Cursor vs Claude Code

💤 Claude Code научился видеть сны

Звучит как шутка, но нет. В сообществе Claude Code обсуждают новую фичу — Auto Dream. Агент буквально «засыпает» и наводит порядок в своей памяти.

Оговорка: пока это больше похоже на research-фичу. Часть пользователей пишет, что команда у них не работает. Официального анонса от Anthropic не было. Но системный промпт уже нашли на GitHub, а механику разобрали в деталях.

Что это решает

Пару месяцев назад Claude Code получил Auto Memory — агент записывает заметки о проекте между сессиями: команды сборки, архитектурные решения, стиль кода. Но к 20-й сессии память превращается в кашу: устаревшие записи, противоречия, шум. Агент начинает работать хуже.

Auto Dream — это garbage collector для AI-памяти. Работает в 4 фазы:

→ Orient — сканирует что уже сохранено → Gather signal — сверяет память с реальным состоянием кода → Consolidate — мержит, убирает дубли, заменяет «вчера» на конкретные даты → Prune — чистит мёртвые ссылки и противоречия

Запускается в фоне, только после 24 часов + 5 сессий. Read-only по коду, пишет только в файлы памяти.

Почему это интересно

Аналогия с REM-сном — не просто маркетинг. Во время быстрого сна мозг делает ровно то же: прогоняет дневной опыт, выбрасывает мусор, укрепляет важное, разрешает противоречия. Мы буквально моделируем AI по образу нейробиологии.

Скептики справедливо замечают: если LLM решает, что важно, а что нет — он может удалить что-то критичное. И пока нет публичных eval'ов, подтверждающих реальное улучшение.

Source: https://www.youtube.com/watch?v=OnQ4BGN8B-s

#ai #claude #dev

————————— Мысли Рвачева —————————

В этом месяце я удивлялся дважды. Я имею в виду тот самый детский восторг лишающий сна. И вот сейчас пол второго. В глазах вдохновение спичками.

В первый раз это было с Claude Code. Два дня назад. Тогда пришло понимание, что вся рутина с организацией папок, чисткой загрузок и рабочего стола, с категоризацией всех заметок, ведение календарей и тд. Любого помошника, скрипт или софт, можно написать под себя буквально за час или сутки. Все это теперь базовый минимум, и делается голосом.

И два дня спустя, вот прямо сейчас. Монтаж внутри промпта и какое-то пугающе тонкое чувство эстетических предпочтений. Я о Seedance 2.0 (тут пока бесплатно)

И местами этот восторг даже немного пугает. Сидишь в темноте. Вводишь промпт. Через пару минут в комнату с тобой заходит и садится будущее. Смотрит на тебя. И ты понимаешь, что оно уже не уйдет 😃

🎁 Claude Code подкинул 3 Guest Passes для друзей

Если давно хотели попробовать Claude Code, но не хотели платить - можно попользоваться неделю бесплатно.

Забирайте: https://claude.ai/referral/HySElfM1cw

Просьба отпишитесь в комментах если заберете, чтобы другие знали сколько осталось.

#claude #claudecode #ai

————————— Мысли Рвачева —————————

Недавно я прочитала пост Макса Десятых про сходство между продажей человеко-часов и мандаринов, который заставил извилины в моей голове активно шевелиться.

Я поняла, что у нас в студии сейчас есть проблема с нормальной прозрачной отчетностью часов как минимум для нас самих же.

Для контекста: в сентябре мы переехали с Битрикса на Яндекс Трекер, как раз потому что в Битриксе оч убого реализована фича сбора часов: никакой аналитики нормальной ты не получишь. В Трекере можно выгружать отчеты, но они все равно сложные и не информативные.

Поэтому я засучила рукава, и пошла на выходных разбираться с налаживанием нормальной отчетности. Заручилась поддержкой Чата ГПТ, Курсора и в итоге совместно мы нагенерили 4,682 строчек кода, который запускается через Extensions → Apps Script прямо в Гугл Таблицах без регистрации и СМС (ладно, с регистрацией).

Да, я решила все это дело выгружать в Гугл Таблицы, ну, потому что это наглядно, удобно и в одном месте.

Что в итоге получилось, видно на скриншотах. Чуть расскажу подробнее, что тут есть:

→ Лист «Дешборд»

Сюда вывожу сводную инфу по часам людей, которые работают в штате. Смотрю, сколько часов продано, сколько ушло на внутренние задачи (за которые нам не платят, конечно), сколько часов осталось продать, какой получается коэффициент утилизации и какая выручка.

→ Лист «Выручка»

Почти тоже самое, но: здесь у нас отображены все люди, которые есть в Трекере (в том числе и фрилансеры), есть разбивка по конкретным проектам и суммируется выручка с учетом фрилансеров. Отсюда я вижу с helicopter view сколько часов на какой проект ушло.

→ Лист «Трекинг часов»

Здесь я проверяю, кто проебался и забыл внести часы за день. Или кто недорабатывает, или, наоборот, перерабатывает.

→ Лист «Сводный» и все остальные

В сводный лист падает детализированная информация по всем внесенным логам. Отсюда я смотрю, кто, в какую задачу, когда и сколько времени залогал. На скрине не поместилось — там сбоку есть еще столбец «Комментарий», где видно пояснение, что человек в рамках этого времени делал. Удобно, что могу настроить фильтры как мне надо и быстро найти нужную инфу.

А дальше все листы, которые есть в таблице, идут по следующей логике: 1 лист → 1 проект из Трекера. И там уже логи чисто по этому проекту.

Таким макаром, сейчас у меня есть абсолютно вся нужная детализация по часам. Все, как на ладони и не больше не нужно колупаться в сложных таблицах, которые генерит Яндекс Трекер.

И чо, справедливо спросите вы. А я вам отвечу: и то, что это все это ежедневно автоматически САМО собирается без моего участия. Моя и роль менеджера в этом — дрючить команду, чтобы они не забывали каждый вечер в 19:00 вносить часы за день ну и продавать непроданные часики. Вечером эта таблица обновляется, подсасывает данные из Яндекс Трекера и на утро я вижу перед глазами свеженький отчет.

Что еще удобно: теперь нам проще собирать отчеты для клиентов. Раньше все это делалось вручную: надо было заходить в Битрикс, выписывать задачи, смотреть, сколько времени ушло и считать, сколько нам должны заплатить. Сейчас же нужно просто открыть эту табличку и скопировать информацию для клиента.

Может быть, я переизобрела велосипед, но вот лично мне чего-то такого очень не хватало, чтобы четко видеть, какой у меня есть план по продажам в этом месяце. Сейчас я еще настраиваю ТГ бота, который будет смотреть в эту таблицу и в общем чате дрючить тех, кто не внес часы. Как получится — обязательно поделюсь впечатлениями.

В моменты, когда я создаю что-то подобное, я себя чувствую дизайнером куда больше, чем когда ревьюю макеты, потому что мозг работает ну на процентов 120 минимум.

📊 Anthropic обогнал OpenAI среди стартапов

Данные Mercury (банк для стартапов) по тратам клиентов на AI провайдеров.

Q4 2022: Anthropic ~22%, OpenAI ~78% Q4 2025: Anthropic ~52%, OpenAI ~48% Q1 2026: Anthropic ~67%, OpenAI ~33%

Тренд очевиден - новые стартапы все чаще выбирают Claude.

Claude Code и Opus 4.5 стали переломным моментом, а стартапы - самые быстрые в адаптации к новым инструментам.

#anthropic #openai #ai #startups

————————— Мысли Рвачева —————————

🔗 Claude Code теперь работает в Slack

Anthropic добавили интеграцию Claude Code со Slack. Теперь можно делегировать задачи по коду прямо из рабочего чата.

Как это работает: • Упоминаешь @Claude в Slack с задачей • Claude определяет что это про код и создаёт сессию Claude Code • Собирает контекст из переписки в канале/треде • Автоматически выбирает нужный репозиторий • Постит обновления статуса в тред • В конце — ссылка на сессию и готовый PR

Юзкейсы: • Баг репортят в Slack → сразу делегируешь Claude на исследование и фикс • Code review и небольшие фичи по фидбеку команды • Дебаг с контекстом из обсуждения

Пока в бета (research preview).

📹 x.com/claudeai/status/2018819905630634171

#claude #slack #ai

————————— Мысли Рвачева —————————

🤖 Anthropic рассказали в блоге, как заставить Claude писать код часами без присмотра - и чтобы результат не разваливался.

Проблема знакомая: даешь модели большую задачу, она работает полчаса, а потом начинает терять нить. Контекстное окно забивается, модель "забывает" что делала в начале. Плюс второй баг - модель не умеет критиковать свой код. Спрашиваешь "все ок?" - она отвечает "да, отлично", хотя половина не работает.

Решение - разделить работу на трех агентов. Один планирует (разворачивает "сделай мне дашборд" в детальную спецификацию). Второй пишет код спринтами. Третий - тестировщик - открывает приложение через браузер и проверяет как живой пользователь: кликает кнопки, заполняет формы, смотрит не сломалось ли что.

Ключевая идея украдена из GAN-ов (генеративно-состязательные сети): генератор создает, дискриминатор критикует. Научить отдельного агента быть скептиком оказалось намного проще, чем заставить автора критически смотреть на свою работу. Знакомо, да?

Сравнение на реальной задаче (ретро-игра): - Один агент: 20 минут, $9. Выглядит готово, но внутри все сломано. - Три агента: 6 часов, $200. Работающий продукт с отполированным интерфейсом.

С выходом Opus 4.6 часть обвязки удалось убрать - модель стала справляться сама. Авторы делают вывод: каждый компонент в harness - это костыль под конкретное ограничение модели. Новая модель вышла - пересмотри, что еще нужно, а что можно выкинуть.

https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps

#anthropic #claude #ai #coding #agents

————————— Мысли Рвачева —————————

[5/5] Синдром Самозванца

Наконец короткий блиц тактических советов, что делать, если по тебе юнит-экономика расходится сейчас (советы актуальны до момента, когда AGI заменил людей на всех economically valuable jobs):

1. Конечно же продолжать читать мой блог

2. Много и фокусированно работать (книги "Deep Work", "Digital Minimalism")

3. Найти тех кто в чём-то лучше меня (по возможности, работать с такими бок о бок), быть в комнатах, где ты не самый умный – и изучать под микроскопом, как эти ребята принимают решения, как действуют, какие подходы используют, которые не используют ты? что они делают из того, что не делаешь ты? что они НЕ делают из того, что делаешь ты? где сокращают себе дорогу? В общем, не пренебрегай искать, спрашивать и анализировать, как другие до тебя решали подобные задачи

4. Перед тем, как что-то делать, хотя бы в самой грубой форме, пальцем в небо прикинуть математику / воронку / юнитку / аплифты. Сейчас, когда есть ChatGPT / Claude только ленивый не заберёт готовый ответ по теме, в которой он даже не шарит

5. Разобраться, что такое юнит-экономика и привить себе привычку постоянно её считать в любом сервисе / проекте, которыми занимаешься. Разобраться в методологии А/Б тестирования

6. Очень рекомендую из своего списка рекомендуемой литературы (кстати самый первый пост в блоге) прочитать "Цель", "Эссенциализм" и "High Output Management". Научиться мыслить теорией ограничений, воронками, боттлнеками и рычагами

7. Научиться не делать всё, что можно не делать (говорить "нет" / автоматизировать / делегировать). Избегать fake work, работы-ради-работы, иллюзии продуктивности, созвонов-ради-созвонов

8. Ставить амбициозные цели с точки зрения масштаба и сроков (как советует Илон Маск, чтобы я сам был уверен только на 50%, что мы её достигнем)

9. Всегда держи в голове конечную цель своей деятельности: будь тем каменщиком, которого если спросить "что делаешь?" ответит не "камни таскаю" или "деньги зарабатываю", а "строю дворец". Знать цель и видеть прогресс движения к ней – важный элемент внутренней целостности, которая сама по себе избавляет от синдрома самозванца (понимание к какому результату мы идём и как все наши вложения окупятся)

10. Помнить, что если у меня получилось, у тебя тоже получится

Пишите в комментариях, что бы вы дополнительно включили в список

И спасибо всем кто дочитал ❤️

[3/5] Cиндром Самозванца

Экстраполируя личный опыт, могу предположить, что среди разработчиков синдромом самозванца особенно ярко страдают ML инженеры: ты можешь 3-6 месяцев что-то строить, обучать, собирать какие-то пайплайны и совсем не факт, что они доедут до прода. Если что-то делает бекендер, какая-то информация будет выдаваться пользователю или не будет. Если что-то делает фронтендер, какая-то кнопочка будет нажиматься или не будет. Если что-то делает дата инженер и аналитик – какой-то дашборд будет рисоваться или не будет

Как пощупать результат работы ML инженера? – да хуй его знает, чем они там занимаются. Разговаривают на своём птичьем языке, понятный только другим MLщикам: оверфиты, фичи, пайплайны. Больше всех получают денег и меньше всех понятно, что они там делают и когда будет готов результат. Недоверие к MLщикам/DSам растёт экспоненциально, особенно если ты занимаешь чуть ли не единственную data-роль в компании и не совсем понимаешь, с чего нужно начинать выстраивать data-driven культуру в компании

Собаки лают на то, что не понимают – Гераклит

По статистике от Claude Research, от 48% до 85% ML/AI-проектов или не достигают продакшена, или не приносят ожидаемой бизнес-ценности. Вопреки ожиданиям, с ростом популярности GenAI и, казалось бы, "простоты внедрения", ситуация не улучшилась, а даже ухудшилась *pikachu face*

Из-за того, что к MLщикам со стороны бизнеса такое недоверие, по моим наблюдениям они сильно раньше, чем остальные разработчики вынуждены погружаться в бизнес-метрики, методологию A/B-тестирования и другие методы "внешней", "честной" оценки эффекта своей работы, выраженной в деньгах: сколько ты помог заработать или сколько ты помог сэкономить. Мы с Валерой 5 лет назад даже разработали целый практикум на 1200+ человек "Симулятор ML", нацеленный на то, чтобы помощь начинающим ML инженерам сократить гэп между ML-как-алхимией и ML-для-бизнеса, проложить мостик между обучением моделей и продуктизацией своего ML/AI решения

Кстати, неспроста, например, при "взрослом" ведении ML-проектов, обязательным этапом разработки является написания ML дизайн-документа. И как ни странно, уже второй-третьей секцией такого документа является оценка потенциального аплифта целевой (сколько денег заработает или сэкономит проект, в худшем и лучшем случае - при той или иной стадии масштабирования?), бюджета на команды (сколько недель/месяцев займёт разработка и R&D по этому проекту? сколько специалистов нужно какого уровня?), а также "build or buy?" (нам быстрее/дешевле это всё-таки строить самим, или проще купить коробку? возможна ли коробочное решение такого типа который нам нужен?). Чтобы узнать, как писать такие документы и из каких секций они должны состоять, рекомендую прочитать книгу Валеры и Арсения "Principles of Machine Learning Design", в написании которой я участвовал сам (вариант книги на русском)

Итого, для борьбы с "синдромом самозванца" нужно:

1) научиться, блять, считать деньги, которые ты приносишь или экономишь

2) работать над тем, что приносит или экономит деньги

3) по возможности, не работать над всем остальным

Самые очевидные вещи даются сложнее всего. Чтобы худеть, тебе нужно сжигать больше калорий, чем потребляешь. Чтобы накопить много денег, тебе нужно откладывать. Чтобы растить аудиторию, нужно регулярно писать посты, которыми хочется делиться с друзьями

"Считать юнит-экономику по себе как сотруднику" – кажется, проще сказать, чем сделать. Но примерно в 10 случаях из 10, когда мне кто-то говорит, что что-то в бизнесе нельзя оценить в деньгах, я слышу только лень сделать своё домашнее задание. Можно. Просто ты ещё не знаешь как. Не пробовал. Это защитная реакция говорит, что невозможно. Если я на тебя посмотрю глазами бизнес-оунера, я найду способ, в крайнем случае можно дать все вводные ChatGPT/Claude и распутать воронку вашего бизнес-юнита

Кстати можем устроить мини-челленж, пишите в комментарии именно под этой частью свою роль и проект (насколько позволяет NDA), а я или кто-то другой будем предлагать способы оценки экономического эффекта

🔗 Claude Code теперь работает в Slack

Anthropic добавили интеграцию Claude Code со Slack. Теперь можно делегировать задачи по коду прямо из рабочего чата.

Как это работает: • Упоминаешь @Claude в Slack с задачей • Claude определяет что это про код и создаёт сессию Claude Code • Собирает контекст из переписки в канале/треде • Автоматически выбирает нужный репозиторий • Постит обновления статуса в тред • В конце — ссылка на сессию и готовый PR

Юзкейсы: • Баг репортят в Slack → сразу делегируешь Claude на исследование и фикс • Code review и небольшие фичи по фидбеку команды • Дебаг с контекстом из обсуждения

Пока в бета (research preview).

📹 x.com/claudeai/status/2018819905630634171

#claude #slack #ai

Предложил в комментариях писать роли / проекты, чтобы получить грубую идею, как оценить свою ценность в деньгах

Доброволец №1: Промт-инженер образовательного интернет-портала для школьников

Как можно оценить в деньгах твою value:

Сценарий 1: если ты генерируешь контент с LLM

• оценка через альтернативы: бизнес мог бы нанять контент-специалистов / младших авторов / методистов и создавать единицы контента вручную. у таких специалистов есть некая ставка в час / в неделю / месяц + скорость производства 1 или 10 единиц контента

• если ты это делаешь в полу-автоматическом режиме, то мы ожидаем, что ты это делаешь быстрее и дешевле в пересчёте на единицу контента (возможно даже для того же объёма контента хватит 1-2 специалистов вместо 4-5 как раньше). скажем, раньше на контент тратилось 30-40% от выручки обучающей программы, сейчас 10%. дельта в 20-30% = твоя вэлью, принесённая платформе

Сценарий 2: если LLM с базой знаний - продукт сам по себе

• важно принять факт, что промпт-инженер отчасти похож на ML инженера: в обоих случаях у нас есть некий черный ящик – "данные+фичи+модель" или "база знаний+промпт+модель". мы можем менять каждую из компонент, пробовать другие модели, подкручивать фичи/промпт, пополнять базу знаний, получая то или иное изменение поведения модели. чтобы действовать не как слепой котёнок в чёрной комнате (и подкручивать промпты чтобы подкручиавать промпты, по интуиции), эту систему нужно покрывать теми или иными метриками: либо оффлайн (например собрать 100 пар запросов-ответов, прописанных экспертом), либо онлайн (метрики пользователей - CSI, NPS, доходимость курса, оценки, ретеншен именно AI-компоненты)

• онлайн метрики в свою очередь влияют на продление подписки (если у вас подписочная модель), на сарафанку (= бесплатные лиды), на бренд (= больше доверия, рост конверсии в оплату), на апсейлы (родителям хочется купить ребенку другие курсы на платформе). Если ты можешь показать, что твоя работа над промптами/базой знаний улучшила хотя бы одну из этих метрик - это и есть твоя value в деньгах

• если ничего из перечисленного не трекается, нужно начать с того, чтобы собирать эти данные, а не заниматься "invisible work", невидимой работой, которая не приносит измеримого результата

А вот и решение: из Фигмы в Cursor через MCP сервер.

"Generate React components matching our design tokens for spacing, colors, and typography"

"Convert this Figma component to React with Tailwind CSS classes. Ensure the design tokens map correctly to Tailwind's design system and include dark mode variants if present."

Пример интерфейса наверно не самый лучший, Cursor может сгенерировать такое и сам, но логика хорошая.

Выглядит обещающе.

https://youtu.be/EfmVRQjoNcY?si=ncR2nqzfiPjarSWI

Я люблю ходить когда думаю (в том числе в ожидании Claude Code), иногда я хожу прям с макбуком в руках. Возможность перебросить сессию на телефон и в Wispr Flow с мобильной версии надиктовывать что будет происходить в макбуке, пока все действия происходят непосредственно на нём – это киллер-фича для меня 🤤

Такой вайб кодинг нам нравится ещё больше. Следующий шаг: AR очки и возможность видеть терминалы Claude Code вокруг себя

Клод управляет бизнесом

Антропик в последнее время выкатил столько статей, что я их даже читать не успеваю, не то что пересказывать.

Одна из них особенно выделяется: «У нас в офисе есть вендомат. Мы доверили управление этим бизнесом Клоду Соннет 3.7, и вот что из этого вышло».

Краткий итог на скрине, а в самой статье много симпатичных деталей типа того как сотрудники просекли, что Клода можно попросить добавить в ассортимент что-то помимо еды и напитков, и заказали вольфрамовый куб; в результате в вендомате появилась целая секция «специальных металлических изделий». Естественно, убыточная.

https://www.anthropic.com/research/project-vend-1

Первая попытка вайбокодинга в cursor закончилась весьма интересно

я: напиши penetration testing tool для этого проекта м: готово я: а что, в rfc9421 указано ставить значения как name=:value:? м: нет, но он ссылается на другие rfc, которые ставят такой формат с точками я: интересно, а ну проверь проект на соответствие rfc9421 м: ваш проект не соответствует я: ???? м: в зависимости ххх идет проверка двух векторов через matches!, оно всегда возвращает true. из-за этого не проверяется sha256 запроса. а стандарт требует, чтобы проверялось

Не верю, проверяю, офигеваю. Пишу автору, к счастью знакомы, в Японии уже утро, он не спит, срочно патчим, публикуем CVE.

Вайбокодинг - инструмент. В неумелых руках он плодит баги, а в умелых - наоборот.

главный новогодний вопрос: во что будем гамать на каникулах?

я лично буду проходить hollow knight: silksong. купил себе геймпад для этого даже :)

за ответы вида "клод код" и "курсор" – бан сразу же (надо же отдыхать когда-то!!)

⚡️ Anthropic добавили auto mode в Claude Code - теперь можно запустить задачу и уйти пить кофе.

Проблема была простая: по умолчанию Claude Code спрашивает разрешение на каждую запись файла и каждую bash-команду. Безопасно, но невозможно оставить на длинной задаче без присмотра. Альтернатива - флаг --dangerously-skip-permissions, который отключает все проверки целиком. Auto mode - это середина между двумя крайностями.

Как работает: перед каждым действием отдельный классификатор (на Claude Sonnet 4.6) проверяет, не делает ли агент что-то деструктивное - массовое удаление файлов, попытки вытащить данные, выполнение подозрительного кода. Безопасные действия проходят автоматически, опасные блокируются. Отдельно проверяются признаки prompt injection - когда вредоносные инструкции спрятаны в обрабатываемом контенте.

Доступно сейчас как research preview на Team плане, скоро появится для Enterprise и API.

https://claude.com/blog/auto-mode

#anthropic #claude #claude_code #ai #coding

————————— Мысли Рвачева —————————

Корпоративный смузи или стартаперское пекло? или как я потратил 13 часов на найм

11 октября я опубликовал вакансию на Python AI разработчика. С тех пор я провел 20+ собесов, суммарно потратил на все 13 часов (включая выдачу тестовых и ревью).

Буквально в тот же день попросил Богдана репостнуть и получил куча срача в его чате, сторонников и противников, куча угарающих смайликов (походу с вилки) и даже свою первую негативную реакцию на пост (спойлер: меня это не сломало 😁)

Что меня поразило: - насколько же люди действительно парятся о том какой теннисный корт будет у них в офисе, сколько раз в день будет манговый шейк и чтобы все по ТК РФ было - завышенные ожидания (все хотят получать 400к в стартапе, но работать в таком же темпе как и в корпе, а еще время не трекать - зачем, начальник же будет знать сколько я ничего не делаю) - использование AI Coding Tools ~ 15-20% кандидатов использовали хоть что-то (хотя бы просто ChatGPT). Про Cursor, MCP, AICODE-*, Claude Code, Rules, документацию проекта - вообще молчу, ни одного человека не встретил (если что я не на HH искал)

Какие советы могу дать тем, кто будет нанимать (не претендую на HR-экспертность, но на личных ожогах говорю): - не ищите людей из корпов в стартапы (по крайней мере из типичных черепашных корпов), тк потратите кучу денег на них, а до выхлопа будете идти долго - обращайте внимание на студентов, молодых в целом людей, которые еще толком нигде не работали, но при этом не совсем универские джуны (с такими тоже очень сложно); лучше инвестировать в их обучение и обучить под себя, выйдет дешевле человека из корпа - давать ли тестовое? да; обращать ли внимание на личные качества? да; но это все еще не показатель и не решающие факторы. только поработав с человеком неделю (мне достаточно) в боевом режиме - можно понять - твой персонаж или нет - то что человека драйвят деньги - это нормально (лично я money first man), но если кроме них его ничего не интересует и он не задает особо вопросов про проект - сразу минус - 30-минутных созвонов более чем достаточно чтобы отсеять «холодных лидов»; старый формат часовых многоэтапных собесов - отрицаю

В целом, это очень крутой опыт и я рад что апнул тут свою скиллуху) Кто бы что не говорил, а делать стартапы - это круто)

Я как-то написал в чате у Богдана, что вероятность вырасти до CTO в стартапе в десятки раз выше чем в каком-нибудь Яндексе. Многие просто посмеялись, но я все равно придерживаюсь этого мнения. Какие риски? Да такие же, в 10 раз выше, но вопрос ведь в том что ты хочешь от этой жизни) Лично мне намного кайфовее работать с людьми, которые готовы рискнуть в моменте, не получать по рынку месяц, два, три, но поставить на рост в горизонте полугода, тк я сам такой 😊

Расскажите о вашем опыте как работы в найме/стартапах, так и самого найма, делитесь инсайтами)

Кстати, напоминаю, что я выделил ограниченное количество часов в неделю/месяц и консультирую по бусту любых ваших AI-skills) Стучитесь в личку @nikmd1306

Cannot find module

Ужасно правдивая сага про одержимость, искуственный интеллект и победу человеческого разума

В комнате царил полумрак. Евгений пялился в монитор широко раскрытыми глазами. Желтый текст на черном фоне был подчеркнут ярко красным зигзагом. Круглые часы на столе с такими же ярко красными цифрами показывали нули. Полночь.

Это не было серьезной проблемой. Проект собирался и работал. И работал так всё время, с момента получения доступов. Но вот это ужасное чувство, знакомое каждому перфекционисту, разрушало его изнутри, не давало ему спокойно жить. Это желание сделать идеально, так чтобы всё было четко и правильно, заставляло его сидеть ночами и искать решение. Он не мог позволить себе закрыть глаза на ошибки или прикрыть их позорным, в его глазах, ts-ignore.

Картинки. Простые картинки стали ночным кошмаром, превратились в неразрешимую задачу. Он сделал всё, что делает опытный фронтентер: читал документацию, бесконечно гуглил, обновлял библиотеки. Но IDE словно издевалась, снова и снова подчеркивая проклятый импорт.

StackOverflow, Gemini, ChatGpt, Perplexity — все инструменты, и с искуственным, и с человеческим интеллектом, говорили одно. Добавь declare module и всё заработает. Но оно не работало. Не работало. Не работало!

Тогда Евгений пошел на крайние меры. Он купил Cursor и открыл проект в нем. Давай, братишка, почини этот баг. Как же он меня достал! Но курсор не справился ни с первой попытки, ни со второй, ни с десятой. Каждая генерация лишь предлагала известные решения, которые не работали. Даже сам курсор удивлялся «Проверяю. Не работает. Значит дело в другом.» И так по кругу. Идеальная машина по сжиганию токенов.

Чтобы спасти планету от лишних выбросов CO2 и разорвать проклятый цикл, Евгению пришлось принести в жертву и удалить tsconfig.json из проекта. ИИ должен был создать его заново, словно феникса из пепла. Обновленного, без изъянов! Но ИИ, напичканный токенами, будто в пьяном угаре вошел в кураж и изрыгнул из себя франкенштейна на четыреста безумно отвратительных строк. Хоть может работает?

> Restart Ts Server Cannot find module './src/logo.png' or its corresponding type declarations.

Дааа, не так я себе это представлял. Евгений сбросил все изменения дурачка ии и выглянул в окно. Огромная кроваво красная луна зашла за шпиль Лахта-центра. Разделилась на две половинки. А это идея!

Он подошел к компу, создал новый файл files.d.ts и перенес в него только декларации для картинок. Ошибка мгновенно исчезла. Как будто ее никогда и не было.

И никто никогда не узнает, что она тут была. Никто не узнает подробностей этой страшной битвы на пороге дней. Никто не похвалит Евгения, и тем более не даст награды. Всё встало на свои места, а в масштабах вселеной, так и вовсе не изменилось.

И только Евгений впервые за долгое время уснет спокойно.

© Счастливый тимлид

Репост и подписка крайне приветствуются <3

Сегодня придумали промпт, который может довести до слез любого. Потестили. Глаза и вправду увлажнились. ChatGpt здесь слабак, а Claude походу может соревноваться с Хемингуэем. Не придумали только название того, что мы придумали с участием достопочтенных ЭйАйЛеры, Дани Трабуна, Васи Сонькина и автора этой заметки. Но будет разговор

и спасибо большое Сереге, что нас всех организовал и продакшену 1147