Залетаем через 5 минут. Комменты будут под этим сообщением
telemost.yandex.ru
Звонок в Яндекс Телемосте
По ссылке вы сможете подключиться к звонку
Неплохой перевод статьи о важных аспектах общения с ChatGPT 5.2, есть несколько довольно занимательных примеров промптов.
Самое забавное, что ко многим из этих рекомендаций я пришёл сам. И даже рассказывал об этом своим менти (и на нашей последней встрече здесь).
Прикладное использование иишек всё пресказуемее
Самое забавное, что ко многим из этих рекомендаций я пришёл сам. И даже рассказывал об этом своим менти (и на нашей последней встрече здесь).
Прикладное использование иишек всё пресказуемее
👍8❤5🔥3
Как заставить ИИ работать с проектной (и не только) документацией.
В современных LLM есть одно фундаментальное ограничение — длина контекста. Да, она с каждым годом растёт, но для серьёзных проектов всё равно не хватает. Попробуйте скормить AI всю вашу документацию: текст, схемы, таблицы, изображения, файлы. Даже Google с её нынешним лямом токенов начнёт нести чушь.
Потому что есть ещё системные промпты и история сообщений. Есть файлы, диаграммы и картинки, которые жрут немеряно токенов. Всё это довольно быстро забивает контекст и модель начинает упрощать, тупить и галлюцинировать. Так что же делать?
Ответ есть уже довольно давно. Ещё в 2020м исследователи одной запрещённой соцсети опубликовали статью про RAG (Retrieval-Augmented Generation). Это такой подход, при котором ИИ не полагается на одну только память, а сперва ищет информацию во внешнем хранилище — и только потом формирует ответ на основе найденного.
Давайте на примере библиотеки и библиотекаря.
Библиотека — это ваша документация, база знаний: документы, журналы, инструкции, PDF и эксельки, статьи, заметки, БД. Всё это заранее разложено, проиндексировано и помечено так, чтобы можно было быстро найти нужные фрагменты (а не перечитывать каждую спецификацию целиком). В RAG это всё документы, разбитые на фрагменты и преобразованные в векторы.
Библиотекарь — это RAG-логика поверх LLM. Когда ты задаёшь вопрос, библиотекарь не бросается отвечать сразу. Он сперва выявляет суть твоего вопроса, идёт в библиотеку, ищет релевантные книги и даже страницы в них. Он достаёт конкретные абзацы, а не перебирает всю книгу целиком. И только после этого он возвращается и отвечает. Библиотекарь не обязан знать ответ заранее. Он должен уметь искать и пересказывать.
Почему это принципиально важно?
Потому что обычная LLM без RAG — это очень услужливый библиотекарь без доступа к библиотеке. Он умный, начитанный, но его знания могут быть устаревшими, в них может не хватать деталей. А когда знаний нет, он начинает очень убедительно их выдумывать.
Как выглядит запрос в RAG-логике:
Ты спрашиваешь у своего ИИ: «Какие риски могут сработать при изменении формы регистрации юрлиц в нашем продукте?»
Запускается процесс:
- библиотекарь превращает вопрос в поисковый запрос;
- находит в документации фрагменты про саму форму, особенности юриков;
- выбирает только релевантные куски и передаёт их модели;
- модель формирует связный ответ, опираясь строго на эти тексты.
Если в библиотеке нет нужной книги, твой библиотекарь скажет об этом.
Почему RAG — не просто «поиск + ChatGPT».
Ключевое отличие в том, что модель видит контекст целиком. Это не «я нашёл 5 ссылок, вот они». Это «я нашёл подходящие фрагменты и отвечаю, опираясь на них». Поэтому ответ обычно точный, связный, без галлюцинаций и со ссылками на источники.
RAG идеально ложится на:
- документацию,
- корпоративные базы знаний,
- нормативку,
- исследования,
- да и вообще всё, что не лезет в контекст.
RAG — это не просто поумневшая модель. Это хорошо обученный библиотекарь с доступом ровно к тем полкам, которые вы ему разрешили.
В современных LLM есть одно фундаментальное ограничение — длина контекста. Да, она с каждым годом растёт, но для серьёзных проектов всё равно не хватает. Попробуйте скормить AI всю вашу документацию: текст, схемы, таблицы, изображения, файлы. Даже Google с её нынешним лямом токенов начнёт нести чушь.
Потому что есть ещё системные промпты и история сообщений. Есть файлы, диаграммы и картинки, которые жрут немеряно токенов. Всё это довольно быстро забивает контекст и модель начинает упрощать, тупить и галлюцинировать. Так что же делать?
Ответ есть уже довольно давно. Ещё в 2020м исследователи одной запрещённой соцсети опубликовали статью про RAG (Retrieval-Augmented Generation). Это такой подход, при котором ИИ не полагается на одну только память, а сперва ищет информацию во внешнем хранилище — и только потом формирует ответ на основе найденного.
Давайте на примере библиотеки и библиотекаря.
Библиотека — это ваша документация, база знаний: документы, журналы, инструкции, PDF и эксельки, статьи, заметки, БД. Всё это заранее разложено, проиндексировано и помечено так, чтобы можно было быстро найти нужные фрагменты (а не перечитывать каждую спецификацию целиком). В RAG это всё документы, разбитые на фрагменты и преобразованные в векторы.
Библиотекарь — это RAG-логика поверх LLM. Когда ты задаёшь вопрос, библиотекарь не бросается отвечать сразу. Он сперва выявляет суть твоего вопроса, идёт в библиотеку, ищет релевантные книги и даже страницы в них. Он достаёт конкретные абзацы, а не перебирает всю книгу целиком. И только после этого он возвращается и отвечает. Библиотекарь не обязан знать ответ заранее. Он должен уметь искать и пересказывать.
Почему это принципиально важно?
Потому что обычная LLM без RAG — это очень услужливый библиотекарь без доступа к библиотеке. Он умный, начитанный, но его знания могут быть устаревшими, в них может не хватать деталей. А когда знаний нет, он начинает очень убедительно их выдумывать.
Как выглядит запрос в RAG-логике:
Ты спрашиваешь у своего ИИ: «Какие риски могут сработать при изменении формы регистрации юрлиц в нашем продукте?»
Запускается процесс:
- библиотекарь превращает вопрос в поисковый запрос;
- находит в документации фрагменты про саму форму, особенности юриков;
- выбирает только релевантные куски и передаёт их модели;
- модель формирует связный ответ, опираясь строго на эти тексты.
Если в библиотеке нет нужной книги, твой библиотекарь скажет об этом.
Почему RAG — не просто «поиск + ChatGPT».
Ключевое отличие в том, что модель видит контекст целиком. Это не «я нашёл 5 ссылок, вот они». Это «я нашёл подходящие фрагменты и отвечаю, опираясь на них». Поэтому ответ обычно точный, связный, без галлюцинаций и со ссылками на источники.
RAG идеально ложится на:
- документацию,
- корпоративные базы знаний,
- нормативку,
- исследования,
- да и вообще всё, что не лезет в контекст.
RAG — это не просто поумневшая модель. Это хорошо обученный библиотекарь с доступом ровно к тем полкам, которые вы ему разрешили.
1🔥6❤5👏3👍2
Навигация по постам в канале:
2023-12-31 Проверка зрения дизайнеров
2024-01-21 Баги будут
2025-04-29 Последствия неочевидных ошибок
2025-05-03 CJM и иллюзия контроля
2025-05-05 Техдолг и тротил под фундамент проекта
2025-05-15 Культ метрик и чем он чреват
2025-05-25 Менторство
2025-06-09 UX vs CX: кто кого включает
2025-07-18 PO, PM, PjM: кто такие и при чём тут мыло, ракеты и застройщики
2025-08-23 Риски невидимых зависимостей
2025-09-01 ИИ, тире и ёлочки
2025-09-14 Внедрение методологий без саботажа
2025-09-19 Саботаж при внедрении методологий
2025-10-03 Метрики, которые убивают ваш продукт
2025-10-07 PoDPR: приоритизация для взрослых
2025-10-19 Обновление цикла про Информационную Архитектуру
2025-11-18 Гипотезы без риска и измеримости
2025-11-22 Рынок найма мутировал
2025-12-03 Кто не пишет с AI, пусть бросит в меня камень
2025-12-08 Семь лет Дизайну Данных
2026-01-03 RAG в документации на примере библиотекаря
2026-01-25 Почему не нужно боятся увольнения
2026-05-14 Personas и JTBD: два этажа одного здания
2023-12-31 Проверка зрения дизайнеров
2024-01-21 Баги будут
2025-04-29 Последствия неочевидных ошибок
2025-05-03 CJM и иллюзия контроля
2025-05-05 Техдолг и тротил под фундамент проекта
2025-05-15 Культ метрик и чем он чреват
2025-05-25 Менторство
2025-06-09 UX vs CX: кто кого включает
2025-07-18 PO, PM, PjM: кто такие и при чём тут мыло, ракеты и застройщики
2025-08-23 Риски невидимых зависимостей
2025-09-01 ИИ, тире и ёлочки
2025-09-14 Внедрение методологий без саботажа
2025-09-19 Саботаж при внедрении методологий
2025-10-03 Метрики, которые убивают ваш продукт
2025-10-07 PoDPR: приоритизация для взрослых
2025-10-19 Обновление цикла про Информационную Архитектуру
2025-11-18 Гипотезы без риска и измеримости
2025-11-22 Рынок найма мутировал
2025-12-03 Кто не пишет с AI, пусть бросит в меня камень
2025-12-08 Семь лет Дизайну Данных
2026-01-03 RAG в документации на примере библиотекаря
2026-01-25 Почему не нужно боятся увольнения
2026-05-14 Personas и JTBD: два этажа одного здания
❤6🔥6👍3
Очень честный и хороший выпуск про то, как и зачем писать хорошие тексты (и, конечно, про ограничения использования иишек)
🔥6👌5❤3
Пишу небольшую статью про объединение Персон и JTBD. Про то, как из потребностей пользователей рождаются механики продукта.
На самом деле, этой теме уже много лет, но руки никак не доходили облечь её в какой-то структурированный материал. Были выступления и разные корпоративные обучения, теперь пришло время написать об этом на широкую публику.
Не переключайтесь
На самом деле, этой теме уже много лет, но руки никак не доходили облечь её в какой-то структурированный материал. Были выступления и разные корпоративные обучения, теперь пришло время написать об этом на широкую публику.
Не переключайтесь
🔥20❤3👏3
Мы тут на канале много раз обсуждали текущую ситуацию на рынке найма. Говорили про то, почему у нас одновременно и ебейший кадровый голод, и почему крутые специалисты месяцами не могут найти нормальную работу.
Но поиск новой работы всегда сопряжён с уходом со старой. А ведь уход — это тоже отдельная тема. Грамотное увольнение может содержать вас от трёх месяцев до полугода (а то и больше).
Я был по обе стороны увольнения: много раз сам увольнял и не меньше помогал другим уволиться на максимально выгодных условиях.
Давайте немного расскажу про то, почему вам не стоит бояться увольнения:
1. Вас никогда не уволят по статье. Просто поверьте. Если ваш начальник угрожает этим, смело шлите его. ТК РФ в этом отношении накладывает на работодателя такой пиздец, что ему намного проще пойти на соглашение сторон, чем идти через процессуальный ад.
2. Вас не могут сократить. Вообще. Потому что если это и случится, а потом работодатель будет искать вам замену, вы не только восстановитесь в должности, но и получите зарплату за все месяцы, пока не работали. А компания получит штраф. Тут есть, конечно, нюансы, но вы при любом раскладе не окажетесь в минусе, пока ищете работу.
3. Если вы знаете свои права и готовы их отстаивать, ваше увольнение обойдётся компании минимум в шесть ваших окладов. И это ещё без учёта операционки (типа найма и обучения замены, работы эйчаров и прочих накладных расходов). Поверьте, руководство это понимает.
Хотел ещё написать про то, как правильно выбирать работодателя и читать трудовые договоры. Или как увольнять так, чтобы все остались довольны. Но и так получается лонгрид. Вот вам вместо этого охеренный подкаст на тему увольнений.
Шарьте. И не переключайтесь
Но поиск новой работы всегда сопряжён с уходом со старой. А ведь уход — это тоже отдельная тема. Грамотное увольнение может содержать вас от трёх месяцев до полугода (а то и больше).
Я был по обе стороны увольнения: много раз сам увольнял и не меньше помогал другим уволиться на максимально выгодных условиях.
Давайте немного расскажу про то, почему вам не стоит бояться увольнения:
1. Вас никогда не уволят по статье. Просто поверьте. Если ваш начальник угрожает этим, смело шлите его. ТК РФ в этом отношении накладывает на работодателя такой пиздец, что ему намного проще пойти на соглашение сторон, чем идти через процессуальный ад.
2. Вас не могут сократить. Вообще. Потому что если это и случится, а потом работодатель будет искать вам замену, вы не только восстановитесь в должности, но и получите зарплату за все месяцы, пока не работали. А компания получит штраф. Тут есть, конечно, нюансы, но вы при любом раскладе не окажетесь в минусе, пока ищете работу.
3. Если вы знаете свои права и готовы их отстаивать, ваше увольнение обойдётся компании минимум в шесть ваших окладов. И это ещё без учёта операционки (типа найма и обучения замены, работы эйчаров и прочих накладных расходов). Поверьте, руководство это понимает.
Хотел ещё написать про то, как правильно выбирать работодателя и читать трудовые договоры. Или как увольнять так, чтобы все остались довольны. Но и так получается лонгрид. Вот вам вместо этого охеренный подкаст на тему увольнений.
Шарьте. И не переключайтесь
🔥23❤11👏5🙏2👎1
Обещаю вернуться к продуктовым темам в ближайшее время. Но прямо сейчас хочу порекомендовать вам коротенькую статью про то, почему хедхантер, являясь, по факту, монополистом, сделал рынок найма невменяемым.
Не знаю, есть ли у меня тут ребята из HH, но если есть, покажите это своим продактам.
Не знаю, есть ли у меня тут ребята из HH, но если есть, покажите это своим продактам.
Хабр
HeadHunter виноват в сломанном найме
Дисклеймер : статья написана лично мной и затем отредактирована с помощью нейросети — для исправления ошибок и улучшения стиля. Все мы знаем, что сейчас найти работу — особенно в IT — стало заметно...
👏13🔥10❤4👀2
Телегу вырубают, кому-то наверняка будет сложнее читать канал. Посему вопрос: искать другие каналы или нахер?
Anonymous Poll
71%
Нахер, я из телеги всё равно не уйду
15%
Не нахер, давай искать варианты
14%
Я ваще не в РФ, мне пофиг
17-18 апреля буду выступать на конференции Merge в Иннополисе.
Тема сейчас максимально актуальная: «Приоритизация здорового человека: как учесть риски и обратимость». Расскажу, почему классические фреймворки иногда искажают картину и как PoDPR помогает выбирать инициативы, которые можно быстро и безопасно проверить.
Конфа обещает быть жаркой: 7 тематических направлений от разработки до маркетинга, 170+ спикеров, 10 одновременных потоков и нетворкинг.
По промокоду SHERER можно взять билет со скидкой 20%
Подробнее о конфе на сайте: tatarstan2026.mergeconf.ru
Подписчики из Казани и около: пишите, пересечёмся
Тема сейчас максимально актуальная: «Приоритизация здорового человека: как учесть риски и обратимость». Расскажу, почему классические фреймворки иногда искажают картину и как PoDPR помогает выбирать инициативы, которые можно быстро и безопасно проверить.
Конфа обещает быть жаркой: 7 тематических направлений от разработки до маркетинга, 170+ спикеров, 10 одновременных потоков и нетворкинг.
По промокоду SHERER можно взять билет со скидкой 20%
Подробнее о конфе на сайте: tatarstan2026.mergeconf.ru
Подписчики из Казани и около: пишите, пересечёмся
🔥12❤3👏3👍2
Друзья, у меня открылась офигительная позиция для сильного дизайнера в мой проект. Ниже — вакансия от нашего дизайн-лида:
Уровень: Middle+
Продукт: платформа, которая соединяет несколько офлайн-рынков в одну цепочку, и выступает оркестратором для сложной длительной мультимодальной услуги.
Задача: изучать потребности пользователей, проектировать клиентскую логику и интерфейсы. Принцип: сильный UX, простой UI. В первую очередь веб, в меньшей степени мобильные платформы.
Коротко: нужно быть больше ux-инженером, чем ui-дизайнером. Вы умеете быстро погружаться в сложный контекст, разбирать его на винтики, и планомерно превращать в решения. Желательно иметь минимальную техническую грамотность – например, вы понимаете принцип работы браузера, можете объяснить, как работает кнопка “войти через VK ID”.
Скиллсет:
- Фреймворки CJM и JTBD.
- Функциональная, информационная и навигационная модели интерфейса – вы знаете что это, можете собрать, и объяснить что с этим делать дальше.
- Собирать и описывать функциональные сценарии и user flow с учётом слоя системной логики.
- Проектировать интерфейсы (от простых до сложных, и можете объяснить почему интерфейс должен быть именно таким).
- Можете собрать библиотеку компонентов в фигме и собрать с ее помощью простой функциональный UI.
- Исследовать и проектировать с помощью AI.
А ещё вы умеете делать сложное простым, непонятное понятным, и понимаете что хороший продукт – это всегда баланс между задачами пользователей и бизнеса.
Уровень: Middle+
Продукт: платформа, которая соединяет несколько офлайн-рынков в одну цепочку, и выступает оркестратором для сложной длительной мультимодальной услуги.
Задача: изучать потребности пользователей, проектировать клиентскую логику и интерфейсы. Принцип: сильный UX, простой UI. В первую очередь веб, в меньшей степени мобильные платформы.
Коротко: нужно быть больше ux-инженером, чем ui-дизайнером. Вы умеете быстро погружаться в сложный контекст, разбирать его на винтики, и планомерно превращать в решения. Желательно иметь минимальную техническую грамотность – например, вы понимаете принцип работы браузера, можете объяснить, как работает кнопка “войти через VK ID”.
Скиллсет:
- Фреймворки CJM и JTBD.
- Функциональная, информационная и навигационная модели интерфейса – вы знаете что это, можете собрать, и объяснить что с этим делать дальше.
- Собирать и описывать функциональные сценарии и user flow с учётом слоя системной логики.
- Проектировать интерфейсы (от простых до сложных, и можете объяснить почему интерфейс должен быть именно таким).
- Можете собрать библиотеку компонентов в фигме и собрать с ее помощью простой функциональный UI.
- Исследовать и проектировать с помощью AI.
А ещё вы умеете делать сложное простым, непонятное понятным, и понимаете что хороший продукт – это всегда баланс между задачами пользователей и бизнеса.
❤8👍5🔥5👏1
Павел Шерер
Друзья, у меня открылась офигительная позиция для сильного дизайнера в мой проект. Ниже — вакансия от нашего дизайн-лида: Уровень: Middle+ Продукт: платформа, которая соединяет несколько офлайн-рынков в одну цепочку, и выступает оркестратором для сложной…
Очень много прилетело заявок (уже больше полусотни), и ещё летят. Спасибо тем, кто откликнулся. Всех рассмотрим, но у меня пока нет отдельного HR для этих целей, всем занимается дизайн-лид. Нам понадобится несколько дней, чтобы всех изучить и с кем-то, возможно, созвониться.
Если к кому-то не вернулись с обратной связью, прошупонять и простить напомнить к середине следующей недели
Если к кому-то не вернулись с обратной связью, прошу
❤6🔥3👍1
Пришло время полезных статей. В этот раз я решил запустить мини-цикл про симбиоз персон и JTDB. Вокруг этих ребятишек всегда много шума: то один другого отменяет, то наоборот. Я их у себя давно подружил, и теперь делюсь этой дружбой с миром.
Это первая из двух статей, вторая будет про развитие Job Story из User Story, не переключайтесь
Это первая из двух статей, вторая будет про развитие Job Story из User Story, не переключайтесь
1❤14👍4👏4🔥2
Павел Шерер
Пришло время полезных статей. В этот раз я решил запустить мини-цикл про симбиоз персон и JTDB. Вокруг этих ребятишек всегда много шума: то один другого отменяет, то наоборот. Я их у себя давно подружил, и теперь делюсь этой дружбой с миром. Это первая из…
Если вам нужно скормить эту статью нейронке, вот вам удобная ссылка для неё: https://sherer.pro/llm/post/personas-i-jtbd-raznye-etazhi-odnogo-zdaniya.md
А вот тут в целом весь сайт (если вы захотите, как одна моя знакомая, сделать нейропашу): https://sherer.pro/llms.txt
А вот тут в целом весь сайт (если вы захотите, как одна моя знакомая, сделать нейропашу): https://sherer.pro/llms.txt
🔥6❤4👍3
А я тем временем продолжаю искать на самый лучший свой проект (по версии фаундера) ребят настолько крутых, что от их появления почтенно стихают тётеньки в бухгалтерии.
Теперь очередь DevOps (цитата умеет раскрываться по клику, если что):
Теперь очередь DevOps (цитата умеет раскрываться по клику, если что):
Senior DevOps для проектирования и поддержки инфраструктуры большого онлайн-проекта.
Уровень: Senior
Формат: полный рабочий день
Локация: удалённо, Россия
IT-аккредитация: пока нет
Мы ищем Senior DevOps Engineer в команду. Создаем цифровой продукт с нуля: B2C и B2B-система с элементами маркетплейса и несколькими функциональными контурами.
Что предстоит делать
1. Участвовать в проектировании платформы продукта с нуля. В частности:
- выработать GitOps-подходы,
- спроектировать политики безопасности, модель хранения секретов, схемы предоставления доступов,
- выработать подход к резервным копиям и DR,
- настроить мониторинг, сбор и просмотр логов, алертинг и трассировку,
- спроектировать ролевую модель и настроить IAM-контур.
2. Работа по выбору инфраструктурного стека для решения задач будет проводиться совместно с технической командой.
3. Кроме этого, нужно настраивать CI/CD-пайплайны, контейнеризацию приложений, сопровождать их запуск и жизненный цикл.
4. В рамках данных задач нужно полностью управлять кластерами проекта (managed k8s): разворачивать, настраивать и сопровождать инфраструктуру платформы.
Что важно
- Опыт работы DevOps Engineer / SRE / Infrastructure Engineer на senior-уровне.
- Уверенный опыт работы с Kubernetes.
- Опыт настройки CI/CD: GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, TeamCity или аналогичные системы.
- Опыт работы с IAM: RBAC, ABAC, пользователи, роли, группы и прочие связанные штуки.
- Опыт администрирования Linux и сетей.
- Опыт настройки мониторинга, логирования и алертинга.
- Опыт работы с базами данных и брокерами на инфраструктурном уровне: PostgreSQL, Redis, Kafka, RabbitMQ и прочие.
- В целом, готовность работать в продукте с нуля, где часть решений предстоит выбрать, описать и внедрить, а затем сопровождать и развивать.
Писать @xFFFFFE
❤4🔥4👀2😎1
Павел Шерер
Пришло время полезных статей. В этот раз я решил запустить мини-цикл про симбиоз персон и JTDB. Вокруг этих ребятишек всегда много шума: то один другого отменяет, то наоборот. Я их у себя давно подружил, и теперь делюсь этой дружбой с миром. Это первая из…
Как вам статья? Делать подобные, про объединение методологий?
А то чёта лайков в этот раз маловато, может, не зашла
А то чёта лайков в этот раз маловато, может, не зашла
Final Results
84%
Пили, очень интересно
3%
Не пили, все и так это знают
13%
Я не читал, но осуждаю
