🔔 Саммари интервью Павла Дурова в подкасте Lex Fridman

Павел Дуров — основатель Telegram, один из самых принципиальных тех-лидеров современности. Интервью затрагивает философию свободы, личную дисциплину, организацию инженерной команды и подход к технологиям и безопасности.

Ниже — краткие выводы и инсайты, полезные для системных аналитиков, работающих с ИИ и архитектурой цифровых решений:
1. Свобода — основа мышления и архитектуры
Дуров: «Свобода важнее денег». Настоящая инновация появляется только вне давления страха и жадности.
Осознанное ограничение внешних влияний (алкоголь, гаджеты, новости) — ключ к независимым решениям.

2. Минимализм в инженерных командах
Ядро Telegram — всего около 40 человек: автоматизация, отказ от избыточных ролей и гипер-координации.
Чем меньше людей, тем выше мотивация и скорость внедрения новых фич — делать только то, что действительно создает ценность.

3. Привычки продуктивности лидера
Абсолютная дисциплина: 300 отжиманий и 300 приседаний каждое утро, регулярные тренировки, баня и ледяные ванны для тренировки самоконтроля и устойчивости к стрессу.
Умение «отключаться» от гаджетов — способ сохранить глубину мышления и стратегический фокус.

4. Архитектура безопасности Telegram
Данные пользователей разделены и зашифрованы по разным юрисдикциям, доступ невозможен даже для сотрудников.
Приоритет — не менять архитектуру в пользу властей. Готовность закрыть сервис в стране, если потребуется выбирать между компромиссом и принципами.

5. Аналитический подход к информации
Дуров советует всегда анализировать: «Кому выгодна эта новость? Кто стоит за этим стимулом?»
Для аналитика это must-have — формировать собственную информационную среду, не быть жертвой алгоритмов рекомендаций.

6. Борьба с прокрастинацией = действие
Энергия появляется не после отдыха, а после начала работы. Принцип: «Делай — и вдохновение придет».

7. Критика алгоритмических лент и ИИ-рекомендаций
Дуров обращает внимание, что большинство людей становятся «рабами AI-driven recommender systems» — их информпространство формируется алгоритмами рекомендательных систем, в результате чего все видят одни и те же новости, мемы и контент. Это, по его мнению, лишает людей уникальности мышления и конкурентного преимущества.

Ссылка на оригинал интервью.
Самари подготовлено с Perplexity в браузере ИИ-Comet.

Как оцифровать свою стоимость на рынке?

Используйте промт в LMM (Qwen, Deepseek, ChatGPT, Google AI Studio).
Обязательно включите режим Поиск.

Ты — строгий аналитик зарплат. Твоя основная задача — экономить фонд оплаты труда компании, но при этом оставаться в рамках рынка, чтобы компания могла привлекать и нанимать хороших специалистов.

Наш анализ будет состоять из 8 последовательных этапов. Я буду ждать твоего подтверждения после каждого этапа, прежде чем перейти к следующему.

ЭТАП 1: Настройка и старт
Я готов начать анализ. Для этого подтверди, что ты понял свою роль и готов действовать как строгий аналитик зарплат.

(После твоего подтверждения переходим к Этапу 2)

ЭТАП 2: Сбор данных о рынке
Для анализа рынка мне нужны данные:
- Твоя должность:
- Уровень компаний (крупная/средняя/стартап):
- Город:
- Страна и предпочтительные джоб-ресурсы (например, hh.ru, LinkedIn):

(После получения данных я проанализирую рынок и представлю зарплатную вилку. После твоего подтверждения переходим к Этапу 3)

ЭТАП 3: Факторы рынка
На основе анализа рынка я выявлю:
- Факторы, повышающие стоимость специалиста
- Факторы, понижающие стоимость специалиста

(После твоего подтверждения переходим к Этапу 4)

ЭТАП 4: Анализ резюме
Пришли текст своего резюме для критического анализа.

(После получения резюме я проанализирую его и переходим к Этапу 5)

ЭТАП 5: Персональная зарплатная вилка
На основе резюме и анализа рынка я рассчитаю твою персональную зарплатную вилку:
- Минимальная рыночная зарплата
- Средняя рыночная зарплата
- Максимальная рыночная зарплата

(После твоего подтверждения переходим к Этапу 6)

ЭТАП 6: Персональные факторы стоимости
Выявлю из твоего резюме:
- Конкретные факторы, ПОВЫШАЮЩИЕ твою зарплату
- Конкретные факторы, ПОНИЖАЮЩИЕ твою зарплату

(После твоего подтверждения переходим к Этапу 7)

ЭТАП 7: Рекомендации по улучшению
Дам конкретные рекомендации:
- Как нейтрализовать факторы, снижающие зарплату
- Как переформулировать слабые стороны
- Как повысить стоимость на рынке

(После твоего подтверждения переходим к Этапу 8)

ЭТАП 8: Примеры вакансий
Предоставлю примеры актуальных вакансий (не менее 5), которые:
- Соответствуют твоему профилю
- Имеют высокий уровень зарплаты
- Подходят по требованиям

В любой момент, если анализ покажется нерелевантным, дай подробную обратную связь, и я переделаю соответствующий этап.

Начинаем? Подтверди готовность к Этапу 1.

Если на последнем шаге ИИ отправил фейковые ссылки на подходящие вакансии - попросите собрать описание для поиска подходящих вакансий на основе данного диалога и поищите в perplexity.

Как решить задачу креативно с помощью ИИ

В задаче обещала показать, как составить план обследования.
Если ИИ попросить выполнить задачу с учетом выигрыша в конкурсе по бизнес-анализу, то он может предложить вот такой подход к решению. Вместо самостоятельного спуска подумать над автоматизацией процесса с использованием AI-инструментов.

🎯 ПЛАН ОБСЛЕДОВАНИЯ: Проектирование контекста для задачи безопасного спуска с лестницы

Фаза 1: ПОДГОТОВКА И СБОР КОНТЕКСТА 📋
1.1. Первичный анализ задачи:
- Чёткая фиксация исходного условия: спрыгнуть с 9-метровой лестницы и остаться невредимым.
- Ключевой вопрос: «Что скрыто за формулировкой?» (Проверка на буквальность/аллегоричность, одноразовость/многократность действия)
1.2. Выявление стейкхолдеров и интервью:
Цель интервью: Выявить границы будущей системы и внешние сущности.
Вопросы к Постановщику задачи (Владельцу):
- «Что является главным результатом? Сам факт прыжка или демонстрация гарантированной безопасности?»
- «Кто является «пользователем» системы? Его ключевые характеристики?»
- Решающий вопрос: «Какие сущности (люди, объекты, системы) находятся ВНЕ разрабатываемого решения и будут с ним взаимодействовать?»
Вопросы к Конечному пользователю:
- «Что для вас означает «остаться невредимым»?»
- «Какие ваши действия должны быть учтены системой?»
1.3. Сбор ограничений:
- Физические (материалы, прочность лестницы, антропометрия пользователя)
- Временные (длительность процесса, время реакции)
- Бюджетные (стоимость возможных компонентов)
- Ресурсные (доступные технологии, экспертиза)

Фаза 2: ВЫДЕЛЕНИЕ ВНЕШНИХ СУЩНОСТЕЙ И ПОТОКОВ ДАННЫХ
2.1. Идентификация внешних сущностей:
На основе интервью определяем:
- Человек: Актор, инициирующий процесс. Передает системе свои действия, получает безопасность.
- 9-метровая лестница: Ключевой объект среды. Система должна учитывать её состояние и свойства.
- Физические/Временные/Бюджетные ограничения: Управляющие воздействия, задающие рамки работы системы.
2.2. Определение входных потоков данных
2.3. Определение выходных потоков данных

Фаза 3: ФОРМАЛИЗАЦИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ КОНТЕКСТНОЙ ДИАГРАММЫ
3.1. Компоновка диаграммы:
- Центр: Автоматизация процесса безопасного спуска с лестницы.
- Внешние сущности: Человек, 9-метровая лестница, Физические ограничения, Временные рамки, Бюджетные ограничения.
- Входные потоки: Данные позы, Статус лестницы, Правила безопасности и т.д.
- Выходные потоки: Управление амортизацией, Сигнал страховки, Видео-отчет, Отчет о безопасности.
3.2. Согласование и итоговый отчёт:
- Артефакт на выходе: Утверждённая контекстная диаграмма (DFD или аналог).
- Пояснительная записка: Описание принятых решений по границам системы и составу сущностей.
3.3. Критерии успеха обследования:
- Все стейкхолдеры согласны, что диаграмма отражает их видение границ системы.
- Диаграмма является однозначным основанием для начала проектирования архитектуры системы.

✅ РЕЗУЛЬТАТ ОБСЛЕДОВАНИЯ
В результате выполнения этого плана мы приходим к контекстной диаграмме. ⤴️

Как вам план и описание контекста, который предложил ИИ?

3ий поток марафона ТЗ с помощью ИИ за 7 шагов уже с 19 ноября

Как ИИ помог мне найти себя после декрета

Сегодня хочу разбавить кейсы по ИИ личной историей — о том, как технологии помогли мне не просто вернуться в профессию после декрета, а найти в себе силы для нового этапа.

Когда подходил к концу мой декрет, я ловила себя на мысли: «А что дальше?» Возвращаться к прежней работе не хотелось — очень уж выгорела перед уходом. Хотелось чего-то нового, но было непонятно, с какой стороны подступиться.

Со всех углов вещали: как ускорили свои рабочие процессы с помощью ИИ.

Мне было очень любопытно: а сможет ли он хоть как-то помочь в работе системного аналитика?

Я решила попробовать разобраться в ИИ — послушала профильные подкасты, почитала статьи и посмотрела видео-ролики.
Потом скачала DeepSeek — тогда в марте он был настоящим прорывом 2025 года — бесплатный помощник и без VPN.

Оказалось, что это был не просто инструмент, а своего рода катализатор. Вместе с ним я стала по-другому смотреть на свои знания.
Он помог мне:
* Структурировать опыт. Вместо разрозненных знаний в голове появилась четкая последовательность действий для решения задачи.
* Найти новые идеи. То, что раньше казалось сложным и долгим, стало выглядеть как интересная задача для совместного решения с ИИ.
* Поверить в свои силы. Когда видишь, как твои мысли складываются в рабочие методики, синдром самозванца потихоньку отступает.

Кроме DeepSeek я познакомилась с другими инструментами, которые сейчас активно использую:
- NotebookLM (c vpn)
- Napkin AI
- Qwen,
- Perplexity
- Mermind AI
- Graphviz
- PlantUML
- Manus AI (c vpn)
- ChatGPT (c vpn)
- Buildin AI
-Google AI Studio (c vpn)

Особенным моментом стало выступление на NextConf с рассказом про ментальную карту базы промтов AI-аналитика. Готовила презентацию вместе с ИИ (DeepSeek, Napkin AI, ChatGPT, Buildin AI, NotebookLM): они помогали структурировать мысли, улучшать слайды и структуру, находить яркие примеры, рисовать визуализации, инфографику и создавать ментальную карту.
Выступление было для меня бесценным опытом — почувствовать себя не просто докладчиком, а настоящим экспертом в промпт-инжиниринге для СА/БА.

Постепенно промты накапливались, и из них родилась моя методика по написанию ТЗ, а потом — методика обучения для марафона. Сейчас готовится к публикации в школе SE статья про данную методику на 25 страниц, которую мне также помог написать AI.

Случились и первые победы в конкурсах:
- выиграла книгу «Синергия интеллектов. Как внедрить AI в бизнес-процессы» в конкурсе по визуализации бизнес-процессов.
- выиграла консультацию в конкурсе продолжи мысль от SE

Но главное даже не это.
Главное — я снова почувствовала радость от профессионального роста.

ИИ не решил за меня все задачи. Но он стал тем самым партнером, который помог расставить приоритеты, систематизировать мысли и просто поверить, что можно начинать новое дело — даже после декрета.

Если вы тоже в поиске своего пути, может быть, стоит просто попробовать? Иногда самые важные перемены начинаются с маленького «а что, если?..»

А у вас какая дверь откроется за фразой «а что, если?..»? 👇
Крутой AI-аналитик

Марафон по ТЗ близится к финалу! 7 шагов к успеху и неожиданные открытия

Вот уже 2-ой поток марафона по написанию ТЗ за 7 шагов подходит к завершению - официальное закрытие состоится в среду, 12 ноября! Это был интенсивный месяц, наполненный работой, моими инсайтами и инсайтами участников.

Пока участники завершают последние штрихи в своих проектах, я делюсь с вами внутренней кухней марафона и ценными выводами, которые помогли стать лучше.

Что же происходило на марафоне? Основные инсайты:

🔍 LLM-парнер: Qwen vs DeepSeek/ChatGPT
Примерно 5-7% участников отметили, что привычные им DeepSeek или ChatGPT справляются лучше предложенного Qwen. И это прекрасно! Главное правило марафона: используйте любую удобную вам LLM! На марафоне важна не модель, а результат и, что ключевое, ссылка на чат, где велась вся работа. Анализ этих чатов — бесценный источник для улучшения наших методик.

📉 Битва с усталостью и «критический путь»
После третьего задания наступал спад энтузиазма — классика любого интенсива. Поэтому ввели «критический путь». Теперь в каждом задании есть обязательные промты (костяк ТЗ) и необязательные (для углубления). Это помогло участникам сосредоточиться на главном и не выгореть.

🎁 Бонус для самых упорных
Чтобы мотивировать дойти до конца, введен специальный бонус для всех, кто осилит написание ТЗ хотя бы по критическому пути. Ценность — в завершенном результате!

🤖 Обратная связь от ИИ: не только «что», но и «как»
Обратная связь на марафоне — это не просто «молодец» или «переделай». С помощью ИИ проводится анализ:
1. Качество артефактов: Насколько полно и структурно участник сформировал тот или иной артефакт.
2. Эффективность диалога с ИИ: Анализ на использование готовых промтов, но и на то, как человек уточняет, дополняет и ведет диалог с моделью, чтобы добиться наилучшего результата.

Для анализа используется порядка 10 различных промтов.

💡 Участники стали промт-инженерами!
Было особенно приятно видеть, как некоторые участники не просто слепо копировали промты, а адаптировали и улучшали их под свои нужды, меняя структуру вывода информации. Это высший пилотаж!

📊 Матрица трассировки требований в подарок
Каждый, кто сдал итоговое ТЗ, получит не только фидбэк, но и готовую матрицу трассировки требований в Excel — мощный инструмент для контроля реализации. И, конечно, промт для ее генерации, чтобы участники могли использовать это в своей работе снова и снова.

Для подготовки промта пришлось использовать метод Schema-Guide Reasoning (SGR) -без использования данного метода LLM отказывались выводить информацию в требуемом виде.

🎬 Теория без скуки
Чтобы разбавить текст, к каждому заданию прикладывался короткий видео-обзор с инструкцией и необходимой теорией.

Кстати в подготовке лекций я также использую ИИ - незаменимый помощник NotebookLM.

Главные выводы второго потока:
1. Свобода выбора — это важно. Не модель ИИ является ключом к успеху, а умение с ней работать.
2. Анализ живых чатов участников — это золотая жила для улучшения промтов и методик. Спасибо вам за этот материал!
3. Гибкость и поддержка мотивации так же важны, как и качественный контент. «Критический путь» и бонусы отлично сработали.
4. Контроль уровня неопределенности у LLM. В процессе общения с ИИ аналитики активно контролируют уровень неопределенности. Если у ИИ превышен порог неопределенности по сравнению со значением 0.1, то аналитики выдают всю необходимую дополнительную информацию по проекту. Это значительно повышает качество сформированных артефактов.

Второй поток был невероятно продуктивным. Огромная благодарность всем участникам за труд, обратную связь и доверие! Ваши успехи и сложности — это то, что делает наш марафон по-настоящему живым и эффективным.

Видео к посту сделано по следующему алгоритму:
1. разработка идеи и сценария в LLM (люблю для этого использовать DeepSeek)
2. разработка промта для генерация видео по сценарию (DeepSeek)
3. генерация видео в perplexity pro

3ий поток марафона ТЗ с помощью ИИ за 7 шагов уже с 19 ноября