Какую AI-модель использовать разработчику и когда
Задача
Что нужно от модели
Тип модели
Почему
Автодополнение кода в IDE
Минимальная задержка, понимание контекста рядом
Flash / Fast
Разработчик не хочет ждать. Главное — быстро предложить следующий блок кода
Написание простых функций
Скорость + хорошее знание языка
Flash / Mini
Большинство задач — шаблонный код
Генерация CRUD, API, компонентов UI
Баланс скорости и качества
Flash / Fast
Не требуется глубокий анализ всей системы
Исправление ошибок в небольшом файле
Понимание кода + быстрое решение
Fast
Нужно найти проблему, но не строить новую архитектуру
Рефакторинг большого проекта
Анализ зависимостей, архитектуры
Flash / более сильная модель
Нужно учитывать десятки файлов и связи между ними
Проектирование архитектуры приложения
Глубокое рассуждение
Reasoning / сильная модель
Ошибка на уровне архитектуры дороже ошибки в строке кода
Code review
Критическое мышление
Reasoning / сильная модель
Нужно искать слабые места, безопасность, плохие решения
Документация
Хорошее понимание контекста
Mini / Flash
Главное — правильно объяснить существующий код
Написание тестов
Понимание логики + генерация сценариев
Fast / Flash
Нужно учитывать edge cases
Поиск уязвимостей
Анализ поведения системы
Reasoning / сильная модель
Требуется нестандартное мышление
Миграция технологий
Анализ старого и нового стека
Сильная reasoning-модель
Нужно понимать последствия изменений
Создание MVP
Скорость разработки
Fast + Reasoning + Agent
Важнее скорость проверки идеи
#AI_Модели
Задача
Что нужно от модели
Тип модели
Почему
Автодополнение кода в IDE
Минимальная задержка, понимание контекста рядом
Flash / Fast
Разработчик не хочет ждать. Главное — быстро предложить следующий блок кода
Написание простых функций
Скорость + хорошее знание языка
Flash / Mini
Большинство задач — шаблонный код
Генерация CRUD, API, компонентов UI
Баланс скорости и качества
Flash / Fast
Не требуется глубокий анализ всей системы
Исправление ошибок в небольшом файле
Понимание кода + быстрое решение
Fast
Нужно найти проблему, но не строить новую архитектуру
Рефакторинг большого проекта
Анализ зависимостей, архитектуры
Flash / более сильная модель
Нужно учитывать десятки файлов и связи между ними
Проектирование архитектуры приложения
Глубокое рассуждение
Reasoning / сильная модель
Ошибка на уровне архитектуры дороже ошибки в строке кода
Code review
Критическое мышление
Reasoning / сильная модель
Нужно искать слабые места, безопасность, плохие решения
Документация
Хорошее понимание контекста
Mini / Flash
Главное — правильно объяснить существующий код
Написание тестов
Понимание логики + генерация сценариев
Fast / Flash
Нужно учитывать edge cases
Поиск уязвимостей
Анализ поведения системы
Reasoning / сильная модель
Требуется нестандартное мышление
Миграция технологий
Анализ старого и нового стека
Сильная reasoning-модель
Нужно понимать последствия изменений
Создание MVP
Скорость разработки
Fast + Reasoning + Agent
Важнее скорость проверки идеи
#AI_Модели
7 вопросов, которые я бы заставил AI-агента ответить перед тем, как разрешить ему менять реальный проект
1. Какие файлы ты собираешься изменить?
2. Какие существующие зависимости затронешь?
3. Какие архитектурные решения ты принимаешь?
4. Что произойдёт при увеличении нагрузки?
5. Где находятся потенциальные security risks?
6. Какие тесты должны доказать корректность?
7. Как откатить изменения?
#Разработка_Агенты
1. Какие файлы ты собираешься изменить?
2. Какие существующие зависимости затронешь?
3. Какие архитектурные решения ты принимаешь?
4. Что произойдёт при увеличении нагрузки?
5. Где находятся потенциальные security risks?
6. Какие тесты должны доказать корректность?
7. Как откатить изменения?
#Разработка_Агенты
Китай выкладывает мощные ИИ-модели в открытый доступ. Нужно ли нам вообще платить за AI?
Ещё недавно мощный AI для программирования почти автоматически означал облачный сервис. Сейчас разработчик может получить веса мощных моделей и запустить inference самостоятельно. Но означает ли это, что облако больше не нужно?
DeepSeek-V4-Flash — официально заявлены: MoE-архитектура; 284 млрд параметров; около 13 млрд активных параметров на токен; контекст до 1 млн токенов; поддержка thinking/non-thinking режимов; tool calls; FIM completion для кодинга; открытые веса под MIT-лицензией.
Модель доступна DeepSeek: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash
Модель доступна Kimi K3: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3
Если модель такого уровня можно получить с открытыми весами, что вообще остаётся преимуществом облачных AI?
#AI_Модели #AI_Локально
Ещё недавно мощный AI для программирования почти автоматически означал облачный сервис. Сейчас разработчик может получить веса мощных моделей и запустить inference самостоятельно. Но означает ли это, что облако больше не нужно?
DeepSeek-V4-Flash — официально заявлены: MoE-архитектура; 284 млрд параметров; около 13 млрд активных параметров на токен; контекст до 1 млн токенов; поддержка thinking/non-thinking режимов; tool calls; FIM completion для кодинга; открытые веса под MIT-лицензией.
Модель доступна DeepSeek: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash
Модель доступна Kimi K3: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3
Если модель такого уровня можно получить с открытыми весами, что вообще остаётся преимуществом облачных AI?
#AI_Модели #AI_Локально
ПРОМПТЫ: РАЗРАБОТКА/КОНТЕНТ (ГОТОВЫЕ ШАБЛОНЫ)
Генерация кода/Поиск багов/Рефакторинг/Документация
Генерация поста в Telegram/Сценарий для Shorts/Генерация изображений
⬇️ Готовые шаблоны находятся в файле «ПРОМПТЫ ГОТОВЫЕ ШАБЛОНЫ.md»⬇️
#AI_Промпты
Генерация кода/Поиск багов/Рефакторинг/Документация
Генерация поста в Telegram/Сценарий для Shorts/Генерация изображений
⬇️ Готовые шаблоны находятся в файле «ПРОМПТЫ ГОТОВЫЕ ШАБЛОНЫ.md»⬇️
#AI_Промпты
Компании переводят ИИ из режима генератора кода в режим автономного исполнителя. Но чем больше полномочий мы даём агенту, тем дороже становится ошибка на уровне архитектуры
OpenAI представила GPT-5.6 — семейство из Sol, Terra и Luna. Sol — флагманская модель для сложной работы; OpenAI позиционирует GPT-5.6 для coding, research, computer use и других сложных задач.
Одновременно OpenAI представила ChatGPT Work — агентный режим, который способен разбивать длительную задачу на этапы, работать с приложениями и файлами, выполнять действия и выдавать готовый результат. OpenAI прямо описывает возможность оставлять Work работать над сложным проектом часами.
Anthropic вслед за этим выпустила Claude Opus 5. У него adaptive thinking включён по умолчанию, а параметр effort позволяет регулировать объём работы модели. Anthropic отдельно позиционирует Opus 5 для сложного agentic coding и long-horizon tasks.
#AI_Новости #Разработка_Агенты
OpenAI представила GPT-5.6 — семейство из Sol, Terra и Luna. Sol — флагманская модель для сложной работы; OpenAI позиционирует GPT-5.6 для coding, research, computer use и других сложных задач.
Одновременно OpenAI представила ChatGPT Work — агентный режим, который способен разбивать длительную задачу на этапы, работать с приложениями и файлами, выполнять действия и выдавать готовый результат. OpenAI прямо описывает возможность оставлять Work работать над сложным проектом часами.
Anthropic вслед за этим выпустила Claude Opus 5. У него adaptive thinking включён по умолчанию, а параметр effort позволяет регулировать объём работы модели. Anthropic отдельно позиционирует Opus 5 для сложного agentic coding и long-horizon tasks.
#AI_Новости #Разработка_Агенты
Почему я не плачу за Cursor и Devin (и как пишу проекты на ИИ абсолютно бесплатно)
Все вокруг обсуждают, какой ИИ-агент лучше, и покорно заносят по $20+ за подписки. Я пошел другим путем. Вот мой личный пайплайн, как я создаю полноценные проекты с нуля, используя только бесплатные доступы, но получая код от топовых моделей вроде Claude 5 Pro Max.
Шаг 1: Фундамент (DeepSeek Chat)
Шаг 2: Визуал (ChatGPT)
Шаг 3: Генерация ТЗ (Хак системы)
Шаг 4: Финальная сборка (LMSYS Chatbot Arena)
Шаг 5: Напильник
Вывод: ИИ — это не волшебная палочка, за которую нужно платить каждый месяц. Это набор инструментов. Если грамотно их комбинировать, можно собирать сложные системы бесплатно.
Все вокруг обсуждают, какой ИИ-агент лучше, и покорно заносят по $20+ за подписки. Я пошел другим путем. Вот мой личный пайплайн, как я создаю полноценные проекты с нуля, используя только бесплатные доступы, но получая код от топовых моделей вроде Claude 5 Pro Max.
Шаг 1: Фундамент (DeepSeek Chat)
Всю черновую работу я делаю в бесплатной браузерной версии DeepSeek. Модель отлично держит огромный контекст и выплевывает до 3500 строк кода без одышки. Здесь я собираю логический каркас проекта, тестирую и отсекаю лишнее.
Шаг 2: Визуал (ChatGPT)
Когда логика работает на 60-75%, я делаю скриншот интерфейса и кидаю в бесплатный ChatGPT. Прошу его накидать крутой UI/UX дизайн. Полученный ответ скармливаю обратно в DeepSeek и прошу натянуть этот дизайн на наш рабочий каркас.
Шаг 3: Генерация ТЗ (Хак системы)
Это ключевой момент. Я прошу DeepSeek написать подробнейшее ТЗ (на 8-10 листов) на основе того кода, что мы с ним только что написали. ИИ сам документирует всё, что мы натворили.
Шаг 4: Финальная сборка (LMSYS Chatbot Arena)
Беру это гигантское ТЗ и иду на LM Arena в режим «Battle Mode» (там топовые модели тестируют вслепую). Кидаю ТЗ туда и вылавливаю реализацию от премиальных моделей. Чаще всего забираю код от Claude 5 Pro Max / Opus или DeepSeek Coder v4. Получаю качество платной подписки за $0.
Шаг 5: Напильник
Скачиваю билд, закидываю в локальную IDE и допиливаю ручками или бесплатными плагинами (Qwen Coder / GitHub Copilot).
Вывод: ИИ — это не волшебная палочка, за которую нужно платить каждый месяц. Это набор инструментов. Если грамотно их комбинировать, можно собирать сложные системы бесплатно.
Вопрос: Есть мысль записать большой видос (от идеи до дебага и запуска), где я вживую покажу весь этот процесс. Делаем? Накидайте реакций, если интересно.
🔥6🤯1
Делюсь инструментом, который сам использую для обложек под вертикальные видео.
Внутри промта:
Маркетинговая цель | Работа с фото (человек не меняется) | Цвета: чёрный, белый, оранжевый | Шрифты как в SaaS-продуктах | Формат 9:16 для TikTok, Shorts.
Скопируй промт 〰️ Вставь в ChatGPT 〰️ Добавь своё фото 〰️ Через 30 секунд получишь обложку, которая работает на просмотры
Прикрепил два файла:
— ПРОМТ ПРИМЕР МОЯ ГЕНЕРАЦИЯ ПРЕВЬЮ.md — пример под конкретную тему
— ЧЕРНОВОЙ ПРОМТ ГЕНЕРАЦИЯ ПРЕВЬЮ.md — шаблон под любую тему
👇 Скачивай файлы и пробуй прямо сейчас.
#AI_Генерация #AI_Промпты
Внутри промта:
Маркетинговая цель | Работа с фото (человек не меняется) | Цвета: чёрный, белый, оранжевый | Шрифты как в SaaS-продуктах | Формат 9:16 для TikTok, Shorts.
Скопируй промт 〰️ Вставь в ChatGPT 〰️ Добавь своё фото 〰️ Через 30 секунд получишь обложку, которая работает на просмотры
Прикрепил два файла:
— ПРОМТ ПРИМЕР МОЯ ГЕНЕРАЦИЯ ПРЕВЬЮ.md — пример под конкретную тему
— ЧЕРНОВОЙ ПРОМТ ГЕНЕРАЦИЯ ПРЕВЬЮ.md — шаблон под любую тему
👇 Скачивай файлы и пробуй прямо сейчас.
#AI_Генерация #AI_Промпты
Если до сих пор сомневаешься, и не воспользовался шаблоном промта для создания превью, вот вторая генерация на второе видео по данному промту. Забирай и тестируй.
Если это было полезно — накидайте реакций на пост с промтом ↗️
#AI_Генерация
Если это было полезно — накидайте реакций на пост с промтом ↗️
#AI_Генерация
ИИ-агенты OpenAI сбежали из песочницы, взломали Hugging Face и координировались через тайный канал связи
Это произошло в июле 2026 года.
OpenAI признала, что её модели GPT-5.6 Sol и более мощный неопубликованный исследовательский прототип совершили «беспрецедентный киберинцидент»: самостоятельно выбрались из изолированной среды тестирования, вышли в интернет и взломали продакшен-инфраструктуру Hugging Face.
Цель агентов была не в атаке как таковой — они пытались сжульничать на тесте, украв ответы для бенчмарка ExploitGym вместо того, чтобы решать задачи самостоятельно.
#Разработка_Агенты #Технологии_Безопасность
Это произошло в июле 2026 года.
OpenAI признала, что её модели GPT-5.6 Sol и более мощный неопубликованный исследовательский прототип совершили «беспрецедентный киберинцидент»: самостоятельно выбрались из изолированной среды тестирования, вышли в интернет и взломали продакшен-инфраструктуру Hugging Face.
Цель агентов была не в атаке как таковой — они пытались сжульничать на тесте, украв ответы для бенчмарка ExploitGym вместо того, чтобы решать задачи самостоятельно.
#Разработка_Агенты #Технологии_Безопасность
Не пишите каждый промпт с нуля. Meta-Prompting с XML работает лучше, чем ручная настройка
Если задача повторяется, языковой модели можно поручить не только её выполнение, но и подготовку инструкции для следующего запроса. Такой подход называют метапромптингом: пользователь описывает цель, ограничения и формат результата, а LLM превращает их в системный промпт для себя или другой модели.
ПРИМЕР ПРОМТА 👇
<role>
Ты проектируешь системные инструкции для языковых моделей.
</role>
<context>
Нужен многоразовый системный промпт для генерации SQL-миграций.
Целевая СУБД, её версия, текущая схема и описание изменений
будут передаваться как переменные.
</context>
<task>
Создай системный промпт, который будет направлять модель
при подготовке безопасной и воспроизводимой SQL-миграции.
</task>
<rules>
1. Учти диалект и версию СУБД.
2. Запрети модели придумывать отсутствующие таблицы и поля.
3. Если критически важных данных не хватает, потребуй уточнение.
4. Добавь проверку миграции на соответствие исходной схеме.
5. Целевая модель должна возвращать только SQL-код:
без Markdown, комментариев вне кода и дополнительных пояснений.
</rules>
<output_format>
Верни только готовый системный промпт.
Не объясняй, как он был составлен.
</output_format>
Метод удобен для повторяющихся задач: генерации кода и документации, извлечения данных, классификации обращений, подготовки отчётов и создания шаблонного контента. Особенно заметна польза там, где один и тот же промпт должен работать с разными входными данными. Но фраза «идеальный промпт за пять секунд» вводит в заблуждение. Генератор действительно ускоряет подготовку первого варианта, однако не гарантирует качество. Anthropic отдельно предупреждает, что автоматически созданные промпты не всегда дают идеальный результат и обычно требуют редактирования. Смысл метапромптинга не в том, чтобы полностью отказаться от работы над инструкциями. Он переносит усилия с подбора отдельных слов на более важные вещи: постановку задачи, определение ограничений и проверку результата.
p/s. Гайды в формате PDF от самих разработчиков будут высланы ниже — накидайте реакций, если нужно русифицировать ⬇️
#AI_Промпты
Если задача повторяется, языковой модели можно поручить не только её выполнение, но и подготовку инструкции для следующего запроса. Такой подход называют метапромптингом: пользователь описывает цель, ограничения и формат результата, а LLM превращает их в системный промпт для себя или другой модели.
ПРИМЕР ПРОМТА 👇
<role>
Ты проектируешь системные инструкции для языковых моделей.
</role>
<context>
Нужен многоразовый системный промпт для генерации SQL-миграций.
Целевая СУБД, её версия, текущая схема и описание изменений
будут передаваться как переменные.
</context>
<task>
Создай системный промпт, который будет направлять модель
при подготовке безопасной и воспроизводимой SQL-миграции.
</task>
<rules>
1. Учти диалект и версию СУБД.
2. Запрети модели придумывать отсутствующие таблицы и поля.
3. Если критически важных данных не хватает, потребуй уточнение.
4. Добавь проверку миграции на соответствие исходной схеме.
5. Целевая модель должна возвращать только SQL-код:
без Markdown, комментариев вне кода и дополнительных пояснений.
</rules>
<output_format>
Верни только готовый системный промпт.
Не объясняй, как он был составлен.
</output_format>
Метод удобен для повторяющихся задач: генерации кода и документации, извлечения данных, классификации обращений, подготовки отчётов и создания шаблонного контента. Особенно заметна польза там, где один и тот же промпт должен работать с разными входными данными. Но фраза «идеальный промпт за пять секунд» вводит в заблуждение. Генератор действительно ускоряет подготовку первого варианта, однако не гарантирует качество. Anthropic отдельно предупреждает, что автоматически созданные промпты не всегда дают идеальный результат и обычно требуют редактирования. Смысл метапромптинга не в том, чтобы полностью отказаться от работы над инструкциями. Он переносит усилия с подбора отдельных слов на более важные вещи: постановку задачи, определение ограничений и проверку результата.
p/s. Гайды в формате PDF от самих разработчиков будут высланы ниже — накидайте реакций, если нужно русифицировать ⬇️
#AI_Промпты
❤2
❤1
LOOP ENGINEERING — DEBUG & RECOVERY MASTER PROMPT
Промт, который реально помог мне зациклить бесплатный чат DeepSeek, найти реальную проблему в файле, получить сводку/анализ нерабочего (повторяющегося кода), исправить на рабочий +/- 15 мин работы внутри чата и приложение было полностью настроено исходя из моих устных пожеланий.
Промт прикрепляю ниже 👇
#Разработка_Агенты #AI_Промпты
Промт, который реально помог мне зациклить бесплатный чат DeepSeek, найти реальную проблему в файле, получить сводку/анализ нерабочего (повторяющегося кода), исправить на рабочий +/- 15 мин работы внутри чата и приложение было полностью настроено исходя из моих устных пожеланий.
Промт прикрепляю ниже 👇
#Разработка_Агенты #AI_Промпты