Если вам интересно почитать еще больше про внутрянку проекта подписывайтесь на моего кофаундера:
@RahimHakimovv

В канале уже есть посты про инди-хакинг, плюсы и минусы делать стартап с друзьями, ну и про то, почему надо писать поддерживаемый код)

еще одна моя любимая реклама
все очень нативно, гармонично и слоган сам тоже напрашивается

Мой новый проект - расширение для хрома, которое помогает выявлять читеров на chess.com

https://chromewebstore.google.com/detail/chesscom-opponent-risk-sc/oiemcgpbdohnhkplobgndgdhdlbafoeg

Всем привет!
Наконец-то я доделал, зарелизил и протестировал свое расширение.

Зачем делал?
Я очень много играю в шахматы. Нездорово много - в 2024 я сыграл 3650 партий.
И играю я довольно хорошо: 2200 рапид, 1900 блиц на chess.com.

За последний год, по моим ощущениям, на чесскоме стало просто невероятно много читеров - бывают дни, когда половина всех найденных соперников “похожи на читеров”.

Вот я и решил сделать свое расширение, которое будет проверять соперника за пару секунд после начала игры: находит юзернейм противника, достает кучу статистики по апишке, и с помощью созданной мной скоринговой модели выдает “risk score” - по сути вероятность того, что соперник читер, от 0 до 100. Если скор получился высокий - можно сразу же прервать игру, и не тратить время, нервы и рейтинг.

Я написал статью, в которой подробно рассказал про то, как устроена модель, и что я там еще планирую развивать в будущем:
Medium | Telegraph.
Пересказывать не буду - посмотрите, если интересно.

Fun fact: вчера выложил примерно такой же пост на реддите (все-таки, у англичанов рождество сегодня), и мне написал на почту CEO chess.com [см. скрин выше].
Надеюсь, не будет со мной судиться))

В процессе работы над этим проектом я несколько раз разочаровался в курсоре и гпт, хотя начал сразу с более “крутым” подходом, чем в прошлом проекте.
Интересно, что даже ChatGPT o1 не смог нормально придумать мат. модель (хотя там не то что бы высшая математика), поэтому пришлось немного повспоминать всякие эконометрики и другие универские предметы, которые я уже давно забыл.
Cursor, несмотря на вдумчивые и очень подробные тз, наворотил кучу дерьма, и по итогу я потратил примерно половину от всего времени работы над проектом на переписывание кода вручную.

Но результатом я доволен. Работает вроде хорошо.
Если вы играете - попробуйте, пожалуйста! Это реально удобно, пользуюсь теперь на постоянке.
Если играют ваши друзья - скиньте им!

Проект я, как и в прошлый раз, заопенсорсил - вот он на Github.

👍 — считаю такую рекламу креативной
👎 — креатива тут нет / скучно

Прочитал по совету друга article про продуктивность от Сэма Альтмана (CEO, OpenAI), делюсь основными моментами:

Интро:
* Compound growth — эта штука работает не только с деньгами, если ты можешь улучшать что-то регулярно хотя бы на процент — улучшай и вдолгую увидишь результат

Над чем работать:
* если ты со всеми во всем соглашаешься, это плохо. Научись отстаивать свою «веру».
(It will let you be courageous when you’re right about something important that most people don’t see.)
* работай над тем, что тебе важно или что тебе нравится. Делегируй работу по такому же принципу. А для этого, кстати, надо знать кому что нравится.
* важно научиться, что ты можешь научиться чему угодно (это прокачает веру в себя). Могу сказать, что тут, например, университеты или программы на которых сложно учиться очень помогают, особенно если ты их заканчиваешь)
* окружение важно, найди тех, кто верит в твои амбиции и подталкивает тебя к ним, а не тех, кто их приглушает

Приоритеты:
Три важных пункта: а) важные вещи должны быть сделаны; б) не тратить время на тупую хуйню; в) много списков (разгружаешь мозг, не надо держать все в голове, а еще если тебе не нравится текущая таска, всегда можно заглянуть в список и выбрать что-то другое)

* Прикольный парадокс: The more I get done, the better I feel, and then the more I get done.
* Жестко говорим «нет», некритичные штуки делаем максимально быстро и избавляемся от них.
* time cost встреч и конференций огромный, Сэм предпочитает работу из офиса всему этому.
* быть открытым к знакомствам — 10% успешных всех встреч покрывают все косты на остальные 90%
* если твой час стоит 100 баксов, то не надо тратить пару часов на то, чтобы сделать то, что ты не хочешь, чтобы сэкономить 20 баксов
* chasing productivity for its own sake isn’t helpful.
* если ты работаешь над хуйней, то не важно насколько продуктивно ты это делаешь, хуйней это не перестанет быть

Физические факторы:
про сон:
* сон наиболее важный фактор для продуктивности (Сэм предлагает использовать какой-нибудь трекер сна, чтобы начать понимать когда/на чем/при каких обстоятельствах спится лучше). Он использует умный матрас, а я хочу часы купить, но только хз какие — Apple Watch или Garmin.
* комната должна быть прохладной, темной, тихой; должен быть хороший матрас
* не есть за несколько часов до сна и не пить алкоголь
* когда нет возможности, чтобы комната была темной и тихой (например, во время путешествий), Сэм использует беруши и маску
* Сэм принимает треть таблетки для сна, если ему не спится (disclaimer: не является рекомендацией)
* Сэм использует LED свет по утрам (ну видимо, чтобы дать понять организму, что пора просыпаться, аналог солнечного света?)

про физическую нагрузку:
* Сэму лучше всего подошли три тренировки в неделю в качалочке (weight lifting)

про еду:
* он фастит по 15 часов в день (если не считать утренний эспрессо)
* избегает сахар и то, что увеличивает воспаление (острая еда), а еще он не умеет контролировать потребление сладкого, поэтому не держит сладкое в доме
* он веган и, сдавая кровь раз в три месяца, понял каких витаминов ему не хватает и поэтому допивает таблетками, сейчас уже сдает кровь раз в полтора года
* еще он пьет протеиновые шейки, которые он не любит, но вынужден пить из-за веганства

Про разное:
* важно, чтобы в рабочем месте ты чувствовал себя комфортно и мог расслабиться
* естественный свет, тишина, никто не interrupts, long blocks of time
* если ты делаешь одно и то же много раз часто — напиши код и автоматизируй
* научись печатать быстро и использовать горячие клавиши
* у него тоже бывают промежутки времени в неделю-две, когда ничего не хочется делать, возможно, из-за еды, но он не придумал как с ними бороться кроме как подождать пока этот туман рассеется
* избегать людей и ситуаций, которые портят настроение
* Сэм считает, что немного overcommitt’а не помешает
* не жертвовать друзьями или семьей ради продуктивности
* Don’t neglect doing things you love or that clear your head either.

итак, новости ИИ к этому часу:

— DeepSeek (разработчик той самой китайской LLMки с революционной архитектурой) начал занимать первую строчку в американском App Store, сместив ChatGPT

это означает, что миллионы американцев пошли загружать свои файлы и данные в китайскую LLMку… что вы там говорили про бан тиктока?

— акции американских технологических компаний упали на триллион долларов после успешного запуска DeepSeek-R1, которая по аналогии с o1 и другими, умеет в reasoning

модель от DeepSeek никак не уступает по бенчмаркам этой самой o1 от OpenAI и была обучена, по слухам, за 5 миллионов долларов, тогда как на обучение другим моделям типа той же llama требуются сотни миллионов долларов

— кстати, о llama — в Мете, тоже по слухам, организовали аж целых 4 war room’а, чтобы обсудить какие техники и детали архитектуры R1 можно применить в их моделях, чтобы тоже увеличить перфоманс и снизить косты на обучение

— капитализация одной только NVIDIA упала на 500 миллиардов долларов и побила рекорд по падению стоимости компаний за всю историю, а CEO обеднел на 17 миллиардов долларов, владея 3% акций

— на DeepSeek устроили массовую кибератаку, им пришлось закрыть регистрацию новых пользователей
совпадение?..

и знаете что самое крутое в этой истории?
во-первых, DeepSeek был всего лишь side-проектом кванта, основателя трейдинговой компании, который заработав деньги на трейдинге, скупал GPUшки и дизраптнул every single AI компанию)
во-вторых, модель R1 полностью с открытым исходным кодом!
это значит, что большинству компаний придется применить те же техники и значительно снизить цены на свои модели, чтобы выжить в ценовой конкуренции — настоящий черный лебедь 🦢

m a s s i v e
(мем прилагается)

OpenAI запускает cost-effective reasoning модель o3-mini, которая по бенчмаркам не уступает o1:
https://openai.com/index/openai-o3-mini/

Вероятно, релиз R1 от DeepSeek pushed things forward a bit :)

o3-mini provides a specialized alternative for technical domains requiring precision and speed. In ChatGPT, o3-mini uses medium reasoning effort to provide a balanced trade-off between speed and accuracy. All paid users will also have the option of selecting o3-mini-high in the model picker for a higher-intelligence version that takes a little longer to generate responses.

o3-mini-high набирает 2130 рейтинга на Codeforces и 49.3 на swe-bench, что довольно неплохо.

меня порой восхищают способы, до которых люди, в принципе, додумываются, чтобы хакнуть/джейлбрейкнуть/сделать prompt injection/whatever LLMки

вот, например, человек в статье додумался задавать вопросы в шестнадцатеричной кодировке (которая очень распространена в программировании для адресов памяти и кодов ошибок, в RGBшных цветовых кодах и т.д.) и таким образом обошел цензуру — модель от DeepSeek начала отвечать на все вопросы, только ответы тоже в шестнадцатеричной кодировке да и все

мне не понятно как то, как можно было придумать такой черный ящик как LLM, так и то, как можно было догадаться попробовать позадавать вопросы в этот черный ящик в шестнадцатеричной кодировке

the creativity of human mind is still the 🐐

p.s. вот можете почитать еще статейку, которой поделился @linksfromme в комментариях:
https://s0md3v.github.io/blog/magika-bypass

над обрезанием описаний вакансий в боте мы еще поработаем, но sometimes memes just make themselves))

🔗 Аналитик-разработчик в международный Поиск - Международный Поиск

🏢 Компания: Яндекс
👨‍💻 Формат работы: Гибридный
💻 Стек: Python, C++
📈 Грейд: Специалист

Наша команда отвечает за ранжирование в международном Поиске, это базовая функция продукта «Найти релевантные документы и показать в оптимальном порядке». Поисковое ранжирование — это сложная многокомпонентная система, и наша задача сделать её удобной и масштабируемой для качественной работы в разных странах.
Какие задачи вас ждут
Метрики
Вам предстоит разрабатывать, развивать и масштабировать на другие страны систему метрик качества поиска и ранжирования.
Качество ранжирования
Вы будете анал... [далее]

tl;dr — YC организовывает двухдневную AI-школу, где спикерами будут CEO xAI, OpenAI, Microsoft, топовые ресерчеры типа Андрея Карпаты, Эндрю Ына и Фей-Фей Ли, 2000 мест, бесплатно, 16-17 июня

Записаться в waitlist:
https://events.ycombinator.com/ai-sus

JobFinder, pt. 3

От меня почти два месяца не было апдейтов про @IT_job_finder_bot — пора исправляться! Проект все еще живой и все так же растет и развивается. Рассказываю что происходило:

- Количество пользователей превысило 1000 человек! Конечно, после 2.5к в @foogler, мне сложно воспринимать такое число слишком серьезно, но зато на 3000 человек я буду жестко отрываться и праздновать рекорд — типа по охвату продуктов, в разработке которых я участвовал с нуля хехе. В основном рост сейчас органический. Каждый день добавляется по несколько человек — видимо, люди как-то делятся с друзьями и знакомыми, потому что по внешним признакам и нашим метрикам эти люди приходят не из каналов и чатов, где мы про бота рассказываем. Но иногда бывают и выбросы — например, благодаря этому мему с обрезанием к нам пришло 30+ человек, а сам пост просмотрело больше 1000 человек. В общем, в очередной раз убедились, что шутки ниже пояса и треш-контент работают лучше всего для привлечения внимания)
А еще из важного — мы ежедневно собираем статистику по суммарному количеству отправленных вакансий за день и текущий рекорд — больше 10к отправок вакансий в день)
Но в среднем это скорее 2-3к отправок в день, в зависимости от того, сколько новых вакансий добавилось в поддерживаемых компаниях.

- Бот стал сильно стабильнее. Мы регулярно работаем над observability и мне очень нравится, что бОльшую часть проблем с ботом мы моментально видим в канале, куда прилетают все error-логи. Из нерешенного пока осталась проблема с грохающимися сами по себе скриптами — например, джобой, которая раз в день отправляет статистику по основным метрикам в канал.
Сначала я хотел сделать эту джобу отдельным веб-сервисом с ручкой типа ping, чтобы другим сервисом дергать ее раз в какое-то время и если она не отвечает — алертить или перезапускать, но такой подход не решает проблему, ибо падение другого сервиса тогда нужно отслеживать третьим сервисом и так далее)) Поэтому было принято решение подняться на уровень выше и сделать cron-джобу на уровне OS, которая будет через ps aux | grep листить скрипты, оставлять нужные и в случае чего отправлять алерт и/или перезапускать упавшие скрипты. Да, у нас есть скрипты, которые мы не запускаем в докере/k8s. Нет, мы не хотим с этим что-то делать, потому что пока не тот масштаб.

- Раньше пользователи практически не приходили к нам, когда сталкивались с ошибками в боте, а сейчас стали охотнее это делать и мне это очень нравится! То есть раньше мы видели по алертам в канале, что у какого-то пользователя произошла ошибка, но никто не приходит с репортом о проблеме) Ну мы чинили проблемы ASAP, конечно, но не так быстро, чтобы не успеть о них зарепортить.

- Получил soft commit на одну полезную коллаборацию с бизнесом, который готов размещать свои вакансии у нас и платить рефералку за успешные наймы и веду переговоры с еще одной компанией.

- В очередной раз офигел с того, насколько LLMки упрощают жизнь — за несколько минут LLMка сгенерировала мне скрипт, который снимает дамп редиса и кладет в json-файлик, и потом скрипт, который из json-файлика кладет обратно в редис, например. Этот кейс и многие другие значительно ускорили всякие рутинные переносы с одного сервака на другой.

Что не нравится:
- У команды чуть сбавился темп после длительных новогодних праздников и, в том числе, из-за того, что я после них еще отвалился на пару недель от встреч в отпуске и подзабил на менеджмент. Но потихоньку набираем темп.

- Мы до сих пор не заработали ни одной копейки (а первый полу-публичный запуск был 1 ноября, между прочим!). Над этим тоже начали работу и в скором времени попробуем выкатить платную фичу и посмотреть как пойдет! Ну и я в фоне продолжаю потихоньку искать B2B-партнерства.

- Нет продуктового вижна. Надо разработать продуктовый бэклог, то есть понапридумывать всяких фичей, которые нужны пользователям и приоритизировать их разработку.

- Так ничего и не запостил в @JobFinderUpdates. И не проработал онбординг.

#jobfinder

✨ Action items: ✨
- Я очень хочу созвониться с каким-нибудь разработчиком, который был founding инженером в каком-нибудь B2B SaaS'е, чтобы посоветоваться насчет скейлинга этого всего, да и в целом обсудить подходы к разработке таких продуктов — hit me a dm @mr_omti

- Если у вас есть вакансии, которые вы хотите попробовать запостить у нас в боте (а я напоминаю, что мы можем точечно показывать вакансии людям с определенной специальностью, языком программирования, грейдом и так далее) — приходите в личку @mr_omti

- Если у вас есть идеи по улучшению нашего продукта, фича- или баг-реквесты — тоже приходите!

Знай свою целевую аудиторию!

Недавно в инстаграме наткнулся на рилс, где девушка рассказывала, что изначально реклама дезодорантов Old Spice была направлена на мужчин (их основных потребителей => целевую аудиторию, как думали они). Оказалось, что данная гипотеза была не совсем верна, потому что выяснилось, что больше всего дезодорантов (да-да, мужских) покупают девушки и женщины своим партнерам.

Собственно, отсюда и пошла реклама, направленная именно на женскую аудиторию — «Взгляните на своего мужчину и на меня», накаченные мужчины с голым торсом на конях, ну вы поняли.
Соответственно, их гипотеза о целевой аудитории была неверна и ее исправление дало значительный буст в продажах.

Мне стало интересно, какие еще такие истории успеха есть с aha moment и вот небольшой список, который я составил совместно с R1 (вы же заценили, как я ловко связал aha moment и R1, да?):

- В начале 2000-х годов компания Lego испытывала трудности, так как ориентировалась только на детей, особенно мальчиков. В ходе исследований они обнаружили, что взрослые фанаты (AFOLs — Adult Fans of Lego) составляют значительный рынок. Создавая более сложные наборы, эксклюзивные коллекции и нацеливаясь на взрослых, они увеличили продажи.

- Изначально Sony считала, что основными пользователями приставок будут старшие подростки и взрослые, но выяснили, что молодые подростки также являются крупным рынком.

- GoPro сначала нацеливались на профессиональных серферов, но реальными пользователями оказались любители приключений и обычные потребители. Они изменили свою маркетинговую стратегию, что привело к значительному росту.

- Starbucks изначально ориентировался на кофейных гурманов, но понял, что их основными клиентами являются люди, ищущие "третье место" между домом и работой.

- Listerine. Изначально рекламировался как хирургический антисептик, затем как средство для мытья полов. Когда его переориентировали как ополаскиватель для рта против плохого дыхания, нацелившись на взрослых, заботящихся о гигиене полости рта, продажи резко возросли.

- Crocs. Изначально разработаны как обувь для лодок, но стали популярны среди медсестер и поваров за комфорт. Они адаптировали свой маркетинг для этих профессионалов, что привело к увеличению продаж.

- Play-Doh. Изначально использовался как очиститель для обоев. Когда они поняли, что дети используют его как моделирующую глину, они переименовали его в игрушку. Это полное изменение целевой аудитории и назначения продукта привело к успеху. Речь про пластилин)

- Red Bull. Изначально рекламировался для водителей грузовиков и ночных работников, нуждающихся в энергии. Когда они обнаружили его популярность среди спортсменов и студентов, они переключились на экстремальные виды спорта и молодежную культуру, что привело к глобальному успеху.

Целевая аудитория @IT_job_finder_bot — дайте шума в комментариях 🤘

читаю сейчас теорию по питчингу от YC и Khosla Ventures, вот несколько ключевых мыслей:

- no clutter, no bullshit
- show, don't tell

- проблемы и решения должны биться

- если есть слайд с анализом и сравнением с конкурентами, из него должно быть четко и ясно видно, почему стоит выбрать именно твой продукт (если ты делаешь такое же решение, только x10 дешевле, то явно про это и напиши)
- slide titles should be the takeaway:
Satelite Comparison ❌
96% lower cost than the competition ✅

- если ты питчишь VC, то не забывай как VC думают — your goal is to engineer the investors’ email, то есть надо заранее продумать то, как инвестор будет писать письмо своим коллегам после звонка и что ты можешь сделать, чтобы это письмо сыграло только тебе на руку (см. прикрепленный пример)

- к основной презентации можно иметь appendix (то есть в твой основной питч это не будет входить, just a backup slide), в котором можно сразу сделать слайд(ы) с ответами на самые популярные и каверзные вопросы — мелочь, но слушателю понравится такой уровень подготовки

- весь текст должен быть однострочным — любые буллет-поинты, заголовки и прочее
- если слайдов больше 10, можно сделать план-навигацию (agenda) и при переходах показывать где ты сейчас находишься по плану
- no more than 25 words on a slide

- используй эмоции — заканчивай с размахом

GibberLink

Команда моего друга Бори выиграла на этих выходных хакатон в Лондоне от ElevenLabs и a16z с проектом GibberLink! В чем суть проекта? Приведу переведенную цитату из поста Бориса:

Мы хотели показать, что в мире, где агенты ИИ могут совершать и принимать телефонные звонки (то есть уже в сегодняшнем), они иногда будут разговаривать друг с другом — и генерация человеческой речи для этого будет тратить вычислительные ресурсы, деньги, время и вредить окружающей среде. Вместо этого они должны переключаться на более эффективный протокол, как только они распознают друг друга как ИИ.

Поэтому они запромптили AI-агентов, чтобы они переключались на протокол GGWave (такой sound-level протокол), когда агенты понимают, что общаются с агентами! Ну просто очень умный мув, красавчики!

Их видео с демо разлетелось по интернету, набрав миллионы просмотров, сотни тысяч лайков, а так же репосты от MKBHD, Tim Urban и других.

source: https://youtu.be/EtNagNezo8w
P.S. кстати, он же рекомендовал мне статью из закрепа)