🚀 Андрей Артищев

Если не смотрели ещё «Йеллоустоун» - тоже качественный сериал (я смотрел сезоны 1-4): https://www.kinopoisk.ru/series/1045172/

Все, наверное, уже видели. Но нам заходит: https://www.kinopoisk.ru/series/4909559/?utm_referrer=www.google.com

На неделе OpenAI запустили онлайн-хакатон, первое мероприятие такого рода на Kaggle. В его рамках вам предлагается погрузиться в мир археологии при помощи передовых моделей компании (o3/o4-mini/GPT-4.1) и найти неизвестные археологические памятники в районе Амазонских тропических лесов. Леса, простираясь более чем на 6 000 000 кв. км и охватывая девять стран, хранят историю прошлых цивилизаций и служат домом для многочисленных этнических групп. Такие ресурсы, как спутниковые снимки и данные с LIDAR'ов помогают заполнить пробелы в ранее неизвестной части мира, вызывая интерес к региону. Ходят слухи о «затерянном городе Z» в Амазонке, ну и про Эльдорадо вы тоже слышали. Теперь любой может проводить археологические исследования — благодаря огромному множеству свободно доступных данных. И AI-инструменты могут существенно ускорить процесс их обработки. OpenAI подготовили примерный план, по которому предлагается двигаться: тут и тут. Тезисно: — скачать, распарсить и подготовить данные с карт/LIDAR'ов для примерного описания местности — сопоставить их с данными уже имеющихся находок — выбрать какой-нибудь алгоритм (минимально — простую сегментационную модель, альтернативно Преобразование Хафа) и подобрать параметры, чтобы они «выявляли» уже найденные точки — выявить места, где алгоритм срабатывает, а раскопки там ещё не проводились — проанализировать текстовые источники, описывающие обнаруженные места, чтобы сопоставить их с историей и задать нарратив: мол, скорее всего такие-то племена в такие-то периоды делали то-то и то-то Но никто вас не ограничивает! Тем, кто выполнит «базу» (см. соревнование), выдадут $100 API кредитов на эксперименты. В ближайшие недели топовые работы (до 5 штук) получат по $1000. И в конце концов будет 3 победителя, которым вручат гранты на дальнейшие исследования — $250k, $100k и $50k. Их вместе с ещё двумя участниками пригласят на стрим для презентации результатов работы. Честно говоря даже не знаю, что вероятнее — что победит какой-то нёрд, который с помощью GPT прочитает 100500 статей и перероет все материалы в рекордные сроки, или люди с археологическим бэкграундом, которым условная o3 поможет накидать код для воплощения их исследовательских идей. === Звучит как задачка для @DenisSexy по выходным на ближайшие 5 недель 😀

Советы по использованию Codex от OpenAI. Как и ChatGPT, Codex настолько же эффективен, насколько точны инструкции, которые вы ему даёте — Используйте имена (файлов/классов/переменных/методов), которые легко найти поиском. Codex буквально вызывает команду grep, поэтому конкретные имена файлов, символы или уникальные имена пакетов помогают ему быстро найти нужное место — Укажите, где начинать работать. Codex лучше всего справляется, если его нацелить на один файл или, максимум, на какой-то пакет/папку с не более чем сотней файлов. Слишком общие или нечеткие запросы заставят его гадать, что вы имели в виду. — Вставляйте полный стек вызовов в ошибке. Точные стеки с путями к файлам и номерами строк помогают Codex моментально выявлять баги. — Запускайте несколько задач подряд. Каждая задача работает в своем изолированном окружении, так что смело ставьте несколько задач в очередь одновременно. Многие инженеры в OpenAI начинают день с того, что составляют быстрый список дел и запускают в Codex сразу несколько задач. — Давайте работу с четким критерием «работает/не работает». Как и человек, Codex тестирует свои изменения. Так как у него есть доступ к терминалу, всё, что можно проверить юнит-тестом или линтером (проверкой кода), будет сделано надёжнее. (Codex пока не поддерживает UI-тесты.) — Разделяйте большие изменения. Вместо того чтобы давать Codex гигантский пулл-реквест, разбивайте работу на небольшие, конкретные задачи. Маленькие задачи агенту легче тестировать по отдельности, а вам — проверять. — Если застряли, пусть Codex возьмётся за дело. Если вы зашли в тупик, создайте новую ветку и передайте проблему Codex. Так можно параллельно исследовать несколько вариантов решения. — Запустите несколько задач перед тем, как начать день. Запускайте их перед дорогой на работу или утренним кофе, а по возвращении вас будут ждать свежие изменения, готовые к проверке. — Опишите правила и принципы работы с конкретно вашим проектом в файле AGENTS.md. Используйте его для указания специфики работы, структуры проекта, протокола тестирования.

Бобры

#миша Про экстраординарные таланты Иногда от того, найдешь ли ты по-настоящему суперталантливого человека, зависит выживание/взлет/ стагнация бизнеса. Особенно сложно, когда: 1. Ты такого никогда не видел и не нанимал (об этом Сева хороший пост написал 2. Само направление бизнеса для тебя новое. Именно в такой ситуации мы сейчас — в американской компании по производству и дистрибуции книг. В этих кейсах хорошо работает performance-based hiring — подбор не по резюме и тайтлу, а по задачам и ожидаемым результатам. Применяется часто в Executive Search и выглядит примерно так: Упрощённо, пунктиром шаги: 1. Уточнение задачи и контекста (не профиля!). Начинаем с брифа. Например: «Нам нужен человек, который сможет вырастить продажи на стагнирующем рынке на 30%». 2. Декомпозиция: за счёт чего можно добиться роста? Кто уже делает это? Какие ограничения есть у нас? 3. Формируем гипотезы, кто эти люди и где они. Так появляются donor companies — компании, откуда можно “вытаскивать” таких людей. 4. Исследование через нетворк и soft research. Идём в донорские компании через знакомства, соцсети, тёплые контакты. Спрашиваем: кто драйвит рост? Кто «звезда»? Кто реально делает те задачи, которые стоят у нас? 5. Профилирование. Когда имена на руках, изучаем: как они мыслят, какие у них стратегии, навыки, мотивация, путь. 6. Мягкий выход и первые разговоры. Без предложения. Просто общение. Проверка интереса. Совпадение контекстов. 7. Каждый такой разговор — это не только подбор, но и доформулирование самой роли. 8. Наткнулся на экстраординарного? Хантим. Но не «на работу», а в большую задачу и возможность повлиять: присоединиться к чему-то значимому — большому, новому, живому; сделать результат, который останется в истории компании; реализовать свои личные амбиции

В прошлых постах я писал, что, скорее всего, большинство руководителей/фаундеров не умеют нанимать реально сильных сотрудников — и это становится главным ограничением для дальнейшего роста. Дальше вопрос, что с этим делать. В этой точке дискуссии обычно начинают обсуждать технику найма - но я хочу подсветить несколько менее очевидных вещей, которые оказались важными лично для меня: 0. Целиться в космос: нанять не "подходящего" или "хорошего", а отличного человека на роль. 1. Развивать насмотренность: замечать выдающихся людей вокруг себя — в команде, среди партнёров, инвесторов, друзей, в комьюнити и среди публичных персон. Расспрашивать их про опыт, подход, мышление, привычки. Учиться видеть, на что способны по-настоящему сильные люди. 2. Для конкретной позиции формировать в голове чёткий образ «How awesome looks like». Для этого стоит целенаправленно общаться с людьми, которые в последние несколько лет достигли больших успехов в нужной области, а также с теми, кто успешно нанимал таких людей. 3. Техника найма — это проще всего. Её можно подробно изучить в книжке «Who: Solve Your Number One Problem» Джеффа Смарта и Рэнди Стрита. 4. И вместо бесконечных интервью начинать с небольшой парт-тайм проектной работы, а уже потом делать долгосрочный коммит. Как вам такой подход?

Скорее всего, вы понятия не имеете, как нанимать реально сильных людей Это, кстати, самый важный навык руководителя. Потому что именно от силы ключевых людей в команде зависит, где окажется компания через 1-2-3 года: — Стартап либо взлетит, либо нет. — Небольшая компания либо вырастет, либо загнётся. — Большая компания либо стагнирует, либо реализует свой потенциал. Но овладеть этим навыком суперсложно. Почему? 1. Почти все начинают карьеру в невыдающихся компаниях. Если выдающимися считать топ-1%, значит 99% людей просто никогда не видели, как выглядят по-настоящему сильные сотрудники. 2. Даже если в голове есть образ выдающегося человека, руководителям просто не хватает уверенности, чтобы попробовать нанять такого. А если уверенность есть, то часто нет бюджета. 3. Цикл обратной связи очень длинный. Понять, хороший получился найм или нет, можно через месяцы и годы. 4. Собственные когнитивные искажения (bias) мешают признать ошибки в найме и сделать из них выводы. 5. Возможностей нанимать и увольнять много людей обычно нет. Опыт копится очень медленно. В итоге даже руководитель с относительно успешной карьерой в хорошей компании может так и не научиться нанимать выдающихся сотрудников. Это становится потолком и главным ограничением роста — для руководителя, для команды и для всей компании. Просто подумайте: сколько раз за десять лет вы выполняли задачи, в которых хороши (например, код, дизайн, продажи, аналитика)? А сколько раз за десять лет вы нанимали людей? Или хотя бы наблюдали весь процесс найма реально сильного сотрудника от начала до конца? Теперь сравните эти числа и честно ответьте: насколько вы умеете нанимать реально сильных людей? Скорее всего, пока не очень. И возможно, именно это сейчас главное ограничение для дальнейшего роста. Think about it.

Как я починил Twitter Было: Моя лента была похожа на TikTok — сплошной Breaking News, политика, котики, кликбейтный мусор и бесконечные погони полиции по шоссе. Как вообще это можно листать, непонятно. Стало: 20-30 точечных постов в день. Только полезное, актуальное и интересное. В основном про AI, стартапы и технологии — из первых рук и сразу. То, что завтра (не факт и не всё) попадёт в любимые телеграм-каналы. Что сделал: 1. Отключил интересы Settings → Privacy & safety → Content you see → Interests Снял галочки почти со всех 300 (!) тем. Когда-то Twitter их автоматически навесил, решив, что если я раз лайкнул что-то про Brazil Politics, значит буду фанатом навечно. 2. Забанил шум и триггеры Settings → Privacy & safety → Mute & Block → Muted words Добавил ключевые слова, которые отвлекали или триггерили: «Breaking», «JUST NOW», «JUST IN», «🚨», «NEW:», а также топовые слова из популярных политических срачей. 3. Удалил приложение с телефона Психическое здоровье +500, бесконтрольный скроллинг −9000. 4. Почистил интерфейс через расширение Поставил Control Panel for Twitter для Chrome и отключил лишние блоки: никаких «Who to follow», «Follow some topics» и надоедливых боковых панелей. 5. Навайбкодил себе расширение с напоминалкой про лайки Когда ставлю лайк, всплывает напоминание: «You'll see more posts like this». Часто после этого лайк снимаю. Если хочется отреагировать на пост — это не значит, что я хочу видеть такое постоянно. Но алгоритм думает именно так. Поэтому лайки теперь ставлю только как осознанный сигнал: «Хочу ещё!» 6. Сделал себе мягкий ограничитель твитера Ещё одно расширение показывает, сколько твитов я уже посмотрел сегодня. После 75 постов добавляется задержка: сначала 1 секунда, потом 2, потом 3 и т.д. Больше 20-30 реально значимых твитов в день просто нет. Остальное — шум. Раньше пробовал жёсткие блокировки по расписанию, но мешались. А так твиттер вроде открыт, но вечером меньше залипаешь. Ну и кстати, мой твитер: https://x.com/sevaustinov

https://youtube.com/shorts/LBU9CeUrMAs?si=2YD_gTeUgqmvUTHI

https://youtube.com/shorts/dFM2-Jye4Yk?si=GVvMGOSzTzm8sY5O