вопрос, который выводит кибернетику за рамки «науки об управлении» и превращает её в науку о саморазрушающихся контурах управления. информация — это снятая неопределенность, но если вы снимаете неопределенность грубо (ставите дедлайн), вы убиваете творческую энергию системы. В классической кибернетике управление строится на отрицательной обратной связи: «Вижу отклонение -> исправляю». Дедлайн — это грубый сигнал отклонения (осталось 2 часа, а сделано 0%). Но мозг человека (в отличие от сервопривода в станке) — это нелинейная система...
Охота на математику
Пилить пет-проект после работы — это экстремальный вид спорта, а не досуг
закон сохранения когнитивной энергии, который объясняет 90% провалов в личных проектах. «пилить пет-проект после работы» — это, по сути, экстремальный вид спорта, а не досуг. 1. Фронтальная кора против базальных ганглиев (Физика) После 6-8 часов работы ваш префронтальный отдел (отвечает за логику, архитектуру, абстракции) работает на дофаминовом остатке. Пет-проект — это та же самая «тяжелая атлетика»: нужно держать в голове домен, связи таблиц, роутинг и бизнес-логику. После работы ваш мозг переключается в режим базальных ганглиев — это режим привычек и рутины...
Утро вечера мудренее
что современные "эксперты по продуктивности" игнорируют: 1. Ноосфера не прощает экономии на топливе Вернадский считал, что мысль — это не абстракция, а геологическая сила. Но геологическая сила требует энергии. Когда принимаете решение с уровнем глюкозы ниже 3.5 ммоль/л или через 6 часов после последнего сна, вы не "думаете" — вы имитируете мышление. Вы выдаете шум, а не решение. Вернадский бы сказал: вы не преобразуете биосферу, вы просто греете атмосферу. 2. Налимов о "вероятностной Вселенной" Налимов...
От вайбкодинга к агентам CS
Вайбкодинг работает на задачах, которые уже сотни тысяч раз решены и присутствуют в обучающей выборке. Туду-лист, лендинг с формой обратной связи, блог на статическом генераторе, корзина интернет-магазина — эти программы имеют жёстко заданный паттерн. Агент не изобретает архитектуру, а воспроизводит наиболее вероятную последовательность токенов. Почему это приводит к успеху. Агент не делает синтаксических ошибок. Скорость генерации на порядок выше ручного кодинга. Результат выглядит рабочим и часто действительно работает в рамках ожидаемого сценария. Разработчик без глубоких знаний CS получает готовый продукт за часы, а не за дни...
Назад в подвалы
Иллюзия, что ИИ-агенты отменяют необходимость в фундаментальной Computer Science, снимается наблюдением: агенты возвращают CS на уровень архитектурной семантики, освобождая программиста от синтаксической возни, но не от мышления о сложности. Достаточно уметь формулировать промпты, и агент сам разложит задачу на модули, выберет структуры данных и оптимизирует. На малых масштабах это действительно работает. CRUD, простая форма на React, изолированный парсер — агент справляется, и CS кажется избыточной. Противоречие возникает при переходе к сложным системам. Агент не обладает глобальным инвариантом системы...
