Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга

Эксперт «Диасофт» примет участие в круглом столе IT-World «Почему хорошие системы плохо работают вместе?»

6 августа 2026 года в 16:00 IT-World проведет круглый стол «Почему хорошие системы плохо работают вместе?». В нем примет участие Дмитрий Гаврин, заместитель директора департамента «Цифровые решения» и один из авторов блога компании «Диасофт» (Как 30 лет боли в интеграции привели нас к собственной платформе)

О чем будут говорить спикеры:           

  • Почему интеграции остаются одной из самых болезненных зон корпоративного ИТ-ландшафта?

  • Что чаще ломает взаимодействие систем - слабые API, разные модели данных, отсутствие владельца процесса или спешка внедрения?

  • Как оценивать API-зрелость решения до покупки: документация, версионирование, песочница, ограничения, поддержка изменений?

  • Как меняется ответственность поставщика ИТ-решения, если его продукт становится частью большого корпоративного контура?

  • Что должно происходить с интеграциями при обновлении продукта, смене версии или доработке соседней системы?

  • Почему единые справочники и мастер-данные остаются проблемой даже там, где уже есть MDM, НСИ или корпоративная шина?

  • Где проходит граница между быстрой автоматизацией и архитектурным долгом, который потом мешает масштабировать решение?

  • Какие требования к интеграциям, API, данным и поддержке стоит включать в ТЗ, договор и критерии выбора поставщика?

Приглашаем вас стать слушателями, это бесплатно. Вопрос экспертам можно задать в чате во время мероприятия или заранее при регистрации.

Регистрация по ссылке

Теги:
+3
Комментарии0

Две недели назад я получил $5 000 кредитов Azure по программе Microsoft for Startups и за четырнадцать дней я сжёг из них $2 100 на одной настройке, которую “забыл” вернуть обратно. В разработке PhotoMentor у меня работают три модели с закреплёнными ролями: GPT как CPO и исполнитель, Kimi K2.7-Code как red team – обе на Azure – и Claude как ревьюер, на моей собственной подписке. Когда я проектировал биллинг для Android, я осознанно выкрутил ризонинг на максимум по всей цепочке. Уверен, что это было правильное решение и с т.з. архитектурной прочности, и собственной психологической уверенности. Биллинг – это деньги, конфликты владения, повторная выдача прав. Тут нужна была щепотка паранойи. Но вот потом я его не вернул. Строго говоря, я не забыл, а попал в ловушку той самой психологической уверенности. Плюс спросил, и модель заверила меня, что такая глубина оправдана. Ну, возможно она в 9 из 10 так и скажет. У модели, оптимизирующей качество вывода, нет строки расходов под мой burn rate и нет представления о том, что подписка ревьюера упирается в лимит через час, и вместо релиза я сижу и жду сброса квоты. Поэтому давай, берсерк, закидывайся стимуляторами и жги. Что максимальный ризонинг купил мне на обычной, обратимой работе: — процедуру maintenance drain на staging-окружении, которым пользуется ровно один человек – я; — retry-механику такой основательности, что в одном тесте кнопку «Повторить» пришлось нажать семь раз, потому что безобидное событие blocked в IndexedDB трактовалось как фатальная ошибка; — итерации усиления runbook, каждая честно лучше предыдущей и ни одна из них не несущая. Правило, которое стоило написать в первый день: Максимальный ризонинг – для необратимого. Production-миграции, удаление данных, подписание релиза, финальный аудит. Всё обратимое – средний уровень и короткий цикл: реализация → тест → проверка. Неограниченные токены не делают мышление бесплатным. Они просто переносят его стоимость туда, куда ты не смотришь: в календарь, в лимиты и в терпение. Девять часов назад я отправил наконец Android-релиз PhotoMentor на проверку в Google Play. Жду.

Mean Machine Angel, Судья Дредд. Оригинальный арт Давида Содерстрема (Disse86), опубликован на его странице DeviantArt.
Mean Machine Angel, Судья Дредд. Оригинальный арт Давида Содерстрема (Disse86), опубликован на его странице DeviantArt.
Теги:
+3
Комментарии3

С 29 июля по 5 августа на Бирже Инфостарта появились новые задачи по доработке и интеграции 1С. В подборке — обмены между конфигурациями, настройка УНФ и БП, интеграции с внешними системами и консультации.

Новые заказы

На Бирже размещают задачи разного масштаба: от консультаций и небольших доработок до внедрений и комплексных интеграций. Заказчики могут найти исполнителя, а специалисты — выбрать проект под свою экспертизу и загрузку.

Перейти на Биржу заказов

Теги:
+8
Комментарии0

Как проверить VDS до покупки: ядра, память, диск?
Слово VDS не закреплено ни за одной технологией. У одного это машина KVM, у другого контейнер, у третьего просто тариф подороже с пометкой dedicated. За одинаковой строкой характеристик стоят разные модели распределения ресурсов, и утренний тест дает результат, который вечером не повторится.

Что стоит выяснить до тестов? KVM запускает гостя с собственным ядром на аппаратной виртуализации, OpenVZ и LXC делят ядро хоста. Распространенное заблуждение: KVM якобы исключает оверкоммит. Не исключает, провайдер назначает машинам больше vCPU и памяти, чем есть на хосте. Отсюда вопросы к тарифу. Закреплены ли vCPU за физическими процессорами. Зарезервирована ли память. Есть ли лимит IOPS и что при его превышении. Слова dedicated, isolated и NVMe без этих ответов не значат ничего.

Ядра. Под dedicated понимают физическое ядро, закрепленное за машиной. Pinning эксклюзивности не дает: на тот же процессор оператор может посадить чужие vCPU. Проверяется это наблюдением.

mpstat -P ALL 1 60

Колонка %steal показывает время, когда система готова работать, а процессор ей не дали. Важна повторяемость: единичный всплеск это шум, рост в одни часы это конкуренция. На контейнерном тарифе лимит виден как троттлинг, steal остается низким.

cat /sys/fs/cgroup/cpu.max /sys/fs/cgroup/cpu.stat
200000 100000
nr_throttled 1843
throttled_usec 21904331

Ненулевой nr_throttled означает, что режет лимит, а не сосед. В виртуальной машине таких значений не будет. Дальше sysbench в один поток и на всех ядрах, одна версия утилиты и один cpu-max-prime на кандидатах.

sysbench cpu --threads=1 --cpu-max-prime=20000 --time=60 run
sysbench cpu --threads=$(nproc) --cpu-max-prime=20000 --time=60 run

Строгого удвоения при удвоении потоков не будет, мешают кеш и шина памяти. Настораживает обратное: многопоточный результат равен однопоточному, а mpstat показывает steal.

Память. Объем в тарифе это то, что видит гостевая система, а не то, что зарезервировано на хосте. При ballooning драйвер отдает страницы гипервизору, и наличие устройства подтверждает механизм, но не политику.

free -m && swapon --show
stress-ng --vm 1 --vm-bytes 70% --vm-keep --timeout 10m --metrics-brief

Тест гоняйте на пустой машине и параллельно смотрите vmstat. Использование swap само по себе ни о чем не говорит, оно зависит от настроек гостя. Тревожат устойчивые si и so при умеренной нагрузке и падение MemAvailable. Если процесс исчез раньше срока, ответ в журнале ядра.

journalctl -k --since "-15 min" | grep -Ei "oom-kill|killed process"

Диск. Лимит в 20000 IOPS без размера блока, соотношения чтения и записи и глубины очереди это просто число. Те же 20000 при iodepth 32 ничего не обещают при iodepth 1, а именно так работает приложение, ждущее ответа на запрос. Файл сначала заполняют целиком, иначе чтение из пустых областей завысит результат.

fio --name=randrw --filename=/var/tmp/fio.test --size=4G \
    --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=4k --direct=1 --ioengine=libaio \
    --iodepth=1 --time_based --runtime=120 --refill_buffers=1 \
    --group_reporting --percentile_list=50:95:99:99.9

Затем тот же вызов с iodepth 32 и проверка в разделе IO depths, достигнута ли глубина. Сохраняйте IOPS и процентили clat, а не среднее. Один прогон шумного соседа не покажет, нужны три в разные часы. Растущий p99 при стабильной медиане это и есть нестабильность.

Как сравнивать? Не складывайте IOPS, миллисекунды и баллы в один рейтинг. Сначала отсеките тарифы, не проходящие пороги приложения, потом расставьте веса: базе важнее p99 диска, агенту сборки процессор, медиасервису исходящая полоса. Для каждого прогона сохраняйте дату, локацию, образ, версии утилит и команду.

Универсального первого места нет. Есть тариф, проходящий ваши пороги трижды подряд в разное время суток.

Теги:
+5
Комментарии0

Почему «прошли обучение по ИИ» и «трансформировались» — это разные вещи

За последний год почти каждая компания среднего и крупного размера так или иначе прошла через «программу по ИИ»: закупили лицензии на Copilot/GigaChat/что-то ещё, провели серию тренингов, отчитались перед руководством цифрой охвата — «80% сотрудников обучены».

И почти в каждой такой компании через полгода-год возникает один и тот же вопрос от руководства: «А почему мы не видим эффекта на процессы?»

Вы задумывались о том, какие причины могут способствовать тому, чтобы так происходило? Коротко о причинах:

Проблема прокси-метрик:

1. Когда руководство оценивает прогресс ИИ-трансформации, оно почти всегда смотрит на прокси-показатели:

- куплены ли лицензии на инструменты;

- проведён ли тренинг;

- какой процент сотрудников этот тренинг прошёл.

Все три метрики измеримы, легко ложатся в отчёт для совета директоров — и при этом ничего не говорят о том, изменилось ли фактическое поведение людей в работе.

2.      HR и T&D-функции попадают в ту же ловушку с другой стороны: они отчитываются охватом обучения и NPS тренинга. Обе метрики хорошо описывают процесс обучения, но не описывают его результат.

Аналогия, которая обычно заходит: это как измерять уровень фитнеса по количеству купленных абонементов в спортзал.

Чтобы измерять не процесс, а результат, нужна шкала, построенная на поведенческих индикаторах, а не на самооценке сотрудника («оцените по шкале от 1 до 5, насколько уверенно вы используете ИИ» — это почти всегда бесполезный вопрос, люди систематически завышают самооценку в подобных опросах).

Это не оценочная шкала «плохой/хороший сотрудник», а диагностический инструмент: точка, откуда стоит начинать конкретную работу с конкретным человеком или отделом.

Так почему один тренинг не двигает всех одинаково? Как определить уровень ИИ-зрелости компании? По какой метрике и как оценивать?

На эти и другие вопросы команда «Авандок» ГК «КОРУС Консалтинг» ответит на открытом вебинаре «Пять уровней ИИ-зрелости сотрудников: диагностика, типовые барьеры, роли в ИИ-трансформации» 11 августа в 14:00 (Мск)

Регистрируйтесь на вебинар и сможете получить ответы на все эти вопросы, а также задать свои

Теги:
-2
Комментарии0

Для MacBook вышло открытое приложение Himekuri, которое позволяет переворачивать календарь на рабочем столе. Бумага на календаре мнётся, рвётся и улетает вниз экрана. Причём вернуть ее обратно уже нельзя. Закрепить проект можно на рабочем столе, поверх всех окон или использовать как обычное приложение.

Теги:
+4
Комментарии1

Полтора года пентестов Active Directory сводились к одному и тому же неудобству: для аудита нужен PingCastle (только Windows, только скоринг, ничего не проверяет на практике), для графа путей атаки — BloodHound плюс отдельный коллектор (SharpHound или RustHound-CE), а для реальной эксплуатации — Impacket на Python со всем шлейфом зависимостей. Три инструмента, три экосистемы, и ни один не даёт честного ответа на вопрос "эта уязвимость реально эксплуатируется в этом домене прямо сейчас, или только теоретически светится в отчёте".

Я решил закрыть это одним инструментом — adhammer.

Что внутри

adhammer — это Rust-тулкит для AD security assessment, который совмещает три слоя:

  1. Аудит в стиле PingCastle — сканирует домен, скорит находки по severity, размечает MITRE ATT&CK тегами.

  2. Граф путей атаки в стиле BloodHound — строит и визуализирует attack paths до Domain Admin.

  3. Валидация с реальным PoC — вот это ключевое отличие. Guided-режим проходит по каждой находке и предлагает: "провалидировать и получить PoC?". Если да — запускает реальную атаку и помечает finding как "validated" только если получен настоящий артефакт — хеш $krb5tgs$/$krb5asrep$, реплицированный секрет krbtgt, реально выпущенный сертификат. Если атака не удалась — честно "attempted", а не тихо пропускается.

Почему Rust, а не поверх Impacket

Изначально пробовал строить поверх существующих Python-библиотек — уперся в то, что тащить весь стек зависимостей ради одного бинарника, который должен без проблем компилироваться и запускаться и с Kali, и с Windows-хоста внутри AD-сети, неудобно и хрупко.

Поэтому пришлось написать протокольный стек с нуля: DCE/RPC, NTLM, SMB2, Kerberos — практически "impacket для Rust", которого в экосистеме ещё не было. Результат — один статический бинарник без рантайм-зависимостей, кросс-компилируется под Linux и Windows.

Что дальше

Инструмент build как security research, соседствует с раскрытым в MSRC 0-day в ядре Windows. Сейчас думаю над тем, чтобы вынести протокольный стек в отдельные переиспользуемые crates — уже начал переписку с мейнтейнерами sspi-rs и RustHound-CE на предмет пересечения усилий.

Код и write-up: github.com/icedracon/adhammer

Использование — только на системах, где есть явная авторизация. SECURITY.md в репозитории описывает это подробно.

Буду рад issues, PR и просто фидбеку от тех, кто занимается AD security на практике.

Теги:
+4
Комментарии0
скрин виртуальной АТС за 1 день и второй немного зацепило, это просто провал
скрин виртуальной АТС за 1 день и второй немного зацепило, это просто провал

"Лиды плохие": почему этот спор невозможно выиграть

Как уже достала эта война отдела маркетинга с отделом продаж. Продажники орут, что лиды хреновые, а я открываю карточки, а там просто пропущенные и по несколько часов не перезванивают, либо вообще не перезванивают. Начинаешь тыкать - получаешь очередное сопротивление.

Причём, мало продаж - собственник идёт в отдел маркетинга с вопросами, мы показываем проблему в отделе продаж и тишина. Как с этим бороться, вообще не понимаю. Такое ощущение, что в СНГ вообще не умеют выстраивать отделы продаж.

И это я говорю о начальном этапе обработки квалификаторами, дальше ещё больнее. Квалификаторы отквалили, отдел маркетинга видит процент квала 30-35% и понимает, что трафик ок, а далее продаж нет либо мало, спрашивают с меня, отдел продаж орёт, что лиды плохие, но квалификаторы квалят и я-то вижу другую картину. Остаётся вопрос к РОПу: а как так составляли регламент для квалификаторов, что процент квала норм, а по факту все лиды г**но. И снова тишина.

Теги:
+2
Комментарии0

Представлен открытый проект skales — ИИ‑агент, который запустится даже на слабом ПК:

  • работает как обычное приложение в Windows, macOS и Linux;

  • агент получает доступ к файлам, браузеру, почте и календарю;

  • умеет выполнять сложные задачи в фоновом режиме;

  • можно запланировать любую таску по таймеру;

  • своя встроенная память для важного контекста;

  • при этом команды отправлять можно даже со смартфона — агент выполнит их на ПК;

  • можно тестировать на бесплатном пробном режиме, подключить API или локальную модель.

Теги:
+6
Комментарии3

unreal‑assets‑to‑glb

Это небольшой pip пакет, позволяющий вам конвертировать ресурсы unreal engine времени редактирования (не сборки игры) в модели формата glb.

особенности:

  • интерфейс cli с поддержкой команды help

  • поддерживает предварительный просмотр уровней (umap)

  • фильтрация ассетов для экспорта только определенных моделей

  • кэширование текстур для ускорения экспорта в будущем (если несколько раз выполняете экспорт)

  • извлечение текстур базового цвета / альбедо, а также других текстур путем сохранения в формате png

  • базовая поддержка сеток без анимации или костей без автоматического масштабирования с коэффициентом 100 к 1

В видео я показываю, как модель отображается в другом игровом движке после импорта конвертированных uasset-файлов

главное преимущество: вообще не требуется устанавливать UE

исходный код: https://github.com/Prikalel/unreal-assets-to-glb. пакет pip: https://pypi.org/project/unreal-assets-to-glb/

сгенерированные файлы могут быть легко импортированы в другие движки, такие как godot / unity и т.д.

в настоящее время поддерживаются 2 версии UE engine: 5.5 и 4.27.2

вы также можете заметить, что некоторые материалы в тестовой сцене частично затемнены - это связано с тем, что пакет не позволяет вам правильно экспортировать все настройки материалов / все настройки шейдеров (ограничения перечислены на странице github, это освещение, положение камеры и другие параметры, но базовое извлечение 3d-сетки работает идеально).

но вы, очевидно, можете редактировать материалы после экспорта вручную в движке, в который вы их импортировали, изменяя размеры текстур / нормалей / добавляя пользовательские общие элементы и т.д.

Лицензия GPL-3.0

Теги:
+3
Комментарии0

Ежедневные заметки

Мой опрос руководителей показал, что один из самых полезных инструментов тимлида — ежедневные заметки. Они позволяют вести список влетающих задач, записывать новую информацию, фиксировать возникающие идеи. Основная цель — выгрузить всё из головы и освободить её для новой информации.

В Obsidian для ведения ежедневных заметок пригодятся следующие плагины:

  • Daily notes — позволяет одной кнопкой или сочетанием клавиш создать ежедневную заметку на сегодня.

  • Periodic Notes — расширенная версия предыдущего плагина, умеющая помимо ежедневных создавать недельные, месячные, квартальные и годовые заметки.

  • Calendar — простой календарик для быстрой навигации по ежедевным заметкам.

Ведёте ли вы ежедневник? Бумажный или электронный? Если второй, в какой программе? Чтоб обычно фиксируете в течение дня?

Теги:
+6
Комментарии1

Ваши скиллы возможно написаны под модель, которой уже нет

Anthropic удалила больше 80% системного промпта из Claude Code, и качество на их тестах не упало. Пересказывать статью не буду, интереснее, что из этого следует, если вы сами пишете агентов и скиллы.

1. Половина ваших правил — заплатки на провалы прошлых версий. «Не начинай с общих фраз», «не используй конструкцию X» — вы это добавляли, потому что модель так делала. Перестала делать, и правило работает вхолостую, а иногда против вас: запрет отнимает у сильной модели право решать по ситуации. Что сделать: пройти по скиллам и рядом с каждым правилом поставить дату и ошибку, из-за которой оно появилось. Где ошибку не вспомнить или ей больше полугода — кандидат на удаление.

2. Резать вслепую нельзя, а мерить нечем. У Anthropic были свои прогоны: удалили кусок промпта, прогнали набор задач, сравнили результат. Поэтому они и могли уверенно сказать «сняли 80%, качество то же». У нас так не выходит. Меняем скилл, смотрим на два поста и решаем, что стало лучше. А на третьем оказывается, что модель перестала расставлять ссылки, просто в первых двух ссылок и не было.

3. Конфликтуют не правила, а источники правил. Редстандарт, скилл канала, CLAUDE.md, бриф — четыре места, где написано про тон. Модель разгребает противоречие вместо работы. Решение не в сокращении, а в иерархии: тон и позиция живут только в скилле канала, фактура и грабли — только в CLAUDE.md, задача выпуска — только в брифе. Правило встретилось дважды — одно вхождение удаляется, а не уточняется.

4. Эталонные тексты в скиллах, скорее всего, вредят. Приложил три идеальных поста — получил четвёртый такой же по каркасу. Меняем образцы на структуру: рубрикатор, обязательные элементы, признаки плохого лида. Образец оставляем там, где нужен формат — вёрстка, разметка, шаблон ответа.

5. Архитектура скиллов важнее их содержания. Один SKILL.md на девятьсот строк грузится целиком: пишете пост в телеграм — модель попутно читает правила для лендингов. Лишнее разбавляет нужное, а трогать такой файл страшно, поэтому его проще дополнить, чем разобрать. Разложите по уровням: верхний решает, что за задача и куда идти дальше; профиль канала держит тон и рубрикатор только для себя; редкие рубрики подгружаются по надобности. Тогда правки перестают быть страшными: меняете один канал и точно знаете, что остальные не задели.

Что переносится на другие модели

Не переносится цифра. 80% — результат конкретной связки: их обвязка, их модели, их тесты на коде. Для GPT, Gemini или локальных моделей такого замера у вас нет.

Переносится наполовину принцип «меньше правил — лучше». Это функция силы модели, а не тренд индустрии: чем модель слабее, тем нужнее ей явные правила и примеры. Если вы гоняете тяжёлое на топовой, а рутину на дешёвой, один облегчённый скилл на всех не сработает. Либо два профиля инструкций, либо пишете под самую слабую в связке и теряете на сильной.

Не переносятся архитектурные приёмы. Прогрессивное раскрытие, отложенная загрузка инструментов, автопамять — это свойства обвязки, а не модели. В чужом фреймворке эквивалента может не быть, и тогда «вынесите редкое в отдельный скилл» превращается в «вынесите в файл, который никто не подгрузит».

И главное

Спор о длине промптов маскирует настоящую проблему: у нас нет способа отличить улучшение от ухудшения. Пока его нет, любое решение — резать или не резать — принимается на ощущениях. Вопрос не в том, сколько правил у вас в скиллах, а в том, знаете ли вы, какие из них хоть на что-то влияют. А это уже content ops. 😎

Раньше в канале.

Теги:
+3
Комментарии1

От пилота к прибыли: как ИИ перестает быть экспериментом

ИИ в бизнесе часто выглядит эффектно на старте, но далеко не каждый пилот доходит до продакшена. В интервью «Эксперту» Роман Стятюгин, директор по ИИ-продуктам VK Tech, объяснил, на каких этапах компании теряют результат и что важно заложить еще до запуска.

1️⃣Сначала — цель, потом — пилот
Если не задать сроки, бюджет и метрики, пилот легко превращается в бесконечные доработки. Проект нужно сразу переводить из R&D в инженерную задачу с понятным бизнес-результатом.

2️⃣ Пилот и реальная эксплуатация — не одно и то же
Сильный результат в тесте не гарантирует успеха в реальной эксплуатации: там появляются сырые данные, сложные сценарии и нагрузка. Нужны зрелая инфраструктура, контроль качества данных и готовность к нестандартным кейсам.

3️⃣ Модель — это не вся система
Языковая модель сама по себе не автоматизирует предприятие. Решает вся обвязка: интеграции, инструменты, безопасность, наблюдаемость и доступы.

4️⃣ Безопасность — не финальный этап, а основа проекта
Чем выше автономность агента, тем важнее контроль его действий. Агенту нужно предоставлять доступ только к тем системам, интеграциям и функциям, которые необходимы для конкретной задачи.

5️⃣ Экономика проекта
Агент может работать эффективнее сотрудника, но обходиться дороже. Поэтому перед внедрением нужно сопоставить стоимость решения с тем, как оно влияет на скорость, качество и объем работы.

🔜 Полный текст интервью Романа читайте здесь.

📬 Мы в МАХ

Теги:
+4
Комментарии0

Ближайшие события

Как давать и принимать обратную связь

С обратной связью мы сталкиваемся постоянно: на встрече с руководителем, после презентации или просто при обсуждении задачи. Но даже полезный комментарий не всегда приводит к результату. Может не хватать конкретики, стороны могут по‑разному понимать ситуацию, а разговор — закончиться без ясного следующего шага.

Задача обратной связи — не определить, кто прав. Она помогает понять, что уже работает, что стоит изменить и как двигаться дальше.

Собрали несколько принципов для обеих сторон разговора: как принимать обратную связь и как давать ее с пользой.

🔸 Когда обратную связь дают вам

  • Сначала уточните, о чем речь

Когда мы слышим замечание о своей работе, первая реакция часто — объяснить, почему получилось именно так. Но если в комментарии не хватает конкретики, можно начать спорить не с самой проблемой, а с тем, как мы ее поняли.

Поэтому сначала уточните, что именно человек заметил, где это проявилось и какого результата он ожидал.

Что именно стоит изменить?
Можешь привести пример?
Какого результата ты ожидал?

Чем конкретнее комментарий, тем проще понять, нужно ли что-то менять и что именно.

  • Отделяйте наблюдение от оценки

Не вся обратная связь сформулирована удачно. Иногда вместо конкретной ситуации мы слышим вывод о себе или своих качествах.

«Ты невнимательный» — это оценка. За ней может стоять одна ошибка, несколько пропущенных деталей или совсем другое ожидание от результата. Поэтому полезнее сначала понять, на каком наблюдении она основана.

Можешь подсказать, где именно была ошибка и на что она повлияла?

  • Не спешите соглашаться или спорить

Принять обратную связь — не значит автоматически признать любую оценку верной. Если комментарий оказался неожиданным или вызвал эмоции, не обязательно сразу решать, согласны вы с ним или нет. Можно сначала уточнить детали и дать себе время все обдумать.

Спасибо за обратную связь. Я подумаю над этим и вернусь с ответом.

Но если похожий комментарий повторяется от разных коллег или одна и та же ситуация возникает снова, стоит посмотреть на нее внимательнее.

🔸 Когда обратную связь даете вы

Хорошая обратная связь отвечает на три вопроса: что произошло → на что это повлияло → что делать дальше.

  • Описывайте действие, а не качества человека

«Ты безответственный», «ты постоянно все затягиваешь» звучат как вывод о человеке. С таким выводом сложно что‑то сделать — остается только соглашаться с ним или защищаться.

Поэтому описывайте то, что можно было увидеть или проверить: конкретное действие и его последствия.

Мы договорились получить материалы во вторник, но они пришли в четверг. Из-за этого макет ушел на согласование на два дня позже.

  • Обсуждайте, что именно стоит изменить

Фразы вроде «здесь плохо» или «надо сделать лучше» сообщают, что результат вас не устраивает, но не объясняют, в чем именно разрыв между текущим и ожидаемым результатом.

Здесь не хватает данных, на которых основан вывод. Давай добавим источник или поясним логику.

Если есть единственно верный способ решения, его лучше назвать прямо. Но когда вариантов несколько, сначала полезно услышать человека: возможно, у него есть контекст, которого вы не знаете.

Что можно сделать иначе в следующий раз?

  • Говорите не только об ошибках

Положительная обратная связь полезна не только как поддержка. Она помогает человеку понять, какие именно действия дали хороший результат и что стоит повторить в следующий раз.

В презентации ты вынес выводы в начало, поэтому было легко понять главное. Такой формат стоит сохранить.

Теги:
+4
Комментарии0

Представлен первый релиз эмулятора терминала под необычным названием Shitty. Автор проекта считает его «серьёзным эмулятором терминала с глупым названием». Код решения написан с помощью ИИ-ассистента на C++23 (сbundled libstd, требующей -std=c++26) и распространяется под двойной лицензией MIT и GPL-3.0. Поддерживаются macOS и Linux.

Проект делает ставку на обеспечение низких задержек, быстрого запуска и предсказуемого потребления ресурсов: состояние терминала обрабатывается на CPU, а отрисовка выполняется через бэкенды на базе Vulkan в Linux и Metal в macOS, без использования стороннего графического тулкита. При тестировании производительности вывод 100 МБ ASCII через терминал Shitty показывает ~118 МБ/с, обгоняя alacritty (0.81 с против 0.96 секунд), kitty и ghostty. На «случайных байтах» с некорректным UTF-8 отрыв от alacritty ещё заметнее (~51 МБ/с против ~31 МБ/с). Корректность работы Shitty обеспечивается более чем 5000 тестами, собранными из десятка с лишним внешних наборов — kitty, esctest, vttests из xterm, vttest, tack, libvterm, libtsm, alacritty, ghostty, contour, konsole, mosh. Тесты выполняются с проверкой работы на реальном PTY.

Теги:
+4
Комментарии1

Миграция корпоративных коммуникаций - это не только перенос почты. Компаниям необходимо сохранить документы, календари, учетные записи и историю переписки, а сотрудникам доступ к привычным рабочим инструментам.

12 августа в 11:00 МСК пройдет бесплатный вебинар «Импортозамещение ≠ долго, дорого, формально. Миграция корпоративных коммуникаций: опыт VK WorkSpace и кейсы крупных компаний».

Эксперты VK Tech расскажут, как подготовить инфраструктуру к переходу, какие данные можно перенести в SaaS-версию и нужно ли при этом останавливать работу на прежней платформе. Отдельно разберут возможные ошибки при миграции, восстановление неперенесенных данных и адаптацию сотрудников после запуска новой системы.

В прямом эфире покажут работу сервисов VK WorkSpace: почты, календаря, мессенджера, видеоконференций, документов, облачного диска и таск-трекера. На примерах крупных компаний спикеры объяснят, сколько времени может занять переход и какие сложности обычно возникают в процессе. Вебинар проведут Сергей Кирсанов, менеджер по развитию продаж VK WorkSpace, и Иван Бородин, пресейл-архитектор VK WorkSpace.

Теги:
+9
Комментарии0

Продуктовые новости Innostage в июле

Мы продолжаем системно развивать продукты, чтобы они, ещё точнее, отвечали задачам заказчиков, требованиям рынка и регуляторов, а также были удобны в ежедневной эксплуатации. Собрали ключевые обновления и события за месяц: что изменилось и что уже применяется на практике.

Вышла новая версия Innostage PAM 1.7.0

В новой версии Innostage PAM. Управление привилегированным доступом доработаны сценарии, от которых зависит повседневная эксплуатация PAM в крупных корпоративных инфраструктурах: улучшение функциональности работы с RDP; больше прозрачности при входе по сертификатам, смарт-картам и токенам; новые возможности автоматизации при работе с SSH-ключами; улучшения защиты данных и хранения событий. Подробнее →

Innostage AIDR включён в реестр российского ПО

Innostage AIDR «Защита ИИ» помогает контролировать взаимодействие с языковыми моделями: какие запросы отправляются, какие ответы возвращаются и какие события возникают внутри ИИ-контуров. Подробнее →

Вебинар по обновлённой версии Innostage PAM 1.7.0

Показали ключевые сценарии работы с новой версией Innostage PAM 1.7.0: доступ через RDP, аутентификация по сертификатам и управления SSH-ключами. Смотреть запись →

Регуляторика и ИБ: что меняется на практике

Обсудили с СПб ИАЦ усиление требований к ИБ в госсекторе. В фокусе — совместимость решений и соответствие нормативам (в т. ч. ФСТЭК №117). Показали, как эти задачи закрываются на практике: от расследования инцидентов до контроля применения ИИ с помощью Innostage TDIR и Innostage AIDR. Подробнее →

Теги:
+4
Комментарии0

Про арендованные протезы и ИИ-аугментации

 Обложка и кадры из выпуска #5
Обложка и кадры из выпуска #5

Я постоянно использую ИИ в своих разработках: обсуждаю архитектуру, ищу ошибки, проверяю идеи, пишу сценарии и ускоряю производство видео.

И недавно поймал себя на одной мысли.

Кажется, мы немного перепутали аугментацию с протезом. Причём с протезом, которым даже не владеем.

Сразу уточню: это не попытка дать медицинское или инженерное определение. Скорее рабочая метафора, через которую мне стало проще описывать собственные отношения с ИИ.

В этой метафоре протез возвращает человеку утраченную возможность. Аугментация же даёт возможность, которой раньше вообще не было.

Одно помогает сохранить прежнего себя. Другое — неизбежно тебя изменяет.

Но у любого расширения есть обратная сторона.

С новым инструментом ты можешь больше. Однако без него постепенно начинаешь хуже ощущать собственные границы.

Смартфоны уже сделали нас аугментированными. Мы вынесли наружу часть памяти, навигацию, коммуникацию, доступ к информации и множество бытовых решений.

ИИ-агенты расширят нас ещё сильнее. Они смогут не только хранить и показывать информацию, но и анализировать её, выбирать варианты и совершать действия от нашего имени.

И здесь возникает важный вопрос: сохраняем ли мы при этом способность самостоятельно думать, выбирать и отказываться от предложенного?

Пока инструмент расширяет тебя — это аугментация.
Когда без него ты уже не можешь оставаться собой — он становится протезом.

Я использую ИИ почти каждый день, но стараюсь держать рядом один вопрос:
смогу ли я продолжать творить, если завтра этого инструмента не станет?

Не обязательно с той же скоростью. Не обязательно с тем же объёмом. Но смогу ли я сам придумать мысль, сформулировать её и довести до результата?

Этот вопрос важен ещё и потому, что своими цифровыми аугментациями мы, как правило, не владеем.

Мы арендуем доступ к моделям, облачным сервисам и вычислительным мощностям. А настоящие владельцы в любой момент могут изменить цену, лимиты, правила или просто отключить нужную функцию.

Сегодня инструмент почти бесплатен и встроен в привычный рабочий процесс. Завтра его цена может вырасти в десять раз, нужная модель исчезнет, API изменится или сервис решит, что определённые действия больше недоступны.

И тогда выяснится, какую именно часть собственной работы мы успели вынести наружу.

Поэтому, возможно, главный вопрос заключается не в том, насколько мощным стал наш инструмент.

А в том, кто теперь является основой системы: человек, использующий машину, или машина, которой человек предоставляет свои руки, голос и намерения.

Так мы действительно расширили себя — или просто арендовали себе протез?

Эту же мысль я собрал в короткий анимационный выпуск.
Видеоверсия длится около минуты и доступна по ссылке.

P.S. Прошлый выпуск и история создания моего аватара

Теги:
+4
Комментарии5

Инфраструктура для разработки на гиперскорости: сервисы самообслуживания и MCP в HyperDrive

ИИ уже помогает писать код за минуты. Но путь до рабочего сервиса по-прежнему занимает дни или недели — из-за ручных инфраструктурных процессов, тикетов и согласований.

На вебинаре покажем, как Internal Developer Platform меняет эту модель: разработчик получает готовую инфраструктуру через каталог стандартных сценариев, а DevOps-инженер управляет платформой, шаблонами и политиками.

Ключевые темы:

  • Почему инфраструктура стала главным ограничением скорости разработки

  • Почему модель «разработчик → тикет → DevOps» больше не масштабируется

  • Что такое Internal Developer Platform на практике

  • Как меняются роли DevOps и ИБ

  • Как ИИ-агент безопасно и предсказуемо взаимодействует с инфраструктурой через Model Context Protocol

  • Живое демо новой IDP-функциональности в HyperDrive: создание окружения, self-service, GitOps, встроенные политики безопасности и путь от запроса до готовой инфраструктуры

Кому будет полезно:

  • CTO

  • CIO

  • Head of Platform Engineering

  • Head of DevOps

  • Руководителям разработки

  • Platform Team

  • DevOps-инженерам

Спикеры:

Павел Лавров
Лидер продукта HyperDrive, Orion soft

Даниил Рахновский
Архитектор продукта HyperDrive, Orion soft

Регистрация по ссылке

Теги:
+3
Комментарии0

Считал экономику платного Telegram-канала. Комиссия с оборота или фиксированный тариф - разница оказалась неожиданной

Последний месяц изучаю рынок монетизации Telegram. Не в теории - смотрел реальные проекты, считал цифры, разбирал юридические нюансы.

Поделюсь тем что удивило.

Большинство людей выбирают сервис по стоимости подключения. Это почти всегда ошибка.

Настоящая стоимость - в модели работы сервиса. А моделей сейчас три.

Модель 1 - комиссия с каждой оплаты

Tribute, Paywall и похожие сервисы берут 10-20% с каждой транзакции. Деньги идут через их систему, они выплачивают тебе остаток по расписанию.

Считаем на конкретных числах. При обороте 30 000 рублей в месяц комиссия 10% это 3 000 в месяц и 36 000 в год. При обороте 100 000 - уже 10 000 в месяц и 120 000 в год. При 300 000 - 30 000 в месяц и 360 000 в год только за пользование платформой.

Плюс: не надо думать о платёжках, просто подключился и работаешь.

Минус который мало кто считает заранее: при обороте от 100к в месяц комиссия начинает ощутимо давить. А ещё - Tribute работает через иностранное юрлицо (TRBT Limited). Для самозанятых это дополнительные вопросы по 173-ФЗ о валютном контроле.

Модель 2 - Telegram Stars

Нативная валюта платформы. Пользователь платит не выходя из Telegram, конверсия выше.

Но есть нюансы которые многие узнают постфактум. Если пользователь купил Stars через iOS или Android - Telegram отдаёт разработчику примерно 70%, остальное уходит Apple или Google. Если через десктоп - почти всё твоё. Вывод только через Fragment в TON, для рублёвой отчётности лишний шаг.

Для кого подходит: проекты где аудитория сидит в основном на десктопе, или те кто не против крипто-вывода.

Модель 3 - фиксированный тариф

Деньги идут напрямую на твой счёт в ЮKassa или CloudPayments, сервис берёт фиксированную абонентку.

Та же математика. При обороте 30 000 в месяц платишь фикс около 2 000 - экономия против 10% всего 1 000, разница несущественная. При 100 000 в месяц фикс те же 2 000, экономия уже 8 000. При 300 000 - фикс 2 000, экономия 28 000 в месяц. За год это больше 300 000 рублей которые остаются у тебя а не у платформы.

Из российских сервисов с такой моделью смотрел Nemiling - там фиксированный тариф от 1 790 ₽ в месяц без ограничений по количеству проектов, деньги приходят напрямую на счёт, бесплатно до 5 000 ₽ оборота.

Что ещё важно при выборе - и про что почти не пишут.

Автоматическое удаление при отмене подписки. Кажется очевидным, но не все сервисы делают это надёжно. Если бот не удалил пользователя который не продлил - он продолжает получать закрытый контент бесплатно. На маленькой аудитории не критично, на большой - реальные потери.

Платные группы а не только каналы. Большинство сервисов умеют закрытые каналы. Но платная группа где участники общаются между собой - это другой технический сценарий. Не все его поддерживают.

Платные консультации с таймером. Если продаёшь не подписку а доступ к себе - нужен другой механизм. Пользователь платит за определённое время общения, после которого доступ закрывается автоматически.

Налоговый статус. Самозанятый или ИП - это влияет на выбор сервиса. Деньги которые приходят от иностранного юрлица могут создавать вопросы которые лучше закрыть заранее, а не когда уже пришло требование от банка.

Правильный вопрос при выборе сервиса не «сколько стоит подключение», а «какова полная стоимость при моём планируемом обороте через год» плюс «какие юридические риски я принимаю».

При обороте до 20-25 тысяч в месяц разница между моделями почти незаметна - можно брать что удобнее. При росте выше - фиксированный тариф начинает выигрывать математически.

А вы как выбирали инструмент для монетизации Telegram-проекта - считали экономику заранее или уже потом пересчитывали?

Теги:
+3
Комментарии0