Менеджмент

Пало-Альто 1991 года.

Просто бешеный концентрат десятков легендарных компаний.

С 2026 года США начнут взимать дополнительный возвратный сбор за «добросовестность» (Visa Integrity Fee) в размере $250 за каждую неиммиграционную визу, включая туристические (B-1/B-2), студенческие (F/M), рабочие (H-1B) и обменные визы (J).

Новый сбор «Visa Integrity Fee» стал частью масштабного закона «One Big Beautiful Bill», подписанного президентом Дональдом Трампом 4 июля 2025 года. Исключение составляют только дипломатические категории виз A и G.

По оценкам экспертов, общая стоимость получения туристической визы может вырасти до $450–470, что в 2,5 раза превышает текущую сумму. Помимо нового сбора, также повышаются другие сопутствующие платежи, включая сбор за форму I-94 ($24) и повышенную стоимость ESTA ($40 вместо прежних $21).

Согласно официальному тексту закона, сбор «за добросовестность» рассматривается как залог, который может быть возвращён, если заявитель покинет США в течение пяти дней после истечения визы, не нарушив условий пребывания и не подав на продление. Однако для студентов и рабочих виз это означает, что деньги могут «зависнуть» на годы.

«Ростелеком» опроверг информацию об ограничении скорости интернета для абонентов, использующих более 4 ТБ трафика в месяц. В пресс-службе «Ростелекома» подтвердили, что условия и тарифы на домашний интернет для физических лиц не менялись. Безлимитные тарифы не имеют ограничений по объёму потребляемого трафика.

«Ростелеком» уточнил, что при аномально высоком трафике, в десятки или сотни раз превышающем средний уровень, скорость интернета может быть временно снижена. Это необходимо для проверки и защиты сетевой инфраструктуры, чтобы обеспечить стабильное предоставление услуг всем пользователям, согласно п. 3.4.11 Единых правил оказания услуг.

Этот пункт гласит, что «в случае создания абонентом значительной нагрузки на сеть связи, в том числе с использованием протоколов peer-to-peer», оператор не может гарантировать скорость передачи данных.

Как навели порядок в работе техписателей и ускорили процессы

Когда у команды технических писателей на одном только портале свыше 1200 документов, управление информацией требует четкой структуры и выверенных процессов. Специалисты постоянно сталкивались с десятками исходников и тратили много времени на поиск нужной информации. Это замедляло выполнение задач и мешало команде действовать слаженно.

Чтобы навести порядок, команда предприняла несколько шагов:

• Ввели единый стиль оформления задач, документов и исходников.

• Определили правила именования файлов, веток и структуру репозитория.

• Согласовали формат взаимодействия внутри команды.

• Разработали и зафиксировали внутренний стайлгайд — живой документ, который мы регулярно улучшаем, если это помогает сократить потери.

Стали шире использовать возможности разметки: избавились от лишнего, ввели переиспользование через ключи (conkeyref, keyref) и упростили поддержку кода. Поработали и с визуальной частью:

• Ввели правила для изображений: фиксированные размеры, формат, плотность.

• Стандартизировали визуальный стиль.

• Убрали визуальный шум, сфокусировались на главном.

• Установили лимит на размер изображений для ускорения загрузки.

Так, мы улучшили восприятие документации, снизили нагрузку на портал и ускорили производственные процессы. Визуальный порядок стал частью культуры качества.

Результат — преемственность, быстрый онбординг, стабильность команды даже в условиях ротации или отпусков.

Подробнее о бережливом подходе к технической документации читайте в статье Ивана Холодкова, старшего технического писателя направления производственной документации в YADRO.

Automate Your Daily Tasks in 10 Minutes: A Practical Guide to n8n for Beginners

Until 2022, I thought automation was only large companies. But in 2022 I discovered n8n, and everything changed. Now, I automate routine work, reports, and even whole business processes—sometimes in under 10 minutes. Here’s how it works, what surprised me, and what you can try today.

In 2022, I deployed n8n on a separate VPS to demonstrate the ability to process design data from Revit and show that it's like working in Dynamo or Grasshopper, but for data managers and automation pipelines outside of Autodesk products.

But it was hard to get experts interested in 2022 - at the time, n8n was still in its early stages: there were no Python nodes, no LLM integration, and most workflows took weeks to create, relying on scattered blog posts and incomplete examples on forums.

Fast forward to 2025, and everything has changed.

Today, thanks to native LLM nodes, you can simply ask ChatGPT, Claude, or any advanced AI assistant to generate automation n8n pipelines — whether for validating parameters or producing custom QTO tables — and get ready-to-run workflows in seconds.

Why Bother with Automation?

Let’s be honest: most “office work” is repetitive. Copy-paste, renaming files, sending the same email—again and again. It’s boring and, more importantly, wastes hours every week. For me, automation started as an experiment, but quickly became a must-have. Once you automate your first task, you won’t want to go back.

What is n8n and Why Use It?

n8n (pronounced “n-eight-n”) is a free, open-source tool for automating anything—emails, file operations, notifications, even AI tasks. The best part? No coding needed. You just drag, drop, connect blocks, and press play. It runs on Windows, Mac, or Linux. I set up my first workflow in under 15 minutes.

How I Got Started (And You Can Too)

1. Install Node.js (from the official site, takes 2 minutes)

2. Install n8n with one command

3. Open n8n in your browser (local or online)

4. Start building: drag blocks (“nodes”) to connect apps, add logic, or even call ChatGPT to write emails for you!

Video Tutorial:
Automate Your CAD-BIM Workflows Local with n8n + ChatGPT & Claude | No Code, No Plugins, No Internet

My first workflow? Automating project reports — collecting data, formatting it, and sending it as an email, all triggered by a single button.

Video Tutorial:
Automate Your CAD-BIM Workflows Local with n8n + ChatGPT & Claude | No Code, No Plugins, No Internet

Where the Magic Happens: AI & Templates

The next “wow moment” for me was connecting n8n to AI tools like Claude and ChatGPT. Need to generate text, analyze data, summarize, or respond to messages? Just add a ChatGPT node—no API coding, just your prompt.

Short on time? n8n has a big library of ready-made templates. You can find workflows for almost any need: document processing, cloud backups, database syncs, even advanced stuff like BIM/CAD data processing. Grab a template, tweak it for your needs, done.

Lessons Learned and Tips

• Don’t overthink: Start simple. Even automating one small task (like downloading attachments from email) pays off.

• Debug as you go: n8n makes it easy to see where something breaks—just follow the logs, tweak, and re-run.

• Experiment: The community is active and shares real-life examples. Some of my best workflows came from GitHub repos or the official n8n library.

• Combine tools: I use n8n with spreadsheets, databases, cloud storage, and AI. Everything connects!

Why You Should Try It

After a few weeks, I realized how much time I was saving. Reports that took 30 minutes now take 2. Integrations that seemed impossible (like sending BIM data to a spreadsheet, then to Teams) were suddenly simple.

Automation isn’t just for techies anymore. With tools like n8n, anyone can build and run real workflows—saving hours, reducing errors, and focusing on what really matters.

🫧 Технологический пузырь лопнул: что случилось с ИИ-агентами?

Аналитики из Gartner предупредили, что к 2027 году более 40% проектов с ИИ-агентами будут закрыты. Спойлер: ИИ как ключевую технологию никто не отменяет, но если будете запускать своих ИИ-агентов, учтите риски, которые увидели эксперты и добавили мы от себя.

ИИ-агенты — это программы, которые автономно или полуавтономно могут принимать решение с использованием технологий ИИ. Когда вам не надо каждый раз запрашивать чат-бот, а он сам отследит ситуацию и будет выдавать вам самые оптимальные туристические маршруты.

Естественно, это даёт возможность упростить и ускорить бизнес-процессы, и компании активно используют её. Аналитики Gartner предсказывают, что к 2028 году как минимум 15% рабочих решений будет приниматься с участием ИИ-агентов (сейчас около нуля), а 33% корпоративного ПО будет включать ИИ-агентов (сейчас около 1%). Почему же эта же компания предупреждает об отмене почти половины проектов с ИИ-агентами?

Во-первых, из-за непредсказуемой стоимости. Сейчас внедрение ИИ-агентов находится на экспериментальной стадии и может дать первые результаты. Но при попытке полноценно интегрировать их в бизнес-процессы компании могут столкнуться с тем, что это дорого или невыгодно.

Во-вторых, из-за непредсказуемой ценности для бизнеса. Понятно, что ИИ может ускорить бизнес-процессы и повысить их эффективность. А может и не помочь. Только после «приземления» тех же больших языковых моделей будет ясно, могут ли они помочь (как в случае с поиском по техдокументации) или потребуют слишком больших затрат ресурсов на проверку результатов работы ИИ.

Наконец, третий пункт — это сложность риск-менеджмента. Как предотвратить утечку информации и взлом ИИ? Как убедиться в адекватности результатов работы ИИ-агента? Это ещё предстоит научиться узнавать, потому что стандартных методик пока нет.

Возможно, сразу во всех трёх пунктах лежит ещё один момент. Gartner предупреждает, что под модным названием компаниям пытаются «продать» и RPA, и чат-боты и другие процессы, которые работают без ИИ или автоматизации. Если они помогают бизнесу — это, конечно, хорошо, но цена старых решений под видом модных «ИИ-агентов» может оказаться выше, чем у исходного продукта, а значит, финальная окупаемость будет под вопросом.

В общем, совет можно дать такой: используйте новые инструменты, но не поддавайтесь на хайп — взвешивайте риски и потенциал внедрения ИИ-агентов.

Исследуйте мир Selectel в Minecraft

Сначала мы хотели просто поиграть в Minecraft с коллегами. Но в какой-то момент поймали себя на мысли, что достраиваем копию очередного нашего дата-центра, да и в целом построек получилось довольно много. Тут-то мы и решили, что пора открыть сервер для всех желающих.

Переходите на сайт, регистрируйтесь и получайте доступ. В игре вас ждут:

• Выживание — классический режим с нормальной сложностью, где можно строить, исследовать, добывать. В общем, заниматься типичными майнкрафтовскими делами. А чтобы было веселее, мы добавили туда ежедневные несложные задания с внутриигровыми наградами (железные ботинки или алмазный меч всегда пригодятся). Но можно унести и вполне реальные призы: плюшевых тирексов, носки, кепки и прочее. Для этого нужно искать в деревнях коды сообщать их Telegram-боту (один код = один приз).

• Креатив — та часть сервера, где находятся наши дата-центры, музей технологий, необычные постройки от игроков и так далее. С Креативом по умолчанию нельзя взаимодействовать, можно только смотреть. Но если вы проявите свои таланты строителя в Выживании, то сможете добавить сюда свою постройку.

• Арена — локация, которую мы открываем только по четвергам для проведения больших PvP- и PvE-событий. Побеждайте и выигрывайте плюшевых тирексов и другие призы от Selectel.

Теперь немного скучной, но важной информации. Играть можно только с ПК. У вас должна быть установлена копия Minecraft Java Edition 1.21.5 или новее. В целом, на этом все. Регистрируйтесь, чтобы получить данные для входа и быть в курсе всех новостей (а еще чтобы получить приз, если победите) и присоединяйтесь к игре.

“Уходим, уходим, уходим…”  Как понять, что проект пора закрывать?

Когда твоя деятельность состоит в том, чтобы запускать стартапы, неизбежно сталкиваешься еще и с другой стороной - периодически проекты приходится закрывать. Сегодня расскажу о том, как понять, что с проектом пора прощаться.

Я ранее уже рассказывал о том, что некоторое время назад мы изменили подход к сборке MVP (подробнее об этом можно прочитать в материале “Как мы перестали строить завод”). Если лет 5 назад мы собирали MVP сразу после оценки идеи, то сейчас проекты проходят стадию анализа, затем - предтеста (некий аналог пред-MVP), и только потом, когда ценность проекта подтверждена у пользователей и нам понятно, какие фичи нужны проекту, мы выводим его на сборку MVP.

Соответственно, мы будем говорить о тех проектах, которые уже прошли анализ, предтест и для которых MVP уже собран, т.е. можно сказать - проект запущен.

Стратегии
Любой стартап создается либо на продажу, либо как дивидендный актив, который будет постоянно приносить прибыль основателям. Это разные стратегии работы. Для нас ближе второй путь - дивидендный актив.

Для таких стартапов важным показателем является соотношение CAC к LTV 1:3 и выше (1:4 и т.д.). Напомню, что CAC - это стоимость привлечения клиента, а LTV - это его пожизненная стоимость, то есть, то количество денег, которые он приносит компании за все время взаимодействия с ней. Существует примерный ориентир, на который ссылаются инвесторы, фонды и бизнес-ангелы во всем мире: 1 доллар потраченный на привлечение, должен приносить 3 доллара прибыли, не ниже. Поэтому основная задача стартапа - добавиться соотношения 1:3. Все гипотезы, которые мы тестируем, должны быть направлены на сокращение стоимости привлечения и на повышение LTV.

Если достичь оптимального соотношения не получается, нужно либо сделать пивот - т.е. резко изменить вектор направления стартапа в ту сторону, где удастся улучшить показатели. Второй путь - закрыть проект.

Мне приходилось закрывать проекты неоднократно. Например, “Турбо-ассистент” - сервис по подбору ассистентов для делегирования самых разных задач. Причина для закрытия была проста - не сошлась юнит-экономика. Мы проанализировали свои ошибки: во-первых, всех ассистентов нанимали в штат  (что неизбежно влекло расходы), во-вторых, взяли на проект достаточно большую команду. Но если смотреть широко - рынок оказался не готов к такому проекту. Нам приходилось слишком много ресурсов тратить на то, чтобы доказать пользователю, что делегирование - это нормально, безопасно и удобно. В итоге проект закрыли.

А если дать стартапу время?
На самом деле, решающее значение имеет не время, а деньги - сколько их есть у стартапа или сколько готов дать инвестор.  Если по цифрам виден рост, то деньги - это не проблема. А вот если роста нет то здесь все зависит либо от  терпения инвестора, либо от запаса тех денег, что выданы проекту на данный момент.

В моей практике бывали случаи, когда было очевидно, что проекту можно дать время. В такой ситуации важно не экономить деньги, просто закрыв стартап, а дать команде шанс переломить ситуацию. К деньгам в данном контексте я отношусь не как к цели, а как к средству для достижения конечной цели.

Проекты открываются и закрываются, так устроена система. В первые годы работы, признаюсь, я испытывал досаду, когда проект приходилось останавливать. Но сейчас к этому отношусь как к норме: это часть нашей бизнес-модели. Мы стараемся минимизировать риски и ввели новые этапы -преданализ, анализ идей, предтест - все это для того, чтобы вероятность успеха проекта была максимальной! 

Чек-лист: твой проект скоро развалится, если…

Небольшой технический чек, который стоит пройти каждому, кто ведёт продукт или отвечает за разработку.
Если узнаете себя — возможно, пора не спешить с новой фичей, а разложить фундамент.

• Весь проект держится на одном человеке
  И он — не документация. Ушёл в отпуск — проект замер.

• Задачи ставятся в личке, на встрече или в голове
  "Я же в телеге писал задачу". Без трекинга всё разваливается.

• Никто не может объяснить, что по приоритету
  Всё срочно, всё горит, всё одновременно. Ну вы поняли.

• Прод выкатывается вручную, или в пятницу вечером
  Даже не баг, а фича. Проблемы по подписке.

• Тестов нет, баги ловим по фидбеку
  Багрепорт от клиента — это не QA.

• Архитектура — это слово из чужого лексикона
  Потому что “нам и так норм”. До первой перегрузки.

• Вопросы “а как это работает?” решаются методом тыка
  Потому что комментировать код — западло.

• Бэкапы где-то есть… но никто не проверял
  Олег говорил, что сохранял себе дамп локально

• Ушёл один человек — и половина знаний ушла с ним
  Значит, их не было в проекте — только в его голове.

Если вы загнули 3–4 пальца — значит пора встать и осмотреться.
Пока “всё работает” — это ещё не стабильность, это просто везение.

Некоторые проблемы уже рассмотрел подробнее в своих статьях

Вольный пересказ тезисов от управляющего партнера Sequoia Capital из подкаста «AI or DIE»

почему то ссылка на подкаст недоступна, scam, но я все равно расскажу вам

💫 Начинается время безграничных возможностей
AI устраняет традиционные ограничения, позволяя небольшим и гибким командам вытеснять крупные и неповоротливые компании.
Бизнесу придется внедрять AI, иначе он быстро станет неактуальным.
Через 10 лет практически каждый человек будет умнее, чем умнейшие сегодня.

✨ Вместо количества сотрудников нужно растить «magic per employee»
Успешность компании больше не измеряется количеством персонала. Чем больше людей, тем выше операционные затраты на поддержание бизнеса. Маленькие компании с качественно выстроенными AI процессами могут тратить это время на изучение своих пользователей и на адаптацию к постоянно меняющимся трендам

💵 Еще одна проблема раздутого штата — их скрытые расходы
Большой штат всегда ведет за собой сложности в координации, усложненный найм и постоянные затраты на онбординг. Все это отвлекает от основной задачи компании — создания ценности для клиентов. Компактные команды лучше сохраняют фокус на клиенте и быстро принимают решения.

Фаундерам придется уделять максимум времени прямому взаимодействию с клиентами, регулярно вовлекая их и свою команду в развитие продукта. Компании, погруженные во внутреннюю бюрократию вместо клиентской ценности — не смогут конкурировать с маленькими и быстрыми конкурентами.

🕶 Реагируйте, а не предсказывайте
Теперь быстрое реагирование на изменения важнее, чем попытки предугадать будущее. Будущее сегодня слишком непредсказуемо.

Компании, плохо адаптирующиеся к изменениям, быстро потеряют свои позиции. Microsoft и Nvidia — хороший пример качественной адаптации, несмотря на их размеры

💞 AI как гениальный сотрудник
Воспринимайте AI как нового, сверхразумного и не ленивого сотрудника.
Вместо того чтобы разочаровываться в AI, стоит научиться работать с ним.
Практически любую бизнес задачу уже сейчас можно оптимизировать с помощью AI. А то, что нельзя оптимизировать сейчас, можно будет оптимизировать через пол года или год

✍️ Стройте бизнес модели на будущее
Можно не бояться, если ваша перспективная бизнес модель не сходится из-за высоких затрат на АИ компьютинг. За последние 3 года они упали в десятки раз, и пока останавливаться не собираются

🍭 Относитесь к AI с оптимизмом
Люди и основатели, которые с энтузиазмом используют AI как мощный драйвер изменений — точно добьются успеха. По сравнению с теми, кто продолжает игнорировать этот инструмент. Сейчас наступил идеальный момент, чтобы ускорять свой рост, проявлять смелость в инновациях и опережать конкурентов.

========

🎮 Как бы я действовал уже сегодня, если бы меня попросили сделать AI трансформацию внутри компании

1️⃣ Оценил бы бизнес модель, текущие задачи и штат компании. Отметил бы, что уже сейчас можно улучшить с помощью AI. Или что можно будет улучшить через пол года

2️⃣ Сократил бы внутренние барьеры и бюрократию, фокусируясь на быстром внедрении инноваций.

3️⃣ Выстроил бы процесс регулярного взаимодействия с клиентами, чтобы четко понимать их потребности и быстро реагировать на изменения. Сейчас это еще важнее, чем было недавно

4️⃣ Создал бы небольшие гибкие команды и в каждую команде бы выделил или добавил лидера в AI. Задача этого человека — нести AI знания внутрь своей команды и к каждой новой задаче задавать вопрос — а как мы можем решить ее быстро и с минимальными человекоресурсами

5️⃣ Постоянно проводил бы новые эксперименты и тестировал новые AI решения. И быстро бы интегрировал те решения, которые отлично себя показали

💯 Вывод, который я и так всем говорю
AI — это не просто технологический тренд, как блокчейн допустим, а критически важный повод полностью пересмотреть структуру, стратегию и принципы работы вашей компании

Полезные промпты для вашего бизнеса. Часть 3/3.
Валидируем идею через взгляд инвестора⁠⁠

Еще давно писал пост с этими промптами, но сейчас еще раз их открыл и прогнал продукт клиента через эти промпты в ChatGPT + Claude. И опять оказалось очень полезно

Подойдет практически любому бизнесу. Если попробуете, то много инсайтов получите

Часть 1/3
Часть 2/3

Поэтому поделюсь еще раз ⤵️

ヾ(•ω•`)o

Промпт №3

Валидируем идею через взгляд инвестора
📌 Чтобы понять, а как потенциальные инвесторы могли бы посмотреть на вашу идею или уже существующий продукт

💬 Cам промпт

Я хочу проверить свою идею с точки зрения инвестора.
Мой продукт – [описание], а целевая аудитория – [описание ICP из части 1]

Оцени идею по этим 5 критериям

1️⃣ Рыночный спрос – действительно ли это большая проблема, которую хотят решить?
2️⃣ Конкурентное преимущество – чем этот продукт уникален?
3️⃣ Масштабируемость – может ли из этого вырасти что-то крупное или это узкая ниша?
4️⃣ Монетизация – как на этом зарабатываются деньги? Готовы ли пользователи платить?
5️⃣ Исполнение и риски – какие главные риски, которые могут убить этот продукт?

В конце поставь инвестиционный балл (1-10) и скажи, что нужно улучшить, чтобы получить 8+/10

Результат, который я перенес из ChatGPT в Miro

📌 Почему это полезно?

Помогает избежать ловушки "продукт без спроса".

Заставляет думать о масштабировании, а не просто о запуске.

Подготовит вас к переговорам с инвесторами

Полезные промпты для вашего бизнеса. Часть 1/3.
Определяем Ideal Customer Profile⁠⁠

Еще давно писал пост с этими промптами, но сейчас еще раз их открыл и прогнал продукт клиента через эти промпты в ChatGPT + Claude. И опять оказалось очень полезно

Подойдет практически любому бизнесу. Если попробуете, то много инсайтов получите

Часть 2/3
Часть 3/3

Поэтому поделюсь еще раз ⤵️

ヾ(•ω•`)o

Промпт №1

Определяем ICP — Ideal Customer Profile aka Идеальный профиль клиента
📌 Чтобы понять, кто именно наши лучшие клиенты и как выстроить продукт под них

💬 Cам промпт

Я работаю над [тип продукта], который помогает [целевой аудитории] решать [проблему]. Помоги мне определить мой ICP, используя Value Proposition Canvas

Структурируй так

1️⃣ Профиль клиента
• Jobs to be Done (JTBD) – какие ключевые задачи они пытаются решить?
• Боли – что мешает им достичь цели?
• Выгоды – чего они хотят достичь?

2️⃣ Ценностное предложение
• Основные функции продукта
• Что убирает боли клиентов?
• Что дает дополнительные выгоды?

Убедись, что ICP конкретный и фокусируется на самых прибыльных клиентах

Value Proposition Canvas — удобный инструмент визуализации проблем клиента и функций продукта. Вот как он выглядит. Это часть Business Model Canvas по Остервальду

Результат 💫

📌 Почему это полезно

Сужает целевую аудиторию → точный маркетинг и правильные решения в продукте

Фокусирует ценность → продукт решает реальные боли клиентов

Избегает ошибок → не строим слишком широкий и бесполезный продукт

===============

Иногда LLM лучше понимаю промпты на английском, поэтому вот его вариант на английском

I’m working on a [product type] that helps [target audience] solve [problem].

Can you help me define my Ideal Customer Profile (ICP) using the Value Proposition Canvas?

Break it down into:

Customer Profile
🎯 Jobs to be Done (JTBD)
⚠️ Pains
💡 Gains

Value Proposition
🛠 Key product features
💊 Pain relievers
🚀 Gain creators

Make sure the ICP is specific and prioritizes the highest-value customers!

16-й чемпион мира по шахматам (2013—2023 год) Магнус Карлсен заскучал во время путешествия и обыграл ChatGPT 4o в шахматы без потерь своих фигур. После проигрыша всех пешек и полного доминирования противника ИИ оценила возможности шахматиста-человека на уровне рейтинга 1800-2000 по шкале FIDE или USCF.

Нейросеть GPT-4o выявила хорошее понимание Карлсеном защиты Филидора, а также его тактическую изобретательность и точность действий противника-человека в эндшпиле. ИИ считает, что результат Карлсена может быть даже выше при условии хорошей подготовки.

В настоящее время Карлсен занимает первое место по рейтингу FIDE с 2839 баллами.

Когда в 1977 году с Земли стартовали межзвёздные зонды «Вояджер-1» и «Вояджер-2», инженеры NASA понимали, что им предстоит передавать научные данные с расстояний в миллиарды километров. Для защиты от ошибок, вызванных космическими помехами, в бортовые компьютеры изначально были заложены бинарные коды Голея (23,12,7).

Этот код — совершенный линейный блоковый код, способный исправлять до 3 ошибок в каждом 23-битном блоке, построенном из 12 бит данных и 11 бит избыточности. Таким образом, каждое исходное сообщение удваивалось по объёму — накладные расходы составляли 100%. Это было приемлемо для первых этапов миссии, например, при передаче изображений с Юпитера и Сатурна, где помехи были серьёзной проблемой, а расстояние до Земли — ещё не максимальное.

Однако по мере удаления аппаратов от Сатурна и ослабления сигнала стало ясно, что эффективность системы кодирования необходимо пересмотреть. Тогда на борт было дистанционно загружено обновление с реализацией кодов Рида–Соломона — более совершенного метода коррекции ошибок, основанного на конечных полях GF(2^m), работающего с символами, а не битами.

К примеру, код RS(255,223) добавляет 32 символа избыточности к 223 символам полезной информации и способен исправлять до 16 ошибочных символов. В отличие от кодов Голея, здесь накладные расходы составляют около 14–20%, в зависимости от параметров, но при этом значительно выше надёжность: частота ошибок снизилась с 5 на 100 000 бит до 1 на миллион.

Этот переход стал ключевым для долговечности миссии. Он позволил «Вояджерам» продолжать передачу научных данных из-за пределов гелиосферы.

• Всё это и много другое — ТГ «Математика не для всех»

• Взгляд на философию со стороны разочарованного технаря ТГ "Философия не для всех"

Представлен бесплатный ресурс GoalKicker с книгами по IT-тематике от проджект-менеджмента и UX-райтинга до тем по алгоритмам, структурам данным и низкоуровневым языкам, включая ОС и архитектуру компьютеров,.Bash, UNIX, Linux, гайды по работе с командной строкой и прочими тулзами типа Vim, книги по самым востребованным на рынке языкам программирования, всё о работе с базами данных от основ до построения связанных таблиц и интеграции их в системы.

Youtube уберёт рекламу из видео на русском даже с VPN. Компанию замучали рекламодетели, чьи товары показывались в роликах, но не нашли покупателей. Теперь рекламу на платформе будут откручивать не по IP, а по языку контента.

В письме YouTube партнёрам говорится, что система была обновлена, чтобы точнее направлять рекламу на нужную аудиторию и исключать показы там, где они нецелевые. Как итог — для зрителей из России (и не только) просмотр русскоязычных роликов теперь всё чаще происходит без рекламы. На практике это работает как бесплатный YouTube Premium: без подписки и блокировщиков.

Фото из офиса xAI стало вирусным прямо перед запуском Grok 4 — и это совсем не то, чего можно было ожидать. Высокотехнологичная штаб-квартира превратилась в настоящий палаточный лагерь. В связи с тем, что последние усилия по выпуску чат-бота была уже на подходе, работа над ним шла настолько интенсивна, что разработчикам буквально приходится ночевать в палатках. Один из членов команды xAI даже пошутил: «Это не может быть наш офис — здесь должно быть гораздо больше палаток».

Какие зарплаты нынче в Google?💰

Инженеры могут зарабатывать до $340 000 в год.

Business Insider выяснили на основе заявок на визу H‑1B за первый квартал 2025 года:

• Software Engineer - до $340 000

• Staff Engineer - до $323 000

• Research Scientist - до $303 000

• Product Manager - до $280 000

• UX‑designer - до $230 000

Это еще без бонусов и акций в придачу.

Google повысил ставки, чтобы удерживать лучших людей в условиях конкуренции с Meta, Microsoft и OpenAI.

🤔Как вам такие цифры?

Хорошо ли вы разбираетесь в Python?

В Академии Selectel есть небольшой тест на владение синтаксисом Python. Он позволит оценить свои знания и отыскать пробелы. Вопросы подобраны для тех, кто уже не пугается None, но продолжает разбираться, что происходит «под капотом». Бонусом — подборка полезных материалов для изучения Python!

Пройти тест →

Последний месяц я системно разбираю разные курсы по аналитике данных - по просьбам подписчиков моего канала Аналитика и Growth-mindset (18K подписчиков).

Уже сделала разбор курса Eduson, на очереди - Яндекс Практикум, Skillbox, Нетология. В этот раз - курс по аналитике данных от Анатолия Карпова.

Всё началось с того, что мой знакомый Паша - менеджер из МТС - решил перейти в аналитику и попросил меня взглянуть на курс от Eduson. Как бывшего аналитика данных и предпринимателя в настоящем, который в том числе нанимал аналитиков в команду. Я поделилась мнением с Пашей и опубликовала разбор в Telegram-канале.

Пост собрал 337 реакций с просьбой продолжить. Так начался этот цикл обзоров.

Мои условия проверки курсов:

1. Погружаюсь в курс - демо, программу и часть платных материалов. Целиком курс не прохожу, но стараюсь посмотреть ключевые моменты, важные для работы аналитиком данных. 

2. У меня нет цели “топить” основателей курса и уж точно “продвигать” кого-то. Разбираю по сути - плюсы и минусы, которые заметила. Все, что пишу - мое субъективное мнение.

Про Анатолия Карпова я знаю уже давно по бесплатным курсам по статистике на Stepik. Несмотря на то, что практических примеров в них не хватало - бесплатные курсы помогли мне в целом разобраться в статистике.

Поэтому платный курс по аналитике данных было особенно интересно разобрать - посмотреть, какие плюсы и минусы есть и насколько хорошо он обучает.

Что может не понравится в курсе:

1. Учебный ритм фиксированный: уроки и задания открываются 3 раза в неделю, на выполнение дают 2 недели. Это может быть минусом для тех, кто хочет полностью свободный график.

2. Нет гарантии трудоустройства. Есть поддержка карьерных консультантов, но результат зависит от самого ученика.

3. Иногда платформа немного лагала например, виртуальный помощник по курсу ответил мне не с первого раза или видео звучало с глюками.

Что выглядит сильным:

1. Мне зашла подача теории - построена на примерах и реальном опыте преподавателей. Например, лекция по визуализации от BI-евангелиста Яндекса содержит 7 примеров за 15 минут. Если серьезно, примеры - один из самых сильных способов обучения: мозгу легче запомнить наглядное.

2. В курсе 490+ практических задач. После каждого урока с лекциями увидела в среднем 10 практических задач и вопросов на подумать: посчитай метрики, разберись с поведением пользователей, выбери дашборд под задачу и т.д. Формируется не только навык, но и голова начинает думать как у аналитика.

3. 10+ кейсов в портфолио - по сути, реальные задачи, и в целом охватывают все ключевые навыки, поэтому на собеседовании пробелов быть не должно. Например: анализ A/B-теста в дейтинг-приложении, оптимизация маркетинговых каналов в доставке еды, разбор, где теряются клиенты и тд.

4. Погружение в реальную работу. У меня в доступе оказался проект модуля по визуализации. Там нужно не просто “собрать дашборд”, а пройти весь путь: собрать требования, провести интервью, поработать с данными, визуализировать и презентовать результат.

   • В таком виде это дает полное погружение в работу аналитика данных. И как раз закрывает тот самый частый вопрос: “Прохожу курс Х, но всё ещё не понимаю, чем вообще занимается аналитик и как выглядит работа на практике.”

   • У новичков часто проблема не с тем, как посчитать, а с коммуникацией. В курсе задания не оторваны от реальности - нужно общаться, принимать решения, думать, что важно для бизнеса. Прокачиваются не только hard, но и soft-скиллы.

5. Есть база вопросов с собеседований и тестовых заданий. Правда сама я ее не видела, про нее рассказал ИИ на сайте (”это набор реальных кейсов и задач, которые дают на собеседованиях в IT-компаниях”). Крутая тема, чтобы повысить шансы пройти собес.

   У курса есть минусы - в первую очередь формат и темп. Но в целом он даёт реалистичное представление о работе аналитика. Интересно, совпадает ли это с мнением тех, кто проходил курс? Речь шла об этом курсе: karpov.courses/analytics.

   Ну и если ждете разбор других курсов - пишите в комментариях, чтобы я понимала, что тема интересная.