Парочка тезисов о вранье/преувеличении в резюме

Проблема вранья в резюме — это классический конфликт между личной выгодой и коллективным проигрышем.
В вакууме, для одного конкретного человека, стратегия "приукрасить" может сработать. Если ты хакнул неэффективную систему найма, получил оффер, а потом реально тащишь на работе — кто в проигрыше? Вроде бы никто. Можно считать это просто инструментом для прохождения фильтров. Fake it till you make it.

Fake it till you make, но только если в итоге you make it, иначе будет больно.

Но если более осознанно рассматривать экстерналии такой стратегии (как это будет влиять на других возможных участников системы), то тут не всё так хорошо. Как только эта стратегия становится массовой, система идёт вразнос. Запускается порочный круг, который мы все сейчас наблюдаем:

🔄 Происходит такая петля:

1️⃣ Отдельные спецы, отчаявшись, раздувают резюме выдумками.

👇

2️⃣ Работодатели и HR, видя поток "сильных" резюме, принимают это за новую норму, новый baseline.

👇

3️⃣ Честные кандидаты, чтобы хоть как-то конкурировать, тоже вынуждены начинать "соответствовать" — то есть врать.

👇

4️⃣Требования в вакансиях растут до абсурда, а этапы отбора превращаются в допрос с пристрастием, чтобы отсеять лжецов. Возвращаемся к пункту 1, только на новом, более упоротом уровне.

В итоге мы получаем гонку вооружений: кандидаты соревнуются, кто круче нафантазирует, а компании — кто изощрённее придумает фильтры. Страдают все: и честные спецы, которые не проходят по формальным (раздутым) требованиям, и сами компании, которые тратят кучу ресурсов на просев тонн шлака.

☝🏻 В игре, где обман даёт преимущество, читер выигрывает, только пока остальные играют честно. Когда врать начинают все — проигрывают все.

На эту тему есть отличная интерактивная демонстрация по теории игр — The Evolution of Trust. Наглядно показывает, как в системах, основанных на взаимодействии, доверие становится самым ценным ресурсом, а обман ведет к коллапсу.

Помните, пару недель назад мы с вами выбирали название для закрытого комьюнити? Большинство проголосовало за «Точку Сборки». Что ж, я почти закончил сборку. Скоро запускаемся.

И да, он будет платный. 👉

❓Что это за движуха и зачем она нужна?
Помимо закрытого чатика, где можно будет обсуждать всякое с вовлечёнными людьми, я планирую организовывать по две онлайн-встречи в месяц . Иногда буду проводить сам (в рамках своей экспертизы в Python и DS), иногда — притаскивать толковых людей, которым я доверяю, и которым не страшно доверить ваше время.

По темам буду по возможности отталкиваться от запроса аудитории.

С чего начнем?
Первая тема: "Обзор чат-ботов, которые я использую в задачах программирования (и не только)". Преимущественно подойдёт для начинающих, которые еще не обмазались агентами, AI-based IDE и просто хотят больше использовать нейронки для своих небольших задач и/или учебных проектов. Будет сравнение, мои рекомендации.

Надо ли это кому-то, кроме меня?
Прежде чем всё это начитать, я хочу понять, есть ли на это спрос. Поэтому, пожалуйста, ткните в опрос ниже. Это даст мне понять, стоит ли вообще продолжать работу над этим долгосрочным проектом. Если опрос покажет, что движуха интересна, то в течение недели-двух я открою продажи.
Для первых 20 человек будут вкусные условия 🥰

Гвидо ван Россум дал новое интервью 🐍

Создатель Python высказался про AI, GIL, Mojo и будущее языка. Выбрал для вас самую мякотку:

1️⃣ AI – это перегретый хайп, а будущее с ним – пугает.
Гвидо не разделяет всеобщего восторга. Более того, он прямо говорит об опасностях. Никаких тебе "AI изменит мир к лучшему".

Я определенно не жду с нетерпением будущего, управляемого ИИ. Я не беспокоюсь о том, что ИИ захочет всех нас убить, но я вижу слишком много людей без этики и морали, которые получают возможность наносить гораздо больший ущерб обществу с меньшими усилиями.

На вопрос, что бы он добавил в ядро Python для нужд современного AI, ответ был такой:

Ничего не приходит на ум. AI переоценен. Это по-прежнему просто софт.

2️⃣ Отмена GIL – хайп для корпораций, а не для всех.
Пока все радуются no-GIL Python, Гвидо смотрит на это с большим скепсисом. Он считает, что это усложнит жизнь контрибьюторам и нужно в первую очередь бигтехам.

Честно говоря, я думаю, что важность проекта по удалению GIL была сильно преувеличена. Он служит нуждам крупнейших пользователей (например, Meta), усложняя жизнь потенциальным контрибьюторам в кодовую базу CPython... Я беспокоюсь, что Python становится слишком корпоративным, потому что крупные корпоративные пользователи могут платить за новые функции, которые нужны только им.

3️⃣ Типизация нужна не всем и не всегда.
Гвидо, который был одним из главных сторонников type hints, очерчивает четкую границу их применения.

Я бы сказал, что граница для использования тайп-хинтов — это около 10 000 строк кода. Ниже этого порога ценность снижается... Но как только вы достигаете 10 000, поддерживать качество кода без тайп-хинтов становится трудно. Впрочем, я бы не навязывал их новичкам в языке.

4️⃣ Новые языки типа Mojo – не конкуренты.
Про угрозу со стороны "убийц Python" Гвидо высказывается предельно ясно. У них своя ниша, и они не заменят экосистему.

Mojo предназначен для реализации высокопроизводительных "ядер" AI... У него нет шансов заменить экосистему Python — это просто не то, чем они интересуются.

5️⃣ Главное наследие Python – не технологии.
В конце Гвидо говорит о том, что для него действительно важно. И это не про деньги или доминирование на рынке.

Я надеюсь, что наследие Python будет отражать его дух народного и всемирного сотрудничества, основанного на равенстве и уважении, а не на власти и деньгах, и на предоставлении "маленькому человеку" возможности писать код для проектов своей мечты.

Прагматик и гуманист 👍

Проверять мы, конечно, это не будем.

Пошёл проверять 🚶‍♂️

Зачем писать 8 строк кода, если можно обойтись двумя? 🧐

Часто по привычке мы создаём полноценный класс там, где нужен лишь простой контейнер для данных.

Вот классический подход:

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __repr__(self):
        return f"Point(x={self.x}, y={self.y})"

    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x and self.y == other.y

8 строк бойлерплейта, чтобы просто хранить два числа.

А вот как надо:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

И это лишь один из 6 классических сценариев неуместного ООП, где мы пишем лишний код по инерции. Остальные пять — от утилитных "классов-папок" до самодельных конфигов — разобрал в статье, читайте ◀️◀️

#это_база

Спасибо всем, кто поучаствовал в опросе о закрытом канале ❤️

Особый респект 20%, которые пришли в интернет за деградацией — уважаю ваш выбор 😁

Теперь к делу. Что по ценам?

Будет два тарифа:
— 1 месяц за 1490 ₽
— 3 месяца за 3990 ₽

НО.

Как и обещал, для самых первых будет спецусловие. Для тех, кто готов вписаться в эту движуху с самого начала будет тариф на 3 месяца всего за 2990 ₽.
При этом условия будут сохраняться при продлении тарифа (если я не нафакапил с настройками платежей, не так часто это делаю 😅 но это поправимо). Таких мест 20.

🗓 В пятницу будет пост со ссылкой на бота для подписки.

🚀 А наш первый эфир по чат-ботам состоится предварительно вечером 7 ноября.

Пишите, готовы ли участвовать и ваши вопросы, если сомневаетесь 👇

Декораторы знаете? 😏

#квиз

Ну что, погнали 🚀
Как и обещал, сегодня открываю набор в закрытый чат «Точка Сборки».

Напоминаю, что кроме собственно чатика, где мы будем помогать друг другу, я буду организовывать по 2 онлайн-встречи в месяц.
Записи встреч будут надолго сохраняться в архиве, который будет доступен всем подписчикам.

💵 Напоминаю про цены:
🟢Доступ к чату на 30 дней — 1490р.
🟢Доступ к чату на 90 дней — 3990р.
А для первых, кто подпишется с самого начала есть тариф на 3 месяца за 2990р, то есть по факту 3 месяца по цене двух.

КАК ПОПАСТЬ ВНУТРЬ?

1. Запускаете бота-привратника: @TScompiler_bot ⏪⏪
2. Выбираете тариф на 3 месяца.
3. ...
4. PROFIT! Вы внутри. Пишите пару слов о себе в чате, чтобы познакомиться.

Если что-то не получится или возникнут вопросы — пишите мне, я оперативно помогу / исправлю проблему.

🗓 Напоминаю, что первая встреча, где мы будем обсуждать и сравнивать чат-боты состоится 7 ноября вечером.

Сегодня в меню — однострочник, который заставит ваш мозг кипеть 😱

Вы когда-нибудь хотели перевести текст в шрифт Брайля прямо из консоли, да так, чтобы никто не понял, как это работает? Решение есть:

print((alphabet := {k: v for k, v in zip('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz1234567890 ', '⠁⠃⠉⠙⠑⠋⠛⠓⠊⠚⠅⠇⠍⠝⠕⠏⠟⠗⠎⠞⠥⠧⠺⠭⠽⠵⠁⠃⠉⠙⠑⠋⠛⠓⠊⠚ ')})['a'].replace('⠁', '') + ''.join(alphabet[i] for i in [j for j in (' '.join(getattr(__import__('sys'), 'argv')[1:]) or 'YEET').lower() if j in alphabet.keys()]))

Давайте разберём этот шедевр по частям, чтобы оценить всю глубину падения:

1️⃣ alphabet := {...} — Моржовый оператор в дикт компрехеншене для создания словаря "символ -> Брайль". Стильно, модно, молодёжно. А главное, сразу внутри print. Зачем размениваться на читаемость?

2️⃣ getattr(__import__('sys'), 'argv') — Вместо обычного import sys мы сначала импортируем модуль через __import__, а потом дёргаем из него argv через getattr. Это как чесать левое ухо правой ногой.

3️⃣ ' '.join(...) or 'YEET' — Если в консоли ничего не передали, скрипт не упадёт, а гордо выведет YEET шрифтом Брайля. Потому что может.

4️⃣ alphabet['a'].replace('⠁', '') — Эта конструкция просто... создаёт пустую строку. Вместо "" автор решил взять из словаря значение для ключа 'a', а потом заменить его на пустую строку.

И всё это — в одной строке, которая с первого взгляда вызывает только один вопрос: "ЗА ЧТОООООООО 🤔?".

#код_курильщика

Устали парсить PDF для своих RAG-пайплайнов, превращая таблицы в текстовую кашу?

IBM Research и Linux Foundation выкатили в опенсорс Docling — инструмент, который делает всю грязную работу по извлечению данных из документов.

Что он умеет такого, чего не могли другие:
🧠 Реально понимает PDF: Видит структуру документа, порядок колонок, таблицы, формулы и картинки. Не просто текст выдирает, а отдает все в виде удобных объектов.
🔌 Готовые интеграции: Есть "загрузчики" для LangChain, LlamaIndex, Haystack. Никакого клея и костылей, reader.load_data(file=...) и всё.
🤖 VLM-пайплайны: Может подрубать Visual Language Models (включая их собственную SmolDocling) для еще более глубокого анализа.
🔒 Работает локально: Никаких облаков. Вся обработка на вашей машине.

Кому интересно, почитайте более подробный разбор: Docling: готовим данные для RAG и LLM 📖

#годный_опенсорс

🔥 Рекламный рынок готовят к полной автоматизации.

WPP, один из крупнейших рекламных холдингов мира, и Google заключили партнёрство на $400 млн. Цель — поставить на поток создание рекламы с помощью ИИ. Gemini, Veo и вся мощь Google Cloud пойдут в ход, чтобы генерировать всё: от идеи до персонализированного видео за минуты.

На практике это означает, что весь креативный пайплайн становится программируемым. Появляются готовые AI-решения и API для генерации контента, видео, автозапуска кампаний и полной автоматизации воронок. От идеи до отчёта — с минимальным участием человека.

Для тех, кто хочет в этом разобраться и применять на практике, вот вам папка каналов, где следят за практическими AI-решениями в этой сфере.

📂 Забрать папку с AI-инструментами

Что внутри?
🔵Реальные AI-решения, которые уже работают в маркетинге (контент, видео, автозапуск кампаний)
🔵Быстрый старт без сложных настроек и «проб в слепую»
🔵Автоматизация процессов: от идеи до отчёта — с минимальным участием человека
🔵Готовые сценарии и шаблоны: Telegram-боты, соцсети, рекламу, e-commerce