Хорошо забытое старое
С большим интересом наблюдаю, как индустрия в очередной раз ломает старые копья.
Не успели отменить аджайл в пользу spec-driven разработки, как кто-то вспомнил, что это чертовски напоминает водопад, а это же не модно.
Только было сошлись, что вместо кода теперь будут спеки в маркдауне, как внезапно оказалось, что маркдаун недостаточно выразительный и его все равно никто не читает, так что пусть теперь нейронка отвечает в HTML. Это особенно доставляет, учитывая, что маркдаун — надмножество HTML.
Те, кто договорились, что все-таки spec-driven — хорошо, не могут определиться, должна ли спека быть написана на естественном языке (OpenAI в таком виде опубликовала фреймворк Symphony на github) или стоит ли воспринимать код как спеку (Bun с помощью нейронок за ночь мигрировал с Zig на Rust). Или нам нужен принципиально новый язык для создания спек (см. CodeSpeak).
Хотя на самом деле спеки совершенно не отменяют гибкость (в манифесте OpenSpec буквально заявлено «iterative not waterfall»), код на существующем языке вполне может быть спекой (включая TypeScript, Python, markdown, английский или русский), а еще можно как угодно совмещать все подходы.
Главное — не переставать эксперментировать, потому что все меняется очень быстро (будет — еще быстрее), а старые привычки в новом мире зачастую мешают.
@devspotting
С большим интересом наблюдаю, как индустрия в очередной раз ломает старые копья.
Не успели отменить аджайл в пользу spec-driven разработки, как кто-то вспомнил, что это чертовски напоминает водопад, а это же не модно.
Только было сошлись, что вместо кода теперь будут спеки в маркдауне, как внезапно оказалось, что маркдаун недостаточно выразительный и его все равно никто не читает, так что пусть теперь нейронка отвечает в HTML. Это особенно доставляет, учитывая, что маркдаун — надмножество HTML.
Те, кто договорились, что все-таки spec-driven — хорошо, не могут определиться, должна ли спека быть написана на естественном языке (OpenAI в таком виде опубликовала фреймворк Symphony на github) или стоит ли воспринимать код как спеку (Bun с помощью нейронок за ночь мигрировал с Zig на Rust). Или нам нужен принципиально новый язык для создания спек (см. CodeSpeak).
Хотя на самом деле спеки совершенно не отменяют гибкость (в манифесте OpenSpec буквально заявлено «iterative not waterfall»), код на существующем языке вполне может быть спекой (включая TypeScript, Python, markdown, английский или русский), а еще можно как угодно совмещать все подходы.
Главное — не переставать эксперментировать, потому что все меняется очень быстро (будет — еще быстрее), а старые привычки в новом мире зачастую мешают.
@devspotting
👍11🔥3❤2
В третьем выпуске #ГриненкоПро поговорили с Александром Шлейко — разработчиком компании Provectus, которая занимается AI-консультациями по всему миру:
https://www.youtube.com/watch?v=rizIFOZNC9o
Саша рассказал про свой опыт автоматизации написания кода, использования MCP-серверов и разработки пет-проектов со смартфона прямо в автобусе.
А еще: убивают ли нейросети кайф от программирования, почему поиск работы превратился в ад с автоотказами и нейро-HR'ами, рухнет ли IT-рынок из-за переизбытка сгенерированного кода, и почему крафтовая фотография или фермерство скоро могут стать надежнее, чем карьера сеньора.
Подписывайтесь на канал на YouTube и, конечно, ставьте лайки! А я уже готовлю следующий выпуск.
@devspotting
https://www.youtube.com/watch?v=rizIFOZNC9o
Саша рассказал про свой опыт автоматизации написания кода, использования MCP-серверов и разработки пет-проектов со смартфона прямо в автобусе.
А еще: убивают ли нейросети кайф от программирования, почему поиск работы превратился в ад с автоотказами и нейро-HR'ами, рухнет ли IT-рынок из-за переизбытка сгенерированного кода, и почему крафтовая фотография или фермерство скоро могут стать надежнее, чем карьера сеньора.
Подписывайтесь на канал на YouTube и, конечно, ставьте лайки! А я уже готовлю следующий выпуск.
@devspotting
YouTube
Разработка с ИИ, поиск работы и будущее | Александр Шлейко, Provectus (AI consultancy)
В гостях *Александр Шлейко* — разработчик Provectus, которая занимается AI-консультациями по всему миру.
Саша рассказал про свой опыт автоматизации написания кода, использования MCP-серверов и разработки пет-проектов со смартфона прямо в автобусе.
А еще:…
Саша рассказал про свой опыт автоматизации написания кода, использования MCP-серверов и разработки пет-проектов со смартфона прямо в автобусе.
А еще:…
👍7🔥4
Воскресный #digest №12
На этой неделе сразу два выпуска подкаста #ГриненкоПро:
🎙 про локальные нейросети на MacBook с Киром Белевичем — зоопарк моделей, квантование, MLX и зачем вообще это нужно
🎙 про разработку на нейронках и поиск работы в новом мире с Александром Шлейко (Provectus)
И, конечно, посты:
• Сбрось цепи размышлений — почему Chain-of-Thought для сильных моделей не только зря жжёт токены, но и портит результат. GPT-5.5 в Low-режиме — внезапно быстрая и дешёвая модель.
• Subquadratic Selective Attention — то ли прорыв, то ли скам от ноу-нейм лаборатории: линейная сложность аттеншена, 52x ускорение на 1M токенов и цена в 5% от Opus.
• Anthropic на железе xAI — 220 000 GPU Colossus 1, удвоение лимитов и отмена пиковых часов. Токены снова не дорожают.
🍿 #WatchAndVibe №12 — интервью Михаила Парахина про AI-native разработку в Shopify.
• Хорошо забытое старое — индустрия снова ломает старые копья.
Увидимся на следующей неделе!
@devspotting
На этой неделе сразу два выпуска подкаста #ГриненкоПро:
🎙 про локальные нейросети на MacBook с Киром Белевичем — зоопарк моделей, квантование, MLX и зачем вообще это нужно
🎙 про разработку на нейронках и поиск работы в новом мире с Александром Шлейко (Provectus)
И, конечно, посты:
• Сбрось цепи размышлений — почему Chain-of-Thought для сильных моделей не только зря жжёт токены, но и портит результат. GPT-5.5 в Low-режиме — внезапно быстрая и дешёвая модель.
• Subquadratic Selective Attention — то ли прорыв, то ли скам от ноу-нейм лаборатории: линейная сложность аттеншена, 52x ускорение на 1M токенов и цена в 5% от Opus.
• Anthropic на железе xAI — 220 000 GPU Colossus 1, удвоение лимитов и отмена пиковых часов. Токены снова не дорожают.
🍿 #WatchAndVibe №12 — интервью Михаила Парахина про AI-native разработку в Shopify.
• Хорошо забытое старое — индустрия снова ломает старые копья.
Увидимся на следующей неделе!
@devspotting
❤5👍4🔥1🤩1
#ЭкономимТокены — используем агентов эффективнее
В подкасте Саша Шлейко рассказал, что для экономии токенов регулярно очищает контекст. Это важная практика. Я добавил, что стоит учитывать ещё и повторное использование кэша: у большинства LLM-провайдеров кэшированные токены идут со скидкой ~90%, а в некоторых подписочных моделях чтение из кэша вообще не расходует квоту.
Поэтому иногда собрать контекст с нуля заметно дороже, чем продолжить работу в старой сессии.
Как ни странно, на практике стоимость токенов (или размер квоты в подписке) может гораздо меньше влиять на итоговые расходы, чем другие факторы:
1. Качество модели. Модель может быть дороже, но достигать результата меньшим количеством токенов. Пока дешевая делает множество итераций, упуская требования, отлаживая упавшие тесты или по несколько раз дергая тулы, сильная с первого захода решает задачу.
2. Уровень размышлений. Про это недавно был отдельный пост. Если коротко — для простых задач мощным моделям не нужно долго размышлять. Более того, лишние усилия в обдумывании могут только запутать. Попробуйте отключить размышления, когда план уже сформирован.
3. Agentic harness — та самая обвязка (Claude Code, Cursor, pi и т.д.). Именно на этом уровне решается, что и каким образом попадает в контекст. Сравните, например,
Длинная сессия может как жечь, так и экономить токены
При разработке основная часть расходов — это не ответ модели, а отправляемый в нее контекст. Интуитивно кажется, что если сидеть в одной длинной сессии, то префикс из системных инструкций, правил, описаний тулов и MCP-серверов, а главное — нужных файлов уже в кэше и новая задача будет почти бесплатной.
Иногда это действительно так, но не всегда.
Префикс действительно идет с огромной скидкой или бесплатно. Но в контекстном окне накапливается мусор от прежних обсуждений, закэшированные файлы протухают по мере их изменения агентом и так далее. В итоге модель начинает тупить, а некоторые провайдеры тарифицируют длинный контекст ощутимо дороже.
Поэтому оптимальный подход: одна сессия на несколько связанных задач, когда затрагивается общий набор файлов (добавить фичу, поправить тесты, обновить доку, досыпать логирование), затем либо компактизация и передача состояния в новую сессию, если продолжаем работать в той же области, либо полностью чистая сессия.
Но все это имеет смысл, если обвязка сохраняет стабильный повторяющийся префикс от запроса к запросу.
Если где-то в рулах / скиллах или описании подключенных серверов есть динамические части (текущий timestamp, временные пути, меняющийся список файлов или актуальные логи), то вы буквально платите кратно больше за каждый запрос. И речь не только про запросы, которые вы отправляете в чате, весь префикс гоняется при каждом новом запросе агента: чтении файла, планировании следующего шага, запуске инструмента, проверке результата.
Если в этом разрезе сравнить разные обвязки (с поправкой на то, что они меняются каждый день):
* Cursor старается локально угадать, что потребуется модели для работы. Как следствие может сильно сэкономить, но просадить качество, если не угадал — модель не получит критически важную информацию, а вы про это даже не узнаете
* Claude Code на мой взгляд одна из самых прожорливых обвязок на текущий момент: большой базовый промпт, куча всего тащит в модель, но предоставляет удобные инструменты для управления содержанием контекстного окна
* Codex на моих задачах выглядит эффективнее Claude Code, но в целом достаточно похож
* pi — супер-минималистичный базовый промпт и при желании позволяет практически вручную управлять всем, что попадет в сессию
* Antigravity максимально скрывает от пользователя состояние контекста.
Сравнивать расход токенов только по модели не учитывая обвязку — примерно как сравнивать моторы, игнорируя коробку, колеса и подвеску. На расход топлива влияет вся машина.
@devspotting
В подкасте Саша Шлейко рассказал, что для экономии токенов регулярно очищает контекст. Это важная практика. Я добавил, что стоит учитывать ещё и повторное использование кэша: у большинства LLM-провайдеров кэшированные токены идут со скидкой ~90%, а в некоторых подписочных моделях чтение из кэша вообще не расходует квоту.
Поэтому иногда собрать контекст с нуля заметно дороже, чем продолжить работу в старой сессии.
Как ни странно, на практике стоимость токенов (или размер квоты в подписке) может гораздо меньше влиять на итоговые расходы, чем другие факторы:
1. Качество модели. Модель может быть дороже, но достигать результата меньшим количеством токенов. Пока дешевая делает множество итераций, упуская требования, отлаживая упавшие тесты или по несколько раз дергая тулы, сильная с первого захода решает задачу.
2. Уровень размышлений. Про это недавно был отдельный пост. Если коротко — для простых задач мощным моделям не нужно долго размышлять. Более того, лишние усилия в обдумывании могут только запутать. Попробуйте отключить размышления, когда план уже сформирован.
3. Agentic harness — та самая обвязка (Claude Code, Cursor, pi и т.д.). Именно на этом уровне решается, что и каким образом попадает в контекст. Сравните, например,
cat и tail для файла с логами на 100 МБ. Здесь же решается, когда сработает компактизация, а главное — насколько стабильным окажется кэш (об этом иллюстрация к посту).Длинная сессия может как жечь, так и экономить токены
При разработке основная часть расходов — это не ответ модели, а отправляемый в нее контекст. Интуитивно кажется, что если сидеть в одной длинной сессии, то префикс из системных инструкций, правил, описаний тулов и MCP-серверов, а главное — нужных файлов уже в кэше и новая задача будет почти бесплатной.
Иногда это действительно так, но не всегда.
Префикс действительно идет с огромной скидкой или бесплатно. Но в контекстном окне накапливается мусор от прежних обсуждений, закэшированные файлы протухают по мере их изменения агентом и так далее. В итоге модель начинает тупить, а некоторые провайдеры тарифицируют длинный контекст ощутимо дороже.
Поэтому оптимальный подход: одна сессия на несколько связанных задач, когда затрагивается общий набор файлов (добавить фичу, поправить тесты, обновить доку, досыпать логирование), затем либо компактизация и передача состояния в новую сессию, если продолжаем работать в той же области, либо полностью чистая сессия.
Но все это имеет смысл, если обвязка сохраняет стабильный повторяющийся префикс от запроса к запросу.
Если где-то в рулах / скиллах или описании подключенных серверов есть динамические части (текущий timestamp, временные пути, меняющийся список файлов или актуальные логи), то вы буквально платите кратно больше за каждый запрос. И речь не только про запросы, которые вы отправляете в чате, весь префикс гоняется при каждом новом запросе агента: чтении файла, планировании следующего шага, запуске инструмента, проверке результата.
Если в этом разрезе сравнить разные обвязки (с поправкой на то, что они меняются каждый день):
* Cursor старается локально угадать, что потребуется модели для работы. Как следствие может сильно сэкономить, но просадить качество, если не угадал — модель не получит критически важную информацию, а вы про это даже не узнаете
* Claude Code на мой взгляд одна из самых прожорливых обвязок на текущий момент: большой базовый промпт, куча всего тащит в модель, но предоставляет удобные инструменты для управления содержанием контекстного окна
* Codex на моих задачах выглядит эффективнее Claude Code, но в целом достаточно похож
* pi — супер-минималистичный базовый промпт и при желании позволяет практически вручную управлять всем, что попадет в сессию
* Antigravity максимально скрывает от пользователя состояние контекста.
Сравнивать расход токенов только по модели не учитывая обвязку — примерно как сравнивать моторы, игнорируя коробку, колеса и подвеску. На расход топлива влияет вся машина.
@devspotting
1🔥12👍4❤2👌1
Гриненко про ИИ, бизнес и образование
Subquadratic Selective Attention: запихнуть в контекст весь репозиторий и не разориться UPD: есть мнение, что это скам. Добавился в их дискорд, наблюдаю. Малоизвестный (по крайней мере для меня) стартап Subquadratic опубликовал технические детали по своей…
Subquadratic всё еще не выкатили карточку модели, но появились независимые бенчи:
* В 56 раз быстрее FlashAttention-2 на 1М токенов контекста
* Снижение количества математических операций в 62.8 раза. Для сравнения, MoE дает экономию в 4-8 раз по сравнению с плотной моделью.
* SWE-Bench Verified — 81.8%, то есть ускорение не приводит к падению качества
* RULER на 128K токенов — 95.6%, MRCR на 512K–1M — 86.2%. Доказывает, что модель действительно не упускает важные данные из контекста, результаты на уровне SOTA.
По-прежнему нельзя уверенно утверждать, что это не скам. Нет подтверждения внутренним замерам на 12М контекста. Но теперь Appen поставили на кон свою репутацию.
Очень хочу верить, что мы в скором времени получим практически неограниченное контекстное окно и резкое падение стоимости инференса в придачу!
@devspotting
* В 56 раз быстрее FlashAttention-2 на 1М токенов контекста
* Снижение количества математических операций в 62.8 раза. Для сравнения, MoE дает экономию в 4-8 раз по сравнению с плотной моделью.
* SWE-Bench Verified — 81.8%, то есть ускорение не приводит к падению качества
* RULER на 128K токенов — 95.6%, MRCR на 512K–1M — 86.2%. Доказывает, что модель действительно не упускает важные данные из контекста, результаты на уровне SOTA.
По-прежнему нельзя уверенно утверждать, что это не скам. Нет подтверждения внутренним замерам на 12М контекста. Но теперь Appen поставили на кон свою репутацию.
Очень хочу верить, что мы в скором времени получим практически неограниченное контекстное окно и резкое падение стоимости инференса в придачу!
@devspotting
Appen
Benchmarking Subquadratic’s latest model & SSA Kernel | Appen
56× faster than FlashAttention-2 at 1M tokens. Independent efficiency, retrieval, and SWE-Bench benchmark of sparse self-attention. Download the full report.
👍7🔥4🙏2
С момента записи подкаста про локальные LLM прошло уже бесконечно много времени — целых 9 дней! 🙂
За это время Кир успел завести канал @geekylog, где делится своими исследованиями и просто полезными находками.
Так что если тема открытых моделей и локального инференса вам интересна — горячо рекомендую!
@devspotting
За это время Кир успел завести канал @geekylog, где делится своими исследованиями и просто полезными находками.
Так что если тема открытых моделей и локального инференса вам интересна — горячо рекомендую!
@devspotting
YouTube
Локальные нейросети на MacBook: зачем, как выбрать, MLX, квантование, Dense vs MoE | Кир Белевич
Обсуждаем локальные большие языковые модели (LLM) с Киром Белевичем — техническим руководителем, ex-Яндекс и автором SVGO.
Разбираемся, зачем запускать нейросети на своём MacBook, когда есть подписка на ChatGPT и Claude за $20. Как ИИ меняет разработку,…
Разбираемся, зачем запускать нейросети на своём MacBook, когда есть подписка на ChatGPT и Claude за $20. Как ИИ меняет разработку,…
👍11🔥3
Парное и публичное программирование
Быстрее всего я как программист прокачивался на сессиях парного программирования.
Лет 15 назад это выглядело так: за мой ноут садился Виталя Харисов, менял все мои настройки в шелле и IDE под себя и начинал фигачить какую-то магию на шоткатах слепым десятипальцевым, но хотя бы на понятных технологих. В это же время Серега Пузанков делал что-то совсем непостижимое на XSLT в режиме трансляции своего экрана на целую переговорку. Чуть позже — Дима Филатов за часовую сессию писал на i-bem.js компоненты целиком.
Затем я из роли наблюдателя перешел за клавиатуру. Иногда парное программирование превращалось в лайв-сессии перед большим залом приглашенных людей или трансляции на YouTube.
Потом времени на разработку особо не оставалось и режим парного программирования с ребятами из команды был практически единственным способом сохранять контекст происходящего в коде.
В этот период редкие встречи на ПП с Серегой @veged (у которого календарь забивался куда плотнее моего) были просто чистым удовольствием.
Поэтому из своего опыта и по наблюдениям за ребятами, которые практиковали парное программирование, могу уверенно сказать, что это самый эффективный способ передачи ремесла. И кроме собственно навыков программирования такие сессии позволяют перенимать множество других полезных штук (используемый софт, шоткаты, даже просто способ организации рабочего пространства).
На призывы к ПП часто отвечают, что это же кратный расход времени — несколько человек за одним терминалом.
Повторюсь: по моему мнению это не только самый эффективный способ передачи знаний и контекста, это не только повышает качество финального продукта, но и рационально с точки зрения затраченного времени. Люди в таком режиме не отвлекаются на сообщения в мессенджере в процессе, а после написания кода не тратят время на разбор пулл-реквестов и обсуждение архитектуры, так как у кода изначально несколько полноценных авторов и на берегу все решения приняты совместно.
Второй частый аргумент, чтотупить думать публично некомфортно. Согласен. Как и с любым новым делом нужно освоиться и наработать привычку. Зато потом это будет в кайф!
И даже после ухода из Яндекса я все с тем же Виталей уже успел попрограммировать по зуму, но теперь к нам присоединилась еще пара нейронок.
Так что не могу не поделиться еще одной отличной идеей из статьи Learning on the Shop floor Tobi Lutke (CEO Shopify).
Их внутренний AI-агент живет прямо в командном слаке. Агент не отвечает в личке, а требует взаимодействия в публичном канале, чтобы желающие могли видеть всю переписку и на ней обучаться.
У самого Тоби есть свой такой публичный канал, так что все сотрудники имеют возможность перенимать опыт CEO (и не стесняются рекомендовать ему лучшие практики, если видят, что что-то можно делать лучше).
Если вы никогда не практиковали парное / публичное программирование — просто попробуйте! А потом приходите в комменты сказать спасибо :)
@devspotting
Быстрее всего я как программист прокачивался на сессиях парного программирования.
Лет 15 назад это выглядело так: за мой ноут садился Виталя Харисов, менял все мои настройки в шелле и IDE под себя и начинал фигачить какую-то магию на шоткатах слепым десятипальцевым, но хотя бы на понятных технологих. В это же время Серега Пузанков делал что-то совсем непостижимое на XSLT в режиме трансляции своего экрана на целую переговорку. Чуть позже — Дима Филатов за часовую сессию писал на i-bem.js компоненты целиком.
Затем я из роли наблюдателя перешел за клавиатуру. Иногда парное программирование превращалось в лайв-сессии перед большим залом приглашенных людей или трансляции на YouTube.
Потом времени на разработку особо не оставалось и режим парного программирования с ребятами из команды был практически единственным способом сохранять контекст происходящего в коде.
В этот период редкие встречи на ПП с Серегой @veged (у которого календарь забивался куда плотнее моего) были просто чистым удовольствием.
Поэтому из своего опыта и по наблюдениям за ребятами, которые практиковали парное программирование, могу уверенно сказать, что это самый эффективный способ передачи ремесла. И кроме собственно навыков программирования такие сессии позволяют перенимать множество других полезных штук (используемый софт, шоткаты, даже просто способ организации рабочего пространства).
На призывы к ПП часто отвечают, что это же кратный расход времени — несколько человек за одним терминалом.
Повторюсь: по моему мнению это не только самый эффективный способ передачи знаний и контекста, это не только повышает качество финального продукта, но и рационально с точки зрения затраченного времени. Люди в таком режиме не отвлекаются на сообщения в мессенджере в процессе, а после написания кода не тратят время на разбор пулл-реквестов и обсуждение архитектуры, так как у кода изначально несколько полноценных авторов и на берегу все решения приняты совместно.
Второй частый аргумент, что
И даже после ухода из Яндекса я все с тем же Виталей уже успел попрограммировать по зуму, но теперь к нам присоединилась еще пара нейронок.
Так что не могу не поделиться еще одной отличной идеей из статьи Learning on the Shop floor Tobi Lutke (CEO Shopify).
Их внутренний AI-агент живет прямо в командном слаке. Агент не отвечает в личке, а требует взаимодействия в публичном канале, чтобы желающие могли видеть всю переписку и на ней обучаться.
У самого Тоби есть свой такой публичный канал, так что все сотрудники имеют возможность перенимать опыт CEO (и не стесняются рекомендовать ему лучшие практики, если видят, что что-то можно делать лучше).
Если вы никогда не практиковали парное / публичное программирование — просто попробуйте! А потом приходите в комменты сказать спасибо :)
@devspotting
X (formerly Twitter)
tobi lutke (@tobi) on X
Learning on the Shop floor
👍16🔥5❤3
🍿 #WatchAndVibe. Выпуск 13 | Подкаст #ГриненкоПро №4
В гостях — Антон Виноградов, CTO Acclaim (ранее Aiphoria), экс-руководитель разработки в СберДевайсах, архитектор в Яндексе и фронтенд-лид в Альфа-Банке.
Поговорили о том, как нейросети прямо сейчас меняют процессы разработки и автоматизируют бизнес.
https://www.youtube.com/watch?v=b67cvdia4wg
В выпуске:
• ИИ-колл-центры: как научить ИИ шмыгать носом и кашлять, чтобы мимикрировать под живого человека
• Космическое ускорение: как команда из 6 человек выросла с 20 до 984 пул-реквестов в неделю с помощью Claude и промт-инжиниринга.
• Автоматизация код-ревью: как обучить 12 ИИ-субагентов проверять код по 66 категориям и победить скепсис команды.
• LLM для жизни: личная эффективность, разбор сложных налоговых отчетов и помощь в путешествиях.
Уже монтирую новый огненный выпуск про психологию кремниевых и белковых нейросетей, так что обязательно подписывайтесь на канал на YouTube! И, конечно, ставьте лайки!
Приятного просмотра!
@devspotting
В гостях — Антон Виноградов, CTO Acclaim (ранее Aiphoria), экс-руководитель разработки в СберДевайсах, архитектор в Яндексе и фронтенд-лид в Альфа-Банке.
Поговорили о том, как нейросети прямо сейчас меняют процессы разработки и автоматизируют бизнес.
https://www.youtube.com/watch?v=b67cvdia4wg
В выпуске:
• ИИ-колл-центры: как научить ИИ шмыгать носом и кашлять, чтобы мимикрировать под живого человека
• Космическое ускорение: как команда из 6 человек выросла с 20 до 984 пул-реквестов в неделю с помощью Claude и промт-инжиниринга.
• Автоматизация код-ревью: как обучить 12 ИИ-субагентов проверять код по 66 категориям и победить скепсис команды.
• LLM для жизни: личная эффективность, разбор сложных налоговых отчетов и помощь в путешествиях.
Уже монтирую новый огненный выпуск про психологию кремниевых и белковых нейросетей, так что обязательно подписывайтесь на канал на YouTube! И, конечно, ставьте лайки!
Приятного просмотра!
@devspotting
YouTube
LLM-агенты для код-ревью и внутрянка AI-колл-центров | Антон Виноградов, CTO Acclaim
В гостях Антон Виноградов — CTO Acclaim https://www.acclaim.ai/ (ранее Aiphoria), экс-Альфа-Банк, Яндекс и СберДевайсы.
Антон рассказал, как Acclaim заменяет операторов колл-центров на умные голосовые модели, почему крупные компании отказываются от OpenAI…
Антон рассказал, как Acclaim заменяет операторов колл-центров на умные голосовые модели, почему крупные компании отказываются от OpenAI…
👍7🔥5🎉2👎1
Воскресный #digest №13
• #ЭкономимТокены — используем агентов эффективнее: про кэш, очистку контекстного окна и влияние обвязки.
• Subquadratic показали независимые бенчи. С момента публикации поста анонсировали еще и регулярные бенчи от LayerLens. Данных пока нет, но всё выше шансы, что линейный аттеншн действительно возможен.
• Рекомендую канал @geekylog от Кира Белевича — гостя подкаста про локальные LLM.
• Парное и публичное программирование — почему это самый эффективный способ передачи знаний, и как Shopify встроил этот принцип в корпоративного AI-агента прямо в Слаке.
🍿 ГриненкоПро №4 с Антоном Виноградовым (CTO Acclaim) про ИИ-колл-центры и ускорение разработки почти на два порядка с помощью агентов.
Ждите новый выпуск ГриненкоПро о психологии нейросетей и их пользователей уже на следующей неделе!
@devspotting
• #ЭкономимТокены — используем агентов эффективнее: про кэш, очистку контекстного окна и влияние обвязки.
• Subquadratic показали независимые бенчи. С момента публикации поста анонсировали еще и регулярные бенчи от LayerLens. Данных пока нет, но всё выше шансы, что линейный аттеншн действительно возможен.
• Рекомендую канал @geekylog от Кира Белевича — гостя подкаста про локальные LLM.
• Парное и публичное программирование — почему это самый эффективный способ передачи знаний, и как Shopify встроил этот принцип в корпоративного AI-агента прямо в Слаке.
🍿 ГриненкоПро №4 с Антоном Виноградовым (CTO Acclaim) про ИИ-колл-центры и ускорение разработки почти на два порядка с помощью агентов.
Ждите новый выпуск ГриненкоПро о психологии нейросетей и их пользователей уже на следующей неделе!
@devspotting
👍15❤2
Новости с Google I/O 2026
Выкатили Gemini Omni Flash (мультимодальная редактирующая модель, на текущий момент запущена для генерации видео, но обещают, что появится поддержка изображений и текста), Gemini 3.5 Flash (по бенчам близка к флагманам от OpenAI и Anthropic, но быстрее и дешевле, а тяжелую версию обещают в июне) и Antigravity 2.0 — свой аналог Codex App. Старый формат на базе VSCode теперь называется Antigravity IDE и устанавливается отдельно. Видимо, сгенерированный код совсем никто уже не читает🤷♂️
@devspotting
Выкатили Gemini Omni Flash (мультимодальная редактирующая модель, на текущий момент запущена для генерации видео, но обещают, что появится поддержка изображений и текста), Gemini 3.5 Flash (по бенчам близка к флагманам от OpenAI и Anthropic, но быстрее и дешевле, а тяжелую версию обещают в июне) и Antigravity 2.0 — свой аналог Codex App. Старый формат на базе VSCode теперь называется Antigravity IDE и устанавливается отдельно. Видимо, сгенерированный код совсем никто уже не читает
@devspotting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥2
Психология нейросетей, сай-фай пророчества и ментальное здоровье
Может ли большая языковая модель обрести самосознание, или это просто огромная таблица с числами? Заменят ли нейросети психотерапевтов и почему мы выгораем от «вайбкодинга» по ночам?
Вместе с Евгением Котом — Head of Engineering в JetBrains и дипломированным психологом, автором подкаста «Доктор Кот» — мы попытались разобраться, что происходит на стыке кремниевых и белковых нейросетей в новом выпуске #ГриненкоПро.
Вы узнаете:
* Почему нейросети кажутся нам живыми и разумными?
* Как ИИ меняет IT и нашу психику.
* Как мы оказались в самосбывающемся сай-фай пророчестве.
* Revenge Bedtime Procrastination — почему мы пишем код с ИИ по ночам вместо сна.
* Сможет ли нейросеть заменить настоящего психолога и распутать клубок наших проблем?
* Какие мета-навыки спасут вашу карьеру, когда ИИ научится писать идеальный код.
* Как правильно делегировать рутину нейронкам, чтобы не отупеть окончательно.
В выпуске: Джон Сёрл, Ричард Докинз, Зигмунд Фрейд, Карл Юнг, Питер Уоттс, Станислав Лем, Артур Кларк, Айзек Азимов, Иван Тургенев, Энди Вейр, Элиезер Юдковский, Стэнли Кубрик и Дени Вильнёв.
https://youtu.be/yy_e-Kk69LM
Смотрите выпуск, ставьте лайки, подписывайтесь на Доктора Кота и мой канал на YouTube, берегите кукуху!
@devspotting
Может ли большая языковая модель обрести самосознание, или это просто огромная таблица с числами? Заменят ли нейросети психотерапевтов и почему мы выгораем от «вайбкодинга» по ночам?
Вместе с Евгением Котом — Head of Engineering в JetBrains и дипломированным психологом, автором подкаста «Доктор Кот» — мы попытались разобраться, что происходит на стыке кремниевых и белковых нейросетей в новом выпуске #ГриненкоПро.
Вы узнаете:
* Почему нейросети кажутся нам живыми и разумными?
* Как ИИ меняет IT и нашу психику.
* Как мы оказались в самосбывающемся сай-фай пророчестве.
* Revenge Bedtime Procrastination — почему мы пишем код с ИИ по ночам вместо сна.
* Сможет ли нейросеть заменить настоящего психолога и распутать клубок наших проблем?
* Какие мета-навыки спасут вашу карьеру, когда ИИ научится писать идеальный код.
* Как правильно делегировать рутину нейронкам, чтобы не отупеть окончательно.
В выпуске: Джон Сёрл, Ричард Докинз, Зигмунд Фрейд, Карл Юнг, Питер Уоттс, Станислав Лем, Артур Кларк, Айзек Азимов, Иван Тургенев, Энди Вейр, Элиезер Юдковский, Стэнли Кубрик и Дени Вильнёв.
https://youtu.be/yy_e-Kk69LM
Смотрите выпуск, ставьте лайки, подписывайтесь на Доктора Кота и мой канал на YouTube, берегите кукуху!
@devspotting
YouTube
Психология нейросетей и как с ними сохранить кукуху | Евгений Кот, техлид в JetBrains, психолог
Может ли большая языковая модель обрести самосознание, или это просто огромная таблица с числами? Заменят ли нейросети психотерапевтов и почему мы выгораем от «вайбкодинга» по ночам?
Вместе с *Евгением Котом* — Head of Engineering в JetBrains и дипломированным…
Вместе с *Евгением Котом* — Head of Engineering в JetBrains и дипломированным…
👍11🔥7
🍿 #WatchAndVibe Выпуск 14.
Рекомендую интервью Андерса Хейлсберга — создателя Turbo Pascal, C# и TypeScript.
Большая часть посвящена биографии Андерса, но, конечно, я решил поделиться из-за размышлений про ИИ, так что ссылка сразу с соответствующим тайм-кодом:
https://www.youtube.com/watch?v=K-Xv8D8NjTk&t=3138s
Хейлсберг разрабатывает TypeScript в составе команды инженеров в Microsoft на GitHub.
И даже в такой предметной области, как разработка языка программирования, нейронки отлично справляются с ревью простых пулл-реквестов, портированием старого кода (TS с марта 2025 переводят на натив) и написанием тестов.
На вопрос о том, нужно ли создавать новые специализированные языки для ИИ-агентов, Хейлсберг ответил:
Впрочем, неудивительно, что автор TypeScript считает, что это идеальный язык для нейронок 🙂
Тут я, конечно, должен сослаться на альтернативный взгляд в одном из прошлых WatchAndVibe, где рекомендовал интервью Андрея Бреслава про CodeSpeak — язык, создаваемый специально для агентов.
И поддерживаю тейк Хейлсберга, что программисты превратятся в менеджеров, которые хороводят агентов.
Правда, надеюсь, что все-таки не придется сидеть в десяти терминалах и следить за каждым агентом напрямую — ускорение инференса и инструменты вроде Paperclip обеспечат более высокоуровневое взаимодействие.
Приятного просмотра!
@devspotting
Рекомендую интервью Андерса Хейлсберга — создателя Turbo Pascal, C# и TypeScript.
Большая часть посвящена биографии Андерса, но, конечно, я решил поделиться из-за размышлений про ИИ, так что ссылка сразу с соответствующим тайм-кодом:
https://www.youtube.com/watch?v=K-Xv8D8NjTk&t=3138s
Хейлсберг разрабатывает TypeScript в составе команды инженеров в Microsoft на GitHub.
И даже в такой предметной области, как разработка языка программирования, нейронки отлично справляются с ревью простых пулл-реквестов, портированием старого кода (TS с марта 2025 переводят на натив) и написанием тестов.
На вопрос о том, нужно ли создавать новые специализированные языки для ИИ-агентов, Хейлсберг ответил:
Лучший язык для ИИ — это тот, которого было больше всего в обучающей выборке.
Впрочем, неудивительно, что автор TypeScript считает, что это идеальный язык для нейронок 🙂
Тут я, конечно, должен сослаться на альтернативный взгляд в одном из прошлых WatchAndVibe, где рекомендовал интервью Андрея Бреслава про CodeSpeak — язык, создаваемый специально для агентов.
И поддерживаю тейк Хейлсберга, что программисты превратятся в менеджеров, которые хороводят агентов.
Правда, надеюсь, что все-таки не придется сидеть в десяти терминалах и следить за каждым агентом напрямую — ускорение инференса и инструменты вроде Paperclip обеспечат более высокоуровневое взаимодействие.
Приятного просмотра!
@devspotting
YouTube
TypeScript, C# and Turbo Pascal with Anders Hejlsberg
Anders Hejlsberg is a living legend and one of the most influential programming language designers of all time. He created Turbo Pascal, Delphi, C#, and also TypeScript. As well as that, he spent nearly a decade at the pioneering dev tools company, Borland…
👍11❤2🔥1
Логинимся в Codex без номера телефона
Пару дней назад меня разлогинило в Codex, а при попытке заново авторизоваться OpenAI попросил номер телефона.
Мой номер по понятным причинам не подходит. А на пяток одноразовых номеров из разных стран смс мне так и не пришли, хотя пробовал через виртуальную телепортацию в страну номера.
А тут еще и Perplexity предательски отказался помогать искать способы обхода, сославшись на свой облико морале.
Позже я прочитал, что с одноразовыми номерами все-таки есть рабочая схема — нужно выбрать страну, где код подтверждения приходит в ватсап (это будет видно при переборе стран) — до ватсапа смс доходят, а туда уже без проблем приходит код от OpenAI. Но эту схему я не пробовал, так как нашелся способ обойтись без телефона совсем.
1. Выключаем Codex
2. Авторизуемся в браузере в ChatGPT — на этом этапе телефон не требуется
3. Идем на https://chatgpt.com/api/auth/session/ и из полученной джейсонины готовим
4. Результат нужно положить в
5. Поздравляю, вы великолепны!
Важно! Разумеется, лавочку довольно просто прикрыть, а еще потенциально можно получить бан, так что пользуйтесь на свой страх и риск.
@devspotting
Пару дней назад меня разлогинило в Codex, а при попытке заново авторизоваться OpenAI попросил номер телефона.
Мой номер по понятным причинам не подходит. А на пяток одноразовых номеров из разных стран смс мне так и не пришли, хотя пробовал через виртуальную телепортацию в страну номера.
А тут еще и Perplexity предательски отказался помогать искать способы обхода, сославшись на свой облико морале.
Позже я прочитал, что с одноразовыми номерами все-таки есть рабочая схема — нужно выбрать страну, где код подтверждения приходит в ватсап (это будет видно при переборе стран) — до ватсапа смс доходят, а туда уже без проблем приходит код от OpenAI. Но эту схему я не пробовал, так как нашелся способ обойтись без телефона совсем.
1. Выключаем Codex
2. Авторизуемся в браузере в ChatGPT — на этом этапе телефон не требуется
3. Идем на https://chatgpt.com/api/auth/session/ и из полученной джейсонины готовим
auth.json вот таким скриптом в консоли:
const data = JSON.parse(document.body.innerText);
console.log({
"auth_mode": "chatgpt",
"OPENAI_API_KEY": null,
"tokens": {
"id_token": data.accessToken || "",
"access_token": data.accessToken || "",
"refresh_token": "rt_",
"account_id": (data.account && data.account.id) ? data.account.id : ""
},
"last_refresh": new Date().toISOString()
});
4. Результат нужно положить в
~/.codex/auth.json для макоси или линукса и в %USERPROFILE%\.codex\auth.json для винды.5. Поздравляю, вы великолепны!
Важно! Разумеется, лавочку довольно просто прикрыть, а еще потенциально можно получить бан, так что пользуйтесь на свой страх и риск.
@devspotting
👍15🔥3
Подкаст #ГриненкоПро теперь доступен на стримингах
Вы просили — я сделал. Все выпуски уже доступны не только на YouTube, но и на главных аудиоплощадках:
* Spotify
* Яндекс Музыке
* YouTube Music
* Звук
* CastBox
* Telegram mini app
Еще будет ВК, когда там наконец осилят модерацию (им явно не хватает нейронки для этого :))
Напоминаю, что опубликованы уже 5 серий:
1. Взгляд на агентную разработку от Виталия Харисова — соавтора БЭМ и руководителя симферопольского офиса Яндекса
2. Обзор локальных нейросетей для макбуков от Кира Белевича — автора SVGO
3. Опыт разработки и поиска работы в эпоху ИИ от Александра Шлейко из Provectus
4. Рассказ про AI-колл-центры и переход на агентную разработку в Acclaim от CTO компани Антона Виноградова
5. Разговор про психологию нейросетей (кремниевых и белковых) с Евгением Котом — техлидом в JetBrains и самым настоящим психологом.
А сегодня мы с Сергеем Беловым записали шикарный выпуск про Spec-Driven Development, так что скоро появится сразу на всех платформах.
@devspotting
Вы просили — я сделал. Все выпуски уже доступны не только на YouTube, но и на главных аудиоплощадках:
* Spotify
* Яндекс Музыке
* YouTube Music
* Звук
* CastBox
* Telegram mini app
Еще будет ВК, когда там наконец осилят модерацию (им явно не хватает нейронки для этого :))
Напоминаю, что опубликованы уже 5 серий:
1. Взгляд на агентную разработку от Виталия Харисова — соавтора БЭМ и руководителя симферопольского офиса Яндекса
2. Обзор локальных нейросетей для макбуков от Кира Белевича — автора SVGO
3. Опыт разработки и поиска работы в эпоху ИИ от Александра Шлейко из Provectus
4. Рассказ про AI-колл-центры и переход на агентную разработку в Acclaim от CTO компани Антона Виноградова
5. Разговор про психологию нейросетей (кремниевых и белковых) с Евгением Котом — техлидом в JetBrains и самым настоящим психологом.
А сегодня мы с Сергеем Беловым записали шикарный выпуск про Spec-Driven Development, так что скоро появится сразу на всех платформах.
@devspotting
Spotify
Гриненко про
Podcast · Владимир Гриненко · Владимир Гриненко про ИИ, технологии, образование и бизнес
🔥10👍6❤1
Воскресный #digest №14
• Обзор главных нейро-новинок Google I/O 2026: Gemini Omni Flash, Gemini 3.5 Flash и релиз Antigravity 2.0.
• Пятый выпуск подкаста с Евгением Котом (Head of Engineering в JetBrains и дипломированным психологом) про психологию нейросетей, Revenge Bedtime Procrastination (почему мы кодим с ИИ по ночам вместо сна) и мета-навыки, которые спасут карьеру.
• #WatchAndVibe №14 — интервью Андерса Хейлсберга (создателя C# и TypeScript) с блоком вопросов про использование ИИ-агентов для разработки языка программирования внутри.
• Инструкция для входа в Codex без номера телефона.
• Релиз подкаста «Гриненко Про» на аудиостримингах
На следующей неделе еду на КодФест, планирую в пути дописать накопившиеся черновики.
@devspotting
• Обзор главных нейро-новинок Google I/O 2026: Gemini Omni Flash, Gemini 3.5 Flash и релиз Antigravity 2.0.
• Пятый выпуск подкаста с Евгением Котом (Head of Engineering в JetBrains и дипломированным психологом) про психологию нейросетей, Revenge Bedtime Procrastination (почему мы кодим с ИИ по ночам вместо сна) и мета-навыки, которые спасут карьеру.
• #WatchAndVibe №14 — интервью Андерса Хейлсберга (создателя C# и TypeScript) с блоком вопросов про использование ИИ-агентов для разработки языка программирования внутри.
• Инструкция для входа в Codex без номера телефона.
• Релиз подкаста «Гриненко Про» на аудиостримингах
На следующей неделе еду на КодФест, планирую в пути дописать накопившиеся черновики.
@devspotting
👏6❤3👍2
Claude Opus 4.8
Традиционно чуть лучше по всем бенчам за прежние $5 / $25 за миллион токенов, а fast mode — в три раза дешевле, чем раньше — $10 / $50.
Заодно в Clade Code релизнули Dynamic workflows для параллельного запуска сотен субагентов в одной сессии (например, можно одним промптом мигрировать репу на сотни тысяч строк) и управление бюджетом на рассуждения в Cowork.
Пишут, что планируют выпустить модель с аналогичными характеристиками, но дешевле (надо полагать, новый Sonnet?) и более мощный класс моделей в ближайшие недели.
Подробности: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8
Традиционно чуть лучше по всем бенчам за прежние $5 / $25 за миллион токенов, а fast mode — в три раза дешевле, чем раньше — $10 / $50.
Заодно в Clade Code релизнули Dynamic workflows для параллельного запуска сотен субагентов в одной сессии (например, можно одним промптом мигрировать репу на сотни тысяч строк) и управление бюджетом на рассуждения в Cowork.
Пишут, что планируют выпустить модель с аналогичными характеристиками, но дешевле (надо полагать, новый Sonnet?) и более мощный класс моделей в ближайшие недели.
Подробности: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8
👍12🔥3❤1💩1
🍿 #WatchAndVibe. Выпуск 15 | Подкаст #ГриненкоПро №6 про Spec-Driven development
В этом выпуске поговорили с Сергеем Беловым, руководителем команды прошивок умно-домовых устройств в Яндексе с более 20 годами опыта в IT о spec-driven development и практическом использовании AI-агентов в промышленной разработке.
https://www.youtube.com/watch?v=pWUo5bMxtoU
Сергей рассказал, чем отличается разработка с LLM в серьезном продакшене от вайб-кодинга.
Сейчас в команде Умного дома используют OpenSpec, а на пет-проекте для добавления Wirenboard-устройств в экосистему Matter Сергей экспериментирует с oh-my-claudecode, чтобы параллелить разработку на рой агентов.
Во второй части обсудили внедрение нейросетей в команду: как убеждать разработчиков, как валидировать результат, где заканчивается автоматизация и почему в работе с железом всё ещё важны проверки на реальных устройствах.
Следующий выпуск будет про управление командой разработки в мире победивших нейросетей. Подписывайтесь на канал на YouTube! И, конечно, ставьте лайки!
Приятного просмотра!
@devspotting
В этом выпуске поговорили с Сергеем Беловым, руководителем команды прошивок умно-домовых устройств в Яндексе с более 20 годами опыта в IT о spec-driven development и практическом использовании AI-агентов в промышленной разработке.
https://www.youtube.com/watch?v=pWUo5bMxtoU
Сергей рассказал, чем отличается разработка с LLM в серьезном продакшене от вайб-кодинга.
Сейчас в команде Умного дома используют OpenSpec, а на пет-проекте для добавления Wirenboard-устройств в экосистему Matter Сергей экспериментирует с oh-my-claudecode, чтобы параллелить разработку на рой агентов.
Во второй части обсудили внедрение нейросетей в команду: как убеждать разработчиков, как валидировать результат, где заканчивается автоматизация и почему в работе с железом всё ещё важны проверки на реальных устройствах.
Следующий выпуск будет про управление командой разработки в мире победивших нейросетей. Подписывайтесь на канал на YouTube! И, конечно, ставьте лайки!
Приятного просмотра!
@devspotting
YouTube
Spec-Driven Development: как писать код с AI-агентами в продакшене | Сергей Белов, Яндекс
Подпишитесь на мой телеграм-канал: https://t.me/devspotting.
В этом выпуске говорим с Сергеем Беловым, руководителем команды прошивок умно-домовых устройств в Яндексе с более 20 годами опыта в IT о spec-driven development и практическом использовании AI…
В этом выпуске говорим с Сергеем Беловым, руководителем команды прошивок умно-домовых устройств в Яндексе с более 20 годами опыта в IT о spec-driven development и практическом использовании AI…
👍10🔥8❤1
Материалы к мастер-классу по контекст-инженерии на CodeFest
LLM предсказывает следующий токен и сама по себе больше ничего не может.
Выбираем модель (на 30.05.2026)
* GPT-5.5 — лучшая модель для большинства задач
* Opus 4.8 — самая дорогая, хороша для генерации UI
* Deepseek Pro/Flash — лучшая по соотношению цена/качество
* Qwen3.6-27B / 35B — лучшие модели для локального инференса
Бесплатные модели
* В OpenCode сейчас бесплатно доступны: DeepSeek V4 Flash, MiMo V2.5 и Nemotron 3 Super.
* В OpenRouter (при условии однократного пополнения счета на $10):
Owl Alpha, Nemotron 3 Super, Laguna M.1, gpt-oss-120b, GLM 4.5 Air и другие.
Пиратские аккаунты Gemini на plati.market (на свой страх и риск!).
Обвязка обеспечивает агентный цикл с вызовом инструментов — возможность LLM совершать какие-либо действия (читать и редактировать файлы, вызывать bash-команды, делать http-запросы и т.д.).
Обвязки бывают консольные, десктопные, в виде плагинов к IDE и облачные, но это лишь вопрос предпочтений.
Примеры обвязок: Codex, Claude Code, Antigravity, OpenCode, Pi. Последние две работают из любой географии.
Варианты взаимодействия с агентом
* Сразу задаем промпты для изменения кода — применимо для очень небольших точечных правок
* Используем режим планирования в любимой обвязке
* Spec-Driven development: спека существует только на этапе планирования / спека хранится рядом с кодом / спека — главный источник истины
Фреймворки для Spec-driven development
* OpenSpec
* grill-with-docs
* Superpowers
MCP
* Context7
Хорошие практики
* Вместе с нейронкой составить базовый AGENTS.md и автоматически его актуализировать
* Пусть модель задает уточняющие вопросы и помогает составлять промпты
* Пусть агент сам исследует причины возникающих проблем и формулирует правила на будущее
* Регулярно очищаем контекстное окно
* Разные роли и разные модели на разные задачи
* Добавлять в промпт примеры: как хорошо и как плохо
* Макеты / схемы на вход
* План, по которому модель сама итерируется (с тестами)
* Пусть агент проверяет результат генерации
* Пусть агент использует ваши консольные тулы
* Несколько параллельных потоков
* Не всегда максимальный уровень размышлений полезен
* «Запекаем» результаты
UPD: репозиторий.
@devspotting
LLM предсказывает следующий токен и сама по себе больше ничего не может.
Выбираем модель (на 30.05.2026)
* GPT-5.5 — лучшая модель для большинства задач
* Opus 4.8 — самая дорогая, хороша для генерации UI
* Deepseek Pro/Flash — лучшая по соотношению цена/качество
* Qwen3.6-27B / 35B — лучшие модели для локального инференса
Бесплатные модели
* В OpenCode сейчас бесплатно доступны: DeepSeek V4 Flash, MiMo V2.5 и Nemotron 3 Super.
* В OpenRouter (при условии однократного пополнения счета на $10):
Owl Alpha, Nemotron 3 Super, Laguna M.1, gpt-oss-120b, GLM 4.5 Air и другие.
Пиратские аккаунты Gemini на plati.market (на свой страх и риск!).
Обвязка обеспечивает агентный цикл с вызовом инструментов — возможность LLM совершать какие-либо действия (читать и редактировать файлы, вызывать bash-команды, делать http-запросы и т.д.).
Обвязки бывают консольные, десктопные, в виде плагинов к IDE и облачные, но это лишь вопрос предпочтений.
Примеры обвязок: Codex, Claude Code, Antigravity, OpenCode, Pi. Последние две работают из любой географии.
Варианты взаимодействия с агентом
* Сразу задаем промпты для изменения кода — применимо для очень небольших точечных правок
* Используем режим планирования в любимой обвязке
* Spec-Driven development: спека существует только на этапе планирования / спека хранится рядом с кодом / спека — главный источник истины
Фреймворки для Spec-driven development
* OpenSpec
* grill-with-docs
* Superpowers
MCP
* Context7
Хорошие практики
* Вместе с нейронкой составить базовый AGENTS.md и автоматически его актуализировать
* Пусть модель задает уточняющие вопросы и помогает составлять промпты
* Пусть агент сам исследует причины возникающих проблем и формулирует правила на будущее
* Регулярно очищаем контекстное окно
* Разные роли и разные модели на разные задачи
* Добавлять в промпт примеры: как хорошо и как плохо
* Макеты / схемы на вход
* План, по которому модель сама итерируется (с тестами)
* Пусть агент проверяет результат генерации
* Пусть агент использует ваши консольные тулы
* Несколько параллельных потоков
* Не всегда максимальный уровень размышлений полезен
* «Запекаем» результаты
UPD: репозиторий.
@devspotting
1🔥25👍11❤1
CodeFest традиционно прекрасен!
Примерно половина всех выступлений так или иначе связана с ИИ.
Мой мастер-класс оценили на 5.0, получил несколько запросов на консалтинг. Похоже, нужно сделать онлайн-версию.
Отлично потусили с @veged и @vithar!
Успел записать сразу два выпуска «Гриненко про». На фото — бэкстейдж с участием стула и гладильной доски. Первый выпуск выйдет уже на следующей неделе, так что подписывайтесь на YouTube, будет интересно!
Теперь пора готовиться к Saint TeamLead Conf :)
@devspotting
Примерно половина всех выступлений так или иначе связана с ИИ.
Мой мастер-класс оценили на 5.0, получил несколько запросов на консалтинг. Похоже, нужно сделать онлайн-версию.
Отлично потусили с @veged и @vithar!
Успел записать сразу два выпуска «Гриненко про». На фото — бэкстейдж с участием стула и гладильной доски. Первый выпуск выйдет уже на следующей неделе, так что подписывайтесь на YouTube, будет интересно!
Теперь пора готовиться к Saint TeamLead Conf :)
@devspotting
🔥14👍6❤1🥰1