Костя Ефимов и Настя Жичкина написали книгу мечты про ресеч
Давно ждал книгу по исследованиям, которая сделает видимым тот огромной пласт tacit knowledge (неявное знание), распределенное сейчас по экспертам и курсам. Наконец-то будет книга, которую можно посоветовать людям, спрашивающим: «Что почитать по исследованиям?».
Книга готова на 90 процентов, и планируется к выходу в январе 2026.
Будет много кейсов, разбор исследовательских ошибок, практические рекомендации и чек-листы. По стилистике будет близко к каналу Кости и Насти @postpostresearch. Нравится, как они балансируют между практикой и строгой методологической точностью.
Исследование — это ремесло. Ты перенимаешь опыт от опытных коллег на практике. Но есть проблема — магию редко, кто умеет хорошо объяснить и уложить в практические схемы. Теперь будет руководство тех самых мастеров — у Кости с Настей 40 лет опыта в ресече на двоих.
Перечень глав ниже, полное содержание в комментариях.
Я считаю верным решение не делать главу про ИИ, потому что этот материал тут же устареет, а нужно чтобы книга была актуальна и через 10 лет.
(нажмите, чтобы расскрыть содержание)
Я жду главу поJTBD анализу качественных данных. Надеюсь, что потом ребята про это напишут еще и отдельную книгу или хотя бы большой лонгрид, тем более такой курс у них уже есть.
Авторы постараются сделать, чтобы книга была доступна в России и во всем мире, в печатном и электронном виде.
➡️ Ребятам нужно понять, какой тираж печатать. Если вы планируете купить книгу, запишитесь у бота:
@postpostbook_bot
Я записался и планирую купить несколько экземпляров себе и в подарок.
я не публикую платную рекламу в канале, все рекомендации мои собственные
Давно ждал книгу по исследованиям, которая сделает видимым тот огромной пласт tacit knowledge (неявное знание), распределенное сейчас по экспертам и курсам. Наконец-то будет книга, которую можно посоветовать людям, спрашивающим: «Что почитать по исследованиям?».
Книга готова на 90 процентов, и планируется к выходу в январе 2026.
Будет много кейсов, разбор исследовательских ошибок, практические рекомендации и чек-листы. По стилистике будет близко к каналу Кости и Насти @postpostresearch. Нравится, как они балансируют между практикой и строгой методологической точностью.
Исследование — это ремесло. Ты перенимаешь опыт от опытных коллег на практике. Но есть проблема — магию редко, кто умеет хорошо объяснить и уложить в практические схемы. Теперь будет руководство тех самых мастеров — у Кости с Настей 40 лет опыта в ресече на двоих.
Перечень глав ниже, полное содержание в комментариях.
Я считаю верным решение не делать главу про ИИ, потому что этот материал тут же устареет, а нужно чтобы книга была актуальна и через 10 лет.
(нажмите, чтобы расскрыть содержание)
Введение: что такое качественные исследования?
1. Нужно ли проводить исследование
2. Планирование исследования: с кем говорить?
3. Выбор метода качественного исследования
4. Гайд интервью: хорошие и плохие вопросы
5. Проведение исследования: слышать истории людей
6. Анализ качественных данных: expected outcome
7. Популярные фреймворки: каждое поколение думает, что именно оно изобрело секс
8. Как создать работающую сегментацию
9. Почему люди ведут себя так, а не иначе: авторский фреймворк х-rays
10. Исследования и бизнес-процесс: отношения с заказчиком.
Я жду главу по
Авторы постараются сделать, чтобы книга была доступна в России и во всем мире, в печатном и электронном виде.
@postpostbook_bot
Я записался и планирую купить несколько экземпляров себе и в подарок.
я не публикую платную рекламу в канале, все рекомендации мои собственные
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤36🔥24👍8🎉4
Зачем делать «бесполезные вещи» с ИИ
Наблюдаю как друзья экспериментируют с AI – делают проекты, которые не то, чтобы сильно помогают им в жизни. App пишущий музыку по твоему выражению лица, запуск агента на десять минут в задаче, которую человек решит за минуту.
Большинство этих проектов живут один день. Код, написанный водой на асфальте, исчезающий на жаре.
Зачем? Ведь к технологиям можно подойти рационально: найти повторяющуюся задачу, оцифровать, построить пайплайн в N8N, получить измеримую пользу. Автоматизация должна упрощать жизнь, а тут какие-то приколы.
Есть два способа взаимодействовать с возможностями своего тела.
Первый — это спортзал. Упражнения на ноги, грудь, мышцы. Рациональное развитие под конкретные цели.
Но посмотрите на то, как играют дети. Цель их движения не накачать мышцы. Они исследуют возможности своего растущего тела и получают радость от исследования. Можно выгнуться вот так? Круто бежать и орать одновременно. А если разогнаться с горки и резко затормозить? Прыгнуть со всего размаха в сугроб.
ИИ каждый день добавляет нам новые суставы, мышцы, конечности. Мы становимся цифровым осьминогом. Чтобы понимать, какие руки нам добавились, нужно начать шевелить ими — не для каких-то рациональных задач, а сначала просто ради веселья.
Это исследование своего нового цифрового тела. Тех возможностей, которых у нас не было и мы еще не знаем, что так можно. Через проекты-stories, которые возможно проживут один день и исчезнут.
Возможно, в процессе игрового исследования мы где-то получим и пользу. А если нет — то точно удовольствие и рост технологического интеллекта.
В следующий раз, когда захотите сделать бесполезный AI-проект на вечер — позвольте себе это. Вы не ерундой занимаетесь, а исследуете границы своего расширенного тела.
Наблюдаю как друзья экспериментируют с AI – делают проекты, которые не то, чтобы сильно помогают им в жизни. App пишущий музыку по твоему выражению лица, запуск агента на десять минут в задаче, которую человек решит за минуту.
Большинство этих проектов живут один день. Код, написанный водой на асфальте, исчезающий на жаре.
Зачем? Ведь к технологиям можно подойти рационально: найти повторяющуюся задачу, оцифровать, построить пайплайн в N8N, получить измеримую пользу. Автоматизация должна упрощать жизнь, а тут какие-то приколы.
Есть два способа взаимодействовать с возможностями своего тела.
Первый — это спортзал. Упражнения на ноги, грудь, мышцы. Рациональное развитие под конкретные цели.
Но посмотрите на то, как играют дети. Цель их движения не накачать мышцы. Они исследуют возможности своего растущего тела и получают радость от исследования. Можно выгнуться вот так? Круто бежать и орать одновременно. А если разогнаться с горки и резко затормозить? Прыгнуть со всего размаха в сугроб.
ИИ каждый день добавляет нам новые суставы, мышцы, конечности. Мы становимся цифровым осьминогом. Чтобы понимать, какие руки нам добавились, нужно начать шевелить ими — не для каких-то рациональных задач, а сначала просто ради веселья.
Это исследование своего нового цифрового тела. Тех возможностей, которых у нас не было и мы еще не знаем, что так можно. Через проекты-stories, которые возможно проживут один день и исчезнут.
Возможно, в процессе игрового исследования мы где-то получим и пользу. А если нет — то точно удовольствие и рост технологического интеллекта.
В следующий раз, когда захотите сделать бесполезный AI-проект на вечер — позвольте себе это. Вы не ерундой занимаетесь, а исследуете границы своего расширенного тела.
❤62👍26🔥20💯9👀1
SORA 3310
Когда-нибудь «бот» перестанет быть оскорбительным словом. Мы все понимаем настроение, когда говорят «ой, боты набежали» или получаем лайк от бота-мошеника. В какой-то момент мы переедем на рельсы агентсткой экономики и наше восприятие изменится. Боты заполнял интернет, он перестанет быть «нашим».
И в этот момент сказать «Ой это бот!» будет уже оскорбительным, как сейчас принизить достоинство официанта или консультанта.
Я не верю в массовое развитие нравов — всегда останутся люди, которые будут это делать. Они даже откроют какую-нибудь партию кланкеров и будут издеваться над роботами (логотипом будет у них человек, пинающий UNITREE G1), но вы будете чувствовать, что нравы поменялись.
И еще настанет время, когда на текущую SORA мы будем смотреть, как обладатель iPhone17 смотрит на Nokia 3310.
И скорее всего это два события произойдут примерно в одно время.
Мне кажется важным про это периодически себе напоминать, когда отправляешь очередной запрос в облако погреть видеокарточки.
Под конец вот еще цитата Уильяма Гибсона (Нейромант был написан в 1984):
Когда-нибудь «бот» перестанет быть оскорбительным словом. Мы все понимаем настроение, когда говорят «ой, боты набежали» или получаем лайк от бота-мошеника. В какой-то момент мы переедем на рельсы агентсткой экономики и наше восприятие изменится. Боты заполнял интернет, он перестанет быть «нашим».
И в этот момент сказать «Ой это бот!» будет уже оскорбительным, как сейчас принизить достоинство официанта или консультанта.
Я не верю в массовое развитие нравов — всегда останутся люди, которые будут это делать. Они даже откроют какую-нибудь партию кланкеров и будут издеваться над роботами (логотипом будет у них человек, пинающий UNITREE G1), но вы будете чувствовать, что нравы поменялись.
И еще настанет время, когда на текущую SORA мы будем смотреть, как обладатель iPhone17 смотрит на Nokia 3310.
И скорее всего это два события произойдут примерно в одно время.
Мне кажется важным про это периодически себе напоминать, когда отправляешь очередной запрос в облако погреть видеокарточки.
Под конец вот еще цитата Уильяма Гибсона (Нейромант был написан в 1984):
Самая частая жалоба, которую я получал от компьютерщиков на «Нейроманта» , заключалась в том, что пропускной способности никогда не будет достаточно для всего этого. Я не хотел с ними спорить, потому что едва ли знал, что такое пропускная способность, но предполагал, что это просто мера чего-то, и поэтому подумал: «Откуда им знать?» Это всё равно что сказать, что никогда не будет достаточно двигателей или часов для этого. И они ошибались.❤22👍6🔥5⚡2
Прототипы на встречах
Сейчас за пять минут можно получить экспресс-ответ на любой вопрос в любой форме, который поможет вам в обсуждении.
Практика прототипировать на встрече должна стать базовой для команды. Можете вносить это в performance review.
Сегодня мы обсуждали одно предложене и думали о деск-ресече перед исследованием и какие смысловые территории там появятся. Параллельно запустили в Perplexity исследование case studies, превратили их в территории с вопросами для проверки на интервью и через 7 минут обсуждали уже эти варианты. Поняли, что вариант рабочий и включили в предложение.
Результат работы не контент, а быстрое столкновение с реальностью и понимание, в какую сторону двигаться.
Можно создавать jtbd, формировать портреты, крутить прототипы лендингов в lovable и пр.
Прототип – это безумное клевое изобретение человечества, позволяющий нам понимать друг друга и сталкиваться с реальностью как можно быстрее. Первое столкновение с реальностью должно быть в виде прототипа задолго до исследования или финального продукта. Это и есть исследование.
Рекомендации:
• Всегда имейте доступ к ИИ. Закрепите вкладки с ними у себя в браузере.
• Просите агентов искать контекст к вашим встречам.
• На обсуждении запускайте research по ключевым вопросам, потом обрабатываете их в нужной форме.
• Ищите ответы на исследовательские вопросы и генерируйте результаты исследования, чтобы договориться, что вы хотите увидеть в итоге.
• Просите модель для наглядности превратить текст в сайт, HTML-презентацию, интерактивную инфографику или дашборд.
• Помните, что это прототип и обращайтесь с ним как с прототипом. Не требуйте от прототипа то, что требуете от финального продукта. Люди на встрече должны понимать, что это и зачем.
Это увеличит наши шансы на создания правда чего-то стоящего. Исследование начинается задолго до самого исследования.
soloveev | ai lab (16 ноября новый поток)
Сейчас за пять минут можно получить экспресс-ответ на любой вопрос в любой форме, который поможет вам в обсуждении.
Практика прототипировать на встрече должна стать базовой для команды. Можете вносить это в performance review.
Сегодня мы обсуждали одно предложене и думали о деск-ресече перед исследованием и какие смысловые территории там появятся. Параллельно запустили в Perplexity исследование case studies, превратили их в территории с вопросами для проверки на интервью и через 7 минут обсуждали уже эти варианты. Поняли, что вариант рабочий и включили в предложение.
Результат работы не контент, а быстрое столкновение с реальностью и понимание, в какую сторону двигаться.
Можно создавать jtbd, формировать портреты, крутить прототипы лендингов в lovable и пр.
Прототип – это безумное клевое изобретение человечества, позволяющий нам понимать друг друга и сталкиваться с реальностью как можно быстрее. Первое столкновение с реальностью должно быть в виде прототипа задолго до исследования или финального продукта. Это и есть исследование.
Рекомендации:
• Всегда имейте доступ к ИИ. Закрепите вкладки с ними у себя в браузере.
• Просите агентов искать контекст к вашим встречам.
• На обсуждении запускайте research по ключевым вопросам, потом обрабатываете их в нужной форме.
• Ищите ответы на исследовательские вопросы и генерируйте результаты исследования, чтобы договориться, что вы хотите увидеть в итоге.
• Просите модель для наглядности превратить текст в сайт, HTML-презентацию, интерактивную инфографику или дашборд.
• Помните, что это прототип и обращайтесь с ним как с прототипом. Не требуйте от прототипа то, что требуете от финального продукта. Люди на встрече должны понимать, что это и зачем.
Это увеличит наши шансы на создания правда чего-то стоящего. Исследование начинается задолго до самого исследования.
soloveev | ai lab (16 ноября новый поток)
❤34🔥15🎉6😁2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤20🔥17⚡4
Матрица компетенций исследователя в новой реальности
В эту пятницу 24 октября выступаю на ResearchExpo в 15.00 на UX-сцене про ИИ-навыки исследователя.
AI — это факт нашей жизни. Вопрос не в том, стоит ли его изучать — вопрос в том, как и что учить, чтобы угнаться за рынком.
У индустрии пока нет стандартов по какому плану развивать ИИ-навыки. Специалисты теряются в потоке модных слов, а руководители не знают, как оценивать и обучать команды в новой парадигме.
На выступлении я покажу матрицу компетенций исследователя по работе с AI — от майндсета до продвинутых навыков вайбкодинга и автоматизации. Покажу, как ИИ-навыки связаны с классическими грейдами.
А еще немного открою важную тему, над которой я работаю в последнее время — какие «мета-навыки», не связанные с ИИ, вроде любопытства и вкуса пора прокачивать целенаправленно.
Приходите, чтобы составить свою карту развития и понять, какие навыки сделают вас незаменимым специалистом.
И развиртуализироваться.
сложно рассказывать и внимательно гладить кота одновременно. внимательное поглажение - древняя буддийская практика (даже думаю египетская)
В эту пятницу 24 октября выступаю на ResearchExpo в 15.00 на UX-сцене про ИИ-навыки исследователя.
AI — это факт нашей жизни. Вопрос не в том, стоит ли его изучать — вопрос в том, как и что учить, чтобы угнаться за рынком.
У индустрии пока нет стандартов по какому плану развивать ИИ-навыки. Специалисты теряются в потоке модных слов, а руководители не знают, как оценивать и обучать команды в новой парадигме.
На выступлении я покажу матрицу компетенций исследователя по работе с AI — от майндсета до продвинутых навыков вайбкодинга и автоматизации. Покажу, как ИИ-навыки связаны с классическими грейдами.
А еще немного открою важную тему, над которой я работаю в последнее время — какие «мета-навыки», не связанные с ИИ, вроде любопытства и вкуса пора прокачивать целенаправленно.
Приходите, чтобы составить свою карту развития и понять, какие навыки сделают вас незаменимым специалистом.
И развиртуализироваться.
сложно рассказывать и внимательно гладить кота одновременно. внимательное поглажение - древняя буддийская практика (даже думаю египетская)
❤47🔥16⚡11👾3👍1
🟣 Последний поток в этом году лаборатории по AI в исследованиях стартует 16 ноября
Мы оптимизировали воркшопы и программу – она стала ярче и актуальнее. Из 5 недель сделали 4 недели - чтобы проще было планировать время и фокусированнее заниматься. Добавили много материала: про context engineering, синтетических респондентов, вайб-кодинг и прототипирование для исследователей и пр.
Многие участники приходят к нам за базой знаний, включащей в себя как инструкции по AI-инструментам, так и гайды по исследовательскому mindset и практикам. Даже опытные исследователи открывают для себя новое.
В сообществе выпускников уже 450+ участников и мы делимся кейсами, находим партнеров на проекты и вместе обсуждаем обновления инструментов.
Курс — структурирование вашей практики по AI, если вы развивались без сообщества и примеров, или старт в этой области. При самообучении AI часты неверные паттерны и ментальные модели использования. Обучение в сообществе убирает ложных представления и дает х10 к скорости.
Почему самое время это сделать:
• AI – это свершившийся факт нашей индустрии. Вопрос не в том, стоит ли его учить, вопрос в том, как и что учить, чтобы быть конкурентоспособным.
• Бигтехи активно внедряют AI – обладая этими навыками, вы сможете участвовать в ИИ-трансформации компании
Даты: 16 ноября — 14 декабря (4 недели)
Формат: онлайн
Стоимость: 40.000₽ для физических и 50.000₽ для юридических лиц (120.000₽ для индивидуальных проектов). Для команд и участников других моих и Андрея курсов — скидки.
Для кого:
Для исследователей и всех кто работает с информацией — продактов, дизайнеров, предпринимателей, HR и пр.
Не-исследователи после курса начинают лучше проводить исследования.
Программа:
Принципы AI для любых задач; Постановка и декомпозиция задачи, дизайн исследования и гипотезы; Сбор данных, desk research; Анализ данных: DIKIW, анализ интервью; Синтез и Сенсмейкинг, написание отчета.
Как проходит:
- Воркшопы раз в неделю онлайн по воскресеньям для практики
- В неделю две лекции в записи
- Нет домашних заданий, все происходит на воркшопах
- Приходите на воркшоп даже если не посмотрели лекции
- Поддержка в чате
- Office Hours для ответов на вопросы
- Материалы остаются навсегда
- Сообщество выпускников для обмена опытом
Отзывы участников подтверждают ценность курса: это 15 поток, 800+ выпускников. Среди клиентов — сотрудники агентств, Avito, Яндекс, VK и других топовых компаний.
🔜 Подробнее и запись: https://ai-lab.tech/
Пишите в личку @soloveev или в комментариях вопросы по лаборатории.
Мы оптимизировали воркшопы и программу – она стала ярче и актуальнее. Из 5 недель сделали 4 недели - чтобы проще было планировать время и фокусированнее заниматься. Добавили много материала: про context engineering, синтетических респондентов, вайб-кодинг и прототипирование для исследователей и пр.
Многие участники приходят к нам за базой знаний, включащей в себя как инструкции по AI-инструментам, так и гайды по исследовательскому mindset и практикам. Даже опытные исследователи открывают для себя новое.
В сообществе выпускников уже 450+ участников и мы делимся кейсами, находим партнеров на проекты и вместе обсуждаем обновления инструментов.
Курс — структурирование вашей практики по AI, если вы развивались без сообщества и примеров, или старт в этой области. При самообучении AI часты неверные паттерны и ментальные модели использования. Обучение в сообществе убирает ложных представления и дает х10 к скорости.
Почему самое время это сделать:
• AI – это свершившийся факт нашей индустрии. Вопрос не в том, стоит ли его учить, вопрос в том, как и что учить, чтобы быть конкурентоспособным.
• Бигтехи активно внедряют AI – обладая этими навыками, вы сможете участвовать в ИИ-трансформации компании
Даты: 16 ноября — 14 декабря (4 недели)
Формат: онлайн
Стоимость: 40.000₽ для физических и 50.000₽ для юридических лиц (120.000₽ для индивидуальных проектов). Для команд и участников других моих и Андрея курсов — скидки.
Для кого:
Для исследователей и всех кто работает с информацией — продактов, дизайнеров, предпринимателей, HR и пр.
Не-исследователи после курса начинают лучше проводить исследования.
Программа:
Принципы AI для любых задач; Постановка и декомпозиция задачи, дизайн исследования и гипотезы; Сбор данных, desk research; Анализ данных: DIKIW, анализ интервью; Синтез и Сенсмейкинг, написание отчета.
Как проходит:
- Воркшопы раз в неделю онлайн по воскресеньям для практики
- В неделю две лекции в записи
- Нет домашних заданий, все происходит на воркшопах
- Приходите на воркшоп даже если не посмотрели лекции
- Поддержка в чате
- Office Hours для ответов на вопросы
- Материалы остаются навсегда
- Сообщество выпускников для обмена опытом
Отзывы участников подтверждают ценность курса: это 15 поток, 800+ выпускников. Среди клиентов — сотрудники агентств, Avito, Яндекс, VK и других топовых компаний.
🔜 Подробнее и запись: https://ai-lab.tech/
Пишите в личку @soloveev или в комментариях вопросы по лаборатории.
🔥15⚡8❤7
Границы пост-правды
Есть две популярные фразы, которые приписывают их авторам, но они такого не говорили. Это фраза Уильяма Гибсона про будущее («Будущее уже наступило — оно просто неравномерно распределено») и фраза Генри Форда про быструю лошадь («Если бы я спросил людей, чего они хотят, они бы ответили — более быструю лошадь»).
Ни в одном достоверном источнике нет подтверждения, что Гибсон или Форд это говорили. Сайт Quote Investigator провел расследование про Форда и выяснил, что фраза появилась в статье у стороннего автора и потом ее стали использовать даже родственники известного промышленника.
С Гибсоном история ещё интереснее: журналист собрал разные мысли писателя из интервью, слепил их в ёмкую фразу и закавычил. Гибсон через какое-то время согласился с этим «своим» высказыванием и сам начал его использовать. Возможно, так случилось бы и с Фордом, если бы тот был жив.
Но важно другое.
Люди охотно поверили, что эти фразы принадлежат именно этим людям. Почему? Потому что цитаты идеально вписываются в образ их авторов.
Для таких случаев существует несколько терминов:
• Verisimilitude (правдоподобие) — степень истинности в литературе или научных теориях. Цитата кажется настолько реальной для данного человека, что мы принимаем её.
• «Se non è vero, è ben trovato» — итальянская пословица: «Если это неправда, то хорошо выдумано». Цитата настолько уместна, что заслуживает быть правдой.
• Truthiness (термин Стивена Кольбера) — качество кажущейся истины согласно «внутренней интуиции», независимо от доказательств или фактов. Это то, что ощущается правдой, а не является ею.
• Churchillian drift — термин Найджела Риса о том, как остроумные высказывания «дрейфуют» к знаменитостям (Черчиллю, Марку Твену, Эйнштейну). Механизм ошибочной атрибуции, основанный на престиже.
В журналистике есть выражение "too good to check" («слишком хорошо, чтобы проверять») — именно поэтому такие фразы распространяются, несмотря на отсутствие источников.
Неважно как мы это назовем, но фактчекинг привел нас в странное место — цитата ложна фактически, но верна сущностно.
Где проходит граница между полезной мифологией и опасной дезинформацией? Может ли правда быть не фактической, а символической? Если мы начнём считать, что «суть важнее», не откроем ли мы ящик Пандоры для любой манипуляции?
Есть две популярные фразы, которые приписывают их авторам, но они такого не говорили. Это фраза Уильяма Гибсона про будущее («Будущее уже наступило — оно просто неравномерно распределено») и фраза Генри Форда про быструю лошадь («Если бы я спросил людей, чего они хотят, они бы ответили — более быструю лошадь»).
Ни в одном достоверном источнике нет подтверждения, что Гибсон или Форд это говорили. Сайт Quote Investigator провел расследование про Форда и выяснил, что фраза появилась в статье у стороннего автора и потом ее стали использовать даже родственники известного промышленника.
С Гибсоном история ещё интереснее: журналист собрал разные мысли писателя из интервью, слепил их в ёмкую фразу и закавычил. Гибсон через какое-то время согласился с этим «своим» высказыванием и сам начал его использовать. Возможно, так случилось бы и с Фордом, если бы тот был жив.
Но важно другое.
Люди охотно поверили, что эти фразы принадлежат именно этим людям. Почему? Потому что цитаты идеально вписываются в образ их авторов.
Для таких случаев существует несколько терминов:
• Verisimilitude (правдоподобие) — степень истинности в литературе или научных теориях. Цитата кажется настолько реальной для данного человека, что мы принимаем её.
• «Se non è vero, è ben trovato» — итальянская пословица: «Если это неправда, то хорошо выдумано». Цитата настолько уместна, что заслуживает быть правдой.
• Truthiness (термин Стивена Кольбера) — качество кажущейся истины согласно «внутренней интуиции», независимо от доказательств или фактов. Это то, что ощущается правдой, а не является ею.
• Churchillian drift — термин Найджела Риса о том, как остроумные высказывания «дрейфуют» к знаменитостям (Черчиллю, Марку Твену, Эйнштейну). Механизм ошибочной атрибуции, основанный на престиже.
В журналистике есть выражение "too good to check" («слишком хорошо, чтобы проверять») — именно поэтому такие фразы распространяются, несмотря на отсутствие источников.
Неважно как мы это назовем, но фактчекинг привел нас в странное место — цитата ложна фактически, но верна сущностно.
Где проходит граница между полезной мифологией и опасной дезинформацией? Может ли правда быть не фактической, а символической? Если мы начнём считать, что «суть важнее», не откроем ли мы ящик Пандоры для любой манипуляции?
❤21🔥9✍4👀4⚡1
В новой рубрике (( МЕТА )) говорю с людьми, чей взгляд очень ценю, и хочу чтобы вы с ними познакомились
Мета — это про мета-навыки, которые станут громче звучать в этом блоге.
Евгения Маркова историк фотографии, эксперт по азиатскому фото (тг-канал).
В этом году я ходил к Жене на курс по истории японской фотографии и абсолютно влюбился в предмет через ее подачу. Теперь хочу в Токио найти все места, связанные с его героями.
[ 1. Расскажи коротко о себе ]
[ 2. Какая ценность лежит в знании истории фотографии? ]
[ 3. Что такого в японской фотографии ]
[ 4. Чем для тебя является преподавание? ]
[ 5. Какой период или фотограф тебя занимают сейчас больше всего? ]
➡️ У Жени стартует два курса — один по истории японской фотографии (9 ноября) и по общей истории фото (10 ноября). Подписчиков моего блога Женя очень любит и ждет и дает скидку 10% по промокоду
я не даю в блоге рекламу, только советую то, что сам ценю. эти курсы, развивают мета навыки и курс по истории фото может дать больше, чем очередной курс по скиллам
Мета — это про мета-навыки, которые станут громче звучать в этом блоге.
Евгения Маркова историк фотографии, эксперт по азиатскому фото (тг-канал).
В этом году я ходил к Жене на курс по истории японской фотографии и абсолютно влюбился в предмет через ее подачу. Теперь хочу в Токио найти все места, связанные с его героями.
[ 1. Расскажи коротко о себе ]
Я никогда не представляла, чем бы занималась, если бы не фотография. У меня практически не было выбора, и я этому рада. В моей семье все занимались фотографией. Отец – фотограф. Бабушка – известный советский фотограф и участница клуба «Новатор», дедушка – тоже фотограф и коллекционер. До 2005 года в семье хранилась лучшая подборка русской пикториальной фотографии. В доме бывали классные гости, значимости которых я тогда не понимала – например, арт-директора Houston FotoFest. Мои исследования начались естественно, из семейных разговоров. Я за это всем благодарна. Потом работала с архивами, в музеях, курировала выставки. Преподавать начала буквально под давлением. Это было 18 лет назад. Главное – баланс между преподаванием (школа Родченко), исследованиями (архивы, оригинальные отпечатки и документы) и кураторскими авантюрами.
[ 2. Какая ценность лежит в знании истории фотографии? ]
История фотографии – базовая дисциплина. Чтобы понимать, как работает современное социо-культурное поле, обязательно нужно изучать фотографию. То, как мы видим, наше сознание, мышление и форма бытия сформировались в мире, трансформированном фотографией. Хочешь понимать, что происходит – изучай историю фотографии. О ценности для фотографов и визуальных художников, их творческих стратегий и психологического здоровья стоит упоминать?
[ 3. Что такого в японской фотографии ]
Лучший вопрос! Я до сих пор формулирую ответ. Японская фотография – уникальная школа, которой удалось сохранить ту самую беньяминовскую ауру. Она завораживает: сколько бы мы ни анализировали изображение, как оно построено, оно не теряет магнетизма. Каждый найдет в фотографии Японии «свою» главу – это большая энциклопедия личных историй, эстетик, направлений, авторских стратегий и подходов. Мои любимые – мрачные мистические фотографы второй половины 70-х.
[ 4. Чем для тебя является преподавание? ]
Прежде всего большое удовольствие от общения со слушателями. Каждый курс уникален – беседы с участниками, их вопросы, запросы создают уникальное течение курса. Мне не очень интересно просто рассказывать, важен диалог. Делюсь буквально любыми материалами из архивов. Вдруг однажды это подтолкнет кого-то к важным мыслям, открытиям или прекрасным снимкам.
[ 5. Какой период или фотограф тебя занимают сейчас больше всего? ]
Большой фанат второй половины 19 века в фотографии. Тогда фотография постоянно задает себе вопрос «Что я есть такое?», и ответы завораживают: мрачные, странные, курьезные, иногда очень метафоричные. Мой большой интерес – фотография в Юго-Восточной Азии от колониализма до современности. Удивительно, насколько европоцентрична история фотографии. Взгляд оттуда дает ошеломляющие открытия. Guilty pleasure – поздние снимки Роберта Франка, Иссей Сюда и Гасё Ямамура. Да! Не хватает солнечного озорника – Хельмута Ньютона. Дарю всем на день рождения его автобиографию – нет более жизнеутверждающего чтения.
10. Прямой контакт Жени — @evgenia_markovaJя не даю в блоге рекламу, только советую то, что сам ценю. эти курсы, развивают мета навыки и курс по истории фото может дать больше, чем очередной курс по скиллам
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤29🔥9🤣3🤩2
Начните брифовать ИИ: почему контекст важнее промпта
В нашей лаборатории в какой-то момент мы переключились с объяснения prompt на context engineering.
Раньше, чтобы получить от нейросети хороший результат, нужно было писать детальные инструкции, назначать роли, указывать формат. Это все еще работает, но теряет актуальность.
Почему? Reasoning-модели прекрасно справляются с этим сами.
Новые ИИ не просто следуют инструкциям, а осмысляют ваш запрос. Когда модель размышляет она генерит себе контекст, чтобы лучше понять задачу и может догадаться о важных не упомянутых деталях. Если вы скажите, что готовите презентацию для совета директоров, модель сама выберет критерии, которые интересны топам.
На первый план выходит контекст-инжиниринг.
Промпт — это лишь часть контекста. Полный контекст — вообще всё, что происходит в вашем диалоге с моделью:
• Ваши предыдущие сообщения и ответы модели.
• Системный промпт («вшитые» директивы).
• Результаты работы инструментов, напр. поиск в интернете.
• Загруженные файлы.
• Reasoning, который модель генерирует для себя.
Вся эта информиация влияет на ответ.
Подставьте себя на место модели, когда вас брифуют на задачу. Вы умный специалист — вы хотите получить нужный контекст, а как делать вы придумаете сами. Если от вас утаить важные детали и дать жесткие инструкции, вы не сможете сделать задачу хорошо.
Есть 5 практик управления контекстом:
• Писать (Write): Предоставление знаний в текстовом виде.
• Курировать (Curate): Добавлять только нужные данные, обогащая контекст. Убирать ненужные.
• Конфигурировать (Configure): Включать и выключать инструменты, например, доступ к интернету.
• Сжимать (Compress): Суммировать длинные диалоги, чтобы не потерять его из-за ограниченного «окна контекста».
• Фильтровать (Filter): Редактировать диалог, чтобы отсечь неудачную ветку диалога и направить ИИ в нужное русло.
Что еще важно:
Контекст может «отравиться». Если модель ушла не туда из-за ненужных данных, она будет выдавать плохие результаты. Нужно «отрезать» бесполезную часть, а ценную информацию перенести в новый чат.
Задумайтесь, как вы управляете контекстом в проектах. Многие встречи жизненно необходимо записывать, чтобы превращать их в документы. У меня по важным проектам есть «файлы контекста», где описаны все важное.
Сервисы еще не перестроились и приходится танцевать с бубном. Сегодня я удивился, что Trello не позволяет одной кнопкой скопировать все данные тикетов из колонки. Контекст принадлежит пользователю — многие этого еще не поняли.
Контекст инжиниринг с нами надолго. Разрыв между нашими намерениями и машинным пониманием будет сокращаться. Технологии будут стремиться сделать этот процесс менее трудоёмким, а так же более нюансированным — добавлять в него социальные сигналы, эмоции, данные с датчиков здоровья и прочее.
Context is a king.
В нашей лаборатории в какой-то момент мы переключились с объяснения prompt на context engineering.
Раньше, чтобы получить от нейросети хороший результат, нужно было писать детальные инструкции, назначать роли, указывать формат. Это все еще работает, но теряет актуальность.
Почему? Reasoning-модели прекрасно справляются с этим сами.
Новые ИИ не просто следуют инструкциям, а осмысляют ваш запрос. Когда модель размышляет она генерит себе контекст, чтобы лучше понять задачу и может догадаться о важных не упомянутых деталях. Если вы скажите, что готовите презентацию для совета директоров, модель сама выберет критерии, которые интересны топам.
На первый план выходит контекст-инжиниринг.
Промпт — это лишь часть контекста. Полный контекст — вообще всё, что происходит в вашем диалоге с моделью:
• Ваши предыдущие сообщения и ответы модели.
• Системный промпт («вшитые» директивы).
• Результаты работы инструментов, напр. поиск в интернете.
• Загруженные файлы.
• Reasoning, который модель генерирует для себя.
Вся эта информиация влияет на ответ.
Подставьте себя на место модели, когда вас брифуют на задачу. Вы умный специалист — вы хотите получить нужный контекст, а как делать вы придумаете сами. Если от вас утаить важные детали и дать жесткие инструкции, вы не сможете сделать задачу хорошо.
Есть 5 практик управления контекстом:
• Писать (Write): Предоставление знаний в текстовом виде.
• Курировать (Curate): Добавлять только нужные данные, обогащая контекст. Убирать ненужные.
• Конфигурировать (Configure): Включать и выключать инструменты, например, доступ к интернету.
• Сжимать (Compress): Суммировать длинные диалоги, чтобы не потерять его из-за ограниченного «окна контекста».
• Фильтровать (Filter): Редактировать диалог, чтобы отсечь неудачную ветку диалога и направить ИИ в нужное русло.
Что еще важно:
Контекст может «отравиться». Если модель ушла не туда из-за ненужных данных, она будет выдавать плохие результаты. Нужно «отрезать» бесполезную часть, а ценную информацию перенести в новый чат.
Задумайтесь, как вы управляете контекстом в проектах. Многие встречи жизненно необходимо записывать, чтобы превращать их в документы. У меня по важным проектам есть «файлы контекста», где описаны все важное.
Сервисы еще не перестроились и приходится танцевать с бубном. Сегодня я удивился, что Trello не позволяет одной кнопкой скопировать все данные тикетов из колонки. Контекст принадлежит пользователю — многие этого еще не поняли.
Контекст инжиниринг с нами надолго. Разрыв между нашими намерениями и машинным пониманием будет сокращаться. Технологии будут стремиться сделать этот процесс менее трудоёмким, а так же более нюансированным — добавлять в него социальные сигналы, эмоции, данные с датчиков здоровья и прочее.
Context is a king.
❤39🔥19✍13💯3⚡1😁1
У меня есть традиция каждый год на продуктовом подкасте Make Sense говорить про философию
В этом раз Юра Агеев был на нашем с Сашей Ветушинским выступлении на конференции Bias по методам мышления и мы решили втроем поразгонять эту тему применительно к продуктовым реалиям.
Как получилось судить вам.
Мне понравилась мысль, что в основе философского и предпринимательского майндсета лежит похожая установка.
Философ по отношению к истине занимает позицию между Софистом и Мудрецом. Мудрец уверен, что он обладает истиной, ей преисполнен и вещает о ней направо и налево. Софист считает, что истины никакой нет и можно крутить словами и логикой, как тебе выгодно.
Философ считает, что истина есть, но он не обладает ей, а только к ней стремится. И если сильные аргументы убедят его в другой точке зрения, он будет готов ее поменять.
Предприниматель тоже должен занимать подобную позицию между. С одной стороны он должен верить в свою идею, думать, что он уже нашел product market fit и надо фигачить, чтобы его реализовать. С другой стороны, он должен сомневаться и менять свое мнение под действием сильных доказательств.
Ты не можешь думать, что обладаешь product market fit, ты можешь только стремиться к нему.
Там еще много чего веселого.
В этом раз Юра Агеев был на нашем с Сашей Ветушинским выступлении на конференции Bias по методам мышления и мы решили втроем поразгонять эту тему применительно к продуктовым реалиям.
Как получилось судить вам.
Мне понравилась мысль, что в основе философского и предпринимательского майндсета лежит похожая установка.
Философ по отношению к истине занимает позицию между Софистом и Мудрецом. Мудрец уверен, что он обладает истиной, ей преисполнен и вещает о ней направо и налево. Софист считает, что истины никакой нет и можно крутить словами и логикой, как тебе выгодно.
Философ считает, что истина есть, но он не обладает ей, а только к ней стремится. И если сильные аргументы убедят его в другой точке зрения, он будет готов ее поменять.
Предприниматель тоже должен занимать подобную позицию между. С одной стороны он должен верить в свою идею, думать, что он уже нашел product market fit и надо фигачить, чтобы его реализовать. С другой стороны, он должен сомневаться и менять свое мнение под действием сильных доказательств.
Ты не можешь думать, что обладаешь product market fit, ты можешь только стремиться к нему.
Там еще много чего веселого.
❤8🔥6⚡2😁1
Forwarded from make sense podcast
386-й выпуск подкаста make sense: о практической философии для продактов, трех школах мышления и кризисе антропоцентризма
«Предприниматель каждый день должен вставать с мыслью, что его продукт самый офигенный и всех порвет... с другой стороны, он должен думать: я вообще не знаю, как все устроено».
«Философия — это мышление на пределе».
«Раньше, чтобы понять срез предубеждений, нужно было „Википедию“ открыть. Сейчас ты обращаешься к искусственному интеллекту и сразу понимаешь: ага, это вот текущее предубеждение, которое нужно проверить».
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Гости:
Александр Витушинский, преподаватель, исследователь видеоигр
Дмитрий Соловьев,
Лид в исследовательской компании «Радость Понимания», co-founder AI LAB
Подкаст выходит при поддержке конференции по менеджменту продуктов ProductSense.
Сайт конференции: https://productsense.io
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://news.1rj.ru/str/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
04:09 — Философия для жизни vs философия для эрудиции
06:04 — Философия как методология и работа с «различиями»
09:12 — Какие задачи требуют философского подхода?
12:28 — Почему бизнес отторгает философию?
15:09 — Кому и в какой момент жизни нужна философия?
17:13 — Мудрец, софист и философ: модель для предпринимателя
20:00 — Личная философия: почему она есть у каждого
23:15 — Философия и психология: как терапия готовит к философии
26:03 — «Первые принципы» Илона Маска и концепции строительства
29:23 — Продукт как отражение картины мира создателя
32:00 — Предприниматель-визионер: как философия помогает навязать миру свою картину реальности
35:12 — Этика и ИИ: зачем Google и Anthropic штатные философы?
38:46 — Кризис антропоцентризма: поиск новых различий
45:36 — Три фреймворка мышления: феноменология, герменевтика, диалектика
49:40 — Феноменология: фокус на личном опыте и сути явлений
59:04 — Герменевтика: как отличать понимание от стереотипов
1:02:44 — Почему ChatGPT — это идеальный генератор предубеждений?
1:11:10 — Диалектика: развитие через противоречия
1:16:38 — Применение диалектики: анализ карьеры и прогноз технологий
1:20:48 — Философия показывает, что можно «по-другому»
1:28:38 — Как начать читать философию и не бросить?
Слушать:
— Telegram
— Mave
— Apple
— Яндекс
— YouTube
«Предприниматель каждый день должен вставать с мыслью, что его продукт самый офигенный и всех порвет... с другой стороны, он должен думать: я вообще не знаю, как все устроено».
«Философия — это мышление на пределе».
«Раньше, чтобы понять срез предубеждений, нужно было „Википедию“ открыть. Сейчас ты обращаешься к искусственному интеллекту и сразу понимаешь: ага, это вот текущее предубеждение, которое нужно проверить».
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Гости:
Александр Витушинский, преподаватель, исследователь видеоигр
Дмитрий Соловьев,
Лид в исследовательской компании «Радость Понимания», co-founder AI LAB
Подкаст выходит при поддержке конференции по менеджменту продуктов ProductSense.
Сайт конференции: https://productsense.io
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://news.1rj.ru/str/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
04:09 — Философия для жизни vs философия для эрудиции
06:04 — Философия как методология и работа с «различиями»
09:12 — Какие задачи требуют философского подхода?
12:28 — Почему бизнес отторгает философию?
15:09 — Кому и в какой момент жизни нужна философия?
17:13 — Мудрец, софист и философ: модель для предпринимателя
20:00 — Личная философия: почему она есть у каждого
23:15 — Философия и психология: как терапия готовит к философии
26:03 — «Первые принципы» Илона Маска и концепции строительства
29:23 — Продукт как отражение картины мира создателя
32:00 — Предприниматель-визионер: как философия помогает навязать миру свою картину реальности
35:12 — Этика и ИИ: зачем Google и Anthropic штатные философы?
38:46 — Кризис антропоцентризма: поиск новых различий
45:36 — Три фреймворка мышления: феноменология, герменевтика, диалектика
49:40 — Феноменология: фокус на личном опыте и сути явлений
59:04 — Герменевтика: как отличать понимание от стереотипов
1:02:44 — Почему ChatGPT — это идеальный генератор предубеждений?
1:11:10 — Диалектика: развитие через противоречия
1:16:38 — Применение диалектики: анализ карьеры и прогноз технологий
1:20:48 — Философия показывает, что можно «по-другому»
1:28:38 — Как начать читать философию и не бросить?
Слушать:
— Telegram
— Mave
— Apple
— Яндекс
— YouTube
❤23🔥12👍4⚡3
Сорок лет в пустыне textslop'а
У ИИ две проблемы — плохое чувство языка и средние идеи. Польза есть, но мы должны умело с ним обращаться и прикрывать его пробелы. Иначе выходит сплошной work и textslop (помоИИ).
Моисей водил народ 40 лет по пустыне, чтобы остались только те, кто не помнит египетского рабства. Тоже самое может произойти и с нами, но значительно быстрее, если мы перестанем читать хорошие тексты и работать с оригинальными идеями.
Я все чаще начинаю видеть плохой текст, написанный ИИ, в постах и блогах. Монотонный ритм, отсутствие цепляющих фраз и неожиданных сравнений, формальные примеры, мертвые существительные, раздувание объема, когда можно сказать короче, узнаваемые конструкции. Если бы проблема была только в длинных тире. Нора Галь, думаю, сейчас бы метко высказалась про это, но, к сожалению, у нас есть только «Пиши, сокращай».
Мне ок, если это док для рабочей встречи по интервью, которые закончились буквально вчера и надо срочно обсудить результаты, или пересказ научной статьи. Но читая все больше и больше таких текстов, мы начинаем безвкусное воспринимать за норму и забываем, что язык вообще-то может огого.
С идеями чуть сложнее, но мысль такая же.
Вывод простой: читать больше хороших текстов, изучить хорошие труды про язык (для разнообразия «Слово живое и мёртвое», только не один инфостиль, пожалуйста), редактируйте, что написал ИИ, придумывайте идеи.
Для тех, у кого нет времени читать романы, у меня есть для вас лайфхак — читайте рассказы. Можно фантастические. Там и язык и идеи.
Я вот сейчас, например, открыл для себя невероятную К.А. Терину (тг-канал) с ее сброником рассказов «Все мои птицы» и с упоением читаю и всем советую. Лучше, чем в рецензии я не скажу, поэтому вот цитата:
Ну и ждем, когда ИИ научиться писать. Думаю это не за горами и мы не окажемся в пустыне мертвых текстов.
У ИИ две проблемы — плохое чувство языка и средние идеи. Польза есть, но мы должны умело с ним обращаться и прикрывать его пробелы. Иначе выходит сплошной work и textslop (помоИИ).
Моисей водил народ 40 лет по пустыне, чтобы остались только те, кто не помнит египетского рабства. Тоже самое может произойти и с нами, но значительно быстрее, если мы перестанем читать хорошие тексты и работать с оригинальными идеями.
Я все чаще начинаю видеть плохой текст, написанный ИИ, в постах и блогах. Монотонный ритм, отсутствие цепляющих фраз и неожиданных сравнений, формальные примеры, мертвые существительные, раздувание объема, когда можно сказать короче, узнаваемые конструкции. Если бы проблема была только в длинных тире. Нора Галь, думаю, сейчас бы метко высказалась про это, но, к сожалению, у нас есть только «Пиши, сокращай».
Мне ок, если это док для рабочей встречи по интервью, которые закончились буквально вчера и надо срочно обсудить результаты, или пересказ научной статьи. Но читая все больше и больше таких текстов, мы начинаем безвкусное воспринимать за норму и забываем, что язык вообще-то может огого.
С идеями чуть сложнее, но мысль такая же.
Вывод простой: читать больше хороших текстов, изучить хорошие труды про язык (для разнообразия «Слово живое и мёртвое», только не один инфостиль, пожалуйста), редактируйте, что написал ИИ, придумывайте идеи.
Для тех, у кого нет времени читать романы, у меня есть для вас лайфхак — читайте рассказы. Можно фантастические. Там и язык и идеи.
Я вот сейчас, например, открыл для себя невероятную К.А. Терину (тг-канал) с ее сброником рассказов «Все мои птицы» и с упоением читаю и всем советую. Лучше, чем в рецензии я не скажу, поэтому вот цитата:
«К. А. Терина — фантаст милостью божьей. Создаёт удивительные, сложные, бьющие под дых миры; тщательно продумывает сюжет, где все концы подвязаны и всё работает на идею; для каждого текста формирует свой стиль».
Ну и ждем, когда ИИ научиться писать. Думаю это не за горами и мы не окажемся в пустыне мертвых текстов.
❤39🔥18⚡6😁2
Мой рабочий стек и AI сервисы
Этим я пользуюсь почти каждый день. Развлекательные сервисы, типа музыки, включать не стал.
Если в категории несколько сервисов, то они располагаются по порядку частотности — это в списке думаю, самое интересное.
OS: MacOS (Air)
Chat Bot: Google Ai Studio, Claude, GPT, Gemini
Search: Perplexity
Deep Research: GPT, Gemini, Parallel, Perplexity, Claude
Text to Image: NanoBanana
Text to Video: VEO
Education: NotebookLM
Browser: Chrome, Comet
Dictation: WhisperFlow
Trannoscription: Turboscribe
Prototyping: Lovable
IDE: Cursor
CLI: Claude Code
PKM: Obsidian, Apple Notes, Notion, Buildin
Text: Ulysses, Apple Note, Google Doc, Workflowy
ToDo: Лист бумаги, Things, Apple Notes
Whiteboard: Holst, Excalidraw, tldraw
Slides: Keynote, Gamma, Google Slides
Graph: Figma
Clipboard Manager: Paste
Window manager: Rectangle
Icon Manager: Bartender
Screenshot: CleanShot
Cloud storage: iCloud, Я.Диск, Google Drive
Call: Zoom
Mail: Gmail, Outlook, Я.Почта
Video: Screen Studio, Movavi
PDF: Goodnotes
Из интересного: да, Gemini 2.5 Pro я пользуюсь чаще всего, особенно когда надо подумать. И очень жду Gemini 3.0. Claude на втором месте - особенно для текстов, GPT для быстрых задач использую и в основном DeepResearch там, хотя в Gemini и Parallel тоже запускаю параллельно. NotebookLM - один из моих любимых инструментов. Такие вещи как WhisperFlow очень облегчают работу, а про Paste, CLeanShot и Rectangle, вообще, молчу. Ulysses нравится своей чистотой для текстов. Obsidian я использую коряво, чаще всего как интерфейс для файлов, с которыми работают Cursor и ClaudeCode (но могу и заметки иногда). Последние плотно вошли в мою жизнь, чего всем желаю - даже если вы не пишете код, это одно из лучших применений AI. При это оказалось супер-удобно работать с ClaudeCode из терминала, раньше я такого боялся. В Comet осваиваю browser-агентов, но они, конечно, пока не очень. GithubPages надо освоить для онлайн-публикаций простых.
❓ А у вас что? Делитесь в комментариях.
Этим я пользуюсь почти каждый день. Развлекательные сервисы, типа музыки, включать не стал.
Если в категории несколько сервисов, то они располагаются по порядку частотности — это в списке думаю, самое интересное.
OS: MacOS (Air)
Chat Bot: Google Ai Studio, Claude, GPT, Gemini
Search: Perplexity
Deep Research: GPT, Gemini, Parallel, Perplexity, Claude
Text to Image: NanoBanana
Text to Video: VEO
Education: NotebookLM
Browser: Chrome, Comet
Dictation: WhisperFlow
Trannoscription: Turboscribe
Prototyping: Lovable
IDE: Cursor
CLI: Claude Code
PKM: Obsidian, Apple Notes, Notion, Buildin
Text: Ulysses, Apple Note, Google Doc, Workflowy
ToDo: Лист бумаги, Things, Apple Notes
Whiteboard: Holst, Excalidraw, tldraw
Slides: Keynote, Gamma, Google Slides
Graph: Figma
Clipboard Manager: Paste
Window manager: Rectangle
Icon Manager: Bartender
Screenshot: CleanShot
Cloud storage: iCloud, Я.Диск, Google Drive
Call: Zoom
Mail: Gmail, Outlook, Я.Почта
Video: Screen Studio, Movavi
PDF: Goodnotes
Из интересного: да, Gemini 2.5 Pro я пользуюсь чаще всего, особенно когда надо подумать. И очень жду Gemini 3.0. Claude на втором месте - особенно для текстов, GPT для быстрых задач использую и в основном DeepResearch там, хотя в Gemini и Parallel тоже запускаю параллельно. NotebookLM - один из моих любимых инструментов. Такие вещи как WhisperFlow очень облегчают работу, а про Paste, CLeanShot и Rectangle, вообще, молчу. Ulysses нравится своей чистотой для текстов. Obsidian я использую коряво, чаще всего как интерфейс для файлов, с которыми работают Cursor и ClaudeCode (но могу и заметки иногда). Последние плотно вошли в мою жизнь, чего всем желаю - даже если вы не пишете код, это одно из лучших применений AI. При это оказалось супер-удобно работать с ClaudeCode из терминала, раньше я такого боялся. В Comet осваиваю browser-агентов, но они, конечно, пока не очень. GithubPages надо освоить для онлайн-публикаций простых.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤41🔥26⚡7👍6🤣3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новый договор. Кино и зритель после ИИ
В издательстве Ивана Лимбаха вышла книга кинокритика Марии Кувшиновой «Новый договор. Кино и зритель после ИИ». Фрагмент этого блога про брейнрот стал одним из токенов этой по праву вовремя написанной книги, о чем Мария любезно мне рассказала и поделилась своей работой.
В книге Мария рассказывает как поменялось визуальное восприятие видео после ИИ и обозначает это как новый договом между зрителем и экраном.
99% зрителей подмахнули договор не гляда, а Маша начала его внимательно изучать и зафиксировала все пункты с детальным разбором в книге.
Было — Стало
Книгу интересно именно читать, а не пересказывать, потому что при внимательном чтении изменения завораживают. Хотя я не удержался и сделал сайт с текстом этого договор.
Я думаю, что договор еще в стадии правок. Мы еще можем внести в него исправления и новые пункты. И вероятно, чтобы этот договор нас устроил, нам нужно будет увидеть ИИ не как «угрозу», а как нечто сосуществующее с нами. Как про это с надеждой говорил Тимоти Мортон:
Книга на литрес
В издательстве Ивана Лимбаха вышла книга кинокритика Марии Кувшиновой «Новый договор. Кино и зритель после ИИ». Фрагмент этого блога про брейнрот стал одним из токенов этой по праву вовремя написанной книги, о чем Мария любезно мне рассказала и поделилась своей работой.
В книге Мария рассказывает как поменялось визуальное восприятие видео после ИИ и обозначает это как новый договом между зрителем и экраном.
99% зрителей подмахнули договор не гляда, а Маша начала его внимательно изучать и зафиксировала все пункты с детальным разбором в книге.
Было — Стало
Съемка физической реальности → Вычисление вероятности
Режиссер-демиург → Коллективное бессознательное датасета
Зритель смотрит кино → Зритель-ресурс генерирует данные
Монтаж и склейка → Бесконечный морфинг
Горизонталь для глаз → Вертикаль для руки: интимность и эмоции
Поиск правды → Поиск аффекта
Страх «зловещей долины» → Привычка к мутациям
Техническое мастерство → Идея и промпт
Книгу интересно именно читать, а не пересказывать, потому что при внимательном чтении изменения завораживают. Хотя я не удержался и сделал сайт с текстом этого договор.
Я думаю, что договор еще в стадии правок. Мы еще можем внести в него исправления и новые пункты. И вероятно, чтобы этот договор нас устроил, нам нужно будет увидеть ИИ не как «угрозу», а как нечто сосуществующее с нами. Как про это с надеждой говорил Тимоти Мортон:
Вместо «долины», которую надо преодолеть, Мортон предлагает «призрачную равнину» — зону, где стирается грань между живым и неживым, человеческим и нечеловеческим. По Мортону, эстетические практики (включая искусство, дизайн, медиа) могут сгладить восприятие «зловещего» и научить нас воспринимать «инаковое» не как угрозу, а как нечто сосуществующее с нами. Роботы могут быть частью таких практик — не как замена человеку, а как партнер и «другой» в новом ландшафте бытия.
Книга на литрес
❤13🔥10⚡5🤣2👀1
Конвертирую любовь к Гонконгу в буквы
Запустил мини-проект Hongkong 101. Я неровно дышу к этому городу и периодически что-то читаю о нем, поэтому решил собирать находки в канал. Как соберу сто одну оформлю в лонгрид как подарок всем, кто хочет углубиться в культуру этого места и спланировать туда путешествие.
Источниками служат статьи по антропологии, урбанистике и прочие культурно-научные артефакты, поэтому даже известные вещи там поданы с перспективой. В общем, ничем никому не обязывающий междисциплинарный кайф.
Канал для меня ещё и полигон для экспериментов, как ИИ помогает изучать какую-то тему. И в этом он, хочу вам сказать, за этот год сильно поднаторел.
Как я его использую:
Первый частый кейс: Найти с помощью ИИ статью о городе и в NotebookLM сделать видео-ролик, а в последнее время еще и презентацию. На основе статьи ИИ пишет пост. Так появился материал про вертикальный город, цветочный рынок, хаотичный урбанизм, маленькую манилу и серия постов о Чанкинг Мэншенс на основе книги антрополга Gordon Mathews «Ghetto at the Center of the World» (очень крутая книга).
Второй. Запустить DeepResearch на какую-то тему и потом сделать тоже самое. Это материалы про японское присутствие и кантонский сленг. Вы их не отличите от заметок на основе статей.
Есть пайплайны посложнее. Например, при написании поста про демографию я тестировал как разные ИИ делают сайты и в канале есть сравнение как разные модели сделали сайт о демографии Гонконга.
А сегодня опубликовал целую самодельную книгу с 60 вещами, которые надо сделать в городе туристу, чтобы погрузиться в местную культуру. Взял книгу эссе о городе одного автора, которая ни капли не путеводитель, и с помощью Cursor переделал ее в инструкцию для туристов.
В общем, если вы вдруг думаете спутешествовать в этот город или интересуетесь городской антропологией — вам могут быть интересны тамошние заметки. Их уже ровно четверть от намеченного плана.
https://news.1rj.ru/str/almostcity
На фото - Causeway Bay, 2023
Запустил мини-проект Hongkong 101. Я неровно дышу к этому городу и периодически что-то читаю о нем, поэтому решил собирать находки в канал. Как соберу сто одну оформлю в лонгрид как подарок всем, кто хочет углубиться в культуру этого места и спланировать туда путешествие.
Источниками служат статьи по антропологии, урбанистике и прочие культурно-научные артефакты, поэтому даже известные вещи там поданы с перспективой. В общем, ничем никому не обязывающий междисциплинарный кайф.
Канал для меня ещё и полигон для экспериментов, как ИИ помогает изучать какую-то тему. И в этом он, хочу вам сказать, за этот год сильно поднаторел.
Как я его использую:
Первый частый кейс: Найти с помощью ИИ статью о городе и в NotebookLM сделать видео-ролик, а в последнее время еще и презентацию. На основе статьи ИИ пишет пост. Так появился материал про вертикальный город, цветочный рынок, хаотичный урбанизм, маленькую манилу и серия постов о Чанкинг Мэншенс на основе книги антрополга Gordon Mathews «Ghetto at the Center of the World» (очень крутая книга).
Второй. Запустить DeepResearch на какую-то тему и потом сделать тоже самое. Это материалы про японское присутствие и кантонский сленг. Вы их не отличите от заметок на основе статей.
Есть пайплайны посложнее. Например, при написании поста про демографию я тестировал как разные ИИ делают сайты и в канале есть сравнение как разные модели сделали сайт о демографии Гонконга.
А сегодня опубликовал целую самодельную книгу с 60 вещами, которые надо сделать в городе туристу, чтобы погрузиться в местную культуру. Взял книгу эссе о городе одного автора, которая ни капли не путеводитель, и с помощью Cursor переделал ее в инструкцию для туристов.
В общем, если вы вдруг думаете спутешествовать в этот город или интересуетесь городской антропологией — вам могут быть интересны тамошние заметки. Их уже ровно четверть от намеченного плана.
https://news.1rj.ru/str/almostcity
На фото - Causeway Bay, 2023
❤17⚡16😍6🔥3👀3