TGViewer
Channel Public Channel
Subscribers
2.94K
Photos
152
Videos
36
Links
394

Showing posts older than #750 · Back to latest

Older Posts 19 shown
Post #749 3.74K
Perplexity сделала предложение о покупке Google Chrome за $35B

Доход компании Perplexity в 2025 прогнозируется на уровне $100M. Сама компания Perplexity оценивается в $18B.

До этого они пытались купить тикток.
  • 😁 36
  • 🤯 4
Post #745 4.04K
Сэм Альтман вчера на презентации сказал, что gpt5 это как группа экспертов, PhD уровня, по всем сферам знаний. По математике и программированию это топ среди победителей межнаров по математике и программированию.
  • 😁 71
  • 🙈 6
Post #744 2.72K
Собеседовал сегодня кандидата, попросил закрыть все вкладки и пошарить экран через zoom. Кандидат сказал, что у него проблемы с ноутом и он перезвонит через пару минут. Через пару минут присоединился к звонку, экран не пошарил и сказал, что у него проблемы с ноутом. Предложил переназначить собеседование.

Интересно, там реально были проблемы с ноутом или нет.
  • 😁 24
  • 🌚 24
Post #743 3.2K
Мета наняла еще одного 24 летнего разраба за $250M

В этот раз это Matt Deitke.
Родился в 2001 году, в 2019 поступил в University of Washington. В 2023 закончил бакалавриат, в 2024 в том же универе получил PhD.
Параллельно с учебой в универе работал в Allen Institute, где занимался AI.
В 2024 создал AI стартап Vercept.
В 2025 отклонил оффер в $125M, но позже принял оффер в $250M от Meta.

Его профиль на linkedin.
Wikipedia Matt Deitke Artificial intelligence researcher
  • 🔥 18
  • 🤯 10
  • 😁 3
  • ❤ 1
Post #742 3.08K
Вышел gpt5. Графики с официальной презентации от Open AI выглядят вот так.
Столбцы 69.1 и 30.8 имеют одинаковый размер, который раза в 3 меньше, чем столбец 74.9.
И 52.8 в два раза больше 69.1.
Это долгожданный AGI или отрицательный рост?
  • 🤣 53
  • ❤ 3
  • 💊 3
  • 😁 1
Post #739 2.11K
Промоушены и офисная политика. Часть 3.

Промоушены и офисная политика. Часть 2.

Практические советы:

1) Не разводите панику. Если вы будете постоянно говорить, что ничего не получится, всё плохо, везде сложности и преграды, то ваше восприятие как профессионала снизится. Кроме того, вы станете человеком, с которым сложно работать. Не бывает простых проектов, всегда есть технические или организационные сложности. Воспринимайте всё спокойно, сделайте так, чтобы менеджмент видел в вас профессионала, который уже всё видел, его ничем не удивить, и он решит все проблемы без паники и успешно заделиверит проект. Представьте хирурга, который начал бы паниковать во время операции: «О боже, тут кровь, органы, что делать!» Или пилота, который бы всё время говорил в салон: «О боже, тут облака, ветер, куча других самолётов, трясёт и куча непонятных и неудобных тумблеров в кабине, я не знаю, что делать!»
2) Делайте из сложностей свои достижения. Вы обязательно столкнётесь со сложностями при работе над проектами. Возглавьте их решение и обязательно сделайте это видимым менеджменту. Напишите док, письмо, пост и т. д. Это позволит вам создать образ того, кто решает проблемы.
3) Поддерживайте все инициативы, которые приходят от менеджмента. Компании — это не демократии, это иерархии по типу диктатур. Ваш успех в компании зависит от менеджмента. Если менеджмент уже что-то решил, то дальше это только вопрос выполнения, а не дискуссии. Дискутировать имеет смысл, когда решение ещё не принято, и вы один из тех, кто принимает решение. Когда решение уже принято, то открыто его критиковать и не соглашаться смысла нет. Более правильной стратегией будет всячески её поддерживать. Если вы видите в ней косяки, то вы сможете их превратить в свои достижения, их решив. Открытая критика сделает вас проблемой для менеджмента, что в лучшем случае затормозит ваш рост, а худшем вас уволят.
4) Меняйте команды или компании если застряли на одном уровне и хотите расти. Впечатление о вас складывается в первые месяцы работы и часто его изменить практически невозможно. Если вы пришли джуном, то вас так и будут воспринимать, кто работал с вами с самого начала. Даже если вы уже доросли до синьера. Вам придется ждать пока все в команде сменяться, чтобы изменить это отношение к себе. Это может занять 3-5 лет. Вы можете перезагрузить отношение к себе сменив команду или компанию. Очень часто при смене компании вы сходу можете получить +1 левел. Достаточно хорошо показать себя на поведенческом собесе. Правильно подобрать примеры и немного приукрасив свой опыт.

Продолжение следует.
Telegram FAANG Master Промоушены и офисная политика. Часть 2. Прошлая часть: Промоушены и офисная политика Что важно для промоушенов, кроме скилов и результатов? 1) Хорошие отношения с менеджером. Ваше performance review и возможность повышения во многом зависят от менеджера.…
  • 👍 17
  • 🔥 10
  • ❤ 2
Post #737 2K
Как в Java объявить основные структуры данных для собеса по алгосам

1) Массив
int arr[] = new int[n];
String arr[] = new String[n];

Переменной длины:
List<Integer> arr = new ArrayList<>();

2) Стэк
Stack<Integer> stack = new Stack<>();

3) Очередь
Queue<String> queue = new ArrayDeque<>();
Queue<String> queue = new LinkedList<>();

4) Хэш-таблица
Map<String, String> map = new HashMap<>();

5) Хэш-сет
Set<String> set = new HashSet<>();

6) Heap(Куча/PriorityQueue)
PriorityQueue<String> queue = new PriorityQueue<>();

7) Список
Предполагать, что уже есть класс Node с полями val, next.
Если список двусвязный, то есть еще prev.
8) Бинарное дерево
Предполагать, что уже есть класс TreeNode с полями val, left, right
9) Граф
Часто граф в задаче - это двумерная матрица, поэтому ничего дополнительного объявлять не нужно.
Списки смежности:
Map<Node, List<Node>> graph = new HashMap<>();

Ключ - это вершина (иногда, это может быть String, Integer и т.д.)
List<Node> - список смежных вершин.
Матрица смежности:
boolean graph[][] = new boolean[n][n];
graph[u][v] == true, если есть ребро u->v

Объектно-ориентированные подход:
Считать, что есть класс Node, с полем val и методом
pubic List<Node> getNeighbors();


Смотри также Шпаргалка по Java для алгоритмического собеседования
DEV Community Шпаргалка по Java для алгоритмического собеседования На алгоритмическом собеседовании код нужно писать на реальном языке программирования, близким к тому,...
  • 👍 27
  • 🔥 5
  • ❤ 2
Post #735 1.98K
Промоушены и офисная политика. Часть 2.

Прошлая часть: Промоушены и офисная политика

Что важно для промоушенов, кроме скилов и результатов?

1) Хорошие отношения с менеджером. Ваше performance review и возможность повышения во многом зависят от менеджера. Именно он выставляет предварительную оценку и отстаивает её. Менеджер решает, стоит ли инициировать процесс повышения, а во время самой процедуры защищает ваш кейс. Поэтому поддерживать хорошие отношения с менеджером критически важно как для успешного performance review, так и для получения повышения.
2) Хорошие отношения с вашим skip-менеджером (менеджером вашего менеджера). Для перехода с уровня junior на middle, а затем на senior достаточно, чтобы ваш skip знал о вашем существовании и слышал о вас лишь хорошее. При продвижении с senior на staff и далее отношения со skip’ом становятся не менее важными, чем отношения с непосредственным менеджером. Даже на более низких уровнях именно skip принимает решение о вашем повышении или, как минимум, оказывает на него серьёзное влияние. Поэтому крайне важно, чтобы у него было о вас благоприятное мнение.
3) Умение вашего менеджера в промоушены. В разных компаниях процесс повышения может быть организован по-разному. Важно, чтобы ваш менеджер хорошо понимал, как именно он работает в вашей компании, и умел использовать эту систему. Кроме того, у него должно быть к этому личное стремление. Если отношения с менеджером у вас хорошие, но ему лень заниматься продвижением сотрудников, отстаивать их интересы и регулярно добиваться повышений для членов команды, то даже при отличных отношениях и нужных скилах и результатах шанс на ваше продвижение резко снижается.
4) Ваша visibility в отделе. В процессе продвижения задействованы не только ваш менеджер и skip, но также другие менеджеры отдела и инженеры уровня senior и выше. Поэтому важно, чтобы в отделе о вас знали и отзывались положительно. Повышайте свою заметность: участвуйте во встречах за пределами своей команды, проводите презентации и демо, пишите документацию, рассылайте и публикуйте её. Так ваши достижения увидят не только менеджер и ближайшие коллеги, но и более высокое руководство, а также соседние команды.
5) Наличие позиции и бюджета. Это особенно критично для продвижения на уровни senior+. Если в вашей команде уже есть техлид — как и во всех соседних командах отдела — вы не сформировали с нуля новый скоуп для отдельной подкоманды/команды, а команда и отдел не планируют роста, то вероятность вашего повышения до уровня staff+ существенно снижается.
6) Выиграть конкуренцию у других разработчиков вашего уровня, которые стремятся к кому же промоушену. Например, в вашей команде восемь человек, трое из них — инженеры уровня senior, а также есть техлид (staff). Вы тоже рассчитываете на повышение до уровня staff. При ограниченном бюджете вам предстоит обойти всех этих коллег: нужно выглядеть наиболее ценной кандидатурой. Тогда, когда появится возможность — например, техлид уйдёт из команды, отдела или компании либо сам получит повышение — именно вас назначат на его место. Тут можно работать в двух направлениях - построение своего позитивного образа и построение негативного образа ваших конкурентов.
7) Приоритетность направления, которым вы занимаетесь. Проекты, которыми вы занимаетесь, должны быть приоритетными для вашей команды, отдела и компании в целом. В противном случае, даже при безупречном исполнении и значительном импакте, их ценность не будет оценена, и вероятность вашего повышения существенно снизится.
8) Бурный рост вашей команды, отдела. Если отдел быстро растёт, то при грамотном подходе открываются возможности для ускоренного повышения. Постоянно появляется новый скоуп (в том числе благодаря вам), возникают потребности в техлидах для этих направлений и т. д. В такой ситуации шансы на продвижение при прочих равных существенно возрастают.
  • 👍 17
  • 🔥 6
  • 😱 2
  • ❤ 1
Post #734 2.04K
Интересное интервью с Senior Staff (E7/IC7/L7) разработчиком из Meta.
В нем он рассказывает про свой путь, историю промоушенов и дает советы.
В мета он занимался разработкой нового языка программирования - hacklang и миграцией код базы компании с php на hacklang.
Стартовая зп Senior Staff в Мета начинается с $1.8M в год.

https://www.youtube.com/watch?v=SbKWawTrsb0
YouTube Tech Lead for Meta's Most-Used Programming Language (Promotion Story) Dwayne Reeves is a Senior Staff Engineer (IC7) at Meta who is the Tech Lead of the most used programming language (Hack) at the company. He started at the company as a new grad from MIT and shared the story of how his career grew. We discussed: • His promotions…
  • 👍 25
  • 🔥 5
  • ❤ 2
Post #733 2.2K
Промоушены и офисная политика

Когда речь заходит о промоушенах, многие блогеры начинают описывать формальные требования для следующего уровня. И если ты консистентно демонстрируешь поведение, скилы и импакт следующего уровня, то тебя автоматически промоутят.

Это не совсем так.

Что нужно понимать, чтобы глубже погрузиться в то, что ещё влияет на промоушены:

1) Компании — это не благотворительные организации. Это бизнес, который старается максимизировать прибыль, выручку, стоимость компании, акций, число пользователей и минимизировать расходы. Компании не заинтересованы платить больше, повышать кого-то, если только это абсолютно необходимо.
2) Промоушенами занимаются люди. Это не автоматический и объективный процесс. У людей есть свои интересы, симпатии, эмоции, мысли.
3) Критерии промоушена не обьективны и не универсальны. Это не строгие математически точные критерии. Нельзя обьективно доказать, что тот или иной человек соответсвует критериям или нет. Это субьективное мнение людей принимающих решение о промоушене.
5) Обсуждение и принятие решения о промоушене занимают несколько минут на человека. Никто глубоко не погружается в метрики, критерии и т.д. Менеджер презентует кейс, фидбеки, и принимается решение о промоушене или нет. То есть всё сводится к тому, что о тебе думают, знают, и какое впечатление имеют люди, которые презентуют, дают фидбеки и принимают решение.
6) Возможность промоушена зависит от наличия позиции и бюджета на позицию. Команда, отдел или компания может попросту не иметь бюджет на позицию следующего левела. Если вы притендуете на позицию менеджера или тех лида/staff, то все эти позиции уже заняты, а на новые нет бюджета. Возможно, вам придется ждать, пока текущий тех лид уйдет из компании или команды, или уйдет на повышение и вы сможете занять его место.
7) Менеджеры могут быть не заинтерисованными в том, чтобы вы вставали на его уровень или уходили из команды на повышение. Обычно, менеджеры, не занимаются разработкой или ее управлением. Для этого есть разрабы, тех лиды, PM, TPM. Поэтому то как выглядит менеджер на перфоманс ревью зависит от перфоманса команды. Менеджеру выгодно держать на уровне своей команды хороших и скиловых разрабов. Он поможет хорошим разрабам с промоушенами junior->middle->senior. Т.к. они при этом останутся в рамках его команды. Промоушены senior+ могут быть ему персонально не выгодными, т.к. ваш скоуп будет больше чем ваша команда.

Читайте продолжение темы в следующих постах. Там я опишу что важно для промоушена, кроме скилов, а также дам практические рекомендации.

Смотри также мои другие посты на эту тему, в том числе про промоушены junior->middle->senior:

https://t.me/faangmaster/644
Telegram FAANG Master Подборка постов в канале про онбординг, уровни, LLM vs программист и прочее Онбординг: 1) С какими сложностями я столкнулся на своей первой работе программистом?, Часть 2 2) Как быстро адаптироваться в команде и компании?, Часть 2 3) Что не стоит делать…
  • 👍 27
  • ❤ 6
  • 🔥 4
  • 🤔 1
Post #730 2.34K
Еще одно исследование улучшения продуктивности программистов при помощи AI

Исследование влияния AI на продуктивность программистов проводили на 100 тысячах разработчиках из более чем сотни компаний. Исследование проводил Стэнфордский университет. Результаты исследований презентовал Yegor Denisov-Blanch, исследователь из Стэнфордского университета.

Интересные выводы:
1) Нет корреляции между тем, как программисты сами оценивали изменение своей продуктивности и тем как продуктивность изменилась в реальности. Т.е. нельзя использовать опросники программистов про влияние AI на свою продуктивность. Нужно делать реальные замеры и не опираться на опросы.
2) Продуктивность менялась от уменьшения продуктивности на десятки процентов до увеличения продуктивности на 40% в зависимости от условий, типов задач, сложности задачи и языка программирования.
3) В задачах, на которых продуктивность увеличилась на 40%, половину пришлось переделывать. Т.е. увеличилась продуктивность, но и потребовалось существенную часть переделывать. Это как два шага вперед и один шаг назад. В реальности продуктивность на этих задачах выросла на 15%-20%.
4) Продуктивность выросла на следующих типах задач: простые задачи, популярные языки программирования (python, js), маленькие базы кода.
5) Продуктивность выросла меньше или уменьшилась на следующих типах задач: сложные задачи, редкие языки программирования или большие базы кода.

Там есть и другие интересные выводы, больше в презентации: https://www.youtube.com/watch?v=tbDDYKRFjhk

Про другое похожее исследование я писал тут: https://t.me/faangmaster/722
  • 🔥 16
  • 👍 7
  • ❤ 5
Post #729 3.02K
Meta понизила в должности Yann LeCun

Yann LeCun это Chief AI Scientist в Meta. Известный как крестный отец Deep Learning. Лауреат премии Тьюринга за 2018 за создание Deep Learning (аналог нобелевки в Computer Science). Его индекс хирша равен 160. В последнее время он критиковал LLM и утверждал, что LLM это не путь к AGI.

В Мета сформировали новый отдел Meta Superintelligence Labs, который возглавит 28-летний миллиардер Alexandr Wang. Его стартап, Scale AI, был куплен Meta за $14B. А новым Chief AI Scientist в этом отделе будет Shengjia Zhao с 3 годами опыта работы (с тремя Карл!). Эти три года он поработал в Open AI над последними моделями. И недавно Мета его переманила за огромные деньги. Индекс хирша у человека 25. И, в основном, за одну статью Gpt-4 technical report.

Yann LeCun теперь будет репортить Alexandr Wang, а по науке им будет руководить Shengjia Zhao с тремя годами опыта работы.
Wikipedia Yann LeCun American-French computer scientist (born 1960)
  • 🤯 35
  • 🤔 7
  • 👏 2
  • ❤ 1
Post #728 3.22K
Что у меня спрашивали на собесе в Revolut в 2019

Сейчас может уже многое изменилось. Но мой собес выглядел так.

1) Home Task Assignment. Дали задание, которое нужно было сделать дома. Задание было такое: сделать API, которое реализует функции снятия со счета, зачисление и перевод денег. API желательно было реализовывать без Spring. Они используют SparkJava и его fork - Javalin. Я, вроде, написал без каких либо фреймворком и библиотек, на чистой Java. Но лучше, наверное, было бы на Javalin. Ключевой момент реализации это сделать это Thread Safe. Например, перевод денег может вызвать dead lock. Поэтому перед собесом лучше освежить многопоточность (книга Java Concurrency In Practice). Задача на dead-lock разобрана в этой книге и у меня на канале: Thread Safe перевод денег между двумя банковскими аккаунтами. Если будете делать реализацию с базой данных, то нужно также повторить как работают транзакции в базе и dead-lock в базе. Например, это есть в книге Designing Data-Intensive Applications (Chapter 7 Transactions, p.221-273).
2) Техническое собеседование. На нем мы обсудили Home Task Assignment. У меня поспрашивали по опыту, по многопоточности, по транзакциям в базу данных, по уровням изоляций (Designing Data-Intensive Applications (Chapter 7 Transactions, p.221-273)). Дали пару простых задачек на кодинг, там буквально на 5-10 строчек, на знание stream API в Java (map, reduce).

Офер дали на £100k базовой зп и несколько десятков тысяч опцион, который они обещали превратиться за 4 года в многие сотни тысяч. Я отказался. Мне офер еще повысили до £120k. Я также отказался.

P.S. Это было давно. В комментариях и чате, есть более актуальная информация по задачам.
DEV Community Задача с собеседования на Java программиста: Thread Safe перевод денег между двумя банковскими аккаунтами Необходимо написать Thread Safe (потокобезопасную) функцию, которая списывает деньги с одного счета и...
  • 👍 24
  • 🔥 7
Post #727 2.4K
Револют меня спамит вакансиями. Поэтому если хотите переехать в Лондон, то револют неплохой вариант. Там много выходцев из России/СНГ. Основатель - выпускник МФТИ. Это такой тинькоф для Европы.

Я туда собесился в 2019 и прошел собес. Но отказался от офера. Если интересно, могу поделиться, что спрашивают на собесе.
  • 🔥 52
  • ❤ 1
Post #722 4.13K
Вышла статья, в которой провели рандомизированное контролируемое исследование на реальных задачах, повышает ли AI производительность программистов

В этот раз брали не синтетические, изолированные задачи, вроде сделать тетрис или змейку, или решить литкод задачу. Брали реальные задачи в больших базах кода.

Результат неожиданный. Программисты, которые использовали AI, сказали, что были на 20% более продуктивными. При этом, в реальности, они выполнили задачи на 19% медленее, чем те, кто не использовал AI.

https://arxiv.org/abs/2507.09089
arXiv.org Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source... Despite widespread adoption, the impact of AI tools on software development in the wild remains understudied. We conduct a randomized controlled trial (RCT) to understand how AI tools at the...
  • 😁 38
  • ❤ 3
  • 😨 3
Post #716 2.7K
Мета строит два новых AI дата-центра стоимостью с сотни миллиардов долларов

После покупки Scale AI за $14B и хайринга топовых инженеров из Google, Open AI и Apple за десятки и сотни миллионов долларов, Meta начала строительство двух новых гигантских AI дата-центров: Prometheus, размером с Манхетен и потребляемой мощностью в несколько гигават, и Hyperion. Первый будет готов в 2026, второй к 2030. Общая стоимость этих дата центров будет составлять несколько сотен миллиардов долларов.
  • 🤯 29
  • 🔥 12
  • ❤ 2
Post #715 2.57K
Наиболее частые причины, почему увольняют программистов

За 18 лет я видел огромное число коллег, которые были уволены.

За последние 3 года это число выросло на порядок из-за массовых сокращениях в BigTech/FAANG. За эти 3 года в FAANG ситуация сильно изменилась и уволить могут кого угодно. В этом посте я не буду вдаваться в подробности того, как выжить в FAANG в период массовых сокращений. У меня есть отдельный пост про это: Гайд по выживанию массовых сокращений(layoffs) в Meta

В данном посте я сосредоточусь не на массовых сокращениях в FAANG последних лет, а на всей индустрии в целом и за много лет наблюлюдений.

Основные причины, по моему мнению:

1) Конфликты с менеджером. Менеджер — это не тот человек, с кем стоит иметь конфликты на работе. Компания — это не демократия. Компания — это иерархичная структура, близкая к диктатуре/армии. Менеджер — это человек, который решает, уволить вас или нет, поднять вам зарплату или нет, повысить вас или нет. Иметь конфликты с менеджером не приведёт ни к чему хорошему. Это не значит, что нужно во всём с ним соглашаться, но в случае несогласия нужно оставаться профессионалом, вести дискуссию вежливо, с уважением и конструктивно. Спорить не с человеком, а с идеями. В большинстве компаний менеджеры не занимаются технической частью, поэтому вам не придётся вести дебаты по техническим вопросам. Если вы чувствуете, что не можете работать со своим менеджером, лучше сменить команду или компанию. Если менеджер дает вам фидбек, с которым вы не согласны, то начните с того, с чем вы согласны и спросите какие шаги вы можете предпринять, чтобы улучшить ситуацию и сразу же покажите, что вы сделали шаги по улучшению. Иногда ваше внутренее восприятие себя отличается от того, как вас воспринимают другие. Если вы получили фидбек и так про себя не думаете, то значит есть люди, кто про вас так думают и нужно продемонстрировать, что это не так действиями, а не споря с фидбеком и тем более с менеджером.
2) Не умеют работать со сложностями в работе. Работа над проектом никогда не бывает простой. Вы всегда будете сталкиваться с разного рода трудностями. Это могут быть технические или организационные сложности. Некоторые люди при столкновении с трудностями застревают, не дают знать, что они застряли, начинают жаловаться и винить всех и вся. После чего проваливают все сроки и обвиняют в этом других людей. Вас наняли для того, чтобы вы решали проблемы, а не жаловались на них. Пробуйте решить проблему самостоятельно, если не получается, дайте об этом знать. Найдите людей, кто может вам с этим помочь. Не стоит замыкаться в себе и проваливать сроки проекта. Регулярно давайте апдейты текущего статуса, ищите помощи, ищите людей, с кем нужно поговорить, спросить, обсудить, получить какую-то недостающую информацию, договориться о чём-то и т.д. Даже если вы провалите сроки, то о сложностях в проекте будут знать все остальные, а также, что вы их проактивно решали, а не застряли и никому не говорили.

Смотрите также мой пост о том, чего не стоит делать при онбординге в новую компанию: https://t.me/faangmaster/284
Telegram FAANG Master Что не стоит делать при онбординге в новую компанию? В предыдущих постах я уже писал, что делать стоит: https://t.me/faangmaster/281, https://t.me/faangmaster/282 Я онбордил много людей, в том числе в FAANG. Также видел много случаев за 17 лет работы, когда…
  • 👍 29
  • ❤ 9
Post #710 4.21K
Полный список новых сотрудников нового отдела Мета, по разработке супер интеллекта.

Практически новый галактикос.
Взлетит ли такой подход? У Реала, Челси времен Абрамовича, ПСЖ успехи не пришли сразу же после громких покупок.
  • 🔥 21
  • ❤ 1
Post #709 2.9K
Среди нанятых в Meta за десятки или сотни миллионов долларов, есть выпускник МГУ и бывший сотрудник Яндекса

Это Александр Колесников. Известен как один из создателей ViT. Профиль на google schoolar: Alexander Kolesnikov
Получил PhD в Institute of Science and Technology Austria. Работал в Google Brain, Deepmind и недавно перешел в Open AI.
Wikipedia Vision transformer machine learning algorithm for vision processing
  • 🔥 25
  • 👍 10
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →