Google выпускает мобильные приложения NotebookLM для Android и IOS

Похоже, что у Гугла большие планы на NotebookLM. Пока большинство из нас праздновало первомай, поедая шашлыки, компания объявила о том, что очень скоро выйдут мобильные приложения для “умной тетрадки”.

Что приятно - будет сразу версия не только для смартфонов, но и планшетная, то есть тем, кто пользовался на iPad, можно будет удалять PWA-ярлыки.

Очень надеюсь, что проект будет долго жить и развиваться, все-таки гугл известна как компания, которая любит “убивать” свои продукты. А терять заметки, которые хранятся только в облаке - не самый приятный опыт. Поэтому все-таки важные доки буду хранить в Affine.

Релиз намечен на 20 мая (первый день Google I/O), должны стать доступны бета-версии. А сейчас можно предварительно зарегистрироваться на тесты.

🤖 Ссылка для Android
🍏 Ссылка для iOS/iPad OS

Claude получает больше связи с реальным миром

Какими бы мощными ни становились языковые модели, их главная уязвимость - это оторванность от реального мира. Сегодня LLM часто пасуют перед задачами, требующими актуальной информации или понимания сложного контекста «здесь и сейчас».

Банальный пример из жизни. Вчера мы ездили из Белграда в Нови Сад. Главный вокзал Нови Сада закрыт на неопределенный срок после трагического обрушения навеса в ноябре 2024 года. Поезда теперь отправляются с другой станции, до которой еще нужно добраться на автобусе. Ни Perplexity, ни Deep Research от Google не смогли дать мне корректный ответ, как вернуться обратно в Белград. Они просто не знали о закрытии основного вокзала и предлагали маршруты через него. Вот вам и связь с реальностью.

Именно над решением этой проблемы активно работают в Anthropic. На днях они анонсировали Integrations - новую фичу для Claude, которая позволяет подключать к модели внешние приложения и инструменты. И это может стать важным шагом к тому, чтобы ИИ лучше понимал наш мир и мог действовать в нем.

Что такое Integrations?
По сути, это развитие их протокола MCP, который теперь позволяет Claude работать не только с локальными, но и с удаленными серверами через веб и десктопные приложения. Проще говоря, вы можете «подружить» Claude с вашими рабочими инструментами.

На старте доступны интеграции с 10 популярными сервисами: Jira, Confluence, Zapier, Cloudflare, Intercom, Asana, Square, Sentry, PayPal, Linear и Plaid. Обещают и другие, вроде Stripe и GitLab.

Зачем это нужно?
Когда Claude подключается к вашим инструментам, он получает глубокий контекст о вашей работе: историю проектов, статусы задач, корпоративную базу знаний. Он получает больше агентских функций, позволяющих с ним коллаборировать эффективнее.

Пример с Atlassian: Claude может помогать в создании новых продуктов, резюмировать обсуждения и создавать задачи в Jira или страницы в Confluence.

Улучшенный Research
Вместе с интеграциями Anthropic прокачали и свою функцию Research. Теперь она может проводить более глубокие исследования, используя не только веб и Google Workspace, но и подключенные через Integrations приложения.

Claude разбивает сложный запрос на части, глубоко исследует каждую и собирает подробный отчет с цитатами и ссылками на источники. Процесс может занимать от 5 до 45 минут (вместо часов ручной работы). Это уже серьезный инструмент для ресерча, который учитывает и ваши внутренние данные.

Начали с бизнеса, а что дальше?
Anthropic логично начинает с бизнес-применений. Интеграции с рабочими инструментами - понятный и востребованный сценарий. Даст ли это ИИ ту самую связь с «реальным миром»? В определенном смысле - да, но пока только с рабочим миром конкретной компании или пользователя.

Сможет ли такой Claude в будущем подсказать мне актуальный маршрут из Нови Сада, учитывая закрытый вокзал? Пока нет. Но направление выбрано интересное: дать моделям доступ к внешним, динамически обновляемым источникам данных и возможность взаимодействовать с ними. Это явно шаг в сторону от чисто текстовых галлюцинаций к более заземленным и полезным действиям.

Новые функции пока доступны в бета-режиме для планов Max, Team и Enterprise. Обычный поиск по вебу теперь доступен глобально для всех платных пользователей Claude

Выпустил второй поток тренинга “ИИ для личной эффективности”. Отзывы и дальнейшие планы

Вот так быстро и незаметно для меня прошел публичный поток моего тренинга по личной эффективности с ИИ. Хочется порефлексировать и поделиться с вами результатом и дальнейшими мыслями.

Зашел ли курс аудитории?
Это первый и определяющий вопрос. По посещаемости, обратной связи и NPS рад поделиться, что курс залетел на “ура”. Поток был небольшой, 9 человек. Промежуточный NPS, когда я пишу этот пост - 100% Материал актуальный, оценки отличные. Я очень горжусь тем, что удалось собрать такой продукт. Пусть изначально я стремился обучить 15 человек на этом потоке, сейчас я уверен, что можно смело инвестировать в маркетинг, т.к. курс прошел проверку в “бою”.

Будет ли еще набор?
Однозначно. Решил ставить эту историю на поток. Более того, сам тренинг будет еще немного прокачан. Добавится базовый тариф. Помимо этого, договорился о сотрудничестве с одним самых крутых продактов в РФ - Глебом Кудрявцевым, и мы будем развивать эту историю вместе. Это поможет мне не концентрироваться на маркетинге, а сам курс сделать еще качественнее. Маркетинг прошедшего потока для меня был настоящим челленджем.

Что было плохо/что я бы изменил?
В процессе финальной шлифовки материалов, я понял, что блок по ИИ-программированию - слишком сложный, чтобы посвещать ему только 1 занятие и всего неделю на практику. Живая лекция продлилась аж 3 часа. Вести такое было сложно, да и сидеть и держать фокус тем, кто учился, тоже непросто. А Cursor в начале многих напугал своей сложностью. В связи с этим, для следующего потока будет несколько изменений. Во-первых, часть гайдов я вынесу из лайв-лекции в предзапись. Во-вторых, по вайб-кодингу будет отдельный курс, где будут разбираться отдельно несколько инструментов разного уровня сложности. Его можно будет как приобрести отдельно, так и в формате доп пакета по скидке при покупке тренинга по эффективности.

Окупилось ли и сколько заработал?
Конкретные цифры раскрывать не буду, т.к. с первой маркетинговой когорты лиды до сих пор идут и B2B и B2C. ROMI у меня четырехзначная цифра. С точки зрения рынка - это офигительный результат. С точки зрения моих амбиций - я планировал больше, но это нормально 🙂 Сюда вошли расходы на маркетинг, хостинг, разработку сайтов и так далее. В общем, если измерять в деньгах - я в плюсе, если ко всему этому добавить количество потраченного на подготовку моего времени - я в небольшом минусе, но будут еще потоки, поэтому в плюс я еще успею выйти)

Что дальше?
Планирую диверсификацию направлений. В планах поставить на поток то, что есть, а далее - сделать отдельные тренинги по использованию ИИ для дизайнеров, программистов, врачей и.т.д. но уже с приглашенными экспертами. Это не будет традиционный эдтех, который я ненавижу. Хочу двигать эту историю как specialty-образование, с ограниченными по количеству группами с фокусом на качество получаемых знаний.

Также, вместе с масштабированием и преобразованием пет-проекта в бизнес, я буду снижать его замкнутость на себе. Бизнес, где все завязано на фаундере - плохой бизнес. Будут обучены кураторы для проверки ДЗ, личную ОС оставлю только в премиум тарифе, в расширенном - буду смотреть уже проверенные работы, также в ближайшее время введу платное менторство.

В общем, могу сказать, что запуском я доволен. Тренинг по менеджменту все еще идет, как закончится - по нему также подведу итоги.

И очень скоро будут анонсы:
- новые потоки по менеджменту и эффективности
- пробный поток на вайб-кодинг

Также, кто проходил мое обучение - буду благодарен, если оставите отзыв под этим постом, его я закреплю 🙂

#бизнес

Трамп и ИИ в школах

Дональд Трамп в последнее время - один из главных ньюсмейкеров. За потоком новостей о политике, торговых войнах и пошлинах для пингвинов порой сложно разглядеть что-то действительно конструктивное. Но вот на днях он подписал указ, который точно заслуживает нашего внимания -“ Advancing Artificial Intelligence Education For American Youth". Речь идет о внедрении AI-образования в американские школы, вузы и даже на рабочие места.

Зачем детям ИИ? Воспитываем AI-natives
Идея понятна: ИИ - это не просто технология, это новая реальность, в которой предстоит жить и работать следующему поколению. Указ Трампа как раз и нацелен на то, чтобы воспитать так называемых "AI-natives" - людей, для которых взаимодействие с искусственным интеллектом будет таким же естественным, как сегодня для нас использование смартфона.

И тут важно понимать: речь не просто о том, чтобы добавить в школьную программу пару уроков про нейросети вместо базовой информатики. Компетенции работы с ИИ - это гораздо шире. Это про умение применять AI в разных сценариях, в разном контексте, понимать его возможности и ограничения, критически оценивать результаты его работы. Будь ты будущий врач, юрист, художник или инженер - тебе придется взаимодействовать с AI-системами. Указ предусматривает создание специальной рабочей группы и партнерства с IT-гигантами и университетами для разработки ресурсов и обучения учителей. Звучит как правильный шаг в будущее.

А что делать взрослым? Учиться, пока не поздно
Инициатива Трампа - это, безусловно, игра вдолгую, инвестиция в будущее поколение. Но что делать, тем, кто уже вышел из-за школьной парты? Сидеть и ничего не делать?

Рынок труда сейчас штормит, и ИИ - один из главных факторов этой турбулентности. Пока дети будут учиться азам AI в школах, взрослым, нужно активно инвестировать в собственное AI-образование прямо сейчас. Не просто читать новости, а пробовать применять AI-инструменты в своей работе, разбираться, как они устроены, где могут помочь, а где – навредить.

Владение AI-инструментами стремительно превращается из "nice-to-have" в "must-have". Посмотрите на Shopify: компания ввела радикальную политику - ни одна команда не может нанять нового сотрудника, если не докажет, что эту работу не может выполнить ИИ. Более того, все сотрудники должны уметь пользоваться AI. Похожую политику недавно анонсировали и в Duolingo.

Это уже не просто тренд, это новая реальность бизнеса. Компании понимают: сотрудники, владеющие ИИ, работают эффективнее. И если вы не хотите однажды оказаться за бортом, нужно прокачивать свои AI-навыки.

Так что, пока школы готовятся воспитывать AI-natives, нам стоит самим становиться AI-adopters, чтобы не остаться в прошлом веке.

#развитиеии

Используем Speech-to-Text на полную - MacWhisper

Я уже неоднократно писал про Vibe - лучший бесплатный инструмент, если нужно что-то транскрибировать. А что, если вам надо не только транскрибировать, но вы хотите еще и автоматически включать транскрибацию во время встречи, писать код голосом и задавать вопросы по транскрипту сразу в одном окне с этим самым транскриптом?

Решение есть! Даже целых два, оба платные, но с одним “но”. Первое - Superwhisper, стоит 84 бакса в год или пожизненная лицензия за 250 баксов. Второе - MacWhisper с пожизненной лицензией за 60 баксов и именно о нем я сегодня расскажу.

Приложение появилось намного раньше, чем Vibe, прошло стадию, когда было бесплатным, и сейчас имеет полноценный роадмеп дальнейшего развития, продаваясь за деньги, при этом функций здесь прямо много.

Что может MacWhisper
Помимо базовой транскрибации встреч, которую я использую на регулярной основе, приложение отличает то, что с транскриптами можно работать прямо в нем, не отходя от кассы. Причем делать это можно как с локальными моделями, так и через API-ключи. Среди функций здесь есть суммаризация, кастомные шорткаты, возможность перевода всего транскрипта, дробление на спикеров, извлечение статистических данных, в общем, все, что только вы можете пожелать.

Другая полезная функция - это Dictation или, говоря по-русски, голосовой ввод. Традиционный голосовой ввод на маке меня жутко бесит, потому что часто что-то слышит криво, неверно расставляет знаки препинания, плохо переключается между языками, если, например, я объясняю курсору, какую функцию в коде мне нужно изменить. Поэтому я просто-напросто не использовал обычный голосовой ввод, но в MacWhisper он реализован по-умному.

Теперь вайбкодить можно реально, просто наговаривая ИИ, что тебе нужно сделать. Все благодаря тому, как реализован здесь механизм распознавания. Сами слова распознает Whisper, у которого по умолчанию высокая точность, а знаки препинания расставляет LLM + можно вставить свой словарь, который поможет модели лучше понимать, о чем ты говоришь, например, аббревиатуры. Можно настроить как локальную LLM, так и по API. Я себе поставил Gemma 3 1b qat, она мультиязычная и максимально быстро обрабатывает тексты (140 токенов/секунду), поэтому все, о чем я говорю, остается строго у меня на компьютере.

Помимо диктовки, здесь также есть приятная функция автодетекции звонков, чтобы их можно было транскрибировать в один клик, и еще куча разных мелких приятностей. В общем, практически все то, за что сервисы типа Granola, Fireflies Ai и прочие берут по 20 баксов в месяц.

Сервис могу смело рекомендовать. Единственный минус, как можно понять из названия отсутствие Windows версии 😅

#инструменты

Google обновили Gemini 2.5 PRO и она стала еще лучше в кодинге

Гугл выпустил очередное обновление своей самой мощной модельки, и она в очередной раз попала в топы, причем с нехилым таким отрывом.

На WebDev арене моделька заняла первое место. Сильнее всего как раз прокачали фронтенд разработку и работу с UI. Звучит интригующе. В моем текущем процессе именно Gemini 2.5 PRO - основная модель, а Claude я использую либо в тех ситуациях, когда после пары подходов Gemini не справилась либо когда мне нужно сделать более красивый интерфейс.

В целом, с точки зрения “сделать красиво” работа Claude мне до сегодняшнего дня нравилась больше. Но если Google реально прокачали этот аспект кодинга, то это очень круто, все-таки смена модели в процессе - это невсегда хорошо, теряется часть контекста.

Как бы то ни было, сейчас как раз работаю над парой проектов, где нужен именно красивый UI, заодно и Gemini проверю. Жду, когда модельку добавят в Cursor.

DeepSeek выложили анонс R2: но решат ли их инновационные методы проблему вранья или модель ждет судьба OpenAI o3?

Я уже разбирал их новый метод обучения Self-Principled Critique Tuning (SPCT), который учит модели самокритике. И вот на днях DeepSeek анонсировали DeepSeek-R2, построенную на этих наработках. Учитывая шум, который наделала R1, ожидания высоки, но сможет ли R2 оправдать их на деле, а не только на бумаге?

Что нам обещают:
- Продвинутую мультиязычность - надеюсь, что уберут рандомные иероглифы из ответов.
- Мощный кодинг - v3 была в этом прямо хороша.
- Мультимодальность из коробки: текст, картинки, аудио, видео.
- Эффективность - модель должна требовать еще меньше ресурсов.
- Инновационные методы обучения (SPCT, GRM), здесь остановимся поподробнее.

Главный вопрос: не повторит ли R2 судьбу o3 от OpenAI?
Идея SPCT, где модель сама формулирует принципы и критикует свой ответ, звучит красиво. В прошлый раз я описывал, как это должно помогать в сложных задачах, где нет однозначно "правильного" ответа, в отличие от стандартного RLHF. Но там же у самих DeepSeek были вопросы к практической реализации такого сложного процесса самоанализа.

И вот главный момент: смогли ли DeepSeek побороть не только общую склонность LLM к галлюцинациям, но и потенциальные сложности самого SPCT? Или нас ждет очередная модель, которая впечатляет на бенчмарках, но на практике будет периодически генерировать дичь и доказывать, что она права, как это делают те же модели OpenAI семейства 'o'?

Они заявили про крутой метод, но справились ли они с его недостатками и сложностями применительно к реальным, открытым задачам? Вот это действительно интересно.

Вердикт? Ждем релиза
DeepSeek R2 - это, безусловно, важный анонс и показатель амбиций Китая в AI-гонке. Но пока не увидим модель в деле, все это - лишь маркетинг. Ключевой момент - сможет ли R2 быть не просто мощной, но и надежной. Иначе ее ждет хайп на старте а затем уход в небытие после реального использования. Будем наблюдать.

Открыт набор на третий поток тренинга по AI-продакт менеджменту и ИИ для личной эффективности

Друзья, без долгих вступлений спешу сообщить, что я открываю набор на третий поток обоих своих тренингов по ИИ. Ранее я анонсировал их вот тут.

Коротко напомню, какие есть варианты и для кого они

🦾 ИИ для личной эффективности - тренинг для тех, кто хочет системно подойти к внедрению ИИ в свои личные и рабочие процессы, разобраться с тем, как работает данная технология, какие виды ИИ существуют, где он может быть полезен, а где нет. Подойдет как совсем новичкам, так и тем, кто уже работает с ChatGPT, но хочет большего. Вы узнаете какие есть подходы к работе с LLM, когда и как работать с локальным ИИ, как создать своего AI-агента (реального, а не на n8n), изучите основы ИИ-программирования и многое другое.

👨‍🔬AI-продакт менеджмент - мой флагманский тренинг для продактов, который не только учит использовать ИИ на всех этапах разработки продукта, но и самим создавать AI-продукты и фичи. Какой бы у вас ни был продукт - вам неизбежно придется сначала внедрять в него AI-функционал, а затем трансформировать и сам продукт. Данный тренинг строится вокруг фреймворка AI-дизайна продукта, который мы применяли в Skyeng, Pearson и сейчас используем в EAI. Он позволяет разрабатывать AI-продукты быстрее, дешевле и с минимальными потерями в случае, если гипотеза оказалась неверна (а в AI-проектах это случается ой как часто). Вы узнаете как правильно исследовать AI продукт, как самостоятельно создавать прототипы с помощью ИИ, изучите особенности тестирования AI-продуктов и фичей. Если вы уже знакомы с базовым продакт-менеджментом или проходили, например, тренинг Вани Замесина по AJTBD - этот тренинг будет отличным дополнением с фокусом на AI.

Что изменилось
1. Новый поток я запускаю совместно с Глебом Кудрявцевым (ex CPO Skyeng, основатель Карьерного Цеха). Глеб делал продукты с лучшими командами, среди которых Avito, Joompay, Skyeng и залетит на оба тренинга в тарифы Расширенный и Премиум, чтобы поделиться своим опытом использования ИИ (особенно ценно будет для продактов).
2. Для обоих тренингов добавился Базовый тариф с возможностью изучить все самостоятельно, но без обратной связи от меня. В Базе вам будут доступны конспекты и видеозаписи с прошлого потока. Материалы для тренинга по эффективности доступны уже сейчас, для менеджмента - появятся 28 мая.
3. Оба тренинга были чуть дополнены на основе обратной связи с прошедших потоков, я учел наиболее распространенные вопросы.

Вместимость потока - 15 мест на каждый из тренингов. Количество мест в базовом тарифе также ограничено.

❗️ВАЖНО

Для моей текущей аудитории действуют специальные цены. После майских мы будем лить много платного трафика. Поэтому если вы пришли в мой канал до 12 мая 2025 и не из канала Глеба - пишите в личку, проверю дату вашего вступления в канал и пришлю вам волшебную ссылку с самыми низкими ценами.

📄 Посмотреть отзывы и результаты прошлого потока можно тут
🚀 Посмотреть подробное описание тренингов

Как изменится продакт менеджмент в ближайшие несколько лет

Я уже как-то писал про свое отношение к тезису о том, что AI заменит джунов. А сегодня хочется поделиться своим взглядом на то, как ИИ повлияет на позицию продакта в целом. И скажу больше - это влияние уже ощущается повсеместно. Если раньше мои наблюдения основывались исключительно на моем опыте работы AI-продактом, то сейчас к нам приходит все больше клиентов, которым “надо сделать AI”, но они не понимают как с этим работать.

Работа с AI превратилась из специфичной для IT истории в то, что хотят применять повсеместно: “проснулись” более консервативные области вроде производства, строительства, сельского хозяйства. Поэтому мой тезис про то, что любой продукт станет AI-продуктом, даже если он сейчас не такой - это не маркетинговый крючок для продажи тренингов, а реальный факт. Мы достигли той точки, когда игнорировать прогресс уже нельзя. Нужно активно включаться в него, и те компании, которые этого не понимают, на мой взгляд рискуют растерять свои рыночные преимущества. А чтобы этого не случилось - нужны правильные продакты.

Что нужно будет уметь делать?
- Оркестрация AI для работы его “руками” - теперь это такой же базовый навык, как в свое время владение пакетом MS Office. И здесь речь не о том, чтобы “уметь писать промпты”. Речь идет о том, как правильно выстраить целый пайплайн из AI-инструментов, который поможет решить конкретную задачу бизнеса: от первичной оценки какой-либо идеи до ее тестового запуска.

- Критическое мышление - AI решает проблему чистого листа. Теперь не надо делать исследования с нуля, думтать над вопросами к интервью. Мы можем обрабатывать просто огромные массивы информации за минуты. Но AI галлюцинирует, а сейчас начинает делать это еще более убедительно. Умение валидировать его выводы - критически важный навык, если вы не хотите создать bullshit.

- Расширение компетенции в сторону дизайна и разработки - каждый продакт обязан будет уметь делать прототипы с помощью AI. Просто написать пару промптов и собрать тестовое приложение - это недостаточно. Вам нужно будет понимать аспекты UI, тренировать свою насмотренность, а также разбираться в особенностях технической реализации той или иной функции вашего продукта. AI создает Generic решения, а вам нужно делать, чтобы ваш продукт выделялся и был понятен пользователю даже на ранних этапах разработки. То же самое касается и других специалистов. Дизайнер, который просто рисует интерфейсы и не пилит прототипы - это мусор.

- Умение тестировать гипотезы в “соло” - AI дает нам больше автономности. Теперь не нужно ждать, пока дизайнер нарисует интерфейс, а разработчик запилит прототип. Идешь в Cursor и за вечер пилишь прототип, чтобы протестировать ту или иную гипотезу. Каждый продакт обазан уметь кодить с AI. Но при этом нужно не забывать про важность UX, работы с аналитикой и многого другого (см. предыдущий пункт)

- Понимание цикла разработки AI-фичей - если вы думаете, что традиционный Scrum/Kanban или что-то другое сработает с AI - я тоже так когда-то думал и это было моей ошибкой. Результат? Спринты не закрывались, 60% целей не выполнялись, а я ловлю себя на мысли о том, что я фиговый менеджер. AI - это всегда неопределенность и вам предстоит работать в этих условиях. Для этого нужно перестроить свой майндсет, освоить новые методологии управления разработкой или даже создать свои. И делать это нужно в том числе и руководству, которое все стремится измерять в деньгах.

- Акцент на эмоциональный опыт пользователей и команды - AI может автоматизировать процессы, но он не заменяет эмпатию, понимание глубинных потребностей пользователей и умение создавать продукты, которые вызывают положительные эмоции. То же самое касается и команды: в условиях постоянных изменений и неопределенности, связанных задача продакта - поддерживать боевой дух, создавать атмосферу доверия и помогать команде адаптироваться к новым реалиям. Действительно крутые продукты будут создаваться людьми для людей, а не генерироваться в интерфейса ChatGPT.

А какие навыки будут востребованы на ваш взгляд?

#обучающиематериалы

Про опыт продления визы в США

Нечасто делюсь чем-то личным, но ситуация такая, что промолчать сложно + возможно для кого-то будет ценным уроком.

Как вы знаете, я сейчас нахожусь в Сербии с целью продления наших с женой Американских виз. Она у меня врач, учится в резидентуре. У нее официальный контракт с клиникой и разрешение на работу на ближайшие 2 года, она лечит детей американских граждан, платит налоги в бюджет США.

Однако в штатах касательно любых виз действует правило. Виза - это разрешение на въезд и вне зависимости от твоего статуса, ты обязан продлевать ее каждый год. Не продлишь - можешь оставаться в стране сколько угодно, но, например, если хочешь сгонять в отпуск в условную Мексику - назад тебя не пустят.

Продлить визу внутри страны нельзя. Нужно выезжать заграницу, проходить полноценное собеседование (похожее на допрос) и ждать.

Мы выбрали Сербию потому что в среднем этот процесс здесь занимает 2-3 дня. 30 апреля у нас было собеседование. Прелесть всего процесса в том, что дни записи и работы консульства ты узнаешь ТОЛЬКО после того, как оплатишь сбор. И нас ждал неприятный сюрприз. В Сербии консулы отдыхали на майские, что затянуло процесс получения визы.

Вчера утром нам проставили визы, но получить мы их не можем, потому что у американцев есть четкие правила, которые они соблюдают всегда: они отправляют паспорта из одного конца города в другой ПОЧТОЙ. Потому что негоже плебеям толпиться в очередях на пороге консульства величайшей в мире страны в ожидании своих паспортов.

Наш вылет должен был состояться завтра, но теперь билеты сгорают. Паспорта нам так и не отправили. А на просьбу пойти навстречу и позволить нам приехать за ними нам вчера ответили отказом, а сегодня и вовсе проигнорировали оба письма.

Я вынужден переносить важнейшие рабочие встречи, а из трех недель отпуска моей жены, которая ГОД планировала эту поездку, чтобы увидеть родных, она дай бог проведет 3 дня со своей семьей.

Похожая ситуация была у нас и год назад в консульстве США в Ереване.

Вот такая вот великая страна США. Если ты легальный иммигрант, который платит налоги - тебя смешивают с грязью, зато если ты бомж либо буквально заехал в страну в багажнике авто - все будет норм. Чем больше имею дел с Америкой, тем больше понимаю, какая это помойка…

С днем победы!

Пока одни политики используют 9 мая в пропагандистских целях, а другие плюют на историческую память, прикрываясь целями первых, хочется абстрагироваться от этого и вернуться к истинному смыслу этого дня.

Во всем известной песне поется, что это праздник “со слезами на глазах” и именно таким днем для меня всегда было 9 мая. Не праздником, а именно днем памяти. По разным оценкам эта ужасная война оборвала жизни более 55 000 000 людей.

Из моей семьи на фронте побывали предки как со стороны мамы, так и папы. Все вернулись живыми, но я так никого и не застал при жизни, т.к. несмотря на то, что все они прошли войну, многие из них либо ушли из жизни в сравнительно молодом возрасте, либо просто не дожили до моего рождения. О войне знаю по рассказам моей бабушки, которой на момент ее начала было всего 2 года. Однако события тех лет были настолько ужасающими и яркими, что перманентно впечатались в память тогда еще маленькой девочки. Бабушка рассказывала, как они заколачивали окна во время налетов немецких самолетов, чтобы не было отражений света, которые те могли заметить, как ее мама (моя прабабушка) молилась каждый день, чтобы ее сыновья вернулись живыми.

9 мая - это победа и подвиг каждого, кто работал на передовой или в тылу. Не какой-то отдельной страны, как бы нам это ни пытались вбить в головы. Из последнего - особенно абсурдными выглядят заявления Трампа о том, что войну выиграли США с их потерями 600 тыс человек, в то время как только в битве при Сталинграде погибло 1,2 миллиона советских солдат и мирных жителей. Это день памяти о тех, кто сложил свои жизни ради жизни нас здесь и сейчас, вне зависимости от гражданства и территориальной принадлежности.

Сейчас в мире неспокойно. Неспокойно в России и Украине, неспокойно на Ближнем Востоке, Индия и Пакистан развязывают очередную войну. Причина, как и во времена Второй мировой - тупость политиков.

В этот день хочу пожелать каждому мирного неба над головой, возможность жить в СВОЕЙ стране, находясь рядом со своими родными близкими и достойных политиков во главе этих государств.

Маленькие модели, большие возможности: Microsoft выкатили Phi-4 с "Reasoning"

Все уже привыкли к термину LLM – гигантам вроде GPT-4 или Gemini, которые поражают своими способностями. Но вот про SLM (Small Language Models) слышали немногие, а зря. Это как раз тот случай, когда размер – не главное.

Microsoft уже некоторое время развивает свою линейку SLM под названием Phi. Помню, вокруг Phi-3 были споры, некоторые обвиняли их в накрутке бенчмарков. Но вот четвертое поколение, Phi-4, которое вышло ранее – это совсем другая история. Я сам гонял 4B и 14B версии у себя локально, и остался под приятным впечатлением.

Модели отлично понимают и генерируют русский язык, что для многих локальных задач уже большой плюс. 4B-версия работает невероятно быстро – идеально для задач, где важна скорость отклика. 14B модель, конечно, проигрывает в скорости некоторым конкурентам вроде Qwen, но по качеству генерации текста очень хороша. Для всяких встроенных в систему AI-инструментов (рерайт, суммаризация в почте, базовый чат-бот) – такие модели подходят просто отлично.

И вот теперь Microsoft делает следующий шаг – анонсировали Phi-4 с функцией "Reasoning". Они представили сразу три новые модели: Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus и Phi-4-mini-reasoning. Достичь таких способностей в компактных моделях им удалось за счет комбинации методов обучения и использования очень качественных данных.

Основные характеристики моделей:

1. Phi-4-reasoning (14B параметров):
- Открытая (open-weight) модель, обученная на данных от OpenAI o3-mini.
- Генерирует детальные цепочки рассуждений.
*Результаты:* На бенчмарках по математике и научным вопросам уровня PhD обходит OpenAI o1-mini и DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B. На тесте AIME 2025 показала результат лучше 671-миллиардной DeepSeek-R1.


2. Phi-4-reasoning-plus:
- Улучшенная версия Phi-4-reasoning, дообученная с помощью RL для более высокой точности за счет большего использования вычислительных ресурсов при генерации.

3. Phi-4-mini-reasoning (3.8B параметров):
- Компактная модель для сред с ограниченными ресурсами (edge/mobile).
- Оптимизирована для математических задач, может пошагово объяснять решение. Идеальна для образовательных приложений.
*Результаты:* Обходит модели вдвое больше себя (OpenThinker-7B, Llama-3.2-3B-instruct и др.) и сравнима с OpenAI o1-mini на математических бенчмарках.

Все модели доступны на Azure AI Foundry и HuggingFace

Где мы это увидим?

Microsoft активно интегрирует Phi модели в свои продукты. Например, в новых Copilot+ PC используется оптимизированная версия Phi Silica, работающая прямо на NPU (нейронном процессоре). Это обеспечивает почти мгновенный отклик и энергоэффективность. Примеры – функция "Click to Do" в Windows или офлайн-суммаризация писем в Outlook.

Новые Phi-4-reasoning модели тоже будут оптимизированы для работы на NPU в Copilot+ PC. Это открывает дорогу к появлению действительно умных локальных ассистентов, способных не просто генерировать текст, но и решать сложные задачи прямо на вашем устройстве, без постоянного обращения в облако.

Не списать, а научиться думать: Anthropic показала, как правильно использовать ИИ в учебе

Я постоянно говорю , и не устану повторять: главная сила ИИ - не в том, чтобы бездумно закинуть в него задачу и ждать готовый результат. Это прямой путь к отупению . ИИ должен быть партнером , который подталкивает твою мысль, помогает “родить” идею, но никак не думает вместо тебя.

И очень радует, что похожей логики придерживаются и в Anthropic. Новость месячной давности, но я до сих пор не увидел, чтобы кто-то про это писал в нашем инфополе. Они сделали специальный сервис для образования - Claude for Education. Это не просто еще одна версия модели, а целая инициатива для университетов. Цель - не просто раздать доступ к ИИ, а научить преподов и студентов им пользоваться правильно. Помочь им самим понять, как ИИ должен встраиваться в жизнь, а не просто плыть по течению.

Что там у них?
Во-первых, масштаб. Они заходят сразу по-крупному: договорились о доступе для всего кампуса с Northeastern University (эти ребята давно в теме ИИ и образования), с London School of Economics и Champlain College. Плюс запартнерились с Internet2 (важная организация для вузов) и Instructure (это те, кто делает Canvas LMS - знакомую многим платформу, особенно в Штатах). То есть, это не местечковая история, а серьезная попытка интегрировать ИИ в существующую образовательную среду.

Во-вторых, и вот это, на мой взгляд, самая соль – режим "Learning mode". Это такая фишка внутри Claude, которая ломает привычный паттерн "задал вопрос - получил ответ". Вместо этого ИИ начинает работать как въедливый тьютор:

- Не дает готовых решений, а спрашивает: "Окей, а как бы ты сам начал решать?"
- Использует сократовские вопросы: "А на чем основан твой вывод? Какие факты его подтверждают?" Заставляет реально думать.
- Подсвечивает ключевые концепции, чтобы ты понял суть, а не просто запомнил формулу.
- Может подкинуть шаблон для структуры эссе или плана исследования – учит организовывать работу.

Чувствуете разницу? Это прямо противоположно тому, чего многие боятся - что студенты начнут просто генерить домашки и дипломы. Anthropic как бы говорит: "Нет, ребята, давайте использовать ИИ, чтобы учиться думать, а не чтобы отлынивать". Это ровно то, о чем я сам говорю: ИИ как стимулятор интеллекта, а не его заменитель .

Зачем они это делают?
Похоже, Anthropic и их партнеры-университеты пытаются нащупать здоровый подход к интеграции ИИ. Они понимают риски и не хотят просто вбрасывать технологию в массы. Вместо этого - совместные исследования, разработка лучших практик, акцент на развитии критического мышления и тех самых "человеческих" навыков, которые ИИ не заменит. Готовят студентов к реальному миру, где ИИ уже есть, и где важно уметь с ним грамотно работать, а не просто кликать на кнопки.

Так что Claude for Education - это не просто очередной продукт. В мире, где многие компании в погоне за хайпом пихают ИИ куда попало, такой осознанный подход реально подкупает. Он показывает, что будущее образования с ИИ зависит не столько от терафлопсов и триллионов параметров, сколько от того, как мы его применяем. Будем ли мы растить поколение, умеющее думать с помощью ИИ, или поколение, которое без ИИ уже и думать не может ? Anthropic явно ставит на первое. И это, черт возьми, правильно.

Почему я не доверяю AI создание контента для своей аудитории и клиентов

Довольно часто вижу, как ребята, ведущие блоги про ИИ, гордо заявляют, что ИИ генерирует им идеи постов, контент-план и пишет тексты. И это каналы с аудиторией в 15, 25, 30к подписчиков. Их авторы в открытую заявляют: “Ребята, я такой крутой, у меня есть пайплайн, который полностью автоматизирует мне создание контента.”

В эти моменты я думаю “Ок, тогда интересно, что ты там пишешь?””. Захожу в канал и вижу максимально Generic-посты. Посты, в которых не видно ни лица автора, ни его стиля письма, ни какой-то уникальности. Уникальности в плане того, чтобы я не мог эту информацию нагуглить либо элементарно вытянуть из ChatGPT. То есть блог таких авторов по сути = блог ЧатаГПТ. Кроме того, я даже вижу, что текст написан исключительно LLM: по структуре, используемым словам, примерному объему текста.

Аналогичная ситуация и в бизнесе, например, в презентациях. Также периодически натыкаюсь на тех, кто просто запилил презенташку в Gamma и использует ее в коммуникации и привлечении клиентов.

Я трачу по несколько часов в неделю на написание блога и делаю презентации вручную

Причин на это несколько:

1. ИИ-контент - это шаблонность. Я начинал вести блог на LinkedIn и после 6 месяцев он меня нереально выбесил. Каждый раз, заходя в ленту, я видел огромную кучу постов от экспертов, сгенерированных ИИ. А в комментариях к ним я видел раздражение людей от того, что они читают ИИ-посты. В таком потоке зацепиться за что-то помогала только уникальность контента, а действительно уникальный контент всегда несет отпечаток автора в виде его опыта, стиля речи, каких-то переживаний. Я перестал листать ленту LinkedIn в поисках контента и перешел на рассылки. То же самое и с презентациями. С ИИ можно сделать хорошую презу. Но будет ли она так же хорошо продавать? Будет ли она настолько же структурирована и визуально привлекательна? В крупных чеках решают детали: выделения конкретных фраз, акценты на определенные визуальные аспекты, структуру. ИИ-презентация не позволит вам так же управлять вниманием, как это делает человек, создавший сотни бизнес-презентаций.

2. Уважение к аудитории. Вы сейчас тратите свое время, читая этот пост, человек, рабочий час которого стоит $200, пришедший ко мне за консалтингом, - также тратит свое время. Лучшее, что я могу дать в ответ на это - это качественный ответ на тот запрос, с которым вы ко мне пришли. А это требует времени и внимания. Слепая генережка всего и вся будет дешево мне “стоить”, но будете ли вы тогда читать меня дальше? Придете ли вы за моими услугами, если я отправлю вам КП, которое тупо сделал по транскрипту нашей встречи двумя промптами? Сомневаюсь. “Сделано человеком” очень скоро станет синонимом Premium и я хочу быть в этом сегменте, а не сегменте ширпотреба.

3. Потеря своего голоса и экспертности. ИИ может сгенерировать факты, но он не может передать те годы практики и рефлексии автора. Мой блог и результаты моей работы - это продолжение меня как эксперта. Если я отдам это на откуп ИИ, то со временем я рискую потерять не только уникальный стиль, но и остроту собственного мышления. Ведь процесс создания контента - это еще и способ упорядочить мои мысли, глубже разобраться в теме. Автоматизируя это, я лишаю себя возможности для роста и развития как специалиста. А клиенты и аудитория приходят именно за этим.

Вышесказанное не означает, что я не использую ИИ в аспектах создания контента. Напротив: мой подход как раз очень близок к тому, который продвигают Anthropic. Он позволяет мне развиваться самому и обращать внимание на те вещи, которые я раньше упускал из вида.

Накидайте на этот пост реакций, и я поделюсь, как именно использую LLM в создании контента.

Поторопились с AI: Klarna нанимает людей обратно, потому что ИИ облажался. Разбираем кейс

Пока одни компании только начинают пробовать AI, а другие вовсю пытаются его пихать везде и всюду, увольняя персонал, есть и те, кто успел обжечься и теперь нанимает людей обратно.

Именно такой опыт случился у компании Klarna. Klarna - шведский финтех, с которым вы наверняка знакомы, если делали покупки в зарубежных интернет-магазинах. Они предоставляют популярную услугу "купи сейчас - плати потом"

Что же пошло не так у Klarna?
В феврале 2024, Klarna гордо заявляла, что их AI-ассистент способен выполнять работу 700 агентов поддержки, обрабатывая 75% всех обращений клиентов (2.3 млн/мес) 35+ языках. Компания ввела мораторий на наем новых сотрудников в саппорт, который продлился больше года. Гендиректор Klarna, Себастьян Семятковски, даже предполагал, что AI поможет сократить штат компании на 50%.

Однако, как сообщает Bloomberg, спустя месяцы воспевания AI как стратегии замены рабочей силы, Семятковски объявил о развороте курса. Klarna снова активно нанимает людей в службу поддержки!

За впечатляющими первоначальными метриками скрывались серьезные проблемы.
Клиенты сталкивались с типичными для чат-ботов фрустрациями: неверная информация, отсутствие эмпатии, зацикленные диалоги, проблемы с эскалацией. Сам Семятковски признал, что сокращение расходов было "слишком преобладающим фактором оценки" и привело к ухудшению пользовательского опыта. Особенно это оказалось критично для финансовых услуг, где клиенты категорически предпочитают человеческое общение, ведь речь идет об их деньгах.

Кроме того, когда AI-бот все-таки и переводил клиента на человека, клиентам часто приходилось объяснять свою проблему заново, так как AI некорректно передавал контекст или вообще не делал этого.

Плохая интеграция с системами компании, отсутствие прозрачности и отслеживания контекста называются основными причинами проблем.

В итоге, Klarna снова инвестирует в людей, а Семятковски заявляет: "Действительно, инвестирование в качество человеческой поддержки — это путь будущего для нас". Компания теперь нацелена на наем студентов, жителей сельской местности и преданных пользователей Klarna, предлагая полностью удаленную работу.

Статистика по отрасли подтверждает проблемы Klarna: в 2025 году 42% компаний отказались от большинства своих AI-инициатив (по сравнению с 17% в 2024), а средняя организация списала 46% AI-концептов еще до запуска в продакшн. Для генеративного AI ситуация еще плачевнее – 70-85% внедрений не достигают желаемого ROI.

Почему это произошло с Klarna и может произойти с другими?

На мой взгляд, есть несколько ключевых причин:

Инициаторы внедрения далеки от операционки. Как правило, все инициативы в стиле "а давайте внедрим ИИ и сэкономим X денег" исходят от менеджеров топ-звена. Я уже не раз писал про "эффективных менеджеров", которые зачастую просто не знают, что на самом деле происходит "в полях". Они не в курсе ежедневных проблем операционных процессов, нестандартных методов их решения, они не живут работой тех, кого пытаются заменить. Имея лишь общую картину, принимают поспешные решения. Именно по этой причине, когда дело доходит до внедрения ИИ, я считаю, что в этом процессе должны принимать участие представители ВСЕХ групп: менеджеры, инженеры, предметные специалисты и те, чью работу должен выполнять ИИ.

Слабость самого AI. Хоть все сейчас и говорят про ИИ-агентов, это направление еще очень молодое. 2025 - год агентов, год "косячных" агентов, которые совершают ошибки. Создать реально полезного агента намного сложнее, чем просто собрать пайплайн в n8n, подключив к нему RAG.

Вероятно, не была соблюдена поэтапная раскатка.
При внедрении ИИ крайне важно работать итерациями. Не бросать агента сразу в бой на 50%+ задач, а отдавать ему лишь какую-то часть работы, например, 20%, которые затем будут тщательно проверяться человеком, а сам агент - дообучаться и обновляться. В лабораторных условиях нереально протестировать все сценарии, которые возникнут при реальном использовании.

Как вам такой кейс? :)

#кейсы

Что делать, если нужный вам ИИ-сервис не работает даже с VPN

К моему удивлению, этот вопрос в чатах по AI и у меня на тренингах возникал с поразительной частотой. Чаще всего люди не могли получить доступ к Google AI Studio и Notion. Решил написать пост, который поможет избавиться от этой проблемы.

Первое, что нужно сделать в случае, если у вас недоступен какой-то сервис - это понять, недоступен он только у вас или у всех. Иногда бывает, что сайт просто “упал” и зайти на него невозможно. Проверить доступность можно через Downdetector.

Но более интересна нам ситуация, когда сервис функционирует, а получить доступ к нему вы не можете

Здесь может быть два сценария: либо он у вас раньше работал и перестал работать, либо вы впервые решили им воспользоваться, а вас не пускает. В обоих случаях решение будет одинаковым - смените свой VPN!

Скорее всего, вы пользуетесь коммерческими сервисами, где платите за подписку, типа Nord/Express/подставьте свое имя VPN. Проблема этих провайдеров в том, что вы и сотни тысяч других пользователей используете одни и те же IP-адреса. А компании-разработчики ИИ-сервисов такое не любят.

Почему? Есть также несколько причин. Кто-то просто вредный и не хочет, чтобы их сервисами пользовались в какой-то стране, другие, например, Notion, такими способами усердно пытаются соблюдать требования инвесторов. Третьи - таким образом защищают свои данные. После прецендента с DeepSeek и OpenAI это особенно актуально.

Как этого избежать?

Здесь начну с дисклеймера.

Данный пост не имеет цели показать, как обойти блокировки Роскомнадзора и получить доступ к запрещенному в РФ контенту. Вся ответственность за использование VPN лежит на вас. Цель поста - исключительно образовательная и направлена на обеспечение стабильного доступа к разрешенным сервисам.

Теперь к делу. Здесь инструкция довольно простая. Вам нужно создать свой приватный VPN. Для этого понадобится сервер

Вот что для этого нужно:
1. Арендуете VPS-сервер где угодно за пределами РФ, российскими картами можно оплатить VDsina, сам я использую DigitalOcean. Локацию рекомендую Германию или Нидерланды.
2. Создаем там VPS, 0.5 GB оперативки, 10 GB встроенной будет достаточно, ОС Ubuntu 22.04
3. В сервисе, где арендовали VPS найдите Console или Терминал, называется по-разному, вам нужно получить доступ к командной строке
4. Открываете LLM, и пишите туда запрос “Найди мне на Github self-hosted VPN с протоколом vless, который я смогу развернуть у себя на сервере”. Скорее всего вам выдаст что-то типа 3x-ui. Это оно.
5. Для найденного VPN открываем страницу в гитхаб, копируем все, что там написано в LLM и пишем “дай мне детальную инструкцию, как это поставить на свой сервер”. И просто следуете по шагам
6. На устройство, на котором нужен доступ к сеткам, ставите любой клиент, поддерживающий vless. Попросите дипресерч найти вам что-то на вашу ОС.

#обучающиематериалы

Дополнение к предыдущему посту

@nikolay_sheyko в комментариях под предыдущим постом отписал, что на мобилках может блокироваться Outline. Тут зависит от вашего провайдера и региона. Но если Outline не работает на мобилке - можно на том же сервере развернуть Amnezia VPN.

Там чуть посложнее, придется чуть поковыряться терминалом.

1. После того, как арендовали сервер, на своем компьютере запустите команду

ssh-keygen -t ed25519

Вам нужно будет написать Yes и ввести код-пароль.

У вас создадутся два файлика со следующими именами в по следующему пути

~/.ssh/id_ed25519 - это ваш приватный ключ
~/.ssh/id_ed25519.pub - это ваш публичный ключ, его надо открыть текстовым редактором и скопировать

2. Далее идем на сервер, там делаем следующее

Вводим команду
mkdir -p ~/.ssh

Затем
chmod 700 ~/.ssh

После этого
nano ~/.ssh/authorized_keys

У вас откроется файл, в него вставляем содержимое ~/.ssh/id_ed25519.pub и нажимаем Control + S, чтобы сохранить, затем Control + X, чтобы закрыть

Вводим последнюю команду

chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys


3. Открываем приложение Amnezia VPN, выбираем добавить сервер, Self-host

Заполняем поля:

IP: вставляем адрес вашего сервера
Имя пользователя: всегда будет root
Пароль или SSH ключ: вставляйте сюда содержимое файла ~/.ssh/id_ed25519 (также в текстовом редакторе открывем файл и копируем), с паролем амнезия иногда тупит и не может зайти


Жмем кнопку “Продолжить”. Вводим код-пароль, который писали при создании пары ключей в первой команде. После этого вам предложит создать сервер либо вручную либо автоматически. Я предпочитаю вручную. Протокол достаточно будет выбрать Amnezia WG.

Через приложение можно будет поделиться ключами на любое из ваших устройств.

Все команды в посте кликабельны. Просто копируйте их. В этом нет ничего сложного!

Анонс эфира “Как AI меняет наши профессии" с Глебом Кудрявцевым

Друзья, время очередного эфира и на этот раз он пройдет с крутым гостем! В следующий понедельник совместно с Глебом Кудрявцевым (ex CPO Skyeng, основатель Карьерного Цеха) мы проведем эфир по теме "Как AI меняет наши профессии".

На эфире подробно разберем:

- Что изменилось с последнего эфира про ИИ-тренды
- Что-такое AI-first подход, что с этим делать бизнесу и рядовым сотрудникам
- Актуальные виды AI-агентов и кого они заменят
- Почему кодить с ИИ должен научиться каждый

Подключайтесь в понедельник 19 мая, 18 00 по Москве. Записи не будет!

👉 Ссылка на регистрацию

Умение задавать вопросы как ключевой навык в эпоху AI

Когда я проходил обучение по своей магистерской программе в МГУ, на многочисленных парах - например, по стратегическому менеджменту, управлению созданием и ростом инновационной компании - наши преподаватели постоянно нам повторяли, что, помимо умения управлять людьми и понимать, что и как работает, нужно уметь задавать правильные вопросы.

Тогда я запомнил этот тезис, но не могу сказать, что прочувствовал его в контексте профессии. При этом, я всегда любил задавать вопросы: мой любимый философ, Сократ, - известный мастер этого дела. И всё же я не мог до конца осознать, почему именно этот навык так настойчиво выделяли. Что заставляло меня считать его правильным, так это авторитет профессоров, которые воспитали не одно поколение крутых менеджеров, и их личный опыт.

В очередных размышлениях о своей текущей деятельности у меня в голове возник вопрос: "А что я продаю?". Внедрение ИИ в бизнес, тренинги по AI и AI-продакт-менеджменту: вокруг чего, помимо моего опыта и знаний, всё это строится? И я поймал себя на мысли, что это либо вопросы, либо умение их задавать.

Если задуматься:
- Когда надо сделать какой-то проект - я прихожу на встречу с вопросами к заказчику. В процессе работы я также постоянно задаю вопросы и на их основании принимаю решения.
- Когда мы тестируем тот или иной продукт - мы задаем вопросы о его работе и разбираемся, что именно у нас не так.
- Фреймворк AI-дизайна продукта - это, с одной стороны, особый подход к разработке продуктов на уровне компании и её культуры, регулирующий процесс от стадии инициации до внедрения. С другой - это методология, которая учит, как, когда и почему нужно задавать различные вопросы в течение жизненного цикла AI-продукта.
- Эффективная работа с AI, если разбить этот процесс, состоит из: во-первых, умения задать себе вопросы: "Что я хочу сделать? Может ли мне помочь в этом AI? Какой AI выбрать?"; во-вторых, умения задать первоначальные и направляющие вопросы AI; в-третьих, умения задавать вопросы и себе, и AI, чтобы валидировать полученную информацию.

В итоге получается, что, если бы я не умел задавать эти самые вопросы, - сидел бы без работы. Теперь я понимаю, чему на самом деле меня учили, и сам учу этому других.

#развитиеии