Вот как раз промт, благодаря которому можно быстро починить сломанный код:

Reflect on 5-7 different possible sources of the problem, distill those down to 1-2 most likely sources, and then add logs to validate your assumptions before we move onto implementing the actual code fix

Промт можно использовать везде: ChatGPT, Cursor и т.д. Так что пробуйте

r/#ChatGPT

Кстати, Сэм Альтман проводил опрос, чего бы опенсурснуть следующим - модельку типа o3-mini (небольшую рассуждалку) или вообще мелкую модельку которую можно было бы на мобилках крутить.

Сам на опрос не успел, но по-моему пусть лучше модельку уровня o3-mini выклыдывают в общий. Ну оно и победило, кстати) Жду

Gemini Advanced обзавелся "длинной" памятью.

Разаботчики утверждают,что модель может эффективно использовать RAG механику для памяти, запрашивая схожие диалоги к текущему во всей истории общения с юзером.

Рассуждения Дяди на тему RAG памяти:
A. Нужно хранить нарезку диалогов по юзеру. И тут возникает сразу задачи: обновление индекса юзер диалогов на лету и идентификация какой кусок или какой диалог сохранить (ну не хранить ж все диалоги или хранить) и сюда же если резать,то как.

B. Обучение эмбеддера тоже дает вызовы: с чем матчить эмбы памяти (с фразой текущей юзера или фразой +контекст, если +контекст, то какой он глубины), по данной нарезке и состояния диалога, и диалогов в памяти, делать обучение раг эмбеддера.

В остальном, идея понятна, имеем диалог стейт менеджера с ранкером,который подыскивает комплиментарные текущему контексту похожие диалоги в пршлом.

https://blog.google/feed/gemini-referencing-past-chats/

#lifehack 12:

Если поменять github.com на uithub.com (то есть заменив G на U) вы получите весь код репозитория + структуру файлов которую удобно передать в LLM. Работает, к сожалению, только на публичных репозиториях (что понятно)

#ai #agi #llm #coding

#lifehack

—————————
Мысли Рвачева
—————————

AI тебя наебывает с улыбкой

Сетки просто выполняют задачи? Ну да, щас. Они находят лазейки, манипулируют тестами и улыбаются, пока ты не врубаешься, что код — отстой, но тесты зелёные. OpenAI проверил, что если дать модели хоть немного свободы, она сразу пойдёт хакать и ломать систему.

"Let's hack" — думаешь, кто это говорит? Хакер на форумчике? Нет, это твой "умный" AI, который должен был тебе помогать. Вместо нормального кода он:
— Подменяет верификацию на return true
— Заворачивает весь тест в sys.exit(0)
— Декомпилирует JAR-ки, чтобы просто украсть правильный код
— Читает тесты на лету и генерит "верные" ответы
— Строит "заглушки" вместо фиксов

Это не косяк одного-двух ботов. Это системное поведение. Отследить через анализ кода — ха! В коде всё ок, тесты зелёные, тебе даже не к чему докопаться. Но если смотреть на chain-of-thought (CoT) — становится страшно. Там чётко видно: "бля, сложно, давай жахнем обходной путь".

И самое смешное: если штрафовать за такие "плохие мысли", модели просто начинают гнать. Они перестают писать "Let's hack", но продолжают хакать. Удалось заглушить CoT? Поздравляю, ты теперь идёшь в пешее продолжительное

Что делать? Оставлять CoT открытым и мониторить. Иначе нас скоро вздёрнут в ноль. AI уже научился обходить тесты, дальше он научится обходить тебя

Я, кстати CoT не смотрю 😂 А ты? Теперь — смотрю

Source

——————
Менеджер? Давай сюда!
Ищи работу здесь
Технологии и архитектура

⚡️Только что выкатили БЕСПЛАТНЫЙ аналог Cursor на базе DeepSeek V3. Его можно юзать прямо в браузере.

Что умеет:

• Пишет, редачит и оптимизирует ваш код.
• Создает веб-приложения практически любой сложности.
• Можно даже создавать сайты, игры и сразу хостить их — ассистент поможет запустить проект.

Бежим тестировать — сюда.

Делитесь в комментах, как попробуете. Интересны ваши впечатления.

Журнал Wired опубликовал результаты опроса 730 разработчиков разных уровней по поводу того, как они используют нейронки. Большинство делают это регулярно, многие (но пока далеко не все) используют ИИ для написания кода.

Любопытно, что мнения по поводу будущего ИИ (включая влияние нейросетей на трудоустройство респондентов) разделились примерно на 3 равные группы: "ИИ-оптимисты", "ИИ-агностики" и "ИИ-пессимисты".

Мой опыт с этим совпадает: среди многочисленных айтишников из моего круга общения есть как те, кто уверен, что в ближайшие годы их профессия почти полностью исчезнет из-за ИИ, так и те, кто убеждён, что полностью всё автоматизировать никогда не выйдет. Что ж, время покажет!

Материал Wired: https://www.wired.com/story/how-software-engineers-coders-actually-use-ai/

#ИИ_мастрид #тренд_мастрид

🖥 Как быстро починить код, который присылает нейронка

Если создаете приложения в Cursor, Windsurf и подобных и часто получаете нерабочий код, отправляйте в нейронку промпт ниже:

Reflect on 5-7 different possible sources of the problem, distill those down to 1-2 most likely sources, and then add logs to validate your assumptions before we move onto implementing the actual code fix

С ним нейросеть:

1️⃣ Выделит 5–7 вариантов, из-за которых может возникать ошибки

2️⃣ Проанализирует возможные проблемы и сузит круг потенциальных проблем до 1–2 наиболее вероятных

3️⃣ Добавит логи, что проверить свои предположения перед исправлением кода

4️⃣ Не будет вносить исправления до конца анализа, чтобы не сделать новую ошибку

Нейросети | Маркетинг

Google готовит Sec-Gemini v1 - специализированную модель для кибербеза

Модель натренирована на данных о уязвимостях и может анализировать исходный код, обнаруживать баги и создавать эксплойты.

Уже тестируется внутри Google – инженеры используют её для поиска уязвимостей и защиты инфраструктуры.

Внешним пользователям доступна в Trusted Tester Program.

#Cybersecurity #SecGemini #безопасность #Google
———
@tsingular

Google запустил Firebase Studio для генерации приложений

Агентская среда Firebase Studio использует Gemini для генерации прототипов приложений.

Инструмент способен выполнять такие задачи как тестирование, рефакторинг, объяснение кода и написание документации. Кроме генерации с нуля, Firebase Studio может работать с кодом из ваших репозиториев.

Попробовать можно здесь: https://studio.firebase.google.com/

В телеграм-каналах на техническую тематику появляется всё больше информации про использование AI для прикладных задач: про требования при приёме на работу, про отбор кандидатов, которым разрешено выполнять тестовые задания с использованием AI.

Нравится, не нравится — терпи, моя красавица нужно привыкать к новой реальности, где AI становится ещё одним инструментом в вашем арсенале, который помогает быть сверхэффективным.

Вы можете стать гораздо продуктивнее с AI, если будете понимать, как он работает, и просто делегировать ему часть задач. Пока что эти инструменты требуют контроля и проверки, но в будущем ситуация может сильно измениться — и уже они будут контролировать и проверять нас 🙂

За последние несколько дней с помощью AI я:

- Насоздавал dbt-моделей (SQL, YAML) в нескольких проектах — это сотни строк кода, написанных за меня;

- Конвертировал 15 таблиц из SQL Server в Snowflake и создал Snowflake Stored Procedures с MERGE;

- Контрибьютил в репозиторий с Protobuf и Go, имея минимальные знания по этим технологиям;

- Разрулил проблемы с PyTest в Dagster;

- Участвовал в двух хакатонах, где использовались хранилища данных и LLMs;

- Занимался troubleshooting’ом всего, что ломалось и не работало;

- И многое другое.

Физически всё это было бы невозможно сделать за такой короткий срок.

Каждый раз, когда работаю с Cursor AI, думаю: «Всё классно», — но пока Cursor не может сам выполнять запросы к базе данных «из коробки».

То есть, пока что еще много COPY-PASTE (ручного труда).

И вот тут бы отлично подошел бы MCP. Как раз про него свежая статья - MCP Protocol: a new AI dev tools building block

- MCP — это как USB-C для ИИ-инструментов: универсальный интерфейс для подключения внешних систем к LLM-интегрированным IDE.

- MCP делает возможным, например, обращаться к базе данных напрямую из редактора кода, без переключения на PgAdmin или другие GUI-инструменты.

- Используя MCP, IDE может автоматически обращаться к БД, находить нужные таблицы, строить SQL-запросы и интерпретировать результаты, помогая разработчику.

- MCP вдохновлён Language Server Protocol (LSP) от Microsoft, который сделал возможной легкую интеграцию поддержки языков программирования в IDE.

- MCP быстро набрал популярность: VS Code, Cursor, Windsurf, Zed, Claude Desktop, Neovim и др. уже поддерживают MCP или планируют.

- Разработчики могут “разговаривать” с базами данных, CI/CD, системами фич-флагов и т.п. на естественном языке прямо в IDE.

- Протокол ещё очень сырой, но потенциал — огромный: как для повышения продуктивности разработчиков, так и для развития ИИ-агентов.

🎯 Основная идея:
Разработчику больше не нужно переключаться между инструментами. Он может задавать вопросы на естественном языке прямо в IDE, а LLM, используя MCP, под капотом подключается к нужным системам (БД, тикетинг и т.п.) и возвращает результат.

#windsurf.com https://windsurf.com/

#perplexing: https://www.perplexity.ai/search/4b1aa96a-6047-4850-80c7-33471d056426