Будем завтра рассказывать про Deploy-f на митапе в Питере)

Приходите🫶🏻

https://t.me/deusops/1057

2010-е годы — затишье перед бурей

Контейнеризация

Как и «Фортран» (автору которого было влом писать код на языке ассемблера), контейнеризация явно родилась из человеческой лени. Контейнеризация кратно упрощает дистрибуцию и деплой — в комплекте с приложением поставляется инструкция по автоматической сборке, все настройки и зависимости. Золотым стандартом в этой области стал Docker (2013).

Для адаптации контейнеров к микросервисной архитектуре были созданы оркестраторы, которые автоматизировали мелкие задачи для развёртывания приложений в кластерах. Самая база здесь — Kubernetes, код которого Google открыл в 2014 году.

Данные всё больше и больше

В эпоху интерактивного «веб 2.0» и масштабирования в облаках начался взрывной рост количества данных, которые мы производим. Для работы с этими данными понадобились новые подходы и новые специальности — дата-инженеры с уклоном в программирование и дата-аналитики, которые больше занимаются изучением и интерпретацией данных.

В контексте рекламных платформ или маркетплейсов обработка больших данных буквально превращала их в золото, а специалистов по ним — в ценный актив.

И, наконец, ИИ

Исследования в области искусственных нейронных сетей — ровесники компьютера. Но знаковый прорыв в их практическом применении пришёлся на 2010-е, а затем в конце десятилетия на основе наработок по нейросетям были созданы современные модели искусственного интеллекта. Впервые в истории человек получил возможность напрямую взаимодействовать с прорывной технологией.

Но настолько ли отличается хайп вокруг ИИ от прошлых сдвигов в сфере разработки?

Все знаковые сдвиги в сфере разработки встречали с сомнениями и скепсисом. Высокоуровневые языки давали недостаточно чистый код. Персональный компьютер был игрушкой, неспособной на сложные вычисления. Гибкие методологии предлагали перевернуть разработку с ног на голову и заменить нормальное планирование встречами с мастером и работой с бэклогом. Хранить данные на чужом компьютере в каком-то «облаке» — что может быть менее безопасно? И так далее.

Но технологии двигались вперёд, и каждый раз появлялись новые профессии, специальности и рабочие места. Вчерашние ноу-хау становились стандартами в отрасли. А те, кто предпочитал работать по-старинке оставались на своём месте — занимались legacy-кодом. Страх того, что новая технология лишит разработчиков работы всегда оказывался напрасным. Да, современные модели могут ценой колоссального расхода ресурсов писать вразумительный код, но у технологии есть потолок — и он близок (вопреки обещаниям маркетологов).

Промпт-кодинг также укладывается в тренд на повышение уровня абстракции в программировании. Первые разработчики писали машинный код. В 1950-х появились первые высокоуровневые языки, которые сделали программирование более доступным. В 1990-х — специализированные языки для нишевых задач в вебе. В 2010-х выстрелили low-code и no-code подходы, при которых пользователь уже не писал код, а собирал программу в конструкторе. И в конце этого пути находится вайбкодинг — создание программы с использованием естественного языка.

Главное, что изменили ИИ-инструменты — они сделали программирование доступным для любого. И это очень здорово.

Мы каждый день работаем над небольшими улучшениями, чтобы сделать Deploy-F лучше для пользователей. Если прошлые релизы касались, в первую очередь, фронта и бэка, то этот выпуск — о quality of life-улучшениях.

Раздел Templates (Шаблоны) — это заготовки кода для быстрого старта. Пока что там варианты ботов для разных мессенджеров, веб-серверы и приложения, а также базовые PHP и HTML-страницы. Они помогают преодолеть страх белого листа и экономят время.

Ready Bots (Готовые боты) — набор востребованных ботов, которых можно развернуть за несколько кликов. Они уже предварительно настроены, остаётся добавить ваши данные и запустить. Мы собрали варианты по результатам опроса пользователей: бот-магазин, расшифровщик аудиозаписей, ассистент для поиска по базе знаний, линия поддержки — и так далее.

Теперь Deploy-f не только помогает забыть о трудоёмком деплое, но и позволяет вовсе отключить голову (в хорошем смысле слова). Когда попробуете, напишите нам о своём опыте с шаблонами и готовыми ботами сюда или на ceo@deploy-f.com — если вам всё понравилось или если что-то работает не лучшим образом.

💙💙💙

Карго-культ ИИ-стартапа

В сообществе ИИ-энтузиастов часто встречается легенда об ИИ-единороге — стартапе на миллиард, за которым стоит один человек с командой ИИ-агентов. Человек предполагает (выступает визионером), а ИИ располагает и берёт на себя операционные задачи и всю предпринимательскую рутину. Сегодня мы разберёмся, насколько эта история далека от действительности — и почему современные инструменты хороши и безо всех этих сказок.

Это обман, чтобы набрать баксы !!1!

Возможно, важнейшая роль в популяризации идеи стартапа-единорога из одного человека принадлежит главе OpenAI Сэму Альтману, и это должно навести на определённые мысли. Альтман — главный в мире продавец ИИ-сервисов и инфраструктуры, который техногикам каждый год обещает общий искусственный интеллект (AGI), чувствительных пугает идеей восстания машин, а венчурных капиталистов соблазняет ИИ-единорогами.

Справедливости ради, за идеей единорога из одного человека стоит не только желание заработать, но и культура солопренёрства. У нас на глазах выросло поколение ИТ-предпринимателей-генералистов, которые способны запускать проекты малыми силами и могут взять на себя разные скопы задач и справиться благодаря сильным гибким навыкам, адаптивности и умению учиться.

Именно для таких людей мы и создаём Deploy-f. Мы не обещаем, что ваш стартап точно взлетит, но можем обеспечить надёжную инфраструктуру, простой деплой и поддержку в работе.

В неестественной среде обитания

Потенциал идеи нужно проверять на практике. Писатель и журналист Эван Рэтлифф в материале для WIRED рассказал о своём эксперименте — стартапе, все роли в котором играют ИИ-агенты. Для этого Рэтклифф «нанял» пять сотрудников от компании, которая обещает заменять людей ИИ, и дополнил каждого сгенерированным голосом и аватаром.

С одной стороны, эта команда мечты за три месяца действительно разработала прототип приложения, спродюсировала подкаст, справлялась с исследованиями по открытым источникам и мозговыми штурмами под руководством человека. Агенты в целом хорошо показали себя в несложных задачах с чёткими вводными, прописанным процессом и ясным результатом.

Но были и фундаментальные проблемы, происходящие из самого дизайна современных ИИ. Агенты галлюцинировали, фальсифицировали данные (например, о пользовательских тестах или улучшениях), а затем верили в собственную выдумку, сохраняли её в память и начинали считать истиной и исходить в работе из ложных предпосылок.

ИИ-агенты игнорировали триггеры, не проявляли инициативу, не использовали навыки и ждали прямого указания. Но когда их начинало нести, они могли сжечь все доступные кредиты на ерунду.

Проблемы, которые так просто не решить

Понятно, что судить о технологии по одному журналистскому материалу не следует. Но статья подсвечивают важную особенность ИИ-помощников. При их использовании нужно дробить реальные сложные задачи на простые, с понятными инструкциями и ожидаемым результатом. Результаты нужно проверять, инструкции — корректировать.

Склонность к ошибкам и отсутствие инициативы (если триггер не срабатывает) делают агентов недостаточно автономными. Для их надёжной работы нужен колоссальный объём менеджмента и микроменеджмента — больше, чем для людей. Они также лишены бытовой интуиции — не чувствуют, когда нужно остановиться, а когда — эскалировать.

Сейчас часто встречается идея использовать агентов для управления агентами (которые управляют агентами), но это звучит как лечение подобного подобным.

Наша команда активно использует различные ИИ-инструменты — и помощников в кодинге, и автономных агентов для ограниченного числа рутинных задач. И казалось бы можно сослаться на собственный опыт: «мол, у нас всё работает». Но частный случай — это не статистика. В нашем профессиональном кругу есть и те, кто не получил ожидаемого выхлопа от внедрения ИИ — или вообще не нашёл ему места в своём рабочем процессе.

Зато в компаниях появились новые роли по контролю, координации и проверке работы ИИ. Но если специалист, который перешёл на роль управленца или супервайзера всё ещё имеет прочные знания и сильные навыки, ждать их от промпт-инженера или менеджера не стоит. Да и не все проблемы можно решить промптом.

А если вспоминать человеческий подход, то люди придумали две модели управления. Вертикальную — чтобы строго изолировать зоны ответственности и обеспечить контроль исполнения. И горизонтальную, которая поощряет гибкость и инициативу. У ИИ проблема и с тем, и с другим.

Кого всё-таки может заменить ИИ-агент?

Часто сторонники ИИ-автоматизации предполагают, что заменить можно кого угодно, но не их самих. Опытные программисты хорошо понимают, как сложно построить надёжный ИИ-ассистированный пайплайн для реального проекта, но верят в способность агентов заменить техподдержку, юристов, проджектов или маркетинг.

Не-кодеры тоже делают бизнес, но часто переоценивают свои компетенции и умение ИИ писать хороший код. По первым порам их истории расходятся по твиттеру и блогам, но после стартап находит в бутылочное горлышко — инфраструктуру, безопасность, финансы и комплаенс.

Давайте порассуждаем, кого в действительности может заменить ИИ.

• Разработчиков? Да, ИИ может помочь в написании кода, и ему можно доверить некоторые аспекты DevOps. Но стоит быть осторожным: совсем недавно мы писали про связанные с ИИ риски в этой области, и мы не верим, что пока что ему можно доверить критическую инфраструктуру.
ИИ начал лучше справляться с поиском багов, но даже современные модели часто пишут уязвимый код и создают новые векторы атаки. Переложить на ИИ разработку не выйдет.

• A computer can never be held accountable, therefore a computer must never make a management decision, гласит мантра из руководства IBM 1979 года.
Вы не доверите ИИ юридическую службу, финансы, комплаенс и операции — сферы, предполагающие наличие компетентного ответственного лица.

• Может быть, ИИ может заменить техподдержку? Казалось бы, большинство тикетов можно закрыть ссылкой на инструкцию. Но кейсы Klarna и других компаний, которые были вынуждены свернуть дорогостоящие проекты перевода поддержки на ИИ-рельсы и вновь нанять старую команду, показывают — всё не так просто. В числе проблем ИИ-поддержки неспособность ответить по существу, галлюцинации, ложные обещания клиентам и просто отсутствие эмпатии.

• Даже направления типа маркетинга, дизайна или контента, которые напрямую не «генерируют кэщ» плохо поддаются ИИ-автоматизации. ИИ-тексты или картинки режут глаз и не вызывают эмоций. Ещё недавно в тренде были «фабрики контента» с обещаниями автоматизации производства текстов и видео, но платформы очень быстро научились их выявлять и пессимизировать в выдаче.

Список можно продолжать долго, но ситуация не изменится — пока что ИИ не заменит человека в критически важных для бизнеса процессов.
А ещё он, конечно же, не может заменить талантливых основателей и руководителей с развитым бизнес-чутьём, которые находят нетривиальные решения, умеют достучаться до клиента и не бросают дело на полпути (а ещё аккуратно ведут себя с кредитами, факт).

Друзья!

У нас временные проблемы с сетью

Ваши приложения работают и доступны, но панель управления временно не открывается

Если вам нужно что-то сделать с вашим приложением, пишите в поддержку @deployf_support, поможем🫶

Upd. Сеть до админ-панели восстановлена. Всё работает штатно🫶

Тема сегодняшнего поста — альтернативные фронтенды популярных сервисов. И чтобы лучше разобраться, откуда они вообще взялись, (не)большая историческая справка.

История

Появление альтернативных фронтендов стало ответом на агрессивный трекинг и рекламу — основу бизнеса многих интернет-платформ. Сама веб-реклама прошла долгий век — от первого баннера на WIRED в 1994 году до расцвета веб-2.0 в 2000-х, когда корпорации выстроили рекламные сети, охватывающие весь интернет, и научились составлять детальные профили пользователей.

Замечали, что иногда реклама поразительно точно следует предмету вашего недавнего разговора? Поздравляю, теперь вы знаете, насколько инвазивным может быть трекинг в интернете. Это огромная индустрия агрессивной слежки и продажи данных об интересах пользователей.

До сих пор самое популярное решение здесь — блокировщики рекламы (будь то открытый uBlock Origin или закрытый AdGuard), которые убирают рекламу и трекеры, делая веб более комфортным. Но кому-то пришла в голову безумная альтернатива — заменить весь фронтенд и подтягивать динамическое содержимое по API. Так можно было избавиться от трекеров, перегруженности и добавить фичи, которых нет в оригинале.

Был момент, когда энтузиасты собирали альтернативные фронтенды для всех популярных платформ — ютуба, твиттера, реддита, инстаграма, тиктока и т.д., и расширения для браузеров, которые перенаправляли запросы на работающий инстанс. Сообщество криптоанархистов тепло встретило эти проекты, но их звёздный час был недолгим.

Альтернативные фронтенды зависели от API крупных платформ, и значимые изменения ломали их функциональность. Некоторые сервисы скрыли API за пейволлом, другие — просто блокировали ресурсы, от которых поступало слишком много запросов. Многие проекты остановились в развитии, внимание разработчиков захватили другие темы. Но код остался, и некоторые альтернативные фронтенды прекрасно работают и сейчас — и вы можете развернуть такой у себя.
(продолжение следует)

Где всё это попробовать?

Ниже — подборки сервисов, которые можно повертеть в руках, попробовать, оценить. Мы не обещаем, что код в репозиториях рабочий, но иногда у проектов всё ещё есть живые инстансы.
1) подборки альтернативных фронтендов с инструкциями по установке, некоторые даже работают
2) ресурсы энтузиастов, которые хостят альтернативные фронтенды для популярных сервисов (почёт и уважение им)

Зачем вообще это нужно?
Причины всё те же.

* Здоровое любопытство.
* Доступ к материалам конкретного ресурса без принудительной регистрации.
* Отсутствие навязчивого трекинга и агрессивной рекламы (худшее, что можно себе представить — ненавязчивая просьба оставить донат на поддержку проекта).
* Экономия ресурсов и более высокая скорость работы на маломощных устройствах.
* Прозрачные политики приватности и обработки пользовательских данных.
* Открытый исходный код, который позволяет новым людям подключаться к разработке (а также делает проект в целом более безопасным).
* Возможность самостоятельного хостинга, то есть независимость от стороннего провайдера.