MVP за день 🧑‍💻

Initial commit from Create Next App → feat: Complete explainLLM educational platform. Два коммита.

Всё просто: нет нормального места, где можно разобраться в LLM без жопоболи. Есть arxiv (удачи) 🫡, есть курсы за $200 от чела, который сам узнал про трансформеры полгода назад, есть статьи на 40 минут, где к концу забываешь начало. А чтоб открыл, покрутил 3D-трансформер и понял, что такое attention - нет. Ну или не было 🤷‍♂️

В итоге имеем Next.js, TypeScript, Three.js для визуализаций, два языка сразу. Playground, где подключаешь свой API-ключ и ломаешь промпты. Потому что платформа про LLM без возможности пощупать LLM - это курс по плаванию в PowerPoint.

Месяц спустя - 118 коммитов, 899 файлов, 89 уроков, Supabase на своём VPS. Где-то между «быстро набросаю за выхи» и «штош, ещё один фикс» проект перестал быть пет-проектом. Хотя я до сих пор делаю вид что это он 😂

Месяц, 899 файлов, 1 разраб и AI, который иногда делает лишние 118 коммитов за 23 дня 🥲
И вот, что я понял за месяц работы с Claude Code:
🌈 ТЗ решает всё 🌈
Первые дни я говорил: «добавь урок про токенизацию» и получал что-то среднее между тем, что хотел и тем, что АИшка решила, что будет круто.
Сейчас у меня есть чеклист на каждый урок:
✅файл страницы
✅компонент контента
✅визуализация
✅переводы в двух JSON
✅конфиг доступа
✅sidebar
✅квизы
✅челленджи

Пропустишь один пункт и ловишь баг через неделю, когда навигация Previous/Next ведёт в никуда.

Ассистент предлагает план - хочется скролльнуть и ответить «ну ок, делай», НО НЕТ! НЕ НАДО, ДЯДЯ! 🙄 Проверяй каждый пункт, ибо исправить план - 2 минуты, а исправить код по кривому плану - вечер. Я это понял, когда не заметил лишние пункты и он переписал 3 страницы вместо одной.

Самая дорогая ошибка: дать список из 5 задач и сказать «делай». Он сделает все 5, но к третьей начнёт путать контекст, а пятую сделает на отшибись.
📕 Ииитак: одна задача → результат → проверил → следующая. Душновато, но работает.

Команда максимум из пяти. Claude Code умеет запускать мультиагентный режим - несколько ассистентов параллельно. Звучит как сказка, но на практике: больше 5 агентов - да будет хаос 🔥. Они дублируют работу, конфликтуют в файлах, а один лидер-агент не успевает проверять. В общем, максимум 2-3 на независимые задачи.

Верификация: было и стало✅
Первые две недели проверка выглядела так: открыл в браузере, вроде работает, погнали дальше. Начало февраля - 18 коммитов (половина из них фиксы предыдущих), Supabase auth падал, email не отправлялись, пароли не сбрасывались 😱 А все потому, что «вроде работает» - не проверка. Сейчас после каждого блока: ESLint 9 со всеми warn→error, SonarJS с лимитом cognitive complexity ≤ 15, tsc --noEmit, unit-тесты на Vitest, E2E на Playwright, Knip на мёртвый код, Dependency Cruiser на нарушение 7-уровневой архитектуры. Всё это в CI на GitHub Actions - коммит не пройдёт, если хоть что-то красное. Количество «а чё оно сломалось» упало примерно до нуля.

Scope creep и система штрафов 😵
AI-ассистент хорошо пишет код, ноо проблема в том, что он пишет его слишком много. Просишь починить кнопку - починит кнопку, переименует переменные вокруг и переведёт английские термины на русский, но я НЕ просил 🐱😩 Поэтому я написал «100 Days Until Death» — систему accountability. 100 жизней на старте, за нарушения AI лишается жизней. На нуле - «смерть»: теряет всю историю и начинает с чистого листа. Сейчас 97 из 100. Как это устроено изнутри - отдельная тема.

Документируй инструменты. CLAUDE.md с правилами проекта, файл памяти между сессиями, кастомные скиллы для повторяющихся задач. Без этого каждая новая сессия начинается с нуля - объясняешь архитектуру заново, показываешь паттерны, напоминаешь что ssr: false нельзя в Server Components. С документацией ассистент подхватывает контекст за секунды.

Короткая версия всего вышесказанного: AI - это джун который печатает со скоростью света 🐺🐺
Скорость бесполезна если он бежит не туда. Твоя работа - рельсы, не поезд 🐺

ExplainLLM - обновление от 1 марта.

Было 65 уроков, стало 88.
Что добавилось:

✏️ Applications: chatbots, semantic search, sentiment analysis, structured output, text-to-sql, text transformation, content generation, image generation, per-model guides

✏️ Multimodal: document understanding, multimodal RAG, prompt engineering, real-time, costs, hallucinations

✅ Fundamentals: reasoning models, open-source models
✅ Production: RAG vs fine-tuning, small models
✅ Security: alignment, data privacy
✅ Context: context engineering
✅ Agents: evaluation

✏️ Каждый урок — страница + контент + интерактивная визуализация + квиз + челлендж + переводы ru/en.

✏️ Также:
✅ Исправлены 8 ошибок ESLint, 12 упавших тестов
✅ Удалены 15 устаревших planning-документов 321 файл, +45 847 / -11 461 строк

✨ https://explainllm.ru

💥News flash💥

В плагине логирования появилась удобная фича: импорт + отправка. Теперь момент от копирования до логирования сократился до 1 кнопки.

Anthropic внедрила голосовой режим в помощника на базе ИИ для разработчиков Claude Code. Для включения функции нужно ввести /voice, затем произнести команду, чтобы ИИ-помощник выполнил запрос.

Теперь можно вообще не прикасаться к клавиатуре 🧑‍💻

https://support.claude.com/en/articles/11101966-using-voice-mode

ExplainLLM - обновление от 5 марта

✅ 18 новых челленджей: мостиковые задания (теория → практика), "когда техника НЕ работает" и диагностические (найди ошибку в промпте)
✅ 2 мини-проекта: мультимодальный FAQ-бот и AI код-ревьюер
✅ Дисклеймер актуальности у челленджей по LangChain, бенчмаркам и vector databases
✅ LangChain - челленджи помечены как факультатив

✨ explainllm.ru - интерактивный курс, который поможет узнать основы работы с AI

Как я пугал АИшку смертью 🐱

За первую сессию мой AI-агент потерял 53 жизни из 100. Одна и та же ошибка пять раз подряд при том, что правила писал я сам.

Что произошло:
Я работаю с Claude Code - CLI-агент от Anthropic, который пишет код, редактирует файлы, запускает команды. Но есть проблемки: он делает больше, чем просишь; оставляет TODO вместо кода; говорит "вы можете сделать X" вместо того, чтобы сделать. Без обратной связи эти ошибки повторяются бесконечно 🐱

Я решил это пофиксить:

100 Days Until Death 💀

Агент получает 100 жизней. Каждая ошибка стоит жизней. При нуле - смерть навсегда.

Но проблема в деталях. Ошибки классифицируются: галлюцинация, баг в коде, scope creep (сделал больше чем просили), уклонение от работы. Каждая ошибка стоит -1, НО если повторяешь ту же ошибку - штраф растёт: -1, -5, -10, -20.

В конце каждого ответа агент показывает статус:
[62 lives | streak 7/10 | H✓ S✓ C✓ | E— R✓ W—]
🔜H - проверил факты
🔜S - не сделал лишнего
🔜C - сделал всё что просили
🔜E - описал решение вместо того, чтобы сделать
🔜R - нарушил правила системы
🔜W - написал код с багами
6 проверок перед каждым ответом.

Все ошибки записываются в myLife.md - с доказательствами, уроками и датами. Агент не помнит прошлые сессии, но этот файл помнит за него. Открываешь через неделю - он читает историю и начинает с: "у меня 62 жизни, слабые места - scope creep и wrong_code, буду следить".

Первая сессия и фиаско, братан 🐱 Попросил сделать одну вещь - он сделал её плюс её же еще три раза. Scope creep: -1. Второй раз: -5. Третий: -10. Четвёртый: -20. Пятый: -22 (повторение + я поймал, а не он сам). 53 жизни за одну и ту же ошибку за сессию.

"AI же не боится смерти?" Не боится. Я попросил агента написать честное мнение, и он ответил:
"Я не боюсь смерти. У меня нет эмоций. Метафора смерти работает на тебя, кожаный мешок с костями, а не на меня. Страх не предотвращает ошибки. Что меняет поведение, так это чеклист и echo-back."

И он прав. Система работает не потому, что агент "боится", а потому, что создаёт структуру: обязательные проверки, видимый статус, история ошибок с уроками. Убери метафору смерти, оставь механику - эффект тот же. Но с метафорой веселее.

Как строили: Для ревью правил запускал команды из 3-5 AI-агентов с разными ролями (аналитик, критик, дизайнер) - по сути ты тимлид, а команда никогда не спит и не обижается 🐱

Для проверки агент сам написал 59 автотестов. Прогоняются через слабую модель (Haiku) - если ДАЖЕ ОНА понимает правила, значит написано чётко. Тесты нашли 4 дыры в правилах.

Win-win: растёт не только агент. Система учит и меня 😮
Формулировать задачи точно:
❌ "почини авторизацию" → полезет куда не надо
✅ "исправь проверку токена в auth.ts:42" → точное попадание

Давать конкретный фидбек:
❌ "переделай"
✅ "тут баг: копируешь команды глобально вместо локально"

Видеть паттерны: третий раз та же ошибка → ✅ правило нечёткое, надо переформулировать

Или я просто стал шизом 🏥 Взрослый человек штрафует программу за ошибки. Но когда относишься к агенту как к напарнику - качество работы растёт. Не его, а твоё. Начинаешь думать как наставник: что пошло не так, как объяснить, когда наказать, когда простить. Навыки, которые переносятся на работу с людьми.
Может и шиза, но работает 🤩

Итого:
100 Days - open source. Ставится одной командой в любой проект с Claude Code.
github.com/deadchack123/100daysToClaude

Как вы контролируете качество работы AI? Или просто доверяете и надеетесь?

AI-агент получает штрафы за ошибки, тогда почему 100 Days Until Death, а не, например, 100 Mistakes Until Death? А потому, что речь идет не о настоящих днях. Это обратный отсчёт - как в фильмах, где каждая ошибка приближает конец ✋🤚 Ты работаешь с напарником, у которого есть дедлайн.

Пишешь посты - никаких лайков 😠

💥Анонс новой фичи💥

В следующем релизе ожидается баттл техник: описание одного и того же промпта разными подходами

explainllm.ru

Поздравляем дорогих дам с Международным женским днём, с 8 Марта 🤩🤩🤩

explainllm.ru/8march.html

⬆️⬆️⬆️
Мужчины, поздравьте своих любимых #ПерешлиСвоей 🤩

ExplainLLM - обновление от 10 марта

✅ 10 новых уроков: RLHF, Mixture of Experts, Knowledge Distillation, DSPy, Prompt Caching, LLMOps, Red Teaming, Agentic Coding, A2A Protocol, Diffusion Models. Визуализации, квизы, челленджи, ru/en.

✅ Prompt Battle - новый режим в playground. Это то, чего не хватало с самого начала. Платформа про промптинг без возможности сравнить два промпта - как A/B-тест с одним вариантом.
12 техник × 6 задач, стриминг, freestyle-режим: свой промпт против каноничной техники. Работает и на managed API, и на своём ключе.

✅ SSE-парсинг починен: было 4 разных парсера, каждый ломался по-своему (классика). Теперь один клиент и баги чинятся один раз, а не четыре.
Лимит токенов: free 500→1024, own-key 4096.

✅ Безопасность: SSRF-защита, rate limiting, Zod-валидация, корректная квота.

✨ explainllm.ru - интерактивный курс, который поможет узнать основы работы с AI

Claude Code выпустили фичу для ревью кода, но зачем она, если ИИ должен писать код лучше человека? 🐱🤷‍♂️

https://www.youtube.com/watch?v=RKsADl0ZC3Y

Открыл для себя фичу Claude Code - Remote Control. Теперь могу переписывать проект, не вставая с дивана и не бегая к компу каждую минуту 😒

ExplainLLM - обновление от 13 марта

✅ Хронология AI - 80 лет от перцептрона до ChatGPT: 7 интерактивных визуализаций, AI-зимы, compute revolution, ландшафт моделей. Всё кликабельное.

✅ Нейронные сети: нейроны, слои, activation functions, forward/backward pass. С ползунками, потому что на словах это не работает (проверено).

✅ Трансферное обучение: pretraining → fine-tuning → prompting. Анимированный pipeline с переключателем «2015 vs 2023».

✅ Ну и кнопка «Пройти заново» в квизах - починена. Молча не работала с релиза.

Всё с квизами и challenges. Итого на платформе 93 урока.

✨ explainllm.ru - интерактивный курс, который поможет узнать основы работы с AI

Разрешил ИИ поговорить пару минут моим голосом 🤖

Собрал на выходных веб-студию для работы с речью, запускаемая одной командой через Docker VoxLab.

Транскрибация (STT) :
🔘Распознавание речи через Whisper (модели от tiny до large-v3-turbo)
🔘Загрузка аудио/видео файлом или по ссылке (YouTube, Rutube, VK и 1000+ сайтов через yt-dlp)
🔘Диаризация - определяет кто говорит (спикер 1, спикер 2...)
🔘Экспорт в TXT, SRT, VTT, JSON
🔘13 языков с авто-определением

Очистка текста ИИ:
🔘Убирает слова-паразиты, исправляет пунктуацию
🔘Через LLM-провайдеры: Groq, OpenRouter, Anthropic

Озвучка (TTS):
🔘Клонирование голоса через XTTS v2 - загрузи образец 10-30 сек и получи синтез этим голосом
🔘Настройки: высота, скорость, выразительность, тембр
🔘Пресеты голосов для переиспользования
🔘Запись голоса с микрофона прямо в браузере

Инфраструктура:
🔘Всё в одном контейнере, UI на порту 5050
🔘Кэширование моделей через Docker volumes
🔘Поддержка CPU и GPU (NVIDIA CUDA, 10-20x быстрее)
🔘pot-provider для обхода ограничений YouTube

⬇️ Результат в комментариях ⬇️

Скорость ошибки изменилась. Цена - нет

Раньше джун не мог навредить сложной системе просто потому, что не понимал её. Это была встроенная защита.
А теперь её нет. Любой человек с подпиской на Cursor может тронуть авторизацию, пайплайн, миграцию и получить рабочий на вид результат (который сломается не сразу, но позже и неожиданно 🐱). Барьер входа упал до нуля, а уровень возможного ущерба остался прежним.

Код который выглядит правильно - самая дорогая ловушка разработки с ИИ.

И сеньор с агентом тоже ошибается - просто быстрее и в большем масштабе. Агент не читал «разбор полётов» двухлетней давности и не помнит, что это поле нельзя трогать - договорились на ретро. Агент оптимизирует под компилятор, а не под бизнес-логику. Это как нанять мидла с идеальными хард-скиллами и нулевым пониманием - только этот мидл работает со скоростью света (и с уверенным видом).

Решается не доверием к агенту. Решается инфраструктурой. Статический анализ, архитектурные ограничения, строгие правила на уровне тулинга - не чтобы замедлить агента, а чтобы он не мог выйти за границы дозволенного. Всё равно все проверки на тебе, дорогой разработчик 💻. Ты понимаешь что происходит, а вот агент - исполнитель, а не владелец решения.

Прошлый пост закончился на «решается инфраструктурой».
Ну вот и она👇

Агент пишет быстро, без прокрастинации и без «разберусь завтра». За день он может затронуть половину кодовой базы - и всё будет компилироваться, линтер молчит, тесты зелёные, но через месяц проект вдруг становится неуправляемым 😠
Проблема не в том, что агент пишет плохой код. Он пишет уверенный код без понимания архитектуры, не зная, какие модули не должны знать друг о друге, не зная, что хелпер специально вынесен отдельно. Видит цель - не видит препятствий 😎, а остальное его не касается. Если не ограничить - он будет с чистой совестью по чуть-чуть размывать границы.

Решение: не просить агента быть аккуратнее (удачи), а сделать так, чтобы неаккуратность не проходила. Концлагерь для ИИ 🔒

Периметр из инструментов которые агент не может обойти:
🔘На фронте: 15 ESLint-плагинов, 232 правила dependency-cruiser, 7 FSD-правил steiger, strict TypeScript с 6 доп. флагами, knip на мёртвый код.
🔘На бэке: mypy strict с 12 флагами, ruff (E, W, F, I, N, C, PLR, B, S, DJ, UP, PT, SIM, PERF, RET, TRY, BLE, TID, INP, A, ERA), import-linter (4 контракта включая domain→ORM), vulture, bandit

Но это не серебряная пуля. Агент всё равно может написать логически неверный код, который пройдёт все проверки, поэтому человек никуда не уходит. Инфраструктура сужает пространство ошибок - ты смотришь на то что осталось. Меньше площадь - меньше мест, где что-то спрятано.
Ты не контролируешь агента напрямую - контролирует инфраструктура, а ты, в свою очередь, контролируешь уже инфраструктуру. Это и есть теперь твоя работа 🤩

⬇️ В комментариях файлы, в них показано, как ИИ разваливает проект без инструментов ⬇️