За последний год из Кремниевой долины в Китай вернулось более тридцати топовых ИИ‑исследователей, включая таких признанных звёзд, как У Юнхуэй из Google DeepMind и Яо Шунью из OpenAI. Раньше подобные переходы были редкими единичными случаями, а теперь они превратились в устойчивый тренд, который некоторые СМИ уже называют «обратной миграцией мозгов». В том числе в Китай переезжают бывшие сотрудники Google, Microsoft и Princeton, укрепляя ИИ‑направления крупнейших компаний вроде ByteDance, Tencent и Alibaba, а также собственные стартапы в Шэньчжэне и других хабах.
Рекрутёры и аналитики отмечают, что ключевой причиной переезда становится сочетание зарплат, условий работы и возможностей для реального внедрения технологий. Покупательная способность зарплат в китайских технологических центрах уже превзошла ту, что предлагается в Кремниевой долине, особенно если учитывать стоимость жизни и жилья в Калифорнии. В Шэньчжэне и Шанхае инженеры получают не только высокий доход, но и уверенность, что их разработки быстро попадают в массовое производство и интегрируются в реальную экономику, а не остаются на уровне прототипов.
Шэньчжэнь за последние годы стал фактической мировой столицей робототехники и «аппаратного ИИ», где есть мощная производственная база, цепочки электроники и готовые инфраструктуры для быстрого прототипирования. В этом городе можно за один год собрать робота, провести полевые испытания и организовать серийный выпуск, тогда как в Кремниевой долине за тот же период часто уходит время на оформление виз, продление рабочих разрешений и переговоры с юристами и инвесторами. Это создаёт ощущение, что Китай предлагает не только деньги, но и уникальную «живую лабораторию», где инженеры могут сразу видеть масштабное применение своих моделей — от автономного транспорта до производственных систем и роботов, работающих в промышленности и логистике.
#AI #Новости #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Рекрутёры и аналитики отмечают, что ключевой причиной переезда становится сочетание зарплат, условий работы и возможностей для реального внедрения технологий. Покупательная способность зарплат в китайских технологических центрах уже превзошла ту, что предлагается в Кремниевой долине, особенно если учитывать стоимость жизни и жилья в Калифорнии. В Шэньчжэне и Шанхае инженеры получают не только высокий доход, но и уверенность, что их разработки быстро попадают в массовое производство и интегрируются в реальную экономику, а не остаются на уровне прототипов.
Шэньчжэнь за последние годы стал фактической мировой столицей робототехники и «аппаратного ИИ», где есть мощная производственная база, цепочки электроники и готовые инфраструктуры для быстрого прототипирования. В этом городе можно за один год собрать робота, провести полевые испытания и организовать серийный выпуск, тогда как в Кремниевой долине за тот же период часто уходит время на оформление виз, продление рабочих разрешений и переговоры с юристами и инвесторами. Это создаёт ощущение, что Китай предлагает не только деньги, но и уникальную «живую лабораторию», где инженеры могут сразу видеть масштабное применение своих моделей — от автономного транспорта до производственных систем и роботов, работающих в промышленности и логистике.
#AI #Новости #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Если кажется, что Claude Code стал хуже работать, это из-за оптимизаций Anthropic: адаптивное мышление и пониженный effort для Pro/Max. Качество упало, но фикс простой:
Поднимите бюджет размышлений. Используйте /effort high или /effort max. Токенов уйдет больше, но анализ станет глубоким на сложных задачах. /effort max — только для Opus 4.6, не сохраняется между сессиями.
Чтобы зафиксировать навсегда — добавьте в переменные окружения CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=high.
Отключите ленивую адаптивность. В переменных окружения пропишите CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING=1. Это вернет фиксированный бюджет вместо динамического.
Выставляйте максимум и работайте.
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Поднимите бюджет размышлений. Используйте /effort high или /effort max. Токенов уйдет больше, но анализ станет глубоким на сложных задачах. /effort max — только для Opus 4.6, не сохраняется между сессиями.
Чтобы зафиксировать навсегда — добавьте в переменные окружения CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=high.
Отключите ленивую адаптивность. В переменных окружения пропишите CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING=1. Это вернет фиксированный бюджет вместо динамического.
Выставляйте максимум и работайте.
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Как подключить GLM к Claude Code через API
Тут пишут что Антропик подключил проверку паспорта при подозрениях (На что?)
Но клод коду можно и GLM подключить с которым проблем пока нет.
Claude Code — это официальный CLI‑ассистент от Anthropic, который качается через их официальный сайт / репозиторий, а не через npm.
Зайди на страницу продукта:
https://claude.com/product/claude-code
Следуй инструкциям по установке:
Для каждой ОС (macOS, Linux, Windows) они дают прямую ссылку на бинарный executables / deb / rpm.
После установки ты запускаешь его командой в терминале:
claude
По документации, Z.ai (GLM‑AI) предоставляет Anthropic‑совместимый API, поэтому Claude Code без проблем может работать через их эндпоинт.
Шаг 1. Получить API‑ключ GLM
Зарегистрируйся на Z.ai / Zhipu или через промежуточный провайдер (Novita, AITUNNEL и т.п.).
В кабинете получи API‑ключ. Для примера: площадки вроде AITUNNEL или Novita дают один ключ и базовый URL.
Шаг 2. Настроить Claude Code через переменные окружения
Claude Code читает стандартные переменные Anthropic‑формата.
Пример для Linux/macOS:
Для Windows в PowerShell:
Эти переменные перенаправляют Claude Code на API Z.ai, где он начинает использовать GLM‑модели вместо настоящих Opus/Sonnet/Haiku
Альтернатива — через settings.json
Некоторые пользователи редактируют файл конфигурации Claude Code:
Открой файл:
Внутри прописывают:
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Тут пишут что Антропик подключил проверку паспорта при подозрениях (На что?)
Но клод коду можно и GLM подключить с которым проблем пока нет.
Claude Code — это официальный CLI‑ассистент от Anthropic, который качается через их официальный сайт / репозиторий, а не через npm.
Зайди на страницу продукта:
https://claude.com/product/claude-code
Следуй инструкциям по установке:
Для каждой ОС (macOS, Linux, Windows) они дают прямую ссылку на бинарный executables / deb / rpm.
После установки ты запускаешь его командой в терминале:
claude
По документации, Z.ai (GLM‑AI) предоставляет Anthropic‑совместимый API, поэтому Claude Code без проблем может работать через их эндпоинт.
Шаг 1. Получить API‑ключ GLM
Зарегистрируйся на Z.ai / Zhipu или через промежуточный провайдер (Novita, AITUNNEL и т.п.).
В кабинете получи API‑ключ. Для примера: площадки вроде AITUNNEL или Novita дают один ключ и базовый URL.
Шаг 2. Настроить Claude Code через переменные окружения
Claude Code читает стандартные переменные Anthropic‑формата.
Пример для Linux/macOS:
export ANTHROPIC_API_KEY="твой_ключ_от_zai_или_посредника"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="glm-5.1"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="glm-4.7"
Для Windows в PowerShell:
$env:ANTHROPIC_API_KEY = "твой_ключ"
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.z.ai/api/anthropic"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL = "glm-5.1"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL = "glm-4.7"
Эти переменные перенаправляют Claude Code на API Z.ai, где он начинает использовать GLM‑модели вместо настоящих Opus/Sonnet/Haiku
Альтернатива — через settings.json
Некоторые пользователи редактируют файл конфигурации Claude Code:
Открой файл:
open ~/.claude/settings.json
Внутри прописывают:
json
{
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "твой_ключ",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.7",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.1"
}
}
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
👍1🔥1
Forwarded from Dadim
С пятого раза, через мат и угрозы, Opus таки написал мне плагин для фотошопа по выделению хромакея (хз почему в фотошопе нет)
#target photoshop
function applyImageFromComponent(channelCharID, blendCharID) {
// Apply Image: active_channel blend= source_channel (из merged visible)
var d = new ActionDescriptor();
var src = new ActionDescriptor();
var srcRef = new ActionReference();
srcRef.putEnumerated(charIDToTypeID('Chnl'), charIDToTypeID('Chnl'), charIDToTypeID(channelCharID));
srcRef.putEnumerated(charIDToTypeID('Lyr '), charIDToTypeID('Ordn'), charIDToTypeID('Mrgd'));
srcRef.putIdentifier(charIDToTypeID('Dcmn'), app.activeDocument.id);
src.putReference(charIDToTypeID('T '), srcRef);
src.putEnumerated(charIDToTypeID('Clcl'), charIDToTypeID('Clcn'), charIDToTypeID(blendCharID));
src.putDouble(charIDToTypeID('Scl '), 1);
src.putInteger(charIDToTypeID('Ofst'), 0);
d.putObject(charIDToTypeID('With'), charIDToTypeID('Clcl'), src);
executeAction(charIDToTypeID('AppI'), d, DialogModes.NO);
}
function applyImageFromAlpha(alphaName, blendCharID) {
var d = new ActionDescriptor();
var src = new ActionDescriptor();
var srcRef = new ActionReference();
srcRef.putName(charIDToTypeID('Chnl'), alphaName);
srcRef.putIdentifier(charIDToTypeID('Dcmn'), app.activeDocument.id);
src.putReference(charIDToTypeID('T '), srcRef);
src.putEnumerated(charIDToTypeID('Clcl'), charIDToTypeID('Clcn'), charIDToTypeID(blendCharID));
src.putDouble(charIDToTypeID('Scl '), 1);
src.putInteger(charIDToTypeID('Ofst'), 0);
d.putObject(charIDToTypeID('With'), charIDToTypeID('Clcl'), src);
executeAction(charIDToTypeID('AppI'), d, DialogModes.NO);
}
function threshold(level) {
var d = new ActionDescriptor();
d.putInteger(charIDToTypeID('Lvl '), level);
executeAction(charIDToTypeID('Thrs'), d, DialogModes.NO);
}
function selectCompositeRGB() {
var d = new ActionDescriptor();
var r = new ActionReference();
r.putEnumerated(charIDToTypeID('Chnl'), charIDToTypeID('Chnl'), charIDToTypeID('RGB '));
d.putReference(charIDToTypeID('null'), r);
executeAction(charIDToTypeID('slct'), d, DialogModes.NO);
}
(function () {
var doc = app.activeDocument;
if (doc.mode !== DocumentMode.RGB) { alert("Нужен RGB"); return; }
if (doc.bitsPerChannel !== BitsPerChannelType.EIGHT) { alert("Нужен 8 бит на канал"); return; }
// === НАСТРОЙКА ===
var DOM_INDEX = 2; // 0=R, 1=G, 2=B
var DOM_CHAR = 'Bl '; // charID доминирующего
var OTHER1_CHAR = 'Rd '; // charID первого подчинённого
var OTHER2_CHAR = 'Grn '; // charID второго подчинённого
// 1. alpha1 = clamp(B − R)
var alpha1 = doc.channels[DOM_INDEX].duplicate();
alpha1.name = "_DOM_minus_A";
doc.activeChannels = [alpha1];
applyImageFromComponent(OTHER1_CHAR, 'Sbtr');
// 2. alpha2 = clamp(B − G)
var alpha2 = doc.channels[DOM_INDEX].duplicate();
alpha2.name = "_DOM_minus_B";
doc.activeChannels = [alpha2];
applyImageFromComponent(OTHER2_CHAR, 'Sbtr');
// 3. alpha1 = min(alpha1, alpha2) через Darken
doc.activeChannels = [alpha1];
applyImageFromAlpha(alpha2.name, 'Drkn');
// 4. Threshold 1: любой ненулевой → белый (строгая булевая маска)
threshold(1);
// 5. Загружаем как выделение
doc.selection.load(alpha1, SelectionType.REPLACE);
// 6. Cleanup
alpha2.remove();
alpha1.remove();
selectCompositeRGB();
})();
Антропик выпустили Опус 4.7
Гонял несколько часов. толи обновление криво, толи что. Пространные простыни рассуждений, задачу не решил. Вернулся на 4.6 с той же задачей. За час решил.
Странно, очень странно или 4.7 не для кода. Не понятно пока.
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Гонял несколько часов. толи обновление криво, толи что. Пространные простыни рассуждений, задачу не решил. Вернулся на 4.6 с той же задачей. За час решил.
Странно, очень странно или 4.7 не для кода. Не понятно пока.
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
forrestchang/andrej-karpathy-skills (+37.4K): Файл
Имхо полезно тем, кто еще не погружался в эту тему. У меня правила проекта куда больше разрослись за столько лет наблюдений, а тут чисто общее поведение.
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
CLAUDE.md для улучшения Claude Code на основе наблюдений Андрея Карпатого.Имхо полезно тем, кто еще не погружался в эту тему. У меня правила проекта куда больше разрослись за столько лет наблюдений, а тут чисто общее поведение.
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Интересная статья про инфляцию гитхаб звезд, а я думаю че это всякое говно лайкают🤣
https://habr.com/ru/articles/1025032/
@DevsRoot
В MAX
https://habr.com/ru/articles/1025032/
@DevsRoot
В MAX
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Теневой рынок GitHub звезд
Многие венчурные фаундеры замечают, что последние 2-3 года происходит "инфляция гитхаб-звезд": их нужно все больше и больше, чтобы производить впечатление. И это на удивление важный параметр для...
❤1🤔1
Forwarded from Dimitrij Gorodeckij
взломали самое популярное облако у вайбкодеров. вчера внутреннюю базу vercel выставили на breachforums за $2M (официально)
пару месяцев назад мне пришёл очередной чек на $100 за пачку хобби-проектов от верселя, и я собрался и переехал на свой VPS. тогда казалось, что возможно это ту мач и лучше платить за удобство. а вчера vercel официально подтвердил большой взлом и сомнений стало меньше
так что все-таки случилось?
0/ vercel был взломан через уязвимость в сервисе context ai по цепочке oauth приложения → google workspace. ceo Guillermo Rauch пишет что атака была "highly sophisticated, possibly using AI". то есть ai-платформу вскрыли через ai-сервис, возможно с помощью ai. и это еще не вышли модели уровня mythos
1/ дамп продают shinyhunters — те самые, что ломали ticketmaster и другие крупные сервисы. если твой прод на vercel, его внутрянка (код, энвы, ключи) сейчас лежит на breachforums с ценником $2M
2/ в дампе npm tokens и github tokens. если ты публиковал пакеты через vercel или давал им scope в своём github, эти ключи сейчас у третьих лиц. через такие ключи как раз совершали самые большие suppy chain взломы последнего времени
3/ vercel контролирует next.js, а next — это 6 миллионов установок в неделю. компрометация на стороне вендора раздаёт риск всей цепочке. если заденет пакет, то прилететь может даже тому, кто хостится у себя и тут мой VPS не поможет
4/ vercel буквально писали хакерам в telegram и просили остановиться. немного смущает, когда уровень работы с инцидентами у вендора, которому ты доверил прод — это переписка в мессенджере, потому что других рычагов не осталось
если вы на vercel, то стоит пойти и перегенировать env variables прямо сейчас (страйп ключи, сервисные ключи и прочее), в первом комменте оставлю больше деталей
пару месяцев назад мне пришёл очередной чек на $100 за пачку хобби-проектов от верселя, и я собрался и переехал на свой VPS. тогда казалось, что возможно это ту мач и лучше платить за удобство. а вчера vercel официально подтвердил большой взлом и сомнений стало меньше
так что все-таки случилось?
0/ vercel был взломан через уязвимость в сервисе context ai по цепочке oauth приложения → google workspace. ceo Guillermo Rauch пишет что атака была "highly sophisticated, possibly using AI". то есть ai-платформу вскрыли через ai-сервис, возможно с помощью ai. и это еще не вышли модели уровня mythos
1/ дамп продают shinyhunters — те самые, что ломали ticketmaster и другие крупные сервисы. если твой прод на vercel, его внутрянка (код, энвы, ключи) сейчас лежит на breachforums с ценником $2M
2/ в дампе npm tokens и github tokens. если ты публиковал пакеты через vercel или давал им scope в своём github, эти ключи сейчас у третьих лиц. через такие ключи как раз совершали самые большие suppy chain взломы последнего времени
3/ vercel контролирует next.js, а next — это 6 миллионов установок в неделю. компрометация на стороне вендора раздаёт риск всей цепочке. если заденет пакет, то прилететь может даже тому, кто хостится у себя и тут мой VPS не поможет
4/ vercel буквально писали хакерам в telegram и просили остановиться. немного смущает, когда уровень работы с инцидентами у вендора, которому ты доверил прод — это переписка в мессенджере, потому что других рычагов не осталось
если вы на vercel, то стоит пойти и перегенировать env variables прямо сейчас (страйп ключи, сервисные ключи и прочее), в первом комменте оставлю больше деталей
👍1
Программирование в эпоху серых ящиков (1/12)
Почему AI не ускорил программирование, а сменил эпоху — и что с этим делать
Вступление. Не ускорение, а смена эпохи
За последние два года мы все стали немного быстрее. Гораздо меньше людей заметили, что мы стали делать не то же самое — быстрее, а нечто совсем другое. Разница между этими двумя утверждениями — это разница между эволюцией инструмента и сменой эпохи.
Почти всё, что сегодня говорят про искусственный интеллект в разработке, крутится вокруг скорости. Быстрее писать, быстрее проверять, быстрее выкатывать. Всё это правда — и всё это мимо главного.
Главный сдвиг лежит не в скорости, а в структуре. Код стал дешёвым. Настолько дешёвым, что его перестало иметь смысл считать штуками. Но вместе с ценой исчезла и определённость: откуда этот кусок, насколько ему можно верить, что у него внутри. Мы больше не строим из прозрачных деталей. Мы строим из деталей полупрозрачных. И это меняет профессию сильнее, чем любое ускорение.
Сказать «AI пишет код» — это как сказать, что печатный станок ускорил переписывание книг. Формально — да. По сути — нет: станок не ускорил переписчиков, он сделал переписчиков ненужными, а на их месте появились издатели, редакторы и читающая публика. Сдвиг такого же масштаба происходит сейчас с нами.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Почему AI не ускорил программирование, а сменил эпоху — и что с этим делать
Вступление. Не ускорение, а смена эпохи
За последние два года мы все стали немного быстрее. Гораздо меньше людей заметили, что мы стали делать не то же самое — быстрее, а нечто совсем другое. Разница между этими двумя утверждениями — это разница между эволюцией инструмента и сменой эпохи.
Почти всё, что сегодня говорят про искусственный интеллект в разработке, крутится вокруг скорости. Быстрее писать, быстрее проверять, быстрее выкатывать. Всё это правда — и всё это мимо главного.
Главный сдвиг лежит не в скорости, а в структуре. Код стал дешёвым. Настолько дешёвым, что его перестало иметь смысл считать штуками. Но вместе с ценой исчезла и определённость: откуда этот кусок, насколько ему можно верить, что у него внутри. Мы больше не строим из прозрачных деталей. Мы строим из деталей полупрозрачных. И это меняет профессию сильнее, чем любое ускорение.
Сказать «AI пишет код» — это как сказать, что печатный станок ускорил переписывание книг. Формально — да. По сути — нет: станок не ускорил переписчиков, он сделал переписчиков ненужными, а на их месте появились издатели, редакторы и читающая публика. Сдвиг такого же масштаба происходит сейчас с нами.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Программирование в эпоху серых ящиков (2/12)
01. Генерация стала дешёвой. Верификация — дорогой
Когда что-то дешевеет, первый инстинкт — радоваться. Но у технологических революций свои повадки: дешевея в одном месте, они тут же делают дорогим что-то другое. Дефицит не исчезает. Он переезжает.
Написать модуль теперь можно за час. Вариантов этого модуля можно сгенерировать десять, сто, тысячу. Узкое место появилось там, где его никогда не было: не в производстве, а в проверке. Действительно ли этот код работает — или он только выглядит убедительно? Он надёжен — или просто удачно прошёл пару тестовых входов? Не развалится ли на краях? Не съест ли экономику продукта?
Это неприятная мысль для многих — она убирает магию. Выясняется, что проблема не в том, что модель плохо пишет. Проблема в том, что система рождает вариантов больше, чем человек способен осмысленно проверить.
И здесь происходит тихий, но фундаментальный сдвиг роли. Инженер перестаёт быть автором — и становится судьёй. Это разные профессии. У прокурора и судьи разная этика, разная оптика, разная ответственность. Судья, который берёт молоток и сам чинит машину подсудимого, — это не судья. Но и инженер, который до сих пор хочет написать каждую строчку сам, — это уже не та роль, за которую ему будут платить через три года.
Главный вопрос сместился. Не «как это написать». А — «можно ли этому верить, и на каком основании».
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
01. Генерация стала дешёвой. Верификация — дорогой
Когда что-то дешевеет, первый инстинкт — радоваться. Но у технологических революций свои повадки: дешевея в одном месте, они тут же делают дорогим что-то другое. Дефицит не исчезает. Он переезжает.
Написать модуль теперь можно за час. Вариантов этого модуля можно сгенерировать десять, сто, тысячу. Узкое место появилось там, где его никогда не было: не в производстве, а в проверке. Действительно ли этот код работает — или он только выглядит убедительно? Он надёжен — или просто удачно прошёл пару тестовых входов? Не развалится ли на краях? Не съест ли экономику продукта?
Это неприятная мысль для многих — она убирает магию. Выясняется, что проблема не в том, что модель плохо пишет. Проблема в том, что система рождает вариантов больше, чем человек способен осмысленно проверить.
И здесь происходит тихий, но фундаментальный сдвиг роли. Инженер перестаёт быть автором — и становится судьёй. Это разные профессии. У прокурора и судьи разная этика, разная оптика, разная ответственность. Судья, который берёт молоток и сам чинит машину подсудимого, — это не судья. Но и инженер, который до сих пор хочет написать каждую строчку сам, — это уже не та роль, за которую ему будут платить через три года.
Главный вопрос сместился. Не «как это написать». А — «можно ли этому верить, и на каком основании».
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Программирование в эпоху серых ящиков (3/12)
02. Код — это не актив. Код — это долг
У этой мысли плохая репутация — в неё тяжело поверить, потому что она рушит интуицию, с которой выросла вся индустрия. Но попробуйте посмотреть на свою кодовую базу глазами бухгалтера, а не инженера.
Каждая строчка кода кем-то поддерживается. Каждую строчку кто-то читает, обновляет, объясняет новому сотруднику, мигрирует при смене библиотеки, исправляет при смене фреймворка. Строчка кода — это не актив. Это микроскопический контракт о техническом обслуживании, который вы подписали с будущим.
Пока код стоил дорого в производстве, его количество было честным показателем усилий, знаний, мастерства. Объём кода коррелировал с объёмом работы. Эта корреляция сломалась. Генератор за пять минут выдаёт столько кода, сколько раньше человек писал за неделю. Но обслуживать этот код всё равно придётся людям. И количество строчек, которое один человек способен держать в голове, не выросло ни на процент.
Зрелая компания сегодня смотрит на код не как на капитал, а как на грязную посуду после ужина. Чем её меньше — тем лучше. Побеждает не тот, у кого кода больше. Побеждает тот, кто делает больше из меньшего. А ещё лучше — тот, кто вообще не пишет то, что можно не писать.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
02. Код — это не актив. Код — это долг
У этой мысли плохая репутация — в неё тяжело поверить, потому что она рушит интуицию, с которой выросла вся индустрия. Но попробуйте посмотреть на свою кодовую базу глазами бухгалтера, а не инженера.
Каждая строчка кода кем-то поддерживается. Каждую строчку кто-то читает, обновляет, объясняет новому сотруднику, мигрирует при смене библиотеки, исправляет при смене фреймворка. Строчка кода — это не актив. Это микроскопический контракт о техническом обслуживании, который вы подписали с будущим.
Пока код стоил дорого в производстве, его количество было честным показателем усилий, знаний, мастерства. Объём кода коррелировал с объёмом работы. Эта корреляция сломалась. Генератор за пять минут выдаёт столько кода, сколько раньше человек писал за неделю. Но обслуживать этот код всё равно придётся людям. И количество строчек, которое один человек способен держать в голове, не выросло ни на процент.
Зрелая компания сегодня смотрит на код не как на капитал, а как на грязную посуду после ужина. Чем её меньше — тем лучше. Побеждает не тот, у кого кода больше. Побеждает тот, кто делает больше из меньшего. А ещё лучше — тот, кто вообще не пишет то, что можно не писать.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Программирование в эпоху серых ящиков (4/12)
03. Мы живём в мире серых ящиков
Есть снимки, на которых видно всё. Есть снимки, на которых не видно ничего. Большинство наших систем теперь — это третья категория: снимки, на которых видно достаточно, чтобы работать, и недостаточно, чтобы успокоиться.
Серый ящик — это не чёрный ящик, где ты не понимаешь вообще ничего. И не белый ящик, где тебе прозрачно всё. Серый ящик — это когда ты знаешь назначение модуля, его интерфейс, его ограничения, его поведение на типовых входах, его режимы отказа — но не обязан знать его внутреннюю логику до последнего винтика.
Хирург, ставящий искусственный клапан сердца, не обязан знать, из какого полимера клапан сделан. Он обязан знать другое: при каком давлении клапан откажет, какие симптомы предвещают сбой, что делать, если клапан начнёт течь. Это и есть зрелый серый ящик.
Старая инженерная гордость звучала так: «Я понимаю, как это устроено внутри». Новая гордость звучит глубже: «Я понимаю, где этой штуке можно доверять, а где нельзя. Я знаю, как она наблюдается, как ограничивается, как откатывается, и как локализуется ущерб, если она сломается». Это не меньшая инженерия. Это другая инженерия.
04. Инженерия не умерла. Она переехала
Услышав всё это, легко сделать примитивный вывод: ну, значит, инженерия закончилась, теперь всё можно слепить на коленке. Нет. Инженерия не закончилась. Она переехала.
Из ручного изготовления каждой внутренней детали — в проектирование ограничений, контрактов, наблюдаемости, маршрутизации, стоимости и безопасной деградации. Где в системе нужен дорогой reasoning, а где хватит дешёвого классификатора? Где нужен fallback, где — human-in-the-loop? Где latency важнее качества, а где цена ошибки выше цены inference?
Сильный инженер проектирует вычислительную экономику системы. Один и тот же продукт можно собрать так, что операция будет стоить 0,1 цента. А можно — так, что она будет стоить 8 центов. Пользователь внешне увидит почти одно и то же. Бизнес-модель — нет.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
03. Мы живём в мире серых ящиков
Есть снимки, на которых видно всё. Есть снимки, на которых не видно ничего. Большинство наших систем теперь — это третья категория: снимки, на которых видно достаточно, чтобы работать, и недостаточно, чтобы успокоиться.
Серый ящик — это не чёрный ящик, где ты не понимаешь вообще ничего. И не белый ящик, где тебе прозрачно всё. Серый ящик — это когда ты знаешь назначение модуля, его интерфейс, его ограничения, его поведение на типовых входах, его режимы отказа — но не обязан знать его внутреннюю логику до последнего винтика.
Хирург, ставящий искусственный клапан сердца, не обязан знать, из какого полимера клапан сделан. Он обязан знать другое: при каком давлении клапан откажет, какие симптомы предвещают сбой, что делать, если клапан начнёт течь. Это и есть зрелый серый ящик.
Старая инженерная гордость звучала так: «Я понимаю, как это устроено внутри». Новая гордость звучит глубже: «Я понимаю, где этой штуке можно доверять, а где нельзя. Я знаю, как она наблюдается, как ограничивается, как откатывается, и как локализуется ущерб, если она сломается». Это не меньшая инженерия. Это другая инженерия.
04. Инженерия не умерла. Она переехала
Услышав всё это, легко сделать примитивный вывод: ну, значит, инженерия закончилась, теперь всё можно слепить на коленке. Нет. Инженерия не закончилась. Она переехала.
Из ручного изготовления каждой внутренней детали — в проектирование ограничений, контрактов, наблюдаемости, маршрутизации, стоимости и безопасной деградации. Где в системе нужен дорогой reasoning, а где хватит дешёвого классификатора? Где нужен fallback, где — human-in-the-loop? Где latency важнее качества, а где цена ошибки выше цены inference?
Сильный инженер проектирует вычислительную экономику системы. Один и тот же продукт можно собрать так, что операция будет стоить 0,1 цента. А можно — так, что она будет стоить 8 центов. Пользователь внешне увидит почти одно и то же. Бизнес-модель — нет.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Программирование в эпоху серых ящиков (5/12)
05. Прощай, ТЗ. Здравствуй, контекст
Существует старая школьная истина: чем подробнее ТЗ, тем лучше постановщик. В мире серых ящиков она превращается в ловушку.
Чем точнее вы расписываете реализацию, тем выше вероятность, что вы закрепили не суть задачи, а случайные детали. Вы зафиксировали псевдоточность вместо точности. Хороший постановщик научился передавать другое: смысл, цель, ограничения, приоритеты, критерии успеха, недопустимые отклонения — и, что важнее всего, степень свободы исполнителя.
Мне нужен мост через реку. Стальной или бетонный — на ваше усмотрение. Что я держу жёстко: мост выдерживает гружёный грузовик, не обрушивается в шторм, вписывается в береговую линию, укладывается в бюджет. Плохой заказчик моста приходит с готовым чертежом и диктует толщину каждой балки. Хороший — приносит нагрузку, климат и бюджет. Плохой ТЗ-шник прописывает шаги. Хороший — прописывает инварианты.
Плохая постановка — это туман или псевдоточность. Хорошая постановка — это сжатие смысла с сохранением инвариантов.
06. Контекст — это не поэзия. Это технология сжатия
Услышав слово «контекст», многие решают, что речь о чём-то мягком, расплывчатом. Ложное ощущение. Контекст в новой разработке — это технология сжатия, требующая не меньшей дисциплины, чем схема базы данных.
У вас в голове сложная идея. Целиком вы её не передадите — ни другому человеку, ни модели. Значит, её нужно сжать. Сжать так, чтобы при потере деталей сохранилось главное. Чтобы разные исполнители могли разойтись в реализации, но не могли разойтись в замысле.
Это и есть проверка зрелой постановки. Дайте один и тот же контекст одному инженеру, другому инженеру, одной модели, другой модели. Если все четверо поняли задачу одинаково — в главном, — вы попали в её суть. Если поняли по-разному — вы передали не смысл, а шум.
Детализация обычно мёртвая. Сжатие — живое.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
05. Прощай, ТЗ. Здравствуй, контекст
Существует старая школьная истина: чем подробнее ТЗ, тем лучше постановщик. В мире серых ящиков она превращается в ловушку.
Чем точнее вы расписываете реализацию, тем выше вероятность, что вы закрепили не суть задачи, а случайные детали. Вы зафиксировали псевдоточность вместо точности. Хороший постановщик научился передавать другое: смысл, цель, ограничения, приоритеты, критерии успеха, недопустимые отклонения — и, что важнее всего, степень свободы исполнителя.
Мне нужен мост через реку. Стальной или бетонный — на ваше усмотрение. Что я держу жёстко: мост выдерживает гружёный грузовик, не обрушивается в шторм, вписывается в береговую линию, укладывается в бюджет. Плохой заказчик моста приходит с готовым чертежом и диктует толщину каждой балки. Хороший — приносит нагрузку, климат и бюджет. Плохой ТЗ-шник прописывает шаги. Хороший — прописывает инварианты.
Плохая постановка — это туман или псевдоточность. Хорошая постановка — это сжатие смысла с сохранением инвариантов.
06. Контекст — это не поэзия. Это технология сжатия
Услышав слово «контекст», многие решают, что речь о чём-то мягком, расплывчатом. Ложное ощущение. Контекст в новой разработке — это технология сжатия, требующая не меньшей дисциплины, чем схема базы данных.
У вас в голове сложная идея. Целиком вы её не передадите — ни другому человеку, ни модели. Значит, её нужно сжать. Сжать так, чтобы при потере деталей сохранилось главное. Чтобы разные исполнители могли разойтись в реализации, но не могли разойтись в замысле.
Это и есть проверка зрелой постановки. Дайте один и тот же контекст одному инженеру, другому инженеру, одной модели, другой модели. Если все четверо поняли задачу одинаково — в главном, — вы попали в её суть. Если поняли по-разному — вы передали не смысл, а шум.
Детализация обычно мёртвая. Сжатие — живое.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Программирование в эпоху серых ящиков (6/12)
07. Главная метрика эпохи: скорость замыкания петли
Если мы живём в мире серых ящиков и дешёвой генерации, то какая метрика становится главной?
Не скорость написания кода. Не количество задач в Jira. Не velocity ради velocity. Главный параметр — это скорость, с которой замыкается петля: идея → реализация → проверка → сигнал → корректировка.
Побеждает часто не тот, кто с первого раза придумал идеальный план. Побеждает тот, кто быстрее всех получил качественный сигнал о том, что первый план был неправильным.
Здесь нужна жёсткая оговорка. Скорость сама по себе ничего не значит. Значение имеет только скорость хорошего эксперимента. Настоящая метрика — не «как быстро мы что-то собрали», а «как быстро мы получили надёжный ответ на важный вопрос».
И ещё одна вещь — неприятная, но её нужно сказать прямо. Дешёвый инструмент требует более дорогой дисциплины мышления. Когда прототип стоил три месяца, сама его цена заставляла думать до того, как начнёшь писать. Прототип за полдня этой защиты лишён. Вся нагрузка «думать заранее» перекладывается с экономики на характер. Плохая новость: характер нельзя купить на Hugging Face.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
07. Главная метрика эпохи: скорость замыкания петли
Если мы живём в мире серых ящиков и дешёвой генерации, то какая метрика становится главной?
Не скорость написания кода. Не количество задач в Jira. Не velocity ради velocity. Главный параметр — это скорость, с которой замыкается петля: идея → реализация → проверка → сигнал → корректировка.
Побеждает часто не тот, кто с первого раза придумал идеальный план. Побеждает тот, кто быстрее всех получил качественный сигнал о том, что первый план был неправильным.
Здесь нужна жёсткая оговорка. Скорость сама по себе ничего не значит. Значение имеет только скорость хорошего эксперимента. Настоящая метрика — не «как быстро мы что-то собрали», а «как быстро мы получили надёжный ответ на важный вопрос».
И ещё одна вещь — неприятная, но её нужно сказать прямо. Дешёвый инструмент требует более дорогой дисциплины мышления. Когда прототип стоил три месяца, сама его цена заставляла думать до того, как начнёшь писать. Прототип за полдня этой защиты лишён. Вся нагрузка «думать заранее» перекладывается с экономики на характер. Плохая новость: характер нельзя купить на Hugging Face.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Программирование в эпоху серых ящиков (7/12)
08. Метрика может стать театром
У серого ящика есть обратная сторона. Раз внутренности не видны, инженер всё меньше объясняет логику — и всё больше компенсирует это метриками. Это логично. Это же и опасно.
Открываешь дашборд. Сорок семь графиков. Зелёные, жёлтые, красные. Одиннадцать уровней алёртов. Полтора гигабайта метрик в день. Простой вопрос: этой штукой сейчас можно безопасно пользоваться — или нет? Ответа нет.
Это и есть метрический театр. Двести метрик и ни одного решения — не приборная панель самолёта, а витрина магазина. Количество измерений не заменяет ясность.
Здоровая система различает три уровня измерений. Метрики результата — делает ли модуль свою бизнес-функцию. Guardrail-метрики — не достигается ли результат опасным способом. Диагностические метрики — они нужны инженеру, когда проблема уже началась. Управлять компанией по диагностике — ошибка. Это всё равно что водить машину по показаниям температуры двигателя, не видя дороги.
У каждого модуля должен быть не набор графиков, а паспорт доверия. Что он должен делать. В каких условиях. Что считается нормой. Как видна деградация. Что делаем при сбое. Когда подключаем человека. Где у нас доказательство, а где только эвристика.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
08. Метрика может стать театром
У серого ящика есть обратная сторона. Раз внутренности не видны, инженер всё меньше объясняет логику — и всё больше компенсирует это метриками. Это логично. Это же и опасно.
Открываешь дашборд. Сорок семь графиков. Зелёные, жёлтые, красные. Одиннадцать уровней алёртов. Полтора гигабайта метрик в день. Простой вопрос: этой штукой сейчас можно безопасно пользоваться — или нет? Ответа нет.
Это и есть метрический театр. Двести метрик и ни одного решения — не приборная панель самолёта, а витрина магазина. Количество измерений не заменяет ясность.
Здоровая система различает три уровня измерений. Метрики результата — делает ли модуль свою бизнес-функцию. Guardrail-метрики — не достигается ли результат опасным способом. Диагностические метрики — они нужны инженеру, когда проблема уже началась. Управлять компанией по диагностике — ошибка. Это всё равно что водить машину по показаниям температуры двигателя, не видя дороги.
У каждого модуля должен быть не набор графиков, а паспорт доверия. Что он должен делать. В каких условиях. Что считается нормой. Как видна деградация. Что делаем при сбое. Когда подключаем человека. Где у нас доказательство, а где только эвристика.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Программирование в эпоху серых ящиков (8/12)
09. У системы есть горячие и замороженные регионы
Почему виражи стали актуальнее? Потому что среда меняется быстрее самой разработки. Вы полгода делаете что-то — и выходит внешний игрок, который закрывает ваш нижний слой. Очередной релиз большой модели забирает функционал, который вы считали дифференциатором. Вчерашняя фича становится пунктом в чужом API.
Защищать нужно не уже написанное. Защищать нужно только то, что действительно является ядром преимущества.
Но здесь спрятана опасная ловушка. Не все части системы одинаково пригодны к виражам.
В геноме есть участки, которые мутируют свободно, и есть участки, где одна замена букв означает гибель организма. AI-система устроена по тому же принципу. Промпты, роутинг, UX, порядок шагов — горячие регионы. Здесь мутации полезны. Схема данных, обещание клиенту, security model, ценовая модель — замороженные регионы. Здесь каждая мутация — это не вираж, а клиническая смерть компании.
Зрелый инженер точно знает, в каком регионе системы он сейчас находится. Виражи без страховки — не смелость. Гонка к обрыву.
10. AI-компания: внутри жидкая, снаружи твёрдая
У хорошего корабля есть часть, на которую обрушиваются волны, и есть часть, куда волны не должны доходить никогда.
Быстрый слой — это эксперименты, промпты, UX, workflow, маршрутизация. Здесь норма — делать, смотреть, переделывать, иногда выбрасывать.
Медленный слой — это данные, права доступа, биллинг, обещания пользователю, безопасность, контракт с реальностью. Здесь норма — тишина, стабильность, редкие и осторожные изменения.
Формула коротко: внутри — жидкая, снаружи — твёрдая. Если у вас внутри всё жёстко, а снаружи всё течёт — вы обещаете пользователю то, чего не удерживаете. Если у вас и внутри, и снаружи твёрдо — вы окостенели и не выживете полтора года. Если у вас и внутри, и снаружи жидко — у вас не компания, а болото.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
09. У системы есть горячие и замороженные регионы
Почему виражи стали актуальнее? Потому что среда меняется быстрее самой разработки. Вы полгода делаете что-то — и выходит внешний игрок, который закрывает ваш нижний слой. Очередной релиз большой модели забирает функционал, который вы считали дифференциатором. Вчерашняя фича становится пунктом в чужом API.
Защищать нужно не уже написанное. Защищать нужно только то, что действительно является ядром преимущества.
Но здесь спрятана опасная ловушка. Не все части системы одинаково пригодны к виражам.
В геноме есть участки, которые мутируют свободно, и есть участки, где одна замена букв означает гибель организма. AI-система устроена по тому же принципу. Промпты, роутинг, UX, порядок шагов — горячие регионы. Здесь мутации полезны. Схема данных, обещание клиенту, security model, ценовая модель — замороженные регионы. Здесь каждая мутация — это не вираж, а клиническая смерть компании.
Зрелый инженер точно знает, в каком регионе системы он сейчас находится. Виражи без страховки — не смелость. Гонка к обрыву.
10. AI-компания: внутри жидкая, снаружи твёрдая
У хорошего корабля есть часть, на которую обрушиваются волны, и есть часть, куда волны не должны доходить никогда.
Быстрый слой — это эксперименты, промпты, UX, workflow, маршрутизация. Здесь норма — делать, смотреть, переделывать, иногда выбрасывать.
Медленный слой — это данные, права доступа, биллинг, обещания пользователю, безопасность, контракт с реальностью. Здесь норма — тишина, стабильность, редкие и осторожные изменения.
Формула коротко: внутри — жидкая, снаружи — твёрдая. Если у вас внутри всё жёстко, а снаружи всё течёт — вы обещаете пользователю то, чего не удерживаете. Если у вас и внутри, и снаружи твёрдо — вы окостенели и не выживете полтора года. Если у вас и внутри, и снаружи жидко — у вас не компания, а болото.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Программирование в эпоху серых ящиков (9/12)
11. Главный налог будущего — энтропия
Энтропия — не событие. Это погода. Она не случается вдруг — она просто есть, каждый день, и либо вы каждый день её убираете, либо через полгода никто уже не помнит, зачем вы начинали.
AI удешевляет не только создание решений. AI удешевляет создание хаоса. Слишком много веток. Слишком много полуготовых модулей. Слишком много «почти одинаковых» идей, которые никто не доводит до конца, потому что сгенерировать новую проще, чем завершить старую.
Быстрые AI-команды часто проигрывают не потому, что им не хватает скорости. Они проигрывают потому, что у них распадается связность. Никто уже не помнит, почему приняли прошлое решение. Никто не знает, чем текущая версия отличается от предыдущей.
В AI-компании резко дорожает то, что раньше казалось бюрократической роскошью: единый словарь. Журналы решений. Версионирование не только кода, но и гипотез. Кладбище идей, чтобы не тестировать одно и то же по второму кругу.
Побеждает не просто быстрый. Побеждает тот, кто снижает энтропию быстрее, чем её производит.
12. Защитные рвы переезжают
Средневековые крепости строились не в чистом поле. Их ставили на самом уязвимом участке дороги — там, где враг вынужден был проходить мимо и не мог обойти. Крепость в чистом поле — это не moat. Это декорация.
Если код стремительно коммодитизируется — где строить крепость? Moat переезжают выше и глубже одновременно.
Выше — в дистрибуцию, в доступ к пользователю, в workflow, в который вы встроены, в упаковку, в вертикальный продукт, в доверие бренда.
Глубже — в реальные данные, в доменную сложность, в комплаенс, в юридические ограничения, в накопленный production-опыт, в traces и eval-наборы.
Самое опасное место для стартапа сегодня — быть тонкой прослойкой посередине, которую следующая большая модель легко съест как фичу. Тонкая прослойка — это домик, построенный на будущей трассе железной дороги. Пока поезда нет, вы живёте. Когда приходит поезд — обсуждать уже нечего.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
11. Главный налог будущего — энтропия
Энтропия — не событие. Это погода. Она не случается вдруг — она просто есть, каждый день, и либо вы каждый день её убираете, либо через полгода никто уже не помнит, зачем вы начинали.
AI удешевляет не только создание решений. AI удешевляет создание хаоса. Слишком много веток. Слишком много полуготовых модулей. Слишком много «почти одинаковых» идей, которые никто не доводит до конца, потому что сгенерировать новую проще, чем завершить старую.
Быстрые AI-команды часто проигрывают не потому, что им не хватает скорости. Они проигрывают потому, что у них распадается связность. Никто уже не помнит, почему приняли прошлое решение. Никто не знает, чем текущая версия отличается от предыдущей.
В AI-компании резко дорожает то, что раньше казалось бюрократической роскошью: единый словарь. Журналы решений. Версионирование не только кода, но и гипотез. Кладбище идей, чтобы не тестировать одно и то же по второму кругу.
Побеждает не просто быстрый. Побеждает тот, кто снижает энтропию быстрее, чем её производит.
12. Защитные рвы переезжают
Средневековые крепости строились не в чистом поле. Их ставили на самом уязвимом участке дороги — там, где враг вынужден был проходить мимо и не мог обойти. Крепость в чистом поле — это не moat. Это декорация.
Если код стремительно коммодитизируется — где строить крепость? Moat переезжают выше и глубже одновременно.
Выше — в дистрибуцию, в доступ к пользователю, в workflow, в который вы встроены, в упаковку, в вертикальный продукт, в доверие бренда.
Глубже — в реальные данные, в доменную сложность, в комплаенс, в юридические ограничения, в накопленный production-опыт, в traces и eval-наборы.
Самое опасное место для стартапа сегодня — быть тонкой прослойкой посередине, которую следующая большая модель легко съест как фичу. Тонкая прослойка — это домик, построенный на будущей трассе железной дороги. Пока поезда нет, вы живёте. Когда приходит поезд — обсуждать уже нечего.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Программирование в эпоху серых ящиков (10/12)
13. Вкус становится экономическим активом
Когда все научились готовить прилично, ресторан начинает продавать не еду, а выбор. Выбор того, что вообще стоит подавать. Выбор того, что лучше выкинуть из меню. Вкус.
AI поднимает пол мастерства. Мир начинает заполняться адекватными, нормальными, средними решениями — в количестве, которого раньше индустрия не видела. Тут дорожает не способность сделать. Дорожает способность выбрать, что вообще стоит делать.
Вкус в этом контексте — это не про эстетику. Это про способность выбрать правильную проблему. Отрезать лишнее. Не увязнуть в усреднённом. Если среднее стало дешёвым, то дорогим становится хороший выбор.
14. Старая карьерная лестница тихо умерла
Существует лестница, по которой в индустрии привыкли подниматься: джун, миддл, сеньор, стафф, принципал. Эта лестница была построена на одной валюте — часах, проведённых руками в коде. Эта валюта подешевела в десять раз. Значит, и лестница подешевела в десять раз.
Десять лет опыта в написании CRUD-приложений больше не конвертируются в сеньорство автоматически. Новая карьерная траектория меряет другое — не стаж, а глубину суждения. Умеешь ли ты сказать «нет» правильному на вид решению? Умеешь ли за пять минут понять, где этот модуль сломается через полгода?
Этот навык накапливается не по годам — а по количеству правильно пойманных плохих решений.
15. Человек становится губернатором системы
Сильный человек индустриального века был похож на кузнеца: он сам бил по железу, и его ценность жила в руках. Сильный человек AI-эпохи ближе к дирижёру. Дирижёр не играет ни на одном инструменте. Но без него оркестр превращается в шум.
Самый ценный человек теперь — тот, кто задаёт смысл. Определяет границы доверия. Различает критичное и вторичное. Правильно распределяет задачу между разными классами решений — где нужна модель, где классификатор, где человек, где жёсткое правило.
Человек будущего не строит каждый кирпич вручную. Он задаёт конституцию системы. Он — губернатор, а не исполнитель. И это не понижение роли. Это повышение её масштаба.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
13. Вкус становится экономическим активом
Когда все научились готовить прилично, ресторан начинает продавать не еду, а выбор. Выбор того, что вообще стоит подавать. Выбор того, что лучше выкинуть из меню. Вкус.
AI поднимает пол мастерства. Мир начинает заполняться адекватными, нормальными, средними решениями — в количестве, которого раньше индустрия не видела. Тут дорожает не способность сделать. Дорожает способность выбрать, что вообще стоит делать.
Вкус в этом контексте — это не про эстетику. Это про способность выбрать правильную проблему. Отрезать лишнее. Не увязнуть в усреднённом. Если среднее стало дешёвым, то дорогим становится хороший выбор.
14. Старая карьерная лестница тихо умерла
Существует лестница, по которой в индустрии привыкли подниматься: джун, миддл, сеньор, стафф, принципал. Эта лестница была построена на одной валюте — часах, проведённых руками в коде. Эта валюта подешевела в десять раз. Значит, и лестница подешевела в десять раз.
Десять лет опыта в написании CRUD-приложений больше не конвертируются в сеньорство автоматически. Новая карьерная траектория меряет другое — не стаж, а глубину суждения. Умеешь ли ты сказать «нет» правильному на вид решению? Умеешь ли за пять минут понять, где этот модуль сломается через полгода?
Этот навык накапливается не по годам — а по количеству правильно пойманных плохих решений.
15. Человек становится губернатором системы
Сильный человек индустриального века был похож на кузнеца: он сам бил по железу, и его ценность жила в руках. Сильный человек AI-эпохи ближе к дирижёру. Дирижёр не играет ни на одном инструменте. Но без него оркестр превращается в шум.
Самый ценный человек теперь — тот, кто задаёт смысл. Определяет границы доверия. Различает критичное и вторичное. Правильно распределяет задачу между разными классами решений — где нужна модель, где классификатор, где человек, где жёсткое правило.
Человек будущего не строит каждый кирпич вручную. Он задаёт конституцию системы. Он — губернатор, а не исполнитель. И это не понижение роли. Это повышение её масштаба.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Программирование в эпоху серых ящиков (11/12)
16. Где граница этой философии
Есть классы систем, где цена ошибки высока: медицина, безопасность, критическая инфраструктура, платёжные ядра. Туда эпоха серых ящиков приходит не как отмена строгости, а как усиление требований к контурам доверия.
Не нужно романтизировать хаос. Нужно научиться локализовать хаос там, где он полезен, и не выпускать его туда, где он разрушителен. У свободы в инженерии всегда есть адрес прописки.
17. Главная формула
В AI-эпоху разработка и компания перестают быть фабрикой по изготовлению кода — и становятся системой управляемого поиска.
Код дешевеет. Варианты дешевеют. Нижние слои коммодитизируются. Дорожает другое: верификация, сжатие смысла, скорость получения сигнала, скорость обратимых виражей, снижение энтропии, вкус, дистрибуция, доверие.
Финал. Настоящий вопрос эпохи
Новая эпоха не требует от нас понимать всё до последнего винтика. Она требует другого. Уметь работать с серыми ящиками. Уметь задавать контекст вместо псевдоточности. Уметь быстро проверять гипотезы — и ещё быстрее закрывать ложные. Уметь не захлебнуться в собственных вариантах.
Главный вопрос ближайших лет звучит уже не так, как он звучал десять лет назад. Не «кто лучше пишет код». А — «кто быстрее превращает намерение в проверенное, надёжное поведение системы».
Вот это и есть настоящий вопрос эпохи.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
16. Где граница этой философии
Есть классы систем, где цена ошибки высока: медицина, безопасность, критическая инфраструктура, платёжные ядра. Туда эпоха серых ящиков приходит не как отмена строгости, а как усиление требований к контурам доверия.
Не нужно романтизировать хаос. Нужно научиться локализовать хаос там, где он полезен, и не выпускать его туда, где он разрушителен. У свободы в инженерии всегда есть адрес прописки.
17. Главная формула
В AI-эпоху разработка и компания перестают быть фабрикой по изготовлению кода — и становятся системой управляемого поиска.
Код дешевеет. Варианты дешевеют. Нижние слои коммодитизируются. Дорожает другое: верификация, сжатие смысла, скорость получения сигнала, скорость обратимых виражей, снижение энтропии, вкус, дистрибуция, доверие.
Финал. Настоящий вопрос эпохи
Новая эпоха не требует от нас понимать всё до последнего винтика. Она требует другого. Уметь работать с серыми ящиками. Уметь задавать контекст вместо псевдоточности. Уметь быстро проверять гипотезы — и ещё быстрее закрывать ложные. Уметь не захлебнуться в собственных вариантах.
Главный вопрос ближайших лет звучит уже не так, как он звучал десять лет назад. Не «кто лучше пишет код». А — «кто быстрее превращает намерение в проверенное, надёжное поведение системы».
Вот это и есть настоящий вопрос эпохи.
автор Георгий · telegram @OkjaGG
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
lecture_graybox.pdf
2.7 MB
Программирование в эпоху серых ящиков (12/12)
Согласен со многим, что высказал Георгий.
Контроля нужно больше чем раньше, время на планирование, проверки и оптимизации уходит намного больше, но вот сам код, как листы из резографа вылетает пачками - это да)
Кто хочет почитать в PDF С картинками, файл прилагаю.
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX
Согласен со многим, что высказал Георгий.
Контроля нужно больше чем раньше, время на планирование, проверки и оптимизации уходит намного больше, но вот сам код, как листы из резографа вылетает пачками - это да)
Кто хочет почитать в PDF С картинками, файл прилагаю.
#AI #Нейросети
@DevsRoot
В MAX