Цитата дня: “Да, до нейросетей мы тоже писали слоп. Но это был наш слоп!”

OpenAI пошли в отрыв :)

То ли чтобы обломать Anthropic IPO в этом году (у них самих в следующем), то ли чтобы не смешаться с релизами антропиков, когда они будут пампить свои релизы перед торгами, а это неизбежно.

Пока что в выигрыше этой прекрасной конкуренции, где ещё и Google восстал из мёртвых, исключительно юзеры. У которых осталась только одна проблема: выбор между подписками на следующий месяц 👌

Заставляем LLM-дизайнера мыслить шире

Прочел любопытную статью про борьбу с нейрослопом в дизайне. Чел подсвечивает, вроде бы, очевидную идею, но я в таком ключе никогда не думал.

Проблема LLM-ки-дизайнера в предсказании наиболее вероятного следующего токена, ее обучали соответствовать предпочтению большинства, в итоге имеем однотипные навайбкоженные лендинги с градиентами и стандартными шаблонами.

Он там описывает несколько техник, меня позабавила первая: метод промптинга String Seed of Thought, сначала просим модель сгенерить длинную случайную буквенно-цифровую последовательность через командную строку, а затем буквально вдохновиться ею)

Я затестил, это реально работает, привнесенная извне модели случайность помогает ей существенно разнообразить результат.

Статья:
https://www.lennysnewsletter.com/p/how-to-turn-your-ai-into-a-world

Тут оказалось, что многие пишут даже промпты с ИИ. Нонсенс, не?

grabli-recurrence, ога ☺️

Сайт на вордпрессе сайту на вордпрессе реально рознь. Разброс в миллионы миллиардов токенов, и это ещё не считая мозгов, опыта и времени.

Комьюнити в телеге — хорошо. Топики в телеге — плохо.

Отсутствие человеческой поддержки на случай проблем с аккаунтом в телеге — вообще максимально критично.

Видишь такой пост, сохраняешь его к себе, чтобы опробовать скилл в новом проекте с Claude Code, а потом выясняется что его автор — таец!

Отрадно.

Мне нравится идея возвращения опыта от ИИ человеку. Нравится настолько, что я везде вижу подтверждения пользы от этого для адаптации мышления человека к современным скоростям и технологиям.

С одной стороны, меня немножко пугает неопределённость этой идеи, потому что она или гениальная, или безумная. С другой — находясь в процессе адаптации старой растровой системы мышления к векторной, совершенно невозможно не замечать изменения в себе. Практические, а не в теории.

В мою совершенно практическую идею очень хорошо ложится адвокатирование переходного периода — абстиненции при отказе от постоянного удержания мозгом статических данных.

Эта абстиненция довольно убедительно напоминает РАС и СДВГ у взрослых. Я же вижу эти симптомы скорее как переход к следующей ступени мышления с другими подходами в работе с памятью, логикой, контекстом.

Искусственный интеллект возвращает нам сейчас ценный опыт в виде терминологии и образов, языка, на котором мы новый вид мышления уже можем объяснить и описать.

Вопрос: так как за эту идею я топлю не сильно радикально (скорее сам с собой), мне вот интересно — замечаете ли вы вообще, что мышление сейчас меняется, и довольно сильно?

Вам было бы интересно узнавать и интегрировать новые маленькие повторяемые сценарии, которые помогают практически жить вот в новых условиях, где фокус сосредоточен скорее на паттернах, чем на эрудированности? Делиться ими.

Я думаю про сообщество на эту тему, если таких людей больше, чем один 🙂

Вот это неожиданно!

ЮКасса прислала.

Только что вышли модели Gemini 3.8 Live и 3.5 Transcribe.

При этом качество ещё первой Live-модели на моём раге для писателя — оно всё ещё сохраняется высоким.

Мне прямо интересно, как, до какого уровня шагнул гугл с новыми моделями. И вперёд ли. А то всякое бывает :)

https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-real-time-voice-applications-gemini-audio/

Также заанонсили Gemini 3.8 Live Extended Thinking, которая какая-то совсем лютая. Но практику применения пока что не понял.

Japistani 😭

Ради одного только этого стоит смотреть второй сезон «Джентельменов» 👍

Не говоря уже про всё остальное.

О. TypeSafe доступы начали раздавать. Вы уже попробовали? Как впечатления?

Вот этот кусок в дисциплинах помогает получать вёрстку поровнее, а не «опять ты нифига не отсмотрел перед показом / нет-нет, я отсмотрел! / значит, плохо отсмотрел!» в диалогах с ИИ-агентом:

## Вертикаль меряется по глифам, а не по боксам

**Закон.** Бокс строки — это не буквы: он несёт полупросвет `(line-height − font-size) / 2`
сверху и снизу плюс запас под выносные элементы внутри кегля. Поэтому выравнивание и просветы,
проверенные только по `getBoundingClientRect` / `getComputedStyle`, дают зелёный замер на
визуально кривой вёрстке.

**Делай так:**

- Пара «крупный элемент + мелкая подпись» (цифра и регалия, иконка и заголовок, логотип и
слоган) выравнивается при обрезанных боксах: `text-box: trim-both cap alphabetic` на обоих
элементах. Где свойство не поддерживается — компенсация считается из метрик шрифта
(`ctx.measureText().actualBoundingBoxAscent/Descent`), а не подбирается на глаз.
- Просветы между блоками считаются оптически: к зазору между боксами прибавляются полупросветы
строк с обеих сторон. Равные `margin` ≠ равные просветы.
- Контрольный замер печатает **обе** величины — по боксам и по глифам. Расхождение больше 2 px —
правка, а не округление.
- Перед показом человеку: кадр 1:1 и прямой вопрос кадру «что стоит неровно по вертикали».

**Проверкой не считается:** «середины боксов совпали» без глифов; «отступы одинаковые» без
полупросветов; линза по координатам вместо растра.

**Арбитр — глаз человека.** Видит перекос при зелёном замере — неверен замер: найди величину,
которую он не мерил, и добавь её в проверку. Проверка, печатающая «чисто» на кривом кадре, —
имитация проверки.

Вдруг надо 🤷‍♂️

типичный AGENTS.md

Каждый раз, когда приходится переключиться на $100-тариф, я даю обратную связь.

Антропики, блин. Понятно, что всё к тому идёт, к удорожанию результата, но всему же есть предел. Только вот модели их понимают смысл этого выражения про предел слишком буквально.