Keep calm and grow

🧠 Міфи про вигорання: у що ми віримо і чому це шкодить?

Ну і в додаток до попереднього посту, давайте вже "тиждень вигорання" зробимо 😏
Ще є цікава тема, декілька поширених міфів про вигорання, на котрі варто звернути увагу:

Міф 1: Вигорання трапляється лише у слабких.
“Я сильний(-а), мене це не стосується”. Насправді, частіше вигоряють ті, хто звик брати на себе більше, ніж можуть потягнути, ігноруючи власні потреби. Це не про слабкість, а про відсутність балансу.

Міф 2: Любов до роботи захищає від вигорання.
“Як я можу вигоріти, якщо обожнюю свою роботу?” На жаль, навіть найулюбленіша справа стає токсичною, якщо ти не даєш собі відпочити. Працювати без перерви — прямий шлях до виснаження, навіть якщо це робота мрії.

Міф 3: Просто змінити роботу — і все вирішиться.
“Це все через мою компанію, піду до іншої — і все буде добре”. Якщо ти не змінюєш підхід до планування свого часу і не вчишся ставити кордони, то вигорання лише “переїде” разом із тобою.

Міф 4: Відпустка все виправить.
“Після тижня на пляжі проходження S.T.A.L.K.E.R. 2 я повернуся новою людиною!”. Відпустка — це класний спосіб перезавантажитися, але якщо ти не вирішиш основних причин, то через пару тижнів після повернення ти знову почуватимешся виснаженим(-ою).

Міф 5: Вигорання виникає лише через надмірну роботу.
“Я не працюю по 12 годин на день, то чому вигорю?” Причини можуть бути різними: токсичне середовище, емоційна ізоляція, відсутність підтримки або відчуття, що твоя праця не має сенсу. Це не лише про години.

🎯 Розпізнав свій міф? Перестань ігнорувати проблему та вірити у ці упередження. Краще вже зараз почати змінювати підхід до навантажень, ніж чекати моменту, коли доведеться перезавантажувати систему.

---
🌱 Keep calm and grow

🧠 Думаєш, що знаєш, що таке вигорання? А якщо я скажу, що їх більше 10 видів? 😏

Зазвичай ми чуємо “я вигорів(-ла)” і уявляємо стандартне емоційне вигорання, але… сюрприз! Це лише вершина айсберга. Лови список, який змусить поглянути на стрес із нової сторони 👇

🔥 Топ типів вигорання: знайди свій

1. Емоційне вигорання - Відчуваєш, що сил бракує? Все дратує? Класика жанру — це саме те.

2. Професійне вигорання - Від роботи хочеться втекти в ліс. Але навіть там знайдеться Wi-Fi і дедлайни.

3. Фізичне вигорання - Постійна втома, бажання спати та їсти — це не лінь, а сигнал “зупинись!” 🚨

4. Соціальне вигорання - Ідея будь-якого дзвінка чи зустрічі лякає. Люди, залиште вас у спокої, будь ласка 🙅‍♂️

5. Креативне вигорання - Генерувати ідеї? Сьогодні? Занадто важко навіть вибрати шкарпетки одного кольору.

6. Психічне вигорання - Мозок на перевантаженні. Здається, думка “може, на заводі легше?” приходить занадто часто.

7. Екзистенційне вигорання - “Для чого я взагалі це роблю? Який у всьому сенс?” — знайоме? Це криза ідентичності.

8. Батьківське вигорання - Діти — квіти життя, але іноді здається, що завести кактус було б простіше 🌵.

9. Волонтерське вигорання - Допомагаєш усім, але сил на себе зовсім не залишаєш.

10. Вигорання в навчанні - “Ще один підручник, і я стану Бетменом”. Але насправді відчувається лише зомбі 🧟‍♂️.

11. Культурне вигорання - В новій країні все чуже: від їжі до жартів. Хочеться борщу і рідного середовища.

12. Духовне вигорання - Здається, навіть внутрішній дзен взяв відпустку.

13. Екологічне вигорання - Реально переймаєшся станом планети, але від думки про її проблеми хочеться закутатись у плед і плакати.

😅 Ситуація знайома? Головне — не ігнорувати. Всі ми періодично десь між пунктів цього списку, буває. Вчися розпізнавати сигнали і роби паузу, поки не стало пізно.

---
🌱 Keep calm and grow

💻 7 ChatGPT Prompts To Slash Your Workload

Хочеш зекономити час і не витрачати нерви? Тримай список топових промптів, які реально допоможуть скоротити кількість роботи та бути продуктивнішим. Деталі шукай тут: Forbes стаття.

1. Аналіз завдань для делегування

I’d like you to help me to analyze my current tasks and identify which I can delegate or outsource. Also, provide clear instructions for delegating them effectively. [Insert list of tasks].

2. Автоматизація рутини

Below I will share a description of my typical day. I’d like you to examine my daily tasks and suggest ways to automate them. Also, provide a list of any tools or systems I can use, with a sentence or two about their benefits and any drawbacks. [Insert description].

3. Швидкий аналіз інформації

I’d like you to analyze this content/data [insert text, data, or topic] and pinpoint the most relevant insights, key themes, and actionable takeaways. Specifically, I’m looking for [insert specific focus area or context, if applicable]. Present the findings in a concise format for [a report, presentation, decision-making, etc.].

4. Оптимізація нотаток із нарад

Below, I will share my notes from a meeting about [brief summary]. I’d like you to synthesize them into a clear summary with actionable takeaways, categorized by key topics or decisions. Highlight any next steps, assigned responsibilities, and deadlines. Present the information in a concise, easy-to-reference format. [Insert notes].

5. Стартові чернетки документів

I need a first draft for [briefly describe the purpose, e.g., a cover letter, email, blog post, report, etc.]. The goal is to [insert objective, e.g., persuade, inform, request, etc.]. The tone should be [insert tone, e.g., professional, conversational, concise, etc.]. Include these points or details: [insert specific information or requirements].

6. Мінімізація перемикання контексту

I want to minimize context switching and maintain focus while working on [insert task or project]. I’d like you to act as a research assistant and help me to research [insert topic or research question]. I’d like you to summarize the relevant information from [insert source or paste relevant text]. Keep me on track by breaking down the task into manageable chunks and responding conversationally, so I stay engaged without needing to switch tabs or devices.

7. Групування схожих задач

I’d like you to examine my tasks today and help me to batch them together to boost efficiency and reduce the likelihood of context switching.

Спробуй ці промпти, щоб звільнити час і підвищити свою ефективність!

---
🌱 Keep calm and grow

І ще трошки фану із запитами до чату)

А як ви розважаєтесь вечорами?

---
🌱 Keep calm and grow

🤣 Пʼятничний пост про гугл карти

Щось все серйозно та серйозно, треба розбавити трошки 🤪

Іноді навіть Google може дозволити собі забити хрен і видати щось епічне) До прикладу, тут або тут можна глянути як красиво дороги на гугл-картах в Китаї "розʼїхались" із знімками із супутника на 630 метрів)
Китай не використовує гугл офіційно, то навіщо заморочуватись із точністю? 😅

---
🌱 Keep calm and grow

🧠 Екзистенційна криза користувачів ШІ: як змінюється наша робота

Минули тиждень видався насиченим подіями, не було часу пости оформити. Далі буду намагатись по графіку писати пости))

ШІ вже змінює підхід до роботи: рутинні задачі автоматизуються, відповіді на питання приходять миттєво, а процес кодування дедалі частіше делегується асистентам. У твоєму фокусі залишаються лише складні й інтелектуально напружені задачі – прийняття рішень, декомпозиція, крос-доменна експертиза. І в кожному циклі ти запитуєш себе: “Що ще можна передати ШІ?”.

Якщо твій робочий процес уже адаптувався, вітаю: у тебе свідомо чи підсвідомо вже є відповідь на питання “чому ШІ мене не замінить”. Людська унікальність – це не просто алгоритми: креативність, емоції, нелінійне мислення – ось наша перевага.

Але що з рештою світу?

Сьогодні користувачів ChatGPT близько 180 млн. Навіть якщо врахувати всі платформи – нехай максимум 500 млн людей хоча б раз взаємодіяли з ШІ. А нас вже біля 9 мільярдів. Виходить, максимум 1/18 людства активно знайома з технологією, яка вже змінює майбутнє.

Ця нерівність породжує величезну прогалину. Ті, хто працюють з ШІ, вже проходять через екзистенційну кризу і вчаться відповідати на складні питання. Але що станеться, коли решта 17/18 людства зіштовхнеться з реальністю, де їхню роботу можуть замінити ті, хто вже інтегрував ШІ у свої процеси? Лайтова співпраця і нові форми високоефективних комерційних відносин, чи нова охота на відьом чи наступна культурна революція з червоними книжечками? Питання лишається відкритим.

---
🌱 Keep calm and grow

💻 Донавачання Нейронки: Мрії, Дані та Реальні Обмеження

Отже, ідея зрозуміла: ти хочеш персонального асистента, який розуміє тебе з півслова. Даних, здається, вистачає — архіви чатів, пошта, таск-трекери. Але насправді цей процес далеко не такий простий.

Ілюзія структури

Окей, уявімо що даних повно, але в цих особистих архівах дуже багато “шуму”. Наприклад:

• Інформаційний хаос: Історія повідомлень наче структурована — є час, автор, текст, інколи медіа. Але що саме з цієї мішанини ти хочеш, щоб нейронка запам’ятала? Ти ж не хочеш, щоб вона копіювала твої “мимовільні” помилки чи часом недоречні фрази, правда?

• Контекст — це не тільки текст: Якщо 80% історії чатів написана російською, а ти тепер спілкуєшся українською, як ти відреагуєш на те що нейронка "за тебе" російською відповідати буде? Ще один приклад: чати з колегами мають іншу “тональність” порівняно з розмовами з друзями або сім’єю. Чи треба твоєму асистенту це врахувати?

Що Саме Має Вчити Асистент?

Окей, шуму повно, але можна ж перекласти повідомлення, відфільтрувати особисті чати, і все заведеться? А що саме треба щоб завелось?)

1. Стиль чи зміст? Ти хочеш, щоб модель відповідала так само, як ти, інколи просто одним смайликом чи "))"? Або щоб вона відображала певні знання і факти з твоїх розмов?

2. Адаптація до ситуації: Чи повинна модель з твоїх чатів навчитись як ти відповідаєш в залежності від часу доби і дня тижня? Чи має асистент відповідати сухо і політкоректно, чи повинен тобі "давати драйву"? Або ж асистент має робити вставки в розмову, щоб нагадати щось важливе — наприклад, про скорий день народження дружини?

3. Факти чи інтуїція? Асистент повинен памʼятати телефони усих сусідів? А той мертвонароджений проект що був 6 років тому і ти про нього забув, але в датасетах він є - памʼятати? Чи він в цілому повинен розуміти що доречно а що ні?

Фінальна Проблема: Необхідність Унікального Датасету

Щоб донавчити нейронку, потрібно визначити: що для тебе важливіше, і сформувати датасет так, щоб він відображав саме ці пріоритети. Асистент, навчений лише на одному типі даних, буде працювати тільки в рамках цього контексту, не виходячи за межі.

---
🌱 Keep calm and grow

💻 Як Вчаться Нейронки: Базові Принципи

Купив якось машину з 4090-ою відяхою на 24GB, думаю: “Ну, тепер точно зроблю собі особистого асистента.” Реальність виявилась жорсткішою — і досить швидко. Чому? Давайте спочатку про навчання)

Основи Навчання Нейронок

Згадай, як ми вчили табличку множення. Наприклад, є приклад “7 * 4 = 28”, і, після кількох повторень, ти запам’ятовуєш парність між числами та результатом. Нейронка навчається подібно, але масштаби тут зовсім інші. Вона обробляє мільярди таких пар “вхід-вихід”, шукаючи в них закономірності. Модель, якщо навчати її на великому обсязі даних, розуміє загальні принципи, а не просто запам’ятовує приклади. Наприклад, якщо модель вчилася на даних множення і знає, як працюють дроби, вона зможе правильно рахувати навіть незнайомі числа, котрих її "не вчили".

Але Є Одне “АЛЕ”

Модель вміє шукати закономірності між вхідними і вихідними даними, з усіма витікаючими обмеженнями цього підходу. Наприклад, вивчаючи лише множення, нейронка не зрозуміє, що таке віднімання чи історію про те як множення було винайдено. Її знання обмежені обсягом і типом даних, які вона бачила під час навчання.

Смішний і цікавий приклад — всі популярні нейронки знають, що є такий Біл Гейтс і його мати — Мері Гейтс. Це публічна інформація, яка багато де зустрічається, тому в модель вона потрапила. Але якщо запитати нейронку “Хто син Мері Гейтс?”, вона може “випасти в осад,” адже такої інформації немає в датасетах, отже, вона “не знає” закономірність між Мері Гейтс, дітьми і що треба на виході отримати.
В основній частині моделей це вже зафікшено, але в деяких ще можна відкопати.

Далі Буде

Отже, на цьому прикладі ми розглянули перше фундаментальне обмеження навчання - обмеження датасетом. У наступних постах поговоримо про це більш детально, а також про інші аспекти)

---
🌱 Keep calm and grow

📝 Чи дійсно книги – це єдиний шлях до знань у наш час?

Книги століттями були основним джерелом знань, дозволяючи нам «вбирати» досвід і думки авторів у великому обсязі. Але сьогодні, якщо подивитися на формат книг з точки зору сучасного ритму і потреб, стає очевидним, що цей інструмент вже не такий універсальний і навіть може застарівати. На мою суб’єктивну думку, тому є багато причин, ось декілька із них:

1. Формують звичку споживати, а не створювати
Постійне читання може створити звичку лише поглинати інформацію, не використовуючи її. У результаті, можна стати «внутрішнім гуру», який багато знає, але мало діє, залишаючись на рівні теорії.

2. Інформаційний цикл книги – це роки, а не місяці
Перш ніж книга потрапить до читача, автор вивчає тему, «перетравлює» її, обробляє, потім пише текст, редагує, готує до друку, продає. Відразу дві проблеми тут. По-перше, читаючи книгу ти поглинаєш ідеї річної давнини, в кращому випадку. По-друге, ти попадаєш в "касту" що вміє працювати тільки з "пережованим" а не з "сирим" матеріалом.

3. Обмежений канал передачі інформації
Книга використовує переважно текст та уяву, це виснажує цей канал отримання інформації але залишає інші без діла. Більш ефективно міксувати – додавати аудіо, відео, інтерактивний контент та практичні вправи.

Роздуми, дослідження, експеременти, курси, подкасти, статті, відео-ролики, фільми, нотатки, записи, чати, блоги, канали – ці формати дозволяють швидко отримати свіжу інформацію, підлаштовуючи її під свій ритм. Книги пропонують цілісний моноблок знань, залишаються потужним інструментом, але вже не єдиноможливим і часто не найшвидшим. Вибір інструменту, що підходить для твого ритму життя, дозволяє бути більш ефективним і продуктивним.

---
🌱 Keep calm and grow

📝 Читання vs Дії: Як не стати інформаційним споживачем

Зазвичай, коли хочемо «щось в цьому житті зробити», ми обираємо шлях навчання і підготовки. Спершу здається логічним: поглинаємо нову інформацію, читаємо, вчимося, зберігаємо щось в закладках… І так, поки не опинимося у пастці – інформації стає настільки багато, що замість «робити» ми продовжуємо нескінченно споживати.

Іронія в тому, що продуктивність на виході часто залежить не від кількості знань на вході, а від нашої здатності ці знання застосувати. І тут класика: “Shit in == shit out” — важливо не лише, що споживаємо, але й як ми це обробляємо. Фокус не на кількості книг чи курсів, а на їхньому «переваренні» і перетворенні на власний досвід. Бо інакше всі ці знання — просто зайва вага в нашій інформаційній голові.

На практиці у інноваторів співвідношення між вхідною і вихідною інформацією може сягати навіть 1:10 (чисто субʼєктивне імпіричне припущення)). Інакше кажучи, достатньо мінімального контексту для підтримання орієнтирів, і цього може бути вдосталь, щоб створювати щось власне, інноваційне. Інколи для цього достатньо просто тримати певний базовий контекст, аби використовувати його як платформу для генерування нових рішень чи проєктів.

Замість того, щоб накопичувати теоретичні знання, що часом не допомагають ні в житті, ні в роботі, варто задуматись: Чи достатньо я вже знаю, щоб перейти до справ? Чи нові знання реально змінюють мій вихід?

Спробуй подумати про своє співвідношення вхід/вихід. Наскільки твоя робота з інформацією дозволяє генерувати ідеї, рішення, нові продукти? Що ти створюєш? І скільки часу витрачаєш на підготовку до створення?

Не втягуйся в інформаційне болото – вчися рівно стільки, скільки потрібно для дії. Кінцевий результат – це завжди твоя справа. Думай власною головою.

---
🌱 Keep calm and grow

📝 PKM: Популярні Системи та Як Почати?

У попередньому пості ми розібрали, що таке PKM і чому це важливо. Тепер давай подивимося на популярні системи та кроки до побудови власної бази знань.

Популярні системи PKM і підходи

1. Zettelkasten. Система створення заміток-карток зі зв'язками між ними. Вона перетворює окремі ідеї на мережу знань, що легко розширюється.
2. Second Brain. Методика створення цифрового "другого мозку", де ти зберігаєш усе важливе, звільняючи простір у реальній пам’яті для актуальних завдань.
3. GTD (Getting Things Done). Метод управління завданнями, який можна застосувати для управління знаннями, розбиваючи великі проєкти на малі кроки.
4. PARA. Система організації інформації за категоріями: Projects, Areas, Resources, Archives. Вона допомагає чітко структурувати знання та швидко знаходити потрібне.

Як почати будувати свою систему PKM?

1. Оберіть інструменти. Вибери зручний інструмент: Obsidian, Notion або Roam Research. Вибір залежить від твого стилю роботи — текстовий чи візуальний, хаос чи повна систематизація.

2. Почни з малого. Записуй навіть дрібні ідеї, додавай теги та створюй зв’язки між замітками. Грайся. З часом це перетворяться на цінну базу знань, дай йому настоятись.

3. Систематизуй. Використовуй обраний підхід (Zettelkasten, PARA, ...), щоб створити логічну структуру заміток і швидко знаходити потрібну інформацію.

4. Регулярно оновлюй. PKM - це інструмент щоденного використання, додавай нові зв'язки та інформацію щоденно. Він корисний коли під рукою завжди, на рівні з браузером і IDE чи ще частіше.

Спробуй вибрати свій підхід та налаштувати систему під свої потреби — це допоможе зберігати та використовувати знання для професійного зростання.

---
🌱 Keep calm and grow

📝 PKM: Що Це Таке і Чому Це Важливо?

В епоху інформаційного перевантаження, накопичення знань — це життєва необхідність. Але як їх організувати так, щоб не втопитися в хаосі заміток і посилань? Більше знань генерує ще більше знань, але без систематичного підходу вони стають безкорисними. Тут на допомогу приходить PKM (Personal Knowledge Management), що допомагає збирати, структурувати та ефективно використовувати інформацію.

Що таке PKM?

PKM (Personal Knowledge Management, похідна від PIM) — це підхід до накопичення і перевикористання знань, який дозволяє перетворювати окремі факти на практичні інструменти для розвитку. Мета — створити базу знань, що допомагає в кар'єрному і професійному зростанні.

Навіщо це потрібно?

- Забути щось — тільки свідомо. Завдяки PKM ти зберігаєш усі ідеї, рішення та знання, не боячись їх втратити.
- Розвантаження мозку. Ти вивантажуєш усю інформацію в систему, щоб зосередитися на важливих завданнях і мати ясність у думках.
- Швидкі рішення. Потрібна інформація завжди під рукою, коли вона необхідна.
- І багато іншого...

Приклад:

Уяви, що ти працюєш над кількома проєктами. Усі технічні деталі та ідеї ти зберігаєш в PKM. Через кілька місяців, коли виникає схожа проблема, ти швидко знаходиш готове рішення в своїй базі знань, не витрачаючи час на згадки або пошуки як ви там домовлялись рік тому піднімати із бекапів критичну систему якщо вона "випадковово" на проді впаде, з колегою що перейшов у інший відділ і взагалі зараз у відпустці.

Це перша частина. Наступна публікація буде присвячена популярним системам PKM та тому, як почати будувати власну базу знань.

---
🌱 Keep calm and grow

💻 Розрахунок ROI на прикладі домашньої кавомашини

Ми часто приймаємо фінансові рішення на основі емоцій, не замислюючись, скільки насправді зможемо заощадити в довгостроковій перспективі. Кавомашина – ідеальний приклад покупки, яка може здатися дорогою на старті, але принести несподівану вигоду, якщо підійти до питання математично. Тому подібні розрахунки варто застосовувати для будь-якої значної інвестиції. Давайте розглянемо це на прикладі кавомашини.

Стартові умови (ціни підганяйте під свій регіон):
- Ти купуєш 2 лате макіато на день по €4 за чашку.
- Ціна кавомашини з гріндером – €1,500.
- Кава – €17 за 1 кг (14 г на чашку).
- Молоко – €2.50 за літр (200 мл на чашку).
- Витрати на обслуговування машини – €50 кожні 6 місяців.
- Вода/електроенернія/робота - упустимо.

Домашній розрахунок:

1. Витрати на каву:
14 г на чашку, це 28 г на день.
Вартість: €17 / 1000 г = €0.017 за грам.
28 г = €0.476 на день.

2. Витрати на молоко:
200 мл на чашку, або 400 мл на день.
Вартість: 0.4 л × €2.50 = €1.00 на день.

3. Витрати на обслуговування:
€50 / 6 місяців = €50 / 180 днів = €0.278 на день.

Разом витрати на одну добу: €0.476 (кава) + €1.00 (молоко) + €0.278 (обслуговування) = €1.754 на день.

Порівняння:
Якщо купуєш в кав’ярні: €8.00 на день.
Якщо готуєш вдома: €1.754 на день.

Щоденна економія:
€8.00 - €1.754 = €6.246 на день.

Розрахунок точок беззбитковості:
Кавомашина коштує €1,500, тому для того, щоб покрити витрати, потрібно:
€1,500 / €6.246 ≈ 240 днів (або 8 місяців).

Після цього ти почнеш заощаджувати. Щомісячно економія складе €187.38, а в рік – понад €2,200.

Висновок:
Такі розрахунки – не просто цікава вправа. Це реальний спосіб побачити, наскільки вигідні певні інвестиції. Всього за 8 місяців ти не тільки повернеш гроші за кавомашину, але й почнеш економити серйозні суми.

Розрахуєш ROI свого нового iPhone? 😉

---
🌱 Keep calm and grow

📝 Чому програмісту не варто боятися змін і невизначеності?

Що зазвичай найбільше дратує програмістів? Правильно — невизначеність планів, часті зміни, технічний борг, правки посередині спринту… Здається, ніби все це постійно руйнує ідеальний процес розробки. Доречі, це стосується не тільки програмістів, а й будь-яких інженерів :)

Та якщо глянути глибше, стає очевидно: інженер потрібен для того, щоб робити зміни в продукті. Якщо продукт не змінюється — інженер більше не потрібен. Після того як машина зійшла з конвеєра — продукт стабільний і не потребує змін, роль інженера закінчилась, ви тепер зайві.

Якщо поєднати це відкриття із знаннями з попередніх двох постів, можна зробити доволі провокативний і трохи неприємний висновок: компаніям не потрібні інженери. Точніше, якщо ти працюєш у компанії, ти завжди будеш десь у її “стартапній частині”, де потрібні зміни та розвиток. І це означає, що у тебе завжди буде певна частка невизначеності, нестабільності, стислі терміни та зміни планів. Інколи невизначеності буде багато, інколи мало, але вона завжди буде.

Тож не переживай, якщо у тебе посередині спринту щось "прилетіло", нема часу зачистити 100% технічного боргу, або раптом треба вирізати фічу, яку ти так довго вдосконалював. Бійся іншого: стабільності. Якщо все стає надто стабільним і передбачуваним — значить, ти потрапив у зону, де інженери більше не потрібні. А це може стати знаком того, що незабаром доведеться шукати нові виклики.

---
🌱 Keep calm and grow

📝 Чим стартап відрізняється від компанії?

Продовжуємо... Якщо розбиратися в різниці між стартапом і компанією, найпростіше сказати так: компанія працює за вже відомою схемою, а стартап цю схему ще шукає. Завдання компанії — підтримувати бізнес-модель, а завдання стартапу — знайти її.

Завдання компанії — підтримувати бізнес-модель

Компанія — це бізнес, який уже знає, що працює і як заробляти гроші. Наприклад, ви розробили гру, яка успішно продається, має своїх фанатів і стабільний дохід від внутрішніх покупок. Ви точно розумієте, хто ваші гравці, що їм подобається, як вони грають і скільки вони готові витратити. Ваше завдання — підтримувати цей процес, випускати нові рівні, покращувати геймплей і вдосконалювати монетизацію. Це приклад компанії: ви знаєте, як працює модель, і ваша мета — її не зламати, а постійно покращувати.

Завдання стартапу — знайти бізнес-модель

А тепер уявімо стартап. Ви придумали цікаву механіку, наприклад, інноваційну головоломку чи іншу гру, але поки що не знаєте, хто саме буде грати в неї і як вона приноситиме прибуток. Чи це буде free-to-play з внутрішніми покупками, чи підписка, чи, можливо, ви взагалі зароблятимете на рекламі? У вас є лише ідея і гіпотези відповідей. Тут ваше завдання — постійно тестувати, змінювати і шукати ту саму бізнес-модель.

Для стартапу важлива швидкість, ітеративність і адаптивність. Стартап це про постійну роботу в перманентній невизначеності, відсутність чіткого і стабільного плану навіть на місяць вперед з усіма витікаючими.

Компанію ж навпаки невизначеність вбиває. Так само як і інновації, швидкі зміни. Компанії треба завжди робити тільки "те саме, але більше і трошки краще", їй треба стабільність, надійність, прогнозованість, якість.

---
🌱 Keep calm and grow

📝 Що таке бізнес-модель і навіщо вона треба?

Давно хотів розписати різницю між стартапами, компаніями і ту роль, яку відіграє програміст у всій цій системі. Нарешті дійшла черга до цієї теми, тому наступні кілька постів будуть саме про це :) Спочатку, давайте освіжимо термінологію.

Бізнес-модель – це як рецепт, тільки замість піци ви готуєте гроші. Вона пояснює, що і як потрібно робити, щоб ваш продукт почав приносити прибуток. Простими словами, бізнес-модель – це “математична модель”, яка конкретно формулює як бізнес заробляє гроші.

Основних питань до бізнес-моделі чотири:

1. Клієнт: Хто він? Де його знайти? Які його особливості? Наприклад, якщо ви робите мобільну гру, ваш клієнт – це користувач, який шукає розвагу на своєму смартфоні. Але хто саме? Які його вподобання? Наскільки багато таких користувачів?

2. Проблема: Що конкретно ви вирішуєте? Чи це потреба в розвазі, як у випадку з грою, чи щось інше? Як зрозуміти, що проблема вирішена? І чи є інші способи її вирішити, можливо, вже існуючі на ринку?

3. Продукт: Що саме потрібно створити? Хто це зробить? Як ваш продукт вирішує проблему клієнта? Тут важливо знати, які ресурси і скільки часу знадобиться, щоб все працювало як треба.

4. Ціна: Скільки клієнт готовий заплатити за вирішення проблеми? Як часто він буде платити – один раз чи регулярно? І головне, яким чином ці платежі відбуватимуться?

Ці питання – це основа бізнес-моделі. Без чіткого розуміння, як на них відповісти, що стартап що компанія можуть бути приреченими. Наприклад, ви можете створити крутий продукт, але якщо не розумієте, хто ваш клієнт і як він готовий платити, прибуток не з’явиться.

---
🌱 Keep calm and grow

📝 Як "GPT-щит" може нашкодити неформальному спілкуванню

Сучасні технології надають нам неймовірні можливості для оптимізації роботи та спілкування. GPT-моделі можуть бути дуже корисними для написання офіційних листів, підготовки звітів або ведення переговорів із партнерами чи державними установами. Проте, коли справа доходить до неформального, персонального спілкування, зокрема з колегами чи друзями, використання GPT може створити певний бар'єр — "GPT-щит", який, замість допомоги, додає проблем.

Неформальні розмови — це ті моменти, коли ми можемо бути собою, висловлювати свої думки, емоції та особистий погляд на ситуацію. Якщо ви починаєте використовувати GPT у таких бесідах, не зазначаючи це, ви ризикуєте створити дистанцію між собою і співрозмовником. Автоматизовані відповіді можуть виглядати надто штучно, без тих унікальних рис, які роблять ваше спілкування живим і справжнім. Це може призвести до поступової деградації відносин, адже співрозмовник перестане відчувати ваше справжнє "я".

Особливо це помітно в робочих чатах, де комунікація зазвичай неформальна, але все ж важлива для підтримання командного духу та взаєморозуміння. Якщо GPT почне "говорити" за вас, то ваші колеги можуть відчувати, що спілкуються з роботом, а не з людиною, що, зрештою, може призвести до охолодження відносин і втрати довіри.

Ще одна небезпека постійного використання GPT у неформальному спілкуванні — це втрата комунікаційних навичок. Згадайте, як багато хто з нас відчував труднощі у спілкуванні після тривалих локдаунів під час пандемії COVID-19, коли особисті зустрічі були замінені на онлайн-комунікацію. Люди, які працюють з дому і мають мінімальні контакти з зовнішнім світом, також можуть відчувати схожі проблеми. Постійне покладання на GPT лише посилює цей ефект, відучуючи нас від живого спілкування.

Отже, використовуйте GPT там, де це дійсно необхідно — для формальних і офіційних завдань. Але коли мова йде про неформальне спілкування, важливо залишатися самим собою. Адже саме це робить наші стосунки справжніми і живими.

---
🌱 Keep calm and grow

💻 Як випадкове ковиряння AI пролило світло на реальний стан NASDAQ

Нещодавно тестував нову модель від OpenAI — o1-preview. Виявляється, що ця модель може за 1-2 промпти видати скрипт, який збере інформацію про акції в NASDAQ зараз і 15 років тому. Це мав бути простий тест, але цифри трошки збили зпантелику, що аж написати про це захотілось 😄

Ми всі чули ці історії успіху: "Якби ти купив NVIDIA 20 років тому, зараз був би мільйонером". Але що, як я скажу, що це далеко не завжди так? Виявляється, лише 3.9% компаній NASDAQ за 15 років виросли настільки, щоб перевершити середній ріст ринку. Для референсу: NASDAQ Composite індекс за цей період виріс приблизно в 9 разів. А що ж з іншими компаніями? Частину відповіді можна глянути на прикріпленому графіку, але найсмачніше пишу далі 🍔

Ітого, мій особистий контр-інтуїтивний топ гіпотетичних інвестиційних провальних рішень:

Якщо б ви, 15 років тому, або в момент виходу компанії на торги якщо це було пізніше, вклали би 1 тисячу доларів в....
- Індекс NASDAQ Composite: Ваша тисяча доларів стала би 9 тисячами доларів. Це щоб розуміти з чим порівнювати, це норм рішення)
- Intel: Ваша тисяча доларів зараз перетворилася б на 1 тисячу... і... 176 баксів)
- Dropbox: Мали б лише 867 доларів із тисячі.
- Spotify: Залишилося б 748 баксів.
- MongoDB: 603 баксів із тисячі.
- DocuSign: Залишилося б 562 баксів.
- Cloudflare: У вас би залишилось 528 баксів.
- Coinbase: 518 баксів із тисячі.
- Unity: Залишилося б 515 баксів.
- Upwork: Всього 505 баксів із тисячі.
- GitLab: Лишилося б 501 баксів.

Це не фінансова порада, але цікаве нагадування про те, що навіть в технологічному секторі не все так безхмарно, як здається. Що ж, технології — це не завжди гарантований успіх, і реальність може бути несподівано суворою.

---
🌱 Keep calm and grow

🚀 Чим паттерн Singleton порушує SOLID?

Продовжуємо нашу серію про нестандартні питання на технічних співбесідах, розпочату колись давно. Розбираємо ще одне цікаве інженерне питання для технічних співбесід, котре я підгледів у одного з наших техлідів)
Запитання просте на перший погляд: "Чим паттерн Singleton порушує SOLID?". Але, насправді, воно багатогранне і розкриває кандидата з різних сторін.

Взаємодія Singleton і SOLID

Щоб відповісти на це питання, потрібен не лише теоретичний, а й практичний досвід. Наприклад, класичний Singleton на основі MonoBehaviour в Unity одразу порушує принцип єдиної відповідальності, оскільки керує і життєвим циклом об'єкта, і його логікою. Інші реалізації, такі як базовий Generic Singleton із практик C#, можуть краще відповідати SOLID, але теж мають свої слабкі місця, особливо холіварні останні 2 принципи. Singleton у DI-контейнері ще складніший випадок: наслідування стає не практичним, а принципи SOLID потребують додаткових інтерпретацій.

Когнітивне навантаження

Це питання також тестує здатність кандидата працювати під навантаженням. У середньому, людина може тримати в пам’яті 7+-2 об'єктів одночасно. Відповідь вимагає одночасно врахувати п'ять принципів SOLID, один Singleton і ще кілька контекстних деталей. Іншими словами, аналіз питання займає майже всі вільні інтелектуальні ресурси одночасно. Це дозволяє оцінити, наскільки кандидат здатен до аналізу під тиском і наскільки глибоко він розуміє матеріал.

Що це показує?

Якщо кандидат здатен проаналізувати і дати чітку відповідь в короткий час, це свідчить про його глибокі знання та здатність концентруватися. Якщо ж відповідь нечітка, це може сигналізувати про слабкі сторони, які проявляться в роботі - далі треба аналізувати відповідь більш детально.

---
🌱 Keep calm and grow

📝 Що Відбувається на Співбесіді з Точки Зору Наймаючого Менеджера

Зазвичай, коли думаємо про співбесіди, уявляємо цей процес з точки зору кандидата. Але що, якщо подивитися на це з боку того, хто наймає?

Роль Наймаючого Менеджера

"Наймаючий менеджер" — це людина, яка відповідає за розвиток команди та підбір нових співробітників. Перед початком пошуків спеціаліста він або вона ретельно аналізує потреби команди: які технічні та софтскіли потрібні? Що критично а що не дуже? Як повинен виглядати ідеальний кандидат? Як буде виглядати його резюме? Який бюджет на позицію? І найголовніше — як цей новий член команди вплине на загальну динаміку.

Співбесіда з Точки Зору Менеджера

На співбесіді перед менеджером стоїть завдання за годину оцінити людину котру ти вперше в житті бачиш. Це не просто: треба оцінити, як з ним працюватиметься, чи впишеться він у команду, спрогнозувати який вплив на команду дасть, як буде розвиватись, оцінити скільки часу він пропрацює в компанії (рік? два? десять?), для інженерів - оцінити розвиненість критичного мислення, ініціативність, вміння визнавати свої помилки, системність мислення, стресостійкість, вміння лаконічно доводити свої думки, тощо. Також важливо оцінити, що компанія може дати цьому спеціалісту, окрім зарплати, і загальну мотивацію.

Крім того, співбесіда — це реклама компанії. Навіть якщо кандидат не підходить, важливо залишити позитивне враження, адже можливо, з цією людиною доведеться працювати в майбутньому. А якщо це "той самий" спеціаліст, необхідно вміти продати компанію так, щоб він обрав саме ваш офер.

Замість підсумку

Колись я сприймав співбесіди як екзамени. Але з часом зрозумів: це танго на двох, де обидві сторони шукають найкращий результат для себе.

---
🌱 Keep calm and grow