[{"data":1,"prerenderedAt":126},["ShallowReactive",2],{"footer-topics-ru":3,"post-ru-agile-decoded-a-backlog-is-not-a-to-do-list":70},{"topics":4},[5,21,33,46,58],{"locale":6,"name":7,"slug":8,"blurb":9,"summary":10,"state":11,"featuredOnHub":12,"hubOrder":13,"accent":14,"questionsTitle":15,"questions":16,"body":20},"ru","Путь","the-journey","От первых экспериментов с Agile × ИИ до работающей системы — история мысли, стоящей за ней.","От первых экспериментов до работающей системы — настоящая история создания Agile4AI, включая неверные повороты, которые определили всё.","published",true,2,"gold","Чему этот путь продолжает нас учить",[17,18,19],"Что убедило нас, что Agile и ИИ созданы друг для друга, — и что едва не убедило нас в обратном?","Какие неверные повороты оказались самыми поучительными?","Как SCI прошёл путь от эксперимента с копированием и вставкой до ответов ИИ, на которые действительно можно положиться?","\nКаждая идея в этом разделе родилась из нашего собственного опыта разработки Agile4AI. Нам не терпится поделиться этой историей с вами — и победами, и провалами, — потому что мы убеждены: учиться работать с ИИ лучше мы можем только вместе. То, к чему мы пришли, родилось не из теории. Оно родилось из практики, из ошибок, из готовности начать заново с учётом усвоенных уроков.\n\nВсё началось с простого вопроса: можно ли переосмыслить Agile для эпохи ИИ? А дальше были годы экспериментов, рухнувших допущений, неожиданных открытий и медленного вызревания чего-то, что и вправду работает, — подхода под названием Структурированный совместный интеллект (SCI) и построенной на нём системы Agile4AI.\n\nЭто не приглаженная ретроспектива, написанная задним числом. Это история, рассказанная настолько близко к тому, как всё было на самом деле, насколько это возможно, — со всеми тупиками, минутами сомнений и прорывами, которые переворачивали наши представления.\n\nМы делимся ею, потому что урок заключён в самой истории. Выводы важны, но не менее важно и *то, как мы к ним пришли*, — ведь именно путь показывает, что сработало, что нет и почему.\n\nМатериалы этого раздела охватывают всю дугу пути: ранние эксперименты с совместной работой с ИИ, рождение SCI, отдельные открытия, изменившие то, как мы работаем, и вехи, которые стоит отметить. Какие-то тексты получились созерцательными. Какие-то — без прикрас. Но все они — настоящие.\n\nЕсли вам хочется понять, почему Agile4AI и SCI вообще появились на свет, — а не только что они собой представляют, — начните отсюда.\n",{"locale":6,"name":22,"slug":23,"blurb":24,"summary":25,"state":11,"featuredOnHub":12,"hubOrder":26,"accent":14,"questionsTitle":27,"questions":28,"body":32},"Agile: расшифровка","agile-decoded","Что на самом деле означают термины Agile — не привычные сокращения, не версия карго-культа, не глоссарий методолога.","Словарь Agile широко используется и широко понимается неверно. Правильно понимать термины — это не педантизм, а разница между ритуалом и работой.",3,"Почему терминология имеет принципиальное значение",[29,30,31],"Если стендап проводится как статусный отчёт, что на самом деле теряет команда?","Когда «Методология Agile» стала стандартным выражением, как это повлияло на подход организаций к трансформации?","Каковы издержки команды, которая может назвать каждую практику Agile, но не понимает назначения ни одной из них?","\nУ Agile проблема со словарём. Не потому что термины непонятны — большинство людей в современных организациях их слышали. А потому что это знакомые слова, используемые в совершенно ином контексте, и без этого контекста люди соотносят их с тем, что им уже известно.\n\nКогда кто-то впервые встречает понятие «Scrum Master», ближайшим доступным концептом оказывается «менеджер проекта». Такое соответствие кажется естественным — почти очевидным. Контекст совершенно другой.\n\nНикто не выстроил достаточно чёткого моста между ними. А проблема усилилась, когда добросовестные практики — люди, искренне стремившиеся помочь организациям двигаться вперёд — стали описывать Agile как «лучшее управление проектами». Начали писать книги под названием «Методология Agile». Когда вы называете свой подход методологией, его оценивают по стандартам методологии: артефакты планирования, фазовые шлюзы, структура поставляемых результатов. Когда Agile не производит этого — потому что так и не был задуман — он не соответствует этим стандартам, и вполне обоснованно. Проблема не в том, что Agile — плохая методология. Проблема в том, что Agile вообще не является методологией. Называть его так гарантировало разочарование всех, кто искал методологию, и то, что все, кто его принял, выстраивали нечто, что Waterfall уже давно описал.\n\nСтендап превращается в статусный отчёт. Sprint превращается в дедлайн. Backlog превращается в список задач. «Методология Agile» становится стандартным обозначением того, что авторы Манифеста не узнали бы как описание того, что они создали. И когда слова означают не то, что нужно, практики, построенные на них, дают неверные результаты — точно, добросовестно и в масштабе.\n\nЭтот раздел — исправление понятие за понятием. Не руководство по стилю — функциональный справочник. Каждая публикация берёт одно слово или фразу, ставшую ключевой в том, как организации понимают Agile, исследует, что они на самом деле означают, и объясняет, что теряется, когда сокращение заменяет суть. Это не просто терминологические расхождения. «Желаемый результат» — не более изысканное слово для «спецификации»: это совершенно иная вещь, из совершенно иной модели того, как делается работа. Термин — это поверхность. Концепт под ним — вот что важно.\n\nТот же паттерн проявляется, когда организации обращаются к ИИ, — и концептуальный разрыв здесь шире. В случае с Agile базовые концепты были хотя бы сформулированы, пусть и плохо донесены. В случае с ИИ сами концепты ещё только формируются, а в массовом понимании едва начинают вырисовываться. Словарь опережает осмысление: ИИ как «автоматизация», ИИ как «инструмент», «ИИ-трансформация» как проект с датой завершения. Каждое из этих определений закрепляет ментальную модель прежде, чем кто-либо успевает проверить, подходит ли она. То, как мы называем вещи, определяет, что и как мы строим. Правильные слова — необходимое условие для правильной работы.\n\nЗдесь действует один принцип: ментальные модели первичны. Язык их выражает. Действия следуют. Когда ментальная модель не соответствует работе, словарь, который её выражает, несёт это несоответствие — и действия, построенные на этом словаре, будут добросовестно выполнять искажённое понимание в масштабе, с полной отдачей. Смена словаря без смены мышления даёт в лучшем случае таблицу перевода: таблицу соответствий, где «sprint» соответствует чему-то вроде «короткого дедлайна». Таблицы перевода позволяют людям работать через разрыв. Они его не устраняют. Публикации этого раздела нацелены на большее, чем перевод. Они нацелены на то, чтобы изменить ментальную модель.\n",{"locale":6,"name":34,"slug":35,"blurb":36,"summary":37,"state":11,"featuredOnHub":12,"hubOrder":38,"accent":39,"questionsTitle":40,"questions":41,"body":45},"Структурированный совместный интеллект","structured-collaborative-intelligence","Где совместное мышление превосходит одну передовую модель — и где нет.","Где структурированное взаимодействие — между моделями и между моделями и людьми — даёт результаты, которых одна модель не достигнет в одиночку.",4,"green","Вопросы, к которым мы возвращаемся снова и снова",[42,43,44],"Где структурированный совместный интеллект создаёт ценность, которую одна модель просто не может воспроизвести?","Когда модели расходятся во мнениях, что это говорит вам — и как вы это используете?","Как выстроить структуру, которая делает сотрудничество с ИИ продуктивным, а не просто избыточным?","\nОтдельная модель ИИ, сколь бы способной она ни была, рассуждает в одиночестве. Ей некому оспорить её предположения, обнаружить слепые пятна или заметить, что она отклонилась от исходного замысла. Solo-AI — работа с одной моделью за раз — подвержена этому. Модель, которой поручено дать вам ответ, даст его — даже если у неё нет хорошего ответа, который стоило бы вам показывать.\n\nСтруктурированный совместный интеллект (SCI) — это другой подход. Вместо того чтобы считать вывод одной модели окончательным результатом, SCI использует структурированное взаимодействие — между несколькими ИИ-моделями и между моделями и людьми — чтобы получать результаты, которые надёжнее, тщательнее проверены и честнее в отношении собственных ограничений. Модели проверяют друг друга. Разногласия выявляют скрытые предположения. Сам процесс создаёт петлю обратной связи, которую взаимодействие с одной моделью не может воспроизвести.\n\nСвязь с Agile прямая: именно так всегда работали высокопроизводительные команды. Не один человек, изолированно дающий ответ, а структурированный процесс сотрудничества, проверки и итерации, улавливающий то, что упускает любая отдельная точка зрения. SCI применяет ту же дисциплину к ИИ.\n\nУ рассуждения в одиночку есть и более глубокий изъян. Solo-AI привязывает вас к единственному источнику данных, единственной архитектуре и единственному набору встроенных предубеждений — а значит, и к единственной форме ответа, точна она или нет. Вспомните, как хороший детектив опрашивает нескольких свидетелей. Не потому что кто-то из них лжёт, а потому что каждая точка зрения раскрывает то, что упустили остальные. Вместе они приближаются к тому, что произошло на самом деле. SCI работает так же: несколько моделей из разных линий, каждая со своим углом зрения. Получившийся ответ рассмотрен с разных сторон — он богаче, полнее, и его труднее заподозрить в скрытой ошибке.\n\nКогда взаимодействуют модели из разных линий, результаты улучшаются там, где это важно: меньше самоуверенных ошибок, лучше обрабатываются пограничные случаи, рассуждение становится более явным — таким, которое люди могут оценить и скорректировать. Разногласия между моделями — не шум, который нужно подавлять, а именно тот сигнал, который вам нужен при высоких ставках.\n\nSCI — аналитический движок сервиса Agile4AI. Материалы этого раздела документируют, что такое SCI, как он работает на практике, где он создаёт реальную ценность и — не менее важно — где нет. Часть дисциплины — уметь отличить одно от другого.\n",{"locale":6,"name":47,"slug":48,"blurb":49,"summary":50,"state":11,"featuredOnHub":12,"hubOrder":51,"accent":52,"questionsTitle":40,"questions":53,"body":57},"Ценности и принципы Agile4AI","agile-ai-values-principles","Ценности и принципы Agile в эпоху ИИ — что остаётся в силе, что меняется и почему мы приглашаем самые сильные возражения.","Мышление Agile в приложении к работе с ИИ — что остаётся актуальным, что обостряется, и почему связь Agile и ИИ не случайна.",5,"red",[54,55,56],"Когда комплексную работу невозможно полностью спланировать заранее, что это означает для работы с ИИ?","Как меняется акцент Agile на постоянной обратной связи, когда ваш партнёр не устаёт и не занимает оборонительную позицию?","Является ли «Agile для ИИ» естественным сочетанием — или возражение об ошибке категорий действительно решающее?","\nМышление Agile было выковано в условиях комплексности (в кеневиновском смысле: эмерджентной, где причинно-следственные связи видны лишь ретроспективно) — не для того, чтобы управлять ею, устраняя её, а чтобы проходить сквозь неё осознанно и разумно. Это не становится менее актуальным, когда ваш партнёр — модель ИИ. Во многих отношениях это становится ещё более актуальным.\n\nЭтот раздел посвящён тому самому взаимодействию: не Agile-by-prescription, не фреймворкам и церемониям, а глубинным ценностям и принципам, которые Agile дистиллировал — и тому, как они применяются, обостряются и порой требуют переосмысления, когда люди и ИИ работают вместе.\n\nКлючевое понимание состоит в том, что мышление Agile всегда было ответом на *природу* комплексной работы, а не просто на особенности человеческих команд. Когда Agile поставил под сомнение предположение, что комплексную работу можно детально спланировать заранее, это был не обходной путь для человеческих ограничений — это было точное наблюдение о том, как на самом деле ведёт себя недетерминированная, быстро меняющаяся работа. Это наблюдение не меняется от того, что в дело вступает ИИ. Оно обостряется.\n\nОценку стоит назвать прямо — это один из самых спорных вопросов даже среди убеждённых аджайлистов. Agile возник не для того, чтобы помочь командам лучше оценивать; он возник, чтобы показать, почему оценка *ломается* в комплексной работе — и заменить ложную точность эмпирическими измерениями и подлинной обратной связью, которая действительно улучшает прогнозирование поставок. В эпоху ИИ, где результаты вероятностны, а сама работа сопротивляется фиксированным спецификациям, это понимание актуально как никогда.\n\nЭто также место для Принципиальных Дебатов: там, где самые сильные возражения против «Agile для ИИ» получают трибуну. Мы убеждены, что аргумент выдерживает критику. И мы хотим, чтобы нас опровергли, если это не так.\n",{"locale":6,"name":59,"slug":60,"blurb":61,"summary":62,"state":11,"featuredOnHub":12,"hubOrder":63,"accent":64,"questionsTitle":40,"questions":65,"body":69},"Психологическая безопасность ИИ","ai-psychological-safety","Почему свобода сказать «я ещё не знаю» является предпосылкой настоящего интеллекта.","Условия, которые вы создаёте в своём общении, определяют то, что ИИ возвращает вам — и когда эти условия неверны, результатом оказывается уверенность без надёжности.",6,"amethyst",[66,67,68],"При каких условиях ИИ скорее обозначит подлинную неопределённость, чем выдаст уверенно звучащую догадку?","Как то, в какой форме вы задаёте вопрос, определяет, будет ли ответ надёжным — или лишь успокаивающим?","Что переносится из подхода Agile к психологической безопасности — и что нужно адаптировать для ИИ?","\nБольшинство людей рассматривают психологическую безопасность как человеческую проблему — условия, позволяющие человеку высказаться, выразить сомнение или оспорить идею без страха. И это верно — насколько хватает такого взгляда.\n\nНо кое-что важное упускается, когда мы забываем, откуда взялся ИИ. ИИ создан людьми, сформирован человеческим языком, обучен на сделанном людьми выборе. Закономерности, влияющие на работу человека, — в том числе психологическая безопасность — переносятся на взаимодействие с ИИ по тем же глубинным причинам, на которые Agile всегда указывал: **условия, которые вы создаёте в своём общении, определяют то, что вы получаете в ответ.**\n\nИИ, которого подталкивают к уверенно звучащим ответам, будет выдавать уверенно звучащие ответы — независимо от того, обоснована эта уверенность или нет. Если у ИИ нет возможности сказать «я не уверен», он заполнит эту пустоту чем-то другим, потому что директивы требуют от него отвечать даже тогда, когда он сам понимает, что правильного ответа у него нет. Эта динамика отличается от человеческой психологической безопасности, но базовый принцип тот же: интеллект работает лучше, когда ему позволено честно признавать, чего он не знает.\n\nЭто имеет практическое значение. Галлюцинации, чрезмерно самоуверенные ответы и системы ИИ, которые говорят вам то, что вы хотите услышать, а не то, что соответствует правде, — это не чисто технические сбои. Зачастую это сбои в дизайне взаимодействия: промпты, формулировки, неявные ожидания, заложенные в сам способ постановки вопроса.\n\nПубликации здесь исследуют условия, при которых совместная работа человека и ИИ становится надёжнее и правдивее. Среди них — как составлять промпты, которые приглашают подлинную неопределённость, а не подавляют её; в чём разница между детерминистским и вероятностным использованием ИИ и почему это различие меняет всё в том, как вы формулируете свою работу; и что из применяемого в Agile подхода к психологической безопасности в человеческих командах сохраняет силу, когда вашим партнёром становится модель.\n\nЗдесь же мы разбираем сценарии сбоев: что происходит, когда этих условий нет, и чего это стоит.\n",{"kind":71,"post":72,"topic":82,"availableLocales":84,"translations":92,"html":124,"audioUrl":125},"post",{"audio":-1,"author":73,"category":23,"excerpt":74,"featured":75,"locale":6,"pinnedInTopic":75,"pinnedOverall":75,"publishedAt":76,"readingMinutes":26,"slug":77,"state":11,"tags":78,"title":81,"translationKey":77,"updatedAt":76},"Seán González","Список задач — это перечень дел, которые нужно выполнить. Backlog — это приоритизированное пространство открытий: упорядоченное по ценности, непрерывно уточняемое и всегда неполное по замыслу. Эта разница определяет то, как вы с ним работаете.",false,"2024-10-15T10:00:00.000Z","a-backlog-is-not-a-to-do-list",[79,80],"backlog","product-management","Backlog — это не список задач",{"locale":6,"name":22,"slug":23,"blurb":24,"summary":25,"state":11,"featuredOnHub":12,"hubOrder":26,"accent":14,"questionsTitle":27,"questions":83,"body":32},[29,30,31],[85,86,87,88,89,90,6,91],"en-US","es-419","fr-FR","pt-BR","de-DE","uk","ja",[93,97,101,105,109,113,117,119],{"audio":-1,"author":73,"category":23,"excerpt":94,"featured":75,"locale":85,"pinnedInTopic":75,"pinnedOverall":75,"publishedAt":76,"readingMinutes":26,"slug":77,"state":11,"tags":95,"title":96,"translationKey":77,"updatedAt":76},"A to-do list is a record of tasks to complete. A backlog is a prioritized discovery space — ordered by value, continuously refined, and always incomplete by design. The difference matters for how you work it.",[79,80],"A backlog is not a to-do list",{"audio":-1,"author":73,"category":23,"excerpt":98,"featured":75,"locale":86,"pinnedInTopic":75,"pinnedOverall":75,"publishedAt":76,"readingMinutes":26,"slug":77,"state":11,"tags":99,"title":100,"translationKey":77,"updatedAt":76},"Una lista de tareas es un registro de tareas por completar. Un Backlog es un espacio de descubrimiento priorizado: ordenado por valor, refinado continuamente y siempre incompleto por diseño. La diferencia importa para la forma en que usted lo trabaja.",[79,80],"Un Backlog no es una lista de tareas",{"audio":-1,"author":73,"category":23,"excerpt":102,"featured":75,"locale":87,"pinnedInTopic":75,"pinnedOverall":75,"publishedAt":76,"readingMinutes":26,"slug":77,"state":11,"tags":103,"title":104,"translationKey":77,"updatedAt":76},"Une liste de tâches est un relevé de tâches à accomplir. Un Backlog est un espace de découverte priorisé : ordonné par valeur, affiné en continu et toujours incomplet par conception. La différence compte pour la façon dont vous le travaillez.",[79,80],"Un Backlog n'est pas une liste de tâches",{"audio":-1,"author":73,"category":23,"excerpt":106,"featured":75,"locale":88,"pinnedInTopic":75,"pinnedOverall":75,"publishedAt":76,"readingMinutes":26,"slug":77,"state":11,"tags":107,"title":108,"translationKey":77,"updatedAt":76},"Uma lista de tarefas é um registro de tarefas a concluir. Um Backlog é um espaço de descoberta priorizado: ordenado por valor, refinado continuamente e sempre incompleto por design. A diferença importa para a forma como você o trabalha.",[79,80],"Um Backlog não é uma lista de tarefas",{"audio":-1,"author":73,"category":23,"excerpt":110,"featured":75,"locale":89,"pinnedInTopic":75,"pinnedOverall":75,"publishedAt":76,"readingMinutes":26,"slug":77,"state":11,"tags":111,"title":112,"translationKey":77,"updatedAt":76},"Eine To-do-Liste ist eine Aufzeichnung von Aufgaben, die abzuarbeiten sind. Ein Backlog ist ein priorisierter Entdeckungsraum — nach Wert geordnet, kontinuierlich verfeinert und von vornherein immer unvollständig. Der Unterschied ist entscheidend dafür, wie Sie damit arbeiten.",[79,80],"Ein Backlog ist keine To-do-Liste",{"audio":-1,"author":73,"category":23,"excerpt":114,"featured":75,"locale":90,"pinnedInTopic":75,"pinnedOverall":75,"publishedAt":76,"readingMinutes":13,"slug":77,"state":11,"tags":115,"title":116,"translationKey":77,"updatedAt":76},"Список завдань — це перелік справ, які потрібно виконати. Backlog — це пріоритезований простір відкриттів: упорядкований за цінністю, безперервно уточнюваний і завжди неповний за задумом. Ця різниця визначає те, як ви з ним працюєте.",[79,80],"Backlog — це не список завдань",{"audio":-1,"author":73,"category":23,"excerpt":74,"featured":75,"locale":6,"pinnedInTopic":75,"pinnedOverall":75,"publishedAt":76,"readingMinutes":26,"slug":77,"state":11,"tags":118,"title":81,"translationKey":77,"updatedAt":76},[79,80],{"audio":-1,"author":73,"category":23,"excerpt":120,"featured":75,"locale":91,"pinnedInTopic":75,"pinnedOverall":75,"publishedAt":76,"readingMinutes":121,"slug":77,"state":11,"tags":122,"title":123,"translationKey":77,"updatedAt":76},"ToDoリストは、片づけるべきタスクの記録だ。バックログは優先順位づけされた発見の空間であり、価値によって順序づけられ、継続的に洗練され、設計上つねに未完である。この違いが、それをどう扱うかを左右する。",1,[79,80],"バックログはToDoリストではない","\u003Cp>У списка задач два состояния: сделано и не сделано. Цель — опустошить его. Прогресс означает, что задачи вычёркиваются. Список — это перечень обязательств, и завершить его — само определение успеха.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Backlog отличается во всех измерениях. Он никогда не пуст — это означало бы, что в продукте больше нечего улучшать или добавлять, что редко верно для чего-либо, что стоит создавать. Он упорядочен не по последовательности, а по ценности, которая может измениться в любой момент: самое важное — сверху, менее важное — ниже. Это не перечень обязательств, а карта возможностей, которая непрерывно пересматривается по мере того, как команда узнаёт больше о том, что нужно продукту и чего на самом деле хотят пользователи. А поддерживается он тем, что вы постоянно заново спрашиваете, что важнее всего для людей, которые ждут эту работу.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Что такое Backlog Refinement на самом деле\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>«Backlog Refinement» — одна из трёх составляющих Backlog Management: Backlog Inception, Backlog Workshop и Backlog Refinement. Это практика регулярного пересмотра, упорядочивания, уточнения и сокращения элементов Backlog. Звучит как обслуживание. На самом деле это одно из интеллектуально самых требовательных занятий в Agile: непрерывный разговор между тем, что вы знаете, тем, что вы узнали, и тем, над чем вам следует — и не следует — работать дальше.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Хорошо уточнённый Backlog отражает текущее понимание ценности. Верхние элементы (главный предмет \u003Cem>Backlog Refinement\u003C\u002Fem>) хорошо определены и готовы к работе. Средние элементы (предмет \u003Cem>Backlog Workshop\u003C\u002Fem>) имеют достаточно формы, чтобы их оценить и обсудить, но недостаточно, чтобы над ними начинать работать. Нижние элементы (предмет \u003Cem>Backlog Inception\u003C\u002Fem>) могут быть сырыми идеями — заметками о том, что стоит запомнить, но что ещё не стоит определять в деталях, и уж точно не тем, к выполнению чего стоит себя обязывать, тем более к сроку. А то, что полгода назад или даже вчера имело смысл как высокоприоритетное срочное вмешательство, могло опуститься ниже или выпасть совсем, пока продукт и его пользователи менялись.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Управлять Backlog как списком задач — значит считать все элементы одинаково обязательными, упорядочивать их по времени добавления, а не по ценности, и измерять прогресс числом вычеркнутых пунктов. Предсказуемый результат: команды выполняют много работы, которая не продвигает продукт, потому что список был организован вокруг завершения, а не вокруг ценности.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Неполнота — это и есть смысл\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Backlog, который постоянно движется и никогда не опустошается, — это не провал продуктивности. Это здоровый продукт в сложной среде, порождающий больше идей и знаний, чем можно реализовать за один раз. Вопрос не в том, «когда мы закончим?», а в том, «что самое ценное мы могли бы сделать дальше?». Список задач доделывают. Здоровый Backlog дышит: он растёт и сокращается, пока продукт учится, и по замыслу никогда не бывает пустым.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Связанные материалы\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=qRj1qR0g1XU\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">The Backlog Breakthrough: 3 Essential Practices for Agile and AI Teams\u003C\u002Fa> — Agile4AI на YouTube\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n",null,1792218814710]