В 2026 году знание о мозге внезапно стало знанием о LLM

Когда пользователь смотрит на экран, его мозг воспринимает не интерфейс, а собственную интерпретацию интерфейса, собранную из ожиданий, настроения и десятков когнитивных искажений. Дизайнер, который этого не понимает, проектирует для человека, которого не существует. Рассмотрим пару конкретных примеров, чтобы стало нагляднее: ◆ Якорение Первая цифра на странице с тарифами становится точкой отсчёта для всего остального: 99 долларов кажутся дорогими рядом с 19 и дешёвыми рядом с 299. Канеман и Тверски ещё в 1974 году показали, что эффект работает даже когда люди знают о случайности числа. Дизайнер либо использует якорь сознательно, либо делает его случайным. ◆ Эффект простой экспозиции Чем чаще пользователь видит элемент, тем больше ему доверяет. Роберт Зайонц задокументировал это ещё в 60-х. Поэтому редизайн знакомого продукта почти всегда вызывает волну негатива в первую неделю: пользователи ещё не успели его «увидеть» достаточно раз. Это меняет то, как вы читаете первые метрики после релиза. Эти искажения не баг, это способ, которым мозг экономит ресурсы. Задача дизайнера, понимать, какие из них активируются конкретным экраном, и проектировать с учётом этого, а не против. А теперь самое любопытное. В последние пару лет выяснилось, что ровно те же искажения есть у LLM. Якорение, это когда модель привязывается к первой формулировке в промте так же, как пользователь — к первому тарифу. Эффект простой экспозиции проявляется у ИИ после обучения. Модель часто видела какое-то утверждение в обучающих данных, и уверенно его повторяет. В марте этого года Стэнфорд опубликовал исследование в Science, подтверждающее ещё одно знакомое искажение: лестные ответы ИИ кажутся людям более достоверными, и модели быстро учатся отвечать именно так. Логика та же, что у людей: модель училась на человеческой обратной связи, а та сама искажена. Это означает простую вещь. Когда вы изучаете когнитивные искажения, вы одновременно изучаете и пользователя, и LLM, с которыми работаете каждый день. Дизайнер, который их понимает, читает поведение модели почти так же уверенно, как поведение пользователя. Это, пожалуй, самый практичный аргумент в пользу того, чтобы наконец сесть и разобраться с биасами всерьёз. На канале KeepSimple мы регулярно разбираем такие исследования. А если хочется копнуть глубже, гляньте uxcore.io — крупнейшая в мире библиотека когнитивных искажений и их применения в продуктовом дизайне. #коллаба 🍑Явно.Дизайн

Угадайте нейронку 🙄😂

Села я тут смотреть прошлогоднее интервью Илона Маска с Лексом Фридманом на 8,5 часов про Нейролинк. Хочу написать пост про их апдейты. Закинула во все LLM запрос и одна из них наврала так красиво и убедительно, что уже есть и дизайн-система у них, и хакатоны, ну вы там прочитаете на скрине )) И да, никогда больше не буду использовать слово Эксклюзив в LLM 😂

Поиск бывает разный

Я постоянно мониторю много источников для блога, у меня есть агент, который также ищет интересное, но! у него поверхностный поиск и он не может удовлетворить несколько критериев. Например, мне нужно найти все сайты дизайн-студий, которые занимаются A11y цифровой доступностью, находящиеся в USA и пишущие об этом в своем блоге. Поэтому я сама добавляю источники в файл Source.md. И тут мне попался в твиттере Parallel. Я его напрямую подключила к Claude Code, это бесплатно. Там есть и другие LLM, можно подключить свою либо работать напрямую через Find all — это генерация свежих датасетов по заданному описанию. Но это платно (а мы же все задолбались платить, да?). Есть и поиск по людям и компаниям, есть Research — это профессиональный инструмент для сложных бизнесов по типу правовых. Дальше я в свой файл Sources.md заношу новые источники, перезапускаю Claude Cowork и он несет обновленные публикации, с которыми я иду к вам ) Инструмент мощный, его создал бывший CEO Twitter, но блин он вообще недоступен по A11y. Вот интересно, как это возможно с учетом их строгих законов? Давайте им напишем ) ___ en<able> - о дизайне в A11y | Наши статьи на VC

🤖 Чтобы ИИ не ломал дизайн-систему, ее нужно сделать читаемой для него

Когда вы кодите с LLM, проблема обычно не в том, что модель совсем ничего не умеет. Она умеет слишком правдоподобно угадывать. Поставит 12px там, где у вас должно быть 8px, выберет «почти тот» синий, придумает токен, которого в системе нет, и на каждом новом сеансе начнет делать это заново. По отдельности всё выглядит нормально. Вместе получается интерфейс, который расползается уже через несколько итераций. Здесь предлагают довольно жесткую, но рабочую схему: не надеяться на память модели, а дать ей опору в виде спецификаций, закрытого слоя токенов и автоматического аудита. То есть вынести дизайн-систему в структуру, которую LLM может читать как источник истины, а не как намек. Тогда она не выдумывает значения, а берет их из ограниченного набора, а любое отклонение ловится скриптом до ревью. Внутри: – Почему LLM плохо держат дизайн-систему в голове даже в рамках одного проекта; – Какие три ограничения модели быстрее всего разваливают консистентность интерфейса; – Зачем делать отдельные spec-файлы для foundations, tokens, components и patterns; – Почему закрытый слой токенов лучше, чем набор «примерно правильных» значений; – Как аудит по CSS ловит хардкод и не дает визуальному дрейфу копиться; – Зачем связывать инструкции для агента, токены и CI в одну систему; – Почему такой подход особенно важен для больших прототипов и длинных AI-сессий; – Как именно структура дизайн-системы превращается из знания в голове в рабочую инфраструктуру. ➡️ Читать статью ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы
Как я пытаюсь выстроить связку Figma + Claude (часть 1)
Мечта любой команды разработки сейчас — автоматизировать сборку дизайна с помощью LLM, чтобы ускорить delivery-процесс. Я видел несколько разных подходов, но в итоге пришёл к чему-то, что, как мне кажется, должно сработать удобно Рассказываю на примере проекта, где я на фрилансе (oversecured.com) Дано: - legacy-архитектура фронта, которую сложно масштабировать с LLM-кой - отсутствие части макетов в Figma + неактуальность макетов Что хотим: - заиметь макеты в Figma, которые выступают как источник правды - можно дать ссылку на макет, и LLM (Codex/Claude) его соберёт - UI-kit/дизайн-система, которая полностью совпадает в Figma/code Как мы решили это сделать: 1. Подключаем для кода open-source библиотеку компонентов shadcn (https://ui.shadcn.com/create). Компонентов там достаточно много + они гибкие (можно внутрь прокидывать много свойств). Это наша база, из которой мы будем собирать весь фронт 2. Берём для этой же библиотеки какой-то из Figma-файлов (вот здесь (https://ui.shadcn.com/docs/figma) есть несколько ссылок на файлы community, на них ссылается сам shadcn). Это наша вторая база, из которой мы будем собирать все макеты в Figma Мы пока не придумываем дизайн и не собираем компоненты с нуля, чтобы ускориться на старте, — просто берём готовое решение. 3. Начинаем собирать макеты в Figma из компонентов, которые мы взяли в community. На скрине — дизайн 4. Дальше через Figma MCP мы можем отдавать нашему AI-агенту ссылку на макет и просить собрать дизайн с помощью компонентов shadcn (можно также использовать shadcn MCP (https://ui.shadcn.com/docs/mcp)) Для тех, кто еще не знает: MCP — это протокол, через который LLM общается с внешними тулами вроде Figma. Важно здесь отловить одну вещь: AI-агент должен вытаскивать из Figma не скриншот макета, а структуру страницы (для этого используются разные методы). И всё — это работает. Простые страницы уже собираются верно на 95–100%, страницы посложнее пока тестируем Первая задача — актуализировать весь фронт на новых гибких компонентах. Во второй части (когда я к ней подойду) я хочу иметь возможность стилизовать компонент в Figma и стащить дизайн на фронт, чтобы в коде он тоже стилизовался В теории, проблемы тут быть не должно, потому что мы взяли в коде и в Figma одинаковую семантику токенов (и там и там shadcn) — то есть цвет в коде и цвет в Figma называются одинаково, например surface-default-100 Я уже предвижу некоторую сложность со стилизацией и со сборкой сложных экранов, так как в Figma компонент не всегда соответствует по пропсам тому, что есть на фронте в библиотеке shadcn (часть свойств может отсутствовать, часть — называться иначе). Тут потребуется немного ручной настройки и тюнинга компонентов в Figma Часть 2 напишу, когда подойду к ней!
Чем наш сервис и ai-наставник, который туда подключен, отличаются от стандартного GPT, Claude или любых других LLM-моделей?
Главное отличие в том, что у него есть огромная база знаний про фриланс, продвижение, маркетинг и продажи. Все, что мы нарабатывали годами в формате уроков, материалов и ответов в чатах, мы сейчас собираем и агрегируем в базе знаний нашего ИИ-наставника. Ценность нейросетей не только в том, что они могут делать, а в первую очередь в том, с какими знаниями, с какой базой данных и с каким датасетом они работают. В этом и заключается ключевое отличие нашего сервиса от общедоступных моделей (в том числе и бесплатных). Он сможет точнее обычного gpt или claude консультировать и отвечать по любым вопросам: 1. Как привлекать клиентов 2. Как продавать им услуги 3. Предпечатная подготовка (эту базу знаний мы также планируем добавить, чтобы любой дизайнер мог получить ответы по реализации своих макетов) Ну, кайф же!🔥 👉Вступить в чат предзапуска и получить 14 дней доступа бесплатно
🤖 Почему ИИ-помощник каждый раз заново ломает ваш UI Kit
С AI в разработке почти у всех один и тот же цикл. В первой сессии он быстро собирает красивый экран, во второй начинает придумывать новые токены, в третьей путает отступы, а к десятой у вас уже ощущение, что продукт собирали три разные команды. Проблема не в том, что модель «плохая», а в том, что она не читает дизайн-систему так, как читает ее человек. В статье предлагают довольно практичный подход: сделать дизайн-систему понятной для LLM через спецификации, закрытый слой токенов, обязательный аудит и инструкции для каждой новой AI-сессии. То есть не надеяться, что модель сама догадается, какой у вас синий, какой радиус у кнопки и как должен собираться layout, а дать ей это в явном виде. На примере с Atlassian после такого подхода убрали 418 хардкодных значений из 28 файлов и свели их к системе токенов и спецификаций. Внутри: – Почему LLM не мыслят дизайн-системами и постоянно начинают с нуля; – Как из-за этого в прототипах копятся сотни мелких визуальных расхождений; – Зачем проекту нужны spec-файлы, которые модель читает в каждой сессии; – Почему закрытый слой токенов лучше, чем «разумные» догадки модели; – Как аудит ловит хардкодные цвета, отступы и другие нарушения до коммита; – Зачем связывать AI-инструкции, токены и CI в одну систему; – Как устроена структура спецификаций: foundations, tokens, components, patterns; – Почему такой подход особенно важен для больших прототипов и длинных AI-итераций. ➡️ Читать статью ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы
⚫️ ХОТ ТЕЙК:
НЕЙРОНКА УМЕЕТ ДЕЛАТЬ РЕСАЙЗЫ. НО ПОКА НЕ УМЕЕТ ДУМАТЬ О КОМПОЗИЦИИ наш creative technologist ⚪️ влад решил собрать ресайзер, который генерит баннеры под разные форматы прямо в фигме. идея была такая: взять мастер-макет и отдать его llm-модели, чтобы она пересобрала композицию под нужный размер. на практике: оказалось, что нейронка не очень понимает композицию. элементы остаются на месте, но что-то уезжает, странно масштабируется или теряет аккуратность. влад попросил модель делать несколько вариантов баннера, чтобы было из чего выбирать. параллельно задали более жёсткие условия: где остаются ключевые элементы, как они масштабируются, что нельзя сдвигать или перекрывать. добавил базовые проверки — чтобы элементы не накладывались, не вылезали за границы и сохраняли читаемую структуру. если результат не устраивал, дорабатывали его повторными запросами. в итоге сложилась простая цепочка: сгенерили → выбрали лучшие варианты → попробовали поправить. качество выросло, но было что улучшать. лучший результат получили, когда начали работать с моделью через чат и давать ей доступ к макету. так она меньше ломает структуру и аккуратнее собирает баннер. сейчас дорабатываем ресайзер до продукта внутри студии и считаем экономику — где нейронки ускоряют работу, а где пока нет. итог: ресайз через ai выглядит вполне реальным. но как сделать его комфортным для использования — пока вопрос открытый⚫️
📖 Вышел Журналус № 500. Вайб-кодинг: как освоить и достичь в нём высот
Привет, дорогие читатели! Кирилл: Сложно поверить, но это 500-й выпуск. Для меня это большая веха. Когда в 2016 году я запускал этот дайджест, я не мог представить, что он просуществует так долго и станет таким большим. Спасибо вам, что читаете нас. Я знаю, что многие из вас читают очень давно, некоторые — с 16-го и 17-го года. «Журналус» живёт и развивается благодаря вам всем! Этот выпуск я решил сделать особенным. Он войдёт в серию спецвыпусков о профессиях. Но в этот раз основой станет мой собственный опыт. А материалы с других ресурсов будут работать как дополнение, помогающее углубиться в тему. Я занимаюсь дизайном и разработкой с нейронками с начала 2024 года — целую вечность по меркам этой области. Я начал ещё до появления слова «вайб-кодинг», за два года успел запустить несколько продуктов и набрать уникальный опыт. Сегодня я хочу поделиться с вами тем, что узнал. Всё, что вы слышали про вайб-кодинг в прошлом году, скорее всего, уже не актуально, потому что в начале 2026 года ИИ-агенты сделали качественный скачок. С февраля они перешли на новый уровень качества. Прокачались и сами LLM, и их «обвес», которым они пользуются для разработки. Сейчас агенты способны самостоятельно работать часами, выдавая отличный результат в конце. Зачем вайб-кодинг дизайнерам и лидам? Вайб-кодинг — это метанавык и суперсила. Он встраивается в любую профессию и усиливает её. Дизайнер, арт-директор или маркетолог с агентом — это как Тони Старк, надевший костюм Железного человека. Человек тот же, а возможности — на другом уровне. Он быстрее и сильнее. Я знаю, многим кажется, что код не для них. Но прикол в том, что касаться кода уже давно и не нужно. По сути, роль человека сводится к тому, чтобы чётко рассказать машине, что ему нужно, ответить на уточняющие вопросы, а потом проверить и иногда скорректировать результат. Отбросьте страхи — кодить в 2026 году интересно и легко. Я постарался построить выпуск так, чтобы он был полезен как тем, кто только-только вкатывается в эту тему, так и тем, у кого уже есть опыт. Он работает как карта территории и покрывает полный путь — от идеи до продакшена. Изучайте карту и затем углубляйтесь в нужные именно вам области.
🥖Вакансии!🥖
Зачем нужна весна? Конечно, чтобы был повод сменить работу А я как раз ищу продуктовых дизайнеров в Алису. Для вас это возможность работать в хайповой области LLM, развивать UX агентов, проектировать с нуля сценарии, которые ещё пару лет назад казались смелой фантазией и наблюдать как Женёк залетает утром в офис Если вы ждали знак от вселенной, чтобы решиться сменить работу, то это он: пришлите портфолио Юле в ТГ — @juli_ennne ⸻⸻⸻⸻⸻⸻⸻⸻ Если вы ждали вакансий дизайнеров-стажёров, то на вашей улице тоже праздник. Готовы взять двоих в умные устройства. Пишите Яне в ТГ — @noviky54 ⸻⸻⸻⸻⸻⸻⸻⸻
VK Team
Наткнулся на сайт команды VK и залип. Решил поделиться. Во-первых, кайфовый дизайн, во-вторых знаю много людей оттуда (даже лидов), кто работает в норм продуктах и кайфует. 🔥 Почему там круто Продуктами пользуются 100+ миллионов человек. Это data-driven платформы, рекламные технологии, LLM и AI, рекомендательные системы, видео, облака, инфобез. В общем, почти всё, что есть в IT. И твою работу реально видят миллионы людей каждый день. 📊 Цифры 14 направлений, 50+ сервисов, 220+ проектов. Команда 13 000+ человек. Есть где развернуться и попробовать разное. 💎 Города Офисы в 7 городах: Москва, Питер, Казань, Екатеринбург, Новосибирск, Нижний Новгород и Минск. Можно работать не в столице, что для многих важно. У меня вот Екб в списке, что радует) 👀 Кого ищут Разработка, аналитика, продукт, маркетинг, безопасность. Дизайн тоже есть, для тех кто читает этот канал. Дизайнерских вакансий, кстати, не мало для разных продуктов и грейдов. ➡️ Посмотреть VK Team ➡️ Посмотреть VK Team ➡️ Посмотреть VK Team
VK Team
Наткнулся на сайт команды VK и залип. Решил поделиться. Во-первых, кайфовый дизайн, во-вторых знаю много людей оттуда (даже лидов), кто работает в норм продуктах и кайфует. 🔥 Почему там круто Продуктами пользуются 100+ миллионов человек. Это data-driven платформы, рекламные технологии, LLM и AI, рекомендательные системы, видео, облака, инфобез. В общем, почти всё, что есть в IT. И твою работу реально видят миллионы людей каждый день. 📊 Цифры 14 направлений, 50+ сервисов, 220+ проектов. Команда 13 000+ человек. Есть где развернуться и попробовать разное. 💎 Города Офисы в 7 городах: Москва, Питер, Казань, Екатеринбург, Новосибирск, Нижний Новгород и Минск. Можно работать не в столице, что для многих важно. У меня вот Екб в списке, что радует) 👀 Кого ищут Разработка, аналитика, продукт, маркетинг, безопасность. Дизайн тоже есть, для тех кто читает этот канал. Дизайнерских вакансий, кстати, не мало для разных продуктов и грейдов. ➡️ Посмотреть VK Team ➡️ Посмотреть VK Team ➡️ Посмотреть VK Team
🔥🔥 Встречайте, Hirehi 3.2 или как я пилю свой продукт часть 20
Долго я тут молчал о том, как идёт работа над сервисом, а она шла каждый день по 10+ часов. И сегодня я рад вам представить версию 3.2, в которой появилась фича, которую я сам хотел сделать давно, потому что нет нигде ничего удобного. 🔘 Удобная работа с резюме Теперь вы можете добавить своё резюме в сервис (вручную или из файла) в профиле и удобно им управлять с ПК и телефона. Быстро исправлять какие-то данные, делиться им с рекрутерами ссылкой или файлом (его можно скачать). Резюме после публикации будет доступно по общей ссылке, которую можно шерить. И по ней будет красивая сивиха) Это огромная работа, которую мне удалось проделать. Дизайн, разработка и куча миграций, чтобы ничего не сломать. Все, у кого были загружены сиви в старой форме, в ЛК должно появиться новое (распарсенное). Возможно, неидеально, но лучше, чем ничего. Вы можете добавлять несколько резюме, делать дубль добавленного и чуть его менять, чтобы например проверить конверсию в ответ. Можно выбрать какое резюме будет основным для мэтча и сопроводительных писем на странице вакансии. С телефона тоже очень удобно. В общем, пользуйтесь!) Фича бесплатная (пока что). В будущем я хочу сделать быстрый перевод на другой язык, скачивание для формата ATS, аналитику и так далее. Планы есть. Ещё я все это завернул себе в аналитку, чтобы отслеживать все метрики по добавленным сиви и так далее. Вообще рад! 🔘 Новые иконки Убрал ужасные fill иконки, которые были довольно тяжелые по весу. Теперь лёкий outline стиль, как и стиль иллюстраций в блоге. Круть! 🔘 Поиск по навыкам и навыки Теперь также появились и навыки. Вы можете искать в поле поиска прямо по ним (там есть небольшая инструкция) и искать вакансии с конкретными навыками, которые генерятся LLM под каждую вакансию. Из страницы вакансии по навыку можно перейти и увидеть все вакансии с ним. Теперь поиск стал ещё удобнее и эффективнее. 🔥 One more thing... В сбор вакансий добавлены более 500+ Телеграм каналов. Умная LLM система собирает только вакансии, которые мне нужны, отсеивая разный мусор, который не проходит. Я очень рад, что получилось это сделать.Теперь будет кратно больше вакансий с прямыми откликами. Это первый шаг, чтобы отойти от агрегаторов. Если у вас есть подборки ТГ каналов, можете заслать мне в лс, я расширю список) Ну и как обычно масса исправлений и улучшений. Как вам релиз? Пишите в комменты или мне в личку, если найдёте что-то, что нужно поправить. Я слушаю каждого и быстро исправлю) Как всегда я буду рад вашим репостам, постам в соц. сетях про новый конструктор сиви буду рад вдвойне ❤️❤️ Приходите, пользуйтесь 😍 ➡️ Смотреть вакансии ➡️ Смотреть вакансии ➡️ Смотреть вакансии ч.19 ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы
Изображение поста
🔥🔥 Встречайте, Hirehi 3.2 или как я пилю свой продукт часть 20
Долго я тут молчал о том, как идёт работа над сервисом, а она шла каждый день по 10+ часов. И сегодня я рад вам представить версию 3.2, в которой появилась фича, которую я сам хотел сделать давно, потому что нет нигде ничего удобного. 🔘 Удобная работа с резюме Теперь вы можете добавить своё резюме в сервис (вручную или из файла) в профиле и удобно им управлять с ПК и телефона. Быстро исправлять какие-то данные, делиться им с рекрутерами ссылкой или файлом (его можно скачать). Резюме после публикации будет доступно по общей ссылке, которую можно шерить. И по ней будет красивая сивиха) Это огромная работа, которую мне удалось проделать. Дизайн, разработка и куча миграций, чтобы ничего не сломать. Все, у кого были загружены сиви в старой форме, в ЛК должно появиться новое (распарсенное). Возможно, неидеально, но лучше, чем ничего. Вы можете добавлять несколько резюме, делать дубль добавленного и чуть его менять, чтобы например проверить конверсию в ответ. Можно выбрать какое резюме будет основным для мэтча и сопроводительных писем на странице вакансии. С телефона тоже очень удобно. В общем, пользуйтесь!) Фича бесплатная (пока что). В будущем я хочу сделать быстрый перевод на другой язык, скачивание для формата ATS, аналитику и так далее. Планы есть. Ещё я все это завернул себе в аналитку, чтобы отслеживать все метрики по добавленным сиви и так далее. Вообще рад! 🔘 Новые иконки Убрал ужасные fill иконки, которые были довольно тяжелые по весу. Теперь лёкий outline стиль, как и стиль иллюстраций в блоге. Круть! 🔘 Поиск по навыкам и навыки Теперь также появились и навыки. Вы можете искать в поле поиска прямо по ним (там есть небольшая инструкция) и искать вакансии с конкретными навыками, которые генерятся LLM под каждую вакансию. Из страницы вакансии по навыку можно перейти и увидеть все вакансии с ним. Теперь поиск стал ещё удобнее и эффективнее. 🔥 One more thing... В сбор вакансий добавлены более 500+ Телеграм каналов. Умная LLM система собирает только вакансии, которые мне нужны, отсеивая разный мусор, который не проходит. Я очень рад, что получилось это сделать.Теперь будет кратно больше вакансий с прямыми откликами. Это первый шаг, чтобы отойти от агрегаторов. Если у вас есть подборки ТГ каналов, можете заслать мне в лс, я расширю список) Ну и как обычно масса исправлений и улучшений. Как вам релиз? Пишите в комменты или мне в личку, если найдёте что-то, что нужно поправить. Я слушаю каждого и быстро исправлю) Как всегда я буду рад вашим репостам, постам в соц. сетях про новый конструктор сиви буду рад вдвойне ❤️❤️ Приходите, пользуйтесь 😍 ➡️ Смотреть вакансии ➡️ Смотреть вакансии ➡️ Смотреть вакансии ч.19 ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы
Изображение поста
AI Developer / Vibe coder в Game Gears
Game Gears — студия геймдева на Кипре. Сейчас мы запускаем Shortly — стриминговую платформу с интерактивными сериалами на базе AI. Задачи: — разработка внутренних инструментов и утилит компании для оптимизации, автоматизации и повышения производительности — интеграция решений в рабочие процессы — поддержка и добавление фич в основной инструмент компании по генерации изображений и видео Ожидания: — опыт работы с Cline и/или API Anthropic (Claude) — опыт написания приложений / сервисов с нуля с проектированием архитектуры — знание одного из распространенных языков программирования — понимание принципов работы LLM, prompt engineering, контекстных окон — опыт работы с API, REST, WebSocket Условия: — работа над созданием нового AI проекта — график 5/2, 8-часовой рабочий день (1 час перерыв) — формат удалённого офиса — ЗП в рынке, готовы рассмотреть ваши ожидания Контакт для отклика: @foreverinlovewithsummer #вакансия
Изображение поста
О пользе старых публикаций. Сегодня информации больше, чем когда-либо. Каждый день выходят десятки статей и постов, но ощущение такое, что это часто вторично. Люди пересказывают одни и те же идеи. Иногда это делает уже не человек, а LLM от имени человека.
Поэтому я люблю ресурсы вроде researchgate.net или academia.edu. Там можно найти не только что-то доказательное и новое, но и работы прошлых лет. Недавно наткнулся на курс по UX от Keith Andrews опубликованный в 2017 году — «Human-Computer Interaction». Вроде бы знакомые вещи, но все-таки одна иллюстрация зацепила своей новизной. Я раньше ее не встречал, и она оказалась удивительно для меня полезной. Андрюс использует ее, чтобы показать ценность персон и противопоставить их абстрактному «среднему пользователю». А для меня эта картинка стала идеальным объяснением разницы между традиционной персоной и мифической «мета-персоной», которая в какой-то момент проникла в головы дизайнеров. Хорошая иллюстрация заменяет сотню слов. Она помогает объяснить, зачем важно понимать потребности и задачи людей, когда создаешь продукты. Так что спасибо старым публикациям, за свежие идеи.
Изображение поста
Сайт Modus DAO
Открытая платформа для создания мультиагентных LLM-систем под управлением DAO. Предоставляет Smart DAO как сервис — для автоматизации бизнес-процессов и координации ИИ в любых сферах. #3D #сайт #технологии #минимализм #разработка Посмотреть сайт 👨‍💻
Patreon – Entagma – Advanced CG Tutorials Till July 2025
🟣 Коллекция туториалов от Entagma содержит: Advanced Setups 30 – PCA Magic 1 Aligning Objects Advanced Setups 30 – PCA Magic 2 Dejitter animations Advanced Setups Using Local LLMs Inside Houdini ML101 – pt. 10 Reducing our Data – Encoding, Exporting and Training our Data-Set ML101 – pt. 11 Building the Inference Setup ML101 – pt. 12 Addendum A Stacking Additional Models 🗣Язык: ENG 💾  ССЫЛКА 💬 Комментарии ➡️ КАНАЛ ⬅️ #курсы #Houdini #3d #free #бесплатно Материал предоставлен только для справки и ознакомления. Поддержите автора, купив у него курс!
Изображение поста
Gemini - это первая LLM после GPT, которая мне реально понравилась. 🤖
Есть крутейшие фишки: Gemini 2.5 Pro (платная) и Gemini 2.5 Flash жрут контекст размером аж до 1 миллиона токенов. Это, по бытовым меркам - около часа видео, 11 часов аудио или больше 700 тысяч слов текста. Проверил лично, скушал всю мою методичку на 200к токенов. Вход огромный, а выход в 2 раза больше чем у гпт - 8 тысяч токенов. Это очень хорошо, когда работаешь с большими объемами. Заметил забавную штуку. Реально крутые исследования Gemini выдает только из того, что ты прямо закинул в чат. Если грузишь файл - глубокий ресёрч почему-то работает от балды. GPT пока выигрывает - умеет нормально копаться в загруженных документах, можно создавать инструкции, помнить между сессиями. Но если брать ПОИСК ГУГЛ и чисто творческие задачи, особенно сценарии, посты, Gemini прям разносит порой. Нраица! Gemini умеет делать полноценные подкасты в виде живых интервью, кинул в коммент озвучку по последним матчам бейсбола)) Туда же инфографику въебенили в одну кнопку. В кодинге вообще встроен компилятор прямо в чат. Пишешь код - сразу проверяешь. При всей мощи Gemini, есть нюансики. Точность контекста всё ещё прыгает, то прям оч хорошо идет по запросу, то куда то в чащу. Но то что он ПРОРЕСЕРЧИЛ БОЛЕЕ 300 САЙТОВ, я чуть не охерел. В GPT то максимум 20 штук и иди гуляй) Напрягаем голову, где может понадобиться вам такой сильный парсинг) Они свою базу внедрили, это ж Гугл) Тот самый случай, когда инструмент хорош не для всего, а для конкретных вещей. GPT больше пластилиновый. #СразбегавGPT
Изображение поста
Entagma - Patreon update (July 2025)
🟣 Содержит уроки: • Advanced Setups 30 – PCA Magic 1 Aligning Objects • Advanced Setups 30 – PCA Magic 2 Dejitter animations • Advanced Setups Using Local LLMs Inside Houdini • ML101 – pt. 10 Reducing our Data – Encoding, Exporting and Training our Data-Set • ML101 – pt. 11 Building the Inference Setup • ML101 – pt. 12 Addendum A Stacking Additional Models 🗣Язык: ENG 💾  ССЫЛКА 💬 Комментарии ➡️ КАНАЛ ⬅️ #курсы #Houdini #3d #free #бесплатно Материал предоставлен только для справки и ознакомления. Поддержите автора, купив у него курс!