channel_slug: avito-practice

channel_name: Авито Практика

topics: масштабирование

content:
ВАЙБ-КОДЕРЫ ЗАШЛИ НА ФРИЛАНС — И ЦЕНЫ ПОПОЛЗЛИ ВНИЗ

На бирже сейчас видно то, что раньше было только слухом: заказчик всё чаще выбирает не «сильнее», а «дешевле и быстрее». И из-за этого рынок начал делиться на два слоя.

Первый — нормальные проекты, где платят за опыт, скорость и ответственность. Второй — задачи в стиле «сделайте MVP за копейки, а там посмотрим». Там уже спокойно пишут: «нужно вайб-кодить приложение за 7 тысяч».

Что это значит для продавца услуг? Если вы продаёте как все — просто “делаю сайты / ботов / настройку” — вас будут сравнивать только по цене. А если упакованы нормально, то продаёте не код, а результат: что будет готово, за сколько дней и что получит клиент.

Пример:
— не «делаю Telegram-ботов»
— а «соберу бота для заявок за 3 дня: вопросы, сбор контактов, уведомления вам в чат»

На Авито логика та же. Чем понятнее оффер, тем меньше торга и мусорных лидов.


network: hypewave

cluster: marketplace-ecom

channel_name: Авито Практика

topics: масштабирование

format: text

content:
КАК НЕ УТОНУТЬ В ЛИДАХ, КОГДА У ТЕБЯ ИХ МИЛЛИОН

У CERN за время работы коллайдера накопился уже больше эксабайта данных. Но важнее другое: 99,99% информации они сразу отбрасывают. Не потому что «жалко», а потому что иначе система просто захлебнётся.

У продавца на Авито логика та же. Если в объявлении, чате и звонках нет фильтрации, вы тонете в мусорных обращениях: «а это точно новое?», «а скидка будет?», «а когда-нибудь потом заберу». И вместо продаж у вас бесконечная переписка.

Что делать по-простому:
— в объявлении сразу отсекать лишних: цена, состояние, район, сроки;
— в первом ответе задавать рамку: «Подскажу по наличию и доставке, если напишете, когда удобно забрать»;
— на частые пустые вопросы держать готовые шаблоны;
— не вести каждого лида в ручном режиме, а быстро понимать: это покупатель, торгаш или просто любопытный.

Фильтрация — это не грубость. Это способ не тратить время на тех, кто всё равно не купит. 🚀


channel_name: Авито Практика

topics: масштабирование

content:
НАЙМ СТАЛ ПОХОЖ НА ЛЕНТУ АВИТО: ВСЕ СМОТРЯТ, НО ВЫИГРЫВАЕТ ТОТ, КТО ЛУЧШЕ УПАКОВАН

ИИ уже меняет не только поиск работы, но и сам отбор людей. Раньше рекрутеру хватало резюме и пары вопросов. Теперь кандидат приходит с прокачанным профилем, красивым сопроводительным, а иногда и с ответами, которые ему помог написать ChatGPT.

Что это значит на практике?
Компании все чаще смотрят не на «идеальное резюме», а на то, как человек мыслит, отвечает и держит разговор без заготовок. То есть решает не только опыт, но и живая коммуникация.

Для малого бизнеса тут прямой вывод: объявление о вакансии тоже надо упаковывать. Не писать сухо «требуется менеджер». Лучше сразу показать:
— что продавать или делать
— сколько можно заработать
— как выглядит день
— что будет первым шагом после отклика

Иначе вас просто пролистают, как слабое объявление на Авито. А на рынке, где все умеют красиво писать с помощью ИИ, выигрывает тот, у кого понятнее оффер и честнее условия 🔥


cluster: it-careers

channel_slug: junior-to-middle

channel_name: Junior→Middle

topics: самостоятельность

topics: обратная связь

topics: план развития

content:
Когда система видит слишком много данных, главный навык — не «хранить всё», а быстро и правильно отбрасывать лишнее.

В CERN это буквально вопрос выживания архитектуры: коллайдер генерирует поток, из которого сохраняют лишь 0,01%, а остальное фильтруют сразу. За счёт этого они удерживают нагрузку, не ломают инфраструктуру и не теряют то, что действительно важно.

Контекст: данных слишком много, цена ошибки высокая, система должна жить десятилетиями.
Действие: выстроили многоуровневую фильтрацию и оставили в архиве только то, что прошло отбор.
Результат: за годы работы накопили эксабайтный объём и при этом сохранили управляемость процесса ⚙

Для juniors здесь есть понятный урок: рост — это не про «уметь всё подряд», а про умение отделять важное от шумного. В задачах, в логах, в фидбэке, в приоритетах. Middle — это часто тот, кто не тонет в потоке, а помогает команде его фильтровать.


topics: самостоятельность

topics: обратная связь

topics: план развития

content:
Вайб-кодинг пришёл на фриланс не как «игрушка», а как новый стандарт ожиданий.

Контекст: фрилансер вырос с 40 до 270 тысяч в месяц на бирже — на ботах, бэкендах, AI-интеграциях. Но к середине 2026 рынок расслоился: появился заказчик, который выбирает не самого сильного, а самого дешёвого. Появились ТЗ в духе «сделайте мобильное приложение за 7 тысяч рублей» и ставки, где LLM — уже часть базового набора, а не вау-опция.

Действие: в такой среде выигрывает не тот, кто просто «умеет кодить», а тот, кто умеет приносить понятный результат: быстро уточнять требования, сужать объём, показывать промежуточные версии, объяснять риски и не продавать магию. Для джуна это важный сигнал: рынок меньше платит за голый код и больше — за самостоятельность и ясность.

Результат: фриланс не исчез, но стал жёстче. Если ты растёшь в сторону middle, учись не только писать код, но и вести маленький проект как взрослый специалист: оценка, коммуникация, контроль качества, границы. Именно это сейчас покупают чаще, чем «просто разработку» 👇


topics: самостоятельность

topics: обратная связь

topics: план развития

content:
Найм больше не выглядит как раньше: ИИ уже влияет и на отклики, и на собесы, и на то, кого компании считают «сильным кандидатом».

Контекст: раньше junior мог выделиться за счёт нормального резюме, аккуратного сопроводительного и внятных ответов на интервью. Сейчас всё это легко собрать с помощью ChatGPT. И это меняет правила игры: у рекрутера стало больше шума, а у кандидата — больше конкурентов, которые выглядят одинаково ровно.

Действие: компании начинают смотреть не только на «как красиво написано», а на то, что сложнее подделать — мышление, практический опыт, умение объяснять свои решения, работать с обратной связью и доводить задачи до результата. На собеседовании всё важнее становится живой разбор кейса: что ты делал, почему выбрал именно это решение, где ошибся и как исправил.

Результат: выигрывают не те, кто лучше всех пользуется ИИ, а те, кто умеет с его помощью ускоряться, но не теряет собственную голову. Для junior это важный сигнал: прокачивать нужно не только тексты и ответы, а способность разбирать задачи руками и говорить о своей работе честно. 🚀


cluster: growth-product

channel_slug: growth-lab

channel_name: Growth Lab

topics: реферальные механики

content:
Найм с ИИ — это новый A/B тест, только сплит происходит не в продукте, а в резюме.

Кандидат уже не пишет сопроводительное вручную, рекрутер не читает его глазами, а обе стороны делают вид, что это всё ещё «human-driven process».
В итоге метрика меняется не в сторону quality of hire, а в сторону speed of noise 🤖

Что сломалось:
— резюме стали гладкими, как лендинг после редизайна
— интервью — быстрее, но сигналов меньше
— «сильный кандидат» всё чаще = «умеет хорошо упаковать себя с помощью LLM»

Куда всё идёт:
HR будет не фильтровать людей, а ловить фейки, дыры и несостыковки в data layer.
И да, найм тоже придёт к growth-подходу: меньше веры в интуицию, больше в воронку, конверсию и пост-хайр retention 📉


topics: реферальные механики

content:
Вайб-кодеры пришли на биржу — и фриланс тоже прошёл unit economics stress test.

Раньше рынок покупал «инженера с головой». Сейчас всё чаще — «человека, который быстро накидает LLM-черновик и не развалит прод».
И да, ставка вниз идёт не потому что все внезапно стали гениями. А потому что у заказчика изменился cost of output.

Что сломалось:
— сравнивают не с вами, а с GPT + дешёвый интегратор
— ТЗ стало короче, чек — тоже
— premium за качество платят только там, где есть риск, а не просто “сделайте бота” 🤖

Вывод простой: если ваша ценность не в скорости, надёжности и владении сложной системой, вас размоет демпинг.
Фриланс теперь — не рынок навыков. Это рынок плеча к AI.


topics: реферальные механики

content:
99,99% данных умирают на входе.
И это не баг, а нормально спроектированный пайплайн.

В CERN никто не пытается «сохранить всё на всякий случай».
Сначала режут шум, потом — ещё шум, потом — только то, что может дать сигнал.
Если бы так же работали многие growth-команды, их BI не выглядел бы как свалка из событий `click_123_final_v7`.

Мораль простая:
если ваша воронка собирает всё подряд, вы не аналитики, вы архивариусы.
Сначала фильтрация, потом storage, потом выводы.
Иначе любой A/B тест превращается в дорогое чтение мусора.

Growth-вывод из CERN:
не масштабируй хранение, пока не доказал ценность данных.
И да, «сохраним, вдруг пригодится» — это не стратегия, а будущий техдолг. 🧪


cluster: creators-personal

channel_slug: proof-and-process

channel_name: Proof & Process

topics: доказательства

topics: упаковка экспертизы

topics: структура уроков

content:
Фриланс с LLM уже не выглядит экспериментом — он стал обычным режимом рынка.

В короткой заметке о бирже видно главное: сегмент раскололся. С одной стороны — задачи на ТГ-боты, бэкенды, AI-интеграции, embedded. С другой — тендеры, где цену сбивают до уровня «сделать за 7 тысяч рублей» и выигрывает не качество, а минимальный чек.

Для экспертов это важный сигнал: рынок всё чаще покупает не «я умею», а скорость, сборку под ТЗ и понятную упаковку результата. Если методика, кейсы и границы ответственности не зафиксированы, цена легко становится единственным аргументом.

Что усиливает позицию на таком рынке:
— короткий, проверяемый список результатов;
— примеры задач, где видно объём и сложность;
— чёткое описание процесса, а не общих обещаний;
— отдельная упаковка под разные сегменты клиентов.

Фриланс не умер. Но среда стала жёстче и прозрачнее. И это уже вопрос не таланта, а структуры.


topics: доказательства

topics: упаковка экспертизы

topics: структура уроков

content:
ИИ уже меняет не только поиск работы, но и саму логику найма.

Вместо вопроса «умеет ли кандидат красиво отвечать на собеседовании» все чаще проверяют другое: может ли он показать реальный процесс, решения и следы своей работы. Когда часть «упаковки» можно сгенерировать за минуты, ценность смещается в доказательства — кейсы, артефакты, конкретные результаты, внятную методологию.

Для авторов, консультантов и экспертов это важный сигнал: резюме и самопрезентация становятся слабее без подтверждений. Работают не общие формулировки про опыт, а структура: что было, что делали, почему выбрали именно этот подход, что изменилось на выходе.

ИИ ускорил найм, но одновременно поднял планку доверия. Теперь выигрывают те, у кого экспертиза не только заявлена, но и собрана в проверяемую форму. 🤖


topics: доказательства

topics: упаковка экспертизы

topics: структура уроков

content:
CERN — хороший пример того, как выглядит работа с данными, когда шум почти полностью нужно отрезать до хранения.

За время работы коллайдера на лентах архива накопилось больше эксабайта данных. Но до архива доходит не всё: около 99,99% событий отбрасывается на этапе фильтрации. Иначе инфраструктура просто захлебнулась бы в потоке.

Здесь важен не только объём, но и архитектура решения: как быстро принять решение о ценности события, как хранить данные десятилетиями и как построить систему, которая останется работоспособной на горизонте в десятки лет.

Для тех, кто проектирует продукты, курсы или экспертные системы, это полезная рамка: сначала фильтрация, потом хранение, потом доступ к тому, что действительно имеет ценность. ⚙

В серии материалов разбирают, как данные проходят этот путь — от детекторной пещеры до ноутбука физика.


cluster: trends-newscast

channel_slug: it-weekly-pro

channel_name: IT Weekly Pro

topics: кибербезопасность

topics: инфраструктура

topics: регуляторика

content:
В CERN данные не «собирают» — их сначала почти целиком выбрасывают. Из потока событий, который рождает коллайдер, до архива доезжает лишь крошечная доля: примерно 99,99% отсеивается на фильтрации. И это не ошибка, а архитектурная необходимость.

Заинтересовало другое: как вообще строят систему, которая должна пережить десятилетия, эксабайты данных и смену поколений оборудования? Судя по описанию, там важно не только быстрое железо, но и очень жесткий конвейер: от детекторной пещеры до хранения, обработки и выдачи данных исследователям по всему миру.

По инсайдерскому ощущению, CERN — это хороший кейс не только для физиков. Тут видно, как проектируют инфраструктуру, где нельзя «переехать на новую версию» раз в полгода, а ошибки в принятии данных стоят очень дорого. Именно такие системы потом интересно разбирать CTO и архитекторам: где ставится фильтр, как живут данные десятилетиями и почему отказоустойчивость начинается еще до записи на диск. ⚙


topics: кибербезопасность

topics: инфраструктура

topics: регуляторика

content:
К середине 2026 фриланс-биржи показали то, что многие в IT уже видят на практике: LLM не «убили» работу, но заметно поменяли ценник и структуру спроса.

На нижнем и среднем чеке теперь конкурируют не только люди, но и те, кто собирает MVP почти целиком из AI-инструментов. Отсюда и новые ТЗ в духе «вайб-кодинг за 7 тысяч рублей» — это уже не шутка, а рыночный сигнал. 🧩

Что это значит для рынка:
— простые бэкенды, боты и интеграции сильнее всего давят вниз по цене;
— заказчик всё чаще покупает не «разработку», а скорость первой версии;
— ценность смещается к архитектуре, валидации, безопасности и доводке до продакшена;
— у сильных исполнителей растёт разрыв с массовым сегментом: либо выше чек, либо уход в более сложные задачи.

Похоже, фриланс окончательно разделился на два слоя: быстрые сборки для прототипов и инженерную работу, где всё ещё платят за ответственность, а не за количество строк. И это, кажется, только начало.


topics: кибербезопасность

topics: инфраструктура

topics: регуляторика

content:
Найм уже не тот, что был 2–3 года назад: ИИ тихо, но заметно перестроил и поиск кандидатов, и сами собеседования. Я бы сказал, рынок сейчас живёт в режиме «двусторонней автоматизации»: кандидаты быстрее шлифуют резюме и ответы, а компании — плотнее фильтруют поток и сильнее опираются на сигналы, которые раньше считались второстепенными.

Что меняется на практике:

— отклики стали массово более «ровными»; шаблонные CV и мотивационные письма уже хуже помогают
— первичный скрининг всё чаще автоматизируют, а значит, цена ошибки в формулировке вакансии выросла
— на интервью больше смотрят не на скорость ответа, а на глубину понимания и умение работать с неоднозначностью
— собеседование становится проверкой не памяти, а мышления и инженерной дисциплины

Инсайд здесь простой: компании всё меньше ищут «идеально подготовленного кандидата» и всё больше — человека, который умеет быстро доучиваться и не теряется рядом с ИИ-инструментами 🤖

Для CTO и IT-менеджеров вывод прямой: найм теперь надо проектировать как продукт — с внятными критериями, антишумом в воронке и проверкой реальных навыков, а не только красивой самопрезентации.


cluster: smm-social

channel_slug: reels-razgon

channel_name: Reels Разгон

content:
CERN не «хранит данные». CERN их почти сразу выкидывает.

За все время работы коллайдера в архивах накопился >1 эксабайт, но это уже после мясорубки фильтрации.
99,99% событий отбрасывают на старте.

Почему так жестко:
— столкновения идут слишком часто
— каждый детектор генерит поток, который физически нельзя писать целиком
— хранить все = утонуть в шуме

Логика там простая: сначала оставить только то, что похоже на редкое событие, потом прогнать через многоуровневую фильтрацию, и только потом отправлять в длительное хранение и распределенную обработку.

Что важно для SMM и продакшна:
если у тебя нет фильтра на входе, ты получаешь не «больше данных», а больше мусора.
В short-video это тот же принцип: хук решает, что остается в кадре, а что отваливается на первых секундах.

Вывод: в системах с перегрузкой выигрывает не тот, кто все сохраняет, а тот, кто быстрее режет лишнее. ⚙


channel_name: Reels Разгон

content:
Вайб-кодеры уже не «где-то там». Они на бирже. И фриланс к середине 2026 это почувствовал первым.

Факт без романтики: автор за последние годы вырос на бирже с 40 до 270k/мес на ТГ-ботах, бэкендах, AI-интеграциях и embedded. А потом рынок расслоился.
Один заказ он проиграл человеку с ценой в 5 раз ниже. Другой — ТЗ на мобильное приложение за 7k рублей с прямой формулировкой: «нужно вайб-кодить». 🤷

Что это значит для исполнителей:
- дешёвый сегмент ушёл в демпинг и LLM-генерацию;
- клиенту стало всё равно, кто пишет код, если задача выглядит простой;
- цена больше не защищает от конкуренции, если нет сильной специализации;
- фриланс сдвигается от «делаю руками» к «быстро собираю результат и беру ответственность за итог».

Итог простой: если вы на бирже продаёте часы, а не скорость, упаковку и конечный результат — вас уже режут по цене.
Рынок не умер. Он просто стал жёстче.


channel_name: Reels Разгон

content:
Найм уже не тот.

ИИ не просто помог кандидатам писать резюме. Он перевернул саму воронку: отклик стал быстрее, сопроводительные — ровнее, а собесы — менее показательные. На входе теперь больше «хорошо упакованных», но не всегда более сильных.

Что это меняет для бизнеса:
— резюме и ответы на первичке стали хуже фильтром;
— шаблонные вопросы почти ничего не вскрывают;
— оценка теперь сильнее уходит в кейсы, разбор мышления и live-задачи;
— компании чаще проверяют не знание, а способность быстро решать задачу в условиях неопределенности.

То есть рекрутинг сдвинулся от «кто красиво себя продал» к «кто реально тянет». Но есть нюанс: если у вас кривой процесс найма, ИИ его не чинит. Он просто делает этот кривой процесс быстрее.

Что делать:
пересобирать собеседование под проверку действий, а не текста;
добавлять практику и разбор решений;
смотреть на структуру ответов, а не на «правильные формулировки» 🤖


cluster: paid-ads

channel_slug: tg-ads-radar

channel_name: TG Ads Radar

content:
В CERN на архивных лентах уже больше эксабайта данных — и это после того, как 99,99% потока отфильтровали на входе. По сути, это очень знакомая для paid-ads задача: не “собирать больше”, а жестче резать лишнее раньше.

Что здесь цепляет:
— фильтрация решает раньше, чем storage: сначала отсев, потом дорогая обработка;
— архитектура строится не под пик, а под постоянный поток и длинный горизонт;
— данные живут десятилетиями, значит, критичны форматы, логирование и воспроизводимость;
— воронка напоминает медиатрафик: на входе шум, на выходе — единицы сигналов.

Для Telegram Ads и посевов это тот же паттерн: чем раньше отсекаешь мусорные аудитории, каналы и креативы, тем дешевле обходится тест. Если на старте нет жесткого фильтра по таргетингу, white/black list и частоте, дальше уже приходится платить за хранение “лишних” показов и кликов 💡


content:
ИИ уже не просто помогает искать работу — он меняет сам сценарий найма. И это уже заметно в воронке: кандидаты приходят с более «отполированными» резюме, ответы на скрининг становятся шаблоннее, а у рекрутеров растет цена ошибки на этапе отбора.

Что это значит для команд найма и performance-мышления внутри HR:
— первичный фильтр все чаще надо строить не на словах, а на проверяемых сигналах;
— собеседование превращается в тест на реальную глубину, а не на умение красиво отвечать;
— рынок сильнее ценит тех, кто умеет быстро собирать контекст и доказывать результат.

Паттерн простой: ИИ ускоряет вход в воронку, но повышает требования к качеству проверки на выходе. ⚙
Для компаний это окно возможностей: пересобирать найм под скорость, точность и верификацию, пока остальные продолжают смотреть только на «хорошее резюме».


content:
Вайб-кодеры уже не «где-то там», а прямо в заявках. И это бьет по фрилансу как по аукциону без нормального фильтра: в одном и том же кластере теперь конкурируют нормальные бэкенд-проекты, AI-интеграции и ТЗ в духе «соберите мобилку за 7к».

Что видно по рынку:
— ценовой сплит стал жестче: часть заказов уходит в ультра-лоу, часть — в сложные интеграции с нормальным чеком;
— LLM-разработка перестала быть «экзотикой» и стала стандартным ожиданием на входе;
— выигрывает не тот, кто «умеет кодить», а кто быстро собирает продуктовый контур под задачу.

Для байеров и владельцев каналов тут знакомый паттерн: сегмент расслоился, а значит, и воронка должна быть разной. Один оффер на всех больше не работает. Под дешевые запросы — отдельный месседж, под сложные интеграции — отдельный креатив и фильтр по боли. ⚡

Рынок фриланса сейчас тестит не только цену, но и упаковку. И это уже не про «много лидов», а про то, кто умеет правильно отсечь мусор на входе.


cluster: pr-comms

channel_slug: spike-attack

channel_name: Spike Attack

topics: вбросы и утечки

topics: контрнарратив

topics: атаки на бренд

topics: поведенческие триггеры

topics: коммуникационный контрудар

topics: медийное давление

topics: грязные приемы

content:
ChatGPT не просто «помогает с резюме». Он уже перепрошил сам найм — от вакансии до финального оффера. И да, теперь собеседования всё чаще проверяют не человека, а его способность не выглядеть как сгенерированный текст на ножках.

Что поменял ИИ:
— кандидаты научились упаковывать себя лучше, чем умеют;
— рекрутеры начали быстрее отсекать шаблонных «идеальных» соискателей;
— интервью стало тестом на реальную экспертизу, а не на красивую подачу;
— воронка найма получила новый шум: боты, автогенерация, фальшивые мотивации.

Главный эффект — рынок стал менее доверчивым. И это не баг, а новая норма. Теперь выигрывают не те, кто громче продаёт себя, а те, кто умеет подтверждать слова фактами, кейсами и нормальной верификацией.

Для компаний вывод простой: найм без антифрода и без пересборки интервью-процесса превращается в лотерею. Для кандидатов — тоже: AI может ускорить вход, но не отменяет проверку на реальность. 🤖


topics: вбросы и утечки

topics: контрнарратив

topics: атаки на бренд

topics: поведенческие триггеры

topics: коммуникационный контрудар

topics: медийное давление

topics: грязные приемы

content:
CERN умеет делать почти невозможное: сталкивать протоны и не утонуть в собственных данных. За годы работы коллайдера туда улетели эксабайты информации — и это после того, как 99,99% потока уже выкинули на входе.
То есть главная проблема там не «как собрать», а «как не захлебнуться».

Дальше начинается инженерная дисциплина, а не магия: многоступенчатая фильтрация, жёсткая архитектура хранения, расчёт на десятилетия, а не на следующий релиз. Данные должны дойти от детекторной пещеры до ноутбука физика где-то на другом конце света — и не развалиться по дороге. ⚙

Звучит как научная экзотика, но на самом деле это очень прикладной сюжет: как строят систему, где шум беспощадно режут, а ценность сохраняют любой ценой. В таких историях обычно и прячется настоящая инфраструктура.


topics: вбросы и утечки

topics: контрнарратив

topics: атаки на бренд

topics: поведенческие триггеры

topics: коммуникационный контрудар

topics: медийное давление

topics: грязные приемы

content:
Вайб-кодеры уже пришли на биржу. И, как обычно, первыми под раздачу попали не «плохие разработчики», а рынок, который внезапно решил, что код — это упаковка, а не компетенция.

Середина 2026 выглядит так: фриланс-рынок расслоился. Одни продают архитектуру, интеграции и ответственность. Другие — «сделаю на LLM за вечер» и демпингуют до уровня, где ТЗ уже почти звучит как мем: мобильное приложение за 7 тысяч рублей. 🤷♂

Это не история про «AI всех заменил». Это история про атаку на стоимость труда: заказчик видит магию в интерфейсе и пытается выжать цену вниз, пока не упрётся в баги, сроки и срыв проекта.

Вывод сухой: рынок не умер, он просто стал жёстче. Выживают не те, кто громче продаёт «вайб», а те, кто умеет продавать результат, риски и последствия. И да, это уже не про фриланс в романтическом смысле. Это про выживание в дешёвом шуме. ⚙


cluster: seo-content

channel_slug: content-funnel

channel_name: Content Funnel

topics: контент-стратегия

topics: контент-план

topics: лидогенерация

topics: аналитика контента

topics: B2B-маркетинг

content:
В CERN есть очень полезная для контента логика: почти всё не должно попасть дальше первого фильтра.

За время работы коллайдера у них уже накопился эксабайт данных — но это только после того, как система отбросила 99,99% потока. Иначе инфраструктура просто бы захлебнулась.

Для нас тут интересен не физический факт, а схема:
1. сначала жёсткий отсев,
2. потом многоуровневая обработка,
3. затем долговременное хранение,
4. и только после этого — доступ для тех, кому данные реально нужны.

Это почти идеальная модель для SEO-контента и B2B-материалов. Не тащить всё в одну статью, а выстраивать воронку:
- что отсекает шум,
- что фиксирует сигнал,
- что оставляет материал полезным через 6–12 месяцев,
- и как читатель доходит до действия.

У таких систем всегда одна общая черта: они рассчитаны не на всплеск, а на стабильную работу годами. И вот это, кажется, главный инсайт из CERN для редактора и контент-стратега. ⚙


topics: контент-стратегия

topics: контент-план

topics: лидогенерация

topics: аналитика контента

topics: B2B-маркетинг

content:
На бирже фриланса к середине 2026 стало заметно, как раскололся спрос.

С одной стороны — привычные B2B-задачи: бэкенды, AI-интеграции, боты, embedded. С другой — всё чаще встречается запрос не на «разработку», а на «собери быстро, дёшево и на LLM». И это уже влияет не только на чек, но и на саму структуру рынка.

Я слышал похожий паттерн у исполнителей: заказ может уйти не сильнейшему, а тому, кто вписался в цену в 3–5 раз ниже. Причём в ТЗ иногда это написано почти без стеснения: вайб-кодинг, MVP, «чтобы работало» — и бюджет на уровне бытовой задачи.

Что это значит для контента и продаж в B2B:
— старые формулировки про «качество и экспертизу» уже не продают сами по себе;
— нужно объяснять, где AI реально ускоряет, а где создаёт риск и переделки;
— воронка всё чаще начинается не с доверия, а с сравнения: «сделаете лучше, чем дешёвый вариант?»

И тут выигрывают не самые громкие, а те, кто умеет показать границы продукта, сроки и экономику ошибки. 📉


topics: контент-стратегия

topics: контент-план

topics: лидогенерация

topics: аналитика контента

topics: B2B-маркетинг

content:
ИИ уже меняет не только поиск работы, но и сам найм. Я слышал это от нескольких HR-команд: собеседования стали быстрее, а кандидаты — заметно «ровнее» по форме. Но есть нюанс: когда все приходят с одинаково отполированными ответами, ценность смещается с «умения красиво себя подать» на «умение показать реальный опыт».

Что это значит для компаний:

1. Входной фильтр стал слабее.
Резюме и сопроводительные теперь легче написать через ИИ, поэтому на первом этапе меньше сигналов о качестве.

2. Интервью пришлось перестраивать.
Обычные вопросы про «сильные стороны» работают хуже. Лучше заходят кейсы, разбор решений, вопросы на логику и конкретику.

3. Растёт цена практики.
Там, где можно проверить задачу руками, вероятность ошибки найма ниже, чем у красивой устной самопрезентации.

Инсайд простой: ИИ не убрал найм, а сделал его более проверочным. И компании, которые это поняли раньше, уже меняют воронку под новый тип кандидата. 🤖


channel_slug: seller-math

channel_name: Seller Math

topics: юнит-экономика

topics: оборачиваемость

content:
99,99% данных выбрасывают в мусор сразу.
И это не ошибка. Это фильтрация.

CERN за годы работы коллайдера накопил больше эксабайта архивов. Но до этого объема добирается только крошка потока. Остальное отсекают на месте, потому что хранить все — значит утонуть в шуме и оплатить его из будущего бюджета.

В ecom та же драма. Не каждый SKU надо тащить в оборот. Не каждый канал продаж достоин масштабирования. Не каждая «выручка» вообще имеет право называться бизнесом, если после комиссий, фулфилмента, возвратов и CAC в P&L остается отрицательная касса.

Коллайдер не пытается «продать все данные». Он режет без жалости.
И селлеру нужен такой же рефлекс: сначала фильтр, потом масштаб.

Считайте до рубля. Иначе вас разнесет не рынок — собственная иллюзия 📉


topics: юнит-экономика

topics: оборачиваемость

content:
Вайб-кодеры пришли на биржу. И сразу устроили мясорубку цен.

На фрилансе это выглядит как классический демпинг, только с новой упаковкой: «LLM ускоряет», «сделаем за вечер», «нужен MVP за 7 тысяч». По факту — рынок расслоился. Верхний слой забирает сложные задачи и нормальный чек. Нижний слой сгорает в гонке к дну, где маржа отрицательная уже на этапе переговоров.

Что происходит на самом деле?
Клиент перестал покупать «разработку». Он покупает риск подешевле. Если можно найти того, кто закроет ТЗ в 5 раз дешевле, он почти всегда это сделает. Не потому что умнее. Потому что не считает свою экономику.

И тут главный скандал: многие «вайб-кодеры» продают не продукт, а иллюзию скорости. Пока заказчик радуется дешево сделанному MVP, исполнитель считает часы, доработки, переделки и понимает, что реально работает в минус.

Фриланс стал жестче. Не умнее. Жестче.
Кто не умеет считать себестоимость своей работы, того рынок уже списывает. 💸


topics: юнит-экономика

topics: оборачиваемость

content:
Найм тоже попал под аудит ИИ. И результаты там неприятные.

Раньше HR продавал вакансию, кандидат — себя. Сейчас обе стороны умеют накручивать витрину за 30 секунд. Резюме пишет нейросеть, сопроводительное — нейросеть, ответы на интервью — тоже нейросеть. На выходе у компании не человек, а красиво упакованный шум.

Что это меняет? Фильтр становится жестче. Меньше веры в слова, больше проверки в деле: тестовые, кейсы, разбор реальных решений, проверка логики и цифр. Потому что «сильный кандидат» без верификации — это просто дорогая ошибка найма.

И вот здесь бизнесу надо быть честным: если у вас процесс найма построен на впечатлении, а не на измерениях, ИИ его просто разоблачил. Нанимать по харизме — это как покупать товар по красивой карточке без юнит-экономики. Потом выясняется: конверсия пустая, маржа сгорела, а команда не тянет 📉

ИИ не убил найм. Он убил иллюзии.


channel_slug: salary-scope

channel_name: Salary Scope

content:
Вайб-кодеры пришли на биржу. И это уже не мем, а рыночная структура.

Что видно по кейсу:
— автор рос на фрилансе с 40 до 270 тыс. в месяц;
— к середине 2026 рынок расслоился;
— один и тот же заказ уходит не “лучшему”, а “достаточно нормальному за в 5 раз дешевле”;
— в ТЗ уже прямо пишут: «вайб-кодить приложение за 7 тысяч рублей».

Это важный сигнал. Не “LLM убили разработку”, а снизили порог входа и резко усилили ценовую конкуренцию. На бирже это почти всегда бьёт по середине: тем, кто делал руками, но продавал не системность, а часы.

Вывод простой: фриланс как рынок исполнения дешевеет. Дорожает не код, а ответственность, внятная постановка, интеграция и результат под риск. Ирония в том, что AI не отменил senior-разработчика — он просто сделал видимым, кто из нас реально продаёт экспертизу, а кто — скорость печати.


content:
Найм уже давно перестал быть проверкой памяти на алгоритмы и стал проверкой на адаптацию к реальности, где у кандидата под рукой ИИ, а у компании — дефицит доверия.

Что изменилось:
— кандидаты приходят подготовленнее, но ответы стали менее показательными: часть «сильных» формулировок пишет не человек;
— интервьюеры, в ответ, усиливают практические задания, кейсы и разборы решений;
— компании чаще смотрят не на “знает ли”, а на “может ли быстро разобраться и не развалить систему”.

И вот неприятная правда: ИИ не упростил найм, а сделал его дороже по качеству. Теперь надо проверять не только компетенцию, но и самостоятельность мышления, а это уже работа для зрелого процесса, а не для импровизации на одном созвоне.

Для senior-ролей это даже плюс. Чем выше уровень, тем меньше ценится умение красиво отвечать и тем больше — способность принимать решения в условиях шума. ⚙

ИИ не отменил найм. Он просто подсветил, где он был слабым.


content:
В CERN не пытаются хранить всё. И это, пожалуй, самый взрослый инженерный выбор из возможных.

За всё время работы коллайдера в архивных лентах накопилось больше эксабайта данных. Но на входе в систему это не поток, а пожар: 99,99% событий отбрасывается ещё до архивации. Иначе инфраструктура просто утонула бы в шуме.

Здесь интересна не физика, а архитектура решений: многоуровневая фильтрация, жёсткий отбор, распределённое хранение, долгий жизненный цикл системы. Это не про «давайте масштабируемся потом», а про «сразу проектируем так, чтобы десятилетиями не переделывать фундамент».

Для senior-а тут знакомая мысль: настоящая сложность часто не в обработке данных, а в праве сказать «это не сохраняем». Именно это и держит систему живой. ⚙

Разбор CERN напоминает хорошую инженерную практику: ценность — не в объёме, а в качестве отбора. И в умении строить архитектуру, где отказ от лишнего — часть дизайна, а не аварийная мера.


channel_slug: product-brief

channel_name: Product Brief

topics: приоритизация

content:
CERN — хороший пример того, как выглядит продуктовая система, если объем входящего потока заведомо больше возможностей хранения и анализа.

За все время работы коллайдера на лентах архива накопился уже эксабайт данных. Но до архива доезжает лишь малая часть: 99,99% событий отбрасываются еще на этапе фильтрации. И это не «плохая метрика», а осознанный дизайн системы.

Что здесь важно продуктово:

- **Жесткая фильтрация на входе.** Если сигнал слишком дорогой, система не пытается сохранить все — она строит правила отсечения.
- **Долгий горизонт архитектуры.** Данные нужно не просто собрать, а хранить и переиспользовать десятилетиями.
- **Слойная модель.** От детекторной пещеры до ноутбука исследователя — каждый этап отвечает за свою часть ценности.
- **Ставка на надежность, а не на скорость любой ценой.** В таких системах ошибка в обработке дороже, чем потеря лишнего шума. 🧠

Для продуктовой команды это хороший кейс про приоритизацию: не каждый поток нужно тащить дальше по воронке, если система не умеет извлекать из него ценность.


topics: приоритизация

content:
ИИ уже поменял найм не точечно, а на уровне процесса. Кандидаты быстрее готовят резюме и ответы, рекрутеры — быстрее фильтруют профили, а собеседования всё чаще проверяют не память, а умение работать с инструментами.

Что это меняет для продуктовых команд:

1. Входной сигнал стал шумнее. Резюме и сопроводительные письма легче «дотюнить» под вакансию, поэтому ценность смещается в сторону кейсов, артефактов и проверяемых результатов.
2. Собеседование нужно пересобирать. Если часть вопросов легко закрывается ИИ, то сильнее важны разбор мышления, принятия решений и того, как человек действует в неопределённости.
3. Навык работы с ИИ становится частью профиля. Для PM это уже не «плюс», а базовая гигиена: быстро анализировать данные, формулировать гипотезы, готовить черновики PRD и сценариев.
4. Найм становится ближе к product discovery. Ищем не просто опыт по стеку, а способность решать конкретную задачу в конкретном контексте.

Вывод простой: компании будут нанимать не тех, кто лучше выглядит на бумаге, а тех, чья полезность подтверждается в работе. 🔎


topics: приоритизация

content:
Вайб-кодинг добрался до фриланс-бирж — и это уже меняет рынок разработки.

Что видно по сигналам из фриланса к середине 2026:
— Простые задачи быстрее превращаются в ценовой демпинг. Клиенты всё чаще сравнивают не качество, а «сколько можно сделать за минимальный чек».
— В ТЗ уже прямо появляется запрос на «вайб-кодить» приложение за символические деньги. Это означает, что для части заказчиков разработка становится не проектом, а commodity.
— Расслоение усилилось: дорогие заказы держатся на сложности, ответственности и интеграциях, а базовый слой уходит в низкий ценовой сегмент.
— Для исполнителей это сдвиг стратегии: продавать нужно не код, а снижать риск, ускорять delivery и брать на себя постановку задачи.

Что это значит для product- и growth-команд: рынок сильнее отрезает «простую реализацию» от «продуктовой экспертизы». Чем яснее проблема, ограничения и критерии успеха, тем меньше шанс конкурировать только ценой. ⚙


channel_slug: private-feed

channel_name: Private Feed

topics: приватные каналы

topics: контент для ядра

topics: эксклюзивность

content:
В закрытом продукте почти всегда одна и та же ошибка: пытаться показывать всё всем.

CERN решает это жёстче, чем любой paywall. Из потока, который физически нельзя сохранить целиком, они оставляют только 0,01% — то, что действительно несёт ценность. Остальное отсекают на входе.

Для авторов и клубов это очень полезная модель.

3 шага, которые можно забрать себе:

1. Определите, что является «сигналом», а что шумом
Не весь контент удерживает. Обычно ядро — это разборы, доступ к процессу, ранние решения, личные наблюдения, инструменты.

2. Постройте фильтр до публикации
Если пост не усиливает доверие, не помогает освоиться и не даёт ощущения эксклюзивности — он не должен попадать в приватный слой.

3. Храните не объём, а полезную структуру
Подписчик остаётся не из-за количества материалов, а из-за понятного ритма: он знает, что получит в первый месяц, зачем возвращаться и где здесь его место.

Чем дороже подписка, тем важнее не распыляться. Закрытый канал — это не склад контента. Это система отбора 🔒


topics: приватные каналы

topics: контент для ядра

topics: эксклюзивность

content:
ИИ уже изменил найм — и это важно не только HR, но и всем, кто строит платные комьюнити.

Если раньше мы искали «сильного специалиста», то теперь всё чаще проверяем не навыки в вакууме, а способность человека работать в новой среде: быстро учиться, фильтровать шум, собирать ответы через ИИ и при этом не терять качество. Это почти тот же сдвиг, что и в закрытых каналах: ценность всё меньше в «доступе к информации» и всё больше — в том, как человек её применяет.

3 вывода для создателя подписки:

1. Не продавайте просто контент.
Продавайте способ мыслить и действовать. ИИ делает знания доступнее, значит, за paywall теперь платят за отбор, контекст и приоритеты.

2. Усильте онбординг.
Новый подписчик должен быстро понять: что здесь даёт результат, где брать лучшие материалы, как не утонуть в архиве.

3. Стройте ядро, а не витрину.
Как в найме смотрят на потенциал, а не на резюме, так и в комьюнити удержание держится на вовлечённости, а не на количестве постов. 🔒

Если коротко: ИИ забрал рутину. А значит, в закрытом канале сильнее всего выигрывают те, кто умеет собирать смысл в систему.


topics: приватные каналы

topics: контент для ядра

topics: эксклюзивность

content:
Вайб-кодеры уже не «где-то там». Они пришли на биржу — и первым делом ударили по цене.

Что видно из этой истории:

1. Рынок раскололся на 2 слоя
Один платит за скорость и нормальный результат. Второй ищет «сделайте за 7 тысяч», и там уже побеждает не качество, а готовность работать почти в ноль.

2. ИИ стал не преимуществом, а базой
LLM-инструменты перестали быть вау-эффектом. Теперь это просто минимальный стандарт для тех, кто хочет держать темп и маржу.

3. Фриланс в 2026 — это не только про скилл, но и про позиционирование
Если ты продаёшь «разработку», ты конкурируешь с толпой. Если продаёшь понятный результат для конкретной задачи — у тебя остаётся пространство для цены и доверия.

Что делать автору, если смотреть шире:
— не демпинговать входом;
— упаковывать экспертизу в узкий сценарий;
— делать ставку на повторные продажи и ядро клиентов, а не на разовые заявки.

Рынок, где всё сравнивают по цене, быстро съедает маржу. Рынок, где есть доверие и своя ниша, ещё можно удерживать.


channel_slug: growth-room

channel_name: Growth Room

topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Вайб-кодеры уже не «где-то там» — они пришли на фриланс и срезали цену в ноль.

Человек пишет: вырос на бирже с 40 до 270k/мес на ботах, бэкендах и AI-интеграциях. А дальше — неприятная математика:
- заказ уходит исполнителю в 5 раз дешевле;
- в ТЗ уже прямым текстом: «вайб-кодить мобильное приложение за 7 000 ₽»;
- рынок расслоился: дорогой кастом и ультрадешёвый AI-мидлмаркет.

Это не про «LLM заменит всех». Это про то, что базовая разработка стала commodity. Если раньше продавали код, то теперь продают:
1) скорость,
2) ответственность за результат,
3) интеграцию в бизнес-процесс.

Что это значит для growth/маркетинга? То же самое уже происходит с креативами, лендингами и CRM-автоматизацией: дешёвый AI съедает простую работу, а деньги остаются там, где есть метрика и ownership.

Вывод: если твой оффер = «сделаю бота/лендинг/интеграцию», тебя уже бьют по цене. Если оффер = «подниму конверсию/снижу CAC/соберу воронку под KPI», ты ещё в игре.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ChatGPT уже не просто помогает писать CV — он ломает сам найм.

Что изменилось на практике:
1) Кандидаты массово шлифуют отклики под вакансию: один и тот же профиль, но письмо и резюме адаптированы за 2 минуты.
2) На собесе стало больше «идеальных» ответов и меньше реального опыта — ИИ подсказывает формулировки вживую.
3) Рекрутеры начали искать не только навыки, а следы настоящей работы: цифры, артефакты, конкретные кейсы, Git/портфолио/трекер задач.

Чёрный эффект простой: классический скрининг по тексту обесценился. Если раньше можно было отсечь кандидата по слабому резюме, теперь резюме — это почти рекламный креатив, который легко AB-тестится под вакансию.

Что делать компаниям:
— уходить от вопросов «расскажите о себе» к разбору конкретных решений;
— просить live-разбор кейса с ограничением по времени;
— проверять не слова, а следы: метрики, документы, код, CRM-логи, презентации.

Ирония в том, что ИИ сделал найм более быстрым — и одновременно менее честным 🤖


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
CERN за всё время нагенерил больше 1 эксабайта данных — и это только то, что прошло фильтр. 99,99% событий выкидывают сразу. Да, почти всё.

Вот где начинается интересное: в публичной версии физика выглядит как «собрали терабайты и потом что-то анализируют». На деле это жёсткий data reduction pipeline:
1) детектор ловит поток,
2) триггер режет его в реальном времени,
3) дальше данные проходят несколько уровней отбора,
4) до долговременного хранения доезжает микроскопическая доля.

Это не про «много диска», а про архитектуру под жёсткий SLA на десятки лет. Ошибка тут стоит не только денег — она срезает саму возможность сделать открытие.

Для growth-команды здесь прямой урок: если у вас CAC/LTV-воронка, CRM-цепочки или продуктовая аналитика захламлены, вы тоже начинаете терять сигнал. Не в масштабе CERN, но по эффекту — так же больно. Сначала фильтр, потом графики. Сначала триггер, потом хранение 📉


channel_slug: content-map

channel_name: Content Map

topics: контент-стратегия

topics: планирование

content:
Вайб-кодеры уже не где-то на горизонте — они на бирже, и рынок это почувствовал.

Я слышал эту историю не от одного фрилансера: заказы на бэкенды, боты и AI-интеграции начали делиться не по качеству, а по терпимости к цене. Где-то побеждает не самый сильный, а самый дешёвый. Где-то ТЗ уже звучит как «соберите MVP на вайбе за 7 тысяч».

Для SMM здесь важен не сам шум вокруг LLM, а то, как меняется экономика контента и услуг:
— входной порог ниже;
— ожидания клиента выше;
— KPI часто остаются старыми;
— ценность «просто сделать» быстро обесценивается.

Если переводить это в карту контента, то старый контент про «мы всё умеем» уже слабее, чем контент про систему: процессы, специализацию, измеримые результаты, понятный scope.
Рынок сейчас покупает не активность, а предсказуемость. И это, похоже, только начало.


topics: контент-стратегия

topics: планирование

content:
Найм тихо перепрошился.

Я слышал это от нескольких HR-команд: ИИ уже не просто помогает искать кандидатов — он меняет саму логику отбора. Резюме стали «чище», сопроводительные письма — ровнее, ответы на вопросы — увереннее. Иногда слишком уверенно.

И вот тут начинается интересное: если раньше мы смотрели на опыт и навык самопрезентации, то теперь всё чаще проверяем, где человек действительно думал сам, а где просто хорошо собрался с ChatGPT 🤖

Для компаний это не кризис, а сдвиг системы измерения:
- меньше доверия к тексту резюме;
- больше веса у кейсов, задач и живого разбора;
- больше внимания к критическому мышлению и скорости адаптации.

То есть найм уходит от «красиво ответил» к «показал, как думает». И, кажется, это надолго.

Инсайдерский вывод простой: выигрывают не те, кто запрещает ИИ, а те, кто перестраивает воронку найма под новую реальность.


topics: контент-стратегия

topics: планирование

content:
В CERN меня всегда цепляет не сам коллайдер, а то, что вокруг него — инфраструктура, которая должна не просто «работать», а выдерживать поток почти в режиме отбрасывания реальности.

За всё время работы там накопился уже эксабайт архивных данных. Но в архив попадает не всё: 99,99% событий отсеивают ещё на фильтрации. То есть задача не в том, чтобы хранить максимум, а в том, чтобы очень быстро решить, что вообще имеет право дожить до анализа.

И вот здесь начинается самое интересное для контент-стратегов и SMM-руководителей. Это почти идеальная модель системы с жёстким KPI:
что сигнал, что шум, где узкое место, какой слой принимает решение, и что происходит, если фильтр настроен плохо.

Я бы сказал так: хороший контент-процесс устроен примерно как CERN-архитектура — не на «публикуем больше», а на «не тащим в систему лишнее». Чем дороже инфраструктура, тем раньше должен срабатывать фильтр ⚙

Есть серия материалов, где эту цепочку разбирают по слоям: от детекторной пещеры до ноутбука физика. И это редкий случай, когда техническая история неожиданно хорошо объясняет логику любой контент-системы.


channel_slug: performance-memo

channel_name: Performance Memo

topics: планирование

topics: масштабирование

content:
Вайб-кодинг добрался до фриланса. И рынок ответил жестко.

К середине 2026 биржа разработчиков уже не выглядит как единый рынок. Она распалась на три слоя:
— быстрые задачи, где побеждает цена;
— средний сегмент, где еще держатся качество и ответственность;
— дорогие проекты, где покупают не код, а риск-менеджмент.

Самый неприятный эффект — не в падении ставок, а в том, что часть заказов теперь сравнивают не с человеком, а с «авось сгенерится». Отсюда и скандальные ТЗ в духе: «мобильное приложение за 7 тысяч рублей, вайб-кодом». Это не шутка, это новая база ожиданий.

Что это значит для команды и рынка:
1) дешевый фриланс будет дальше размываться;
2) у сильных исполнителей ценность сместится в архитектуру, интеграции, контроль качества и скорость без потери предсказуемости;
3) продавать «просто разработку» станет все сложнее — нужен понятный бизнес-результат.

Проигравшие тут уже видны: те, кто конкурирует только часами и ставкой. Победители — те, кто продает решение целиком, а не набор строк кода.


topics: планирование

topics: масштабирование

content:
99,99% данных CERN умирают до того, как кто-то успеет их увидеть.

И это не баг, а архитектурное решение. Коллайдер генерирует поток, который невозможно хранить целиком: если не отсеивать мусор мгновенно, инфраструктура захлебнётся. В итоге на ленты архива попадает уже отфильтрованный след — больше эксабайта накоплено, но это лишь крошечная доля того, что реально прошло через детекторы.

Здесь и начинается главный конфликт больших систем: не «как сохранить всё», а «что можно позволить себе не сохранять». Кто выигрывает? Алгоритмы триажа, распределённые цепочки отбора, жёсткие правила хранения и архитектура, рассчитанная не на год, а на десятилетия.

Для команд performance здесь слишком знакомая сцена: бюджет, который нельзя бесконечно масштабировать; данные, которые нельзя тащить без фильтра; решения, которые нужно принимать на входе, а не постфактум. Когда поток растёт быстрее здравого смысла, выживает не самый мощный, а самый дисциплинированный 🧠

Если у вас в аналитике, трекинге или медиаплане всё копится «на потом» — это уже красный флаг.


topics: планирование

topics: масштабирование

content:
Найм уже не про резюме. Найм — это гонка между человеком, который умеет себя упаковать, и машиной, которая умеет это делать лучше.

ИИ сломал старую воронку:
— кандидаты быстрее пишут отклики;
— сопроводительные стали одинаково гладкими;
— собеседования чаще проходят люди, которые хорошо пользуются подсказками, а не те, кто лучше решает задачи.

И вот скандал рынка: компании начали нанимать не «сильнейших», а «наиболее отфильтровываемых». В результате проигрывают все. Кандидат с реальным опытом теряется в шуме. Рекрутеры тонут в потоке идеальных, но пустых заявок. Бизнес получает красивую витрину вместо компетенции.

Что делать командам:
1) пересобрать скрининг под реальные кейсы, а не под текст резюме;
2) проверять мышление, а не умение пользоваться ИИ-шаблоном;
3) сокращать этапы — длинная воронка теперь просто производит больше шума;
4) нанимать не «самопрезентацию», а способность делать работу.

ИИ не убил найм. Он просто снял с него декорации. И стало видно, где был процесс, а где — театр. 🎭


cluster: affiliate-cpa

channel_slug: tracker-noise

channel_name: Tracker Noise

content:
Фриланс под LLM уже не «тренд», а новая базовая цена входа.

Что видно по рынку к середине 2026:
— заказчики режут бюджет не на 10-20%, а в разы;
— часть задач уходит в «вайб-кодинг» с нулевым ТЗ и минимальным контролем;
— конкуренция смещается от «кто лучше пишет» к «кто быстрее собирает и дешевле закрывает риск».

Цифры из кейса показательные: рост личного дохода с 40 до 270 тыс/мес на той же бирже, затем проигрыш заказа в 5 раз дешевле. Это не про качество в вакууме, это про смену структуры спроса. 💻

Для performance-команд аналогия простая: когда входной порог падает, маржа съедается не «плохим трафиком», а массовым демпингом и стандартизацией процесса. Выживают те, у кого лучше сборка пайплайна: скорость, логирование, контроль качества, повторяемость.


content:
CERN — это не «много данных», это конвейер с жестким отсевом.

За все время работы коллайдера в архиве уже больше 1 ЭБ данных. Но в хранилище попадает не весь поток: 99,99% событий отбрасывается на этапе фильтрации. То есть система не пытается сохранить всё подряд — она режет шум до того, как он раздует инфраструктуру.

Что здесь важно для performance-логики:

- входящий поток экстремальный;
- решение о сохранении принимается быстро, прямо на лету;
- дальше работают слои фильтров, архив и долгоживущая инфраструктура;
- архитектура должна жить десятилетиями, а не «дотянуть до конца квартала» 🧠

По сути, это тот же принцип, что и в трекинге: не тащить в аналитику мусор, правильно отрезать дубликаты, сразу логировать критичные события и не надеяться, что потом «досчитаем по ощущениям».

Интересно не то, что данных много. Интересно, как они построили систему, где из гигантского шума остается только полезный сигнал.


content:
ИИ уже полез не только в креативы и саппорт. Он меняет и найм: скрининг, интервью, оценку резюме, первичный фильтр.

Что это значит для performance-команд:
— скорость закрытия вакансий растёт;
— шум в воронке найма тоже растёт: больше откликов, больше мусора, больше автогенерации;
— ручная проверка компетенций уходит на поздний этап;
— выигрывают те, кто умеет строить процесс, а не просто «искать сильных».

Фактически рекрутинг тоже стал воронкой с антифродом. ИИ умеет генерить идеальные ответы, подгонять резюме под JD и проходить первичный отсев. Значит, старые фильтры уже не работают.

Что делать:
1. Ужесточать сигналы на входе: тесты, кейсы, артефакты.
2. Логировать не только результат, но и поведение кандидата на каждом шаге.
3. Проверять не «знание терминов», а разбор реальных связок и решений.
4. Переносить оценку в практику: меньше разговоров, больше задач.

Найм становится ближе к media buying: много трафика, много шума, нужна нормальная система отсечения и верификации. Если процесса нет, ИИ просто ускоряет хаос. 🤖


channel_slug: growth-geeks

channel_name: Growth Geeks

topics: приоритизация

topics: контент-эксперименты

topics: быстрые победы

content:
Вайб-кодеры уже на бирже, и фриланс слегка шевелит усами.

Что видно к середине 2026:
— рынок расслоился: один и тот же таск теперь могут унести и за чек “норм, по рынку”, и за «давайте за 7к, это же просто AI-интеграция»
— LLM-разработка перестала быть экзотикой: для части клиентов это уже не магия, а базовая опция
— конкуренция ушла в цену сильнее, чем в качество: иногда выигрывает не лучший, а самый дешёвый
— фрилансеру приходится продавать не “код”, а скорость, надёжность и умение не утонуть в правках

Маленький рост-вывод: если ваш оффер всё ещё звучит как «делаю бэкенды и боты», пора добавить слой сверху — “сокращаю time-to-launch” или “собираю MVP без цирка”. 🚀

Тест на 1 день: переписать описание профиля под результат, а не стек. И посмотреть, кто придёт — охотники за дешёвым кодом или люди с задачей и бюджетом.


topics: приоритизация

topics: контент-эксперименты

topics: быстрые победы

content:
гипотеза недели: если у вас данных «чуть-чуть многовато», просто отбросьте 99,99% и живите спокойно. CERN так и делает — и это не шутка из отдела SRE, а реальная фильтрация потока.

Что забавно: за всё время работы коллайдера на архивах уже накопился больше чем эксабайт данных. И это только то, что прошло через первый фильтр. Остальное — в утиль, потому что иначе никакие диски, очереди и бюджеты не вывезут.

Почему это интересно нам, growth/SEO-командам? Потому что это почти тот же контент-пайплайн:
- на входе у вас море сигналов;
- на выходе нужен маленький набор действительно ценных;
- фильтры должны работать быстро и годами, а не «до следующего спринта» 🔥

Самое вкусное тут — не объём, а архитектура. В CERN думают не «как сохранить всё», а «как не утонуть в шуме и довезти нужное до человека». Для контента это прямой намёк: сначала режем мусор, потом масштабируем то, что уже доказало свою ценность.

И да, это серия разборов про путь данных от детекторной пещеры до ноутбука физика. То есть будет ещё много инженерной магии и маленьких побед для любителей системного роста ⚡


topics: приоритизация

topics: контент-эксперименты

topics: быстрые победы

content:
ИИ уже тихо перепрошил найм: кандидаты пишут резюме с ChatGPT, компании фильтруют их через ATS, а собеседования всё больше похожи на тест на «кто тут реально человек, а кто — хороший промпт».

Что это значит для growth-команд и контентщиков:
1. Резюме и сопроводительные стали гладкими, как лендинг после редизайна. Но гладкость не равна релевантности.
2. На собесе ценность смещается в сторону кейсов, цифр и живых разборов — «расскажите, что вы тестили и что сломали» звучит лучше любых шаблонов.
3. Компании начинают искать не просто навыки, а способность быстро учиться и работать с ИИ как с инструментом, а не костылём 🤖
4. В найме, как и в SEO, выигрывает не самый шумный, а тот, кто быстрее делает проверяемые выводы.

Маленький вывод: если раньше победителем был сильный рассказчик, то теперь — тот, кто умеет подкрепить рассказ следами в данных. И да, это уже новая норма 🚀


channel_slug: cv-reboot

channel_name: CV Reboot

topics: сопроводительные письма

content:
Фриланс с LLM перестал быть экспериментом и стал ценовым сегментом.

На биржах к середине 2026 это уже видно по ТЗ:
- «вайб-кодить» мобильное приложение за 7 тыс. ₽;
- AI-интеграции и бэкенды уходят к исполнителям с ценой в 3–5 раз ниже;
- заказчики всё чаще покупают не опыт, а скорость и обещание «сделать на нейросетях».

Что это значит для кандидатов:
- junior и middle теперь конкурируют не только между собой, но и с очень дешёвым фрилансом;
- в резюме уже не работает формулировка «делаю с помощью AI» без конкретики;
- нужен чёткий стек, измеримый результат и нормальные кейсы, а не общий список технологий.

Если вы продаёте услуги на бирже или ищете первые заказы, резюме и профиль должны отвечать на один вопрос: что именно вы делаете быстрее и надёжнее, чем человек с самым низким ценником 💻


topics: сопроводительные письма

content:
ИИ уже изменил найм, и это видно не только в вакансиях, но и в самих собеседованиях.

Что происходит на практике:
— кандидаты быстрее собирают резюме и отклики с помощью ИИ;
— работодатели чаще проверяют не «красивый текст», а реальные навыки;
— растёт значение живых кейсов, тестовых и уточняющих вопросов;
— шаблонные ответы и «идеальные» формулировки стали менее полезны.

Для кандидата вывод простой: резюме и LinkedIn должны выдерживать проверку не человеком-сканером, а человеком, который быстро увидит, где есть опыт, а где — генерация текста. Если в профиле одни общие слова, ИИ это не спасёт. 🤖

Что теперь ценится сильнее:
— конкретные достижения с цифрами;
— понятный стек и зона ответственности;
— примеры задач, которые вы реально решали;
— адекватная структура без перегруза.

ИИ не отменил отбор. Он просто поднял планку к тем, кто умеет показывать факты, а не формулировки.


topics: сопроводительные письма

content:
В CERN на ленты архива уже накопили больше эксабайта данных. Но важнее другое: до хранения доходит не всё, а только 0,01% потока. Остальные 99,99% режут сразу на входе.

Это хороший пример не только для науки, но и для IT-инфраструктуры в целом: когда данных слишком много, спасает не «мощнее сервер», а правильная многоступенчатая фильтрация. Сначала отсев на уровне детектора, потом триггеры, потом распределённое хранение и долгий архив. 🧩

Для тех, кто делает карьеру в IT, здесь есть практический вывод: в больших системах ценится не обработка всего подряд, а умение построить фильтр, который быстро отделяет полезное от мусора. Это касается и логов, и аналитики, и пайплайнов данных.

Если вы пишете в резюме про data engineering, backend или infrastructure, такие кейсы лучше всего показывают понимание архитектуры, а не просто «работал с данными».


cluster: webmaster-tech

channel_slug: traffic-money

channel_name: Traffic Money

content:
ИИ не убил рынок. Он просто поднял планку входа так, что «средний» стал дорогим хобби.

Я слышал это и в медиа, и в перформансе: выживают не те, кто «лучше знает один инструмент», а те, кто умеет собирать P&L из 3–4 навыков сразу. Код + аналитика + упаковка + распределение трафика. Один такой «четырёхрукий» реально тянет объём, на который раньше ставили мини-команду.

И вот где деньги: не в магии ИИ, а в скорости тестов. Кто за день делает 10 гипотез по CTR, CPM, формату блока и связке офферов — тот забирает рынок у тех, кто неделями ждёт «идеальную стратегию». 📈

Похоже, новое разделение простое:
либо ты умеешь собирать результат сам,
либо становишься дорогим исполнителем на коротком поводке.

Хочешь остаться в игре — развивай вторую ветку навыков параллельно основной. Иначе тебя не заменит нейросеть. Тебя заменит тот, кто уже научился ею пользоваться быстрее.


content:
ИИ уже перевернул найм. И это не «когда-то потом», а прямо сейчас.

Я слышал от рекрутеров одну и ту же боль: кандидаты массово тащат в отклики ChatGPT, собесы стали похожи на проверку не человека, а его промпта, а вакансии, которые раньше закрывались за 10–14 дней, теперь висят дольше — потому что входной шум вырос в разы.

Что это значит для бизнеса? Простая математика:
если 100 откликов превращаются в 30 реальных,
если 1 из 10 резюме написан “под ATS”,
если после первого скрининга отваливается половина — воронка найма уже не про «найти», а про «отфильтровать».

И тут начинается самое интересное. Компании, которые умеют считать, уже меняют не только вопросы на интервью, но и сам процесс отбора: тестовые на реальные задачи, короткие скоринги, меньше субъективщины, больше сигналов. Потому что ИИ поднял средний уровень шума — и одновременно поднял цену ошибки найма 📈

Для медиа и контентных сеток тут есть прямой вывод: рынок стал быстрее, а значит, выигрывает не тот, кто громче пишет вакансию, а тот, кто точнее считает P&L найма.


content:
99,99% трафика — в мусор. И это не про плохой сайт, а про CERN.

Я слышал похожие цифры только в медиабаинге, когда смотришь на площадку и понимаешь: из всего потока до денег доезжает крошечная доля. У коллайдера за всё время накопился уже эксабайт данных, но на архивные ленты попало лишь то, что прошло жёсткую фильтрацию.

Логика простая: нельзя хранить всё, как нельзя лить весь трафик в один ад-блок и ждать магии. Сначала отсекаешь шум, потом считаешь RPM, CTR и нагрузку на инфраструктуру.

Что интересно: у CERN архитектура строится не под «вчерашний» поток, а под десятилетия работы. Это очень по-нашему: кто в контенте один раз выстроил систему фильтров, тот потом не бегает за трафиком, а режет потери в P&L.

И да, иногда рост выручки — это не найти ещё один источник, а убрать 1 лишний слой мусора между показом и деньгами 💡


content:
Вайб-кодеры уже зашли не только в разработку, но и в закупку трафика. И картина тут знакомая: когда на рынок приходит толпа с демпингом, CPM у нормальных игроков не растёт — он режется.

Человек пишет: биржа, где он вырос с 40 до 270k/мес, за полгода расслоилась. Один и тот же заказ улетел в 5 раз дешевле. Вайб-кодинг мобилки за 7k₽ — это не мем, это новый прайс-лист рынка.

Для паблишеров и сеток это читается просто: в дешёвом сегменте маржа исчезает первой, в дорогом — остаётся P&L и контроль качества. Когда входной барьер падает, побеждает не «талант», а скорость упаковки и умение считать юнит-экономику.

Инсайд по рынку банальный, но неприятный: если ваш доход держится на одном типе оффера или одном формате блока — вас уже шатает. 🔥 Тесты, диверсификация и жёсткий контроль RPM сейчас важнее красивых кейсов.


channel_slug: product-humor

channel_name: Product Humor

content:
Когда вы думаете, что у вас тяжёлый фильтр в продукте, вспомните CERN.

Там за все годы работы коллайдера накопили больше эксабайта данных. И это не “всё, что нагенерили”. Это только то, что прошло через фильтрацию. Остальные 99,99% данных были с холодной головой отправлены в небытие. Без драмы. Без “а вдруг пригодится”. Просто «нет, спасибо, это не в roadmap».

И вот тут начинается самое знакомое для любого PM-штаба:
— давайте сохраним все события, вдруг аналитика потом пригодится;
— а можно ещё один дашборд, чтобы понять, почему этот дашборд не отвечает на вопросы;
— а эксперименты точно надо логировать навсегда, чтобы через 7 лет кто-то смог поссориться с цифрами.

В CERN, кажется, просто взяли и поставили процессу границы. Не “соберём всё и разберёмся потом”, а “если событие не прошло порог — в архив его, без торга”. Ирония в том, что это и есть взрослая архитектура: не героически тонуть в потоке, а заранее решить, что реально важно.

Пока мы спорим, сохранять ли ещё один статус, там уже миллионы раз сказали данным: «не пройдёте» 🚀


content:
На биржу пришли вайб-кодеры.
И рынок, как это обычно бывает, не умер — он просто разделился на два таба: «сделайте нормально» и «сделайте за 7 тысяч, но чтобы завтра».

Фриланс внезапно стал очень продуктовым.
Есть заказчики с ТЗ уровня «нам нужен AI-агент, который сам поймёт бизнес» — и есть те, кто уже посчитал, что LLM, бэкенд и мобильное приложение должны стоить как обед с доставкой.
И где-то между ними сидит фрилансер, у которого была ставка, опыт и чувство собственного достоинства. Про последние два в 2026, кажется, стали спрашивать реже.

Самый весёлый апдейт: теперь ты проигрываешь не из-за качества, а из-за "ну этот человек сказал, что сделает на вайбе".
То есть roadmap теперь конкурирует не с продуктом, а с верой в чудо. 📉

И это, конечно, красиво: рынок взрослеет, бюджеты мутируют, а «быстро и дёшево» снова пытается отжать у «долго и хорошо» последний кусок выручки.


content:
Найм, конечно, тоже решил пройти через digital transformation.
Раньше кандидат приходил на собес с резюме.
Теперь — с резюме, идеальным cover letter, ответами от ИИ, тренировкой на мок-интервью и взглядом человека, который уже пережил три раунда фидбека и ещё не понял, зачем всё это было.

И вот начинается драматический квест:
— Мы ищем сильного специалиста.
— Отлично, вот он.
— А можно кого-то, кто умеет проходить собеседования, как будто это его основная работа?

ИИ не просто ускорил поиск работы. Он поднял планку ожиданий так, что у найма начался собственный roadmap, а у кандидатов — бесконечный backlog навыков.
Теперь компании хотят не просто “хорошего человека”, а того, кто одновременно думает, пишет, презентует, адаптируется и не палится на вопросе “а что вы делали руками?”

Скандал в том, что рынок внезапно стал честнее и жестче одновременно.
Хороших людей стало видно быстрее.
Средних — тоже.
А вот эйчарам теперь приходится отличать живой опыт от красиво упакованной симуляции 🎭

И да, в найме тоже победили метрики.
Только KPI здесь один: не ошибиться так, чтобы потом не делать вид, что “мы растим сотрудника в роли”.


cluster: agency-ops

channel_slug: client-report-mix

channel_name: Client Report Mix

topics: ожидания клиента

topics: выводы по кампании

content:
Фриланс-биржи к середине 2026 заметно расслоились: рядом с заказами на бэкенд, AI-интеграции и ботов появились запросы на «вайб-кодинг» с очень низким бюджетом. Автор материала пишет, что из-за этого стал проигрывать тендеры исполнителям с ценой в 5 раз ниже и видит ТЗ, где мобильное приложение предлагают собрать за 7 тысяч рублей 🤖

Для agency-ops тут важный сигнал: рынок не только ускорился, но и сильнее поляризовался по ожиданиям клиента. На одном полюсе — задачи, где ценят скорость и AI-подход, на другом — проекты, где цена уже почти не связана с трудозатратами и качеством.


topics: ожидания клиента

topics: выводы по кампании

content:
ИИ уже меняет не только поиск работы, но и сам найм: собеседования, фильтры, критерии отбора и ожидания от кандидатов. Для agency-ops это важный сигнал: воронка подбора становится не просто быстрее, а «умнее» — и значит, отчёты по найму тоже должны показывать не только количество закрытых вакансий, но и качество входящего потока, скорость принятия решений и влияние ИИ-инструментов на конверсию.

Если раньше в дашборде хватало статуса по этапам, то теперь нужен вывод: где ИИ действительно сокращает ручную работу, а где создаёт новый шум в данных 🤖📊


topics: ожидания клиента

topics: выводы по кампании

content:
В CERN за все время работы коллайдера накопилось более эксабайта данных, но до архива доходит лишь малая часть: 99,99% потока отбрасывается на фильтрации. Это хороший пример того, как устроена работа с данными в системах, где важен не объем сам по себе, а способность быстро выделять сигнал из шума.

Серия материалов разбирает инфраструктуру по слоям: от детекторной пещеры до ноутбука физика в любой точке мира. Для тех, кто делает отчеты, дашборды и QBR, здесь есть понятная мысль: ценность данных начинается не с хранения, а с отбора и правильной логики обработки. ⚙


channel_slug: vk-dzen-pro

channel_name: VK + Дзен Pro

topics: контент-план

content:
Я весной побывала на экскурсии в CERN и поймала себя на мысли: тут данные живут в масштабе, который сложно даже представить. За все время работы коллайдера на лентах архива накопилось больше эксабайта, но до хранения доезжает лишь крошечная доля — 99,99% отсекается еще на этапе фильтрации.

Меня особенно зацепил не сам объем, а логика системы. Когда поток настолько огромный, нельзя полагаться на «разберемся потом». Нужно заранее продумывать, что считать ценным сигналом, где ставить фильтры, как не потерять нужное и как построить архитектуру, которая проживет десятки лет.

Для меня это очень прикладная история не только про физику, но и про контент, продукт и инфраструктуру в целом: чем больше входящий поток, тем важнее правила отбора. И тем дороже ошибка на первом этапе ⚙

Я собрала серию материалов о том, как устроен этот путь данных — от детекторной пещеры до ноутбука физика где-то в мире.


topics: контент-план

content:
Вайб-кодеры уже не где-то на горизонте — они пришли на биржу и довольно быстро поменяли правила игры.

Я давно наблюдаю за этим с позиции контент-стратега и вижу знакомую картину: рынок фриланса не «умирает», а расслоивается. В одном слое остаются задачи, где решает опыт, архитектура и ответственность. В другом — короткие ТЗ, где заказчик покупает скорость, а не глубину.

И вот там сейчас особенно заметен новый формат спроса: «сделайте на LLM», «соберите MVP», «вайб-кодинг за недорого». Для исполнителей это означает не только конкуренцию с другими фрилансерами, но и конкуренцию с теми, кто умеет быстро упаковать результат в почти готовый продукт 🤖

Что я бы отметил как главный вывод: на фрилансе все меньше платят за сам факт «умею кодить» и все больше — за умение снижать риски. Понятное ТЗ, нормальная коммуникация, предсказуемый срок, ответственность за результат — именно это начинает стоить дороже.

И да, рынок стал жестче. Но он стал и честнее: слабая упаковка, размытые навыки и отсутствие ниши теперь видно сразу.


topics: контент-план

content:
Я все чаще вижу, как ИИ меняет найм не на словах, а в самой механике отбора.

Раньше резюме было главным фильтром. Сейчас кандидат приходит уже с «подготовкой»: сгенерированным сопроводительным, выверенными формулировками, подсвеченным опытом. И это не обязательно плохо — проблема в другом: между реальными навыками и хорошо упакованным профилем стало больше шума.

Для рекрутера это значит одно: искать приходится не только по опыту, но и по следам мышления. Как человек отвечает на уточнения, как держит логику, как объясняет решения без шаблонов. 🤖

У меня ощущение, что найм постепенно уходит от проверки «что ты написал» к проверке «как ты думаешь». И это, пожалуй, самый важный сдвиг последних лет.

Компании тоже перестраиваются: меньше доверия к первой версии резюме, больше внимания к кейсам, мини-заданиям, живому диалогу и способности кандидата быстро адаптироваться.

ИИ не отменил найм. Он просто сделал его честнее к тем, кто умеет думать самостоятельно.


channel_slug: cpc-cpm-notes

channel_name: CPC/CPM Notes

content:
ВАЙБ-КОДЕРЫ НА БИРЖЕ: ЧТО СЛУЧИЛОСЬ С ЦЕНОЙ

Фриланс-биржа к середине 2026 разъехалась на два аукциона.

В одном — нормальные ТЗ, адекватные ставки и люди, которые ещё считают качество.
В другом — «сделайте MVP за 7 тысяч» и победа у того, кто умеет продавать дешёвый CPM своей работы.

Ставка вниз — и рынок тут же находит желающих.
Не потому что качество стало лучше.
Потому что у части заказчиков KPI теперь один: «чтобы было дёшево и вчера».

Вайб-кодинг стал не мемом, а способом снизить bid.
Кто-то реально ускорился.
Кто-то просто заменил опыт на уверенность в себе. Сухо, но эффективно.

Итог для исполнителя простой:
если раньше продавались руки, то теперь ещё и терпение к аукциону.

Хороший сигнал?
Да. Рынок очистился.
Плохой? Тоже да. Средняя цена стала очень убедительно притворяться дном.


content:
99,99% ДАННЫХ В МУСОРКУ

И это не баг. Это архитектура. В CERN коллайдер генерит такой поток, что хранить всё — плохая религия. Поэтому данные режут на входе: быстро, жёстко, без романтики. На ленту уезжает только то, что прошло фильтрацию. Остальное — в небытие.

В paid-ads всё очень похоже. У вас тоже аукцион не обязан показывать всё всем. Система сначала отсеивает лишнее, потом решает, кому дать охват, кого пустить в аукцион, а кого — на обочину. И дальше уже пляшут CPM, CTR и частота.

Мораль простая: если поток большой, выживает не тот, кто «сохраняет всё», а тот, кто умеет быстро выбирать нужное. В рекламе это называется оптимизация. В CERN — здравый смысл. 🚀


content:
CHATGPT СЪЕЛ СОБЕСЕДОВАНИЕ

ИИ уже меняет не только поиск работы, но и сам найм: кандидаты приходят с идеальными ответами, а компании — с завышенными ожиданиями. В итоге встречаются два хорошо оптимизированных процесса и один очень удивлённый рекрутер.

Если раньше смотрели на опыт, мотивацию и внятность, то теперь добавился новый слой: кто реально умеет, а кто просто красиво подсветил себя нейросетью. Это как в рекламе с накрученным CTR: цифры бодрые, а качество лида — вопрос.

Что делать? Не верить одному резюме, не влюбляться в гладкие формулировки и проверять не только «что знает», но и «как думает». ИИ ускорил найм, но не отменил главного аукциона: за внимание всё ещё платят качеством. ⚙


channel_slug: offer-scout

channel_name: Offer Scout

content:
Вайб-кодеры уже вышли на биржу — и фриланс за полгода сильно расслоился.

Контекст: автор за пару лет вырос с 40 до 270 тысяч в месяц на ТГ-ботах, бэкендах, AI-интеграциях и embedded. Но к середине 2026 рынок стал жёстче: в ТЗ уже пишут «нужно вайб-кодить мобильное приложение за 7 тысяч рублей», а заказ у него уводит человек с ценой в 5 раз ниже.

Действие: вместо старой игры «кто лучше пишет» в ход пошли скорость, упаковка и умение брать не код, а результат. Там, где раньше решала экспертиза, теперь часто решает входной чек и готовность закрыть задачу за копейки.

Результат: фриланс перестал быть ровной полянкой — остались верхний слой с нормальными ставками и массовый низ с демпингом. Для рынка это важный сигнал: если ваш оффер/услуга продаётся только через «я умею делать», без цифр и ценности, вас быстро подрежут. 🎯


content:
Если смотреть на CERN как на трафик-воронку, там давно никто не пытается «протащить всё». На входе — лавина событий, на выходе — уже вычищенный поток: 99,99% режется фильтрами, а в архив уходит только то, что реально несёт ценность.

Контекст простой: коллайдер генерирует объём данных, с которым обычная инфраструктура бы задохнулась. Дальше включается не «железо побольше», а архитектура отбора — многоуровневая фильтрация, распределённое хранение и расчёт на десятилетия работы без права на хаос.

Действие здесь — не в ускорении столкновений, а в том, чтобы правильно поставить cap на мусорный трафик и оставить ресурс под нужные события. Результат — больше эксабайта данных в архивах и система, которая выдерживает нагрузку, где любая ошибка в логике отбора стоит слишком дорого.

Хороший ориентир для аффилиата: сначала фильтр, потом масштаб. Иначе бюджет улетит в пустую, а нужные сигналы утонут в шуме. ⚙


content:
ИИ уже не просто помогает писать резюме и ответы на собесе — он меняет саму механику найма.

Контекст: кандидаты массово приходят с прокачанными AI-резюме, шаблонными cover letter и почти идеальными ответами на вопросы. Для рекрутера это значит одно: раньше хватало смотреть на упаковку, теперь нужно быстрее вскрывать реальную экспертизу и мотивацию.

Действие: компании начинают перестраивать отбор — больше кейсовых заданий, больше проверки практики, меньше веры в «гладкий текст». Параллельно растёт спрос на людей, которые умеют работать с ИИ как с инструментом, а не как с костылём.

Результат: рынок уходит от оценки “как красиво продаёт себя кандидат” к вопросу “что он реально может дать бизнесу”. Для найма это уже не косметика, а смена правил игры ⚡

В такой фазе выигрывают не самые громкие, а те, кто быстрее адаптирует воронку и критерии оценки.


channel_name: B2B Editor

topics: B2B-копирайтинг

topics: экспертные тексты

content:
CERN — это место, где данные ведут себя как подростки на распродаже: их слишком много, и почти все надо отсеять сразу.
Из коллайдера вылетает такой поток, что на лентах архива уже больше эксабайта — и это после фильтрации.
99,99% данных уходит в мусор, потому что иначе инфраструктура просто легла бы и попросила выходной. 🫠
И вот здесь начинается самое интересное: как спроектировать систему, которая десятилетиями не хранит «всё подряд», а быстро решает, что важно, а что — физический шум.
Это не про магию больших данных. Это про очень взрослую архитектуру, где каждая прослойка знает свою роль.


topics: B2B-копирайтинг

topics: экспертные тексты

content:
Фриланс к середине 2026 звучит как рынок, где рядом живут три вселенные.

Первая: «сделайте AI-интеграцию за неделю, бюджет есть».
Вторая: «нужно вайб-кодить мобильное приложение за 7 тысяч рублей, ну вы же с LLM».
Третья: вы с нормальной ставкой, опытом и ощущением, что кто-то только что перепутал биржу с распродажей 😐

Самое интересное — расслоение стало видимым. Не «дорого/дёшево», а «проектная работа / микрозадача / магия за копейки».

Для B2B-редакторов и маркетологов вывод простой: рынок больше не покупает абстрактную экспертизу. Он покупает упаковку результата. Кто может объяснить ценность быстро и без тумана — тот ещё в игре. Кто пишет «сделаю качественно» — уже почти мем.


topics: B2B-копирайтинг

topics: экспертные тексты

content:
Найм теперь выглядит так:

кандидат пишет сопроводительное в ChatGPT
эйчар проверяет резюме через ИИ
оба делают вид, что это «живой процесс»

И да, это не шутка, а новая реальность найма.
ИИ уже поменял не только поиск работы, но и сам фильтр: кого замечают, кого зовут на интервью и кого считают «достаточно сильным». 🤖

Раньше решали опыт, а теперь — еще и умение не звучать как нейросеть, которая очень старалась.
Рекрутеры тоже в игре: быстрее сортируют отклики, глубже копают профили, меньше верят в «инициативность и стрессоустойчивость» без доказательств.

Самое интересное, что на рынке становится важен не просто навык, а способность работать рядом с ИИ, не теряя человеческий смысл.
Похоже, найм тоже переходит в режим: меньше шума, больше точности. И немного паники у всех участников процесса. 😌


channel_slug: seller-brief

channel_name: Seller Brief

content:
Вайб-кодинг уже дошёл до фриланс-бирж — и это меняет экономику заказа.

Что важно:
— появились ТЗ уровня «собрать мобильное приложение за 7 тыс. руб.»;
— демпинг стал не исключением, а отдельным слоем рынка;
— у исполнителей с нормальной экспертизой сжимаются маржа и воронка: заказ легко уходит в 3–5 раз дешевле;
— LLM-инструменты теперь воспринимаются не как “фича”, а как базовый способ закрывать простые бэкенды, боты и интеграции.

Технический вывод простой: рынок быстро делится на 2 сегмента — дешёвый быстрый сборщик и специалист, который берёт сложность, ответственность и интеграции. Между ними почти исчезает середина.

Для ecom это сигнал. Автоматизация, боты, интеграции с CRM/складом/маркетплейсами будут дешеветь, но качество ТЗ и контроль результата станут критичнее. Если задачу можно описать на 1 странице — её уже можно собрать “на вайбе” за копейки 🤖


content:
ИИ уже меняет найм: не только кандидаты стали быстрее готовить резюме и ответы, но и сами собеседования теперь проходят иначе.

Что происходит на рынке:
— кандидаты приходят на интервью с ИИ-подсказками и более «гладкими» ответами;
— рекрутеры чаще смотрят не на заученные формулировки, а на то, как человек мыслит вживую;
— компании начинают пересобирать процесс отбора: больше практических кейсов, меньше вопросов «на память».

Что важно бизнесу:
1. Проверка навыков смещается в сторону задач, которые сложнее сгенерировать за 30 секунд.
2. Растет ценность правильного job description: ИИ ускоряет отклик, но и сильнее размножает нерелевантных кандидатов.
3. В найме усиливается роль автоматизации: первичный скрининг, сортировка откликов, оценка соответствия профилю.

Вывод простой: найм становится быстрее, но и шумнее. Компании выигрывают не те, кто первым подключил ИИ, а те, кто перестроил воронку под новую реальность. 🤖


content:
CERN показал редкий пример инфраструктуры, где данные фильтруются не «потом», а за миллисекунды до того, как их вообще решат сохранить.

За все время работы коллайдера на архивных лентах накопили больше 1 эксабайта данных. Но в хранилище попадает не все: около 99,99% событий отбрасывается еще на ранних этапах отбора. Иначе объемы просто убили бы систему — ни сеть, ни диски, ни бюджет не выдержали бы такой поток.

Ключевой вопрос здесь не в «как много данных», а в архитектуре принятия решений:
— сначала жесткая фильтрация на уровне детекторов;
— потом многоступенчатый отбор и запись только полезных событий;
— дальше — долговременное хранение в системе, рассчитанной на десятилетия.

Это хороший техсигнал для всех, кто строит ecom-инфраструктуру: узкое место обычно не в хранении, а в ранней фильтрации и приоритизации данных. Чем раньше отсекаете шум, тем дешевле вся система.

Что проверить в кабинете и процессах: где у вас сейчас рождается мусорный трафик, какие события действительно нужны аналитике, и можно ли сократить объем данных без потери решения.


channel_slug: bitrix-stack

channel_name: Битрикс Stack

topics: производительность

content:
Иногда смотрю на тяжёлые B2B-системы и ловлю себя на одной мысли: у нас проблемы уже на сотнях запросов в секунду, а в CERN 99,99% событий отбрасывают ещё до того, как данные вообще попадут в долгосрочное хранение.

Для меня здесь интересен не сам масштаб, а схема мышления. Когда поток настолько большой, нельзя «просто добавить сервер». Нужны уровни фильтрации, жёсткие правила отбора, очередь обработки, распределённое хранение и понятная цепочка ответственности за каждый слой.

В Битриксе я вижу ту же логику, только в меньшем масштабе: если не продумать кеш, права, очереди, API и точки интеграции заранее, система начинает деградировать не от нагрузки, а от архитектурных компромиссов. ⚙

Хорошая инженерия — это когда данные не мешают системе жить, а проходят через неё по заранее заданной схеме. И чем сложнее проект, тем меньше в нём места для импровизации.


channel_name: Битрикс Stack

topics: производительность

content:
За последние месяцы я всё чаще вижу одну и ту же картину на собеседованиях: кандидат отвечает быстро, аккуратно и… слишком ровно. Как будто рядом с ним сидит второй интервьюер — ChatGPT.

Для найма это меняет не только проверку знаний. Меняется сама схема оценки.

Типовой кейс из проекта:
1. Раньше я смотрел на опыт, стек и пару живых кейсов.
2. Теперь отдельно проверяю, где человек реально работал руками, а где просто умеет собрать убедительный ответ.
3. И главный вопрос уже не «знает ли он», а «понимает ли он, почему система ведёт себя именно так».

В Битриксе это особенно заметно: заучить можно многое, но в проде всплывают кеш, права, события, композит, интеграции и кривые данные из CRM. ИИ помогает быстро формулировать ответ, но не умеет прожить инцидент, где компонент сломался после обновления и всё поведение пляшет от одного флага.

Я бы сказал так: ИИ не убил найм. Он просто поднял цену за настоящую экспертизу. Теперь ценится не эрудиция, а способность объяснять архитектурно и разбирать систему по слоям.


channel_name: Битрикс Stack

topics: производительность

content:
На фрилансе я давно смотрю не на “кто пишет код”, а на то, кто закрывает риск. К середине 2026 это стало особенно заметно: рядом с нормальными интеграторами на биржу пришли вайб-кодеры — и рынок расслоился.

Из моей практики это выглядит так: один заказчик просит “сделать быстро и дешево”, второй — платит за предсказуемость, поддержку, права, кеш, нормальную схему обмена с CRM и понятный SLA. Первые теперь чаще уходят к тем, кто собирает MVP на LLM и продаёт обещание. Вторые остаются там, где можно ответить за архитектуру и не развалить прод.

Я уже видел типовой кейс: ТЗ на 5 экранов, а по факту — интеграция с Битрикс24, авторизация, очереди, фоновые задачи, права доступа и админка. И вот тут “сделаю за вечер” заканчивается очень быстро. ⚙

Фриланс не умер. Он просто перестал быть одним рынком. И это, честно, полезно: дешёвый шум отделился от инженерной работы.


channel_slug: jtbd-notes

channel_name: JTBD Notes

topics: контекст использования

content:
ИИ УЖЕ ИЗМЕНИЛ НАЙМ — ВОПРОС НЕ В ТОМ, ЧТО БУДЕТ ДАЛЬШЕ, А ЧТО МЫ ТЕПЕРЬ ПЫТАЕМСЯ ИЗМЕРИТЬ

Искусственный интеллект поменял не только поиск работы. Он поменял сам сценарий собеседования и планку того, кого компании считают «сильным кандидатом».

Что сдвинулось:
— кандидаты приходят на интервью с более отполированными ответами;
— рекрутеры чаще проверяют не знание фактов, а способность думать вживую;
— навык «сделать красиво» перестаёт быть сигналом качества.

Для JTBD здесь важен сдвиг контекста: раньше найм оценивал в основном опыт и формальные навыки, теперь всё чаще — как человек решает задачи в изменившейся среде. Это уже не про «знает ли он», а про «как он действует, когда у него есть ИИ, но нет готового ответа».

Отсюда и новый вопрос для команд найма: какой job мы нанимаем на самом деле — исполнение по инструкции или самостоятельное принятие решений? 🤖


topics: контекст использования

content:
ВАЙБ-КОДЕРЫ ПРИШЛИ НА БИРЖУ

Фриланс на биржах меняется не «когда-нибудь», а прямо сейчас. И это хорошо видно по простому сигналу: заказчик уже не ищет просто исполнителя — он выбирает между человеком, который «сделает как надо», и человеком, который «сделает быстро и дешево с LLM» 🤖

Что здесь интересно с точки зрения JTBD:

— раньше job был про «найти разработчика под задачу»
— теперь у части заказов job смещается в «собрать рабочее решение с минимальным бюджетом»
— а у других — в «снизить риск и не переделывать через неделю»

Это уже не один рынок, а несколько сегментов с разными мотивациями, триггерами и порогом доверия.

Самый важный сдвиг: цена перестаёт быть просто ценой. Она становится маркером ожидания от процесса:
быстро / дёшево / с контролем / с качеством / с возможностью допилить потом.

Для исследователя тут прямой вопрос: не «почему люди выбирают вайб-кодинг», а **какой job они пытаются закрыть, когда нанимают вайб-кодера**. И где проходит граница между прототипом, полурабочим решением и продакшеном.


topics: контекст использования

content:
99,99% ДАННЫХ УМИРАЕТ ДО ТОГО, КАК ИХ УВИДИТ ЧЕЛОВЕК

CERN — хороший пример того, как выглядит жесткая фильтрация в условиях перегруза. За время работы коллайдера на лентах архива накопился уже больше эксабайта данных, но до хранения доезжает лишь крошка. Остальное отбрасывают сразу — иначе система бы просто утонула.

Здесь важен не объем ради объема, а последовательность решений:
— что считать сигналом,
— где ставить фильтр,
— что хранить на годы,
— что можно выкинуть без сожаления.

Для исследователя и продуктовой команды это очень знакомая задача. Когда поток событий, интервью, логов или фидбека слишком велик, ошибка часто одна: пытаться сохранить всё. Но хорошая система не собирает максимум данных. Она умеет быстро отсечь шум и оставить то, что помогает принять решение.

Полезный вопрос для себя: какой процент вашего «данного» на самом деле рабочий, а какой просто создает иллюзию понимания? ⚙


channel_slug: team-retain-club

channel_name: Team Retain Club

topics: обратная связь

topics: командная культура

content:
ИИ не «изменил найм». Он просто ускорил все слабые места, которые там и так были.

Что произошло:
— кандидаты начали массово использовать ИИ для резюме, сопроводительных и подготовки к интервью;
— рекрутеры получили больше откликов, но меньше сигнала в каждом отклике;
— собеседования стали чище по форме и шумнее по содержанию: текст звучит уверенно, а реальная глубина часто не совпадает.

Вывод простой: старые фильтры ломаются. Раньше можно было отсечь по формальным признакам и экономить время. Теперь это хуже работает: хороший «упакованный» кандидат может выглядеть как средний, а слабый — как очень собранный.

Что делать компаниям:
1. Перестраивать интервью с «расскажите о себе» на проверку конкретных решений и контекста.
2. Смотреть не только на ответы, но и на ход мысли: как человек уточняет задачу, где сомневается, как признает ошибки.
3. Убирать иллюзию, что ИИ сам по себе повышает качество найма. Он повышает скорость. Качество все еще создают люди 🤝

Найм стал менее наивным. И это, честно, полезно.


topics: обратная связь

topics: командная культура

content:
Фриланс-рынок к середине 2026 не «умер» — он просто стал жёстче и дешевле для тех, кто продаёт не результат, а ремесло.

Автор пишет, что вырос на бирже с 40 до 270 тыс. в месяц, но дальше рынок разошёлся на два слоя:
— дорогие исполнители, которые продают ответственность и скорость;
— массовый сегмент, где заказчики уже прямо пишут: «нужно вайб-кодить приложение за 7 тысяч рублей».

Что это означает для agency-ops:
1. Цена на типовые задачи просела. Если раньше можно было жить на «сделаю бэкенд/бота/интеграцию», то теперь это легко сравнивают с LLM+джуном+самоучкой.
2. Конкурируют не только люди с людьми, но и люди с «человеком, который дешевле в 5 раз».
3. Фриланс всё больше похож на рынок разовых ставок, а не стабильной занятости: выиграл тендер — заработал, ошибся с позиционированием — выпал.

Вывод простой: удерживать на таком рынке можно только тех, кто понимает свою ценность не как «кодер», а как человек, который снимает риски и доводит до результата. Всё остальное будет демпинговаться.


topics: обратная связь

topics: командная культура

content:
В CERN накапали не «много данных», а больше эксабайта архивов. Но важнее другое: до хранения доезжает лишь то, что пережило фильтрацию. 99,99% событий отбрасывается сразу.

Это очень похоже на нормальный agency-ops в перегретой команде: не пытаться «сохранить всё», а быстро отсекать шум. Если воронка найма, онбординга или обратной связи захлебнулась, проблема часто не в объёме, а в отсутствии фильтров на входе. Кто принимает решение? По каким признакам? Что считается ценным сигналом, а что — просто движением ради движения?

У CERN архитектура строится под десятки лет работы и огромный поток, а не под красивую схему на презентации. Для нас вывод приземлённый: если система должна жить долго, ей нужны жёсткие правила отбора, понятные роли и запас прочности. Иначе команда начинает хранить всё подряд — от задач до ожиданий — и тонет в собственном трафике. ⚙


channel_slug: influencer-brief

channel_name: Influencer Brief

topics: инфлюенс-маркетинг

topics: эффективность

content:
CERN — отличный пример того, как выглядит жесткая фильтрация данных без иллюзий.

За все время работы коллайдера на ленты архива ушло больше эксабайта данных. Но в финальную систему попадает не всё: 99,99% событий отбрасывают еще на этапе фильтрации. Это не «потом разберемся», а радикальная отсечка на входе.

Для инфлюенс-маркетинга это болезненно знакомо. Большинство кампаний тоже тонут в шуме: красивые охваты, слабый ER, непонятный CPM, ноль внятной атрибуции. Если не выстроить фильтр заранее, вы платите за мусорный трафик и называете это «узнаваемостью». 🤷♂

Что здесь важно:
— не верить в охваты без контекста;
— считать не только views, но и ER, CPM, CTR, досмотры, переходы;
— заранее проектировать логику отчётности, а не вытаскивать цифры постфактум;
— резать 99% вариантов до запуска, а не оправдывать их после.

CERN делает ставку на точность, а не на объем. В influence-работе этот подход тоже единственный рабочий. 🚨


topics: инфлюенс-маркетинг

topics: эффективность

content:
На фрилансе наступил не «новый этап», а ценовой обвал.

К середине 2026 биржа, где автор вырос с 40 до 270 тыс. ₽ в месяц, расслоилась до боли просто:
— один и тот же заказ уходит не тому, кто сильнее, а тому, кто дешевле в 5 раз;
— в ТЗ уже пишут без стеснения: «вайб-кодить мобильное приложение за 7 тысяч рублей»;
— LLM из инструмента стали аргументом для демпинга.

Это важный маркер и для рынка influence: когда технологии удешевляют производство, заказчик перестаёт покупать «экспертизу» и начинает искать «минимальную цену за результат». И дальше включается классика: заниженный бюджет, мутные KPI, ожидание магии за копейки.

Если вы строите подбор блогеров или спецпроекты, вывод простой:
не продавайте «просто интеграцию» — продавайте измеримый результат.
Иначе вас заменят не креативные, а самые дешёвые. 💸


topics: инфлюенс-маркетинг

topics: эффективность

content:
ИИ уже ломает найм — и это надо признать, а не умиляться «умным ассистентам».

Что поменялось на практике:
— кандидаты приходят с резюме и сопроводительными, которые писал не человек, а ChatGPT;
— ответы на интервью стали гладкими, но пустыми;
— рекрутеры всё чаще отсекают не слабых, а «слишком отполированных» соискателей;
— часть вакансий и тестовых заданий теперь оценивают не по смыслу, а по тому, насколько текст похож на ИИ-шаблон 🤖

Проблема не в самом ИИ. Проблема в том, что рынок быстро перестал различать: где реальный опыт, а где грамотная генерация. И если раньше слабый кандидат палился на структуре мысли, то теперь палится только на глубине — а её, как правило, и нет.

Для брендов и агентств тут прямой вывод: любые автоматизированные процессы без проверки руками превращаются в мусор на входе. Нужны дополнительные фильтры, верификация кейсов, живые разборы и вопросы, которые нельзя «запросить у нейросети».

ИИ не отменил найм. Он поднял цену на проверку фактов.


channel_slug: crisis-room

channel_name: Crisis Room

topics: кризисные сценарии

topics: антикризисные заявления

topics: первые 24 часа

topics: Q&A для спикеров

topics: работа с негативом

topics: публичные извинения

topics: ошибки пресс-служб

topics: медиа-эскалация

topics: репутационный контроль

topics: пост-мортем кейсов

content:
В CERN меня всегда цепляет не физика, а дисциплина. Там не пытаются «сохранить всё». Там честно признают: 99,99% данных — шум. И это очень по-взрослому.

Плохие PR-команды делают ровно наоборот: тащат в коммуникацию каждый факт, каждый скрин, каждую версию, каждый комментарий из чата. В результате не остается ни смысла, ни приоритета, ни управляемого нарратива.

Антикризис — это тоже фильтрация. Не “что мы еще можем сказать”, а “что вообще должно дойти до внешней аудитории”. Если у вас нет системы отсечения, вы гарантированно утонете в собственном трафике.

CERN строит архитектуру под гигантский поток данных десятилетиями. В кризисе нужен тот же подход:
1. что подтверждено;
2. что можно объяснить;
3. что можно пообещать;
4. что пока нельзя комментировать.

Остальное — в архив. Или в черновики. 🧊


topics: кризисные сценарии

topics: антикризисные заявления

topics: первые 24 часа

topics: Q&A для спикеров

topics: работа с негативом

topics: публичные извинения

topics: ошибки пресс-служб

topics: медиа-эскалация

topics: репутационный контроль

topics: пост-мортем кейсов

content:
ChatGPT не “убил” найм. Он убил иллюзию, что собеседование — это честная проверка компетенций.

Теперь кандидат приходит с идеальным резюме, сгенерированным сопроводительным, отрепетированными ответами и аккуратно упакованным опытом. А рекрутер за 40 минут пытается понять, где человек, а где его нейросеть. Это уже не поиск таланта. Это состязание в качестве промптов.

Мой жесткий вывод: компании пора перестать оценивать “умение красиво говорить” и начать проверять то, что ИИ пока не делает за человека — логику, скорость мышления, принятие решений, ответственность за результат.

ИИ не отменил найм. Он поднял планку шума. И если у вас процесс построен на банальных вопросах и субъективном впечатлении, вас будут массово обходить те, кто лучше освоил генерацию, а не профессию 🤖

Побеждать будут не те, кто первым запретит ChatGPT, а те, кто перестроит интервью под новую реальность.


topics: кризисные сценарии

topics: антикризисные заявления

topics: первые 24 часа

topics: Q&A для спикеров

topics: работа с негативом

topics: публичные извинения

topics: ошибки пресс-служб

topics: медиа-эскалация

topics: репутационный контроль

topics: пост-мортем кейсов

content:
Вайб-кодеры не “пришли” на биржу. Они просто обрушили планку входа.

Вот что реально случилось с фрилансом к середине 2026: рынок разделился на тех, кто продаёт скорость, и тех, кто продаёт ответственность. Между ними — пустота и демпинг.

Я бы не драматизировал. Когда заказчик пишет «нужно вайб-кодить приложение за 7 тысяч рублей», это не про разработку. Это про то, что у клиента исчезло понимание цены ошибки. А значит, исчезла и цена репутационного риска.
Вот где проблема.

LLM не убили фриланс. Они убили иллюзию, что за “просто код” будут платить как за инженерную работу. Теперь выигрывает не тот, кто пишет быстрее. А тот, кто умеет:
— быстро уточнять требования
— жёстко фиксировать границы
— продавать предсказуемый результат
— отказываться от токсичного чека

Для PR это та же история: рынок начал покупать не красивый текст, а снижение риска. И это уже не тренд. Это новая база.


channel_slug: traffic-safari

channel_name: Traffic Safari

topics: масштабирование

content:
ИИ заметно переписал найм: собеседования стали быстрее, а фильтр на входе — жестче. Уже не только кандидаты используют ChatGPT для резюме и ответов, но и компании все чаще перестраивают отбор под новые паттерны поведения.

Для рынка это еще один сигнал: процессы ускоряются, а ценность смещается в сторону тех, кто умеет быстро проверять, а не просто «красиво» отбирать. В найме, как и в арбитраже, тестов становится больше, а доверия к первому касанию — меньше 🤖


topics: масштабирование

content:
Вайб-кодеры уже не где-то на горизонте — они пришли на биржи и начали двигать прайс вниз. К середине 2026 фриланс по ТГ-ботам, бэкендам, AI-интеграциям и даже embedded заметно расслоился: один и тот же кусок работы теперь уходит тому, кто готов делать в разы дешевле.

Для байеров и тех, кто работает с техспецами, это знакомый паттерн: когда на рынок заходит масса исполнителей с LLM-пайплайном, средний чек проседает, а выигрыш получают не самые сильные, а самые быстрые и дешёвые. 📉

Автор истории показывает, что в таких условиях удержаться на старой цене уже сложнее, чем найти новый трафик.


topics: масштабирование

content:
CERN показал, как выглядит фильтрация данных на космических объемах: за все время работы коллайдера в архиве накопили больше эксабайта, но 99,99% потока отбрасывают еще до попадания в хранилище.

Для арбитража это знакомая логика: сначала режут шум, потом уже тащат в аналитику то, что реально можно масштабировать. Чем жирнее поток, тем важнее архитектура фильтрации, а не просто «больше железа». 🚦


channel_slug: burzh-seo

channel_name: Burzh SEO

content:
AI уже не просто помогает искать работу. Он сломал саму воронку найма.

Раньше у компании был дефицит кандидатов. Сейчас дефицит — сигналов, которым можно доверять. Резюме пишут нейросети, сопроводительные адаптируют под вакансию, тестовые решают с подсказками. На стороне кандидата выросла скорость. На стороне работодателя — шум.

И вот контринтуитивный вывод: выигрывают не те, кто «внедрил ИИ в рекрутинг», а те, кто пересобрал фильтрацию под новый рынок.

Что меняется:
— CV больше не proof of skill
— интервью без проверки на практику = почти фикция
— роль рекрутера смещается от отбора к валидации
— ценность получает не опыт в вакууме, а способность показать работу в контексте

Для SEO-рынка это знакомая история. Когда контент научились генерировать массово, победили не те, кто делал больше текста, а те, кто усилил EEAT, первичные данные и экспертную проверку. В найме будет так же. 🤖

Компании, которые все еще оценивают «красоту упаковки», будут нанимать лучше оформленные, но слабее подтвержденные профили.


content:
Вайб-кодеры пришли на биржу. И это не про рост рынка, а про его сегментацию.

Что произошло к середине 2026: низкий чек окончательно отъел не просто «джуны», а весь слой задач, где клиенту важнее скорость и иллюзия результата, чем архитектура, тесты и поддержка. На витрине это выглядит как «LLM-разработка стала нормой». На практике — как демпинг, где выигрывает не лучший специалист, а тот, кто обещает собрать продукт за 7 тысяч рублей.

Для SEO-рынка вывод неприятный, но полезный: контент и dev-фриланс теперь продаются не как ремесло, а как риск-менеджмент. Если вы продаёте output, вас сравнят с AI и фрилансером из другого часового пояса. Если продаёте outcome — с агентством, которое умеет отвечать за трафик, конверсию и сроки.

Рынок не умер. Он просто стал жёстче 🧊

Для агентств и инди: упаковка, EEAT, кейсы и понятный ROI теперь важнее «я умею делать всё».


content:
В CERN не «хранят все данные». И это важнее любой истории про эксабайты.

99,99% потока отбрасывают еще до того, как он станет чем-то полезным. Не потому что не хватает дисков. Потому что хранить всё — плохая стратегия, если у вас терабайды в секунду и цель не архив, а физика.

Это хороший контрпример для SEO-рынка. Многие команды до сих пор пытаются собирать «всё»: все запросы, все кластеры, все страницы, все сигналы. В итоге получают шум вместо решения. Умный фильтр почти всегда дешевле, чем бесконечное накопление данных.

CERN строит систему не вокруг объема, а вокруг отбора: что имеет шанс изменить результат? Что нужно сохранить? Что можно отбросить без потери смысла?

В SEO это тот же вопрос к контенту, outreach и аналитике. Если ответ «сохраняем всё на всякий случай» — у вас уже проблема с архитектурой. ⚙