Телеграм канал «Экзокортекс - Чертоги разума🧠»

Тайм-трекеры отвечают не на тот вопрос. Нужен локальный агент рабочего состояния

Парадокс. Мы измеряем нагрузку процессора, температуру видеокарты, но не можем однозначно ответить, что делали весь рабочий день.

У нас есть системы мониторинга нагрузки CPU, памяти, трафика, оборотов кулера.

А в конце 8-часового дня за компом - туман. Не "сколько часов работал", а что вообще происходило?

Где был фокус, а где прокрастинация под видом ресерча? Сколько ушло на ревью за AI-агентом, который половину времени гонял токены впустую?

Я довольно долго искал инструмент, который соберёт это в одну картину. И не нашёл.

Тайм-трекеры знают "сколько", но не знают "в каком состоянии".

Health-приложения считают шаги и пульс, но ничего не знают про 5 часов в IDE.

WakaTime видит коммиты и ветки, но молчит про усталость и пропущенные перерывы. Каждый отвечает на свой вопрос — а это всё разные куски одной реальности.

Так появился LogAgent. На старте казалось, что делаю "умный тайм-трекер".

А потом пришёл инсайт, который перевернул всю идею: само по себе время использования приложений почти ничего не объясняет.

Поэтому единицей анализа стал не час, а рабочее состояние.

Один час может быть потоком с глубоким фокусом, а может быть часом тупого зависания над задачей, к которой не знаешь как подступиться.

По цифрам это один и тот же "час работы".

В статье разбираю:
...почему единая "магическая оценка продуктивности" это плохо, и что приходит ей на замену;
...зачем приложению про работу вообще нужна камера (и почему без неё усталость толком не поймать);
...как держать privacy-first, когда речь идёт о видеопотоке? спойлер: кадры не пишутся и в сеть не уходят вообще;
...что значит "агент", если внутри нет ни одной ЛЛМ нейросети;
...и почему AI-native работа с Cursor / Claude Code / Codex ломает привычные трекеры;

Без LLM, полностью локально, и с попыткой собрать честную картину дня там, где обычные инструменты видят только фрагменты.

Читаем на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1044414/

[продолжение...]

Государства начинают понимать, что внешний ИИ не просто удобный сервис. Это инфраструктура влияния.

Через него можно воздействовать на информационную среду, образование, бизнес, рынок труда, безопасность, управление, код, данные, культуру, поведение людей.

А новые фронтир модели ещё и резко снижают стоимость кибератак, поиска уязвимостей и автоматизации вредоносных действий. То есть вопрос уже не только в доступе к ИИ, а в контроле над цифровым контуром страны.

Поэтому ограничение внешних ИИ может быть попыткой защитить внутреннюю стабильность.
Не обязательно мудрой, эффективной, честной. Но в логике государства понятной.

Если слишком быстро пустить внутрь чужие модели, которые могут ломать рынок труда, информационное поле, кибербезопасность и управленческие контуры, то последствия могут быть непредсказуемыми.

Это моя гипотеза.

Может быть, я слишком оптимистично трактую мотивы таких ограничений. Но чем дальше развивается ИИ, тем больше он становится не просто технологией, а фактором национальной безопасности.
В итоге картина для меня такая.

Чисто экранные профессии будут под давлением.

Физический мир ещё долго останется сложным для полной автоматизации.

Рабочие и инженерные специальности снова могут стать престижными.

Но главный выигрыш будет не у тех, кто просто работает руками, а у тех, кто соединяет руки, голову, ИИ и системное мышление.

Если бы я сейчас думал, чему учить подростка или куда самому докручивать навыки, я бы смотрел в сторону: инженерии, робототехники, электроники, ремонта, автоматизации, энергетики, производства, программирования железа, работы с реальными системами.

Плюс ИИ как обязательный усилитель. Не вместо мышления. А как экзоскелет + экзокортекс.

Похоже, будущее будет не только за теми, кто умеет писать промпты.

А за теми, кто умеет строить, чинить, программировать и понимать реальный мир.

Что думаете?

В последнее время посмотрел несколько интервью (1,2,3,4) с зарубежными профессорами, исследователями и техно-визионерами из топовых универов.

Общий вайб у многих примерно такой: у нас осталось не так много времени, возможно 3-5-10 лет, а дальше ИИ и роботы радикально перестроят рынок труда и социум в целом.

Не факт, что всех заменят, но точно изменят правила игры.

IMF уже оценивает, что ИИ может затронуть 40%+ рабочих мест в мире и до 60% в развитых экономиках.

Часть профессий ИИ усилит, а часть может столкнуться со снижением спроса, зарплат и найма.

И вот какая мысль у меня появилась.

Мы долго жили в логике: учись головой, иди в IT, менеджмент, дизайн, аналитику, маркетинг, консалтинг, разработку, т.к. там будущее.

И я сам долго топил за интеллектуальные профессии для будущих поколений.

Но сейчас картина начинает усложняться.ИИ быстрее всего ест именно экранный труд.

Тексты, код, аналитику, макеты, тест-кейсы, отчеты, ресерч, поддержку, документы, презентации, типовые управленческие задачи.

То есть всё, что можно описать текстом, отправить модели, проверить на экране и быстро поправить.

А вот физический мир ИИ пока переваривает намного сложнее.

Сантехника, электрика, сварка, фрезеровка, ремонт электроники, строительство, сервис оборудования, робототехника, производство, наладка станков не чат и не IDE. Там реальная среда.

Кривые стены, старые трубы, грязные платы, нестандартные поломки.

Материалы, инструменты, допуски, ответственность.

В тексте ошибка стоит дешево. В физическом мире ошибка может сломать объект, остановить производство или кого-то травмировать.

И поэтому, как ни странно, трудовые и инженерные профессии снова начинают выглядеть очень живыми.

Причём это не только ощущение. На Западе уже видно, что бум ИИ разгоняет спрос на скиллы реального сектора: электриков, инженеров, строителей дата-центров, сварщиков, специалистов по робототехнике.

Randstad пишет, что спрос на инженеров роботехников вырос на 107%.И это логично.

ИИ не может построить себе дата-центр. Ему нужны электрики, энергетика, охлаждение, монтаж, кабели, сервера, обслуживание, ремонт, инфраструктура.

То есть чем больше ИИ, тем больше физической инфраструктуры вокруг него.

В России этот тренд накладывается на нашу специфику.

У нас уже есть дефицит кадров, демография давит, промышленность и инфраструктура требуют людей, а правительство прямо говорит о растущем спросе на технических рабочих: электриков, литейщиков, сварщиков и другие физически скиллы.

Поэтому мой вывод такой: в ближайшие годы ценность будет не просто у интеллектуальных профессий и не просто у рабочих рук.

Самыми сильными станут гибридные специалисты. Мозги + руки + ИИ.

Инженер, который понимает механику, электронику и софт. Мастер, который чинит оборудование и использует ИИ для диагностики.
Робототехник, который проектирует, программирует и обслуживает роботов.
Электрик, который работает с умными сетями и промышленной автоматизацией.
Ремонтник электроники, который умеет читать схемы, паять, диагностировать и восстанавливать устройства.
Наладчик, который понимает станки, датчики, контроллеры и данные.

Вот это, на мой взгляд, очень сильная траектория на ближайшие 10 лет.

Не программист против сварщика, а человек, который умеет соединять цифровой и физический мир.

Отдельно я бы выделил ремонт электроники. Мир входит в период турбулентности: санкции, логистика, торговые войны, перебои поставок, удорожание оборудования, зависимость от чипов и комплектующих.

В такой среде люди, которые умеют восстанавливать, чинить, перепаивать, диагностировать и продлевать жизнь технике, могут стать намного ценнее.

Не всё получится купить новое.
Не всё получится быстро привезти.
Не всё будет выгодно менять целиком.

И тут локальная инженерная компетенция снова становится стратегическим активом.

Теперь ещё одна мысль, более спорная. Мне начинает казаться, что ограничения интернета, внешних платформ и сторонних ИИ в разных странах могут объясняться не только цензурой или политическим контролем.

Это, конечно, тоже есть. Но есть и другой слой.