PRO продукты и системы | Иннокентий Бодров
رفتن به کانال در Telegram
Пишу о продуктах, системах и анализе. Показываю, как с помощью AI строю и развиваю собственные проекты — с решениями, ошибками и выводами.
نمایش بیشتر2 629
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
-57 روز
-530 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
سپتامبر '26
سپتامبر '26
+11
در 0 کانالها
اوت '26
+19
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '26
+30
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+29
در 0 کانالها
Get PRO
مه '26
+75
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+66
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '26
+25
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+95
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+36
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+105
در 3 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+158
در 2 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+181
در 3 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+134
در 3 کانالها
Get PRO
اوت '25
+31
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+57
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+106
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+54
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+45
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+39
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+127
در 6 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+55
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+43
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+48
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+66
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+92
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '24
+100
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+82
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+82
در 0 کانالها
Get PRO
مه '24
+176
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+75
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+120
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+98
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+114
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+127
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+89
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+163
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+68
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+79
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+57
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+82
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+57
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+76
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+586
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 17 سپتامبر | +1 | |||
| 16 سپتامبر | 0 | |||
| 15 سپتامبر | +1 | |||
| 14 سپتامبر | +1 | |||
| 13 سپتامبر | 0 | |||
| 12 سپتامبر | 0 | |||
| 11 سپتامبر | 0 | |||
| 10 سپتامبر | 0 | |||
| 09 سپتامبر | +1 | |||
| 08 سپتامبر | 0 | |||
| 07 سپتامبر | +2 | |||
| 06 سپتامبر | +1 | |||
| 05 سپتامبر | 0 | |||
| 04 سپتامبر | 0 | |||
| 03 سپتامبر | 0 | |||
| 02 سپتامبر | +3 | |||
| 01 سپتامبر | +1 |
پستهای کانال
Вчера совершил очередное "грехопадение" - арендовал GPU и дообучил пару моделей QWEN под задачи Подмастерья для работы с документами, фактами и противоречиями, потратил примерно доллар.
Внезапно, обучение маленькой модели в два этапа дало неплохой буст по производительности и результатам, а вот модель побольше - по результатам просела.
Буду крутить дальше, но пока локальные модели меня даже радуют
| 2 | Компании сокращают мидл-менеджмент. Не весь и не сразу, но роли, которые в основном передают информацию между людьми и командами, уже попали под пересмотр.
В 2025 году Google сообщил: за год стало на 35% меньше менеджеров с командами меньше трёх человек. Многих не уволили. Они вернулись к работе отдельных специалистов.
Логика простая: отдельный слой управления для двух-трёх человек может обходиться дороже, чем создаёт ценности.
И тут я вспомнил доклад Димы Безуглого на ЛАФ-2019 «Чем будет заниматься аналитик через 5 лет». Его мысль была шире профессии: будущее аналитика нельзя обсуждать отдельно от устройства компании.
AI необязательно заменяет профессию целиком. Сначала он снижает ценность посреднических функций: переслать, согласовать, собрать статус, переложить требования из одного документа в другой.
Менеджер, который только собирает и передаёт статусы, добавляет отдельный уровень затрат. Аналитик, который только переносит требования, тоже.
Компании продолжат платить тем, кто исследует, синтезирует знания, связывает решения с результатом, принимает риск и отвечает за то, что получилось.
Вопрос «заменит ли AI аналитика» мало помогает в работе. Практический вопрос звучит так: какая часть моей работы уже не требует отдельной должности?
Источники:
https://www.cnbc.com/2025/08/27/google-executive-says-company-has-cut-a-third-of-its-managers.html
https://lafest.ru/all_classes/P15.html
https://hbr.org/2013/12/how-google-sold-its-engineers-on-management | 261 |
| 3 | «Папа, тебе надо печатать быстрее. Чем быстрее кликаешь по клавишам, тем больше денежков заработаешь».
Сегодня получил от ребёнка, пожалуй, самую лаконичную консультацию по карьерному росту за последнее время 😁
И ведь самое смешное — лет пятнадцать назад в этом действительно было довольно много правды. Быстрее пишешь код, быстрее оформляешь требования, быстрее собираешь презентации — выше твоя производительность. Мы довольно долго измеряли собственную эффективность через количество того, что можем произвести руками.
А сейчас эта связь начинает стремительно ломаться.
Я могу печатать в два раза быстрее, но агент за это время напишет несколько тысяч строк кода. Могу очень быстро оформить постановку, но LLM соберёт черновик раньше, чем я закончу первый раздел. Даже скорость поиска информации перестаёт быть преимуществом, когда рядом есть инструмент, способный за минуту прочитать десяток документов.
Получается забавная штука: стоимость наших рук падает, а стоимость решений растёт.
Сегодня мне гораздо важнее не быстро написать спецификацию, а решить, что вообще стоит специфицировать. Не быстрее написать код, а понять, какой продукт нужно строить. Не обработать больше информации, а определить, каким источникам можно доверять и какое решение принять на их основе.
И вот тут ребёнку пока придётся немного возразить.
Чтобы больше зарабатывать, папе теперь надо не быстрее нажимать на клавиши, а дольше думать перед тем, как нажать Enter. 😁
Хотя если посмотреть на количество времени, которое я провожу за клавиатурой, возможно, его теория всё-таки ближе к реальности, чем моя. | 407 |
| 4 | Самый полезный сбой в моих тестах локальных моделей выглядел как успех.
Три маршрута получили по 10 принятых результатов из 10. Красивый итог, который легко прочитать как «всё работает».
Потом я разложил путь к этому результату. Первому маршруту понадобилось три ремонта, второму два, третьему один. Одинаковый итог описывал разное устройство процесса.
С историческими запусками обнаружилась ещё одна проблема. Из 21 сохранённой записи только четыре содержали полный результат, который можно было оценивать по качеству. Остальные 17 были незавершёнными или повреждёнными. В общей метрике они выглядели как плохие ответы модели, хотя часть сбоев произошла раньше: среда не завершила работу или контракт пропустил неполный результат.
Я не считаю это доказательством плохого качества модели. Модель была только одной частью связки. Ошибка была в том, как я определил успех: смешал завершённость, автоматическую проверку и человеческую приёмку.
Теперь хочу собрать похожие случаи из практики. Если агент выдал убедительный результат, а позже обнаружился пропуск, неверное допущение или незавершённый документ, пришлите пример в комментариях или личном сообщении. Достаточно описать задачу, ожидаемый результат и наблюдаемый сбой. Подходящий случай смогу разобрать обезличенно. | 431 |
| 5 |  Немного про мемы.
Сегодня в голову пришла внезапная мысль, что 3 сентября это же six seven для миллениалов.
А вообще интересно, что люди, которые говорили "Превед медвед" и "Йа креведко" осуждают детишек за их 6-7)) | 404 |
| 6 | Часто первый шаг выглядит так: открыть новый чат и загрузить туда папку документов. Но десять файлов ещё не образуют контекст. В папке могут лежать старая страница из Confluence, новый API-контракт и переписка с решением, которого пока нет в документации.
Если сразу попросить агента сделать вывод, он обычно собирает связный ответ. При этом более убедительный документ может получить больший вес, чем актуальный. А конфликт двух версий исчезнет внутри аккуратного пересказа.
Поэтому я начинаю с карты источников. Для каждого материала фиксирую:
• что это за источник;
• кто отвечает за его содержание;
• когда его обновляли;
• какой у него статус;
• какую часть задачи он покрывает;
• с какими источниками он расходится.
Первый результат такой работы — не пересказ папки, а Source Map. После неё уже можно очерчивать границы задачи и собирать компактный контекст для агента.
Здесь лежат бесплатный шаблон Source Map и заполненный пример:
https://analystcraft.ru/coworker/templates?utm_source=tg_spherical&utm_medium=social&utm_campaign=lm01_scp&utm_content=20260901-context-starts-with-sources | 363 |
| 7 | Я довольно долго считал «10 из 10» самым понятным результатом теста модели. Все сценарии приняты, значит, конфигурация работает.
После разбора первичных записей эта цифра стала для меня гораздо менее удобной.
В одном эксперименте все три маршрута получили 10 принятых результатов из 10. Но первому маршруту понадобилось три ремонта, второму два, третьему один. Итоговый pass rate одинаковый, а путь к нему разный.
Поэтому 10/10 здесь описывает не модель отдельно, а всю связку: модель, контракт результата, проверку, ремонт и повторную проверку.
Исторический набор показал другую проблему со знаменателем. В нём сохранилась 21 запись. Только четыре содержали полный результат, который можно было допустить к оценке качества. Остальные 17 были незавершёнными или повреждёнными. Раньше я складывал их в один ряд с полными, но плохими ответами модели.
Теперь я развожу три вопроса:
1. Агент завершил работу и вернул целый результат?
2. Результат прошёл заранее заданные проверки?
3. Человек принял его для исходной задачи?
«10 из 10» отвечает только внутри конкретного контура проверки. Без числа ремонтов, исходного знаменателя и границы человеческой приёмки эта цифра не доказывает качество модели.
Мне понадобилось несколько десятков прогонов, чтобы перестать читать pass rate отдельно от процесса, который его произвёл. | 343 |
| 8 | Читатель Use Case: дайджест за день
5 лучших материалов:
1. Enterprise Requirements Management for Regulated Teams - Visure Solutions
Коротко: О том, как управлять требованиями в регулируемых проектах с учетом трассируемости, изменений и соответствия нормам. Полезно практику, если нужно связать требования, риски, проверки и доказательства в одном процессе.
https://visuresolutions.com/alm-guide/enterprise-requirements-management/
2. Requirements Validation Checklist - Visure Solutions
Коротко: Материал про проверку требований до начала разработки: как убедиться, что они полные, непротиворечивые и действительно отражают нужды бизнеса и стейкхолдеров. Помогает снизить переделки и ошибки на поздних этапах.
https://visuresolutions.com/alm-guide/requirements-validation-checklist/
3. GitLab compliance frameworks: Adhere to SOC 2 in minutes
Коротко: Разбирается, как автоматизировать контроль соответствия стандартам вроде SOC 2 через шаблоны, политики и постоянные проверки в платформе. Полезно тем, кто хочет уйти от ручного сбора доказательств и видеть статус комплаенса постоянно.
https://about.gitlab.com/blog/quick-compliance-with-compliance-framework-templates/
4. What is Requirements Engineering: Process for Software and Systems - Visure Solutions
Коротко: Обзор процесса инженерии требований: от сбора и анализа до документирования и сопровождения на всем жизненном цикле системы. Практику пригодится как базовая схема, чтобы выстроить работу с требованиями без хаоса.
https://visuresolutions.com/fr/alm-guide/requirements-engineering/
5. Requirement Mapping Matrices - Visure Solutions
Коротко: О матрицах трассируемости требований: как связывать требования с целями, рисками, тестами и результатами проверок. Полезно для контроля покрытия, оценки влияния изменений и поиска пробелов в документации.
https://visuresolutions.com/requirement-mapping-matrices/ | 363 |
| 9 | Напомню, что на канале читатель юз кейсов регулярно выходят дайджесты интересных статей и разбор самой актуальной статьи.
Подключил туда много актуальных русскоязычных и английских источников.
А если есть что то чего я ещё не добавил - буду благодарен за рекомендации! | 309 |
| 10 |  🔥 Кажется, я дошёл до ручки. Пришлось строить PM-штаб для самого себя.
В какой-то момент я открыл список всего, чем сейчас занимаюсь, и понял, что обычный таск-менеджмент больше не работает.
Есть AnalystCraft с контентом, курсами, сайтом и Подмастерьем. Есть Seturon, внутри которого уже несколько самостоятельных направлений. Есть ещё несколько продуктов на разных стадиях проверки гипотез. Есть работа, поиск следующих карьерных возможностей, статьи, выступления и вся остальная жизнь, которая почему-то тоже требует времени.
Причём проблема не в том, что я не знаю, что делать дальше. Наоборот. Практически у каждого проекта есть совершенно понятный следующий шаг. И именно поэтому всё начинает разваливаться: каждый следующий шаг выглядит достаточно разумным, чтобы заняться им прямо сейчас.
В какой-то момент я понял, что мне нужен уже не ещё один backlog и не более красивый Notion. Мне нужен портфельный уровень управления — условный PM-штаб, который управляет не задачами, а конкуренцией проектов за моё время.
Главное изменение оказалось довольно болезненным: я перестал считать все важные проекты активными.
Теперь у проекта должен быть режим. Что-то находится в Active и действительно получает время каждую неделю. Что-то — в Validate, где нужно проверить одну конкретную гипотезу и решить, стоит ли продолжать. Что-то можно просто поддерживать, что-то инкубировать, а что-то честно положить на полку.
И самое важное — ограничить WIP уже не на уровне задач, а на уровне проектов.
Потому что можно прекрасно управлять десятью backlog'ами и всё равно ничего не закончить.
Сейчас хочу довести эту систему до довольно простого цикла: раз в неделю PM-штаб смотрит на весь портфель, проверяет цели и результаты и решает, какие 2–3 проекта вообще имеют право конкурировать за моё время на следующей неделе. Остальные не исчезают и не становятся менее важными — они просто ждут своей очереди.
Пока это выглядит немного смешно: я строю процессы управления для компании, состоящей в основном из меня и пачки AI-агентов 😁
Но, кажется, это вполне логичное продолжение вайбкодинга. Когда AI позволяет одному человеку запускать всё больше вещей, следующим ограничением становится уже не разработка.
Ограничением становишься ты сам.
Вот теперь и проверим, можно ли это бутылочное горлышко нормально спроектировать. | 360 |
| 11 | 🔥 Про демо, факапы и ещё один пункт в моём pre-demo checklist
Вчера был эфир с Антоном, где я собирался показать «Подмастерье» в довольно интересном режиме: полностью локальные модели, работа с требованиями, поиск противоречий между источниками и всё то, ради чего я последние месяцы его строю.
К демо готовился как положено. Все выходные вылизывал сервис, несколько раз прогонял сценарий, в понедельник проверил ещё раз — всё работало. Не молниеносно, потому что модели локальные, но стабильно и вполне адекватно.
И примерно за час до эфира началось.
Сначала упал локальный gateway к моделям. Подняли. Потом модели начали отвечать странно и медленно, полезли какие-то ошибки. При этом ни код, ни конфигурацию я не менял — буквально тот же билд, на котором до этого гонял тесты.
А потом перестала работать даже пересборка приложения.
После некоторого количества инженерной археологии нашли виновника.
Windows Update.
На ноутбуке есть диск C. Windows скачала туда обновление, забила практически всё свободное место и дальше начала довольно эффективно уничтожать мой demo environment. Само «Подмастерье» лежит на D, но сборка локального exe всё равно использует C. В результате не работали модели, приложение и даже возможность нормально его пересобрать.
Примерно полчаса мы с Антоном вместо демо обсуждали локальные модели, OpenSpec и вообще подходы к работе с AI. Получилось интересно, но тот самый сценарий я в итоге так и не показал.
Зато факап оказался полезным.
Во-первых, в pre-demo checklist появился новый пункт: проверить свободное место на системном диске и состояние обновлений Windows. Никогда не думал, что буду это писать, но вот мы здесь.
Во-вторых, я окончательно решил переделать архитектуру «Подмастерья». Вместо монолитного локального exe будет три отдельных слоя: сервис работы с локальными моделями, backend и отдельно UI. Так проще тестировать, отлаживать и, что стало особенно важно после разговора с Антоном, поддерживать разные платформы.
Потому что выяснилась ещё одна интересная вещь: Windows среди аналитиков уже далеко не настолько безальтернативна, как мне казалось. Кто-то работает на Mac, кто-то на обычном Linux, а у кого-то уже Astra Linux, Сбер Linux и прочая корпоративная экзотика.
Поэтому теперь мне нужна помощь зала.
На какой ОС вы работаете как аналитик?
👌 — macOS
👍 — Linux
😭 — Windows
Если у вас какая-нибудь особенно прекрасная корпоративная сборка — рассказывайте в комментариях. Мне теперь это уже не просто любопытно, а вполне себе продуктовый research 😁 | 319 |
| 12 | 24 августа разбираем требования вместе с Антоном Зиминым
Вечером 24 августа проведём совместный эфир с Антоном Зиминым, автором «Чулана системного аналитика».
Возьмём кейс интеграции с платёжным провайдером. В нём устаревшая вики, документация вендора на другую версию и переписка с поддержкой дают разные ответы. По отдельности каждый источник выглядит убедительно. Противоречия становятся видны, только когда собираешь их вместе.
Покажу весь путь: как найти расхождения, выровнять требования, передать постановку агенту и превратить сценарии и e2e-тесты в критерии приёмки. И да, все по максимумум на локальных моделях!!!
Антона зову не поддакивать. Его задача — проверить подход на прочность: где карта источников создаёт лишнюю бюрократию, что мы упускаем при выравнивании и может ли тест, написанный до кода, подтвердить, что агент сделал именно то, что требовалось.
Планируем час: короткая вводная, разбор источников и постановки, затем спор про сценарии, тесты и вопросы.
24 августа, 8 вечера МСК, регистрация тут | 181 |
| 13 | Все же помнят, что сегодня мы с Антоном будем ковырять требования и ИИ, причем буду показывать как это работает на маленьких локальных моделях | 356 |
| 14 | Верный SQL, но неверный ответ
Данные не врут, но и не отвечают на все, что о них спрашивают. Валидный SQL возвращает ровно то, что попросили, а не то, что стояло за просьбой. Отсюда классическая история: цифра правильная, но вывод неверный, потому что задача была понята не так.
Работа продуктового аналитика в этом месте близка к работе с требованиями: разобрать, о чем именно спрашивают, проверить допущения, зафиксировать противоречия — и только после этого собирать ответ.
25 августа karpovꓸcourses проводят бесплатный вебинар про этот путь. На реальных примерах пройдут:
— какие вопросы задать заказчику до запроса, чтобы выгрузка отвечала именно на его задачу;
— как проверять данные после выгрузки;
— типовые ловушки в расчетах, из-за которых верный запрос возвращает неверный ответ;
— как превращать таблицу с цифрами в вывод и рекомендацию на языке бизнеса.
Разбирает Дмитрий Бакаев — продуктовый аналитик в «Передовых Платежных Решениях» и выпускник курса «Аналитик данных» karpovꓸcourses. Вопросы принимает в эфире.
За регистрацию сразу приходит карьерный гайд по профессиям в аналитике, после эфира — запись вебинара
Регистрируйтесь по ссылке — https://clc.to/erid_2W5zFJreJrD
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJreJrD | 455 |
| 15 | 24 августа разбираем требования вместе с Антоном Зиминым
Вечером 24 августа проведём совместный эфир с Антоном Зиминым, автором «Чулана системного аналитика».
Возьмём кейс интеграции с платёжным провайдером. В нём устаревшая вики, документация вендора на другую версию и переписка с поддержкой дают разные ответы. По отдельности каждый источник выглядит убедительно. Противоречия становятся видны, только когда собираешь их вместе.
Покажу весь путь: как найти расхождения, выровнять требования, передать постановку агенту и превратить сценарии и e2e-тесты в критерии приёмки. И да, все по максимумум на локальных моделях!!!
Антона зову не поддакивать. Его задача — проверить подход на прочность: где карта источников создаёт лишнюю бюрократию, что мы упускаем при выравнивании и может ли тест, написанный до кода, подтвердить, что агент сделал именно то, что требовалось.
Планируем час: короткая вводная, разбор источников и постановки, затем спор про сценарии, тесты и вопросы.
24 августа, 8 вечера МСК, регистрация тут | 540 |
| 16 |  Собирая первую версию продукта, легко попытаться положить в неё весь замысел.
Когда я задумывал сквозной кейс Acme Pay с TDPD, хотел показать весь путь: от пяти противоречащих друг другу источников до реализации агентом, e2e-тестов и приёмки.
По ходу сборки выяснилось, что первая половина уже существует как связный кейс. Есть исходные документы, карта источников, противоречия, журнал решений и рабочая постановка.
Вторая половина пока устроена иначе. У меня есть метод, отдельные рабочие эпизоды и опыт с TDPD, но нет одного воспроизводимого прохождения этого кейса через разные агентские среды. Более того, на интенсиве участники запустили TDPD в разных агентах, и результаты начали заметно отличаться. Вскрылись вопросы к установке и переносимости самого метода.
Можно было всё равно собрать красивый сквозной рассказ. Но тогда материал выглядел бы законченнее, чем он есть сейчас.
Поэтому в кейсе Acme Pay я оставил только то, что могу предъявить и проверить: источники, найденные разрывы, решения и переход к постановке. Рядом объяснил, где начинается TDPD, но не стал выдавать незавершённую часть за готовый универсальный процесс.
Мне всё больше нравится такое определение первой версии: она заканчивается не там, где кончились силы, а там, где кончились подтверждённые обещания. | 370 |
| 17 | 🔥 Будни вайб-фаундера, вайб-кодера и немножко продакт-овнера
Договорились мы сегодня с моим AI-помощником по стратегическому планированию, что пора запускать очередной небольшой эксперимент: новый микропродукт, проверка спроса, лид-магнит, оплата — всё по канонам продуктового маркетинга.
Казалось бы, чего сложного? Берём существующий сайт, делаем страницу, запускаемся.
Прихожу на сайт — а он так не умеет.
Ну ладно, я же теперь вайб-кодер. Допиливаем нужную механику, тестируем — работает. Отлично, можно запускать. Но стоп. Это же продукт, за него предполагается брать деньги. Значит, неплохо бы проверить оплату.
Оплата не работает.
Чиним оплату. Починили, идём дальше — после покупки должно приходить письмо.
Письмо не приходит.
Почему? Потому что кто-то очень умный не настроил почту в переменных окружения. Кто этот человек, история умалчивает, но мы с ним хорошо знакомы.
Настроили. Теперь-то всё?
Конечно нет.
Если мы умеем принимать деньги, неплохо бы ещё проверить возврат. Нажимаю refund и...
Возврат тоже не работает.
Ещё немного отладки, немного нервов, немного мата — и внезапно вся цепочка действительно начинает работать: страница → оплата → письмо → возврат.
И вот что мне особенно нравится в современном вайбкодинге. AI действительно позволяет одному человеку очень быстро собрать продукт, на который раньше понадобилась бы маленькая команда. Но он совершенно не отменяет старую добрую инженерную реальность: между «фича написана» и «продукт работает» находится довольно много неприятных мелочей.
И именно поэтому я всё меньше верю в разработку по принципу «агент сказал done — значит done». Done наступает не тогда, когда код написан, а когда пройден пользовательский сценарий целиком.
Зато теперь могу представить ещё один маленький микропродукт, который, надеюсь, нанесёт вам непоправимую пользу 😁 | 353 |
| 18 | Я снова на хабре! Запилил статью про TDPD и то как параллельно со мной это разрабатывают в OpenAI (посмотрим кто кого, хех).
P.S. Статья в песочнице, но если кто то кинет мне инвайт - буду очень благодарен) | 370 |
| 19 | Наблюдаемость не доказывает, что агент прав
200 OK означает, что запрос завершился. Для AI-агента это почти ничего не говорит о результате.
В разборе Gallopher про наблюдаемость агентных систем разведены три уровня: инфраструктура сработала, агент принял решение, пользовательский процесс пришёл к нужному исходу. Обычный мониторинг лучше всего видит первый. Пользовательский исход часто остаётся за кадром.
Но я бы добавил одну ловушку. Можно подробно записать каждый шаг агента и всё равно проверять не то.
Если критерии оценки появились после реализации или их породил тот же агентный контур, неверная посылка может пройти через решение, результат и проверку. Трасса будет полной. Тесты будут зелёными. Пользователь получит не то, что ему было нужно.
Поэтому я забираю из статьи в TDPD не новый гейт, а отдельный контракт доказательства запуска. Для каждого значимого прогона должны быть видны:
- версии модели, инструкций, инструментов и доступа;
- источники контекста и путь принятого решения;
- вызовы инструментов, разрешения и побочные эффекты;
- проверки результата и связь с UAT.
Если обязательной части трассы нет, это не PASS, а INCOMPLETE. Для рискованного действия — остановка. При этом сама трасса не становится судьёй: мы фиксируем критерии приёмки до реализации, а UAT оставляем отдельной человеческой проверкой исходного замысла.
Исходный материал: Designing Observable AI Systems. | 443 |
| 20 | 👀Что проще - зарабатывать 1 млн руб. в найме или в собственном проекте?
Или все-таки сочетать? Автор этой схемы на своем опыте рассказывает, как сделать миллион в найме, где сейчас стоит учиться, с какой компании начать работу, надо ли «прыгать по компаниям» и как раскачивать личный бренд.
🔥Вот ТОП посты, которые точно пригодятся
- Каких продактов выделяет рынок труда
- Какие продакты сейчас самые востребованные на рынке
- МОК-собес на product manager
Ну и вот что нам особо интересно:
🔴45 офферов по разным ИТ ролям: от аналитика до тим тим лида за 850к
🔴Какой продакт лид получил 12 млн по году
🔴Оффер на Product lead в Яндекс
Много полезненького ))
💬@proProject1 | 380 |
