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

Марк вчера запустил премиум подписки для Instagram, Facebook и WhatsApp

$4/месяц для каждой аппы за стату, суперреакции, долгие сторис и всё такое, но интересно в этом всём причины и время, когда Марк решил это раскатить.

А видятся они в простом:

1) Бесплатная версия социалок с рекламой работала, пока предельные вычислительные затраты на инфру и код социалки ≈ 0. Код и код, крутится себе на серверах в Калифорнии, реклама, рожь, VR-Вселенная без ног, кайеф.

2) Пришла эпоха ИИ, и социалки теперь не просто код, а ИИ-монолиты, в которых каждая функция ИИ это колоссальная нагрузка на новую(!) ИИ-инфру, имеющая собственную стоимость в $ за каждый ИИ-запрос (новый термин – AI ROI).

Теперь представьте на масштабах всех трёх социалок Марка. Поэтому одна лишь реклама теперь не может окупать ТАКОЕ (бедный Марк).

– 2023 год: Эпоха массовых бесплатных продуктов подходит к своему логическому завершению с введением подписки на синюю галочку в Твиттере.

Хочешь получать профит от Х в виде приоритета в реплаях и рекомендациях в ленте (то есть, быть на виду)? Значит твой продукт это ты сам, ты перепродаешь себя, а значит... это B2B, поэтому ты должен плотитьнологи.

– 2026 год: Теперь и Инста с Фб официально конвертнулись в сознании юзеров из B2C в B2B продукт. Вместе с юзерами.

А экономика ИИ пытается перестать работать в долг

Причина тех долгов в продукте – продакт

А в эпоху ИИ не должно быть никакого тех. долга вообще.

ИИ должен устранить весь технический долг: а) который был накоплен ранее; б) любой последующий планируемый тех долг ещё до того, как представить свой готовый код.

В отличие от людей, ИИ может продолжать работать над чем-то пока это не будет сделано, а не предлагать идти на уступки и компромиссы из-за человеческих ограничений и времени.

И если ИИ говорит вам, что "оставляет что-то на потом", это первый шаг к галлюцинациям и сигнал, что ты:

1) неверно определил проблему пользователя → 2) придумал несуществующий userflow → 3) спроектировал кривой UX/UI, механику решения и фичу = поэтому ИИ тупит с логикой и архитектурой кода и предлагает взять тех. долг.

Причина тех долгов в продукте – продакт

Claude Code выкатили Dynamic Workflows

Новая фича позволяет запускать динамические рабочие процессы с участием сотен параллельных субагентов.

Некоторые задачи слишком велики для одного прохода одним ИИ-агентом, особенно в сложных легаси-кодбейсах: поиск багов по всему сервису, рефакторинг, миграции, затрагивающие сотни файлов, или план, который нужно проверить с каждого угла перед тем, как принять решение.

Dynamic Workflow — это JavaScript-скрипт, который оркестрирует субагентов в масштабе. Claude пишет этот скрипт под конкретную задачу, а рантайм выполняет его в фоне. План переходит в код, а не в контекстное окно Claude, все промежуточные результаты живут в переменных скрипта, и в контексте оказывается только финальный ответ. Тем самым ваша сессия с ИИ остаётся отзывчивой и неперегруженной контекстом, пока все агенты работают над большой задачей.

Попросите Claude Code создать воркфлоу напрямую через промпт, например, "Create a workflow...", либо включите новую настройку в ultracode) и и Claude динамически сформирует план оркестрации, которого будет неукоснительно придерживаться, что позволит ИИ и вам быть абсолютно уверенными в том, что каждый этап выполняется в правильной последовательности даже при участии сотен ИИ-агентов.

– Одна фича из коробки и 80% рынка оркестрации ИИ-агентов схлопнулось. Claude – As Above, So Below

I think the reason so many people don't understand how big AI is going to be is that they don't understand that

everything is an algorithm

Specifically, they don't realize that companies are just a collection of algorithms

– Think about that very carefully 👆

Синхронность и фрактальность в userflow→UX→UI→коде

Никогда не думал, что скажу такое, но...

КАК ЖЕ СИЛЬНО техническое мышление разрабов может помогать продакту в осознании и познании механик продукта и пользователей

Простыми словами:

–  Баги в коде (я не про баги со скобками и запятыми, а про ошибки логики и архитектуры кода) = баги в пользовательской проблеме/решении. То, что было не продумано/забыто в коде, аналогично этого же не будет хватать пользователям в механиках продукта.

– У любой механики → фичи → кода есть обратная сторона, которая является логическим продолжением и завершением петли механики. Логика, вообще, любимое слово наших друзей-программестов )))

Примеры: экшены "Добавить/Исключить", функции "Follow/Ignore" и т.п. Забыл что-то одно, и вот уже код кривой и вылезут баги когда спустя время решите делать и программист будет писать противоположную фичу по другому → userflow неполный → фича неполноценная → и, что главное для продакта/продукта – пользовательский сценарий будет не закрыт. И будут баги и пробелы, но уже в продукте/решении/процессах.

– Фрактальное подобие механик/функций/кода. Моё любимое и весьма сложное даже для разрабов (на самом деле, очень просто, в этом суть Фрактала).

Реакция (не лайк) на пост, реакция на пост-комментарий (комментарий это пост, не комментарий), реакция на ответ на комментарий-пост — всё сущности должны быть максимально общими/простыми/гибкими, чтобы использовать самим себя на разных уровнях систем.

И если у вас 3 разные сущности и типа записей контента и 3 разных типа лайка для них, то вот у тебя уже 6 зависимостей вместо 2 и 27 потенциальных вариантов багов. 1х1=1, а 2х2=4. Красиво.

Каждая (всякая ((Единая))) сущность в коде и в Системе должна быть собой, порождая своё фрактальное подобие, то есть использовать саму себя

Чем больше сущностей в архитектуре - тем больше рамок, функций, зависимостей и ограничений они все в себе несут. И тем больше ограничены все наши фичи, сценарии, механики и пользователи в продукте. Мы сталкиваемся с этим, когда слышим от разрабов: "Ууу, у нас архитектура этого не позволяет". Вот, это оно!

– У всего должен быть (есть) Один-Источник-Правды ☉

Статус пользователя, статус заказа, статус объекта, чего угодно – если оно хранится и проверяется в двух местах (зачем? почему? в чем причина этого? в процессе? а может быть, что-то не так с таким процессом?), то вы внедряете несколько несколько вызовов, несколько зависимостей, несколько проверок, 2+ логики и 2+ функции, 27 не дважды два четыре, и уж точно не 1.

И однажды, 100%, они разойдутся, Система для себя сделает одно, а пользователь увидит иное и это превратит их/ваш userflow→UX→UI→код с продуктом в Хаос...

Смотри в продукты сердцем продакта душой дизайнера глазами программиста. Всё это – бесценно!

Гипотезы, задачи, фичи – всё начинается как план. Сначала план (но это всё не точно)

0) Сначала сохрани контекст, что в голове, потом планируй. Помни о главном – цель.

Промпт (люблю писать для ИИ капсом):

Задача: ___ Аудитория:___ Контекст:___ бла-бла-бла

НО СНАЧАЛА ОТДЕЛЬНО СФОРМУЛИРУЙ ПЛАН: как ты будешь разбирать и что проверишь перед задачей, прежде чем писать предложение. Прежде чем составлять сам план, задай мне 5–7 уточняющих контекст и ситуации вопросов, ответы на которые сильнее всего повлияют на результат (по одному за раз).

1) Кидай в обработку ИИ сырые данные/транскрипты, даже если это часовой колл. Кинешь саммари и ИИ пропустит и потеряет контекст сразу на 2 этапах: на этапе создания саммари и на этапе работы с саммари.

Не жмись на токены – лишнее фильтруется само, значения есть в каждом слове/фразе.

2) Требуй у ИИ 3+1 вариантов с трейд-офами, а не один. Сначала разведи варианты и смотри на них сверху, после выбирай, далее фильтруй через: «Почему сейчас и почему это, а не другое», после собирай из элементов нужный вам.

Явные non-goals (что мы НЕ делаем) выписывай отдельным блоком.

3) Pre-mortem в план, чтоб хоронить фичи вначале и не хоронить в конце. Проси описать 3 варианта, как твоя затея провалится. Сужай область мышления ИИ через "какое одно предположение в плане, если оно неверно, рушит всё?" + "опиши условия, при которых этот проект стоит остановить, а не продолжать".

Реалистичые сроки начинаются со здоровых и реалистичных задач. Срыв сроков – кривые и нездоровые задачи.

4) Реверс-планирование от дедлайна это когда планирование идёт от конечной даты назад (вперёд): что должно быть готово за неделю до релиза, за две, за месяц. С помощью этой штуки вылезают неявные, узкие и избыточные куски функционала и механик, которые при классическом планировании наперёд скрываются за оптимизмом сроков.

5) RACI прямо в плане. На каждый блок указывай кто делает, с кем советоваться, кто апрувит, кого просто информировать. Хорошо помогает увидеть слабые места не только в фичах, но и в людях.

6) Рисуй Линии-и-Точки. Лучший план должен быть таким, чтобы после каждого этапа его реализации на руках уже была ценность, с которой можно было как минимум остановиться, как максимум эту ценность передать.

7) 20% усилий закрывают 80% боли, и облегчённый вариант гипотезы/идеи/фичи/продукта оказывается самым успешным.

8) 80% плана(ов) не нужны. Ценность – это цель 😎

Так майский дайджест протекает по Колумбии огнём

– Алхимическая задача
– Настройки мышления
– Гольф глазами продакта
– Галлюцинации ИИ твои

– Не пользователи, а люди
– Personas это JTBD
– 55 когнитивных искажений
– Библиотека идей, законов и концепций

– Минимализм умер
– Postmortems for UX
– Единство аффекта и интеллекта
– Почему мы делаем разные выводы

– Теория карьерных якорей
– 8 часов работы делают тупее
– Продакшен — ничто
– Про первый лайк

– Причина тех долгов – продакт
– ИИ психоз у CEO и у компаний
– AI-native Startup Founder's Playbook
– The “Bug-Free” Workforce

– Agent Memory That Survives
– Промпт-инжиниринг для не-инженеров
– Structured-Prompt-Driven Development
– Как экономить токены

– State of AI 2025–2026
– Design Systems Report
– Why research needs to research itself

– Контроль — это иллюзия
– Пытаясь спланировать непонятное
– Решение уравнения без решений
– Почему близнецы не симметричны

😌 Persistent Visions by Mark Seelig
🧘‍♂️ Ya-man from The Disciple's Path

Ad: Если нужен английский для работы, то AgileFluent – лучшее решение