот же Ethereum сегодня может существовать одновременно как ETH, wETH, stETH, rETH, cbETH или eETH. Снаружи это выглядит как зоопарк тикеров. Внутри - как попытка решить разные инфраструктурные задачи одной и той же экосистемы.

Как переехать в другую страну? Мой опыт

Многие люди хотят переехать, но не решаются.

За несколько лет жизни в другой стране я поняла, что успешная иммиграция зависит не только от денег или знания языка.

В этом посте поделюсь тем, что помогло мне сделать первые шаги, адаптироваться и создать независимые источники дохода в $.

1. Не ждите идеального момента

Многие считают, что не готовы к переезду - нужно выучить язык, накопить больше денег, чтобы ребенок закончил учебный год - чтобы все было идеально. Но идеальный момент не настанет - всегда будет мало денег, всегда найдутся новые сомнения, страхи и препятствия. 

Если я что-то хочу, задаю себе вопрос: как могу сделать это с текущими ресурсами? 

Например, когда я начинала снимать свой первый ютьюб канал, если бы я гналась за идеальной картинкой, ждала когда появятся деньги чтобы купить профессиональную камеру, свет - я бы никогда не начала. Я бы не начала ютьюб каналы на английском - если бы ждала, пока мой английский будет идеальным. 

И так во всем. Идеальный момент никогда не наступит. А новые возможности появляются тогда, когда вы начинаете действовать. 

2. Деньги

Я переехала с небольшим бюджетом и поэтому на первое время выбирала страну с недорогим жильем и уровнем жизни (Таиланд). 

Также сразу сократила расходы - одни Crocs на все время, пара футболок, питания с местных рынков. Пришлось экономить и отказываться от привычного.

Было трудно, я испытывала дискорфорт, но в итоге именно это и прокачало меня.

Единственное, на чем я не экономила - это на обучении. В тот период, когда у меня были ограниченные ресурсы, когда отсутствовал прогнозируемый доход - самым главным оказалось как можно больше изучать и применять эти знания на практике.

Я давно не работаю аналитиком. Но именно навыки аналитики, структурное мышление и система привычек помогли мне начать зарабатывать в $. Это стало основой всего - переезда, адаптации, независимого дохода. Аналитическое мышление, умение работать с данными и выстраивать систему - это то, что работает в любой стране и на любом рынке. Училась вот по этой программе, кому интересно.

3. Мышление

Я заметила, что имигранты, которые общаются в своих комьюнити в новых странах - находятся в "пузыре" и уменьшают шансы на рост и адаптацию. 

А те, кто наоборот не замыкается на своем комьюнити, а общается с людьми из разных культур, изучает языки, открыты новому - в имиграции чувствуют себя отлично. 

Именно поэтому я продолжаю совершенствовать английский и учу тайский, сейчас стараюсь много общаться с местными, а также с иностранцами из Европы, США и других стран, посещать местные мероприятия, локальные места. 

Я чувствую, как мое мышление и мировоззрение меняется в лучшую сторону.

4. Система 

Сейчас понимаю, что моя имиграция была бы провальной, если бы я не выстроила свою жизнь в систему из привычек, расписания, постоянного обучения. 

У меня есть список привычек: 

Например, дневные:

- разговор на камеру на английском языке (15 мин)

- практика Shadowing вечером (30 мин)

- писать, читать, смотреть - практически все только на английском

- каждое утро прохожу курсы (1 час)

Недельные:

- исследование новых возможных ниш (1 час)

- аналитика конкурентов (1 час)

- аналитика результатов по всем проектам (1 час)

- и так далее

Иммиграция оказалась для меня не столько сменой страны, сколько сменой мышления.

Она научила меня действовать в условиях неопределенности, быстрее учиться, адаптироваться и создавать возможности самостоятельно.

Да, было сложно. Но именно сложности дали мне самый большой рост.

Если вы давно думаете о переезде - не ждите идеального момента. Начните с того, что можете сделать уже сегодня. Очень часто новые возможности появляются только после того, как вы сделали первый шаг.

Хотим, чтобы вы попробовали наши лабораторные изнутри - поэтому открыли скидку на подписку «Практик».

700 рублей - цена ланча. А внутри:
– живая трансляция 2 лабораторных в месяц (Лабораторная по мониторингу уже в это воскресенье!)
– личная виртуальная машина со всеми скриптами для развёртывания стека лабораторной
– записи всех прошедших лабораторных - по Docker, Kubernetes и не только

Для сравнения: подобный формат в крупных школах стоит от 3 до 6 тысяч с участника.

Почему так?
Мы верим, что качественное обучение должно быть доступным и должно слышать свою аудиторию. И что расти проще там, где саморазвитие и взаимопомощь идут бок о бок - становясь личным драйвером для каждого.

👉 Стать практиком - https://boosty.to/polnyistek

Что будет после Web3 и существует ли вообще Web4?

Когда появился термин Web3, его подавали почти как следующую эволюцию интернета: децентрализация, цифровая собственность, кошельки вместо аккаунтов, отсутствие посредников и контроль пользователя над своими данными.

Проблема в том, что спустя несколько лет Web3 так и не стал массовым в том виде, в котором его представляли. Да, индустрия выросла. Появились DeFi, NFT, DAO, стейблкоины, on-chain экономика и огромная инфраструктура вокруг блокчейнов. Но обычный пользователь по-прежнему редко хочет разбираться в seed-фразах, gas fee, bridge, сетях и формате адресов.

Именно поэтому всё чаще возникает другой вопрос: а что вообще будет после Web3 и существует ли какой-то “Web4”?

На практике проблема Web3 оказалась не столько технологической, сколько пользовательской. Web3 отлично решает вопрос владения активом, но пока плохо решает вопрос удобства. Для массового пользователя Web2 всё ещё проще: зашёл через Google-аккаунт, нажал пару кнопок — и сервис работает. В Web3 пользователь часто становится одновременно и банком, и службой безопасности, и технической поддержкой для самого себя.

Именно поэтому всё больше обсуждений сейчас крутится вокруг идеи, что следующая стадия интернета будет строиться не только вокруг блокчейна, но вокруг сочетания сразу нескольких вещей: AI, identity, автоматизации, intent-based интерфейсов и invisible infrastructure.

Если упростить, Web3 пытался сделать пользователя владельцем инфраструктуры. А условный “Web4”, о котором начинают говорить сейчас, скорее пытается сделать инфраструктуру невидимой для пользователя вообще.

Например, сегодня человек должен понимать:

в какой сети находится актив какой gas использовать как работает bridge что такое approve почему транзакция не проходит

Для массового рынка это слишком высокий порог входа.

Следующий этап, скорее всего, будет выглядеть иначе: пользователь просто формулирует действие, а инфраструктура сама решает, в какой сети провести операцию, как подписать транзакцию, откуда взять ликвидность и как оптимизировать маршрут.

По сути, Web4 в текущем понимании — это не “новый интернет после блокчейна”, а попытка спрятать сложность Web3 под нормальный пользовательский опыт.

Парадокс в том, что большинство технологий Web3, вероятно, останутся внутри системы, но перестанут быть видимыми. Как сегодня человек пользуется банковским приложением, не думая о том, через какие протоколы проходят его данные.

Отдельный интерес здесь добавляет AI. Если Web3 был про ownership и decentralization, то следующий этап может оказаться про AI-агентов, которые будут взаимодействовать с цифровой инфраструктурой вместо человека: управлять кошельками, искать ликвидность, совершать сделки и даже взаимодействовать с DAO или DeFi-протоколами автоматически.

Именно поэтому вопрос “что будет после Web3?” сейчас всё чаще звучит не как футуризм, а как вполне практическая проблема индустрии.

Потому что технология уже стала достаточно сложной. И следующий этап её развития, скорее всего, будет связан не с ещё большей сложностью, а наоборот — с попыткой скрыть её от пользователя полностью.

Чистый PDF для Zotero

Записал короткое видео про свой небольшой инструмент, который помогает превращать интернет-статьи в аккуратные PDF и массово прикреплять их к источникам в Zotero.

Мне этот инструмент понадобился, так как я полюбил читать с планшета. Но в мобильном Zotero по сути только PDF хорошо работает и нормально поддерживает аннотации.

Под капотом это работает следующим образом.

Страница скачивается по URL, Defuddle от Kepano вытаскивает из неё основное содержимое без меню, рекламы и прочего мусора, а далее Playwright рендерит это в нормальный PDF.