Анализ данных следующего поколения!

https://marimo.io

Идет следом за jupyter 🔥

Код ничего не стоит

Яндекс, что это такое?

10 правил делегирования, которые экономят время и выращивают сильную команду

Делегирование — это не про «скинуть задачи». Это про создание системы, которая работает без постоянного участия руководителя.

🎯 1. Делегируй результат, а не задачу.
Объясняй, какой итог нужен, а не расписывай каждый шаг.

🧭 2. Передавай вместе с задачей право принимать решения.
Если человек не может самостоятельно принять решение — это не делегирование, а удалённое управление.

🚧 3. Определи границы ответственности.
Сразу договоритесь, что сотрудник решает сам, а в каких случаях возвращается к тебе.

✅ 4. Заранее согласуйте критерии успеха.
Оба должны одинаково понимать, когда задача считается выполненной.

🔄 5. Не забирай задачу обратно после первой ошибки.
Ошибки — часть обучения. Исправляйте процесс, а не лишайте человека ответственности.

🛠️ 6. Разбирайте ошибки вместе, а не переделывайте молча.
Обратная связь помогает расти гораздо быстрее, чем работа «за сотрудника».

📊 7. Контролируй по результату, а не каждый шаг.
Проверяй достижение цели, а не количество промежуточных действий.

📋 8. Всё, что повторяется, превращай в чек-листы и инструкции.
Это снижает количество ошибок и ускоряет адаптацию новых сотрудников.

💡 9. Проси предлагать варианты решений.
Пусть сотрудник приходит не только с проблемой, но и с несколькими способами её решить.

🚀 10. Раз в неделю задавай один вопрос:
«Что ещё в нашей работе может выполняться без моего участия?»

Сильный руководитель не тот, кто делает всё сам, а тот, кто строит систему, которая продолжает эффективно работать и без него.

Кто-то сделал сайт https://better-next.com, который так и звуки, лучше next и ведёт он на https://nuxt.com

Но и то и то находится под vercel, так что я большой разницы не вижу. Но Nuxt для меня, куда более приятный, чем nextjs

Интересные мысли про развитие SaaS от @Sergo_Gur_work 🧐

https://t.me/go_go_sergo/24

Маск крут, в теме ИТ

Удивительно, конечно!
Пришел в Сбер, подключился к WiFi и о чудо, тут работает телега :)
Этот WiFi хороший, одобряем

Я вчера: бухал
Я на сегодняшнее утро:

Выкатились обобщенные требования для CTO будущего:

- Построения AI Native Engineering Organization;
- Внедрения AI PDLC как основного процесса разработки;
- Организации работы автономных Tiny Teams;
- Создания культуры постоянных экспериментов и быстрого вывода гипотез в продукт;
- Широкого использования AI для автоматизации инженерной деятельности;
- Сокращения времени прохождения полного цикла Idea → Prototype → MVP → Production;
- Формирования инженерной культуры, где скорость обучения и внедрения инноваций становится ключевым конкурентным преимуществом.

Интересные вообще повороты событий. Как все стремительно меняется… Раньше все были противниками вайб кодинга, а теперь никак иначе

Мы медленно переходим от циклов (agentic loops) к фабрикам по производству программного обеспечения 🌊 вот даже интересно, а мы перейдем в стогнацию хоть в какой-нибудь момент

Как Вам мнение?

Кем бы я хотел стать, если бы не software engineer:
- инженер электрик ⚡️ (шанс на самом деле ещё есть 😁)
- врач хирург (общей практики, может и другое, прям очень бы хотел, если стану миллиардером, то поступлю на платку)
- экономист (если бы мой мозг посчитал это важным, но он отказывается :(()
- инженер робототехник (шанс ещё есть, но тут только БПЛА 😁)
- военный (уже бы майор наверное был 🫡)
- предприниматель (постоянно задумываюсь сделать бы какое-нибудь дело, шанс еще есть)

Если была бы возможность прожить другую жизнь, то с вероятность 90% я бы опять выбрал ИТ 🙂 но может, другую сферу.

Кто кем думал стать?

Сегодня сбросили лимиты ChatGpt & Codex. В понедельник лимиты сбросят ещё раз 🤗

📚 Почему стоит прочитать «Психологию денег» Моргана Хаузела

Если вы ждёте книгу о том, как заработать больше денег, — это не она.

«Психология денег» скорее о том, почему два человека с одинаковым доходом могут через 10 лет оказаться в совершенно разных финансовых ситуациях.

Главная мысль книги, которая мне понравилась:
успех в деньгах зависит не столько от интеллекта, сколько от поведения.

Можно прекрасно разбираться в инвестициях, экономике и бизнесе — и всё равно принимать ужасные финансовые решения из-за страха, жадности, желания произвести впечатление или ощущения, что «мне уже достаточно опыта, чтобы не ошибиться».

Несколько идей, ради которых книгу точно стоит прочитать:

— Богатство и высокий доход — не одно и то же. Настоящее богатство часто как раз не видно, потому что это деньги, которые человек не потратил.

— Сложный процент работает не только благодаря доходности, но и благодаря времени. Иногда важнее не найти инвестицию с максимальной доходностью, а достаточно долго не выходить из игры.

— У каждого своё понятие «достаточно». И если его не определить, всегда найдётся следующий уровень дохода, машина, квартира или статус, после которого якобы станет хорошо.

— Деньги дают одну из самых ценных вещей — контроль над своим временем. Возможность самому решать, чем заниматься, с кем работать и когда говорить «нет».

— Хорошая финансовая стратегия должна быть не математически идеальной, а психологически устойчивой. Такой, которой вы сможете придерживаться годами.

После этой книги начинаешь немного иначе смотреть на капитал.

Не как на цифру на счёте.

А как на запас свободы, времени и права принимать решения без давления обстоятельств.

Однозначно рекомендую. Особенно тем, кто уже умеет зарабатывать деньги и теперь хочет научиться правильно с ними обращаться.

«Психология денег» — книга не про деньги. Она про человека рядом с деньгами.

Prefect купил Dagster. Что теперь брать под data-платформу

13 июля Prefect объявил о покупке Dagster Labs — продукт, кодовая база, клиенты, часть команды. С августа объединённая компания работает под именем Prefect. Обещают, что Dagster остаётся Dagster, лицензия Apache 2.0 не меняется, Dagster+ живёт.
Я как раз выбирал оркестратор под платформу агрегации данных с RAG. Делюсь выводами.
Сначала неочевидное: задач оркестрации две, а не одна
Почти в любой AI-платформе живут два разных класса нагрузки:
1️⃣ Data plane — инжест (PDF/Excel/аудио → парсинг → чанки → эмбеддинги → индекс), синки коннекторов, пересчёт витрин. Батч, инкрементальность, партиции, lineage.
2️⃣ Agent plane — запуск агента в песочнице по клику пользователя. Минуты-часы, human-in-the-loop, отмена, восстановление после падения воркера.
Один фреймворк это нормально не закрывает. Если ты дёргаешь DAG из API внутри пользовательского запроса — это симптом: нужен durable execution, а не планировщик.
Что выбрал
Dagster на data plane. Не потому что модно, а потому что то, что у Dagster в ядре модели, у меня — фича продукта: каталог, lineage «откуда взялась эта цифра», freshness, автопересчёт при изменении апстрима. Поверх Airflow или Prefect это всё придётся писать руками. Мультитенантность ложится на dynamic partitions по tenant_id, а не на отдельный деплой под клиента.
Temporal на agent plane. Он восстанавливает воркфлоу реплеем истории событий — ровно то, что нужно, когда агент падает на 40-й минуте внутри микро-VM. С марта интеграция OpenAI Agents SDK + Temporal в GA.
Что не взял
Airflow — операционный вес и task-centric модель работают против тебя, когда оркестратор встроен внутрь продукта, а не обслуживает внутреннюю команду.
Prefect соло — стартовать быстрее, но каталог и lineage строить самому. А это как раз продуктовое отличие.
Про риск сделки
Код под Apache 2.0 отобрать нельзя, форк возможен. Но когда две пересекающиеся системы оказываются в одной компании, инвестиции со временем перетекают в одну.
Страховка почти бесплатная: вся логика пайплайнов живёт в обычных Python-функциях без импортов Dagster. Dagster — тонкий адаптерный слой: @asset, который вызывает твою функцию. Тогда миграция куда угодно превращается в переписывание декораторов, а не платформы.
Это вообще хорошее правило: оркестратор — не то, во что вмуровывают бизнес-логику.

Каждый раз, когда я прошу Claude посчитать мою идею