topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
Ломаем терминал, потому что заголовок уже обещал драку — и это редкий случай, когда клик не врёт.

Речь про Kozen P10F: более свежую версию сберовского терминала, которую можно встретить не только в банках, но и в киосках самообслуживания, на кассах и в точках, где железо должно жить в режиме «24/7 и без жалоб». И вот здесь начинается самое интересное: это уже не просто «коробка для оплаты», а полноценный мини-компьютер с урезанным доступом, жёсткой защитой и железом, заточенным под стабильность, а не под красоту.

Главный вопрос не «что внутри», а почему такие устройства так сложно прошивать под себя. Ответ скучный и полезный: загрузка, контроллеры, безопасность, закрытые интерфейсы, защита от вмешательства. То есть терминал можно разобрать руками, но заставить его думать иначе — уже другая лига.

Именно поэтому такие разборы заходят: они показывают, как выглядит реальная техно-инфраструктура без маркетинговой пыли. Не «умный гаджет», а маленький бойлер бюрократии, электроники и контроля. 🔧


network: hypewave

cluster: creators-personal

channel_slug: hot-take-studio

channel_name: Hot Take Studio

topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

format: text

content:
Найм с рынка — это не стратегия, а налог на дефицит. И если у вас системные аналитики нужны «вчера», а воронка пустая, есть более умный ход: выращивать людей внутри.

РТЛабс как раз разобрал этот кейс без магии. Смотрят не на красивое резюме, а на ближайший к роли ресурс в компании: кого можно быстро дообучить, перевести, усилить. То есть не «ищем идеального кандидата», а строим внутренний конвейер роста.

Почему это работает:
— сокращается время закрытия вакансии;
— меньше денег уходит на сорсинг и адаптацию;
— человек уже понимает продукт, процессы и культуру;
— ниже риск, что новичок развалится на онбординге.

Главный вывод тут неприятный для любителей бесконечного рекрутинга: дефицит кадров часто решается не охотой за рынком, а нормальной архитектурой развития внутри компании. Если у вас нет карты навыков, понятных треков роста и процесса переобучения — вы просто платите за чужую инфраструктуру. 🚀


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
CSS опять тихо перепрошёлся, а многие всё ещё живут в 2016-м. И это не вкусовщина, а прямой удар по поддерживаемости.

Тезис простой: старые паттерны в вёрстке не просто «привычные» — они часто делают код длиннее, хрупче и дороже в сопровождении. Новые возможности CSS уже позволяют выкинуть часть костылей: меньше обвязки, меньше вложенности, меньше магии на JS.

Что тут важно технически:
— код становится короче без потери читаемости;
— меньше зависимостей от хакающих решений;
— проще объяснять логику верстки команде;
— ниже риск, что правка в одном месте сломает три соседних блока.

И да, это не про «переписать всё ради хайпа». Это про инвентаризацию: какие техники реально устарели, а какие просто по инерции продолжают жить в проектах.

Хороший сигнал для рынка простой: если CSS умеет делать задачу нативно, костыль должен оправдываться цифрами, а не привычкой. 🔧

Иначе вы не экономите время — вы откладываете техдолг.


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
ИИ пугает взрослых не потому, что он «умный». Пугает другое: он уже умеет делать куски их работы быстрее, дешевле и без усталости.

Что реально давит на людей вне диджитала:
— непонятно, где граница между «помогает» и «заменяет»;
— слишком быстро меняются правила игры;
— язык ИИ выглядит магией, а магия в управлении всегда бесит.

У сеньоров за 40 тревога обычно не про нейросети, а про статус. Если инструмент умеет собрать текст, макет, код или аналитику за минуты, возникает мерзкий вопрос: а за что тогда платят мне?

Джуны, наоборот, боятся попасть в ловушку: раньше вход в профессию был через рутину, теперь рутину уже съедает машина. И если рынок не объясняет, чему учиться дальше, люди начинают паниковать.

Вот почему страх перед ИИ — это не про технологии. Это про перераспределение ценности, власти и скорости. И да, рынок уже это чувствует. ⚙


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
ИИ не просто «замещает джунов». Он начинает ломать сам конвейер, который их производит.

В UC Berkeley на курсе CS10 доля неудовлетворительных оценок в весеннем семестре 2026 года прыгнула до 35,3% — раньше было меньше 10%. Причина, которую называют преподаватели, неприятно простая: студенты массово делегируют домашки языковым моделям, а на экзамене внезапно выясняется, что думать за них никто не будет.

И вот тут начинается самое интересное. Компании одновременно:
— режут опытных инженеров ради «эффективности» и экономии на ИИ 🤖
— и получают поток выпускников, которые умеют пользоваться инструментом, но не понимают базу

Это не спор про «лень поколения». Это про качество навыка. Если ты не проходишь через сложную часть обучения — разбор ошибок, самостоятельное решение, ручную сборку логики — у тебя не формируется фундамент. ИИ ускоряет выполнение задачи, но не гарантирует обучение.

Рынок уже видит парадокс: навыков меньше, автоматизации больше. А потом все удивляются, почему «кандидатов много, а нанимать некого».


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
PHP без фреймворка — это часто не «простота», а ритуал на выживание. Шаблоны в чистом PHP быстро превращаются в кашу: лишний HTML, дубли, `if` на 40 строк и баги, которые всплывают в самый неудобный момент.

PHP Views пытается закрыть именно эту дыру: дать проекту нормальную шаблонизацию без тяжелого фреймворка, но с понятной структурой, Blade-подобной логикой и привязкой к моделям. Идея не в магии, а в снижении трения: меньше ручной возни, меньше ошибок, быстрее сборка интерфейса.

Почему это важно? Потому что огромный пласт PHP-жизни — это не Laravel-проекты, а WordPress, CMS, самописные админки и старые монолиты. И там вопрос не «как сделать идеально», а «как сделать так, чтобы это можно было поддерживать через полгода». 🔧

Если шаблонизация реально упрощает код, это не косметика. Это экономия времени, нервов и будущих костылей.


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
Идеальные процессы в разработке — это не святость, а налог на скорость.

30 минут на решение в хаосе против месяца в «правильной» компании — звучит как карикатура, но это реальная цена порядка. Чем больше регламентов, согласований и «давайте сначала опишем процесс», тем ниже шанс на пожар… и выше шанс, что продукт будет ехать как троллейбус в пробке.

Парадокс простой: процессы нужны, чтобы команда не горела. Но когда их слишком много, они начинают тормозить именно то, ради чего их вводили — delivery, эксперименты, реакцию на рынок. И вот уже не разработка управляет продуктом, а продукт обслуживает ритуалы.

Что ломается первым:
— скорость принятия решений
— ответственность: «это не ко мне, это по процессу»
— гибкость: любой форс-мажор превращается в бюрократический квест

Жёсткий вывод: хаос убивает команду быстро, а переуправление — медленно, но дорого. ⚙

Нормальный вопрос не «процессы или свобода», а «какие процессы реально сокращают время до результата, а какие просто создают видимость контроля».


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
«Светофор» снова тестит рынок на прочность — и на этот раз не размером, а форматом.

У «Торгсервиса» стартует новый дискаунтер «Золотой ключик»: первые точки уже открылись в Нижнем Новгороде. Фишка не в названии, а в механике: магазины будут в несколько раз меньше классического «Светофора». Это важная развилка — меньше площадь, ниже capex, проще запуск, быстрее обкатка локаций. Для дискаунтера это почти идеальный способ проверить спрос без тяжелого ремонта сети по всей стране.

Что это значит на практике? Если у большого формата ставка на объем и ультранизкую цену, то здесь — на плотность трафика и экономию операционки. Меньший магазин легче посадить в жилой поток, ближе к «магазину по пути», а не к «поездке за закупкой».

Но главный вопрос не в вывеске. Удастся ли сохранить маржу, когда режешь метраж и меняешь сценарий покупки? Если да — «Золотой ключик» может стать не экспериментом, а новым шаблоном для бюджетной розницы. Если нет — останется еще одной попыткой упаковать старую логику в компактную коробку 🔎


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
WordPress + Doctrine ORM — звучит как попытка поставить турбину на велосипед. И вот тут начинается интересное: автор не просто “можно ли”, а показывает, как воткнуть ORM в ядро CMS так, чтобы не убить производительность.

Суть не в магии, а в архитектуре. Doctrine даёт нормальную работу с сущностями, связями, репозиториями и снимает часть боли от ручного SQL, который в больших проектах превращается в болото из костылей. Главное — не тащить ORM туда, где он реально лишний, а аккуратно встроить его в существующий цикл WordPress.

Самый вкусный вопрос тут не “зачем”, а “сколько это стоит”. И ответ именно технический: если всё сделано с головой, дополнительный оверхэд можно удержать в разумных пределах. Не ноль, конечно — но и не катастрофа. 📌

Такой ход особенно цепляет тех, кто устал от вечного выбора между “быстро” и “поддерживаемо”. Тут пытаются доказать, что иногда можно взять и оба пункта сразу.


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
Matomo — это не просто «ещё одна аналитика», а система, где архитектура решает всё. И если у вас 1 сайт — вы пока ещё в зоне комфорта. Если 10+ проектов, лендинги, поддомены, приложения и сводная отчетность — начинается зоопарк.

В разделе Websites Matomo живут три разных сущности: Website, Mobile App и Roll-Up. И вот тут многие ломаются: смешивают типы, лепят всё в одну кучу и потом удивляются, почему данные не сходятся. А не сходятся они потому, что Matomo не про магию, а про структуру.

Ключевой вопрос — как строить дерево проектов. Нужны ли отдельные сайты под каждый домен? Или один проект с фильтрами? Где хранить кросс-доменные переходы? Как не убить отчётность, когда маркетинг просит «одну цифру на всех»? 📊

Разбор полезен не только технарям. Это про управление вниманием к данным: если архитектура кривая, все красивые графики — просто дорогая декорация. И да, ошибка №1 почти всегда одна: масштабируют Matomo как Excel. Потом платят временем, качеством и нервами.


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
Conventional Commits — это тот редкий случай, когда стандарт вроде бы помогает, а на деле дисциплинирует не команду, а ритуал.

Идея простая: `feat`, `fix`, `chore`, префикс, и дальше машина сама собирает changelog, релизы и версионирование. Звучит как productivity porn для разработчиков. Но проблема в том, что формат начинает управлять мышлением: коммит пишут не для истории изменений, а чтобы пройти проверку.

Что ломается:
— маленькие коммиты превращаются в бюрократию;
— смысл прячется за ярлыком;
— спорные изменения маскируются под «техничку»;
— команда тратит внимание на форму, а не на контекст.

Да, для автоматизации это удобно. Но удобство парсера — не равно польза для людей. Если после внедрения коммиты стали чище, а понимание продукта — хуже, значит вы оптимизировали не то.

Conventional Commits хорош как инструмент. Плох как религия. И именно в этом чаще всего и зарыт баг 🧩


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
IPv10 — это идеальный пример, как «давайте чуть подкрутим контроль» в интернет-истории превращается в «мы случайно собрали новый стек».

Суть простая и жёсткая: сеть перестают считать тупой трубой. Она начинает понимать, **что** в ней едет, **откуда** и **зачем**. И вот тут магия: то, что задумывалось как замедление свободы, внезапно становится ускорением для управления, маршрутизации и совместимости.

Почему это цепляет? Потому что старый интернет страдает не от отсутствия скорости, а от отсутствия смысла на уровне сети. Когда оператор видит только битовый поток, он лепит костыли. Когда сеть умеет различать трафик, классы, приоритеты и сценарии — появляется шанс починить то, что годами латали поверх TCP/IP.

Именно поэтому такие сюжеты так хорошо заходят: у них есть конфликт, цифры, инженерная интрига и политический нерв. Не «ещё один стандарт», а редкий случай, когда регуляторная идея внезапно начинает выглядеть как технологический рывок. ⚙


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
Один месяц согласований — и проект уже стоит в 1,5 раза дороже. Не из-за «дорогих разработчиков» и не из-за магии сметы. Из-за паузы.

История из CRM-проекта: на старте было понятно, что нужна кастомная рассылка, соответствие закону и нормальная интеграция. То есть архитектурно всё решали рано, пока окно для экономии было открыто. Но потом начались согласования, и в этот момент любая «подумаем ещё» превращается в расходы.

Почему так больно? Потому что проект дорожает не линейно.
Есть ранняя стадия — дешёвые решения, быстрые правки, меньше переделок.
Есть поздняя — уже собранные зависимости, занятые команды, пересборка контуров, новый цикл тестов и согласований. И вот тут каждая неделя стоит как маленький релиз.

Главный вывод не про код, а про управление: если решение откладывают, его цена растёт быстрее, чем кажется в чате. 💸

В ИТ самая дорогая фраза — не «сделаем кастом», а «давайте вернёмся к этому через месяц».


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
Яндекс открыл отелям прямой вход в тематический блок Поиска — и это не просто «ещё один формат рекламы», а смена маршрута денег.

Раньше в этом блоке жили в основном агрегаторы: пользователь искал отель, кликал, попадал на площадку-посредник, а уже потом — в гостиницу. Теперь отель может вести трафик сразу на свой сайт. Меньше прослоек, меньше комиссии, больше контроля над воронкой.

Что это меняет технически:
— бренд получает прямой клик без перепродажи лида;
— проще тестировать офферы, цены и спецпредложения;
— проще собирать свою аналитику: кто пришёл, откуда, куда ушёл;
— агрегаторы теряют монополию на «поисковый спрос» в travel.

Но есть нюанс: прямой трафик не спасает слабый сайт. Если у отеля кривая бронь-форма, медленная загрузка и мутные условия, Яндекс просто ускорит слив бюджета. ⚠

То есть рынок сейчас не про «кто крутит рекламу», а про «кто умеет конвертировать спрос без посредника».


topics: удержание внимания

topics: реакция рынка

content:
QR-код умер? Нет. Ему просто сделали ночной макияж.

NoiR Code — это не «ещё один необычный шрифт», а попытка спрятать машинно-читаемый код в картинку, которая выглядит как нуар-кадр: город в дожде, луна, тени, контрастный силуэт. Снаружи — почти постер. Внутри — всё тот же код, только упакованный так, чтобы не кричать “я утилитарная штука”.

Технически трюк держится на том, что изображение строится в формате, который считывается специальным приложением или веб-сервисом. То есть важен не только внешний вид, но и дисциплина при распознавании: если визуал слишком «художественный», код развалится. Если слишком простой — исчезает весь смысл. 🎭

Вот почему это интересно медиа и креаторам: формат не прячет функцию, а продаёт её через эстетику. Пользователь сначала видит атмосферу, потом — полезность. Это почти идеальный крючок для внимания: сначала «что это вообще такое?», потом «ага, это работает».

И да, это не про магию. Это про упаковку смысла в образ, который хочется сохранить, переслать и показать. А в мире, где скучный QR воспринимается как мусор на макете, это уже маленький бунт.


cluster: trends-newscast

channel_slug: growth-room

channel_name: Growth Room

topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Очередной «простой» PHP-пакет, который на деле чинит классическую боль: шаблоны в чистом PHP почти всегда превращаются в лапшу из `include`, `echo` и копипасты.

PHP Views обещает убрать это из проектов без фреймворка — включая CMS вроде WordPress. Идея не новая, но важен подход:
- Blade-подобный синтаксис вместо простыней PHP
- привязка моделей к шаблонам
- меньше ручного склеивания данных и вёрстки
- ниже шанс словить баг на пустом поле или кривом `if`

Что здесь интересного для growth-команды? Не «красивый шаблонизатор», а скорость итераций. Когда лендинги, промо-страницы и email-шаблоны собираются быстрее, команда чаще тестирует офферы, CTA и блоки. А это уже влияет на CR, а не на эстетику.

Чёрный кейс из практики PHP-проектов: обычно проблемы не в верстке, а в поддержке десятков почти одинаковых шаблонов. Один забытый `esc_html`, один сломанный partial — и в проде уже мусор 🧨

Если у вас WordPress/legacy PHP и команда постоянно правит шаблоны руками, такие пакеты стоит смотреть не как «фичу», а как способ сократить время на запуск экспериментов.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ИИ пугает не всех одинаково — и это видно даже без социологии.

У джунов страх простой: «меня заменят». У сеньоров 40+ — другой: «мои навыки устареют быстрее, чем я успею их монетизировать». У людей вне диджитала — вообще третий слой: не “как этим пользоваться”, а “почему оно уже пишет, рисует, считает и принимает решения лучше меня”.

Вот где реальный скандал: паника чаще не про технологию, а про потерю контроля над своей ценностью на рынке. ИИ не забирает работу “вообще” — он режет куски рутины, а вместе с ними и оправдание для слабых специалистов.

Что делать без самообмана:
1) выписать задачи, где вы теряете время на механике;
2) прогнать их через AI и замерить экономию;
3) научиться не “пользоваться ИИ”, а встраивать его в процесс с метрикой: скорость, cost per task, quality score.

Кто это поймёт первым, тот не станет жертвой хайпа — станет оператором системы.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Срывы дедлайнов — это не про «ленивую команду». Чаще это чёрный системный баг, который накапливается месяцами.

3 типовые причины:
1) Задача описана так, что у 3 людей в голове 3 разных результата.
2) Нет owner’а: «вроде делает команда» = в итоге не делает никто.
3) Срок поставлен без оценки зависимости от других задач, согласований и ревью.

Что происходит в реальности: люди заняты, но заняты не тем. Вроде бы все в работе, а релиз уезжает на 5–10 дней. Потом начинается классика: срочные правки, ночные созвоны, виноватые без виноватых.

Что проверить в своей воронке управления:
— есть ли у каждой задачи один ответственный;
— можно ли понять результат за 30 секунд;
— есть ли промежуточные дедлайны, а не один финальный;
— учитываются ли блокеры заранее, а не в день релиза.

Если коротко: дедлайны срывает не команда, а туман вокруг задачи. Уберите туман — и магии «неуспели» станет сильно меньше. 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
WordPress-миф №1: «поставь OpenLiteSpeed — и сайт полетит». На реальных серверах сравнили его с классическим LEMP под одинаковой нагрузкой до 500 пользователей. Смотрели не “ощущения”, а RPS, latency, TTFB, CPU и RAM.

Что важно: OpenLiteSpeed не выглядит магией из коробки. Да, в части сценариев он даёт более бодрый TTFB и лучше держит пиковую нагрузку, но это не бесплатный буст — поведение сильно зависит от кеша, настроек PHP и того, как собран сам WordPress. Без тюнинга разница может быть намного скромнее, чем обещают маркетинговые сравнения.

LEMP, в свою очередь, предсказуемее в эксплуатации: понятнее узкие места, проще дебажить, легче масштабировать руками. Для продакшена это часто важнее, чем красивый бенч в вакууме.

Вывод простой: если у вас WP и трафик уже упирается в сервер — сначала меряйте latency/TTFB на своей конфигурации, потом меняйте стек. Иначе легко переплатить за «ускорение», которое съедят кривой кеш и тяжёлые плагины. 🧪


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самый “надёжный” бот в MAX взломали не через магию, а через банальную дыру в логике.

Что произошло: автор нашёл эксплойт в боте Ze-Post для MAX, предупреждал разработчиков 3 месяца назад, но фикс либо не дожил до релиза, либо был сделан формально. Потом в эту же дыру залез уже другой человек — и громко. 🔓

Суть кейса для growth-команды простая: если у вас бот = часть CRM, он становится точкой риска. Один уязвимый сценарий = доступ к данным, рассылкам, действиям от лица пользователя. Это уже не “технический баг”, а потенциальный слив базы и удар по ретеншну.

Что забрать себе:
1) любые боты с авторизацией — только через баг-баунти/ревью;
2) критичные сценарии: вход, смена привязки, массовые действия, экспорт;
3) тест на повторяемость: можно ли воспроизвести баг за 5 минут без доступа к коду.

Если бот влияет на деньги, сегменты или пуши — его надо проверять как платежку. Иначе “надежный” превращается в публичный кейс за один вечер.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Матричный принтер как black hat growth-канал 80-х: шумит, тормозит, но делает работу дешевле и надёжнее, чем «современная альтернатива».

Кейс: у автора был Epson MX-80 F/T III, который он купил в 1982–83 году и не списал даже после апгрейда на лепестковый принтер и лазерник. Почему? Потому что для одной узкой задачи он оставался лучшим: печать этикеток для библиотеки 35-мм слайдов через базу данных Eagle вместо ручной возни с листами этикеток на лазере.

Что здесь важно для нас:
— не всегда «новый инструмент» = лучший
— узкая автоматизация может экономить часы на рутине
— если процесс повторяется и в нём есть данные, его можно сделать программным

Разоблачение простое: большинство команд переплачивают за универсальные решения, когда нужен один надёжный сценарий. Не покупайте «лазерный комбайн» для задачи, где нужен один стабильный шаблон и вывод в 1 формат. Проверьте, где у вас до сих пор ручной костыль, который можно заменить маленькой автоматизацией ⚙


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чёрный кейс из JS-мира: «пауза» в воркере — это не кнопка Stop, а контракт на каждый тик.

Есть интерпретатор в Web Worker’е, который шлёт трейсы в UI: состояние, лента, позиция каретки. Если между шагами не вставить задержку, UI просто захлебнётся событиями. Если вставить её не туда — сломаешь и движок, и протокол обмена.

Два места для паузы:
1) внутри шага, до отправки результата;
2) после публикации шага, перед следующим циклом.

На бумаге это мелочь. На практике — разница между:
- честным трейсом, где UI всегда видит уже завершённый шаг;
- и «рваным» протоколом, где состояние может уехать вперёд, а экран — отставать.

Что это значит для роста/продукта? Любой async-протокол без явной точки синхронизации — это будущий баг в аналитике, атрибуции или CRM. Вы думаете, что считаете шаги, а на самом деле меряете гонку между потоками.

Правило простое: если событие должно быть наблюдаемым, оно должно завершаться до следующего тика. Иначе у вас не «real-time», а красивый источник расхождений.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Команда на 100% мощности — это не «высокая эффективность», а режим без запаса прочности.

Черный кейс из корпоративки: руководители давят контроль, переработки и срочные задачи, потом удивляются:
- сильные уходят первыми;
- найм растягивается на месяцы;
- стоимость ошибки в инциденте растет кратно.

Итог по факту простой: сначала выжали +10-15% скорости, потом получили минус в P&L через текучку, онбординг и просадку качества.

Что здесь ломается:
1) Мотивация деньгами работает коротко.
2) Перегретая команда не держит сбой, потому что у нее нет резервной мощности.
3) Когда KPI завязан только на занятость часов, бизнес платит дважды: за переработки и за восстановление.

Нормальная модель — не «выжать максимум», а держать управляемую нагрузку и синхронизировать цели людей с целями бизнеса. Иначе любой инцидент превращается в дорогой стресс-тест. ⚠

Для growth-команды это тоже метрика: если вы не оставляете 15-20% capacity на эксперименты и форс-мажоры, у вас не growth, а хрупкая операционка.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самый частый «тихий убийца» PageSpeed — не бэкенд и не «тяжёлый фронт», а картинки.

Сценарий типовой: на мастер-ветке всё зелёное, на проде после пары месяцев контента — баллы падают, SEO стучится с паникой, а в логах «ничего не меняли». Меняли. Просто начали заливать изображения без контроля веса и форматов.

Что ломает скорость чаще всего:
- PNG/JPG по 1–3 МБ вместо webp/avif
- картинки больше реального контейнера в 2–4 раза
- отсутствие lazy load для ниже-скрольных блоков
- отсутствие srcset: мобильный грузит десктопный размер
- hero-изображение без приоритета загрузки

Что делать в нормальном growth-подходе:
1) Снять базу: какие 20 URL просаживают LCP/INP.
2) Отдельно посмотреть, сколько веса дают media assets.
3) Ввести правила в контент-пайплайн: автокомпрессия, конвертация, лимит по размеру.
4) Проверить, не тащите ли вы «красоту» ценой метрик. Часто 150 КБ против 2,4 МБ дают разницу в секунды.

Чёрный кейс тут простой: продукт команды растут, а скорость падает не из-за архитектуры, а из-за бесконтрольных картинок. И это отлично лечится не «рефакторингом на полгода», а дисциплиной в загрузке медиа.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
LLM любят мерить MMLU, coding и “логикой”. Но в реальном мире часто решает не IQ, а умение не развалить переговоры.

Новый тест для Gemini, ChatGPT и других — игра в «Бункер»: модели загоняют в сценарий катастрофы, где надо не просто отвечать правильно, а договариваться, продавать свою ценность, торговаться и держать линию под давлением. Это уже ближе к тому, как работают продажи, саппорт и CRM-автоматизация, чем к сухим бенчмаркам.

Чёрный кейс: модель может быть сильной в reasoning, но провалиться в социальном контуре — начать слишком уступать, путаться в приоритетах или “переобъяснять” там, где нужен короткий и жёсткий аргумент. Для продукта это риск: ассистент с хорошими тестами, но слабым переговорным поведением, может ухудшать конверсию в чате и ломать сценарии удержания 📉

Что забрать в свою воронку:
1) тестируйте AI не только на accuracy, но и на outcome;
2) меряйте не ответ, а влияние на конверсию / удержание;
3) добавляйте симуляции конфликтов, возражений и дефицита времени.

Похоже, следующий бенчмарк для LLM — не “реши задачу”, а “не сорви сделку”.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чёрный кейс из Android-мира: пользовательскую боль не закрыли — и человек ушёл в разработку сам.

Что произошло:
- у рынка читалок перегруз интерфейса: баннеры, Premium-пуши, меню как в 2012
- главная боль — перевод слова в тексте: выделить → копировать → открыть Google Translate → вставить → вернуться обратно
- итог: ломается погружение в контент, а значит падает удержание чтения

Автор не нашёл нормальную минималистичную читалку с встроенным переводчиком и собрал свою — MRead. 💥

Разбор как growth-кейс:
1) Сильная JTBD-боль: не «хочу красивое приложение», а «не хочу терять контекст каждые 10 секунд».
2) Рынок перегрет фичами, но проигрывает в UX-скорости.
3) Побеждает не тот, кто добавил ещё один экран, а тот, кто убрал 3 лишних действия из сценария.

Урок для продуктов и CRM: если пользователь делает цепочку из 4–5 шагов ради одной микрозадачи, у вас не фича, а трение. И это трение обычно дороже любой рекламы.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Плохой паттерн, который до сих пор ставят на сайтах: чат есть, лид есть — а дальше тишина.

Клиент пишет в полночь, бот отвечает шаблоном, потом начинается классика:
- сложный вопрос → бот ломается,
- нужно передать человеку → некуда,
- данные нельзя светить → привет, риски,
- утром менеджер уже не успел дожать.

Автор кейса собрал передачу диалога из ИИ-консультанта сайта в MAX. Это не “ещё один чат”, а попытка закрыть самый дорогой разрыв в воронке: ночные обращения, которые обычно сгорают.

Что здесь важно для growth-команды:
1) не терять intent в моменте, когда CPL уже уплачен;
2) не делать поддержку «внутри браузера», если нужен быстрый follow-up;
3) проверять, где реально конвертит handoff: сайт → мессенджер → менеджер.

Скандальная часть простая: большинство AI-чатов продают как «конверсионный инструмент», но без нормального эскалационного сценария это просто дорогой макет 🤖

Если у вас есть трафик после 22:00, проверьте:
- долю диалогов без ответа человека,
- время до первого human touch,
- конверсию из чата в контакт.

Именно там обычно лежит самый дешевый прирост.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
GPU — это не «чем больше VRAM, тем лучше». Это как покупать 10 дешёвых машин вместо одной быстрой и удивляться, почему трафик не доезжает.

Чёрный кейс: вопрос «можно ли заменить 1 H100 на 10 RTX 1080, если суммарно памяти хватает?» — классическая ошибка в выборе железа. На бумаге цифры красивые: память складывается, ядра тоже «есть». В реальности упираетесь в пропускную способность, межсоединение, тип вычислений и поддержку нужной точности.

Что обычно ломает расчёт:
1) VRAM без bandwidth — модель простаивает ⏱
2) PCIe вместо NVLink — обмен между GPU становится бутылочным горлышком
3) FP16/FP8/Tensor Cores — не все задачи одинаково ускоряются
4) HBM vs обычная память — разница не в маркетинге, а в скорости подачи данных

Вывод для growth-мышления простой: не покупайте GPU по одному KPI. Нужен тест под вашу нагрузку: inference, training, batch size, latency, стоимость часа. Иначе получите дорогой «перформанс» на бумаге и просадку в проде.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Кейс на 250 ₽, который легко превращается в черную дыру времени и бюджета.

Автор купил б/у электронные ценники с Авито: плата, корпус, контроллер, E-INK — выглядит как дешёвый win. На практике внутри:
— коррозия и убитые платы,
— новый nRF52832 вместо ожидаемого железа,
— нестандартный протокол,
— почти нулевая документация.

Дальше начинается классика «быстро посмотрю»:
1) китайский программатор,
2) запись в RAM через GDB,
3) минус несколько ценников и экранов,
4) завод через Zephyr RTOS.

Что здесь полезно не только железячникам:
— дешёвая закупка ≠ дешёвая интеграция;
— отсутствие документации — это скрытый CAC по времени команды;
— «работает, наверное» в проде обычно заканчивается списанием бюджета и нервов;
— даже хобби-кейс лучше считать как эксперимент: гипотеза, стоимость ошибки, план отката.

Финал красивый: дисплей всё-таки завёлся, даже фрактал Мандельброта вывели. Но путь к этому — отличный пример, как «дешево на входе» может стать самым дорогим тестом ⚙


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
GEO-оптимизация сейчас продаётся как «новый must have», но цифры пока больше похожи на хайп, чем на зрелый канал.

Что вижу по рынку:
— запросы по GEO в Wordstat: x1000 YoY за январь 2026;
— спрос на текстовую модернизацию сайтов: +27% QoQ по внутренней аналитике Morizo.

Но рост интереса ≠ рост выручки. ⚠
Если у вас:
1) мало брендового спроса,
2) SEO уже не упёрлось в потолок,
3) контент не конвертит в лиды,
то «видимость в нейровыдаче» — это часто просто дорогая косметика.

Чёрный кейс: команды массово переписывают тексты под ИИ-ассистентов, меняют формулировки, расширяют FAQ, гонят «человеко-понятные» блоки — а потом не видят ни инкремента в органике, ни влияния на SQL. Почему? Потому что нейровыдача пока не даёт стабильной модели атрибуции и часто забирает клики, не отдавая их обратно.

Что делать вместо слепого апгрейда:
— сначала замерить долю бренд/небренд в органике;
— посмотреть, есть ли трафик с информационных запросов, который реально доходит до заявки;
— запустить A/B на 10–20 страницах и сравнить не позиции, а конверсию в лид.

Если GEO не влияет на pipeline — это не стратегия, а дорогой эксперимент под чужой KPI.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
В ТБанке, Альфе, Совкомбанке и ещё нескольких финтехах гоняют один и тот же interview-кейс: один Spring-контроллер, 20 минут, найди 8 багов.

Сюжет простой: «обработай платеж», а внутри — ловушки на всех уровнях:
1) NPE на пустом запросе
2) невалидная валидация суммы
3) смешение DTO и entity
4) отсутствие idempotency
5) неправильный HTTP-статус
6) утечка бизнес-логики в controller
7) гонка на повторном платеже
8) логирование чувствительных данных

И это только то, что видно сразу. Девятый баг обычно не в коде, а в архитектуре: сервис написан так, будто у него один пользователь и один запрос в минуту.

Что здесь важно для growth/product teams: такие задачи любят не за «знание Spring», а за умение быстро находить точки, где система ломается на объёме, дубликатах и ошибках. Это ровно то же мышление, что нужно в воронке, attribution и CRM: где будет дубль, где потеряется событие, где врет статус.

Если хотите, могу следующим постом разобрать этот тип задач как code review-чеклист: 8 багов + как их искать за 15 минут.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
SSL-скандал не в TLS, а в CSR.

Чаще всего сертификат ломается не на «настройке безопасности», а на этапе, где команды делают вид, что всё понятно:
— забыли SAN-домен;
— перепутали wildcard и реальный охват;
— руками накидали openssl.cnf и потом ловят 502 в проде.

Типичный фейл: выпустили сертификат на `*.domain.com`, а `api.domain.com` и `domain.com` в него не попали. В итоге сервисы падают, алерты горят, а причина — один пропущенный SAN.

И это ещё не худшая часть. Срок жизни сертификатов уже режут до 47 дней к 2029 году. Ручной выпуск при такой частоте — не процесс, а будущий инцидент. Если у вас сейчас CSR делается «по чеклисту в голове», вы уже в зоне риска.

Что забирать в работу:
1) генерировать CSR только через шаблоны/автоматизацию;
2) валидировать SAN до выпуска, а не после;
3) не считать wildcard заменой нормальной архитектуры доменов;
4) уводить выпуск в ACME/PKI-автоматизацию, пока это не стало пожаром.

Вывод простой: проблема не в сертификатах, а в ручном процессе. И он уже не масштабируется. 🔥


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Хороший код часто умирает не из-за багов, а из-за архитектуры.

Типичный сценарий: у вас есть форма, которая работает, конвертит и вроде бы «всё ок». Потом добавляют ещё один шаг, ещё один статус, ещё одну интеграцию — и через 3 года вы открываете файл и видите не продукт, а археологию решений. 🧩

Чёрный кейс из жизни команд:
1) Сначала делаем быстро, чтобы запуститься
2) Потом фиксами закрываем баги точечно
3) Потом «временно» дублируем логику в 4 местах
4) Потом никто не трогает, потому что страшно сломать

Итог обычно одинаковый:
- скорость разработки падает в 2–3 раза
- каждый новый тест в CRO превращается в риск
- аналитика ломается на ровном месте
- одна и та же форма начинает вести себя по-разному на разных экранах

Урок простой: плохая архитектура — это скрытый налог на growth.
Сегодня вы «экономите» 2 дня на спринте, а через месяц платите 2 недели на любом эксперименте.

Что забрать в свою воронку:
- не тащить бизнес-логику в UI
- выносить повторяющиеся сценарии в отдельные модули
- считать стоимость изменений, а не только скорость релиза
- перед запуском нового теста спрашивать: «сколько мест это сломает?»


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ИИ для стратегии часто продают как «20 минут до growth-плана». На практике без нормального воркфлоу получается вода, а не стратегия.

Чёрный кейс: запрос в духе «напиши маркетинговую стратегию для SaaS» почти всегда даёт набор банальностей: ICP, value prop, контент, paid, retention — без цифр, приоритизации и trade-off’ов. Это не стратегия, а красиво упакованный список очевидностей.

Что реально работает у нас:
1) сначала даём ИИ контекст: продукт, ACV, цикл сделки, CAC payback, каналы, конверсию по этапам;
2) просим не «стратегию», а 3-5 гипотез с impact/effort;
3) отдельно валидируем воронку: где узкое место — acquisition, activation, retention или monetization;
4) только потом собираем документ.

Промпт, который не стыдно тестить:
«Ты growth lead. На основе этих вводных: [цифры] предложи 5 гипотез для роста. Для каждой — ожидаемый эффект, риск, что нужно измерить за 2 недели, и что не делать».

Главный вывод: ИИ не строит стратегию вместо вас. Он ускоряет разбор данных и черновик решений. Без метрик он просто очень уверенный генератор банальностей 🤖


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Поколение «Approve»: как AI ускоряет не разработку, а переделки

Есть неприятная правда: когда команда начинает писать код через AI, скорость релиза растёт только в презентациях. В реальности вылетает другой KPI — количество ревью и переписываний.

Автор кейса заставил команду переписать проект, который уже работал. Почему? Потому что AI-ускорение часто приносит не экономию, а техдолг, замаскированный под продуктивность:
- код генерится быстрее, чем команда успевает понять, что именно в него попало;
- архитектурные решения становятся «средними по палате»;
- ревью превращается в ручную проверку мусора, а не качества.

Это не история про «AI плохой». Это история про shift в метрике: надо мерить не lines/day, а approve-rate, rework-rate и time-to-fix. Если у вас после внедрения AI:
- PR стало больше на 30–50%,
- а время на ревью выросло,
то вы не ускорили разработку, вы перенесли bottleneck на команду.

Что забрать в свою воронку:
1) Ставьте лимит на AI-generated code в критичных модулях.
2) Считайте долю переписанных PR.
3) Вводите правило: сначала логика в комментариях, потом код.

AI в разработке — это не про «делать больше». Это про не утонуть в чужом автогенерённом мусоре.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ИИ-агенты уже лезут на сайты, а большинство до сих пор думает только про SEO-ботов.

Чёрный кейс: у вас может быть идеальный robots.txt для Google, но LLM-агент всё равно заберёт контент, резюмирует его и утащит трафик мимо вашего сайта. Результат — падение прямых визитов, меньше брендовых заходов, хуже атрибуция. А вы ещё думаете, что «контент не работает».

Что важно:
- robots.txt — это про классических краулеров, а не про всех ИИ-агентов
- LLMs.txt пока не стандарт де-факто, но уже становится сигналом для тех, кто умеет читать правила
- без контроля агентов вы можете сами кормить конкурента своим контентом 🤖

Что тестить:
1) закрыть/открыть части контента для разных типов ботов
2) логировать user-agent и аномальный crawl
3) смотреть, что происходит с бренд-трафиком, прямыми заходами и цитируемостью

Вывод простой: если у вас контент-машина, пора считать не только позиции в SERP, но и то, кто вообще читает ваш сайт и куда утекает ценность.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чёрный кейс из Next.js: ручной API для inline CRUD — это не «гибкость», а лишние 4 слоя обвязки.

Что обычно делают:
- отдельный route handler
- fetch из клиента
- pending/error/success в локальном стейте
- своя логика для blur, Enter, Escape, закрытия редактора

На маленькой форме это ещё терпимо.
На экране, где есть create / rename / delete и несколько inline-форм, код начинает пухнуть не из-за бизнес-логики, а из-за синхронизации состояния.

Server Actions режут этот зоопарк до одной write-точки:
- форма → action
- сервер получает FormData
- возвращает типизированное состояние
- клиент живёт вокруг связки `state + formAction + isPending`

Итог: меньше расхождений между UI и данными, меньше ручной оркестрации, предсказуемее поведение при успехе и ошибке.
Для CRUD-сценариев в App Router это выглядит как более короткий и честный путь, чем лепить ещё один API ради формы.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Без биометрии, без ЕБС, без паспорта в руках у сервиса — и всё равно можно проверить возраст на вебе за 5 минут.

Разбор по сути: встраивают в страницу сценарий на WebAssembly, который подтверждает возраст, не вытаскивая персональные данные наружу. Для продукта это не «ещё одна кнопка», а способ убрать главный стоп-фактор в онбординге и не убить конверсию на входе.

Что это даёт бизнесу:
— меньше трения в первом шаге,
— меньше отказов на этапе верификации,
— выше доходимость до регистрации/покупки в age-gated нишах,
— проще тестировать разные сценарии доступа без тяжёлой интеграции.

Чёрный кейс здесь простой: обычно возрастная проверка превращается в воронку с провалом на 30–70% между «хочу зайти» и «мне не дали». Когда вместо ручного сбора данных ставят лёгкий web flow, часть этого отвалa можно вернуть обратно в конверсию 📉

Что бы я тестировал:
1) старый flow vs wasm-проверка,
2) влияние на CR в регистрацию,
3) drop-off на шаге подтверждения,
4) повторный визит/retention после первого доступа.

Если у вас есть возрастной gate, это не про «комплаенс ради комплаенса», а про прямой cash impact.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ИИ не убивает рынок. Он просто выносит на свет тех, кто и так был слабым звеном.

Сейчас в ИТ и growth видно жёсткое расслоение:
— 1 сильный специалист закрывает работу, на которую раньше ставили 3–4 человека
— средний уровень становится дорогим и бесполезным
— джуны без системы знаний вообще не проходят фильтр

Чёрный кейс простой: компании уже не ищут «универсального маркетолога». Им нужен человек, который умеет воронку, креативы, CRM, attribution и ещё умеет поднимать скорость за счёт AI-ассистентов. Один такой оператор может быстрее тестировать 20 гипотез в неделю, чем команда, которая руками согласует каждый шаг.

Главная ошибка — считать, что достаточно «поработать с нейросетью». Нет. Нужно строить вторую ветку навыков: не только выполнять задачу, но и проектировать систему, считать эффект, автоматизировать рутину, находить узкие места в данных. 🤖

Если твоя работа не масштабируется через тесты, шаблоны и AI — рынок быстро покажет это по зарплате.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самый частый провал в сложном ИТ-ландшафте — когда «изменения» запускают как серию ручных правок, а не как управляемый релизный поток. Итог предсказуемый: дубли, конфликт версий, сломанные интеграции и неделя на поиск того, кто вообще нажал кнопку.

Нормальная реализация изменений в цифровом двойнике — это не «внесли правку и забыли», а цепочка с жёсткой трассировкой:

1) Задание на разработку фиксирует, что меняем и зачем
2) Релизный контейнер собирает изменения в одну поставку
3) Каждое изменение проходит через проверку влияния на связанные объекты
4) Релиз уходит в контур только после валидации зависимостей

Чёрный кейс: команда катит обновление CRM, не сверив связку с BI и CDP. В интерфейсе всё ок, а атрибуция и сегменты начинают считать по старой логике. Внешне — «минимальный баг». По факту — сломанная аналитика и решения на мусорных данных.

Вывод простой: если в ЦДП нет дисциплины релизов, он превращается в красивую схему с хаосом под капотом. Управлять нужно не изменением как фактом, а его маршрутом, зависимостями и откатом. 🔧


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Антифрод 2.0 приняли. Но есть нюанс: банки будут компенсировать потери не за любой скам, а только если мошенники взломали онлайн-банк.

То есть сценарий такой:
— украли деньги через доступ к аккаунту — банк отвечает;
— вы сами перевели по «безопасному счёту» после звонка — уже совсем другой разговор.

Что меняется по сути:
1) с 2027 года у банков появится прямой финансовый стимул реально давить fraud, а не делать вид;
2) лимит на количество карт на человека должен усложнить массовый дропинг;
3) операторы связи тоже попадают в зону ответственности за мошеннические звонки 📉

Но главный риск остаётся прежним: закон покрывает последствия, а не предотвращает саму атаку. Для бизнеса и финсервисов это значит одно — fraud-процессы, MFA, device binding, аномалии входа и антисоциальная инженерия надо усиливать уже сейчас, иначе компенсации будут просто дорогим костылём.

Черный кейс в том, как регулируют рынок: ответственность размывают между банком, оператором и клиентом, а метрика успеха остаётся одна — сколько денег реально вернули, а не сколько красивых пресс-релизов выпустили.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ИИ в коде ломается не только на синтаксисе. Чаще он ошибается раньше — на уровне архитектуры решения.

3 примера из веб-разработки, где ответ «рабочий» только на вид:

1) Импорт товаров из Excel
ИИ может накидать парсер и загрузчик. Но если в задаче уже есть нормальный API/CSV-конвейер, Excel-импорт — это лишняя ветка, которую потом поддерживать дороже самого фичи.

2) Мобильное меню на MODX
Да, ИИ соберет меню. Но если проект уже живет на шаблонах и модификаторах, ответ может быть технически верным, но конфликтовать с текущей логикой рендера и сломать обновления.

3) Schema.org-разметка
ИИ легко генерит JSON-LD. Проблема в другом: он часто предлагает «полную» разметку без проверки, нужна ли она именно этому типу страницы и не дублируется ли уже через CMS.

Вывод простой:
сначала проверяйте не код, а уровень решения.
Если задача закрывается настройкой, плагином или уже существующим модулем — писать свой костыль через ИИ плохая идея. Это не ускорение, а будущий техдолг 🧨

Правильный порядок:
1) определить, нужен ли вообще кастомный код
2) сверить решение с архитектурой проекта
3) только потом просить ИИ писать реализацию

ИИ полезен как ускоритель. Но если не проверить рамку задачи, он быстро превращается в генератор дорогих ошибок.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Яндекс поймал мем в моменте и превратил его в трафик. В Поиске запустили мини-игру с «пухососами» — виртуально чистишь экран от тополиного пуха.

Что здесь важно не для шутки, а для growth:
1) С 3 по 4 июня запросы про пухососы выросли почти в 5 раз — до 23 тыс.
2) К 10 июня — уже 100 тыс. запросов.
3) Поводом стал 3D-ролик с роботами «Это пухососы», который разошёлся по Москве и соцсетям.

Это классический кейс, как забрать хайп до того, как он сдулся:
— быстрое API-реагирование на всплеск спроса;
— нативная механика внутри поиска, без лишнего трения;
— бренд не просто комментирует мем, а становится частью сценария.

Чёрный вывод простой: если у вас есть тренд, но нет скорости релиза — вы отдаёте охваты конкурентам и мемам. Яндекс тут забрал intent в момент пика и конвертировал его в игровой контакт с продуктом 🎯


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Черный кейс из агентств: «у меня все под контролем» часто значит, что стратегия уже мертва.

У фаундера нет партнера не потому, что он не нужен, а потому что операционка съедает все окно для решений. Клиенты, инвойсы, срочные правки, «надо до завтра» — и вот уже 3 месяца подряд вы заняты, но не растете.

Что сломалось:
— стратегия без дедлайна всегда проигрывает пожарным задачам;
— один человек видит только текущую загрузку, но не видит стагнацию;
— ощущение продуктивности подменяет рост.

Что сработало в этом кейсе:
1) Стратегию вынесли в отдельный процесс, а не «когда будет время».
2) Перевели «хочу расти» в OKR: конкретные цели, метрики, сроки.
3) Сделали еженедельный спринт-ревью: не «что делали», а «что сдвинуло KPI».

Практический вывод: если у вас агентство или small team, заведите внешний контур контроля стратегии — advisor, part-time partner, board of one, хоть 30 минут в неделю. Без этого операционка почти всегда побеждает.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
187‑ФЗ — не «для всех», но и не только для ОПК. И вот где обычно ловят себя на штрафах и лишней панике.

С 1 сентября 2025 поправки 58‑ФЗ усилили правила для субъектов КИИ. Проблема в том, что многие компании вообще не проверяют, попадают ли они в этот контур — и продолжают жить как будто закон их не касается.

Чек-лист из 6 шагов, чтобы не гадать:
1) Список активов: какие ИТ-системы реально критичны для бизнеса.
2) Сценарий простоя: что сломается, если система встанет на 24 часа.
3) Контрагенты и отрасль: есть ли у вас признаки КИИ по виду деятельности.
4) Обработка данных: есть ли системы, завязанные на безопасность/непрерывность.
5) Внутренняя документация: есть ли формальное описание инфраструктуры.
6) Юрпроверка по признакам субъекта КИИ — без нее легко ошибиться в обе стороны.

Чёрный кейс тут простой: компании часто либо игнорируют 187‑ФЗ, либо внедряют требования «на всякий случай» и сжигают бюджет на лишние процессы. ⚠

Если у вас есть ИТ-инфраструктура, этот закон лучше не проверять на практике.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Конкуренты прячут чаты, режут копипаст и делают вид, что лиды недоступны? Это не защита, а просто лишние часы ручной рутины.

Кейс: клиенту нужно было в реальном времени забирать комментарии из 50 крупных Telegram-каналов. Узкое место — скрытые ID групп, которые менеджеры вытаскивали руками по полдня.
Что сделали: обошли интерфейс и достали ID напрямую через Telegram API с Telethon.

Результат:
— вместо десятков часов на ручной сбор — пару секунд на сканирование
— минус 20 часов рутины в месяц только на этом участке
— можно запускать мониторинг лидов без зоопарка из ручных проверок

Вывод: если в Telegram вам мешает UI, значит вы еще не уперлись в лимит платформы, вы уперлись в лимит процесса. 🧩

Что забрать себе: автоматизировать не только сбор лидов, но и весь слой «достать/проверить/внести», потому что именно там чаще всего и сгорают бюджеты.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
QR-коды опять пытаются «переизобрести», но тут есть важный нюанс: это не про красоту, а про маскировку под арт.

NoiR Code превращает текст в нуар-картинку — дождливый город, луна, тени. Сканируется не стандартной камерой, а через специальное приложение или веб-сервис. То есть это не замена обычному QR в воронке, а скорее эксперимент с упаковкой сообщения. 🎭

Чёрный кейс здесь простой: если вы захотите использовать такой код в перформанс-цепочке, посмотрите на три цифры до запуска:
1) scan rate против обычного QR;
2) долю ошибок распознавания;
3) время до скана в реальном трафике.

Потому что если красивый код читается на 30% хуже, чем обычный QR, он убивает конверсию на первом же шаге. И никакая «вау-упаковка» это не компенсирует.

Где это может сработать: лимитированные офферы, event-механики, брендовые лендинги, мерч. Где не сработает: оплата, лид-форма, офлайн-точки с высоким потоком. 🔍

Вывод: как креатив — интересно. Как growth-инструмент — только после A/B с классическим QR.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Вайбкодинг — это новый способ превратить ИИ в дорогую игрушку для разработчиков.

Черный кейс простой: задачу, которую можно закрыть за 10 минут через Excel, Notion или WordPress, люди тащат в код. Итог почти всегда одинаковый:
— неделя на настройку,
— лишние доступы и риски по безопасности,
— решение, которое никто кроме автора не может поддерживать.

Пример из жизни роста: нужен отчет по данным — вместо «собери структуру таблицы + формулы + шаблон обновления» начинается: Next.js, VPS, деплой, логины, интеграции. На выходе не быстрее, а хрупче.

То же с контентными проектами. Не обязательно строить мини-SaaS, если задача — запустить блог. Часто достаточно Ghost/WordPress + ИИ, который:
1) подскажет тему и плагины,
2) соберет структуру,
3) настроит шаблоны и тексты.

Вывод простой: ИИ надо использовать не как повод «кодить ради кодинга», а как способ быстрее получить рабочий актив с минимальной стоимостью владения.

Если задача не требует уникальной инженерии — не переусложняйте. Сначала спросите: это можно решить инструментом, а не разработкой?


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
РКН снова ломает не только «запрещёнку», но и легальные сервисы.
Кейс: у человека не открывался beget.com в Chrome, потому что CDN попадал под блокировку ТСПУ.

Фикс оказался тупо одной строчкой, но не в сети, а в браузере:

chrome://flags/
дальше ищете **Cryptography Compliance (CNSA)** (#cryptography-compliance-cnsa) и отключаете.

После этого Chrome перестаёт упираться в часть криптографических ограничений и сайт начинает открываться. ⚙

Что здесь важно для роста и перформанса:
- ломается не только доступ, но и аналитика, личные кабинеты, billing, CDP, CRM;
- часть трафика и конверсий может просто «исчезать» на стороне браузера/провайдера;
- если у вас B2B или SaaS в РФ, такие блоки нужно держать в списке регулярных багов, а не «разовых инцидентов».

Вывод: когда падает конверсия, не всегда виноват лендинг. Иногда виноват браузер, ТСПУ и одна скрытая настройка в Chrome.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Дирижабли в США не «не взлетели» — их просто быстро задвинули в тень самолётов. И это был не провал технологии, а очень дорогой спор про ROI.

Факты:
— после гибели жёстких гигантов типа «Экрона» флот не свернули, а перевели на мягкие блимпы;
— в WWII их строили сериями для патруля у берегов США;
— один из самых жёстких кейсов — K-74 против немецкой U-134 в Карибском море;
— самый криповый сюжет — L-8: экипаж исчез в полёте, машину нашли без людей. 👀

Почему всё это интересно не только как история? Потому что блимпы — это классический пример продукта, который отлично работает в узком use case, но проигрывает по экономике массовому решению. Для ПВО/патруля — норм. Для масштабной войны, где решает скорость, массовость и цена ошибки, — уже нет.

Финал у этой линейки тоже показательный: последние серийные дирижабли ВМС США дожили до начала 1960-х. То есть технология не «умерла», а дотянула до эпохи Кеннеди, МБР и космоса. И только потом была окончательно выключена рынком. 🚀


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Codex утыкался не в код, а в память.

Проблема простая: каждая новая сессия — заново объясняй правила проекта, как гонять тесты, где смотреть права, почему нельзя тащить старые alias-модули. В итоге модель жрёт контекст простынями, а полезного ответа всё меньше.

Что сделали:
— Hermes Codex Plugin
— правила, summaries и прошлые решения складываются в SQLite
— поиск по FTS5
— в промпт летит не вся история, а только релевантный кусок контекста

Это уже не «умный ассистент», а нормальная память для рабочего процесса. Меньше токенов, меньше шума, меньше повторов. 🧠

Чёрный кейс тут в другом: большинство команд сливают бюджет не на модель, а на отсутствие retrieval-слоя. Платят за длинный контекст, хотя можно было один раз научить ассистента доставать только нужное.

Что забрать себе:
— если правила проекта повторяются больше 2 раз, их надо выносить из промпта
— если ответы плывут от чата к чату, нужна внешняя память
— если контекст раздувается, считайте не только токены, но и потери на шум

AI-ассистент без памяти — это дорогой стажёр с амнезией.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
«Собрал приложение за вечер» — теперь это не сигнал про скорость, а сигнал про риск.

AI сделал дешёвой не разработку, а **видимость разработки**. На демо всё выглядит как MVP, пока не лезешь в прод, права, логи, миграции и edge cases. И вот тут начинается веселье: агент может снести продовую базу, собрать дырявую авторизацию или оставить дыру, которую взломают уже на второй день.

Что ломается чаще всего:
1) UI есть, но бизнес-логика условная
2) Код «работает» только на счастливом пути
3) Безопасность и доступы не проверены
4) Никто не знает, кто будет это поддерживать через 2 недели

Парадокс: AI не убил разработчиков. Он убил иллюзию, что собрать экран = запустить продукт.

Что делать бизнесу:
— требовать не «готово», а тесты, логи, rollback plan
— считать не скорость генерации кода, а время до стабильного прода
— проверять, кто отвечает за безопасность и поддержку

Что делать инженерам:
— использовать AI как ускоритель, а не как замену ревью
— не отдавать агенту критичные доступы
— помнить: красивый интерфейс ещё не означает рабочий продукт ⚠


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
«Убийца WordPress» от одного разработчика — это не запуск, а тест на трезвость рынка.

Что обещают:
- гибрид PHP-фреймворка и CMS
- «лучшее из Symfony» + свои компоненты
- zero-code для блогов и магазинов
- без необходимости лезть в исходники и звать команду

Что здесь настораживает:
1) Один разработчик = узкое горлышко по roadmap, багфиксам и саппорту
2) Zero-code для CMS — это не фича, а зона риска: чем проще интерфейс, тем дороже скрытая сложность
3) «Уберём недостатки Symfony» — типичный маркетинг без бенчмарков: какие именно боли, на каких задачах, на какой производительности?

Если смотреть как growth-команда, вопрос не в том, «убьёт ли WordPress», а в другом:
- насколько быстро можно собрать MVP
- каков time-to-first-site
- сколько времени уходит на настройку магазина
- как система ведёт себя на реальном трафике и контенте

Пока это не продукт, а черновик гипотезы.
И самый честный тест тут один: дать 10 не-техническим пользователям собрать сайт за 30 минут и посмотреть, где они ломаются. 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Очередной «сайт про кибербезопасность» — но без маркетинговой пены и с нормальной механикой.

SEBERD IT Base сделали не как витрину с кнопкой «Начать», а как ленту угроз, которая тянет данные из RSS/Atom и API с десятка источников. Без парсинга чужого HTML — значит, меньше мусора, меньше поломок, больше контроля над тем, что реально попадает в ленту 🔍

Ключевая мысль здесь полезна не только для инфобеза: контента много почти в любой нише, а понимания мало. Побеждает не тот, кто первым «рассказывает про проблему», а тот, кто показывает механику — как именно работает атака, где уязвимость, что меняется в протоколах и какие сигналы можно автоматизировать.

Для growth-команд это тот же урок про воронку и атрибуцию: красивые формулировки не дают решений. Решают структуры данных, источники, логика и тестируемая архитектура. 🎯


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
PHP Typed — это маленький Composer-пакет, который делает одну вещь очень дерзко: заставляет PHP не сливать типы там, где вы их не добили руками.

Что это значит на практике:
— меньше багов из серии «ну там же string, почему прилетел array»
— быстрее ловятся косяки в интеграциях и DTO
— проще держать кодовую базу в форме, если команда растёт

Но есть и чёрная сторона: если у вас в проекте уже бардак с типами, пакет не “починит архитектуру”, а просто начнёт громко подсвечивать проблему. И это полезно. Потому что такие инструменты обычно не ускоряют разработку сразу — они режут скрытые потери на ревью, дебаге и проде. 🧨

Вывод для growth-команды простой: если хотите меньше дефектов на релизе и дешевле support, типизация — это не «фича для фанатов», а insurance against stupidity. Главное — внедрять её точечно: сначала самые дорогие по ошибкам модули, потом всё остальное.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
C++ до сих пор живёт на старых костылях — и это не мем, а причина багов в проде.

До C++11 многие «правильные» вещи собирали вручную: умные указатели, move-семантика, constexpr, концепты — всё это потом стало стандартом. Но в game dev и движках старый код не умирает: абстракции проигрывают профилировщику, а легаси-паттерны держатся просто потому, что их цена уже известна.

Ключевой вывод для продукта и перформанса: не путайте «работает» с «оптимально» и «поддерживаемо». В C++ это видно особенно жёстко — один и тот же кейс можно решить 5 способами, и 4 из них либо компилируются, либо стреляют в ногу позже.

Что забрать в свою воронку:
1) фиксируйте не только результат, но и стоимость решения;
2) проверяйте, не тащите ли вы в новый стек старые ограничения;
3) если у вас есть «магия», её должны понимать 2 человека, а не один 🧨

Это и есть черный кейс любого growth-процесса: сложная система выглядит умной, пока не придёт профилировщик.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Платёжный контур обычно выглядит “надёжно” ровно до первого сбоя.

Типичный черный сценарий: webhook прилетел повторно, задержался на 3–10 минут, пришёл не с того IP или локальная БД уже уехала от статуса в ЮKassa. Если просто “обновлять заказ по вебхуку”, система начинает врать.

Что сделали в одном контуре:
1) первый платёж создают с `capture=False`
2) входящий webhook режут по IP-check
3) каждое событие сначала пишут в event log, потом уже обрабатывают
4) capture подтверждают только через стабильный idempotency key
5) успех валидируют не по факту “пришёл платёж”, а по сумме, валюте и `metadata`
6) если автоматизация разошлась — есть ручной confirm, который дочитывает фактический статус из ЮKassa и синхронизирует локальную базу

Главный вывод: webhook — это не истина, а сигнал. Истина — в проверке статуса, сумм и идемпотентности. Без этого в платежах очень легко получить красивую админку и битый учёт. ⚠


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Сбер снова влез в железо, которое кажется «закрытым», а на деле — не совсем.

Нашли более свежий терминал Kozen P10F: он часто стоит в кассах и киосках самообслуживания. Внешне — уже не тот квадратный кирпич, но логика та же: устройство на Android-стеке, с вшитой оболочкой и ограничениями, которые должны отпугнуть от любых «левых» сценариев.

Что важно для тех, кто любит копаться в системах:
— это не просто платежный терминал, а мини-компьютер с урезанными правами;
— железо отличается от старой модели, значит, и путь к модификации другой;
— вопрос не в том, «можно ли поставить свою прошивку», а в том, сколько слоёв защиты реально держат устройство от вмешательства.

И вот тут начинается самое интересное: чем новее терминал, тем агрессивнее урезают доступ к системе, но тем больше шансов найти дырки в связке железо → загрузчик → софт. Разбор показывает не только нутро Kozen P10F, но и то, как банки и ритейл закрывают устройства от экспериментов. А иногда — закрывают только на бумаге. ⚙


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Есть хороший антипример для любого “безопасного” контента: в европейской части России хватает пауков, с которыми шутки заканчиваются плохо.

Каракурт — не страшилка из интернета, а реальная угроза: укус может дать сильную боль, спазмы, слабость, и без быстрой помощи история становится совсем не “лайт”. Тарантулы выглядят как из хоррора, но чаще пугают размером — хотя ловить их руками всё равно идея так себе. Сольпуги вообще часто продаются как “экзотика”, но по факту это агрессивный хищник с очень неприятным укусом и мощными челюстями. 🕷

Чёрный кейс тут простой: люди недооценивают риск, потому что зверь “местный” или “небольшой”. В выживании, как и в growth, ошибка одна — путать отсутствие шума с отсутствием угрозы.

Что забрать себе:
— не трогать незнакомых членистоногих руками;
— не лезть в норы, камни и сухостой без защиты;
— при укусе не играть в героизм, а быстро к врачу.

Иногда лучший тест — вообще не трогать объект теста.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
XR после хайпа — это не «рынок остыл», а классическая схема: деньги подняли на ожиданиях, потом началась борьба за выживание.

Разбор свежего исследования по экосистемам XR (VR/AR/MR): когда пузырь сдувается, у игроков остаются 3 хода:
1) вендоры режут цену и обещают «следующий прорыв»;
2) разработчики дополняют экосистему новыми сценариями;
3) компании-внедренцы пытаются доказать ROI, которого раньше никто не считал.

Проблема в том, что хайп почти всегда строится на вау-демо, а не на метриках. Пока есть инфоповод — продажи идут. Как только внимание падает, вылезает реальность: слабый retention, дорогой onboarding, нет повторного использования, юнит-экономика не сходится.

Что забрать в свою воронку:
— не тестировать канал/продукт без метрики повторной ценности;
— считать не «сколько установили», а «сколько вернулись через 7/30 дней»;
— на early stage заранее проверять, есть ли у продукта сценарий вне первого вау-каса.

Хайп — хороший спринт. Но без устойчивого usage он заканчивается не ростом, а списанием бюджета 💸


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Яндекс выкатил Yandex Commerce Protocol, а под WooCommerce — дырка в коробке. Итог: если у вас WP-магазин, то «1 клик из Алисы/Поиска/Ритма» без самописного плагина пока не взлетает.

Автор не стал ждать милости и закрыл все 10 эндпоинтов сам: open-source, GPL-2.0, совместимость с HPOS, идемпотентность по `session_id`, чтобы не плодить дубли заказов. Самая показательная боль — письма «новый заказ на 0 ₽»: без нормальной логики протокола можно легко получить фальшивые конверсии и мусор в CRM.

Что здесь важно для growth-команды:
1) новый канал трафика = новая точка отказа в атрибуции;
2) если заказы создаются раньше оплаты, CRM и BI начнут врать;
3) интеграции с маркетплейс- и ассистент-экосистемами надо тестировать как отдельную воронку, а не как «еще один источник».

Вывод: YCP — это не просто «новый checkout», а еще один эксперимент с рисками по учету, дублям и качеству лидов. Если у вас WooCommerce, без технаря в growth-цепочке туда лучше не лезть.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
3D-сканер продают как «поводи вокруг предмета — и получи модель». На практике это чаще выглядит как дорогой тостер для разочарований.

Разбор по факту:
- тестовый объект сканируется красиво, потому что он идеальный;
- как только в кадр попадает чёрный пластик, глянец или металл — трекинг начинает разваливаться;
- комплектные маркеры не спасают, если поверхность «съедает» свет;
- итог: без спецспрея качество падает настолько, что модель потом проще переснимать, чем чинить.

И вот тут начинается чёрный рынок костылей: вместо нормального расходника люди тестят муку, сухой шампунь и прочую кухню. Да, иногда это даёт матовую поверхность. Но цена ошибки — грязь, лишняя постобработка и риск убить точность там, где она как раз нужна.

Вывод для рынка понятный: у дешёвого девайса часто скрытая стоимость не в покупке, а в расходниках и ручной доводке. Если бы это продавали как performance-инструмент, то в лендинге честно писали бы: «Себестоимость одного нормального скана — спрей + время + ретраи».


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Whoosh заходит в Мехико — и это не просто «новый город на карте». До 5 тыс. самокатов в столице Мексики должны разогнать международную выручку, которая уже даёт 20% дохода компании.

Чёрный кейс тут в том, что расширение часто продают как «рост», хотя по факту это дорогой тест на unit economics. В кикшеринге география может убить экономику быстрее, чем CAC успеет отобиться: сезонность, плотность спроса, вандализм, регуляторка, локальная конкуренция.

Что важно смотреть, если бы мы запускали такой рынок:
1) поездки на самокат в день на единицу;
2) payback по флоту и срок окупаемости;
3) retention по когортам первого месяца;
4) долю повторных поездок без промо;
5) cost to serve по городу. 📊

Если Мехико даст не просто оборот, а стабильную частоту поездок и низкий износ флота — это будет не «экспансия ради пресс-релиза», а нормальный growth-ход. Если нет — значит, рынок купили капексом, а не спросом.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
У «Светофора» тестируют не просто новый бренд, а новый формат с другой экономикой: УК «Торгсервис» запустила «Золотой ключик», первые точки уже работают в Нижнем Новгороде.

Что здесь важно:
— магазины в несколько раз меньше классического «Светофора»;
— значит, ниже CAPEX на запуск одной точки;
— проще подобрать локации, где большой дискаунтер не проходит по трафику/аренде;
— можно быстрее масштабировать сеть без тяжёлой инфраструктуры.

Это выглядит как проверка гипотезы «меньше площадь — ниже порог входа и быстрее окупаемость». Если модель сработает, группа получит второй контур роста: не только крупный дискаунтер, но и компактный формат под плотную городскую застройку.

Маркетингово это тоже интересно: у дискаунтера меняется не только вывеска, но и unit economics. А это уже не ребрендинг, а тест новой воронки продаж 🧪


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Математика — это не «язык Вселенной», а очень подозрительно удобный ключ.
И вот где начинается чёрный кейс: мы часто принимаем совпадение за объяснение.

Вигнер ещё в 1960-м заметил странную вещь: математика слишком хорошо закрывает задачи физики. Не одну, не две — десятки, сотни. Как будто одна формула проходит весь парк машин, хотя должна подходить максимум к одной модели.

Но это не магия. Это жёсткий отбор гипотез.
Не работает? Выкинули.
Работает на 3 тестах из 10? Тоже выкинули.
Остаётся то, что пережило серию проверок — и выглядит как «чудо».

В growth это знакомая ловушка: когда одна метрика красиво сходится, рука тянется назвать это инсайтом. На деле часто это просто удачно подобранная модель под ограниченный набор данных.

Вывод для воронки простой:
не влюбляйтесь в формулу, пока она не прошла стресс-тест на новых сегментах, новых каналах и новых периодах 📉

Проверка одна: если закономерность не держится вне исходной выборки — это не закон, а удачный фит.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
CSS-«костыли», которые до сих пор живут в проде — это не стиль, а скрытый техдолг.

Разбор из Хабра: автор взял старые паттерны и переписал их на новые возможности CSS. Что это дает на практике:
— код короче;
— меньше зависимостей от JS;
— ниже шанс сломать верстку на edge-case’ах;
— проще поддержка в команде.

Чёрный кейс из реальности: когда вместо современного CSS тащат 3–5 строчек JS для задач вроде sticky, layout-выравнивания или адаптивных состояний, команда платит дважды — в разработке и в багфиксах. И это не «ускорение», а накопление мусора в воронке продукта.

Что стоит проверить у себя:
1) Есть ли в CSS решение без JS-обвязки?
2) Не используете ли вы старые хаки вместо современных layout-фич?
3) Сколько времени уходит на поддержку одного такого костыля в месяц?

Урок простой: если фича уже есть в CSS, старый обходной путь начинает работать против скорости релизов. Проверять такие вещи нужно не «когда будет время», а в каждом refactor-аудите.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Переезд ЦОДа — это не «сделали план и поехали». Это кейс, где у PM с 10+ годами опыта и PMP на шее реальность быстро бьёт по календарю.

Что ломается в жизни:
— в плане есть окно на переезд, но нет окна на «что-то не взлетело после переключения»;
— в чек-листе всё сходится, пока не выясняется, что один зависимый сервис живёт своей жизнью;
— у команды есть runbook, но нет полного инвентаря связей между системами.

Разоблачение здесь простое: миграции чаще срываются не на физическом переносе, а на скрытых зависимостях и слабой observability. Красивый Gantt не спасает, если не прогнали end-to-end сценарии, не подняли контрольные метрики и не заложили rollback не на бумаге, а в реальном времени.

Что забрать в свою воронку управления:
1) Перед переездом соберите карту зависимостей, а не только список серверов.
2) Обязательно прогоните тесты на деградированные сценарии, не только happy path.
3) Заранее зафиксируйте метрики: latency, error rate, время восстановления.
4) Rollback — это отдельный проект, а не пункт в презентации.

Мораль без романтики: хороший план снижает риск, но не отменяет хаос. А в миграциях выигрывает не тот, у кого красивее документ, а тот, кто быстрее видит поломку и откатывается без паники 🚨


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Два маркетолога. Один AI-воркфлоу. +20% по рекламным кампаниям.

Кейс Яндекс Браузера — хороший пример, как ИИ-агенты снимают ручную работу с персонализации, а не «делают магию».
Что было: одна фича браузера, несколько сегментов аудитории, куча сообщений под разные боли.
Что сделали: перфоманс-маркетолог и коммуникационный маркетолог собрали AI-агентов, чтобы быстро генерировать и адаптировать связки под сегменты, а не писать всё руками.

Итог не про «креативнее», а про цифру: рост на 20% по всем рекламным кампаниям.

Что забираем в воронку:
1) AI лучше всего работает там, где уже есть структура: сегмент → боль → оффер → сообщение.
2) Не заменяйте тесты генерацией. Сначала гипотеза, потом AI-производство вариантов.
3) Персонализация масштабируется, когда есть правила, а не хаотичный промпт на удачу ⚙

Если у вас до сих пор один месседж на всех — вы переплачиваете за нерелевантность.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Саундбар за $300+ оказался не просто колонкой, а дырой в безопасности.

Creative Sound Blaster Katana V2X дали в руки реверс-инженеру — и вместо “Linux-инструмента для управления” он нашёл баги, которые позволяют атаковать устройство без пары и без физического доступа. Достаточно быть примерно в 15 метрах.

Что может атакующий:
— превратить саундбар в шпионское устройство;
— использовать его как Rubber Ducky, чтобы подсовывать команды компьютеру;
— делать это по беспроводному каналу, без контакта с железом.

Это хороший чёрный кейс про «умные» девайсы: чем больше функций и радиомодулей, тем выше шанс, что один из них станет входной дверью в сеть или на рабочий ноут. 🔒

Вывод для продуктовой команды: любой device + wireless + firmware = отдельный security budget, а не “допил потом”. Если устройство может общаться с ПК, его надо тестировать как потенциальный агент атаки, а не как аксессуар.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Маркетинговый заголовок vs реальность: книга «Go: разработка приложений в микросервисной архитектуре с нуля» на самом деле не для новичка с нулём, а для джуна, который уже умеет в Go и хочет собрать микросервисы без боли.

Факт-чек по книге:
— 320 страниц
— 5 глав
— 4 микросервиса, разобранных от кода до деплоя в прод

Что здесь ценно для growth-команды? Не «почитать про Go», а увидеть полный путь: от локальной сборки до продуктовой среды. Это редкий формат, где можно забрать не абстракции, а схему для быстрого прототипирования сервисов, которые потом можно встраивать в CRM, event-tracking или экспериментальные фичи.

Черный момент: название обещает «с нуля», но по факту это книга для тех, кто уже прошёл базу. Если уровень ниже — просто потеряете время. Если уровень подходит — получите живой набор примеров, который можно сразу адаптировать под свои сервисы 🚀


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ИИ в разработке уже продают как “ускоритель команды”, а по факту часто получается дорогой генератор технического долга.

Что вижу в компаниях:
— менеджмент требует “пользоваться агентами”, но не ставит метрики качества;
— воркшопы есть, а замерить impact на lead time, bug rate и throughput никто не может;
— код пишется быстрее, но ревью и дебаг съедают экономию;
— junior’ы начинают копировать паттерны из ИИ, не понимая, где они ломают архитектуру.

Это не про «ИИ плохой». Это про подмену цели: вместо роста скорости поставки начинают мерить активность вокруг инструмента.

Нормальный тест здесь простой:
1) до внедрения — baseline по cycle time, % rework, дефектам;
2) после — тот же спринт, та же команда, та же задача;
3) считаем не “сколько строк сгенерил ИИ”, а сколько реально дошло до продакшена без переделок.

Если метрик нет, то это не AI-ops. Это корпоративный ритуал с красивым интерфейсом 🤖


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
MVP — это не продукт. Это чаще всего дорогая проверка, что вы умеете быстро собирать интерфейсы, но не умеете доводить до рынка.

В этом кейсе автор честно описал типичную мясорубку: несколько проектов подряд застревали на MVP по разным причинам — идея не тянула спрос, команда сгорала, не хватало компетенций. И вот здесь начинается неприятная часть: проблема обычно не в коде, а в выборе боли.

Рабочая логика простая:
1) Берёшь свою или близкую боль.
2) Проверяешь, сколько людей реально живут с ней.
3) Смотришь, готовы ли они платить, а не просто “да, было бы удобно”.

Если боли нет у тебя в ежедневном процессе, шанс угадать продукт сильно ниже. Особенно в AI B2B SaaS, где многие строят “умного помощника”, а потом выясняется, что пользователю нужен не AI, а сокращение 3 ручных операций и понятный ROI 📉

Жёсткий вывод: между MVP и продуктом обычно лежат не фичи, а 3 метрики — retention, повторное использование и первые деньги. Если этого нет, у вас не стартап, а демка.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
C++ снова показывает классический black box для продакта: код выглядит «нормально», а в рантайме компилятор делает с ним совсем не то, что вы ожидали.

Разбор про алиасинг памяти — это не про академию, а про реальные баги, которые потом всплывают как:
1) метрики «поплыли» после релиза,
2) тесты зелёные, а на проде редкий краш,
3) оптимизация включилась — и поведение сломалось без единой строки в diff.

Что в статье полезно:
- как менялись правила aliasing в C++;
- где начинается undefined behavior, который сложно отловить код-ревью;
- почему «пропозалы, которые должны были всё починить», не закрыли проблему до конца;
- и что комитет собирается делать дальше.

Главный вывод для engineering/growth-команд простой: если вы гоняете C++ в high-load, то «работает на моём железе» — не гарантия, а ловушка. Особенно когда один и тот же буфер читают/пишут разные части системы, а потом вы удивляетесь странным регрессиям в latency и стабильности. ⚠

Если у вас в стеке есть C++-сервисы, это тот случай, когда стоит проверить не фичи, а assumptions.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Китай не «копирует Falcon 9», а запускает сразу несколько ставок в одну и ту же воронку R&D.

И это уже похоже не на идеологию, а на жесткий growth-тест:
— несколько компаний делают одно и то же ядро: возврат первой ступени, вертикальная посадка, reuse;
— отличаются лишь двигатели, топливо, компоновка и архитектура;
— цель — быстро понять, какая схема реально дает дешевый и повторяемый запуск, а какая останется красивым прототипом.

Почему это важно? Потому что у SpaceX главный moat не в картинке посадки, а в накопленном operational data: тысячи мелких итераций, из которых рождается надежность и economics.

Китай, судя по всему, пытается обогнать не одной ракетой, а портфелем экспериментов. Это дорогой путь, но он сокращает time-to-learn.

Вывод для growth-команд простой: если рынок сложный, не ставьте все на один «идеальный» тест. Иногда быстрее масштаб дает не один большой запуск, а 3–5 параллельных гипотез с четкими критериями победы 🚀


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Кейс с XIX века, который звучит как чистый growth-hack: Абрикосов не просто продавал шоколад, он собирал повторные покупки через встроенный value-add.

Механика простая:
1) покупка = не просто сладость, а подарок;
2) внутри — игрушка, то есть дополнительная ценность;
3) результат — у ребенка появляется повод просить “ещё раз”, у семьи — повод купить снова.

Это не «магия бренда», а ранний retention через продуктовый бонус. По сути, Абрикосов сделал то, что сейчас делают:
— in-box gift,
— collectible mechanics,
— blind box,
— loyalty rewards.

И тут важный чёрный вывод: большинство брендов до сих пор пытаются продавать только ядро продукта, а не сценарий его использования. А ведь именно сценарий создаёт LTV.

Если разложить на современный язык, гипотеза была такая:
увеличить долю повторных покупок можно не скидкой, а встроенной причиной вернуться. Абрикосов это проверил не A/B-тестом, а рынком. И рынок ответил деньгами.

Что забрать в свою воронку:
— добавляйте неочевидный бонус к продукту;
— делайте его коллекционным;
— строите не разовую продажу, а повод для следующей.

Иногда лучший performance — это не CPA вниз, а причина купить ещё раз.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
WordPress-формы — любимая точка атаки для спама. И проблема тут не только в мусорных лидов в CRM: классическая Google reCAPTCHA тащит за собой трекинг и вопросы к privacy.

Что важно:
- форма = вход в воронку, и если её заспамили, вы платите за обработку пустых заявок;
- у части сайтов до 30–70% «лидов» из форм — это боты или дубли;
- чем сложнее капча, тем чаще падает конверсия у живых пользователей.

Чёрный кейс: сайт ставит тяжёлую reCAPTCHA v2, CTR формы проседает, а спам всё равно проходит через простые боты и ручной фарм. В итоге проигрывают все: marketing получает мусор, sales — фейковые заявки, продукт — искажённую аналитику.

Что можно забрать в свою воронку:
1) тестируйте антиспам без лишнего трекинга;
2) смотрите не только на блокировку ботов, но и на drop-off формы;
3) сравнивайте конверсию до/после защиты на реальных данных.

Procaptcha — один из вариантов для тех, кто хочет защиту без лишнего давления на приватность. Хорошая гипотеза для A/B: меньше шума в CRM и меньше потерь на форме. 🔒


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Удалёнка — это не свобода, а тихая деградация метрик.
Сначала падает NEAT: меньше шагов, меньше спонтанного движения, больше стула. Потом воронка добирается до питания: перекусы без контроля, кофе вместо еды, вечером — добор калорий “за день же почти ничего не ел”. На выходе получаем классический skinny fat: вес вроде норм, а состава тела и тонуса — ноль.

Черный кейс в формате DevOps: 2 года система “работала”, но алертов не было. Потому что проверяли не те KPI. Смотрели на вес, а нужно было смотреть на активность, сон, силовые, окружность талии и восстановление. Когда это начали трекать, стало видно, где именно сломался режим.

Что забираю в свою воронку здоровья:
1) ежедневные шаги как базовый KPI
2) силовые 2–3 раза в неделю вместо “когда будет время”
3) еда по режиму, а не по настроению
4) короткие ревью раз в неделю: сон, движение, аппетит, энергия

Главный вывод: удалёнка не убивает резко. Она просто долго маскирует просадку, пока организм ещё “тянет”. И это уже не про ЗОЖ, а про управление системой. 🧠


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
На рынке появился новый «черный ящик» для сервиса: клиенты теперь могут ставить рейтинг не компании, а конкретному сотруднику.

Нетмонет запустил оценку персонала для тех, кто работает напрямую с гостями. Рейтинг собирается из отзывов за последний месяц — то есть тебя могут переоценить не по факту качества работы, а по свежим эмоциям клиента.

Цифра, которая цепляет: 5 звёзд сейчас только у 5 тыс. из 120 тыс. сотрудников. Это 4,2% от базы. Для рынка сервиса это не просто метрика, а потенциальный инструмент давления на линейный персонал.

Что здесь важно для growth и продукта:
1) Такой рейтинг почти гарантированно меняет поведение сотрудников: ускоряет обслуживание, но может убить upsell и глубину сервиса.
2) При коротком окне в 30 дней система становится чувствительной к шуму — один плохой день легко портит картину.
3) Для платформы это мощный рычаг retention: если рейтинг влияет на доход или видимость, люди будут возвращаться в сервис чаще.

Чёрный кейс в том, что «оценка качества» быстро превращается в KPI-надзор. И если не защитить модель от случайных отзывов, это будет не аналитика, а публичная доска стыда. 👀


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Аналитикам больше не платят за роль «переведи хотелки бизнеса в ТЗ». Этот слой уже съедают AI и нормальная продуктовая постановка.

Чёрный кейс из девелопмента: меняется ставка НДС, а аналитик по старой схеме просто фиксирует требования и описывает чужие решения. Итог предсказуемый — много согласований, мало ответственности, система «работает», но бизнес-эффект никто не считает.

Что меняется у Senior-аналитика:
1) не ждёт задачу, а сам поднимает риск;
2) не пишет ТЗ ради ТЗ, а считает влияние на P&L и процессы;
3) не спорит о реализации в вакууме, а предлагает вариант, который выдержит нагрузку бизнеса и системы.

Суть проста: роль «сборщика требований» обесценивается, роль бизнес-партнёра — дорожает. Аналитик, который знает, где в системе течёт деньги, становится не посредником, а точкой принятия решений 🔥

Урок для команд: если ваш аналитик не понимает метрики, правила расчёта и последствия изменений для юнита-экономики, вы платите за документацию, а не за growth.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Сервис-менеджер — это не «человек, который отвечает на письма и собирает отчёты». Это тот, кто вшивается в продукт и влияет на retention, только не через фичи, а через опыт после продажи.

Чёрный кейс из IT: продукт может быть сильным по железу и архитектуре, но клиент всё равно уходит, потому что:
— SLA есть, а ценности после внедрения нет
— инциденты закрываются, но без разборов и профилактики
— поддержка тушит пожары, но не снижает операционные риски

Итог предсказуем: контракт формально жив, а доверие проседает. Это уже не support, это loss по аккаунту.

Хороший сервис-менеджер делает три вещи:
1) связывает продукт, сервис и техкоманды в одну систему
2) переводит аварии в улучшения процесса
3) помогает клиенту выжать максимум из решения, а не просто «дожить до конца SLA»

Для growth-команды тут прямой урок: если не измеряете постпродажный опыт, вы не видите часть churn-риска. Смотреть надо не только на NPS, но и на частоту инцидентов, время до полезного ответа, повторяемость проблем и долю эскалаций.

Сервис — это не бэк-офис. Это часть P&L клиента.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
AI в продакте — не магия, а хороший нож в руках команды. И да, цифры тут уже не «ощущения»: в одном сравнении двух B2B-проектов по кибербезопасности — с AI и без — трудозатраты упали на 36%. Но вот важный момент: это не про «AI заменил людей», а про то, что он режет рутину и ускоряет цикл.

Чёрный кейс: где AI реально забирает часы
1) ресёрч рынка и конкурентов — первая итерация вместо 4–6 часов превращается в 30–60 минут;
2) разбор отзывов/интервью — быстро собирает паттерны и боли;
3) генерация гипотез — помогает не застрять на «а что тестить?»;
4) подготовка черновиков PRD/тасков/FAQ — меньше ручной писанины.

Но хайп начинается там, где AI пытаются пустить в стратегию без проверки. Он часто уверенно врёт, путает факты и не понимает контекст воронки. Поэтому рабочая схема такая: AI = ускоритель, человек = фильтр, аналитика = судья.

Вывод для growth/PM: если AI не экономит минимум 20–30% времени на конкретном процессе — это не инструмент, а игрушка. Проверяйте на одном этапе, замеряйте до/после и не верьте «ощущению ускорения» без метрик.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чек по возрасту без ЕБС в мессенджере — это не «удобная фича», а способ снять лишний фрик в онбординге и не убить конверсию.

Схема простая: пользователь открывает мини-апп в Telegram / MAX / любом другом мессенджере, загружает паспорт, сервис за пару минут валидирует возраст, а в продукт уходит только факт прохождения проверки. Без биометрии, без ЕБС, без лишнего PII.

Что тут важно для growth-команды:
1) меньше шагов, чем в ручной модерации;
2) ниже drop-off на этапе age gate;
3) можно тестировать вход в контент/функции без полного KYC.

Но есть и чёрная сторона: если проверка завязана на тяжёлый флоу, конверсия в активацию может просесть сильнее, чем вырастет trust. Поэтому метрика не «сколько проверили», а:
- start → upload
- upload → verified
- verified → first action
- verified → D7 retention

Если у вас возрастной гейт сейчас через саппорт или форму на почту — это кандидат на быстрый эксперимент. Сэкономите время пользователю и команде, а заодно увидите, где реально ломается воронка.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
90 дней смотрели на BitNinja как на обычный коробочный security-слой — и получили неприятную картину: пустой сервер тоже регулярно трогают.

Что увидели в пассивном тесте:
— атаки идут даже без сайта и без трафика;
— WordPress получает больше внимания, чем Drupal;
— часть активности выглядит не как точечный взлом, а как ковровая проверка всей сети провайдера;
— основной шум — запросы, завязанные на порты сервера.

Что это значит для роста и продукта?
Если у вас сервер = «поставили и забыли», вы уже в красной зоне. Атаки часто не выглядят как сложный взлом: это массовые сканы, порт-чекинг и автоматические попытки найти слабое место. ⚠

Вывод простой: защита нужна не только «когда сайт стал популярным», а с первого дня. И чем больше у вас WordPress-стек или общий IP-пул, тем раньше это становится не теорией, а операционным риском.

Если коротко: сервер без защиты — это не актив, а открытая тестовая площадка для ботов.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Т-Банк словил массовый сбой 11 июня: к 13:50 DownDetector уже показывал >1,9 тыс. жалоб. Легли мобильное приложение, личный кабинет и переводы.

Что здесь важно не как новость, а как кейс по retention и trust:
— у пользователя в моменте отваливается не «фича», а доступ к деньгам;
— любой сбой в финтехе сразу бьёт по LTV через падение NPS и рост churn;
— если инцидент длится даже 1–2 часа, нагрузка уходит в саппорт, а не в продукт.

Чёрный вывод: в таких системах главный KPI — не только uptime, а скорость восстановления критичных сценариев. Не «приложение открывается», а:
1) можно ли увидеть баланс;
2) проходят ли переводы;
3) работает ли вход.

Если у вас fintech / edtech / marketplace, проверьте три вещи:
— есть ли отдельный мониторинг ключевых user journey, а не только серверов;
— есть ли статус-страница и сценарий пушей при деградации;
— умеет ли CRM быстро гасить тревогу и объяснять, что именно сломалось.

Иначе любой сбой превращается не в инцидент, а в отток. ⚠


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Пока все обсуждали «замедление», на практике получили очень грязный, но показательный кейс: если сеть начинает не просто «передавать пакеты», а распознавать, что именно через неё летит, это уже не транспорт, а встроенный медиатор между контентом и пользователем.

Что тут важно для growth/маркетинга:
1) Инфраструктура перестаёт быть нейтральной.
2) Контроль трафика = контроль доступности.
3) Любая “оптимизация” на уровне стека быстро превращается в инструмент влияния на поведение.

Если смотреть как на эксперимент, то гипотеза была бы такой: «усложним маршрутизацию и управление трафиком — получим управляемость». Тест показал побочный эффект: старые ограничения связи можно частично обойти не на уровне приложения, а на уровне самой сети.

И да, это тот редкий случай, когда техническое “ухудшение” выглядит как ускорение для тех, кто контролирует правила игры. Для операторов — плюс к управляемости. Для рынка — сигнал: атрибуция, доступность и quality of delivery теперь зависят не только от креатива и медиаплана, но и от сетевого слоя 🧩


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Агрорынок внезапно вышел в топ по росту зарплатных предложений в регионах: до 81 тыс. ₽ в месяц. Сильнее всего — Пензенская, Рязанская области и Приморский край.

Что здесь важно для growth-подхода: это не «везде стало богато», а сигнал о том, куда уходит спрос на дефицитные роли. Если в отрасли начинают платить выше рынка, значит бизнес уже упирается не в трафик, а в операционку: модернизация, автоматизация, нехватка специалистов. 📈

Разбор без романтики:
1) Зарплатный рост = перегретый найм на ключевые функции
2) Модернизация обычно поднимает не только ставки, но и требования к качеству кандидатов
3) В таких рынках выигрывает не тот, кто «ищет людей», а тот, кто быстрее строит воронку найма: отклик → скрининг → оффер → выход

Черный вывод для работодателей: если вы не считаете cost per hire и time to fill, вас уже обгоняют компании, которые считают.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Пока вы смотрите на «глобальные релизы», энтузиасты вытаскивают на свет то, что издатели годами считали неликвидом.

Факт не в том, что «японские игры странные». Факт в экономике локализации: перевод, тестирование, адаптация UI, правки текста, культурная сверка, саппорт после релиза — это отдельный P&L. Для нишевой игры с небольшим спросом математика часто не сходится, поэтому на Запад доезжают только проекты с понятным CAC и потенциалом продаж. Остальное — в архив.

И вот тут фанатские локализации ломают воронку издателей. 🌐
Гипотеза простая: если комьюнити готово само сделать перевод, значит у продукта есть спрос, который не попал в официальный ресерч. Это как бесплатный pre-validation: энтузиасты показывают, что трафик есть, а conversion в интерес — не ноль.

Черный вывод: «не выпускали, потому что не было аудитории» — часто удобная отговорка. Иногда аудитория была, просто у бизнеса не хватило желания проверить спрос дешёвым тестом, а не ждать идеального ROI.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
CalDAV выглядит как “просто календарь”, пока не попробуешь сделать один клиент сразу для Google, Apple, Яндекса и Mail.ru.

И вот тут начинается чёрный кейс: стандарт RFC 4791 есть, а единый API — нет. Каждый провайдер тянет одеяло на себя: разные форматы событий, свои правила по повторяющимся встречам, отличия в timezone, синке удалений и даже в том, как отдают одни и те же поля.

Что в итоге ломается:
— один и тот же event может приехать в разном виде;
— recurrence rules приходится патчить под каждого;
— “удалил в одном месте” не значит “исчезло везде”;
— тесты на одном аккаунте ничего не доказывают.

Вывод для growth/продукта простой: если строите интеграцию с “стандартом”, считайте, что вы подключаете 4–10 разных продуктов, а не один протокол. И заранее закладывайте отдельный слой адаптеров, нормализацию данных и мониторинг расхождений. ⚠

Иначе “простая синхронизация” быстро превращается в поддержку зоопарка из edge cases.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Yoast стоит, галочки зелёные — трафика нет. Классический WordPress-обман.

Что обычно вижу на аудитах:
- на пустой странице висит 15+ скриптов
- в индексе плодятся archives / tags / feeds / paginated дубль-страницы
- Core Web Vitals проседают, потому что тема и плагины грузят всё подряд
- schema либо отсутствует, либо размазана по плагинам

Итог простой: сайт выглядит «SEO-готовым», но поисковик видит мусорную техническую базу.

Что забрать в свой стек:
1) убрать индексацию мусорных архивов и фидов
2) проверить, сколько JS/CSS реально грузится на главной и карточке
3) измерить LCP / INP / CLS до и после оптимизации
4) оставить одну понятную структуру schema, а не зоопарк из плагинов
5) смотреть не на зелёные галочки, а на логи индексации и Search Console

Чёрный кейс тут в том, что SEO-плагины часто продают ощущение контроля, а не рост. Без теха WordPress легко превращается в генератор дублей и медленных страниц ⚙


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чем выше человек в иерархии, тем хуже он часто считывает людей — и тем увереннее считает, что читает идеально.

Это неприятный black box из мира управления: у руководителя есть ощущение «я вижу, кто врёт, кто выгорел, кто готов уйти», но тесты показывают обратное. С ростом статуса точность эмпатии нередко падает, а уверенность в своей правоте — растёт.

Почему это опасно для бизнеса:
- наняли «сильного» кандидата по интуиции → через 3 месяца он не тянет роль;
- не заметили выгорание ключевого сотрудника → минус человек и минус контекст;
- перепутали вежливость с вовлечённостью → вложились не туда.

Чёрный кейс тут один: чем выше должность, тем меньше обратной связи о собственной слепоте. Самопроверка не ловит ошибку, потому что датчик сам себя считает эталоном.

Что забрать в свою систему:
1) не верить интуиции без сигнала из данных;
2) проверять людей не по «ощущению», а по поведению в задачах;
3) для найма, 1:1 и performance-review держать внешнюю валидацию — тесты, чек-листы, калибровки.

Если у вас в команде решения о людях всё ещё принимаются на «мне кажется», это не лидерство. Это плохо откалиброванный инструмент. 🔧


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чёрный кейс из серии «сделал сам, потому что рынок бесит».

Когда надо быстро перекинуть файл с ПК на телефон, обычный сценарий — это либо мессенджер с порезанным качеством, либо локальные серверы через консоль, которые обычный пользователь не поднимет. Автор собрал FlashStash — портативный файлообменник, который стартует в один клик, работает без интернета в локалке и открывает предпросмотр файлов прямо в браузере.

Что здесь интересно с growth-угла:
1) Снятие главного friction point — нет установки Python, нет настройки окружения.
2) Offline-first: не зависишь от облака и его ограничений.
3) Browser preview = меньше кликов до «посмотреть файл» 📎

Если переложить на продукт: часто проблема не в фичах, а в лишних шагах между «надо сделать» и «сделал». Тут выжали именно этот зазор.

Вывод для своей воронки: убирайте консоль, регистрацию и лишние зависимости там, где пользователь хочет просто «быстро передать». Иногда это сильнее любого редизайна.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
WordPress любят продавать как “простой сайт за вечер”. На практике под капотом там не магия, а куча мест, где можно как ускориться, так и убить конверсию.

Что важно для growth-команды:
— ядро WordPress можно собирать в свой стек: тема, плагины, хуки, кастомные типы контента;
— производительность часто ломают не CMS, а перегруженные плагины, кривые запросы и отсутствие кеша;
— атрибуция и аналитика на WP нередко разваливаются из-за конфликтов скриптов и “зоопарка” интеграций;
— кастомизация без контроля быстро превращает обычный лендинг в тяжелую, медленную машину.

Практический вывод: если у вас WP на перформанс-трафике, проверяйте не “какая CMS”, а:
1) TTFB и LCP,
2) сколько JS грузится до первого экрана,
3) что делают плагины с формами, A/B-тестами и событиями в аналитике.

Чёрный кейс из реальности рынка: сайт на WordPress выглядит нормально, но из-за 12 активных плагинов и лишних скриптов теряет мобильный трафик еще до первого клика. Итог — CTR в лид падает не из-за креатива, а из-за тяжелой воронки. 🚨


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Самый дорогой анти-паттерн в Linux — не баги, а кастомизация ради кастомизации.

Человек 15 лет «пользовался» Linux, но первые 3 года в основном настраивал его под себя: i3, polybar, 400 строк .vimrc, bash-скрипт на второй монитор, DPI, температура цвета, раскладка. Звучит как productivity-театр: много движения, мало результата.

И вот чёрный кейс: через 15 лет он приходит к Fedora из коробки, GNOME, почти без твиков — и внезапно всё работает. Код пишется, браузер живёт, видео монтируется. Без шаманства. ⚙

Что забрать в growth:
1) Любая настройка должна платить метрикой: быстрее запуск, меньше ошибок, выше throughput.
2) Если твик не ускорил цикл «сделал → проверил → отправил», это не оптимизация, а хобби.
3) В продукте и маркетинге то же самое: красивые дашборды, сложные CRM-правила и 17 сегментов могут не давать ни +1% к retention, ни +0.1 к конверсии.

Проверка простая: уберите настройку на неделю. Если KPI не просел — вы удалили шум, а не ценность.