惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

S
SegmentFault 最新的问题
S
Secure Thoughts
Google DeepMind News
Google DeepMind News
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
S
Security Affairs
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Cloudbric
Cloudbric
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
H
Heimdal Security Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
T
Threatpost
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Security Latest
Security Latest
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
S
Securelist
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
D
Docker
V
Vulnerabilities – Threatpost
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
W
WeLiveSecurity
Engineering at Meta
Engineering at Meta
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Last Week in AI
Last Week in AI
L
LINUX DO - 热门话题
NISL@THU
NISL@THU
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
The Cloudflare Blog
博客园_首页
P
Privacy International News Feed
Scott Helme
Scott Helme
N
News and Events Feed by Topic
WordPress大学
WordPress大学
宝玉的分享
宝玉的分享
T
Tenable Blog
H
Hacker News: Front Page
N
News and Events Feed by Topic
罗磊的独立博客
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
S
Security @ Cisco Blogs
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
A
About on SuperTechFans
有赞技术团队
有赞技术团队
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
G
GRAHAM CLULEY
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Эван Шпигель, СEO Snapchat: дистрибуция важнее продукта
datamafia · 2026-05-04 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение9 мин

Охват и читатели9.3K

Мнение

Перевод

Эван Шпигель, сооснователь и CEO Snapchat, редко даёт интервью. Недавно он подробно рассказал, как его компания с миллиардом пользователей пережила 15 лет копирования их новых фичей конкурентами. Snapchat не просто выжили, они изобрели Stories, свайп-навигацию и AR-фильтры, которые клонировали все остальные соцсети. Шпигель объясняет, как ИИ меняет правила игры в продуктовой разработке и почему важно фокусироваться на дистрибуции продукта.

Дистрибуция важнее продукта. Урок от TikTok и Threads

Представьте 2011 год. App Store только набирает обороты, люди жадно скачивают все новое. Snapchat взлетает, соединяя не всех друзей, а только самых близких - партнёров, лучших друзей, тех, с кем хочется делиться важными новостями. Это дало вирусный рост.

Ключевая инновация роста - не "сеть всех друзей", а фокус на самых близких (лучший друг, бойфренд/герлфренд, брат/сестра). 80% ценности соцсети - в 5 людях, с кем делишься эмоциональными моментами (пьяные лица, глупые мемы). Это создало вирусную петлю: один отправляет снап → второй отвечает → цепная реакция среди подростков. App Store + "конкурентное преимущество близких людей" = 10M MAU за год.

2026 год - антиутопия дистрибуции. Пользователи скачивают 0.5 новых приложений в месяц. App Store - 1,8млн приложений, Google Play - 3млн. Новые соцсети тонут в шуме. TikTok взломал систему тем, что просто платили зрителям за просмотр, креаторам за контент - они выплатили миллиарды долларов и искусственно разогнали пользовательскую базу до критической массы. Threads (200млн MAU за месяц) - это по сути чит-код от Meta с его мгновенным доступом к 1B Instagram-аудитории через кросс-логин.

Эван Шпигель говорит, что все продакт менеджеры одержимы "Надо сделать отличный market fit?", проводя A/B-тесты, итерации, кастдевы. Но никто не думает о дистрибуции. Без неё гениальный продукт - мёртвый прототип. Snapchat выжил 15 лет не потому, что "лучше Facebook", а потому что смогли сделать успешную дистрибуцию в нужный момент.

2026 - это золотой век ИИ. Нейросети пишут код (Cursor), генерируют UI (v0), стратегии (Claude), маркетинг (Grok). Стартапы могут штамповать MVP за день. Но кто скачает их продукт среди 5 миллионов приложений?

Шпигель считает, что ИИ не поможет с дистрибуцией. Продукты без аудитории обречены против Meta/Google/TikTok. Спасение - новые платформы, которые заменят смартфоны. Это будут AR-очки! Specs, Apple Vision, Meta Orion создают новую среду, которая заменит смартфоны.


Specs: технология, которая вернёт людей из смартфонов в реальный мир

Представьте, что вы с друзьями на вечеринке. Вместо того чтобы уткнуться в телефоны, вы все надеваете Specs. Друг запускает мультиплеер-игру - все видят одного дракона, которого нужно победить вместе. Никаких экранов, сутулости, изоляции. AR-контент закреплён в реальном мире - вы смотрите друг на друга, смеётесь, взаимодействуете руками.

Шпигелю не нравятся дисплеи конкурентов: "Когда смотришь уведомление в углу, глаза попадают на пах собеседника. Это странно и неестественно". Spectacles используют see-through lenses - прозрачные дисплеи, где цифровое сообщение появляется точно там, куда смотришь, без отвлечения от людей.

Смартфоны изменили мир, но цена высока. 8 часов в день на экранах, люди вместе, но в телефонах, сутулятся как гремлины. Мы вложили $3+ миллиарда, чтобы камера вышла из смартфона. Spectacles дают полноценное поле зрения, социальные взаимодействия и свободу рук.


История одной недели в дизайн-команде Snapchat: как 9 человек создают будущее

Представьте обычную неделю в маленькой дизайн-команде Snapchat из 9 человек. В понедельник дизайнеры не сидят и не ждут, пока кто-то сверху сформулирует точное задание. Они приходят к Эвану с кучей черновиков, быстрых экранов, AR-экспериментов и странных идей, которые пока не обязаны быть хорошими. Эван Шпигель смотрит на это не как на финальную версию продукта, а как на поток сырья, из которого надо выбрать несколько действительно сильных направлений.

Понедельник, 10:00 утра. 9 дизайнеров (команда колеблется от 9 до 12 дизайнеров) собираются на 2-часовом ревью с CEO Эваном Шпигелем. Новичок, принятый на прошлой неделе, с первого дня показывает прототип - AR-фильтр с танцующими котами. "Хорошо, но ускори анимацию. Прототип к среде", - Шпигель. 100+ скетчей/идеи за ревью. Мантра дня: "Хочешь одну хорошую идею? Создай сотни плохих".

Почему это работает? Шпигель объясняет при помощи книги "Loonshots" Сами Бахаджи,: "Масштаб (1 млрд пользователей) требует иерархии - 1000+ инженеров рулят надёжностью, uptime 99.99%, миллиарды снепов/день. Но инновации рождаются в плоской структуре без боссов. Проблема - война сотрудников, где инженеры зовут дизайнеров 'шутами', а дизайнеры зовут инженеров 'бюрократами'. Лидер метчит диалог".

Среда. Прототипы готовы. Дизайнер показывает свайп-навигацию: "Кнопки бесят, хочу свайп между чатами!". Инженер: "Сложно, но за 3 дня сделаем". Тест на 50-100 реальных юзерах (друзьях команды). 90% прототипов убивают сразу, 10% идут в итерации.

Пятница. Data + фидбек. Свайп лайкают 85% - фича выходит в прод за 2 недели. Meta потратила бы на такой свайп 6 месяцев.

Итог недели: 1 новая фича в продакшене, а Instagram скопируют эту фичу только через год, хотя команда всего 9 дизайнеров по сравнению с командой из 900 дизайнеров в Meta. За счет фокуса на скорости + диалоге + эмпатии в 2026 с ИИ дизайнеры в Snapchat получают эффект 10x .


DNA основателей: как Шпигель и Мерфи создали идеальную команду

В 2011 году двое студентов Стэнфорда - Эван Шпигель (22 года) и Бобби Мерфи (23 года) - спят на матрасах, кодят Snapchat ночами. Шпигель рисует скетчи camera-first интерфейса, Мерфи хакает алгоритмы исчезновения. Без продактов, без инвесторов, без офисов. Эта дуэт-магия стала ДНК всей компании.

Шпигель: дизайн + скорость из элитных школ

"Я пошёл в Stanford Product Design. Учили эмпатии, то есть понимать, что хочет человек, строить прототипы, итеративно улучшать. Но настоящую скорость я получил из арт-школ ArtCenter и Otis в Лос-Анджелесе. Там ежедневно сдаёшь новую работу, а преподаватели рвут на части жесткой критикой. Или растешь, или уходишь".

Арт-школы (где учились дизайнеры вроде Ральфа Лорена) научили grinding work ethic - новая работа каждый день, критика без пощады. Stanford добавил human-centered design - не "красиво", а "полезно пользователю". Шпигель также ненавидит опросы и считает их бесполезными. Он верит в очень глубокие кастдевы - нужно ехать к пользователю и поговорить 1-2 часа о его жизни с телефоном.

Мерфи: техника + эмпатия

Бобби Мерфи получил докторскую степень по компьютерным наукам и статистике (математика, алгоритмы). Но любит дизайн и пользователей. Шпигель вспоминает: "Бобби - технарь, но с эмпатией. Я понимал CS достаточно, чтобы спорить с ним о коде, а он - UX, чтобы чувствовать пользователя".

Они дополняли друг друга. Дизайнер понимал технику, технарь - эмоции. Без продуктовых менеджеров идеи тестировались напрямую.

Эта пара стала моделью команды: дизайнеры кодят прототипы (раньше им надо было знать CS, а теперь ИИ), а инженеры дают фидбек мгновенно. Именно поэтому 9 человек побеждают армии сотрудников Meta.


Stories: слушай юзеров, но изобретай по-своему

Эван Шпигель настаивает на глубоких разговорах с пользователями как источнике настоящего вдохновения. Не поверхностные опросы или NPS, а часы личных бесед о том, как технология вписывается в их жизнь, какие эмоции вызывает, какие боли приносит. Это не про слепое выполнение фидбека, а про эмпатию - понимание скрытых потребностей. Шпигель приводит яркий пример с Stories, которые стали глобальным стандартом, хотя пользователи просили совсем другое.

В раннем Snapchat люди жаловались на неудобство: "Дай кнопку "Отправить всем!" Надоел выбор каждого друга из списка, хочу разослать снап всем разом". Одновременно пользователи делились другой болью от соцсетей: "Постоянное давление - всё публичное, лайки и комменты давят перфекционизмом, постишь только идеальное". Плюс абсурд лент, где фото с конца вечеринки показывались первыми в обратной хронологии, ломая повествование.

Команда эмпатизировала и изобрела Stories - исчезающие через 24 часа обновления в правильном хронологическом порядке, без лайков, и комментов. Не точное выполнение "Отправить всем", а элегантное решение - делись с друзьями без давления и навязчивости. Результат взорвал продукт - Stories скопировали все, от Instagram до TikTok.


Софт это не рогатка против конкурентов. Экосистемы пользователей и железо - вот что работает

15 лет назад Snapchat поняли, что классный софт - это не конкурентное преимущество. Любую фичу скопируют за ночь. Instagram украл Stories, свайпы, camera-first.

Решение? Экосистемы пользователей. Snapchat построил платформу для AR, где разработчики создали миллионы линз - ежедневно пользователи публикуют 8 миллиардов AR-фото. Копировать код просто, но не сеть креаторов и пользователей. Плюс технологии: вертикально интегрированный стек для AR-очков, где Snapchat доминирует с миллионами уникальных линз, заточенных под их железо.

Эффект сетки помогает, но недостаточно. Патенты не спасут. Нужны платформы, где сообщество креаторов и разработчиков создаёт ценность, которую не скопируешь.

Эффект сетки (network effect) - это когда ценность продукта растёт экспоненциально с количеством пользователей. Больше пользователей = каждый получает больше друзей = все хотят присоединиться = непреодолимый барьер для новичков.


Роль продакт-менеджеров в Snapchat: от полного отсутствия до незаменимой координации

Snapchat долго держался без классических product managers - целых 200 сотрудников работали без них, что стало легендой среди PM-сообщества. Шпигель объясняет это философией компании: в ранние годы фокус был на дизайнерах как единственном "бутылочном горлышке" (bottleneck) продукта. Все идеи рождались в крошечной дизайн-команде, которая утверждала каждый релиз. Инженеры и сооснователи (Шпигель с дизайн-бэкграундом и Бобби Мерфи с CS+эмпатией) напрямую общались, без лишних прокладок. Это работало для стартапа, где скорость и креатив важнее процессов - PM казались ненужной бюрократией.

Со временем всё изменилось. После IPO и роста до миллиарда MAU Snapchat стал публичной компанией с жёсткими требованиями: compliance, юридические риски, safety-функции (защита детей, модерация), data privacy (GDPR, регуляции по ИИ). Здесь PM стали незаменимы - они координируют кросс-функциональные команды, балансируя инновации дизайнеров с операционкой. Например, PM отвечают за запуск фич вроде Snapchat+ (25 млн подписчиков), интеграцию ИИ-агентов для линз и рекламных кампаний, плюс аналитику A/B-тестов на огромных масштабах.

Дизайнеры сохранили veto-право: любой релиз проходит их согласование для единого стиля и user experience. Шпигель подчёркивает симбиоз - продакты не диктуют видение, а "сшивают" его с реальностью большой компании. Без них дизайн утонул бы в юридических вопросах, а без дизайнеров продакты бы создали скучный продукт. Это эволюция от "дизайн-first" к "дизайн + PM-orchestration".


ИИ как катализатор для дизайнеров, но с ограничениями

ИИ в Snapchat - не замена людям, а ускоритель креатива, особенно для дизайнеров. Шпигель рассказывает, как команда из 9-12 человек теперь использует нейросети для генерации кода прототипов, AR-линз и UI-элементов, сокращая цикл от идеи до теста с недель до часов. Дизайнеры, ранее ограниченные ручным написанием кода (Шпигель сам изучал CS для общения с инженерами), теперь сами пишут скрипты для сложных эффектов. ИИ демократизирует технические навыки, позволяя людям фокусироваться на эмпатии и инновациях.

Но без контроля - хаос. Каждый AI-генерированный код проходит авторевью, когда модели вроде Claude проверяют на баги, безопасность и производительность. Специальные AI-агенты автоматически фиксят ошибки, оптимизируют под мобильные устройства и масштабируют для миллиарда MAU. Например, при создании линз (8 млрд AR-фото ежедневно) агенты тестируют на edge-кейсах - детская безопасность, приватность, отсутствие смысловых искажений. Шпигель лично мониторит компанию при помощи Glean + Claude: дашборды с реал-тайм аналитикой по jobs-to-be-done для пользователей (скачивания, retention) и рекламодателей (ROI кампаний).

Трансформация идёт по принципу jobs-to-be-done: ИИ-агенты берут рутину- генерация линз под запросы креаторов, персонализация рекламы, A/B-тесты интерфейсов. Дизайнеры эволюционируют в "дирижёров", теперь они задают видение, итеративно улучшают AI-вывод, обеспечивая human touch. Ограничения критичны - один баг в публичной компании с $6+ млрд выручки может стоить репутации. Результат: Snapchat ускоряет инновации в 10x, не жертвуя качеством.


Путь CEO Snapchat от кодера к визионеру

За 15 лет Snapchat Эван Шпигель сильно изменился как лидер. Вначале он сам рисовал прототипы и спорил с инженерами о каждой детали интерфейса. Сейчас фокус сместился на культуру компании, внешние коммуникации и стратегическое лидерство. Он оттачивал публичные выступления месяцами практики, превратившись в "explainer-in-chief" - человека, который объясняет инвесторам и миру, почему Snapchat выживет в эру ИИ.

2026 год Шпигель называет "crucible moment" - моментом, когда компания либо закалится, либо расплавится. Snapchat должен доказать устойчивую прибыльность публичной компании с миллиардом MAU и $6+ млрд выручки. Параллельно выходят Specs - AR-очки для массового пользователя, эволюция 12-летних инвестиций. Успех этого продукта определит, войдёт ли Snapchat в золотой век новых платформ, как смартфоны подняли Uber и сам Snapchat.

У Шпигеля 4 детей, и он жёстко ограничивает экраны по возрасту - никаких смартфонов до 16 лет, чтобы сохранить реальные связи. Вместо этого ИИ становится инструментом творчества, дети генерируют истории, рисуют свои миры, экспериментируют без зависимости от скроллинга. Specs усиливают это, накладывая AR на реальность для совместных игр, а не изоляции. Шпигель видит в технологиях не наркотик, а усилитель человечности.

Шпигель предупреждает технарей - человечность важнее технологий. Лидеры ИИ ждут слепого принятия новинок, но общество взбунтуется против дегуманизации - потери приватности, давления метрик, изоляции экранами. Snapchat преуспели только понимая человеческие эмоции - исчезающие фото вернули спонтанность, Stories сняли перфекционизм. ИИ ускоряет реализацию идеи, но без эмпатии продукты провалятся.



Вечные продуктовые инсайты от Эвана Шпигеля просты. Фокусируйся на близких контактах, а не на толпе - ценность в одном лучшем друге, а не в миллионах фолловеров. Строй экосистемы креаторов и разработчиков, где софт превращается в нерушимое сообщество. Придумывай без остановки - 100+ идей в неделю (90% идей провалятся, 9% - ок, 1% - золотая идея). Ну и главное - выживает не самый умный, а самый человечный!