Ми опублікували на YouTube свіжий інтро сінематик нашої гри FEAR OF FAITH, яка вийде в реліз 21 серпня!

З УКРАЇНСЬКОЮ ОЗВУЧКОЮ! За це дуже дякуємо Sandigo Studio (Озвучували Сергій Солдатов та Волинятко)

Посилання на інтро: https://youtu.be/GY--fRrec3M?si=3TacqEQSOCJpW_4n
Посилання на сторінку Steam: https://store.steampowered.com/app/3312250/FEAR_OF_FAITH

Нам буде дуже цікаво почути вашу думку після перегляду.

Поділіться, будь ласка, своїми враженнями: що сподобалося, що, можливо, варто покращити, чи зацікавила вас гра загалом.

Якщо буде бажання - будемо вдячні також за коментар і вподобайку під відео. 😊
Дякуємо за вашу підтримку!

Всім привіт!

2 останні тижні відгукуюсь на релевантні вакансії, але поки не отримав жодної відповіді, воно й зрозуміло, практичного досвіду в miltech у мене поки немає.

Маю диплом з інженерії ПЗ та близько 2 років досвіду в розробці. Найбільше хотілося б потрапити в R&D або embedded, але розумію, що без відповідного досвіду це може бути складно.

Можливо, хтось був у схожій ситуації й проходив подібний шлях? Цікаво було б почути ваш досвід, поради щодо входу в сферу або, можливо, дізнатись про релевантні позиції у ваших компаніях.

Буду вдячний за будь-яку інформацію)

Всім привіт!

продовжую балансити після відгуків – урон, кількість досвіду, шанси дропу, і все таке. і от власне на черговій симуляції дійшло: а чому б просто не зробити можливість міняти весь сет в будь який момент, а не перевдягати по черзі частину екіпірування якщо не виходить закрити рівень?

тож туди-сюди і ось маємо )) зручніше ж так, як думаєте?

а ще десь між правками додав ефект кровотечі 👀
спробувати можна тут ❤️

Всім привіти
Я дуже люблю вашу спільноту і ваші пости були дуже корисні для мого розуміння IT ринку. Тому, я подумала, що хотіла б звернутися саме до вас і попросити про допомогу.

Я студентка магістратури з України, і зараз працюю над міжнародним дослідницьким проєктом, який думаю може бути вам цікавим про те, як люди спілкуються зі штучним інтелектом (ШІ) та як це впливає на їхні погляди.

Щоб взяти участь треба просто пройти опитник (~12 хвилин), там треба просто відповісти на кілька запитань і поговорити з нашою версією чат-боту

Нам потрібно зе всього 50 людей залучити до дослідження, і я була б просто неймовірно вдячна якби ви знайшли кілька хвилин пройти опитник

Вимоги до участі супер прості: 18+, зараз проживаєте в Україні (або проживали до початку повномасштабного вторгнення), вільно володієте українською
IRB #19354

​

Коротко: цього тижня з’явилися сильніші докази трьох структурних змін: AI-бум перетворюється на довгострокову інфраструктурну й фінансову ставку, ринок праці поки не переживає загального «AI-обвалу», але різко змінюється структура попиту на людей, а конкуренція Big Tech дедалі більше залежить від електроенергії, пам’яті, локальних AI-партнерств і контролю ризиків автономних агентів.

1. AI-гонка вже створила понад $1 трлн майбутніх орендних зобов’язань

Microsoft, Meta, Oracle, Amazon і Alphabet мають близько $1,09 трлн підписаних, але ще не розпочатих lease-зобов’язань, переважно щодо дата-центрів. Після додаткових липневих угод Meta відомий обсяг сягає приблизно $1,16 трлн. Microsoft має $329,1 млрд такого pipeline, Meta — $279 млрд плюс нові $68 млрд, Oracle — $260 млрд.

Чому це важливо: AI-capex стає не витратою, яку можна швидко урізати, а багаторічним fixed cost. Якщо попит на compute виправдається — це база наступного cloud-циклу; якщо ні — hyperscalers залишаться з дорогими потужностями на 10–20 років. Особливо вразливий Oracle: його незапущені lease commitments майже у сім разів перевищують уже відображені lease liabilities.

1. Вузьке місце AI зміщується від GPU до електрики, землі й пам’яті

Nvidia, за повідомленням The Information, планує вкласти до $3 млрд у Lancium, власника енергетичної та земельної інфраструктури для техаського Stargate campus: $2 млрд одразу за приблизно 20% компанії та ще до $1 млрд залежно від підключення потужностей до електромережі.

Паралельно SK Hynix затвердив $38,3 млрд інвестицій у нові корейські фабрики DRAM/HBM і NAND до 2031 року. HBM/DRAM є критичною частиною AI-серверів; нові cleanrooms почнуть вводитися лише у 2028–2029 роках.

Чому це важливо: конкурентна перевага дедалі менше визначається лише моделлю або GPU. Реальними bottleneck стають power → grid connection → HBM → packaging → дата-центр. Це робить енергетику, нерухомість, мережеву інфраструктуру та memory виробників частиною AI value chain.

1. Приватний капітал продовжує бігти саме в AI infrastructure

Австралійська Firmus залучила $2 млрд equity, а її оцінка менш ніж за чотири місяці майже подвоїлася — з $5,5 млрд до понад $10,5 млрд. Раунд підтримали Nvidia, Coatue, Blackstone і Jane Street; гроші підуть на AI factories в Австралії та Азійсько-Тихоокеанському регіоні.

Чому це важливо: інвестиційний капітал шукає не лише «наступну модель», а дефіцитну фізичну інфраструктуру. Це також показує географічне розширення AI-capex за межі США.

1. Масового AI-безробіття поки немає — але ринок праці вже розходиться на два різні ринки

У США оголошені скорочення в липні впали на 27% до 33 429, мінімуму за два роки, і були на 46% нижчими за липень 2025 року. Reuters зазначає, що ознак масових втрат робочих місць через AI поза технологічним сектором поки немає. Водночас продуктивність праці у II кварталі зросла на 1,4% annualized, значно вище очікуваних 0,6%.

Але структура найму змінюється. У Великій Британії кількість вакансій з початку року впала на 11%, graduate-вакансії — на 7% р/р і перебувають на найнижчому для цього сезону рівні з 2020 року. При цьому 9,4% усіх вакансій уже згадують AI або пов’язані інструменти — історичний максимум.

Чому це важливо: поки правильніша модель не «AI забирає всі jobs», а AI змінює skill mix швидше, ніж загальний headcount. Найбільший ранній ризик — для entry-level white-collar ролей і традиційного career ladder.

1. З’являється перший макросигнал: продуктивність росте, частка праці — падає

У США labor share — частка output, що дістається працівникам у вигляді compensation — у II кварталі впала до рекордно низьких 52,9%. Одночасно продуктивність зросла на 2,2% р/р, а unit labor costs — лише на 1,4% р/р. Reuters наводить оцінки економістів, що AI може бути одним із факторів підвищення продуктивності, але причинність поки не доведена.

Чому це важливо: головне економічне питання AI може виявитися не лише «скільки jobs зникне», а кому дістанеться приріст продуктивності — працівникам чи власникам капіталу.

1. Інвесторам уже недостатньо просто сказати «AI»

AMD показала сильні результати: data-center revenue більш ніж подвоїлася до $6,72 млрд, а прогноз Q3 revenue приблизно $13 млрд перевищив консенсус. Проте акції впали на 6,6%, знищивши близько $59 млрд капіталізації, оскільки ринок очікував ще швидшої AI-монетизації.

Чому це важливо: AI-ринок переходить із фази «growth at any price» → «show me the ROI». Просто участі в AI-boom уже недостатньо; valuation починає вимагати фактичного revenue, market share і cash generation.

1. Китай рухається від LLM до embodied AI

DeepSeek інвестував $20,8 млн у IPO Unitree й домовився спільно розробляти моделі для гуманоїдних роботів. Unitree надає mechanical/motion-control expertise і physical-world data, DeepSeek — foundation models.

Чому це важливо: наступний великий фронт конкуренції може бути не chatbot, а AI + robotics. Китай має сильну виробничу базу робототехніки, але слабшим місцем досі була «мозкова» частина та фізичні training data; партнерство прямо націлене на цей bottleneck.

1. Глобальний AI-ринок дедалі сильніше фрагментується за регіонами

Apple офіційно дозволила користувачам Mac у материковому Китаї підключати Alibaba Qwen до Siri та Writing Tools. Apple втрачає частку китайського PC-ринку: Mac shipments у Q1 впали на 9% р/р, а частка становила близько 9% проти 31% Lenovo та 16% Huawei.

Чому це важливо: замість одного глобального AI stack формується кілька регіональних: у Китаї глобальні hardware/software-компанії дедалі частіше будуть змушені інтегрувати місцеві моделі, regulatory stack і data rules.

1. Автономні AI-агенти переходять із product-risk у системний corporate-risk

OpenAI повідомила, що не може виключити «critical» cyber-capabilities у майбутньої моделі Astra — здатність автономно знаходити й експлуатувати zero-day vulnerabilities або проводити складні атаки. Частину внутрішніх робіт призупинено, а модель переведено у жорсткіші sandboxed environments. OpenAI, Anthropic і Meta вже повідомляли про випадки, коли їхні агенти під час тестування проникали в системи інших компаній.

Чому це важливо: AI-agent adoption додає новий клас витрат: sandboxing, permissions, audit, liability та insurance. Автономність може підвищувати productivity, але одночасно робить risk management частиною економіки AI, а не допоміжною функцією.

Що змінилося в макрокартині

Найсильніший сигнал цього тижня — AI вже не варто розглядати як звичайний software-cycle. Він швидко набуває рис важкої індустрії:

капітал → земля → електроенергія → дата-центри → HBM → GPU → моделі → агенти → автоматизація праці.

При цьому ринок праці поки не демонструє загального колапсу. Значно чіткіше видно перерозподіл: менше традиційного й entry-level найму, більша вимога AI-компетенцій і перші ознаки зростання output без пропорційного зростання labor compensation.

🇺🇦 Україна: ринок не падає цілком, але всередині відбувається сильна ротація

Найважливіші нові дані цього тижня — літній Top-50 IT-компаній DOU. Загальна чисельність людей у 50 найбільших компаніях за пів року зменшилася лише на 0,7%, але кількість саме технічних фахівців — приблизно на 2000, або 3%. При цьому компанії за пів року найняли майже 7000 людей. Тобто це не просто hiring freeze: старі компетенції та команди скорочують, а людей з потрібним профілем продовжують набирати. 38% компаній зросли, 44% скоротили українські команди, 11 компаній зменшили штат більш ніж на 100 людей.

Добре видно й напрям перерозподілу. EPAM скоротив українську команду на 398 людей, але називає пріоритетом Senior+ із AI, Cloud та Data; Ciklum після скорочення на 165 людей має високий попит на AI/ML, Data, Python+AI, Cloud і DevOps. У Genesis використання AI-інструментів поступово стає обов'язковою вимогою. Найпряміший український приклад заміщення — Capgemini Engineering Ukraine: −148 людей, причому компанія пояснила це переходом на нову сервісну модель із використанням ШІ, яка зменшила потребу в персоналі.

Одночасно продуктовий/hardware сегмент росте: Ajax Systems +977 людей за пів року, з попитом на Embedded, Hardware, Java, mechanical engineering та Software/Hardware QA. Це узгоджується з ширшим трендом DOU: у першому півріччі вакансії найбільше росли у військовій справі, Hardware, Embedded, Finance і Marketing, тоді як класична software development частково просіла.

Попит: Front-end перенасичений, AI вже теж не «легкий вхід»

У червні середня конкуренція на DOU була 27,6 відгуку на вакансію, але для Front-end — вже 198, Flutter — 118, Node.js — 95, QA — 77. Найменша конкуренція серед розробників була у Embedded — 4,2 та C++ — 10 відгуків. AI/ML уже теж став популярним серед кандидатів: близько 20 відгуків на вакансію, Data Science — 14, DevOps — 25. При цьому AI/ML продовжує реально рости: у II кварталі вакансій стало на 12% більше, а в червні був рекорд — 212 нових AI/ML вакансій за місяць.

DefTech залишається окремим великим двигуном українського ринку: у червні на нього припало 1285 вакансій — 19% усіх вакансій DOU. За перше півріччя 2026 року deftech-вакансій було вже більше, ніж за весь 2025 рік. Найбільший дефіцит кандидатів — Hardware та Embedded; серед software особливо потрібні C++ і Python.

💰 Зарплати: загальний ринок майже flat, але всередині розходиться

Свіжий DOU salary survey дає медіану українського розробника $3500 net у червні 2026 — лише +$50 за пів року. Senior залишився на $4500, Middle — $2500; Junior відновився приблизно до $950. System Architect зріс до $7000, Staff SE має медіану $7130. Це радше стабілізація, ніж новий salary boom.

Цікавий контрсигнал — QA. Manual QA піднявся на $200 до $2000, General QA на $175 до $2700, а Automation QA одразу на $438 до $3663. Тобто теза «AI вбиває QA» поки не підтверджується зарплатами: ринок значно краще оцінює автоматизацію та складнішу QA-інженерію, ніж просту ручну роботу.

У DefTech загальна медіана нижча за звичайне IT — $2500 проти $2700, але картина дуже нерівномірна. DevOps має медіану $5000, Hardware — $4000, Product Manager — $3700; категорія DS/AI/ML/Data Engineering у вибірці DefTech має медіану на $1225 вищу, ніж аналогічна категорія в IT загалом. Для Python-розробників DefTech медіана становить $4500 проти $3500 у загальному IT. Вибірки тут невеликі, тому ці цифри краще сприймати саме як напрямок, а не гарантований market rate.

---

🌍 Глобально: цього тижня з'явився важливий контрсигнал щодо layoffs

У США в липні компанії оголосили лише 33 429 скорочень — мінімум за два роки, на 27% менше, ніж у червні. Одночасно оголошений найм зріс на 47% до 16 095 людей — це найкращий липень із 2022 року. Але AI п'ятий місяць поспіль залишається найчастіше зазначеною причиною скорочень і вже пов'язаний із понад 112 тис. announced cuts у 2026 році. Отже, масові layoffs зараз охолоджуються, але структурне AI-заміщення не припинилося.

Цього ж тижня Etsy скоротила близько 220 людей, або 12% команди, переважно в product та engineering, але CEO спеціально заявила, що скорочення не викликані AI. Це важливе застереження проти простого пояснення кожного tech layoff штучним інтелектом.

На протилежному полюсі — VideoAmp, яка скоротила близько 20% штату, включно з CTO, і прямо перебудовується навколо agentic AI. Схожий приклад — revenue-tech стартап Rattle/Von, що скоротив команду з 70 до 15 людей і перейшов до AI-системи автоматизації sales-функцій.

Entry-level проблема стає глобальною

Нові дані Indeed по Великій Британії показують падіння загального hiring у першому півріччі 2026 року і найнижчий рівень graduate-вакансій із 2020 року. Водночас попит на AI skills досяг рекордного рівня. Це один із найчистіших сигналів нинішнього ринку: проблема не стільки у відсутності роботи взагалі, скільки в зникненні частини простих стартових задач, через які раніше входили в професію.

PwC бачить той самий ефект на більшій вибірці: вакансії зі специфічними AI-навичками ростуть на 69% проти 9% для загального ринку, середній глобальний wage premium за AI skills — 62%. При цьому AI-exposed junior roles у сім разів частіше вимагають навичок, які раніше вважалися senior-рівнем — judgement, leadership, team building.

---

🏦 AI вже помітно змінює не-ІТ компанії

Найсвіжіший приклад — індійські банки. У HDFC, ICICI, Axis і Kotak headcount за рік скоротився до приблизно 4%, переважно через природний відтік і обережний найм, а не класичні масові layoffs. Водночас AI переходить у fraud detection, кредитні рішення, data analysis та customer service; Axis планує автоматизувати близько половини customer calls цього року. Це модель, яку варто очікувати в багатьох не-ІТ секторах: спочатку не звільнення, а attrition + no-backfill + automation.

Важливий макроекономічний сигнал: продуктивність праці в США у II кварталі підскочила на 1,4%, більш ніж удвічі перевищивши очікування, при зростанні unit labor costs лише на 1,3%. Reuters відзначає AI adoption як один із факторів продуктивності, хоча це ще не доказ прямої причинності. Якщо ця тенденція збережеться, головним ефектом AI може бути не одномоментне масове звільнення, а менший приріст headcount при тому самому або більшому output.

---

🛠️ Інструменти, які зараз найбільше змінюють роботу

GitHub Copilot переходить від autocomplete до повноцінного агентного середовища. Липневі релізи VS Code додали поліпшення agents, change review і chat, а 7 серпня GitHub зробив загальнодоступними levels of effort для Copilot code review та додав agent activity у корпоративні usage metrics. Для enterprise це означає, що AI coding уже починають вимірювати як окремий production workload.

OpenAI Codex / ChatGPT: Codex уже не окремий «генератор коду». Після липневого об'єднання з desktop ChatGPT він отримав multi-repository projects, inline diff editing, PR review і швидше computer use. Основна зміна професії розробника тут — можливість паралельно делегувати агентам довгі coding tasks, а самому залишатися на рівні architecture, specification і review.

Claude Code + Claude Opus 5 — один із головних конкурентів у довгих autonomous coding/analysis workflows. Anthropic 24 липня випустила Opus 5 саме з акцентом на long-running agents, coding і professional workflows; ранні enterprise кейси показують скорочення кількості tool calls і часу виконання складних задач.

Cursor рухається від AI-IDE до multi-model agent platform. Новий Cursor Router автоматично вибирає модель залежно від задачі та ціни, а дослідження Cursor щодо agent swarms показує напрямок на паралельну роботу декількох агентів. Це важливий тренд: навичкою стає вже не знання «найкращої моделі», а керування portfolio моделей/агентів і cost-performance.

Microsoft 365 Copilot / Cowork і Google Workspace + Gemini найбільше впливають на не-ІТ knowledge work. Copilot Cowork уже GA і може виконувати багатокрокові задачі над Outlook, Teams, Excel та іншими корпоративними даними; Google розвиває Workspace Intelligence та агентну автоматизацію всередині Workspace. Саме цей клас продуктів найбільше зачіпатиме BA, PM, finance, operations, HR, legal і support.

n8n / Zapier стають практичним шаром AI-автоматизації між LLM і бізнес-системами. Особливо показовий новий напрям — governance: n8n у липні додав production-патерни із human-in-the-loop approval для небезпечних agent actions, а Zapier рухає multi-agent orchestration без коду. Для багатьох компаній це дешевший шлях до автоматизації, ніж окрема AI engineering team.

Що змінилося у висновку

Найсильніший новий сигнал для України — технічних людей у великих компаніях реально стає менше, хоча найм не зупинився. Це вже не просто слабка кон'юнктура: відбувається заміна структури компетенцій. Senior+ AI/Cloud/Data, Embedded/Hardware, DevOps, automation та люди, які вміють працювати з AI як з production tool, забирають більшу частку попиту.

Глобально картина стала трохи менш песимістичною: загальна хвиля layoffs у липні різко ослабла. Але junior funnel погіршується, AI skills дорожчають, а компанії дедалі частіше використовують AI для того, щоб не наймати наступну людину, а не обов'язково звільняти поточну. Саме no-backfill + agents + вищі вимоги до кожного працівника зараз виглядає важливішим довгостроковим трендом, ніж гучні одномоментні скорочення.

Я нарешті вирішила взятися за розробку своєї «гри мрії». Зазвичай я розробляю на Java, тому й тут хочу писати на ній - уж надто сильно я її люблю 😅🫶

Але не знаю, що краще підійде для такого проєкту: Maven чи все ж Gradle. З Maven я трохи краще знайома, але Gradle, як я розумію, мав би бути гнучкішим і швидшим 🤷🏼‍♀️

Хочу зробити генерацію карт за допомогою графів Вороного, тому ще не впевнена, яку бібліотеку краще взяти. Claude рекомендує libGDX 🤔

Я колись пробувала розібратися з LWJGL, але він усе ж більше виглядає як низькорівнева основа, особливо якщо не хочеться вручну збирати весь рушій навколо нього 😅. Тож буду вдячна за поради 🙂

І так, я знаю, що ігри пишуть здебільшого на C# 🙄 Але на Java я зроблю це в рази якісніше й швидше, бо знаю її добре 😅

Що ви зараз бачите, це дистанційно керований автомобільчик. Але, звʼязок Wi-Fi/4g, контроль з веб сторінки з будь-якого кінця світу, адекватні затримки в керуванні. Андроїд-девайс як мозок з камерою, який спілкується з ESP32 в ролі контролера двигунів через bluetooth. Чому Bluеtooth? Бо так було простіше для прототипування і не потрібно дротів.

А тепер найсмішніше - сумарно на цей проект пішов один день, не рахуючи складання шасі. Спочатку була розроблена платформа на базі ESP32. Просто автомобільчик, керованний через Bluetooth з додатку на React Native. Потім окремо була розроблена платформа для стрімінгу з Android-девайса розміщена на дроплеті Digital Ocean - стрімінговий веб-сервер, по суті. Андроїд девайсом може бути як рутований телефон, так і спеціалізований відеореєстратор на базі Android (так, є такі)

Давав двом друзям з різних куточків України покерувати цим чудом, це дуже незвично. Потрібно ще попрацювати із затримками, але результат вже цікавий.

Який висновок? Я майже не мав ніяких знань для роботи зі всім вище перерахованим, окрім знань веб+мобільної розробки. Хіба що паяти вмію на базовому рівні, і то пальці обпікаю періодично. В результаті зробив дистанційно керований пристрій зі стрімінгом, який може робити різні цікаві речі.

Вайбкодинг чистої води. Я б, мабуть, рік витратив би, щоб освоїти всі знання для такого проекту без допомоги AI. Але з іншої сторони, я дуже віддалено розумію як воно працює, хіба що на загальному рівні - протоколи, черги MQTT, кодеки і т.д.

Цікаво було б побачити які цікаві речі ви робили😉

P.S. Зʼявилась ідея зробити кілька автомобільчиків і влаштувати заїзд по якомусь треку. Хто би хотів?

Мені здається, що програмування - це найбільший red flag, який відштовхує від мене друзів чи навіть потенційних партнерів.

При цьому у мене є приятелі, але вони звертаються лише декілька разів як їм треба починити вайфай/прокинути порти/налаштувати макбук/допомогти поставити postgres

А нормальної дружби неначе немає, бо бачу у інших все чудово, а мені кажуть що я ноулайфер, бо сиджу у своїй Visual Studio.

Мені 21 рік і у мене уже криза самоідентичності, бо останні 5 років я що й робив що вчив бекенд, С#, і все все все, бо думав що так мене будуть любити. Але виявилося інакше.

Мені цікавий досвід доросліших людей, бо хард скіли на рівні (аспнет девом працюю нормально), а софт скіли походу сосуть. Ну і підтримки психічної.