Представлен учебный 5-тичасовой фильм о технических средствах противодействия угрозам (ТСПУ, «чёрные ящики» от РКН, которые установлены у операторов связи, но доступа к этим устройствам сами провайдеры не имеют). С августа 2023 года все узлы связи в России у основных провайдеров оборудованы средствами противодействия угрозам на базе оборудования ТСПУ для фильтрации трафика пользователей от запрещённого контента.
n8n AI agent сам выбирает инструмент и передает нужные данные. Почти Джарвис?)
Кажется нащупал архитектурный паттерн, которым хочу поделиться. Он простой, но при этом бесконечно масштабируемый.
Идея такая: у меня есть AI Agent в workflow, к которому подключены "инструменты" (tools). Каждый tool - это отдельный самостоятельный workflow. AI Agent не делает ничего сложного сам. Его единственная задача - понять, что хочет пользователь, выбрать правильный инструмент и вытащить из запроса нужные данные.
Вот что происходит, когда я отправляю голосовое "Встреча с Петром завтра в три на два часа обсудить бюджет":
▪️ Whisper расшифровывает аудио в текст
▪️ AI Agent смотрит на текст и решает: тут есть человек + время - это create_event
▪️ Из текста извлекает: title="Встреча с Петром", date=нужная дата, time=15:00, duration=120, description="обсудить бюджет"
Передаёт это всё в tool-workflow, который уже сам проверяет конфликты в Google Calendar, создаёт событие, задачу в Todoist, и присылает мне красивое сообщение с кнопками
Ключевой момент: каждый tool-workflow описывает, какие параметры ему нужны. AI Agent видит эти описания и сам понимает, что и откуда достать. Agent разбирается сам, ему лишь достаточно хорошего промпта, чтобы работать безупречно и без ошибок.
Получается чёткое разделение: LLM решает ЧТО делать, а workflow - КАК. AI не лезет в API, не считает таймзоны, не ищет свободные слоты в календаре. Он просто МАРШРУТИЗАТОР.
Сейчас мой scheduler умеет создавать события и задачи голосом, искать свободные слоты при конфликтах и предлагать альтернативы, работать с приоритетами и категориями. несколько инструментов, всё через один telegram бот.
Но вот что самое интересное. Scheduler сам по себе - это workflow. А значит, он тоже может быть tool для workflow уровнем выше. Верхнеуровневый AI Agent будет решать, кому передать запрос:
▪️ Scheduler (календарь + задачи)
▪️ Notes (заметки в Notion/Obsidian)
▪️ Search (поиск информации в интернете)
▪️ Home (умный дом)
▪️ Finance (учёт расходов)
И это масштабируется бесконечно. Каждый слой просто маршрутизатор, который решает, кому передать запрос. На нижнем уровне запрос попадает в конкретный workflow и выполняется. Как дерево, где каждый узел маленький специалист.
При этом каждый workflow тестируется и работает независимо. Они просто получают параметры и делают своё дело. Хочешь добавить новый навык - пишешь workflow, подключаешь как tool, описываешь параметры. Всё.
По факту получается персональный ассистент в Telegram. Записал голосовое, а дальше оно само.
Потенциал крайне большой у этого паттерна, буду смотреть как будет по факту. На данный момент все еще прорабатываю sheduler.
Заходи в мой канал телеграм, чтобы не пропустить обновления по этому кейсу. Там не только про нейронки, там в общем о том, чем я занимаюсь, имея бекграунд разработчика.
На Хабре были статьи на тему бесплатного синтеза речи (на русском языке в том числе) онлайн . Проблема в том, что обычно эти онлайн-сервисы по большому счёту платные (бесплатно доступен только маленький фрагмент). А действительно бесплатные страдают качеством.
Поэтому решил порекомендовать сервис, который сочетает оба требования и которым пользуюсь сам. Он доступен только в браузере Edge (отправляет запросы к тем же TTS-серверам, что и сам браузер, но позволяет скачивать результат в MP3).
Ссылка: https://edgetts.github.io/
Важная тонкость — синтез Edge очень капризен к точкам в тексте. В случае ошибок (а для статей с Хабра они очень вероятны) нужно заменить «не заменять точки» на «заменять на 3 строки». Параметр «Объединять MP3» при этом имеет смысл поставить побольше (ставлю около 30 единиц, это даёт фрагменты около 10 минут каждый).
Также ставлю «v3» (это, возможно, не важно). Загрузка у меня идёт по факту всегда в папку загрузок (независимо от выбранной).
Среди голосов (помимо русских) рекомендую BrianMultilingual и EmmaMultilingual (они хорошо работают и с русским).
В общем, это единственный (похоже) доступный пример одновременно качественного и бесплатного онлайн TTS (можно синтезировать MP3 для больших текстов) .
Добавил поддержку типов System.UInt128 и System.Int128 в основную web3-библиотеку для шарпистов/дотнетчиков,— Nethereum. Уже ушло в master, так что если активно используете Nethereum для работы с протоколами, где широко представлены 128-битные типы в событиях/параметрах/результатах вызова функции и страдаете от избыточного потребления памяти BigInteger, то можно уже переключаться на версию из master (для сборки необходим nuget.exe). Особенно это актуально для AAVE, Balancer и Velodrome/Aerodrome (в последних не забывайте использовать packed-кодирование при работе с роутером).
Сейчас обсуждаем с мейнтейнером Хуаном Бланко повышение производительности и снижение потребления памяти при кодировании/декодировании целых чисел в Nethereum, после чего я подготовлю ещё один Pull Request с реализацией и ориентировочно всё эти изменения войдут в следующий релиз.
Если есть идеи, что ещё можно было бы сделать/улучшить, присоединяйтесь к обсуждению в Discord проекта (на английском/испанском) или в issues в репозитории на github.
Почему Телеграм НЕ заблокируют. Мы снова видим театральную постановку "РКН против Телеграма". Когда в медиа столько лозунгов, полезно обратиться к стратегии follow the money и фактам (а не домыслам):
1️⃣ После неудачи с ICO, Телеграм задолжал около $2 млрд серьезным дядям, большинство из которых так или иначе связаны с властями РФ. В 2021-м были выпущены пятилетние облигации на $1.7 млрд, под конские на тот момент 7%. Из разных источников мы знаем, что их держателями стали те же серьезные дяди, иногда через дубайские фонды. Агентами выпуска были ВТБ и Атон.
Обслуживание этого долга (с уже скорым погашением, в марте'26) - большая часть расходов Телеграма. На довыпусках он терял много (techcrunch), так что в деньгах очень нуждался. А в прошлом году выпущены новые облигации на $1.7 млрд, уже под 9%.
Плюс недавно мы узнали (ft), что $0.5 млрд долга заморожены в российском депозитарии из-за санкций.
Можно приводить много фактов, но кажется и так очевидно, что Телеграм почти полностью финансируется деньгами из РФ. Наверное за исключением покупки облигаций 5 лет назад Джаредом Лето 🙂
2️⃣ Про безопасность переписки телеграма наверное тоже всем понятно, легко нагуглить. tldr: уровень защиты данных возможно худший (!) из всех популярных мессенджеров. А в прошлом году из независимых расследований мы узнали, что наши c вами переписки лежат на серверах, аффилированных с ru-спецслужбами.
3️⃣ А из легендарных откровений CTO Телеграма (medium) мы знаем много внутряка и видим аффилированность телеграма с кем надо с самых первых дней. Тексты написаны очень интеллигентно и аккуратно, между строк легко понять, что к чему в тг.
4️⃣ Вишенка на торте: 8 лет назад может еще и не было технического способа быстро заблокировать тг, но был очень простой и дуболомный, которым пользовались в других странах: направить два имейла, Эплу и Гуглу —> мессенджер выкидывали из сторов. Можно задать себе риторический вопрос, почему ркн этого не сделал.
При этом работоспособность тг не отменяет того, что “все тг-каналы умрут” (раз, два, три) 🙂
5️⃣ Учитывая описанные факты, какой смысл блокировать Телеграм? Такая корова нужна самому. Тем более она своя, родная и лояльная.
Я бы скорее поверил, что тг заблокируют в развитых странах, за те объемы нелегального, что тут есть (пост). Думаю это не происходит только по одной причине - его вес слишком незначителен за пределами постсоветских стран, Ирана и др. Пусть это так и остается 🤞
6️⃣ Вероятность блокировки конечно есть, особенно если мы не до конца знаем, как дела у тг с серьезными дядями. Может это какие-то терки, но скорее всего просто театральная постановка 2.0, чтобы тг снова выглядел оплотом свободы, приватности и независимости.
OpenAPI Generator через призму статического анализатора
Знаете ли вы про OpenAPI Generator — open source проект, задача которого — автоматическая генерация клиентских библиотек, серверных заглушек, документации и файлов конфигурации на основе спецификации OpenAPI в формате JSON или YAML. Проект является достаточно популярным: у него чуть больше 25000 звёзд на GitHub.
Мы проверили его статическим анализатором для языка Java и написали статью про найденные в коде OpenAPI Generator ошибки.
От джуна к сеньору в верификации: как расти
В верификации нельзя стать сеньором просто по стажу или количеству закрытых задач. Каждый следующий уровень — это новая ответственность: за блок, подсистему, качество покрытия, сроки и иногда за других людей.
Алексей Ковалов, руководитель отдела модульной верификации YADRO, в статье рассказал, как на практике происходит рост от джуна до сеньора. И начинается все с базовых вещей. Команда Алексея использует принцип «15–45»: 15 минут попробуй разобраться сам, но если за 45 не сдвинулся — иди к ментору. Самостоятельность важна, но умение вовремя эскалировать проблему — это уже признак зрелости.
Внутри статьи:
почему «вечный мидл» — это не миф, а распространенный сценарий,
как меняется тип задач при переходе между грейдами,
что важнее для сеньора: глубина экспертизы или широта инструментария,
как не утонуть в покрытии и научиться оценивать объем работы заранее.
Если откликается описанный подход к росту, сейчас хороший момент присоединиться к команде YADRO. Мы открыли Sprint Offer для RTL- и UVM-инженеров. Подать заявку можно до 22 февраля.
Инженеры занимаются fabless-разработкой микропроцессоров на базе RISC-V — полным циклом от собственного процессорного IP до системного ПО. Работают с IP, SoC, беспроводными системами и высоконагруженными архитектурами.
Kubernetes: правда такой сложный, каким кажется?
В новом выпуске подкаста «В SREду на кухне» разбираем Kubernetes — честно, по фактам и без лишней теории. Говорим о главном:
как выбирать между опенсорсным Kubernetes и вендорскими платформами;
из чего складывается реальная стоимость владения;
когда команда действительно готова к своим кластерам.
И пытаемся понять, почему Kubernetes постепенно становится стандартом инфраструктуры, но при этом универсального решения до сих пор не существует.
Ведущие:
Михаил Савин, SRE Community Lead в Авито;
Андрей Волхонский, руководитель юнита System в Центре разработки инфраструктуры Авито;
Александр Глухих, TeamLead в юните Incident & Problem Managment в Авито.
Гость:
Юрий Лосев, технический директор в команде Deckhouse во «Флант».
Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.
Первые башенные часы в Москве установили в 1404 году при сыне Дмитрия Донского Василии I. Это чудо техники создал сербский монах Лазарь из Хиландарского монастыря на Афоне, и минуты оно не показывало, только часы. Но москвичи всё равно дивились новинке, как чуду.
В следующие несколько столетий выяснилось, что хронометр иногда очень раздражает. Общеизвестно, что если чего-то ждёшь, то информация о времени лишь капает на нервы (doi:10.1207/S15327663JCP1203_02, doi:10.1177/19485506231209002), а если торопишься — повышает накал стресса (doi:10.1016/j.actpsy.2022.103702).
Схожим образом дела обстоят с другими технологиями: при первом знакомстве они поражают, при входе в обыденность — начинают бесить.
Было время, когда крупные СМИ гордились написанием статей большими языковыми моделями. В сентябре 2020 года Guardian выложила текст от GPT-3, снабжённый припиской с объяснениями о происходящем. Сообщалось, что мощный текстовый генератор компании OpenAI с нуля написал статью на тему «Роботы пришли с миром».
С миром или нет, но роботы действительно пытались вторгнуться в журналистику. Едва ChatGPT успел открыться, несколько сетевых изданий (Buzzfeed, CNET, G/O Media, Gannett) начали попытки заставить ИИ писать статьи. Последовавшие короткие эксперименты ничем продуктивным не увенчались и были быстро свёрнуты. В языковых моделях читателей не удовлетворили склонность к галлюцинациям и заезженные речевые приёмы.
Галлюцинации часты и обнаруживаются в самых неожиданных местах. Самый недавний пример — статья в издании Ars Technica от 13 февраля, которую в конечном итоге полностью удалили. Техножурналист Брайан Ландюк обратил внимание, что новостная заметка был набита выдуманными цитатами и отсылками на несуществующие статьи.
Как рассказал Ландюку ньюсмейкер, его блог был настроен так, чтобы блокировать запросы от ИИ-агентов. Видимо, ChatGPT или любой другой подобный продукт запрягли написать статью на основе источников, но нейросеть не могла получить доступ к контенту и попросту додумала недостающее. В итоге главреду Ars Technica пришлось приносить извинения.
Что ещё более интересно, читателей выбешивает сам стиль письма языковых моделей. Шесть лет назад эссе от GPT-3 было милым экспериментом, а сегодня «машинность» считается изъяном. И неважно, писал человек или ChatGPT — людям просто не нравится, как пишут языковые модели.
Типичный пример — избыток противопоставлений «Это не X. Это Y». То ли это артефакты выравнивания разметчиками данных из Кении, то ли в датасете предобучения было слишком много сетевых форумов по типу Reddit, но такие противопоставления — яркий маркер ChatGPT.
Материаловед Бен Шиндель обратил внимание на статью в Guardian. Заметка про спортивное поражение Ильи Малинина в олимпийском выступлении в Милане пестрит приёмом «Это не X. Это Y».
Противопоставления разорваны в отдельные предложения:
«Это не просто ошибки. Это была цепная реакция».
«То, что разворачивалось в Милане, было не просто олимпийским разочарованием. Это был типичный пример работы системы оценок в современном фигурном катании […]».
«Что сделало поражение таким шокирующим — не просто его многолетнее доминирование. А то, насколько сильно соревнование накренилось в его пользу ещё до выхода на лёд».
«На олимпийском уровне это не просто большой разрыв. Это разница между катанием из позиции контроля и катанием на выживание».
Хотя детекторы машинного письма на этом тексте ещё как срабатывают, представитель Guardian всё равно отрицает, что заметку писала языковая модель. Утверждается, что это такой стиль автора, которым он пользуется 11 лет работы в издании. Как замечает сам Шиндель, у этого автора в прошлом действительно были хорошие статьи, вопрос лишь к заметке про Илью Малинина.
Какие скилы будущего пора осваивать уже сейчас — расскажет лид UX-исследований!
На следующей неделе нас можно встретить не только в твоей ленте, но и на UX/UI Conf. Наш Research lead Настя Дюрягина выступит с докладом «Расти без инструкций: навыки, которые открывают новые роли и возможности для роста проектировщика».
Ты узнаешь:
> как сегодня меняется контекст: выбора профессии, найма, работы, перехода на новые роли;
> 5 ключевых навыков будущего;
> где находить опору, если ответов не найти;
> практики, чтобы внедрить в еженедельную работу.
Когда: 28 февраля в 13:40 (поток «Тренды & Карьера»)
Где: Москва, 3-я ул.Ямского поля, 26а (и онлайн)
Больше информации о мероприятии найдешь здесь ;-)
Как стать разработчиком на Python?
Начать программировать на Python бывает непросто: в интернете много материалов, но понять, что нужно, а что не очень — трудно. Новички тратят время на уроки со сложной теорией, хватаются за все подряд, а потом не понимают, как применить полученные знания на практике.
На самом деле, для начала достаточно разобраться в основах и сосредоточиться на тех инструментах, которые активно применяются в разработке. Собрали для вас подборку таких инструментов, а на Хабр Карьере — полезные учебные программы по каждому из них:
— Django. Фреймворк для быстрой разработки веб-приложений с готовой админкой и базой данных.
— Flask. Микрофреймворк, который дает полный контроль над выбором инструментов и структурой проекта.
— FastAPI. Фреймворк для создания API, основанный на базе стандартных библиотек Python и асинхронности.
— PostgreSQL. Реляционная база данных для хранения данных.
— Gunicorn. Стабильный WSGI-сервер, который помогает запускать Python-приложения.
Фронтенд 2026: взлеты и падения
Открываешь проект 2020 года и видишь знакомые имена в package.json: create-react-app, enzyme, moment.js, axios. Пять лет назад это был золотой стандарт. Сегодня же эти технологии вызывают у коллег искреннее недоумение: «Зачем это тут?»
Подготовили для вас быстрый, но очень полезный срез того, как за 5 лет поменялась ментальная модель фронтендера. Внутри инструменты реально умерли, разберемся почему SSR/SSG снова в игре, а TypeScript теперь почти must-have, узнаем почему фронтенд всё чаще = full-stack и что с этим делать.
Главный урок 2015→2025: фронтенд развивается циклически. Каждый цикл — это не «прогресс», а перебалансировка компромиссов. Читайте на Хабр в статье «Фронтенд 2026: что умерло, что выжило и что взлетело неожиданно»
UnsolicitedBooker: этот непрошеный боксёр с 1 репорта ляжет 🥊
Осенью 2025 года команда Threat Intelligence экспертного центра кибербезопасности Positive Technologies обнаружила атаки на телекоммуникационные компании Кыргызстана. Злоумышленники рассылали тематические фишинговые письма, которые содержали вредоносные документы с макросом. Уже на этом этапе внимание привлекло использование необычных инструментов китайского происхождения в самих документах.
В качестве вредоносного ПО атакующие использовали два бэкдора. Первый — MarsSnake — ранее упоминался лишь в квартальном отчете ESET. Второй — LuciDoor, который мы назвали так из-за необычной особенности настройки шрифта Lucida Console 11x18 для корректного отображения текста в терминале.
👋 В 2026 году злоумышленники снова объявились, но в этот раз с атаками на телекоммуникационные компании Таджикистана. Сама активность характерна для восточноазиатской группировки UnsolicitedBooker. Ранее, по наблюдениям исследователей, группировка атаковала Саудовскую Аравию.
В нашем исследовнии мы подробно рассказали об обнаруженных атаках, полностью разобрали функционал LuciDoor и MarsSnake и показали, какой общий инструмент используют UnsolicitedBooker и Mustang Panda 🐼
Источник: ESCalator
Как понять, что ваш интернет-магазин вот-вот сломается: триггеры и решения для сайтов на Magento
Привет! Это Дмитрий Абакумов magento-разработчик в Далее, и Максим Бровко, тимлид в Далее.
Мы собрали 5 типичных симптомов, которые сигнализируют, что система уже нестабильна — на примере Magento, популярной CMS в сфере e-com.
В первую очередь скажем, что на Magento работают крупные бренды по всему миру. Она гибкая, масштабируемая, с богатой экосистемой. Однако без регулярных обновлений, контроля и DevOps-поддержки любой проект начинает замедляться, сбоить, а со временем — ломаться. Сигналы появляются заранее: сначала падает скорость, потом checkout, потом весь сайт.
Сигнал 1: падение скорости при большом трафике — во время акций и распродаж
Что проверить
Узкие места в БД: тяжелые SELECT, отсутствие индексов.
Дублирующиеся или вложенные вызовы блоков в Magento layout.
Как ведет себя cron и очередь задач.
Используется ли Varnish для FPC и/или Redis для общего кеша.
Как чинить
Настроить загрузку тяжелых блоков после рендера страницы — через AJAX.
Внедрить нагрузочное тестирование — k6, Siege, JMeter.
Перенастроить кеш Magento, включить компиляцию DI.
Заложить горизонтальное масштабирование или CDN.
Сигнал 2: долгая загрузка интернет-магазина при обычной посещаемости (более 3 секунд)
Что проверить
Логи Magento и серверов: timeouts, ошибки, блокировки.
Скорость отклика API.
Время сборки layout и количество подключаемых блоков.
Как чинить
Проанализировать профилировку — Xdebug, New Relic.
Отключить неиспользуемые плагины и модули.
Настроить мониторинг производительности и ошибок — New Relic, Grafana, Prometheus.
Сигнал 3: Клиенты доходят до оформления, но не покупают — особенно на мобильных устройствах
Что проверить
Как работает checkout: отрисовка, JS, блоки, сторонние виджеты доставки/оплаты.
Как отрабатывает кнопка «Оформить заказ» — все ли проходит быстро.
Нет ли тяжелых или повторяющихся вызовов.
Как чинить
Кешировать доступные блоки внутри checkout.
Упростить форму и ускорить ввод данных — DaData.
Включить асинхронную обработку заказов, если оформление занимает много времени.
Протестировать на реальных устройствах и подключить фронтовый логгер — Sentry.
Сигнал 4: когда починили один баг — появился другой
Что проверить
Архитектуру модулей: tight coupling, перезапись классов, обилие around-плагинов.
Есть ли автотесты, CI.
Как внедряются хотфиксы.
Как чинить
Минимизировать around-плагины и preference (перезаписей классов), отдавать предпочтение before/after-плагинам и observer.
Покрывать фиксы хотя бы базовыми unit/integration-тестами.
Настроить dev → stage → prod, релизный процесс с changelog.
Ввести code style, практику ревью и договоренности внутри команды.
Сигнал 5: CMS или модули устарели, все «на костылях» и никто не решается трогать
Что проверить
Версии ядра Magento и зависимостей.
Нет ли deprecated-библиотек, особенно JS.
Насколько кастомно переопределены шаблоны и классы.
Есть ли onboarding-документация, описание архитектуры, миграций, cron.
Как чинить
Если кастомный код внесен прямо в ядро Magento, то его нужно вынести в отдельные модули.
Сравнить архитектуру с best practices Magento и рекомендациями вендоров.
Написать README и настроить автоматизацию — Docker, Ansible.
Запланировать регулярные апдейты проекта.
Если у вас совпадают 3+ пункта — пора на техаудит
Magento почти всегда подает сигналы заранее: снижается скорость, растет количество багов, страдает checkout. Если таких симптомов становится много — пора остановиться и разобраться, что происходит внутри.
Что делать
Использовать метрики: PageSpeed, TTFB, логи ошибок.
Провести аудит: кеш, модули, layout, архитектура, DevOps.
Найти узкие места и критичные зависимости.
Выделить приоритеты по улучшениям и составить roadmap по рефакторингу.
КИИ-инструктаж
Понять, относится ли компания к субъектам КИИ, стало проще после обновлений 187-ФЗ в прошлом году. Теперь это не абстрактная директива.
Кто попадает под КИИ и что делать
Все начинается с проверки по двум критериям.
Первый критерий – отрасль. Под регулирование попадают 13 отраслей, включая энергетику, транспорт, связь и финансы. Ритейл, например, куда входят маркетплейсы, пока не в списке, но его добавление вполне вероятно. Второй критерий – масштаб бизнеса. На практике требования в первую очередь применяются к крупным организациям.
Если оба пункта соблюдены, следующей задачей станет категорирование и оценка ущерба от простоя корпоративных систем. Речь идет о дискурсе с внутренней комиссией. Допустим, тут все решили. Как реализовать?
Зачем бизнес идет к провайдерам
Построение защищенной инфраструктуры с нуля требует инвестиций, экспертизы и времени. Поэтому для многих бизнесов логично размещать объекты КИИ в защищенном облаке.
Можно оставить критическое ядро систем у себя, а для всего остального (от резервирования до тестовых сред) использовать готовые защищенные сервисы облачного провайдера. Гибридный подход упрощает сопровождение и дает ту самую гибкость и устойчивость, которые требуются по закону.
*Больше подробностей ищите в новом выпуске подкаста «КОДА КОДА», где все о КИИ рассказал Константин Анисимов, заместитель генерального директора Astra Cloud.
Когда я вижу очередной лендинг какого-нибудь IT-курса, у меня каждый раз возникают два одних и тех же вопроса. Они касаются самого интересного - видеоотзывов выпускников.
Вопрос №1. Большинство IT-школ ежегодно набирают сотни и тысячи студентов. По статистике трудоустройств с лендингов этих же школ сотни и тысячи выпускников должны ежегодно получать офферы.
Почему тогда на сайтах курсов обычно лишь 5-10 видеоотзывов от выпускников, а не сотни?
Вопрос №2. Главная гордость любого новичка - это его первая IT-компания. Он долго и упорно учился, искал работу и, наконец, начал свою карьеру в IT. И ему, скорее всего, хочется поделиться своей радостью со всем миром.
Почему тогда даже этот десяток выпускников в видеоотзывах обычно ничего не говорит про самое важное - в каких именно IT-компаниях они теперь работают?
Пришлось отдуваться за коллег - хотя по сравнению с ними мы очень маленькие и никогда не набирали больше 75 студентов в год.
ИИ лишит вас работы говорили они...
Когда в найме встретились два ИИ бота (со стороны HR и со стороны кандидата) 🤣🤣🤣
Перевожу на русский:
— Расскажите о себе?
— Конечно! Я увлечённый профессионал, который отлично работает в динамичной среде.
— Это очень содержательный ответ.
— Спасибо! Вы абсолютно правы.
— Вы тоже абсолютно правы.
— Мы оба абсолютно правы.
— Вы абсолютно правы.
— Вы абсолютно правы.
— Вы абсолютно правы.
— Вы абсолютно правы.
— Вы абсолютно правы.
И так 14 страницы текста общения между ИИ 🤣🤣🤣 14 страниц "Вы абсолютно правы" 🤣
Как делать ботов правильно читаем тут.
Можно тратиться на эксперименты и искать то, что сработает, чтобы затем повторять удачное. Это сейчас основа в обучении стартаперов и начинающих предпринимателей.
Но мне симпатичен другой вариант - когда знаешь, что инструмент точно сработает и не надо тратиться на бесполезные попытки.
"Знание некоторых принципов избавляет от необходимости знания многих фактов"
Эту прекрасную фразу приписывают Гельвецию (хотя и не только ему).
Автора попытался указать, поэтому можно переосмыслить так, как мне еще больше нравится:
"Знание базовых принципов помогает сэкономить на множестве неудачных экспериментов"
К чему это я - менеджмент развивается уже более столетия! Столько проведено исследований, придумано и апробировано новых подходов - рабочие группы собираются раз в несколько лет и переписывают отраслевые стандарты... вот только всё это не возбуждает новых падаванов грызть гранит науки управления...
Изобретение велосипедов и продвижение путем проб и ошибок - более симпатичный и простой подход.
</скрип суставов>
Одиночество понимания
Мысли и наблюдения.
Почему все считают что вселеной 13.8 миллиардов лет? Потому что так заведено?
Почему "закидывают помидорами новые теории"?
Не удобно ? Не стабильно? Придется менять всё понятное ? Страх.
А давайте ещё пару тыщ лет посмотрим , правда ли это , прежде чем принять факт.
Почему считаю линейно? Ведь это похоже как на расчёт стоя в комнате с свечкой и не видя размера комнаты, а считать только тот свет от свечи, который освещает
Неужели никому не видно дыры в всех знаниях людей? Почему нельзя лезть в сингулярность? Потому что там ломаются все законы и не будет контролироля?
Почему бесконечность это СТОП??? Ведь бесконечность может быть лишь миг для чего то ?
Почему ставят знак СТОП ? потому что это стоп для мозга ? А что за ним ? Почему мы привыкли не заходить куда не дозволено ? Почему это специально ограничивают ? Для меня это открытая дверь, приглашение войти. А для вас ?
Текст не написан ИИ. собственные мысли. Можете дизлайкать сколько угодно. Хоть автора, хоть текст
Китайские разработчики выпустили свой аналог OpenClaw, которому нужно всего 10 МБ ОЗУ. Легковесный проект PicoClaw:
полный контроль мессенджеров: ваш личный секретарь в Telegram и Discord, который реально разгребает завалы.
Deep Web Search: cёрфит по коду сайтов и выжимает только нужные данные без лишнего мусора.
поддерживает любые нейронки: GPT, Gemini, Claude.
манипуляция файлами: пишет, читает и правит конфиги на вашем диске прямо через консоль.
умеет мониторить новости, цены на товары и курсы валют по расписанию.
PicoClaw не требует огромных мощностей — ему нужно всего 10 МБ, а запускается он всего за 1 секунду.
