Ура, ребят! Наконец-то написал статью по Forward Deployed Engineering!🎉🎉🎉

Я проходил "Cursor FDE Bootcamp" почти месяц назад, в рамках партнерства нашей Exadel с Cursor. Это был почти четырех часовой вебинар с домашним практическим заданием, и это было жестко🤯 Обьем информации на буткемпе был максимально плотным. Я активно делал скрины слайдов, какие-то текстовые пометки, но вышел с вебинара с абсолютно пустой головой и ощущением, что "да, это было круто! но я ничего не запомнил"😅 После этого я расписал с аишкой основные топики и важные мысли по слайдам и моим заметкам, сделал memo на тему этого буткемпа, сделал домашнюю практику и все. Какие-то главные идеи стали понятны, но все доки ушли в ящик, с мыслями "точно пригодится в будущем". И только когда я стал писать саму статью я действительно смог для себя разложить все по полочкам и вынести очень много инсайтов, которые, вот уверен, реально пригодятся в работе.👍

Вобщем количество полезной информации зашкаливает, реально становится понятно, как правильно внедрять AI-native технологии в бизнес и в чем заключается работа FDE. Пока готова первая часть, на тему adoption, maturity, scaffolding. Вторую часть планирую через неделю. Там будет больше информации с воркшопов, с примерами как строится работа уже в реальных компаниях с реальными requirement/constraints.

Читайте статью в моем блоге. Так же там есть кнопочка скачать ее в PDF формате, чтобы сохранить у себя 🌡

Статья написана на RU, но постарался сохранить все важные термины на английском. Оставляйте свое мнение, нормальный ли это формат для понимания сложных технических статей, или все же лучше писать полностью на английском.

А вот и реальный конфирмейшн ⚠️. 0xAlpha - это все таки GLM. И учитывая то, что они отдают только на этой стелс модели по 100T токенов ежедневно - они явно тестируют новую мощную инфраструктуру.

Недавно небеизвестный автор "Clean Code" Дядя Боб Мартин давал интервью еще одному очень известному в кругах АИ кодинга инженеру, Matt Pocock.

Где рассказывал как он перешел от одного синхронного агента с чатиком, к своей собственной мультиагент системе для написания и тестирования кода. Суммаризируя:

* Specifier: It takes the plain-English story and turns it into a precise spec: the rules the feature must follow, plus a step-by-step checklist for testing it by hand.

* Coder: Builds the feature and writes the unit tests to go with it.

* Cleaner: Goes back over that code and simplifies the tangled, hard-to-follow parts.

* Hardener: It tries to break the tests on purpose, tweaking the code to confirm the tests would actually catch a real bug.

* QA: This turns the checklist into a script that drives the real app and confirms it behaves the way the story asked.

The power of context. Splitting tasks keeps the prompt short so the agent actually follows the rules. Each agent does its job and then resets. This keeps them laser-focused on one thing from start to finish.
The math checks out. One agent might finish in five minutes, but you can't trust the output. The full hour-long pipeline produces battle-tested code that would've taken a human half a day. While Martin still handles the high-level architecture and module design, the grunt work is now fully automated.

Очень интересный подход, вполне можно взять на вооружение и попробовать реализовать свой фреймворк. Конечно с грамотной hub-and-spoke архитектурой и агентами окрестратором и суммаризатором, детерминированными модулями для работы самого пайплайна вставленного в тулы, грамотным transient error handling, structured outputs, вобщем все по архитектурным бест практикам.

Решение от Дяди Боба моджно посмотреть и попробовать здесь. Я еще не смотрел) Но идея меня воодушевила, возможно я теперь даже знаю, какой мой будет следующий пет проект 😎 Заодно сделаю то что давно хотел, разберу изнанку и детали агента Pi - отличный кандидат для такой системы. 👍

Народ, а вот и официальный релиз подъехал! 0x Alpha это реально GLM-5.3-flash! Всего лишь 380B параметров, новая архитектура attention, независимые тесты для стелс-модели говорили, что била и Опусы и Fable.

Главное - это все крутится чисто на китайских чипах.🤯 Слухи о том, что эту стелс-модель запускали на каких-то новых штатовских дата-центрах и кто-то им помогал, оказались абсолютно противоположными. Вынос мозга просто, насколько Китай продвинулся в железе 😶‍🌫️

При стоимости всего 4 цента за задачу, это точно будет хит для ежедневной работы, подвинет даже DS Flash 💯🧩

300 лямов фри токенов для GLM 5.3 Flash - надо было придумать что с ними сделать. Какой-то новый пет пилить - что-то пока нет идей и настроя.
Решил по грамотному организовать youtube канал для малого, который много играет в Roblox и недавно решил себе завести канал (ну конечно вся эта ответственность ложится не на него, а на батю 😂)
Вобщем составил план развития канала на два месяца, моделька отлично почитала речь с facecam и скрины геймплея, основываясь на этом поняла что это за игры и сделала заголовки с описаниями и тегами. А так же сделала обложки для видосов, все по красоте - большие яркие шрифты, стилизованные скрины из игр, аватарка канала, все дела.

Ну и основной мой затык был, что эти видосы (facecam с телефона и геймлей screenrecording с планшета) приходилось вручную копировать, сортировать, потом клеить в CapCut. Процесс несложный и повторяемый, но скучный, поэтому всегда говорил "Ай, давай потом смонтируем. Ай, давай завтра". Аж самому все время было стыдно 🤷‍♂️
Вобщем Flash отлично справился с копированием и сортировкой, склейкой видео через ffmpeg (делает интро нужной длины по липсинку, накладывает стикеры с "привет" и "подпишись", выравнивает звук). Ну и дальше описание и cover. Отдельно создает шортсы, чуть всрато 😅, но для детского роблокс геймплея пойдет 😁
Под каждый этап сделал скилы, и сделал орекстратор скил "video-pipeline". Теперь по сути подключаешь телефон и планшет к лаптопу, запускаешь пайплайн с фразой какие видео обработать, на выходе получаешь полностью готовый материал в unpublished папках.
Сделал отдельный паблиш скил, который использует youtube uploader написаный на Rust с Oauth аутинтификацией, тестил сегодня вручную, дальше думаю его поставить в ZCode automations на запуск раз в сутки.

Вобщем получилось огонь, доволен собой 🌡😎 Осталось только придумать домашний NAS с вайфай доступом чтобы не париться с проводами и аплоадить прям с девайсов. Поставить video-pipeline в automations. Подключить к созданию covers и shorts степ с image gen моделькой, чтобы генерило какой нибудь красивый брейнрот 🤣, а не только нарезки из видео. Ну и сбор аналитики, какие-нибудь A/B по опианиям/каверам/частоте и времени паблиша. Получится полноценный детский контент завод)) 🧠😏

На все про все ушло около 100 лямов токенов. GLM 5.3 Flash - отличная модель для работы с графикой и видео, очень ей доволен 👍