Джеймс Падольски, разработчик software, перенесший геморрагический инсульт в височной доле с эпилепсией, делится советами для коллег с похожими проблемами. Инсульт случился с ним в 29 лет после 12 лет карьеры, и за прошедшие 6 лет он выработал стратегии адаптации. Ключевые рекомендации: немедленно останавливаться при появлении усталости, тошноты или странных ощущений; использовать наушники, беруши и учиться говорить "нет"; ставить здоровье выше производительности; использовать юридическую защиту; минимизировать переключение контекста; применять ИИ как помощника; выполнять сложную работу в период ментального пика; избегать долгих встреч и отключать уведомления.

Автор признает, что ему трудно следовать собственным советам, особенно в отказе от встреч и вежливости, когда это истощает. "Внимание — это дорого, и нам оно нужно гораздо меньше, чем мы думаем", — отмечает он. Падольски подчеркивает, что разработчики с последствиями инсульта не должны чувствовать себя обязанными справляться в одиночку из-за какого-то "культурного фетишизма чистоты".

• Пост стал вирусным в HN и вызвал обсуждение о том, как справляться с последствиями инсульта и как не довести себя до него.
• Участники делятся личными историями о том, как они справляются с последствиями инсульта, эпилепсии и других нейрологических состояний.
• Обсуждается, что советы по восстановлению после инсульта применимы и к другим нейрологическим состояниям и даже к здоровым людям.
• Участники обсуждают, как технологические компании могут помочь сотрудникам с ограниченными возможностями и какие технологии могут помочь.
• Подчеркивается важность доступности и поддержки для людей с ограниченными возможностями.

Автор предлагает подход "кодируй как хирург" - сосредотачиваться на важных задачах, делегируя рутинную работу ИИ-инструментам. Хирург не менеджер, а специалист, чьи усилия поддерживает команда, выполняющая подготовительные и второстепенные задачи. Автор использует ИИ для анализа кодовой базы, прототипирования, исправления ошибок и документации, запуская эти задачи фоном, пока сосредоточен на основном - проектировании UI.

Ключевое различие - разный уровень автономии для основных и второстепенных задач. Для творческой работы требуется быстрый отклик и контроль, тогда как для рутины важен конечный результат. Этот подход решает проблему иерархии статусов в командах - ИИ может выполнять "грязную работу" без создания низкостатусных ролей. Идея "главного программиста" с поддержкой команды, описанная Фредом Бруксом в 1975 году, теперь экономически реализуема благодаря ИИ, что позволяет сосредоточиться на главном, делегируя второстепенное.

• Обсуждение вращается вокруг аналогии "как хирург" и того, как она применяется к использованию ИИ-инструментов в разработке ПО: от идеи, что "хирург" — это не менеджер, а тот, кто делает реальную работу, а команда поддержки — это аналог анестезиолога и медсестер, до споров о том, кто и в какой момент считается "хирургом", и до обсуждения того, что такой подход может влиять на обучение и рост младших разработчиков.
• Участники обмениваются мнениями о том, как соотносятся такие концепции с такими же идеями Фреда Брукса о "хирургической команде", и о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО и на обучение новых разработчиков.
• Некоторые участники поднимают вопросы о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО и на обучение новых разработчиков, и о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО.
• Участники также обсуждают, что такое влияние может оказать на разработку ПО и на обучение новых разработчиков, и о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО.
• В обсуждении также поднимается вопрос о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО и на обучение новых разработчиков, и о том, что такое влияние может оказать на разработку ПО.

• Разработчики делятся полезными скриптами и алиасами, которые экономят им время и упрощают работу.
• Скрипты варьируются от простых алиасов до сложных инструментов, таких как f для быстрого поиска по истории или fzf для интерактивного выбора файлов.
• Некоторые участники обсуждения поделились своими собственными инструментами, включая posh для сокращения путей и memo для кеширования результатов команд.
• Обсуждались такие темы как использование fzf для поиска по истории команд, trash-cli для безопасного удаления файлов и tmux для управления сессиями.
• Участники также обсуждали, как эти инструменты могут быть использованы для упрощения повседневных задач, таких как поиск по истории команд, выбор файлов и управление сессиями.

niri — это тайлинговый композитор для Wayland с поддержкой прокрутки, написанный на Rust. Он фокусируется на минимализме, стабильности и производительности, предлагая плавную работу без лишних зависимостей. Композитор поддерживает стандартные функции Wayland, включая XDG-Shell, и обеспечивает настраиваемое управление окнами через конфигурационные файлы.

Проект активно развивается, приветствуются contributions и обратная связь. Особенность niri — сочетание простоты использования с возможностями кастомизации, что делает его привлекательным для пользователей, ищущих альтернативу более сложным композиторам. Эффективность кода на Rust позволяет избежать многих проблем с памятью и безопасностью.

• Пользователи высоко оценили Niri за его скроллируемое тайлинг-менеджмент, который позволяет организовывать окна в непрерывную горизонтальную ленту, что повышает продуктивность по сравнению с традиционными тайлерами (i3, xmonad).
• Отмечается стабильность и производительность Niri (написан на Rust), особенно в сравнении с Hyprland, а также простота настройки и работа на ультрашироких мониторах.
• Обсуждаются недостатки: отсутствие панели для виджетов (батарея, часы), возможность "потеряться" в большом количестве окон, ограниченная конфигурация (ранее — один файл).
• Некоторые пользователи выражают скепсис к скроллируемому тайлингу, предпочитая классический пейджный подход (рабочие столы), и сомневаются в готовности Wayland.
• Упоминаются возможные альтернативы и дополнения: COSMIC (желание добавить скроллируемый тайлинг), расширения для Hyprland (hyprscrolling), PaperWM для GNOME.

Исследование Йельского университета показало, что искусственный интеллект пока не оказал заметного влияния на занятость. Несмотря на широкое внедрение технологий ИИ, массовых сокращений рабочих мест не произошло. Это объясняется тем, что компании чаще используют ИИ для дополнения человеческих навыков, а не для их замены.

Эксперты отмечают, что текущие системы ИИ ещё недостаточно развиты, чтобы полностью автоматизировать сложные задачи, требующие креативности и социального интеллекта. Вместо этого они помогают сотрудникам повысить продуктивность, беря на себя рутинные операции. Ожидается, что реальное воздействие на рынок труда проявится лишь в долгосрочной перспективе, по мере совершенствования технологий.

• AI в основном используется как инструмент для повышения продуктивности разработчиков, а не для прямого замещения рабочих мест.
• Многие участники считают, что текущие увольнения в IT-сфере связаны с общей экономической ситуацией и оптимизацией затрат, а не с внедрением ИИ.
• Существуют опасения, что в будущем ИИ может начать замещать рабочие места, особенно в сферах с рутинными задачами.
• Ряд комментаторов отмечают, что компании используют "ИИ" как удобный предлог для увольнений и аутсорсинга.
• Исторический опыт показывает, что технологические революции в конечном итоге увеличивают производительность и создают новые jobs, несмотря на первоначальные опасения.

Автор предлагает отказаться от стандартной группировки Slack-каналов по темам (проекты, команды, соцактивности) в пользу сортировки по частоте чтения: «Читать сейчас», «Читать ежечасно», «Читать ежедневно» и «Читать когда угодно». Такой подход позволяет сразу фокусироваться на самых срочных сообщениях, снижая стресс и повышая продуктивность. Он ссылается на матрицу Эйзенхауэра, объясняя, как распределить каналы по важности и срочности.

Гибкость системы позволяет легко менять приоритеты каналов по мере изменения проектов или личной доступности. Автор отмечает, что тематическая группировка часто бессмысленна: например, канал офиса может требовать немедленного внимания (если там раздают кексы), а IT-поддержка — вообще не стоить времени. После месяца использования метода он достиг нуля непрочитанных сообщений и рекомендует попробовать этот подход.

• Пользователи обсуждают методы организации каналов в Slack по приоритетам (например, группы для инцидентов, команд, проектов) для управления вниманием.
• Высказывается недовольство ограниченностью настроек уведомлений: отсутствие батчинга, промежуточных вариантов между "полностью отключить" и "уведомлять обо всём".
• Предлагаются альтернативные подходы: использование вкладки "Unreads", сортировка каналов в боковой панели, отключение уведомлений и выборочная проверка.
• Некоторые пользователи сравнивают Slack с электронной почтой и другими инструментами (Teams, Zoom Chat), отмечая их преимущества для асинхронного общения.
• Обсуждается проблема информационного шума: большинство сообщений не требуют срочного внимания, что приводит к потере времени.

Автор, работая в быстрорастущем стартапе, столкнулся с проблемой переработки в вечернее время. Часто, находясь в состоянии потока к концу дня, он пытался завершить задачу «за 20 минут», но это растягивалось на часы, приводя к усталости и отсутствию реального прогресса. Это выливалось в истощение на следующий день и снижение продуктивности.

Вместо попыток закончить задачу он предлагает тратить эти 20 минут на запись мыслей и пошагового плана действий. Это позволяет уйти с работы с чётким пониманием следующих шагов, отдохнуть и вернуться утром с новыми силами и ясной головой. Такой подход не только сохраняет вечера, но и часто рождает лучшие идеи во время отдыха.

• Использование техники "остановки до завершения" для поддержания мотивации и продуктивности на следующий день
• Важность письменной фиксации плана следующих действий и мыслей перед завершением работы
• Сходство с методом Хемингуэя, эффектом Зейгарник и Pomodoro-техникой
• Преимущества перерыва для "диффузного мышления" и фоновой обработки информации мозгом
• Сложность прерывания работы при нескомпилированном коде или незавершенных задачах

ИИ-кодинг переворачивает традиционный процесс разработки: вместо долгого обдумывания задачи и последующего написания кода разработчики теперь генерируют код мгновенно с помощью ИИ, а затем тратят время на его осмысление и интеграцию в сложные системы. Это создаёт парадокс — хотя скорость написания кода растёт в разы, общая продуктивность в доставке работающего ПО увеличивается лишь на ~10%, так как основное время уходит на тестирование, исправление ошибок и документацию.

Проблема напоминает «дилемму техлида»: опытные разработчики, как и ИИ, могут быстро решать сложные задачи, но если они забирают всю сложную работу себе, команда становится хрупкой и зависимой. Ключ — в балансе между делегированием и контролем, чтобы избежать выгорания и обеспечить устойчивое развитие команды. ИИ не заменяет глубокого понимания системы, а лишь смещает фокус с создания на осмысление.

• Использование ИИ в программировании требует тщательного планирования и проверки, аналогично традиционной разработке, иначе код становится нестабильным.
• ИИ эффективен для быстрого создания прототипов и решения рутинных задач (80% работы), но финальную доработку и интеграцию (20%) выполняет человек.
• Существует риск снижения глубины понимания кода и качества обучения новичков при чрезмерном reliance на ИИ-генерацию.
• Инструменты ИИ наиболее полезны как "сверхопытные pair-программисты" для обсуждения идей, рефакторинга и поиска решений, а не как автономные кодогенераторы.
• Текущие ИИ-агенты не заменяют junior-разработчиков, так как не способны к обучению, уточнению требований и обладают ограниченным контекстом системы.

Dayflow автоматически создаёт таймлайн дня на основе данных с устройств Apple. Он использует машинное обучение для анализа активности, местоположения и приложений, превращая сырые данные в структурированную хронологию событий. Это помогает пользователям визуализировать, как проходит их день, без ручного ввода.

Проект работает локально, обеспечивая конфиденциальность данных, и поддерживает экспорт в JSON или Markdown для дальнейшего использования. Полезно для самоанализа, ведения дневника или отслеживания продуктивности.

• Предложения по применению: для юристов и фрилансеров для учёта рабочего времени, для людей с СДВГ для анализа отвлечений, для автоматизации отчётов на стендапах.
• Обеспокоенность приватностью и безопасностью: отправка скриншотов в облако вызывает опасения по поводу паролей и конфиденциальных данных; предпочтение отдаётся локальным моделям.
• Технические вопросы и предложения: работа с несколькими мониторами, частота записи, интеграция с другими данными (Apple Health), создание API для расширений.
• Юридические и этические аспекты: необходимость согласия на запись в видеозвонках, потенциальное misuse со стороны работодателей для контроля сотрудников.
• Позитивные отзывы: отмечается удобство, качественный UX и возможность использования локальных моделей для конфиденциальности.

Когда возникает желание бросить текущий проект ради чего-то нового, стоит задать себе несколько вопросов. Соответствует ли он текущим целям? Стал бы я начинать его сейчас, зная затраты? Действительно ли я хочу его завершить или просто доказываю себе, что способен? Что случится, если я его отпущу? Чьи ожидания я пытаюсь оправдать — свои или чужие? И на что я направлю энергию, если не закончу это?

Ответы помогают провести «ментальный аудит»: одни проекты оказываются нестоящими усилий, а другие — напоминают о первоначальной мотивации и дают толчок к завершению. Это практичный способ принимать осознанные решения и фокусироваться на том, что действительно важно.

• Признание цикличного характера продуктивной работы: прогресс достигается интенсивными рывками, а не равномерным движением.
• Стратегии управления незавершёнными проектами: архивация, заморозка с пометкой в README, перемещение в "низкоприоритетные" папки.
• Важность вопросов при закрытии проекта: "Можно ли решить это за деньги?" и "Стоит ли это траты денег?".
• Использование инструментов (например, ИИ) для поддержания продуктивности и сокращения сроков выполнения задач.
• Психологический барьер и эмоциональная сложность отказа от проекта, даже при понимании его бесперспективности.

Массовое внедрение генеративного ИИ привело к парадоксу: компании активно внедряют ИИ-процессы, но 95% организаций не видят измеримой отдачи от инвестиций. Количество полностью автоматизированных процессов удвоилось за год, использование ИИ на работе также выросло вдвое с 2023 года, однако реальная продуктивность не увеличивается.

Вместо эффективности ИИ генерирует «ворк-слэп» — бессмысленные задачи, такие как автоматизированные отчеты, переписывание текстов и бесконечные правки. Это создает иллюзию занятости, но отвлекает от ценной работы, усиливая выгорание и снижая креативность. Ключевая проблема — слепое доверие к ИИ без критической оценки его output, что превращает технологии в инструмент бюрократии, а не прогресса.

• Руководство предписывает обязательное использование ИИ в работе и требует отчётов о повышении продуктивности, не учитывая возможное негативное влияние.
• Участники критикуют слепую веру руководства в возможности ИИ, сравнивая это с маркетинговой шумихой и отмечая отсутствие у менеджеров технических знаний.
• Генерируемый ИИ контент (тексты, код) часто описывается как низкокачественный, многословный и неточный, что увеличивает нагрузку на сотрудников, вынужденных его проверять и исправлять.
• Обсуждается парадокс: внедрение ИИ, призванное повысить эффективность, может привести к её снижению из-за роста бюрократии и производства бесполезного контента.
• Некоторые предлагают саботировать требование отчётов, используя для их генерации тот же ИИ или просто выдумывая результаты.

Сейчас кодирующие агенты вроде Claude Code работают медленно и ненадёжно, напоминая dialup-модемы 90-х: частые сбои, необходимость перезапусков, скорость генерации всего 30-60 токенов в секунду. Это связано с взрывным ростом потребления токенов — по данным OpenRouter, объёмы выросли в 50 раз за короткий период, а агентные workflows требуют в 1000 раз больше ресурсов, чем обычные чаты.

Более высокая скорость, например 2000 токенов в секунду (как у Cerebras Code), кардинально меняет опыт: разработчик становится узким местом, а не модель. Это открывает путь к новому этапу — параллельным независящим агентам, которые предлагают несколько вариантов решения задачи с автоматической оценкой качества. Однако рост скорости лишь разгоняет спрос, создавая бесконечный цикл: чем лучше модели, тем сложнее задачи, которые мы им ставим.

• Скептицизм относительно реального повышения продуктивности из-за LLM: AI может создавать иллюзию продуктивности, снижая когнитивную вовлеченность и порождая проблемы с качеством и сопровождением кода.
• Ключевая проблема — скорость и контекст: Медленная генерация токенов и постоянное переключение контекста нарушают состояние потока (flow), а ограничения контекста приводят к ошибкам и галлюцинациям.
• Сдвиг роли разработчика: Инструмент меняет фокус с написания кода на проверку, редактирование и управление AI-агентами, что требует постоянной бдительности и новых навыков.
• Зависимость от надежности провайдеров: Сбои в работе AI-сервисов сравнимы с остановкой производства, что создает риски для рабочего процесса.
• Разные стратегии и предпочтения в использовании: Одни разработчики ценят интегрированные в IDE решения (Cursor), другие предпочитают сторонних агентов (Claude, Codex) или используют LLM как «калькулятор» для рутинных задач и обучения.

Как мотивировать себя делать то, что не хочется

Узнайте несколько способов помочь себе действовать, когда нет мотивации.

У нас в подвале есть воздушный велосипед. Это тренажёр с педалями и рукоятками, который создаёт сопротивление за счёт воздуха. Его также называют «штурмовым велосипедом» — и не зря, потому что тренировка на нём очень интенсивная. Я пользуюсь им раз в неделю и каждый раз ненавижу这个过程.

Перед тем как спуститься в подвал, я уже чувствую dread. Единственный способ заставить себя — включить на телефоне увлекательное шоу, чтобы отвлечься. Каждый раз я начинаю с разминки и думаю: «Всего 30 минут, я справлюсь!» Но уже через три минуты хочется бросить. К 10-й минуте я уговариваю себя дойти до 20-й, а потом — до конца. После тренировки я чувствую облегчение и горжусь собой, хоть и злюсь, что так долго откладывал.

Этот mental dance повторяется каждый раз. Он показывает, насколько сложной может быть мотивация, особенно когда дело касается неприятных задач или прокрастинации.

Типичный паттерн:

• До начала задача кажется daunting, и вы откладываёте её.
• Когда вы начинаете, оказывается, что всё не так плохо, и progress приносит удовлетворение.
• Ближе к концу вы поднажимаете, чтобы закончить.
• После завершения чувствуете relief и досаду, что не сделали раньше.

Мотивация — частый вопрос среди моих клиентов. Кажется, что всё просто: «Почему я не могу просто заставить себя быть мотивированным?» Но на самом деле на наше состояние влияет множество факторов: сон, питание, алкоголь, движение, физические и mental условия, боль, стресс, время суток, гормональные циклы, возраст, конфликты и даже незначительные изменения в routine.

Все эти факторы (и многие другие) влияют на настроение, физическую и mental энергию, часто затрудняя мотивацию. Что же можно сделать, чтобы сдвинуть дело с мёртвой точки?

• Сочетание неприятных задач с приятными занятиями (музыка, подкасты) для отвлечения и снижения дискомфорта.
• Повышение мотивации через социальную вовлеченность или фокусировку на желаемом результате, а не на процессе.
• Разбиение крупных задач на мелкие, управляемые шаги и интеграция дел в повседневную рутину.
• Метод «структурированного прокрастинации»: выполнение менее неприятных задач для избегания более неприятных.
• Принятие дискомфорта и выполнение задачи без внешних стимулов, как договор с собой.
• Важность исключения отвлекающих факторов и создания среды, способствующей концентрации.
• Рекомендация обратиться к специалисту при хронических проблемах с мотивацией и фокусом.

Сократов дневник: 3 вопроса — 1 страница

1. Какой главный вопрос я себе задаю?
   Пишем его сверху.

2. Что отвечаю без цензуры?
   5–7 коротких строк.

3. Какой вывод или следующий вопрос возник?
   1 предложение.

Пример
Q: Что съедает энергию?
A: Прокручиваю вчерашний разговор.
→ След. вопрос: Зачем мне это повторять?

Правила

• Таймер 3 мин.
• Любой носитель: бумага, телефон, голос.
• Пропустил день — начни с вопроса «Почему?»

Польза
Снижает тревогу, включает метапозицию, формирует привычку за 30 секунд в день.

• Пользователи делятся опытом: кто-то пишет свободно, кто-то по шаблону, кто-то вообще не ведёт дневник.
• Ключевой спор: структурированное «сократовское» ведение полезно или превращается в чрезмерную метарефлексию, усиливающую тревожность.
• Автор признаёт риск руминации и благодарит за критику, обещая балансировать глубину с добротой к себе.
• Техника: задать себе вопросы, которые «хотел бы задать добрый собеседник», а потом отвечать письменно; медленность письма помогает уплотнить мысли.
• Формат: бумага = хронология и тактильность, цифра = поиск и резервные копии; аудио быстро, но трудно перечитывать.

А если ИИ — обычная технология?

• Гипербола вокруг ИИ напоминает предыдущие технопаники: от электричества до интернета.
• Прошлые прорывы тоже вызывали страхи массовой безработицы, но в итоге создавали новые рынки.
• Статистика: 60 % рабочих мест США связаны с профессиями, которых не существовало в 1940 г.
• ИИ пока лишь автоматизирует задачи, а не целиком профессии; человек + алгоритм эффективнее чистого ИИ.
• Риски есть: монополизация, дезинформация, биооружие, но они регулируемы, как и у других технологий.
• Вывод: ИИ может стать «просто» очередным инструментом, усиливающим экономику, а не разрушающим её.

• Участники спорят, «нормальная» ли это технология или исключительная: кто-то сравнивает ИИ с калькулятором для слов и Excel, кто-то ждёт сингулярности.
• Соглашаются, что LLM — мощный инструмент повышения производительности, но не разумный агент и не волшебство.
• Основной ценностью видят 10-30 % экономии времени на черновой текст/код, а не «взрывной» рост или исчезновение профессий.
• Указывают на препятствия: высокие расходы энергии, налоги регуляторов, нехватка «ручных» API для агентов, размытая ценовая модель.
• Прогнозы умеренные: ИИ изменит многое, но не всё и не мгновенно; реальные последствия проявятся, когда нынешние школьники выйдут на рынок труда.

• Прокрастинация — это не проблема тайм-менеджмента, а эмоциональная: нехватка веры в дело и страх «застрять».
• Практические советы: удалить/заблокировать YouTube и другие дистракторы (SelfControl, uBlock, Bloom-карта, hostfile, роутер-фильтры).
• Убрать рекомендации: выключить историю просмотров, использовать Un-trap/Freetube, смотреть только по прямой ссылке.
• Добавить «трения»: телефон в другой комнате, пароль от блокировки отдать другу, «серый» экран, физически уйти из дома.
• Работать с корнем: ежедневно 15 мин «сесть с собой» и проговаривать проблемы, ставить конкретные цели на день, вести бумажный список дел.
• Переключить энергию: спорт, социальные хобби, сон и питание повышают фокус и снижают тягу к скроллингу.

Стратегии

• Химия прежде всего
  ADHD — биологическая проблема; стимуляторы — первое, что работает. Всё остальное дополняет лекарства, а не заменяет их. Если один препарат не подошёл, пробуйте другие, не мучайтесь «силой воли».

• Память
  Todo-лист = внешняя память. Всё, что не записано, исчезнет. Используйте любой удобный инструмент и держите его синхронизированным.

• Энергия
  Сон, еда, движение. Дефицит любого из них убивает фокус быстрее ADHD. Мелатонин в 20:00 превращает «лечь спать» из подвига в естественное желание.

• Прокрастинация
  Разделите «выбор задачи» и «выполнение». Сначала план, потом действие. Планируйте вечером, когда мозг свежий; выполняйте утром, когда решение уже принято.

• Интроспекция
  Ведите журнал: что помогает фокусу, что мешает. Ищите паттерны, корректируйте среду и привычки.

• Время
  Календарь должен быть единым и безжалостным: встречи, дорога, обед — всё в нём. Повторяющиеся события автоматизируют рутину.

Тактики (хитрости)

• Выбор задачи
  Делайте список «три важных» на день. Остальное — бонус.

• Визуальное поле
  На столе только то, что нужно прямо сейчас. Всё остальное убирается.

• Чек-ин проектов
  Каждое утро 5 минут: что двигаю, что заблокировано, что следующий шаг.

• Централизованные входящие
  Все уведомления, почта, мессенджеры — в один «инбокс». Остальные каналы отключены.

• Inbox Zero / Bankruptcy
  Либо обрабатывайте каждое сообщение до конца, либо раз в месяц нажимайте «отметить всё прочитанным» и начинайте с чистого листа.

• Работайте на своих условиях
  Если нужна музыка, шум, стоячий стол — сделайте так. Не геройствуйте в чужой системе.

• Опрос вместо прерываний
  Отключите push-уведомления; проверяйте почту по расписанию.

• Напарник по ответственности
  5-минутный звонок «что сделал за день» повышает вероятность выполнения в 2-3 раза.

• Используйте OCD против ADHD
  Создайте ритуалы: одна и та же музыка при запуске работы, один и тот же напиток. Мозг быстро привязывает ритуал к фокусу.

• Мастер рутины
  Самую скучную задачу делайте в одно и то же время; превратите её в автоматизм.

• Дорога в календаре
  Время в пути = событие. Это убивает опоздания и нереалистичное планирование.

• Инструменты
  Не ищите идеальное приложение. Выберите одно, настройте и живите с ним минимум месяц.

Ресурсы

• Книги: Driven to Distraction, Taking Charge of Adult ADHD.
• Подкасты: «ADHD Experts», «Translating ADHD».
• Сообщества: r/ADHD, ADHDAlien, HowToADHD (YouTube).

Итог
Медикаменты открывают дверь, системы удерживают её открытой. Пробуйте, записывайте, корректируйте.

• Основной вывод: стимуляторы остаются первой линией терапии ADHD; все остальные стратегии работают лишь как дополнение.
• Пользователи делятся лайфхаками: добавляйте выполненные задачи в TODO, чтобы потом отметить и получить дофамин; ведите «Captain’s Log» для быстрого возвращения в контекст.
• Часть людей не переносит стимуляторы: ищут альтернативы (atomoxetine, modafinil, bupropion) или полагаются на mindfulness, глицин, CBD-weed.
• Диагностика и получение рецепта — узкое место: длинные очереди в NHS, сложности с бумагами, страх «не той» диагностики.
• Подчеркивают важность проверки щитовидной железы и упоминают о PDA/RSD как возможных причинах прокрастинации, которые статья обошла.

Привет, я Прафул.
к статьям

• Участники обсуждают, как ИИ-ассистенты меняют ритм и удовольствие от программирования: скорость растёт, но нагрузка становится выше и «музыкальный флоу» исчезает.
• Одни считают, что промпт-редактирование и постоянный code-review утомляют сильнее, чем обычная печать кода.
• Другие всё ещё слушают музыку, но подбирают жанры без слов или «фоновый шум», чтобы не мешать глубокому мышлению.
• Кто-то отказывается от ИИ в личных проектах, сохраняя «кодинг для удовольствия», а на работе использует LLM как инструмент.
• Общий вывод: ИИ ускоряет доставку, но требует нового уровня концентрации и пересматривает привычные ритуалы программиста.

Купи быстрый процессор

Современные CPU стали шокирующе быстрыми, но большинство по-прежнему используют старые мобильные чипы, теряя продуктивность.

Подписка на AI-инструменты вроде Cursor стоит $480/год, а топовый Ryzen 9 9950X — всего $500. Амортизация за 3 года = $170/год: дешевле, чем AI, и выгода очевидна.

Бенчмарки

• Корпоративный ноутбук 2024 (i7-1165G7, 2020 г.)
• Лучший ThinkPad 2024 (Ryzen 7840U)
• Десктоп 2025 (Ryzen 9950X)

Разница — >10× на компиляции ядра Linux и TLS-операциях. 3 с против 30 с или 300 мс — это кардинально меняет опыт.

Правило:

• Десктоп ≈ 3× быстрее ноутбука
• Топ-CPU 2025 ≈ 3× быстрее топа 2022
• Новые облачные VM тоже 2-3× быстрее за ту же цену

Если вы оправдываете AI-подписку, оправдайте и лучший инструмент — быстрый CPU.

• Почти все согласны: «быстрый процессор = меньше ожидания компиляции → выше продуктивность», и ROI для старших разработчиков окупается за недели.
• Но выгода сильно зависит от задач: многие уже компилят в облаке/сервере, а фронтенд-сборки всё равно тормозят из-за однопоточных инструментов.
• Некоторые 10-летние CPU (i7-4770, Phenom II) всё ещё «достаточно быстры», если добавить RAM и SSD; апгрейд не всегда оправдан.
• Ноутбуки ограничены теплопакетом: «топ-чип в лэптопе ≠ тот же чип в десктопе».
• Итог: берите максимально быстрый десктоп, если компилируете локально; если работаете в облаке — экономьте деньги и нервы.

Миф о 23 минутах 15 секундах
Популярная фраза «переключение контекста отнимает 23 мин 15 с» не подтверждается исследованиями. В статье The Cost of Interrupted Work фиксируется лишь повышенный стресс, но не время восстановления; в тексте цифра 23 не встречается. Другие работы упоминают 11–16 мин или вообще не приводят значений.

Источник мифа
Автор просмотрел 23 поста: 9 ошибочно ссылаются на статьи, 9 — на интервью с Глорией Марк, где она озвучила 23 мин 15 с; ещё 2 — на Wall Street Journal, цитирующий Марк. Печатного первоисточника найти не удалось.

• Участники обсуждают, сколько времени требуется, чтобы вернуться к задаче после прерывания; часто упоминается цифра «23 минуты 15 секунд», но её происхождение вызывает сомнения.
• Некоторые чувствуют физическую боль при выходе из потока, другие замечают, что стоимость зависит от сложности задачи, характера прерывания и эмоционального фона.
• Утверждается, что научные публикации и СМИ часто искажают результаты исследований, приписывая им цифры, которых в оригинале нет.
• Предложены способы смягчения эффекта: pair-programming, заранее спланированные задачи, медитация, прогулки или полный «выходной» после неудачного дня.
• Менеджеры подчеркивают ценность доступности для помощи коллегам, но разработчики жалуются на «мелкие» прерывания, которые разрушают контекст.

Разработчики тоже сталкиваются с «блоком» — аналогом писательского, но часто более тяжёлым. Причины и способы выбраться.

Почему зависаем

Новый проект
Хочется сделать «лучше всех»: покрыть тестами, написать документацию, придерживаться стиля, CI, кросс-компиляция, обработка ошибок, конкурентность… Практики полезны, но вместе превращаются в стену.

Старый проект
• Новый код — перегруз: спешишь понять, язык незнаком.
• Старый код — упал мотивация или переутомление.

Как разблокироваться

• Учись постепенно
  Запусти как пользователь, почитай тесты, спрашивай коллег. Не знаешь язык — выдели время на основы.

• Отдыхай
  После большой фичи бери «мелкие дела» или техдолг.

• Двигайся мелкими шагами
  Минимально реализуй задачу, потом улучшай тесты и доки.

• Прототипируй
  «Спайк» — быстрый черновик по happy path. Оставь в ветке, потом перепиши аккуратно.

• Документируй черновиком
  Не полируй раньше времени: простой формат, потом доведёшь.

• Сон, прогулки, спорт и медитация — лучший способ «разблокировать» мозг и получить новые идеи.
• Ранние «грязные» MVP и повторное использование boilerplate снижают страх перед чистым листом.
• LLM помогают быстро набросать черновик, преодолеть ступор и даже подсказать имена.
• Когда совсем застрял, начни писать любой код или даже инфраструктуру для отладки — движение разгоняет.
• Главное — не игнорировать сигналы тела: делай паузы, иначе выгоришь.

Метод «Вафельная» — как перестать теряться в IT

Ты не один: десятки студентов и джунов пишут, что «потеряны».
Причины всегда одни: ИИ заберёт работу, учить слишком много, непонятно, нравится ли вообще кодить.
Ответ не в технологиях, а в себе.
Вот 48-часовой алгоритм «Вафельная»:

1. Возьми два будних дня
   Заболей, отмени встречи, никого не предупреждай. Только ты и тишина.

2. День 1. «Рвота» мыслей
   Иди в любимое место, где комфортно сидеть часами.
   Без телефона, без ноута.
   Просто пиши от руки всё, что в голове: страхи, желания, образы себя через 5 лет.
   Не редактируй, не ограничивай. Пока листы не кончатся.

3. День 2. Сортируй
   Прочитай вчерашний поток.
   Выдели три группы:

   • Кто я (ценности, сильные стороны)
   • Что люблю делать (задачи, которые дают энергию)
   • Какой мир вокруг (рынок, люди, кому нужна твоя энергия)

   Сопоставь: где пересечения?
   Запиши 1-2 конкретные роли, которые тебе нравятся (например, «исследователь ИИ в медицине» или «техлид маленькой команды»).

4. Сделай «минимальный продукт жизни»
   Из ролей выбери одну.
   Сформулируй 3 навыка, без которых она невозможна.
   Запланируй 30-дневный эксперимент: учишь только эти три навыка по 1 часу в день.
   Остальное — шум.

5. Повторяй каждые 6 месяцев
   Цели меняются. «Вафельная» — не разовая чистка, а регулярное ТО.

Технологии — это инструменты.
Сначала выясни, что ты хочешь построить, а потом уже выбирай молотки.

• Подавляющее большинство комментаторов считают 48-часовой марафон пятилетнего планирования либо неприменимым, либо вредным: требует сверхмотивации, игнорирует неопределённость будущего и часто заканчивается провалом.
• Некоторые отмечают пользу лишь «дня размышлений без отвлекающих факторов», но предлагают заменить жёсткий план на гибкие короткие шаги и ежедневные привычки.
• Опытные участники подчёркивают, что жизнь редко идёт по плану: лучше быть готовым к случайным возможностям и регулярно переосмысливать цели.
• Часть людей, наоборот, рассказывает, что целеустремлённость и визуализация помогли им, но это скорее исключение, чем правило.
• Итог: метод может сработать для уже дисциплинированных, но для большинства «потерянных» студентов он выглядит чрезмерным, стрессовым и негибким.

• Контекст: рост R&D не повышает агрегатную производительность, но это не потому, что «идеи труднее находить».
• Данные: микростатистика Census Bureau по обрабатывающей промышленности США, 1976–2018.
• Результаты:
  • Эластичность TFP по R&D и предельная отдача от R&D резко выросли.
  • Причина — ускоренное устаревание технологий из-за роста технологического соперничества.
• Вывод: R&D становится эффективнее, но быстрая моральное устаревание инноваций сдерживает рост общей производительности.

• Авторы считают, что рост R&D не даёт прироста производительности из-за ускоренного устаревания, но альтернативное объяснение — внешние факторы снижают производительность, и R&D лишь компенсирует это.
• OECD утверждает: Китай «обесценивает» западные R&D на ~$500 млрд в год, выгодно быть «быстрым последователем».
• Патентные «минные поля» и AI-мониторинг нарушений делают идеи труднее применимыми, несмотря на их изобилие.
• «Эффект красной королевы»: компании вынуждены всё больше тратить на R&D, лишь чтобы сохранять позицию.
• В производстве одна новая инновация может аннулировать выгоды предыдущей, что искажает статистику.
• Методология сравнения абсолютных затрат R&D с относительным ростом вызывает сомнения; корректнее смотреть долю R&D в ВВП или абсолютный прирост.

Я недавно взял летний отпуск: немного поездок, много прогулок. Знаю по опыту: без паузы зима тянется, мысли мутнеют. Стоит отдохнуть — мозг «помогает» идеями. На этот раз меня терзала мысль: что покажет анализ «ИИ» через призму современной управленческой теории, где вмешательства имеют высокую вариативность по времени и результатам?

Но реальность проста: бизнесу не важны управление, продуктивность и даже издержки. Его интересуют контроль над трудом и курс акций. Большая часть англоязычной управленческой культуры сегодня противоречит тому, что доказано работает со времён Деминга и послевоенной Японии.

Примеры:

• Опенспейсы многократно показали вред фокусу, коллаборации и благополучию. Они снижают лишь затраты на офис и усиливают надзор.
• Работа из дома по продуктивности сопоставима с разумным офисом и уступает сплочённой кросс‑функциональной команде в одном пространстве, но лучше опенспейса. Она улучшает сон сотрудников (а сон улучшает результаты) и снижает расходы на офис. Однако усложняет слежку, а при авторитарной философии контроль важнее прибыли и исходов.

Поэтому моделировать «ИИ» в рамках современной теории управления бессмысленно: менеджеры уже показали, что им безразличны эффективность, издержки и благополучие. Их волнуют контроль и личная карьера. Даже гипотетические +20% к продуктивности от LLM (маловероятно) меркнут на фоне совокупного вреда от устройства современного рабочего места; а если «ИИ» вреден — компаниям всё равно.

Отсюда вопрос: есть ли аудитория, которая хочет работать лучше и может менять практики? Вероятно, да — немного: разумно управляемые малые и средние фирмы, отдельные «укрытые» команды в корпорациях. Но именно они вряд ли «all‑in» по генеративным моделям: здравый смысл отталкивает из‑за пузыря, лока‑ина, завышенных затрат, экологического ущерба, политических рисков и квазирелигиозных идеологий (сингулярность, акселерационизм, лонгтермизм).

Тем, кто ценит рациональный менеджмент, эти инструменты уже не кажутся привлекательными, значит, аудитории для анализа, который лишь покажет их вред по множеству направлений, почти нет. А тем, кто застрял в организации, полностью ставящей на «ИИ», су…

• Участники спорят о роли LLM: они полезны, но ограничены и не заменяют человеческое мышление; корпоративные культуры используют их как инструмент давления, при этом качество результатов посредственное.
• Одни утверждают, что хорошие менеджеры реально заботятся о продуктивности и облегчают работу команд, другие — что компании часто навязывают контрпродуктивные правила и бюрократию ради контроля и соответствия.
• Критика: краткосрочность и ориентация на метрики/акции ведут к решениям, повышающим личную выгоду руководителей, но вредящим долгосрочной эффективности.
• Продуктивность важна, но не всегда определяет успех: крупные прорывы (Google, Tesla) связаны с качеством продукта и стратегией, а не просто с «выжиманием» эффективности.
• Анализ и оптимизация процессов полезны, но имеют издержки; чрезмерный учет и микроменеджмент могут снижать реальную эффективность.
• Скепсис к «очевидности» пузыря ИИ и к экологическим аргументам: критики требуют либо ставок против рынка, либо признают, что ИИ — малая часть экологической проблемы.
• Общий вывод: разрыв между декларациями о продуктивности и реальными практиками велик; хороший менеджмент редок и ценен, но системные стимулы часто искажают поведение компаний.

• Недавние записи
  Архив блога

• Одно из ключевых достижений вычислений — сжатие данных: мы уменьшаем размер, сохраняя всю информацию (без потерь), передаём и восстанавливаем исходник.

• Раньше сжатие было необходимо: носители малы, сети медленны. Сейчас это не всегда критично, но по‑прежнему полезно: эта страница почти наверняка пришла к вам в сжатом виде, что ускоряет загрузку и снижает нагрузку на сервер.

• Забавно, что в 2025 мы нередко делаем противоположное. Пример: Бобу нужен новый рабочий компьютер. Его просят написать 4 абзаца обоснования. Он просит LLM сгенерировать текст и отправляет менеджеру.

• Менеджер получает длинное письмо, копирует его в LLM и просит резюме в одном предложении: «Нужен новый компьютер, старый медленный и мешает продуктивности». Заявку одобряют.

• Я называю это «инфляцией LLM»: легко превращать короткое и простое в длинное и видимо глубокое — и обратно, длинное и «глубокое» в короткое и простое.

• Это не упрёк LLM. Но стоит задуматься, почему мы раздуваем контент: в лучшем случае поощряем туманность и трату времени; в худшем — скрываем отсутствие ясной мысли. LLM лишь обнажают масштаб. Возможно, это подтолкнёт нас к изменениям!

• 2025‑08‑06 10:50 — Более раннее

• Обновления: Mastodon, Twitter, RSS, e‑mail

• Сноски:
  И, разумеется, теория информации, но здесь важны практические эффекты.

• Комментарии

• Обсуждение вращается вокруг “инфляции текста” из‑за LLM: люди генерируют лишнюю прозу для бюрократических требований, а получатели затем используют LLM для сжатия обратно до сути.
• Многие считают проблему культурной и организационной: длинные форматы служили фильтром/сигналом усилий и «критического мышления», но с LLM этот сигнал обесценился.
• Часть участников утверждает, что инфляция текста существовала и раньше; LLM лишь ускорили процесс и обнажили масштаб пустых формальностей.
• Другие видят в этом шанс: нормализовать краткость, требовать брифы/буллеты, а при необходимости поручать LLM расширение текста на стороне читателя.
• Встречаются скепсис и критика вымышленных кейсов (например, про “4 абзаца” для покупки ПК) как нереалистичных или оправдывающих бюрократию.
• Предлагаются альтернативные метрики и взгляды: оценивать модели по способности к компрессии информации; замечается, что «формальная вежливость» и сигналы статуса в языке подпитывают многословие.
• Общий вывод: инструменты генерации/суммаризации меняют баланс доверия и сигналов в коммуникации; организациям стоит переосмыслить процессы и поощрять ясность и краткость.

This is the main reason I quit freelancing. Working 3-4 hours was great. Money was decent. There's groups for freelancers and solopreneurs and such. But they're not on your side, they're just peers.Eventually I think life stagnates. Working for a unicorn had its downs, but there'