Хитрости жизни хозяйке на заметку
Собрал в одном месте проверенные сервисы и инструменты для тех, кому важна приватность в сети.
Репозиторий: Awesome Anonymity
Каждый раз, когда нужно зарегистрироваться без слива личных данных приходится гуглить одно и то же. Этот список — попытка собрать всё в одном месте.
PR в репо приветствуются, если это не реклама.
4 года назад я перешёл с винды на мак, подключил свой старый 2K монитор и вообще не понял прикола.
Монитор отлично работал с виндовым ноутом, но на маке всё поплыло. Текст мыльный, глаза уставали довольно быстро.
Я всё откладывал этот вопрос, а глаза продолжали страдать.
Наконец-то, взяв себя в руки, я пошёл в наш курский программистский чатик за советом. Умные люди рассказали про PPI у маков и посоветовали смотреть в одну из таких конфигураций:
4K на 24 дюйма
5K на 27 дюймов
6K на 32 дюйма
Если очень грубо, PPI — это плотность пикселей на дюйм.
Я решил взять 5K монитор и запустил исследование в ChatGPT, и он предложил мне 4 варианта:
Samsung ViewFinity S9 S90PC S27C902PAI 27" 5120x2880 — 81 999
Монитор Digma Pro DM27SP02 — 84 906
Kuycon G27X SE — от 80 000
Я человек простой: что дешевле, то и беру.
Поэтому остановился на Digma PRO.
После 2К монитора, это просто сказка, смотреть одно удовольствие. Единственное неудобство — ножка не регулируется по высоте. Но сама по себе она более-менее высокая, так что с 14-дюймовым маком можно обойтись и без подставки.
Пока ждал монитор нашел 2 способа улучшить качество на 2K мониторе:
включить 2x масштабирование — тогда качество отличное, но всё огромное
установить BetterDisplay — специальную утилиту для мака для настройки монитора, и изображение становится чуть чётче, но всё ещё достаточно отстойное
Кстати, обзоры этих мониторов можно посмотреть здесь:
💪 Боремся с ютубом за внимание
Вчера я вернулся из отпуска, отдохнул замечательно. Прилетел на отдых и просто ел, спал, лежал и плавал, никакого тебе стресса, единственная забота — что бы такое съесть на шведском столе.
Ну если не считать уведомления из налоговой. От каждого их письма я вздрагиваю, после того, как мне пришлось им заплатить 83 000р из-за неправильно оформленного патента 😅.
Я не читал и не смотрел новостные видосы, не читал телеграмм каналы, ну почти. Но в те моменты, когда мне нужно было найти что-то на Ютубе, я открывал главную страницу и видел его рекомендации… И тут сразу вижу, что произошло в мире, что я что-то пропускаю, там новость интересная, а там чувак рассказывает, как он продуктивность свою увеличил в 10 раз, а ещё новый трейлер нового Человека Паука вышел.
Блин, всё такое интересное, хочется сразу посмотреть, в общем, ютуб полностью захватывает внимание, через 10 минут я закрываю вкладку и только потом вспоминаю, зачем я вообще туда заходил.
Пару месяцев я писал про One Sec, а сегодня расскажу про подходы, чтобы отключить навязчивые рекомендации Ютуба.
Я нашел два подхода:
браузерные расширения
встроенный способ на ютубе
Я пока попробовал первый вариант — расширение Unhook, оно помогает отключить все рекомендации ютуба:
главная страница будет просто пуста — просто чёрный экран (как на скрине)
при просмотре видео никаких панелей с рекомендаций, никаких отвлечений
Второй подход — удалить всю историю ютуба, в этом случае главная страница будет также пуста. Этот подход пока не пробовал, но вот здесь наши индийские друзья уже всё объяснили.
Как научиться печатать вслепую за час.
Предлагаю способ без тренажеров за один час научиться печатать вслепую на клавиатуре. Слепая печать это стиль набора текста при котором печатающий не ищет каждый раз нужные клавиши глазами, а знает их местонахождение наизусть, и задействует при печати все пальцы.
Способ обучения состоит из трех шагов.
Первый шаг. За полчаса запоминаем три последовательности букв в верхнем, среднем и нижнем ряду клавиатуры. Для этого можно запомнить три последовательности
ЙЦУ КЕНГуру ШЩаЗ ХЪ
ФЫВА ПРО ЛоДЖЭя
мЯЧ СМИТ ЬБьЮ,
в которых нужно пропускать строчные буквы.
Для запоминания английской раскладки запомните три последовательности
Q WERTY U I OP!
AS DFGHiJKL
ZXCVBNM,.
Второй шаг. Располагаем кисти так, чтобы указательные пальцы опирались на клавиши с бугорками - А и О. Печатаем на ощупь в течении получаса. Если у вас нет своего текста, можно воспользоваться Гонками на клавиатуре https://www.google.com/search?q=гонки+на+клавиатуре. При этом если расположение буквы уже запомнилось, то нажимаем ее правильным пальцем. Если расположение клавиши не запомнилось, то, не глядя на клавиатуру, ощупываем слева на право клавиши в нужном ряду, пока не найдем искомую букву. Например, для нажатия буквы Т ощупываем мизинцем левой руки букву Я, безымянным - букву Ч, средним - С, указательным левой - М, указательным левой руки - букву И, указательным правой руки - букву Т.
Третий шаг. В дальнейшем печатаем вслепую, чтобы не забыть навыки.
По необходимости повторяем предыдущие шаги.
Метод слепой печати позволит ускорить ввод текста в несколько раз, не думать о расположении клавиш, на зависеть от наличия света. Навык слепой печати пригодится тем, кто часто пользуется компьютером, подчеркнет ваши высокие профессиональные качества. Слепой метод позволяет печатать двести знаков в минуту. Модифицируйте предложенный способ обучения под ваши обстоятельства и особенности.
Если до вас дошло обновление Firefox 149 и вы в ужасе от сломанного мультипоиска, то пока его ещё можно вернуть:
browser.search.widget.new → false
Самое печальное тут — стоящая за исчезновением история. Оказывается, команда юзабилистов из Мозиллы не смогла сделать мультипоиск аксессибильным («доступным», т.е. совместимым со скринридерами и управлением строго с клавиатуры). Решение было гениальным: нет мультипоиска — нет проблемы.
Сравнение локальных embedding-моделей
Провел тесты, чтобы узнать, что лучше всего использовать в контексте PKM.
Кратко:
⦿ Топ модель
⦾ snowflake-arctic-embed2
⦿ Баланс
⦾ embeddinggemma
⦿ Бюджет
⦾ multilingual-e5-small
⦾ база для гибридного поиска
Plugin: Obsidian Hybrid Search
В дополнение к гибридному поиску я сделал плагин для Obsidian. Он закрывает сценарии встроенного поиска, быстрого переключателя, OmniSearch, Recent Files, Similar Notes (или любого другого плагина, который ищет по эмбеддингам).
Использую ИИ для поиска фактов для статей на Хабр
При подготовке постов\статей стараюсь использовать ссылки, подтверждающие факты, на которые ссылаюсь (дабы было ясно, что факты эти не мной придуманы). Вижу, что и часть читателей тоже это оценивает позитивно (комментарий к одной статье, комментарий к другой). А, порой, нужно сослаться на статью, где тот или иной вопрос раскрывается подробнее.
В таких вопросах ИИ хорошо экономит время. Например, для статьи Как я обжаловал попытку военкомата ограничить меня в правах мне нужно было найти судебное решение, где шла речь о доставке гражданина в военкомат сотрудниками полиции (из-за его неявки по повестке). До написания статьи я самостоятельно находил подобные судебные решения: это нужно было лично мне для оценки ситуации, в которую я попал. В тот момент я не сохранил ссылку на решение для будущей статьи. И сами решения искал тогда не через ИИ, а через сайты вроде sudact.ru (на сайте — поиск по статье 21.5 КоАП). Это занимало много времени. Когда я занялся статьей — сразу подумал про повторный поиск, но уже через ИИ. Во‑первых, ожидал, что это будет быстрее. Во‑вторых, помнил: Алиса с некоторых пор умеет в ответах приводить источник. Так оно и вышло: вместо десятков минут самостоятельного поиска я нашёл искомое за 1 минуту по запросу:
найди судебные решения в которых указано, что сотрудники полиции доставили гражданина в военкомат
Кейс из личной практики: Claude Code + Chrome = 🚀
Продолжаю удивляться тому, на что способен Claude Code. Уже никого не удивишь тем, что он может накодить приложение или сайт с нуля. Но как насчет «реверс‑инжиниринга» через Chrome?
Кейс
Есть корпоративная CRM система. В ней куча данных, которые показываются в преднастроенных отчетах. Очень монструозная и негибкая штука.
Заказчик резко начинает хотеть с ней «говорить» на естественном языке, да ещё и смешивать данные из разных отчетов. Система кастомная и совершенно под это не заточена. А за счет своего размера — адаптировать ее заняло бы месяцы. Что делать?
Правильный путь — спроектировать консистентные датамарты, сделать семантический слой с описанием всех данных, написать MCP сервер поверх этой системы на основе ее API.
Реальность — времени на это нет. Нужно навайбкодить proof of concept!
Ok, это заняло 3 часа 😎
Устанавливаем Claude расширение в браузер Chrome и настраиваем коннектор с Chrome в Claude Code.
Даем ссылку на UI нашей CRMки клоду и просим его внимательно изучить архитектуру, API запросы под капотом и на основе этого спроектировать MCP сервер. Причем никаких пояснений к системе не требуется, даже на swagger ссылка не нужна.
20 минут Opus тыкает интерфейс, читает запросы и внимательно изучает метрики, настройки, фильтры и группировки и тд. Результат записывает в MD файл. Туда же он пишет предлагаемую архитектуру MCP.
Далее просим Claude написать MCP сервер по полученному файлу и локально его задеплоить.
Профит! Спустя пару часов получаем рабочий MCP сервер поверх системы, которая для этого никогда не строилась.
Дальше Claude прописывает себе этот MCP как тул. И вот уже из дефолтного приложения Claude мы можем естественным языком задавать вопросы к данным в CRMке. А тк это делает клод — то поверх этих данных есть возможность строить графики, интерактивные визуализации, дашборды и отчеты. Бесконечная гибкость.
Все это без привлечения разработчиков и написания единой строчки кода руками.
В общем, с расширением в Chrome, Claude — просто машина 💪
Больше интересного про AI агентов и технологии в моем канале Заместители.
Obsidian Hybrid Search | GitHub
Разработал MCP-сервер и CLI для гибридного поиска по хранилищу в Obsidian.
Простой и бесполезный bottom-up способ ведения заметок
Написал заметку в стиле Фостера Уоллеса о том, что структура, выросшая снизу, отражает историю накопления, а не логику использования. А также почему bottom-up не работает на длинных дистанциях и что стоит использовать вместо.
Если в вопросе организации мероприятия речь заходит про выкладку флаеров, то сразу вспоминается этот лайфхак, которым в 2023 году в твите поделился Дмитрий Рубанов. Он заметил, что если листовки просто лежат в стопке, то внимания вызывают куда меньше, чем выложенные в красивом паттерне и занимающие максимальную площадь стола.
Недостаток тоже есть: флаеры улетают так быстро, что раз в две минуты приходится подкладывать новые.
В посте Дмитрий задаётся вопросом, а почему так получается. На самом деле эффект известный и имеет научные объяснения.
Во-первых, это хорошо объясняется тем, что в исследованиях по визуальному мерчандайзингу называют эффектом витрины: оформление само по себе становится коммуникацией (doi:10.1016/j.jbusres.2022.07.019). Когда раздатка разложена в паттерн и занимает большу́ю площадь, она начинает работать как заметный визуальный объект — цепляет периферийным зрением, выглядит организованной, вызывает чуть больше эмоций и снижает нужный порог действия подойти и взаимодействовать. Стопка же воспринимается как фон: её легче не заметить, а значит и не трогать.
Во-вторых, включается эвристика усилия: люди склонны считать более ценным то, во что, как им кажется, вложили труд (doi:10.1016/S0022-1031(03)00065-9). Аккуратная круговая выкладка выглядит как результат заботы и подготовки. Тут постарались, это не просто очередная реклама — вот и подойти захотелось. А когда качество или полезность нельзя быстро оценить (а с флаером так почти всегда), мозг охотно подменяет оценку содержимого оценкой оформления, и рука тянется взять.
В-третьих, паттерн визуально создаёт лёгкое ощущение дефицита и социального доказательства. Когда листовки лежат по одной, их проще забирать поштучно, на столе быстрее появляются пробелы, и это считывается как ясный сигнал: другие уже брали — значит, вещь стоящая. И вообще, вот-вот может закончиться. В метаанализах по дефицитным сообщениям и подсказкам этот механизм в среднем действительно повышает субъективную ценность и готовность совершить действие, даже если само предложение не изменилось (doi:10.1016/j.jretai.2022.06.003).
Изучаю механизм проактивного АИ-агента. Часть 2
В первой части я рассказал про концепт проактивного AI-агента и показал примеры сообщений, которые он мог бы присылать. Последние 3 дня я занимался реализацией — и сегодня пришло первое сообщение от него
За основу я взял популярный OpenClaw, но захотел переписать бота по-своему и разобраться с тем, как живёт и думает эта сущность
Архитектура: из чего состоят подобные OpenClaw агенты
Heartbeat — сердце агента
Это цикл, который раз в N минут триггерит основные события, проверки и запускает переписывание файлов, если нужно
«Проснись, посмотри, что изменилось, подумай, что предложить пользователю».
Memory — память агента
Нужно было спроектировать аналог краткосрочной и долгосрочной памяти, примерно как у людей.
Краткосрочная — контекст текущей сессии, что происходило сегодня, какие задачи обсуждали, что пользователь ответил. Долгосрочная — в случае OpenClaw это SQLite с механизмом эмбеддингов. Ну можно поставить любую другую векторную бд
Плюс есть еще такие файлы как Soul, Agents, Identity, User, Memory и еще несколько. Все они сразу попадают в Context Window
Без разделения на два типа памяти агент либо забывает всё на следующий день, либо тонет в контексте и начинает галлюцинировать.
Memory Compaction — сжатие памяти
В OpenClaw агент хранит часть контекста в файлах формата MEMORY_MM_DD_YYYY с историей каждого дня.
По прошествию нескольких дней агент делает Compact этих файлов и удаляет / архзивирует их исходники
Context Routing — маршрутизация контекста
Как и чем нужно заполнять контекст на протяжении времени? Как его сжимать?
Контекстное окно — ресурс ограниченный. Нельзя каждый раз загружать все цели, всю память, все задачи. Нужно выбирать: что релевантно сейчас, что можно опустить, что критично.
Context routing решает, какие куски информации попадут в промпт для конкретного цикла работы агента.
Prompt Assembly — сборка промпта
Как структурировать промпт? Какая информация в нём приоритетнее, а что можно поджать? Как выбираются цели на конкретный день?
Это отдельная инженерная задача. Промпт агента — не статичный текст. Он собирается динамически из кусков: текущие цели, релевантная память, задачи из таск-трекера, контекст дня недели и времени.
---------------
Что я добавил к исходному варианту OpenClaw от себя
Reflection — самооценка агента
Экспериментальный блок, где модель оценивает сама себя по 4 шкалам:
Actionability — дал ли конкретные шаги?
Relevance — был ли совет по теме цели?
Novelty — сказал ли что-то новое?
Overall quality — общее качество
Зачем это нужно: без обратной связи агент быстро скатывается в банальности типа «Не забудь поработать над своими целями!». Reflection заставляет его критически оценивать свой же output и со временем улучшать качество предложений.
К чему он у меня подключен
TickTick — мой таск-трекер, откуда бот смотрит задачи и ставит новые
Telegram — сюда он мне пишет и предлагает задачку на сегодня
Discord — самый лучший по функционалу на сегодня
----------------
Что я понял в процессе
Создание проактивного агента — это совсем другой уровень сложности по сравнению с обычным чат-ботом.
В чат-боте пользователь задаёт вопрос → получает ответ. Всё. Контекст понятен из вопроса.
В проактивном агенте нужно решить кучу вопросов, которые в чат-боте просто не возникают: когда писать, о чём писать, как не повторяться, как не раздражать, как понять, что задача уже неактуальна, как сжимать память, чтобы не выжирать токены.
Это, по сути, проектирование UX для системы, у которой нет интерфейса в привычном смысле — только текст в мессенджере.
Вот такие промежуточные итоги — получилось хоть немного разобраться в возможном механизме оркестрации под капотом агента
Если где то нашли неточность, то пинганите в комментах
В третей части напишу подробнее про OpenClaw, так как пока решил его потестировать
ГИП литературы: как я проектирую технотриллер вместе с нейросетями
Привет, Хабр! Я инженер-строитель, который с детства рос на Жюле Верне. Но сейчас я решил «построить» не мост, а целый технотриллер.
Моя роль — Главный инженер проекта. Я не «писатель» в классическом смысле, я — режиссёр, который нанял «бригаду» из языковых моделей:
ChatGPT — мой редактор и мастер диалогов.
Claude — строгий прораб, который следит, чтобы психологическая логика не развалилась.
DeepSeek — расчётчик. С ним мы проверяем баллистику, физику разрушений и прочность конструкций (иногда спорим, когда он начинает «цензурить» мой сюжет).
В этом блоге я буду разбирать «кухню»: как из чертежей, расчетов физики и ИИ-скриптов собирается реалистичная история. Без «роялей в кустах» и магии — только холодный расчет и немного литературного творчества.
Буду рассказывать про инженерные боли автора: от попыток рассчитать экраноплан в FreeCAD до «разборок» с ИИ, который считает, что я готовлю реальную диверсию на авиабазе (да, было и такое).
Интересно посмотреть на процесс создания истории глазами инженера? Буду рад критике, советам по матчасти и обсуждению того, где проходит грань между реализмом и «перебором».
Вот уже пара готовых статей, для тех, кому интересен процесс
Технотриллер на минном поле: баланс между реализмом, легальностью и законами физики
Перед тем как купить Mac mini под ClowdBot, попробуй OpenClaw в Cherry Studio AI
Мне очень нравится клиент Cherry Studio AI, и я создал канал в котором пишу о нем, на Хабре пишу реже. Сегодня хочу поделиться как я случайно протестировал ClowdBot и оказался удивлен.
Сейчас многие скупают Mac mini и ставят на него хайповый «ClowdBot», чтобы поднять себе личного AI‑помощника 24/7. Идея классная, но есть нюанс: не хочется тратить деньги и вечера на настройку, пока не понял — вообще твоё это или нет. Для такого тест‑драйва теперь есть отличный вариант: OpenClaw появился в Cherry Studio AI.
Коротко, чем он крут. OpenClaw — это не «ещё один чат» и не привязка к одной модели. Это orchestration layer (оркестратор), который умеет работать с разными LLM (Claude / GPT / Gemini / DeepSeek и т.д.), подключать модульные skills (браузер, файлы, интеграции, свои API) и вести память в обычных Markdown‑файлах, которые можно открыть и править руками. То есть ты тестируешь не просто модель, а подход «агент + инструменты + память» — как это будет ощущаться в реальной жизни.
И вот где Cherry хорош: ты можешь спокойно пощупать OpenClaw прямо внутри Cherry Studio AI, без покупки отдельного железа и без возни с «подниманием сервиса». Плюс Cherry в такой связке даёт дешёвый доступ к моделям через HydraAI (или любого другого провайдера, который подключён в Cherry) — получается максимально бюджетный вход: попробовал, понял, надо ли тебе это, и только потом решаешь, покупать ли Mac mini под 24/7‑режим. Ссылки на всё нужное — в моём канале, чтобы не превращать этот пост в простую рекламу.
Конфигураций и вариантов внутри много: разные провайдеры, разные модели, настройки skills, памяти, интеграций — я сам только начал разбираться и копать глубже. Мне уже хочется купить себе Mac mini (а может и не один), чтобы собрать полноценный домашний AI‑хаб под OpenClaw, хотя не исключаю, что чуть позже остыну и подойду к этому рациональнее.
При первом запуске через Cherry (v1.7.19) под Windows сейчас есть небольшой баг с путём, из‑за которого установщик может ругнуться. Решается запуском установки из папки Cherry через PowerShell:
# для первого запуска OpenClaw в Cherry Studio AI, если у вас установлен Node.js # запустите инсталляцию из папки, где находится CherryStudioAI cd "C:\Путь_к_Cherry\CherryStudioAI" & "C:\Program Files\nodejs\npm.cmd" install -g openclaw@latest
Я, честно, впечатлён. До этого пробовал связку Roo Code + сервер qDrant — не зашла: много возни, расходы неприятно удивили, а отдача не впечатлила. Похожую задачу OpenClaw решил сходу и стоил при этом копейки. Я пишу про Cherry у себя на канале, там-же больше ссылок.
Поделись с друзьями ссылкой на этот пост, пусть уже сегодня попробуют будущее =)
Лучший подарок студенту - новые инструменты для учебы и сэкономленные деньги. В честь Дня студента собрал в один пост студенческие скидки на ИИ-приложения и полезные сервисы, которыми пользуюсь сам для учёбы и личных проектов. Для получения скидки обычно требуется только учебная почта (*.edu). Иногда нужно привязать карту.
Notion (тариф Plus) - бесплатно.
Универсальное рабочее пространство для заметок, баз данных и управления проектами.
Регистрируйтесь с учебной почты (в домене *.edu). Или сначала создайте аккаунт на любой адрес, а затем в профиле смените его на свой .edu. После этого в настройках нажмите Upgrade plan и выберите пункт Get free education plan - тариф обновится автоматически.
Miro (тариф Education) - бесплатно.
Онлайн-доска для совместной работы, мозгового штурма и визуализации идей.
Используйте учебную почту .edu для регистрации. Доступ дали сразу.
GitHub Education - бесплатно.
Помимо GitHub Pro и Copilot Pro, доступны бонусы от партнёров в рамках GitHub Education Pack.
Регистрируйте аккаунт на *.edu почту. Перед отправкой заявки полностью заполните профиль, включите 2FA и укажите Billing information с именем и фамилией так же, как в студенческом. Номер банковской карты можно не добавлять. Заявку проверяют ~5 минут, а все бонусы становятся активны в течение 72 часов.
Perplexity Pro - месяц бесплатно + скидка 75% на продление.
Регистрируйтесь на *.edu почту. В разделе аккаунта нажмите кнопку redeem perplexity pro for education, заполните форму и ждите ответа (до 2 рабочих дней).
Lovable (Pro) - скидка 50%.
Создание веб-приложений с нуля без навыков программирования.
Регистрируем аккаунт на студенческую почту (*.edu).
Bolt.new (Pro) - скидка 50%.
ИИ-сервис для разработки веб-приложений, похожий на Lovable.
Используйте свою учебную почту .edu для регистрации
Windsurf (Pro) - скидка 50%.
IDE со встроенным ИИ-помощником, который пишет и редактирует код.
Framer (Basic) - бесплатно.
Платформа для создания интерактивных прототипов и веб-приложений без кода.
Заполняете форму и прикрепляете фото студенческого. Через пару минут на почту придет подтверждение. Далее в разделе тарифов выбираете апгрейд до Basic и на странице оплаты вводите промо‑код на 100% скидку, который пришел по email. Для активации потребуется зарубежная карта или аккаунт PayPal (списаний не будет).
Beautiful.ai (Pro) - бесплатно
ИИ‑инструмент для автоматического создания презентаций по текстовому запросу или загруженным материалам.
По сути, это аналог более известной gamma.app, но у gamma студенческих тарифов нет. Нужна .edu‑почта. Дают бесплатную годовую подписку Pro.
Obsidian Sync - скидка 40%.
Бесплатное кросс-платформенное приложение для создания заметок и персональной базы знаний на Markdown-файлах с графом связей между заметками.
Тут речь про скидку на их платное решение для облачного хранения и синхронизации.
Есть ещё множество других предложений, но чаще всего они доступны студентам из США и некоторых стран ЕС:
• Google AI Premium - бесплатный год подписки: https://gemini.google/students/
• Figma: https://www.figma.com/education/
• Cursor: https://cursor.com/students
• ChatGPT: https://chatgpt.com/college-students/
• Claude: https://claude.com/contact-sales/education-plan
Подписывайтесь на канал, чтобы быть в курсе новых находок!
Если знаете и о других скидках для студентов - делитесь в комментариях.
Эпоха расцвета больших языковых моделей (БЯМ) резко усложнила проверку знаний соискателей. Удалёнщики при прохождении собеседований часто читерят и копируют вопросы в ChatGPT или любой другой мощный чат-бот.
Своим простым методом отсева слабых кандидатов поделился Хосе Сарасуа́, бывший CTO компании MonetizeMore. На собственном сайте Хосе рекомендует себя как профессионала от мира найма, через которого прошли 50 тыс. соискателей, и предлагает услуги консультанта.
Сарасуа выложил следующую задачку, которая якобы отсеивает половину неквалифицированных кандидатов. Такую задачку он включал в форму отклика на вакансию.
Какое значение примет result? Задачка на выбор варианта, их четыре: 1, 0, −11, −10. Правильный — 1, но если соискатель пользовался ИИ, он выберет −11.
Суть приёма передать скриншотом невозможно. Дело в том, что в статье в блоге Сарасуа в проверке x > 3 есть знак равенства, скрытый с помощью <span aria-hidden="true" style="font-size: 0px; opacity: 0; user-select: text;">. Для глаза человека будет знак >, «больше», а если выделить и скопировать, то в буфере обмена на этом месте останется =>, «больше или равно».
Замысел в том, что человек даже с минимальным опытом не будет ничего куда копировать и решит всё в уме, а вот живущий в режиме копипейста не пройдёт этот базовый скрининг.
Как утверждает Хосе, эти ухищрения с CSS очень эффективны. Этот приём он применял при работе в MonetizeMore, и 50 % кандидатов выбирали вариант как от БЯМ. Из оставшихся: 47 % отвечали правильно, 3 % выбирали один из двух других неправильных вариантов.
Важно, что сам Хосе предупреждает: ставить крест на людях не нужно. Некоторые поначалу демонстрировали использование ИИ, но затем, без уведомления от компании, самостоятельно повторно заполняли форму отклика и с правильным ответом. Один из таких соискателей в итоге прошёл все этапы и оказался отличным сотрудником.
На самом деле для таких уловок не нужен даже кастомный код CSS. Хосе — канадец мексиканского происхождения, поэтому он наверняка не слышал про похожесть кириллической х и английской x. Впрочем, в случае мешанины из схожих символов БЯМ может обратить внимание на неладное и разразиться замечанием.
Наконец, такая ловушка точно не сработает против Interview Coder и Cheating Daddy: эти инструменты для мошенничества на собесах снимают скриншоты экрана и отправляют в мультимодальные языковые модели, а не копируют текст из браузера. И вообще, что если соискатель слабовидящий, и текст на веб-странице зачитывается вслух его операционной системой?
Я уже не молод, да ещё и немножко толст ) Поэтому решил разбавить сидячий образ жизни дополнительными телодвижениями. Поэтому рядом с аэроном появилась дорожка для ходьбы — взял первое что попалось, «попробовать». Первое впечатление — необычно → интересно → вроде прикольно. Вполне нормально читается/печатается, за часовой созвон вполне можно нашагать 8–10 тысяч шагов. Рекордов пока не ставил, но даже интересно поэкспериментировать.
Кто-то уже так пробовал? Это на пару недель увлечение или как? )) Плюсы-минусы-подводные-камни-советы приветствуются.
@radiolok сегодня распределяющая шляпа выдала из шкафа твою футболку, ношу, спасибо ещё раз! )
Достойный внимания proof-of-concept с GitHub: превращаем обычный ноутбук в устройство с сенсорным экраном без какой-либо электроники.
Что понадобится: маленькое зеркало, картон, клей. Бюджет — около 100 рублей
Как это работает:
Зеркало крепится перед веб-камерой под углом так, чтобы камера смотрела вниз на экран
Под острым углом обзора дисплей становится частично отражающим — камера видит палец и его отражение в стекле экрана
Алгоритм анализирует расстояние между пальцем и отражением: если они соприкоснулись — регистрируется клик, есть зазор — курсор следует за пальцем без нажатия
Ограничения очевидны: зависимость от освещения, калибровка, точность. Но как демонстрация принципа — отлично
Репозиторий проекта: github.com/bijection/sistine
Ещё больше интересного и полезного из мира IT — в моём Telegram-канале
Для развития потока и фокуса нужна другая музыка – структурная, глубокая, архитектурная. От while(true) ритма Can до шатающихся под дождём битов Burial.
Собрал стек: 4 культовых альбома + walking playlist (Фазы 1-3).
Буду в вашем инженерном разуме деплоить новую грань музыкального вкуса.