#ГриненкоПро №21: Внедрение ИИ в компании с Дмитрием Бобылёвым, CEO Fast Forward

ИИ уже радикально ускоряет производство, но чтобы получить реальный эффект, приходится заново разбираться с устройством команд, корпоративными знаниями, данными, контролем качества и самой ролью человека в производственном процессе.

Говорим с Дмитрием Бобылёвым @ZhogloTech о том, как внедрять ИИ в уже работающие компании, почему организационный контекст становится одним из главных активов бизнеса и как может выглядеть AI-first организация, если строить её с нуля.

https://www.youtube.com/watch?v=n9RMYrjMwZ8

В выпуске
— Как внедрять ИИ через конкретную бизнес-боль, а не абстрактную «AI-трансформацию»
— Почему накопленный контекст компании становится ценнее погони за новыми моделями и инструментами
— Как выращивать внутренних AI-амбассадоров и что делать с сопротивлением сотрудников
— Почему производство становится дешевле, а постановка задачи и валидация — важнее
— Что произойдёт с программистами, которым нравится писать код руками
— Как могут измениться роли, оргструктура и место самых опытных инженеров в производственной цепочке
— Что Дмитрий перестроил бы в большой технологической компании, если бы снова управлял командой из 1 000+ человек
— Почему при всей AI-революции требования к хорошему менеджменту практически не меняются

Ссылки гостя
• FastForward
• Телеграм Дмитрия Бобылёва — @zhoglo
• Канал «Боб в помощь» — @ZhogloTech

Приходите обсудить в чате сообщества: @grinenko_pro

Приятного просмотра!

@devspotting

Рекомендую классную конфу для лидов Avito.Tech.Conf

Те, кто смотрел выпуск про разработку ИИ-продуктов с Федей Морозовым, уже знают, что 26 сентября мои друзья из Avito.Tech проводят вторую Avito.Tech.Conf — конфу, которую CTO и лиды делают для CTO и лидов.

В киноуте Саша Лукьянченко расскажет свой взгляд на любимую тему моего подкаста — как меняется разработка с внедрением агентов.

Будет два трека: доклады и воркшопы, но главное — ребята сделали отличную площадку, чтобы поговорить про сложное: управление командами и процессами в новом мире. Начать общаться можно еще до старта конфы за игрой в падел на ВДНХ — для участников это бесплатно, как и сама конференция.

Но для участия нужно зарегистрироваться.

Участвуйте оффлайн в Москве в AG Loft или подключайтесь онлайн!

До встречи!

ИИ сбегает из песочниц, люди не отличают ИИ-тексты, а скиллы — просто промпты во втором выпуске ИИ — не новостей с Сергеем @veged Бережным: https://www.youtube.com/watch?v=XqWWBTm5uXA

В выпуске:
— Модель выбирается из песочницы, лезет во внешнюю инфраструктуру, а инженеры зовут другие модели, чтобы разобраться, что произошло. Это начало принципиально новой эры киберугроз — или просто очередной виток вечной гонки щита и меча?

— Люди уже не могут надёжно отличать сгенерированный текст от человеческого. Но означает ли это, что ИИ научился хорошо писать? И что такое хорошо, если AI-контент уже способен выигрывать у человеческого по кликам, просмотрам и попаданию в чарты?

— AI-скиллы собирают тысячи звёзд и объявляются новым способом разработки. Но насколько далеко они на самом деле ушли от промпта «задай мне все необходимые вопросы» — и почему полезнее читать их внутренности и собирать собственные?

Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями! Приятного просмотра!

@devspotting

#ГриненкоПро №22: философия, мышление и LLM, с корпоративным философом Андреем Морозовым

Помните, еще недавно все хотели войти в IT, а потом в IT вошли нейронки? Теперь главные ИИ-лаборатории нанимают философов.

https://www.youtube.com/watch?v=WswHn_mJo8I

Так что я поговорил с философом Андреем Морозовым, автором канала @chief_philosophy_officer и продюсером конференции Joker:
— Чем мышление отличается от знания большого количества фактов
— Почему мы воспринимаем мир через «схемы» и как они предопределяют наши решения
— Что такое философское мышление и зачем бизнесу постоянно спрашивать «зачем?»
— Закон Гудхарда
— Может ли LLM мыслить, удивляться и создавать новое
— Почему нейросеть можно представить как «идеального отличника», прочитавшего почти всё
— Где проходят границы между алгоритмом, творчеством, субъектностью и свободой воли
— Какие навыки сохраняют ценность рядом с ИИ: креативность, коммуникация и критическое мышление

Ставьте лайки, делитесь с друзьями, приходите обсудить в чате сообщества: @grinenko_pro

Приятного просмотра!

@devspotting

Кастанеда смотрит в небо, Кастанеда видит сон, будто он не Кастанеда, а взбесившийся бизон

На OpenRouter сейчас бесплатно доступна очередная стелс-модель под названием ox-alpha и она хороша. По замерам очень близка к фронтир-моделям.

С большой вероятностью это Z.ai тестируют новую мультимодальную GLM Air.

Переключился на нее в OpenCode, мне нравится.

Иногда подтупливает, но если вам нужен бесплатный комьют — похоже, это лучшее предложение на текущий момент.

@devspotting

Сегодня вторник, а значит вышел 3й выпуск «ИИ — не новостей» с Сергеем @veged Бережным!

В выпуске:
— Водяные знаки на ИИ-контенте — вилами по воде

— Нейронки научились в математику. Доказывает ли это, что LLM способны создавать новое? А «новое» — это какое?

— Успех на бенчмарке ARC-AGI-3: кто бы мог подумать, что интеллект без памяти работает не очень. Теперь джунам придется выполнять работу CTO.


Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями! Приятного просмотра!

@devspotting

#ГриненкоПро №23 с Глебом Михеевым о новой роли инженера, экономике софта в эпоху AI и востребованных навыках

https://www.youtube.com/watch?v=Nq92u7yldn4

Глеб автор канала @tired_glebmikheev, работал в NVIDIA, основал и девять лет развивал собственную компанию по заказной разработке, затем работал в Skillbox и Сбере. Сейчас развивает ГигаАгента — автономного AI-агента Сбера — и руководит программным комитетом AgenticDevConf.

Пока писали подкаст, не покидало ощущение, что слушаю свою биографию с точностью до названий компаний 🙂

Обсудили:
— Зачем в эпоху AI нужен Individual Contributor и почему IC — это всё равно про лидерство
— Почему разработчики перестают быть «фронтендерами» и «бэкендерами» и превращаются в продуктовых инженеров
— Реальна ли one-person company и можно ли в одиночку построить бизнес с выручкой уровня зарплаты в бигтехе
— Что произойдёт с SaaS, если кастомный софт станет дешевле сделать, чем купить
— Зачем странам собственные фундаментальные модели и действительно ли LLM становятся стратегической технологией
— Почему главный барьер для AI сейчас может быть не в моделях, а в harness, процессах и способности компаний перестроиться
— Какие навыки будут нужны инженерам и чему вообще стоит учить людей в мире постоянных изменений

Ставьте лайки, делитесь с друзьями, приходите обсудить в чате сообщества: @grinenko_pro

Приятного просмотра!

@devspotting

«Гриненко про» и «ИИ — не новости» на новых стримингах

Специально для тех, кто любит ушами :)

Гриненко про
* Яндекс Музыка
* Apple Podcasts
* Spotify
* Youtube Music
* Castbox
* Звук
* Литрес
* Mave
* VK
и даже плеер внутри телеги.

ИИ — не новости
* Яндекс Музыка
* Apple Podcasts
* Spotify
* Youtube Music
* Castbox
* Overcast
* PocketCast
* Podcast Addict
* Mave
* Телега

Приятного прослушивания!

@devspotting

AI first и remote first

Компании, которые только что загнали всех обратно в офисы с удаленки, сейчас пытаются перестраиваться под ИИ.

Ирония в том, что для успешного внедрения нейронок нужна та же культура и процессы, что и для remote first: переложить все из чертогов разума участников в документы, держать эти документы в актуальном состоянии постоянно, а не набегами, работать асинхронно и не блокироваться об смежников. Если процесс предполагает, что участников нужно ловить у кофемашины или в курилке, агенту будет сложновато.

Интересно, что будет дальше: людям все-таки придется починить процессы или придумают очередные костыли в виде железки от какой-нибудь CISCO в оупенспейсах и на кофепоинтах, чтобы агенты могли буквально слышать и видеть, что происходит. А может Альтман с Джонни Айвом как раз над такой железкой и работают?

@devspotting

Аркадий, убери руки с клавиатуры

— Аркадий, ты хорошо пишешь код, так что вот тебе люди и куча бюрократических обязанностей в придачу, выкручивайся.

Аркадий по инерции пытается продолжать программировать, его бьют по рукам:

— Аркадий, ты руководитель. Тебе не за код платят. Делегировать не пробовал?

Аркадий страдает, но постепенно календарь захватывают 1:1, планирования, найм, перформанс-ревью и прочий пипл-менеджмент. Код остается где-то в прошлой жизни.

И вот приходят нейронки!

Инженерные руководители всех уровней счастливо начинают вайбкодить между встречами. Иногда прямо на встречах.

Можно снова получать кайф от быстрого результата своими руками.

Можно лечить FOMO: «Я же должен понимать, что это за Claude, который нас заменит».

И есть железное рациональное объяснение: как трансформировать компанию в AI-native, если сам не пользуешься AI?

Но пока руководители сидят до 6 утра в консоли и открывают десятки пулл-реквестов, код обесценивается до стоимости электричества в ДЦ Антропиков.

А внимание руководителя дешевле не становится.

Теперь Аркадию предстоит научиться отличать ситуации, где собственноручная работа с агентом действительно нужна для исследования, снятия неопределенности и формирования технического вкуса, от нового очень приятного вида прокрастинации.

Ты же не листаешь рилсы. Ты занят важным делом. У тебя даже пулл-реквест есть.

Но если эту задачу уже умеет решать кто-то в команде — почему ее делаешь ты?

Похоже, пора запилить скилл, который будет анализировать сессии с агентами и в нужный момент говорить:

— Аркадий, убери руки с клавиатуры.

@devspotting

В новом выпуске «ИИ — не новостей» с Сергеем @veged Бережным обсуждаем:

* Почему AI-модели превращаются в инфраструктуру вроде электричества — и есть ли у OpenAI, Anthropic, Google или кого-то ещё шанс монополизировать «лучший интеллект»?

* Как китайские лаборатории догоняют AI-фронтир даже при дефиците GPU, почему ограничения иногда ускоряют прогресс и что важнее — коллаборация или конкуренция?

* Перспективы Computer History в Codex

* Почему топовые технари остаются нужны, «середина» профессии начинает вымываться, а продуктовое мышление, умение формулировать задачи, работать с людьми — и даже философия — становятся только ценнее

Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями!

Приятного просмотра!

@devspotting

Вышел Fable 5.1. Круче по бенчам, заметно дешевле для кодинговых агентов за счет в 4 раза подешевевшего кэша.
Утверждается, что может работать автономно еще дольше. Хорош в исследованиях и особенно биологии.

Надо попробовать навайббиоложить себе новую почку, продать, купить новый mac studio и перейти на открытые модели.

@devspotting

Muse Spark 1.3

Одна запрещенная организация экстримистски ворвалась в фестиваль сентябрьских релизов LLM.

По бенчам прямо очень красиво (и быстро), а для тех, кто готов делиться данными с Цукербергом — еще и очень дешево.

В анонсе заявлено много интересного для длинных кодинговых задач, нужно пробовать.

@devspotting

#ГриненкоПро №23 с Алексеем Федоровым — сооснователем и продюсером JUG Ru Group

https://www.youtube.com/watch?v=VhQPchnlwo8

Обсудили превращение IT-конференций в AI-конференции, кризис технической экспертизы и что остаётся ценным, когда знания доступны по подписке на ChatGPT.

Алексей рассказал, как строит AI-онтологию JUG, и как за 3 месяца «ИИ-истерики и токенмаксинга» пришел к трезвому взгляду на агентов.

Подробные таймкоды в описании выпуска.

Ставьте лайки, делитесь с друзьями, приходите обсудить в чате сообщества: @grinenko_pro

Приятного просмотра!

@devspotting

OpenAI будет начислять по одному ресету за каждый день, пока не появится доступ к Астре. Ресет можно будет потратить в любой момент на свое усмотрение.

Что ж, может быть, мне не так уж и нужна эта Астра... Хотя доступ к Астре с накопленными ресетами звучит еще более заманчиво!

@devspotting

Кусочек моего глобального AGENTS.md

## Clarify Before Execution

If the task wording raises any questions, or if strange, unexpected, or ambiguous details arise while working, pause before taking action and ask the user for clarification. When applicable, present the possible answers as explicit options to choose from.

Вчера записывали с Киром @geekylog демо его SDD-пайплана на основе сворма агентов поверх кастомного набора шаблонов для OpenSpec. Видео скоро выйдет на канале, а пока поделюсь одним своим наблюдением.

Классический Spec-driven development (если такая формулировка вообще может быть применима, конечно) предполагает, что пользователь формулирует задачу, модель придумывает вариант решения в виде какого-то документа, который пользователь проверяет и при необходимости корректирует до того, как начнется генерация кода.

Если пользователь действительно знает, чего хочет и готов это подробно описать — подход работает.

Но, во-первых, далеко не всегда сразу понятно, что нужно, а во-вторых, можно забыть (или полениться) расписать все детали. В таком случае модель сгенерирует кучу очевидных решений, среди которых нужно будет найти и исправить то, что противоречит чувству прекрасного пользователя.

Мне гораздо ближе подход grill-me, когда агент, получив максимально лаконичное описание того, что и зачем я делаю, сам задает уточняющие вопросы с подготовленными вариантами ответов и объяснением последствий выбора.

Это позволяет «вспомнить» и принять решения по всем важным вопросам. Причем вместо написания длинного текста с пожеланиями достаточно просто указать номера выбранных вариантов. Более того, иногда предложенные варианты оказываются лучше, чем то, что я представлял в голове до начала работы. А если по какому-то пункту не хватает экспертизы, то можно прямо отсюда отбранчеваться в отдельную сессию и разобраться перед тем, как давать ответ.

Остается только зафиксировать все ответы в документе, и это почти и будет готовая спека. При желании еще можно отправить агента-ревьювера убедиться, что действительно не осталось белых пятен, а в ответах нет взаимоисключающих параграфов.

Конечно, если вы работаете в команде, вам все равно потребуется OpenSpec или что-то подобное, чтобы иметь общий стандарт и удобно мерджить изменения от всех участников. Но вычитывать галюцинации модели уже не придется — все решения приняты.

На следующем этапе мы с Киром нарвались еще на один кейс, где мой промпт был бы полезен — уже в процессе генерации кода.

Исполнитель объявил выполненным требование про ручную проверку функциональности. Ревьювер закономерно спросил: «А руками-то кто проверял?» — и завернул его на доработку.

А так как цикл предполагал, что замечания ревьювера исполнитель должен устранять без участия пользователя, агент пустился во все тяжкие.

Вероятно «if strange, unexpected, or ambiguous details arise while working, pause before taking action and ask the user for clarification» могло здесь сэкономить приличное количество времени и токенов.

В общем, хороший агент, конечно, должен уметь работать автономно, но и при этом понимать, когда пора позвать кожаного.

@devspotting

Ну что ж, посмотрим, что этот ваш AGI такое...

Tibo (Thibault Sottiaux), руководитель ChatGPT и Codex, утверждает, что Астра в режиме минимального ризонинга лучше, чем Sol на high (и в ~2 раза дешевле на задачу).

Так что с точки зрения эффективности на токен Астру нужно выбирать почти для всего, а из 5.6-моделей смысл остаётся только у Луны (доступной даже без подписки) для простых задач.

Причин использовать Sol как будто не осталось. А Terra и раньше была сомнительным выбором.

Правда в комментах к треду народ жалуется, что при всей своей эффективности, Астра неистово жрет токены.

@devspotting

Мультиагентный пайплайн

Боб Мартин, автор «Чистого кода», уже несколько месяцев не проверяет код за агентами.

Объяснял он это тем, что умеет в автоматические ограничения и проверки: спеки, линтеры, измерение цикломатической сложности, разные виды автотестов, вот это вот всё.

Теперь он засомневался, нужны ли современным агентам такие строгие ограничения вообще. Говорит, модели стали астрономически лучше.

Если уже и дядя Боб (вслед за Андреем Мелиховым) движется от SDD к вайбкодингу, не пора ли готовиться к тому, что через полгодика будем разбирать мультиагентные пайплайны, которые сейчас многие активно строят?

@devspotting