Деплой | Ваня Ботанов

Пинг

1 апреля день блокировки телеграмм До свидания 🫡 Все события, имена и логотипы вымышлены. Любые совпадения случайны.

А поиск яндекса всегда таким отвратительным был? Первая страница сплошные ссылки промо. Серьезно, один полноценный экран макбука - это все промо выдача яндекса. Я, конечно, понимаю, что реклама это основной доход компании, но камон, это че вообще за приколы? Мне чтобы получить нормальную выдачу надо проскролить вниз еще на один-два экрана. Это как? Или бабки главное, а пользователи как-нибудь потом?

Интерес к вопросу «как переехать из России?» заметно вырос по аналитике запросов в Google. Уровень интереса приближается к отметке конца 2022 года, когда была объявлена мобилизация. Малый бизнес очень сильно пострадал, как я неоднократно писал: люди не могут работать, перестраивают годами наработанные схемы, гигантское количество сотрудников сокращается, производства закрываются, ведь бизнес-план, хоть какое-нибудь моделирование просчитать очень тяжело, доступ к сайтам, софтам, ИИ-агентам блокируется. Буквально только что пришла новость, что доступ к ChatGPT, Gemini, к зарубежным нейронкам может быть запрещен «из-за безопасности», то есть перспектива технологического развития в самой современной области, в которой Россия и без того отстаёт от Китая и США, висит на волоске по воле законодателей, которые, вероятно, не просчитывают последствия своих действий, отмахиваясь банальным «пусть переносят все сервера в Россию, иначе мы всё заблокируем для россиян». Целесообразность столь жестоких блокировок подвергается сомнению. Честно, не встречал ни одного человека, в том числе из депутатов, кто выступал бы «за» такое ужесточения блокировок за последние 2 месяца. На фоне абсолютного провала в области интерпретации, подачи. Никто ничего не объясняет, отмахивается канцеляризмами, ссылается на другие инстанции, и только Свинцов в гордом одиночестве предрекает россиянам страдания. Пока некоторые россияне ищут варианты уехать в Беларусь. Такая себе картинка. Ошибка. @sobolevtam

Итак, продолжим. Мне, как гипотетическому владельцу бизнеса, предложено перейти на гигачат. Окей, что там с ценами? Самая лучшая на текущий момент модель Gigachat 2 MAX стоит 650 рублей за 1кк токенов. А что по конкурентам? DeepSeek: 1кк генерируемых токенов стоит, присядьте, 0.42$. В 10 раз меньше. В 10! И это ГигаЧат еще цены скинул, полгода назад разрыв был более драматичным. Я не знаю чем думали те, кто принимали подобные законы, но много ли у нас бизнесов выдержит повышение костов в ДЕСЯТЬ МАТЬ ЕГО РАЗ? Не в 5, не в 2, не в полтора, а в ДЕСЯТЬ Можно ли говорить, что этот законопроект убивает бизнес? Идем дальше. Допустим, я использую решение по вайбкодингу для своих разработчиков. Что сейчас мне это стоит: - Cursor от 20 до 200$ в месяц - Claude Code в связке с zai берет с меня 200$ в год Что по прайсингу гигакода? - от 1699₽/ за пользователя в месяц или 20388 за пользователя в год То есть, мне предлагают заплатить дороже за решение, которое я даже на бечмарках посмотреть не могу! Это как понимать? А если я использую консольные решения для агентов под капотом. Что мне делать? У GigaCode нет подобного решения. Правильно ли я понимаю, что мне придется придумывать какие-то костыли, чтобы убрать из своей инфраструктуры запрещенные решения, а наших аналогов мне тупо не предложили. Может мне проще просто бизнес закрыть? Кажется, что с текущими законами о блокировках в скором времени у меня не останется других вариантов. Спасибо большое. Рад стараться на благо экономики!

Минцифры разработало законопроект, который даёт право ограничивать работу иностранных нейросетей в России, так как они передают данные россиян за рубеж. Как пояснил юрист Кирилл Дьяков, к таким сервисам относятся ChatGPT, Claude и Gemini. По его словам, при их использовании данные пользователей, включая запросы и переписку, передаются разработчикам за пределы России. @banksta

Отличная идея! Поддерживаю! Если цель - остановить технологические развитие России, то мы все делаем правильно. А чем уважаемые МинЦифры предлагают пользоваться взамен? Гигачатом и гигакодом? Очевидно, это единственный свой отечественный GenAI. Насколько я понимаю, остальные используют под капотом опенсорс. Т-Банк, Яндекс поправьте меня, если я ошибаюсь. Так вот, допустим, я системно-значимый продукт в России, который начал внедрять агентизацию в свои процессы. Я же не хочу отставать от конкурентов. Что мне делать после того, как законопроект вступит в силу? Переходить на гигачат - ответят законотворцы. А теперь давайте подумаем. Сейчас агенты выдают, допустим, N пользы в единицу времени. Я могу, опираясь на мировые бенчамрки, прикинуть писю к носу и понять, что если одна модель хуже другой по бенчмаркам, значит, мой N будет хуже/лучше при замене. Ну, вроде логично. Теперь вопрос: можно ли увидеть ГигаЧат и ГигаКод на этих бенчмарках? Нет? А что случилось? Почему? Очень интересно посмотреть. Мне, как владельцу бизнеса, хочется понимать как сильной упадет мой кпд агентов и сколько мне надо будет вложить в переход на отечественные решения. Но я не могу, потому что бенчмарков нет Ну, спасибо большое. Я, как гипотетический владелец бизнеса, еще не отошел от того, что мне закрыли каналы продаж в запрещенных соцсетях, так теперь еще и по агентам моим уебали. Единственное, что я нашел в интернете по бенчмаркам гигачата, это MERA Code бенчмарк, к которому у меня вопросов не меньше, чем к решению ввести подобный законопроект. Предлагаю всем вместе оценить объективность на скриншоте, приложенному к посту

Если что, это канал анонимок, так что может быть и вранье. А может быть правдой. FYI

Ситуация кринж и я не знаю куда исчо можно выговориться. Короче говоря я накрутчик опыта. Не буду говорить сколько я накрутил и куда устроился, но скажу что накрутил от души. Помог мне в этом чел с которым я познакомился в одном известном сообществе. Он сам написал мне в личку, мы разговорились, он предложил свои услуги. За бабки он протащил меня через весь процесс найма, помогал мне через наушник, короче ставка сыграла. Я спокойно работал пару лет в компании, мои коллеги естессна нихера не знают про то как я попал к ним и всё было просто супер. Недавно мне приходит сообщение от этого чувака. Сначала были стандартные вопросы типа как дела как работа, а потом он мне говорит что-то типа “наша ложь составляет долг правде и я хочу чтобы ты оплачивал подписку на мое молчание. ты можешь себе это позволить”. Чел теперь хочет, чтобы я периодически засылал ему бабки за то, чтобы он не слил инфу про то, как я на самом деле прошел к своему текущему работодателю. У него есть все пруфы, мы записывали все проходившие собеседования, скрины переписок, моя рожа конце-концов. Самое ужасное то, что я поняния не имею, кто он, откуда, как выглядит - я вообще про него ничего не знаю. Бабки я переводил криптой, а сообщения он удалил после прочтения мной и у меня нет никаких доказательств шантажа. Осталось только “жду твоего ответа” Деньги он хочет не великие, но сам факт того, что меня обложили подобием дани меня убивает. Я сейчас молчу, ничего ему не отвечаю и вообще хз что мне делать в этой ситуации. Идти в полицию глупо. Думаю что единственный варик это пойти и честно рассказать все на работе, а там уже посмотрим, что будет.

HR IT компании: я без проблем обрабатываю воронку в 1000 откликов. Мне не нужны никакие сторонние HRTech сервисы, в мой личный кабинет уже встроена функция анализа резюме Также HR:

Айтишника пригласили на собеседование несмотря на то, что у него вместо резюме был рецепт приготовления пельменей. Он оптимизировал его под нейросетевые алгоритмы по ключевым словам, и ИИ-эйчар его принял. Настоящий HR даже не успел открыть резюме перед откликом. @banksta

Как работают челленджи на DeepMatch Мы сделали DeepMatch, который полностью реализует Skill Based подход в найме и несет в себе его философию. Сегодня расскажу вам про челлендж, кор ядро всего Дипметча. Для создания челленджа мы выбрали подход Natural Language Proccess (в первой версии дипметча была форма конструктор). Вы просто пишите запрос обычным языком и модель сама понимает какой челлендж вам нужен. Таким образом мы максимально снизили вход в продукт. Начать использовать продукт очень легко. Модель анализирует запрос, формирует название челленджа, описание для кандидатов и набор задач. Сейчас на DeepMatch можно сформироать челлендж из задач на Coding, Code review, поиск багов в коде, написание тестов (unit, api, ui) и базы данных (sql). На каждый тип задачи в DeepMatch заложены "топики", это подтемы, которые модель выбирает для формирования задач. Например, для задач на Coding модель будет выбирать из топиков "работа со строками", "массивы" и другие (их там много). Для задач на базы даных будет выбирать между задачами на джоины, сложные селекты и так далее. Таким образом мы стараемся чтобы задачи в челлендже были приближены к релевантным задачм компании. Контекст компании мы тоже учитываем. Чем компания занимается, какая у нее проф область, какие требования в вакансии - все попадает в анализ для выдачи максимально персонифированных задач. Таким образом DeepMatch умеет создавать уникальные задачи, анализируя топики, решая какие лучше подходят под вашу вакансию, а наполнение контекстом делает задачи приближенными к вашей предметной области. Это работает забавно, если вы медтех, то модель может предложить в челлендже задачи на сортировку таблеток. Если торгуете автомобилями, то предложит написать сложный запрос в БД сайта продаж автомобилей. Весь DeepMatch построен на подходе Human in the loop, то есть решение всегда принимает человек. Поэтому на этапе генерации челленджа модель обязательно спросит у человека корректный ли создается челлендж и подходит ли набор задач. Человек уже одобряет челлендж, либо меняет в нем все, что захочет. То есть без ведома человека челлендж даже не покажется на витрине челленджей внутри дипметча (ее мы тоже сделали) и о ней я расскажу вам в следующих постах. Если вы компания и вам интересен DeepMatch, то записывайтесь на демо

Всё уже когда-то было придумано. Вы удивитесь, но почти для любой проблемы уже существует в том или ином виде решение, которое можно брать за основу для решения. Просто иногда подход требует сложного технологического решения или специфических знаний по самому подходу. Так, например, для решения проблем с наймом есть отличный подход, который остаётся единственным подходом, который может сработать. Это, конечно же, переосмысление всего под skill-based. Смотрите сами. Навыки сейчас стоят на последнем этапе, и чтобы до них добраться, надо пройти забор, который поставлен, так как кандидатов слишком много. На что опираться компании, чтобы выбрать лучшего? Резюме? Не работает, там можно написать что угодно и проверить это никак нельзя. Сопроводительное? То же самое. Тестовые задания? Да, но они обычно довольно большие и сложные, их надо писать, проверять и давать фидбек — а это проблема. Многие будут от них отказываться, потому что долго и много времени. Остаются только чистые и беспристрастные скилы кандидата, которые надо как-то проверять и делать это на первом этапе воронки. Подход skill-based возводит значение навыков в абсолют и предлагает сначала смотреть на них, а потом уже на всё остальное. Но такой подход требует экспертизы, технологического решения и окружения. И кажется, что мы начали решать эту проблему. Сегодня мы запустили в открытое плавание Deepmatch как платформу, которая будет строиться на базе skill-based. Это будет касаться не только найма, а концепции подхода в целом. На старте мы даём возможность компании быстро запустить новую воронку, которая будет переворачивать подход и давать лучше результаты. Дальше — больше. Полноценная платформа для специалистов, которая будет выстроена так, чтобы вам больше не надо было искать работу, а она находила вас. Впереди много работы и сложных интересных вызовов. Если вы рекрутер или нанимающий менеджер, оставляйте заявку, и мы проведём демо. Вся инфо на https://deepmatch.ru/.

Почему DeepMatch интересен кандидатам В первой версии дипметча у нас не получилось полноценно уделить внимание кандидатам, но кое что мы все таки сделали. Кандидаты сами решают что писать в профиле Из обязательных полей нужно будет заполнить Имя и Фамилию, а регистрация осуществляется на почту. Все остальные данные вы заполняете по желанию. У дипметча нет привычного резюме, вы можете прикрепить на него ссылку, если захотите. У нас нет опыта работы, есть "Уровень кандидата", который кандидат сам определяет и заполняет. Вы можете заполнить профиль полностью, или оставить его пустым. Мы не планируем продавать ваши данные, поэтому нам абсолютно неважно насколько подробно у вас заполнен профиль. Важна только возможность связаться с вами в случае, если вы успешно прошли челлендж. Вам больше не нужно полировать резюме Если у вас высокие навыки разработки, то вы автоматически попадете на верх воронки найма просто пройдя челлендж. Вам больше не придется писать резюме под вакансию или бесконечно откликаться в надежде прорваться через HR фильтры. Попадете вы в верх воронки или нет, зависит только от ваших компетенций. И резюме тут совсем не причем. Вы сами решаете какие данные увидит компания В профиле кандидата вы можете настроить какие данные показать компании при отклике на челлендж. DeepMatch покажет только эти данные и больше ничего. Если вы не приложите резюме к отклику - компания его не увидит. Если вы решите, что с вами можно связываться только через телеграмм - так тому и быть. Мы заботимся о ваших данных и не распространяем их. В нашей финмодели не заложена продажа баз данных кандидатов. Вы получаете фидбек после каждого решения Мы подумали, что правильно награждать кандидатов после решения челленджа. Поэтому по итогу решения вы получаете интересную статистику решений челленджа и небольшой фидбек от DeepMatch в формате "Что хорошо" и "Что стоит улучшить". Вы можете запускать код сколько захотите При решении челленджа вам доступна VSCode среда (Monaco Editor), с автокомплитом и форматированием. Писать код привычно и удобно. Запускать код можно бесконечно, пока вы будете оттачивать свое решение. Вы можете вернуться на предыдущую задачу, если вспомнили что-то важное, что нужно добавить в решение. Время запуска пока что я бы назвал "терпимым", но мы будем работать над тем, чтобы оно было не сильно больше времени компиляции. Так как мы сами программисты в прошлом, то одной из задач для себя, при разработке Дипметча, сделать опыт использования платформы максимально привычным и безопасным для кандидата. Следующим крупным релизом мы сильно улучшим опыт кандидата, чтобы вы не захотели уходить с Дипметча, а пребывание на нем конвертировалось в приглашения на работу. Мы добавим геймификацию, рейтинговую систему и еще много крутых фич, которые уже лежат в наших беклогах

Мы создали DeepMatch, чтобы вам больше не нужно было искать работу Рынок найма в IT становится все жестче. Конкуренция растет, тысячи откликов на вакансию, шаблонные резюме написанные AI, AI автоотклики, генерация сопроводительных писем и другие проблемы. Такой поток нужно как-то обрабатывать, но пока что компании могут только фильтровать воронку на разных стадиях по самым разным признакам. При таком подходе могут срезаться качественные кандидаты, просто потому что где-то не попали в нужные фильтры. И подсвечиваться кандидаты со слабыми скиллами просто потому что лучше написали резюме. Согласитесь, ситуация странная. Такого быть не должно. Поэтому мы с @seryozha_typing создали skill based сервис по подбору - DeepMatch В основах skill based подхода к найму лежит проверка навыков кандидатов, а не фильтрация воронки по резюме. Skill Based подход помогает не тратить силы на обработку воронки, а сосредоточиться на работу с кандидатами, которые доказали свои компетенции. Что умете DeepMatch и почему он интересен компаниям Генерация задач и окружения для их решения одной кнопкой Найм строится вокруг челленджа. Челлендж - это набор задач для кандидата. Вам понадобится только текст вакансии или произвольный текст, описывающий что вы хотите проверить. DeepMatch проанализирует запрос, создаст челлендж, предложит задачи на выбор и создаст окружение для решения задач кандидатом. Кандидату нужно будет только перейти по ссылке и начать решение челленджа. Больше не нужно придумывать задачи для собеседований и создавать для них окружение выполнения или в попыхах искать сервис онлайн написания кода. Все это теперь есть на DeepMatch Оценка кандидатов На основе решений кандидатов DeepMatch проводит AI-оценку и выставляет балл. Оценка строится по методологии, которую мы заложили в ее основу. Таким образом на основе AI оценки компания сможет выбрать лучших кандидатов, которые прошли челлендж и получили высокий балл. Анализ антифрода Естественно, кандидаты могут подходить к решению челленджа не очень честно. Поэтому DeepMatch умеет анализировать поведение кандидатов, учитывать эти метрики и подсвечивать, если кандидат жульничал, таким образом выставляя балл риска для каждого кандидата. Успешная формула поиска в этом случае выглядит как высокий AI-балл за решение и низкий балл AI-скоринга Рекомендации для собеседования Если вы решили пригласить кандидата на собеседование, то можете запросить у DeepMatch план интервью, который будет основан на решении задач кандидатом, а не на рандомных, повторяющихся от собеседования к собеседованию, вопросах. Теперь вы сможете дополнительно раскрывать навыки кандидата на основе его решения задач, а не задавать вопросы из банка вопросов, повторяющихся от компании к компании. Легко встраивается в текущий процесс найма компании Челлендж это просто ссылка для решения кандидатом. Поэтому вы можете встроить ее на любом этапе: от верха воронки и проверки всех кандидатов в момент отклика на вакансию, до проведения звонка собеседования с решением задач на DeepMatch. Мы специально заложили такую гибкость и не требуем от вас перестраивать текущие процессы найма. Если вы компания, то пишите нам и мы проведем для вас демо. Если вы кандидат, то в следующем посте я расскажу, что мы сделали уже сейчас, чтобы вам было приятно пользоваться DeepMatch. А в следующем крупном релизе мы геймифицируем прохождение челленджай так, что вам больше никогда не придется искать работу, если вы крутой. Давайте вместе перевернем правила найма на этом рынке. Сейчас это как никогда актуально!

Доброго утра всем, кроме разработчиков заднего конца 😉

Сижу программирую в Cursor, вернее говорю что программировать. Архитектуры прорабатываю с моделями, решения обсуждаю с моделями. Модели ищут баги в проекте. Параллельно у модели в чатгпт спрашиваю какую-то допинфу. Параллельно слушаю музыку. Услышал очень крутой трек. Эмоциональные качели, ритмические ямы, чистый женский скриминг. Оказалось, что и он сгенерирован моделью. Причем я даже не могу понять как мне относиться к этому сейчас. То есть я трек услышал и подумал "Нифига себе как круто". А оказалось... А что оказалось? Через несколько лет такие треки будут повсеместно. В конце концов, к спецэффектам в кино мы уже давно привыкли. Такая музыка тоже станет нормой. Новая реальность.

На данный момент мы находимся в мире, в котором Федеральная АНТИМОНОПОЛЬНАЯ Служба вынуждает продавать рекламу только в правильных соцсетях, запрещая продавать рекламу в различных соцсетях, тем самым ПОНИЖАЯ конкуренцию между соцсетями, видеохостингами и мессенджерами, что неминуемо ведет к монополии. Мне кажется, стоит переименовать инстанцию в ФМС - Федеральная Монопольная Служба

Говорят, что теперь за рекламу будут сношать и рекламодателя, и рекламораспространителя. Я понял. Буду теперь каждый день рекламировать РКН.