Не могли пройти мимо 👀

Знакомьтесь — Грифон. Не CodeGryphon, а вполне настоящий: молодой кот из Москвы, который сейчас ищет дом.

Грифон родился в июне 2025 года. Здоров, кастрирован, воспитан, привык жить в квартире. Очень любит людей: посидеть рядом, пока вы работаете за компьютером, посмотреть вместе кино и, конечно, уютно помурчать на коленях.

😜 Кажется, такому имени просто обязан найтись хороший человек

Если давно думали о коте — присмотритесь. А если нет, будем очень благодарны за репост: возможно, будущий хозяин Грифона есть среди ваших знакомых.

🤍 Подробности на канале благотворительного фонда:
https://t.me/kusochekschastya_ru/36192?single

📞 По вопросам пристройства: +7 906 776-80-80



Почему Amazon выигрывает не за счет магазина с огромным ассортиментом товаров? 🧐

Настоящее преимущество компании совсем не в этом. Практически любой крупный ритейлер способен продавать те же товары. Разница появляется в инфраструктуре: логистике, автоматизации складов, алгоритмах маршрутизации, прогнозировании спроса и скорости обработки заказов. Именно процессы позволяют Amazon масштабироваться быстрее конкурентов.

С разработкой происходит похожая история. Сегодня почти у каждой команды есть доступ к сильным ИИ-моделям. Но одинаковые модели не означают симметричный результат. Преимущество получают команды, которые умеют выстраивать процесс: сохранять контекст проекта, автоматически подключать нужные инструменты, управлять задачами и повторно использовать знания.

Поэтому следующим этапом развития ИИ становятся не новые модели, а ИИ-оркестраторы, которые превращают набор инструментов в единую систему работы. Проверьте, как работает ИИ-оркестрация на практике, скачайте CodeGryphon.

Разобрали, почему инфраструктура начинает играть более важную роль, чем сами инструменты 👇

Когда DevOps только появился, его задачей было не ускорить написание кода 👨‍💻

Решалась иная проблема. За разработкой уже давно стоят не только программисты. Код нужно было тестировать, собирать, разворачивать, сопровождать. И чем больше становилась команда, тем дороже обходились разрывы между этапами. DevOps превратил эти разрозненные процессы в единую систему.

Сегодня похожий этап проходит искусственный интеллект. Во многих командах ИИ по-прежнему используют как отдельный инструмент: написать функцию, объяснить ошибку или попросту сгенерировать текст.

Но настоящий эффект появляется тогда, когда ИИ получает доступ не только к запросу пользователя, а к рабочей среде – к репозиторию, документации, истории проекта, архитектуре, разным моделям и возможности сопровождать задачу на протяжении всей работы.

Сегодня ИИ-оркестраторы объединяют сам искусственный интеллект с процессом создания программного обеспечения.

Попробуйте на практике и вы, скачайте ИИ-оркестратор CodeGryphon, а также листайте карточки 👇

Почему миллион токенов не гарантирует, что AI поймет ваш проект? 🧠

Развитие LLM долго измеряли цифрами: больше параметров, контекста и прочих составляющих. Особенно впечатляюще выглядит рост контекстных окон. Кажется логичным: если модель способна принять больше информации, значит, ей можно показать практически весь проект и проблема понимания контекста исчезнет. Но в реальной разработке все сложнее.

Проект — это не просто набор файлов, который нужно положить в пропмт. Это архитектура, зависимости, документация, история изменений, бизнес-логика, соглашения команды и огромное количество информации, которая может быть важна для одной задачи и совершенно бесполезна для другой. Поэтому вопрос постепенно меняется с «сколько контекста помещается?» на «какой контекст действительно нужен прямо сейчас?».

AI должен не просто иметь доступ к информации, а уметь находить нужную ее часть, связывать ее с текущей задачей и использовать в правильной последовательности. Это особенно важно для агентных сценариев. Когда AI не просто отвечает на вопрос, а несколько минут или часов работает над задачей, ему приходится постоянно возвращаться к проекту, находить новые зависимости и использовать результаты предыдущих действий. Именно поэтому в AI-разработке появляется отдельная инфраструктурная задача — управление контекстом.

Хороший оркестратор не пытается передать модели все. Он помогает передать ей нужное: проект, файлы, документацию, репозиторий, инструменты и результаты предыдущих шагов. Потому что настоящий контекст — это не количество токенов, это способность системы понимать, какая информация имеет значение для конкретной задачи. 🧘‍♀️