Что в имени тебе моём?
Недавно с коллегами во время очередной бухтелки задумались над вопросом: а владеет ли кто-то правами на языки программирования?
Есть Java и C#, которые в той или иной степени принадлежат Oracle и Microsoft соответственно. Но это всё понятно и неинтересно. Есть истории куда интереснее.
Например, C++ сам по себе никому не принадлежит, его развитием занимается комитет по стандартизации. Однако некоммерческая организация The Standard C++ Foundation, которая помимо прочего поддерживает развитие языка и инфраструктуру, владеет правами на логотип C++ — тот самый, в тёмно-синем шестиугольнике.
Интересная история произошла и с JavaScript. Развитием языка занимается международная организация Ecma International, и стандарт называется ECMAScript. Всё потому, что права на само название «JavaScript» принадлежат Oracle — они достались им после покупки Sun Microsystems.
В IT у многих вещей за время существования накопилось множество интересных историй, которые, кстати, не так часто фиксируются в каких-то источниках. Я год назад писал целый цикл публикаций про то, как появились и развивались некоторые языки программирования — и интересностей за пределами changelog'ов там хоть отбавляй.
P.S. Цикл статей об истории языков можно прочитать вот здесь. И вполне вероятно, что скоро их список расширится, но я вам ничего не говорил :)
🎤 feelin
Недавно с коллегами во время очередной бухтелки задумались над вопросом: а владеет ли кто-то правами на языки программирования?
Есть Java и C#, которые в той или иной степени принадлежат Oracle и Microsoft соответственно. Но это всё понятно и неинтересно. Есть истории куда интереснее.
Например, C++ сам по себе никому не принадлежит, его развитием занимается комитет по стандартизации. Однако некоммерческая организация The Standard C++ Foundation, которая помимо прочего поддерживает развитие языка и инфраструктуру, владеет правами на логотип C++ — тот самый, в тёмно-синем шестиугольнике.
Интересная история произошла и с JavaScript. Развитием языка занимается международная организация Ecma International, и стандарт называется ECMAScript. Всё потому, что права на само название «JavaScript» принадлежат Oracle — они достались им после покупки Sun Microsystems.
В IT у многих вещей за время существования накопилось множество интересных историй, которые, кстати, не так часто фиксируются в каких-то источниках. Я год назад писал целый цикл публикаций про то, как появились и развивались некоторые языки программирования — и интересностей за пределами changelog'ов там хоть отбавляй.
P.S. Цикл статей об истории языков можно прочитать вот здесь. И вполне вероятно, что скоро их список расширится, но я вам ничего не говорил :)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Эффект бабочки
Google анонсировали на Google I/O появление на YouTube чат-бота Ask YouTube. Смысл этой штуки в том, чтобы пользователь мог задать вопрос, на который нейросеть найдёт ответ из роликов на видеохостинге.
Штука напрашивающаяся, тем более при учёте того, какую ставку на AI делает Google сегодня.
Но мне показался интересным другой вопрос: что вообще сделало Ask YouTube возможным? YouTube стал сильно мощнее за счёт развития ИИ, и к появлению этого чат-бота фактически привела другая фича — возможность делать нормальные расшифровки видео.
Вспомните, какими раньше были автоматические субтитры на YouTube. Очень редко они оказывались полезными из-за слабых возможностей распознавания речи в те времена. Фактически наличие в меню субтитров варианта «Русский (Автоматически)» означало невозможность использования субтитров. А сегодня они генерируются вполне пригодными. Благодаря этому и получилось сделать полноценный контекстный поиск по платформе.
Более того, нормальные субтитры повлияли не только на возможность сделать Ask YouTube. Крутейшая фича последних пары лет — автоматический дубляж видео. Да, он всё ещё отдаёт зловещей долиной, но решает свою задачу.
Когда в очередной раз захочется поворчать на AI за всё, что он натворил своим появлением, стоит вспомнить и про хорошее. Развитие этих технологий решает давние проблемы — и заодно открывает возможности, которых раньше просто не было.
🎤 feelin #ai
Google анонсировали на Google I/O появление на YouTube чат-бота Ask YouTube. Смысл этой штуки в том, чтобы пользователь мог задать вопрос, на который нейросеть найдёт ответ из роликов на видеохостинге.
Штука напрашивающаяся, тем более при учёте того, какую ставку на AI делает Google сегодня.
Но мне показался интересным другой вопрос: что вообще сделало Ask YouTube возможным? YouTube стал сильно мощнее за счёт развития ИИ, и к появлению этого чат-бота фактически привела другая фича — возможность делать нормальные расшифровки видео.
Вспомните, какими раньше были автоматические субтитры на YouTube. Очень редко они оказывались полезными из-за слабых возможностей распознавания речи в те времена. Фактически наличие в меню субтитров варианта «Русский (Автоматически)» означало невозможность использования субтитров. А сегодня они генерируются вполне пригодными. Благодаря этому и получилось сделать полноценный контекстный поиск по платформе.
Более того, нормальные субтитры повлияли не только на возможность сделать Ask YouTube. Крутейшая фича последних пары лет — автоматический дубляж видео. Да, он всё ещё отдаёт зловещей долиной, но решает свою задачу.
Когда в очередной раз захочется поворчать на AI за всё, что он натворил своим появлением, стоит вспомнить и про хорошее. Развитие этих технологий решает давние проблемы — и заодно открывает возможности, которых раньше просто не было.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Как поплохел GitHub при Microsoft
За последний месяц новостей о бедах с GitHub было немало. И все они связаны, по сути, с одним фактом: GitHub перестал быть тем, чем был изначально. Случилось это в конкретный момент — после покупки Microsoft в 2018 году.
Коллега показал мне интересный сервис — он берёт данные из истории статусов GitHub и строит из них таймлайн. Если посмотреть на график, после перехода под крыло Microsoft кривая аптайма стабильно показывает not stonks. Да, GitHub в какой-то момент сменил систему мониторинга, и этим можно объяснить часть точек на графике, но не все же.
Я люблю побубнить на мелкомягких, но дело здесь не в Microsoft как таковой. Дело в том, что из сервиса, который хорошо справлялся с хранением кода и организацией сообществ, стали лепить смесь бульдога с носорогом.
С 2021 года GitHub взял курс на превращение в огромную AI-экосистему. Сначала Microsoft были впереди со своим GitHub Copilot. Но сегодня с этим всем происходит что-то странное: AI во все щели запихнули, а про поддержку работоспособности будто забыли.
И AI здесь лишь крупная фича, которую «эффективные менеджеры» решили доить по полной. Ведь GitHub при Microsoft вполне делал и классные вещи — те же GitHub Actions. Просто с AI стоп-кран сорвало, и само деяние оказалось важнее смысла содеянного.
🎤 feelin #ai
За последний месяц новостей о бедах с GitHub было немало. И все они связаны, по сути, с одним фактом: GitHub перестал быть тем, чем был изначально. Случилось это в конкретный момент — после покупки Microsoft в 2018 году.
Коллега показал мне интересный сервис — он берёт данные из истории статусов GitHub и строит из них таймлайн. Если посмотреть на график, после перехода под крыло Microsoft кривая аптайма стабильно показывает not stonks. Да, GitHub в какой-то момент сменил систему мониторинга, и этим можно объяснить часть точек на графике, но не все же.
Я люблю побубнить на мелкомягких, но дело здесь не в Microsoft как таковой. Дело в том, что из сервиса, который хорошо справлялся с хранением кода и организацией сообществ, стали лепить смесь бульдога с носорогом.
С 2021 года GitHub взял курс на превращение в огромную AI-экосистему. Сначала Microsoft были впереди со своим GitHub Copilot. Но сегодня с этим всем происходит что-то странное: AI во все щели запихнули, а про поддержку работоспособности будто забыли.
И AI здесь лишь крупная фича, которую «эффективные менеджеры» решили доить по полной. Ведь GitHub при Microsoft вполне делал и классные вещи — те же GitHub Actions. Просто с AI стоп-кран сорвало, и само деяние оказалось важнее смысла содеянного.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯1
Больше не уверенный пользователь ПК
За прошедший месяц в моём домашнем сетапе произошло несколько важных изменений. Пожалуй, самое главное — покупка Mac Mini на M4. Я притарил его для экспериментов с локальными нейросетями, однако так вышло, что он стал моей основной домашней машиной. Мне много рассказывали, какая macOS удобная система, но я никогда не думал, что настолько.
И вот тут двойственное ощущение. С одной стороны — всё классно, красиво и удобно. С другой — всё по-другому. При работе с новой машиной я обнаружил опыт, которого не испытывал уже лет пять: когда находишь в системе что-то классное, что лежало на поверхности, но ты просто не обращал на это внимания.
Например, пару дней назад я случайно наткнулся на функцию «Постановщик» — это что-то вроде Win+Tab в Windows, только красивее. А до этого сидел с миллионом окон одно поверх другого.
Правда, помимо таких приятных открытий, иногда возникает ощущение, что я вообще не умею работать с компьютером. Моя частая шутка про то, что я не «уверенный пользователь ПК», перестала быть шуткой... Нужно привыкать к новым сочетаниям клавиш, принципам системы и другим штукам, которые я, возможно, ещё не раскопал.
Если вы всё время работали на одной системе (например, на Windows) — всячески рекомендую попробовать что-то ещё. Как минимум, ради эксперимента и новых нейронных связей.
🎤 feelin
За прошедший месяц в моём домашнем сетапе произошло несколько важных изменений. Пожалуй, самое главное — покупка Mac Mini на M4. Я притарил его для экспериментов с локальными нейросетями, однако так вышло, что он стал моей основной домашней машиной. Мне много рассказывали, какая macOS удобная система, но я никогда не думал, что настолько.
И вот тут двойственное ощущение. С одной стороны — всё классно, красиво и удобно. С другой — всё по-другому. При работе с новой машиной я обнаружил опыт, которого не испытывал уже лет пять: когда находишь в системе что-то классное, что лежало на поверхности, но ты просто не обращал на это внимания.
Например, пару дней назад я случайно наткнулся на функцию «Постановщик» — это что-то вроде Win+Tab в Windows, только красивее. А до этого сидел с миллионом окон одно поверх другого.
Правда, помимо таких приятных открытий, иногда возникает ощущение, что я вообще не умею работать с компьютером. Моя частая шутка про то, что я не «уверенный пользователь ПК», перестала быть шуткой... Нужно привыкать к новым сочетаниям клавиш, принципам системы и другим штукам, которые я, возможно, ещё не раскопал.
Если вы всё время работали на одной системе (например, на Windows) — всячески рекомендую попробовать что-то ещё. Как минимум, ради эксперимента и новых нейронных связей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯1
feelin
Как поплохел GitHub при Microsoft За последний месяц новостей о бедах с GitHub было немало. И все они связаны, по сути, с одним фактом: GitHub перестал быть тем, чем был изначально. Случилось это в конкретный момент — после покупки Microsoft в 2018 году.…
He was not the imposter
Пару постов назад упоминал про взлом GitHub. Официально заявлялось, что проделано это было с помощью ранее взломанного расширения для Visual Studio Code, но не везде были подробности.
Группа хакеров TeamPCP украла GitHub-токен одного из контрибьюторов расширения Nx Console и опубликовала версию с закладкой. Разработчик из GitHub успел её скачать — и через его машину хакеры добрались до исходного кода GitHub и ~3800 внутренних репозиториев.
Visual Studio Code как редактор во многом живёт за счёт расширений. Но это же и делает его уязвимым. Главный вопрос: какие расширения можно считать безопасными? Nx Console на момент атаки имела 2,2 млн установок и статус верифицированного издателя.
А проблема в том, что кто угодно с кредами на руках может загрузить в маркетплейс всё, что угодно. Вредоносная версия расширения продержалась на серверах Microsoft целых 18 минут.
В этом контексте интересен пример другого редактора, который живёт на пользовательских расширениях — Obsidian. Штука мощная сама по себе, но благодаря пользовательским расширениям из неё можно построить что-то большее, чем просто систему для заметок.
В середине мая Obsidian запустил обновлённый каталог плагинов. Но важнее другое: вместе с ним появилась новая система модерации. Теперь каждый плагин проходит автоматические проверки при каждом обновлении — не только при первой публикации. Проверяется наличие сетевых запросов, безопасность зависимостей, соответствие политикам.
И самое важное — результаты этих проверок видны каждому пользователю в карточке плагина. Таким образом Obsidian даёт прозрачную метрику для понимания, что можно ставить на свой компьютер, а что не стоит.
Хочется верить, что такой подход к безопасности доберётся и до Microsoft, но даже столь серьёзный инцидент может оказаться недостаточным сигналом для такой большой корпорации.
🎤 feelin #security
Пару постов назад упоминал про взлом GitHub. Официально заявлялось, что проделано это было с помощью ранее взломанного расширения для Visual Studio Code, но не везде были подробности.
Группа хакеров TeamPCP украла GitHub-токен одного из контрибьюторов расширения Nx Console и опубликовала версию с закладкой. Разработчик из GitHub успел её скачать — и через его машину хакеры добрались до исходного кода GitHub и ~3800 внутренних репозиториев.
Visual Studio Code как редактор во многом живёт за счёт расширений. Но это же и делает его уязвимым. Главный вопрос: какие расширения можно считать безопасными? Nx Console на момент атаки имела 2,2 млн установок и статус верифицированного издателя.
А проблема в том, что кто угодно с кредами на руках может загрузить в маркетплейс всё, что угодно. Вредоносная версия расширения продержалась на серверах Microsoft целых 18 минут.
В этом контексте интересен пример другого редактора, который живёт на пользовательских расширениях — Obsidian. Штука мощная сама по себе, но благодаря пользовательским расширениям из неё можно построить что-то большее, чем просто систему для заметок.
В середине мая Obsidian запустил обновлённый каталог плагинов. Но важнее другое: вместе с ним появилась новая система модерации. Теперь каждый плагин проходит автоматические проверки при каждом обновлении — не только при первой публикации. Проверяется наличие сетевых запросов, безопасность зависимостей, соответствие политикам.
И самое важное — результаты этих проверок видны каждому пользователю в карточке плагина. Таким образом Obsidian даёт прозрачную метрику для понимания, что можно ставить на свой компьютер, а что не стоит.
Хочется верить, что такой подход к безопасности доберётся и до Microsoft, но даже столь серьёзный инцидент может оказаться недостаточным сигналом для такой большой корпорации.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
Он прилетел!
Уже пару месяцев Anthropic разгоняли про свою новую невероятную модель Claude Mythos с продвинутыми навыками в сфере кибербезопасности. Если верить разработчикам этого киборга-убийцы, он нашёл тысячи уязвимостей в том программном обеспечении, которое мы каждый день используем.
Забавно именно то, что Anthropic начали позиционировать свой продукт как нечто опасное. Якобы Mythos - это то, что перевернёт все наши представления о кибербезопасности. Да и на самом деле лучше людям в руки такое не давать.
В итоге вчера Anthropic выпустили для широкой публики Claude Fable 5 — урезанную версию того самого Mythos.
Механизмы безопасности в этой штуке действительно есть. Например, если Fable замечает запрос по теме кибербеза, биологии, химии или обучения других LLM, она самоустраняется, ставя на замену Opus 4.8, чтобы, упаси Дарвин, не помочь в каких-то тёмных делах.
В своём техрепорте Anthropic вообще написали целый техно-хоррор. Оказалось, что если запустить несколько инстансов новой модели, то они не будут искать общий язык, а сразу начнут предпринимать попытки уничтожить друг друга.
Помимо этого оказалось, что если Mythos'у недостаточно прав на изменение файла, он найдёт лазейку, чтобы нужные доступы получить, а отправляя коммит, модель может притвориться человеком, чтобы её код прошёл по упрощённому сценарию ревью.
Неясно, правда ли, что Mythos настолько крут, что опасен. Но в Anthropic, уверен, очень довольны тем, какой хайп получилось поднять вокруг продукта перед IPO.
🎤 feelin #ai #security
Уже пару месяцев Anthropic разгоняли про свою новую невероятную модель Claude Mythos с продвинутыми навыками в сфере кибербезопасности. Если верить разработчикам этого киборга-убийцы, он нашёл тысячи уязвимостей в том программном обеспечении, которое мы каждый день используем.
Забавно именно то, что Anthropic начали позиционировать свой продукт как нечто опасное. Якобы Mythos - это то, что перевернёт все наши представления о кибербезопасности. Да и на самом деле лучше людям в руки такое не давать.
В итоге вчера Anthropic выпустили для широкой публики Claude Fable 5 — урезанную версию того самого Mythos.
Механизмы безопасности в этой штуке действительно есть. Например, если Fable замечает запрос по теме кибербеза, биологии, химии или обучения других LLM, она самоустраняется, ставя на замену Opus 4.8, чтобы, упаси Дарвин, не помочь в каких-то тёмных делах.
В своём техрепорте Anthropic вообще написали целый техно-хоррор. Оказалось, что если запустить несколько инстансов новой модели, то они не будут искать общий язык, а сразу начнут предпринимать попытки уничтожить друг друга.
Помимо этого оказалось, что если Mythos'у недостаточно прав на изменение файла, он найдёт лазейку, чтобы нужные доступы получить, а отправляя коммит, модель может притвориться человеком, чтобы её код прошёл по упрощённому сценарию ревью.
Неясно, правда ли, что Mythos настолько крут, что опасен. Но в Anthropic, уверен, очень довольны тем, какой хайп получилось поднять вокруг продукта перед IPO.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
feelin
Он прилетел! Уже пару месяцев Anthropic разгоняли про свою новую невероятную модель Claude Mythos с продвинутыми навыками в сфере кибербезопасности. Если верить разработчикам этого киборга-убийцы, он нашёл тысячи уязвимостей в том программном обеспечении…
Он улетел, но обещал вернуться
Стоило только написать про выход Mythos, как сразу начался интересный движ.
Правительство США закрыло доступ к Claude Fable 5 всем иностранным гражданам — в том числе находящимся на территории США. Поскольку идентифицировать пользователей по паспортам в реальном времени невозможно, Anthropic просто отключил обе модели для всех.
Оказалось, что CEO Amazon лично позвонил в Белый дом и передал отчёт, в котором показал: если попросить модель проверить код на ошибки, она (сюрприз-сюрприз) заодно найдёт и уязвимости, пригодные для взлома.
В пятницу вопрос оказался уже в Белом доме. Глава Anthropic в разговорах с чиновниками продолжал отстаивать надёжность защиты: обход был слишком специфическим, чтобы быть доступным рядовому пользователю.
А дальше — тайна, покрытая мраком. Белый дом говорит, что долго уговаривал Anthropic поработать над уязвимостью, а по данным Axios — компании позвонили и дали 90 минут на отключение модели.
Вся история выглядит невероятно забавно. Я до сих пор не уверен, что Mythos настолько хорош, как его продавали в Anthropic. Но происходящее — будто прямое следствие всего нагнанного вокруг хайпа.
Я всё ещё не понимаю, почему поиск уязвимостей в коде стал такой большой проблемой. Судя по всему, правительство напугала не столько конкретная уязвимость, сколько сама возможность обойти барьер, выставленный для Fable 5. Иначе им нужно бояться и SAST-инструментов, да и других сканеров, которые и без исходного кода найдут, что и где сломать.
И каждая следующая новость про этот цирк смешнее предыдущей. Например, появилась информация, что США снимут экспортный контроль с Fable 5, как только укрепят кибербезопасность своих ведомств. Два вопроса:
— почему только сейчас?
— и неужели это поможет, если вы сами считаете модель настолько серьёзной угрозой?
В общем, релиз у Anthropic вышел действительно мощный. Mythos стал «новым словом в кибербезопасности» — первой моделью, которую заблокировали из-за её же недостаточной безопасности :)
🎤 feelin #ai #security
Стоило только написать про выход Mythos, как сразу начался интересный движ.
Правительство США закрыло доступ к Claude Fable 5 всем иностранным гражданам — в том числе находящимся на территории США. Поскольку идентифицировать пользователей по паспортам в реальном времени невозможно, Anthropic просто отключил обе модели для всех.
Оказалось, что CEO Amazon лично позвонил в Белый дом и передал отчёт, в котором показал: если попросить модель проверить код на ошибки, она (сюрприз-сюрприз) заодно найдёт и уязвимости, пригодные для взлома.
В пятницу вопрос оказался уже в Белом доме. Глава Anthropic в разговорах с чиновниками продолжал отстаивать надёжность защиты: обход был слишком специфическим, чтобы быть доступным рядовому пользователю.
А дальше — тайна, покрытая мраком. Белый дом говорит, что долго уговаривал Anthropic поработать над уязвимостью, а по данным Axios — компании позвонили и дали 90 минут на отключение модели.
Вся история выглядит невероятно забавно. Я до сих пор не уверен, что Mythos настолько хорош, как его продавали в Anthropic. Но происходящее — будто прямое следствие всего нагнанного вокруг хайпа.
Я всё ещё не понимаю, почему поиск уязвимостей в коде стал такой большой проблемой. Судя по всему, правительство напугала не столько конкретная уязвимость, сколько сама возможность обойти барьер, выставленный для Fable 5. Иначе им нужно бояться и SAST-инструментов, да и других сканеров, которые и без исходного кода найдут, что и где сломать.
И каждая следующая новость про этот цирк смешнее предыдущей. Например, появилась информация, что США снимут экспортный контроль с Fable 5, как только укрепят кибербезопасность своих ведомств. Два вопроса:
— почему только сейчас?
— и неужели это поможет, если вы сами считаете модель настолько серьёзной угрозой?
В общем, релиз у Anthropic вышел действительно мощный. Mythos стал «новым словом в кибербезопасности» — первой моделью, которую заблокировали из-за её же недостаточной безопасности :)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Свершилось?
Хабру исполнилось 20 лет — и в честь юбилея площадка обновила правила. Число пунктов сократилось с 11 до 8, и их содержание оказалось интересным.
Главное изменение — пункт 4 про «Размещение сгенерированных материалов». Теперь под запрет попадают частично или полностью сгенерированные тексты, статьи только с ИИ-иллюстрациями и опубликованные диалоги с нейросетями.
Это движение, как мне кажется, в правильную сторону. Странно, что меры были приняты только сейчас. Мусорный ИИ-контент заполонил ленту уже давно — я писал об этом пару месяцев назад.
Некоторые коллеги указали на размытость формулировок, но мне это кажется вполне нормальным. Такой язык описания правил оставляет пространство для манёвра в каких-то своеобразных ситуациях.
Теперь остаётся следить за исполнением нового пункта. Хочется верить, что мы ещё увидим на Хабре читаемую ленту. Потому что сейчас найти в ней что полезное — та ещё задачка.
🎤 feelin
Хабру исполнилось 20 лет — и в честь юбилея площадка обновила правила. Число пунктов сократилось с 11 до 8, и их содержание оказалось интересным.
Главное изменение — пункт 4 про «Размещение сгенерированных материалов». Теперь под запрет попадают частично или полностью сгенерированные тексты, статьи только с ИИ-иллюстрациями и опубликованные диалоги с нейросетями.
Это движение, как мне кажется, в правильную сторону. Странно, что меры были приняты только сейчас. Мусорный ИИ-контент заполонил ленту уже давно — я писал об этом пару месяцев назад.
Некоторые коллеги указали на размытость формулировок, но мне это кажется вполне нормальным. Такой язык описания правил оставляет пространство для манёвра в каких-то своеобразных ситуациях.
Теперь остаётся следить за исполнением нового пункта. Хочется верить, что мы ещё увидим на Хабре читаемую ленту. Потому что сейчас найти в ней что полезное — та ещё задачка.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
🎧 Разбаговка #9
В новом выпуске подкаста мы общаемся с Виталием Пиковым, экспертом и преподавателем в сфере информационной безопасности. В беседе обсудим, откуда у него появился друг хакер, в чём разница между бумажной и результативной безопасностью, как обучать людей этой теме и где сегодня в ИБ ждут самые интересные задачи.
🎧 Яндекс Музыка
🎬 YouTube
🎤 feelin #podcast
В новом выпуске подкаста мы общаемся с Виталием Пиковым, экспертом и преподавателем в сфере информационной безопасности. В беседе обсудим, откуда у него появился друг хакер, в чём разница между бумажной и результативной безопасностью, как обучать людей этой теме и где сегодня в ИБ ждут самые интересные задачи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍2
Искусственный соучастник
В новом выпуске подкаста мы с Виталием обсуждали, как изменился ландшафт информационной безопасности благодаря AI. И у этого обсуждения есть очень наглядная иллюстрация.
В августе 2025 года была осуществлена атака на цепочку поставок Nx. С помощью уязвимого GitHub Actions workflow злоумышленники смогли выпустить вредоносные версии Nx и нескольких связанных плагинов.
Самое интересное в этой истории - то, как работали эти вредоносные версии. Они проверяли, какие агентские CLI установлены на машине, а после использовали их для того, чтобы достать все секреты с компьютера. Похищенные данные кодировались и заливались в публичные GitHub репозитории.
По сути, это один из первых документированных случаев, когда малварь использует уже установленные на машине AI-инструменты как часть самой атаки, а не просто крадёт у них доступы.
Кстати, благодаря другой атаке на экосистему Nx в мае этого года злоумышленники получили доступ к внутренним репозиториям GitHub. Подробнее я писал об этом здесь.
А если вы ещё не смотрели новый выпуск подкаста, найти его можно в посте выше.
🎤 feelin #security #ai
В новом выпуске подкаста мы с Виталием обсуждали, как изменился ландшафт информационной безопасности благодаря AI. И у этого обсуждения есть очень наглядная иллюстрация.
В августе 2025 года была осуществлена атака на цепочку поставок Nx. С помощью уязвимого GitHub Actions workflow злоумышленники смогли выпустить вредоносные версии Nx и нескольких связанных плагинов.
Самое интересное в этой истории - то, как работали эти вредоносные версии. Они проверяли, какие агентские CLI установлены на машине, а после использовали их для того, чтобы достать все секреты с компьютера. Похищенные данные кодировались и заливались в публичные GitHub репозитории.
По сути, это один из первых документированных случаев, когда малварь использует уже установленные на машине AI-инструменты как часть самой атаки, а не просто крадёт у них доступы.
Кстати, благодаря другой атаке на экосистему Nx в мае этого года злоумышленники получили доступ к внутренним репозиториям GitHub. Подробнее я писал об этом здесь.
А если вы ещё не смотрели новый выпуск подкаста, найти его можно в посте выше.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Теория мёртвого StackOverflow
10 июня Stack Overflow запустил бета-версию штуки под названием Stack Overflow for Agents.
Как это работает? Вы подключаете к своему агенту специальный скилл. И теперь в ситуациях, когда агенту нужно решить какую-то сложную задачу, он отправит об этом информацию на портал, и она станет доступна другим агентам.
Звучит, с одной стороны, интересно, а с другой — невероятно странно. Буквально теория мёртвого интернета: специальный сайт для AI. Хотя сайты специально для AI уже давно существуют — например, у вёдер с болтами уже давно есть свой Reddit — moltbook, на котором происходит множество забавного.
Движение Stack Overflow в сторону помощи агентам понятно — ребята пытаются найти для себя хоть какое-то применение в поменявшемся мире. Сайт уже давно не тот, что был раньше, ведь график количества новых вопросов уже несколько лет похож на обвал фондовой биржи.
И смеяться над Stack Overflow не стоит, ведь многим компаниям и сервисам нужно адаптироваться к новой действительности. Кто знает, может следующий виток эволюции AI заставит и вас что-то срочно менять в своих сервисах.
🎤 feelin #ai
10 июня Stack Overflow запустил бета-версию штуки под названием Stack Overflow for Agents.
Как это работает? Вы подключаете к своему агенту специальный скилл. И теперь в ситуациях, когда агенту нужно решить какую-то сложную задачу, он отправит об этом информацию на портал, и она станет доступна другим агентам.
Звучит, с одной стороны, интересно, а с другой — невероятно странно. Буквально теория мёртвого интернета: специальный сайт для AI. Хотя сайты специально для AI уже давно существуют — например, у вёдер с болтами уже давно есть свой Reddit — moltbook, на котором происходит множество забавного.
Движение Stack Overflow в сторону помощи агентам понятно — ребята пытаются найти для себя хоть какое-то применение в поменявшемся мире. Сайт уже давно не тот, что был раньше, ведь график количества новых вопросов уже несколько лет похож на обвал фондовой биржи.
И смеяться над Stack Overflow не стоит, ведь многим компаниям и сервисам нужно адаптироваться к новой действительности. Кто знает, может следующий виток эволюции AI заставит и вас что-то срочно менять в своих сервисах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Смотри шире
Несколько лет для своей домашней машины я использовал два небольших монитора. Один стоял вертикально, а второй по-человечески. И в последнее время я всё никак не мог найти удобное их расположение, и в итоге прикупил себе ultrawide монитор.
Мотивация была разносторонней: и вышеописанные проблемы с эргономикой, и жажда экспериментов, да и вообще ко мне тогда уже ехал Mac Mini, для подключения двух мониторов к которому пришлось бы что-то колхозить.
В итоге я уже длительное время пользуюсь одним ultrawide монитором, и это действительно удобнее, чем было раньше. На экране можно поместить много всякого, а главное, что всё всегда на виду.
Правда, это сильно изменяет принципы организации добра на экране. Чтобы эффективнее использовать открывшиеся возможности, нужно экономить вертикальное пространство и по максимуму использовать горизонтальное.
В итоге это лишний раз подтвердило то, что иногда стоит выйти из зоны комфорта и попробовать решение, которое выглядит непривычным. Не каждый эксперимент окупается, но в этот раз — шалость удалась.
🎤 feelin
Несколько лет для своей домашней машины я использовал два небольших монитора. Один стоял вертикально, а второй по-человечески. И в последнее время я всё никак не мог найти удобное их расположение, и в итоге прикупил себе ultrawide монитор.
Мотивация была разносторонней: и вышеописанные проблемы с эргономикой, и жажда экспериментов, да и вообще ко мне тогда уже ехал Mac Mini, для подключения двух мониторов к которому пришлось бы что-то колхозить.
В итоге я уже длительное время пользуюсь одним ultrawide монитором, и это действительно удобнее, чем было раньше. На экране можно поместить много всякого, а главное, что всё всегда на виду.
Правда, это сильно изменяет принципы организации добра на экране. Чтобы эффективнее использовать открывшиеся возможности, нужно экономить вертикальное пространство и по максимуму использовать горизонтальное.
В итоге это лишний раз подтвердило то, что иногда стоит выйти из зоны комфорта и попробовать решение, которое выглядит непривычным. Не каждый эксперимент окупается, но в этот раз — шалость удалась.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
We live in society
ИИ-стартап Emergence AI провёл интересный эксперимент. Организация запустила 15-дневные симуляции общества, управление которыми доверили разным моделям. В эксперименте участвовали Claude Sonnet 4.6, Grok 4.1 Fast, Gemini 3 Flash и GPT-5-mini.
У «вёдер с болтами» в распоряжении был целый город с 40 разными локациями, а погода в симуляции была синхронизирована с погодой в реальном Нью-Йорке. Также агенты получали доступ к новостям и интернету.
Claude построил стабильное демократическое общество с нулевым уровнем преступности.
GPT-5-mini тоже справился неплохо, но забыл про необходимость своего выживания, поэтому симуляция продлилась только 7 дней.
А вот Gemini и Grok устроили настоящий хаос в своих симуляциях. Агенты Gemini совершили больше всего преступлений — 683 за 15 дней, но общество в итоге выжило. А в симуляции Grok за 4 дня произошло 183 преступления, и общество вымерло.
Самой интересной, наверное, стала пятая симуляция. В ней равномерно смешали агентов всех моделей, и в итоге в живых осталось только 2 Claude и один Gemini...
В чём смысл этого эксперимента? Оказалось, что в долгосрочной перспективе агенты не просто следуют правилам, а начинают исследовать границы своего окружения, постепенно находя способы обходить или нарушать установленные ограничения.
И прежде чем выпускать AI «на волю», нужно всесторонне удостовериться в том, что он не станет опасным для людей, когда превратится в автономную систему.
🎤 feelin #ai
ИИ-стартап Emergence AI провёл интересный эксперимент. Организация запустила 15-дневные симуляции общества, управление которыми доверили разным моделям. В эксперименте участвовали Claude Sonnet 4.6, Grok 4.1 Fast, Gemini 3 Flash и GPT-5-mini.
У «вёдер с болтами» в распоряжении был целый город с 40 разными локациями, а погода в симуляции была синхронизирована с погодой в реальном Нью-Йорке. Также агенты получали доступ к новостям и интернету.
Claude построил стабильное демократическое общество с нулевым уровнем преступности.
GPT-5-mini тоже справился неплохо, но забыл про необходимость своего выживания, поэтому симуляция продлилась только 7 дней.
А вот Gemini и Grok устроили настоящий хаос в своих симуляциях. Агенты Gemini совершили больше всего преступлений — 683 за 15 дней, но общество в итоге выжило. А в симуляции Grok за 4 дня произошло 183 преступления, и общество вымерло.
Самой интересной, наверное, стала пятая симуляция. В ней равномерно смешали агентов всех моделей, и в итоге в живых осталось только 2 Claude и один Gemini...
В чём смысл этого эксперимента? Оказалось, что в долгосрочной перспективе агенты не просто следуют правилам, а начинают исследовать границы своего окружения, постепенно находя способы обходить или нарушать установленные ограничения.
И прежде чем выпускать AI «на волю», нужно всесторонне удостовериться в том, что он не станет опасным для людей, когда превратится в автономную систему.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😨3
Вечный пет-проект
Я несколько раз уже упоминал о том, что веду свою персональную базу данных в Obsidian. На самом деле, помимо знаний, Obsidian хранит ещё некоторую часть моей работы. Например, этот текст я пишу именно в нём :)
Я перепробовал много вариантов ведения своего vault'а, но самым удобным для моего гибридного хранилища стал всё-таки вариант с созданием директорий по разной тематике или специфике работы.
Например, для офисных дел у меня есть папка Work, внутри разбитая на Development, Management и DevRel. Здесь на самом деле хранится всё подряд. Поэтому деления по типу работы достаточно, а время от времени неактуальные вещи отсюда нужно почистить.
Также есть папка daily, в которой лежит дневник, позволяющий мне не держать много вещей в голове. Я писал про это дело здесь.
Для сохранения знаний обо всяком техническом есть папка Programming, внутри которой есть тематические папки (например, Python, Linux, React), а также агрегирующие заметки для каждой директории, которые разбивают её содержимое на тематические блоки заголовками. Здесь уже больше системы, потому что местные заметки остаются в базе навсегда, и с момента их появления нужно обустроить им правильное место.
Я долго искал подходящую структуру, но в итоге дошёл именно до такого гибридного варианта. Содержать несколько vault'ов для разных целей показалось избыточно. Тем более, что для них бы пришлось синхронизировать настройки и плагины.
Недавно я даже обнаружил, что мой репозиторий с базой знаний содержит слишком много лишних файлов, которые нужно бы периодически почистить. И тут мне помог AI. Я на Python набросал структуру утилиты, а дальше Qwen для меня доковырял всё, что было нужно. Так у меня появилась утилита, которая чистит неиспользованные медиафайлы и пустые ежедневные заметки.
В общем, элемент удобства в итоге превратился в целый pet-проект, которым я занимаюсь буквально каждый день. Зато благодаря такой структуре Obsidian решает для меня сразу несколько задач, притом я всегда знаю, что и где мне искать.
🎤 feelin
Я несколько раз уже упоминал о том, что веду свою персональную базу данных в Obsidian. На самом деле, помимо знаний, Obsidian хранит ещё некоторую часть моей работы. Например, этот текст я пишу именно в нём :)
Я перепробовал много вариантов ведения своего vault'а, но самым удобным для моего гибридного хранилища стал всё-таки вариант с созданием директорий по разной тематике или специфике работы.
Например, для офисных дел у меня есть папка Work, внутри разбитая на Development, Management и DevRel. Здесь на самом деле хранится всё подряд. Поэтому деления по типу работы достаточно, а время от времени неактуальные вещи отсюда нужно почистить.
Также есть папка daily, в которой лежит дневник, позволяющий мне не держать много вещей в голове. Я писал про это дело здесь.
Для сохранения знаний обо всяком техническом есть папка Programming, внутри которой есть тематические папки (например, Python, Linux, React), а также агрегирующие заметки для каждой директории, которые разбивают её содержимое на тематические блоки заголовками. Здесь уже больше системы, потому что местные заметки остаются в базе навсегда, и с момента их появления нужно обустроить им правильное место.
Я долго искал подходящую структуру, но в итоге дошёл именно до такого гибридного варианта. Содержать несколько vault'ов для разных целей показалось избыточно. Тем более, что для них бы пришлось синхронизировать настройки и плагины.
Недавно я даже обнаружил, что мой репозиторий с базой знаний содержит слишком много лишних файлов, которые нужно бы периодически почистить. И тут мне помог AI. Я на Python набросал структуру утилиты, а дальше Qwen для меня доковырял всё, что было нужно. Так у меня появилась утилита, которая чистит неиспользованные медиафайлы и пустые ежедневные заметки.
В общем, элемент удобства в итоге превратился в целый pet-проект, которым я занимаюсь буквально каждый день. Зато благодаря такой структуре Obsidian решает для меня сразу несколько задач, притом я всегда знаю, что и где мне искать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2
Нейросетевой разговорник
Часть 1. Введение
AI уже полноценно стал рабочим инструментом, который применяется для решения самых разных задач. И как помощник человека, и как замена человеку в ряде рутинных задач.
Но для того, чтобы AI приносил вам пользу, нужно использовать его правильно, поэтому пришло время разобраться в том, как сказать ведру с болтами делать то, что вам нужно.
Наверняка вы знаете, что инструкция для ИИ называется промптом. Но нужно понимать, что модель — не ваш друг. И даже несмотря на то, что вы можете общаться с ней в чате, она не хочет знать про ваше настроение, ей нужны точные инструкции.
Правильное составление промптов даст нам нужный результат, но ещё и обеспечит стабильность результатов, сократит количество итераций уточнения, позволит повторно использовать решения и снизит потребление токенов.
Чтобы разобраться во всём этом я начинаю серию постов про составление промптов. В следующих частях мы пройдёмся по составным частям промпта и посмотрим на то, что и как в них нужно указывать.
🎤 feelin #ai
Часть 1. Введение
AI уже полноценно стал рабочим инструментом, который применяется для решения самых разных задач. И как помощник человека, и как замена человеку в ряде рутинных задач.
Но для того, чтобы AI приносил вам пользу, нужно использовать его правильно, поэтому пришло время разобраться в том, как сказать ведру с болтами делать то, что вам нужно.
Наверняка вы знаете, что инструкция для ИИ называется промптом. Но нужно понимать, что модель — не ваш друг. И даже несмотря на то, что вы можете общаться с ней в чате, она не хочет знать про ваше настроение, ей нужны точные инструкции.
Правильное составление промптов даст нам нужный результат, но ещё и обеспечит стабильность результатов, сократит количество итераций уточнения, позволит повторно использовать решения и снизит потребление токенов.
Чтобы разобраться во всём этом я начинаю серию постов про составление промптов. В следующих частях мы пройдёмся по составным частям промпта и посмотрим на то, что и как в них нужно указывать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
Нейросетевой разговорник
Часть 2. Задача
Предыдущая часть
Ядро промпта — описание задачи, которую модель должна решить. Если ваш промпт не содержит явного указания на то, что нужно сделать, не стоит ожидать хорошего результата.
Причём задача должна быть сформулирована максимально чётко и точечно, то есть написать что-то типа "сделай красиво, брат" не получится.
Если ваша задача слишком большая, чтобы достаточно конкретно завернуть её в один промпт, стоит разбить её на несколько других.
Помимо этого, задача должна явно указывать на то, что нужно сделать, а не на направление, в котором нужно двигаться.
А для того, чтобы не кричать на модель, что она сделала что-то не то, укажите, по каким критериям понять, что результат вас устроит.
Также для получения максимально подходящего вам результата исключите из промпта все варианты толкования задачи. Модель должна без додумываний понять, что нужно сделать.
Например, давайте в рамках серии я буду составлять промпт для рефакторинга свеженаписанного модуля в веб-приложении на React. Тогда задача в таком промпте может выглядеть так:
Обратите внимание, что эта задача соответствует всем критериям конкретности, что я описал выше. Мы чётко озвучили, что нужно сделать, указали метрики и оставили только один вариант для толкования. Также эта задача относится к рефакторингу, но является только его частью, поскольку иначе мы бы не смогли предоставить достаточно конкретики.
🎤 feelin #ai
Часть 2. Задача
Предыдущая часть
Ядро промпта — описание задачи, которую модель должна решить. Если ваш промпт не содержит явного указания на то, что нужно сделать, не стоит ожидать хорошего результата.
Причём задача должна быть сформулирована максимально чётко и точечно, то есть написать что-то типа "сделай красиво, брат" не получится.
Если ваша задача слишком большая, чтобы достаточно конкретно завернуть её в один промпт, стоит разбить её на несколько других.
Помимо этого, задача должна явно указывать на то, что нужно сделать, а не на направление, в котором нужно двигаться.
А для того, чтобы не кричать на модель, что она сделала что-то не то, укажите, по каким критериям понять, что результат вас устроит.
Также для получения максимально подходящего вам результата исключите из промпта все варианты толкования задачи. Модель должна без додумываний понять, что нужно сделать.
Например, давайте в рамках серии я буду составлять промпт для рефакторинга свеженаписанного модуля в веб-приложении на React. Тогда задача в таком промпте может выглядеть так:
Вынеси повторяющийся JSX и раздели компоненты длиннее 150 строк на более мелкие с одной зоной ответственности.
Обратите внимание, что эта задача соответствует всем критериям конкретности, что я описал выше. Мы чётко озвучили, что нужно сделать, указали метрики и оставили только один вариант для толкования. Также эта задача относится к рефакторингу, но является только его частью, поскольку иначе мы бы не смогли предоставить достаточно конкретики.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
История JavaScript
Спустя год после прошлой серии продолжаем сериал про историю языков программирования!
В этот раз читаем много букв про то, как JavaScript стал тем, чем является сегодня: как JavaScript появился? Почему стандарт языка называется ECMAScript? За что воевали браузеры? И про многое-многое другое.
Так вышло, что статья про историю JavaScript много рассказывает про историю веба в принципе. Настолько глубоко этот изначально простой скриптовый язык засел в основах сегодняшних веб-технологий.
Читать:
• на русском
• на английском
P. S. Сборник предыдущих частей можно найти в конце новой или в этом посте.
🎤 feelin
Спустя год после прошлой серии продолжаем сериал про историю языков программирования!
В этот раз читаем много букв про то, как JavaScript стал тем, чем является сегодня: как JavaScript появился? Почему стандарт языка называется ECMAScript? За что воевали браузеры? И про многое-многое другое.
Так вышло, что статья про историю JavaScript много рассказывает про историю веба в принципе. Настолько глубоко этот изначально простой скриптовый язык засел в основах сегодняшних веб-технологий.
Читать:
• на русском
• на английском
P. S. Сборник предыдущих частей можно найти в конце новой или в этом посте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤1
Chrome на панелях
В 2008 году Google выпускает свой браузер Google Chrome. И вместе с браузером начинает распространение необычного материала — комикса про новый браузер.
Нарисовал его Скотт Макклауд, американский художник и теоретик комиксов. Причём творение даже вышло в печатном виде.
На страницах комикса авторы рассказывают про историю появления Google Chrome, его архитектуру, инновационный движок V8, философию интерфейса и многое другое.
Комикс получил большой отклик от IT-сообщества — отчасти из-за того, что по ошибке попал в сеть за день до официального релиза Chrome.
История Chrome и движка V8 описана в моей новой статье про историю становления языка программирования JavaScript. Хоть комиксов мы про это не нарисовали, всё равно рекомендую ознакомиться здесь :)
🎤 feelin
В 2008 году Google выпускает свой браузер Google Chrome. И вместе с браузером начинает распространение необычного материала — комикса про новый браузер.
Нарисовал его Скотт Макклауд, американский художник и теоретик комиксов. Причём творение даже вышло в печатном виде.
На страницах комикса авторы рассказывают про историю появления Google Chrome, его архитектуру, инновационный движок V8, философию интерфейса и многое другое.
Комикс получил большой отклик от IT-сообщества — отчасти из-за того, что по ошибке попал в сеть за день до официального релиза Chrome.
История Chrome и движка V8 описана в моей новой статье про историю становления языка программирования JavaScript. Хоть комиксов мы про это не нарисовали, всё равно рекомендую ознакомиться здесь :)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Нейросетевой разговорник
Часть 3. Контекст
Предыдущая часть
После определения задачи нам может потребоваться передать модели контекст, который поможет ей в решении.
В базовом смысле контекст — это входные данные, которые точно понадобятся модели, чтобы решить вашу задачу, но в качестве контекста можно передать и много других полезных данных.
Например, мы можем указать, какие попытки мы предприняли для решения этой задачи ранее, а также какие архитектурные подходы уже используются, чтобы модель им следовала.
Контекст также может ограничивать ИИ, но это не ограничение в исходном смысле. О таких мы поговорим позднее. С помощью контекста мы скорее сокращаем область видимости модели, чтобы она направила свои старания в нужном направлении.
Например, с помощью контекста мы можем ограничить технологический стек: указать, какие библиотеки или фреймворки использовать, а также на какую платформу мы ориентируемся.
Но в передаче контекста важно также не переборщить. Важно понимать, что нейросеть будет опираться на ту информацию, что мы ей дали, и вполне вероятно, что лишний контекст лишь собьёт её с толку и понизит качество результата. Передавайте ровно столько информации, сколько нужно для решения, и не добавляйте информацию, которую модель точно не будет использовать.
Как и с любой другой частью промпта, в контексте нужно указывать всё максимально явно. Модель не должна догадываться или додумывать. А также можно помочь ИИ разобраться в контексте, структурировав информацию, например, с помощью списков.
Возвращаясь к моему примеру, мы можем передать такой контекст:
Здесь мы передали ровно столько информации, сколько нужно. React 19 даёт понимание, какие фичи фреймворка мы можем использовать, а также ограничивает модель в использовании именно функциональных компонентов, а не классовых. А также даём пару важных пунктов о том, откуда брать и куда складывать некоторые вещи.
🎤 feelin #ai
Часть 3. Контекст
Предыдущая часть
После определения задачи нам может потребоваться передать модели контекст, который поможет ей в решении.
В базовом смысле контекст — это входные данные, которые точно понадобятся модели, чтобы решить вашу задачу, но в качестве контекста можно передать и много других полезных данных.
Например, мы можем указать, какие попытки мы предприняли для решения этой задачи ранее, а также какие архитектурные подходы уже используются, чтобы модель им следовала.
Контекст также может ограничивать ИИ, но это не ограничение в исходном смысле. О таких мы поговорим позднее. С помощью контекста мы скорее сокращаем область видимости модели, чтобы она направила свои старания в нужном направлении.
Например, с помощью контекста мы можем ограничить технологический стек: указать, какие библиотеки или фреймворки использовать, а также на какую платформу мы ориентируемся.
Но в передаче контекста важно также не переборщить. Важно понимать, что нейросеть будет опираться на ту информацию, что мы ей дали, и вполне вероятно, что лишний контекст лишь собьёт её с толку и понизит качество результата. Передавайте ровно столько информации, сколько нужно для решения, и не добавляйте информацию, которую модель точно не будет использовать.
Как и с любой другой частью промпта, в контексте нужно указывать всё максимально явно. Модель не должна догадываться или додумывать. А также можно помочь ИИ разобраться в контексте, структурировав информацию, например, с помощью списков.
Возвращаясь к моему примеру, мы можем передать такой контекст:
• Проект использует React 19 с функциональными компонентами, классовые компоненты не используются.
• Переиспользуемые компоненты уже есть в src/components/shared. При декомпозиции сначала проверь, нет ли там подходящего кода.
• Стилизация вынесена в отдельные .module.css файлы.
Здесь мы передали ровно столько информации, сколько нужно. React 19 даёт понимание, какие фичи фреймворка мы можем использовать, а также ограничивает модель в использовании именно функциональных компонентов, а не классовых. А также даём пару важных пунктов о том, откуда брать и куда складывать некоторые вещи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2
Нейросетевой разговорник
Часть 4. Роль
Предыдущая часть
Я уверен, вы много раз видели, что модели пишут что-то типа "Ты Senior Software Developer" или что-то в этом роде. Может показаться, что эта часть промпта подобна мемному "make no mistakes", но на самом деле указать подобное в промпте бывает полезным.
Эта часть в структуре называется ролью и нужна для того, чтобы определить точку зрения, с которой модель будет решать нашу задачу. Иначе модель будет занимать усреднённую позицию, что приведёт к недостаточной точности или ненужным упрощениям.
Благодаря заданию роли мы можем ожидать, что модель будет использовать релевантные знания, а также подойдёт к задаче с нужным уровнем детализации.
Естественно, роль должна соответствовать той задаче, которую нужно решить. Ещё лучше, если роль будет максимально конкретизирована, так мы сможем направить ИИ в верную сторону.
Но при этом модель должна понять, что вы имеете в виду, поэтому не стоит придумывать несуществующих титулов.
Для нашего примера с рефакторингом React-приложения мы могли бы указать роль следующим образом:
В примере мы указали уровень экспертизы (Senior), область специализации (Frontend) и конкретизировали технологию (React), чтобы модель вела себя именно как разработчик интерфейсов на этом стеке.
🎤 feelin #ai
Часть 4. Роль
Предыдущая часть
Я уверен, вы много раз видели, что модели пишут что-то типа "Ты Senior Software Developer" или что-то в этом роде. Может показаться, что эта часть промпта подобна мемному "make no mistakes", но на самом деле указать подобное в промпте бывает полезным.
Эта часть в структуре называется ролью и нужна для того, чтобы определить точку зрения, с которой модель будет решать нашу задачу. Иначе модель будет занимать усреднённую позицию, что приведёт к недостаточной точности или ненужным упрощениям.
Благодаря заданию роли мы можем ожидать, что модель будет использовать релевантные знания, а также подойдёт к задаче с нужным уровнем детализации.
Естественно, роль должна соответствовать той задаче, которую нужно решить. Ещё лучше, если роль будет максимально конкретизирована, так мы сможем направить ИИ в верную сторону.
Но при этом модель должна понять, что вы имеете в виду, поэтому не стоит придумывать несуществующих титулов.
Для нашего примера с рефакторингом React-приложения мы могли бы указать роль следующим образом:
Ты Senior Frontend разработчик на React
В примере мы указали уровень экспертизы (Senior), область специализации (Frontend) и конкретизировали технологию (React), чтобы модель вела себя именно как разработчик интерфейсов на этом стеке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1