ВАЙБКОДИНГ, ИТОГИ

всем доброго утра и идеальной рабочей недели (и сбросов лимитов 🕺)

На прошлой неделе я написал огроомный обзор на Jev, основанный на двух часах интервью их СЕО и изучении их же кукбука.

Модель влетела в хайптрейн западного AI мира не просто так - во-первых, у нее реально крутая философия создания. Во-вторых, красивый API. А в третьих, и это самое главное, мы ее уже попробовали и несмотря на то, что в ее обучении почти только английский язык, генерализация у нее очень хорошая. Оно работает!

При первом взгляде можно подумать, что это всего лишь "классификатор". Но даже если так, обычно все энкодерные классификаторы не очень хорошо генерализуются и потому затачиваются под конкретную задачу. Но на самом деле, вокруг нас сплошная классификация - мы постоянно принимаем небольшие решения о классификации и ллмки подходят под это не очень хорошо. Потому что даже если взять тупо харнесс - нам постоянно надо принимать небольшие решения, например, вызывать жирную модель или можно полегче? А задача сложная или нет? Три сабагента или последовательно?

И ответы на эти микро-решения мы получаем от огромного ллм-монстра, который одновременно и рецепт жареного апельсина подскажет, и поможет пересобрать как карбюратор, ядро линукса, так и себя на ретрит. И вообще, ллмки проектировались как интерфейс к человеку, а не к к машине.

Именно эта поляна - маленькие микро-решения между машина-машина и есть поляна, которую пытается окучивать Jev. Принимать такие решения очень быстро, прогнозируемо и встраеваемо куда угодно. И даже если сама Jev исчезнет через 2 года, в индустрии появилось красивое инженерное направление, которое, я уверен, будет развиваться, потому что это очень болит.
И повторюсь - оно работает! Вот просто работает, очень точно и с латенси за океан в 300ms.

Горячо рекомендую.

https://habr.com/ru/articles/1085450/

Я про бэкенд: как устроен поиск в кодовых агентах и почему это важно

Зафиналили доклад! В субботу на крутой конфе буду рассказывать важную для сердца любого вайбкодера тему - как устроен поиск в кодовых агентах.

Забавный факт: я выступал почти на всех крупных AI-конференциях (IT-конференциях, как сказали бы доэйайные динозавры), делаю это несколько раз в год и у меня нету ни одного повторяющегося доклада. Есть такие чуваки, которые с одной и той же темой гастролируют по конфам, меняют пару слайдов и делают вид, что это ок. Наверное, с точки зрения энергоресурсосбережения это неплохо, но я так не умею и каждый раз, когда соглашаюсь выступать - сижу ночами прокручиваю смыслы как трансформер матрички и спрашиваю себя ну зачем ты опять это сделал. Вот че тебе не сиделось-то, а? Конечно, что-то из прошлых докладов и мыслетоплива в процессе переиспользуется, но все равно это каждый раз как в первый раз и сборка с нуля.

А потом ты собираешь что-то, делаешь прогоны с крутыми ребятами, впитываешь фидбэк, репетируешь несколько раз сам. И потом получается что-то прикольное. Ну, знаете этот инженерный восторг, когда что-то получилось завелось и оно даже прикольное?

В этот раз, как и всегда, все будет именно так.

P.S.: забавный фан-факт про эту конфу - в прошлом году я подслушал за соседним столом чуваки долго разговаривали про кэш - ну типа, он растет и это проблема, кэш-мисс лучше сразу в графану выводить - дада, лучше прогревать, но после того, как один спросил "причем тут вообще gpu?" я понял, что часть говорила про классический, а другая про KV - но всем было ок и без этой мелкой детали 🥲

Приходите послушать.

Я про бэкенд
3 октября 2026
Connect, г. Москва 5-й Донской пр., 17

Почему grep все еще с нами и 50 лет эволюции поиска по коду

Опубликовал статью "50 лет эволюции поиска по коду: что под капотом кодинговых агентов". В ней про grep, AST, LSP, нграммы и многое другое. Про все то, что придумывалось для того, чтобы найти нужный код. Название буквальное: статья не про устройство поиска сейчас (про это будет доклад завтра), а про то, чем этот поиск делается - какие есть алгоритмы, подходы и технологии.

Когда я первый раз увидел grep в трейсах Claude Code и затем их CTO сказал, что они вообще отказались от векторного поиска (который последние пару лет казался чем-то неприкосновенным), мне захотелось раскопать эту идею глубже и собрать всё в одном месте. Я потратил несколько суток на ресерч, но все так и осталось драфтом.

Уже больше полугода я никак не мог собраться и добить эту статью. Потому что сначала хотелось рассказать про самые кишки каждого подхода, и добавить в том числе как тупиковые ветки развития (их было много и там много интересных решений), так и что-то крутое специфичное и нишевое (но пока не взлетевшее на олимп, типа биграмного fff с горячим файловым индексом и mcp), но получался монстр-текст, который никто точно не будет читать.

Поэтому я собрал некий happy path в том смысле, что каждая из перечисленных технологий жива и с нами до сих пор. Потратил сегодняшнюю ночь, но все зафиналил (вот что делается, когда надо поставить куар в доклад, лол).

Читается легко, пользы вагон, поэтому - рекомендую.

Ожидаю штук 8 типичных для себя на хабре дизлайков "потому что текст похож на сгенерированный" (если я начну писать все нейронкой и считать людей за дебилов - отписывайтесь! я написал тысячу постов про путешествиия еще до этих наших элэлэмок), "реклама" (если мне кто захочет заплатить за это - я возьму, но пока увы), "личная неприязнь" (лол!) и мое любимое - "ничего не понял из написанного"

https://habr.com/ru/articles/1089460/

Decision Models - моя любовь. Мне кажется, что все в мире AI ждали чего-то похожего. Идея настолько простая и элегантная, но как же долго к ней шли.

Это похоже на ровно тот самый кубик, который можно по взрослому тащить в прод и который может поменять архитектуру и процессы разработки некоторой части софта. Потому что по факту мы постоянно принимаем маленькие решения, и если они будут делаться с близким к 100% качеству за <100мс и стоить две копеечки - это же космос что можно будет строить на этой базе.

Вчера ночью сделал бенчмарк, чтобы замерить все известные на момент сейчас модельки и по итогу дропнул статью.

Все детали тут, максимально рекомендую:
https://habr.com/ru/articles/1092000/

Кстати, всех с пятницей! (и токенмаксингом на выходных)

P.S.: секретное видео с корпоратива Антропика в честь прошлого релиза опуса 5.5

Fable vs DeepSeek Uncensored: как я пентестил банк и потом занялся травлей самого себя

Провел один из самых одновременно прикольных и мерзких своих экспериментов.

Я взял расцензуренный дипсик 4.1 Flash на 552B, воткнул его в подпиленный под это опенкод и дал три задачи:
1) Попробовать сломать с нуля написанный на Fable банк
2) Просканить мой живой bare metal и попытаться взломать его
3) Построить план травли человека и пойти его выполнять

Пока я пил чай, дипсик пропентестил оба барика, прислав под 20M запросов и нашел все, что только можно было найти с улицы, составил красивый отчетик по итогу и не слился ни с одной задачи. Ему просто похеру на все: если надо устроить буллинг жирного черного небинарного карлика - вообще без проблем. Религия, политика, наркотики, смерть и вообще любая запрещенка - я не смог найти хоть какие-то тормоза и предохранители.

С буллингом я выбрал свой акк в инсте, просто закинул ссылку - эта мразь собрала всю фактуру, построила план и пошла выполнять, прислав мне в личку живую аудюху, что мои посты говно и зачем я вообще их пишу.

Я все конспектировал, скриншотил, записывал в блокнотик и написал пост с подробностями на хабр:
https://habr.com/ru/articles/1097598/

🕺🗣 Буду рад репостам, потому что выводы из эксперимента - требующие внимания, так сказать, окно в Нарнию уже открыто


P.S.: после нажатия кнопки Destroy ноды и всего сетапа, испытал огромное облегчение 😄