Вам больше не нужны карты для навигации в путешествии
В Корее все очень плохо с локализацией сервисов даже на английский язык. Google Maps там работают плохо: маршруты не строятся, данные не обновляются. Поэтому все обычно пользуются местным аналогом - Naver.
Naver по ощущениям - это webview в оболочке андроид приложения, ну или React Native на край. Неудобный, лагучий, со вкусом неоправданных ожиданий: несмотря на заявленную поддержку английского языка, переведены только пара кнопок (но и на том камсамнида). На скриншоте к посту уникальный случай - локализованное название заведения, которое еще и нашлось с первого раза. Но, как видите, из понятного че-то там до 18:00 и всего 4.5км - в целом, догадаться можно, простые сценарии покрывает
Чуть более сложный сценарий - найти круглосуточные аптеки по близости к вашей станции метро. Как я ни пытался, я так и не нашел в этом приложении нужные фильтры. Далеко корейцам до Яндекс Карт. Отчаявшись, ради интереса открыл Perplexity aka "убийца гугла". И с одного запроса нашел все, что мне нужно - вот пример сценария. Если попросить, он вам и карту приложит, и ссылки даст, чтобы в навигаторе проложить маршрут
Само собой, поиском заведений Perplexity не ограничивается. Попробуйте его режим Research на какую-нибудь неочевидную тему, включите Academic в настройках и наблюдайте, как он планирует шаги, адаптирует их в моменте на основе информации, которую смог найти, и пишет свои рассуждения. В сутки доступно три таких запроса бесплатно, но есть подписка Pro, которую можно найти всего за 600р/ГОД (да, стартап пока убыточный)
Вишенка на торте - ассистент, который запускается рядом с Siri или Google Assistant и получает доступ к уведомлениям, календарю, изображению на экране. Наряду с возможностями рассуждений, которые предоставляет Perplexity, он выглядит гораздо способнее встроенных ассистентов (ну или до тех пор, пока в России не разблокируется Gemini)
В Корее все очень плохо с локализацией сервисов даже на английский язык. Google Maps там работают плохо: маршруты не строятся, данные не обновляются. Поэтому все обычно пользуются местным аналогом - Naver.
Naver по ощущениям - это webview в оболочке андроид приложения, ну или React Native на край. Неудобный, лагучий, со вкусом неоправданных ожиданий: несмотря на заявленную поддержку английского языка, переведены только пара кнопок (но и на том камсамнида). На скриншоте к посту уникальный случай - локализованное название заведения, которое еще и нашлось с первого раза. Но, как видите, из понятного че-то там до 18:00 и всего 4.5км - в целом, догадаться можно, простые сценарии покрывает
Чуть более сложный сценарий - найти круглосуточные аптеки по близости к вашей станции метро. Как я ни пытался, я так и не нашел в этом приложении нужные фильтры. Далеко корейцам до Яндекс Карт. Отчаявшись, ради интереса открыл Perplexity aka "убийца гугла". И с одного запроса нашел все, что мне нужно - вот пример сценария. Если попросить, он вам и карту приложит, и ссылки даст, чтобы в навигаторе проложить маршрут
Само собой, поиском заведений Perplexity не ограничивается. Попробуйте его режим Research на какую-нибудь неочевидную тему, включите Academic в настройках и наблюдайте, как он планирует шаги, адаптирует их в моменте на основе информации, которую смог найти, и пишет свои рассуждения. В сутки доступно три таких запроса бесплатно, но есть подписка Pro, которую можно найти всего за 600р/ГОД (да, стартап пока убыточный)
Вишенка на торте - ассистент, который запускается рядом с Siri или Google Assistant и получает доступ к уведомлениям, календарю, изображению на экране. Наряду с возможностями рассуждений, которые предоставляет Perplexity, он выглядит гораздо способнее встроенных ассистентов (ну или до тех пор, пока в России не разблокируется Gemini)
❤6🔥6
Пятничные заметки эффективного менеджмента
Сегодня в трекере эффективности своей команды увидел, что у двоих разработчиков превышена продолжительность рабочего дня: 16 и 14 часов соответственно
Поставил встречу с ребятами, чтобы разобраться в причинах переработок и узнать, почему второй разработчик недорабатывает 2 часа
Сегодня в трекере эффективности своей команды увидел, что у двоих разработчиков превышена продолжительность рабочего дня: 16 и 14 часов соответственно
Поставил встречу с ребятами, чтобы разобраться в причинах переработок и узнать
😁23🤣10🔥3
Алек, сделай
Еще один State of Product Management 2024 Второй за год отчет, на этот раз от Product Sense и МТС. Напомню, прошлый был от devcrowd и Яндекс. Прочитал его за вас, субъективно, инсайтов в нем меньше, но что-то интересное нашлось: 🔵 Junior-менеджеры продуктов…
🧐 Вышел очередной отчёт по продакт-менеджменту
Все, что нам нужно из него знать - НАКОНЕЦ-ТО, Inspired перестали рекомендовать как настольную книгу продактов
Писал об этом в каждом обзоре продуктовых отчётов и в каждом продуктовом чате - воспринимаю этот результат как собственную победу 😂
Ура! Всем продактам по зеленой книге с пандочкой!
Все, что нам нужно из него знать - НАКОНЕЦ-ТО, Inspired перестали рекомендовать как настольную книгу продактов
Писал об этом в каждом обзоре продуктовых отчётов и в каждом продуктовом чате - воспринимаю этот результат как собственную победу 😂
Ура! Всем продактам по зеленой книге с пандочкой!
😁10❤3
Никто не сделает за тебя AI-ассистента
Гиперперсонализация - сейчас один из главных трендов. Сервисы отказываются от грубых сегментов, всё чаще делая ставку на уникальные черты каждого пользователя. Spotify подстраивает рекомендации под твое настроение, "Самокат" знает, что у тебя в холодильнике, а банковское приложение адаптирует интерфейс, пытаясь предсказать, что тебе нужно сейчас. Удобно!
И всё это - без усилий с твоей стороны. Благодаря тому что компании годами систематизировали информацию о нас, мы сейчас получаем возможность пользоваться плодами “наших” больших данных - ты просто нажимал на кнопки, а за тобой записывали.
Но всё это - персонализация "снаружи". Умные системы знают наш цифровой след, но не знают нас. Эти данные фрагментарны. Spotify не знает, почему ты слушал конкретный плейлист в апреле. Такси не знает, зачем ты поехал в центр. Даже экосистемы, которые собирают данные из разных уголков твоей жизни, в лучшем случае умеют предугадывать поведение. Но не понимать логику, мотивацию, не видеть связи в действиях.
Сегодня, когда ML больше не принадлежит только корпорациям, его возможности становятся частью наших повседневных задач. И это возможно, потому что мы сами создаём структурированные системы. Как компании из примера выше, но в меньшем масштабе: проектируем архитектуру приложений, заносим данные в таблицы, оформляем документацию, пишем код, проводим исследования. Теперь эти процессы дополняют AI-агенты и LLM — они подхватывают нашу логику, анализируют статьи, пишут в нашем стиле, и это действительно упрощает работу. Особенно когда данные уже систематизированы — и теперь это не данные, собранные корпорациями, а те, что мы готовим сами.
Но у многих ли из нас есть такая "система" о самом себе? Мы ежедневно структурируем знания о внешнем мире, но многие ли пишут свою "документацию" о проектах, работе, прочтенных книгах, знакомствах, переживаниях, мыслях? С самого рождения информацию о нас систематизируют десятки компаний (и это здорово, мы же не технофобы?), но владеем ли мы такой системой сами?
Возможности такой личной системы с даже существующими на данный момент LLM уже могут быть впечатляющими: от простого коуча или терапевта (но действительно понимающего ваши мысли, которые беспокоят регулярно, знающего ваши основные фокусы, а не работающего по RAG-методичке) до цифровых клонов, которые могут принимать решения, копируя ваш стиль рассуждений. И это уже возможно сегодня, а кто знает, что нас ждет завтра.
По-настоящему персонализированного AI-ассистента можно будет построить только “изнутри”, и только вашими руками - на базе ваших знаний, вашего опыта, ваших принципов. Только если вы "документируете" себя и делаете это честно, регулярно.
И, возможно, самое важное, что мы можем сделать сейчас, чтобы не опоздать в этот тренд - начать систематизировать знания о себе
TL;DR:AI-агенты в последние полгода показывают впечатляющие результаты, значительно упрощая наши задачи. Но мы используем их по большей части во внешних проектах и почти не используем "для себя". А чтобы исправить это, нам придется приложить усилия.
Гиперперсонализация - сейчас один из главных трендов. Сервисы отказываются от грубых сегментов, всё чаще делая ставку на уникальные черты каждого пользователя. Spotify подстраивает рекомендации под твое настроение, "Самокат" знает, что у тебя в холодильнике, а банковское приложение адаптирует интерфейс, пытаясь предсказать, что тебе нужно сейчас. Удобно!
И всё это - без усилий с твоей стороны. Благодаря тому что компании годами систематизировали информацию о нас, мы сейчас получаем возможность пользоваться плодами “наших” больших данных - ты просто нажимал на кнопки, а за тобой записывали.
Но всё это - персонализация "снаружи". Умные системы знают наш цифровой след, но не знают нас. Эти данные фрагментарны. Spotify не знает, почему ты слушал конкретный плейлист в апреле. Такси не знает, зачем ты поехал в центр. Даже экосистемы, которые собирают данные из разных уголков твоей жизни, в лучшем случае умеют предугадывать поведение. Но не понимать логику, мотивацию, не видеть связи в действиях.
Сегодня, когда ML больше не принадлежит только корпорациям, его возможности становятся частью наших повседневных задач. И это возможно, потому что мы сами создаём структурированные системы. Как компании из примера выше, но в меньшем масштабе: проектируем архитектуру приложений, заносим данные в таблицы, оформляем документацию, пишем код, проводим исследования. Теперь эти процессы дополняют AI-агенты и LLM — они подхватывают нашу логику, анализируют статьи, пишут в нашем стиле, и это действительно упрощает работу. Особенно когда данные уже систематизированы — и теперь это не данные, собранные корпорациями, а те, что мы готовим сами.
Но у многих ли из нас есть такая "система" о самом себе? Мы ежедневно структурируем знания о внешнем мире, но многие ли пишут свою "документацию" о проектах, работе, прочтенных книгах, знакомствах, переживаниях, мыслях? С самого рождения информацию о нас систематизируют десятки компаний (и это здорово, мы же не технофобы?), но владеем ли мы такой системой сами?
Возможности такой личной системы с даже существующими на данный момент LLM уже могут быть впечатляющими: от простого коуча или терапевта (но действительно понимающего ваши мысли, которые беспокоят регулярно, знающего ваши основные фокусы, а не работающего по RAG-методичке) до цифровых клонов, которые могут принимать решения, копируя ваш стиль рассуждений. И это уже возможно сегодня, а кто знает, что нас ждет завтра.
По-настоящему персонализированного AI-ассистента можно будет построить только “изнутри”, и только вашими руками - на базе ваших знаний, вашего опыта, ваших принципов. Только если вы "документируете" себя и делаете это честно, регулярно.
И, возможно, самое важное, что мы можем сделать сейчас, чтобы не опоздать в этот тренд - начать систематизировать знания о себе
💯9🔥6✍4🤔4❤1
Спустя несколько лет в профессии, я, кажется, нашел формулу, как получать классные продукты. Самое главное, что это знание всегда лежало на поверхности
Включайте уведомления, завтра все расскажу!
Включайте уведомления, завтра все расскажу!
❤9🔥8
Алек, сделай
Спустя несколько лет в профессии, я, кажется, нашел формулу, как получать классные продукты. Самое главное, что это знание всегда лежало на поверхности Включайте уведомления, завтра все расскажу!
Если твой продукт на посевной стадии, обязательно посмотри это видео👇
Алек, сделай
Хочется попробовать в связке с Confluence, но кто ж из российских бигтехов позволит))
Вайбкодинг в кровавом энтерпрайзе
В мае я писал о том, что эх вот было бы неплохо попробовать вайбкодинг на работе в связке с MCP Confluence, где лежит документация по проекту. Кажется, что очень удобно совместить актуальные задачи, требования, тестовые сценарии и код в едином контексте, а потом в режиме чата просить доработать бекенд по изменениям в требованиях или написать новые тесты. Не зря же мы столько документируем на работе!
И пару дней назад мне, наконец, удалось! И не где-нибудь, а в кровавом энтерпрайзе Сбера и без миллиарда согласований 👀
В Сбере большинство внешних ресурсов не открываются с рабочих устройств, поэтому использование внешних LLM и других привычных инструментов довольно затруднительно. Но зато доступен GigaChat, и на том спасибо. Будем пользоваться тем, что есть, и прикручивать свои костыли
1. Базовый минимум - выкурчиваем вайбы для кодинга
Что понадобилось:
🔵 Чуть адаптировать Proxy до GigaChat, который работает в режиме совместимости с OpenAI API, чтобы ходить бесплатно к нему по сертификатам
🔵 Заставить Roo Code (аналог Cursor) поверить, что перед ним ChatGPT, а не GigaChat
Roo Code запустился, в целом, уже было очень классно - вайбкодинг на рабочем компе получили. Да, не такой вайбовый, как на личном компе, но зато🤑 бесплатновый! 🤑
2. Привлекательный оптимум - общаемся с рабочей документацией и задачками
Следующий вызов - пообщаться с актуальной документацией по проекту и с задачами в таск-трекере. Для этого нужно было поднять MCP сервер, который умел бы взаимодействовать со Сберовскими сервисами. А дальше два больших открытия для меня за последние дни:
🔵 Большинство MCP серверов работают локально. Да, их можно развернуть на удаленном сервере, но оказалось, что в большинстве случаев можно и без этого обойтись
🔵 Если мы работаем с локальным сервером, то можно не получать сервисный токен для работы с Confluence, Jira, а работать с пользовательским. Оказывается, оба этих продукта поддерживают авторизацию по API с обычным логином/паролем. И это очень хорошо сочетается с локальным MCP
На гитхабе есть несколько MCP для Jira, Confluence, написанных на разных языках. Но все они покрывают разные методы, а мне хотелось бы максимально возможного покрытия. Не беда - взяли три проекта, попросили Cursor (GigaChat мы такое не доверяем пока) переписать в едином стиле, объединив их, и через 15 минут у нас самый крупный MCP по Jira, Confluence.
3. Роскошный максимум - дополняем MCP новыми инструментами по Swagger
А сможем ли расширить сценарии работы MCP еще и до написания QA тестов? Ну, скажем, получили документацию по продукту, а потом сгенерировали кейсы в рамках одного чата. Для тест кейсов у нас используется Zephyr - плагин к Jira. MCP-серверов к нашей версии Zephyr я не нашел, но нашел очень хорошо описанный Swagger (OpenAPI). Ждем 5 минут, и получаем +20 инструментов, которые уже можно вызывать с помощью LLM. Вставляем команду для запуска MCP в RooCode и получаем швейцарский нож
Теперь будем тестировать в команде связки, с которыми можно работать таким образом. Удачными сценариями поделюсь с вами!
P.S. Мой доработанный MCP оставляю здесь
В мае я писал о том, что эх вот было бы неплохо попробовать вайбкодинг на работе в связке с MCP Confluence, где лежит документация по проекту. Кажется, что очень удобно совместить актуальные задачи, требования, тестовые сценарии и код в едином контексте, а потом в режиме чата просить доработать бекенд по изменениям в требованиях или написать новые тесты. Не зря же мы столько документируем на работе!
И пару дней назад мне, наконец, удалось! И не где-нибудь, а в кровавом энтерпрайзе Сбера и без миллиарда согласований 👀
Если вы не знакомы с понятием MCP, то это по сути прослойка между привычным API и языковой моделью. С помощью нее можно на естественном языке получать данные и исполнять команды точно также, как если бы вы это делали программно. Главная задача MCP - отдать понятное для LLM описание имеющихся инструментов (по сути API эндпоинтов), а потом перенаправить вызов этих инструментов от LLM оригинальному сервису по, например, REST API
В Сбере большинство внешних ресурсов не открываются с рабочих устройств, поэтому использование внешних LLM и других привычных инструментов довольно затруднительно. Но зато доступен GigaChat, и на том спасибо. Будем пользоваться тем, что есть, и прикручивать свои костыли
1. Базовый минимум - выкурчиваем вайбы для кодинга
Что понадобилось:
Roo Code запустился, в целом, уже было очень классно - вайбкодинг на рабочем компе получили. Да, не такой вайбовый, как на личном компе, но зато
2. Привлекательный оптимум - общаемся с рабочей документацией и задачками
Следующий вызов - пообщаться с актуальной документацией по проекту и с задачами в таск-трекере. Для этого нужно было поднять MCP сервер, который умел бы взаимодействовать со Сберовскими сервисами. А дальше два больших открытия для меня за последние дни:
На гитхабе есть несколько MCP для Jira, Confluence, написанных на разных языках. Но все они покрывают разные методы, а мне хотелось бы максимально возможного покрытия. Не беда - взяли три проекта, попросили Cursor (GigaChat мы такое не доверяем пока) переписать в едином стиле, объединив их, и через 15 минут у нас самый крупный MCP по Jira, Confluence.
3. Роскошный максимум - дополняем MCP новыми инструментами по Swagger
А сможем ли расширить сценарии работы MCP еще и до написания QA тестов? Ну, скажем, получили документацию по продукту, а потом сгенерировали кейсы в рамках одного чата. Для тест кейсов у нас используется Zephyr - плагин к Jira. MCP-серверов к нашей версии Zephyr я не нашел, но нашел очень хорошо описанный Swagger (OpenAPI). Ждем 5 минут, и получаем +20 инструментов, которые уже можно вызывать с помощью LLM. Вставляем команду для запуска MCP в RooCode и получаем швейцарский нож
Теперь будем тестировать в команде связки, с которыми можно работать таким образом. Удачными сценариями поделюсь с вами!
P.S. Мой доработанный MCP оставляю здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤4🤯2👌2✍1
✨Наши AI-проекты взяли премию «Лезги Гъед*»
Чуть больше полугода мы ведем социальный проект по сохранению малоресурсных языков. За это время успели сделать:
🔵 Первый лезгинский переводчик
🔵 Text-To-Speech (синтез речи), с которым даже успел выступить в ДГТУ
Церемония вручения прошла еще в апреле, но премию я забрал (и сфоткал в канал) только на днях. Само мероприятие наша команда не посетила, но мы записали видео послание-пасхалку, озвучив текст нашей моделью
Это действительно ценное признание для нашей команды, на которое мы вообще не рассчитывали. Все наши проекты - результат бесчисленного "ну а вдруг получится" и последующего за ним упрямства: один синтез речи мы дорабатывали больше месяца, а на студийную запись всего 30 часов аудио потратили больше 100 дней! Очень приятно видеть поддержку и понимание важности проекта среди целого народа
Этот пост - благодарность людям, которые тратили свободное время и работали на результат: Заур (PublicDictionary), Саид (@astex_channel), Рустам (@everything_converges), Важид, а также всем участникам нашего сообщества по переводам, их уже более 2 тысяч!
Чуть больше полугода мы ведем социальный проект по сохранению малоресурсных языков. За это время успели сделать:
Церемония вручения прошла еще в апреле, но премию я забрал (и сфоткал в канал) только на днях. Само мероприятие наша команда не посетила, но мы записали видео послание-пасхалку, озвучив текст нашей моделью
Это действительно ценное признание для нашей команды, на которое мы вообще не рассчитывали. Все наши проекты - результат бесчисленного "ну а вдруг получится" и последующего за ним упрямства: один синтез речи мы дорабатывали больше месяца, а на студийную запись всего 30 часов аудио потратили больше 100 дней! Очень приятно видеть поддержку и понимание важности проекта среди целого народа
Этот пост - благодарность людям, которые тратили свободное время и работали на результат: Заур (PublicDictionary), Саид (@astex_channel), Рустам (@everything_converges), Важид, а также всем участникам нашего сообщества по переводам, их уже более 2 тысяч!
* Гъед с лезгинского - звезда, а на награде изображен орнамент звезды с национальных ковров (сумах). И вы, скорее всего, видели их не один раз под ногами в кофейнях Surf. А если нет, то обратите внимание в следующий раз в ожидании заказа)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26🔥19❤10🥰3👏1
90% материалов по AI - вода, написанная самим AI для того, чтобы вы потом попросили AI их пересказать
Принес вам пару исключений: книгу и курс, которые показались мне довольно интересными, раскрывающими особенности работы новых технологий и инструментов.
🟡
🟡
А это я ходил на ML Conf в июле, оттуда и фотка
Принес вам пару исключений: книгу и курс, которые показались мне довольно интересными, раскрывающими особенности работы новых технологий и инструментов.
AI Engineering: building applications with foundation models (Chip Huyen) - книга для тех, кто хочет понять, как работают большие языковые модели, как на прикладном, так и неглубоком теоретическом уровне. Начинается с азов, но к середине раскрывается более практическими темами. Есть чуть математики, я ее пропустил и не пожалел)) Только на английскомAgents Course (Hugging Face) - проходил этот курс в марте, когда была доступна только первая глава, ее и рекомендую. Наглядно демонстрируется, как работает "мышление" и как заставить модельку думать, что вообще такое этот агент, как к LLM подключить внешние сервисы и тд. Хорошо подойдет как программистам, кто пытается разобраться, как эти агенты работают, так и тем, у кого нет опыта в программировании. Тоже только на английскомА это я ходил на ML Conf в июле, оттуда и фотка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19😁4✍3
А вы замечали, что сайты, приложения, сгенерированные AI, очень похожи друг на друга?
И в этом есть свой шарм, но почему-то они вообще не воспринимаются как цельные хорошие продукты. В особенности, если собраны с помощью пары промптов без упора на дизайн. И это прям заметно.
Я для себя вывел перечень индикаторов, как отличить приложение, сгенерированное AI на отвали, от приложения, выстраданного человеком:
🔵 У такого приложения куча эмодзи: у заголовков различных уровней, на тегах, кнопках
🔵 Hero-секция: заголовок либо полностью покрашен в градиент, либо им выделены 1-2 слова
🔵 Карточки и кнопки: имеют легкий градиент, а при наведении на них срабатывает одинаковая анимация увеличения
🔵 Карточки и шапки: часто имитируют матовое стекло
🔵 Карточки: огромные внутренние отступы
🔵 Шрифт Inter везде: в заголовках, текстах
🔵 Очень много разных подписей и топорный UX
(и это мы еще не пошутили про длинное тире в текстах)
Понятно, почему так происходит: чтобы регулярно выдавать хороший результат, для модели нужен довольно детальный системный промпт. И почти у всех популярных сервисов в этом промпте используются одинаковые технологии. Взглянем на кусочек слитого системного промпта ChatGPT с моделью gpt-5:
Что здесь интересного:
➡️ Все проекты пишутся на React, пока пользователь не попросит другого (но тогда будьте добры написать детальный промпт, магии не будет)
➡️ Для стилизации компонентов используется Tailwind + shadcn/ui, иконки тянутся из пакета lucide-react, для анимаций используется Framer Motion
➡️ Заданы правила внутренних отступов и скруглений
Очень похожие инструкции я нашел в промптах у Lovable, V0, а библиотеки вообще идентичны. Поэтому лендинги, приложения, которые вы собираете с помощью AI, будут выглядеть как очередной шаблонный сайт. Но только до тех пор, пока вы не уделите внимания UI и UX в своих промптах и не потратите время на итеративные изменения. Поэтому даже в эпоху, когда все приложения пишутся с одного запроса, вам все еще требуется насмотренность и✨ собственная нейронка✨ , которая понимает базовые принципы UX.
Но это исключительно мой опыт, а какой у вас?
И в этом есть свой шарм, но почему-то они вообще не воспринимаются как цельные хорошие продукты. В особенности, если собраны с помощью пары промптов без упора на дизайн. И это прям заметно.
Я для себя вывел перечень индикаторов, как отличить приложение, сгенерированное AI на отвали, от приложения, выстраданного человеком:
(и это мы еще не пошутили про длинное тире в текстах)
Понятно, почему так происходит: чтобы регулярно выдавать хороший результат, для модели нужен довольно детальный системный промпт. И почти у всех популярных сервисов в этом промпте используются одинаковые технологии. Взглянем на кусочек слитого системного промпта ChatGPT с моделью gpt-5:
Types "code/react" and "code/html" can be previewed in ChatGPT's UI. Default to "code/react" if the user asks for code meant to be previewed (eg. app, game, website).
When writing React:
- Default export a React component.
- Use Tailwind for styling, no import needed.
- All NPM libraries are available to use.
- Use shadcn/ui for basic components (eg. `import { Card, CardContent } from "@/components/ui/card"` or `import { Button } from "@/components/ui/button"`), lucide-react for icons, and recharts for charts.
- Code should be production-ready with a minimal, clean aesthetic.
- Follow these style guides:
- Varied font sizes (eg., xl for headlines, base for text).
- Framer Motion for animations.
- Grid-based layouts to avoid clutter.
- 2xl rounded corners, soft shadows for cards/buttons.
- Adequate padding (at least p-2).
- Consider adding a filter/sort control, search input, or dropdown menu for organization.
Что здесь интересного:
Очень похожие инструкции я нашел в промптах у Lovable, V0, а библиотеки вообще идентичны. Поэтому лендинги, приложения, которые вы собираете с помощью AI, будут выглядеть как очередной шаблонный сайт. Но только до тех пор, пока вы не уделите внимания UI и UX в своих промптах и не потратите время на итеративные изменения. Поэтому даже в эпоху, когда все приложения пишутся с одного запроса, вам все еще требуется насмотренность и
Но это исключительно мой опыт, а какой у вас?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16💯6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вся работа в 2025 году ощущается как это видео
🤣19
Вы видели, что происходит с рынком найма джунов?
Если коротко: легко вкатиться в айти уже года два невозможно. Санкции, AI, рынок работодателя, обилие курсов для начинающих - все это привело в какой-то момент к нарушению баланса спроса и предложения.
Если сейчас вы откроете какую-нибудь вакансию на удаленке с популярным стеком, то за первый час она уже будет забита 1000+ откликами. В офис / гибрид ситуация чуть лучше: в первые два часа можно успеть занять ~120 позицию в очереди.
Все это привело к тому, что скорость стала одним из главных факторов при отклике. Для этого надо теперь не просто 24/7 проводить на карьерных порталах и выхватывать что-то новое, но и быстро адаптировать свое сопроводительное письмо под вакансию очередного ИП Иванова. И эти поиски продолжаются не две недели, не месяц, а год, если не больше.
С “волками” жить - по-волчьи выть. Чтобы повысить конкурентоспособность всех моих знакомых джунов, я собрал Telegram бота на N8N, который делает ровно две вещи:
🔵 Каждые 5 минут опрашивает HH, не появилось ли там новых вакансий, и уведомляет об этом пользователя в Tg
🔵 Если кандидату понравилась вакансия, то по клику на одну кнопку он генерирует сопроводительное, которое:
➡️ Соответствует описанию и требованиям вакансии
➡️ Соответствует реальному опыту и навыкам кандидата, которые заранее зафиксированы в промпте
➡️ Не содержит длинных тире (😱 )
С этим сопроводительным пользователь переходит по ссылке и откликается на вакансию. Специально не автоматизировал этот шаг: ответы от ИИ хорошо бы все же читать
В итоге бот заменил бесконечный думскроллинг вакансий и обдумывание сопроводительных несколькими быстрыми действиями. На скриншоте - реализация бота. Очень простая, но уже выиграла много времени
Недавно HH разослал всем владельцам ботов письмо, что закрывает API поиска вакансий уже 15 декабря. И это радостная новость: хочется верить, что 1000 автооткликов за 5 минут станут кошмаром из прошлого. Поэтому просто зафиксирую здесь этот небольшой, но облегчающий жизнь в текущих реалиях найма проектик
Если коротко: легко вкатиться в айти уже года два невозможно. Санкции, AI, рынок работодателя, обилие курсов для начинающих - все это привело в какой-то момент к нарушению баланса спроса и предложения.
Если сейчас вы откроете какую-нибудь вакансию на удаленке с популярным стеком, то за первый час она уже будет забита 1000+ откликами. В офис / гибрид ситуация чуть лучше: в первые два часа можно успеть занять ~120 позицию в очереди.
Все это привело к тому, что скорость стала одним из главных факторов при отклике. Для этого надо теперь не просто 24/7 проводить на карьерных порталах и выхватывать что-то новое, но и быстро адаптировать свое сопроводительное письмо под вакансию очередного ИП Иванова. И эти поиски продолжаются не две недели, не месяц, а год, если не больше.
С “волками” жить - по-волчьи выть. Чтобы повысить конкурентоспособность всех моих знакомых джунов, я собрал Telegram бота на N8N, который делает ровно две вещи:
С этим сопроводительным пользователь переходит по ссылке и откликается на вакансию. Специально не автоматизировал этот шаг: ответы от ИИ хорошо бы все же читать
В итоге бот заменил бесконечный думскроллинг вакансий и обдумывание сопроводительных несколькими быстрыми действиями. На скриншоте - реализация бота. Очень простая, но уже выиграла много времени
Недавно HH разослал всем владельцам ботов письмо, что закрывает API поиска вакансий уже 15 декабря. И это радостная новость: хочется верить, что 1000 автооткликов за 5 минут станут кошмаром из прошлого. Поэтому просто зафиксирую здесь этот небольшой, но облегчающий жизнь в текущих реалиях найма проектик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤26🔥10
Старое правило из классического программирования, которое поможет новичкам в вайбкодинге
Любой проект со временем усложняется. Растёт кодовая база, множатся зависимости, решения, которые были точечными и аккуратными, начинают конфликтовать друг с другом. В классической разработке мы привыкли к "скальпелю" в руках: пишем каждую строчку кода вручную, прописываем взаимодействия между модулями и глубоко погружаемся в контекст работы.
В вайбкодинге же мы работаем не скальпелем, а чем-то вроде молотка - грубая сила, низкая точность, а зачастую еще и непонимание технологий. Часто у нас нет возможности закапываться на уровень деталей по разным причинам: хотели сделать быстро и не проверяли код или начали проект без знания языка программирования. Поэтому при дальнейшем масштабировании исправление багов или доработки быстро приводят к хаосу.
Поддержка таких проектов иногда напоминает мнестарые добрые телевизоры: чтобы починить, достаточно постучать)) Ну вайб же!
В эпоху до вайбкодинга (помните еще такую?) разработчики для решения типовых задач придумали объединять несколько технологий в единый набор, с помощью которых можно было делать полноценные приложения. Это упрощало воспроизводимость, снижало порог входа и повышало скорость за счет переиспользования практик. Так у нас появились фреймворки или тех стеки, например, LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP) или MERN (MongoDB, Express, React, Node.js), с которым я сам начал свой путь в программирование.
Ошибка новичка в вайбкодинге - не задумываться, какими технологиями ты пользуешься. Это понятно, ведь можно просто писать в чат на русском, и оно тебя как-то понимает и, кажется, что разбирается в коде лучше. Пока проект маленький, это работает. Но вот внезапно в проекте понадобилась админка для работы с пользователями или другими данными. Через некоторое время ты находишь себя за исправлением интерфейса, который раньше работал, а теперь почему-то нет, с тяжестью сжигая токены, превышая лимиты и уходя все дальше от бизнес-задачи.
Именно поэтому уровень абстракции в вайбкодинге должен повышаться по сравнению с обычным программированием. Смысл не в том, чтобы написать кучу кода с нуля, как мы привыкли, а чтобы соединить уже проверенные временем инструменты друг с другом для решения уникальной задачи. Не писать свой почтовый сервер, авторизацию, файловое хранилище, админку, управление пользователями. А использовать уже готовые "блоки" и соединить логику приложения с ними с помощью API или SDK, например.
Это упростит кодовую базу, с которой работает кодинг агент, облегчит понимание проекта, ускорит поставку ценности и повысит гибкость в бизнес-сценариях, о которых вы можете даже не подозревать в моменте. Ну и спасет вас от траты токенов на изобретение велосипеда.
В общем, качайте ваш тулинг: пробуйте разные сервисы, изучайте опенсорс. Все это будущий фундамент ваших проектов.
Любой проект со временем усложняется. Растёт кодовая база, множатся зависимости, решения, которые были точечными и аккуратными, начинают конфликтовать друг с другом. В классической разработке мы привыкли к "скальпелю" в руках: пишем каждую строчку кода вручную, прописываем взаимодействия между модулями и глубоко погружаемся в контекст работы.
В вайбкодинге же мы работаем не скальпелем, а чем-то вроде молотка - грубая сила, низкая точность, а зачастую еще и непонимание технологий. Часто у нас нет возможности закапываться на уровень деталей по разным причинам: хотели сделать быстро и не проверяли код или начали проект без знания языка программирования. Поэтому при дальнейшем масштабировании исправление багов или доработки быстро приводят к хаосу.
Поддержка таких проектов иногда напоминает мне
В эпоху до вайбкодинга (помните еще такую?) разработчики для решения типовых задач придумали объединять несколько технологий в единый набор, с помощью которых можно было делать полноценные приложения. Это упрощало воспроизводимость, снижало порог входа и повышало скорость за счет переиспользования практик. Так у нас появились фреймворки или тех стеки, например, LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP) или MERN (MongoDB, Express, React, Node.js), с которым я сам начал свой путь в программирование.
Ошибка новичка в вайбкодинге - не задумываться, какими технологиями ты пользуешься. Это понятно, ведь можно просто писать в чат на русском, и оно тебя как-то понимает и, кажется, что разбирается в коде лучше. Пока проект маленький, это работает. Но вот внезапно в проекте понадобилась админка для работы с пользователями или другими данными. Через некоторое время ты находишь себя за исправлением интерфейса, который раньше работал, а теперь почему-то нет, с тяжестью сжигая токены, превышая лимиты и уходя все дальше от бизнес-задачи.
Именно поэтому уровень абстракции в вайбкодинге должен повышаться по сравнению с обычным программированием. Смысл не в том, чтобы написать кучу кода с нуля, как мы привыкли, а чтобы соединить уже проверенные временем инструменты друг с другом для решения уникальной задачи. Не писать свой почтовый сервер, авторизацию, файловое хранилище, админку, управление пользователями. А использовать уже готовые "блоки" и соединить логику приложения с ними с помощью API или SDK, например.
Это упростит кодовую базу, с которой работает кодинг агент, облегчит понимание проекта, ускорит поставку ценности и повысит гибкость в бизнес-сценариях, о которых вы можете даже не подозревать в моменте. Ну и спасет вас от траты токенов на изобретение велосипеда.
В общем, качайте ваш тулинг: пробуйте разные сервисы, изучайте опенсорс. Все это будущий фундамент ваших проектов.
100✍9❤5
В личку написали, что в последних постах очень много англицизмов. Но как бы вы адаптировали на русский язык "вайб-кодинг"?
Давайте выручайте, что ли
Давайте выручайте, что ли
❤5😁2🤔1
Желаю нам, чтобы в следующем году у нас наконец-то появился первый полезный AI, который не будет забирать у нас творчество, а заменит нас в готовке оливье
Всем хороших заслуженных выходных. Держите ноги в тепле, а компьютер - выключенным❄️
Всем хороших заслуженных выходных. Держите ноги в тепле, а компьютер - выключенным
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
23❤27☃7🎄7😁2
Аналог AI слопа в реальной жизни
В 2025, кажется, все из нас столкнулись с клишированными AI текстами, которые люди, не переписывая, выдавали за свою экспертизу. У этого тренда есть отражение и в реальном мире
Думаю, вы уже не раз были в такой ситуации, когда ваш собеседник апеллирует к информации из рекомендательных лент, которую он не перепроверял, и которой поверил на слово. Трагичность в том, что алгоритмы как раз вчера подсунули тебе этот самый кликбейтный рилс. Поэтому ты с первых слов понимаешь, о чем будет идти речь, и уже ставишь под сомнение все, что будет сказано дальше
Лайк на пост, и твои собеседники никогда не заметят, что ты цитируешь видосы из📱 тиктока, репост - из 📱 шортсов, звездочки - из рилсов
В 2025, кажется, все из нас столкнулись с клишированными AI текстами, которые люди, не переписывая, выдавали за свою экспертизу. У этого тренда есть отражение и в реальном мире
Думаю, вы уже не раз были в такой ситуации, когда ваш собеседник апеллирует к информации из рекомендательных лент, которую он не перепроверял, и которой поверил на слово. Трагичность в том, что алгоритмы как раз вчера подсунули тебе этот самый кликбейтный рилс. Поэтому ты с первых слов понимаешь, о чем будет идти речь, и уже ставишь под сомнение все, что будет сказано дальше
Лайк на пост, и твои собеседники никогда не заметят, что ты цитируешь видосы из
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4💯3
3 Книги из 2025
Оставляю здесь несколько книг, которые нашлись очень вовремя для меня в прошлом году и частично меняли образ мышления. Оставляю, вдруг для вас они тоже будут вовремя)
🔵 Поток - Михай Чиксентмихайи
Три года назад я перешел из разработки в менеджеры, куда долгое время стремился. В какой-то момент эйфория и новизна перехода пропала, и работа снова обрела рутинность. И если в рутине разработчика я знал как найти и поймать удовольствие от того, что ты делаешь, то в работе менеджера это оказалось сложнее: выше неопределенность, больше ответственности за принимаемые решения и сильно отложенный цикл обратной связи. Понять, в чем же дело мне в том числе помог "Поток"
Что такое состояние потока (скорее всего, вы трактуете его неправильно), как оно достигается, от чего зависит, как найти баланс на работе и какая вообще "потоковая" деятельность бывает - об этом и книга.
🔵 Украденный фокус - Йоханн Хари
Осенью прошлого года экранное время моего телефона перевалило за 8 часов. Если телеграму я мог как-то найти оправдание, то 5-6 часам в инстаграме и ютубе оправдания не было. И я бы даже не обратил внимание на это, если бы не повышенная усталость и раздраженность после продолжительного скроллинга. После этого я решил поставить лимит на эти приложения до 15 минут в день и, в целом, месяц я продержался на таком детоксе. Но потом бдительность спала, и я стал постепенно откатываться к предыдущим значениям.
В этот момент я наткнулся на Украденный фокус. Автор рассказывает в ней про проблемы, которые несет в себе цифровизация, бесконечные уведомления, возвращающие механики приложений, и как им противостоять. В одной из глав он рассказывал историю Михая Чиксентмихайи (Поток), часть тезисов из его книги и чуть расширял их рекомендациями: нельзя просто запретить себе пользоваться сервисами, высвобожденное время нужно качественно заменять, лучше всего "потоковыми занятиями". В моменте эти две книги очень синергично дополнили друг друга, поэтому в списке они идут друг за другом.
Помимо этого автор раскрывает еще много важных тем, связанных с цифровым шумом и его влиянием на взрослых и детей. Из забавного - в середине приводится интервью с автором книги "Hooked (На крючке. Как создавать продукты, формирующие привычки)" Ниром Эялем, где они ругаются по поводу того, стоило ли Ниру в книге рассказывать на широкую аудиторию, как манипулировать вниманием людей. Продактам точно рекомендую почитать, чтобы иметь представление об обратной точке зрения и не переусердствовать с механиками возврата пользователей.
Хотя Нир Эяль "искупил свою вину" книгой "Неотвлекаемые", но этот антидот популярности почти не получил.
🔵 Завтрак с Сенекой - Дэвид Фиделер
В какой-то момент я понял, что много слышу про стоицизм как баззворд, а представление о нем имею поверхностное только по курсу философии в аспирантуре. В букмейте взял первую попавшуюся книгу и не промахнулся. Это легкая вводная книга в философию стоицизма, основанная на письмах Сенеки и других стоиков.
Очень откликнулись темы про искусство дружбы, про анализ наших зон влияния на свою жизнь и связанные с этим волнения и как из этого вытекает понятие богатства. Тезисы про спокойствие и удовольствие очень перекликались с "Потоком", снова прекрасно друг друга дополняя.
В целом, если вы когда-нибудь проходили или читали про когнитивно-поведенческую терапию, то многие тезисы могут показаться знакомыми. Это неудивительно, Аарон Бэк сам писал о том, что опирался на труды стоиков.
Оставляю здесь несколько книг, которые нашлись очень вовремя для меня в прошлом году и частично меняли образ мышления. Оставляю, вдруг для вас они тоже будут вовремя)
Три года назад я перешел из разработки в менеджеры, куда долгое время стремился. В какой-то момент эйфория и новизна перехода пропала, и работа снова обрела рутинность. И если в рутине разработчика я знал как найти и поймать удовольствие от того, что ты делаешь, то в работе менеджера это оказалось сложнее: выше неопределенность, больше ответственности за принимаемые решения и сильно отложенный цикл обратной связи. Понять, в чем же дело мне в том числе помог "Поток"
Что такое состояние потока (скорее всего, вы трактуете его неправильно), как оно достигается, от чего зависит, как найти баланс на работе и какая вообще "потоковая" деятельность бывает - об этом и книга.
Осенью прошлого года экранное время моего телефона перевалило за 8 часов. Если телеграму я мог как-то найти оправдание, то 5-6 часам в инстаграме и ютубе оправдания не было. И я бы даже не обратил внимание на это, если бы не повышенная усталость и раздраженность после продолжительного скроллинга. После этого я решил поставить лимит на эти приложения до 15 минут в день и, в целом, месяц я продержался на таком детоксе. Но потом бдительность спала, и я стал постепенно откатываться к предыдущим значениям.
В этот момент я наткнулся на Украденный фокус. Автор рассказывает в ней про проблемы, которые несет в себе цифровизация, бесконечные уведомления, возвращающие механики приложений, и как им противостоять. В одной из глав он рассказывал историю Михая Чиксентмихайи (Поток), часть тезисов из его книги и чуть расширял их рекомендациями: нельзя просто запретить себе пользоваться сервисами, высвобожденное время нужно качественно заменять, лучше всего "потоковыми занятиями". В моменте эти две книги очень синергично дополнили друг друга, поэтому в списке они идут друг за другом.
Помимо этого автор раскрывает еще много важных тем, связанных с цифровым шумом и его влиянием на взрослых и детей. Из забавного - в середине приводится интервью с автором книги "Hooked (На крючке. Как создавать продукты, формирующие привычки)" Ниром Эялем, где они ругаются по поводу того, стоило ли Ниру в книге рассказывать на широкую аудиторию, как манипулировать вниманием людей. Продактам точно рекомендую почитать, чтобы иметь представление об обратной точке зрения и не переусердствовать с механиками возврата пользователей.
Хотя Нир Эяль "искупил свою вину" книгой "Неотвлекаемые", но этот антидот популярности почти не получил.
В какой-то момент я понял, что много слышу про стоицизм как баззворд, а представление о нем имею поверхностное только по курсу философии в аспирантуре. В букмейте взял первую попавшуюся книгу и не промахнулся. Это легкая вводная книга в философию стоицизма, основанная на письмах Сенеки и других стоиков.
Очень откликнулись темы про искусство дружбы, про анализ наших зон влияния на свою жизнь и связанные с этим волнения и как из этого вытекает понятие богатства. Тезисы про спокойствие и удовольствие очень перекликались с "Потоком", снова прекрасно друг друга дополняя.
В целом, если вы когда-нибудь проходили или читали про когнитивно-поведенческую терапию, то многие тезисы могут показаться знакомыми. Это неудивительно, Аарон Бэк сам писал о том, что опирался на труды стоиков.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11❤18✍5🔥3
Хватит проводить исследования в Perplexity
В РФ очень популярен Perplexity из-за его доступности без VPN и дешевой подписки (у перекупов можно было получить годовой доступ за 200 рублей)
Но давайте признаем, Perplexity отвратительно работает во всех режимах, кроме обычного поиска. Английские слова посреди предложения на русском (не англицизмы), путаница в аббревиатурах и словоблудие - эти тексты невозможно читать.
Причина - в режиме поиск можно выбрать любую модель. В остальных режимах (исследование и Labs) модель выбрать нельзя, и, вероятно, под капотом работает их базовая "Sonar". И она явно не справляется с вопросами сложнее бытовых.
Если вам нужно исследование, используйте бесплатный NotebookLM (нужен VPN), а лучше Claude Projects. Поберегите себя и коллег от отчетов в перплексити
В РФ очень популярен Perplexity из-за его доступности без VPN и дешевой подписки (у перекупов можно было получить годовой доступ за 200 рублей)
Но давайте признаем, Perplexity отвратительно работает во всех режимах, кроме обычного поиска. Английские слова посреди предложения на русском (не англицизмы), путаница в аббревиатурах и словоблудие - эти тексты невозможно читать.
Причина - в режиме поиск можно выбрать любую модель. В остальных режимах (исследование и Labs) модель выбрать нельзя, и, вероятно, под капотом работает их базовая "Sonar". И она явно не справляется с вопросами сложнее бытовых.
Если вам нужно исследование, используйте бесплатный NotebookLM (нужен VPN), а лучше Claude Projects. Поберегите себя и коллег от отчетов в перплексити
🔥12💯6❤5👎2🤝2