А вы замечали, что сайты, приложения, сгенерированные AI, очень похожи друг на друга?
И в этом есть свой шарм, но почему-то они вообще не воспринимаются как цельные хорошие продукты. В особенности, если собраны с помощью пары промптов без упора на дизайн. И это прям заметно.
Я для себя вывел перечень индикаторов, как отличить приложение, сгенерированное AI на отвали, от приложения, выстраданного человеком:
🔵 У такого приложения куча эмодзи: у заголовков различных уровней, на тегах, кнопках
🔵 Hero-секция: заголовок либо полностью покрашен в градиент, либо им выделены 1-2 слова
🔵 Карточки и кнопки: имеют легкий градиент, а при наведении на них срабатывает одинаковая анимация увеличения
🔵 Карточки и шапки: часто имитируют матовое стекло
🔵 Карточки: огромные внутренние отступы
🔵 Шрифт Inter везде: в заголовках, текстах
🔵 Очень много разных подписей и топорный UX
(и это мы еще не пошутили про длинное тире в текстах)
Понятно, почему так происходит: чтобы регулярно выдавать хороший результат, для модели нужен довольно детальный системный промпт. И почти у всех популярных сервисов в этом промпте используются одинаковые технологии. Взглянем на кусочек слитого системного промпта ChatGPT с моделью gpt-5:
Что здесь интересного:
➡️ Все проекты пишутся на React, пока пользователь не попросит другого (но тогда будьте добры написать детальный промпт, магии не будет)
➡️ Для стилизации компонентов используется Tailwind + shadcn/ui, иконки тянутся из пакета lucide-react, для анимаций используется Framer Motion
➡️ Заданы правила внутренних отступов и скруглений
Очень похожие инструкции я нашел в промптах у Lovable, V0, а библиотеки вообще идентичны. Поэтому лендинги, приложения, которые вы собираете с помощью AI, будут выглядеть как очередной шаблонный сайт. Но только до тех пор, пока вы не уделите внимания UI и UX в своих промптах и не потратите время на итеративные изменения. Поэтому даже в эпоху, когда все приложения пишутся с одного запроса, вам все еще требуется насмотренность и✨ собственная нейронка✨ , которая понимает базовые принципы UX.
Но это исключительно мой опыт, а какой у вас?
И в этом есть свой шарм, но почему-то они вообще не воспринимаются как цельные хорошие продукты. В особенности, если собраны с помощью пары промптов без упора на дизайн. И это прям заметно.
Я для себя вывел перечень индикаторов, как отличить приложение, сгенерированное AI на отвали, от приложения, выстраданного человеком:
(и это мы еще не пошутили про длинное тире в текстах)
Понятно, почему так происходит: чтобы регулярно выдавать хороший результат, для модели нужен довольно детальный системный промпт. И почти у всех популярных сервисов в этом промпте используются одинаковые технологии. Взглянем на кусочек слитого системного промпта ChatGPT с моделью gpt-5:
Types "code/react" and "code/html" can be previewed in ChatGPT's UI. Default to "code/react" if the user asks for code meant to be previewed (eg. app, game, website).
When writing React:
- Default export a React component.
- Use Tailwind for styling, no import needed.
- All NPM libraries are available to use.
- Use shadcn/ui for basic components (eg. `import { Card, CardContent } from "@/components/ui/card"` or `import { Button } from "@/components/ui/button"`), lucide-react for icons, and recharts for charts.
- Code should be production-ready with a minimal, clean aesthetic.
- Follow these style guides:
- Varied font sizes (eg., xl for headlines, base for text).
- Framer Motion for animations.
- Grid-based layouts to avoid clutter.
- 2xl rounded corners, soft shadows for cards/buttons.
- Adequate padding (at least p-2).
- Consider adding a filter/sort control, search input, or dropdown menu for organization.
Что здесь интересного:
Очень похожие инструкции я нашел в промптах у Lovable, V0, а библиотеки вообще идентичны. Поэтому лендинги, приложения, которые вы собираете с помощью AI, будут выглядеть как очередной шаблонный сайт. Но только до тех пор, пока вы не уделите внимания UI и UX в своих промптах и не потратите время на итеративные изменения. Поэтому даже в эпоху, когда все приложения пишутся с одного запроса, вам все еще требуется насмотренность и
Но это исключительно мой опыт, а какой у вас?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16💯6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вся работа в 2025 году ощущается как это видео
🤣19
Вы видели, что происходит с рынком найма джунов?
Если коротко: легко вкатиться в айти уже года два невозможно. Санкции, AI, рынок работодателя, обилие курсов для начинающих - все это привело в какой-то момент к нарушению баланса спроса и предложения.
Если сейчас вы откроете какую-нибудь вакансию на удаленке с популярным стеком, то за первый час она уже будет забита 1000+ откликами. В офис / гибрид ситуация чуть лучше: в первые два часа можно успеть занять ~120 позицию в очереди.
Все это привело к тому, что скорость стала одним из главных факторов при отклике. Для этого надо теперь не просто 24/7 проводить на карьерных порталах и выхватывать что-то новое, но и быстро адаптировать свое сопроводительное письмо под вакансию очередного ИП Иванова. И эти поиски продолжаются не две недели, не месяц, а год, если не больше.
С “волками” жить - по-волчьи выть. Чтобы повысить конкурентоспособность всех моих знакомых джунов, я собрал Telegram бота на N8N, который делает ровно две вещи:
🔵 Каждые 5 минут опрашивает HH, не появилось ли там новых вакансий, и уведомляет об этом пользователя в Tg
🔵 Если кандидату понравилась вакансия, то по клику на одну кнопку он генерирует сопроводительное, которое:
➡️ Соответствует описанию и требованиям вакансии
➡️ Соответствует реальному опыту и навыкам кандидата, которые заранее зафиксированы в промпте
➡️ Не содержит длинных тире (😱 )
С этим сопроводительным пользователь переходит по ссылке и откликается на вакансию. Специально не автоматизировал этот шаг: ответы от ИИ хорошо бы все же читать
В итоге бот заменил бесконечный думскроллинг вакансий и обдумывание сопроводительных несколькими быстрыми действиями. На скриншоте - реализация бота. Очень простая, но уже выиграла много времени
Недавно HH разослал всем владельцам ботов письмо, что закрывает API поиска вакансий уже 15 декабря. И это радостная новость: хочется верить, что 1000 автооткликов за 5 минут станут кошмаром из прошлого. Поэтому просто зафиксирую здесь этот небольшой, но облегчающий жизнь в текущих реалиях найма проектик
Если коротко: легко вкатиться в айти уже года два невозможно. Санкции, AI, рынок работодателя, обилие курсов для начинающих - все это привело в какой-то момент к нарушению баланса спроса и предложения.
Если сейчас вы откроете какую-нибудь вакансию на удаленке с популярным стеком, то за первый час она уже будет забита 1000+ откликами. В офис / гибрид ситуация чуть лучше: в первые два часа можно успеть занять ~120 позицию в очереди.
Все это привело к тому, что скорость стала одним из главных факторов при отклике. Для этого надо теперь не просто 24/7 проводить на карьерных порталах и выхватывать что-то новое, но и быстро адаптировать свое сопроводительное письмо под вакансию очередного ИП Иванова. И эти поиски продолжаются не две недели, не месяц, а год, если не больше.
С “волками” жить - по-волчьи выть. Чтобы повысить конкурентоспособность всех моих знакомых джунов, я собрал Telegram бота на N8N, который делает ровно две вещи:
С этим сопроводительным пользователь переходит по ссылке и откликается на вакансию. Специально не автоматизировал этот шаг: ответы от ИИ хорошо бы все же читать
В итоге бот заменил бесконечный думскроллинг вакансий и обдумывание сопроводительных несколькими быстрыми действиями. На скриншоте - реализация бота. Очень простая, но уже выиграла много времени
Недавно HH разослал всем владельцам ботов письмо, что закрывает API поиска вакансий уже 15 декабря. И это радостная новость: хочется верить, что 1000 автооткликов за 5 минут станут кошмаром из прошлого. Поэтому просто зафиксирую здесь этот небольшой, но облегчающий жизнь в текущих реалиях найма проектик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤26🔥10
Старое правило из классического программирования, которое поможет новичкам в вайбкодинге
Любой проект со временем усложняется. Растёт кодовая база, множатся зависимости, решения, которые были точечными и аккуратными, начинают конфликтовать друг с другом. В классической разработке мы привыкли к "скальпелю" в руках: пишем каждую строчку кода вручную, прописываем взаимодействия между модулями и глубоко погружаемся в контекст работы.
В вайбкодинге же мы работаем не скальпелем, а чем-то вроде молотка - грубая сила, низкая точность, а зачастую еще и непонимание технологий. Часто у нас нет возможности закапываться на уровень деталей по разным причинам: хотели сделать быстро и не проверяли код или начали проект без знания языка программирования. Поэтому при дальнейшем масштабировании исправление багов или доработки быстро приводят к хаосу.
Поддержка таких проектов иногда напоминает мнестарые добрые телевизоры: чтобы починить, достаточно постучать)) Ну вайб же!
В эпоху до вайбкодинга (помните еще такую?) разработчики для решения типовых задач придумали объединять несколько технологий в единый набор, с помощью которых можно было делать полноценные приложения. Это упрощало воспроизводимость, снижало порог входа и повышало скорость за счет переиспользования практик. Так у нас появились фреймворки или тех стеки, например, LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP) или MERN (MongoDB, Express, React, Node.js), с которым я сам начал свой путь в программирование.
Ошибка новичка в вайбкодинге - не задумываться, какими технологиями ты пользуешься. Это понятно, ведь можно просто писать в чат на русском, и оно тебя как-то понимает и, кажется, что разбирается в коде лучше. Пока проект маленький, это работает. Но вот внезапно в проекте понадобилась админка для работы с пользователями или другими данными. Через некоторое время ты находишь себя за исправлением интерфейса, который раньше работал, а теперь почему-то нет, с тяжестью сжигая токены, превышая лимиты и уходя все дальше от бизнес-задачи.
Именно поэтому уровень абстракции в вайбкодинге должен повышаться по сравнению с обычным программированием. Смысл не в том, чтобы написать кучу кода с нуля, как мы привыкли, а чтобы соединить уже проверенные временем инструменты друг с другом для решения уникальной задачи. Не писать свой почтовый сервер, авторизацию, файловое хранилище, админку, управление пользователями. А использовать уже готовые "блоки" и соединить логику приложения с ними с помощью API или SDK, например.
Это упростит кодовую базу, с которой работает кодинг агент, облегчит понимание проекта, ускорит поставку ценности и повысит гибкость в бизнес-сценариях, о которых вы можете даже не подозревать в моменте. Ну и спасет вас от траты токенов на изобретение велосипеда.
В общем, качайте ваш тулинг: пробуйте разные сервисы, изучайте опенсорс. Все это будущий фундамент ваших проектов.
Любой проект со временем усложняется. Растёт кодовая база, множатся зависимости, решения, которые были точечными и аккуратными, начинают конфликтовать друг с другом. В классической разработке мы привыкли к "скальпелю" в руках: пишем каждую строчку кода вручную, прописываем взаимодействия между модулями и глубоко погружаемся в контекст работы.
В вайбкодинге же мы работаем не скальпелем, а чем-то вроде молотка - грубая сила, низкая точность, а зачастую еще и непонимание технологий. Часто у нас нет возможности закапываться на уровень деталей по разным причинам: хотели сделать быстро и не проверяли код или начали проект без знания языка программирования. Поэтому при дальнейшем масштабировании исправление багов или доработки быстро приводят к хаосу.
Поддержка таких проектов иногда напоминает мне
В эпоху до вайбкодинга (помните еще такую?) разработчики для решения типовых задач придумали объединять несколько технологий в единый набор, с помощью которых можно было делать полноценные приложения. Это упрощало воспроизводимость, снижало порог входа и повышало скорость за счет переиспользования практик. Так у нас появились фреймворки или тех стеки, например, LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP) или MERN (MongoDB, Express, React, Node.js), с которым я сам начал свой путь в программирование.
Ошибка новичка в вайбкодинге - не задумываться, какими технологиями ты пользуешься. Это понятно, ведь можно просто писать в чат на русском, и оно тебя как-то понимает и, кажется, что разбирается в коде лучше. Пока проект маленький, это работает. Но вот внезапно в проекте понадобилась админка для работы с пользователями или другими данными. Через некоторое время ты находишь себя за исправлением интерфейса, который раньше работал, а теперь почему-то нет, с тяжестью сжигая токены, превышая лимиты и уходя все дальше от бизнес-задачи.
Именно поэтому уровень абстракции в вайбкодинге должен повышаться по сравнению с обычным программированием. Смысл не в том, чтобы написать кучу кода с нуля, как мы привыкли, а чтобы соединить уже проверенные временем инструменты друг с другом для решения уникальной задачи. Не писать свой почтовый сервер, авторизацию, файловое хранилище, админку, управление пользователями. А использовать уже готовые "блоки" и соединить логику приложения с ними с помощью API или SDK, например.
Это упростит кодовую базу, с которой работает кодинг агент, облегчит понимание проекта, ускорит поставку ценности и повысит гибкость в бизнес-сценариях, о которых вы можете даже не подозревать в моменте. Ну и спасет вас от траты токенов на изобретение велосипеда.
В общем, качайте ваш тулинг: пробуйте разные сервисы, изучайте опенсорс. Все это будущий фундамент ваших проектов.
100✍9❤5
В личку написали, что в последних постах очень много англицизмов. Но как бы вы адаптировали на русский язык "вайб-кодинг"?
Давайте выручайте, что ли
Давайте выручайте, что ли
❤5😁2🤔1
Желаю нам, чтобы в следующем году у нас наконец-то появился первый полезный AI, который не будет забирать у нас творчество, а заменит нас в готовке оливье
Всем хороших заслуженных выходных. Держите ноги в тепле, а компьютер - выключенным❄️
Всем хороших заслуженных выходных. Держите ноги в тепле, а компьютер - выключенным
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
23❤27☃7🎄7😁2
Аналог AI слопа в реальной жизни
В 2025, кажется, все из нас столкнулись с клишированными AI текстами, которые люди, не переписывая, выдавали за свою экспертизу. У этого тренда есть отражение и в реальном мире
Думаю, вы уже не раз были в такой ситуации, когда ваш собеседник апеллирует к информации из рекомендательных лент, которую он не перепроверял, и которой поверил на слово. Трагичность в том, что алгоритмы как раз вчера подсунули тебе этот самый кликбейтный рилс. Поэтому ты с первых слов понимаешь, о чем будет идти речь, и уже ставишь под сомнение все, что будет сказано дальше
Лайк на пост, и твои собеседники никогда не заметят, что ты цитируешь видосы из📱 тиктока, репост - из 📱 шортсов, звездочки - из рилсов
В 2025, кажется, все из нас столкнулись с клишированными AI текстами, которые люди, не переписывая, выдавали за свою экспертизу. У этого тренда есть отражение и в реальном мире
Думаю, вы уже не раз были в такой ситуации, когда ваш собеседник апеллирует к информации из рекомендательных лент, которую он не перепроверял, и которой поверил на слово. Трагичность в том, что алгоритмы как раз вчера подсунули тебе этот самый кликбейтный рилс. Поэтому ты с первых слов понимаешь, о чем будет идти речь, и уже ставишь под сомнение все, что будет сказано дальше
Лайк на пост, и твои собеседники никогда не заметят, что ты цитируешь видосы из
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4💯3
3 Книги из 2025
Оставляю здесь несколько книг, которые нашлись очень вовремя для меня в прошлом году и частично меняли образ мышления. Оставляю, вдруг для вас они тоже будут вовремя)
🔵 Поток - Михай Чиксентмихайи
Три года назад я перешел из разработки в менеджеры, куда долгое время стремился. В какой-то момент эйфория и новизна перехода пропала, и работа снова обрела рутинность. И если в рутине разработчика я знал как найти и поймать удовольствие от того, что ты делаешь, то в работе менеджера это оказалось сложнее: выше неопределенность, больше ответственности за принимаемые решения и сильно отложенный цикл обратной связи. Понять, в чем же дело мне в том числе помог "Поток"
Что такое состояние потока (скорее всего, вы трактуете его неправильно), как оно достигается, от чего зависит, как найти баланс на работе и какая вообще "потоковая" деятельность бывает - об этом и книга.
🔵 Украденный фокус - Йоханн Хари
Осенью прошлого года экранное время моего телефона перевалило за 8 часов. Если телеграму я мог как-то найти оправдание, то 5-6 часам в инстаграме и ютубе оправдания не было. И я бы даже не обратил внимание на это, если бы не повышенная усталость и раздраженность после продолжительного скроллинга. После этого я решил поставить лимит на эти приложения до 15 минут в день и, в целом, месяц я продержался на таком детоксе. Но потом бдительность спала, и я стал постепенно откатываться к предыдущим значениям.
В этот момент я наткнулся на Украденный фокус. Автор рассказывает в ней про проблемы, которые несет в себе цифровизация, бесконечные уведомления, возвращающие механики приложений, и как им противостоять. В одной из глав он рассказывал историю Михая Чиксентмихайи (Поток), часть тезисов из его книги и чуть расширял их рекомендациями: нельзя просто запретить себе пользоваться сервисами, высвобожденное время нужно качественно заменять, лучше всего "потоковыми занятиями". В моменте эти две книги очень синергично дополнили друг друга, поэтому в списке они идут друг за другом.
Помимо этого автор раскрывает еще много важных тем, связанных с цифровым шумом и его влиянием на взрослых и детей. Из забавного - в середине приводится интервью с автором книги "Hooked (На крючке. Как создавать продукты, формирующие привычки)" Ниром Эялем, где они ругаются по поводу того, стоило ли Ниру в книге рассказывать на широкую аудиторию, как манипулировать вниманием людей. Продактам точно рекомендую почитать, чтобы иметь представление об обратной точке зрения и не переусердствовать с механиками возврата пользователей.
Хотя Нир Эяль "искупил свою вину" книгой "Неотвлекаемые", но этот антидот популярности почти не получил.
🔵 Завтрак с Сенекой - Дэвид Фиделер
В какой-то момент я понял, что много слышу про стоицизм как баззворд, а представление о нем имею поверхностное только по курсу философии в аспирантуре. В букмейте взял первую попавшуюся книгу и не промахнулся. Это легкая вводная книга в философию стоицизма, основанная на письмах Сенеки и других стоиков.
Очень откликнулись темы про искусство дружбы, про анализ наших зон влияния на свою жизнь и связанные с этим волнения и как из этого вытекает понятие богатства. Тезисы про спокойствие и удовольствие очень перекликались с "Потоком", снова прекрасно друг друга дополняя.
В целом, если вы когда-нибудь проходили или читали про когнитивно-поведенческую терапию, то многие тезисы могут показаться знакомыми. Это неудивительно, Аарон Бэк сам писал о том, что опирался на труды стоиков.
Оставляю здесь несколько книг, которые нашлись очень вовремя для меня в прошлом году и частично меняли образ мышления. Оставляю, вдруг для вас они тоже будут вовремя)
Три года назад я перешел из разработки в менеджеры, куда долгое время стремился. В какой-то момент эйфория и новизна перехода пропала, и работа снова обрела рутинность. И если в рутине разработчика я знал как найти и поймать удовольствие от того, что ты делаешь, то в работе менеджера это оказалось сложнее: выше неопределенность, больше ответственности за принимаемые решения и сильно отложенный цикл обратной связи. Понять, в чем же дело мне в том числе помог "Поток"
Что такое состояние потока (скорее всего, вы трактуете его неправильно), как оно достигается, от чего зависит, как найти баланс на работе и какая вообще "потоковая" деятельность бывает - об этом и книга.
Осенью прошлого года экранное время моего телефона перевалило за 8 часов. Если телеграму я мог как-то найти оправдание, то 5-6 часам в инстаграме и ютубе оправдания не было. И я бы даже не обратил внимание на это, если бы не повышенная усталость и раздраженность после продолжительного скроллинга. После этого я решил поставить лимит на эти приложения до 15 минут в день и, в целом, месяц я продержался на таком детоксе. Но потом бдительность спала, и я стал постепенно откатываться к предыдущим значениям.
В этот момент я наткнулся на Украденный фокус. Автор рассказывает в ней про проблемы, которые несет в себе цифровизация, бесконечные уведомления, возвращающие механики приложений, и как им противостоять. В одной из глав он рассказывал историю Михая Чиксентмихайи (Поток), часть тезисов из его книги и чуть расширял их рекомендациями: нельзя просто запретить себе пользоваться сервисами, высвобожденное время нужно качественно заменять, лучше всего "потоковыми занятиями". В моменте эти две книги очень синергично дополнили друг друга, поэтому в списке они идут друг за другом.
Помимо этого автор раскрывает еще много важных тем, связанных с цифровым шумом и его влиянием на взрослых и детей. Из забавного - в середине приводится интервью с автором книги "Hooked (На крючке. Как создавать продукты, формирующие привычки)" Ниром Эялем, где они ругаются по поводу того, стоило ли Ниру в книге рассказывать на широкую аудиторию, как манипулировать вниманием людей. Продактам точно рекомендую почитать, чтобы иметь представление об обратной точке зрения и не переусердствовать с механиками возврата пользователей.
Хотя Нир Эяль "искупил свою вину" книгой "Неотвлекаемые", но этот антидот популярности почти не получил.
В какой-то момент я понял, что много слышу про стоицизм как баззворд, а представление о нем имею поверхностное только по курсу философии в аспирантуре. В букмейте взял первую попавшуюся книгу и не промахнулся. Это легкая вводная книга в философию стоицизма, основанная на письмах Сенеки и других стоиков.
Очень откликнулись темы про искусство дружбы, про анализ наших зон влияния на свою жизнь и связанные с этим волнения и как из этого вытекает понятие богатства. Тезисы про спокойствие и удовольствие очень перекликались с "Потоком", снова прекрасно друг друга дополняя.
В целом, если вы когда-нибудь проходили или читали про когнитивно-поведенческую терапию, то многие тезисы могут показаться знакомыми. Это неудивительно, Аарон Бэк сам писал о том, что опирался на труды стоиков.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11❤18✍5🔥3
Хватит проводить исследования в Perplexity
В РФ очень популярен Perplexity из-за его доступности без VPN и дешевой подписки (у перекупов можно было получить годовой доступ за 200 рублей)
Но давайте признаем, Perplexity отвратительно работает во всех режимах, кроме обычного поиска. Английские слова посреди предложения на русском (не англицизмы), путаница в аббревиатурах и словоблудие - эти тексты невозможно читать.
Причина - в режиме поиск можно выбрать любую модель. В остальных режимах (исследование и Labs) модель выбрать нельзя, и, вероятно, под капотом работает их базовая "Sonar". И она явно не справляется с вопросами сложнее бытовых.
Если вам нужно исследование, используйте бесплатный NotebookLM (нужен VPN), а лучше Claude Projects. Поберегите себя и коллег от отчетов в перплексити
В РФ очень популярен Perplexity из-за его доступности без VPN и дешевой подписки (у перекупов можно было получить годовой доступ за 200 рублей)
Но давайте признаем, Perplexity отвратительно работает во всех режимах, кроме обычного поиска. Английские слова посреди предложения на русском (не англицизмы), путаница в аббревиатурах и словоблудие - эти тексты невозможно читать.
Причина - в режиме поиск можно выбрать любую модель. В остальных режимах (исследование и Labs) модель выбрать нельзя, и, вероятно, под капотом работает их базовая "Sonar". И она явно не справляется с вопросами сложнее бытовых.
Если вам нужно исследование, используйте бесплатный NotebookLM (нужен VPN), а лучше Claude Projects. Поберегите себя и коллег от отчетов в перплексити
🔥12💯6❤5👎2🤝2
Куда внедрять ИИ в B2E-продукт
По опыту знаю, что переложить принятие решений на AI на большинство внутренних задач невозможно. Чаще всего эти задачи сопряжены со взятием ответственности на конкретного человека, и, если бы можно было исключить человека из этого процесса, то, скорее всего, это решилось бы и без LLM, например, простым алгоритмом. Поэтому генерировать финальный артефакт процесса, за который несет ответственность конкретный специалист - рискованная идея.
Но что точно можно покрыть ИИ - это работу с данными и их превращение в информацию, которую ваш внутренний сотрудник может использовать для выполнения своей задачи. Отсюда я сформулировал для себя мнемоническое правило:
Из него следует, что удачное внедрение ИИ не решит задачу за человека целиком, не возьмет на себя ответственность за конечный результат, но приведет к уменьшению когнитивной нагрузки и времени, чем при обычной работе над процессом.
Скорее всего, вы в ближайшее время не залезете в голову пользователю, а он уж точно никогда не напишет идеальный промпт, и большой красной кнопки «✨ сделать красиво» не получится. Поэтому не выполняйте процесс за него целиком в творческих задачах, в которых он специалист, или в задачах, где стоимость риска высока.
Что вы точно можете сделать - помочь в принятии решений, отсеяв лишние данные и предоставив нужную информацию.
По опыту знаю, что переложить принятие решений на AI на большинство внутренних задач невозможно. Чаще всего эти задачи сопряжены со взятием ответственности на конкретного человека, и, если бы можно было исключить человека из этого процесса, то, скорее всего, это решилось бы и без LLM, например, простым алгоритмом. Поэтому генерировать финальный артефакт процесса, за который несет ответственность конкретный специалист - рискованная идея.
Но что точно можно покрыть ИИ - это работу с данными и их превращение в информацию, которую ваш внутренний сотрудник может использовать для выполнения своей задачи. Отсюда я сформулировал для себя мнемоническое правило:
ИИ во внутренних процессах должен снижать "размерность" данных для принятия решений сотрудником
Из него следует, что удачное внедрение ИИ не решит задачу за человека целиком, не возьмет на себя ответственность за конечный результат, но приведет к уменьшению когнитивной нагрузки и времени, чем при обычной работе над процессом.
Скорее всего, вы в ближайшее время не залезете в голову пользователю, а он уж точно никогда не напишет идеальный промпт, и большой красной кнопки «✨ сделать красиво» не получится. Поэтому не выполняйте процесс за него целиком в творческих задачах, в которых он специалист, или в задачах, где стоимость риска высока.
Что вы точно можете сделать - помочь в принятии решений, отсеяв лишние данные и предоставив нужную информацию.
1💯6❤4✍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Давайте признавайтесь, кто из вас эту кнопку вайбкодил?
1🤣17😁10❤4
Алек, сделай
А вы замечали, что сайты, приложения, сгенерированные AI, очень похожи друг на друга? И в этом есть свой шарм, но почему-то они вообще не воспринимаются как цельные хорошие продукты. В особенности, если собраны с помощью пары промптов без упора на дизайн.…
Все ИИ-блогеры такие:
- Я собрал приложение за два часа и опубликовал его в App Store
Его пользователи такие:
- Я потрачу ровно 0 минут на твой ИИ-слоп
Первое, что пользователь поймёт в 90% случаев, заходя на сгенерированный сайт или приложение, - это то, что его автору было абсолютно пофиг на своих посетителей. Он считает это сразу по дизайну и текстам. И почти наверняка человек не сочтёт нужным потратить даже минуту, чтобы вникнуть в содержание. Он уже по опыту знает, что за этим визуалом скрывается 0 пользы.
Именно поэтому наивно полагаться во всем на агента. По крайней мере сейчас, а через год посмотрим)
Полгода назад мы обсуждали основные паттерны, которые выдают AI-визуал на сайте, и разбирали, почему так происходит, на примере системного промпта в ChatGPT (см. реплай). А сегодня хочу порекомендовать всемрабовладельцам владельцам подписки на кодинг агентов вот это видео от UI/UX дизайнера, где он разбирает эти и другие паттерны и показывает, как можно было бы сделать их более удобными и осмысленными.
- Я собрал приложение за два часа и опубликовал его в App Store
Его пользователи такие:
Первое, что пользователь поймёт в 90% случаев, заходя на сгенерированный сайт или приложение, - это то, что его автору было абсолютно пофиг на своих посетителей. Он считает это сразу по дизайну и текстам. И почти наверняка человек не сочтёт нужным потратить даже минуту, чтобы вникнуть в содержание. Он уже по опыту знает, что за этим визуалом скрывается 0 пользы.
Именно поэтому наивно полагаться во всем на агента. По крайней мере сейчас, а через год посмотрим)
Полгода назад мы обсуждали основные паттерны, которые выдают AI-визуал на сайте, и разбирали, почему так происходит, на примере системного промпта в ChatGPT (см. реплай). А сегодня хочу порекомендовать всем
YouTube
5 SaaS UI/UX mistakes that SCREAM you Vibe Code
Start building with Builder.io: https://builder.io.plug.dev/VhE89wz
If you're vibe coding new software, these are the must know UI/UX mistakes that instantly give away you're using AI. We'll cover how to super easily upgrade your UI's so your users are blown…
If you're vibe coding new software, these are the must know UI/UX mistakes that instantly give away you're using AI. We'll cover how to super easily upgrade your UI's so your users are blown…
109🔥11💯5
Алек, сделай
✨Наши AI-проекты взяли премию «Лезги Гъед*» Чуть больше полугода мы ведем социальный проект по сохранению малоресурсных языков. За это время успели сделать: 🔵 Первый лезгинский переводчик 🔵 Text-To-Speech (синтез речи), с которым даже успел выступить в ДГТУ…
Только недавно осознал, что все подписки на Vibe coding IDE (cursor, gemini, codex) можно использовать не только в рамках самих IDE и не только для разработки, но и для разметки данных. Для этого достаточно программно вызывать CLI, просить вывести JSON и сохранять этот ответ.
Мы таким образом на этой неделе перевели ~200 тысяч предложений для нашего проекта, экспериментируя с синтетическими данными. Сэкономили примерно в 6 раз по сравнению с тем, если бы покупали токены напрямую, а не использовав подписку за 20$.
В общем, пользуйтесь, если вы вдруг тоже не знали, что так можно)
Мы таким образом на этой неделе перевели ~200 тысяч предложений для нашего проекта, экспериментируя с синтетическими данными. Сэкономили примерно в 6 раз по сравнению с тем, если бы покупали токены напрямую, а не использовав подписку за 20$.
В общем, пользуйтесь, если вы вдруг тоже не знали, что так можно)
12👍7❤3🔥1
Алек, сделай
Только недавно осознал, что все подписки на Vibe coding IDE (cursor, gemini, codex) можно использовать не только в рамках самих IDE и не только для разработки, но и для разметки данных. Для этого достаточно программно вызывать CLI, просить вывести JSON и сохранять…
Как вывести технологический продукт небольшого народа на уровень Яндекса и Google? Нужны две IT-команды и чуть больше 1000 людей, которым не всё равно ❤️🔥
Чуть больше года я рассказываю про один из любимых пет-проектов, который я веду в свободное время. Я отношусь к нему очень трепетно, потому что он не столько про технологии, сколько про ожидания и совместную работу коммьюнити из больше 1000 человек, которую мы организовали самостоятельно. Все эти люди безвозмездно вкладывают свое время в совместное дело, и очень важно не подвести их.
Сегодня публикуем вторую версию переводчика, в которой масштабно переработали примерно все:
✨ Значительно повысили качество переводов сложных предложений за счет увеличения данных и синтетической разметки
🎙️ Научили переводчик говорить: прямо как в Google Translate!
Это обновление особенно примечательно для меня, потому что наглядно иллюстрирует синтез двух моделей в одном продукте, которые вообще бы никогда не появились, если бы не труд тысячи людей.
За кадром останутся десятки экспериментов, которые мы регулярно проводим, чтобы нарастить качество и возможности переводчика: агентные системы, векторизаторы, клонирование голоса, и сотни часов обучения.
Спасибо за этот труд командам publicdictionary.org и Lek Translator и всему нашему сообществу, которое делает эту историю!
Чуть больше года я рассказываю про один из любимых пет-проектов, который я веду в свободное время. Я отношусь к нему очень трепетно, потому что он не столько про технологии, сколько про ожидания и совместную работу коммьюнити из больше 1000 человек, которую мы организовали самостоятельно. Все эти люди безвозмездно вкладывают свое время в совместное дело, и очень важно не подвести их.
Сегодня публикуем вторую версию переводчика, в которой масштабно переработали примерно все:
Это обновление особенно примечательно для меня, потому что наглядно иллюстрирует синтез двух моделей в одном продукте, которые вообще бы никогда не появились, если бы не труд тысячи людей.
За кадром останутся десятки экспериментов, которые мы регулярно проводим, чтобы нарастить качество и возможности переводчика: агентные системы, векторизаторы, клонирование голоса, и сотни часов обучения.
Спасибо за этот труд командам publicdictionary.org и Lek Translator и всему нашему сообществу, которое делает эту историю!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
16❤28⚡13🔥9🏆3🎉1
Недавно мне отправили посылку через озон, но она так и не дошла до меня
Это явление называетсяозоновые дыры
Это явление называется
😁19🤣11👏2
Несколько недель назад навайбкодил расширение и опубликовал его в магазине VS Code (редактор кода для разработчиков). Никому не рассказывал о нем, за исключением нескольких коллег, поэтому все это время скачивания росли на органике из внутреннего магазина. Удивительно и неожиданно, но без рекламы там действительно можно получить пользователей!
За это время вышло 5 обновлений, из них самое интересное - 30 марта, которое принесло рекорд по скачиваниям.
Что я сделал?
Пусть это будет небольшим напоминанием для меня и для вас, как важно правильно подобрать слова под поисковые запросы и встраиваться в тренд.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1😁10❤7💯4
Алек, сделай
Какие еще есть интересные особенности, если вы когда-нибудь будете релизиться в магазин VS Code:
🔵 Самая быстрая модерация на диком западе - 5 минут и обновление уже раскатывается на пользователей
🔵 Отвратительная аналитика по скачиваниям, просмотрам, воронку считает вообще неправильно. Пользователям выводится одно число, вам, как разработчику - другое. Видел кучу тикетов на microsoft с просьбами объяснить логику, но она все еще покрыта туманом. Если хотите получить нормальную аналитику "по правилам" магазина, то нужна учетка Azure, которая создается только после привязки банковской карты. МИР, естественно, привязать нельзя.
🔵 Здесь, кажется, действительно неплохая органика, если сравнивать со сторами мобильных приложений, где без рекламы не пробиться. Про мини аппы в телеграмме вообще молчу)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤝5👍2🔥1
Мне надоело каждый месяц выбирать кешбек в трёх банках и через секунду забывать о выбранных категориях
Год назад к иконкам оплаты по NFC я добавил заметки, куда вношу актуальный кешбек. Они всегда на виду на главном экране, который я открываю перед покупкой
Приложение называется ColorNote, но пойдет и любое другое. Лайфхак только для экономичных владельцев Android, где есть возможность оплаты по NFC
❤️ Ставьте лайк, если планируете сказочно разбогатеть после этого поста!
Год назад к иконкам оплаты по NFC я добавил заметки, куда вношу актуальный кешбек. Они всегда на виду на главном экране, который я открываю перед покупкой
Приложение называется ColorNote, но пойдет и любое другое. Лайфхак только для экономичных владельцев Android, где есть возможность оплаты по NFC
❤️ Ставьте лайк, если планируете сказочно разбогатеть после этого поста!
❤30🔥11😁6🌚2👍1
Я поменял местами две строчки в промпте и поднял метрики качества вдвое
Недавно я работал над задачей многоклассовой классификации с помощью LLM. У меня был датасет с ручной разметкой, который я использовал для замера качества. Метрики в первой итерации были очень низкие (F1 0.33), но я грешил на модель: использовал самую дешевую Gemini 3.1 flash lite.
Системный промпт мне нагенерил Codex, которого я заранее попросил использовать подход SGR. Промпт состоял из нескольких десятков строк и, упрощенно, из такой схемы вывода:
Сгенерированный кодексом промпт я проверил не сразу: harness наше все! Но, спустя несколько итераций, все-таки зашел посмотреть, что там сохранилось в
Для ее понимания важно вспомнить, что GPT генерирует текст последовательно: каждый следующий токен зависит от всего доступного контекста, в том числе уже сгенерированного в ответе.
Поэтому если перед финальным ответом модель сначала сгенерировала шаги анализа, то финальный ответ будет строиться не только из исходного вопроса, а ещё и из её собственных промежуточных выводов. Это, как правило, приводит к росту качества даже у слабых моделей и сопоставимым результатам с большими моделями.
Вспомнив этот факт, я поменял всего лишь одну строчку в JSON-схеме: reasoning стал первым свойством, которое генерировала модель в ответе. И только это небольшое исправление дало прирост F1 до 0.6: теперь перед тем как расставить нужные классы
Недавно я работал над задачей многоклассовой классификации с помощью LLM. У меня был датасет с ручной разметкой, который я использовал для замера качества. Метрики в первой итерации были очень низкие (F1 0.33), но я грешил на модель: использовал самую дешевую Gemini 3.1 flash lite.
Системный промпт мне нагенерил Codex, которого я заранее попросил использовать подход SGR. Промпт состоял из нескольких десятков строк и, упрощенно, из такой схемы вывода:
{
"label_1": true,
"label_2": false,
"label_3": false,
"label_4": true,
"reasoning": "Размышление, какие метки нужно поставить"
}Сгенерированный кодексом промпт я проверил не сразу: harness наше все! Но, спустя несколько итераций, все-таки зашел посмотреть, что там сохранилось в
.md файлике, и заметил одну неточность.Для ее понимания важно вспомнить, что GPT генерирует текст последовательно: каждый следующий токен зависит от всего доступного контекста, в том числе уже сгенерированного в ответе.
Поэтому если перед финальным ответом модель сначала сгенерировала шаги анализа, то финальный ответ будет строиться не только из исходного вопроса, а ещё и из её собственных промежуточных выводов. Это, как правило, приводит к росту качества даже у слабых моделей и сопоставимым результатам с большими моделями.
Вспомнив этот факт, я поменял всего лишь одну строчку в JSON-схеме: reasoning стал первым свойством, которое генерировала модель в ответе. И только это небольшое исправление дало прирост F1 до 0.6: теперь перед тем как расставить нужные классы
label_X модель опиралась не только на входной текст, но и учитывала свои размышления в ответе.P.S. Промпт в итоге довел до F1 0.71 на слабой модели Gemini 3.1 flash lite. А переход на более мощный Claude Sonnet 4.6 теперь дает несущественный прирост в 0.04, который не стоит своих денег
❤18✍5🔥5