Написал статью про фронтенд на Хабр

Как я люблю, без кода, простыми словами про что есть что.

— RU: https://habr.com/ru/articles/934486/
— EN: https://medium.com/@emil.musician/htmx-alpinejs-ssr-v1-2-3-and-spa-easy-missing-guide-f60af888e1e0 (тут с картинками)

Как я Фикшу Баг в Cursor

TLDR; На проде баг, из-за которого платный юзер продукта получает ошибку, вместо корректной обработки своего запроса.

Раньше, я полез бы в логи, а затем начал бы думать, в чем дело. Сейчас я делаю вот как:

— Открываю чат в курсоре
— Прикрепляю скрин с багом
— Описываю проблему вкратце
— Прикрепляю логи с прода
— Прикрепляю релевантную строчку из таблицы в БД, чтоб контекст был совсем полным

Наверно, вместо последнего шага можно было бы MCP заюзать, чтоб агент сам в базу сходил, если б посчитал нужным, но у меня пока с ними не сложилось.

То, что я сделал, называется "построить контекст". По сути, когда вы ставите задачу другому человеку, вы тоже строите контекст.

Кто-то, наверно, может сказать — теперь ИИ и думает за тебя, а не просто код пишет.

Я отвечу так — да, и это хорошо. Я не хочу об этом думать. Я не считаю, что это творческая задача. Я знаю, что могу потратить время и сделать все сам, но зачем? Мое время ограниченно, мне надо распределить мыслетопливо максимально эффективно. Если я могу делегировать ИИ агенту исправление бага, то я обязан это сделать. Любая другая стратегия не будет рациональной, если ваша цель — эффективность.

P.S. — Офигеть, курсор теперь mermaid диаграммы строит в процессе рассуждения О_о

P.S.S. — Claude 4 любит добавлять юнит-тесты, и они даже валидны, но если вам хочется перестраховаться еще сильнее, примените технику ИИ самопроверки

В полку ИИ браузеров прибыло

https://strawberrybrowser.com/

Продукт в закрытой бете. Обещают автономных агентов в вебе, через которых можно автоматизировать рутинные задачи. Забудьте, мол, про рутину, отправляйте роботов-рабов делать рисерчи, выгребать данные, заполнять формы и проч.

Я сижу на Dia и у меня недостаточно мотивации пробовать что-то еще, но я прям чувствую, что что-то упускаю. В 2025 браузеры реально могут и должны больше, чем просто chat with your tabs или, прости господи, skills.

Готовимся к собеседованию на позицию software engineer с ChatGPT

Создал кастомный GPT для подготовки к system design интервью. Под капотом промпт с идеальным список тем, которые надо понимать. Идеальный, значит не "все что есть на свете", а то что с максимальной вероятностью могут спросить на собеседовании.

Арена Пророков

Возможно, вы слышали про https://www.prophetarena.co/ — это некий аналог polymarket. Модели предсказывают будущее по каким-то вопросам, от погоды до политики. Мне стало интересно, как это работает. А именно, как строится его величество контекст. Часто магия не в самой модели, а в инфраструктуре вокруг нее. Можно взять 2 продукта, у которых под капотом одна и та же нейронка, но один будет казаться тупым, а второй умным.

Вот мне и стало любопытно, что конкретно мы тут тестим? Тестируются знания, что уже внутри моделей? Тестируется фича дип-рисёрча от ChatGPT и его аналогов или билдится готовый контекст своими силами, а уже потом подается на вход нейронкам? Как вы, возможно, догадались, третий вариант самый честный и, конечно, именно он тут и реализован.

Почитать можно у них в блоге, вот TLDR;

В Prophet Arena для каждого события автоматически собираются свежие новости, аналитика и рыночные котировки, которые структурируются в единый контекст: формулировка вопроса, таблица цен, ссылки на источники с краткими описаниями. Этот контекст сохраняется в неизменном виде, чтобы все модели работали с одинаковой информацией и не могли её изменить задним числом.

ИИ-модели получают этот контекст, строят вероятностный прогноз исхода события и объясняют свои решения, ссылаясь на элементы контекста. После наступления результата тот же контекст используется для объективной оценки точности и качества прогноза, а также для анализа, как разные источники влияли на решения моделей.

Ну, как посмотреть. Технически, если я не пишу код руками, а генерирую в курсоре, то его пишут llm. Прогноз ведь не говорит, что 90 процентов разработчиков потеряют работу. Но да, даже так, трудно сказать какой процент кода генерируется llm сегодня. Рост точно есть, но какой?

🐍 Вайб-кодинг на Питоне

Начал вайбкодить на питоне, ощущения пока так себе. Весьма неожиданно, учитывая, что в трейне LLMов питона намного больше, чем Go.

Все, что я говорю, надо умножать на 0.7, потому что опыта с питоном у меня не то, чтобы много, и в какой-то степени, мой дискомфорт обоснован тем, что меня выдернули из привычного болота. Однако, как минимум доля правды в моих словах должна быть.

Итак, я думаю, причины следующие:

— Питон намного сильнее зависит от сторонних библиотек, которые часто обратно-несовместимо обновляются, в то время как в Go богатая стандартная библиотека, API который стабилен уже много лет

— У питона нет из коробки статической типизации (а LLM + статические типы = ❤️), из-за чего, если не приложить много усилий, у тебя в IDE (по крайней мере в VSCode и потомках, в том числе Cursor) могут не подхватываться ошибки, и, соответственно, агент в чате их не увидит. То есть в проекте на Go итерация выглядит так: агент наговнокодил, компилятор ударил по рукам, агент это увидел и пошел думать над своим поведением

— Питон это тоже плохой язык как и JS, но получше. Есть ощущение, что тебя подталкивают к практикам, которые в индустрии уже объективно считаются плохими: глобальные переменные, сайд-эффекты при импорте, наследование вместо композиции, и так далее. Я еще не дошел до знаменитой "магии", когда можно перегрузить операторы, так, чтоб сложение чисел заказывало бургер в Макдональдсе через HTTP вызов, но, думаю, все еще впереди. А, ну и, конечно, асинхронщина. Если не знаете, почему async/await это антипаттерн в programming language design то бегом читать what color is your function

В целом есть ощущение, что все на изоленте держится. Если вы пишете на Python/TypeScript, я советую вам попробовать Go. Вам придется освоить чуть более низкоуровневые концепции, и привыкнуть к немного уродливому на первый взгляд, и более многословному, безусловно, синтаксису, но, боже, это того стоит, вы никогда не посмотрите назад. Вы познаете, что такое действительно хороший developer experience когда код, который вы пишете, просто, сука, работает, и вам не надо разбираться с пакетными менеджерами, тест-раннерами, линтерами-хуинтерами. Разработчики языка обо всем позаботились. Садись, и пиши код.

P.S. — Пишу для истории, посмотрим, как будет дальше.

"I'm not worried about an AI that will pass the Turing test, I am worried about one that will fail it on purpose."

Context7 MCP в Cursor

Недавно писал, что бомблю негодую от вайб-кодинга под Python и среди причин была такая:

> Питон намного сильнее зависит от сторонних библиотек, которые часто обратно-несовместимо обновляются

Для меня как для вайб-кодера это вылилось в следующую проблему: ИИ сгенерил что-то, оно не ловится линтером, но и не работает, падает в рантайме. Часто причина была, как оказалось, в том, что в трейне ЛЛМа была устаревшая инфа по API той или иной библиотеке.

В Go ты с этим сталкиваешься не так часто, там обратная совместимость возведена в культ, да и сломать ее сложнее из-за настоящей компиляции. А главное, тебе тупо не так уж часто нужны сторонние библиотеки. В Питоне же ситуация плюс-минус как в JS. Ну, может, немного лучше.

Коллега подсказал решение. Надо просто добавить старый советский MCP под названием Context7. Я уже писал однажды про MCP, у меня так и не дошли руки запилить свой, а, как сказал Фейнман, what I cannot create I do not understand, так что не я все еще в позиции "не понимаю на 100%", но с точки зрения юзера Cursor мне понятно, что у LLM агента появляется +1 доступный tool call. Теперь перед тем как что-то сгенерировать, у него есть возможность дернуть этот Context7 и через него получить настоящую актуальную документацию. RAG во всей красе.

https://github.com/upstash/context7

Смотрите раздел Installation, например, Install in Cursor.

Писал про новую книгу Юдковски, она таки вышла. Я читать не буду, скорее всего. Не потому что не хочу, а потому что не вывожу. Слишком много всего надо поглощать итак. Тем не менее, уверен, там есть годные тейки. Заказать можно на Амазоне. Вдруг, кто-то хочет поддержать автора ГПиМРМ копейкой

https://en.wikipedia.org/wiki/If_Anyone_Builds_It,_Everyone_Dies

Go разработчик и Python