Китайский язык и Agile: три недели экспериментов
Три недели назад начал учить китайский. За это время понял одну простую вещь: если относиться к процессу как к марафону, а не к спринту, всё становится намного проще. Тут много параллелей с управлением проектами, особенно с Agile.
Что работает?
✔️ Итерации вместо долгих планов – не строю грандиозные цели «выучить язык за год», а фокусируюсь на коротких спринтах. Например, на этой неделе — отработка произношения и базовых иероглифов.
✔️ Обратная связь – китайский сложно учить в изоляции, поэтому использую аудиоматериалы и сразу проверяю себя. В проектной работе аналогично: без быстрой проверки гипотез можно уйти не в ту сторону.
✔️ Минимально жизнеспособные знания – учу то, что реально можно использовать. В PM это похоже на MVP: сначала базовый функционал, потом расширение возможностей.
Что оказалось сложным?
❌ Контекстные переключения – после работы переключиться на язык сложно, особенно когда голова уже перегружена задачами. Тут спасает принцип Pomodoro и выделенное время для занятий.
❌ Непривычная система мышления – китайский требует другого подхода к логике, как когда переходишь с привычных инструментов управления проектами на новую систему. Вначале тяжело, но потом мозг адаптируется.
Выводы
📌 В изучении китайского, как и в управлении проектами, главное – четкий процесс и регулярная практика.
📌 Лучше фокусироваться на маленьких, но устойчивых шагах.
📌 Любое обучение – это серия итераций с анализом и корректировкой курса.
Три недели назад начал учить китайский. За это время понял одну простую вещь: если относиться к процессу как к марафону, а не к спринту, всё становится намного проще. Тут много параллелей с управлением проектами, особенно с Agile.
Что работает?
✔️ Итерации вместо долгих планов – не строю грандиозные цели «выучить язык за год», а фокусируюсь на коротких спринтах. Например, на этой неделе — отработка произношения и базовых иероглифов.
✔️ Обратная связь – китайский сложно учить в изоляции, поэтому использую аудиоматериалы и сразу проверяю себя. В проектной работе аналогично: без быстрой проверки гипотез можно уйти не в ту сторону.
✔️ Минимально жизнеспособные знания – учу то, что реально можно использовать. В PM это похоже на MVP: сначала базовый функционал, потом расширение возможностей.
Что оказалось сложным?
❌ Контекстные переключения – после работы переключиться на язык сложно, особенно когда голова уже перегружена задачами. Тут спасает принцип Pomodoro и выделенное время для занятий.
❌ Непривычная система мышления – китайский требует другого подхода к логике, как когда переходишь с привычных инструментов управления проектами на новую систему. Вначале тяжело, но потом мозг адаптируется.
Выводы
📌 В изучении китайского, как и в управлении проектами, главное – четкий процесс и регулярная практика.
📌 Лучше фокусироваться на маленьких, но устойчивых шагах.
📌 Любое обучение – это серия итераций с анализом и корректировкой курса.
Почему мы боимся сложных задач и как это преодолеть
Есть задачи, от которых хочется увильнуть. Не потому что они неинтересные, а потому что кажутся слишком сложными. Головоломка, которую придётся долго разбирать, проект, в котором слишком много неизвестных, или просто новая сфера, где ты пока ничего не понимаешь.
Мы говорим себе: “Сначала подготовлюсь”, “Сейчас нет времени”, “Нужно дождаться вдохновения”. В реальности это не подготовка, а прокрастинация, маскирующаяся под разумный подход.
Откуда этот страх?
1. Мы боимся потратить время впустую. Вдруг задача окажется непосильной? Вдруг я потрачу недели, а результата не будет?
2. Сложность пугает на входе. Чем больше неизвестных, тем больше кажется, что ты не справишься.
3. Мы привыкли к быстрому результату. Всё вокруг ускоряется, и если что-то нельзя сделать за пару часов, хочется отложить.
Как я преодолеваю это в работе и жизни?
✅ Дроблю сложное на понятные шаги. Как в боксе: ты не сразу выходишь на ринг, а сначала работаешь на лапах, потом в парах. Маленькие шаги дают эффект прогресса и снижают страх.
✅ Применяю принцип “сделай хоть что-то”. Если страшно начинать, просто делаю первый шаг, не думая о результате. Велопокатушка в мороз? Просто надеваю форму. Большой проект? Открываю ноутбук и пишу первый пункт плана.
✅ Переключаю фокус с результата на процесс. В боксе ты не сразу видишь прогресс, но тренировки дают результат. В продукте не все гипотезы срабатывают, но каждая ошибка учит новому.
✅ Принимаю, что первая версия всегда будет хуже, чем хотелось бы. Это нормально. Важнее сделать и улучшать, чем ждать идеального момента.
📌 Вывод: сложные задачи становятся проще, когда ты перестаёшь смотреть на них как на монолит. Достаточно сделать первый шаг, и страх уходит.
Какие задачи вас сейчас пугают? Давайте разберём их вместе.
Есть задачи, от которых хочется увильнуть. Не потому что они неинтересные, а потому что кажутся слишком сложными. Головоломка, которую придётся долго разбирать, проект, в котором слишком много неизвестных, или просто новая сфера, где ты пока ничего не понимаешь.
Мы говорим себе: “Сначала подготовлюсь”, “Сейчас нет времени”, “Нужно дождаться вдохновения”. В реальности это не подготовка, а прокрастинация, маскирующаяся под разумный подход.
Откуда этот страх?
1. Мы боимся потратить время впустую. Вдруг задача окажется непосильной? Вдруг я потрачу недели, а результата не будет?
2. Сложность пугает на входе. Чем больше неизвестных, тем больше кажется, что ты не справишься.
3. Мы привыкли к быстрому результату. Всё вокруг ускоряется, и если что-то нельзя сделать за пару часов, хочется отложить.
Как я преодолеваю это в работе и жизни?
✅ Дроблю сложное на понятные шаги. Как в боксе: ты не сразу выходишь на ринг, а сначала работаешь на лапах, потом в парах. Маленькие шаги дают эффект прогресса и снижают страх.
✅ Применяю принцип “сделай хоть что-то”. Если страшно начинать, просто делаю первый шаг, не думая о результате. Велопокатушка в мороз? Просто надеваю форму. Большой проект? Открываю ноутбук и пишу первый пункт плана.
✅ Переключаю фокус с результата на процесс. В боксе ты не сразу видишь прогресс, но тренировки дают результат. В продукте не все гипотезы срабатывают, но каждая ошибка учит новому.
✅ Принимаю, что первая версия всегда будет хуже, чем хотелось бы. Это нормально. Важнее сделать и улучшать, чем ждать идеального момента.
📌 Вывод: сложные задачи становятся проще, когда ты перестаёшь смотреть на них как на монолит. Достаточно сделать первый шаг, и страх уходит.
Какие задачи вас сейчас пугают? Давайте разберём их вместе.
Почему самый сложный шаг – первый, и как его сделать
Начать — всегда труднее всего. Будь то новая тренировка, большой проект, переезд в другой город или просто утренний подъём в 6 утра на тренировку. Первый шаг — это момент, когда включается сопротивление.
В голове сразу появляются отговорки: «Сейчас не лучший момент», «Я не готов», «Начну, когда будет больше времени». Хотя, если быть честным, идеального момента не будет никогда.
Почему так сложно?
1. Мозг защищает зону комфорта. Даже если текущее положение дел не устраивает, привычность кажется безопаснее, чем неизвестность.
2. Кажется, что результат слишком далёк. Мы сразу представляем огромный путь и пугаемся его масштаба, хотя путь всегда начинается с одного шага.
3. Страх провала. Если не начинать, то и не ошибёшься. Но так можно застрять на месте навсегда.
Как сделать первый шаг проще?
✅ Принцип «просто начни, не думая о результате». Если страшно выходить на пробежку — надень кроссовки. Если сложно сесть за работу — открой ноутбук и напиши первое предложение. Главное — сдвинуться с места.
✅ Маленькие шаги вместо гигантского скачка. Не пытайтесь сразу перевернуть свою жизнь. 10 минут тренировок лучше, чем ничего. Один абзац текста лучше, чем белый экран.
✅ Сосредоточьтесь на процессе, а не на конечной цели. Когда я выхожу на велопокатушку, я не думаю сразу про 50 км. Я думаю про первые 5. Потом ещё 5. Так же и в работе — фокусируясь на текущем этапе, проще двигаться вперёд.
✅ Помните, что движение важнее, чем скорость. Первые шаги могут быть медленными, но именно они запускают изменения. Даже если идёшь маленькими шагами, ты всё равно двигаешься вперёд.
📌 Вывод: боитесь начать? Сделайте что-то маленькое, но прямо сейчас. Завтра станет легче. Послезавтра — ещё проще. А через месяц вы уже будете в другой точке.
Какой первый шаг вы откладываете прямо сейчас? Делитесь в комментариях — давайте разбирать вместе.
Начать — всегда труднее всего. Будь то новая тренировка, большой проект, переезд в другой город или просто утренний подъём в 6 утра на тренировку. Первый шаг — это момент, когда включается сопротивление.
В голове сразу появляются отговорки: «Сейчас не лучший момент», «Я не готов», «Начну, когда будет больше времени». Хотя, если быть честным, идеального момента не будет никогда.
Почему так сложно?
1. Мозг защищает зону комфорта. Даже если текущее положение дел не устраивает, привычность кажется безопаснее, чем неизвестность.
2. Кажется, что результат слишком далёк. Мы сразу представляем огромный путь и пугаемся его масштаба, хотя путь всегда начинается с одного шага.
3. Страх провала. Если не начинать, то и не ошибёшься. Но так можно застрять на месте навсегда.
Как сделать первый шаг проще?
✅ Принцип «просто начни, не думая о результате». Если страшно выходить на пробежку — надень кроссовки. Если сложно сесть за работу — открой ноутбук и напиши первое предложение. Главное — сдвинуться с места.
✅ Маленькие шаги вместо гигантского скачка. Не пытайтесь сразу перевернуть свою жизнь. 10 минут тренировок лучше, чем ничего. Один абзац текста лучше, чем белый экран.
✅ Сосредоточьтесь на процессе, а не на конечной цели. Когда я выхожу на велопокатушку, я не думаю сразу про 50 км. Я думаю про первые 5. Потом ещё 5. Так же и в работе — фокусируясь на текущем этапе, проще двигаться вперёд.
✅ Помните, что движение важнее, чем скорость. Первые шаги могут быть медленными, но именно они запускают изменения. Даже если идёшь маленькими шагами, ты всё равно двигаешься вперёд.
📌 Вывод: боитесь начать? Сделайте что-то маленькое, но прямо сейчас. Завтра станет легче. Послезавтра — ещё проще. А через месяц вы уже будете в другой точке.
Какой первый шаг вы откладываете прямо сейчас? Делитесь в комментариях — давайте разбирать вместе.
Как быть продуктивным, когда нет настроения?
Есть дни, когда ты в потоке, задачи закрываются одна за другой, идеи приходят сами, всё идёт по плану. А есть другие дни — когда хочется просто свернуться калачиком, выключить все уведомления и отложить дела “на потом”.
Но реальность такова: ждать идеального состояния бессмысленно. Если бы профессиональные спортсмены выходили на ринг только в дни, когда они чувствуют себя на 100%, мы бы видели поединки раз в полгода. Если бы продакт-менеджеры работали только в моменты вдохновения, продукты не выходили бы никогда.
Как включаться в работу, когда энергии на нуле?
1. Минимальный входной порог
Если сложно погрузиться в задачу — упрощаю вход. Не заставляю себя писать целый документ, а просто открываю черновик и пишу первое предложение. Не тянет на полноценную тренировку — просто надеваю форму и разминаюсь. Дальше уже втягиваешься.
2. Принцип “делай плохо, но делай”
Разрешаю себе работать без идеального результата. Начать что-то без ожиданий — уже лучше, чем вообще не двигаться. В 90% случаев процесс затягивает, а результат оказывается не таким ужасным, как казалось.
3. Внешний триггер для входа в поток
Музыка, ритуалы, смена окружения. Если нужно войти в рабочий ритм — включаю плейлист “вjobывать”. Если чувствую, что дома ничего не делается — иду работать в кафе или коворкинг.
4. Разделение задачи на микроэтапы
“Написать стратегию” звучит страшно. “Сформулировать 3 ключевые идеи” — уже проще. В работе, спорте, обучении легче, когда ты разбиваешь задачу на крошечные шаги.
5. Физическое движение
Если совсем нет фокуса — переключаюсь на активность. Короткая прогулка, несколько минут тенсинга (напряжения мышц), растяжка, велопокатушка или просто боксерская груша. Физическое движение подстёгивает энергию и возвращает мозг в рабочее состояние.
📌 Вывод: идеального настроя можно ждать вечно. Но если есть система, которая позволяет включаться в работу даже на минимальных оборотах, продуктивность становится стабильной.
А какие у вас способы работать, когда совсем не хочется? Делитесь своими лайфхаками
Есть дни, когда ты в потоке, задачи закрываются одна за другой, идеи приходят сами, всё идёт по плану. А есть другие дни — когда хочется просто свернуться калачиком, выключить все уведомления и отложить дела “на потом”.
Но реальность такова: ждать идеального состояния бессмысленно. Если бы профессиональные спортсмены выходили на ринг только в дни, когда они чувствуют себя на 100%, мы бы видели поединки раз в полгода. Если бы продакт-менеджеры работали только в моменты вдохновения, продукты не выходили бы никогда.
Как включаться в работу, когда энергии на нуле?
1. Минимальный входной порог
Если сложно погрузиться в задачу — упрощаю вход. Не заставляю себя писать целый документ, а просто открываю черновик и пишу первое предложение. Не тянет на полноценную тренировку — просто надеваю форму и разминаюсь. Дальше уже втягиваешься.
2. Принцип “делай плохо, но делай”
Разрешаю себе работать без идеального результата. Начать что-то без ожиданий — уже лучше, чем вообще не двигаться. В 90% случаев процесс затягивает, а результат оказывается не таким ужасным, как казалось.
3. Внешний триггер для входа в поток
Музыка, ритуалы, смена окружения. Если нужно войти в рабочий ритм — включаю плейлист “вjobывать”. Если чувствую, что дома ничего не делается — иду работать в кафе или коворкинг.
4. Разделение задачи на микроэтапы
“Написать стратегию” звучит страшно. “Сформулировать 3 ключевые идеи” — уже проще. В работе, спорте, обучении легче, когда ты разбиваешь задачу на крошечные шаги.
5. Физическое движение
Если совсем нет фокуса — переключаюсь на активность. Короткая прогулка, несколько минут тенсинга (напряжения мышц), растяжка, велопокатушка или просто боксерская груша. Физическое движение подстёгивает энергию и возвращает мозг в рабочее состояние.
📌 Вывод: идеального настроя можно ждать вечно. Но если есть система, которая позволяет включаться в работу даже на минимальных оборотах, продуктивность становится стабильной.
А какие у вас способы работать, когда совсем не хочется? Делитесь своими лайфхаками
Преимущества локальных нейросетей и инструкция по установке DeepSeek R-1
Локальные нейросети, такие как DeepSeek R-1, становятся всё более востребованными, особенно в вопросах конфиденциальности, автономности и контроля над данными. В отличие от облачных решений, они позволяют работать с текстами и AI-инструментами без необходимости подключения к интернету.
Почему стоит использовать локальные модели?
✅ Конфиденциальность данных – Вся обработка происходит на вашем устройстве, без отправки информации на сторонние серверы.
✅ Работа без интернета – Полная автономность, что особенно полезно для задач, требующих высокой безопасности.
✅ Гибкость и кастомизация – Можно адаптировать модель под специфические задачи, тренируя её на своих данных.
✅ Скорость работы – Убираем задержки, связанные с отправкой запросов и получением ответов из облака.
Один из лучших способов попробовать локальные модели – установить DeepSeek R-1 на свой компьютер.
Как установить DeepSeek R-1 локально через LM Studio
LM Studio – это удобный инструмент для работы с языковыми моделями на локальном ПК. Установка занимает всего несколько шагов:
1. Скачиваем LM Studio
Перейдите на официальный сайт LM Studio и загрузите версию для своей ОС (Windows, macOS, Linux).
2. Устанавливаем и запускаем
Следуйте стандартным инструкциям установки для вашей операционной системы. После установки откройте приложение.
3. Пропускаем начальную настройку
На стартовом экране нажмите “Skip onboarding” в правом верхнем углу.
4. Ищем DeepSeek R-1
• Нажмите на значок поиска в левом боковом меню.
• Введите “DeepSeek” и выберите нужную версию модели.
5. Скачиваем модель
• Нажмите “Download” и дождитесь загрузки (модель с 7B параметрами занимает около 4,7 ГБ).
6. Начинаем работу
• Перейдите в раздел “Chat” в LM Studio и начните вводить запросы.
Какой нужен ПК для работы с DeepSeek R-1?
Для стабильной работы рекомендуется:
✔️ Минимум 8 ГБ ОЗУ (лучше 16+ ГБ).
✔️ Свободное место на диске (от 5 ГБ на модель).
✔️ Процессор с поддержкой ускорения вычислений (лучше с GPU).
Использование локальных нейросетей позволяет полностью контролировать процесс работы AI, минимизировать риски утечки данных и ускорить выполнение задач.
Вы уже пробовали работать с локальными моделями? Какие задачи они помогают вам решать? Давайте обсудим!
Локальные нейросети, такие как DeepSeek R-1, становятся всё более востребованными, особенно в вопросах конфиденциальности, автономности и контроля над данными. В отличие от облачных решений, они позволяют работать с текстами и AI-инструментами без необходимости подключения к интернету.
Почему стоит использовать локальные модели?
✅ Конфиденциальность данных – Вся обработка происходит на вашем устройстве, без отправки информации на сторонние серверы.
✅ Работа без интернета – Полная автономность, что особенно полезно для задач, требующих высокой безопасности.
✅ Гибкость и кастомизация – Можно адаптировать модель под специфические задачи, тренируя её на своих данных.
✅ Скорость работы – Убираем задержки, связанные с отправкой запросов и получением ответов из облака.
Один из лучших способов попробовать локальные модели – установить DeepSeek R-1 на свой компьютер.
Как установить DeepSeek R-1 локально через LM Studio
LM Studio – это удобный инструмент для работы с языковыми моделями на локальном ПК. Установка занимает всего несколько шагов:
1. Скачиваем LM Studio
Перейдите на официальный сайт LM Studio и загрузите версию для своей ОС (Windows, macOS, Linux).
2. Устанавливаем и запускаем
Следуйте стандартным инструкциям установки для вашей операционной системы. После установки откройте приложение.
3. Пропускаем начальную настройку
На стартовом экране нажмите “Skip onboarding” в правом верхнем углу.
4. Ищем DeepSeek R-1
• Нажмите на значок поиска в левом боковом меню.
• Введите “DeepSeek” и выберите нужную версию модели.
5. Скачиваем модель
• Нажмите “Download” и дождитесь загрузки (модель с 7B параметрами занимает около 4,7 ГБ).
6. Начинаем работу
• Перейдите в раздел “Chat” в LM Studio и начните вводить запросы.
Какой нужен ПК для работы с DeepSeek R-1?
Для стабильной работы рекомендуется:
✔️ Минимум 8 ГБ ОЗУ (лучше 16+ ГБ).
✔️ Свободное место на диске (от 5 ГБ на модель).
✔️ Процессор с поддержкой ускорения вычислений (лучше с GPU).
Использование локальных нейросетей позволяет полностью контролировать процесс работы AI, минимизировать риски утечки данных и ускорить выполнение задач.
Вы уже пробовали работать с локальными моделями? Какие задачи они помогают вам решать? Давайте обсудим!
Менеджер: фейерверк или маяк?
Лидерство можно разделить на два типа: фейерверки и маяки. Оба варианта могут быть успешными, но важно понимать, как они влияют на команду и результаты.
🎆 Фейерверк-менеджер – яркий, но кратковременный
Фейерверк слепит своей энергией, вспыхивает на максимум и вдохновляет людей. Это менеджер, который:
✔️ Генерирует мощные идеи и заряжает команду эмоциями.
✔️ Легко зажигается от новых задач и масштабных проектов.
✔️ Может быстро мобилизовать всех на рывок.
Но фейерверк быстро гаснет. Такие менеджеры часто:
❌ Увлекаются новым и забывают о старых задачах.
❌ Теряют фокус, когда приходится работать системно.
❌ Демотивируют команду, когда после яркого старта наступает рутина.
Примеры из жизни
🏅 Спорт: фейерверк-спортсмен – это новичок в боксе, который идет в зал с бешеным энтузиазмом, делает пять тренировок в неделю, но через месяц бросает, потому что мотивация исчезла.
🎸 Музыка: группа, которая выстрелила с одним хитом, но не смогла создать долгосрочную карьеру.
🌍 Путешествия: человек, который загорелся идеей велопутешествий, купил дорогой велосипед, но после первой сложной поездки его энтузиазм исчез.
🗼 Маяк-менеджер – стабильный ориентир
Маяк не ослепляет и не поражает мгновенным эффектом, но его свет всегда на месте. Это менеджер, который:
✔️ Дает четкие ориентиры и ведет команду к цели.
✔️ Работает последовательно, выдерживает долгие марафоны.
✔️ Не теряет фокус даже в кризисных ситуациях.
Но у маяка тоже есть минусы:
❌ Может быть недостаточно эмоциональным и вдохновляющим.
❌ Иногда кажется слишком предсказуемым и скучным.
❌ Может не сразу адаптироваться к резким изменениям.
Примеры из жизни
🏅 Спорт: чемпион по боксу – это не тот, кто вышел и сразу нокаутировал всех, а тот, кто годами тренируется и побеждает за счет стратегии и выносливости.
🎸 Музыка: группы вроде Metallica или AC/DC – они не стремятся к резким всплескам, но десятилетиями удерживают свою аудиторию.
🌍 Путешествия: опытные велотуристы, которые не гонятся за хайпом, но стабильно прокладывают маршруты, изучают экипировку и двигаются к новым целям.
Как стать идеальным менеджером?
Лучший менеджер – это баланс двух подходов.
🔥 Когда быть фейерверком?
✅ На старте проекта, чтобы зажечь команду.
✅ В кризисные моменты, когда нужно встряхнуть всех и задать темп.
✅ В моменты, когда важно вдохновлять и привлекать внимание.
🛡 Когда быть маяком?
✅ Когда проект движется по долгому маршруту, и важна стабильность.
✅ В стрессовых ситуациях, когда команда нуждается в опоре.
✅ Когда нужно показать, что цель достижима, но требует последовательности.
Фейерверк зажигает, маяк направляет. А ты в своей работе кто?
Лидерство можно разделить на два типа: фейерверки и маяки. Оба варианта могут быть успешными, но важно понимать, как они влияют на команду и результаты.
🎆 Фейерверк-менеджер – яркий, но кратковременный
Фейерверк слепит своей энергией, вспыхивает на максимум и вдохновляет людей. Это менеджер, который:
✔️ Генерирует мощные идеи и заряжает команду эмоциями.
✔️ Легко зажигается от новых задач и масштабных проектов.
✔️ Может быстро мобилизовать всех на рывок.
Но фейерверк быстро гаснет. Такие менеджеры часто:
❌ Увлекаются новым и забывают о старых задачах.
❌ Теряют фокус, когда приходится работать системно.
❌ Демотивируют команду, когда после яркого старта наступает рутина.
Примеры из жизни
🏅 Спорт: фейерверк-спортсмен – это новичок в боксе, который идет в зал с бешеным энтузиазмом, делает пять тренировок в неделю, но через месяц бросает, потому что мотивация исчезла.
🎸 Музыка: группа, которая выстрелила с одним хитом, но не смогла создать долгосрочную карьеру.
🌍 Путешествия: человек, который загорелся идеей велопутешествий, купил дорогой велосипед, но после первой сложной поездки его энтузиазм исчез.
🗼 Маяк-менеджер – стабильный ориентир
Маяк не ослепляет и не поражает мгновенным эффектом, но его свет всегда на месте. Это менеджер, который:
✔️ Дает четкие ориентиры и ведет команду к цели.
✔️ Работает последовательно, выдерживает долгие марафоны.
✔️ Не теряет фокус даже в кризисных ситуациях.
Но у маяка тоже есть минусы:
❌ Может быть недостаточно эмоциональным и вдохновляющим.
❌ Иногда кажется слишком предсказуемым и скучным.
❌ Может не сразу адаптироваться к резким изменениям.
Примеры из жизни
🏅 Спорт: чемпион по боксу – это не тот, кто вышел и сразу нокаутировал всех, а тот, кто годами тренируется и побеждает за счет стратегии и выносливости.
🎸 Музыка: группы вроде Metallica или AC/DC – они не стремятся к резким всплескам, но десятилетиями удерживают свою аудиторию.
🌍 Путешествия: опытные велотуристы, которые не гонятся за хайпом, но стабильно прокладывают маршруты, изучают экипировку и двигаются к новым целям.
Как стать идеальным менеджером?
Лучший менеджер – это баланс двух подходов.
🔥 Когда быть фейерверком?
✅ На старте проекта, чтобы зажечь команду.
✅ В кризисные моменты, когда нужно встряхнуть всех и задать темп.
✅ В моменты, когда важно вдохновлять и привлекать внимание.
🛡 Когда быть маяком?
✅ Когда проект движется по долгому маршруту, и важна стабильность.
✅ В стрессовых ситуациях, когда команда нуждается в опоре.
✅ Когда нужно показать, что цель достижима, но требует последовательности.
Фейерверк зажигает, маяк направляет. А ты в своей работе кто?
“Путешествие как планирование: маршрут = roadmap” 🚵♂️
Когда я сажусь на свой Аист Слайд 3.0 и планирую выезд за город, это не просто покатушки — это целый проект. Маршрут — мой roadmap 🗺️. Выбираю точки остановок (спринты) ⛺, прикидываю расстояние (оценка задач) 📏, учитываю ветер и подъемы (риски) 🌬️⛰️. Даже запас воды и батончики — это мой бюджет ресурсов 💧🍫.
Так же и в PM: без четкого плана ты либо застрянешь на обочине 🚧, либо свернешь не туда. Помню, как в Таиланде чуть не уехал в джунгли 🌴 вместо пляжа 🏖️ — карта была в голове, а не на бумаге. С проектами то же самое: нет roadmap’а — привет, хаос 😵💫.
А еще путешествия учат гибкости. Дождь? ☔ Меняю маршрут. Заказчик поменял ТЗ? Корректирую план ✍️. Главное — держать ритм, как трек Linkin Park на фоне 🎸, и не терять цель из виду 🎯.
Как думаете, что важнее в дороге и проектах: идеальный план или умение импровизировать? 🤔
Когда я сажусь на свой Аист Слайд 3.0 и планирую выезд за город, это не просто покатушки — это целый проект. Маршрут — мой roadmap 🗺️. Выбираю точки остановок (спринты) ⛺, прикидываю расстояние (оценка задач) 📏, учитываю ветер и подъемы (риски) 🌬️⛰️. Даже запас воды и батончики — это мой бюджет ресурсов 💧🍫.
Так же и в PM: без четкого плана ты либо застрянешь на обочине 🚧, либо свернешь не туда. Помню, как в Таиланде чуть не уехал в джунгли 🌴 вместо пляжа 🏖️ — карта была в голове, а не на бумаге. С проектами то же самое: нет roadmap’а — привет, хаос 😵💫.
А еще путешествия учат гибкости. Дождь? ☔ Меняю маршрут. Заказчик поменял ТЗ? Корректирую план ✍️. Главное — держать ритм, как трек Linkin Park на фоне 🎸, и не терять цель из виду 🎯.
Как думаете, что важнее в дороге и проектах: идеальный план или умение импровизировать? 🤔
“ИИ в помощь: автоматизация или ринг с кодом?” 🤖🥊
Когда я выхожу на ринг в оздоровительном боксе, победа — это не только мышцы, но и техника, ритм, расчет. Каждый удар — как задача в проекте: промахнулся — потерял время, попал — двигаешься к цели 💪. Так и ИИ в проектном менеджменте: он не выигрывает бой за тебя, но становится спарринг-партнером, который бьет рутину в нокаут. Под Linkin Park в наушниках 🎸 я вижу, как он автоматизирует отчеты, прогнозирует риски, держит дедлайны в узде — как хук, выверенный до миллисекунды.
Но ИИ — не твой личный джинн с лампой ✨. Недавно кинул ему таск-лист с проекта: багов — гора, дедлайны горят, заказчик меняет ТЗ, как перчатки перед раундом. Итог? Он выдал приоритеты, где тестирование оказалось важнее релиза — и я чуть не пропустил удар от команды в виде “где мой релиз?!” 😅. Это как ринг с кодом: не настроил входные данные — жди багов и хаоса 🐞. Разработка с ИИ — это бой, где ты либо уклоняешься от ошибок, либо падаешь под их комбинацией.
Где ИИ реально тащит в PM? Вот мои тезисы:
Анализ рисков ⚠️: вычисляет, где проект может “споткнуться”, как я на Аисте Слайд 3.0 на скользкой дороге после дождя 🚵♂️.
Планирование 📅: строит таймлайн быстрее, чем я успеваю зарядить плейлист Cradle of Filth перед спринтом.
Отчеты 📊: собирает данные, пока я отрабатываю удары на груше или кручу педали по холмам.
Но если слепо довериться — привет, каша вместо плана. Помню, как на одном выезде на велике GPS завел меня в тупик с табличкой “кирпич” 🚧 — пришлось выкручиваться на месте. Так и с ИИ: без твоей головы это просто дорогая игрушка.
На Аисте я сам выбираю путь, даже с ветром в лицо 🌬️ или подъемами ⛰️ — техника помогает, но рулю я. В проектах то же самое: ИИ ускоряет, как драйвовый трек Marilyn Manson, но держать стойку — твоя задача. Был случай: ИИ предложил урезать тестирование ради скорости, а я настоял на полном прогоне. Итог? Выловили баг, который мог уронить релиз. Это как на ринге: доверился инстинктам — вышел победителем 👊.
ИИ — как боксерские перчатки: усиливает удар, но не заменяет твой опыт. Где грань между автоматизацией и контролем? ⚖️ Как думаете, стоит ли отдавать всё на откуп машине или держать бой под своим ритмом? 🤔
Когда я выхожу на ринг в оздоровительном боксе, победа — это не только мышцы, но и техника, ритм, расчет. Каждый удар — как задача в проекте: промахнулся — потерял время, попал — двигаешься к цели 💪. Так и ИИ в проектном менеджменте: он не выигрывает бой за тебя, но становится спарринг-партнером, который бьет рутину в нокаут. Под Linkin Park в наушниках 🎸 я вижу, как он автоматизирует отчеты, прогнозирует риски, держит дедлайны в узде — как хук, выверенный до миллисекунды.
Но ИИ — не твой личный джинн с лампой ✨. Недавно кинул ему таск-лист с проекта: багов — гора, дедлайны горят, заказчик меняет ТЗ, как перчатки перед раундом. Итог? Он выдал приоритеты, где тестирование оказалось важнее релиза — и я чуть не пропустил удар от команды в виде “где мой релиз?!” 😅. Это как ринг с кодом: не настроил входные данные — жди багов и хаоса 🐞. Разработка с ИИ — это бой, где ты либо уклоняешься от ошибок, либо падаешь под их комбинацией.
Где ИИ реально тащит в PM? Вот мои тезисы:
Анализ рисков ⚠️: вычисляет, где проект может “споткнуться”, как я на Аисте Слайд 3.0 на скользкой дороге после дождя 🚵♂️.
Планирование 📅: строит таймлайн быстрее, чем я успеваю зарядить плейлист Cradle of Filth перед спринтом.
Отчеты 📊: собирает данные, пока я отрабатываю удары на груше или кручу педали по холмам.
Но если слепо довериться — привет, каша вместо плана. Помню, как на одном выезде на велике GPS завел меня в тупик с табличкой “кирпич” 🚧 — пришлось выкручиваться на месте. Так и с ИИ: без твоей головы это просто дорогая игрушка.
На Аисте я сам выбираю путь, даже с ветром в лицо 🌬️ или подъемами ⛰️ — техника помогает, но рулю я. В проектах то же самое: ИИ ускоряет, как драйвовый трек Marilyn Manson, но держать стойку — твоя задача. Был случай: ИИ предложил урезать тестирование ради скорости, а я настоял на полном прогоне. Итог? Выловили баг, который мог уронить релиз. Это как на ринге: доверился инстинктам — вышел победителем 👊.
ИИ — как боксерские перчатки: усиливает удар, но не заменяет твой опыт. Где грань между автоматизацией и контролем? ⚖️ Как думаете, стоит ли отдавать всё на откуп машине или держать бой под своим ритмом? 🤔
Мэрилин Мэнсон и дизайн: шокируй, но делай красиво 🎸💥
Мэрилин Мэнсон — это не просто имя, это вызов. Его музыка? Дерзкая. Его образ? Незабываемый. Он шокирует, но не просто так — это искусство. И именно это должен делать крутой дизайн: раздвигать границы, цеплять взгляд и оставлять след.
В мире интерфейсов играть по правилам — это путь в никуда. А дизайн, который осмеливается быть другим? Он врезается в память. Как треки Мэнсона: любишь или ненавидишь, но игнорировать не можешь. Дикая палитра, неожиданная раскладка или UI, который живёт своей жизнью — смелые решения заставляют твой продукт кричать: “Смотри на меня!”
Как проджект-менеджер, твоя задача не только держать всё под контролем, но и вдохновлять команду на риски. Рассчитанные, конечно, но всё же риски. Подталкивай дизайнеров к своему внутреннему Мэнсону: шокируй, но делай это красиво. В океане однотипности побеждают те проекты, которые выделяются.
Какой самый дерзкий дизайн ты видел — или делал сам? Пиши в комменты, давай устроим бунт креатива! 🤘
Мэрилин Мэнсон — это не просто имя, это вызов. Его музыка? Дерзкая. Его образ? Незабываемый. Он шокирует, но не просто так — это искусство. И именно это должен делать крутой дизайн: раздвигать границы, цеплять взгляд и оставлять след.
В мире интерфейсов играть по правилам — это путь в никуда. А дизайн, который осмеливается быть другим? Он врезается в память. Как треки Мэнсона: любишь или ненавидишь, но игнорировать не можешь. Дикая палитра, неожиданная раскладка или UI, который живёт своей жизнью — смелые решения заставляют твой продукт кричать: “Смотри на меня!”
Как проджект-менеджер, твоя задача не только держать всё под контролем, но и вдохновлять команду на риски. Рассчитанные, конечно, но всё же риски. Подталкивай дизайнеров к своему внутреннему Мэнсону: шокируй, но делай это красиво. В океане однотипности побеждают те проекты, которые выделяются.
Какой самый дерзкий дизайн ты видел — или делал сам? Пиши в комменты, давай устроим бунт креатива! 🤘
Велосипед 🚲 и DevOps — кто бы мог подумать, что между ними столько общего? Крутишь педали — и процесс катится: от код-ревью до деплоя, как от старта до финиша на треке 🏁. Настройка велика — это как тюнинг CI/CD пайплайнов: подкрутил шайбу, смазал цепь ⚙️, и всё летит без скрипа. А если трасса пошла в гору или камни под колёса? Держишь баланс, переключаешь передачу 🎯 — прямо как в проде, когда алерты сыплются, а ты спасаешь uptime.
Моё хобби — гонять на велосипеде 🌬️ — это не просто про ветер в лицо. Это про ритм: знаешь, когда поднажать, а когда сбросить темп, чтобы не выгореть 🔥. В DevOps тот же подход: автоматизировал рутину — и педали крутятся сами, а ты сидишь, попиваешь кофе ☕ и любуешься, как система сама себя чинит. Иногда, правда, приходится встать на педали и рвануть — дедлайны, баги, новый релиз 🚀. Но именно в этом кайф: слаженная команда, как тандем на двухколёсном, где каждый знает, куда крутить.
А как вы крутите свои процессы? Может, у вас тоже есть хобби, которое перекликается с работой? Делитесь в комментах — интересно же! 👇”
Моё хобби — гонять на велосипеде 🌬️ — это не просто про ветер в лицо. Это про ритм: знаешь, когда поднажать, а когда сбросить темп, чтобы не выгореть 🔥. В DevOps тот же подход: автоматизировал рутину — и педали крутятся сами, а ты сидишь, попиваешь кофе ☕ и любуешься, как система сама себя чинит. Иногда, правда, приходится встать на педали и рвануть — дедлайны, баги, новый релиз 🚀. Но именно в этом кайф: слаженная команда, как тандем на двухколёсном, где каждый знает, куда крутить.
А как вы крутите свои процессы? Может, у вас тоже есть хобби, которое перекликается с работой? Делитесь в комментах — интересно же! 👇”
ИИ, работа мозга и золотая середина
Последние несколько лет искусственный интеллект продавали нам как универсальную таблетку. Он должен был снять рутину, ускорить процессы, помочь в исследованиях и творчестве. В какой-то момент многие начали верить, что он способен заменить человеческое мышление. А дальше все пошло по классическому сценарию:
🔹 Сначала всех учили, что ИИ — это будущее и мощный инструмент. Компании внедряли его во все возможные процессы, а сотрудники осваивали новые инструменты.
🔹 Потом люди решили, что думать больше не нужно. Начался период бездумного копипаста, бесконечных автоматизированных отчетов и статей, сгенерированных одним кликом. Критическое мышление? Анализ? Умение докопаться до сути? Зачем, если можно просто нажать кнопку?
🔹 Теперь руководители начали понимать, что ИИ-инструменты в таком формате — не помощник, а источник деградации. Если раньше мы говорили о том, что искусственный интеллект заменит людей, то теперь становится очевидно: бездумное использование ИИ убивает экспертизу быстрее, чем мы думали.
💡 Мы в очередной раз наступили на старые грабли — кинулись в крайность.
Кажется, у человечества есть проблемы с балансом. Вместо того чтобы использовать технологию осознанно, мы сначала возводим ее в культ, а потом, разочаровавшись, начинаем запрещать.
От палки-копалки до Прометеева огня
Мы словно древние люди, которым вместо примитивного орудия дали огонь, украденный у богов. Возможности огромные, но что с этим делать — непонятно.
🚀 Одни компании используют ИИ для ускорения работы, но не подменяют им мышление. В таких местах технологии — это рычаг, который позволяет делать больше, но не отменяет экспертность.
🛑 Другие — полностью отдают процессы в руки нейросетей. Они экономят время, но жертвуют качеством. В итоге получаем тонны однотипного контента, странные бизнес-решения, а сотрудники теряют навык самостоятельного мышления.
Реальность такова: ИИ не делает человека умнее. Он просто ускоряет процесс.
Но если думать нечем, то и ускорять нечего.
Так ИИ — друг или враг?
Ответ зависит от нас. ИИ может стать мощным инструментом или превратить людей в интеллектуальных овощей, неспособных к анализу и реальному исследованию.
🧠 Вопрос в том, как ты его используешь.
❓ Подключаешь к работе как ассистента или заменяешь им здравый смысл?
Последние несколько лет искусственный интеллект продавали нам как универсальную таблетку. Он должен был снять рутину, ускорить процессы, помочь в исследованиях и творчестве. В какой-то момент многие начали верить, что он способен заменить человеческое мышление. А дальше все пошло по классическому сценарию:
🔹 Сначала всех учили, что ИИ — это будущее и мощный инструмент. Компании внедряли его во все возможные процессы, а сотрудники осваивали новые инструменты.
🔹 Потом люди решили, что думать больше не нужно. Начался период бездумного копипаста, бесконечных автоматизированных отчетов и статей, сгенерированных одним кликом. Критическое мышление? Анализ? Умение докопаться до сути? Зачем, если можно просто нажать кнопку?
🔹 Теперь руководители начали понимать, что ИИ-инструменты в таком формате — не помощник, а источник деградации. Если раньше мы говорили о том, что искусственный интеллект заменит людей, то теперь становится очевидно: бездумное использование ИИ убивает экспертизу быстрее, чем мы думали.
💡 Мы в очередной раз наступили на старые грабли — кинулись в крайность.
Кажется, у человечества есть проблемы с балансом. Вместо того чтобы использовать технологию осознанно, мы сначала возводим ее в культ, а потом, разочаровавшись, начинаем запрещать.
От палки-копалки до Прометеева огня
Мы словно древние люди, которым вместо примитивного орудия дали огонь, украденный у богов. Возможности огромные, но что с этим делать — непонятно.
🚀 Одни компании используют ИИ для ускорения работы, но не подменяют им мышление. В таких местах технологии — это рычаг, который позволяет делать больше, но не отменяет экспертность.
🛑 Другие — полностью отдают процессы в руки нейросетей. Они экономят время, но жертвуют качеством. В итоге получаем тонны однотипного контента, странные бизнес-решения, а сотрудники теряют навык самостоятельного мышления.
Реальность такова: ИИ не делает человека умнее. Он просто ускоряет процесс.
Но если думать нечем, то и ускорять нечего.
Так ИИ — друг или враг?
Ответ зависит от нас. ИИ может стать мощным инструментом или превратить людей в интеллектуальных овощей, неспособных к анализу и реальному исследованию.
🧠 Вопрос в том, как ты его используешь.
❓ Подключаешь к работе как ассистента или заменяешь им здравый смысл?
Китайская корпорация Tencent представила свою новую ИИ-модель — Hunyuan-T1, которая, по заявлениям компании, превосходит GPT-4.5 от OpenAI и DeepSeek R1 в ряде тестов.
Ключевые особенности Hunyuan-T1:
• Основана на TurboS: модель использует архитектуру Hybrid-Transformer-Mamba MoE, предназначенную для «сверхбольших рассуждений».
• Высокая скорость ответа: разработчики обещают скорость обработки 60–80 токенов в секунду.
• Низкий уровень галлюцинаций: модель обеспечивает следование логике и краткость в ответах, минимизируя количество ошибок.
Пользователи уже могут опробовать Hunyuan-T1 через веб-интерфейс или на платформе Hugging Face.
Этот шаг усиливает позиции Tencent в сфере искусственного интеллекта, демонстрируя ее стремление конкурировать с ведущими мировыми ИИ-моделями.
Ключевые особенности Hunyuan-T1:
• Основана на TurboS: модель использует архитектуру Hybrid-Transformer-Mamba MoE, предназначенную для «сверхбольших рассуждений».
• Высокая скорость ответа: разработчики обещают скорость обработки 60–80 токенов в секунду.
• Низкий уровень галлюцинаций: модель обеспечивает следование логике и краткость в ответах, минимизируя количество ошибок.
Пользователи уже могут опробовать Hunyuan-T1 через веб-интерфейс или на платформе Hugging Face.
Этот шаг усиливает позиции Tencent в сфере искусственного интеллекта, демонстрируя ее стремление конкурировать с ведущими мировыми ИИ-моделями.
Perplexity AI: когда поиск работает на тебя
Традиционные поисковые системы – это как старая добрая коробка передач на велосипеде: работает, но требует усилий, чтобы найти нужную передачу. Perplexity AI – это уже автомат: ты просто задаёшь вопрос, а система подбирает ответ без лишних манипуляций.
В чём удобство?
1. Прямые ответы вместо ссылок. Google или Яндекс заваливают тебя тоннами страниц, а Perplexity сразу выдаёт суть – как грамотный секундант в боксе, который не говорит лишнего, а даёт точные советы.
2. Экономия времени. Не нужно открывать десяток вкладок – это особенно важно, если ты ищешь информацию на ходу или между делами. Как будто тебе подсказывают идеальный музыкальный плейлист, а не предлагают слушать сотни треков подряд.
3. Контекст и персонализация. Perplexity понимает, что тебе нужно, и подбирает ответы с учётом предыдущих запросов. Это как тренер, который знает твои сильные и слабые стороны и даёт рекомендации под тебя.
Perplexity AI vs классические поисковики – сквозь мои увлечения
• Велосипед: Google предложит кучу статей по выбору покрышек для гравийного маршрута, а Perplexity сразу подберёт лучшие модели и объяснит разницу.
• Бокс: Вместо длинного списка видео Perplexity выдаст точный разбор техники удара, основываясь на лучших источниках.
• Музыка: Вместо блуждания по форумам и Википедии ты сразу получаешь историю группы, топовые альбомы и схожие стили.
Perplexity AI – это не просто поиск, а интеллектуальный помощник, который адаптируется под твои задачи. Как хороший байк, который подстраивается под рельеф, а не требует, чтобы ты постоянно настраивал передачи.
Традиционные поисковые системы – это как старая добрая коробка передач на велосипеде: работает, но требует усилий, чтобы найти нужную передачу. Perplexity AI – это уже автомат: ты просто задаёшь вопрос, а система подбирает ответ без лишних манипуляций.
В чём удобство?
1. Прямые ответы вместо ссылок. Google или Яндекс заваливают тебя тоннами страниц, а Perplexity сразу выдаёт суть – как грамотный секундант в боксе, который не говорит лишнего, а даёт точные советы.
2. Экономия времени. Не нужно открывать десяток вкладок – это особенно важно, если ты ищешь информацию на ходу или между делами. Как будто тебе подсказывают идеальный музыкальный плейлист, а не предлагают слушать сотни треков подряд.
3. Контекст и персонализация. Perplexity понимает, что тебе нужно, и подбирает ответы с учётом предыдущих запросов. Это как тренер, который знает твои сильные и слабые стороны и даёт рекомендации под тебя.
Perplexity AI vs классические поисковики – сквозь мои увлечения
• Велосипед: Google предложит кучу статей по выбору покрышек для гравийного маршрута, а Perplexity сразу подберёт лучшие модели и объяснит разницу.
• Бокс: Вместо длинного списка видео Perplexity выдаст точный разбор техники удара, основываясь на лучших источниках.
• Музыка: Вместо блуждания по форумам и Википедии ты сразу получаешь историю группы, топовые альбомы и схожие стили.
Perplexity AI – это не просто поиск, а интеллектуальный помощник, который адаптируется под твои задачи. Как хороший байк, который подстраивается под рельеф, а не требует, чтобы ты постоянно настраивал передачи.
OpenAI снова впереди: новый уровень аудио-ИИ
OpenAI представила свежий апгрейд голосовых моделей, сделав их ещё точнее и эмоциональнее. Теперь расшифровка речи и озвучка текста становятся не просто функциональными, а действительно живыми.
📌 Что нового?
🔹 Speech-to-Text (перевод речи в текст)
— Новые модели GPT-4o-transcribe и GPT-4o-mini-transcribe обошли Whisper 3 по точности.
— Лучше справляются с шумом, акцентами и быстрой речью – идеальный вариант для колл-центров, подкастов и заметок на ходу.
— Минимальное количество ошибок даже в сложных условиях.
🔹 Text-to-Speech (озвучка текста)
— Новая GPT-4o-mini-tts теперь умеет передавать эмоции и интонации.
— Можно попросить ИИ говорить как оператор поддержки, профессиональный диктор или рассказчик.
— Озвучка становится максимально естественной – голос не отличить от реального.
Whisper 3 был крутым, но OpenAI подняли планку ещё выше. Теперь голосовой ИИ – это не просто инструмент, а полноценный способ взаимодействия с цифровым миром.
Пора внедрять в проекты!
OpenAI представила свежий апгрейд голосовых моделей, сделав их ещё точнее и эмоциональнее. Теперь расшифровка речи и озвучка текста становятся не просто функциональными, а действительно живыми.
📌 Что нового?
🔹 Speech-to-Text (перевод речи в текст)
— Новые модели GPT-4o-transcribe и GPT-4o-mini-transcribe обошли Whisper 3 по точности.
— Лучше справляются с шумом, акцентами и быстрой речью – идеальный вариант для колл-центров, подкастов и заметок на ходу.
— Минимальное количество ошибок даже в сложных условиях.
🔹 Text-to-Speech (озвучка текста)
— Новая GPT-4o-mini-tts теперь умеет передавать эмоции и интонации.
— Можно попросить ИИ говорить как оператор поддержки, профессиональный диктор или рассказчик.
— Озвучка становится максимально естественной – голос не отличить от реального.
Whisper 3 был крутым, но OpenAI подняли планку ещё выше. Теперь голосовой ИИ – это не просто инструмент, а полноценный способ взаимодействия с цифровым миром.
Пора внедрять в проекты!
• Выбор голоса: Можно менять тональность, например, использовать “onyx” для более строгого звучания.
• Гибкость настроек: Голос можно настраивать с разными стилями и диалектами.
• Сохранение в файл: Теперь можно не только проиграть аудио, но и сохранить его в .wav для последующего использования.
• Автоматическая генерация текстов: Добавлен AI-ассистент, который может сам предлагать фразы для озвучки.
Код:
Что нового?
✅ AI сам пишет тексты – не нужно вручную вводить фразы.
✅ Гибкость голосов – можно менять стиль (энергичный, строгий, рассказчик).
✅ Сохранение аудио – можно использовать в боте, презентации или для личных заметок.
Теперь ИИ-озвучка становится ещё мощнее и удобнее! 🚀
• Гибкость настроек: Голос можно настраивать с разными стилями и диалектами.
• Сохранение в файл: Теперь можно не только проиграть аудио, но и сохранить его в .wav для последующего использования.
• Автоматическая генерация текстов: Добавлен AI-ассистент, который может сам предлагать фразы для озвучки.
Код:
import asyncio
import os
from openai import AsyncOpenAI
from openai.helpers import LocalAudioPlayer
openai = AsyncOpenAI()
# Функция генерации текста через GPT
async def generate_text(prompt: str) -> str:
response = await openai.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{"role": "system", "content": "Ты — голосовой ассистент, генерируешь бодрые напоминания."},
{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=150
)
return response.choices[0].message.content
# Генерируем текст для озвучки
input_text = asyncio.run(generate_text("Придумай энергичный текст для помощника, который напоминает о задачах"))
# Инструкция по стилю голоса
instructions = """Personality: A high-energy motivational coach.
Voice: Confident, upbeat, and engaging.
Tone: Encouraging with a sense of urgency.
Dialect: Conversational, using dynamic intonation.
Pronunciation: Crisp and clear, with emphasis on action words.
Features: Uses engaging phrases, slight pauses for effect, and an inspiring rhythm."""
async def main() -> None:
async with openai.audio.speech.with_streaming_response.create(
model="gpt-4o-mini-tts",
voice="onyx", # Можно менять на "coral", "nova" и др.
input=input_text,
instructions=instructions,
response_format="wav",
) as response:
# Сохранение в файл
output_file = "ai_speech.wav"
with open(output_file, "wb") as f:
async for chunk in response.iter_bytes():
f.write(chunk)
print(f"Сгенерированное аудио сохранено в {output_file}")
# Проигрывание аудио
await LocalAudioPlayer().play(response)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Что нового?
✅ AI сам пишет тексты – не нужно вручную вводить фразы.
✅ Гибкость голосов – можно менять стиль (энергичный, строгий, рассказчик).
✅ Сохранение аудио – можно использовать в боте, презентации или для личных заметок.
Теперь ИИ-озвучка становится ещё мощнее и удобнее! 🚀
ИИ-гонка продолжается: OpenAI vs. Google
Вчера OpenAI представила GPT-4o – новую модель, которая умеет всё и сразу: текст, аудио, видео и, самое интересное, улучшенную генерацию изображений. А Google недавно выпустил Gemini 2.5, который тоже стремится стать лидером в сфере нейросетей.
🔥 Что нового в GPT-4o?
• Продвинутая генерация изображений: теперь нейросеть учитывает цвет, стиль, композицию и может создавать сцены с 10–20 объектами.
• Текст внутри изображений: отлично рендерит надписи, что делает модель идеальной для создания меню, постеров, мемов и обложек.
• Редактирование изображений: можно пошагово улучшать картинку, менять фон, стиль, добавлять или убирать объекты — почти как в Photoshop, но через текстовые команды.
• Работа с загруженными изображениями: модель “помнит” правки и учитывает контекст, что позволяет гибко дорабатывать свои картинки.
Кроме того, GPT-4o стал значительно быстрее и точнее в обработке текста, улучшил восприятие речи и умеет лучше понимать контекст в диалогах.
🚀 А что у Gemini 2.5?
• Улучшенная скорость работы и понимание кода (его можно запускать внутри модели).
• Глубокий анализ видео и изображений.
• Обновлённая память: модель теперь лучше запоминает контекст и взаимодействует с пользователем более осознанно.
• Более низкая задержка ответа, что делает её удобнее в реальном использовании.
🏁 Кто победит?
На данный момент OpenAI выглядит сильнее за счёт лучшего мультимодального опыта и генерации изображений. Но Google уже догоняет, а их интеграция с поиском даёт мощные возможности.
ИИ развивается так быстро, что скоро станет незаменимым инструментом не только для работы, но и для творчества. Чем ты пользуешься сейчас – GPT-4o или Gemini?
Вчера OpenAI представила GPT-4o – новую модель, которая умеет всё и сразу: текст, аудио, видео и, самое интересное, улучшенную генерацию изображений. А Google недавно выпустил Gemini 2.5, который тоже стремится стать лидером в сфере нейросетей.
🔥 Что нового в GPT-4o?
• Продвинутая генерация изображений: теперь нейросеть учитывает цвет, стиль, композицию и может создавать сцены с 10–20 объектами.
• Текст внутри изображений: отлично рендерит надписи, что делает модель идеальной для создания меню, постеров, мемов и обложек.
• Редактирование изображений: можно пошагово улучшать картинку, менять фон, стиль, добавлять или убирать объекты — почти как в Photoshop, но через текстовые команды.
• Работа с загруженными изображениями: модель “помнит” правки и учитывает контекст, что позволяет гибко дорабатывать свои картинки.
Кроме того, GPT-4o стал значительно быстрее и точнее в обработке текста, улучшил восприятие речи и умеет лучше понимать контекст в диалогах.
🚀 А что у Gemini 2.5?
• Улучшенная скорость работы и понимание кода (его можно запускать внутри модели).
• Глубокий анализ видео и изображений.
• Обновлённая память: модель теперь лучше запоминает контекст и взаимодействует с пользователем более осознанно.
• Более низкая задержка ответа, что делает её удобнее в реальном использовании.
🏁 Кто победит?
На данный момент OpenAI выглядит сильнее за счёт лучшего мультимодального опыта и генерации изображений. Но Google уже догоняет, а их интеграция с поиском даёт мощные возможности.
ИИ развивается так быстро, что скоро станет незаменимым инструментом не только для работы, но и для творчества. Чем ты пользуешься сейчас – GPT-4o или Gemini?
Дизайн — это одновременно искусство и вызов. Но правильные ресурсы могут сделать процесс проще и вдохновляющим! Сегодня я подготовил подборку из 10 полезных сайтов, которые помогут вам прокачать свои навыки и сделать вашу работу более комфортной.
---
1. Navbar Gallery
🔗 [Navbar Gallery](https://navbargallery.com/)
Этот сайт — настоящая сокровищница идей для навигационных панелей. Если вы работаете над новым проектом или хотите освежить существующий, здесь вы найдете множество вдохновляющих решений.
---
2. Design Spells
🔗 [Design Spells](https://designspells.com/)
Микроанимации, пасхалки и другие мелочи, которые оживляют интерфейсы, собраны здесь. Эти детали делают сайты более увлекательными и запоминающимися.
---
3. Gridddy
🔗 [Gridddy](https://gridddy.com/)
Ищете вдохновение для call-to-action? Gridddy предлагает галерею лучших примеров CTA-дизайнов из интернета.
---
4. Page Flows
🔗 [Page Flows](https://pageflows.com/)
Этот ресурс позволяет изучить пользовательские сценарии ведущих приложений и сайтов: от онбординга до оформления заказов. Здесь вы найдете примеры от таких гигантов, как Airbnb, Dropbox и Slack.
---
5. [Freelance Things](https://freelancethings.com/)
-
Незаменимый ресурс для фрилансеров: статьи, книги, инструменты и сообщества — все в одном месте.
---
6. Storytale
🔗 [Storytale](https://storytale.io/)
Библиотека графики, мокапов и других ресурсов от независимых дизайнеров. Многие из них доступны бесплатно, а подписка открывает доступ к еще большему количеству материалов.
---
7. Getillustrations
🔗 [Getillustrations](https://getillustrations.com/)
Более 28 тысяч иллюстраций в одном месте! Коллекции обновляются на основе обратной связи от пользователей, что делает их особенно ценными для дизайнеров.
---
8. Typescale
🔗 [Typescale](https://type-scale.com/)
Инструмент для создания идеальной типографики с чистым CSS-кодом. Отлично подходит как для новичков, так и для опытных дизайнеров.
🖋️ Сделайте текст выразительным и стильным!
---
9. Pattern Club
🔗 [Pattern Club](https://pattern.club/)
Коллекция уникальных паттернов и текстур от талантливых дизайнеров со всего мира. Отличный источник вдохновения для любых проектов!
---
10. DoingCoolStuff
🔗 [DoingCoolStuff](https://doingcoolstuff.com/)
Каталог креативных студий, занимающихся брендингом, анимацией и цифровыми продуктами. Здесь можно найти идеи от лучших из лучших!
---
Эти сайты станут вашими верными помощниками в мире дизайна! Они помогут вам находить вдохновение, улучшать навыки и создавать проекты, которые запомнятся пользователям надолго.
💬 А какие ресурсы используете вы? Делитесь своими находками в комментариях! 👇
🤘 До встречи в следующем посте — продолжайте творить с удовольствием! 🎨
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐶 Профессор и собачки: как работает внимание
На одной лекции профессор рассказывал, как собаки реагируют на внешние раздражители.
Мол, выведи на площадку десяток псов — и сначала они вроде бы дружные и послушные.
Но стоит одному залаять, другому понюхать не туда, а третьему завидеть голубя —
и вся стая превращается в неуправляемый ком хаоса.
Каждый реагирует по-своему, моментально теряя фокус.
“Собаки — как живое воплощение отвлечённого внимания,” — сказал профессор.
“Им нужно не просто указывать, а вести, направлять и… периодически возвращать.”
⸻
🐾 Знакомо? Так работает и команда менеджеров проектов.
• Один залип в переписке со смежниками.
• Второй пошёл ресёрчить новый тул и пропал.
• Третий начал переписывать структуру Notion-доски, хотя просили просто галочку поставить.
• И вот уже вся “стая” рассредоточилась, и ты сидишь с вопросом:
“А где дедлайн?”
⸻
🎯 Что делает сильный PM?
Он не лает, не тянет на поводке, не паникует.
Он работает как дрессировщик:
✔️ Даёт чёткие команды, без лишнего шума.
✔️ Возвращает внимание команды к цели.
✔️ Создаёт ритм, в котором удобно и понятно работать.
✔️ И… поощряет. Потому что мотивация — это тоже лакомство.
⸻
🐕 Команда — это не табун. Это стая. А стая следует за тем, кто умеет вести
На одной лекции профессор рассказывал, как собаки реагируют на внешние раздражители.
Мол, выведи на площадку десяток псов — и сначала они вроде бы дружные и послушные.
Но стоит одному залаять, другому понюхать не туда, а третьему завидеть голубя —
и вся стая превращается в неуправляемый ком хаоса.
Каждый реагирует по-своему, моментально теряя фокус.
“Собаки — как живое воплощение отвлечённого внимания,” — сказал профессор.
“Им нужно не просто указывать, а вести, направлять и… периодически возвращать.”
⸻
🐾 Знакомо? Так работает и команда менеджеров проектов.
• Один залип в переписке со смежниками.
• Второй пошёл ресёрчить новый тул и пропал.
• Третий начал переписывать структуру Notion-доски, хотя просили просто галочку поставить.
• И вот уже вся “стая” рассредоточилась, и ты сидишь с вопросом:
“А где дедлайн?”
⸻
🎯 Что делает сильный PM?
Он не лает, не тянет на поводке, не паникует.
Он работает как дрессировщик:
✔️ Даёт чёткие команды, без лишнего шума.
✔️ Возвращает внимание команды к цели.
✔️ Создаёт ритм, в котором удобно и понятно работать.
✔️ И… поощряет. Потому что мотивация — это тоже лакомство.
⸻
🐕 Команда — это не табун. Это стая. А стая следует за тем, кто умеет вести
❤1
Новый год без обещаний. Только движение
Я больше не начинаю год со списков.
Без «в этом году точно», без галочек и громких слов.
Есть только движение.
Где-то это бег — не за временем, а за тишиной в голове.
Где-то зал и бокс — чтобы тело не забывало, что оно живое.
Иногда велосипед — длинные, не всегда комфортные отрезки, но с понятным направлением.
Работа в финтехе тоже про это.
Не про рывки. Про дистанцию.
Про то, чтобы не сгореть на старте и не потерять темп на середине.
Я видел, как ломаются планы.
Как «новый год — новая жизнь» заканчивается уже в феврале.
И понял простую вещь: обещания не двигают. Двигают маленькие шаги.
Сегодня — выйти на пробежку.
Завтра — не сорваться на ненужное.
Послезавтра — просто продолжить.
Без героизма.
Без надрыва.
Зато честно.
Новый год — это не точка старта.
Это просто ещё один поворот на дистанции.
Главное — не стоять.
Двигаемся.
Я больше не начинаю год со списков.
Без «в этом году точно», без галочек и громких слов.
Есть только движение.
Где-то это бег — не за временем, а за тишиной в голове.
Где-то зал и бокс — чтобы тело не забывало, что оно живое.
Иногда велосипед — длинные, не всегда комфортные отрезки, но с понятным направлением.
Работа в финтехе тоже про это.
Не про рывки. Про дистанцию.
Про то, чтобы не сгореть на старте и не потерять темп на середине.
Я видел, как ломаются планы.
Как «новый год — новая жизнь» заканчивается уже в феврале.
И понял простую вещь: обещания не двигают. Двигают маленькие шаги.
Сегодня — выйти на пробежку.
Завтра — не сорваться на ненужное.
Послезавтра — просто продолжить.
Без героизма.
Без надрыва.
Зато честно.
Новый год — это не точка старта.
Это просто ещё один поворот на дистанции.
Главное — не стоять.
Двигаемся.