Решение проблемы с загрузкой звука Duolingo
Показать полностью
1
0 просмотренных постов скрыто
Проблема с Duolingo
Duolingo взбесился. Пропал звук во ВСЕХ курсах. Помогите!
В общем, народ, столкнулся с жестью. В приложении Duolingo полностью пропал звук. Ни гу-гу.
Ситуация: изучаю сразу 9 языков (да, я тот ещё полиглот-мазохист). Так вот, ни в одном из курсов теперь нет озвучки. Ни фраз, ни отдельных слов — тишина, как в танке. Математика работает, шахматы тоже не грузит озвучку,
Если пытаться загрузить аудиоурок напрямую (там где кнопка "Загрузить" или типа того), выскакивает такой экран время ожидания плюс бесконечно (скрин прикрепляю, но там понятно что грузит но когда).
Что уже пробовал:
1. Переустановка приложения — ноль эффекта. Заходишь, а там снова тишина.
2. Проверял настройки звука в самом приложении — всё включено, ползунки на максимуме.
3. На телефоне андроид звук везде работает — музыка, видео, другие приложения. Хотя в Тимбро тоже звук хрипит и тормозит.
Уже не знаю, что и думать. Может, у них серваки глючат? Или это новая фича такая — "Изучай языки по-немому"?
Вопрос: Кто-нибудь ещё сталкивался с этой проблемой в последнее время? Может, знаете, как её решить? Без звука обучение теряет весь смысл, честно говоря. Но торчу на Duolingo конкретно
Заранее спасибо за советы!
Показать полностью
1
Технари спасите новый год ошибка wink при запуске ТВ каналов
Помогите спасите новый год не могу запустить ТВ на приставке Ростелеком код ошибки , самостоятельно не мог решить проблему.
Секрет DJI. Как скрытая технология сделала их королями дронов и видеосъёмки
DJI превратила дрон из игрушки для гиков в массовый гаджет и покорила мировой рынок видео. Но знаете, что самое удивительное? Их главный продукт - вовсе не дроны. Двигатель успеха DJI скрыт внутри, и именно он сделал компанию глобальным лидером. Разбираемся, что это такое.
Перед тем как перейти к главному, нужно немного контекста - чтобы стало понятно, каких масштабов скачок совершила DJI всего за какие-то 15 лет. И почему именно так родилось их главное ноу-хау.
Дроны: тогда и сейчас
В начале 2010-х дрон - это либо игрушка для гиков, либо DIY-конструктор для «сам-себе-пилотов».
Слева - «набор юного дронодела» от Mikrokopter. Справа - AR.Drone от Parrot, одного из лидеров тех лет. Тогда это был почти космос: управление со смартфона, камера. Но сегодня без улыбки не взглянешь.
Ещё были военные дроны, но они больше напоминали мини-самолёты. Были и узкоспециализированные коммерческие БПЛА - для распыления удобрений, доставки лекарств и прочего. Но это совсем другие рынки, речь сейчас не о них, а о «потребительских» дронах для обычных людей.
В 2012 году весь мировой рынок потребительских дронов оценивался в жалкие 20–40 млн долларов. Тогда это была маленькая ниша, которую толком никто не считал, поэтому точных данных нет — но порядок примерно такой.
Лидировали Parrot, Hubsan, Syma, Walkera и ещё несколько компаний, названия которых вы, скорее всего, даже не слышали. Очень показательно, что у половины из них в описании значилось «производство игрушек».
От DIY-коптеров к собственному «мозгу»
Ещё в середине 2000-х были популярны DIY-коптеры - наборы, из которых энтузиасты собирали свои кастомные дроны. Но собрать раму, моторы и пропеллеры - это только половина дела. Чтобы дрон летал, ему нужен полётный контроллер (flight controller) - «мозг», который получает данные со всех датчиков, анализирует их и управляет моторами, чтобы дрон держал высоту, не заваливался и слушался пилота.
Готовых полётных контроллеров для DIY-дронов почти не существовало. В этом сегменте была прямо беда: или слишком дорогие, или слишком тяжёлые, или просто ни о чём.
И вот в Гонконгском университете учится парень по имени Ван Тао. Он фанатеет от всякой летающей техники и решает: «А почему бы не сделать нормальную полётную систему самому?» Ван Тао собирает пару друзей-инженеров, и за 2006–2007 годы они собирают первый рабочий контроллер. Прямо в общаге.
Это был старт DJI.
Ван Тао (он же Фрэнк Ван) - очень колоритный персонаж, больше похожий на рэпера, чем на инженера. А 2006 год считается официальным годом основания DJI, и именно с продажи этих первых контроллеров всё началось.
Команда начала продавать свои контроллеры через форумы и маленькие магазины радиотехники. Появились первые деньги, небольшой офис в Шэньчжэне, первое оборудование и сотрудники. Ещё Ван Тао получил пару научных грантов - и работа поехала.
DJI продолжала улучшать свои полётные контроллеры: точнее считывать сенсоры, лучше стабилизировать полёт, добавлять автопилот. К 2011 году у компании было уже несколько поколений «мозгов для дронов». Параллельно они сделали собственные моторы, пропеллеры и раму - и в 2011 собрали свой первый DIY-набор: DJI Flame Wheel.
Вот такой.
Первый Phantom и рождение массового рынка
В 2013 году выходит первый DJI Phantom — настоящий бэнгер. Он быстро становится популярным и превращается в золотой стандарт (ну, для того времени).
Phantom резко отличался от конкурентов. Он летал «из коробки»: без настройки, без допиливания, без танцев с подвесами. Он стабильно висел в воздухе, адекватно управлялся и запускался как с пульта, так и из приложения.
Первый Phantom снимал на прикрученный GoPro, но уже во второй версии появилась фирменная камера 1080.
Перенесёмся в 2017. С момента выхода Phantom прошло всего четыре года, а рынок вырос до 0,5-1 млрд $ (по разным оценкам - например, вот или вот). Сегодня же рынок потребительских дронов - это 5-6 млрд $. Сопоставимо с рынками игровых ноутбуков или фитнес-браслетов. К 2032 году прогнозируют рост до 15-16 млрд $, это уже совсем большая индустрия.
Phantom изменил все правила игры. Дроны перестали быть игрушкой и стали инструментом для съёмки уникального по тем временам видео. Да, такие дроны существовали и раньше, но стоили безумных денег. А DJI дала это за 680 долларов - и ниже мы разберём, как им удалось достичь такого ценника.
Рынок взорвался. Фотографы, видеографы и обычные пользователи начали массово покупать коптеры, а DJI быстро стала одним из лидеров рынка.
И как только функция дрона сместилась от «игрушки» к «камере с крыльями» — DJI выпускает свою главную инновацию, которая превратит их из просто перспективного стартапа в мировой бренд.
Что в дроне самое важное?
Когда дрон перестал быть «прикольной леталкой для энтузиастов» и стал полноценным инструментом для съёмки, у него появилась новая главная функция (= новое главное требование юзера) — давать стабильную, плавную картинку. И именно эта трансформация подводит нас к самому важному элементу успеха DJI.
Итак, вопрос: что нужно, чтобы маленькая летающая штука, которая постоянно крутится, маневрирует и трясётся на ветру, выдавала идеально ровное видео?
Правильно - стабилизатор. И это далеко не одна деталь, а целая система.
Камера (не важно - встроенная собственная или прикрученная «гоупрошка») крепится через подвес - «гимбал». Эта штука умеет мгновенно поворачиваться по трём осям, удерживая камеру в нужном положении с точностью до долей градуса.
Внутри гимбала стоит свой IMU (Inertial Measurement Unit) - мини-компьютер, который постоянно рассчитывает ориентацию камеры. У самого дрона есть свой IMU плюс набор датчиков.
И дрон, и гимбал снабжены гироскопами (меряют наклон) и акселерометрами (ловят ускорения и вибрации). Эти два «мозга» постоянно обмениваются данными, синхронизируются и дают команду моторам компенсировать любое движение дрона.
Схема простая по смыслу, но довольно мудрёная по реализации. Но если кратко, то работает так:
данные дрона + данные камеры
↓
гимбал с камерой
↓
микроповороты гимбала по трём осям + команды моторам дрона
↓
стабильный полёт + идеально ровная картинка.
И что важно: как только дроны превратились в «камеры с крыльями», система стабилизации стала ключевым компонентом. И главный секрет DJI - это как раз их собственный, крайне мощный и эффективный стабилизатор.
Но как они его сделали?
Создание главных хитов
На схеме выше видно: данные с дрона приходят в полётный контроллер, а уже оттуда идут в гимбал. А полётный контроллер у DJI к тому моменту уже был свой - со всеми гироскопами, акселерометрами, автопилотом и собственным ПО. То есть у них была база, которую можно было развивать дальше. И они начали.
В 2012 году DJI выпускает Zenmuse Z15 - первый профессиональный подвес для зеркальных камер. Три фирменных мотора, свой контроллер, свой IMU, собственные алгоритмы стабилизации. Гимбал ещё был не полностью свой, но вся остальная система - уже да.
Zenmuse был дорогим (больше $3000), но зато стал эталоном для киношников. До него ничего подобного просто не существовало.
А дальше DJI занялась национальным китайским спортом - удешевлением технологии. В 2013 выходит «потребительская» версия - Zenmuse H3-2D, проще и легче, зато сильно дешевле, специально под GoPro.
В 2014–2016 годах DJI переходит на собственные камеры. Сначала они покупали сенсоры у Sony, но быстро начали собирать их сами, а в результате вообще заменили почти все компоненты на свои. Полностью всё делать смысла не было - отдельные детали выгоднее закупать при любых раскладах.
В 2015 серия Phantom получает собственный модуль «камера + стабилизатор». А в 2016 выходит Mavic Pro — первый представитель культовой линейки складных дронов, которые снимают как профессиональные камеры.
На фото Pro Mini 3 и Pro Mini 4 - самые народные хиты из линейки Mavic.
Параллельно DJI запускает линейку Osmo - не дроны, а ручные стабилизаторы и камеры: от больших профессиональных кинорешений до маленьких стабиков для блогеров.
Вот таких, например. У меня тоже есть ручной стабилизатор Osmo для видосов, отличная штука.
Потом добавились микрофоны, петлички и прочие гаджеты - стандартная диверсификация внутри уже освоенного рынка.
И вот что показательно: успех Osmo случился сразу после того, как DJI обкатала свою технологию стабилизации на дронах. Хотя Osmo - вообще не дрон. Но это и есть суть компании:
DJI делает не дроны, а одни из лучших систем стабилизации в мире.
А куда эту технологию встроить - в летающую камеру или в ручную - это уже вопрос коммерции.
Но, возможно, вы спросите: «Почему всё это сделали они - небольшой стартап, а не какие-нибудь богатые конкуренты?»
Вот это как раз важный момент. И он лучше всего раскрывает настоящую природу DJI - душу этой компании.
Всё делай сам
Помните, я выше писал, что первый полётный контроллер DJI делали буквально в общаге? Время шло, появился огромный офис, куча сотрудников, деньги, инвесторы - но подход компании не изменился.
DJI с самого начала не хотела зависеть от поставщиков. Если твой продукт собран из чужих технологий, ты всегда зависишь от внешних капризов: один поставщик поднял цену, другой поменял спецификацию, третий задержал поставку, четвёртый вообще ушёл с рынка.
И в итоге:
Теряется скорость и гибкость - особенно критично в бешеном ритме китайского рынка. Не выпустил новую модель раньше конкурента - и всё, вас сожрали.
Невозможно агрессивно оптимизировать себестоимость - чужие компоненты всегда стоят дороже своих (ну, когда речь идёт о серийном производстве), потому что поставщик закладывает свою прибыль.
И главное - нельзя идеально состыковать все модули и прошить систему единым, цельным ПО. Ну знаете, чтобы как у Apple.
Поэтому в DJI решили: всё критичное - делаем сами. Производство железа можно отдавать подрядчикам (их в Китае море - про таких у меня есть отдельная статья), но архитектура, электроника, алгоритмы и ПО - только свои.
В статье по этой ссылке я подробно разбираю китайские мега-фабрики, которые спроектируют и произведут за вас любой гаджет. На примере рынка смартфонов. Но DJI их услугами пользуется нечасто.
Такая стратегия - не каприз Ван Тао, а логичная необходимость. Когда DJI делала первый контроллер в 2006-м, она пыталась купить сторонние IMU. Но оказалось, что они:
а) слишком дорогие,
б) слишком тяжёлые,
в) слишком грубые и нечувствительные для маленьких коптеров.
Пришлось делать свой IMU. Получилось. И после этого делать свои моторы, свои регуляторы скорости (Electronic Speed Controller, ESC) и другие системы было уже не страшно.
А ещё важно: до DJI «потребительских» дронов как полноценной индустрии просто не существовало. Рынка не было → типовых решений не было → готовых технологий не было. Хочешь что-то нормальное - делай сам.
Но даже когда на рынке дронов появлялись готовые технологии, DJI всё равно часто предпочитала разрабатывать собственные. И вот почему:
Китай: миллион заводов и дефицит технологий
В то время (начало-середине 2010-х) в Китае было море фабрик, готовых производить всё что угодно - дёшево и быстро. А вот разработчиков технологий не хватало.
И Ван Тао не хотел становиться «ещё одной фабрикой».
Фабрика - это низкая маржа, адская конкуренция и постоянная борьба за выживание. А создатель технологий - это сильный бренд, высокая прибыль, уникальная позиция на рынке и щедрая поддержка китайского государства (и я даже не про роль DJI в китайских военных технологиях, а в целом).
Вереницы «мавиков» выезжают с конвейера на фабрике DJI.
А ещё, как мы видели выше, одну технологию можно масштабировать в десятки продуктов: стабилизаторы для дронов → стабилизаторы для камер.
География: Шэньчжэнь = хак
DJI родилась и выросла в Шэньчжэне - технологической столице Китая.
Там же выросли Tencent, Huawei, Oppo, Vivo, OnePlus, BYD и куча других. В общем, это китайская «Кремниевая долина».
Если технологическая компания работает в Шэньчжэне, то у неё есть очень мощное преимущество. Прототип можно собрать за несколько дней. Все поставщики в радиусе поездки на такси. Не нужно строить длинные цепочки поставок, таскать инженеров через всю страну - всё под рукой. Это очень сильно ускоряет разработку - особенно для компаний вроде DJI, которые всё разрабатывают сами и редко используют чужие технологии.
«Китайский Apple»
Важно: я вовсе не говорю, что всем компаниям надо делать всё самим. Xiaomi, например, половину своих девайсов даже не проектирует самостоятельно, и прекрасно себя чувствует. Но у большинства её продуктов совершенно другие рынки - большие, зрелые, с готовыми цепочками поставок.
У DJI всё иначе: они создавали свою индустрию фактически с нуля. И именно поэтому именно DJI чаще всего называют «китайским Apple». Не Huawei, не Xiaomi, не BYD, а именно DJI. Потому что они:
Разрабатывают ключевые технологии самостоятельно.
Добиваются близкой к идеалу стыковки железа, электроники и софта.
Создали бренд, который уважают во всём мире.
Честно - это, наверное, единственная крупная китайская компания, о которой я почти не слышу фраз вроде «фу, китайщина», «дёшево и сердито», «хрень в красивой обёртке» и т.д. Про всех остальных, даже самых топов - периодически слышу такое. Про DJI - никогда.
Но есть то, в чём DJI на Apple вообще не похожа. Это цены. И ещё разнообразие линеек. Тут DJI идёт своим путём.
Главный вывод
Итак, мы разобрали самый главный секрет успеха DJI. Этот редкий случай, когда небольшой стартап сознательно выбирает трудный путь - делать технологии с нуля - и в итоге не просто догоняет рынок, а создаёт новый стандарт отрасли. Весь мир сравнивает телефоны с Айфонами - лучше/хуже, дешевле/дороже и т.д. А дроны - с DJI.
Эта компания отлично показывает, что иногда выгоднее отказаться от лёгких решений «здесь и сейчас» и построить собственное техническое ядро, вокруг которого потом рождаются сильные мировые продукты.
Фрэнку Вану (Ван Тао) сейчас 45 лет. В середине 2010-х он стал одним из самых молодых миллиардеров Азии. Сегодня его состояние оценивается примерно в 5 млрд долларов, а сама компания DJI - в 15-20 млрд.
Надеюсь, вам понравилось.
Но кое-что осталось за кадром:
Конечно, технологии — не единственный фактор успеха DJI. Ещё у них:
очень необычная стратегия продаж (почти научная «самоканнибализация» модельного ряда)
отличный подход к UX - они превратили «сложную летающую штуку» в понятный гаджет
А ещё огромный (и очень важный) пласт военных технологий. От которых они изо всех сил пытаются откреститься, но все всё понимают.
Но если раскрывать и это - получится уже не статья, а маленькая книга. Поэтому предлагаю так:
У меня есть тг-канал «Дизраптор» - там я простым языком рассказываю про технологии, бизнес и инновации. В том же формате, что и эта статья. В ближайшее время там как раз выйдет несколько постов-DLC к этому материалу - про стратегию продаж DJI, их UX и ещё пару интересных вещей. И в целом, я каждый день публикую в Телеге кучу интересного на стыке технологий и бизнеса. Подписывайтесь, всем рад.
Также можете почитать другие мои материалы: уже упомянутую выше статью про китайские смартфоны (узнаете, почему они такие дешевые и одинаковые), похожую статью про компанию BYD, или большой разбор всего китайского автопрома.
Ну и если сами любите дроном полетать/ поснимать, то пишите, какой у вас, и как впечатления.
До встречи на просторах интернета,
Леша
Показать полностью
13
Технари vs Гуманитарии
Технарь объясняет гуманитарию, как работает то и это.
Актуально как никогда👍
Отрывок из фильма "Чапаев". СССР. 1934.
Type c - type c концентратор
Здравствуйте. Возникла необходимость подключать несколько устройств type c к буку, начал рыть интеренеты и озон в том числе и алишку, но внятной инфы, не вижу. Или народ жалуется на фуфло с алика, или скорости никакие итд.
Существуют ли реально работающие концентраторы, чтобы подключать несколько type-c к буку.
Почему единовременно и несколько, карта памяти из фотика подключается через ридер к тайпси (удобно тк я этот же ридер и на планшете использую), и ссд диск тоже подключается по тайпси.
В результате хочется копировать не через костыль в виде устаревшего 3юсб. А с тайпси гнать на тайпси.
Вообще возможно ли это полнофункционально?
Почему нейросети убивают программистов, а копирайтеров — нет
Как ИИ расставляет все по своим местам.
Совсем недавно говорили, что программирование — «новая нефть»: золотые MacBook, космические зарплаты и загадочная аура, будто каждый день изобретаешь новый интернет. Но за фасадом все несколько по-другому: кто-то по уши в багфиксе, кто-то третий день спорит с API, а кто-то просто копирует ответ со Stack Overflow, делая вид, что это трудовой подвиг. Не зря в последние пару лет программистов массово сокращают во всех крупных компаниях.
Копирайтеров же обычно представляют скромно: человек, который просто «что‑то пишет за ноутбуком», а если спросить родителей, то «работает в интернете». Однако на вершине этой профессии — те, кто создает тексты, запускающие миллионные маркетинговые кампании, двигающие бренды в массы и помогающие чиновникам говорить умные вещи.
Теперь на арену вышли нейросети. Они быстро учатся писать и кодить, а заодно заставляют задать неприятный вопрос: кому конец придет раньше — тем, кто привык к дорогому статусу, или тем, кого годами недооценивали.
Автоматизация существует уже пару веков
Автоматизация — это не новая напасть XXI века, а процесс, который идет уже очень много лет. Каждое поколение переживало свои «технологические паники», только вместо нейросетей раньше были ткацкие станки, конвейеры и офисные компьютеры.
В XIX веке ткацкий станок и паровая машина лишили работы десятки тысяч ремесленников‑текстильщиков. В Англии даже возникло луддитское движение — рабочие ломали машины, которые, отбирали их «cup of tea». Профессия не исчезла, но изменилась: выжили те, кто умел планировать и обслуживать оборудование, а не ткать вручную.
В начале XX века массовое конвейерное производство, запущенное Генри Фордом, удешевило автомобили и превратило труд сборщика в набор повторяющихся действий.
В конце XX века компьютеры и электронная почта вытеснили машинисток, переписчиков и операторов печатных машин, а те, кто освоил новые инструменты, получили новые роли.
Сегодня автоматизация добралась до интеллектуальных задач. ChatGPT генерирует тексты за секунды, GitHub Copilot пишет код, Midjourney создает концепт‑арт без участия художника. То, что еще недавно считалось прерогативой человека, перестало быть недосягаемым для машин.
В IT это удар по типовым задачам: написание стандартного кода, тестирование, интеграция модулей. В копирайтинге — по массовому SEO и переписке пресс‑релизов. Но там, где требуется работа с уникальными источниками, свежей информацией или креативным мышлением, автоматизация буксует.
Любая новая волна технологий сокращает слой исполнителей и повышает требования к тем, кто остается. Разница в том, что раньше на перестройку уходили десятилетия, а теперь — несколько лет, а иногда и месяцы. И нейросети только ускорили этот цикл.
Почему программисты под ударом
Еще пару лет назад разработчики выглядели неприкасаемыми: высокий порог входа, сложные технологии, зарплаты, о которых лишь мечтали инженеры из других сфер. Сейчас попасть внутрь стало еще сложнее — конкуренция выросла, джуниоров на рынке переизбыток, вакансий на стартовые позиции почти нет.
Но как только барьер пройден, «айтишная сложность» часто оказывается куда более призрачной. Большая часть повседневных задач — это исправление багов, интеграция готовых библиотек, поддержка устаревших систем. Все это важно, но алгоритмы уже неплохо справляются с этой рутиной. Для ИИ код — идеальная среда: четкие правила, формализованные структуры, быстрый способ проверить результат. GitHub Copilot и аналоги способны генерировать рабочие фрагменты, писать тесты и предлагать оптимизации. То, что вчера занимало у джуна день, сегодня выходит за считанные минуты.
В России картину дополняет контекст: огромные зарплаты держались за счет жирного финтех‑сектора и текучки за рубеж. Но при этом большинство специалистов остаются исполнителями, а не авторами архитектурных решений. Когда ценность измеряется скоростью и точностью выполнения ТЗ, а не уникальными идеями, заменить такого исполнителя на ИИ — вопрос времени.
С 2024‑го пошла и структурная перестройка. Компании проводят «тихие» сокращения, убирая джунов и мидлов с опытом до полутора лет, а также линейных разработчиков, чьи задачи можно автоматизировать. Под нож идут и менеджеры с раздутыми зарплатами, если их вклад неочевиден. В HR‑среде уже прижился термин «призрачные сотрудники» — люди, которые числятся в штате, но не создают ощутимой ценности для бизнеса.
Причины очевидны: ключевые проекты по импортозамещению уже завершены, а новых задач пока мало; высокие ставки по кредитам и кассовые разрывы заставляют оптимизировать расходы; бюджеты утекают в сторону автоматизации и ИИ.
Ирония в том, что курсы до сих пор обещают «вход в IT за полгода и зарплату от 200 тысяч». Хотя выпускники этих школ часто оказываются невостребованными. Рынок платит не за сам факт знания синтаксиса, а за умение решать задачи, которые машине пока недоступны. Все остальное алгоритмы уже научились делать сами.
Подробнее про зарплатный парадокс и сокращения
Совсем недавно IT‑рынок в России переживал перегрев: зарплаты росли быстрее, чем успевали выпускать новых специалистов. Но к середине 2025 года эта гонка застопорилась. Медианная зарплата разработчиков по данным SuperJob держится на уровне около 184 000 ₽ в месяц, у сеньоров и тимлидов — до 500 000 ₽. Для массового восприятия это все еще «космос», но темпы роста остановились.
Причин несколько. Во‑первых, опорные ниши, вроде финтеха, перестали бесконечно расширять штаты: ключевые проекты выполнены, новые запускаются реже. Во‑вторых, возможность работать на зарубежные компании по прежним ставкам есть далеко не у всех — конкуренция за такие позиции стала глобальной.
Параллельно идет сокращение вакансий. Осенью 2024 года на рынке было около 87,5 тысячи открытых позиций, а к февралю 2025‑го — уже 65 тысяч, что сопоставимо с уровнем начала 2023 года. Компании экономят: в первую очередь убирают джуниоров и мидлов с опытом до полутора лет, чьи задачи можно поручить автоматизации.
На этом фоне особенно комично выглядят заявления онлайн‑школ о «горячем спросе на новичков». Формально курсы все так же выпускают «готовых к трудоустройству» выпускников, но в реальности рынок перенасыщен, а найм без опыта либо невозможен, либо требует долгой стажировки (которая не всегда выгодна работодателю).
В итоге мы видим странный парадокс: зарплаты в верхнем сегменте все еще высокие, но они достаются все меньшему числу специалистов. А статус разработчика со стажем уже не гарантирует ни быстрого трудоустройства на новое место, ни защиты от увольнения на текущем — и этот миф разрушается прямо на глазах.
Кто такие копирайтеры сегодня
Копирайтинг — это зонтичный термин, под которым прячутся десятки разных профессий: SEO‑авторы, SMM‑специалисты, журналисты, сценаристы, авторы подкастов и YouTube‑каналов. Для массового восприятия все это часто сводится к образу «человека, который пишет тексты за ноутбуком». Но на верхнем уровне все устроено иначе.
В сегменте премиум‑копирайтинга (на Западе это часто называют content writing) работают авторы, чьи тексты напрямую влияют на репутацию брендов, формируют образы компаний и запускают проекты с миллионными бюджетами. Это люди, способные синтезировать сложную информацию в понятные, цепкие истории, где каждая фраза подчинена общей стратегической задаче.
В эту группу входят и сильные фрилансеры, которые работают не только на локальный рынок, но и на международных клиентов. Они пишут на английском, создают сценарии для зарубежных YouTube‑каналов, разрабатывают концепции рекламных кампаний, которые должны работать в разных культурных контекстах. У них нет офисного стола и фиксированного графика, но есть портфолио, которое открывает двери к глобальным заказам.
Именно для таких специалистов копирайтинг давно перестал быть «ремеслом написания текста». Это уже исследовательская и продюсерская работа: от изучения нового продукта или события — до разработки концепции, структуры и эмоциональной подачи. Здесь ценятся навыки, которые ИИ пока воспроизводит плохо: умение «встроиться» в тон бренда, учитывать нюансы восприятия, работать с данными, которых нет в открытых источниках.
Почему у топовых копирайтеров иммунитет от нейросетей
Нейросети уже умеют собирать тексты под ключ, но в премиум‑сегменте копирайтинга они до сих пор выглядят как сильный, но все же вспомогательный инструмент. Главная причина — контент этого уровня редко строится на чистой языковой форме. Он начинается с глубокого погружения в тему, сбора данных и создания уникальных инсайтов.
ИИ не может оказаться на месте событий, лично протестировать новый продукт, взять интервью у эксперта или почувствовать атмосферу, которая потом станет фоном истории. Все, чем он располагает, — это массив прошлых данных, уже опубликованных в интернете. В результате он умеет воспроизводить то, что известно, но не создавать принципиально новое знание из первоисточника.
У топовых копирайтеров такой доступ к источникам — норма. Это могут быть закрытые брифы клиента, результаты внутренних исследований, впечатления от личного опыта. Добавь сюда умение встроить нужный смысл в культурный контекст конкретной аудитории — и ты получишь задачу, где одна неверная интонация может испортить эффект. Машина здесь не умеет работать без риска промаха.
Есть и стратегический аспект. Копирайтер верхнего уровня часто одновременно сценарист, продюсер и аналитик: он формирует весь нарратив, от идеи до финальной подачи, согласует его с дизайном, видео, маркетингом. ИИ не управляет проектом, не несет ответственность за реакцию аудитории и не строит коммуникацию между людьми, участвующими в процессе.
Там, где массовый текст ИИ уже пишет быстрее человека, премиум‑сегмент копирайтинга удерживает иммунитет. Здесь важен не только конечный текст, но и процесс его создания — с проверкой фактов, свежими данными, личным опытом и культурной точностью, которые пока невозможно автоматизировать без потерь в качестве.
Дело даже не в профессии
Вся история с нейросетями и рынком труда сводится к простому принципу: автоматизация быстрее всего захватывает ту работу, которую можно описать в виде формального алгоритма и выполнить, опираясь на уже готовые данные. У программистов значительная часть задач — именно такая, поэтому линейный сегмент профессии оказался первым под ударом.
Главный критерий уязвимости профессии — доступ к реальности, в которой ИИ отсутствует. Там, где процесс можно замкнуть внутри цифровой «песочницы», автоматизация неизбежна. Там, где нужны свежие факты, проверка на месте и понимание живого контекста, человек остается безальтернативным.
И в этом смысле спор о том, кого «сметет» первым, уже не столь важен. Куда важнее — понять, в какой точке своей профессии ты находишься: на стороне задач, которые можно повторить по инструкции, или на стороне работы, где никакая машина пока не способна ступить сама.
История с нейросетями — это не только про замену одних профессий другими, но и про разные способы зарабатывать. Даже у опытных программистов далеко не всегда есть контракты, приносящие $3000 и выше. Многие зависят от фиксированного оклада и редких бонусов — вроде пресловутых «2% от прибыли проекта», которые в реальности превращаются в чисто символические суммы.
У топовых копирайтеров‑фрилансеров модель другая. Опытные авторы на международных заказах могут стабильно зарабатывать $200–300 в день. ИИ здесь играет на руку: задачи, которые раньше занимали неделю, теперь можно закрыть за 1–2 рабочих дня, не теряя в качестве. Это значит, что лишняя подработка на пару сотен долларов — вопрос пары вечеров, а не аврала на полмесяца.
В пересчете на месяц выходит, что фрилансер, работающий даже в умеренном темпе, легко зарабатывает по $2000–3000, а при постоянном потоке заказов — еще больше. И главное — он сам решает, брать ли дополнительный проект, тогда как айтишник в штате зависит от планов работодателя и структуры выплат.
И речь не только про суммы. Айтишник в штате зависит от настроения руководства и общего бюджета компании. Фрилансер сам решает, когда включить форсаж и сколько заработать. Одним платят за часы в системе, другим — за готовый результат, который можно ускорить и масштабировать. И тогда нейросети становятся не конкурентом, а партнером, позволяя человеку быстрее и эффективнее реализовывать задачи.
Мораль простая: в эпоху ИИ важен не только набор навыков, но и то, можешь ли ты монетизировать их напрямую, без посредников и вожделенных 2% с барского стола.
Показать полностью
6
Почему я недолюбливаю технарей
1. Большинство непрофильные — могут лишь экстраполировать знания со своей работы (очень узкоспециализированной обычно) на то, как современные движки рендерят графику, например. Поэтому часто несут херню из додумываний, отсебятины и хотелок. Ну и далеко не все реально следят за текущими трендами в графике реального времени.
2. В геймдеве почти никто из российских айтишников не работает. Всего пара процентов (я это знаю из закрытых источников по работе). Остальные, видимо, не хотят делать донатные помойки, еще и с ЗП ниже рынка.
3. Те, кто занимается 3D-графикой, чаще всего максимум делали статичные сцены. Поэтому и дрочат на вручную расставленное освещение. Забывая, что игры вообще-то про динамику, потому что они, внезапно, интерактивные. И сегодня уже засвеченность предметов и тел со стороны стены в помещениях и подобное смотрится уже колхозно при современной детализации.
4. ЧСВ до небес. Поэтому у них никогда в жизни не возникнет мысли, что в чем-то ошибаются. Любой нормальный специалист отдает себе отчет, где глубоко погружен, а где нет. А эти видимо считают, что сам статус технического кнопкодава и опыт творческого переосмысливания чужого кода делает их специалистами вообще во всём, что касается hi-tech. Или просто боятся признаться, что не знают что-то.
5. Некоторые кодеры (исполнители!) чуть ли не в бизнесовую часть компании пытаются лезть: знакомые менеджеры нередко жалуются на всяких «золотых» кадров у которых ЗП выше менеджеров и продактов из-за перегретости рынка и необходимости удержания мозгов в этой стране, а значит и знают они якобы больше.
6. Следствие предыдущего пункта — любят выдумывать на ходу во время споров. И так как владеют птичьим языком и терминами, могут сделать вид, что аргументы приводят. На деле это часто псевдоконструктив.
Показать полностью
1