просто не грусти

AI Brain Fry, или к чему может привести чрезмерное использование ИИ?В недавнем исследовании исследователи из Boston Consulting Group и University of California попытались понять, как разные способы использования AI на работе влияют на когнитивную нагрузку, усталость, выгорание, ошибки и тд.Они пришли к неутешительному выводу: в некоторых сценариях AI не только не облегчает работу, но и может привести к AI Brain Fry – буквально состоянию “поджаренного мозга”.Почему так происходит? Главная причина – перегрузка из-за необходимости маневрировать между несколькими LLM-ками и контролировать работу ряда ИИ-агентов одновременно. Этот феномен, особенно заметен у хай перформеров, которые активно используют несколько инструментов одновременно.Как проявляется? Туман в голове, ощущение жужжания, проблемы с фокусом, сниженная скорость принятия решений и головная боль.Одно обнадеживает: феномен этот в выборке встречался не так часто, только среди 14% опрошенных. Всё-таки далеко не все пока ещё используют множество агентов и LLM-ок одновременно.Однако я вот уже сталкивался с этим состоянием сам, когда после нескольких часов интенсивной работы с LLM-ками слышишь шум в голове, жесткий брейн фог и потерю концентрации. Правда, я дал ему имя: “AI-шиза”, но “Brain Fry” как будто подходит намного лучше.Такие дела, ребята…

На просторах LinkedIn заметил любопытную штукуПомните, как из всех утюгов нам советовали (и советуют до сих пор), что нужно выдрачивать LinkedIn, расписывать каждый пук своего опыта, подтверждая цифрами? Вот так выглядят блоки с опытом парочки топовых исследователей. Только место работы и, возможно, одна строчка описания. И всё…Пока мы с вами играем в игру “замани рекрутера и обмани AI скрининг нахуярив побольше цифр и action verbs”, эти ребята просто флексят.ну ничего-ничего, совсем скоро мы сможем так же

в начале моей карьеры в бэндлабе я очень болезненно реагировал на каждый ненаход неприход респондентов.до бэндлабчика в альфе рекрутом занимался профессионально обученный рекрутер. поэтому я даже не знал, что такое “no show” (как мы это называем). все проекты были супер предсказуемые, полевые работы укладывались в 2-3 дня, и можно было планировать все супер чётко.в бэндлабе же я познакомился с тем, что люди могут сливаться в последний момент (несмотря на обещания быть). от чего постоянно растягивались полевые работы, двигались дедлайны, и горела жопа.сейчас же, после стольких неприходов, я отношусь к этому философски. ведь всякое может быть. может, человек сильно устал после работы, и у него просто не было сил? а может, с ним что-то случилось? ну или просто он забил болт (а это я контролировать никак не могу).поэтому, остается только угарнуть, вспомнить мем про фан встречу (на которую никто не пришел) и со спокойной душой делать свои дела.доброе утро, всем. ¡No pasarán!

Аргументы командой строкиПри запуске программ через терминал можно указывать аргументы через пробел. В Python список этих аргументов хранится в переменной argv во встроенном модуле sys.Первым элементом всегда является имя запускаемого скрипта, вторым и далее — непосредственно сами аргументы.#sys

Отслеживание утечек памяти с помощью ProcDump для LinuxДовольно часто, когда речь заходит о генерации core dump’ов по триггерам, связанным с памятью, мы сталкиваемся с проблемой: как понять, куда именно таинственным образом утекает память, имея на руках только core dump? А ведь было бы здорово получить не только core dump, но и стеки вызовов для утекшей памяти. В ProcDump для Linux есть поддержка и того, и другого.https://telegra.ph/Otslezhivanie-utechek-pamyati-s-pomoshchyu-ProcDump-dlya-Linux-12-25#ит_статьи #linux #kernel #procdump #debug

https://github.com/kubernetes/community/pull/7917 это конечно немного некрасиво со стороны SIG ETCD. Парни начали писать ETCD-operator, подали заявку в SIG - а затем такое https://github.com/kubernetes/community/pull/7917#issuecomment-2137708418

Washington Post проанализировали истории просмотров 900 пользователей TikTok из США и выяснили, что контент про психическое здоровье «липнет» к ленте сильнее других тем. Это вызвало опасения у экспертов: есть риски избыточной самодиагностики и роста тревоги о здоровье у аудитории.🟣TikTok подсаживает на психологию: после одного полностью просмотренного ролика про ментальное здоровье нужно в среднем ~2,2 проскролла, чтобы вернуться к прежней смеси контента. В итоге полезный контент превращается в бесконечную ленту самодиагностики, фиксации на симптомах и спорных советов.🟣Алгоритм делает это не специально, а ориентируется на поведение человека — досмотры, паузы, скроллинг. Темы, которые вызывают сильное узнавание («это про меня»), чаще досматривают, поэтому система делает вывод — показывать ещё. А психологические темы вызывают узнавание больше всех.🟣Сначала лента подсовывает полезную информацию, но та быстро кончается, и пользователь получает уже около психологический контент сомнительного качества. Другая проблема — проблемы из-за самодиагностики растут быстрее, чем качество информации в TikTok.

Я тут поняла, что так плотно работаю с ИИ, что меня стали бесить исполнители-люди :)Где мое «Наталья, это великолепная идея!Я переделаю эту задачу тридцатый раз с большим удовольствием!» или«Конечно мы сдвинем эту часть на 2 пикселя, как ты хочешь»«Отлично! Давай попробуем более холодный фиолетовый на этой кнопке»)))Подсаживаешься на такое плотно. Прям начинаешь думать, что твои идеи хороши (спойлер: нет)А еще ожидаешь, что исполнитель сделает. Без вздохов, ворчания, недовольства и тпДумаю, нейросети быстро подтянут нам всем уровень ожиданий от коммуникации и сервисаИ только «настоящие эксперты» смогут позволить себе закатывать глаза и цыкать через губу, когда их просят «сделать ерунду» или объяснить «элементарные вещи»)

Психологические советы от чата гпт разрушили не одну пару. А ещё страшнее, когда с ним советуются топы: кого уволить, как растить бизнес ахаха

Прогнозы от a16z: что изменится на AI-рынке в 2026 г.Венчурный фонд Andreessen Horowitz (a16z) представил ключевые прогнозы по развитию AI-рынка в 2026 г. В центре внимания — трансформация инфраструктуры, образования, медицины и бизнес-приложений в сторону агентных и персонализированных моделей. Вот главные выводы:1) Появится первый AI-нативный университет, где образовательная среда будет адаптироваться под каждого студента в реальном времени. Преподаватели станут архитекторами процессов, а оценка сосредоточится на умении использовать AI, а не избегать его.2) Существующая IT-инфраструктура не справится с нагрузками от AI-агентов. Понадобится новое поколение систем с поддержкой массовой параллельной обработки, управления состоянием и координации тысяч задач в миллисекундные интервалы. Агент-нативные платформы станут базовым уровнем для корпоративного ПО.3) Начнётся формирование мультиагентных бизнес-процессов. В недвижимости и юридических сервисах появятся первые кейсы, где AI-агенты разных сторон будут вести переговоры, синхронизировать изменения и устранять конфликтные зоны без участия человека.4) Интерфейсы уйдут в тень. Привычные CRM и ERP системы превратятся в фоновый слой хранения, а взаимодействие будет происходить через агентский уровень. KPI по экранному времени перестанет иметь значение, так как продукт будет оцениваться по результату, а не по времени, проведённому в приложении.5) Медицина станет ключевым полем для роста. Появится новый сегмент, где люди будут подписываться на трекинг биомаркеров, анализ и AI-коучинг. Это обеспечит стабильный поток данных и новый рынок профилактики.6) Критическим станет вопрос качества мультимодальных данных. Большинство корпоративных знаний до сих пор хранится в PDF, скриншотах и видео. В 2026 г. создание чистых и структурированных дата-слоёв для AI станет отдельной категорией продуктов.7) Базы данных и системы записей утратят стратегическое значение. Как и в случае Salesforce Einstein или Microsoft Copilot, основная маржа и ценность будет находиться в слое рассуждений и автономного исполнения.8) Также ожидается взрывной рост в области генеративных 3D-сред и моделей мира. Технологии вроде Genie 3 позволят создавать живые симуляции, где AI-агенты смогут тренироваться, а пользователи — создавать и изменять миры в реальном времени.В целом 2026 станет поворотным годом. Массовый рынок уступит место индивидуальным решениям. В фокусе окажется не абстрактный «пользователь», а конкретный человек с контекстом, целями и собственным AI-помощником.https://www.a16z.news/p/big-ideas-2026-part-1

почему все молчат о том, что через 50-60 лет будет половина «мертвых аккаунтов» в соцсетях, буквально у каждого человека будет свой посмертный мертвый дневник, который он вел на протяжение всей жизни, мои внуки и правнуки спокойно смогут найти мою страничку и посмотреть буквально всю мою жизнь, у меня всё

⚡️ State of the Modern Software Development - подробный срез того, **как на самом деле** сегодня выглядит разработка ПО, без маркетингового шума и модных лозунгов.1) Разработка стала платформо-ориентированной Компании всё чаще строят внутренние платформы для разработчиков:- developer platform- internal tooling- self-service инфраструктура Цель - сократить путь от идеи до продакшена и убрать лишние согласования. Kubernetes сам по себе больше не цель, а лишь инструмент.2) Kubernetes - уже стандарт, а не преимущество K8s окончательно перешёл в разряд базовой инфраструктуры:- стандарт для средних и крупных команд- основа CI/CD, безопасности и observability- фундамент platform engineering Фокус сместился с «как развернуть кластер» на «как сделать его незаметным для разработчика».3) DevOps трансформировался в Platform Engineering Классический DevOps как универсальная роль постепенно исчезает. На его место приходят:- platform teams- golden paths- стандартизированные шаблоны сервисов Главная цель — developer experience, а не бесконечная поддержка инфраструктуры.4) Облако больше не про дешевизну Сегодня облако — это:- скорость запуска продуктов- масштабирование без боли- managed-сервисы вместо самописных решений Экономия вынесена в отдельную дисциплину — FinOps, а не считается встроенным преимуществом облака.5) Наблюдаемость важнее логов Логи перестали быть основным инструментом понимания системы.На первый план выходят:- метрики- трассировки- SLO и error budgets Системы проектируются так, чтобы их можно было понимать в реальном времени, а не разбирать постфактум.6) Инструментов стало слишком много Одна из ключевых проблем индустрии:- перегруженные CI/CD пайплайны- десятки инструментов без владельцев- высокая когнитивная нагрузка на команды Выигрывают те, кто упрощает стек, а не добавляет новые инструменты.Вывод Современная разработка — это уже не гонка фреймворков и технологий.Это про:- удобство и скорость работы разработчика- стандарты и повторяемость- управляемую сложность- устойчивое развитие команд без выгоранияКоротко: инфраструктура стала продуктом, а разработчик — её пользователем.https://stateof.themodernsoftware.dev/

🤖 Тренды SEO в 2026: как попасть в ответ нейросети, когда тренд на общение и поиск через ChatGPT и аналогиЗа последний год поисковая оптимизация изменилась сильнее, чем за предыдущие десять. SEO не умерло (хотя нас этим пугали), оно просто выросло. Теперь мы оптимизируем сайты не только для роботов, но и для нейросетей, которые сами выбирают, чей контент показать пользователю. Тренды в SEO 2026:✔GEO — не будущее, а новый стандарт GEO (Generative Engine Optimization) — звучит страшно, но на деле это и есть эволюция SEO. Раньше оптимизировали для робота-краулера, теперь — для нейросети, которая "читает" ваш контент и решает, достоин ли он попасть в AI-ответ.Что критично: четкая структура (H1-H3, списки, таблицы), ответ на вопрос в первом абзаце, семантическая точность. Кстати, если нейросеть не поймёт логику вашего контента — она его просто пропустит..✔Быстрый UX = хорошее SEO Google и Яндекс не ждут, пока сайт загрузится. Если страница тормозит дольше 2 секунд — пользователь уходит, поведенческие факторы падают, позиции проседают. Ответ должен быть виден сразу — без скролла, попапов и заглушек. Плохой first-click experience обнуляет все ваши SEO-усилия. ✔Поведенческие факторы важнее ссылок Особенно в Яндексе. Алгоритмы всё меньше смотрят на ссылочные и всё больше — на поведенческие факторы: сколько времени на странице, какой путь по сайту, были ли отказы после клика по сниппету.Интересный момент: если SEO-команда работает без продуктовой аналитики — 50% усилий идут вникуда. Нужно смотреть не только на позиции, но и на то, как ведёт себя пользователь на странице.✔Страницы превращаются в продукт Сайт уже не просто набор страниц — это интерфейс для решений. Контент — не просто текст, а интерактивный инструмент, который помогает пользователю решать конкретные задачи.Работает то, что: даёт не только информацию, а результат, облегчает выбор и вовлекает в сценарий (в активный процесс). Калькуляторы, фильтры, конструкторы, визуализации — алгоритмы это видят и ранжируют выше.✔Антифрод — больше не «для безопасности» Погодите-ка, накрутки? Они никуда не ушли. Даже пара "волшебных" фейковых переходов или накрученных отказов могут свести на нет всю вашу работу.Что нужно: инструменты защиты (Variti, Cloudflare), постоянный аудит аномалий по метрикам, отслеживание и фильтрация «мусора» в аналитике. Ну и напоследок. Если сайт новый — только на SEO рассчитывать не стоит. Поисковикам нужно время, чтобы "поверить" в страницу: собрать данные о поведении, оценить качество, понять полезность.✔ Рабочая связка: SEO + контекст. Запускаем рекламу по SEO-запросам параллельно — создаём первичную статистику поведенческих факторов, на которую опираются алгоритмы. Платный трафик "обкатывает" страницы и ускоряет их попадание в индекс.Как действовать прямо сейчас: ✔ Проверить, есть ли вы в нейроответах (недавно в keys.so такая опция появилась, кстати)✔ Зафиксировать baseline поведенческих метрик. Установите эталон для каждого типа страниц: время до первого клика, scroll depth, % выходов без действия. Проблемные страницы видны не по ощущениям, а по отклонению от нормы.✔ Начать смотреть на SEO как на работу с продуктом, а не со словами✔ Защитить метрики от накруток и фрода, чтобы видеть реальную картину✔ Тут часть, все тренды в блоге. Всем лидов и качественного перехода от SEO к GEO в 2026 ❤️