Последнее время для пресейлов наловчился делать ресурсный план проекта через Claude Code. Очень круто получается. То есть, делаешь интерактивную модель с ползунками, которая показывает финальную стоимость проекта для указанной команды и указанной гибкости (каких-то ролей больше или меньше, какие-то этапы имеют больший резерв или меньший). Главное, что такая модель очень специфична для конкретного проекта и в целом бесполезна как шаблон для следующего, но сам принцип построения моделей один. В итоге подбираешь ползунками то, что одновременно выглядит believable и удовлетворяет уровню рисков, и видишь сумму, и дальше генеришь артефакты для клиента, которые после ручной доработки напильником (иногда большой) готовы для показа клиенту.
Метка: Software
Smartfolio: Эволюция цифрового рабочего пространства | 26 сентября 2026 года, 12:51
Обновил свой smartfolio.me (Если коротко, это персональное рабочее пространство для знаний, построенное вокруг страниц, которые содержат другие страницы, — причём дочерняя страница может раскрывать выделенный фрагмент в контексте родительской. Вы пишете в полноценном редакторе — текст, формулы, изображения, встроенные PDF с аннотациями, сохранённые веб-страницы — и вместо того чтобы раскладывать документы по папкам, вставляете одну страницу внутрь другой, или создаете дочернюю как explanation через LLM выделенного фрагмента в контексте родительского документа. Входящие принимают материал извне, поиск находит то, что осталось без связей, а несколько LLM-плагинов умеют разобрать сырую расшифровку на связанные разделы, собрать целое поддерево в один документ, перевести страницу, не тронув её формулы и вёрстку)
Раньше Smartfolio был SaaS и хранил документы только в Turso — SQLite в виде сервиса. Теперь, помимо локального SQLite и Turso, есть три новых хранилища: папка на диске (для локальной установки), GitHub-репозиторий и папка в Google Drive.
Появилась синхронизация, и она трёхсторонняя: что есть у A, что есть у B и о чём эти двое договорились в прошлый раз. Благодаря этому «они различаются» превращается в «изменилось вот это» — без обращения к часам, которые принадлежат чужой машине. Пары хранилищ по умолчанию двусторонние (односторонний режим существует для резервных копий, и интерфейс пишет «только из X в Y», а не рисует стрелку, которую можно прочесть наоборот), могут быть ограничены страницей и всем, до чего она дотягивается — включая ассеты, которые находятся по идентификаторам прямо в содержимом. Конфликты сохраняют обе стороны в виде конфликтной копии, а не сливают и не отбрасывают. Пары запоминаются в обоих хранилищах, поэтому настроенная на ноутбуке появляется и на следующей машине, а запись о достигнутом согласии живёт ровно в одном месте — если бы каждая машина вела свою, обычная правка с одной стороны превращалась бы в конфликт.
GitHub и Drive подключаются легко через oauth, дальше профиль показывает репозитории, в которые токен может писать, или папки в Drive, созданные этим приложением, — и указание существующей выбирает её, а не создаёт вторую рядом. Именно так вторая машина присоединяется к уже существующим заметкам.
Появились десктопные сборки на Electron — для macOS, Windows и Linux. Smartfolio также работает из мобильного браузера.
Демо (немного устаревшее, без синхронизации) —
Пока всё по приглашениям — и сервис, и исходный код.
Интернет на CD: розничная торговля контентом в начале 2000-х | 18 августа 2026 года, 16:31
У меня когда-то в начале 2000-х был «бизнес» по торговле интернетом в розницу — на CD-дисках. Я договаривался с поставщиками контента — сайтами типа algolist, openbsd и кулинарными рецептами, чтобы они ставили на все страницы по баннеру «купи этот сайт на CD», а я за это инвестировал время в создание статической версии с поиском и запись на диски. Ссылка со страниц вела на <проект>.nadiske.ru, где была большая кнопка заказать и апселл с других проектов, по теме и не очень. Процент с каждого диска уходил владельцу контента. Доставка шла наложенным платежом через почту России (то есть, я отправлял диски без предварительной оплаты), и получал деньги на почте. На сайте фактически было две страницы — список товаров с чекбоксами и форма заказа. Но подсайтов было столько, сколько партнеров — на каждом из них главный товар стоял первым, а остальное шло как апселл. Расчёт был на то, что «раз уж заказываем давай что-то ещё».
Так вот, возникало тогда несколько интересных проблем. Как сопоставлять деньги с посты с заказами? У меня для каждого заказа динамически формировалась цена — добавлялись копейки, чтобы цена была уникальной. Для конечного покупателя разницы на какую цену соглашаться, 150 рублей или 150 рублей 12 копеек не было, а мне было удобно сопоставлять. Вместе с датой это было довольно надежно.
Вторая проблема была где вести заказы со статусами и прочим. В итоге, я выбрал Microsoft Access. Он тянул с сайта XML c новыми заказами. Всю систему на аксессуар я разработал за пару часов. Она была идеальна. Кстати, а Access умер уже?
Что интересно, так это то, что лидерами продаж были диски, которые я наштамповал просто чтобы расширить ассортимент — юниксы и линуксы. Понятно, что на них не шло ни одной ссылки с партнёрских сайтов, но их покупали в нагрузку, и в итоге они держали топ;) и были проще всего и дешевле в производстве.
А еще я разработал поисковый движок для CD чтобы искать по этому контенту. Я не помню как, но тогда в браузер, открывавший index.html с диска, можно было встроить запускаемый код. То ли ASP-вставки были и DLL, то ли что-то типа.
Проект я закрыл, когда стало понятно, что в регионы нормальный интернет всё-таки проведут и спрос на диски когда-нибудь стухнет. Ну и все к этому шло. Плюс диски требовали обновления, и на это нужно было инвестировать силы и время, их было жалко (особенно с учетом первого пункта)
Искусственный интеллект на испытании: мини-игры ARC-AGI-3 | 17 августа 2026 года, 04:51
Сегодня наткнулся на тесты ARC-AGI-3 для моделей AI. То есть, если вам кажется, что AI может за вас сделать что угодно, то считайте, что вы заработали уже большую часть из $850,000 призового фонда — просто сабмитьте ваш прекрасный код, и пусть он будет лучшим. Но так не работает. Кожаные мешки справляются с 100% задач, а вот программы пока не преодолели планку в 2.5-3%. Что там за задачи такие?
Программе дается не текстовое задание, а мини-игра. Нет ни инструкций, ни описания правил. На каждом шаге программа получает «кадр» — JSON-объект с текущим состоянием поля. Это сетка размером до 64×64 клетки, где ячейки закодированы числами от 0 до 15 (обозначающими разные цвета или типы блоков). У агента есть стандартизированный интерфейс (действия 1–7), включающий базовые шаги и возможность указывать конкретные координаты (X, Y). Но ИИ заранее не знает, что делают эти действия! В одной задаче «Действие 1» может сдвигать блок вправо, в другой — перекрашивать его, в третьей — включать гравитацию. Чтобы понять логику, ИИ должен активно «тыкать палочкой» в среду. Он совершает экспериментальное действие, среда реагирует и возвращает новый кадр. Агент должен проанализировать изменения, обновить свою теорию о физике этого конкретного мира и сделать следующий осознанный шаг. Игра может завершиться статусом WIN, GAME_OVER или продолжаться дальше.
Еще раз — люди набирают 100%, машины — 2-3%. На сайте ARC PRIZE можете попробовать, там есть сэмпл-задачки.
Предпросмотр социального обмена для закрытых сайтов: как проверить эффективно? | 14 августа 2026 года, 14:49
Интересно, что кажется не существует инструментов, позволяющих проверить, как работает Social Sharing Previews для Facebook, LinkedIn, Twitter для сайта, который еще не в паблике. Я могу представить два решения для этого: симуляция поведения соцсети и создание страницы с вырезанным контентом, но корректными заголовками, которая на минуту открывается в паблик, дальше выполняется генерация превью через сами инструменты FB, LI, Twitter, делаются выводы что подправить, а страница исчезает. Симуляцию тоже вполне можно сделать, вроде несложно.
Интеллектуальный анализ дискового пространства | 23 июля 2026 года, 12:24
Задумываюсь о создании программки, которая будет сканировать диск и анализировать все папки и файлы, заглядывая внутрь файлов только если надо — в основном будет смотреть на их названия, и через LLM ставить метки и короткие описания на целые иерархии, и что важнее, делать классификацию, сохранять объем файлов в иерархии. Предполагается, что такая штука запускается вечером и результат обнаруживается утром, потому что очевидно все это медленно. Зато утром я получаю подробный, структурированный, относительно небольшой сводный отчет, что нужно бэкапть, что вероятно можно удалить (например, клон какого-то репозитория из публичных), с сортировкой по влиянию (место освободить, помойка меньше и т.д.).
Конечно, бросать в LLM десятки тысяч файлов — неразумная трата токенов. Предполагается агентская схема — система берет верхний уровень, делает предположения, проверяет предположения, смотрит время изменения файлов, проверяет, вносились ли туда изменения с момента создания всей иерархии и спрашивает у LLM очень компактно, выставляя процент уверенности в суждении о нужности/ненужности той или иной папки. Дальше уже пользователь может что-то проверить руками, а на что-то попросить посмотреть детальнее.
Интересно, была бы такая штука полезной кому-то еще?
Пророщенный чудо-хлеб на 100 баллов | 14 июля 2026 года, 19:18
Есть такое приложение, Yuka, и оно показывает насколько здоровая еда по штрихкоду от 0 до 100. Вот никогда не угадаете что с фото единственное набрало 100 из 100. Это не ягоды и не семга. Это — хлеб.
Ezekiel 4:9. Он правда не обычный хлеб. Там нет муки. Он полностью состоит из пророщенных зёрен, семян (вроде льна, подсолнечника и чиа) и псиллиума вместо связующего элемента. Sprouted Grain Bread. Ну по консистенции хлеб как хлеб. К слову бутербродный бело-жёлтый хлеб из того же магазина набрал 4 из 100.
Как Yuka оценивает продукты. Три критерия — питательная ценность по системе Nutri-score (60%), наличие добавок (30%), органический статус (10%). Алгоритм обожает продукты с высоким содержанием клетчатки и белка, но нещадно штрафует за калорийность, насыщенные жиры, сахар и соль. Сёмга из-за жиров и высокой калорийности набирает 78/100. При этом готовая картошка фри 66/100. А чипсы BBQ — 4/100.
Технологии против туриста: штраф за парковку в мгновение ока | 12 июля 2026 года, 13:09
Флорида, Cocoa Beach. Запарковал машину неподалёку от ресторана вдоль дороги. Знак говорит парковка платная, вот номер парковки, вот QR на скачивание приложения. Сфоткал QR, номер машины, номер парковки и думаю пока сто метров иду до ресторана, сейчас поставлю приложение и оплачу. Поставил, ввел номер парковки, и оно теперь спрашивает номер парковочного места! Чёрт, придётся возвращаться. А там меня уже ждет выписанный штраф… Вот блин оперативные
SQLite: База данных с духом монашеского кода | 18 июня 2026 года, 12:48
Сегодня я узнал крышесносящие и мозговрывательные факты про SQLite — самую распространённую базу данных в мире (Триллион установок. В каждом смартфоне, браузере, машине, самолёте A350, даже на Марсе). Так вот, родилась она на военном эсминце USS Oscar Austin. Пилят её ВТРОЁМ. Открытый код. Но. С улицы в этот опенсорс не зайти — только по приглашению и через аффидевит. Компания называется Hwaci («Hipp, Wyrick & Company»). Заодно занимается музыкой (жена главного -музыкант). Зацените сайт. Офис — в жилом доме в Шарлотте. 600+ строк тестов на каждую строку кода. 100% покрытие ветвлений и MC/DC. Тo есть симулируют падения ОС, отключения питания, ошибки I/O и нехватку памяти. Главный набор тестов — проприетарный и закрытый. Прикиньте, open source с платными закрытыми тестами. Хочешь доступ — вступай в консорциум за $120 000 в год.
И самое странное — дух у проекта почти монашеский. Вместо Code of Conduct у них Code of Ethics, выдранный из главы 4 Устава святого Бенедикта (буквально 1500-летние «инструменты добрых дел». В начале каждого исходника вместо правового уведомления — благословение: «May you do good and not evil…».
(Они ещё не нашли подходящей системы контроля версий и написали свою для себя — Fossil (на SQLite, конечно). И парсер-генератор Lemon тоже свой. Прям как Линус с Git.)
Инновационное самообучение: создание умной аудиозаписной системы | 18 июня 2026 года, 04:47
Сделал очень крутую штуку для себя. Запускаю программу, она включает микрофон и слушает. Я переключаюсь скажем в браузер, комментирую то, что вижу на экране, периодически нажимая на хоткей для снятия скриншота. В это время моя программа делает транскрипт моих комментариев с привязкой ко времени, сохраняет скриншоты тоже с привязкой ко времени, дальше она распознает скриншоты, вытаскивая оттуда то, как пишутся те или иные слова, бренды, идентификаторы, имена людей, для того, чтобы потом транскрипт моей речи преобразовать в корректный текст. И все это — локальные модели, запущенные на моем ноутбуке, то есть, абсолютно бесплатно.
После того, как я закончу разговаривать с компьютером, я запускаю обработку транскрипта, которая берет на вход сырой транскрипт и распознанные в текст скриншоты и выдает обработанный транскрипт, который выглядит уже достойно (тут уже используется Gemini API). Можно даже следующим шагом сделать автоматическое вырезание из скриншотов фрагментов, о которых шла речь, и вставка их в текст в то место, где о них упоминали.
Или вот я могу просто включить видео на колонки и программа тут же мне делает вот такой транскрипт. Загуглите в ютьюбе видео «Angular HttpClient Under The Hood. Design Patterns & Source Code Overview» с 3:51 — я просто поставил его на пару минут на автомат, а затем остановил свой скрипт.
