Подписки Claude — это легальный способ грабить Anthropic 😂

Нарыл мощнейший разбор того, как на самом деле работают лимиты Claude. Автор вытащил из API не округленные данные и посчитал реальную ценность подписок в сравнении с API. Спойлер: выгода неприличная.

Цифры говорят сами за себя:

— Pro ($20/мес) — дает ресурсов на $163. Выгода в 8 раз;
— Max 5x ($100/мес) — дает ресурсов на $1,354;
— Max 20x ($200/мес) — дает ресурсов на $2,708.

В API за каждое чтение кеша (когда ты гоняешь огромный контекст туда-сюда) ты платишь 10% стоимости инпута. В подписках — кеш полностью бесплатный.

TL;DR: если ты сидишь в длинном диалоге или юзаешь Claude Code, план за $100 становится выгоднее API почти в 37 раз.

Залетаем, пока не прикрыли 💃

Путь программиста наглядно 🥲

@xor_journal

Кумовство теперь основной билет в IT — рынок вакансий окончательно перешёл в режим закрытого клуба 😔

Если вы всё еще верите, что 1000 «холодных» откликов в 2026 году принесут вам оффер, пора снимать розовые очки, даже если вы сеньор с руками из нужного места и 30 годами опыта 😭

Исследования подтверждают: входящие резюме «с улицы» во многих компаниях просто перестали смотреть. Теперь единственный способ дойти до интервью — это чтобы за вас кто-то «вписался» 👍.

Печальные цифры:
— До 85% вакансий вообще не попадают на сайты вроде HeadHunter или LinkedIn. Их закрывают по своим еще до публикации;
— Около 70% профи по всему миру получили работу там, где уже кого-то знали. В США этот показатель давно перевалил за половину всех наймов;
— Рефералы дают всего 2% откликов, но закрывают до 15% всех вакансий 🤨;
— По данным большой аналитики, количество вакансий за год упало на 31%, в то время как число резюме выросло на 34%.
— Конверсия в оффер у них в 10 раз выше чем у «человека с улицы».

Резюме больше не внушают доверия. Нанимающие менеджеры устали от ИИ-генераций идеальных резюме с набором ключевых слов в профилях. Как пишет Pragmatic Engineer, СЕО компаний лучше переплатят за «своего», в ком они уверены, чем будут играть в лотерею с идеальным на бумаге, но фейковым на деле кандидатом.

Стоимость ошибки найма выросла, поэтому компании уходят в «глухую оборону»: развивают внутренние школы и берут только проверенных.

TL;DR: качайте софтскиллы и родственные связи 😂

Лучшая защита от коллег-тыкальщиков: утилита, которая спасает экраны ваших MacBook от жирных пальцев и случайных повреждений 😏

Это цифровой знак «руками не трогать», который активируется одной кнопкой. Идеально для моментов, когда кто-то пытается «показать пальцем» прямо в ваш монитор:

— Можно включить анимацию разбитого стекла прямо под курсором — отбивает желание тыкать моментально;
— Использует камеру и Vision Framework, чтобы автоматически выкидывать предупреждение, если кто-то тянет пальцы к дисплею;
— Глобальный хоткей работает поверх всех окон и фулскрин-приложений;
— Работает как быстрая «заглушка», если нужно отойти от компа.

Отстаиваем границы 🔫

Самое понятное объяснение софт-скиллов 😅

Абсолютно проклято: плагины для оставления войсов в IDE реальны 😔

Ссылки для проектов конкурентов: от JetBrains и для VSCode 😏

Сапожник без сапог: инженеры Микрослопа (Microsoft) массово переходят на ИИ конкурентов, пока компания пытается «впарить» свой Copilot всему миру 😂

Похоже, даже внутри корпорации понимают, что пользоваться собственным продуктом — это особый вид мазохизма.

В Кремниевой долине есть священная традиция dogfooding — когда компания обязана «есть собственный корм», то есть пользоваться тем, что создаёт. Но у мелкомягких этот корм, оказался совсем несъедобным 😔

Собственные команды разработчиков открыто выбирают сторонние решения, потому что они банально проще, быстрее и работают без костылей.

Абсурдности ситуации добавляет факт того, что руководство разрешило (и даже поощряет) использовать чужой ИИ, чтобы работа хоть как-то двигалась 🤣

Полезное для юных айтишников: Т-Банк запустил новый поток своей карьерной программы Мини-CEO. Там на протяжении 6 месяцев можно будет работать напрямую с топ-менеджером компании над стратегическими проектами, а не таблички пилить.

Второй поток Мини-СЕО ориентирован на создание GenAI-агентов, LLM-продуктов, а также на AI- и ML-решения для маркетинга и роста.

Лучшие идеи будут внедрены в процессы, а самым талантливым дадут оффер в Т-Банк 💃

Легенда возвращается: jQuery 4.0.0 официально в релизе 😮

Спустя 20 лет после выхода первой версии и почти 10 лет ожидания мажора, библиотека обновилась и окончательно стряхнула с себя пыль.

Команда почистила легаси и наконец-то переехала на ES-модули, так что теперь библиотеку можно импортить по-человечески.

— Поддержку IE ниже 11-го и других «древних» браузеров выкинули, что заметно облегчило вес библиотеки;
— В историю ушли $.trim, $.now, $.parseJSON и прочие методы, которые теперь заменяются стандартными JSON.parse() и подобным;
— Больше не нужен RequireJS — благодаря переезду на Rollup и ESM, библиотека теперь дружит с любыми актуальными сборщиками;
— Добавили поддержку Trusted Types и подкрутили работу со скриптами, чтобы не ломать CSP;
— Slim-версия стала ещё меньше (всего 19.5 Кб) за счёт удаления Deferred и Callbacks.

Вспоминаем $() 😂

Программистов лучше не бесить: разраб в аэропорту страдал от парня с громкими рилсами, побоялся сделать замечание и собрал утилиту, которая затыкает шумных людей 🤣

Как это работает: микрофон слушает окружение и через пару секунд зеркально воспроизводит тот же звук. Из-за когнитивного диссонанса и сбоя в аудиальной петле мозг нарушителя «подвисает», и он инстинктивно замолкает.

Это гениально 😂

Ночное-полезное: инструмент, позволяющий собирать ML-модели, просто описывая их текстом 👌

Это агентская система, которая берет на себя всю грязную работу: от планирования архитектуры до написания кода и деплоя готового решения.

— Описываешь намерение (например, «предсказать цену дома по площади и локации»), задаешь схему данных — и всё. Схему, кстати, он тоже может выкупить сам из контекста;
— Под капотом работает целая «команда» ИИ-агентов. Один планирует, другой кодит, третий оценивает производительность и фиксит ошибки;
— Если данных мало, встроенный генератор наклепает датасет по твоему описанию для тестов;
— Поддерживает Ray. Если нужно перебрать десятки вариантов моделей параллельно, он раскидает нагрузку по ядрам или кластеру;
— Через LiteLLM подключается к чему угодно — от GPT-5 и Claude 3 до локальных Llama через Ollama.

Пробуем роль ML-архитектора 😏