Remove Windows Ai - текущая сборка Windows 11 (25H2) и будущие сборки будут включать всё больше функций и компонентов ИИ. Цель этого скрипта удалить ВСЕ эти функции для улучшения пользовательского опыта, конфиденциальности и безопасности.

Возможности:
- отключает ключи реестра:
* отключить CoPilot
* отключить Recall
* отключить функцию Input Insights и сбор данных о вводе
* Copilot пилот в Edge
* создатель изображений в Paint
* удаляет службу AI Fabric
* отключает действия ИИ
* отключает ИИ в Paint
* отключает голосовой доступ
* отключает голосовые эффекты ИИ
* отключает ИИ в настройках поиска
- предотвращает переустановку пакетов ИИ
- отключает политики Copilot
- удаляет пакеты AI Appx
- удаляет пакеты AI в CBS
- удаляет файлы AI
- скрывает компоненты ИИ
- отключает функцию перезаписи ИИ в Блокноте
- принудительно удаляет все экземпляры запланированных задач Recall.

https://github.com/zoicware/RemoveWindowsAI

Опубликовано в @gitgate

#windows #ai #cleaner

В продолжение инструментов работы с данными, я на днях обновил утилиту undatum которую создавал для разных манипуляций с данными в командной строке. Главная была особенность в том что она кроме CSV файлов поддерживает всяческие структурированные не плоские форматы данных вроде JSONL, BSON, Parquet и тд.

А также умеет автодокументировать датасеты.

Собственно свежее изменение в том что теперь автодокументирование расширилось поддержкой любых LLM'ом через Ollama, LM Studio, Perplexity, OpenAI и OpenRouter и в поддержке множества языков, можно получать описание буквально на любом языке поддерживаемом выбранной LLM.

Автодокументирование работает не быстро, но зависит только от скорости работы LLM, а не от размера набора данных. Оно полезно для многих задач, у меня лично много задач с тем чтобы приводить описания наборов данных в порядок и один из способов для этого в использовании вот этого инструмента

У меня в отложенных задачах есть интеграция его с утилитой metacrafter, но это уже как-то позже.

#opensource #datatools #ai

В продолжение размышлений про ИИ агенты, я тут недавно добрался до того чтобы посмотреть интервью Романа Ямпольского про то что в перспективе 5-10 лет мир придет к 99% безработицы с учетом развития ИИ агентов и, хотя я не разделяю такого фатализма, но согласен с тем что всё развивается очень быстро и пока не проглядываются пределы и ограничения технологий не позволяющие делать дальнейшие технологические прорывы.

Это, в каком-то смысле, ситуация противоположная тому о чем писали фантасты, поскольку ИИ разрабатывается не тайно крупными корпорациями или секретными госагентствами, а максимально публично на спекулятивные (венчурные) деньги сверхсконцентрированными на этой задаче.

Для всех кто работал в технологическом секторе быстрое проникновение новых технологий это не редкость, собственно высокие заработки в ИТ были обусловлены необходимостью быстрой адаптации к новым технологиям, а в случае внедрения в ИИ изменения настолько ускорились что не у всех эта адаптация срабатывает. Что говорить о других профессиях где вообще не привыкли столь резким и быстрым изменениям. Масштабы страхов работающих по найму и надежды инвесторов в стартапы здесь сходятся в масштабе ожиданий, но не в результате.

Последний месяц я занимаюсь актуализацией многих технических заданий, дорожных карт и иных планов разработки и уже просто явно вижу что есть задачи которые в ближайший год не заменить с помощью ИИ (пока не заменить), а есть те которые поддаются автоматизации на 70-80% если не сейчас то в ближайшем будущем.

По сути люди [пока] незаменимы сейчас во всех вопросах связанных с коммуникациями, например, организовать хакатон или договориться с поставщиком данных или нанять или уволить человека, но с помощью ИИ агентов вполне себе пишется техническая и отчетная документация, разворачивается инфраструктура, разрабатываются базы данных, создается ПО, осуществляется тестирование и тд. Для чего нужны меньшие по размеру команды (ну или снижение активного найма и обучение действующих команд).

Всё это делает многие длинные планы сразу нерелевантными поскольку их необходимо пересматривать уже не ежегодно, а ежеквартально также как и планы управления ресурсами, людьми, бюджетами и критическими зависимостями.

Лично у меня пока нет каких-то далеко идущих выводов от происходящего или прорывных решений потому что всё меняется слишком быстро, но общая стратегия в быстрой адаптации идущим изменениям.

Я вот для себя лично все больше понимаю что с идущими изменениями вокруг ИИ агентов большую ценность приобретает повышение архитектурных ИТ навыков, а не узкотехнических. Условно надо не идеально знать какой-то язык программирования, а уметь формулировать архитектурные паттерны для ИИ агентов.

#thougths #ai

По итогам могу сказать что если Google сменит ценовую политику для корпоративного применения Antigravity (сейчас она 183.6 евро за месяц) или если его конкуренты прокачают свои решения для ещё большей эффективности, то работу над кодом это ускорят не а 2-3 раза, а в 10-30 раз.

Разработка любого внутреннего инструмента или конечного приложения теперь должна быть устроена иначе. На начальной стадии обязательно нужно писать текст видения результата который должен включать:
1. Описание того что создается
2. Описание результатов включая критерии качества:
- измеряемые индикаторы качества (в данном случае FAR/FRR)
- сравнение результатов с существующими аналогами если они есть
3. Гипотезы
4. Правила управления зависимостями
5. Правила организации кода, репозитория и автоматического покрытия тестами и документирования

Частично это вписывается в логику руководства ИИ агента в AGENTS.md или GEMINI.md, но лишь частично, скорее всего всё это необходимо оформлять во внутренние руководства по организации разработки с использованием ИИ агентов.

#opensource #ai #aiagents #coding #thoughts #devnotes

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- NERD Language свежий язык программирования заточенный под LLM. Сделан читаемым для людей, но с предположением что пишут на нём ИИ агенты. Идея не кажется странной, но адаптация одного или нескольких существующих языков программирования кажется мне более логичной
- 2025 letter интересные рассуждения автора о сходстве Кремниевой долины и Коммунистической партии Китая в виде отсутствия юмора и исполненности самомнения. Текст реально длинный лонгрид, интересный и тем что автор рассуждений является автором книги Breakneck: China's Quest to Engineer the Future о изменениях в Китае и его инженерной культуре
- UK accounting body to halt remote exams amid AI cheating в Великобритании регулятор экзаменов для бухгалтеров запретил онлайн экзамены кроме как в редких исключительных случаях. Причина очевидна - обман с помощью ИИ агентов. Хотите бесплатную идею для edutech ближайшего будущего? Сеть экзаменационных центров с подавлением сотовых, абсолютно тотальным видеомониторингом с автоматизированным определением использования шпаргалок и устройств, обязательные обыски на входе, охранниками с дубинками и прочими "ноу-хау"
- on the software job climate автор сжато повторяет то о чем многие пишут, денег в ИТ (особенно венчурных) стало глобально меньше, бюджетов на найм в ИТ тоже меньше, а рабочей силы больше. Выводы делайте сами (уже и так все сделали)
- 2025: The year in LLMs автор делает обзор года программирования с помощью разных LLM. Много полезного. Автор - это Саймон Уиллисон, создатель довольно популярного инструмента Datasette для публикации данных онлайн, хорошо известный в кругах открытого кода и открытых данных

#readings #ai #opensource

Cursor выпустил гайд с лучшими практиками по использованию ИИ агентов в разработке. Рекомендации все довольно понятные, я бы даже сказал что очевидные для опытных разработчиков, но могут быть не настолько очевидными для кого-то ещё.

Важный акцент там на стадии планирования и вопросам к ассистенту до реализации фич или исправления багов.

А я бы добавил к этому следующее:
1. Планирование через OpenSpec или его аналоги. Очень хорошо структурирует процесс проектирования и коммуникации с ИИ агентом. Для сложного и унаследованного кода - это просто необходимо. В принципе разделять планирование и реализацию, на стадии планирования не меняется код, а результаты - спеки и планы.
2. Cursor и аналогичные инструменты (Antigravity, Copilot и тд.) могут выполнять роль инструментов исследовательской поддержки и аналитики. Например, формируz отчеты по конкурентам, проектируя инструменты бенчмарков с ними, подготовка аналитики по разным функциям, проектирование верхнеуровневой архитектуры и тд.
3. ИИ ассистент - это не только объект проверки (а не кривой ли код он написал?), но и сам является контуром контроля качества. Поэтому на каждой итерации внедрения фич необходим контур создания и проверки тестов, линтинга кода, обновления документации и тд. Это частично решается уже сейчас на стадиях планирования и спеков, но опыт показывает что явное указание этих обязательных проверок дает больше гарантии что код будет не поломан и документация будет актуальной.
4. Инструменты для разработки вполне способны не только писать код, но и писать документы. Подход такой же может быть как к репозиториям кода с использованием спецификаций, планирования и тд. Иначе говоря при проектировании больших ИТ продуктов можно создать отдельный репозиторий с архитектурой продуктов и от него создавать все остальные. Например, если надо условно с нуля сделать продукт у которого есть фронтэнд, бэкэнд, REST API, SDK, интеграционные модули и тд., то вместо того чтобы все засовывать в один репозиторий или сразу разбивать на множество, имеет смысл собрать архитектурный репозиторий с документами.

#ai #coding #thoughts #readings

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Open Responses открытая спецификация на API для LLM на базе OpenAI Responses API. Вообще API OpenAI и так уже было стандартом де-факто, а тут уже и формализированный и описанный стандарт. Не вижу какой-то конкретной организации за его разработкой, похоже на частную инициативу
- Using AI as a Design Engineer о работе дизайн инженера с использованием ИИ, многое похоже на разработку ПО в целом, но есть свои особенности вроде интеграции с Figma MCP
- Can A.I. Generate New Ideas? может ли ИИ генерировать новые идеи? Статья в NYT, под пэйволом. Краткое изложение можно прочитать тут
- How UK museums are embracing citizens’ assemblies to help frame their futures интересное явление когда британские музеи начали создавать общественные советы которые должны помогать им определять их будущее

#uk #museums #ai #llms #design #ideas #readings

Итог: ИИ — это очень хороший стажёр с фотографической памятью и нулевым чувством ответственности. Он делает то что просишь, не думает о последствиях и иногда уверенно врёт. Твоя задача — быть опытным тимлидом этого стажёра, а не слепо доверять его выводам.

#skills #AI #автоматизация #sysadmin #карьера #powershell #admin_future