ПомогИИ

Anthropic изучила 400,000 сессий Claude Code. Вывод неприятный для культа “учись кодить” В отчёте Agentic coding and persistent returns to expertise Anthropic показывает важный сдвиг: в AI coding побеждает не тот, кто лучше пишет код, а тот, кто лучше понимает задачу. Данные: * ~235,000 пользователей * ~400,000 Claude Code сессий * период: октябрь 2025 - апрель 2026 * verified success у software-related профессий: 34% * у остальных профессий: 29% Разрыв всего 5 пунктов. При этом менеджеры, sales и другие не-dev специалисты быстро растут как пользователи Claude Code. Разделение ролей становится всё яснее: человек решает, что строить Claude решает, как это реализовать Если ты хорошо знаешь предметную область, можешь точно поставить задачу, проверить edge cases и понять, где агент ошибся, кодинг становится намного доступнее. Ещё интереснее: разрыв между “нормально разбираюсь” и “эксперт” не такой большой. Большую часть пользы даёт крепкое понимание домена, а не статус топ-1% специалиста. AI coding не убивает экспертизу. Он сильнее награждает тех, кто знает свою область и умеет формулировать задачу. https://x.com/alex_prompter/status/2072003526755266744

Что думают руководители крупнейших компаний о будущем бизнеса Компания EY опубликовала глобальное исследование, в котором опросила руководителей крупнейших компаний мира. Один из главных выводов отчета — искусственный интеллект окончательно перестал быть экспериментом и превратился в стратегический инструмент развития бизнеса. От пилотов к масштабному внедрению Еще недавно компании запускали отдельные пилотные проекты с ИИ, пытаясь понять его потенциал. Сегодня ситуация изменилась. Большинство CEO отмечают, что проекты в области ИИ уже оправдали или превзошли ожидания. Руководители рассматривают технологии ИИ как источник роста выручки, повышения производительности и улучшения клиентского опыта. Показательно, что около 80% руководителей планируют увеличить инвестиции в ИИ в ближайший год, несмотря на экономическую неопределенность и давление на бюджеты. Генеративный ИИ - в лидерах На вопрос о наиболее трансформирующих технологиях 54% CEO назвали генеративный ИИ. Далее идут классическое машинное обучение (45%) и агентный ИИ (37%), который способен самостоятельно выполнять задачи и принимать решения в рамках заданных процессов. Это говорит о том, что бизнес постепенно переходит от использования ИИ как помощника к созданию полноценных цифровых сотрудников и автономных бизнес-процессов. Главный вызов - не технологии, а люди Интересно, что основным ограничением масштабирования ИИ руководители считают не качество моделей и не инфраструктуру. Главными проблемами названы нехватка компетенций, дефицит специалистов и сопротивление организационным изменениям. Большинство компаний уже готовятся к массовому переобучению сотрудников, изменению ролей и появлению новых профессий, связанных с ИИ. При этом многие CEO уверены, что внедрение ИИ приведет не к сокращению персонала, а к трансформации рабочих мест и появлению новых возможностей. ИИ становится частью стратегии компании Еще один важный вывод исследования - руководители перестают оценивать ИИ только через призму сокращения затрат. Все больше компаний рассматривают его как основу для создания новых продуктов, новых бизнес-моделей и конкурентных преимуществ. По сути, ИИ переходит из категории технологических инициатив в категорию стратегических активов компании. Что это значит для бизнеса Отчет EY показывает, что рынок вступает в новую фазу развития ИИ. Побеждать будут не те компании, которые просто внедрили чат-бота или корпоративный Copilot, а те, кто сможет перестроить процессы, обучить сотрудников и встроить ИИ в основу своей бизнес-модели. Сегодня вопрос уже звучит не «нужен ли нам ИИ», а «насколько быстро мы сможем превратить его в источник роста бизнеса». 😊 InnovaiteNews

Самая ненавистная задача в бизнесе, которая очень важна при интеграции ИИ. В прошлом посте мы разобрались, что главный актив эпохи нейросетей — это ваши оцифрованные данные. Но есть второй, не менее важный элемент. И это та самая сфера, которую в бизнесе традиционно все ненавидят, откладывают на потом и делают чисто «для галочки». Это регламенты, правила и инструкции. Почему они внезапно стали критически важны? Многие думают: «Я просто подключу ИИ к своей базе данных и скажу ему работать». Это прямой путь к катастрофе. Результат будет прямо противоположен тому, что вы ожидаете. Чтобы ИИ приносил пользу (например, в роли агента поддержки или продажника), ему нужна жесткая логика бизнес-процессов. Ему нужно знать: 🔹 С какими вопросами обычно приходят клиенты? 🔹 Какие есть заготовленные решения? 🔹 Что делать, если произошла нестандартная ошибка? 🔹 На каком этапе нужно перевести диалог на человека? Ловушка «теоретических» регламентов Вы можете сказать: «Ну, в отличие от данных, регламент я могу сесть и написать за вечер перед запуском ИИ». Да, можете. Но он не будет работать. Любой, кто пытался внедрять инструкции, знает: план устаревает ровно в тот момент, когда он написан. Если вы отдадите ИИ сырой, чисто «теоретический» регламент, агент будет косячить. Вы будете думать, что нейросеть глупая, а на самом деле ваша инструкция просто не учитывает реальную жизнь. Что делать прямо сейчас? Рабочий регламент — это тот, который уже «обкатали» на живых людях. Тот, по которому реальные сотрудники успели поработать, набить шишки, столкнуться с десятком исключений из правил и внести корректировки. Только такой «живой», обросший практикой и ветками сценариев регламент будет максимально эффективен для ИИ-агентов. Если вы планируете в будущем внедрять ИИ для ускорения или замены каких-то процессов — начинайте описывать правила игры уже сегодня. Обкатайте их на сотрудниках, доведите до ума, и тогда переход на автоматизацию пройдет бесшовно. Признавайтесь, как у вас обстоят дела с регламентами? Пылятся в Google Доках, вообще не существуют или реально работают?

Что самое ценное в эпоху ИИ? Как и обещал, начинаю делиться своими наблюдениями относительно того, на что стоит обратить внимание сейчас, чтобы получить максимум от ИИ. Давайте посмотрим, как обесцениваются классические ресурсы: 🧠 Знания. Они перестали быть эксклюзивом. ИИ в любую секунду может выдать вам нужную информацию или закрыть пробелы в том, чего вы не знаете. 🛠 Навыки. Раньше для запуска приложения нужна была команда дорогих узких спецов. Сейчас базовые (и не очень) навыки кодинга, дизайна или аналитики закрываются правильными промптами к нейросетям. 💰 Деньги. То, на что раньше корпорации тратили миллионы (инфраструктура, разработка), сегодня можно собрать на коленке со старого ноутбука или даже телефона. Порог входа рухнул. Но есть один ресурс, который ИИ для вас не придумает. Это ДАННЫЕ. Если у вас нет своих данных, любая, даже самая умная нейросеть будет выдавать вам «среднюю температуру по больнице» — решения, основанные на усредненном опыте жителей всего мира, а не на вашей ситуации. 📉 Как это выглядит в бизнесе: У большинства предпринимателей данные хранятся где попало: в разрозненных эксельках, в Google Таблицах, у сторонних сервисов аналитики, у подрядчиков или вообще в головах уволившихся сотрудников. Когда вы дозреете до того, чтобы подключить мощный ИИ для роста прибыли, вам просто не к чему будет его подключать. А собрать историю за прошлый год задним числом (какие были акции, как работала реклама, какие были цены у поставщиков и т.д.) — зачастую технически невозможно. Вы теряете шикарную возможность для анализа. 📊 Как это выглядит в личной жизни: Люди хотят, чтобы ИИ навел порядок в их финансах. Но если человек не вел учет и не может дать нейросети свою отправную точку (доходы, привычки, структуру расходов), ИИ даст лишь банальные советы из книжек по экономии, а не персональную стратегию. Главный вывод: Данные невозможно сгенерировать задним числом. Качество и объем ваших оцифрованных данных — это ваше главное конкурентное преимущество в ближайшие годы. Начинайте собирать, структурировать и бережно хранить свои данные прямо сейчас. Потом скажете себе спасибо. А как у вас обстоят дела с оцифровкой? Всё в одной базе или размазано по десяткам таблиц? 👇

Интернет уже наполовину не наш Всем привет! Тут подъехала очень отрезвляющая статистика на середину 2026 года. Если говорить коротко, то цифры такие: 🔹 ~50% всех новых текстов в сети сейчас создаёт ИИ. 🔹 50–57% всего интернет-трафика — это боты и автоматизированные алгоритмы. Что это значит на практике? Вероятность того, что прямо сейчас вы читаете ИИ-текст или смотрите сгенерированное фото, уже выше, чем то, что это сделал живой человек. Лайки под вашими постами, репосты и душевные комменты от пользователей с аватарками — с огромной долей вероятности тоже дело рук алгоритмов. И самое главное: с каждым днём эти «люди» выглядят всё реальнее. Сейчас как никогда важно включать критическое мышление и сохранять холодный рассудок. Не поддавайтесь иллюзиям и сценариям, к которым вас незаметно подталкивают алгоритмы (а они это делают постоянно). Вообще, за последние несколько месяцев я подметил несколько фундаментальных сдвигов, которые происходят прямо сейчас из-за активности ИИ. В следующих постах поделюсь этими наблюдениями. Это будет касаться и бизнеса и нас - простых человеков ))

Популярная мысль у AI-инфлюенсеров: модели настолько умные, что архитектурные решения лучше отдать им. «Не спрашивай меня, делай как считаешь лучше». Звучит логично, но, кажется, это ловушка. Раньше путь к решённой задаче был такой: 1. хочу решить задачу, но не понимаю, как 2. прокачиваю понимание 3. решаю задачу На выходе задача решена — и я понимаю, как именно. Теперь в ту же точку можно прийти иначе: 1. хочу решить задачу, не понимаю, как — но у меня есть AI 2. AI решает задачу 3. я разбираюсь, как оно работает На практике третий шаг мы, конечно же, почти всегда пропускаем. Получаем решение, которое прямо сейчас работает — вот и ладушки. Раньше понимание выдавали в комплекте с результатом, а теперь оно стало опциональным. Но даже если AI принял правильное решение — приняли его не мы. А чинить и развивать эту штуку потом всё равно нам. Получаем comprehension debt — долг непонимания. Расскажу на своих граблях. Я пишу сейчас Symphony — оркестратор для агентов: он сам берёт задачи из трекера, запускает AI-агента в отдельной ветке, открывает пулл-реквест, гоняет ревью и мёржит. Удобно. Я его собрал одним промптом — взял спеку и попросил AI сделать систему целиком. И оно даже заработало! Я был в восторге ровно до момента, пока оно не начало падать (сразу же). А падало оно изобретательно. Например, иногда агент, вроде запускался, но ничего не делал, и через 10 минут просто умирал. Я перезапускал, и там 50-50. Иногда все работало, иногда такой же таймаут. Почему - непонятно. И вот сижу я над собственной системой, которая падает, и не знаю, с чего начать. Потому что проектировал её не я. В голове — пусто. Целый месяц я с этим возился. Тут важно: код-то не сломался сам по себе. Сломалась моя способность его исправлять. Даже если сначала все работает, любой живой продукт меняется: новые требования, обновились библиотеки, поехали данные. Пока всё работает, долг копится тихо. Счёт приходит в первый же момент, когда надо что-то поменять. Я для себя разложил понимание на уровни — сверху вниз: понимаю проблему → задачу → решение → архитектуру системы → код. Как будто, низ этой лестницы AI и правда отдавать — пусть пишет код, я не обязан помнить каждую строку. Беда в том, что долг ползёт вверх. Сначала перестаём читать код. Потом — не вникаем в архитектуру. А в какой-то момент ловим себя на том, что не понимаем уже саму задачу. Как будто решение — осознанно себя замедлять. AI дал скорость, и часть этой скорости я возвращаю обратно в понимание: прописываю детальное продуктовое видение, описываю архитектуру, основные сущности, состояния, переходы системы и тп. Если же продукт уже сделан без этих документов, как в моем случае в Symphony, круто помог интерактивный учебник. Звучит абсурдно — но именно после этого стало легче чинить. В общем, вывод такой: AI можно отдать решение. Но нельзя отдавать понимание. А где вы проводите эту красную линию с AI — что отдаёте не глядя, а во что обязательно вникаете сами? Напишите, интересно.

Очередной отличный пост от Алексея. Как говорится, комментировать - только портить. Абсолютно согласен.👇🏻👇🏻👇🏻

Первое видео уже на YouTube! Старт дан. Как и обещал, запускаем наше реалити по созданию проекта с нуля. В первом ролике я закрыл всю вводную часть и подробно описал свой подход (deepcoding), чтобы мы зафиксировали базу и больше к этому не возвращались. Дальше — только практика. Что мы успели сделать всего за 40 минут: Взяли сырую идею буквально из двух строчек (напомню, у меня ноль опыта в подобных сервисах). И с помощью правильного общения с ИИ превратили её в: ✅ Полноценную концепцию продукта. ✅ Четкую дорожную карту разработки. ✅ Конкурентный анализ. Главный итог: абстрактная мысль из разряда «а прикольно было бы сделать...» превратилась в осязаемый пошаговый план действий. 🔗 Инструменты из видео: • https://gemini.google.com/app?hl=ru • https://notebooklm.google.com/ • https://claude.ai/new 👇 Забирайте бонусы в комментариях: Я прикрепил там презентацию из видео, текстовое описание всего алгоритма действий и 2 рабочих промпта (для создания концепции и сборки дорожной карты). Можете применять для своих задумок. ☕️ Наливайте кофе, включайте фоновую музыку и садитесь за реализацию своих идей. Хватит просто держать их в голове и думать: «Вот было бы здорово...». Пора делать! Приятного просмотра: https://youtu.be/gufJSkV6VAw

Всем привет! Процесс пошел 🚀 На выходных плотно засел за наш проект-эксперимент по обмену вещами. Записал первое видео — сейчас делаю легкий монтаж и планирую выложить его уже к этим выходным. Первый блин оказался совсем не комом, но принес несколько крутых инсайтов. Делюсь тем, что удивило на старте: 🧠 Идею пришлось докручивать на ходу Направление для меня абсолютно новое, поэтому многие вещи приходилось придумывать в процессе. Меня буквально спас правильный промпт для сборки концепции: ИИ не просто выдавал готовый текст, а задавал мне точечные наводящие вопросы. Если бы не этот подход, я бы точно забуксовал на старте. 🛠 Выход из зоны комфорта Стек технологий, который ИИ предложил для реализации проекта, процентов на 80 для меня абсолютно новый. Придется разбираться с нуля, но тем интереснее будет deepcoding! 🕵️‍♂️ Главный сюрприз — конкурентный анализ В конце видео я решил дать бонусом интересный способ, как провести конкурентный анализ с помощью ИИ. Сначала сомневался: думал, это немного не в тему, ведь у нас эксперимент про разработку, а не про маркетинг и продвижение. Но к моему удивлению, этот «бонус» перевернул всё! Анализ вытащил на свет критические моменты, которые относятся напрямую к механике работы приложения. Я увидел, какие именно фичи привели аналогичные мировые проекты к успеху, а какие — к краху. Теперь у меня есть четкое понимание, что обязательно нужно учесть в логике кода. Понял одно: теперь буду делать такой анализ перед каждым новым проектом. В общем, на этой неделе ждите первую часть видео на YouTube! А я, если получится, на выходных продолжу кодить и запишу для вас следующий этап.

ПомогИИ pinned a photo

Ну что, друзья, время собирать камни! По итогам опроса мы официально запускаем проект по Обмену вещами (с сохранением их истории). ✌🏻 Спасибо всем кто голосовал за оба проекта! Скажу честно: никогда ничего подобного не делал. Специально ничего не изучал, и сейчас в голове это выглядит как гибрид eBay и ВКонтакте, но абсолютно без денег. У многих из вас наверняка есть более проработанные идеи в сферах, где вы уже эксперты. Но тем интереснее! Я иду в эту историю абсолютным новичком, чтобы показать вам реальный процесс с нуля. Чтобы задать старт, фиксируем правила игры и вводные нашего реалити-шоу: 📦 1. Суть проекта и контекст Помните историю парня, который путем серии обменов превратил красную скрепку в настоящий дом? Мы делаем платформу для бартера физическими вещами. Киллер-фича: у каждого предмета сохраняется история обменов. Вы забираете умную колонку и в её карточке видите её «генеалогическое древо». Узнаете, что когда-то она была гитарой, которая до этого была книгой, успевшей побывать в Новой Зеландии и Латинской Америке. Это не просто барахолка, а генератор крутых историй! ⏳ 2. Сроки Жестких дедлайнов нет — это хобби. Буду делать в свободное от основной работы время. Здесь мы с вами в одной лодке: у всех нас есть учеба, работа, рутина. Я покажу, как пилить свой продукт по вечерам или выходным, когда появляются силы. Делать буду в своем темпе, но делать буду. 💰 3. Бюджет Студенческий минимум. Мои расходы ограничатся только подпиской на нейросеть и арендой серверов/домена. Показываю, что запуск идеи сегодня доступен каждому. 🤝 4. Команда и подход Состав: Я + ИИ + Вы. Сразу предупреждаю: никакой магии «одной кнопки» и автономных систем, куда закинул идею и ушел пить кофе. Только вдумчивый deepcoding, о котором я писал выше. Будем проектировать архитектуру и контролировать логику руками вместе с нейронками. 🎯 5. Измеримая цель Давайте поставим конкретную планку для первого этапа: - Полностью рабочий сайт. - 100 пользователей из как минимум 5 стран. - Совершение хотя бы одного полноценного обмена вещами через платформу. 📱 Где за всем следить? Здесь, в Telegram: Буду выкладывать всю «внутрянку» — ссылки на проект, свои рабочие промпты, скрипты, куски кода и полезную инфу. На YouTube: Буду публиковать видеодневники разработки (если кто-то еще не подписан, ловите ссылку: https://www.youtube.com/@ii_pomogii ). Никаких гламурных вылизанных с ИИ видео, только реальная работа над проектом. В общем, занимайте места. Смотрите, читайте, комментируйте, советуйте, критикуйте и забирайте себе этот опыт через мои успехи и ошибки. Погнали! 🔥

IT Memes & Max

Эх, поторопился я с голосованием для идеи проекта. Тут вот какая классная попалась

Vibecoding vs. Deepcoding: В чем разница? Последнее время все чаще стал натыкаться на такое понятие, как дипкодинг. И тут до меня дошло, что мой подход к разработке с ИИ это скорее он, чем классический вайбкодинг. И решил написать, чтобы и вы тоже знали разницу между этими 2 подходами. Если vibecoding — это история про «написал промпт, попил кофе, получил готовое приложение» (где ИИ работает как черный ящик), то deepcoding — это осознанное, вдумчивое парное программирование с нейросетью. В дипкодинге вы перестаете быть просто «кодером», который стучит по клавишам синтаксис, и становитесь архитектором систем и строгим ревьюером. Анатомия дипкодинга: 🔹 Микроменеджмент контекста. Вы не просто кидаете ИИ задачу. Вы собираете для него правильный контекст: скармливаете нужные файлы, куски документации, описываете функции и архитектурные паттерны. 🔹 Итеративность и декомпозиция. Никакой генерации всего проекта разом. Идем пошагово: просим спроектировать БД ➡️ проверяем и правим. Пишем модели ➡️ ревьюим. Затем контроллеры, тесты и так далее. 🔹 Полный контроль над логикой. Вы точно понимаете, как работает ваш код. Если возникает баг, вы не просите ИИ «почини это как-нибудь», а указываете на конкретную проблему. 🔹 Смещение фокуса. Освободив руки от набора кода, вы тратите мозговое топливо на безопасность, оптимизацию, бизнес-логику, масштабируемость и edge-кейсы (нестандартные ситуации), о которых ИИ сам не подумает. В итоге вы получаете полную реализацию вашей идеи, а не то что "как-то получилось что-то похожее, ну и так сойдет". Для еще большего понимания вот сравнение этих 2 подходов: 🌊 Vibecoding Ваша роль: Заказчик / Идейный вдохновитель Уровень контроля: Низкий (ИИ сам принимает решения) Уровень проектов: Простые MVP, пет-проекты, скрипты 🧠 Deepcoding Ваша роль: Техлид / Системный архитектор Уровень контроля: Максимальный (вы утверждаете каждый шаг) Уровень проектов: Сложные production-ready продукты В проекте, который я буду показывать, я, как оказалось, буду использовать Deepcoding. Хочу показать вам, как строить серьезные вещи, держа ИИ в ежовых рукавицах, а не полагаясь на слепую удачу одной кнопки. Заодно и сам попробую, что из этого получится в той области, в которой я вообще ничего не понимаю. Готовы погружаться? Итоги голосования за идею уже завтра ( если еще не проголосовали, то самое время 👆) и в ближайшее время начинаем.

🤨 Когда навайбкодил приложение и оно даже работает, но есть нюанс...

Ребят, вижу, что в голосовании за идею нашего будущего проекта появляется лидер! Пока вы выбираете (напомню, бьемся между «Бартером навыками» и «Эволюцией вещей»), хочу рассказать, почему за этим проектом будет полезно следить не только прожженным гикам. Я задумываю этот формат «Build in Public» (строю на глазах у всех) как честную открытую демонстрацию всего, что будет происходить. И вот кому это принесет максимум пользы: 1️⃣ Тем, у кого есть идеи, но нет команды (и узким спецам) У вас крутая задумка в голове, но вы не умеете кодить и не знаете, с чего начать? Или вы крутой аналитик/дизайнер/маркетолог, но запуск полноценного продукта для вас — темный лес? Наблюдая за мной, вы увидите пошаговый путь от голой идеи до первых реальных пользователей. Вы поймете, как запустить свой проект без миллионов на разработку. Учтете мои ошибки. Ну и просто проверите на мне реально ли это ( я сам еще не знаю 🤫 ) 2️⃣ Предпринимателям и владельцам бизнеса Сейчас на рынке гуляет опасный миф: «Разработка с ИИ - это просто! Кинул пару строк нейросети, нажал кнопку, и всё готово, знания не нужны». Этот проект развеет иллюзию волшебной палочки. Вы увидите, как на самом деле выглядит правильная разработка и автоматизация с помощью ИИ. С какими затыками я столкнусь, как буду их решать, и почему человек-архитектор всё ещё критически важен. Это даст вам трезвое понимание, как внедрять ИИ в свой бизнес. 3️⃣ Действующим айтишникам и разработчикам Уже работаете в IT и используете нейронки? Вам тоже не будет скучно. Я буду открыто делиться своими рабочими связками, неочевидными промптами, логикой ИИ-агентов и, конечно, факапами. Сможете подсмотреть мои подходы, почерпнуть новые фишки и применить их в своей ежедневной работе, чтобы ускорить рутину, ну или просто не допустить моих ошибок. В общем, будет много практики, честности и ноль «успешного успеха». Покажу всю внутрянку: и техническую, и продуктовую. А если будете комментировать, то отдача получится еще больше, т.к. буду стараться обращать внимание на все ваши советы и комментарии и, возможно, применять их в проекте. ⏳ Напоминаю: голосование закрывается в эту пятницу! В пятницу подводим итоги, выбираем идею-победителя и официально стартуем. Если еще не проголосовали — поднимайтесь на пост выше и жмите на кнопку! Какую историю будем создавать? 👆👆👆

В продолжение темы вайбкодинга, решил провести технический эксперимент. Эпоха «говорить об ИИ» уступает место эпохе «создавать с помощью ИИ». Я решил запустить формат Build in Public (строй на глазах у всех). Я собираюсь с нуля запустить полноценный, работающий веб-сервис. При этом я буду использовать только вайб-кодинг — никаких долгих курсов по программированию, только промпты, ИИ и мои (и ваши) идеи. Буду показывать всё: от проработки идеи до багов и первых пользователей. Ключевое условие - проект должен быть из той сферы и возможно на тех технологиях, с которыми я никогда не сталкивался, чтобы быть максимально в условиях обычного человека, который создает что-то с 0. Сроков нет, заказчика нет, единственная цель - попробовать самому и поделиться опытом. И мне нужна ваша помощь, чтобы выбрать проект. У меня есть две интересные идеи. Обе возвращают нас к истокам интернета - никакой коммерции на старте, только взаимопомощь и крутое комьюнити. Какую идею будем реализовывать? Выбирайте: 🔄 Идея №1: Цифровой Бартер (Skill Swap) Платформа для креаторов, разработчиков и вообще всех, где запрещены деньги. Только чистый обмен навыками. Как это работает: Ты мне пишешь скрипт - я тебе монтирую рилс. Ты мне настраиваешь сервер — я делаю тебе логотип. В чем фишка: Честная система рейтингов, отзывов и репутации. Идеально для тех, кто запускает свои проекты без бюджета. Ваш главный капитал здесь - ваши навыки. 📎 Идея №2: Эволюция Вещей (Item Lineage) Помните парня, который путем серии обменов превратил красную канцелярскую скрепку в настоящий дом? Это платформа для обмена физическими вещами (тоже без денег!), но с одной киллер-фичей: у каждого предмета сохраняется история обменов. Как это работает: Ты отдаешь старый скейтборд за умную колонку. В чем фишка: Вы сможете открыть карточку этой колонки и увидеть её «генеалогическое древо». Вы увидите, что когда-то она была гитарой, гитара — книгой, а всё началось с брелка. Или увидеть, что гитара, прежде чем попасть к тебе была в Новой Зеландии и где-то в Латинской Америке. Это не просто барахолка, это обмен вещами вместо их покупки и генератор крутых историй! 👇 Голосуйте в опросе ниже! За что проголосует большинство - то и начну собирать своими руками (и нейронками) уже на следующей неделе. Если есть идеи, как докрутить эти концепты - пишите в комменты!

Вайбкодинг убил барьер входа и сейчас разбивает мечты и ожидания многих. Теперь приложение может собрать почти любой. И именно поэтому приложений стало больше, а в итоге работающих бизнесов и стартапов не стало больше в такой же пропорции. Почему? По данным Sensor Tower/Appfigures, в первом квартале 2026 года число новых приложений в App Store выросло на 84% год к году, до 235,8 тыс., а по App Store и Google Play вместе рост составил 60% год к году. Проблема не в том, что код писать стало проще. Проблема в том, что запустить продукт - это только начало. Дальше начинается то, на чем сыпется большинство: - поддержка, - багфиксы, - стабильность, - архитектура, - обновления, - маркетинг, - удержание пользователей. И тут выясняется неприятная вещь: многие “agentic” приложения - это не продукты, а одноразовые демки. Их собрали быстро, но они уже разваливаются, потому что автор сам не понимает, что внутри. Я верю в другой подход: вайбкодить с умом. Не скидывать всё агентам и надеяться на магию, а держать контроль над архитектурой, логикой и качеством. Тогда ИИ реально ускоряет разработку, а не превращает проект в черный ящик. И с таким подходом может работать даже тот, кто не понимает в программировании на том уровне, который требуется для таких разработок. Итог простой: сделать приложение стало легко. Сделать живой продукт - по-прежнему сложно. Ав вы что думаете? Было такое, что есть идея, хотелось бы сделать какой-то продукт, но не знаете как сделать так, чтобы ИИ закрыл технические вопросы, но при этом у вас был полный контроль?

IT Memes & Max