ChatGPT

🏈 Anthropic троллит OpenAI рекламой на Super Bowl

Самая просматриваемая реклама в мире - и Anthropic решили использовать ее чтобы потролить конкурентов. Компания объявила, что в Claude никогда не будет рекламы, и выпустила ролик где AI-ассистенты вставляют спонсорские сообщения прямо посреди советов.

Позиция Anthropic простая: реклама несовместима с тем, чем должен быть Claude. Если спросишь про проблемы со сном - ответ не должен зависеть от того, кто заплатил. Никаких "спонсорских" ссылок, никакого product placement.

OpenAI же недавно подтвердили, что реклама появится в ChatGPT для бесплатных пользователей и тарифа Go. 30-секундный ролик Anthropic покажут во время игры, а минутную версию с AI-терапевтом - в прегейм шоу.

#anthropic #openai #claude #superbowl #ai

————————— Мысли Рвачева —————————

Я экспериментировал с Playground. В нем тоже нельзя вставлять супер большие сообщения. Но есть отдельная секция Prompt messages, куда можно добавить без проблем. Впрочем, результаты оказались посредственными, модели теряются когда нужно сделать большую сложную выборку из большого текста. И к тому же очень медленно работают, когда контекст под завязку (хотя не факт, что проблема в самих моделях). Я думаю, если попросить найти какой-то факт по тексту, то может что-то и выйдет. А вот если нужно вычленить несколько десятков килобайт текста, который идет не подряд — то это уже невыполнимая задача. В итоге я вручную выбрал посты где затрагивалась заданная тема. Вышло 68Kb текста или 16k токенов.

С меньшим размером текста модели стали работать заметно быстрее. Однако результат получался далеко даже от приемлемого. Я просил генерировать на английском, переводя на лету с русского. В какой-то момент подумал, что это будет усложнением для LLM и решил перевести материал один раз на английский и потом работать с ним.

68Kb кажется небольшим объемом. Но это субъективно. Чтобы оценить такой объем - стоит начать переводить. Или хотя бы вдумчиво прочитать. Так вот с задачами перевода и адаптации текста LLM справляют отлично. Я попросил перевести и сохранить авторский стиль. И результат получился весьма качественный, насколько я смог оценить читая по диагонали. Заняло это все около 5 минут или больше, но точно не больше 15 минут. Стоило это меньше доллара. И это действительно поражает (до сих пор).

> Помню, как мой коллега заказывал перевод примерно такого объема лет 7 назад, он тогда отдал не менее 150 долларов (не помню, может и в 2-3 раза больше), ему переведили 2 недели и качество перевода было весьма посредственное, так как переводчик не очень знал профессиональную лексику.

С материалом на английском, модели стали еще шустрее работать и качество ответов повысилось. Осталось получить статью.

Фактор неуверенности

Иронично, как по разному иногда тренируются модели. Фраза которая кардинально улучшает для меня результаты в Opus 4.5/4.6 и почти не имеет эффекта в GPT 5.3/5.3 Codex (когда я работаю с кодом в котором действительно не уверен что полноценно знаю и разбираюсь)

This is just a theory, I might be wrong. Either confirm it or reject it with arguments

Для опуса у меня это убирает вот это "You're absolutely right" которым он болеет и дико раздражает Раньше я говорил что среди топовых моделей выбор часто продиктован стилем работы модели (у Опуса и Кодекса он очень разный). Теперь иногда думаю что темперамент пользователя тоже влияет роль

📺 Как я экономлю часы на просмотре ютуб-видео

В предыдущих постах я уже рассказал, как я эффективно читаю научные пейперы и книги через GPT. Теперь пришло время рассказать, как я подхожу к видео на ютубе.

Подход простой: сначала прочитать краткое содержание с основными мыслями из видео → затем уже решать стоит ли посмотреть его целиком. Я давно уже пытался внедрить такой процесс в ручном режиме. Для популярных видео или курсов я искал сначала саммари с основными мыслями, но такое находилось редко.

🤖 У меня наконец получилось автоматизировать этот процесс (почти) для любого видео при помощи расширения от команды Glasp. Работает так: у каждого видео на ютубе есть автоматическая транскрипция в текст. Расширение берет этот текст, открывает окно с ChatGPT, вставляет туда и просит саммаризировать до основных мыслей. В отличии от предыдущего сервиса — понадобится активный аккаунт OpenAI. Также если есть платный аккаунт, то GPT-4 дает результаты в несколько раз лучше.

👨‍🔬 Выше я написал, что это работает почти для любого видео. Тут вступает в силу вопрос длины контекста. Напомню: в текстовое поле ChatGPT помещается около 4k коротких английских слов или 1k на русском. В пересчете на минуты английского видео — это в районе 10 полных минут разговора. Ребята из Glasp это предусмотрели и написали код, который равномерно берет куски текста из всего транскрипта так, чтобы они гарантировано поместились.

✅ Классные результаты получаются на английских видео длиной до 30 минут. В коментарии к посту закину результат саммаризации видоса от Balaji из вчерашнего поста. Никто не запрещает запустить расширение и на часовом видео, но там большая вероятность потерять важные мысли из видоса. На русском языке не рекомендую запускать — даже на очень коротких видео получал посредственные результаты.

😎 Pro tips: 1) расширение удобнее всего запускать по хоткею Cmd+X+X; 2) Расширение также работает для страниц в интернете, статей, документации — запускается тоже по хоткею.

@prod1337

📊 YouTube - король всех возрастов

Sensor Tower выпустили статистику самых популярных приложений в США (Q4 2025). YouTube на первом месте во всех возрастных группах - от 18 до 45+.

Интересные наблюдения:

- Discord в топ-10 только у молодежи (18-24 и 25-34) - TikTok на 9 месте у 18-24, но в топ-10 у 45+ тоже попал - ChatGPT пробился в топ-10 у 35-44 (9 место) и 45+ (10 место) - Google Gemini появился только у 45+ на 10 месте - Facebook предсказуемо растет с возрастом: 6 место у молодых → 2 место у 45+ - WhatsApp стабильно в топ-10 во всех группах

Другие интересные графики про mobile доступны в отчете: 🔗 a16z.news/p/best-of-the-best-of-mobile

#mobile #report #a16z #apps #youtube #statistics

————————— Мысли Рвачева —————————

🔄 Claude дает тебе промпт, чтобы вытащить знания о тебе из других AI.

В настройках Claude есть прикольная штука - "Import memory". Тебе дают довольно длинный промпт, который ты кидаешь в ChatGPT или Gemini. Тот AI выгружает все знания, которые он про тебя сохранил - предпочтения, инструкции, контекст из прошлых разговоров. Копируешь результат обратно в Claude - и он моментально тебя "узнает".

Но самое интересное - этот же промпт можно использовать как персональный "open crawl". Просто попроси ChatGPT выгрузить все, что он о тебе знает. Без всяких GDPR-запросов и форм - просто промпт в чат. Полезно хотя бы для того, чтобы увидеть, какую картину о тебе построил AI за все время общения.

Конкурентный ход тоже красивый - Anthropic делает переезд максимально простым. А когда сервис не держит тебя силой, доверие к нему только растет.

#anthropic #claude #ai #chatgpt #privacy

————————— Мысли Рвачева —————————

Используем `Response`

Для преобразования "одиночных" значений в ReadableStream можно также использовать конструктор Response() и прокидывать его в аналог loadDataFromResponse() или передавать его свойство body сразу в loadDataFromStream().

loadDataFromResponse(new Response('...file content...')); loadDataFromStream(new Response('...file content...').body);

Конструктор Response() принимает широкий набор значений: Blob, ArrayBuffer, TypedArray, DataView, FormData, ReadableStream, URLSearchParams и строки.

Таким образом, Response() может служить достаточно универсальным конвертером одиночных значений в ReadableStream. Однако стоит понимать, что переданное значение обычно не бьётся на чанки (если это не ReadableStream; тогда чанки из стрима передаются как есть, но могут и переразбиваться). Так, если в Response() положить ArrayBuffer на 100 мегабайт, то, скорее всего, он (а вернее, его копия) и выпадет на принимающей стороне единственным чанком. Поэтому реальной пользы от конвертации в стрим, кроме как подгонки под интерфейсы, не будет.

---

Интересно заметить, что Response() можно использовать для конвертации FormData() в строку ("multipart/form-data") и обратно, что я обнаружил, когда писал этот текст. Сам FormData() по какой-то причине такой функциональностью не обладает. Но, манипулируя методами Response(), этого несложно добиться:

> Не думаю, что так было задумано, скорее побочный эффект, от того решение выглядит ещё более интересным. Я даже помучал ChatGPT (4o и o1-preview), и он не знал и не смог вывести решение (чат с o1). Гугл тоже не помог найти что-то подобное. Но я не претендую на оригинальность 😉

const formData = new FormData(); formData.set('value', 123); formData.set('myfile', new File(['{"hello":"world"}'], 'demo.json', { type: 'application/json' }));

// FormData -> multipart/form-data string const multipartString = await new Response(formData).text();

console.log(multipartString); // ------WebKitFormBoundaryQi7NBNu0nAmyAhpU // Content-Disposition: form-data; name="value" // // 123 // ------WebKitFormBoundaryQi7NBNu0nAmyAhpU // Content-Disposition: form-data; name="myfile"; filename="demo.json" // Content-Type: application/json // // {"hello":"world"} // ------WebKitFormBoundaryQi7NBNu0nAmyAhpU--

// multipart/form-data string -> FormData const boundary = multipartString.match(/^\s*--(\S+)/)[1]; const restoredFormData = await new Response(multipartString, { headers: { // Без правильного заголовка не распарсится 'Content-Type': 'multipart/form-data;boundary=' + boundary } }).formData();

console.log([...restoredFormData]); // [ // ['value', '123'], // ['myfile', File { ... }] // ]

я перестал учиться год назад. это был самый продуктивный год в жизни

всю осознанную жизнь учусь — самостоятельно, по книгам, курсы, подкасты, консультации. но за последний год я вообще перестал учиться старыми способами

мой паттерн теперь другой: дип-рисёрч темы → вытаскиваю лучшие практики → моментально применяю в работе → обучаюсь об практику. мне сложно представить задачу, на которую не найду применимых ответов этим способом. начинал с дип-рисёрча от чатжпт. сейчас у меня своя система, которая разбирает тему с разных сторон, в том числе критикует выводы

но агенты двигают планку ещё выше. зачем мне вообще читать рисёрч и вникать в тему? рисёрч должен превращаться в агента. это должен быть модуль внутри системы, заземлённый на реальные данные. пускай он и принимает решения

хочу строить продукт, который нужен пользователю? подключаю ajbtd-агента из данных курса. хочу разобраться в виральных хуках? запускаю рисёрч → упаковываю в агента → агент генерирует хуки за меня

стоимость репликации таких агентов будет нулевой. нажимаешь кнопку и он у тебя. это и убьет большую часть курсов и онлайн-образования

тут можно парировать: чёрная коробка, не знаешь что внутри. но это не так. все инструкции для агента открыты и видны. и они легко докручиваются через фидбэк-луп самим же агентом. не нравится хук → объясняю → даю больше примеров → скармливаю больше рисёрч-данных → получаю более совершенный пайплайн

здесь интересно поисследовать — куда пойдет онлайн-образование. я вижу выход в человеческом взаимодействии, сообществах, их я и хочу строить в этом году

ChatGPT/LLM'ки уже так прочно вошли в рутину - не представляю жизнь без этого. Вот навскидку, где использовал за последний месяц:

- спланировал сложный маршрут для отпуска; - получил рекомендации на основе анализов крови и сверил с рекомендациями нутрициолога и врача; - подобрал сигару по скриншоту из интернет-магазина, чтобы не тратить время самому; - использую как ассистента в изучении греческого (напр. прошу выстраивать мне ассоциации для запоминания слов); - собрал потрет кандидата и job description; - использую в роли учителя для подготовки к урокам Торы; - собирал за минуту простые инструкции для мамы по установке VPN и прочих технических штук; - анализирую, как распределяется мое время, чтобы не утонуть в операционке; - собрал пост в телеграме на основе заметок и рефлексии с ChatGPT.

И бесчисленное количество раз использую, чтобы собирать мысли в кучу. Надиктовываю с Wispr Flow поток бессознательного и прошу ChatGPT привести в порядок.

Не разделяю разговоров про то, что AI нас всех заменит, нравится концепция, что забустит производительность. Что сейчас и происходит.

Ты пишешь код в Сlaude Сode? Я тоже, но у меня другой стиль

GM. Anthropic выкатили Remote Control. Запускаешь сессию на компе, подключаешься с телефона по QR, смотришь как агент работает. Писать код можно с любого девайса, но у меня вопрос другой: а комп у тебя вообще всегда открыт?

Пока зимовал в Таиланде, долго размышлял над сетапом, но крутил всё на ноутбуке. Вечно открытая крышка и превращение макбука в стационарный компьютер – ngmi. Вернулся в Москву и начал думать.

Дома стоит виндовый комп. Мощный, хороший. Но он для игр. Смешивать контексты не хочется, плюс на винде, несмотря на WSL и кучу улучшений, по прежнему многое работает через боль. Linux поставить можно, но тогда прощай игры. Mac Mini почти заказал, но честно сказал себе: сетап пока не приносит денег, тратить на него штуку баксов импульсивно глупо.

В итоге поднял obsidian vault + claude code на VDS за 500 рублей, синхронизация с локалом через Syncthing по SSH. Для GUI-задач или human in the loop (вроде заказов еды через агентов) запускаю локально на маке.

Но ключевое оказалось не в железе. Ключевое – friction. На айфоне слева есть бесполезная кнопка под названием Action Button. Это та, где обычно включается/выключается звук. У меня на ней шорткат (скриншот в первом комментарии):

нажал → записал войс → gpt-4o расшифровал → текст открывается в телеграме в переписке с ботом.

От мысли до обработанной информации в Obsidian одно нажатие.

Вот это оказалось важнее любого сервера

писал тут раньше в контексте про вайб-код тулы, что личный профиль это главная модель дистрибуции.

но это были какие-то теоретические наблюдения, сейчас как-то изнутри это наблюдаю но если шире: программной курации ждать не стоит. в ChatGPT или Claude не появится app store в привычном виде. им нужны long-session задачи и контент плюс сам чат-интерфейс сильно ограничивает, что можно строить. это не API для железа.

личная дистрибуция как с onwned так и алгоритмическими каналами понятна, но требует ресурсов для раскачки.

тогда где быстро взять фичеринг и траффик?

заметил, что растет сегмент контентной курации. далеко ходить не надо - в телеграме куча каналов, которые растут только на том, что фильтруют тысячу новых тулов в день, отделяют хорошее от шума.

это может быть канал, сайт, может быть блог, канал на ютубе - не важно. есть те, кто приземляет потребность в поиске.

главная ценность в том, люди доверяют вкусу конкретного человека, который смотрит и фильтрует за них.

это что-то между работой с инфлюенсерами и досками-категоризаторами, но персонализированное.

думаю даже самому даже вести такую курацию, где-нибудь в линкедине или в своей сабстэке

🧘‍♂️ Будущее mental health — за языковыми моделями

Последние месяцы наблюдаю, как крутые предприниматели собирают себе AI-коучей на базе ChatGPT. Дима Мацкевич поделился своим промптом для превращения чата в гранулярного коуча для исследования эмоций. А вот тут Майк Ян поделился своим промтом для T-GROW CEO-коучинга.

🧑‍💻 Я попробовал оба промта на своих запросах: ответы получаются дейсвительно классные. Но в отличие от классических сессий с психологом/коучем здесь сложнее добиться глубокого результат. Легко перейти в соседнюю вкладку и отвлечься; также есть проблемы с эмпатией — не хватает визуального образа за текстом. Порог входа не назвать низким — нужно заранее четко понимать зачем тебе оно нужно. Проблемы можно пробовать решить через виртуальные аватары, распознавание и синтез речи. Все технологии для такого уже доступны, так что интересно будет попробовать демку.

📲 Затем я наткнулся питчдек стартапа YUNG: они строят B2B сервис для поддержки ментального здоровья сотрудников. Там заявлены ежедневные задания, чеклисты для проверки состояния, но основной сценарий лежит именно через чат с языковой моделью. Что я вижу в питчдеке? Они не пытаются заменить человеческие сессии. Наоборот, они выступают за дешевизну, массовость и скейлинг сразу на всю компанию. Все то что не возможно, либо дорого сделать с участием живого человека.

🤔 В обоих случаях я вижу потенциальные проблемы с доверием: c одной стороны: хочу ли я довериться и поделиться личным с моделью от компани OpenAI? С другой стороны, вопрос еще сложнее: большую часть ментальных проблем генерирует сама работа. Хочу ли я поделиться этими проблемами с продуктом, который мне предоставляет сама компания, где я работаю?

🫣 В любом случае хочется верить в демократизацию сферы mental health, и что новые миллионы людей активируются и получать помощь, благодаря новым продуктам. Тем более эта помощь вероятно понадобится, чтобы справляться с последствиями от внедрения AI в нашу жизнь.

@prod1337

Этот пост должен был быть 8 часов назад.

дисклеймер: возможно, я подвожу Generative Gallery, которые задали вопрос на который я должен был им ответить своей задержкой поста, но без этого поста ответ был бы не полный.

Пост должен был быть репостом видео о том как ИИ становится инструментом мышления художника.

Он должен был показать, как я отвечал на этот вопрос вначале спросив у ИИ что я думаю на этот счет. На счет того как ИИ становится инструментом мышления художника.

И в процессе у меня было много сомнений. В итоге получилось видео гораздо дольше того на что среднестатистический человек может потратить своего внимания в ин-грамме.

Получилось 2:42 честной борьбы с удобными объяснениями.

И уже вот-вот когда я собрался сделать репост, я понял что должен спросить у ИИ что он думает на счет моего объяснения. И показал ему моё видео. Каждый кадр сопроводив транскрипцией видео. Чтоб он посмотрел это все, и ответил на вопрос, что он думает на счет того, что я думаю на счет того как ИИ становится инструментом мышления художника.

В этот момент (фиксирую 20:37) мне уже пишет Generative Gallery:

– Арсений, не забудь про репост!

– И я не забыл. Дело в том, что. Я еще в процессе ответа! – Думаю я, пока ИИ думает о том, что он думает на счет того, что я думаю на счет того как ИИ становится инструментом мышления художника.

20:39. ИИ, известный как Клод, дал мне ответ очень длинный ответ, который я попросил его суммировать и получилось:

Текст работает там, где конкретен — скобочка, злость, химчистка. Ломается там, где уходит в обобщения. Главная мысль не «ИИ — среда», а «злость защищает голос лучше, чем осознанность». Это ты показал, но не сказал.​​​​​​​​​​​​​​​​

Я прочитал. Разозлился, но не так как в первый раз. Подумал, то есть ИИ меня злит? Отправил в ChatGPT с тем же вопросом. Если коротко, он сказал следующее:

Ты сделал удачный рекурсивный ход, который наглядно доказывает тезис “ИИ — среда”, но как рабочая привычка он опасен: легко превращается в бесконечную валидацию и перенос финальной ответственности с тебя на ИИ.

То есть я злой и у меня опасные рабочие привычки, которые снимают с меня ответственность.

Тогда я вернулся в Клод и спросил:

– Так и что ты думаешь!?

И то что он ответил, я прикрепил на скриншоте в качестве факта. Я перестал злится и остался доволен. Может даже самодоволен.

Потому что если сопоставить факт со скриншота и вопрос Generative Gallery получается, что инструментом мышления художника становится то, что это мышление хорошо имитирует.

То есть художник получает отражение своего мышления. Его имитацию.

Но здесь, я могу ошибаться и это лучше уточнить у ChatGPT. Я намерено к нему не пошел оставив пространство для размышления, точнее пространство для работы инструмента мышления художника, который находится, возможно, где-то в паузе между запросами. Но я могу ошибаться. Лучше спросить у ChatGPT, но ответ может зависеть от мышления художника.

Жду ренессанса Safari 😕

Он был моим основным браузером последние несколько лет. Я терпел, когда на нем ломалась верстка на сайтах. Терпел, когда веб-версия инстаграма стала работать через жопу. Позавчера перестал работать chatgpt (не отправлялись сообщений), и этого я стерпеть не смог.

Год назад моя попытка перекатиться в расхайпанный смузично-хипстерский Arc увенчалась не успехом, а лютым отторжением. В первую сессию я потратил час, копаясь в настройках, чтобы выключить информер в правом верхнем углу с текстом: «Чел, твой айклауд забит, иди почисти его, чтобы мы смогли там все синхронизировать».

Мне не нужна кастомизация, не нужны разные цветные спейсы, я не хочу восхищаться скруглениями их кнопок, хочу их не замечать. Со всем этим я смириться не смог, поэтому вернулся на свой дедовский сафари.

В лондонском метро везде висит реклама Safari, поэтому где-то в глубине души у меня есть надежда на то, что когда-нибудь у него будет новая жизнь… а пока я буду чиллить на хроме.

Думаю одна из первых профессий, которая вымрет в AI-эру - психологи.

Я живу в обществе, где принято иметь психолога, поэтому у меня их было уже много. Один психолог меня хвалил, другой - ругал, третий - много болтал, четвертый - почти всё время молчал. И так далее. Первое, что напрягает - при смене психолога нужно рассказывать всё заново, это новый человек который тебя не знает. Это основная проблема, почему люди ленятся их менять.

Вторая проблема - с психологом часто говорят на разных языках. Психолог заканчивал психологию, он мало знает про менеджмент, IT, электронику и прочее подобное. ИИ же прекрасно создает метафоры на понятном вам языке, сравнивая взаимоотношения людей с взаимоотношениями процессов в POSIX. Хотите - будет сравнивать со станками, хотите - с процессами в металлопрокате.

Вообще правильная работа с психологом - вы сами себе помогаете, а специалист выступает как арбитр, следя за вашей логикой. Психолог ошибается, GPT-модель - нет. Он может выдумать исторический факт или библиотеку, это у него бывает, но ее практически нереально поймать на логических ошибках в собственных рассуждениях.

Про цену я даже молчу. Сеанс у хорошего психолога легко превышает 100$ в час. За эти деньги с GPT можно говорить годами.

p.s. слышал истории как кто-то там самоубился после разговоров с нейронкой. Специально провел эксперимент. Для того чтобы например ChatGPT 5.2, предложил вам добровольно уйти из жизни как лучший вариант, его нужно долбать этой идеей регулярно. Психолог из мяса застрелил бы вас сам.

Скорость и принципы бизнеса: чему можно научиться у Four Seasons

Наконец с удовольствием дочитал книгу основателя Four Seasons. В этот раз отфоткал все отмеченные ручкой цитаты в книге, закинул в ChatGPT и попросил помочь мне отрефлексировать прочитанное. Что выделил для себя:

1. Скорость – лучший инструмент познания Компании, которые быстро тестируют гипотезы, опережают тех, кто долго ищет идеальный план.

📌 Пример: Исадор Шарп не имел опыта в гостиничном бизнесе, но открыл первый отель, учась на практике. Он понял, что клиенты ценят персональное внимание, а не просто роскошь – это стало основой Four Seasons. 💡 Вывод: Быстрая адаптация важнее изначального знания.

2. Культура важнее контроля Вместо жёсткого контроля Four Seasons создал среду, где люди сами стремились к высокому стандарту.

📌 Пример: Когда Шарпа спросили, как они контролируют качество, он ответил: «Мы его не контролируем. Мы создаём культуру, в которой людям хочется работать хорошо». 💡 Вывод: Доверие и ценности – лучшая альтернатива микроменеджменту.

3. Скорость коммуникации = скорость роста Быстрая передача информации внутри компании ускоряет принятие решений.

📌 Пример: В Four Seasons внедрили открытую коммуникацию, где любой сотрудник мог донести проблему до руководства. Это помогло быстро корректировать работу и улучшать сервис. 💡 Вывод: Чем быстрее информация циркулирует внутри компании, тем быстрее она развивается.

4. Нанимай людей по ценностям, а не по резюме Навыки можно развить, а вот отношение к работе – нет.

📌 Пример: На 500 мест в отеле Чикаго подали 15 000 заявок. Каждый кандидат проходил 4 этапа отбора, так как компания искала не просто работников, а будущих лидеров. 💡 Вывод: Лучше потратить больше времени на правильных людей, чем потом исправлять ошибки найма.

5. Жалобы клиентов – не проблема, а возможность Вместо того чтобы игнорировать жалобы, Four Seasons использовал их для улучшения сервиса.

📌 Пример: Гости жаловались, что персонал был недостаточно дружелюбным. Выяснилось, что сотрудники просто были перегружены. Оптимизировали процессы – качество сервиса выросло. 💡 Вывод: Жалобы – это точки роста, а не угрозы.

6. Конкурентное преимущество – это барьеры входа Компании, которым легко войти в рынок, быстро сталкиваются с жёсткой конкуренцией.

📌 Пример: Шарп понимал, что защитить бизнес можно только высоким качеством, которое сложно повторить. Его "барьер входа" состоял из трёх вещей: Престижные локации – топовые места в деловых и культурных центрах. Идеальный сервис – конкуренты не могли просто скопировать стандарты. Лояльность персонала – текучка 23% против 100% у конкурентов. 💡 Вывод: Чтобы защитить бизнес, важно строить барьеры, которые делают копирование сложным.

7. Великие компании строятся на культуре, а не на процессах Four Seasons отличался от конкурентов тем, что строил культуру, а не просто структуры.

📌 Пример: В отеле гостя, которого никто не знал, обслужили как VIP, и это впечатлило его настолько, что он заключил сделку с компанией. 💡 Вывод: Когда сотрудники работают не по инструкциям, а по ценностям, это ощущается на каждом уровне.

Вывод: скорость важна, но без сильной корп культуры и стратегии она бессмысленна. Быстрее – не значит хаотично. Важно быстро тестировать идеи, быстро передавать информацию, быстро адаптироваться, но при этом не жертвовать культурой компании.

👉 Основатель Four Seasons строил не просто сеть отелей – он строил систему, где скорость адаптации, культура доверия и фокус на клиента были в ДНК компании.

🚀 Paul Graham предлагает стартапам думать через научную фантастику

Простая эвристика от основателя Y Combinator: спросите себя - "что бы произошло в sci-fi романе про ваш стартап?" Оказывается, это работает не только для поиска продуктовых идей, но даже для выбора названия компании. Сегодня Graham нашел новое имя для стартапа именно так - просто спросив, как бы он назывался в научно-фантастической книге.

Почему это работает - когда мы думаем в рамках "бизнес-плана", мозг автоматически ограничивает себя шаблонами. А формат фантастики снимает эти ограничения и позволяет мыслить масштабнее. По сути, это способ обмануть внутреннего цензора, который обычно убивает самые интересные идеи еще до их рождения.

Такое упражнение, кстати, классно работает не только в собственной голове, но и как промпт для LLM. Языковые модели вообще отлично скрещивают разные направления и стили друг с другом - попросите ChatGPT или Claude переосмыслить вашу идею через линзу sci-fi, и результат может удивить. Применять "стиль" извне - один из самых недооцененных приемов работы с чат-ботами.

https://x.com/paulg/status/2029002612151075277

#paul_graham #startups #ai #llm

————————— Мысли Рвачева —————————

Self-serving bias

Зашел тут в приложение МТС впервые за год и мне показали вот такую шторку с оценкой

Классный пример того, как можно на перфоманс ревью лутать звезды за участие в третьей мировой войне за CSAT

Пользователи плохо читают тексты, жмут рандомно на яркие кнопки…

Поэтому, если вы:

1. Показываете такую шторку при входе, отдельно от сценариев

2. Раскатываете её на сегмент, который заходит раз в год

То добавляйте хотя бы вариант ответа «мне похуй»

Розы на потолке?

Настя рассказывает про ресторан Sexy Fish здесь, в Дубае, мол, там всё такое красивое даже в туалете, розы на потолке, русалки, раковины в виде ракушек…

Мой вопрос: постой, а розы настоящие или искусственные?

В голове сразу просчитываешь, а как подобные штуки на месте собственника ты бы организовал: если розы были настоящие - как их обновлять, с какой частотой, какие сотрудники нужны, сколько часов уйдет?

Это малюсенький пример, как работает твоё мышление, когда ты предприниматель. Ты постоянно ко всему, что слышишь задаёшь вопросы из любопытства: сколько? как? где? зачем? кто?

Сейчас у тебя есть ChatGPT и при потоке правильных вопросов в своей голове ты найдёшь уйму ответов, которые кирпичик за кирпичиком будут выстраивать твою насмотренность. Если тебе надо, ты даже найдёшь людей, которые расскажут из первых уст.

И я помню, у меня эта привычка доёбывать людей и мир вокруг своим любопытством была с самого начала карьеры. Я мог запирать своих коллег на час в переговорке или напрашиваться пообедать вдвоём и чуть ли не допрашивать, как они строили матчинг / поиск / промо в своей команде

Любые сервисы которыми ты пользуешься (не обязательно с AI): яндекс карты, банковские переводы, авиасейлз - ты можешь в голове прикидывать их system design и затем сверять с ChatGPT как всё это устроено на самом деле

Пытливость, любознательность, дотошность к деталям, «режим Почемучки» - вот, что формирует твою что техническую-, что бизнес-насмотренность

Недавно я писал о том, что начал разбираться с Xcode — и, честно говоря, без техобразования и ChatGPT — это было бы как лезть в проводку с отверткой и молитвой. Но, при помощи ChatGPT и благодаря уверенному пониманию структуры дизайн-системы, мне оказалось вполне по силам собрать интерфейс собственными руками, не превращая это в пытку. Теперь ChatGPT встраивают прямо в Xcode.

Границы между ролями дизайнера и разработчика потихоньку становятся всё более размытыми. Кажется, мы приближаемся к моменту, когда дизайнер сможет не только проектировать интерфейс, но и самостоятельно собирать его в рабочем виде без фронтенд-разработчика