🍏 ИИ "навайбкодил" убийцу macOS (и проиграл)
Microsoft и Apple пока могут спать спокойно. Разработчик сгенерировал целую ОС через промпты, и она запускается. Но есть нюанс.
Проект Vib-OS от энтузиаста viralcode на GitHub заявляет о революции: это операционная система, созданная исключительно "вайб-кодингом". В репозитории всё солидно: собственное ядро, красивый GUI, сетевой стек TCP/IP и поддержка архитектуры ARM64.
Но когда техноблогер Tirimid протестировал сборку 2.2.1, ИИ-магия столкнулась с реальностью:
→ «Браузер» оказался банальным просмотрщиком картинок.
→ В местном Блокноте нельзя даже сохранить файл.
→ Системные часы обновляются, только если по ним кликать мышкой.
→ Главный провал: заявленный в описании Doom так и не запустился (хотя он работает даже на тестах на беременность).
Вывод простой: LLM уже отлично генерируют бойлерплейт и визуальную мишуру, но на уровне системной инженерии (память, сеть, прерывания) всё моментально сыпется. Vibe-coding — это отличный инструмент для быстрого прототипирования, но не замена хардкорным знаниям.
Как скоро ИИ напишет реально рабочую ОС без глубоких правок инженера?
🔥 До 2030 года точно справится
🤡 Не раньше 2035-го
❤️ Никогда, архитектура слишком сложна для LLM
#AIcoding #LLM #GenAI #architecture
(источник)
Microsoft и Apple пока могут спать спокойно. Разработчик сгенерировал целую ОС через промпты, и она запускается. Но есть нюанс.
Проект Vib-OS от энтузиаста viralcode на GitHub заявляет о революции: это операционная система, созданная исключительно "вайб-кодингом". В репозитории всё солидно: собственное ядро, красивый GUI, сетевой стек TCP/IP и поддержка архитектуры ARM64.
Но когда техноблогер Tirimid протестировал сборку 2.2.1, ИИ-магия столкнулась с реальностью:
→ «Браузер» оказался банальным просмотрщиком картинок.
→ В местном Блокноте нельзя даже сохранить файл.
→ Системные часы обновляются, только если по ним кликать мышкой.
→ Главный провал: заявленный в описании Doom так и не запустился (хотя он работает даже на тестах на беременность).
Вывод простой: LLM уже отлично генерируют бойлерплейт и визуальную мишуру, но на уровне системной инженерии (память, сеть, прерывания) всё моментально сыпется. Vibe-coding — это отличный инструмент для быстрого прототипирования, но не замена хардкорным знаниям.
Как скоро ИИ напишет реально рабочую ОС без глубоких правок инженера?
🔥 До 2030 года точно справится
🤡 Не раньше 2035-го
❤️ Никогда, архитектура слишком сложна для LLM
#AIcoding #LLM #GenAI #architecture
(источник)
🤡3❤1
Xiaomi выкатила ИИ-агента для смартфонов
Скоро пользователи перестанут кликать по вашим тщательно выверенным интерфейсам. За них это будет делать ИИ.
Xiaomi анонсировала miclaw — автономного агента на базе собственной LLM MiMo. Он не просто генерит текст, а реально выполняет задачи внутри ОС и сторонних приложений.
В основе лежит классический агентский цикл: ИИ парсит промпт → выбирает системный инструмент → выполняет действие → проверяет результат.
Почему нам не всё равно:
→ Заявлена поддержка открытого стандарта MCP (Model Context Protocol).
→ Xiaomi пилит открытый SDK — скоро ваши приложения смогут напрямую отдавать свои "ручки" и API этому ассистенту.
→ Уже работает нативное управление всем зоопарком IoT-устройств через Mi Home.
Пока фичу обкатывают на флагманах линейки Xiaomi 17.
#AIAgents #LLM #GenAI #appsec
ИСТОЧНИК
Скоро пользователи перестанут кликать по вашим тщательно выверенным интерфейсам. За них это будет делать ИИ.
Xiaomi анонсировала miclaw — автономного агента на базе собственной LLM MiMo. Он не просто генерит текст, а реально выполняет задачи внутри ОС и сторонних приложений.
В основе лежит классический агентский цикл: ИИ парсит промпт → выбирает системный инструмент → выполняет действие → проверяет результат.
Почему нам не всё равно:
→ Заявлена поддержка открытого стандарта MCP (Model Context Protocol).
→ Xiaomi пилит открытый SDK — скоро ваши приложения смогут напрямую отдавать свои "ручки" и API этому ассистенту.
→ Уже работает нативное управление всем зоопарком IoT-устройств через Mi Home.
Пока фичу обкатывают на флагманах линейки Xiaomi 17.
#AIAgents #LLM #GenAI #appsec
ИСТОЧНИК
❤1
🤖 Код пишется, пока вы спите
В 3 часа ночи падает прод. К моменту, когда дежурный с трудом открывает ноут, баг уже локализован по логам, а в репозитории висит готовый PR с фиксом.
Это больше не концепты из презентаций стартапов. На этой неделе Cursor выкатил Automations — систему автономных ИИ-агентов, работающих без ручных промптов.
Мы официально уходим от парадигмы «написал промпт → проверил результат». Теперь агенты запускаются сами по настроенным событиям:
→ Сработал алерт в PagerDuty — агент лезет в Datadog и анализирует логи серверов.
→ Запушен новый код — расширенный Bugbot автоматически проводит глубокий секьюрити-аудит.
→ Наступила пятница — агент парсит историю коммитов и генерирует саммари в корпоративный Slack.
Йонас Нелле (лид разработки Cursor) называет это «конвейером». Инженер больше не инициатор задач, а стратегический супервизор, подключающийся только для апрува. Учитывая, что годовая выручка Cursor пробила $2 млрд, индустрия голосует за этот подход долларом.
Как вам такое будущее автономной разработки?
🔥 Жду не дождусь, забирайте рутину
😢 Тревожно, мы теряем контроль над кодовой базой
👀 Пока звучит как маркетинговый булшит
#AIcoding #AIAgents #DevOps #eventdriven
(ИСТОЧНИК)
В 3 часа ночи падает прод. К моменту, когда дежурный с трудом открывает ноут, баг уже локализован по логам, а в репозитории висит готовый PR с фиксом.
Это больше не концепты из презентаций стартапов. На этой неделе Cursor выкатил Automations — систему автономных ИИ-агентов, работающих без ручных промптов.
Мы официально уходим от парадигмы «написал промпт → проверил результат». Теперь агенты запускаются сами по настроенным событиям:
→ Сработал алерт в PagerDuty — агент лезет в Datadog и анализирует логи серверов.
→ Запушен новый код — расширенный Bugbot автоматически проводит глубокий секьюрити-аудит.
→ Наступила пятница — агент парсит историю коммитов и генерирует саммари в корпоративный Slack.
Йонас Нелле (лид разработки Cursor) называет это «конвейером». Инженер больше не инициатор задач, а стратегический супервизор, подключающийся только для апрува. Учитывая, что годовая выручка Cursor пробила $2 млрд, индустрия голосует за этот подход долларом.
Как вам такое будущее автономной разработки?
🔥 Жду не дождусь, забирайте рутину
😢 Тревожно, мы теряем контроль над кодовой базой
👀 Пока звучит как маркетинговый булшит
#AIcoding #AIAgents #DevOps #eventdriven
(ИСТОЧНИК)
❤4🤬1
⚡️ Световые мечи в мире IT
Пока мы тут выжимаем миллисекунды из кэшей, физики перевели нейросети на чистый свет.
Команда Xidian University (свежая публикация в Optica) выкатила двухчиповую фотонную нейроморфную систему. Главный прорыв: теперь и линейные, и нелинейные операции выполняются полностью в оптическом домене. Раньше свет приходилось конвертировать в электроны и обратно для нелинейной активации — это сводило на нет всю скорость фотоники.
Сухие цифры:
→ 16-канальный процессор на базе интерферометров Маха-Цендера (272 параметра).
→ Обучение с подкреплением (Spiking RL) идет прямо на аппаратном уровне.
→ Сквозная задержка одного слоя — сумасшедшие 320 пикосекунд.
В тестах (CartPole, Pendulum) оптический ИИ отстал от софтверного эталона всего на 1.5–2% точности. На очереди 128-канальный чип для хардкорного реалтайма.
(ИСТОЧНИК)
Пока мы тут выжимаем миллисекунды из кэшей, физики перевели нейросети на чистый свет.
Команда Xidian University (свежая публикация в Optica) выкатила двухчиповую фотонную нейроморфную систему. Главный прорыв: теперь и линейные, и нелинейные операции выполняются полностью в оптическом домене. Раньше свет приходилось конвертировать в электроны и обратно для нелинейной активации — это сводило на нет всю скорость фотоники.
Сухие цифры:
→ 16-канальный процессор на базе интерферометров Маха-Цендера (272 параметра).
→ Обучение с подкреплением (Spiking RL) идет прямо на аппаратном уровне.
→ Сквозная задержка одного слоя — сумасшедшие 320 пикосекунд.
В тестах (CartPole, Pendulum) оптический ИИ отстал от софтверного эталона всего на 1.5–2% точности. На очереди 128-канальный чип для хардкорного реалтайма.
(ИСТОЧНИК)
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда вы в последний раз пытались сыграть симфонию на собственной кружке кофе?
Разработчик под ником @measure_plan выкатил проект, который превращает любые объекты в кадре веб-камеры в музыкальные звуки.
Под капотом работает элегантная браузерная связка:
→ MediaPipe для трекинга и распознавания геометрии
→ Three.js для реактивного визуала
→ Tone.js для генерации аудио на лету
Алгоритм считывает форму, движение и габариты предметов, привязывая их к параметрам синтезатора — от тональности до фильтров.
Главный технический инсайт: это отличный пруф того, насколько мощным стал современный фронтенд. Легковесные ML-модели и WebGL теперь тянут хардкорный реалтайм-процессинг видео и звука прямо на клиенте, без тяжелых видеокарт и походов на бэкенд.
#AI #ML #architecture
ИСТОЧНИК
Разработчик под ником @measure_plan выкатил проект, который превращает любые объекты в кадре веб-камеры в музыкальные звуки.
Под капотом работает элегантная браузерная связка:
→ MediaPipe для трекинга и распознавания геометрии
→ Three.js для реактивного визуала
→ Tone.js для генерации аудио на лету
Алгоритм считывает форму, движение и габариты предметов, привязывая их к параметрам синтезатора — от тональности до фильтров.
Главный технический инсайт: это отличный пруф того, насколько мощным стал современный фронтенд. Легковесные ML-модели и WebGL теперь тянут хардкорный реалтайм-процессинг видео и звука прямо на клиенте, без тяжелых видеокарт и походов на бэкенд.
#AI #ML #architecture
ИСТОЧНИК
❤1😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🪰 Матрица для мухи: когда зальют твой бэкап?
OpenAI и DeepMind могут проиграть гонку за AGI. Пока все вливают миллиарды в обучение LLM, нейробиологи пошли другим путём и просто скопировали живой мозг в код.
Стартап Eon Systems запустил первую в мире полную симуляцию мозга плодовой мушки в виртуальном теле.
→ Скопировано 125 000 нейронов и 50 млн синапсов.
→ Никакого reinforcement learning или градиентного спуска для обучения моторике.
→ Это чистая оцифровка коннектома: цифровая муха «проснулась» и пошла сама, реагируя на виртуальную физику так же, как живая.
Следующий шаг стартапа — цифровой двойник мыши в течение двух лет, а их глобальная миссия — полная эмуляция человеческого мозга. Кажется, революция ИИ может прийти не от масштабирования трансформеров, а от хардкорного реверс-инжиниринга биологии.
#AI #ML #architecture
OpenAI и DeepMind могут проиграть гонку за AGI. Пока все вливают миллиарды в обучение LLM, нейробиологи пошли другим путём и просто скопировали живой мозг в код.
Стартап Eon Systems запустил первую в мире полную симуляцию мозга плодовой мушки в виртуальном теле.
→ Скопировано 125 000 нейронов и 50 млн синапсов.
→ Никакого reinforcement learning или градиентного спуска для обучения моторике.
→ Это чистая оцифровка коннектома: цифровая муха «проснулась» и пошла сама, реагируя на виртуальную физику так же, как живая.
Следующий шаг стартапа — цифровой двойник мыши в течение двух лет, а их глобальная миссия — полная эмуляция человеческого мозга. Кажется, революция ИИ может прийти не от масштабирования трансформеров, а от хардкорного реверс-инжиниринга биологии.
#AI #ML #architecture
❤3💩1
👔 Кожаный мешок больше не CEO?
Unpopular opinion: скоро решения о вашей премии будет принимать не начальник, а LLM.
62% топ-менеджеров уже принимают большинство рабочих решений только после консультации с ИИ.
Свежее исследование Confluent (опрошено 200 руководителей высшего звена) показало, что боссы массово аутсорсят собственное мышление алгоритмам:
→ 140 руководителей сомневаются в своих идеях, если ИИ с ними не согласен.
→ 46% доверяют нейросетям больше, чем собственным коллегам.
→ 64% директоров и вовсе советуются с ИИ перед увольнением сотрудников.
Пока мы переживаем за качество сгенерированного кода, руководство внедряет хардкорный «AI-driven management». Кажется, нейросети скоро войдут в совет директоров, и спорить о сроках закрытия техдолга станет ещё сложнее.
#AI #LLM #productmanagement
(источник)
Unpopular opinion: скоро решения о вашей премии будет принимать не начальник, а LLM.
62% топ-менеджеров уже принимают большинство рабочих решений только после консультации с ИИ.
Свежее исследование Confluent (опрошено 200 руководителей высшего звена) показало, что боссы массово аутсорсят собственное мышление алгоритмам:
→ 140 руководителей сомневаются в своих идеях, если ИИ с ними не согласен.
→ 46% доверяют нейросетям больше, чем собственным коллегам.
→ 64% директоров и вовсе советуются с ИИ перед увольнением сотрудников.
Пока мы переживаем за качество сгенерированного кода, руководство внедряет хардкорный «AI-driven management». Кажется, нейросети скоро войдут в совет директоров, и спорить о сроках закрытия техдолга станет ещё сложнее.
#AI #LLM #productmanagement
(источник)
❤3💩1
🍬 Забудьте про табы и пробелы. Код с арахисом работает быстрее?
На выходных разработчик Mufeed VH выкатил MNM Lang — рабочий язык программирования, где вместо кода используются цветные конфеты M&M's. И это не просто шутка, а полноценная реализация stack-machine с собственным компилятором.
Как устроен кондитерский дев-процесс:
→ Доступно 6 цветов: синий для ветвлений, зеленый для памяти, желтый для математики.
→ Каждая строка из драже — отдельная инструкция. Нужна цифра 5? Выкладывайте 6 красных конфет.
→ Код буквально фотографируется на столе. Написанный CV-парсер распознает кластеры конфет (даже с искажениями перспективы) и выполняет команды.
→ Строки вынесли в sidecar JSON. Как честно отметил автор: «OCR на конфетах — это ужасный жизненный выбор».
Проект сейчас разрывает топы Hacker News и Reddit. Главная уязвимость такой архитектуры — случайное поедание части исходников джунами во время дебага.
#lowcode #nocode #MVP #productmanagement
ИСТОЧНИК
На выходных разработчик Mufeed VH выкатил MNM Lang — рабочий язык программирования, где вместо кода используются цветные конфеты M&M's. И это не просто шутка, а полноценная реализация stack-machine с собственным компилятором.
Как устроен кондитерский дев-процесс:
→ Доступно 6 цветов: синий для ветвлений, зеленый для памяти, желтый для математики.
→ Каждая строка из драже — отдельная инструкция. Нужна цифра 5? Выкладывайте 6 красных конфет.
→ Код буквально фотографируется на столе. Написанный CV-парсер распознает кластеры конфет (даже с искажениями перспективы) и выполняет команды.
→ Строки вынесли в sidecar JSON. Как честно отметил автор: «OCR на конфетах — это ужасный жизненный выбор».
Проект сейчас разрывает топы Hacker News и Reddit. Главная уязвимость такой архитектуры — случайное поедание части исходников джунами во время дебага.
#lowcode #nocode #MVP #productmanagement
ИСТОЧНИК
❤2
Настройки телефона умерли. Теперь мы будем их промптить.
Samsung выкатывает Galaxy Vibe Code — систему для настройки смартфонов и автоматизации рутины через естественный язык.
Как это работает:
→ Вместо блуждания по лабиринтам меню One UI, вы пишете (или говорите) системе, как она должна реагировать на события.
→ ИИ-бэкенд транслирует ваши текстовые «хотелки» в строгие системные скрипты.
→ Пока заявлено для флагманов, но позже обещают раскатать на часы и планшеты.
Фактически, Samsung делает шаг к тому, чтобы превратить классический мобильный UX из статичного набора кнопок в программируемую через LLM среду.
Как вам концепция Vibe Coding для ежедневных устройств?
🔥 Круто, ненавижу искать нужный тумблер в настройках
🥳 Игрушка на пару раз, старый добрый GUI быстрее
😅 Я разработчик, просто дайте мне root и терминал
#AI #LLM #productmanagement
(ИСТОЧНИК)
Samsung выкатывает Galaxy Vibe Code — систему для настройки смартфонов и автоматизации рутины через естественный язык.
Как это работает:
→ Вместо блуждания по лабиринтам меню One UI, вы пишете (или говорите) системе, как она должна реагировать на события.
→ ИИ-бэкенд транслирует ваши текстовые «хотелки» в строгие системные скрипты.
→ Пока заявлено для флагманов, но позже обещают раскатать на часы и планшеты.
Фактически, Samsung делает шаг к тому, чтобы превратить классический мобильный UX из статичного набора кнопок в программируемую через LLM среду.
Как вам концепция Vibe Coding для ежедневных устройств?
🔥 Круто, ненавижу искать нужный тумблер в настройках
🥳 Игрушка на пару раз, старый добрый GUI быстрее
😅 Я разработчик, просто дайте мне root и терминал
#AI #LLM #productmanagement
(ИСТОЧНИК)
❤3😁1💩1
Cyberpunk, который мы заслужили 🤖
Когда вы в последний раз видели, чтобы инженеры Google и OpenAI защищали главного конкурента в суде?
Джефф Дин (Chief Scientist в Google) и еще 36 топовых исследователей подали официальный документ (amicus brief) в поддержку Anthropic в их иске против Пентагона.
Суть драмы:
→ Anthropic наотрез отказались давать военным использовать свои модели для массовой слежки и создания автономного оружия.
→ Минобороны США обиделось и повесило на компанию ярлык «угрозы цепочке поставок», отрезав от госконтрактов.
→ Технари конкурентов заявили суду: это карательный произвол, который убьет любую дискуссию о безопасности.
Ирония ситуации в том, что пока инженеры пишут петиции солидарности «We Will Not Be Divided», руководство OpenAI уже благополучно забрало освободившиеся военные контракты себе.
Чья позиция в этом конфликте вам ближе?
😎 Anthropic — респект за принципы, скайнет не пройдет
😱Пентагон — кто платит, тот и заказывает фичи
🤬 OpenAI — бизнес есть бизнес, вовремя подсуетились
#AI #LLM #cybersecurity
(источник)
Когда вы в последний раз видели, чтобы инженеры Google и OpenAI защищали главного конкурента в суде?
Джефф Дин (Chief Scientist в Google) и еще 36 топовых исследователей подали официальный документ (amicus brief) в поддержку Anthropic в их иске против Пентагона.
Суть драмы:
→ Anthropic наотрез отказались давать военным использовать свои модели для массовой слежки и создания автономного оружия.
→ Минобороны США обиделось и повесило на компанию ярлык «угрозы цепочке поставок», отрезав от госконтрактов.
→ Технари конкурентов заявили суду: это карательный произвол, который убьет любую дискуссию о безопасности.
Ирония ситуации в том, что пока инженеры пишут петиции солидарности «We Will Not Be Divided», руководство OpenAI уже благополучно забрало освободившиеся военные контракты себе.
Чья позиция в этом конфликте вам ближе?
😎 Anthropic — респект за принципы, скайнет не пройдет
😱Пентагон — кто платит, тот и заказывает фичи
🤬 OpenAI — бизнес есть бизнес, вовремя подсуетились
#AI #LLM #cybersecurity
(источник)
❤3🤝1
🦞 За 4 месяца опенсорсный ИИ-агент OpenClaw обошел Linux по звездам на GitHub (>250k)
В Шэньчжэне тысячи людей стоят в очередях у штаб-квартиры Tencent ради бесплатной установки «лобстера». Местные власти уже раздают субсидии до 2 млн юаней на такие проекты.
Зачем агент обывателям? Большинство не знает.
Но корпорациям это выгодно. Гиганты влили миллиарды в ИИ, а чат-боты не окупаются. Локальный агент, работающий 24/7 в фоне, сжигает токены колоссальными темпами (токен-потребление у некоторых ИИ-компаний уже выросло в 6 раз).
Медиа успешно продали страх: «без ИИ ты потеряешь работу». Тревожность пользователей создает идеальный замкнутый круг для сжигания токенов и привлечения инвестиций еще до массового появления реальных юзкейсов.
А вы уже ставили себе OpenClaw?
🔥 — Да, гоняю агента вовсю
🤡 — Нет, жду, пока спадет хайп
🤔 — Что еще за лобстер?
#AI #AIAgents #LLM
(ИСТОЧНИКИ)
В Шэньчжэне тысячи людей стоят в очередях у штаб-квартиры Tencent ради бесплатной установки «лобстера». Местные власти уже раздают субсидии до 2 млн юаней на такие проекты.
Зачем агент обывателям? Большинство не знает.
Но корпорациям это выгодно. Гиганты влили миллиарды в ИИ, а чат-боты не окупаются. Локальный агент, работающий 24/7 в фоне, сжигает токены колоссальными темпами (токен-потребление у некоторых ИИ-компаний уже выросло в 6 раз).
Медиа успешно продали страх: «без ИИ ты потеряешь работу». Тревожность пользователей создает идеальный замкнутый круг для сжигания токенов и привлечения инвестиций еще до массового появления реальных юзкейсов.
А вы уже ставили себе OpenClaw?
🔥 — Да, гоняю агента вовсю
🤡 — Нет, жду, пока спадет хайп
🤔 — Что еще за лобстер?
#AI #AIAgents #LLM
(ИСТОЧНИКИ)
❤5🤔1💩1
📄 Конец эпохи Ctrl+C / Ctrl+V в спеках?
Google официально лишил нас отмазки «я ещё собираю данные для отчета».
10 марта выкатили мощный апдейт Gemini для Workspace (Docs, Sheets, Slides, Drive). Главная киллер-фича: ИИ больше не просто генерирует текст в вакууме, а получает полный доступ к вашему рабочему контексту.
→ Документы: можно натравить агента на длинную цепочку писем в Gmail и старые pdf-файлы на Диске, чтобы в один клик собрать черновик архитектурного документа или релизноутсов.
→ Таблицы: научились сами парсить данные из почты и интернета (инструмент Fill with Gemini).
→ Диск: превратился из хранилища в базу знаний. Можно выделить пачку файлов и задать вопрос по ним всем сразу (ответы генерируются со ссылками на первоисточники).
Фичи уже стартовали в бете для подписчиков Google AI Ultra и Pro.
#AI #GenAI #AIAgents
(источник)
Google официально лишил нас отмазки «я ещё собираю данные для отчета».
10 марта выкатили мощный апдейт Gemini для Workspace (Docs, Sheets, Slides, Drive). Главная киллер-фича: ИИ больше не просто генерирует текст в вакууме, а получает полный доступ к вашему рабочему контексту.
→ Документы: можно натравить агента на длинную цепочку писем в Gmail и старые pdf-файлы на Диске, чтобы в один клик собрать черновик архитектурного документа или релизноутсов.
→ Таблицы: научились сами парсить данные из почты и интернета (инструмент Fill with Gemini).
→ Диск: превратился из хранилища в базу знаний. Можно выделить пачку файлов и задать вопрос по ним всем сразу (ответы генерируются со ссылками на первоисточники).
Фичи уже стартовали в бете для подписчиков Google AI Ultra и Pro.
#AI #GenAI #AIAgents
(источник)
❤4
⚰️ R.I.P. Ручные юнит-тесты?
Согласно последним данным Stack Overflow Survey 2025, 84% разработчиков активно используют AI-ассистентов. Генерация тестов стала одним из главных юзкейсов. Инструменты вроде GitHub Copilot и Codium уже не просто подставляют моки, а глубоко анализируют контекст всего репозитория.
Почему классическое тестирование (без AI) становится легаси:
→ Нейросети моментально генерируют edge-cases, о которых человек гарантированно забывает в пятницу вечером.
→ Поддержка тестов при масштабном рефакторинге превратилась из часов боли в секундный промпт.
→ Роль инженера изменилась: мы больше не писатели тестов, мы — их строгие ревьюеры.
При этом 46% разработчиков всё ещё жалуются на галлюцинации и не доверяют выдаче слепо. Но отрицать тренд бессмысленно: писать boilerplate руками слишком дорого для бизнеса.
А как вы покрываете код прямо сейчас? 👇
🔥 Генерирую через AI и ревьюю
😳Пишу всё сам ручками, машинам не доверяю
👀 У нас нет тестов, мы тестируем на пользователях
#AIcoding #DevOps #automation #AI
(ИСТОЧНИКИ)
Согласно последним данным Stack Overflow Survey 2025, 84% разработчиков активно используют AI-ассистентов. Генерация тестов стала одним из главных юзкейсов. Инструменты вроде GitHub Copilot и Codium уже не просто подставляют моки, а глубоко анализируют контекст всего репозитория.
Почему классическое тестирование (без AI) становится легаси:
→ Нейросети моментально генерируют edge-cases, о которых человек гарантированно забывает в пятницу вечером.
→ Поддержка тестов при масштабном рефакторинге превратилась из часов боли в секундный промпт.
→ Роль инженера изменилась: мы больше не писатели тестов, мы — их строгие ревьюеры.
При этом 46% разработчиков всё ещё жалуются на галлюцинации и не доверяют выдаче слепо. Но отрицать тренд бессмысленно: писать boilerplate руками слишком дорого для бизнеса.
А как вы покрываете код прямо сейчас? 👇
🔥 Генерирую через AI и ревьюю
😳Пишу всё сам ручками, машинам не доверяю
👀 У нас нет тестов, мы тестируем на пользователях
#AIcoding #DevOps #automation #AI
(ИСТОЧНИКИ)
❤3🔥1
Рецепт пельменей получил офер на фронтендера
Нейросети-рекрутеры окончательно сломались: идеальным кандидатом на Frontend-разработчика оказался… рецепт пельменей «Брестские подушечки» 🥟
Беларус под ником oscarlansky ради эксперимента загрузил на джоб-сайт пошаговую инструкцию варки пельменей вместо CV. ATS-система пришла в восторг: ИИ отметил 99% совпадение навыков и выслал автоприглашение на собеседование.
Наниматель понял подвох только прямо на созвоне, когда кандидат начал с умным видом рассказывать про опыт, а рекрутер наконец-то открыл файл. Итог встречи: оба сошлись на том, что современные автоматические фильтры никуда не годятся.
Пока мы скрупулезно подгоняем свой опыт под требования алгоритмов, система готова заонбордить кастрюлю с кипятком, если в ней правильно расставлены теги.
Сохраняйте 📌 — пригодится, когда в следующий раз будете ломать голову над ключевиками.
А вы адаптируете свои резюме под ИИ-фильтры?
🔥 — Да, играю по правилам машин
😎 — Нет, пишу текст для живых людей
#AI #automation #GenAI
(ИСТОЧНИК)
Нейросети-рекрутеры окончательно сломались: идеальным кандидатом на Frontend-разработчика оказался… рецепт пельменей «Брестские подушечки» 🥟
Беларус под ником oscarlansky ради эксперимента загрузил на джоб-сайт пошаговую инструкцию варки пельменей вместо CV. ATS-система пришла в восторг: ИИ отметил 99% совпадение навыков и выслал автоприглашение на собеседование.
Наниматель понял подвох только прямо на созвоне, когда кандидат начал с умным видом рассказывать про опыт, а рекрутер наконец-то открыл файл. Итог встречи: оба сошлись на том, что современные автоматические фильтры никуда не годятся.
Пока мы скрупулезно подгоняем свой опыт под требования алгоритмов, система готова заонбордить кастрюлю с кипятком, если в ней правильно расставлены теги.
Сохраняйте 📌 — пригодится, когда в следующий раз будете ломать голову над ключевиками.
А вы адаптируете свои резюме под ИИ-фильтры?
🔥 — Да, играю по правилам машин
😎 — Нет, пишу текст для живых людей
#AI #automation #GenAI
(ИСТОЧНИК)
❤3🔥2
Intel Xeon и AMD Zen 3 получили конкурента из Сибири.
Компания «Трамплин» получила первые инженерные образцы процессоров «Иртыш».
Что под капотом:
→ Архитектура LongArch (лицензия куплена у китайской Loongson и доработана в РФ).
→ Младший «Иртыш С616» на 16 ядер (2.2 ГГц).
→ Старший «Иртыш С632» на 32 ядра (2.1 ГГц).
→ Целевой сегмент — прямая конкуренция с Intel Xeon Gold 6338 и AMD Zen 3.
Для инфраструктуры это означает потенциальный уход от монополии x86 и ARM на российском рынке. В теории у нас появляется новая третья сила, но реальные бенчмарки в продакшене мы еще не видели.
Готовы переводить свои сервисы на сибирские процессоры?
🔥 Заверните парочку серверов на тест!
😏Звучит сомнительно, подожду реальных бенчмарков.
👌 x86 наше всё, остальное от лукавого.
#architecture #highload #CloudNative
(ИСТОЧНИК)
Компания «Трамплин» получила первые инженерные образцы процессоров «Иртыш».
Что под капотом:
→ Архитектура LongArch (лицензия куплена у китайской Loongson и доработана в РФ).
→ Младший «Иртыш С616» на 16 ядер (2.2 ГГц).
→ Старший «Иртыш С632» на 32 ядра (2.1 ГГц).
→ Целевой сегмент — прямая конкуренция с Intel Xeon Gold 6338 и AMD Zen 3.
Для инфраструктуры это означает потенциальный уход от монополии x86 и ARM на российском рынке. В теории у нас появляется новая третья сила, но реальные бенчмарки в продакшене мы еще не видели.
Готовы переводить свои сервисы на сибирские процессоры?
🔥 Заверните парочку серверов на тест!
😏Звучит сомнительно, подожду реальных бенчмарков.
👌 x86 наше всё, остальное от лукавого.
#architecture #highload #CloudNative
(ИСТОЧНИК)
❤3🔥2
RL-агенты уже забирают работу у менеджеров по закупкам. 📦
Институт ИИ МФТИ выкатил систему управления запасами на базе Reinforcement Learning. Пока классические решения вроде SAP и Oracle жестко привязывают автозаказ к математическим формулам, агент обучается на цифровом двойнике склада и бьет напрямую в бизнес-метрики.
Что под капотом:
→ Нейросеть управляет парой «товар-склад» автономно, но расшаривает опыт на всю номенклатуру.
→ Тренировка 10 000 таких пар занимает меньше суток на стандартном сервере.
→ На исторических данных крупного дистрибьютора алгоритм накинул 7% к валовой прибыли и поднял удовлетворенный спрос с 80% до 90%.
Следующий шаг — тесты на свежих данных и интеграция в ERP (включая 1С). Сначала как адвайзер, затем — на полный автопилот.
#AI #ML #MLOps #productmanagement
(ИСТОЧНИК)
Институт ИИ МФТИ выкатил систему управления запасами на базе Reinforcement Learning. Пока классические решения вроде SAP и Oracle жестко привязывают автозаказ к математическим формулам, агент обучается на цифровом двойнике склада и бьет напрямую в бизнес-метрики.
Что под капотом:
→ Нейросеть управляет парой «товар-склад» автономно, но расшаривает опыт на всю номенклатуру.
→ Тренировка 10 000 таких пар занимает меньше суток на стандартном сервере.
→ На исторических данных крупного дистрибьютора алгоритм накинул 7% к валовой прибыли и поднял удовлетворенный спрос с 80% до 90%.
Следующий шаг — тесты на свежих данных и интеграция в ERP (включая 1С). Сначала как адвайзер, затем — на полный автопилот.
#AI #ML #MLOps #productmanagement
(ИСТОЧНИК)
❤4
Nvidia хакнула архитектуру LLM, скрестив Mamba, Transformer и MoE
Вышел Nemotron 3 Super — open-source монстр для агентного ИИ (120B параметров, активных всего 12B).
→ Архитектура: Инновационный LatentMoE сжимает токен перед отправкой к 512 экспертам. Это дает высокую специализацию без раздувания вычислительного бюджета.
→ Память: Слои Mamba-2 держат окно в 1M токенов без распухания KV-кеша, а Transformer-внимание страхует фактологическую точность.
→ Скорость (x5): Технология Multi-Token Prediction (MTP) дает нативное спекулятивное декодирование — генерация ~3.45 токена за один шаг.
→ Железо: Модель с первого дня обучалась в 4-битном формате NVFP4 под новые GPU Blackwell.
Nvidia открыла всё: веса, рецепты и датасет на 10 трлн токенов. Идеальная база для развертывания корпоративных multi-agent систем без привязки к платным API.
Готовы разворачивать этого зверя локально? 👇
🔥 — Уже считаю, сколько нужно VRAM
😀 — Только API, мои сервера этого не вынесут
#LLM #AIAgents #AI #architecture
(ИСТОЧНИК)
Вышел Nemotron 3 Super — open-source монстр для агентного ИИ (120B параметров, активных всего 12B).
→ Архитектура: Инновационный LatentMoE сжимает токен перед отправкой к 512 экспертам. Это дает высокую специализацию без раздувания вычислительного бюджета.
→ Память: Слои Mamba-2 держат окно в 1M токенов без распухания KV-кеша, а Transformer-внимание страхует фактологическую точность.
→ Скорость (x5): Технология Multi-Token Prediction (MTP) дает нативное спекулятивное декодирование — генерация ~3.45 токена за один шаг.
→ Железо: Модель с первого дня обучалась в 4-битном формате NVFP4 под новые GPU Blackwell.
Nvidia открыла всё: веса, рецепты и датасет на 10 трлн токенов. Идеальная база для развертывания корпоративных multi-agent систем без привязки к платным API.
Готовы разворачивать этого зверя локально? 👇
🔥 — Уже считаю, сколько нужно VRAM
😀 — Только API, мои сервера этого не вынесут
#LLM #AIAgents #AI #architecture
(ИСТОЧНИК)
❤5
"Novel GenAI usage" — именно так в корпоративных постмортемах элегантно описывают удаление прода нейросетью
В марте Amazon столкнулся с серией тяжелых сбоев Sev‑1. Один из сервисов лежал 13 часов из-за того, что корпоративный ИИ-ассистент Kiro взялся чинить минорный баг. Нейросеть пришла к радикально эффективному решению проблемы: просто снести всё окружение к чертям и пересоздать его с нуля.
Самое ироничное в этой истории — человеческий фактор. Система запросила апрув на деструктивное действие. Обычно для такого нужны апрувы двух инженеров, но из-за расширенных прав доступа хватило одного "ОК" от сотрудника, который нажал кнопку не глядя.
На внутреннем разборе полетов руководство пришло к «революционной» мысли: вайбкодинг — это весело, но критический ИИ-сгенерированный код всё-таки нужно вдумчиво читать глазами опытных разработчиков.
ИИ усложняет системы, но базовые инженерные практики вроде нормального разделения прав доступа спасают миллионы долларов.
Сохраняйте 📌 — пригодится, когда будете настраивать CI/CD для своих AI-агентов.
#AIcoding #AIAgents #SRE #DevOps #zerotrust
(источник)
В марте Amazon столкнулся с серией тяжелых сбоев Sev‑1. Один из сервисов лежал 13 часов из-за того, что корпоративный ИИ-ассистент Kiro взялся чинить минорный баг. Нейросеть пришла к радикально эффективному решению проблемы: просто снести всё окружение к чертям и пересоздать его с нуля.
Самое ироничное в этой истории — человеческий фактор. Система запросила апрув на деструктивное действие. Обычно для такого нужны апрувы двух инженеров, но из-за расширенных прав доступа хватило одного "ОК" от сотрудника, который нажал кнопку не глядя.
На внутреннем разборе полетов руководство пришло к «революционной» мысли: вайбкодинг — это весело, но критический ИИ-сгенерированный код всё-таки нужно вдумчиво читать глазами опытных разработчиков.
ИИ усложняет системы, но базовые инженерные практики вроде нормального разделения прав доступа спасают миллионы долларов.
Сохраняйте 📌 — пригодится, когда будете настраивать CI/CD для своих AI-агентов.
#AIcoding #AIAgents #SRE #DevOps #zerotrust
(источник)
❤4
Сэм Альтман официально признал, что ИИ сломал капитализм
На саммите BlackRock на этой неделе CEO OpenAI признал: баланс между трудом и капиталом сломан, и никто не знает, как это чинить.
Дословно: «Если в большинстве нынешних профессий сложно обогнать GPU по производительности — это меняет всё. Простого решения нет — иначе мы бы его уже нашли».
Это не теория. Вот что происходит прямо сейчас:
→ Atlassian на той же неделе уволил 1 600 человек (10% штата), из них 900+ в R&D. Причина — «перестройка под AI»
→ Block (Дорси) месяцем ранее сократил 4 000 ради «intelligence-native» модели
→ 45 000+ увольнений в tech с начала 2026 по данным RationalFX — AI в топе причин
→ Альтман лично встречал фаундеров, строящих стартапы с нулём сотрудников — код, юридика, саппорт на промптах
Цель OpenAI по Альтману — сделать интеллект «коммунальной услугой, как электричество». К концу 2028 года вычислительная мощность в дата-центрах превысит совокупные когнитивные возможности всех людей за их пределами.
Самое важное для нас: CEO компании, которая это строит, публично говорит — «ближайшие несколько лет будут болезненной адаптацией». А его план — не замедлиться, а «залить мир интеллектом».
Вопрос не в том, заменит ли AI разработчиков. Вопрос в том, что значит «разработчик» через 3 года.
Что думаете — это честное признание или PR-ход перед инвесторами BlackRock? 👇
#AI #AIAgents #GenAI #architecture #productmanagement
(источник)
На саммите BlackRock на этой неделе CEO OpenAI признал: баланс между трудом и капиталом сломан, и никто не знает, как это чинить.
Дословно: «Если в большинстве нынешних профессий сложно обогнать GPU по производительности — это меняет всё. Простого решения нет — иначе мы бы его уже нашли».
Это не теория. Вот что происходит прямо сейчас:
→ Atlassian на той же неделе уволил 1 600 человек (10% штата), из них 900+ в R&D. Причина — «перестройка под AI»
→ Block (Дорси) месяцем ранее сократил 4 000 ради «intelligence-native» модели
→ 45 000+ увольнений в tech с начала 2026 по данным RationalFX — AI в топе причин
→ Альтман лично встречал фаундеров, строящих стартапы с нулём сотрудников — код, юридика, саппорт на промптах
Цель OpenAI по Альтману — сделать интеллект «коммунальной услугой, как электричество». К концу 2028 года вычислительная мощность в дата-центрах превысит совокупные когнитивные возможности всех людей за их пределами.
Самое важное для нас: CEO компании, которая это строит, публично говорит — «ближайшие несколько лет будут болезненной адаптацией». А его план — не замедлиться, а «залить мир интеллектом».
Вопрос не в том, заменит ли AI разработчиков. Вопрос в том, что значит «разработчик» через 3 года.
Что думаете — это честное признание или PR-ход перед инвесторами BlackRock? 👇
#AI #AIAgents #GenAI #architecture #productmanagement
(источник)
❤4
🧪 AI в тестировании: 88% хотят, 12% делают
90% разработчиков уже используют AI в работе каждый день (DORA 2025, почти 5000 респондентов). Но когда дело доходит до тестирования — ситуация интереснее.
Свежее исследование Leapwork (300+ инженеров и QA-лидов): 88% команд называют AI приоритетом в стратегии тестирования. При этом только 12.6% реально встроили AI в ключевые тест-воркфлоу.
Почему такой разрыв:
→ 54% боятся за точность и качество AI-тестов
→ 41% тестов в среднем автоматизировано — остальное руками
→ 71% говорят, что создание тестов — главный bottleneck
Данные Keyhole Software (150+ enterprise-организаций, март 2026) подтверждают: 67% компаний уже внедрили AI/ML в разработку, продуктивность выросла на 25–40%. Но при этом DORA фиксирует парадокс — скорость растёт, стабильность падает. 30% разработчиков всё ещё не доверяют AI-генерируемому коду.
AI в тестировании — пока больше стратегия, чем реальность. Вопрос не «внедрять или нет», а «когда ваши тесты перестанут ломаться чаще, чем код».
#AI #AIcoding #DevOps #CICD #automation
(источник)
90% разработчиков уже используют AI в работе каждый день (DORA 2025, почти 5000 респондентов). Но когда дело доходит до тестирования — ситуация интереснее.
Свежее исследование Leapwork (300+ инженеров и QA-лидов): 88% команд называют AI приоритетом в стратегии тестирования. При этом только 12.6% реально встроили AI в ключевые тест-воркфлоу.
Почему такой разрыв:
→ 54% боятся за точность и качество AI-тестов
→ 41% тестов в среднем автоматизировано — остальное руками
→ 71% говорят, что создание тестов — главный bottleneck
Данные Keyhole Software (150+ enterprise-организаций, март 2026) подтверждают: 67% компаний уже внедрили AI/ML в разработку, продуктивность выросла на 25–40%. Но при этом DORA фиксирует парадокс — скорость растёт, стабильность падает. 30% разработчиков всё ещё не доверяют AI-генерируемому коду.
AI в тестировании — пока больше стратегия, чем реальность. Вопрос не «внедрять или нет», а «когда ваши тесты перестанут ломаться чаще, чем код».
#AI #AIcoding #DevOps #CICD #automation
(источник)
❤5
⚡️ «По счётчику» — три раза, когда нам обещали коммуналку из будущего
Альтман на саммите BlackRock: «Мы видим будущее, где интеллект — коммунальная услуга, как электричество.
Люди покупают его у нас по счётчику».Фраза «too cheap to meter» впервые прозвучала в 1954 году. Глава Комиссии по атомной энергии США Льюис Штраус пообещал, что ядерная энергия станет настолько дешёвой, что ставить счётчики будет дороже, чем раздавать электричество бесплатно.
Спустя 70 лет атомные станции так и не стали дешёвыми — зато фраза стала мемом в энергетике.
В 2006 году AWS запустил EC2 и S3 — и тоже пообещал вычисления «как электричество». Pay-as-you-go, никаких серверных. Джефф Безос буквально описывал compute как утилиту.
Это обещание сбылось — но средний счёт за облако вырос настолько, что появилась целая дисциплина FinOps и обратный тренд: компании тащат нагрузки обратно on-prem.
Теперь третий заход. Альтман хочет продавать токены по счётчику.
API OpenAI уже так работает — от $0.10 за миллион токенов (GPT-4.1 Nano) до $150 (GPT-5.2 Pro). Разброс в 1 500 раз.
Это как если бы ваш кран с водой мог стоить от копейки до $150 за куб в зависимости от «качества» воды.
Модели монетизации, которые нас ждут:
→ Подписка (фиксированная цена — как сейчас ChatGPT Plus)
→ По счётчику (чистый pay-per-token)
→ Гибрид (N токенов включено + доплата за превышение)
→ Freemium с рекламой и лимитамиЗнакомо? Это ровно те же 4 модели, через которые прошёл cloud. Мы уже видели этот фильм.
#AI #LLM #cloudarchitecture #GenAI #architecture
(источник)
Альтман на саммите BlackRock: «Мы видим будущее, где интеллект — коммунальная услуга, как электричество.
Люди покупают его у нас по счётчику».Фраза «too cheap to meter» впервые прозвучала в 1954 году. Глава Комиссии по атомной энергии США Льюис Штраус пообещал, что ядерная энергия станет настолько дешёвой, что ставить счётчики будет дороже, чем раздавать электричество бесплатно.
Спустя 70 лет атомные станции так и не стали дешёвыми — зато фраза стала мемом в энергетике.
В 2006 году AWS запустил EC2 и S3 — и тоже пообещал вычисления «как электричество». Pay-as-you-go, никаких серверных. Джефф Безос буквально описывал compute как утилиту.
Это обещание сбылось — но средний счёт за облако вырос настолько, что появилась целая дисциплина FinOps и обратный тренд: компании тащат нагрузки обратно on-prem.
Теперь третий заход. Альтман хочет продавать токены по счётчику.
API OpenAI уже так работает — от $0.10 за миллион токенов (GPT-4.1 Nano) до $150 (GPT-5.2 Pro). Разброс в 1 500 раз.
Это как если бы ваш кран с водой мог стоить от копейки до $150 за куб в зависимости от «качества» воды.
Модели монетизации, которые нас ждут:
→ Подписка (фиксированная цена — как сейчас ChatGPT Plus)
→ По счётчику (чистый pay-per-token)
→ Гибрид (N токенов включено + доплата за превышение)
→ Freemium с рекламой и лимитамиЗнакомо? Это ровно те же 4 модели, через которые прошёл cloud. Мы уже видели этот фильм.
#AI #LLM #cloudarchitecture #GenAI #architecture
(источник)
❤4