Макеев: как перестать вайбкодить и начать жить

Неделю кайфую от https://herdr.dev/ — агентский UI мечты. Сессии — это проекты/контексты слева сверху. Ниже запущенные агенты со статусами. Справа табы терминала. Я так и не разобрался в warp, чтобы сделать так наглядно. Обычно параллельно работаю с 4 проектами или 4 агентами в одном проекте. И в течение недели переключаюсь между примерно 7 проектами.UI Zellij мне не зашел. А с tmux тоже не удобно, когда много проектов.Короче, рекомендую и для работы на локальном компьютере, и на удаленном.

Anthropic сломали Opus-4.7. С конца прошлой недели стал супер-медленным и тупым. Очень его любил.Пересел на codex gpt-5.5 high — вот где оказался AGI и скорость.Вывод: компании нужно сидеть на двух стульях.

кто тут work/life баланс просил?

Помните, был такой OpenClaw?Я так и не понял, зачем мне OpenClaw/NanoClaw и т.п.У меня личная ОС на основе письменных рефлексий в Remarked, расшифровок Telemost в Obsidian + git + Claude Code.Happy — для разработки с телефона https://github.com/slopus/happy, спасибо @nekdenis за совет, идеальный апп, стабильнее remote режима Anthropic. Но не часто этим занимаюсь, по мне это вредно для психического здоровья )Настроил tailscale, zellij для разработки на удаленном Mac Mini. Но в реальности чаще работаю на Macbook, из какого-нибудь датасета на несколько Гб, который на зальешь в git. Можно перебрость на Mac Mini через Tailscale или Airdrop, но всегда некогда. На самом деле, надо поставить всё на паузу и навести в этом порядок, чтобы всё было Mac Mini-first.Я чего-то недопонимаю?

Помните, был такой OpenClaw?

Channel name was changed to «Макеев: как перестать вайбкодить и начать жить»

SakanaAI доказали, что LLM не умеют быть случайными и предложили один промпт, чтобы заставлять модели быть более креативнымиСовременные LLM хорошо решают задачи, где есть один правильный ответ, но заметно хуже справляются с ситуациями, где нужно выбирать между несколькими допустимыми вариантами с заданными вероятностями (исследователи вводят для такого термин Probabilistic Instruction Following). Например, подбрасывание монетки. Если сто раз попросить модель "подбросить монетку", то, по идее, распределение должно быть близко к 50/50, но на практике оно перекошено.Возникает логичный вопрос: ну и что? Так вот, такое поведение возникает не только в игрушечных симуляциях. В открытых задачах (вроде придумать название, написать поздравление, нагенерить идеи и тд) LLM тоже страдают от схлопывания разнообразия, и при многократных запусках крутятся вокруг очень похожих решений. Это мешает и обычному креативному использованию, и test-time scaling, где хочется получить много разных кандидатов, а потом выбрать лучший. Объясняется это просто: LLM не обладают внутренним источником независимой случайности и потому при стохастическом выборе следуют выученным во время обучения вероятностным смещениям, а не заданному распределению. Как это исправить? Раз внутреннего источника случайности у моделей нет, японцы предлагают его добавить. Сама идея простая: вместо наивного промпта вроде «сгенерируй случайное число» модель сначала заставляют генерировать случайную строку и потом использовать ее, чтобы выбрать или сформировать ответ. То есть примерно вот так: Сначала сгенерируй уникальную случайную строку (любой длины, без очевидной структуры). Затем используй ее как источник случайности, чтобы создать разнообразный, небанальный и качественный ответ на задачу.Это называется String Seed of Thought. Если модель сразу выбирает ответ, на нее влияют обученные смещения, но при генерации случайной строки они почти не проявляются. Затем модель преобразует строку в решение через простые вычисления (

Попробовал claude.ai/design. Как по мене — переоценено. Сгенерировал не pixel perfect дизайн систему по Figma файлу. Для продуктового дизайна такое качество не подойдет. Для маркетинговых лендингов и мелкой indie AI-разработки — ok. Но для indie AI-разработки лучше взять shancd и т.п. claude.ai/design — что-то в стиле Tilda для совсем простого. Даже обидно за Figma, что ещё сильне просели акции.

С нового года веду Obsidian как личную операционную систему — задачи, контексты, рефлексии, саммари звонков. Раньше работал через Cursor, сейчас перешёл на Claude Code. Всё как говорит Карпатый.Сделал транскриптер на Whisper для Mac https://github.com/vgmakeev/free-whisper-mps-speach-to-text. Звонки с Телемоста автоматически транскрибируются, из них выделяются задачи на меня, задачи на кого-то, принятые решения, подвешенные вопросы. Храню только саммари — чтобы не раздувать контекст базы знаний. Это первый слой фактуры.Далее самое главное — рефлексии от руки. Несколько лет пишу их почти каждую неделю на Remarkable 2 — e-ink блокнот, где пишешь от руки, а получаются векторные заметки. Написал MCP-сервер, который забирает их с Remarkable через кабель и делает OCR рукописного русского. Распознавание работает в связке Claude Code и MyScript https://www.myscript.com/ — ребята специализируются на рукописном вводе, делали приложения, где школьники пишут от руки формулы, и они сразу решаются.Почему именно от руки — писать сильно лучше, чем печатать или наговаривать. Мышление включается только в момент, когда пишешь медленно. Это незаменимая вещь.Распознал рефлексии за весь 25-й год. Подсветились цикличные проблемы в бизнесе и циклы проблем с восстановлением и их причины.Имея на руках дамп коммуникации и дамп мозга с эмоциями — Claude Code реально помогает приоритизировать. Вечная проблема: 40 дел в инбоксе, всё кажется срочным и важным. Зная всё, он говорит, что на самом деле важно, а что можно задвинуть.Отдельный кайф — собесы. После каждого разговора — сразу фидбэк по транскрипции, сравнение кандидатов друг с другом. И я с ним 100% согласен.Ещё есть MCP с Google Calendar, Whoop, Garmin, анализы крови, логирование питания через Telegram-бота в Google Sheets. Общая картина здоровья, точки роста — всё в одной точке.Ключевое — не инструменты, а фактура. Рефлексии и коммуникация дают взгляд со стороны, в которых AI видит то, что сам не замечаешь.

Перевезли компанию с Cursor на Claude Code.Субъективно: агент Claude Code более внимательный к деталям по сравнению с тем же Opus-4.6 High в Cursor. Просто лучше результаты, больше фактуры.Объективно: сократили косты в 4 раза с 1 млн. ₽ в месяц до 250 тыс. Cursor — невероятно дорогой в сравнении с $200 личного тарифа Claude Code или $125 корп. И стали шарить учетки Claude между низкоинтенсивными пользователями.Съел недельный лимит $200 за 5 дней, пришлось запустить Cursor. $100 утекли за 2 дня. И не удобно переключаться между проектами. В Claude открыто 4 проекта одновременно в терминале. А Cursor мне показывает код и структуру папок, которая меня не инетресует. Да и агентские режими, где слева список агентов, справа его чат — это же не удобно. Закрыл и вряд ли вернусь.

Мы запустили телеграм-канал, в который пишут только руководители Surf. Внутри посты о том, как внедряем ИИ, как организуем проектную работу, управляем командами и развиваем свои pet-проекты.Почему вообще появилась такая идея? Просто надоели типовые тг-каналы, которые ведут как под копирку корпоративные пиарщики. В итоге получается довольно вторичный контент: кто-то что-то прочитал, переписал с помощью ИИ, и появился очередной «полезный пост» про технологии.Нам захотелось сделать другое пространство.Канал, где C-level обращается к C-level и пишет то, что реально полезно в работе: про процессы, управление разработкой, эксперименты с AI, организацию команд и всё то, что обычно остаётся внутри компаний. Пишут люди, которые этими процессами каждый день управляют.Канал получился скорее техническим, чем бизнесовым, и именно в этом его смысл. Заходите, подписывайтесь.Вот, например, один из постов — от нашего Head of QA Марии Лещинской: https://t.me/feature_museum_surf/1503

Любопытно, что он на Elixir

OpenAI пару часов назад зарелизил своего оркестратора: https://github.com/openai/symphonyЗа 2 года мы прошли путь:Промты → tool calling → скилы → харнесы → оркестораторы Любопытно что будет дальше? Скорость эволюции, конечно, поражает. Подобное в другой индустрии заняло бы 10 лет.

3 факта про HR-процессы в бигтехе:▫️Каждый третий найм — неудачный.▫️21% сотрудников уходят на испытательном сроке, ещё 15% — почти сразу после.▫️Замена одного сотрудника обходится бизнесу в 1,5–2 его годовые зарплаты.Это не текучка, а системный слив денег, людей и управленческого времени.Мы с командой провели большой ресерч: собрали данные из открытых источников, реальных кейсов и провели интервью с HRD, чтобы понять, где именно ломается процесс и что помогает. В исследовании подробно рассказали про:— Что происходит на рынке труда и как HR-приложения помогают удерживать сотрудников.— 5 решений, которые точно должны попасть в приложение + что можно смело выкинуть из MVP.— Матрица зрелости компании и готовности к HR-автоматизации: где вы сейчас и куда расти.— Основные тренды в 2026 году, которые помогут сделать продукт окупаемым.— Будущее HR-tech и найма Еще сделали кликабельный прототип HR-приложения, чтобы вы смогли сами пощупать, как это работает. 👉Читайте исследование на нашем сайтеЕсли захотите HR-приложение для своей комапнии — пишите мне, все обсудим.

https://x.com/noahzweben/status/2026371260805271615 — кайфНа практике remote control для Claude Code работает. И безумно, что я на сноуборде, а ноутбук в отеле пишет требования, код, тесты, отлаживает, коммитит. Агент делает сессии часа по полтора, когда заканчивает, говоришь, что делать дальше.Но в рамках этой же сессии, в телефоне нельзя вызывать команду /new. И не дай Бог нельзя остановить агента, все зависает.