Вы либо становитесь острее с помощью ИИ, либо тупеете. И большинство людей тупеют.

Люди на планете всё быстрее разделяются на две категории:

1) Первая использует ИИ, чтобы делать ту же самую работу легче, и тратит сэкономленное время на "комфорт".

Но их результат работы остаётся тем же, а их личные способности разрушаются. И их положение ухудшается с каждым месяцем. И с каждым месяцем они всё сильнее убеждают себя чувствовать свою продуктивность, значимость и незаменямость, но, по факту, становясь всё более и более... заменяемыми ИИ.

Вопросы, от которых неудобно:

– Как быстро ты спрашиваешь ИИ перед тем, как сначала всё обдумать самому?

– Сколько времени ты тратишь на то, чтобы подумать над тем, КАКОЙ вопрос всё же задать ИИ?

– Сколько времени ты потратил на то, чтобы правильно и вдумчиво сформулировать КАК задать вопрос для ИИ?

И после этого всего ты так и не нашел ответ на свой вопрос без ИИ?

Тогда ответь на главный вопрос:

– А какая часть "твоей" работы, которую ты по привычке называешь своей, действительно твоя, а сколько из неё рухнет в момент, когда тебя заменит ИИ?

Большинство людей не задаются этими вопросами, потому что ответы неприятны. Но именно эта неприятность всегда является лучшим сигналом, который нужно уметь чувствовать и слышать.

А оглупение с ИИ не уникально, это лишь новый очередной паттерн поведения и когнитивных ошибок мозга человека: полагаешься на родителей/человека/одну работу/ИИ дольше, чем следует, и вот ты уже зависим, ломок и слаб и вырваться из этого круга всё сложнее.

Слышал недавно, что обанкротившиеся компании продают переписки своих бывших сотрудников для обучения корпоративных моделей ИИ.

Круг замкнулся. ИИ – это(т) круг.

2) Вторая категория людей использует ИИ, чтобы пытаться делать то, что казалось для них невозможным раньше, и реинвестируют сэкономленное познание (как вам новый термин эпохи ИИ) в более широкое мышление, глубокое видение и масштабные результаты.

Их личные способности усиливаются, а результаты растут. И их становится всё труднее заменить с каждым годом, потому что они делают то, что предыдущее поколение вообще не могло сделать (правильнее сказать – "ещё не может" (совсем правильно, чтобы не расслабляться – "будущее поколение ещё не сделало")).

Как (не) общаться с ИИ:

– Закрой глаза. Дыши. Почувствуй То-Что-Скрыто за любым твоим вопросом. Спроси себя, а для чего ты Это ищешь.

– Ответ всегда рождается внутри, а не снаружи.

– Переверни поток общения с ИИ и объясняй ей Это как себе. Так ты найдёшь ответ на Это сам.

TLDR: Включай мозги и Видение сначала, и только после запускайте чат. Думай Чувствуй сначала, промпть потом.

Практические советы по вайбкодингу глазами и словами продакта, часть 3 (часть 2 и 1)

1) Мысли UX/UI, переводя слова на код

От того, насколько правильно сформулировано и построено предложение в твоём промпте, будет зависеть то, насколько правильно будет спроектирована архитектура твоего продукта кодом

Перечитай, пока ты не прочувствуешь всю суть.

2) Сначала. Обсуждай. Архитектуру. Фичи, механики и кода (если сможешь)

Проси 3 варианта решения. Спрашивай плюсы и минусы. Проси перепроверку. Требуй апрув понимания. Архитектура кода дешевле, безопаснее и быстрее в 10 раз до своего написания, чем после.

3) Называй ИИ конкретный файл/компонент/стиль, а не "это/фичу/область/действие"

Слова – друзья продакта, но враги ИИ и точной архитектуры, потому что ИИ не понимает нужной сути слов (напомню, что они для неё вообще как вектора-картинки-токены и цифры) и начинает угадывать контекст, часто делая это неправильно.

В промптах удобно работает привязка мелких фич/механик к названию div class вокруг кнопки/области фичи, которые стоят за ней, благодаря чему ИИ видит фронт, понимает с чём он связан на бэке и синкает весь контекст.

ИИ понимает название фич только на большом и концептуальном уровне, например, если эта фича объёмная и связана с чем-то глобальным, например, анонимный режим публикации контента, которому ты дал явное название Ghost Mode и на которое можно ссылаться, разрабатывая другие фичи. Само собой, все глобальные фичи и их архитектурные особенности должны быть описаны в changes . MD, который скармливаешь ИИ в начале каждого чата.

4) Понимай разницу между "как это должно работать", "что для этого нужно сделать", "как это должно выглядеть"

Когда описываешь задачу, сначала давай контекст по:

а) поведению пользователя;
б) ответному поведению системы;
в) визуалам.

Если смешивать или менять порядок, ИИ начинает сама выбирать что ей фантазировать и в каком порядке...

5) Говори "удали" вместо "убери"

"Удали полностью кнопку и механику" – задача на удаление кода/фичи/механики. "Убери/скрой кнопку" – скрытие кнопки и оставление в коде мусора и механик, которые 100% вызовут конфликты в будущем.

6) Стало хуже – откати. Не пофиксилось – откати и перепиши с нуля

Сломали что-то – сразу сообщай ИИ об этом, иначе если "пофиксим позже" (classic), то уже через час она потеряет контекст и чем дальше уйдёт чат, тем сложнее будет найти в нём то, что предшествовало баге.

Когда описываешь баг, говори в том же порядке:

а) что ты делаешь как пользователь;
б) что происходит на экране,
в) что там в консоли/Sentry.

Поздравляю, теперь ты QA-инженер!

7) Повторяющиеся, симметричные, фрактальные и единообразные числа (и объекты!!!) можно нужно оборачивать в систему единых токенов/объектов/фракталов.

Просто потому, что ИИ любит подстраховываться и ей легче создать новую сущность/класс и наплодить кучу зависимостей, чем найти мэтч с уже имеющимися и объединить их в единую систему.

8) Не тащи всё в один чат

Длинный чат с ИИ теряет контекст с обоих концов и провисает в середине. В конце большой сессии (опытным путём выявлено, что это примерно 2-3 больших фичи) проси сгенерировать саммари для нового чата с обновлённой архитектурой, правилами и файловой структурой.

Просто потому что свежий чат с хорошим вводным промптом работает точнее и быстрее, чем перегруженный контекстом старый.

GameStop поглощает eBay – главная новость этого года столетия тысячелетия на рынке

В пятницу вышло увлекательное интервью CEO GameStop Райна Коэна, в котором он рассказывает о том, как одна компания собирается поглотить компанию в пять раз больше её, о синергии онлайна с офлайном и пользовательским опытом, ценности обратной связи, эффективной работе бизнеса и команды, и, конечно же, об особенностях корпоративного управления в США.

Trump: “You better go out and buy stock now. This will be like a rocket ship that goes straight up.”

endofdaysprophet: By stocks before the Sun burns out!!! HAHAHA

– mniye nra-vi-tsya ak-ci-ya

🦧🚀🌝

Сначала нам нужно признать: средний PM — глубоко посредственный. И все мы сделали наше лучшее худшим (c) Tom Verrilli, Whatnot

Ключевые элементы философии продуктовой команды и стратегии Whatnot:

– Любой может строить, но не любой принимает решения, которые работают. Если PM не может принять решение на месте, не дожидаясь пяти уровней согласования — ему не место в этой команде.

– Никакого «разделения на слои», PM не стоит над командой, а работает внутри неё как равный. Если ты не участвуешь в создании кода, общении с клиентами, поддержке и решении реальных проблем — твоя ценность стремится к нулю.

Продукт рождается из тьмы непонятного. PM должен быть в гуще этой тьмы

– Проверка реальностью обязательна. Любая идея проверяется самой маленькой возможной аудиторией. Без этого шага она не идёт дальше. «Мы просто уверены» — это не аргумент. Исключений нет.

– PM отвечает за проблему, а не за соответствие техническому заданию. Ты не пишешь спецификацию для разработчика, а формулируешь, какую проблему решаешь для бизнеса и пользователя. Как именно её решать — уже совместная работа с инженерами и дизайнерами. Если ты просто «передаёшь требования», ты не нужен.

– Планы — это не документы, а инструменты синхронизации. Хороший PM пишет план не потому, что «так надо», а потому, что хочет убедиться, что он сам и все вокруг движутся к одному и тому же результату. Если план писать не нужно для ясности, то его не пишут.

– Ошибка — это данные, а не провал. Быстрое развёртывание, быстрое измерение и быстрое решение: оставлять, менять или сворачивать. Пока команда не запускает фичу реально, она не знает, работает она или нет.

Главный враг — «подготовительная активность», которая маскирует движение под прогресс

– Ты либо строишь, либо мешаешь строить. В Whatnot нет места PM, которые только координируют. Каждый PM должен быть в состоянии сам создавать что-то, будь то прототип, аналитический запрос, документация или даже код. Если ты умеешь только говорить, а не делать, то ты не пройдёшь.

– Думай о проблеме, проверяй реальностью, принимай решения на месте и всегда будь в гуще создания, а не над ним.

Как там в Сан-Франциско (c)

Атмосфера в Сан-Франциско сейчас кажется лихорадочной. Разрыв в уровне благосостояния здесь сейчас самый огромный из всех, что я когда-либо видел.

За последние 5 лет группа примерно из 10 тысяч человек — сотрудников компаний Anthropic, OpenAI, xAI, Nvidia, Meta (и других, чья судьба пока неясна), а также основателей стартапов, накопила капитал, достаточный для выхода на пенсию, значительно превышающий $20M (это примерная оценка).

Всем, кто находится за пределами этой группы, кажется, что они могут всю жизнь работать на хорошо оплачиваемой (но приносящей менее $500K в год) должности, и так и не достичь этого уровня благосостояния.

Что еще хуже, сейчас в самом разгаре волна массовых сокращений.

– Марк к завтра (среда, 20 мая) увольняет ещё 10% сотрудников

Многие инженеры-программисты ощущают, что их профессиональные навыки, как дело всей их жизни, больше никому не нужны, потому что благодаря ИИ их работа изменилась буквально в одночасье.

В результате:

1. Карьерная лестница теперь кажется «не тем зданием», по которому стоит карабкаться

Все пытаются перестроиться под новые карьерные «траектории»: стоит ли самому стать основателем стартапа? Не поздно ли сейчас устроиться в Anthropic или OpenAI? Стоит ли переходить в сферу ИИ? Акции какой компании в следующий раз вырастут в цене в 10 раз (–IYKYK)? Люди требуют роста зарплат и всё чаще меняют места работы.

2. Царит глубокое чувство неудовлетворенности самой работой (и её будущим)

Зачем вообще работать за «копейки»? Будет ли моя должность существовать хотя бы через несколько лет? Многие чувствуют себя беспомощными. Повсюду, особенно среди молодежи, слышны разговоры о формировании «постоянного низшего класса» — людей, обреченных на вечное отставание.

Трудно сосредоточиться на качественном выполнении своих обязанностей, когда в голове крутится мысль: «Эх, если бы я устроился в Anthropic пару лет назад, я бы уже мог выйти на пенсию!»

3. Менеджеры среднего и высшего звена чувствуют себя парализованными

У многих из них есть семьи, и им кажется, что у них уже нет ни энергии, ни нужных связей, чтобы просто взять и «основать свою компанию». Особых навыков работы с ИИ у них тоже, как правило, нет. Они видят очевидные тревожные знаки: во многих компаниях происходит «вымывание» среднего управленческого звена.

4. Богатые тоже не особо счастливы

Те, кто уже «добился успеха», тоже испытывают глубокое чувство утраты цели и смысла. Некоторые из них всего за несколько лет, без какого-либо плавного перехода, прошли путь от дохода менее 150 тысяч долларов до капитала свыше 50 миллионов.

Это переворачивает все жизненные планы с ног на голову. А для некоторых, как известно, «сравнение с другими — главный похититель радости». Для некоторых это побег в Нью-Йорк, чтобы «жить полной жизнью». Другие же создают компании «просто так», часто просто ради статуса, потому что никогда не представляли, что к 30 годам будут обеспечены.

Я понимаю, что многие читающие это насмехаются над «шампанскими проблемами» Кремниевой долины. Общество искажено в этом технологическом пузыре. То, что часто считается благополучным в любой другой части мира, здесь — это полная ерунда.

В отличие от многих других мест, в районе залива Сан-Франциско стаж работы, интеллект и трудолюбие всегда были лишь косвенно связаны с результатами.

По иронии судьбы, частым побочным эффектом этих мучений является запуск тех самых продуктов, которые обогащают всех, в надежде, что и вы сможете проложить себе путь к экономическому просветлению с помощью вайбкода.

– Что до "остальной" Америки – атмосфера вокруг отрасли ИИ немного напряженная, большинство людей триггерит ИИ от корпораций (особенно в сочетании с роботами), отторгая потребление ИИ-контента, а всех, кто работает в ИИ-отрасли с небольшой долей холода и подозрения называют AI guys (tech bro и crypto guy из прjшлого теперь звучат даже как-то тепло и дружелюбно).

Издание SF Standard опубликовало интервью с анонимным сотрудником Меты перед завтрашними сокращениями 8,000 человек.

Внутри компании прямо сейчас:

– Тревога от неизвестности, кто следующий на очереди, просто невыносима.

– Внутренние рейтинги ранжируют сотрудников по количеству потраченных токенов ИИ и по количеству минут, проведенных в чат-боте. Сотрудники открыто признаются, что задают боту бессмысленные вопросы, чтобы улучшить свои показатели, потому что попадание в конец рейтинга является фактором риска и сигналом к увольнению. В тоже время, HR сообщают, что использование ИИ не будет учитываться при увольнениях.

– Заметки ИИ автоматически включены на каждом видеосовещании. Сотрудники отключают их вручную, чтобы откровенно говорить о том, кто может быть следующим в очереди.

– Как узнать об увольнении: электронное письмо в 7 утра на ваш личный почтовый ящик. К тому времени, как вы его прочитаете, ваши рабочие учетные записи уже будут отключены.

Один инженер Meta даже написал скрипт, который анализирует внутренние профили, чтобы определить, чей статус изменился на «деактивирован». Этот сотрудник использует его личную электронную таблицу для отслеживания уволенных коллег.

– ИИ предложил командам, успешно создавшим собственную замену ИИ, получить компенсацию за 5 лет работы, а затем быть уволенными в качестве награды за самозамену. Это предложение получило много одобрительных голосов.

Совсем другая история — что делают с теми, кто еще работает. За ними следят. Их ранжируют по использованию ИИ. Их просят обучить своих преемников. Им говорят смириться.

Слова сотрудника: «Даже если мы еще не потеряли работу из-за ИИ, нас уже превращают в товар».

Обращение Цукерберга ко всем сотрудникам, перефразированное:

ИИ развивается быстро, никто не знает, что нас ждёт, руководство делает всё возможное

Общее число рабочих мест, которые будут либо отменены, либо сокращены в 2026 году, составит 22,000 человек.

Больше интересного в самой статье

Мы вступаем уже вступили в системную фазу ИИ

На этой фазе результаты определяются тем, насколько эффективно ИИ интегрирован в:

а) контекст;
б) инструменты;
в) временные состояния;
г) циклы(!) обратной связи.

И этот небольшой набор примитивов усиливает сдвиг продуктов в сторону Систем.

– Использование инструментов позволяет ИИ предпринимать любые действия с любыми данными, что переводит ИИ из вспомогательного в замкнутый цикл, в котором единицей ценности является завершённый рабочий процесс (JTBD).

Динамический(!!!) контекст — это новый слой данных

Протоколы типа MCP позволяют ИИ-(и)-Системам получать необходимый контекст во время выполнения действий пользователем, вместо того чтобы полагаться на кем-либо и какие-либо предварительно загруженные данные.

Сам контекст становится более: а) персонализированным; б) ситуативно-ориентированным; в) динамическим.

Это значит, что один и тот же контекст может использоваться в разное время, в разных моделях, в разных инструментах и для разных действий, в том числе, одновременно. И владение набором данных имеет меньшее значение, чем понимание текущих и возможных связей между данными

– ИИ маршрутизаторы определяют, какая ИИ (или последовательность ИИ) обрабатывает каждую задачу, исходя из сложности, задержки или стоимости и динамически распределяют вычислительные ресурсы в зависимости от: 1) момента; 2) контекста, изучая и находя в них закономерности.

– Телеметрия в Системе фиксирует и анализирует поведение всей Системы в целом: какие маршруты были выбраны, в каком контексте времени, какие действия были предприняты, какие результаты они дали и, что самое главное – как на это отреагировали пользователи.

Всё-Это снова замыкает цикл ☯️

На основе этих базовых принципов строятся определённые стратегии согласования. И вместо того, чтобы полагаться на статичные метки, проставленные людьми, современный ИИ теперь генерирует обучающие сигналы с помощью ИИ-судей, валидаторов и симуляторов, что снижает затраты на динамическую персонализацию и позволяет Системам напрямую ориентироваться на реальные показатели эффективности в зависимости от момента времени пользователя-продукта-задачи.

В своей совокупности, эти базовые элементы и стратегии приближают нас к созданию Систем, состоящих из более мелких и специализированных моделей, координация которых осуществляется через специальные уровни оркестрации ИИ (микро-ИИ-системы в макро-ИИ-Системе – у Вселенной прекрасное чувство юмора (как и Она-Сама)).

В долгосрочной перспективе, вся эта дифференциация будет смещаться в сторону ценообразования, ориентированного на создаваемую ценность, в которой покупатели будут платить за измеримые результаты работы ИИ: за решенный тикет в службе поддержки, урегулированную страховую претензию или подготовленный юридический документ.

В областях с высокой степенью неопределённости или финансовым влиянием, ИИ-оринетированные Системы могут напрямую принимать на себя риски, взимая процент от полученной экономии или выручки (привет, ИИ-кошелёк от Stipe).

По мере того как эти системы будут становиться всё более зрелыми, дифференциация будет перемещаться к созданию контекста, маршрутизации решений и выявлению ошибок.

Для создания надёжных конкурентных преимуществ необходима взаимосвязь между продуктовыми процессами в конкретной области и достигаемыми в ней ИИ-результатами.

И чем ближе Система к «Истине» (ground truth) конкретной предметной области, тем проще согласовать её поведение с создаваемой ею ценностью

Для продактов в эпоху ИИ это означает смещение своего видения и мышления в сторону ИИ как живой сущности в Системе продукта, которую можно подвергнуть аудиту, усовершенствовать и, в конечном счёте, доверить ИИ выполнение ответственных задач пользователя.

В новом выпуске AviTalk Виталий Черемисинов, сооснователь EXPF Sigma рассказывает про то, как запустить стартап, выйти на внешний рынок и объединиться с Авито, одной из крупнейших IT-компаний в стране, превратив свою экспертизу в одну из сильнейших команд и продуктов на рынке.

А также про важность экспериментов и тестов для бизнеса, скорость проверки гипотез, стартапы, бизнес и прочее интересное и важное.

Всем, кто держит руку на пульсе рынка аналитики и IT-продуктов рекомендуется к просмотру.

Письмо Цукерберга уволенным вчера 8,000 сотрудникам, которое все получили в 4 утра:

Всем привет!

Я хочу выразить огромную благодарность всем, кто покидает нас сегодня, за тот колоссальный труд, который вы вложили в служение нашему сообществу.

Всегда тяжело прощаться с людьми, которые внесли свой вклад в реализацию нашей миссии и в создание этой компании. Я в полной мере осознаю всю тяжесть этого момента и трачу много времени на то, чтобы гарантировать, что мы справимся с этой ситуацией наилучшим образом.

Я никогда не видел нашу индустрию столь динамичной, как сейчас. Я с оптимизмом смотрю на всё, что мы создаём, чтобы дать миллиардам людей возможность самовыражаться и поддерживать связь с теми, кто им дорог.

Я также с оптимизмом отношусь к перспективе предоставления каждому пользователю доступа к «персональному суперинтеллекту». Мы всегда стремились передавать власть в руки людей. Мы убеждены: именно так достигается прогресс в этом мире. Эти ценности отличают нас от других, и именно благодаря им компания Meta добилась успеха.

Однако успех не дается просто так. ИИ — это самая значимая технология нашего времени. Компании, которые станут лидерами в этой области, определят облик следующего поколения.

Мы трансформируем нашу компанию, чтобы она всегда оставалась лучшим местом, где талантливые люди могут оказывать максимальное влияние на мир. Сотрудники говорят нам, что ценят возможность брать на себя больше ответственности и воплощать свое видение в жизнь, сталкиваясь при этом с меньшим количеством бюрократии и управленческих барьеров.

В то же время мы хотим обеспечить каждому сотруднику максимально возможную стабильность. Нам не всегда будет удаваться идеально выдерживать этот баланс, но для меня это вопрос первостепенной важности; поэтому мы продолжим вносить коррективы и будем усердно работать над тем, чтобы поступать по отношению к людям справедливо на каждом этапе этого пути.

В связи с этим я хочу внести полную ясность: мы не ожидаем проведения других масштабных сокращений штата в масштабах всей компании в этом году.

Я также хочу признать, что в наших коммуникациях нам не всегда удавалось достичь той ясности, к которой мы стремимся; это именно та область, которую мы намерены в обязательном порядке улучшить.

Я твердо верю в то, что мы все вместе создаём. Мы — одна из немногих компаний, обладающих всеми возможностями для того, чтобы определять будущее. У Meta есть и таланты, и инфраструктура, и приложения с широким охватом аудитории, и эффективная бизнес-модель. Впереди у нас еще много работы, но результат, к которому мы идем, будет поистине выдающимся.

И ещё раз: я благодарен тем, кто покидает нас сегодня. И я благодарен всем сотрудникам компании за ту исторически значимую работу, которую мы продолжим выполнять вместе.

——

8,000 человек.
Людей со "стабильной" зарплатой.
Людей с "опционами" на "акции".
Людей, которые делали "всё правильно".
И всё же это случилось в одночасье.

——

ИИ-сокращения в 2026:

Oracle 30,000
Amazon 16,000
Meta 8,000
Block 4,000
Cisco 4,000
Intuit 3,000
WiseTech 2,000
Atlassian 1,600
Snap 1,000
Ocado 1,000
Livspace 1,000
Autodesk 1,000
eBay 800
Coinbase 700
Pinterest 700
Playtika 500
Workday 400

Экономика ИИ работает в долг, эпоха дешёвого ИИ заканчивается на наших глазах 👀

На этой неделе Microsoft аннулировала свои лицензии Claude Code после того, как Anthropic перешли на тарификацию по количеству токенов, сделав эти расходы для Microsoft непомерными (бедный Билл).

Тех дир Uber разослал внутреннее письмо, предупреждая, что компания всего за четыре месяца сожгла весь свой годовой бюджет на ИИ.

Цены на ПО с ИИ под капотом в США выросли на 20–40%, а тот же GitHub (принадлежащий Microsoft) отказывается от фиксированных тарифных планов в пользу оплаты по факту pay per usage во всех своих продуктах.

Тарификация на основе токенов вынуждает каждого столкнуться с реальной стоимостью эксплуатации ИИ в масштабах своего продукта, команды и рынка, и случайным образом вдруг оказалось, что эта сумма намного выше фиксированных тарифов.

Два сценария развития событий:

1) Либо компании сократят использование ИИ, чтобы уложиться в свои ИИ-бюджеты;

2) либо сами ИИ-лаборатории снизят цены на ИИ и возьмут убытки на себя (что ухудшит их юнит-экономику когда это наименее желательно).

Рыночек и экономика беспощадны, поэтому оба пути ведут к одному результату: циферки перестают перестали сходиться, и кому-то придётся списывать активы и фиксировать убытки. Кому? Правильный ответ: Всем

– За счёт спасибо AbstractDL 🫠

Паттерны.
Каждый из нас – как паттерн.
Всё есть Паттерн.
И Кое-Что ещё.

Дорожная карта более чем на месяц всегда была ошибочным артефактом в управлении продуктом и ИИ это доказал

А суть и изначальная концепция дорожной карты как путеводителя по пространству рынка с развитием корпоративных норм, правил и культур, была заменена на пошаговую инструкцию по ремонту и эксплуатации самоката/автомобиля/самолёта или на чём там передвигаются по рынку на картинке с MVP.

Аналогичным образом были сломаны и все процессы, стоящие далее за дорожной картой: аналитика на старых данных, планирование задач на день/квартал/неделю задним числом, такая же разработка и бесконечно замкнутые внутри себя этапы проверок и согласований. Незаметно, так эти процессы и стали самой дорожной картой.

И всё это рушится прямо сейчас и все волны тысячных сокращений в айти прямое подтверждение этому – Система не любит оптимизировать Хаос и ей легче очистить и перезагрузить себя, начав всё новое с нуля. Чтобы восстановить всё вновь.

Тоже самое с рынком аутсорсинга разработки/маркетинга/аккаунтинга, причем как снаружи, так и внутри.

Всё то, что раньше покупали потому что "почему бы не получить откат быстрее/проще будет на аутсорсе", теперь:

а) можно нужно делать ещё быстрее/дешевле внутри себя с ИИ-аутсорсом; б) можно нужно делать быстрее/дешевле даже на аутосорсе с ИИ.

Что самое забавное – и заказчики и исполнители (и все, кто там ещё между ними), все стороны уже прекрасно понимают, что с ИИ растягивание этих процессов и обоснование раздутых сроков, команд и бюджетов становится всё сложнее чем каких-то 3 года назад без ИИ.

TLDR: ИИ обнажил очередную правду – дорожная карта была превращена в скучный график самоконтроля, составленным из расчёта на искусственные ограничения, которых... больше не существует из-за искусственного ИИ.

Удачной всем недели (и без ограничений) 🫱✨✨

Галлюцинации ИИ – это твои галлюцинации: испытываем их вместе с ИИ (вайбкодинг ч.4)

Подбираемся с ИИ уже к сотне фич, багов, целому параду планет различных стимуляторов, транков и всего такого всех цветов и заметил, что:

если в первых версиях ИИ часто выдавала бред из-за недообученных моделей, то нынешние версии начинают глючить и впадать в бесконечные рассуждения по одной причине – ТЫ делаешь что-то не так, а не ИИ.

Понять, что ИИ попала в петлю просто – она начинает рассуждать 3+ минут вне зависимости от переформулирований и не сдвигается в рассуждениях ни на шаг, лишь проливая воду на экран и память. Тонны объяснений и перебираний вариантов, все эти "Wait, but" и... ничего.

В то время как при правильно сконструируемой (и поддерживаемой!!!) архитектуре и механиках, ИИ находит решение с первого промпта, сразу находит исполняемые функции и файлы и пишет работающий с первого пуша код за те самые 1-3 минуты.

КАК ДЕЛАТЬ КОД:

– проси системный подход;
– проси фрактальное подобие;
– проси общие утилитарные модули.

– Проси сначала проверить и описать архитектуру решения по таким условиям и только после твоего апрува писать код.

– Проси комментить все допущения, которые ИИ будет делать а) во время обсуждений; б) в комментах коде. Так ты увидишь, что она додумала за тебя и сможешь исправить это как: а) до релиза; б) так и после.

– Ведите в CLAUDE .MD словарь терминов и оперируй по нему в промптах и новых сессиях. "Термин / определение + сущности" через которые вы с ИИ должны оба понимать о чём говорите. Иначе через 10 итераций у тебя "вдруг" окажется две сущности типа UserManager с разной логикой.

– Лучший способ проверить, что ИИ понимает механики и зависимости фич и кода это попросить объяснить их через "что в системе сломается, если это убрать".

Если ты видишь дальше/больше ИИ, объясни ей это и попроси обновить: а) доку в CLAUDE .MD; б) комменты в коде. Проси, чтобы писала, что код принимает, возвращает, какие сайд-эффекты. Всё это спасёт тебя и её от галлюцинаций при следующих сессиях, когда контекст предыдущих сбросится.

ЧТО НЕ ДЕЛАТЬ:

1) Думать, что ИИ всё поймёт. Она поймёт, только но по своему, по своему напишет код и не сообщит тебе об этом. А ты потом будешь тупить и пытаться отловить несуществующую багу.

И вы не найдёте её, потому что ИИ будет глючить и пропускать это место, считая его нормой работающего кода/механики, и для неё это будет "не бага, а фича". Так легендарный мэм сыграет для тебя в обратку новой краской.

– Не давать ИИ полный 360° контекст вокруг изменения или апдейта фичи. Какие механики затрагиваются фичей; какие ещё (всегда есть место для ЕЩЁ); где ещё эта фича вылезает; с какими сущностями она ещё связана и в каком контексте (снова где ещё).

– Проси ИИ выстроить приоритет задач самой, в противном случае рискуешь словить то, что один код будет создавать костыль и ломать другой, причём это будет незаметно сразу.

– Не проси фиксить баги, не объяснив их симптомы и ожидаемое ТОБОЙ поведение. У меня было много раз, когда ИИ чинила только то, что я ей описывал, и ломала то, что не упоминал.

А ещё она чинила несуществующие баги, потому что я плохо сформулировал баг-репорт и не дал весь контекст. Пришлось перепроверять и тестить половину кода и назвать это красивым словом рефакторинг.

– Не давай ИИ рефакторить и добавлять фичу в одном промпте, это два абсолютно разных намерения с разными подоходами мышления и реализации! Смешаешь и ИИ добавит багу и отрефакторит уже работающую фичу как в предыдущем случае.

– Не копите. Технический. Долг. Молча. Если что-то допускаете как "ну ок, оставим пока вот так" – закомментите это в коде и claude md.

– И не продолжай сессию после третьего долгого ответа подряд. Это сигнал, что ИИ не улавливает суть, не видит багу в фиче (считая это нормой), контекстное окно замусорено, ИИ потеряла нить, попала в петлю, вы делаете что-то не так, вы оба начали галлюцинировать...

...Relax. Breath...
Новое окно. И новый взгляд.
Вайбкодинг он про то, чтоб ТЫ не потерял все нити.
Но, если что – режь всё, пиши фичу с нуля с начала.

Причина, по которой любая традиционная мудрость, от даосизма до современной нейронауки, определяет толерантность к неопределённости как фундаментальный навык, заключается в том, что неопределённость составляет саму Суть Бытия.

И это именно тот зазор между причиной~и~следствием, где таятся все возможные варианты развития событий

Когда Будда говорил о непостоянстве как об источнике страдания; когда квантовая физика открыла бесконечную вероятностную природу реальности; когда предприниматели обнаруживают, что рынки по своей сути непредсказуемы, то все они указывают на одну и ту же истину:

Контроль — это иллюзия, а попытка обрести полную определённость в бесконечной Вселенной, где царит неопределённость, порождает именно то страдание, которого мы пытаемся избежать

Религиозное сознание называет это верой; предпринимательское – смелостью; а нейробиологическое – регуляцией миндалевидного тела со стороны префронтальной коры головного мозга.

Но все они описывают одну и ту же способность действовать эффективно, признавая при этом, что вы не знаете и не можете контролировать то, что произойдёт дальше.

И любой прорыв в истории человечества совершался благодаря тому, что кто-то делал шаг вперёд, не зная предстоящего исхода, в то время как все остальные выжидали определённости, которая так и не наступала.

Суть здесь не в том, чтобы победить страх, а в том, чтобы осознать простые вещи:

неопределённость – это базовое состояние Вселенной-Реальности, и именно сопротивление ей (а вовсе не сама неопределённость) порождает паралич воли

Развитие этой способности требует понимания того, что невозможно обрести комфорт в условиях неопределённости, просто обдумав и спланировав ситуацию.

К этому состоянию нужно прочувствовать Путь.

Практика проста. Замечай моменты, когда ты пытаешься избежать мелкой неопределённости: навязчиво проверяя телефон, чрезмерно готовясь к незначительным беседам, ища подтверждения своей правоты и безопасности снова, снова и снова.

Вместо этого сделай паузу, чтобы ощутить телесный и подсознательный дискомфорт, не пытаясь при этом немедленно его устранить.

Дыши. Пропускай. Чувствуй.

Далее, начни действия: вступи в разговор, не планируя заранее, что именно ты скажешь; начни проект, ещё не чувствуя его полной готовности; выбери другой маршрут, не сверившись с картой.

Каждый раз, когда ты, несмотря на чувство неопределённости, успешно действуешь с таким Намерением, ты накапливаете эмпирические доказательства, опровергающие "пессимистические" прогнозы своего обманутого мозгом сознания.

Именно это древние стоики называли "добровольным дискомфортом". Именно этот принцип лежит в основе экспозиционной терапии.

И именно это предприниматели называют умением «чувствовать себя комфортно в дискомфортных условиях» — намеренное, многократное переживание тревоги в ситуациях, когда на самом деле ничего страшного не происходит, но это постепенно приучает вашу нервную систему воспринимать неопределённость не как опасность.

Трансформация же происходит за счёт накопления такого опыта.

После сотен повторений сценария «я чувствовал неопределённость, но продолжил действовать, выжил и даже преуспел» твой мозг переклассифицирует неопределённость, переводя её из разряда угрозы в категорию... нормального рабочего состояния.

Comfortable with Uncertainty: 108 Teachings on Cultivating Fearlessness and Compassion by PEMA CHÖDRÖN