Я третий день собирался написать про новую модель Claude Fable и за эти три дня все успели возненавидеть её, потом полюбить, а потом лишиться …
Но давайте по порядку.
9 июня Anthropic с помпой объявил о выходе своей новейшей модели - Fable 5. Эта модель была построена на классе Mythos — самой продвинутой фронтир-модели, которая публично недоступна из-за рисков в области кибербезопасности и сейчас используется ограниченным числом доверенных организаций. Anthropic поступили хитро — если речь заходила о ряде потенциально важных тем, Fable просто перебрасывал дальнейшие рассуждения на предыдущую модель Opus 4.8.
Первые пользователи сразу же столкнулись с прожорливостью модели — она была способна буквально за несколько минут сжечь лимиты токенов, которых с прежней моделью хватало на неделю — в одном из тестов план Max за $100 был исчерпан меньше чем за девять минут.
На следующий же день, Anthropic извинились, сообщив, что перегнули палку с ограничениями запрещенных тем. Компания скорректировала настройки модели, а многим пользователям восстановила израсходованные лимиты.
После этого интернет заполнили восторженные отзывы. Особенно сильное впечатление Fable производила в задачах программирования: многие пользователи называли её лучшей моделью для разработки из всего, что доступно сегодня.
Но уже 12 июня правительство США, сославшись на национальную безопасность, выпустило директиву об экспортном контроле, требующую приостановить доступ к Fable 5 и Mythos 5 для любого иностранного гражданина — как внутри, так и за пределами США, включая сотрудников Anthropic без американского гражданства.
Правительство утверждает, что обнаружило «джейлбрейк», который позволяет разблокировать возможности модели для кибер-атак. Антропик говорит, что речь о стандартном приеме «исправь ошибку в этом коде», который ровно так же работает и в ChatGPT 5.5 и в предыдущей их модели Opus 4.8.
Проблема в том, что интернет пока не выдают по паспорту. Надёжно определить гражданство каждого пользователя компания не может. Поэтому самым простым способом выполнить требования регулятора оказалось отключение доступа к модели для всех.
И вот здесь начинается самое интересное...
Если раньше государства ограничивали экспорт чипов, оборудования и технологий, то теперь мы впервые наблюдаем попытку ограничить распространение самой интеллектуальной системы.
За кулисами остаются реальные мотивы американских властей. Вероятно, речь идёт прежде всего о рисках промышленного шпионажа и технологического усиления Китая. Но последствия могут оказаться значительно шире.
Когда доступ к передовым моделям начинает регулироваться на государственном уровне, под удар попадают не только конкуренты США. Замедляется скорость распространения технологий по всему миру, а вместе с ней — и темпы развития всей AI-индустрии.
Лично я попробовать Fable так и не успел.
А вы успели? И если да — будете скучать по ней после возвращения на Opus 4.8?
Цифра Комягина
Но давайте по порядку.
9 июня Anthropic с помпой объявил о выходе своей новейшей модели - Fable 5. Эта модель была построена на классе Mythos — самой продвинутой фронтир-модели, которая публично недоступна из-за рисков в области кибербезопасности и сейчас используется ограниченным числом доверенных организаций. Anthropic поступили хитро — если речь заходила о ряде потенциально важных тем, Fable просто перебрасывал дальнейшие рассуждения на предыдущую модель Opus 4.8.
Первые пользователи сразу же столкнулись с прожорливостью модели — она была способна буквально за несколько минут сжечь лимиты токенов, которых с прежней моделью хватало на неделю — в одном из тестов план Max за $100 был исчерпан меньше чем за девять минут.
На следующий же день, Anthropic извинились, сообщив, что перегнули палку с ограничениями запрещенных тем. Компания скорректировала настройки модели, а многим пользователям восстановила израсходованные лимиты.
После этого интернет заполнили восторженные отзывы. Особенно сильное впечатление Fable производила в задачах программирования: многие пользователи называли её лучшей моделью для разработки из всего, что доступно сегодня.
Но уже 12 июня правительство США, сославшись на национальную безопасность, выпустило директиву об экспортном контроле, требующую приостановить доступ к Fable 5 и Mythos 5 для любого иностранного гражданина — как внутри, так и за пределами США, включая сотрудников Anthropic без американского гражданства.
Правительство утверждает, что обнаружило «джейлбрейк», который позволяет разблокировать возможности модели для кибер-атак. Антропик говорит, что речь о стандартном приеме «исправь ошибку в этом коде», который ровно так же работает и в ChatGPT 5.5 и в предыдущей их модели Opus 4.8.
Проблема в том, что интернет пока не выдают по паспорту. Надёжно определить гражданство каждого пользователя компания не может. Поэтому самым простым способом выполнить требования регулятора оказалось отключение доступа к модели для всех.
И вот здесь начинается самое интересное...
Если раньше государства ограничивали экспорт чипов, оборудования и технологий, то теперь мы впервые наблюдаем попытку ограничить распространение самой интеллектуальной системы.
За кулисами остаются реальные мотивы американских властей. Вероятно, речь идёт прежде всего о рисках промышленного шпионажа и технологического усиления Китая. Но последствия могут оказаться значительно шире.
Когда доступ к передовым моделям начинает регулироваться на государственном уровне, под удар попадают не только конкуренты США. Замедляется скорость распространения технологий по всему миру, а вместе с ней — и темпы развития всей AI-индустрии.
Лично я попробовать Fable так и не успел.
А вы успели? И если да — будете скучать по ней после возвращения на Opus 4.8?
Цифра Комягина
👍4❤1
История получила интересное развитие. Anthropic анонсировала, что начиная с 8 июля пользователей платных тарифов могут попросить подтвердить личность, предоставив скан паспорта и селфи с этим самым паспортом. Речь идет о тарифах Free, Pro и Max. Корпоративные тарифы и пользователей API-платформы это затронуть не должно.
Мотивы понятны — Anthropic хочет вернуть доступ к своей новейшей модели хотя бы для американского рынка.
Воспользуются ли авторы Claude ситуацией и не начнут ли массово банить пользователей с российскими паспортами? Риск ненулевой: Anthropic уже использует региональные ограничения и прямо пишут, что после проверки аккаунт может быть заблокирован за использование сервиса из неподдерживаемых регионов.
Компания может решить не тратить усилия на то, чтобы разбираться, кто перед ней — житель России или человек, давно переехавший в Сербию или Нидерланды, но сохранивший только российский паспорт.
Наверняка мы знать не можем. Поэтому остается подождать две-три недели и уже по факту узнать, какими будут действия Anthropic.
Но тем, кто уже не представляет своей повседневной работы без агентного кодинга, стоит подготовиться к возможным негативным сценариям.
Какие я вижу реальные альтернативы?
1️⃣ Codex от OpenAI. Эта компания исторически более лояльно относится к российским пользователям и многие считают, что последние версии модели даже сильнее Opus 4.8 от Claude Code.
2️⃣ Cursor, о покупке которого буквально вчера объявила компания Илона Маска. Тут всё не так однозначно, но многие программисты с многолетним опытом заявляют, что имеющегося Composer 2.5 им хватает “с головой” для решения своих профессиональных задач. Менее опытным разработчикам с продуктом может быть не так комфортно, как с Claude Code или Codex, хотя обе эти (и другие) модели присутствуют в Cursor в том числе.
3️⃣ OpenRouter — единая платформа, объединяющая в себе сотни больших языковых моделей (LLM) от разных разработчиков. В ней, в том числе, тоже есть ведущие модели, а сам OpenRouter заявил, что комбинация ведущих моделей DeepSeek, Kimi и Gemini в составе модели Fusion уступает сегодняшнему флагману-изгою Fable 5 меньше, чем на 1%.
4️⃣ Китайские модели — уже упомянутый DeepSeek, Kimi, и выскочивший, как черт из табакерки Z Ai с моделью GLM 5.2.
Если история чему-то и учит, так это тому, что строить рабочие процессы вокруг одной-единственной модели становится все опаснее. Сегодня проблемы у Claude, завтра — у OpenAI или Google. Поэтому главный навык ближайших лет — не привязанность к конкретному инструменту, а умение быстро переключаться между ними.
Ну и не унывайте — в крайнем случае перейдем на отечественный Гигачат, хотя с учетом современных реалий, нет никаких гарантий того, что и он, спустя какое-то время, не станет предоставляться только по паспорту ))
Мотивы понятны — Anthropic хочет вернуть доступ к своей новейшей модели хотя бы для американского рынка.
Воспользуются ли авторы Claude ситуацией и не начнут ли массово банить пользователей с российскими паспортами? Риск ненулевой: Anthropic уже использует региональные ограничения и прямо пишут, что после проверки аккаунт может быть заблокирован за использование сервиса из неподдерживаемых регионов.
Компания может решить не тратить усилия на то, чтобы разбираться, кто перед ней — житель России или человек, давно переехавший в Сербию или Нидерланды, но сохранивший только российский паспорт.
Наверняка мы знать не можем. Поэтому остается подождать две-три недели и уже по факту узнать, какими будут действия Anthropic.
Но тем, кто уже не представляет своей повседневной работы без агентного кодинга, стоит подготовиться к возможным негативным сценариям.
Какие я вижу реальные альтернативы?
1️⃣ Codex от OpenAI. Эта компания исторически более лояльно относится к российским пользователям и многие считают, что последние версии модели даже сильнее Opus 4.8 от Claude Code.
2️⃣ Cursor, о покупке которого буквально вчера объявила компания Илона Маска. Тут всё не так однозначно, но многие программисты с многолетним опытом заявляют, что имеющегося Composer 2.5 им хватает “с головой” для решения своих профессиональных задач. Менее опытным разработчикам с продуктом может быть не так комфортно, как с Claude Code или Codex, хотя обе эти (и другие) модели присутствуют в Cursor в том числе.
3️⃣ OpenRouter — единая платформа, объединяющая в себе сотни больших языковых моделей (LLM) от разных разработчиков. В ней, в том числе, тоже есть ведущие модели, а сам OpenRouter заявил, что комбинация ведущих моделей DeepSeek, Kimi и Gemini в составе модели Fusion уступает сегодняшнему флагману-изгою Fable 5 меньше, чем на 1%.
4️⃣ Китайские модели — уже упомянутый DeepSeek, Kimi, и выскочивший, как черт из табакерки Z Ai с моделью GLM 5.2.
Если история чему-то и учит, так это тому, что строить рабочие процессы вокруг одной-единственной модели становится все опаснее. Сегодня проблемы у Claude, завтра — у OpenAI или Google. Поэтому главный навык ближайших лет — не привязанность к конкретному инструменту, а умение быстро переключаться между ними.
Ну и не унывайте — в крайнем случае перейдем на отечественный Гигачат, хотя с учетом современных реалий, нет никаких гарантий того, что и он, спустя какое-то время, не станет предоставляться только по паспорту ))
1
Вчера работал экспертом на очередной, 33-й по счету, программе Практикум московской школы управления Сколково.
И оказалось, что вчера же Практикуму исполнилось 13 лет.
В честь этого мне, как и остальным выпускникам, подарили такую вот персональную открытку. Каким смешным я оказывается был почти 10 лет назад ))
Я закончил программу в 2018-2019 годах. Моя группа была 13-й по счету.
Вообще, это забавный факт. В моей жизни число 13 имеет магическое значение. Я давно подметил, что оно появляется в моей жизни регулярно.
Я часто жил на 13-х этажах, в самолете мне скорее всего достанется 13-й ряд, а в гардеробе театра я совершенно точно получу номерок с этой цифрой.
Иногда ситуация доходит до смешного. Я должен был выступать на одном мероприятии. Организаторы за день прислали мне порядок выступающих. Мой порядковый номер был 14-м. Я даже немного удивился. В день выступления оказалось, что один из участников не смог приехать. Так я поднялся на свое “законное” место.
Когда я только подметил эту закономерность, я расстроился. 13 — “чертова дюжина”: на Руси это число традиционно считается несчастливым. Я решил, что получил метку неудачника, и число преследует меня.
Позднее я узнал, что в иудеской традиции, в отличие от европейской, это число считается “числом Бога” и, наоборот, считается счастливым и позитивным.
С тех пор я изменил собственное отношение к этой цифре. 13 — это способ моего ангела-хранителя показать, что я там, где должен быть и что я двигаюсь тем путем, который был мне предназначен.
А у вас есть в жизни такие символы и знаки? Не могу же я быть таким уникальным? Или могу?
И оказалось, что вчера же Практикуму исполнилось 13 лет.
В честь этого мне, как и остальным выпускникам, подарили такую вот персональную открытку. Каким смешным я оказывается был почти 10 лет назад ))
Я закончил программу в 2018-2019 годах. Моя группа была 13-й по счету.
Вообще, это забавный факт. В моей жизни число 13 имеет магическое значение. Я давно подметил, что оно появляется в моей жизни регулярно.
Я часто жил на 13-х этажах, в самолете мне скорее всего достанется 13-й ряд, а в гардеробе театра я совершенно точно получу номерок с этой цифрой.
Иногда ситуация доходит до смешного. Я должен был выступать на одном мероприятии. Организаторы за день прислали мне порядок выступающих. Мой порядковый номер был 14-м. Я даже немного удивился. В день выступления оказалось, что один из участников не смог приехать. Так я поднялся на свое “законное” место.
Когда я только подметил эту закономерность, я расстроился. 13 — “чертова дюжина”: на Руси это число традиционно считается несчастливым. Я решил, что получил метку неудачника, и число преследует меня.
Позднее я узнал, что в иудеской традиции, в отличие от европейской, это число считается “числом Бога” и, наоборот, считается счастливым и позитивным.
С тех пор я изменил собственное отношение к этой цифре. 13 — это способ моего ангела-хранителя показать, что я там, где должен быть и что я двигаюсь тем путем, который был мне предназначен.
А у вас есть в жизни такие символы и знаки? Не могу же я быть таким уникальным? Или могу?
🔥13❤4😁2
У соседей по даче — пополнение.
Пару лет назад в мансарде завелась пара горластых птиц вроде маленьких соколов. Орут, носятся. И ровно тогда же с участка исчезли все мыши, кроты и мелкая птичья шелупонь. Связь я тогда не уловил.
Сегодня выхожу на террасу — сидит ОНО. Маленький, взъерошенный, смотрит на меня, оценивает, можно ли сожрать. Рядом уже завтрак (эту часть фотки я замазал — туда лучше на сытый желудок не смотреть, там сильно фрагментированная мышка).
Птенец пустельги, недели три-четыре. Как раз возраст, когда пора учиться летать и фрагментировать мышей самому.
И вот сидит этот пацан, летать ещё толком не умеет, а местные кошки наверняка уже взяли его на карандаш. Так что расти быстрее, парень!
Пару лет назад в мансарде завелась пара горластых птиц вроде маленьких соколов. Орут, носятся. И ровно тогда же с участка исчезли все мыши, кроты и мелкая птичья шелупонь. Связь я тогда не уловил.
Сегодня выхожу на террасу — сидит ОНО. Маленький, взъерошенный, смотрит на меня, оценивает, можно ли сожрать. Рядом уже завтрак (эту часть фотки я замазал — туда лучше на сытый желудок не смотреть, там сильно фрагментированная мышка).
Птенец пустельги, недели три-четыре. Как раз возраст, когда пора учиться летать и фрагментировать мышей самому.
И вот сидит этот пацан, летать ещё толком не умеет, а местные кошки наверняка уже взяли его на карандаш. Так что расти быстрее, парень!
🔥23❤8
Главный критерий выбора подрядчика по заказной разработке — прикрыть задницу. В смысле, когда заказчик выбирает подрядчика из ТОП-5, он часто покупает не качество разработки, а страховку на случай провала.
Это старая корпоративная магия: "Nobody ever got fired for buying IBM".
Если всё пошло хорошо — молодец. Если всё пошло плохо — ну а что ты ещё мог сделать? Это ж IBM.
В России есть Рейтинг Рунета, Тэглайн, отраслевые премии, дипломы, красивые места в таблицах, логотипы крупных клиентов на главной странице. Чем больше всего этого — тем сильнее "ну а что ты ещё мог сделать?" в случае чего.
Один из наших клиентов за 5 лет сменил ТРИ топовые команды на проекте. Каждая обошлась недешево. Каждой дали поработать, но проект не закончился. В этом году обещают "точно закончить".
Место в рейтинге почти ничего не говорит о том, кто именно будет делать ваш проект. Оно может говорить о выручке, размере компании, PR-бюджете, количестве заявок на конкурсы, умении красиво упаковывать кейсы и вовремя ездить по отраслевым тусовкам.
Но оно не отвечает на главный вопрос: какой конкретно человек сядет за клавиатуру и будет писать код в вашем проекте.
На пресейле вам покажут лучших людей. Харизматичный ведущий архитектор нарисует схему, техдир уверенно расскажет про нагрузку и безопасность, аккаунт красиво разложит этапы проекта, в презентации всё будет выглядеть так, будто завтра к вам высаживается инженерный спецназ.
А потом вы подписываете договор.
И спецназ уезжает на следующий пресейл!
В продакшне вообще другая жизнь. Продажи и производство в больших галерах часто существуют как две параллельные вселенные. Одни люди обещают, другие делают, третьи управляют ожиданиями, четвёртые потом объясняют, почему "по результатам уточнения требований необходимо актуализировать сроки".
А как только проект начнёт гореть, надо будет выбрать, что резать. Аналитику, тестирование, архитектуру, качество кода, состав команды, сроки или собственную маржу. Угадайте, что режут последним.
Главный вопрос подрядчику должен звучать не "какое у вас место в рейтинге?". И даже не "сколько у вас сотрудников?". Главный вопрос — "Покажите мне тех, кто будет делать мой проект в первый месяц". Кто тимлид? Кто аналитик? Кто пишет код? Кто принимает архитектурные решения? Кто отвечает за качество? Сколько времени эти люди реально будут выделены на проект? Что произойдёт, если одного из них снимут или он уволится? Кто и как примет решение о замене?
А второй вопрос — "Расскажите, какой проект эта команда уже завалила и что вы после этого изменили".
Не компания в целом, а именно эта команда.
Потому что красивые кейсы есть у всех. Дипломы есть у всех. Слайды про процессы есть у всех. А вот честно говорить о провалах умеют только те, кто действительно научился на них работать. Это примерно как с хиругами: если с вами говорят о рисках операции, то, вероятно, хирурга они волнуют. Если продают — вероятно, его волнуют продажи.
Это старая корпоративная магия: "Nobody ever got fired for buying IBM".
Если всё пошло хорошо — молодец. Если всё пошло плохо — ну а что ты ещё мог сделать? Это ж IBM.
В России есть Рейтинг Рунета, Тэглайн, отраслевые премии, дипломы, красивые места в таблицах, логотипы крупных клиентов на главной странице. Чем больше всего этого — тем сильнее "ну а что ты ещё мог сделать?" в случае чего.
Один из наших клиентов за 5 лет сменил ТРИ топовые команды на проекте. Каждая обошлась недешево. Каждой дали поработать, но проект не закончился. В этом году обещают "точно закончить".
Место в рейтинге почти ничего не говорит о том, кто именно будет делать ваш проект. Оно может говорить о выручке, размере компании, PR-бюджете, количестве заявок на конкурсы, умении красиво упаковывать кейсы и вовремя ездить по отраслевым тусовкам.
Но оно не отвечает на главный вопрос: какой конкретно человек сядет за клавиатуру и будет писать код в вашем проекте.
На пресейле вам покажут лучших людей. Харизматичный ведущий архитектор нарисует схему, техдир уверенно расскажет про нагрузку и безопасность, аккаунт красиво разложит этапы проекта, в презентации всё будет выглядеть так, будто завтра к вам высаживается инженерный спецназ.
А потом вы подписываете договор.
И спецназ уезжает на следующий пресейл!
В продакшне вообще другая жизнь. Продажи и производство в больших галерах часто существуют как две параллельные вселенные. Одни люди обещают, другие делают, третьи управляют ожиданиями, четвёртые потом объясняют, почему "по результатам уточнения требований необходимо актуализировать сроки".
А как только проект начнёт гореть, надо будет выбрать, что резать. Аналитику, тестирование, архитектуру, качество кода, состав команды, сроки или собственную маржу. Угадайте, что режут последним.
Главный вопрос подрядчику должен звучать не "какое у вас место в рейтинге?". И даже не "сколько у вас сотрудников?". Главный вопрос — "Покажите мне тех, кто будет делать мой проект в первый месяц". Кто тимлид? Кто аналитик? Кто пишет код? Кто принимает архитектурные решения? Кто отвечает за качество? Сколько времени эти люди реально будут выделены на проект? Что произойдёт, если одного из них снимут или он уволится? Кто и как примет решение о замене?
А второй вопрос — "Расскажите, какой проект эта команда уже завалила и что вы после этого изменили".
Не компания в целом, а именно эта команда.
Потому что красивые кейсы есть у всех. Дипломы есть у всех. Слайды про процессы есть у всех. А вот честно говорить о провалах умеют только те, кто действительно научился на них работать. Это примерно как с хиругами: если с вами говорят о рисках операции, то, вероятно, хирурга они волнуют. Если продают — вероятно, его волнуют продажи.
👍9🔥3
Мой кризис среднего возраста в свое время закончился покупкой мотоцикла. За плечами уже 7-8 полноценных сезонов на двух байках: первым был брутальный Honda VTX1300, сейчас более практичный BMW 1200RS.
Месяц назад мне нужно было съездить по делам в Москва-Сити. Парковка в Москве для мотоциклов бесплатна. Даже в районах платной парковки.
Заехал под шлагбаум, встал вместе еще с 20 мотиками, отработал 3 часа, вернулся и думаю такой — ну чего я буду унижаться и протискиваться через узкий шлагбаум, как нищеброд. Чо я парковку не могу оплатить?
Ну, в общем, остановился я напротив паркомата, засовываю тикет и офигеваю — 2 400 рублей. Нормально так парковка в Сити стоит! Ну, фиг с ним, принятое решение не меняем — заплатил.
Итого имеем: парковка для мотоциклов в Москве бесплатна. Я, который ухитрился припарковаться на мотоцикле в той же самой Москве за 6 900 рублей.
Чувствую себя легендой! 😁
Месяц назад мне нужно было съездить по делам в Москва-Сити. Парковка в Москве для мотоциклов бесплатна. Даже в районах платной парковки.
Заехал под шлагбаум, встал вместе еще с 20 мотиками, отработал 3 часа, вернулся и думаю такой — ну чего я буду унижаться и протискиваться через узкий шлагбаум, как нищеброд. Чо я парковку не могу оплатить?
Ну, в общем, остановился я напротив паркомата, засовываю тикет и офигеваю — 2 400 рублей. Нормально так парковка в Сити стоит! Ну, фиг с ним, принятое решение не меняем — заплатил.
Итого имеем: парковка для мотоциклов в Москве бесплатна. Я, который ухитрился припарковаться на мотоцикле в той же самой Москве за 6 900 рублей.
Чувствую себя легендой! 😁
😁25🤯6❤1
Мы прекратили найм сотрудников, не владеющих ИИ
Надеюсь, вы тоже.
Да, эффективность от использования ИИ-инструментов до сих пор не измерена и часто преувеличивается. Но революция случилась, ИИ стал привычным рабочим инструментом. Таким же, как в свое время, владение Word и Excel.
В итоге, нам пришлось сформулировать, что именно мы считаем владением ИИ и как это проверять.
На июль 2026 года наша шкала выглядит так.
Начальный уровень.
Использует ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity или другие модели для поиска информации, подготовки черновиков, анализа текстов и решения повседневных рабочих задач. Понимает, что ответ модели нужно проверять.
Базовый уровень.
Умеет не только общаться с моделью в чате, но и получать законченный результат в виде файла: документ, таблицу, презентацию или изображение.
Продвинутый уровень.
Настраивает ИИ под собственные задачи: создаёт инструкции, проекты, навыки. Не начинает каждый диалог с объяснения модели, кто он и чем занимается.
Вайбкодинг.
Умеет развернуть среду разработки, подключить ИИ-инструменты и собрать несложный рабочий продукт: сайт, чат-бот, внутренний сервис или аналитический дашборд.
Автоматизация.
Умеет связать модели с корпоративными системами через API или n8n. Использует мультиагентный подход для автоматизации полноценных бизнес-процессов. Понимает, где нужен ИИ, а где достаточно обычного алгоритма.
Экспертный уровень.
Проектирует надёжные ИИ-системы: выбирает модели, считает стоимость, управляет контекстом, качеством и безопасностью, настраивает мониторинг и обработку ошибок. При необходимости использует локальные модели, но не считает их запуск самоцелью.
Разумеется, требуемый уровень зависит от должности. От бухгалтера, менеджера проекта и разработчика мы ждём разных навыков. Но нулевой уровень больше не принимаем ни для одной позиции, предполагающей интеллектуальную работу.
Проверяем навык так же, как проверяли владение Excel или средой разработки: даём конкретную задачу и просим выполнить её в реальном времени с демонстрацией экрана.
Здесь есть важное ограничение: проверяющий должен владеть инструментом не хуже кандидата. Иначе собеседование быстро превращается в проверку того, насколько хорошо кандидат умеет изображать бурную деятельность.
Покажите этот пост своему HR и перестаньте нанимать людей, которые демонстративно игнорируют главный рабочий инструмент этого года.
Цифра Комягина
Надеюсь, вы тоже.
Да, эффективность от использования ИИ-инструментов до сих пор не измерена и часто преувеличивается. Но революция случилась, ИИ стал привычным рабочим инструментом. Таким же, как в свое время, владение Word и Excel.
В итоге, нам пришлось сформулировать, что именно мы считаем владением ИИ и как это проверять.
На июль 2026 года наша шкала выглядит так.
Начальный уровень.
Использует ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity или другие модели для поиска информации, подготовки черновиков, анализа текстов и решения повседневных рабочих задач. Понимает, что ответ модели нужно проверять.
Базовый уровень.
Умеет не только общаться с моделью в чате, но и получать законченный результат в виде файла: документ, таблицу, презентацию или изображение.
Продвинутый уровень.
Настраивает ИИ под собственные задачи: создаёт инструкции, проекты, навыки. Не начинает каждый диалог с объяснения модели, кто он и чем занимается.
Вайбкодинг.
Умеет развернуть среду разработки, подключить ИИ-инструменты и собрать несложный рабочий продукт: сайт, чат-бот, внутренний сервис или аналитический дашборд.
Автоматизация.
Умеет связать модели с корпоративными системами через API или n8n. Использует мультиагентный подход для автоматизации полноценных бизнес-процессов. Понимает, где нужен ИИ, а где достаточно обычного алгоритма.
Экспертный уровень.
Проектирует надёжные ИИ-системы: выбирает модели, считает стоимость, управляет контекстом, качеством и безопасностью, настраивает мониторинг и обработку ошибок. При необходимости использует локальные модели, но не считает их запуск самоцелью.
Разумеется, требуемый уровень зависит от должности. От бухгалтера, менеджера проекта и разработчика мы ждём разных навыков. Но нулевой уровень больше не принимаем ни для одной позиции, предполагающей интеллектуальную работу.
Проверяем навык так же, как проверяли владение Excel или средой разработки: даём конкретную задачу и просим выполнить её в реальном времени с демонстрацией экрана.
Здесь есть важное ограничение: проверяющий должен владеть инструментом не хуже кандидата. Иначе собеседование быстро превращается в проверку того, насколько хорошо кандидат умеет изображать бурную деятельность.
Покажите этот пост своему HR и перестаньте нанимать людей, которые демонстративно игнорируют главный рабочий инструмент этого года.
Цифра Комягина
👍12🤔2👎1🤯1😱1
Какие специалисты больше не нужны в командах разработки?
Поспорил вчера с коллегами по цеху о том, как должны выглядеть современные команды разработки.
Еще недавно в заказной разработке мы собирали ее примерно так: руководитель (продукта/проекта), аналитик, UX/UI-дизайнер, frontend- и backend-разработчик, QA. При необходимости добавляли архитектора, DevOps-инженера, специалиста по машинному обучению и других редких зверей.
С появлением ИИ-агентов этот состав не исчез. Но содержание почти каждой роли уже меняется.
Руководитель
Пока необходим. Ответственность на ИИ не переложишь.
Более того, когда команда способна производить решения быстрее, цена неправильного решения возрастает. Кто-то по-прежнему должен разговаривать с заказчиком, удерживать цель проекта, разрешать противоречия и отвечать за результат.
Аналитик
Эта роль не исчезает, а поднимается на уровень выше.
В подходе Spec-Driven Development спецификация становится главным источником истины для людей и агентов. Черновики документов, диаграммы, пользовательские истории и критерии приёмки теперь действительно могут писать роботы.
Но кто-то должен понять, какую проблему решает заказчик, выявить противоречия, определить границы системы и заметить требования, о которых никто не догадался спросить.
Я называю такого специалиста архитектором спецификаций.
Многие коллеги уверены, что аналитиков ИИ заменит первыми: мол, что это за программист, который не способен разобраться в том, что собирается программировать?
Способных — много. Способных качественно выявить, структурировать и согласовать требования — единицы. Поэтому сильный аналитик становится не менее, а более ценным членом команды.
Дизайнер
Качественный UX/UI-дизайн всё ещё отличает классный продукт от просто работающего.
Мы только что выиграли сложный тендер во многом благодаря опытному дизайнеру. Claude Design, который явно использовала конкурирующая команда, предложил неплохие варианты, но цельной концепции уровня живого специалиста не создал.
При этом значительная часть прежней работы дизайнера действительно автоматизируется. Агенты могут собирать интерфейсы на основе существующей дизайн-системы. Роль дизайнера теперь — коммуникация с заказчиком, креатив, ключевая концепция, основные элементы дизайн системы и авторский надзор за работой агентов дизайна.
Разработчик
Здесь изменения заметнее всего.
Деление на фронтенд- и бэкенд-разработчиков пока никуда не исчезло, но постепенно становится вторичным. Современный инженер должен уметь отвечать за целый модуль: интерфейс, серверную логику, данные, интеграции, тесты, безопасность и наблюдаемость.
Это не означает, что все внезапно стали одинаковыми универсалами. Один инженер по-прежнему глубже понимает браузер и интерфейсы, другой — базы данных и серверную часть.
Но оба должны уметь поставить задачу агентам, организовать сборку решения, проверить результат и отвечать не за свою половину кода, а за работающий модуль целиком.
QA
Мне казалось, что качественные спецификации, TDD и хорошее автоматическое покрытие позволят почти полностью убрать ручное тестирование. Но опытные товарищи со мной не согласились.
Тесты проверяют только то, что команда догадалась в них заложить. Они не гарантируют, что мы правильно поняли пользователя, предусмотрели странный сценарий или вообще построили удобный продукт.
Поэтому QA тоже не исчезает. Он превращается из человека, который вручную прокликивает написанные кем-то тест-кейсы, в инженера по качеству: проектирует стратегию проверки, ищет системные риски, проверяет граничные сценарии и контролирует работу тестирующих агентов.
Наш опыт
За первый год интенсивного использования ИИ-агентов состав наших команд сократился умеренно. Там, где раньше требовалось пять-семь человек, иногда хватает трех-пяти. Но до команд из одного человека, управляющего армией роботов, мы пока не дошли.
Главное изменение не количественное, а качественное.
Профессии не исчезают. Исчезает право специалиста оставаться узким исполнителем.
В новой команде ценится не тот, кто быстрее производит документы, макеты, код или тест-кейсы. Ценится тот, кто способен поставить задачу, принять решение, организовать работу агентов и лично ответить за результат.
Поспорил вчера с коллегами по цеху о том, как должны выглядеть современные команды разработки.
Еще недавно в заказной разработке мы собирали ее примерно так: руководитель (продукта/проекта), аналитик, UX/UI-дизайнер, frontend- и backend-разработчик, QA. При необходимости добавляли архитектора, DevOps-инженера, специалиста по машинному обучению и других редких зверей.
С появлением ИИ-агентов этот состав не исчез. Но содержание почти каждой роли уже меняется.
Руководитель
Пока необходим. Ответственность на ИИ не переложишь.
Более того, когда команда способна производить решения быстрее, цена неправильного решения возрастает. Кто-то по-прежнему должен разговаривать с заказчиком, удерживать цель проекта, разрешать противоречия и отвечать за результат.
Аналитик
Эта роль не исчезает, а поднимается на уровень выше.
В подходе Spec-Driven Development спецификация становится главным источником истины для людей и агентов. Черновики документов, диаграммы, пользовательские истории и критерии приёмки теперь действительно могут писать роботы.
Но кто-то должен понять, какую проблему решает заказчик, выявить противоречия, определить границы системы и заметить требования, о которых никто не догадался спросить.
Я называю такого специалиста архитектором спецификаций.
Многие коллеги уверены, что аналитиков ИИ заменит первыми: мол, что это за программист, который не способен разобраться в том, что собирается программировать?
Способных — много. Способных качественно выявить, структурировать и согласовать требования — единицы. Поэтому сильный аналитик становится не менее, а более ценным членом команды.
Дизайнер
Качественный UX/UI-дизайн всё ещё отличает классный продукт от просто работающего.
Мы только что выиграли сложный тендер во многом благодаря опытному дизайнеру. Claude Design, который явно использовала конкурирующая команда, предложил неплохие варианты, но цельной концепции уровня живого специалиста не создал.
При этом значительная часть прежней работы дизайнера действительно автоматизируется. Агенты могут собирать интерфейсы на основе существующей дизайн-системы. Роль дизайнера теперь — коммуникация с заказчиком, креатив, ключевая концепция, основные элементы дизайн системы и авторский надзор за работой агентов дизайна.
Разработчик
Здесь изменения заметнее всего.
Деление на фронтенд- и бэкенд-разработчиков пока никуда не исчезло, но постепенно становится вторичным. Современный инженер должен уметь отвечать за целый модуль: интерфейс, серверную логику, данные, интеграции, тесты, безопасность и наблюдаемость.
Это не означает, что все внезапно стали одинаковыми универсалами. Один инженер по-прежнему глубже понимает браузер и интерфейсы, другой — базы данных и серверную часть.
Но оба должны уметь поставить задачу агентам, организовать сборку решения, проверить результат и отвечать не за свою половину кода, а за работающий модуль целиком.
QA
Мне казалось, что качественные спецификации, TDD и хорошее автоматическое покрытие позволят почти полностью убрать ручное тестирование. Но опытные товарищи со мной не согласились.
Тесты проверяют только то, что команда догадалась в них заложить. Они не гарантируют, что мы правильно поняли пользователя, предусмотрели странный сценарий или вообще построили удобный продукт.
Поэтому QA тоже не исчезает. Он превращается из человека, который вручную прокликивает написанные кем-то тест-кейсы, в инженера по качеству: проектирует стратегию проверки, ищет системные риски, проверяет граничные сценарии и контролирует работу тестирующих агентов.
Наш опыт
За первый год интенсивного использования ИИ-агентов состав наших команд сократился умеренно. Там, где раньше требовалось пять-семь человек, иногда хватает трех-пяти. Но до команд из одного человека, управляющего армией роботов, мы пока не дошли.
Главное изменение не количественное, а качественное.
Профессии не исчезают. Исчезает право специалиста оставаться узким исполнителем.
В новой команде ценится не тот, кто быстрее производит документы, макеты, код или тест-кейсы. Ценится тот, кто способен поставить задачу, принять решение, организовать работу агентов и лично ответить за результат.
👍5❤3🔥3
Новые реалии трудового рынка: шантаж кандидатов
Вчера кандидат начал знакомство с нашей компанией с ультиматума: либо мы официально объясняем, почему не пригласили его на собеседование, либо он обращается в трудовую инспекцию.
Юридически — он частично действует в своем праве. По статье 64 ТК РФ человек, которому отказали в заключении трудового договора, вправе письменно запросить причину отказа. Работодатель должен ответить в течение семи рабочих дней.
Но есть важная деталь, которую карьерные коучи почему-то забывают рассказывать своей пастве.
Работодатель не обязан нанимать человека только потому, что тот откликнулся на вакансию и формально соответствует части требований. Кадровые решения — право работодателя. Отказ должен быть связан с деловыми качествами кандидата, а не с полом, возрастом, национальностью, местом жительства и другими дискриминационными основаниями.
За нарушение действительно предусмотрена ответственность: ответственному должностному лицу — предупреждение или штраф до 5 000 рублей, юридическому лицу — до 50 000. Плюс переписка с инспекцией, документы, объяснения и потерянное рабочее время.
То есть право запросить мотивированный отказ у кандидата есть.
Но использовать это право как дубинку: «почему не ответили на моё резюме, а не то я на вас пожалуюсь» — предельно тупая и бесперспективная стратегия трудоустройства.
В моём личном списке самых вредных профессий карьерные коучи давно обогнали риелторов. Это те самые люди, которые в многочисленных каналах и на курсах объясняют кандидатам, как наняться или уволиться с максимальным ущербом для работодателя. Да и, давайте уж честно, — и для самого кандидата.
Рынок труда в IT сейчас тяжелый. На каждую позицию мы получаем сотни откликов в месяц. HR физически не в состоянии подробно переписываться с каждым кандидатом. Да, понимаю — кандидатам это слышать неприятно, но это факт, ребята. Конкуренция огромная, и вам действительно нужно выделиться. Это я тоже понимаю.
Но выделиться можно по-разному!
Можно процитировать Трудовой кодекс и пригрозить инспекцией.
А можно внимательно прочитать вакансию, изучить компанию и её продукт, сопоставить требования со своим опытом и написать нормальное персональное сопроводительное письмо. Не шаблон из ChatGPT на три абзаца, а внятное объяснение: почему именно вы подходите на эту позицию и какую пользу можете принести.
Можно пойти ещё дальше: показать два-три содержательных наблюдения о продукте, рынке или будущей зоне ответственности. Не делать бесплатный консалтинг на двадцать страниц, а продемонстрировать, что вы умеете думать и способны сделать немного больше остальных.
Именно так выигрывают конкуренцию.
Не угрозами. Не попытками юридически наказать компанию за то, что она не распознала в вашем резюме будущего Стива Джобса или Джони Айва.
Трудовая инспекция может заставить работодателя написать вам официальный ответ. Но это точно не повысит желание работодателя сотрудничать с вами.
Вчера кандидат начал знакомство с нашей компанией с ультиматума: либо мы официально объясняем, почему не пригласили его на собеседование, либо он обращается в трудовую инспекцию.
Юридически — он частично действует в своем праве. По статье 64 ТК РФ человек, которому отказали в заключении трудового договора, вправе письменно запросить причину отказа. Работодатель должен ответить в течение семи рабочих дней.
Но есть важная деталь, которую карьерные коучи почему-то забывают рассказывать своей пастве.
Работодатель не обязан нанимать человека только потому, что тот откликнулся на вакансию и формально соответствует части требований. Кадровые решения — право работодателя. Отказ должен быть связан с деловыми качествами кандидата, а не с полом, возрастом, национальностью, местом жительства и другими дискриминационными основаниями.
За нарушение действительно предусмотрена ответственность: ответственному должностному лицу — предупреждение или штраф до 5 000 рублей, юридическому лицу — до 50 000. Плюс переписка с инспекцией, документы, объяснения и потерянное рабочее время.
То есть право запросить мотивированный отказ у кандидата есть.
Но использовать это право как дубинку: «почему не ответили на моё резюме, а не то я на вас пожалуюсь» — предельно тупая и бесперспективная стратегия трудоустройства.
В моём личном списке самых вредных профессий карьерные коучи давно обогнали риелторов. Это те самые люди, которые в многочисленных каналах и на курсах объясняют кандидатам, как наняться или уволиться с максимальным ущербом для работодателя. Да и, давайте уж честно, — и для самого кандидата.
Рынок труда в IT сейчас тяжелый. На каждую позицию мы получаем сотни откликов в месяц. HR физически не в состоянии подробно переписываться с каждым кандидатом. Да, понимаю — кандидатам это слышать неприятно, но это факт, ребята. Конкуренция огромная, и вам действительно нужно выделиться. Это я тоже понимаю.
Но выделиться можно по-разному!
Можно процитировать Трудовой кодекс и пригрозить инспекцией.
А можно внимательно прочитать вакансию, изучить компанию и её продукт, сопоставить требования со своим опытом и написать нормальное персональное сопроводительное письмо. Не шаблон из ChatGPT на три абзаца, а внятное объяснение: почему именно вы подходите на эту позицию и какую пользу можете принести.
Можно пойти ещё дальше: показать два-три содержательных наблюдения о продукте, рынке или будущей зоне ответственности. Не делать бесплатный консалтинг на двадцать страниц, а продемонстрировать, что вы умеете думать и способны сделать немного больше остальных.
Именно так выигрывают конкуренцию.
Не угрозами. Не попытками юридически наказать компанию за то, что она не распознала в вашем резюме будущего Стива Джобса или Джони Айва.
Трудовая инспекция может заставить работодателя написать вам официальный ответ. Но это точно не повысит желание работодателя сотрудничать с вами.
🤯13👍4😁1
Семь принципов, которые улучшат ваш вайбкод
1. Декомпозиция рулит. Тут все как с людьми: не стоит давать ИИ сложных задач одним промптом. У каждой задачи на входе должны быть полноценно описанные исходные условия и желаемый результат. Если задача настолько большая, что описание выходит слишком объемным, эффективнее будет разбить её на серию небольших задач и делать последовательно, шаг за шагом.
2. Контекстом памяти нужно управлять. В целом, базовые инструменты управления встроены в движок самих моделей, но полагаться на них полностью и неделями работать в рамках одной сессии неэффективно и очень дорого. Научитесь делать точки восстановления контекста, чекпоинты и качественную связанную документацию. Очищайте сессию каждый час-полтора.
3. Не пользуйтесь ИИ там, где нужен воспроизводимый результат. С расчетом сложных формул или заполнением документа по заданному шаблону лучше справится старый добрый детерминированный код. Где не нужны рассуждения, там не нужна языковая модель и reasoning.
4. Не теряйте контроль над кодом. Я не говорю о том, что нужно дотошно вычитывать каждую строчку кода. Но, как минимум, вы должны понимать архитектуру того, что написали — то, как код работает и почему работает именно так. Если вы потеряли контроль над кодом, самый простой способ его восстановить — удалить непонятный фрагмент и переписать с нуля, уже тщательно контролируя каждый шаг.
5. Ограничивайте модель там, где вам требуется соблюдение определенных правил и процедур. Дизайн-системы, стили кодирования, правила декомпозиции задач, Tone Of Voice ваших документов — для ключевых регламентированных процессов должны быть созданы письменные инструкции для ИИ.
6. Не пренебрегайте практикой ревью (аудита) кода. Правило вытекает из предыдущего. По своей природе LLM могут терять куски контекста и понемногу от них отступать (дрифтить). Поэтому автоматизируйте процедуру периодического аудита уже написанного на соответствие заданным правилам. Время от времени стоит проводить “ручное” ревью. В Amazon, к примеру, после серии крупных инцидентов в прошлом году, завели правило ручного code-review перед раскаткой кода на боевые сервера.
7. Не работайте в одиночку. Самое, пожалуй, сложное правило. Но большие проекты по-прежнему не делаются в одиночку. Ключевых причины две. Первая — человек теперь главное ограничение ИИ-систем. Именно он должен успевать осознавать то, что создает, а еще человек может уставать, терять энергию, выгорать. Во-вторых, не бывает универсальных экспертов и человек, который очень хорош в коде, может быть не так хорош в дизайне или текстах. Отчасти проблема решается созданием агентов с нужной экспертизой, но если такой агент создан и обучен человеком с низкой квалификацией в предметной области, то результаты его работы будут соответствующими.
1. Декомпозиция рулит. Тут все как с людьми: не стоит давать ИИ сложных задач одним промптом. У каждой задачи на входе должны быть полноценно описанные исходные условия и желаемый результат. Если задача настолько большая, что описание выходит слишком объемным, эффективнее будет разбить её на серию небольших задач и делать последовательно, шаг за шагом.
2. Контекстом памяти нужно управлять. В целом, базовые инструменты управления встроены в движок самих моделей, но полагаться на них полностью и неделями работать в рамках одной сессии неэффективно и очень дорого. Научитесь делать точки восстановления контекста, чекпоинты и качественную связанную документацию. Очищайте сессию каждый час-полтора.
3. Не пользуйтесь ИИ там, где нужен воспроизводимый результат. С расчетом сложных формул или заполнением документа по заданному шаблону лучше справится старый добрый детерминированный код. Где не нужны рассуждения, там не нужна языковая модель и reasoning.
4. Не теряйте контроль над кодом. Я не говорю о том, что нужно дотошно вычитывать каждую строчку кода. Но, как минимум, вы должны понимать архитектуру того, что написали — то, как код работает и почему работает именно так. Если вы потеряли контроль над кодом, самый простой способ его восстановить — удалить непонятный фрагмент и переписать с нуля, уже тщательно контролируя каждый шаг.
5. Ограничивайте модель там, где вам требуется соблюдение определенных правил и процедур. Дизайн-системы, стили кодирования, правила декомпозиции задач, Tone Of Voice ваших документов — для ключевых регламентированных процессов должны быть созданы письменные инструкции для ИИ.
6. Не пренебрегайте практикой ревью (аудита) кода. Правило вытекает из предыдущего. По своей природе LLM могут терять куски контекста и понемногу от них отступать (дрифтить). Поэтому автоматизируйте процедуру периодического аудита уже написанного на соответствие заданным правилам. Время от времени стоит проводить “ручное” ревью. В Amazon, к примеру, после серии крупных инцидентов в прошлом году, завели правило ручного code-review перед раскаткой кода на боевые сервера.
7. Не работайте в одиночку. Самое, пожалуй, сложное правило. Но большие проекты по-прежнему не делаются в одиночку. Ключевых причины две. Первая — человек теперь главное ограничение ИИ-систем. Именно он должен успевать осознавать то, что создает, а еще человек может уставать, терять энергию, выгорать. Во-вторых, не бывает универсальных экспертов и человек, который очень хорош в коде, может быть не так хорош в дизайне или текстах. Отчасти проблема решается созданием агентов с нужной экспертизой, но если такой агент создан и обучен человеком с низкой квалификацией в предметной области, то результаты его работы будут соответствующими.
👍4❤2
Самая банальная ошибка продавца — не предложить клиенту купить
Наткнулся на сериал Стеклянный Дом (The Glass House). Посмотрел четыре серии и отправил ссылку на него своим продавцам.
Главный герой — владелец стекольной фабрики Андре Жуайяль, пытающийся спасти свое предприятие от банкротства в канадском Квебеке где-то в середине 90-х.
На первый взгляд — просто хорошая канадская комедия. Но сценаристы удивительно точно собрали в ней почти весь предпринимательский зоопарк: родственники в штате, конкуренция с крупными сетями, госзаказы, коррупция, наследование бизнеса.
А особенно хорошо там показаны продажи.
В одной из серий Жуайяль разбирает неудачную встречу своего продавца и задаёт ему совершенно элементарный вопрос: ты вообще предложил клиенту оформить заказ?
Вроде смешно. Но я регулярно вижу ровно эту проблему и в реальных B2B-продажах. Продавец прекрасно проводит встречу, выявляет потребность, показывает продукт, отвечает на вопросы — и в конце вместо попытки закрыть сделку говорит что-нибудь вроде: «Ну, тогда остаёмся на связи».
Третья серия сериала, кстати, так и называется — «Продать любой ценой».
Мне стало любопытно, откуда сценарист так хорошо разбирается в искусстве продаж, и я немного погуглил. Оказалось, сериал написан канадским комиком и сценаристом Мартином Маттом, и сценарий во-многом автобиографичен. Мартин вдохновлялся фигурой собственного отца, который также пытался сохранить традиционный семейный бизнес в условиях жесткой конкуренции.
Если вы — предприниматель или работаете в продажах, мои горячие рекомендации.
А еще у меня почти ровно год назад был пост с подборкой других рекомендованных фильмов и сериалов для предпринимателей.
Цифра Комягина
Наткнулся на сериал Стеклянный Дом (The Glass House). Посмотрел четыре серии и отправил ссылку на него своим продавцам.
Главный герой — владелец стекольной фабрики Андре Жуайяль, пытающийся спасти свое предприятие от банкротства в канадском Квебеке где-то в середине 90-х.
На первый взгляд — просто хорошая канадская комедия. Но сценаристы удивительно точно собрали в ней почти весь предпринимательский зоопарк: родственники в штате, конкуренция с крупными сетями, госзаказы, коррупция, наследование бизнеса.
А особенно хорошо там показаны продажи.
В одной из серий Жуайяль разбирает неудачную встречу своего продавца и задаёт ему совершенно элементарный вопрос: ты вообще предложил клиенту оформить заказ?
Вроде смешно. Но я регулярно вижу ровно эту проблему и в реальных B2B-продажах. Продавец прекрасно проводит встречу, выявляет потребность, показывает продукт, отвечает на вопросы — и в конце вместо попытки закрыть сделку говорит что-нибудь вроде: «Ну, тогда остаёмся на связи».
Третья серия сериала, кстати, так и называется — «Продать любой ценой».
Мне стало любопытно, откуда сценарист так хорошо разбирается в искусстве продаж, и я немного погуглил. Оказалось, сериал написан канадским комиком и сценаристом Мартином Маттом, и сценарий во-многом автобиографичен. Мартин вдохновлялся фигурой собственного отца, который также пытался сохранить традиционный семейный бизнес в условиях жесткой конкуренции.
Если вы — предприниматель или работаете в продажах, мои горячие рекомендации.
А еще у меня почти ровно год назад был пост с подборкой других рекомендованных фильмов и сериалов для предпринимателей.
Цифра Комягина
🔥6👍1