SILLYFEED

MONT TECH Central Asia

@Mont_CentralAsia · 593 подписчика

Открыть канал в Telegram

Посты канала MONT TECH Central Asia в SillyFeed: единая лента публичных Telegram-каналов со ссылками на оригиналы.

MONT TECH Central Asia — хаб, объединяющий ИТ-решения, необходимые современной компании.➡️Публикуем экспертные обзоры, релизы вендоров, разборы продуктов, мероприятия и новости рынка ПО Центральной Азии.Для связи с редакцией:@kristina_dmitrievykh

Посты канала

MONT TECH Central Asia
Большое исследование телеком-рынка: разбираем тренды с NexignТелеком-рынки Центральной Азии активно развиваются — растет трафик, внедряются 5G и ИИ, строятся ЦОДы. Мы изучили исследование Nexign по трендам в Казахстане, Узбекистане, Кыргызстане и Таджикистане и выделили главное. Читайте в карточках ⬆️.#новости
MONT TECH Central Asia
EDR в Центральной Азии: из «продвинутой экзотики» — в обязательный стандартКак изменился спрос на EDR в Центральной Азии, какие отрасли приходят за ним в первую очередь, кто доминирует на рынке и на что заказчики реально смотрят при выборе решений — разбираемся с Алексеем Репиным, техдиректором MONT TECH.1️⃣ Как поменялся спрос за последнее время? За последние два-три года рынок EDR (Endpoint Detection and Response) в ЦА совершил качественный скачок: от экзотического инструмента для продвинутых до обязательного стандарта безопасности.Если три года назад компании в регионе фокусировались на классических антивирусах (EPP), то сейчас спрос сместился в сторону проактивного обнаружения.Центральная Азия, особенно Казахстан и Узбекистан, стала мишенью для APT-группировок и программ-шифровальщиков. По данным аналитических отчетов, количество атак на бизнес в регионе выросло в среднем на 20–30%.
Компании осознали, что предотвратить 100% атак невозможно. Спрос на EDR вырос потому, что бизнесу нужно видеть, что именно делает злоумышленник внутри сети после взлома. Это поможет минимизировать ущерб.
2️⃣ Кто представлен на рынке EDR Центральной Азии? В 2025–2026 годах этот рынок — смесь мировых гигантов и сильных региональных игроков из СНГ. Если конкретнее:➡️ лидеры из СНГ — Kaspersky, Positive Technologies;➡️ западные вендоры — CrowdStrike, SentinelOne, Trend Micro, Check Point, Eset и другие.С локальными вендорами ситуация двоякая: в регионе много хороших сервисных компаний и системных интеграторов, но собственных разработчиков коробочного EDR-софта практически нет.3️⃣ Среди каких компаний EDR особенно востребован? Сегодня за EDR чаще всего приходят компании из секторов с критической инфраструктурой и высокими финансовыми рисками. Это государственный сектор и КИИ, банки и финтех, ритейл и e-commerce.
Замечу, что в Казахстане и Узбекистане приняты строгие нормы по защите критической информационной инфраструктуры (КИИ). Регуляторы требуют не просто наличия защиты, а возможности оперативного реагирования на инциденты.
4️⃣ Что важно для заказчиков?Зрелые заказчики, как правило, обращают внимание на функциональность и проводят тщательное тестирование продуктов в рамках пилотов. Для них важна реальная безопасность, а цена стоит на втором месте. У остальных подход может разниться. Встречается так называемая «бумажная безопасность»: то есть закрываем то, что требует регулятор. Есть заказчики, которые действуют по принципу «лишь бы что-то было». Бывают даже случаи, когда производят частичную защиту, устанавливая EDR не на весь парк конечных устройств.5️⃣ Какую роль играет дистрибьютор в проектах по EDR?Все зависит от зрелости заказчика. Первая ситуация — он понимает, зачем нужен EDR. Тогда мы говорим о преимуществах того или иного решения. А также проводим пилоты, чтобы в реальной среде показать и помочь проверить заявленную функциональность.Вторая ситуация — далекий от ИБ заказчик. Здесь нашей задачей будет объяснить, что это за решения и зачем они нужны. Также рассказываем, какие преимущества у EDR по сравнению с классическими антивирусами.Кроме того, оказываем техническую поддержку для партнеров, у которых не хватает внутренних компетенций.#ИБ

Ещё по теме «Технологии»

Технологии
Богатая белая женщина
Как использовать нейросети для написания постов в телеграм? Долго обходила тему ИИ стороной, но сегодня проснулась и решила: ПОРА. Давайте разберем не просто «как вставить запрос в ChatGPT», а как мыслить, чтобы нейросеть писала за вас контент, который не отличить от вашего. Без воды, по делу.Выделила несколько важных пунктов, которые помогают лично мне:1. КАК НЕЙРОСЕТКА ДОЛЖНА МЫСЛИТЬ Например: представь, что ты жена айтишника в декрете или ты копирайтер с опытом работы 10 лет. Важный пункт, с которого я всегда начинаю, так как наш помощник обязан понимать в какой роли он должен писать нужный нам текст. Забываем про «напиши пост про скидки». Нейросеть не телепат. Мы должны дать ей не запрос, а полное ТЗ. Мы же не приходим к дизайнеру с фразой «Сделай что-то прикольное», мы прописываем задачи четко. Как мыслить:- Конкретно: Не «напиши крутой пост», а «напиши пост в формате “секрет индустрии” на тему продвижения в телеграме для малого бизнеса».- С контекстом: Дай ей свой голос. Скинь 3-5 своих лучших постов и скажи: «Вот мой стиль, вот любимые посты, пиши также».- Как руководитель: Ты — арт-директор. Нейросеть — стажер-копирайтер. Ты даешь задачу, она делает черновик. Ты ее правишь, она переделывает. И так до идеала.2. РОЛИ. Когда пост подготовлен, попроси оценить его глазами разных людей по 10-бальной шкале. Если вы пишите контент для смм-спецов, то пусть текст оценивает HEAD OF SMM. Так будет проще понять для той ли аудитории написан текст. Например, в нашем случае, если HEAD OF SMM оценил пост на 9 баллов, а предприниматель на 6, то все отлично. Держите в голове: один контент, а оценка разная. Дело не только в том, чтобы написать хороший пост, а в том чтобы помнить для кого ты пишешь.3. ЗАДАЧА. Моя задача сегодня была не просто рассказать про нейросети. А разобрать тему создания контента в формате мини шаблона.Формат такой: берешь большую и сложную тему, разбиваешь ее на понятные блоки (как этот пост: 1. Мыслить, 2. Роли, 3. Задача) и наполняешь их конкретикой. Нейросеть — идеальный инструмент для этого: «Придумай 5 структур для поста в телеграм на тему Х» -> Выбираешь лучшую -> Генерируешь контент для каждого пункта.4. В КАКОМ ВИДЕ ТЫ ХОЧЕШЬ УВИДЕТЬ КОНЕЦ ПОСТАЯ всегда заканчиваю посты не банальным «ставьте лайки», а выводом или инсайтом. Это тоже обязательно упомянуть в задаче для нейросетей, чтобы ИИ понимал какой вывод он финально должен сделать и как подвести к нему все остальное повествование.Мой опинион: Нейросеть не заменит вашу экспертизу. Она просто усиливает ее. Вы остаетесь главным, просто у вас появился бесплатный копирайтер-ассистент. Как-то так ❤️
Go tests
🎯 Задача (Go, продвинутая конкуррентность; версия: Go 1.21+)Сделай универсальную функцию обработки массива с контролем параллельности, сохранением исходного порядка результатов и мгновенной отменой при первой ошибке.🟠Требования:- Сигнатура: Process[T any, R any](ctx context.Context, in []T, worker func(context.Context, T) (R, error), parallelism int) ([]R, error)- Параллельная обработка не более parallelism задач одновременно.- Результаты возвращаются в том же порядке, что и входной срез, даже если отдельные задачи завершаются вразнобой.- При первой ошибке: - немедленно отменить все ещё выполняющиеся задачи, - вернуть первую ошибку, - не оставить «утекших» горутин.- Учитывать ctx.Done() и корректно завершаться по таймауту/отмене.- Без внешних зависимостей; только стандартная библиотека.🟠Подсказка:- Используй context.WithCancelCause для распространения причины отмены.- Организуй пул рабочих через буферизованный канал с задачами.- Результаты складывай по индексу, чтобы сохранить порядок.- Для потокозащищённой фиксации первой ошибки используй sync.Once.Ниже — эталонная реализация и пример использования.Код (Go 1.21+):
package mainimport ( "context" "errors" "fmt" "math/rand" "sync" "time")type job[T any] struct { i   int val T}func Process[T any, R any]( parent context.Context, in []T, worker func(context.Context, T) (R, error), parallelism int,) ([]R, error) { if parallelism <= 0 {  return nil, errors.New("parallelism must be > 0") } ctx, cancel := context.WithCancelCause(parent) defer cancel(nil) jobs := make(chan job[T], parallelism) // лёгкая обратная давление out := make([]R, len(in)) var wg sync.WaitGroup var once sync.Once var firstErr error // Рабочие workerFn := func() {  defer wg.Done()  for {   select {   case <-ctx.Done():    return   case j, ok := <-jobs:    if !ok {     return    }    res, err := worker(ctx, j.val)    if err != nil {     once.Do(func() {      firstErr = err      cancel(err) // прерываем остальных     })     return    }    // Сохраняем порядок    out[j.i] = res   }  } } // Старт пула wg.Add(parallelism) for k := 0; k < parallelism; k++ {  go workerFn() } // Диспетчер задачsendLoop: for i, v := range in {  select {  case <-ctx.Done():   break sendLoop  case jobs <- job[T]{i: i, val: v}:  } } close(jobs) // Ждём завершения wg.Wait() // Если была отмена по ошибке — вернём её if firstErr != nil {  return nil, firstErr } // Если отменил родительский контекст — вернём его причину if err := context.Cause(ctx); err != nil && !errors.Is(err, context.Canceled) && !errors.Is(err, context.DeadlineExceeded) {  // это cause из cancel(err), уже обработали выше } else if err := context.Cause(parent); err != nil {  return nil, err } return out, nil}// Демонстрация: умножаем числа с случайной задержкой; каждое третье число — ошибка.// Видно, что вывод упорядочен по входу, а отмена срабатывает на первой ошибке.func main() { rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())) ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 2*time.Second) defer cancel() input := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} parallelism := 3 worker := func(ctx context.Context, x int) (int, error) {  // эмуляция непредсказуемого времени работы  time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(120)) * time.Millisecond)  if x%7 == 0 { // попробуй поменять условие на (x%3==0), чтобы увидеть раннюю отмену   return 0, fmt.Errorf("bad luck on %d", x)  }  select {  case <-ctx.Done():   return 0, ctx.Err()  default:   return x * x, nil  } } res, err := Process[int, int](ctx, input, worker, parallelism) if err != nil {  fmt.Println("error:", err)  return } fmt.Println("results:", res)}
🟠Как проверить:- go run . — запусти несколько раз, чтобы увидеть разные порядки завершения, но стабильный порядок результатов.- Поменяй порог ошибки в worker (например, x%3==0), чтобы убедиться, что отмена срабатывает мгновенно и горутины не висят.- Проверь на гонки: go run -race .
Ответошная Оффишиал
YouTube идёт на хуй?Вопрос: «Твой аккаунт выпиздили с YouTube, после чего ты начал этот самый YouTube хуесосить, уличая его в отсутствии свободы слова и блокировке всех неугодных каналов, транслирующих пророссийскую точку зрения, — и с этим я абсолютно согласен. Но после этого ты обычно говоришь такие слова: «А вот в VK Видео всё не так. Всем советую переходить туда с гнусного YouTube». Помнишь ли ты, что VK Видео тоже блокирует контент всех, кто транслирует либеральную или прозападную точку зрения? Не чувствуешь ли ты в своих словах двойных стандартов?»
Я.Директ и другие животные
Я не хочу примазываться к ряду крутых разработчиков, поэтому самостоятельно выкладываю пост своего разоблачения.😱Скрипт полностью сделан нейросетями!😱Я маркетолог/директолог, но ничего не смыслю в скриптах :)Поэтому мне безумно нравится эра, в которой я могу написать какой-то нужный код, не прибегая к помощи разработчиков.Нейросеть:✔️ предложила эту идею, ✔️написала код, ✔️поправила все свои ошибки,✔️улучшила ✔️и написала инструкцию)).И это офигенно!Она и чат-бот на пайтоне мне сделала, но на бесплатном сервере он засыпает. Поэтому пока использую другой вариант.В общем, я кайфую и собираюсь продолжать эти эксперименты.
Про Мир IT
Из скрипта в сервис: веб-инструмент для команды.Часть 1 — Как Postman избавил меня от рутины #карьера #инициатива #postmanЭто история о том, как набор скриптов, которые я делал «для себя», постепенно вырос в идею полноценного веб-инструмента для всей компании.За несколько месяцев я прошёл путь: 1️⃣ Postman-коллекции, которые экономили пару часов рутинной работы, 2️⃣ автотесты на Playwright, превращённые в генератор тестовых данных, 3️⃣ и, наконец, MVP веб-сервиса, который может ускорить всех.Делюсь в трёх частях — не только чтобы рассказать, но и чтобы услышать опыт коллег: как у вас решают такие задачи, что работает, а что нет.Начнём пожалуй с начала...В тестирование я пришел в 2013 году...хотя нет. Не с самого начала буду вещать, иначе получится не 3 части, а 33.В октябре прошлого года, я пришёл в компанию Teez (новый маркетплейс в Казахстане), занимаюсь ручным тестированием и автоматизацией.Как в целом и на любом другом проекте, часто возникает ситуация: под новую фичу нужно создать заказы в нужном состоянии. Ну или для регресса подготовить данные. Или аналитик, попросил, или кто-то из смежной команды. Думаю вам знакома такая ситуация.И это не просто «накидать» пару записей в БД — у нас несколько систем:B2B — для продавцов,WMS — склад,B2C — витрина,ПВЗ — пункты выдачи.Много взаимосвязей.Один заказ руками создавать — 15–30 минут. А если таких заказов 10? Пара часов только на подготовку тестовых данных уходит.Я люблю Postman, поэтому как пришел на проект, разобрался в системе, быстро накидал себе коллекции со скриптами, которые помогали с рутиной. И процессы, которые приходилось выполнять по 20 минут, делал за 3 минуты. Условно:ввёл номер заказа → нажал Send → и заказ уже в нужном статусе.Поделился с коллегами из тестирования, написал инструкцию, провёл демо — многие сказали «вау круто», но сложилось впечатление, что многие остались в Swagger. И не особо моими коллекциями пользовались.Мне Postman привычен, много лет с ним работаю, со времен когда он был просто плагином в Chrome. Если ты его настроил под проект — это совсем другой уровень удобства.И вот тут я впервые задумался: 🔹 Как сделать так, чтобы даже те, кто не фанат Postman, могли легко пользоваться готовыми скриптами? В следующей части расскажу, к какому решению я в тот момент пришел.💬 А вы используете Postman для подготовки тестовых данных? 📌 Используете Постман(аналогичные инструменты) или обходитесь Swagger?
Горшочек варит
Speeding up the JavaScript ecosystem - SemverНесколько дней назад вышла очередная статья от Marvin Hagemeister из его серии про ускорение экосистемы JavaScript, которую он ведёт аж с 2022 года.Наткнулся на неё случайно: просматривал, кто недавно лайкнул CPUpro на GitHub, увидел Marvin'а, зашёл в его профиль, оказался на его сайте — и там обнаружил совсем свежую публикацию. Решил почитать и уже в первом абзаце увидел ссылку на cpupro, что приятно удивило 😊Если честно, я ожидал, что автор покажет как использовал CPUpro для анализа, но в статье нашлось лишь два похожих скриншота из CPUpro — топ по пакетам (до и после). Кроме того, Marvin применил инструментирование, чтобы определить горячие точки в коде. Не имею ничего против инструментирования — сам нередко использую. Да и это позволило ему собрать бенчмарк для дальнейших экспериментов. Но с CPUpro и V8 log в таких случаях необходимость в инструментировании часто отпадает. Я предположил, что Marvin использовал .cpuprofile и пользовался ограниченным набором возможностей.Я также решил повторить эксперимент из статьи: склонировал Preact и записал V8 log на npm install. Результат у меня получился иной: влияние semver оказалось в 2–3 раза меньше (в относительных величинах), чем в статье. «Возможно, я что-то делаю не так» — подумал я. Зато при анализе результатов профилирования обнаружил несколько багов в CPUpro, исправил их — так что, в любом случае, упражнение оказалось не бесполезным. Еще я заметил пару опечаток в статье (вместо cpupro было cpuprof :), и одно число было неверно перенесено со скриншота).В общем, поводов написать письмо набралось достаточно, и я написал. Через пару дней получил ответ. Моё предположение подтвердилось: Marvin действительно использовал .cpuprofile и не знал, что в CPUpro есть поддержка V8 log. Пообещал изучить и, возможно, написать об этом в следующей статье. Будем ждать.Что касается результатов профилирования, он повторил замеры, и у него они тоже оказались ниже, чем описанные в статье. Это его озадачило — он предположил, что мог профилировать в энергосберегающем режиме (такое бывает, сам сталкивался). Как бы то ни было, это не сильно что-то меняет — статья хорошая и полезная (как и другие из этой серии). Конкретные цифры не так важны, как используемые подходы и практики.Всё никак на складывалось написать про статью, но тут Никита в своём канале (mefody.dev) написал про нее. Спасибо ему, напомнил 🙂
Генеративный Мир
🔥Два месяца труда и мы выпустили новый релиз ИИ ассистента закупокЗачем? Упрощает закупки всевозможных расходников для производства. Получив заявку от отдела закупок со списком закупаемых товаров, бот делает запрос КП по базе поставщиков, попутно отвечая на вопросы, потом все обрабатывает, формирует сводную ведомость, выбирает победителя, запрашивает счет. В техническом плане проект достаточно челленжный и сильно отличается от обычного чат-бота. Расскажу по-подробнее, с какими нюансами столкнулись и как решали. 1. Много участников диалога и разные роли. В закупке всегда есть инициатор и группа поставщиков. Бот взаимодействует с каждым. Для инициатора он должен быть в контексте всей закупки, для поставщика оперировать только диалогом с этим конкретным поставщиком и ничего не перепутать. 2. Распределенность во времени. Закупка может идти больше недели, поэтому никаких пользовательских сессий и памяти на клиенте, абсолютно весь контекст должен быть надежно припаркован на стороне сервера.3. Только серверная логика. Собственно и клиента тут тоже нет, почтовый интерфейс затягивает данные в наш сервис и отправляет ответы пользователям, входной канал сообщений всего один - почтовый адрес бота, а дальше задача - понять - это новая закупка или письмо от поставщика, тогда на какую именно закупку. Чтобы не думать о том, кто заказывал гвозди, сейчас держим id закупки в теме письма. Ну и конечно же актуален вопрос спама, на почту бота как и на любую другую могут лететь абсолютно разные письма, наша задача их игнорировать.4. Юридическая значимость. Помимо стандартного диалога бот фиксирует все события в базе, отправляет КП и сводные ведомости в файловое хранилище. Такие вещи нельзя доверить ни промптам ни function calling, слишком важна ответственность за случайно пропавшее КП с лучшей ценой. Гибридная логика нашей платформы работает так:- определяем тип письма по его содержанию, за это отвечает ИИ.- в зависимости от типа письма запускаем ту или иную цепочку агентов, это происходит в коде. И прежде чем это сделать, сервисный слой платформы находит все данные по заявке и формирует контекст, поэтому сами агенты полностью изолированы от инфраструктуры, они лишь выкидывают статусы и события по итогам своей работы, которые снова обрабатываются в коде. Сами агенты заняты бизнес-логикой - анализируют документы через ИИ, извлекают оттуда данные, обрабатывают, у каждого своя роль, кто-то валидирует файлы, кто-то приводит данные в единый вид, например, срок поставки у разных поставщиков может длиться 7 календарных дней или 1 неделю, по итогам работы агента все будет унифицировано.Когда агент закончил свою работу, сервисный слой забирает его результат. обновляет события в базе и контекст следующего агента. Эту логику мы тщетно пытались найти в готовых решениях, но увы ничего не подошло. Поэтому инфраструктурная обвязка сделана с нуля, а вот агенты спроектированы так, чтобы уметь конфигурироваться через пользовательский интерфейс. Для конфигурации присматривались к langflow, но кто пробовал, тот знает, насколько он деревянный и плохо подходит для внедрения корпоративным заказчикам, поэтому остановились на следующей архитектуре:1. Нижний слой - инфраструктура, основа платформы, которая обеспечивает взаимодействие с базой и шиной данных, почтовыми, API и другими интерфейсами, у нас уже готова.2. Средний слой - бизнес-логика, агенты могут быть в целом любые, мы проектировали так, чтобы внутри класса агента можно было подставить хоть langchain, хоть API на сторонний сервис. 3. Верхний слой - ui оболочка для конфигурации пользователями на основе LiteGraph. По сути такой же интерфейс как в langflow, только отделимый от логики, чтобы накрыть конфигурацию именно нашей платформы.Что дальше?Впереди опытная эксплуатация на производственном предприятии, с ее итогами вернусь недели через 3#КсенияПлесовских#Нейроэксперт#ИИвЗакупках #Закупки #AI #LLM
В ЭФИРЕ ПЛУЖНИКОВ
Как ИИ меняет управление: 4 тренда, которые перезапускают бизнес.Команда Сбера выпустила дайджест на основе анализа 750+ публикаций от McKinsey, HBR, MIT Sloan, Deloitte и других мировых экспертов. Я прочитал, выделил самое важное и вот что выяснил:ИИ уже не просто помощник. Он новый участник команды, архитектор решений, оценщик талантов, повод пересобрать всю организацию с нуля. Разберу 4 ключевых тренда, которые я увидел в отчете и которые меняют подход к управлению раз и навсегда.1. Конец иерархии: от «пирамиды» к гибридным командам.Привычная «пирамида управления» уходит в прошлое. Теперь вместо 1 руководителя и 5 подчинённых – гибридные команды из людей и ИИ-агентов.ИИ больше не инструмент. Он полноценный участник процесса, который:- Сам ставит цели.- Планирует шаги.- Обучается на результатах.- Принимает решения.
82% руководителей уже планируют использовать ИИ как «цифрового сотрудника» для расширения кадрового потенциала
.Это значит, что будущее – за командами, где каждый руководит своей «армией» ИИ-агентов.2. Новый тип руководителя: не тот, кто принимает решения, а тот, кто их проектирует.Раньше главный вопрос был: «Кто примет решение?», теперь – «Как спроектировать процесс принятия решений?».ИИ анализирует данные, предлагает варианты, корректирует прогнозы в реальном времени, а руководитель уже не «босс», а архитектор среды, который задаёт рамки, определяет цели, находит баланс между автономией и контролем, учитывает контекст, культуру, этику.
Управленец будущего не тот, кто знает ответ, а тот, кт
о умеет правильно ставить задачу ИИ
.3. Новые конфликты: баланс между бизнесом и людьми.Deloitte выделил 6 ключевых напряжений, с которыми сталкиваются руководители в эпоху ИИ:- Автоматизация vs. Расширение возможностей. Заменять людей или помогать им расти?- Стандартизация vs. Персонализация. Масштабировать процессы или учитывать индивидуальность?- Стабильность vs. Гибкость. Сохранять порядок или быстро адаптироваться?- Результат vs. Цель. Оценивать активность или конечный эффект?- Контроль vs. Доверие. Держать всё под рукой или давать свободу?- Предсказуемость vs. Потенциал. Держаться планов или искать новые возможности?
Успешные компании уже не выбирают между этими полюсами. Они находят баланс и именно в этом сила нового лидера
.4. HR будущего: не про кадры, а про стратегию, науку и технологии75% HR-отделов до сих пор работают по устаревшей модели. А прогрессивные компании уже строят новую HR-структуру из трёх ролей:- Стратеги по персоналу: превращают бизнес-цели в HR-приоритеты - Научные исследователи: разрабатывают программы развития и оценки - Технологи: создают ИИ-инструменты и анализируют данныеИИ помогает:- Объективно оценивать сотрудников (без «шума» и предвзятости)- Находить скрытые таланты- Прогнозировать вовлечённость и риски оттока- Устранять сознательные и бессознательные предубеждения
Тепер
ь лучший рекрутер не человек, а алгоритм
, который находит «звезду» в самых неожиданных местах
.Что это значит для вас?Даже если вы не CEO и не HR-директор – эти тренды уже влияют на вашу работу. Вы руководитель ИИ-агентов, даже если пока не осознаёте этого. Ваши сильные стороны не в рутине, а в эмпатии, этике, креативе, смысле. Главный навык будущего – не знание ИИ, а умение с ним взаимодействовать.P.S. Недавно я поделился в канале «ИИшница от Плужникова» промптом «Выявление жизненных приоритетов», тем самым, что помогает честно взглянуть на себя. Если один такой инструмент может изменить вашу личную эффективность представьте, что может сделать вся база из 40+ промптов. Готовы работать с ИИ не как все? ПРОМПТ-БАЗА.рф для тех, кто хочет не просто выживать, а управлять будущим.В ЭФИРЕ ПЛУЖНИКОВ
Из 🇯🇵 в 🇬🇧, стартап и другие истории
Большой апдейт по imiiВозможно, вы заметили, что в последнее время я очень мало говорю о своем стартапа.Причин этому несколько – и тот факт, что в июле я была занята новым проектом (чтобы заработать, в конце концов, денег на жизнь), и застойный нерезультативный летний сезон в UK, и… Сильное, постепенно накопившееся выгорание. Причем такое, что меня стало слегка корежить при вопросах об imii. И я начала стремительно переводить тему разговора при попытках поговорить о моей работе.Меня. Человека, которого обычно не заткнуть, когда заходит речь о работе и любимом деле. Спойлер: Нет, стартап мы пока не закрываем.В этот понедельник у нас после многократных предупреждений снеслось Android-приложение, так как мы давно его не обновляли.С точки зрения бизнеса это небольшая потеря, так как мы давно его не продвигали, а с B2B тестируем и задействуем в основном только наше веб-приложение – мобильного разработчика на Flutter у нас на борту нет. А вот с точки зрения моей кукухи это стало микрокатастрофой – и репутационной (не смогли сохранить даже то, что построили), и командной – я очень сильно разозлилась на своего кофаундера, который должен был за этим всем следить. К счастью, с кофаундером мы в тот же вечер поговорили по душам и разобрались в ситуации. Пока думаю, стоит ли заморачиваться восстановлением андроид-версии или ну ее пока вообще. Но в сухом остатке ситуация стала для меня сильным нервным триггером, которым мне, похоже, выбило пробки напряжения. Физически мой организм на следующее утро сказал “мои полномочия всё”. К каким мыслям и итогам мы пока пришлиК сожалению, как и в случае со многими AI-решениями для B2C (о чем я не так давно писала), похоже, что для среднего потребителя наше приложение окончательно теряет какую-то значимую ценность. Каждое обновление OpenAI делает ChatGPT все более универсальной заменой с всё более точной информацией и достаточно хорошими поисковыми возможностями (а мы помним, что на B2C решение должно быть просто достаточно хорошим). Получается, что остается 2-3 пути: ⁃ Строить все-таки релокационный Enterprise-софт для крупных работодателей – идея, от которой меня тошнило с самого начала и по-прежнему абсолютно неинтересно делать что-то для этого сектора (тем более, в котором и так уже всё есть) ⁃ Нишеваться на максимально конкретных клиентов – например, в здравоохранении, где действительно важны приезжие работники и где можно сделать бизнес-кейс. Этот вариант сложный из-за порогов входа в здравоохранение, но у меня уже есть неплохой нетворк в UK + первый пилот мы хоть и криво, но начали. Так что нужно продолжать прощупывать почву. ⁃ Пробиваться в B2G и делать платформу для государства. Самый сложный путь, но здесь я точно вижу value продукта для заказчика и оочень низкую конкуренцию (потому что таких идиотов немного). Здесь все по плану – осаждать местные муниципалитеты (каунсилы) и пробивать пилот. Параллельно – думать над потенциальным пивотом или другими направлениями. Ну и, конечно, фандрайзинг при этом никто не отменял – продолжаю подаваться на разные программы и искать теплые интро инвесторов. Всё это непросто делать в состоянии опустошенности и усталости, до которого я докатилась, но после вчерашнего сеанса EMDR-терапии мне (снова неожиданно) стало получше. Так что маленькими шагами ползем дальше.В следующем посте хочу рассказать про кейс знакомого фаундера, у которого кофаундер вообще практически ушел с радаров на исходе их runway
k8s (in)security
11 августа вышла версия Istio 1.27. И вот что изменилось:- добавлена поддержка API Gateway для управления ingress traffic- поддержка мультикластерной установки в ambient mode перешла в альфа- CRL теперь доступен для пользователей, подключившим собственный центр сертификации- новый API ListenerSets позволяет определить reusable set of listeners, которые будут привязаны к ресурсу Gateway- Istio теперь поддерживает native nftables backend в Sidecar modeСо всеми Change и Upgrade Notes можно ознакомиться тут и тут.