Есть такой вопрос, стоит ли на хабр выкладывать заметки из obsidian (+ оформление понятное дело)? У меня есть некоторые неплохие довольно подробные и понятные заметки по типу устройство транзистора (как физически сделан и как работает в информатике, около 4000 слов), все tenses и conditionals в английском простым языком и тд, или это все баян уже и лучше только чисто техническое что-то делать по своим проектам?
Я обычно посты на хабр делаю чисто для себя, чтобы в том числе лучше понимать материал, про который я пишу, но может другим тоже полезно что-то будет из того, что у меня накопилось за прошлое время.
По какой-то причине публикацию выкинули в черновик, якобы она сгенерирована нейросетью. Жалко, но ладно, кто знает, имею ли я право выложить публикацию повторно, поменяв какие-то слова или уже нету смысла?
Как Kubernetes, Jira и Keycloak не помогли выпустить продукт
Небольшой повод похвастаться: меня начали звать на технические аудиты не только по работе, но и просто как специалиста.
Первый кейс сразу интересный. Есть команда из трёх разработчиков, больше 30 репозиториев, Kubernetes, Helm, Argo CD, Keycloak, Jira и куча другой инфраструктуры. Нет только новой версии приложения, которую заказчик может нормально открыть в браузере.
У заказчика уже есть работающий продукт примерно на 3000 активных пользователей в месяц. Пользователи покупают подписку и получают доступ к текстам, фотографиям и видео.
Заказчик решил обновить приложение и нанял отдельную команду. Прошло довольно много времени, но внятного результата он так и не увидел.
Разработчики говорят, что проблема в непонятном ТЗ. Заказчик говорит, что команда не отвечает на вопросы, не доводит решения до конца, а то, что показывает, регулярно не работает.
Меня позвали разобраться.
Первым делом я попросил доступ к коду. Код лежит в собственном GitLab. Правда, сам GitLab периодически тоже лежит, поэтому попасть туда получилось не сразу.
Когда доступ появился, меня встретила авторизация через Keycloak.
Напомню: разработчиков трое.
Спрашиваю, как деплоят. Kubernetes, Helm, Argo CD. Открываю список репозиториев, а их больше 30. Часть занята общими библиотеками и Docker images, но большая часть приходится на отдельные сервисы.
Потом выяснилось, что у команды есть собственные registry, Jira, Grafana, VictoriaMetrics и ещё пачка инфраструктурных компонентов.
Всё это работает на мощностях заказчика. Точнее, периодически работает. То GitLab недоступен, то проблемы с кластером, то ломается ещё что-нибудь. А отдельных людей, которые могли бы постоянно следить за этим зоопарком, нет.
Старая версия приложения продолжает обслуживать пользователей. У новой тоже есть production-контур, но он сильно отстаёт от dev и пока не соответствует требованиям.
Frontend вроде бы существует. Но вживую я его до сих пор не видел, только на скриншоте.
Сколько функций действительно готово, тоже непонятно. Приёмочные испытания ещё не начались, потому что критерии приёмки всё ещё согласовывают.
Получается странная картина. Инфраструктура уже сложная. Репозиториев много. Инструментов ещё больше. А общего понимания, что считается готовым продуктом, до сих пор нет.
Дело не в том, что Kubernetes, Jira или Keycloak плохие. Вопрос в том, зачем всё это понадобилось именно сейчас и кто должен это обслуживать.
Если команда из трёх человек построила инфраструктуру, за которой не успевает следить, значит, сложность уже стала проблемой. Особенно когда она не помогает быстрее выпускать продукт.
Поэтому моя первая рекомендация заказчику простая: упростить инфраструктуру до уровня, который команда реально может поддерживать. Уменьшить количество движущихся частей и сначала научиться стабильно доставлять продукт пользователям.
Забавно, что это полная противоположность истории с The Signal.
Там ребята быстро выкатились на Vercel, но забыли настроить RLS в Supabase. А когда я поднял логи и метрики, мне сказали, что это уже какой-то очень серьёзный подход.
Тут всё наоборот. Логи есть. Метрики есть. Kubernetes есть. Даже Argo CD есть. А работающий frontend пока существует для меня только на скриншоте.
Обе крайности плохие. Можно месяцами строить идеальную инфраструктуру и не выпустить продукт. А можно выкатиться за вечер, забыв про безопасность, логи и бэкапы.
Нормальный вариант где-то между ними: работающий пользовательский сценарий, понятные критерии готовности, минимальная безопасность, логи, метрики и повторяемый деплой.
Вам знакома ситуация, когда лид приходит в ваш merge request и предлагает совершенно бессмысленную правку? Она не приносит пользы, не наносит вреда, но требует от вас дополнительных усилий.
Просто сделайте её.
Обсуждение может занять больше времени, чем сама правка, а в худшем случае перерасти в ненужный спор и проблемы в коммуникации. Разве нам это нужно? Скорее всего, нет.
Проявите снисходительность. Поймите: у лида и так осталось не так много радостей в жизни. Когда-то и он был разработчиком с горящими глазами. Он мечтал писать код, создавать новое, менять мир. Теперь же у него горят совсем не глаза. И сам он лишь раб структуры.
У вас же есть всё необходимое для счастья: код, тесты и ощущение, что вы сделали что-то настоящее. У него остались только дашборды и диаграммы Ганта.
Сделайте эту правку, проявите добродетель. Дайте человеку хотя бы ненадолго почувствовать, что он всё ещё кому-то нужен и полезен.
Смотрю на свежую статистику найма, и как отцу мне становится тревожно. Бизнес массово заменяет джунов нейросетями. Это выгодно прямо сейчас, но в перспективе этот тренд убьет рынок. Змея начала жрать свой хвост.
Цифры суровые: каждый третий бизнес признался, что вместо стажеров базовую рутину теперь делает ИИ. Это логично алгоритмы работают круглосуточно и не опаздывают по утрам.
В России тренд точно такой же. Вакансий для джунов стало на 40% меньше, чем два года назад. На одну стартовую позицию сейчас 19 резюме (против 2,5 на место сеньора). А до живого эйчара доходит в лучшем случае каждый десятый (остальных безжалостно отсеивает ИИ-фильтр еще до человека).
Я испытываю из-за этого сильную тревогу по двум причинам:
1)Вкатиться с нуля будет почти нереально. Устроиться начинающему специалисту становится настолько сложно, что нужно либо с пеленок готовить связи (а я этого не умею), либо делать IT семейным бизнесом, чтобы брать детей к себе на стажировку.
2)Глобальный баг в системе. Бизнес отказывается от новичков, потому что ИИ дешевле, и компании не хотят брать на себя социальную нагрузку по менторству. Но опытные спецы не вечны!
Чтобы вырастить сеньора, который спроектирует сложную архитектуру и возьмет на себя ответственность за продукт, ему нужно своими руками написать сотни базовых фич и набить шишки. А этой «песочницы» больше нет - её забрал ИИ. При этом нейросети пока не тянут задачи серьезных сеньоров. Получается ловушка: старые кадры уйдут, а новые просто не появятся, потому что им негде расти.
Лучший карьерный совет - это родиться на десять лет раньше. И как всегда с детьми: проще уже было.
Что думаете делать с этим багом в матрице? Учить детей кодить, надеясь, что они пробьются через ИИ-мясорубку, или отправлять их учиться работать руками, куда алгоритмы не дотянутся?
React-приложение и SEO: как я решил проблему индексации практически бесплатно
React-приложение и SEO: как я решил проблему индексации практически бесплатно
Сейчас у меня в активной разработке проект The Signal — это платформа с редакторскими новостями для снижения тревожности (как минимум у меня). Ниша «новости» сложная и высококонкурентная, поэтому тут критически важно, чтобы сайт хорошо индексировался поисковиками.
Но The Signal - это React-SPA (Single Page Application). Проблема SPA в том, что поисковые роботы (особенно Яндекс) плохо переваривают динамический JS-контент. Им подавай готовый HTML, иначе в поиск страница может просто не попасть или попадет криво.
Поднимать полноценный SSR (Server-Side Rendering) было долго, поэтому я нашел хак: индексировать статику на субдомене. То есть основное приложение живет своей жизнью, а статьи публикуются на дополнительный сайт-витрину, который уже легко съедается Google и Yandex.
Как сделать это за копейки Я использую Yandex Cloud S3 (за хранение HTML и трафик поисковиков там набегают сущие рубли), но подойдет любой провайдер. Инструкция:
1) Создаем бакет и называем его как наш новый субдомен: у меня это digest.the-signal.ru.
2) В настройках бакета включаем «Веб-сайт хостинг».
4) Возвращаемся в Yandex Cloud, идем в Certificate Manager и добавляем бесплатный сертификат Let's Encrypt.
5) Подтверждаем права на домен. Для этого нужно положить специальный файл-ключ от Let's Encrypt в скрытую папку .well-known/acme-challenge/ в нашем бакете. Так сервис по урлу проверит, что домен ваш. Подробнее о том, как вообще работает валидация и подключение SSL (на примере Nginx), я писал в своей статье.
6) Переходим в настройки бакета -> Безопасность -> HTTPS и выбираем созданный сертификат.
7) Любыми мыслимыми и немыслимыми способами (руками, скриптами, CI/CD) закидываем сгенерированные HTML-странички в бакет.
8) Не забываем добавить sitemap.xml и robots.txt для поисковиков.
Кстати, этот механизм оказался настолько удобным, что мой сервис по созданию визиток и автопостингу Cooler я тоже перевел на эти рельсы. Теперь все странички пользователей отлично индексируются.
А вы как решаете индексацию для SPA? Накручиваете SSR, используете платные пререндеры или есть свои хаки? Делитесь в комментах 👇
Экономика ИИ-продуктов. Покупаешь подписку за $200, а сжигаешь серверного времени на $14 000.
Забавно, но сейчас OpenAI и Anthropic фактически оплачивают мне разработку пет-прожектов из своего кармана. Ребята из SemiAnalysis провели крутой стресс-тест: купили максимальные тарифы ChatGPT Pro и Claude Max (по $200 в месяц) и гоняли на них хардкорные агентурные таски, пока не уперлись в недельные лимиты. Потом они пересчитали потраченные токены по официальным API-прайсам. Оказалось, что из Claude Max за 200 баксов можно выжать лимитов на $8 000. А из ChatGPT Pro (20x) — на безумные $14 000.
Для меня это вообще не абстрактные цифры. Я постоянно юзаю агентов (в связке с тем же Cursor) и скармливаю им гигантские простыни кода. При таком подходе маржинальность OpenAI улетает в жесткий минус: они работают в убыток уже после того, как юзер тратит 5,7% от лимита. По сути, люди, которые за $20 генерят по три письма в день, спонсируют технарей вроде меня, выжимающих из моделей все соки.
Какой продуктовый вывод я делаю для себя?
Для честной работы по API надо искать аналоги у китайских друзей — те же DeepSeek или Qwen стоят копейки, а с кодом справляются отлично.
А вот для тяжелых локальных тасков, парсинга и агентов, пока эту дыру не прикрыли, выгоднее веб-подписки OpenAI/Anthropic (через эмуляцию или прокси), чем платить им за API.
О новой тактике курьеров Яндекс.Еды по расчистке пути на пешеходных тротуарах...
Когда официальные каналы коммуникации не работают, ничего не остаётся, кроме как попытать счастья в публичном пространстве. Вообще я не люблю такую тактику. Тем более что "Хабр - не жалобная книга". Но так как на горячей линии Яндекса меня отфутболили, то решил попытаться обратиться к компании через Хабр. Возможно, удастся решить проблему.
Итак, уже несколько раз столкнулся со следующим поведением курьеров на тротуарах:
курьер несётся навстречу на электровеле на бешеной скорости
если видит препятствие в виде пешехода, то врубает какой-то дикой яркости вспышку
вспышка слепит пешехода, пешеход впадает в ступор, курьер его объезжает на всё той же бешеной скорости
Вспышка эта короткая, но очень яркая. Слепит даже днём при ярком солнечном освещении. Собственно, сам я с подобной тактикой курьеров только днём и сталкивался.
Рассмотреть номер курьера, конечно же, после этого невозможно, ибо после того, как вас ослепили, то перед глазами на какое-то время остаётся только засветка. Видимо, на то и расчёт.
Пытался сообщать на горячую Яндекса о проблеме. Но разговор выглядел примерно так:
- Так как номер заказа или курьера неизвестен, то ничем помочь не можем - Но ведь невозможно разглядеть какой-то номер, когда вас ослепили. На то и расчёт, очевидно - Ничем помочь не можем - Но вы, ведь, можете провести какую-то профилактическую работу с курьерами на этот счёт? - Ничем помочь не можем
Яндекс, очень надеюсь, что вы чем-то помочь всё-таки сможете. Вам ведь тоже, наверное, хотелось бы жить в комфортной и безопасной городской среде? Где вас не будут слепить вспышками, подвергая опасности (ибо после вспышки вы мало что видите в течение какого-то промежутка времени)
Когда родился его сын, купить цветы уже не получалось — единственный магазин в городе был закрыт, а бабушки распродали уже всё, кроме семечек. Ясно, выход — оранжерея. Сторож позволил сорвать только ромашки, которые росли за забором. Нарвав такой букет, который не помещался даже в руках, он стоял около родильного дома в 10 вечера. Вот так появилось моё имя — ровно 50 лет назад. Спасибо за поздравления!
"Кидалово" от "МТС-Оплата" при оплате ИИ-подписок:
Уже как-то пользовался их услугами, и, в целом, проблем не было. Но в этот раз почему-то вместо уже привычного письма с ваучером на получение данных платёжной карты пришло какое-то мутное письмо с требованием передать им "Organization ID" от аккаунта. Меня вариант передачи каких-либо данных своего аккаунта не устраивал, о таком методе оплаты никто не предупреждал, на закономерную просьбу "вернуть средства" ответили отказом.
Кто планировал использовать этот сервис для оплаты подписок - имейте ввиду, условия могут не соответствовать описанному на сайте и сильно вас удивить, уже после оплаты, что характерно. Причём, они даже сами признают некорректность информации на странице заказа/оплаты. Скрин переписки с суппортом:
Общаетесь ли вы с ИИ-чатом, рисуете картиночки с ИИ или вайбкодите — совет ниже вам точно пригодится. И вы забудете о курсах по промптингу.
инструкция
Я расскажу об одном простом приеме, который сильно упрощает общение с ИИ. Это очень простой и самый эффективный лайфхак из моей коллекции. Я к нему пришел через собственный опыт, но уверен, что он очень популярен и известен. Потому что он очень-очень прост, очевиден и сверхэффективен.
✔️ Хотите качественный промпт и крутой результат? Тогда напишите этот промпт с помощью ИИ-чата или ИИ-агента. Вот и весь лайфхак.
Как это работает и почему?
Обычно мы обращаемся к ИИ в тех сферах, в которых сами не являемся большими экспертами. А это значит, что нам сложно составить правильный, подробный и ДЕТАЛИЗИРОВАННЫЙ промпт, который в идеале от нас и ждет ИИ-машинка для лучшего исполнения своей работы.
🥇 Например, я не художник. Я ничего не понимаю в стилях, свете, фактурах и прочем, и прочем. Но я могу сказать ChatGPT:
покажи варианты художественной обработки фото в виде рисунка или графики, как это делается в крутых изданиях, и для каждого напиши промпт.
На выходе я получаю ссылки на примеры с фото/рисунками, выбираю понравившийся стиль, беру его промпт и применяю к своим фотографиям. Все. Это самый эффективный путь с точки зрения качества и временных затрат. Результат идеальный. Даже не каждый художник с первого раза такой промпт составит.
Я этот прием использую каждый день. Не с фото, конечно, хотя и с ними бывает, а в вайбкодинге и исследованиях.
🥈 Пример сегодняшнего дня. У меня есть больше сотни моделей с результатами работы и кучей характеристик эффективности в разных плоскостях. Мне хочется их сравнить и найти закономерности в поведении с описанием на человеческом языке. Качественный промпт для этого займет несколько страниц текста. Но я обхожусь промптом размером меньше этого абзаца. Почему? Потому что я пишу не промпт на проведение исследования, а промпт на написание промпта для проведения исследования.
Конечно, я даю доступ к исходным файлам, коду и аналогичным исследованиям из прошлого. Но я не трачу на это много времени. Мой промпт занимает максимум две минуты + копирование многостраничного итогового промпта в агента в другом чате. Через час я получаю качественное и «красиво» оформленное исследование, которое приятно читать. И главное — я не потел над промптингом!
Вот такой лайфхак.
А какими лайфхаками пользуетесь вы? — ИИ-лайфхакер обитает в телеге Ланчев PRO ИИ
Один из моих любимых приемов в вайбкодинге — это когда спеку пишет один агент, а проверяет ее другой. Или код написал один, ревью делает второй, а правит иногда третий. Потрясающая синергия.
Но иногда я попадаю в ловушку низкоуровневого общения двух ИИ-агентов на языке, понятном только им. Я же в этот момент начинаю выступать лишь как копипастер.
До середины ночи Claude Code с Codex'ом заставляли меня работать голубиной почтой между ними. При этом Claude Code реально хотел побыстрее это закончить, как автор спеки, не терпящий возражений, а Codex настаивал. Я был терпелив, и Claude сдался.
Сегодня утром история едва не повторилась при ревью кода, который был написан за ночь. Но я успел прервать порочный круг своим авторитетным вмешательством. На что Claude Code написал: «Это retroactive отзыв инструкции, или ты в курсе и просто проверял, что я не лез глубже одной строки?» Иногда они что-то подозревают 😂
Я вспоминаю старшие классы школы. Тогда я увлекался программированием, но дома был только программируемый калькулятор. «Техника — молодежи» публиковала в каждом номере интересные программы, и я их с удовольствием запускал и даже менял.
Как-то раз ТМ опубликовала шахматную программу, и мы с одноклассником решили устроить партию между нашими двумя калькуляторами. В воскресенье я пришел к приятелю в гости, и мы скрестили шпаги. На удивление, игра закончилась быстро. Один из калькуляторов определил стратегию другого, а выбор был небольшой, и разгромил его.
Так что опыт сведения ИИ друг с другом у меня большой, еще со школы. — Ваш ии-шный интриган-провокатор 🙂, Эдуард Ланчев. Мой канал в Telegram — Ланчев PRO ИИ. Заходите, если так удобнее.
В недавнем видосе я рассказывал, что сейчас читаю Талеба (в частности, его идеи вокруг “Антихрупкости”). И вот на днях на работе поймал идеальный личный пример одной из его любимых метафор Прокрустова ложа.
Суть там в чем: в мифе разбойник Прокруст укладывал гостей на свою железную кровать. Если человек был слишком длинным, то он отрубал ему ноги, если коротким - вытягивал суставы. Талеб переносит это на нашу жизнь: когда живая, сложная реальность не влезает в наши жесткие модели и системы, мы предпочитаем обкорнать реальность, лишь бы она поместилась.
А теперь к практике. Как говорят таксисты: блог и инди-хакинг - это для души, а вообще у меня и настоящая работа есть. Я бэкенд-лид в команде, которая пилит платформу для масс-найма (курьеры, сборщики).
Недавно обсуждали с ребятами, почему в какой-то момент автоматизация процессов начинает буксовать: фича обходится дорого, а позитивного эффекта от нее всё меньше. Оцифровать ведь можно только то, что уже жестко формализовано.
А дальше классика: 20% эйчаров закрывают 80% вакансий. И тут возникает моя самая наивная мысль: ну так давайте пилить фичи специально под этих топов!
Но тут кроется засада. Выясняется, что процессы самых эффективных ребят очень сложно загнать в рамки. У них свои паттерны, подходы, интуиция. И когда пытаемся натянуть на них стандартный флоу, мы строим для них то самое Прокрустово ложе. Пытаясь впихнуть нестандартного, сильного спеца в удобные для системы формочки, мы буквально “отрубаем ему ноги”. Мы заставляем его работать “как положено”, лишая тех самых фишек, которые и делали его звездой.
Получается забавный парадокс: классическая автоматизация мешает сильным, но отлично помогает “слабым”. Среднего сотрудника надо меньше учить, он быстрее вкатывается. А если он уйдет, найти замену гораздо проще, а порог входа сильно снижается за счет жесткого и автоматизированного рабочего процесса.
Как наброс на будущее: возможно, дальше мы придем к персональной автоматизации. Когда не человек подстраивается под приложение, а интерфейсы собираются под конкретного спеца и его стиль работы. Грубо говоря: когда мы научимся с помощью ИИ на лету менять размер кровати, а не рубить людям ноги.
Разбираю игру сына в шахматы в сервисе LanChess, который я написал специально для этого. Он бесплатный, запросить доступ можно здесь. Статья о том, как я писал этот сервис с помощью ИИ, здесь. Другие посты на эту тему или здесь или в телеге здесь.
Сыграно много партий. Ошибки повторяются. Надо увидеть ошибку и найти ее корень. Возможностей это сделать масса. Одна из таких - это посмотреть на рокировки. Статистику по рокировкам в таком виде предложил Михаил (тренер по шахматам), спасибо ему. В большинстве случаев по этой статистике многого и не скажешь. Редко бывают перекосы в какую-то сторону. Но, если бывают, то это бросается в глаза и явно свидетельствует о чем-то нехорошем в игре.
На скрине статистика игры моего сына. Видно, что черные в плюсе, а белые проседают. Это неслучайно. Мы почти прекратили следить за игрой белых и игра поползла вниз. Больше упор был на черных. Честно, просто увлеклись и потеряли из виду. И вот сейчас пришла пора все вернуть назад. Но, что и как возвращать?
И здесь я замечаю явный и сильный перекос в статистике белых: поздняя рокировка для нас убыточна! При игре за черных такого нет.
Что это означает? Это означает, что если сын делает рокировку после дебюта, то эти партии он проигрывает. Если опоздал - или совсем не делай рокировку или сдавайся (шучу).
Очевидно, что поздняя рокировка в данном случае кажется причиной. Но корни глубже. Это неправильно разыгранный дебют. Но прокричала нам об этом именно рокировка!
Как я сжег $60 в Cursor за 3 дня и понял, что флагманские LLM - это оверпрайс для рутины
Сейчас я с головой погружен в разработку Кулера. И на днях впервые уперся в лимит подписки Cursor Pro. Закинул еще $20, потом еще $20 и всё это меньше чем за три дня. Спойлер: эти деньги сгорели всего на половине фичи (сокращатель ссылок + счетчик переходов).
Я сидел на Claude Sonnet 4.6 и пробовал Opus 4.7. И вот на какой задаче до меня дошло, что я делаю какую-то херню.
Мой стек это React + Supabase. Прошу Opus сгенерить логику, а эта нейросеть за $25/1M токенов на серьезных щах пишет код, который тянет из базы все посты сразу, забив на батчи и даты публикации.
И тут пазл сложился. Флагманские модели - это эксперты во всём. Opus 4.7 шарит в молекулярной биологии и может написать эссе про пирамиды Хеопса. Но когда мне нужно накидать очередную формочку, я переплачиваю за всю эту мировую эрудицию, стреляя из пушки по воробьям.
Если мне всё равно нужно давать детальные инструкции и бить ИИ по рукам за детские архитектурные косяки, зачем платить х10? Встроенный Composer 2 (где токен стоит $2.50) при нормальном входном контексте отлично генерит базовый код.
В итоге я вывел для себя такой воркфлоу, чтобы соблюдать баланс цены и качества:
1️⃣ Базовая разработка (формочки, CRUD, бойлерплейт) - по умолчанию сижу на легком Composer 2.
2️⃣ Проектирование и архитектура - иду обсуждать в Perplexity.
3️⃣ Реально сложная логика - переключаю ручками на что-то от Antropic, опираясь на чутье разработчика.
P.S. Перечитал сейчас свой текст. Звучу как динозавр из мира C++, который хейтит Python и ворчит про лишние слои абстракции и оптимизацию.
Поймал себя на мысли, что последние пару лет я просто варю ИИ с помощью другого ИИ, наполняя первый знаниями, идеями и инструментами. И чем дальше, тем больше история смещается к наполнению идеями. Знает эта зараза уже побольше меня. Моё контекстное окно явно проигрывает, а поиск занимает больше времени. Пока её узкое место - неумение работать на земле. Мне повезло. Второй год занимаюсь маршрутизацией курьеров и просто цифровых следов в существующих системах недостаточно. Надо подмечать практики у лучших кожаных мешков и принуждать по ним работать худшие мешки. Например, эта зараза угадывает с точностью до минуты (MAE) когда курьер вручит следующий заказ курьеру. Это с лифтами, пробками, домофонами, погодой и прочими приключениями в пути. Без всяких карт. Просто предсказываает, а потом придумывает всё остальное. Самые крутые курьеры вручают 25% заказов за 3 минуты до окончания дедлайна и почти не опаздывают. Скоро она научится делать это в разы лучше. Опоздания она уже снижает кратно. Когда-то расчет маршрута был сложной задачей. Сейчас он занимает доли секунды даже на огромных объёмах при фантастическом качестве. Для этого недостаточно изучить алгоритмы и подходы, попробовав их сочетания. Пришлось скормить ей кучу нюансов бизнеса и договориться в каких случаях какие компромиссы по жадности возможны. Я пытаюсь переосмыслить собственную ценность. Похоже, я больше не аналитик, не разработчик. Я просто тот парень, который катается на дарксторы и рассказывает ИИ как можно попытаться сделать бизнес ещё лучше. Затем проверяю взлетает или нет. Улучшаю бизнес через изменения в системах и процессах. И так уже почти 30 лет.
Тренажер Ликвидатор работает с проблемой зевков в первую очередь
В предыдущем посте я рассказал как был мотивирован сыном на создание LanChess (как я его создал с помощью ИИ, я описал в отдельной статье). Я хотел понять, как он играет. А после этого уже дать инструментарий, чтобы улучшить его игру.
Инструментарий я создал сразу. Сейчас он называется Воркаут. И сын его активно использует. Но отдельные навыки надо отрабатывать специальными тренажерами. И пришлось поработать над ними.
Особенность всех тренажеров на сайте в том, что они построены на партиях самого игрока. И, когда мы тренируемся, в памяти всплывают картинки из той партии, по которой построено упражнение. Эта идея настолько же очевидна, насколько и эффективна. Она уже реализована, например, сервисом AimChess (принадлежит Chess.com). Но он там, а мы здесь. В России я такого сервиса не нашел, поэтому создал сам. Приглашаю, это бесплатно, надо только приглашение/инвайт запросить на сайте lanchess.ru
Самый главный недостаток в игре моего сына на его уровне - это зевки. Поэтому мы создали Ликвидатор (ликвидатор зевков). Название тренажеру придумал он.
Это бинарный тренажер. Бинарный - это значит у вас есть один из двух вариантов. На экране загорается две стрелки возможного хода. Какой выберите? Оранжевым подсвечивается тот, который вы собираетесь выбрать. На скрине к этому посту это отлично видно.
Кстати, вы согласны с моим выбором на скрине?
У тренажера 3 уровня сложности (отмечается звездочками). Я как-то спросил сына, как его успехи на Ликвидаторе. И он ответил: "Я прошел первую звездочку, но на второй мне сложно". Я ему посоветовал продолжать тренироваться. И к тому же можно включить подсказку. Уже через неделю он прорешал полностью вторую звездочку. Надо спросить, насколько активно он брал подсказки.
Папа, я не знаю, как играть дальше. По Chess'ноку.
Перелом в партии = ошибке в идеях, а не в одном ходе
Началось все с того, что я хотел понять, как играет мой сын и над чем с ним работать. Он ходит в два кружка по шахматам, но тренеры там не в состоянии проанализировать игру каждого. С другой стороны, он играет на личес. Можно посмотреть динамику рейтинга и проанализировать каждую партию с помощью Stockfish. Но из этого сложно сделать вывод о наиболее грубых, дорогих и часто повторяющихся ошибках. И, более того, даже если ты их найдешь, что дальше?
И мне очень хотелось получить ответы на все эти вопросы. И я сделал аналитическо-тренажерный сервис по шахматам (недавно я об этом написал статью на Хабре). И получил ответы на все вопросы.
Но, знаете, оказалось, что у сына тоже есть вопросы:
Папа, я разыграл дебют, но я не знаю, как играть дальше. Как играть, папа?
Мой хороший знакомый, тренер по шахматам, Михаил, буквально на это сказал следующее:
Вообще есть один очень простой алгоритм игры, можно сказать, что по схеме: разыграли дебют по принципам и заученный до 10 хода, овладели преимуществом в миттеле за счет тактических приемов (нашли предпосылки связок, вилок, копей, количества ударов на фигуру, размена своих плохих на хороших соперника и т.д.) и зевков соперника, потом провели равнозначный размен всего остального, не попадая под тактику соперника, перешли в эндшпиль, как правило провели ферзя из проходной пешки, выйграли.
Это прекрасный совет. Но, что мне сделать прямо сейчас, чтобы помочь сыну уже сегодня?
И я решил попробовать посмотреть на это со стороны идей. Идея первая (синяя) - как играет игрок (ближайшие несколько ходов). Идея вторая (оранжевая) - как играет ИИ ближайшие несколько ходов. Если стрелки идей находятся в разных частях доски, или направлены в разные стороны, то, конечно же, это скорее плохо, чем нормально.
Я реализовал свою идею и она отлично зашла. Я даже не ожидал такого эффекта. Сын с интересом отнесся к новым цветным стрелочкам.
Если посмотреть партии профи, то их идеи обычно совпадают с идеями от ИИ. Но, когда они расходятся, может случиться катастрофа. Например, как на скрине выше. Видно, что один из известных стримеров вел всю партию, но потом что-то пошло не так. И мы видим что. Это не один ход, ошибка была в разных идеях на ближайшие ходы. Это стоило проигрыша в одной из партий титульного вторника.
Конечно, у начинающих игроков, как мой сын, и даже любителей постарше, все гораздо проще: расхождений больше и читаются они гораздо легче благодаря такому интерфейсу. И, конечно, тайминг помогает. Он на том же скрине внизу графика, но об этом как-нибудь в следующий раз.
Если вы играете в шахматы, заходите в гости, это бесплатно. Для регистрации на LanChess запросите доступ (инвайт) на сайте lanchess.ru
У меня есть несколько сервисов, завязанных на Telegram - IPTV и обработка аудио. Аудитория у них практически не пересекается по интересам.
На фоне последних ограничений Telegram наблюдаю любопытную картину:
- активность пользователей бота для обработки аудио практически не изменилась - а вот IPTV-сервис просел в разы
Похоже, дело не только в блокировках как таковых, а в поведении аудитории.
Пользователи аудио-сервисов, как правило, более “технически гибкие” - они быстрее находят и осваивают способы обхода ограничений (прокси, VPN и т.д.).
А вот аудитория IPTV, ориентированная на потребление контента “по расписанию”, менее склонна разбираться с такими вещами - значительная часть просто отвалилась.
При этом заявленные Павлом Дуровым ~65 млн ежедневных пользователей Telegram в РФ говорят о многом - общий уровень “цифровой адаптивности” аудитории в целом достаточно высокий
Устойчивость сервиса к ограничениям зависит не только от технологий, но и от профиля аудитории )
Чебурнет или как перестать хоронить мир и начать пилить продукт
Последние две недели я тупо смотрел в IDE и не мог написать ни строчки. Пока Cursor пытался генерить за меня код, я думскроллил новости про чебурнет, листал вакансии на HH и всерьез думал, а не уехать ли в Минск.
В какой-то момент понял: всё, стоп, приехали. Я пробил дно продуктивности. Такое состояние у меня уже бывало пару раз, так что алгоритм выхода из пике мне знаком. Решил вырубать тревожность радикально.
Вот мой стек по борьбе с кукухой за последние 5 дней:
1️⃣ Жёсткий инфодетокс
Отписался вообще от всех новостных каналов в Телеге. ФотоГрам и YouTube у меня и так физически лежат на другом телефоне, так что там залипать не выходило.
2️⃣ Пережил ломку по новостям
Самым сложным было перестать рефлекторно хватать телефон каждые 15 минут, чтобы проверить, не начался ли апокалипсис. Договорился с собой: если случится что-то реально важное, я всё равно об этом узнаю либо на утреннем дейлике, либо из очередного мемаса.
3️⃣ Физика
Урезал кофе (совсем исключить пока не вышло) и начал гулять по утрам перед работой. Строго без наушников, музыки и подкастов: просто чтобы проветрить голову.
Итог:
Меня отпустило. Я перестал переживать о том, куда катится мир. Но самое крутое - все эти разговоры про блокировки меня так выбесили, что я психанул, сублимировал тревогу в код и наконец-то начал пилить свой пет-проект сервис кросспостинга.
