#ai #карьера

Вчера узнал, что мы перестанем работать по ии-проектам с очень хорошим программистом. У него другое, на мой взгляд, верное видение по поводу того, куда должна двигаться компания и интересная идея, почему ИИ не является серебряной пулей для компании ТЛ. Пример того, что проблемы компании могут быть решены не иишкой, но щас все в азарте и хотят внедрить ИИ, чтоб было. Мой прогноз, что через пару лет все поймут, что бежали не в ту сторону. И я тут не являюсь ии-скептиком, некоторые задачи действительно можно улучшить с помощью ИИ. Но ускорение разработки в n раз, где n > 2?

#ai

Купил недавно подписку на Claude Max.
И потестил, как можно вайбкодить прям из туалета/кафешки.
Судя по доке, такая функция доступна даже на бесплатной версии.
Работает только с версии claude 2.5.1. Посмотреть свою версию можно через claude --version. Обновить — через claude update.

Что надо сделать:
1. Открыть терминал/cmd и прописать claude remote-control или claude --remote-control, если хочется и с компа, и с телефона сразу вайбкодить
2. Далее сформируется ссылка, вы её перекидываете себе в телегу
3. Открываете ссылку из телеги на телефоне

Вуаля

#ai

Всё-таки дошли руки написать резюме по AI Dev Day от Яндекса.

- Яндекс ускорился за счёт иишки на 2 процента, avito примерно так же
- Массово все начали по компаниями собирать репки со скилами, рулами, AGENTS.MD для всей компании
- AI Code Review — фокус должен быть не на поиске проблем/мест для улучшений, а на поиске решений для этих проблем/мест (сразу код предлагать), так как это занимает бОльшую часть времени
- Агенты уже работают на уровне джуна/мидла
- В SRE Яндекса используют AI для 1) заполнения постмортемов 2) ответов в чатах при горящей жопе (когда пишет саппорт, что сломалось) 3) нахождения root cause (с этим лично сталкивались в ТЛ, хорошо справляется)

Результаты внедрения в ТОПОВЫЕ компании на рынке обнадёживают...

#ai

Прошёл курс по AI-разработке в компании.
В целом, не особо много нового узнал. Для тех, кто в теме, информация была не новой. Тем не менее, выделю интересный тезис.

- Ради экономии токенов юзать английский язык. В русском языке на каждый символ выделяется один токен. В английском на 3-4 символа 1 токен. Или даже на 1 слово.
Так что английский не зря учили : -)

В общем, решил тут я немножко поднабрать аудиторию и разыграть месячную подписку на claude max 20x.
Отличная возможность попробовать инструмент для тех, кто ещё не вкатился во всю ии-движуху. Я со своей подпиской max 5x очень редко когда выжигаю лимиты, а с этой 20x можно вытворять что-то невероятное : - )

Чтобы поучаствовать, нужно:
1. Быть подписчиком канала
2. Написать любой коммент к этом посту

4 апреля в 18:00 по мск выдам приз победителю.

#ai

OpenClaw: что это и зачем?

Уже вторую неделю пользуюсь OpenClaw и решил опробовать, что это такое. По сути, OpenClaw — это AI-агент с безграничным доступом ко всему диску.
AI-агент = LLM + harness.
Harness — это всё, что кастомизирует LLM под конкретную задачу (промпты, навыки, плагины, MCP).
И всё.

Устанавливать желательно на VPS или в песочницу, так как у бота есть неограниченный доступ ко всей ОС: он может удалить что-то ненужное.
При установке нужно задать множество различных конфигов: ключи LLM, навыки, модели, с которыми нужно работать, и так далее.
И самое главное — надо выбрать интерфейс для взаимодействия с ботом; я выбрал Telegram. В итоге получился вот такой бот — @peregrine0_bot.
Назвал его Хасбот, в честь Хасбика.

Теперь главный вопрос: нафига эта штуковина нужна?
Я посмотрел кучу разных use cases в интернете, для чего же всё-таки нужен этот бот, и пришёл к выводу, что это глупое занятие — смотреть, что можно автоматизировать в жизни. Так как таким образом проблема не решается, а сначала придумывается, а затем решается. Точно не эффективный способ ведения жизни : - )
Лично я использую его для себя в трёх кейсах:
1. Напоминание о днях рождения каждое утро.
У меня очень много друзей, знакомых и коллег, с которыми надо поддерживать контакт. И так уж повелось, что в нашей культуре поздравление с днём рождения позволяет этот контакт не потерять.
2. Суммаризация новостей из Telegram-каналов.
Я пытаюсь быть на пике новостей, потому что ИТ из-за ИИ движется очень быстро.
3. ИИ-репетитор с сократическим методом по работе.
На работе у каждого разработчика в нашей команде есть ИПР (индивидуальный план развития), по которому люди должны двигаться, чтобы получить повышение.
Я скормил этот ИПР боту, он создал навык, который каждое утро по крону вызывает обучение меня по ИПРу. Могу всем разработчикам советовать этот способ обучения, именно сократический. Его особенность в том, что не просто выдаётся лекционный материал, а по каждой смысловой части задаётся вопрос, не давая конкретных ответов. За неделю понял, что этот метод позволяет копнуть глубже в изучаемом материале.
Мой совет: не смотрите на use cases, смотрите на свою жизнь и посмотрите, что в ней можно автоматизировать, скинуть какие-то обязанности на бота.

Подведём итог:
OpenClaw = AI-агент с неограниченным доступом к диску.
Use Cases — порефлексируйте над вашей жизнью и скиньте что-то домовёнку, который вам напомнит что-то или сделает запрос в LLM за вас.

#ai

Сейчас идëт курс от Яндекса по агентской разработке, который я старательно пытаюсь пройти до 24 апреля :-)
Сделал конспект первых трёх лекций, информации очень много. В следующем посте отправлю конспект оставшихся двух лекций. Инфа будет выглядеть так, будто сгенерена ии. На самом деле это не так. Инфа моя, но структурировала иишка. И так, представляю:

1. Что такое агент?
Агент = LLM + промпты + тулы + память + guardrails + planning skills.
Аналог ОС со своим CPU, оперативной памятью и жёстким диском.

2. LLM и температура
LLM предсказывает следующий токен на основе контекста.
Чем ниже температура, тем выше детерминированность LLM.

3. Tools и MCP
- Tools — внешние функции, которые может вызвать агент.
- MCP (Model Context Protocol) — API между внешними системами и агентом. Позволяет в реальном времени получать актуальные данные (например, обновить знания по Confluence через MCP-сервер).
Аналог USB-C в мире устройств.

Архитектура MCP (3 части):
- MCP Host — управляет UI и подключениями к серверам
- MCP Client — отправляет промпты, возвращает ответы моделей
- MCP Server — предоставляет tools, данные, шаблоны промптов

4. Типы памяти
- Short-term = контекст + действия агента + заметки
- Context (часть short-term)
- Long-term

RAG позволяет контекстному окну работать как long-term память.
HyDE (Hypothetical Document Embeddings) — связывает неформальный ответ пользователя с формальными документами через RAG.

5. Когда RAG, когда дообучение?

RAG (используй в первую очередь):
- первая итерация агента
- информация меняется динамически
- нужны фактуальные ответы по документации
- используются слабые LLM (экономия памяти)

Дообучение (когда достигли потолка RAG):
- доменные знания стабильны (нет оверхеда на real-time)
- требуется глубокое погружение в домен / сложный reasoning
- есть ресурсы (вычисления, данные, инженеры)

👉 Коротко: начинай с RAG, обучай, когда RAG уже не тянет.

6. Guardrails (ограничения ответов)
Защита от галлюцинаций, ухода от темы, промпт-инъекций.

Инструменты (от простых к сложным):
1. regex / rules
2. grammars
3. ML-классификатор
4. DSSM
5. BERT
6. LLM

На практике: комбинация — regex для очевидных случаев, ML/DSSM/BERT для нюансов, LLM для сложных кейсов.
Guardrails нужно постоянно улучшать, иначе их сломают.

7. Как агенты думают: TAO-цикл
Thought → Action → Observation → Repeat

- Thought — планы, рассуждения
- Action — вызов тулов

Типы Thought:
- Планирование («Разобью на 3 части...»)
- Анализ («Ошибка API из-за формата даты»)
- Саморефлексия («Мой предыдущий ответ был слишком общим»)

8. Стратегии reasoning
- CoT (Chain-of-Thought) — пошаговое рассуждение перед ответом (один вызов). Лучшее для логики и математики. Пример: «Let's think step by step.»
- ReAct — лучший, если нужен вызов тулов.
- Встроенный reasoning — через тег think.

9. Мультиагентные системы
Когда система сложная — один агент не справляется. Нужна мультиагентная система, у каждого агента свой контекст задачи.

Архитектуры:
- иерархическая
- децентрализованная
- централизованная
- Shared Pool

Связь между агентами — фреймворк A2A (аналог Wi-Fi).

> 💸 Важно: для простых агентов в мультиагентной системе используйте простые модели, иначе будет очень дорого.

Материалы:
Intro to AI Agents LLM
Tools. MCP

Memory and Guardrails in LLM-Powered Agents
Memory and Guardrails in LLM-Powered Agents. Practice

AI Agent Workflow Multi-Agent Systems Multimodality
AI Agent Workflow Multi-Agent Systems Multimodality. Practice

Вдогонку. Из-за ограничений телеги не всë влезает.

Алгоритм выбора агентской архитектуры.

#ai

К нам недавно в компанию приезжал Булат Ганиев, технологический предприниматель из Казани.
Прочитал интересную лекцию про ИИ, собрав воедино все важные знания, не углубляясь в детали.
Попросил презентацию — и мне её скинули : - )
Вот, кстати, канал Булата

#ai

В эту пятницу в институте iSpring прошла лекция от Максима Смирнова на тему истории развития ИИ. Из интересного:

- Для построения ИИ-агентов больше не нужно писать программу, которая будет использовать разные API, в том числе LLM API, для решения какой-то задачи. Достаточно написать агентский скилл, запустить его либо в ручном режиме, либо он сам запустится из контекста диалога. И всё.
- Рассказал о том, что ИИ-агент был изобретён задолго до хайпа — в робототехнике. ИИ-агент в робототехнике — это система, которая как-то реагирует на окружение посредством памяти и инструментов, с целью выполнения действия по изменению окружения. На картинке схема работы такого агента.
- Обосрал MCP, так как сказал, что с точки зрения хороших архитектурных принципов нормальный человек с этой планеты такую фигню не придумает.
- Отметил, что сейчас знания и умения работников нужно переносить в скиллы и потихоньку заменять и автоматизировать работников таким образом.

В мире кода, где пальцы пляшут над клавишами, приходят вести о собраниях молодых умов. (Пустая чаша наполняется опытом, полная же лишь проливается).

Young Con — фестиваль Яндекса, посвященный карьере и технологиям, состоится 25 июня в Москве. В дни Intern Week, с 25 по 29 мая, предлагается путь стажера-фронтенда на неделю, онлайн. Т-Старт дарует оплачиваемые стажировки для фронтенд- и .NET-разработчиков, от 20 часов в неделю, в тишине удаленной работы или в суете офиса. Ozon ищет того, кто владеет JavaScript. Сбер через SberStudent открывает двери оплачиваемых стажировок для студентов очной формы.

Так учит мастер: не бойся идти по пути ученика.

Давно не было новостей : - )
У меня наконец-то начался отпуск, довольно-таки плотные деньки вышли.

В голове крутятся две проблемы, связанные с ИИ-разработкой:
1. Пропадает удовольствие от проектирования сложных задач, так как теперь это прекрасно делает Opus 4.8, Fable 5, <yet-another-frontier-model>.
2. При внедрении какой-то утилиты сложно оценить её пользу для компании, так как только в совокупности ии-проекты могут принести какой-то количественный результат. Приходится пользоваться качественными метриками (фидбеком), но они не показывают объективной картины. Сложно доказать пользу своей инициативы сотрудникам.

Как решать их — не знаю :- Может, у вас есть какие-то мысли?

17 июня в Москве будет «день Фронтенда» от Яндекса. Отличная возможность для студентов-выпускников попробовать влиться в коллектив.

#frontend #ai

- Злые марсиане о том, как получать удовольствие от работы программисту в эпоху ИИ
- Опять злые марсиане о том, почему не всегда нужно выбирать React для веб-приложения
- Антон Непша о том, как забыть об использовании useMemo, useCallback и React.memo
- Почему, возможно, не надо использовать скилл от Гугла для веб-разработки
- Как продвинуть свой сайт в поисковой выдаче ИИ