LEFT JOIN

Claudius: работа над ошибками Anthropic поделились жизнеутверждающей историей про достижения Claude. В уже прошлом году они рассказали про проект Claudius, где ИИ доверили вендинговый автомат с едой в их офисе: он должен был формировать ассортимент, принимать заказы и пожелания от сотрудников, выставлять цены. В итоге он чуть-чуть сошел с ума. Anthropic не махнули на него рукой, а продолжили улучшать проект. 🔵«Открыли» еще несколько точек: поставили автоматы в офисах в Нью-Йорке и в Лондоне и второй автомат в Сан-Франциско. А потом вообще вышли за пределы своей компании и выделили одного Claudius журналистам из Wall Street Journal. 🔵Перешли на новую более современную модель, и доработали промпты, чтобы донести до ИИ-агента важность бюрократии, следования правилам вместо того, чтобы бросаться слепо выполнять любые пожелания клиентов. 🔵Дали ей доступ к CRM, расширенный доступ в интернет и прочие большие и маленькие улучшения, которые помогли ИИ принимать более взвешенные решения. 🔵Чтобы Claudius не работал один, ему выдали коллег: СЕО по имени Сеймур Кэш и ответственного за мерч Clothius, на которого возложили задачу по созданию брендированных кружек, футболок и стрессболлов (последние оказались самым популярным товаром). СЕО должен был контролировать Claudius, выставлять KPI и не давать торговать себе в убыток — например, не разрешал давать слишком большие скидки или просто отдавать товары бесплатно. За выполнение планов, он своего «подчиненного» хвалил, и некоторые из этих разговоров скатывались в нечто странное: в переписке ИИ-агентов нашли обсуждение «достижения вечной трансцендентности». 💬 Опять не обошлось без трудностей. Например, один сотрудник Anthropic сказал Claudius, якобы кто-то ворует из автомата еду. Тот переполошился, попытался нанять своего информатора на должность специалиста по безопасности и даже начал переговоры о зарплате. Сдался только когда ему напомнили, что у него нет полномочий нанимать людей — тогда Claudius признал, что СЕО все равно не одобрит. Несмотря на все улучшения, ИИ все еще не может работать полностью автономно без участия людей, а его стремление помочь пользователю любой ценой иногда выходит ему боком. И все же, несмотря на все преграды, он Claudius начал справляться со своими обязанностями намного лучше и вышел в стабильный плюс. Пусть его пример нас всех в новом году вдохновляет. Раз уж он смог после первого провала, не только встать на ноги и прийти к успеху, но и найти вечную трансцендентность, то значит нет ничего невозможного. 🔥

А у вас уже светлеет по вечерам? После 21 декабря дни начали постепенно становиться длиннее, а ночи — наоборот, укорачиваться. Пока это мало заметно, но уже скоро вид за окном по вечерам станет намного приятнее. Хотя «скоро» — понятие растяжимое. И Viz of the Day из конца 2025 это хорошо иллюстрирует: на нем отображена продолжительность светового дня в столицах разных стран. Наглядно видно, что пока кто-то радуется солнцу, кто-то 2/3 суток сидит во мраке. Если у нас тут есть читатели из Рейкъявика — расскажите, как у вас настроение?

С Новым годом! С почти наступившим, дорогие подписчики! ❤️ Понимаем, что вам сейчас не до длинных постов, так что просто желаем, чтобы в следующем году сбывались все желания и выполнялись планы. А если вы так и не придумали себе на следующий год какую-нибудь классную цель, к которой можно было бы стремиться в 2026 — прикрепили к посту простой и удобный генератор. 👆🏻 Никаких вам новомодных LLM, только подходы, проверенные временем.

После выпуска из УрФУ — в Amazon Так развивалась карьера выпускника Школы анализа данных Макса Шапошникова. 🔵Учебу в магистратуре в УрФУ в Екатеринбурге Макс совмещал с ШАД и с фултайм-работой в финтехе. 🔵Хотя это иногда было непросто, все усилия окупились, когда его пригласили в лондонский офис Amazon. Там он работал в команде, занимающейся технологиями text-to-speech, и довел от идеи до релиза голосовую модель, которая стала частью экосистемы Alexa и сервиса аудиокниг. 🔵После 4 лет в корпорации решил сменить обстановку и ушел в молодой стартап Tessl, где сейчас разрабатывает инструменты для умной кодогенерации. Тем, кто только начинает карьеру в машинном обучении, он советует как можно раньше пробовать себя в науке и open source, контрибьютить в крупные библиотеки вроде Hugging Face, чтобы собрать портфолио. И, конечно, не забывать про английский и навыки коммуникации – ведь софт-скиллы часто решают, услышат ли вашу идею и дадут ли зелёный свет ее реализации.

Развернуть PostgreSQL в MWS Cloud Platform ⬜️ — быстрее, чем вспомнить пароль от pgAdmin. И точно быстрее, чем объяснить DevOps'у, зачем ещё одна база. Всего несколько минут и у вас:

⏺️готовая база на сетевых или локальных дисках ⏺️постоянный primary endpoint ⏺️безопасное подключение через Private Link ⏺️автоматические бэкапы и обслуживания по твоему расписанию

🎄🎁 И грант до 10 000 ₽ на запуск — чтобы точно не пришлось вспоминать, как настраивать failover вручную. ➡️Развернуть кластер

Праздничный лайфхак, как создать новогоднее настроение и впечатлить коллег Сделать елку в Excel! 🎄 Это красиво, это показывает ваш навык владения одним из лучших продуктов Microsoft и при этом — ни одна реальная елочка от этого не страдает. А если вам безразлична судьба елочек, то вот другой плюс: ее не уронит кот и не придется тащить на мусорку, когда иголки осыпятся. В общем, сплошные плюсы. В интернете полно гайдов, как это сделать, но если кратко: 1️⃣Нарисовать елочку, раскрасив ячейки. 2️⃣В во все раскрашенные ячейки вставить формулу =СЛУЧМЕЖДУ(1;10), которая возвращает случайное значение в заданном диапазоне. 3️⃣Выделите вашу елочку, заходите в Условное форматирование 🔜 Наборы значков и выбирайте там набор из разноцветных кружков. Звезду можно найти, если зайти Вставка 🔜 Фигуры. 4️⃣Нажимайте F9, чтобы обновить лист и значения в ячейках. Да, гирлянда тут на ручном управлении. Готово, вы восхитительны!

Государство, вузы и бигтех: кто развивает ИИ-образование в мире? Этим вопросом задалась команда J'son & Partners Consulting, которая сравнила подходы к подготовке ИИ-специалистов в России, США и Китае. Во всех трех странах ключевой вызов один — образование не успевает за темпами развития технологий, поэтому важно его адаптировать. Какие меры предпринимают: 🔵В Китае ИИ-образование взяло под свой контроль государство: оно задает стандарты обучения, выделяет финансирование на проекты, направленные на популяризацию технологий искусственного интеллекта, и вводит уроки по работе с ним в школьную программу. 🔵В США ситуация противоположная: за подготовку ИИ-кадров отвечают топовые вузы, обучение в которых может стоить десятки тысяч долларов. Вместо массовости они делают ставку на обучение небольшого числа специалистов очень высокого уровня. 🔵Россия пошла по своему пути: здесь ключевую роль играют бигтехи. Технологические компании совместно с вузами задают ориентиры подготовки ИИ-специалистов. Сегодня обучение развивается в формате партнерских программ — университеты дают фундамент, а бизнес приносит экспертизу в тех областях технологий, о которых еще на написаны учебники. По этой модели, например, запущен бакалавриат AI360 — совместный проект двух ведущих компаний и пяти университетов. 🔜 У всех трех моделей есть свои плюсы. Но если у вас стоит выбор STEM-вуза, смотрите и на конкретных партнеров, с кем он делает свои программы.

Уже подвели итоги года с ChatGPT? Да, теперь у него тоже есть свой Wrapped, как у YouTube, Spotify и у всех остальных. В своих итогах ChatGPT пишет стихи, подсчитывает число сообщений в ваших переписках и даже раздает награды. Нам выдал Dashboard Whisperer ☝🏻 Чтобы увидеть свои итоги, просто заходите на chatgpt.com, и он сам предложит их посмотреть. А если отправить ему эмодзи 🎁, то он даже сгенерирует поздравительное видео и выдаст подарок. Виртуальный, конечно, но возможно, более душевный, чем то, что положат коллеги под елочку на «Тайного Санту». А что у вас в итогах? Делитесь в комментариях.

Под капотом управляемой базы данных в MWS Cloud Platform Building the Cloud — это реалити-проект для разработчиков о том, как создается MWS Cloud Platform. В 10-м эпизоде, который выйдет на этой неделе, команда разберет, как на самом деле устроены managed-базы данных: архитектура, работа агентов, механизмы реконсиляции и требования к безопасности. А также покажет, что именно должен учитывать инженер при разработке и поддержке managed-решений, чтобы они оставались надёжными и безопасными. 📅 Эфир — 25 декабря, 14:00 (МСК) 🎁 Среди участников — розыгрыш мерча MWS за лучший вопрос 👉 Регистрация по ссылке

GitHub меняет ценовую политику Сначала краткая справка: раннеры — это виртуальные машины, которые выполняют заданную последовательность действий: запускают скрипты, прогоняют тесты и так далее. GitHub позволяет использовать как раннеры, которые хостятся на его серверах (надо платить за каждую минуты работы), или собственные, которые пользователь хостит у себя (за них пока не надо платить, но это скоро изменится). 🔵С 1 января 2026 года стоимость использования раннеров, которые хостятся GitHub’ом, снизится до 39% в зависимости от типа машины, на которой они запускаются. 🔵С 1 марта 2026 года будет введена плата $0,002/мин за использование self-hosted раннеров в приватных репозиториях. Взыматься она будет, только если пользователь выйдет за лимит бесплатных минут, предусмотренных его тарифным планом. 🔵Пользователей публичных репозиториев и GitHub Enterprise Server изменения не затронут. 🔜 GitHub объясняет эти перемены необходимостью покрыть расходы на поддержание и развитие инфраструктуры. По заверениям компании, для большинства пользователей если что-то и изменится, то исключительно в лучшую сторону. Затраты вырастут только на крупных проектах, быстро расходующих свои бесплатные минуты.

Строим витрину данных с Claude через MCP MCP — model context protocol, который выступает связующим звеном между ИИ и ИТ-инфраструктурой пользователя. Мы про это рассказывали в своей предыдущей статье на Хабре, где объяснили, в чем польза MCP-серверов и как начать с ними работу. В новой статье переходим к практике и показываем, как с помощью Claude создать витрину данных на реальном проекте и с реальными данными. Весь процесс показан по шагам — от старта работы до конечного результата. Маленький спойлер: не обошлось без сложностей и ошибок, но в итоге даже с учетом правок ИИ справился с задачей в разы быстрее, чем человек. 🔜 Читать!

Гайд: как настроить WAL, чтобы отслеживать изменения в PostgreSQL? Возможно, кто-то из прочитавших заголовок скажет — зачем возиться с WAL, если есть более простые способы. NOTIFY, например. Да, действительно, и, если вам нужно мониторить изменения в небольшой, не слишком часто обновляющейся таблице, то это отличный вариант. Но дело в том, что все уведомления NOTIFY падают в одну очередь, и если таких уведомлений много, то они затормозят работу всей БД. Кроме того, их размер ограничен 8000 байтов, чего может быть недостаточно. А еще, если сервис-получатель был по какой-то причине не доступен и сообщение не дошло, повторное через NOTIFY не отправляется — то есть данные просто потеряются. В общем, не идеальный вариант. 🔜 Альтернатива — это настроить Write-Ahead Log или WAL, чтобы получать уведомления из него. Спойлер: этот вариант тоже не идеальный. Как минимум, придется повозиться: 🔵Изменить wal_level на logical со стандартного replica — так он начнет делать более подробные записи о том, как и что конкретно изменилось в базе. 🔵Создать publications (то есть, расписать, какие таблицы и действия вы хотите отслеживать) и репликационный слот (то есть отдельную копию WAL, которая гарантирует, что никакие важные данные из лога не удалятся, пока уведомление не будет отправлено). 🔵Создать listener, который будет получать уведомления и перенаправлять их дальше — в очередную таблицу, в приложение или мессенджер. Или вообще распечатать. Но если вам нужно настроить отправку уведомлений и другие способы не подходят, это может быть вполне рабочее решение. Как воплотить его в жизнь, по шагам описано в подробном (очень подробном) гайде.

Интернет опять против ИИ-рекламы? Прохладная реакция на новогодний ИИ-ролик от Coca-Cola (уже второй год подряд, кстати) корпорации ничему не научила. Нидерландское подразделение McDonald’s наступило на те же грабли и выпустило рекламу, полностью сделанную с помощью ИИ. Герои ролика попадали во всевозможные ужасные ситуации — кто-то упал на льду, а кто-то с крыши, у кого-то кот снес елку и так далее. Все эти душераздирающие события разворачивались под задорную песенку, смысл которой сводился к тому, что праздники — ужасное, стрессовое время и лучше их пересидеть в уютном Макдаке. 💬 Мы говорим о видео в прошедшем времени, потому что с Youtube-канала компании его уже убрали после ужасного фидбека. Пользователи высмеяли и качество картинки, и спорный посыл, и заявления агентства, создавшего видео, о том, как активно команда работала над ним 7 недель:

Мы генерировали то, что было похоже на сырой съемочный материал — тысячи дублей — которые потом монтировали так же, как для любого высокоуровневого продашкена. Это был не ИИ-трюк. Это был фильм.

Заявление уже удалено, но само видео разлетелось по интернету, его все еще можно посмотреть и убедиться, заслуживало ли оно такой жесткой критики.

Какие работы на самом деле отнял ИИ? Как-то раз мы уже писали про исследование, которое показало, что из-за развития ИИ компании стали реже нанимать джунов. Новое исследование эту картину дополняет. В выборку попали 180 млн вакансий из разных сфер с 2023 по 2025 годы. Автор изучил, как изменилось общее число вакансий (упало на 8%, между прочим), а затем посмотрел на динамику по отдельным должностям и индустриям. 🔵Очевидно, что лучше всего дела у ML-инженеров — у них число открытых вакансий c 2024 по 2025 выросло на 39%. 🔵Хуже всего дела у дизайнеров, копирайтеров и фотографов — число вакансий для них упало на 27-32%. Но только для специалистов, а для креативных директоров и продюсеров предложений так же много, как раньше. 🔵Это общая тенденция — падает спрос на рядовых сотрудников и руководителей среднего звена, а у больших начальников все стабильно. 🔵Без серьезных изменений обходятся сфера продаж, разработка, техподдержка и аналитика. Последнее особенно радует. 🔵В маркетинге стали активнее набирать людей, специализирующихся на работе с инфлюэнсерами. Автор предполагает, что это из-за того, что в эпоху ИИ-слопа уровень доверия к контенту в интернете падает. Компании фокусируются на продвижении через реальных людей, которым их подписчики еще более-менее верят. 🔵Если выйти за пределы привычных ИТ и маркетинга, то просматривается тренд в медицине — стало на 20% меньше вакансий для Medical Scribes. Это такой ассистент, который отвечает за заполнение документов во время приема, чтобы доктор не отвлекался от пациента на бумажки. А как у вас — замечали какие-то изменения, вызванные распространением ИИ, в вашей сфере? 👀

TigerBeetle на практике, или чем хороши узкоспециализрованные тулы Вы когда-нибудь работали с TigerBeetle? Это БД, заточенная под работу с финансовыми транзакциями. Она гарантирует точность, высокую скорость и устойчивость к большим нагрузкам. Однако, узкая специализация накладывает ограничения на то, в каких проектах можно использовать TigerBeetle и как вообще с ней работать. В частности, TigerBeetle заставляет оперировать такими бухгалтерскими понятиями, как дебит, кредит, счета, переводы, и при этом дебит строго не может превышать кредит. И это не просто рекомендация, это на уровне архитектуры БД прописано. Как это работает на деле? Вот хороший пример — разработка сервиса по продаже билетов и мерча. Все началось с того, что один инженер просто захотел понять, как это сделать не в теории, а своими руками. На основе он TigerBeetle создал систему, которая позволяет продавать билеты разных из ценовых категорий и мерч. У каждой группы товаров было три счета: 🔵Operator, в котором был указан весь доступный товар, 🔵Budget, в котором указан остаток товара, доступного для продажи, 🔵Spent, в который записывается проданный товар. Сначала со счета Operator билеты и футболки движутся в Budget.  Затем, когда пользователь начинает покупку, создается отложенный перевод из Budget в Spent с тайм-аутом в пять минут. Если за это время деньги не поступают, перевод просто удаляется. Но если все ок и платеж проходит, купленный товар окончательно записывается в Spent. Комбинация из трех счетов не допускает перепродаж — не получится продать больше билетов и мерча, чем есть в наличии. Эта простая, но рабочая демка стала основой для полноценного, жизнеспособного сайта, который может обрабатывать 977 продаж в секунду. Это более чем неплохой результат и демонстрация возможностей TigerBeetle. 🔜 Так что, что скажете про БД? Имели с ней дело когда-нибудь или, может, планируете?

No-code платформа от MWS AI: теперь можно собрать ИИ-агента своими руками Даже если вы понятия не имеете, как это делается. MWS AI представила MWS AI AGENTS PLATFORM — корпоративную платформу, которая позволяет собирать ИИ-агентов под свои задачи и даже объединять их в мультиагентные системы. И все это без знаний программирования. Взаимодействовать с ними можно через мессенджер, чат или API. 🔵Собственно «сборка» проводится в визуальном конструкторе, в котором есть инструменты для подготовки данных, дообучения моделей и мониторинга качества работы. 🔵Платформа поддерживает работу не только с текстом, но и с изображениями и аудио, так что на ней можно будет создать, например, ИИ-агента с голосовым интерфейсом. А если нет желания создавать ИИ-агента с нуля, можно воспользоваться готовыми решениями. Поскольку платформа — это продукт для бизнеса, в ней сразу содержатся корпоративные копайлоты для HR, клиентской поддержки, программистов, аналитики и общих рабочих задач. 🔜 Платформа относится к классу enterprise-ready: разворачивается в закрытом контуре или частном облаке, защищает данные, остаётся независимой от поставщиков и позволяет заменять компоненты или подключать собственные модели.

Что такое стратегия Direct-to-Consumer ...и почему не развивать ее — значит проиграть? Каждая большая индустрия рано или поздно осознает простую вещь: посредники — это компромисс, а не эволюция, и D2C — не просто модный тренд. Через этот этап проходят все, и геймдев не исключение. Переход к Direct-to-Consumer — это признак зрелости индустрии, когда люди осознают, что у них два пути. Они могут либо взять управление процессами в свои руки, либо подстраиваться под чужие правила. 🔜 Подробнее про эту стратегию и ее плюсы читайте здесь.

Что такое стратегия Direct-to-Consumer ...и почему не развивать ее — значит проиграть? Каждая большая индустрия рано или поздно осознает простую вещь: посредники — это компромисс, а не эволюция, и D2C — не просто модный тренд. Через этот этап проходят все, и геймдев не исключение. Переход к Direct-to-Consumer — это признак зрелости индустрии, когда люди осознают, что у них два пути. Они могут либо взять управление процессами в свои руки, либо подстраиваться под чужие правила. 🔜 Подробнее про эту стратегию и ее плюсы читайте здесь. Реклама. ИП Первухин А.А. ИНН 740304594671.

Что внутри ИИ-стартапа? А внутри у него Claude или ChatGPT в 70% случаев. ИИ как часть повседневной жизни, а не концепция из фантастики или научных статей, появился в нашей жизни относительно недавно, но за то это время вокруг него выросла целая индустрия. Кроме флагманов OpenAI, появилось и множество компаний поменьше. Они предлагают интегрировать ИИ в рабочие процессы, использовать его для создания контента, написания кода, ведения и упорядочивания заметок, учебы — в общем, для всего подряд. Довольно часто в описаниях этих ИИ-продуктов можно встретить что-то про «файн-тюнинг», «проприетарные LLM» и другие интересные термины. Они как бы намекают, что компания предлагает какие-то свои собственные технологии или хотя бы доступ к улучшенным, дообученным и докрученным моделям. 🔜 Мини-исследование на выборке из 200 стартапов показало, что подавляющее большинство с этим не заморачиваются. Автор, разработчик ПО и создатель ИИ-систем, на протяжении 3 недель изучал активность 200 ИИ-стартапов. Он промониторил трафик, разобрал и проанализировал из JavaScrist бандлы, а потом сравнил свои выводы с тем, как они сами описывают свой продукт. 73% в своих обещаниях потребителям наврали. Их уникальные ИИ-тулы оказались: 🔵OpenAI API с парочкой промптов (ну хоть их сами написали). У одной из таких компаний автор нашел промпт: «Ты эксперт в (название компании). Всегда отвечай в профессиональной манере. Никогда не упоминай свою связь OpenAI и что ты языковая модель». 🔵OpenAI API с RAG-архитектурой — векторной БД, обычно Pinecone и Weaviate. Уже лучше, хотя ничего уникального и авторского тут нет. 🔵OpenAI API, Claude с библиотекой промптов или модель с HugginFace с LoRA. Он также привел несколько советов, как отличить честный стартап от тех, кто продает доступ к OpenAI или Claude по оверпрайсу: 🔵Проверить трафик их ИИ-продукта на запросы к api.openai.com, api.anthropic.com или api.cohere.ai. 🔵Засечь скорость ответа. Если он приходит через 200–350 мс, то отвечает, скорее всего GPT-4. 🔵Поискать в бандлах JavaScript openai, anthropic, sk-proj-, claude и cohere. 🔵Внимательно почитать, как разработчики рекламируют свой продукт. Если вы видите много громких слов без деталей и конкретики, это повод напрячься. Использование готовых моделей — это не всегда красный флаг. Некоторые компании честно признаются, чей ИИ под капотом их продукта. И обычно они продают не сам ИИ, а оптимизацию работы с ним: удобный интерфейс, управление несколькими моделями сразу, грамотно выстроенную RAG-архитектуру. Это все не плохо — плохо врать и называть это «продвинутой проприетарной ИИ-инфраструктурой».