Недавно один мой хороший знакомый из научной среды обратился за консультацией по поводу перспектив применения гуманоидных роботов на стройке. Что думаете? 🤔
Я не особо верю в роботов на стройке. Ну т.е. в обычных кирпиче-укладчиков 🧱❌
На стройке будет сложно заменить нишевые профессии, там очень дешёвый труд, который не требует больших квалификаций. 💰
И робот должен быть очень дешёвым и очень прочным, чтобы выдержать прилёты кирпичей и балок 💪.
Если робот выйдет на стройку, он должен быть высокофункциональным и прочным, и плюс ко всему его должно быть не жалко, а значит он должен стоить ну хотя бы как стиральная машинка 🧺.
Где роботы могут быть полезны ✅
Как вариант можно упирать на сейфти — роботы для опасных работ и на какие-то тяжёлые условия работ и т.п. ⚠️ Но это очень ограниченное применение.
Если бы я вводил роботов на стройку, выбрал бы высокооплачиваемую, высококвалифицированную профессию. Может что-то типа инспектора: ходит по стройке, снимает встроенным лидаром, сверяет с проектом, выдаёт предписания 📋 (видел где-то подобное, там робот на колёсах катится и снимает фотки 360° 📸).
Или дрон летает по стройке и так же выполняет съёмку, следит за выполнением работ, отклонениями от проекта 🚁.
Человеческий фактор 👷♂️
Второй момент — помню наш опыт по применению планшетов и дронов на стройке, и помню смятение работяг, когда им вверяют дорогую штуку, которая стоит как их полугодовой оклад 😰. Как они будут ею пользоваться? Конечно очень бережно — спрячут в сейф 🔒.
С роботом думаю будет что-то подобное. В сейф его не спрячешь, но весь фокус стройплощадки будет на нём, чтобы у него было всё хорошо и лишь бы не сломался 🛡.
Когда робот будет стоить как стиральная машинка? 💸
Пока роботы на стройке стоят примерно как бюджет всей стройки:
Робот-каменщик SAM — $500k 💰
Блокоукладчик Hadrian X — $2ml 💸
Прогноз 🔮
В течение 3-5 лет мы скорее всего увидим какие-то локальные попытки и примеры применения гуманоидов на стройке, но скорее всего это, так и останется единичными маркетинговыми случаями 📈.
Реального применения гуманоидов на стройке мне пока не видится ❌.
Я не особо верю в роботов на стройке. Ну т.е. в обычных кирпиче-укладчиков 🧱❌
На стройке будет сложно заменить нишевые профессии, там очень дешёвый труд, который не требует больших квалификаций. 💰
И робот должен быть очень дешёвым и очень прочным, чтобы выдержать прилёты кирпичей и балок 💪.
Если робот выйдет на стройку, он должен быть высокофункциональным и прочным, и плюс ко всему его должно быть не жалко, а значит он должен стоить ну хотя бы как стиральная машинка 🧺.
Где роботы могут быть полезны ✅
Как вариант можно упирать на сейфти — роботы для опасных работ и на какие-то тяжёлые условия работ и т.п. ⚠️ Но это очень ограниченное применение.
Если бы я вводил роботов на стройку, выбрал бы высокооплачиваемую, высококвалифицированную профессию. Может что-то типа инспектора: ходит по стройке, снимает встроенным лидаром, сверяет с проектом, выдаёт предписания 📋 (видел где-то подобное, там робот на колёсах катится и снимает фотки 360° 📸).
Или дрон летает по стройке и так же выполняет съёмку, следит за выполнением работ, отклонениями от проекта 🚁.
Человеческий фактор 👷♂️
Второй момент — помню наш опыт по применению планшетов и дронов на стройке, и помню смятение работяг, когда им вверяют дорогую штуку, которая стоит как их полугодовой оклад 😰. Как они будут ею пользоваться? Конечно очень бережно — спрячут в сейф 🔒.
С роботом думаю будет что-то подобное. В сейф его не спрячешь, но весь фокус стройплощадки будет на нём, чтобы у него было всё хорошо и лишь бы не сломался 🛡.
Когда робот будет стоить как стиральная машинка? 💸
Пока роботы на стройке стоят примерно как бюджет всей стройки:
Робот-каменщик SAM — $500k 💰
Блокоукладчик Hadrian X — $2ml 💸
Прогноз 🔮
В течение 3-5 лет мы скорее всего увидим какие-то локальные попытки и примеры применения гуманоидов на стройке, но скорее всего это, так и останется единичными маркетинговыми случаями 📈.
Реального применения гуманоидов на стройке мне пока не видится ❌.
👍6🤔1
🧠💥 Ваш мозг деградирует, когда вы используете ChatGPT!
Массачусетский технологический институт опубликовал новое исследование под названием "Ваш мозг на ChatGPT: накопление когнитивных долгов и снижение навыков решения проблем" 📊
🔗 Оригинал вот тут https://www.media.mit.edu/publications/your-brain-on-chatgpt/
📋 Краткое содержание исследования
Исследование изучало когнитивные и неврологические эффекты использования больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, для написания эссе 🔬
🔬 Методология
👥 Участники и группы: В четырехмесячном исследовании приняли участие 54 человека, разделенные на три группы: одна использовала LLM (ChatGPT), другая — поисковую систему, а третья, «только мозг» (Brain-only), работала без внешних инструментов.
📝 Задачи: Участники в течение трех сессий писали эссе в стиле SAT, используя назначенный им метод. На четвертой сессии пользователей LLM попросили писать без инструментов (LLM-to-Brain), а участникам из группы «только мозг» предоставили доступ к LLM (Brain-to-LLM).
📊 Анализ: Исследователи использовали электроэнцефалографию (ЭЭГ) для мониторинга мозговой активности, обработку естественного языка (NLP) для анализа эссе, а также оценки как от живых преподавателей, так и от ИИ-судьи для оценки качества текстов.
🎯 Ключевые выводы
Результаты исследования указывают на потенциальный «когнитивный долг», возникающий из-за использования ИИ для письменных задач ⚠️
🧠 Снижение мозговой активности: Анализ ЭЭГ показал, что у пользователей LLM была самая слабая и наименее распределенная нейронная связность по сравнению с группами, использовавшими поисковик и работавшими без инструментов. Когнитивная вовлеченность, по-видимому, снижалась по мере увеличения зависимости от внешних инструментов.
📝 Унификация письма: Эссе, написанные с помощью LLM, оказались более похожими друг на друга по формулировкам, темам и структуре. Люди-оценщики часто наказывали эти эссе за отсутствие оригинальности, даже если модели ИИ-оценки ставили им высокие баллы.
🤖 Снижение чувства авторства и запоминания: Участники из группы LLM сообщали о более низком чувстве авторства по отношению к своей работе. Им также было труднее вспоминать и цитировать предложения из только что написанных ими эссе.
⚡ Негативные эффекты зависимости: Когда пользователям LLM пришлось писать без помощи ИИ на четвертой сессии, они показали значительно худшие результаты и признаки снижения нейронной вовлеченности. Их мозговая активность оставалась «вялой». Напротив, участники, которые сначала писали самостоятельно, а затем использовали LLM (Brain-to-LLM), продемонстрировали лучшее запоминание и более высокую вовлеченность мозга, что указывает на более целенаправленное использование инструмента.
💡 Заключение
Это исследование предполагает, что, хотя ИИ-инструменты предлагают удобство, постоянная зависимость от них может ослабить критическое мышление, память и когнитивные усилия, необходимые для глубокого обучения. Последовательность использования инструментов имеет значение: сначала задействовать собственные мысли, а затем использовать ИИ для доработки, представляется более выгодным подходом с когнитивной точки зрения 🎯
Будьте осторожны при использовании AI, неподсядьте! 🚨
От себя хочу добавить, мне кажется работает и обратный способ: задействуем AI, ресёрчим тему, AI накидывает результаты, включаем мозг, изучаем результаты, проверяем гипотезы, учимся! 🧠💪
Массачусетский технологический институт опубликовал новое исследование под названием "Ваш мозг на ChatGPT: накопление когнитивных долгов и снижение навыков решения проблем" 📊
🔗 Оригинал вот тут https://www.media.mit.edu/publications/your-brain-on-chatgpt/
📋 Краткое содержание исследования
Исследование изучало когнитивные и неврологические эффекты использования больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, для написания эссе 🔬
🔬 Методология
👥 Участники и группы: В четырехмесячном исследовании приняли участие 54 человека, разделенные на три группы: одна использовала LLM (ChatGPT), другая — поисковую систему, а третья, «только мозг» (Brain-only), работала без внешних инструментов.
📝 Задачи: Участники в течение трех сессий писали эссе в стиле SAT, используя назначенный им метод. На четвертой сессии пользователей LLM попросили писать без инструментов (LLM-to-Brain), а участникам из группы «только мозг» предоставили доступ к LLM (Brain-to-LLM).
📊 Анализ: Исследователи использовали электроэнцефалографию (ЭЭГ) для мониторинга мозговой активности, обработку естественного языка (NLP) для анализа эссе, а также оценки как от живых преподавателей, так и от ИИ-судьи для оценки качества текстов.
🎯 Ключевые выводы
Результаты исследования указывают на потенциальный «когнитивный долг», возникающий из-за использования ИИ для письменных задач ⚠️
🧠 Снижение мозговой активности: Анализ ЭЭГ показал, что у пользователей LLM была самая слабая и наименее распределенная нейронная связность по сравнению с группами, использовавшими поисковик и работавшими без инструментов. Когнитивная вовлеченность, по-видимому, снижалась по мере увеличения зависимости от внешних инструментов.
📝 Унификация письма: Эссе, написанные с помощью LLM, оказались более похожими друг на друга по формулировкам, темам и структуре. Люди-оценщики часто наказывали эти эссе за отсутствие оригинальности, даже если модели ИИ-оценки ставили им высокие баллы.
🤖 Снижение чувства авторства и запоминания: Участники из группы LLM сообщали о более низком чувстве авторства по отношению к своей работе. Им также было труднее вспоминать и цитировать предложения из только что написанных ими эссе.
⚡ Негативные эффекты зависимости: Когда пользователям LLM пришлось писать без помощи ИИ на четвертой сессии, они показали значительно худшие результаты и признаки снижения нейронной вовлеченности. Их мозговая активность оставалась «вялой». Напротив, участники, которые сначала писали самостоятельно, а затем использовали LLM (Brain-to-LLM), продемонстрировали лучшее запоминание и более высокую вовлеченность мозга, что указывает на более целенаправленное использование инструмента.
💡 Заключение
Это исследование предполагает, что, хотя ИИ-инструменты предлагают удобство, постоянная зависимость от них может ослабить критическое мышление, память и когнитивные усилия, необходимые для глубокого обучения. Последовательность использования инструментов имеет значение: сначала задействовать собственные мысли, а затем использовать ИИ для доработки, представляется более выгодным подходом с когнитивной точки зрения 🎯
Будьте осторожны при использовании AI, неподсядьте! 🚨
От себя хочу добавить, мне кажется работает и обратный способ: задействуем AI, ресёрчим тему, AI накидывает результаты, включаем мозг, изучаем результаты, проверяем гипотезы, учимся! 🧠💪
MIT Media Lab
Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task – MIT Media Lab
This study explores the neural and behavioral consequences of LLM-assisted essay writing. Participants were divided into three groups: LLM, Search Engine, and …
🔥5👍3
🔥 Самое масштабное обновление бота!
Друзья, у нас отличные новости — пожалуй, это самое большое обновление нашего бота за всё время его существования! 🚀
⚖️ Подписываемся на пользовательское соглашение
Теперь при первом запуске бот предложит вам подписать стандартное пользовательское соглашение. Это обычная практика, необходимая для работы в правовом поле. Всё прозрачно и по делу.
💳 Подписка на бота
Внедрена платная модель использования. Сейчас доступен тариф "Стандарт" — всего 1000₽/мес, и это по сниженной цене! 🎁
(да, с текущими ценами, дешевле, чем сходить в Пятерочку💘 )
🤖 Качество ответов стало лучше
Бот стал отвечать более структурировано:
1. Краткий и чёткий ответ на вопрос
2. Затем подробное объяснение
3. В конце — выдержки из стандартов
📌 Важно: теперь бот старается не просто указывать страницы, но и точные номера пунктов стандартов. Он делает это только когда уверен, что не врёт. Это первый шаг к глубокому анализу норм — в будущих обновлениях он будет всё чаще ссылаться на конкретные статьи. 📚
🛡️ Встроенный внутренний цензор
Теперь у бота есть "внутренний контролёр".
Прежде чем выдать вам ответ, бот проверяет сам себя:
Соотносит свой текст с найденными документами, если сомневается, не указывает спорные ссылки или номера пунктов
Предполагаем, что это серьёзно повысит точность и надёжность ответов 💡
🔮 Что дальше?
📍 В ближайших планах:
- Реализовать по-настоящему работающий механизм анализа стандартов по статьям, с автоматической выдачей ссылок на конкретные пункты в ответе
- И существенно расширить базу знаний бота — в несколько раз! 💥
💰 Финансовая проверка реальности
На текущем этапе очень важно понять:
> Жизнеспособен ли бот как проект?
Если да — будем развивать его дальше, глубже, умнее.
Если нет — будем думать 🙂
Спасибо, что пользуетесь ботом, задаёте вопросы и верите в идею!
Ваша поддержка — главный движок этого проекта ❤️
Друзья, у нас отличные новости — пожалуй, это самое большое обновление нашего бота за всё время его существования! 🚀
⚖️ Подписываемся на пользовательское соглашение
Теперь при первом запуске бот предложит вам подписать стандартное пользовательское соглашение. Это обычная практика, необходимая для работы в правовом поле. Всё прозрачно и по делу.
💳 Подписка на бота
Внедрена платная модель использования. Сейчас доступен тариф "Стандарт" — всего 1000₽/мес, и это по сниженной цене! 🎁
(да, с текущими ценами, дешевле, чем сходить в Пятерочку
🤖 Качество ответов стало лучше
Бот стал отвечать более структурировано:
1. Краткий и чёткий ответ на вопрос
2. Затем подробное объяснение
3. В конце — выдержки из стандартов
📌 Важно: теперь бот старается не просто указывать страницы, но и точные номера пунктов стандартов. Он делает это только когда уверен, что не врёт. Это первый шаг к глубокому анализу норм — в будущих обновлениях он будет всё чаще ссылаться на конкретные статьи. 📚
🛡️ Встроенный внутренний цензор
Теперь у бота есть "внутренний контролёр".
Прежде чем выдать вам ответ, бот проверяет сам себя:
Соотносит свой текст с найденными документами, если сомневается, не указывает спорные ссылки или номера пунктов
Предполагаем, что это серьёзно повысит точность и надёжность ответов 💡
🔮 Что дальше?
📍 В ближайших планах:
- Реализовать по-настоящему работающий механизм анализа стандартов по статьям, с автоматической выдачей ссылок на конкретные пункты в ответе
- И существенно расширить базу знаний бота — в несколько раз! 💥
💰 Финансовая проверка реальности
На текущем этапе очень важно понять:
> Жизнеспособен ли бот как проект?
Если да — будем развивать его дальше, глубже, умнее.
Если нет — будем думать 🙂
Спасибо, что пользуетесь ботом, задаёте вопросы и верите в идею!
Ваша поддержка — главный движок этого проекта ❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍5
Слышали про structural output? 🏗️ Очень полезный вид промпта, пригодится в задачах классификации данных, но есть нюансы, о которых раньше не знал 💡
🤖 От человеческого к машинному языку:
В большинстве случаев мы задаём вопрос нейронке простым, человеческим языком, но для особых случаев лучше перейти на форму вопроса более близкую для "машинного" понимания — структурированный запрос 📊
В нем мы передаем модели просьбу выдать нам ответ в структурированной форме.
Пример обычного запроса:
"Ответь на вопрос пользователя, приведя цитаты из стандартов, укажи конкретные номера пунктов на которые опирается ответ" 📝
Пример структурированного запроса:
"Проанализируй текст стандарта, определи номер статьи или пункта для каждого фрагмента текста, результат передай в формате JSON в соответствии со схемой..." ⚙️
📈 Результаты сравнения
❌ Первый вариант — не отрабатывает совсем, вызывает частые галлюцинации или ошибки в ответе
✅ Второй вариант — отрабатывает без ошибок, справляется с разными стилями обозначения номеров разделов или статей
Этот метод более правильный, но и более затратный в реализации — нужно переразметить всю базу знаний бота 🔧
🔄 Неожиданное открытие!
Я открыл для себя особенность структурированного запроса, которая удивила: давая структурированную задачку LLM, модель может внутри себя создавать циклы и выполнять задачку шаг за шагом последовательно! 🔁
Конкретно, в моих экспериментах для бота, модель gpt-4.1внутри себя создавала цикл по каждой странице и обработывала задачу не за один раз, а за 15-20 шагов.
⏰ Чем это грозит?
Структурированный запрос может занимать довольно много времени.
Согласитесь, это существенное ограничение для сервисов реального времени 🚀
💪 Но это мощный инструмент!
Тем не менее, структурированный запрос — очень мощный инструмент, который может существенно повысить качество отработки вопроса пользователя 🎯
P.S. Ещё раз для себя отметил: с ИИ нужно общаться учитывая его особенности. Хоть он и заточен под человеческий язык, он имеет свой "уклад ума" 🤖 Понимая эти особенности, можно значительно прокачать эффективность использования нейронок для своих профессиональных задач! 💼✨
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤3
🤖 Расскажу, как сейчас идет работа над подготовкой данных для базы знаний бота, и немного о том, почему решил обновить разметку с привязкой ответов к пунктам стандартов, а не к страницам.
❓ Почему взялся за это обновление? Само собой оно непростое и требует значительной переработки и улучшения базы знаний.
1️⃣ Во-первых, это предложение поступило от вас — пользователей бота, основано на реальных кейсах и потребностях.
2️⃣ Во-вторых, статистика использования бота четко показывает: ответы с привязкой к пунктам интересуют намного больше, чем к страницам.
3️⃣ Ну и третье — переразметка значительно повысит качество подбора документов ботом.
Почему? 🤔
Всё дело в чанках! 🔍
Коротко о том, как работает поиск информации внутри бота: задаёте вопрос → бот ищет ответ в «кусочках» (чанках), на которые разделены загруженные стандарты. Очень важно попасть в оптимальный размер этих чанков: слишком большие — размывают смысл, слишком маленькие — теряется контекст.
📚 Огромное преимущество российских стандартов в их чёткой структуре: разделы и статьи сразу дают понятные смысловые блоки. Переразметка по пунктам стандартов и есть идеальный подход к формированию таких чанков, над которым сейчас и работаю.
🔥 Главный челлендж — определить начало и конец пункта. Например, «5 Изделия железобетонные» — это заголовок раздела или просто пункт в списке? Или вообще ссылка на другой пункт?
Приходится детально разбирать каждый документ, обращая внимание на различные (часто неочевидные!) признаки структуры: разделы, статьи, списки, таблицы… И таких моментов десятки, особенно с учетом разнообразия нумераций (где-то с точкой, где-то без, буквенные и цифровые, капслоком и без…). 😵💫
Кстати, помните времена, когда заголовки выделяли КАПСЛОКОМ? Наверное, это наследие эпохи кульманов и до-вордовских компьютеров. У нас постепенно отказались от этой традиции благодаря Word, а вот в Индонезии до сих пор любят писать и стандарты, и чертежи капсом! 😄
🚧 В общем, переразметка базы знаний почти завершена — скоро ждите важное обновление! 🚀
PS: подсчитал, что средний размер чанка в СП примерно 500-600 символов, в ГОСТе — 200-300 символов. Т.е. СП делится на кусочки примерно такого объема:
«Проектирование фундаментов под колонны зданий осуществляется с учетом нагрузок, передаваемых на основание. Для фундаментов колонн из монолитного железобетона допускается устройство подушки из бетона класса не ниже B7.5 толщиной не менее 100 мм. Армирование фундаментов должно выполняться в соответствии с проектом, предусматривающим защитный слой бетона толщиной не менее 30 мм. При проектировании следует учитывать характеристики грунтов основания, нормативные значения нагрузок и возможные дополнительные воздействия, такие как температурные и влажностные деформации. Особое внимание необходимо уделять выбору арматуры и контролю качества бетонирования для обеспечения долговечности и несущей способности конструкции.»
А ГОСТ вот такого:
«Толщина защитного слоя бетона до поверхности рабочей арматуры должна быть не менее:
25 мм для плит и стен;
35 мм для балок и колонн;
40 мм для фундаментов. Допускается увеличение толщины защитного слоя бетона при соответствующем обосновании в проектной документации.»
❓ Почему взялся за это обновление? Само собой оно непростое и требует значительной переработки и улучшения базы знаний.
1️⃣ Во-первых, это предложение поступило от вас — пользователей бота, основано на реальных кейсах и потребностях.
2️⃣ Во-вторых, статистика использования бота четко показывает: ответы с привязкой к пунктам интересуют намного больше, чем к страницам.
3️⃣ Ну и третье — переразметка значительно повысит качество подбора документов ботом.
Почему? 🤔
Всё дело в чанках! 🔍
Коротко о том, как работает поиск информации внутри бота: задаёте вопрос → бот ищет ответ в «кусочках» (чанках), на которые разделены загруженные стандарты. Очень важно попасть в оптимальный размер этих чанков: слишком большие — размывают смысл, слишком маленькие — теряется контекст.
📚 Огромное преимущество российских стандартов в их чёткой структуре: разделы и статьи сразу дают понятные смысловые блоки. Переразметка по пунктам стандартов и есть идеальный подход к формированию таких чанков, над которым сейчас и работаю.
🔥 Главный челлендж — определить начало и конец пункта. Например, «5 Изделия железобетонные» — это заголовок раздела или просто пункт в списке? Или вообще ссылка на другой пункт?
Приходится детально разбирать каждый документ, обращая внимание на различные (часто неочевидные!) признаки структуры: разделы, статьи, списки, таблицы… И таких моментов десятки, особенно с учетом разнообразия нумераций (где-то с точкой, где-то без, буквенные и цифровые, капслоком и без…). 😵💫
Кстати, помните времена, когда заголовки выделяли КАПСЛОКОМ? Наверное, это наследие эпохи кульманов и до-вордовских компьютеров. У нас постепенно отказались от этой традиции благодаря Word, а вот в Индонезии до сих пор любят писать и стандарты, и чертежи капсом! 😄
🚧 В общем, переразметка базы знаний почти завершена — скоро ждите важное обновление! 🚀
PS: подсчитал, что средний размер чанка в СП примерно 500-600 символов, в ГОСТе — 200-300 символов. Т.е. СП делится на кусочки примерно такого объема:
«Проектирование фундаментов под колонны зданий осуществляется с учетом нагрузок, передаваемых на основание. Для фундаментов колонн из монолитного железобетона допускается устройство подушки из бетона класса не ниже B7.5 толщиной не менее 100 мм. Армирование фундаментов должно выполняться в соответствии с проектом, предусматривающим защитный слой бетона толщиной не менее 30 мм. При проектировании следует учитывать характеристики грунтов основания, нормативные значения нагрузок и возможные дополнительные воздействия, такие как температурные и влажностные деформации. Особое внимание необходимо уделять выбору арматуры и контролю качества бетонирования для обеспечения долговечности и несущей способности конструкции.»
А ГОСТ вот такого:
«Толщина защитного слоя бетона до поверхности рабочей арматуры должна быть не менее:
25 мм для плит и стен;
35 мм для балок и колонн;
40 мм для фундаментов. Допускается увеличение толщины защитного слоя бетона при соответствующем обосновании в проектной документации.»
3🔥3👍2
♟️ Февраль 1996 — Deep Blue впервые побеждает действующего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в первой партии матча из шести игр.
🏆 11 мая 1997 — Deep Blue от IBM окончательно побеждает Гарри Каспарова со счетом 3.5-2.5, став первым компьютером, выигравшим полноценный матч у чемпиона мира.
🎲 Март 2016 — AlphaGo побеждает Ли Седоля (9-й дан), одного из сильнейших игроков в го, со счетом 4-1.
🌟 Май 2017 — AlphaGo обыгрывает Кэ Цзе, игрока №1 в мире на тот момент.
💻 Июль 2025 — Модель OpenAI занимает второе место на соревновании по программированию AtCoder World Tour Finals 2025 в Токио.🥈
🥇 Победителем турнира стал польский программист Пшемыслав Дембяк («Psyho»).
🚀 Это был напряжённый 10-часовой марафон программирования, где участвовали 12 сильнейших программистов планеты. OpenAI впервые поднялся в топ-3 крупного международного соревнования такого уровня!
🤔 Стоит ли нам беспокоиться? Сейчас ни один шахматный гроссмейстер или мастер го не решится на матч с ИИ — шансов у человека уже практически нет.
Ставлю на то, что через год ИИ уже будет первым в соревнованиях по программированию. 🔮📈
🏆 11 мая 1997 — Deep Blue от IBM окончательно побеждает Гарри Каспарова со счетом 3.5-2.5, став первым компьютером, выигравшим полноценный матч у чемпиона мира.
🎲 Март 2016 — AlphaGo побеждает Ли Седоля (9-й дан), одного из сильнейших игроков в го, со счетом 4-1.
🌟 Май 2017 — AlphaGo обыгрывает Кэ Цзе, игрока №1 в мире на тот момент.
💻 Июль 2025 — Модель OpenAI занимает второе место на соревновании по программированию AtCoder World Tour Finals 2025 в Токио.🥈
🥇 Победителем турнира стал польский программист Пшемыслав Дембяк («Psyho»).
🚀 Это был напряжённый 10-часовой марафон программирования, где участвовали 12 сильнейших программистов планеты. OpenAI впервые поднялся в топ-3 крупного международного соревнования такого уровня!
🤔 Стоит ли нам беспокоиться? Сейчас ни один шахматный гроссмейстер или мастер го не решится на матч с ИИ — шансов у человека уже практически нет.
Ставлю на то, что через год ИИ уже будет первым в соревнованиях по программированию. 🔮📈
А вот результаты другого конкурса, которые говорят в пользу обратной точки зрения — что ИИ ещё далеко до лидерства в гонке программирования с человеком. 🤖💻
Институт Laude Institute объявил первого победителя премии K Prize — многоэтапного соревнования по программированию с помощью ИИ. Можно сказать, это было соревнование по «вайб-кодингу». 🌊👨💻
Победил бразильский промпт-инженер Эдуардо Роча де Андраде, который, внимание❗️, дал правильные ответы лишь на 7.5% вопросов теста. 🥲
В чём суть конкурса?
✅ Участвуют только опенсорс-модели, соревнование проводится офлайн с ограниченными вычислительными ресурсами.
✅ Задачи не должны присутствовать в тренировочных данных моделей — то есть ИИ должен самостоятельно думать, анализировать и искать решения. 🧠🔍
О чём говорит столь низкий результат?
Может, опенсорс моделям далеко до топовых коммерческих, вроде ChatGPT? 🚧
Или ИИ хорош только в решении уже знакомых задач, а с абсолютно новыми — пробуксовывает? 🔄
А может, это ярко показывает пропасть между «вайб-кодингом» и профессиональным программированием? ⚠️
Вопросов больше, чем ответов. Но гонка продолжается! 🏁
Институт Laude Institute объявил первого победителя премии K Prize — многоэтапного соревнования по программированию с помощью ИИ. Можно сказать, это было соревнование по «вайб-кодингу». 🌊👨💻
Победил бразильский промпт-инженер Эдуардо Роча де Андраде, который, внимание❗️, дал правильные ответы лишь на 7.5% вопросов теста. 🥲
В чём суть конкурса?
✅ Участвуют только опенсорс-модели, соревнование проводится офлайн с ограниченными вычислительными ресурсами.
✅ Задачи не должны присутствовать в тренировочных данных моделей — то есть ИИ должен самостоятельно думать, анализировать и искать решения. 🧠🔍
О чём говорит столь низкий результат?
Может, опенсорс моделям далеко до топовых коммерческих, вроде ChatGPT? 🚧
Или ИИ хорош только в решении уже знакомых задач, а с абсолютно новыми — пробуксовывает? 🔄
А может, это ярко показывает пропасть между «вайб-кодингом» и профессиональным программированием? ⚠️
Вопросов больше, чем ответов. Но гонка продолжается! 🏁
👍1
🤖 Как вам GPT-5?
Тестирую его на боте, смотрю как отвечает, какие изменения в поведении, что добавили в API... 🔍
Плюсов пока не нашёл 😕 Вроде это должна быть гибридная модель, которая должна уметь включать рассуждения в зависимости от вопроса пользователя.
Но по факту это чистый ризонинг, отключить рассуждения нельзя! ❌
В API есть два параметра:
'reasoning_effort' - устанавливает как глубоко продумывать ответ (minimal, low, medium) 🧠
'verbosity' - управляет развёрнутостью ответа (low, medium, high) 📝
⚡️ Поменяв модель gpt-4.1 на gpt-5, ответ бота на простой вопрос "найди требования по уклону канализации" выдал в 6 сообщениях! В ШЕСТИ СООБЩЕНИЯХ КАРЛ!!!! 😱
Максимально снизив планку рассуждений и развёрнутости ответа - я не смог добиться обычного Zero-Shot ответа 🎯
Параметр который бы полностью отключал рассуждения - НЕТ, и это очень плохо! 💸
Модель в которой нельзя отключить раздумья будет отвечать дольше и тратить больше токенов! ⏱️💰
🔄 Её ответы будут построены иначе чем чистый zero-shot.
🤔 Думающая модель чаще будет спрашивать пользователя об уточнениях, она включает свои мысли в свой ответ.
📈 Прорыва не случилось - GPT-5 не стала лучше работать с инструкциями, всё так же иногда промахивается. Приходится применять двойные проверки, чтобы обеспечить правильный результат для критически важных моментов ⚠️
🔧 Скорее всего история будет такая же как с выпусками Revit - пропускаем первые релизы новых версий и ждём первых патчей, которые исправят баги первого релиза, и после этого уже будем применять 🛠
Так что пока бот остаётся на модели gpt-4.1✅
Тестирую его на боте, смотрю как отвечает, какие изменения в поведении, что добавили в API... 🔍
Плюсов пока не нашёл 😕 Вроде это должна быть гибридная модель, которая должна уметь включать рассуждения в зависимости от вопроса пользователя.
Но по факту это чистый ризонинг, отключить рассуждения нельзя! ❌
В API есть два параметра:
'reasoning_effort' - устанавливает как глубоко продумывать ответ (minimal, low, medium) 🧠
'verbosity' - управляет развёрнутостью ответа (low, medium, high) 📝
⚡️ Поменяв модель gpt-4.1 на gpt-5, ответ бота на простой вопрос "найди требования по уклону канализации" выдал в 6 сообщениях! В ШЕСТИ СООБЩЕНИЯХ КАРЛ!!!! 😱
Максимально снизив планку рассуждений и развёрнутости ответа - я не смог добиться обычного Zero-Shot ответа 🎯
Параметр который бы полностью отключал рассуждения - НЕТ, и это очень плохо! 💸
Модель в которой нельзя отключить раздумья будет отвечать дольше и тратить больше токенов! ⏱️💰
🔄 Её ответы будут построены иначе чем чистый zero-shot.
🤔 Думающая модель чаще будет спрашивать пользователя об уточнениях, она включает свои мысли в свой ответ.
📈 Прорыва не случилось - GPT-5 не стала лучше работать с инструкциями, всё так же иногда промахивается. Приходится применять двойные проверки, чтобы обеспечить правильный результат для критически важных моментов ⚠️
🔧 Скорее всего история будет такая же как с выпусками Revit - пропускаем первые релизы новых версий и ждём первых патчей, которые исправят баги первого релиза, и после этого уже будем применять 🛠
Так что пока бот остаётся на модели gpt-4.1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6😁1😢1
На днях выкатил новое обновление бота. 🚀
Добавил две важные фичи — то, что давно просили.
1) Техподдержка прямо в чате 🛠️
Пишите напрямую боту в свободной форме, в чём нужна помощь, комментарии, негодования или пожелания. Бот сразу отреагирует и передаст ваше сообщение живым людям в саппорт. Ничего дополнительно нажимать не нужно — просто напишите в чат бота.
2) Указание конкретных стандартов 🎯
Теперь можно сказать боту, на какие нормативы опираться (и какие исключить).
Примеры:
— «Используй только СанПиН 1.2.3685-21».
— «Исключи из анализа СП 54.13330.2022».
— «Ориентируйся на СП 52.13330.2016 и СП 54.13330.2022».
---
Как работает Техподдержка прямо в чате «под капотом» 🧠
У бота есть препроцессор — он первым принимает ваше сообщение, пытается понять, о чём оно, улучшает формулировку для анализа и классифицирует запрос.
Если вы пишете «Расскажи, что ты умеешь» — запрос попадает в ветку поддержки и вместо строительных норм подгружается документация по функциям бота.
Если вопрос по строительству — идёте по ветке, где подключается наша строительная база.
Такой подход с предварительной классификацией сильно повышает качество работы LLM+RAG.
Для проектной сферы можно выделять ветки под расчёты (акцент на формулы), справочные запросы (акцент на поиск), общий или детальный анализ (про это расскажу отдельно).
В общем и целом — пишите свои комментарии, идеи и советы прямо в чат бота. Мы на связи и реагируем. 🤝💬
Добавил две важные фичи — то, что давно просили.
1) Техподдержка прямо в чате 🛠️
Пишите напрямую боту в свободной форме, в чём нужна помощь, комментарии, негодования или пожелания. Бот сразу отреагирует и передаст ваше сообщение живым людям в саппорт. Ничего дополнительно нажимать не нужно — просто напишите в чат бота.
2) Указание конкретных стандартов 🎯
Теперь можно сказать боту, на какие нормативы опираться (и какие исключить).
Примеры:
— «Используй только СанПиН 1.2.3685-21».
— «Исключи из анализа СП 54.13330.2022».
— «Ориентируйся на СП 52.13330.2016 и СП 54.13330.2022».
---
Как работает Техподдержка прямо в чате «под капотом» 🧠
У бота есть препроцессор — он первым принимает ваше сообщение, пытается понять, о чём оно, улучшает формулировку для анализа и классифицирует запрос.
Если вы пишете «Расскажи, что ты умеешь» — запрос попадает в ветку поддержки и вместо строительных норм подгружается документация по функциям бота.
Если вопрос по строительству — идёте по ветке, где подключается наша строительная база.
Такой подход с предварительной классификацией сильно повышает качество работы LLM+RAG.
Для проектной сферы можно выделять ветки под расчёты (акцент на формулы), справочные запросы (акцент на поиск), общий или детальный анализ (про это расскажу отдельно).
В общем и целом — пишите свои комментарии, идеи и советы прямо в чат бота. Мы на связи и реагируем. 🤝💬
👍5
Вторая часть апдейта — про Детальный vs. Общий анализ. 🔬⚖️
Теперь, если к вопросу добавить фразу с указанием, с какими стандартами работать, бот сузит анализ только до них. Это позволяет глубже «копнуть» нужный документ и убрать шум.
Пример 👇
Вы: «Сколько света должно быть в квартире комфорт-класса по нормам? Используй только СП 52.13330.2016».
Бот: даёт ответ с углублённым разбором только СП 52.13330.2016🎯
Как я сам получаю лучший результат
1. Задаёте общий вопрос и смотрите, на какие стандарты бот ссылается.
2. Выбираете 1–2 самых релевантных документа.
3. Копипастите свой вопрос, добавляя: "Используй только ... и номер стандарта".
4. Получаете детальный разбор именно по выбранным стандартам. ✅
Важное ограничение ⚠️
Фильтр работает надежнее при явном номере документа:
Стабильно: Используй СП 52.13330.2016.
Может сработать, но хуже: Используй СП 52.
Пока что лучше писать номер полностью.
Что под капотом 🧠
Препроцессор классифицирует запрос (поддержка / стройка / расчёты / справка / общий или детальный анализ) и оркестрирует дальнейшие шаги.
Если это стройка, бот достаёт из базы фрагменты текста, близкие по смыслу к вопросу, и отправляет их в LLM.
База знаний сейчас — 45 000+ страниц 📚
Это как читать по 1–2 книги в месяц: хватит на 6–12 лет без пауз!
Весь список стандартов бота вот здесь: https://pdflyx.com/standards.html
На общие вопросы бот обычно берёт выдержки из нескольких стандартов — и это хорошо. Но когда нужен прицельный разбор по одному документу, включается фильтр по номеру.
Почему фильтр выдаёт глубину, а не «обрезает» смысл
По умолчанию в LLM уходит до 20 фрагментов. Если сразу фильтровать «до одного документа», фрагментов может не хватить для полноценного ответа. Поэтому при включённом фильтре бот сначала собирает 60–80 фрагментов (из всех источников), а затем фильтрует по номеру документа, чтобы набрать 20 именно из нужного стандарта. В итоге контекст получается плотным и точным. 🔧📎
Если коротко:
Рекомендуемый порядок действий:
→ Задаём Общий вопрос
→ Смотрим референсы
→ Выбираем 1–2 стандарта
→ Перезадаём с уточнением
→ Получаем детальный разбор.
Пробуйте и делитесь впечатлениями прямо в чате. 🤝💬
Теперь, если к вопросу добавить фразу с указанием, с какими стандартами работать, бот сузит анализ только до них. Это позволяет глубже «копнуть» нужный документ и убрать шум.
Пример 👇
Вы: «Сколько света должно быть в квартире комфорт-класса по нормам? Используй только СП 52.13330.2016».
Бот: даёт ответ с углублённым разбором только СП 52.13330.2016🎯
Как я сам получаю лучший результат
1. Задаёте общий вопрос и смотрите, на какие стандарты бот ссылается.
2. Выбираете 1–2 самых релевантных документа.
3. Копипастите свой вопрос, добавляя: "Используй только ... и номер стандарта".
4. Получаете детальный разбор именно по выбранным стандартам. ✅
Важное ограничение ⚠️
Фильтр работает надежнее при явном номере документа:
Стабильно: Используй СП 52.13330.2016.
Может сработать, но хуже: Используй СП 52.
Пока что лучше писать номер полностью.
Что под капотом 🧠
Препроцессор классифицирует запрос (поддержка / стройка / расчёты / справка / общий или детальный анализ) и оркестрирует дальнейшие шаги.
Если это стройка, бот достаёт из базы фрагменты текста, близкие по смыслу к вопросу, и отправляет их в LLM.
База знаний сейчас — 45 000+ страниц 📚
Это как читать по 1–2 книги в месяц: хватит на 6–12 лет без пауз!
Весь список стандартов бота вот здесь: https://pdflyx.com/standards.html
На общие вопросы бот обычно берёт выдержки из нескольких стандартов — и это хорошо. Но когда нужен прицельный разбор по одному документу, включается фильтр по номеру.
Почему фильтр выдаёт глубину, а не «обрезает» смысл
По умолчанию в LLM уходит до 20 фрагментов. Если сразу фильтровать «до одного документа», фрагментов может не хватить для полноценного ответа. Поэтому при включённом фильтре бот сначала собирает 60–80 фрагментов (из всех источников), а затем фильтрует по номеру документа, чтобы набрать 20 именно из нужного стандарта. В итоге контекст получается плотным и точным. 🔧📎
Если коротко:
Рекомендуемый порядок действий:
→ Задаём Общий вопрос
→ Смотрим референсы
→ Выбираем 1–2 стандарта
→ Перезадаём с уточнением
→ Получаем детальный разбор.
Пробуйте и делитесь впечатлениями прямо в чате. 🤝💬
❤4👍4
Три уровня вайб-кодинга 🧑💻
Делюсь своими наблюдениями по работе в самых популярных на сегодня платформах для так называемого «вайб программирования».
Напомню, что такое вайб-кодинг: это когда разработчик ставит задачу, а AI её выполняет. Самый простой пример: «Напиши игру змейка на HTML». Задайте такой вопрос ChatGPT или другой LLM — и получите рабочий код простенькой игры. 🐍💻
Этот простой копипаст-левел самый распространённый — подписки на Cursor или Copilot не нужны.
Уровень 1. ✅
Если вы разработчик и пишете что-то серьёзное, вы сами продумываете архитектуру и структуру кода, а в вайб заглядываете, чтобы подправить локальное, написать или апгрейдить функцию и т. п.
Открываете тот же чат ГПТ, копируете кусочек кода из своей IDE, вставляете в чат, задаёте вопрос, получаете написанный код в том же чате, копируете — вставляете его обратно в IDE, и так по кругу🏪
Тут условно human-code / vibe-code = 50/50. ⚖️
Уровень 2 — Copilot или Cursor на ChatGPT 🧩
У вас уже есть подписка, и вы разрабатываете в AI-среде: весь код доступен модели, ничего копипастить в чат не нужно. Пишете задачки во встроенный чатик в VS Code — код пишется сам (ну почти). Плюс — продвинутый «Т9»: подсказки синтаксиса, inline-completion, быстрые намёки по тексту.
Выделяете кусок кода — спрашиваете/даёте задание прямо по нему. Удобно? Почти полная автоматизация.
Но не совсем: накоденное AI не всегда работает или работает не так, как надо — приходится вникать, дебажить, тестировать.
Здесь я бы дал human/vibe ≈ 30/70. ⚖️
И самый мега-автоматизированный: вы выступаете постановщиком задач.
Уровень 3 — Claude в Cursor (agent-режим) 🤖🛠
Не спрашивайте почему, но именно Claude сейчас мега крут в кодинге. В Cursor (режим agent) модель Claude Sonnet 4 творит чудеса:
— даёте задачу (можно без указания конкретного файла, модуля, фрагмента);
— агент находит нужный код в проекте, анализирует, сам заходит в терминал;
— создаёт тесты, гоняет их поэтапно: протестировал → нашёл ошибку → исправил → снова тест, пока задача не закрыта.
Именно: Cursor + Sonnet + агентный режим🔥 .
Здесь human/vibe ≈ 10/90.
На третьем уровне модель сама следит за структурой, делает сложный рефакторинг, тянет многоступенчатые задачи.
Не жизнь, а сказка. ✨
Но есть нюанс: легко подсесть на вайб и кидать задачи человеческим языком, не вдаваясь в техреализацию — особенно если тема для вас «смежная» (например, фронтенд для бэкендера).
Существенный минус — токены тают на глазах: один запрос может съесть 1–2 млн токенов. Подписки на $20 скорее всего не хватит для серьёзных приложений; следующий тариф — ~$60.
Но и на этом уровне иногда всё срабатывает идеально, а иногда прилетают баги — куда без них. 💸🐛
Итого:
• Уровень 1 — копипаст: полуавтомат. ✂️
• Уровень 2 — ChatGPT в Copilot/Cursor: продвинутая полуавтоматизация. ⚙️
• Уровень 3 — Claude в Cursor (agent): почти полный автопилот. 🛫
А на каком уровне находитесь вы? Делитесь опытом! 💬🔥
Делюсь своими наблюдениями по работе в самых популярных на сегодня платформах для так называемого «вайб программирования».
Напомню, что такое вайб-кодинг: это когда разработчик ставит задачу, а AI её выполняет. Самый простой пример: «Напиши игру змейка на HTML». Задайте такой вопрос ChatGPT или другой LLM — и получите рабочий код простенькой игры. 🐍💻
Этот простой копипаст-левел самый распространённый — подписки на Cursor или Copilot не нужны.
Уровень 1. ✅
Если вы разработчик и пишете что-то серьёзное, вы сами продумываете архитектуру и структуру кода, а в вайб заглядываете, чтобы подправить локальное, написать или апгрейдить функцию и т. п.
Открываете тот же чат ГПТ, копируете кусочек кода из своей IDE, вставляете в чат, задаёте вопрос, получаете написанный код в том же чате, копируете — вставляете его обратно в IDE, и так по кругу
Тут условно human-code / vibe-code = 50/50. ⚖️
Уровень 2 — Copilot или Cursor на ChatGPT 🧩
У вас уже есть подписка, и вы разрабатываете в AI-среде: весь код доступен модели, ничего копипастить в чат не нужно. Пишете задачки во встроенный чатик в VS Code — код пишется сам (ну почти). Плюс — продвинутый «Т9»: подсказки синтаксиса, inline-completion, быстрые намёки по тексту.
Выделяете кусок кода — спрашиваете/даёте задание прямо по нему. Удобно? Почти полная автоматизация.
Но не совсем: накоденное AI не всегда работает или работает не так, как надо — приходится вникать, дебажить, тестировать.
Здесь я бы дал human/vibe ≈ 30/70. ⚖️
И самый мега-автоматизированный: вы выступаете постановщиком задач.
Уровень 3 — Claude в Cursor (agent-режим) 🤖🛠
Не спрашивайте почему, но именно Claude сейчас мега крут в кодинге. В Cursor (режим agent) модель Claude Sonnet 4 творит чудеса:
— даёте задачу (можно без указания конкретного файла, модуля, фрагмента);
— агент находит нужный код в проекте, анализирует, сам заходит в терминал;
— создаёт тесты, гоняет их поэтапно: протестировал → нашёл ошибку → исправил → снова тест, пока задача не закрыта.
Именно: Cursor + Sonnet + агентный режим
Здесь human/vibe ≈ 10/90.
На третьем уровне модель сама следит за структурой, делает сложный рефакторинг, тянет многоступенчатые задачи.
Не жизнь, а сказка. ✨
Но есть нюанс: легко подсесть на вайб и кидать задачи человеческим языком, не вдаваясь в техреализацию — особенно если тема для вас «смежная» (например, фронтенд для бэкендера).
Существенный минус — токены тают на глазах: один запрос может съесть 1–2 млн токенов. Подписки на $20 скорее всего не хватит для серьёзных приложений; следующий тариф — ~$60.
Но и на этом уровне иногда всё срабатывает идеально, а иногда прилетают баги — куда без них. 💸🐛
Итого:
• Уровень 1 — копипаст: полуавтомат. ✂️
• Уровень 2 — ChatGPT в Copilot/Cursor: продвинутая полуавтоматизация. ⚙️
• Уровень 3 — Claude в Cursor (agent): почти полный автопилот. 🛫
А на каком уровне находитесь вы? Делитесь опытом! 💬🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍1
Коллеги, не могу не поделиться интересной статистикой! 📈
Нашёл сообщение бота от 15 мая:
• 👎 Только 3,4% экспертов отметили ответы бота как неудовлетворительные.
• 👍 20% профессионалов поставили высокий балл!
А теперь — свежие цифры:
доля неудовлетворительных ответов снизилась до 2,1%!🎉
Бот реально стал умнее — спасибо за ваши вопросы, правки и фидбек. Это всё двигает нас вперёд. 🚀
И ещё одна неожиданная новость: по анализу дневной активности с учётом часовых поясов, больше всего пользователей у нас с Дальнего Востока! 🌅
Владивосток, Хабаровск, Камчатка — вы на волне, респект! 🙌
Нашёл сообщение бота от 15 мая:
• 👎 Только 3,4% экспертов отметили ответы бота как неудовлетворительные.
• 👍 20% профессионалов поставили высокий балл!
А теперь — свежие цифры:
доля неудовлетворительных ответов снизилась до 2,1%!
Бот реально стал умнее — спасибо за ваши вопросы, правки и фидбек. Это всё двигает нас вперёд. 🚀
И ещё одна неожиданная новость: по анализу дневной активности с учётом часовых поясов, больше всего пользователей у нас с Дальнего Востока! 🌅
Владивосток, Хабаровск, Камчатка — вы на волне, респект! 🙌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍2❤1
Коллеги, сегодня бот прошёл боевое крещение 😅
Случился первый (и очень надеюсь — последний) масштабный сбой: виртуальный сервер (VPS), на котором крутится бот, впал в ступор. Провайдер, увы, оказался ненадёжным. Сервер у них до сих пор полностью не пришёл в себя.
Хорошая новость: работу бота на текущий момент мы восстановили! 🚀
Приносим извинения за доставленные неудобства 🙏
Если у вас из-за недавней нестабильности возникли проблемы — пишите здесь или напрямую боту: он передаст сообщение живым людям в поддержку, разберёмся оперативно. 💬🛠️
Мы уже принимаем меры: уходим от ненадёжного провайдера (SSD Nodes — вдруг кому интересно) и переносим сервис на новую инфраструктуру. Спасибо, что остаётесь с нами! ❤️
И да, если у вас были похожие подставы/траблшоты — делитесь в комментариях. Ваш опыт поможет всем 🙌
Случился первый (и очень надеюсь — последний) масштабный сбой: виртуальный сервер (VPS), на котором крутится бот, впал в ступор. Провайдер, увы, оказался ненадёжным. Сервер у них до сих пор полностью не пришёл в себя.
Хорошая новость: работу бота на текущий момент мы восстановили! 🚀
Приносим извинения за доставленные неудобства 🙏
Если у вас из-за недавней нестабильности возникли проблемы — пишите здесь или напрямую боту: он передаст сообщение живым людям в поддержку, разберёмся оперативно. 💬🛠️
Мы уже принимаем меры: уходим от ненадёжного провайдера (SSD Nodes — вдруг кому интересно) и переносим сервис на новую инфраструктуру. Спасибо, что остаётесь с нами! ❤️
И да, если у вас были похожие подставы/траблшоты — делитесь в комментариях. Ваш опыт поможет всем 🙌
👍6
Друзья, важные изменения!
Наш Строительный чат-бот вырос — и в Телеграмм ему уже тесно. Встречайте веб-версию: https://nuadoc.com/
Мы серьёзно подошли к ребрендингу и выбрали новое имя — НуаДок / NuaDoc. Согласитесь, звучит гораздо приятнее, чем PDFLYX. ✨
Будем постепенно переходить на новый бренд, и первый большой шаг — это веб-версия.
Почему веб — это круто:
• 🖥📱 Адаптивный формат — полноэкранный интерфейс для десктопа и компактный мобильный режим для смартфонов.
• 💬 Удобное взаимодействие с ответами — кнопки с предложенными вариантами продолжения разговора гораздо удобнее чем в Telegram — попробуйте уже работает!
• 📎 Просмотр цитат из стандартов без скачивания всего PDF — в планах на ближайшее будущее.
• ⚙️ Больше пространства для интерфейса и новых инструментов.
• 🚀 Быстрее разворачивать обновления и тестировать фичи.
🚀 Бонус: на время тестового периода сняты все лимиты на сообщения в веб-версии. Пользуйтесь без ограничений!
Наш Строительный чат-бот вырос — и в Телеграмм ему уже тесно. Встречайте веб-версию: https://nuadoc.com/
Мы серьёзно подошли к ребрендингу и выбрали новое имя — НуаДок / NuaDoc. Согласитесь, звучит гораздо приятнее, чем PDFLYX. ✨
Будем постепенно переходить на новый бренд, и первый большой шаг — это веб-версия.
Почему веб — это круто:
• 🖥📱 Адаптивный формат — полноэкранный интерфейс для десктопа и компактный мобильный режим для смартфонов.
• 💬 Удобное взаимодействие с ответами — кнопки с предложенными вариантами продолжения разговора гораздо удобнее чем в Telegram — попробуйте уже работает!
• 📎 Просмотр цитат из стандартов без скачивания всего PDF — в планах на ближайшее будущее.
• ⚙️ Больше пространства для интерфейса и новых инструментов.
• 🚀 Быстрее разворачивать обновления и тестировать фичи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥4😁1
Друзья, коллеги, давно не писал — как-то совсем не было времени🙂
Но в жизни бота произошло сразу два важных события, которыми не могу не поделиться.
Одно — довольно эффектное✨ , второе — очень экстремальное ⚡️ .
И, что самое интересное, первое событие повлекло за собой второе…
Обо всём по порядку 👇
16 декабря, во вторник, мы выступили с докладом о применении ИИ в строительстве — рассказали про нашего строительного бота. Это вызвало неожиданно большой интерес и, честно говоря, довольно неожиданный результат.
Мы выступали в главном зале на 200 человек — зал был полностью заполнен.
Когда я говорю «мы», это не совсем «мы»: я был онлайн и презентовал в записи💻,
А мой коллега Антон выступал вживую🎤.
Презентацию выложим позже здесь же — можно будет ознакомиться.
Но самое интересное случилось после доклада.
И вот тут начинается самое любопытное…👀
Но в жизни бота произошло сразу два важных события, которыми не могу не поделиться.
Одно — довольно эффектное
И, что самое интересное, первое событие повлекло за собой второе…
Обо всём по порядку 👇
16 декабря, во вторник, мы выступили с докладом о применении ИИ в строительстве — рассказали про нашего строительного бота. Это вызвало неожиданно большой интерес и, честно говоря, довольно неожиданный результат.
Мы выступали в главном зале на 200 человек — зал был полностью заполнен.
Когда я говорю «мы», это не совсем «мы»: я был онлайн и презентовал в записи💻,
А мой коллега Антон выступал вживую🎤.
Презентацию выложим позже здесь же — можно будет ознакомиться.
Но самое интересное случилось после доклада.
И вот тут начинается самое любопытное…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤2✍2
Когда доклад закончился, я решил проверить, всё ли в порядке с ботом и сайтом. Зная предыдущий опыт, доклад мог спровоцировать наплыв пользователей и выход на пиковую нагрузку сервера📈 .
Сайт https://www.nuadoc.com/ не открывался: пытался прогрузиться, иногда это получалось, но очень медленно.
Бот @nuadoc_bot тоже был в ступоре.
Полез копать дальше.
В первые минуты — около 700 подключений. Многовато. Подозрительно🤔
В зале не было столько людей, а даже если бы и было — вряд ли все одновременно начали заходить на сайт.
Копаю дальше:
загрузка процессора сервера — 100%🔥 , из-за этого сайт тормозит и зависает.
Через несколько минут подключений становится несколько тысяч💥
Начинают долбить по всем портам, забивают сетевое соединение, перегружают процессор, а место на сервере в считанные минуты заполняется под завязку.
И тут становится окончательно понятно — меня атакуют!!🤬
Сайт https://www.nuadoc.com/ не открывался: пытался прогрузиться, иногда это получалось, но очень медленно.
Бот @nuadoc_bot тоже был в ступоре.
Полез копать дальше.
В первые минуты — около 700 подключений. Многовато. Подозрительно🤔
В зале не было столько людей, а даже если бы и было — вряд ли все одновременно начали заходить на сайт.
Копаю дальше:
загрузка процессора сервера — 100%
Через несколько минут подключений становится несколько тысяч
Начинают долбить по всем портам, забивают сетевое соединение, перегружают процессор, а место на сервере в считанные минуты заполняется под завязку.
И тут становится окончательно понятно — меня атакуют!!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔4
Для меня до сих пор удивительно, что мой бот, который ещё не набрал широкой известности, уже оказался под прицелом 🎯
Почему я думаю, что это была именно компания?
А может, это были просто блуждающие боты, которые ищут слабо защищённые ресурсы и пытаются их взломать — так я сначала и подумал. Ну мало ли: вышли в публичное поле, сайт заметили, боты активизировались.
Пока не проанализировал масштаб атаки.
А масштаб впечатляет.
Всё по законам жанра — били сразу по трём направлениям:
огромное количество HTTP-запросов🌐 (до 47 000 в пике),
флуд по логам, из-за которого диск💽 забивался на 100% за несколько минут,
и САМОЕ ГЛАВНОЕ — эти две атаки служили прикрытием попытки взлома: в это же время один IP-адрес активно пытался подобрать логин и пароль для входа по SSH 🕵🏻♂️
То есть по тактике, приёмам и масштабу — атака тянет на ЗАКАЗНУЮ!
📊 КТО АТАКОВАЛ:
🇨🇳 Китайский residential botnet (≈80%)
Основные операторы: China Mobile, China Telecom, China Unicom
Географически распределены по всему Китаю (Guangdong, Hebei, Liaoning и др.)
🇻🇳 Координатор из Вьетнама
🇺🇸 VPS для SSH-брутфорса из США (Colorado)
⚙️ ПАРАМЕТРЫ АТАКИ:
Длительность: ~8–12 часов (с пиками)
Инфраструктура: residential botnet + VPS-координаторы
Дополнительно: параллельный SSH-bruteforce
🎭 ПРОФИЛЬ АТАКУЮЩЕГО:
Профессиональная заказная DDoS (DDoS-as-a-Service)
Комбинированная атака: L4 SYN flood + L7 HTTP flood + SSH bruteforce
Использование residential IP (сложнее блокировать)
Полностью автоматизированные инструменты
Почему я думаю, что это была именно компания?
А может, это были просто блуждающие боты, которые ищут слабо защищённые ресурсы и пытаются их взломать — так я сначала и подумал. Ну мало ли: вышли в публичное поле, сайт заметили, боты активизировались.
Пока не проанализировал масштаб атаки.
А масштаб впечатляет.
Всё по законам жанра — били сразу по трём направлениям:
огромное количество HTTP-запросов🌐 (до 47 000 в пике),
флуд по логам, из-за которого диск💽 забивался на 100% за несколько минут,
и САМОЕ ГЛАВНОЕ — эти две атаки служили прикрытием попытки взлома: в это же время один IP-адрес активно пытался подобрать логин и пароль для входа по SSH 🕵🏻♂️
То есть по тактике, приёмам и масштабу — атака тянет на ЗАКАЗНУЮ!
📊 КТО АТАКОВАЛ:
🇨🇳 Китайский residential botnet (≈80%)
Основные операторы: China Mobile, China Telecom, China Unicom
Географически распределены по всему Китаю (Guangdong, Hebei, Liaoning и др.)
🇻🇳 Координатор из Вьетнама
🇺🇸 VPS для SSH-брутфорса из США (Colorado)
⚙️ ПАРАМЕТРЫ АТАКИ:
Длительность: ~8–12 часов (с пиками)
Инфраструктура: residential botnet + VPS-координаторы
Дополнительно: параллельный SSH-bruteforce
🎭 ПРОФИЛЬ АТАКУЮЩЕГО:
Профессиональная заказная DDoS (DDoS-as-a-Service)
Комбинированная атака: L4 SYN flood + L7 HTTP flood + SSH bruteforce
Использование residential IP (сложнее блокировать)
Полностью автоматизированные инструменты
😨4❤1👍1😱1
Сразу скажу — попытка взлома провалилась❌🔓
Но нервов потрепали порядочно
Полночи сидел: настраивал, урезал лимиты, отбивался🧑💻
То есть давайте ещё раз осмыслим:
кто-то СПЕЦИАЛЬНО заплатил💸 , чтобы повалить сайт и бота именно в тот момент, когда могли зайти новые пользователи.
Цель — репутационный ущерб?
Или всё-таки взлом сервера и кража технологии?
И ещё раз — по-честному:
этот стартап мало кому известен, не пропиарен, имя только начинает зарабатывать.
Но он уже попал в поле зрения людей, которые либо почувствовали конкуренцию, либо просто хотят стащить технологию (второй вариант кажется мне более вероятным).
О чём это говорит?
Значит, движемся в правильном направлении✅
Значит, технология ценна💎
Значит, на рынке таких решений либо нет, либо их очень мало.
Я даже в какой-то степени благодарен атакующему😌
Это был крайне увлекательный и полезный опыт:
провели жёсткий стресс-тест безопасности системы🛡 , нашли уязвимые места, но основная цель атаки достигнута не была — взлома не произошло.
После атаки стратегия защиты была принципиально пересмотрена, внедрены дополнительные меры безопасности.
Но нервов потрепали порядочно
Полночи сидел: настраивал, урезал лимиты, отбивался
То есть давайте ещё раз осмыслим:
кто-то СПЕЦИАЛЬНО заплатил
Цель — репутационный ущерб?
Или всё-таки взлом сервера и кража технологии?
И ещё раз — по-честному:
этот стартап мало кому известен, не пропиарен, имя только начинает зарабатывать.
Но он уже попал в поле зрения людей, которые либо почувствовали конкуренцию, либо просто хотят стащить технологию (второй вариант кажется мне более вероятным).
О чём это говорит?
Значит, движемся в правильном направлении
Значит, технология ценна💎
Значит, на рынке таких решений либо нет, либо их очень мало.
Я даже в какой-то степени благодарен атакующему😌
Это был крайне увлекательный и полезный опыт:
провели жёсткий стресс-тест безопасности системы
После атаки стратегия защиты была принципиально пересмотрена, внедрены дополнительные меры безопасности.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤3
И самое ценное, что я вынес из этого опыта💡
Мы часто недооцениваем то, что создаём.
А когда недооцениваешь — не так сильно оберегаешь.
Я уверен, многие разработчики небольших проектов думают так же, как когда-то думал я:
«Да кому нужен мой проект? Кто будет его взламывать — о нём же никто не знает»🤷♂️
Но взлом как раз и рассчитан на то, что автор так думает и не уделяет должного внимания безопасности.
К счастью, я всё же соблюдал минимальные принципы безопасности — именно это и спасло.
❗️ Не пренебрегайте базовыми мерами защиты:
- отключение root-доступа,
- SSH-ключи вместо паролей,
- никогда не используйте слабые пароли.
Это обязательный минимум, который может спасти ваш проект!
А что касается развития строительного бота🤖 — запала работать над ним стало только больше 🔥
Так что ждите больших изменений и качественных апдейтов в будущем — дальше будет ещё интереснее 😉
Мы часто недооцениваем то, что создаём.
А когда недооцениваешь — не так сильно оберегаешь.
Я уверен, многие разработчики небольших проектов думают так же, как когда-то думал я:
«Да кому нужен мой проект? Кто будет его взламывать — о нём же никто не знает»🤷♂️
Но взлом как раз и рассчитан на то, что автор так думает и не уделяет должного внимания безопасности.
К счастью, я всё же соблюдал минимальные принципы безопасности — именно это и спасло.
❗️ Не пренебрегайте базовыми мерами защиты:
- отключение root-доступа,
- SSH-ключи вместо паролей,
- никогда не используйте слабые пароли.
Это обязательный минимум, который может спасти ваш проект!
А что касается развития строительного бота
Так что ждите больших изменений и качественных апдейтов в будущем — дальше будет ещё интереснее 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍7❤1🕊1
А вы заметили новую супер фичу в Хроме?
Сколько раз я ругал стройкомплекс.рф, почему нельзя сразу по человечески выкладывать СП в нормальном - PDF текстовом виде, нет же, они выкладывают отксанированные.
Но теперь это не помеха, в последней версии Хрома текст распознается внутри браузера автоматически!!👍
Мне кажется, это многим облегчит жизнь👏
Сколько раз я ругал стройкомплекс.рф, почему нельзя сразу по человечески выкладывать СП в нормальном - PDF текстовом виде, нет же, они выкладывают отксанированные.
Но теперь это не помеха, в последней версии Хрома текст распознается внутри браузера автоматически!!
Мне кажется, это многим облегчит жизнь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17❤3🔥2