Автор критикует привычку relayить ответы ИИ как «мясной прокси» — просто копировать и вставлять их в Slack, PR или чаты. Такой подход не добавляет ценности: текст часто перегружен жаргоном, содержит выдуманные детали и требует дополнительного разбора. Примером стал абсурдный отрывок про «NATS control-plane events», где каждое слово требовало поиска.

Главная идея: использовать ИИ как инструмент, а не как замену размышлению. Нужно самому понять материал, проверить его и оформить ответ своими словами. Особенно это критично в code review: копируя тикет в Claude Code, можно быстро получить черновик, но окончательную реализацию и проверку должен выполнить человек. Иначе вы превращаетесь в «мясной прокси», а ценность вашего участия исчезает. Запомните: AI — помощник, а не замена вашего мышления.

Многие участники считают использование AI как «мясного прокси» — копирования ответов без понимания и проверки — плохой практикой, ведущей к потере ответственности и критического мышления. Хотя некоторые допускают его полезность для быстрого поиска информации, все согласны: важно проверять данные от AI, не полагаться на него при принятии решений и использовать как инструмент для развития собственных знаний, а не как замену человеческому мышлению.

QM — это многопользовательская система агентов для команд, где каждый сотрудник получает изолированное рабочее пространство с собственными файлами, ключами, кронами и навыками, но при этом может сотрудничать в каналах Slack и проектах. Система поддерживает одновременную работу в веб-интерфейсе и Slack с единым профилем, а все действия выполняются в изолированных песочницах, что исключает конфликты между пользователями.

Основа QM — открытый, модельно-независимый ядро на TypeScript, работающее с Node.js и Fastify, которое поддерживает разные LLM (Pi, Claude Code, OpenCode и др.) через единый интерфейс. Данные хранятся в Postgres, а инструменты и навыки — в персонализированных песочницах. Организации настраивают систему через директорию deploy/layers/<org>, сохраняя ядро неизменным и легко обновляемым. Для безопасности и контроля доступа предусмотрены гранты на навыки, админ-контроль и автоматизированные процессы (кроны, веб-приложения). Система позволяет автоматизировать поиск по внутренним данным, писать письма под стиль сотрудника, запускать тесты в репозиториях и публиковать внутренние инструменты — всё с изоляцией и масштабируемостью.

Пользователи считают QM интересной, но требуют чёткого описания возможностей и ограничений. Система может быть полезна для команд, но требует лучшей документации, поддержки и индивидуальной настройки. Некоторые считают, что её функционал можно реализовать другими инструментами, например Claude Cowork. Критики указывают на ограничения и риски безопасности, другие — на её применимость в отдельных случаях. Акцент делается на необходимости обеспечивать безопасность и эффективность, избегая слепого доверия готовым решениям.

Мы находимся в центре искусственного‑интеллекта психоза: модели ускоряются, программисты увольняются, обещают, что к концу года искусственный интеллект напишет сто процентов кода, но при этом качество обычных приложений падает. Примеры из недели: банковское приложение требует трёх FaceID‑входов перед три‑разовым протоколом, Slack на macOS крадёт фокус у Ghostty и отправляет git pull в чат, холодильник LG выдаёт ошибку при гарантийном запросе, а авто‑инфо‑система после обновления глючит: звук поворота исчезает, Google Maps открывается вместо радио, задержка в секунду перед реакцией.

Эти баги появляются даже у команд с большими бюджетами графических процессоров, но производители предпочитают выводить новые функции, а не фиксировать ошибки; как иронично пишет вымышленный менеджер по продукту: «Этим кварталом мы не будем выпускать новых функций, сосредоточимся только на исправлении багов». Пока эта ментальность сохраняется, качество будет падать, но у отдельных разработчиков есть шанс создавать более надёжные продукты, отступая от монолитных платформ. Ожидания пользователей растут, но уязвимость систем возрастает; уже появляются проекты, бросающие вызов текущим ОС, и, возможно, этот тренд распространится по всему стеку.

Пользователи отмечают снижение качества ПО, связывая это не столько с ИИ, сколько с отсутствием стимулов к качеству, чрезмерной сложностью и давлением на быстрое развитие. Некоторые предлагают решения: использование LTS-дистрибутивов Linux, фокус на надёжности и упрощение интерфейсов.

Claude Skills — новый подход, где LLM использует специальные файлы-инструкции для решения задач. Например, Anthropic предоставляет шаблон для создания гифок под Slack: в нём есть код для проверки размера файла, валидации и даже пример готового GIF. Это позволяет Клоду генерировать контент, который сразу проходит модерацию платформы.

Особенность в том, что система работает без предварительного обучения модели на конкретных данных. Вместо этого, все инструкции и валидаторы загружаются динамически, в момент решения задачи. Это экономит ресурсы и позволяет гибко адаптироваться к новым задачам без переобучения модели.

По сути, Claude Skills — это шаблон для создания инструментов, которые LLM может использовать "по требованию". Это открывает путь к генерации не только медиа, но и документов, баз данных и даже ПО через подобные шаблоны. Уже сейчас есть навыки для работы с Excel, Word и PowerPoint, что делает систему универсальным ассистентом для автоматизации рутинных задач.

• Существуетение, что MCP и "skills" — это просто переименование уже существующих концептов: MCP — это стандартизированный способ подключения внешних сервисов, а skills — это просто контекст под рукой.
• Участники обсуждения отмечают, что большинство MCP-серверов бесполезны и могут быть заменены простым вызовом CLI-утилит.
• Некоторые участники подчеркивают, что Skills и MCP решают разные задачи: MCP — это про интеграцию внешних сервисов, а Skills — про управление контекстом.
• Участники также обсуждают, что Skills могут быть более удобны для конечного пользователя, так как они не требуют сложной настройки и могут быть созданы просто как текстовый файл.

Основанная на блоковых элементах, а не на документах, архитектура Notion позволяет каждому элементу контента быть гибко перестраиваемым, вкладываемым и превращаемым в базы данных или другие структуры. Это превращает Notion из простого редактора в операционную систему для работы, где все интегрировано. В отличие от этого, Google Docs остается в рамках устаревшей модели "документ как файл", что ограничивает его возможности. Notion's модель данных делает его более универсальным и адаптируемым, позволяя ему масштабироваться как платформа, а не просто как инструмент.

• Дискуссия вращается вокруг идеи, что победит не тот, кто предложит больше функций, а тот, кто заложит правильную модель данных, и что именно она определяет судьбу продукта.
• Участники обмениваются примерами: Slack vs. HipChat, Notion vs. Airtable, Google Docs vs. Microsoft Office, и обсуждают, как именно модель данных влияет на возможности и ограничения продукта.
• Обсуждается, что модель данных определяет, как продукт может развиваться и какие фичи можно будет добавлять, и какие нет.
• Участники также обсуждают, что выбор модели данных влияет на то, как продукт может масштабироваться и как он может эволюционировать.
• Также поднимается вопрос, что важнее: модель данных или умение ее реализовать, и как эти два фактора взаимодействуют.

Электронная почта превосходит мессенджеры благодаря универсальности и контролю над данными. Все сообщения приходят в единый интерфейс, где их можно сортировать, архивировать и искать — в отличие от десятка разрозненных платформ вроде Slack или WhatsApp. Архив писем остаётся доступным десятилетиями, тогда как сервисы вроде ICQ или Google Hangouts исчезают, унося историю переписк. Локальное хранение в формате Mbox гарантирует долговечность и возможность обработки скриптами.

Функциональность клиентов вроде Thunderbird включает фильтры, отложенную отправку, тегирование и офлайн-работу, а открытые протоколы SMTP/IMAP дают свободу выбора программ. Электронная почта асинхронна, не отвлекает уведомлениями, защищает конфиденциальность и не содержит рекламы. Это продуктивная среда, где пользователь управляет данными, а не зависит от прихотей корпораций.

• Email предпочтительнее для асинхронного, вдумчивого общения с архивом и поиском, но не подходит для динамичных групповых дискуссий.
• Мессенджеры (Slack, Teams) популярны из-за удобства мгновенного общения, но страдают от отсутствия структуры и проблем с архивом.
• Проблемы email включают спам, сложные ветки обсуждений, ненадежную доставку и устаревшие клиенты.
• Предлагаются гибридные решения: улучшенные интерфейсы email, интеграция с мессенджерами или использование форумов.
• Важен выбор инструмента по ситуации: email для официальной переписки, чат — для оперативных вопросов.

Большинство пользователей применяют лишь около 20% функций приложения, но у каждого — свой уникальный набор. Например, один копирует таблицы из Excel в Word, другой строит сводные таблицы, а третий вообще использует его для учёта расходов. Когда софт обрастает новыми возможностями, они часто мешают тем, кому важна конкретная узкая функциональность, — это создаёт пространство для нишевых продуктов.

Такие сервисы, как Kagi или Figma, успешно занимают эти лакуны, фокусируясь на идеальном решении задач определённой аудитории вместо погони за универсальностью. Стратегия Win — не пытаться угодить всем, а позволить пользователям через расширения и кастомизацию самим формировать свой идеальный 20%, как это делают VS Code или Slack. Ключ в гибкости, а не в нагромождении функций.

• Пользователи обычно используют лишь небольшую часть функционала приложения (около 20%), но у разных пользователей это разные 20%, что требует поддержки всего функционала.
• В корпоративном сегменте отсутствие даже редко используемых, но критичных для конкретного клиента функций (гигиенических фич) может привести к срыву сделки.
• Сложность удаления неиспользуемых функций обусловлена тем, что каждая функция может быть критически важна для узкой группы пользователей, и их удаление приведет к потере этих пользователей.
• Для борьбы с раздуванием функционала предлагаются различные стратегии: фокусировка на конкретной аудитории, модульность, соблюдение философии Unix (один инструмент — одна задача), сбор метрик использования.
• Разработчикам сложно предсказать, как именно будет использоваться продукт, поэтому важно сохранять гибкость и возможность кастомизации, особенно для технически подкованных пользователей.

Приложения на Electron вызывают серьёзные задержки в работе всей системы на macOS 26. Пользователи сообщают о замедлении интерфейса, лагах при вводе текста и проблемах с отзывчивостью даже при минимальной нагрузке. Это связано с тем, что фреймворк использует общие ресурсы системы неэффективно, особенно в многозадачных сценариях.

Проблема проявляется при одновременной работе нескольких Electron-приложений, таких как Slack, Discord или VS Code. Система начинает проседать по производительности, что негативно сказывается на пользовательском опыте. Разработчики Electron признают проблему и изучают её, но пока не предложили конкретного решения.

• Проблема с производительностью в macOS 26 вызвана использованием приложениями (включая Electron) приватных API Apple, что приводит к утечкам ресурсов и лагам.
• Некоторые пользователи не сталкиваются с проблемами, возможно, из-за высокой производительности железа (например, чипов M4), которое маскирует недочеты.
• Обсуждается, кто виноват: разработчики приложений за использование приватных методов или Apple за отсутствие регрессионного тестирования и обратной совместимости.
• Для части приложений (Chrome/Chromium) уже выпущен фикс, а также известны временные решения через терминал.
• Спектр мнений варьируется от критики Electron до защиты его как кросс-платформенного решения с хорошим DX.

Slack вымогает у нас дополнительные $195 тыс. в год

Открытое письмо

Hack Club — некоммерческая организация, которая уже почти 11 лет использует Slack для обучения подростков программированию. Мы не были нахлебниками: несколько лет назад, когда Slack перевёл нас с бесплатного тарифа на платный за $5 тыс. в год, мы с радостью согласились.

Однако два дня назад Slack сообщил, что если мы не согласимся доплатить $50 тыс. на этой неделе и затем $200 тыс. ежегодно, наш рабочий пространство будет отключено, а вся история сообщений — удалена.

Можно было бы сказать, что Slack вправе в любой момент отменить льготные условия. Но, на мой взгляд, уведомление за полгода — это минимум при таком резком повышении. По сути, Salesforce (компания с капитализацией $230 млрд) вынуждает небольшую подростковую некоммерческую организацию в срочном порядке найти огромную сумму, иначе мы рискуем потерять все каналы связи. Это абсурд.

Последствия

Крайне сжатые сроки оказались катастрофическими для наших программ. Десятки сотрудников и волонтёров вынуждены срочно обновлять системы, перестраивать интеграции и переносить годы накопленных знаний. Стоимость вынужденной миграции колоссальна.

В любом случае, мы переходим на Mattermost. Этот опыт показал, что контроль над своими данными крайне важен. Если вы — небольшой бизнес, советую тоже задуматься о переходе.

---

Этот пост был написан в спешке — ситуация стала шоком! Если нужны дополнительные детали, напишите мне.

• Slack резко увеличил плату для некоммерческой организации Hack Club в 40 раз с коротким сроком уведомления, угрожая удалить данные.
• Сообщество осудило действия Slack как неэтичные, сравнив их с тактикой вымогательства и указав на риск для других неплатежеспособных клиентов.
• В ответ на негативную реакцию Slack публично извинился и восстановил прежние условия, назвав это ошибкой.
• Hack Club, несмотря на извинения, начал миграцию на альтернативную платформу (Mattermost) из-за потери доверия и желания контролировать данные.
• Обсуждение перешло к рекомендациям по переходу на открытые решения (Zulip, Matrix) и критике бизнес-модели SaaS, ведущей к зависимости от вендора.

Atlassian приобретает The Browser Company
Сегодня мы объявили о покупке The Browser Company — создателей браузеров Dia и Arc.

Цель
Создать первый AI-браузер для командной работы, объединив любовь TBC к инновациям и опыт Atlassian в управлении командами.

Проблема
Современные браузеры заточены под потребление, а не работу: куча вкладок, потерянные вкладки, отсутствие контекста задач.

Решение
Arc уже умеет группировать вкладки, а Dia добавляет AI-агента, который:

• собирает контекст из Jira, Confluence, Slack;
• автоматически открывает нужные страницы;
• помогает быстрее принимать решения.

Что дальше

• Arc и Dia продолжат работать как сейчас.
• Постепенно появится глубокая интеграция с Atlassian-продуктами.
• Команды объединятся, чтобы масштабировать идею «браузера для работы».

Мы верим, что совместно сделаем работу более продуктивной и приятной.

• Arc был признан инновационным браузером для продвинутых пользователей, но рост остановился и команда переключилась на новый проект Dia с ИИ, вызвав шквал критики.
• Пользователи считают отказ от Arc ошибкой: продукт нравился, но монетизировать его оказалось сложно.
• Покупка Atlassian за $610 млн наличными выглядит странно: стратегического перекрытия продуктов нет, выручки у TBC не было.
• Многие опасаются, что Arc «умрёт» под крылом Atlassian, и уже переходят на Zen или Firefox.
• Общий вывод: это похоже на дорогой acqui-hire или ставку на «AI-агентов» в корпоративной экосистеме Atlassian.