Хабр / ML & AI
478 subscribers
5.47K links
Telegram-канал, где вы можете найти публикации из RSS-фидов тематических хабов "Машинное обучение" и "Искусственный интеллект" портала Хабр.

Данный канал не является официальным представительством платформы Хабр.

Администратор - @evilfreelancer
Download Telegram
Первый шаг к кибернетическому тимлиду: автоматическое ревью кода на основе LLM

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Зорин, я ведущий разработчик в центре инноваций Future Crew. У моего проекта достаточно компактная команда. Нам постоянно нужно проверять критически важную функциональность, и часто это может сделать только сам разработчик. С появлением современных LLM, таких как ChatGPT, возникла идея об их внедрении для ревью кода. В качестве подопытного кролика был выбран Swift. В этом материале я расскажу, чего мы добились, какие инструменты использовали и как LLM справляется с поставленной задачей.

Читать далее

#code_review #llm #llm_модели #chatgpt #n8n #swift #llama #ревью_кода | @habr_ai
Делаем свой Telegra.ph на маркдауне за три минуты и один промпт

Последние два года я почти не пишу код. Наверное, только 10% кода в моих личных и коммерческих проектах написано мной, все остальное генерируют нейронки. За это время у меня вырабатался определенный подход к созданию проектов и появились инструменты, которые я для этого использую. Этим я и хочу поделиться с вами под катом.

Под кат →

#django #python #docker #cursor #copilot #ai #prompt #web #code | @habr_ai
Куда нас вынесут большие технологические волны DevOps

В 1995 году с легкой руки Gartner в умах многих аналитиков по всему миру поселился новый термин — Gartner Hype Cycle. Как только не называли эту кривую: и цикл хайпа, и цикл зрелости, и цикл ожиданий. Но мне больше всего нравится представлять её в виде волн. Тогда в ней появляется глубокий образ — множество волн, которые в нашем технологическом мире переплетаются и рождают нашу повседневность.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Черноусов. Я Developer Advocate в Yandex Cloud и многие годы веду подкаст «The Art Of Programming».

Кривая Гартнера частенько помогает представить результаты прогнозов. Хотя прогнозы — дело неблагодарное. Особенно если мы попытаемся «заглянуть под капот» одной узкой сферы. Сегодня мы займемся неблагодарным делом и пристально посмотрим на мир DevOps.

Читать далее

#devops #gartner_hype_cycle #dora #datadog #ai #code_assistant #безопасная_разработка #облачные_провайдеры #platform_engineering #iac | @habr_ai
AI Code Reviewer: автоматизация код ревью

Мы, в компании Anymaint, сделали скрипт для код ревью с помощью ChatGPT или Gemini.

Это Python-скрипт с открытым исходным кодом, который использует ChatGPT или Gemini для анализа пул-реквестов на GitHub.

Он умеет рассказывать о чем вообще пул реквест, выявлять проблемы или автоматически добавлять комментарии в PR. Скрипт доступен на github.com/AnyMaint/code-reviewer под лицензией BSD 3-Clause.

О компании AnyMaint

AnyMaint — стартап, который занимается созданием веб-системы управления техническим обслуживанием (CMMS) с применением машинного обучения. Мы ориентированы на такие отрасли, как фармацевтика и производство медицинских устройств, где автоматизация мониторинга оборудования и рабочих процессов играет ключевую роль. Разработка требует значительных усилий, и часть задач мы передали автоматическим инструментам, включая AI Code Reviewer.

Вручную или через GitHub Actions

Скрипт можно запускать через GitHub Actions, но я думаю, что основное использование - ручное. Во первых можно проверить свой PR перед тем, как посылать коллегам, во вторых перед оценкой чьего то PR полезно посмотреть на мнение ChatGPT о чем он вообще и в третьих лучше отсеять вручную комментарии скрипта, которые не релевантны или не интересны.

Где взять скрипт?

Скрипт доступен на github.com/AnyMaint/code-reviewer под лицензией BSD 3-Clause. Можно скачивать, изменять, использовать.

Примеры использования

AI Code Reviewer поддерживает несколько режимов работы и параметров. Для запуска вам будут нужны переменные окружения GITHUB_TOKEN для доступа к PR и OPENAI_API_KEY или GOOGLE_API_KEY (смотря какой LLM будете пользоваться)

Читать далее

#code_review #pull_request #github #github_actions #chatgpt #python #ревью_кода #программирование | @habr_ai
[Перевод] Vibe Coding — не оправдание для некачественной работы

ИИ-ассистенты обещают революцию в программировании, позволяя за минуты создать то, на что раньше уходили дни. Но за этой скоростью скрывается опасность — код, который выглядит рабочим, но разваливается при первом же необычном сценарии. "Vibe coding" требует не отказа от инженерной дисциплины, а нового уровня ответственности за то, что генерирует искусственный интеллект.

— 7 правил безопасного vibe coding

— Для каких целей подходит и не подходит vibe coding Читать далее

#искусственный_интеллект #разработка #vibe_coding #качество_кода #технический_долг #pair_programming #copilot #code_review #программная_инженерия #лучшие_практики | @habr_ai
Claude vs ChatGPT + Codex: Кто лучше решит комплексную задачу? Тестируем 6 моделей

Могут ли схожие по уровню модели выдать в результат в 10 раз лучше?

Сравниваю 3 последние модели Claude vs 3 последние модели ChatGPT на одном наглядном примере

Давайте посмотрим на результат, который каждая из 6 моделей сделала всего лишь из одного промпта

Разница между первым и последним местом вас точно удивит 🤯 Узнать результат соревнований 💫

#claude #chatgpt #github #ai #llm #code | @habr_ai
Метапрограммирование 2.0: макросы и генерация кода в современном мире



Забудьте про скучные «Hello, World». Макросы и шаблоны давно стали полноценными инструментами архитектора кода: от хитрых C++-шаблонов до процедурных макросов Rust и Java-аннотаций, автоматически генерирующих целые фреймворки. 

В этой статье мы рассмотрим примеры, где metaprogramming избавляет от рутины и экономит часы работы над проектом. Детали как всегда под катом. Читать дальше →

#ruvds_статьи #метапрограммирование #генерация_кода #макросы #code_generation #rust #java #c_ #metaprogramming #шаблонный_код | @habr_ai
AI-first backend: опыт реального вайб-кодинг проекта

В 2025 году вопрос полноценной генерации продуктового кода с помощью LLM («вайб-кодинг») становится все более актуальным, но при этом остается и достаточно дискуссионным: насколько такие подходы вообще применимы в реальных проектах, действительно ли они сокращают время и стоимость разработки, и что происходит с тестируемостью и поддержкой такого кода в долгосрочной перспективе?

Сложность этого вопроса не только в качестве самой генерации, но и в том, как интегрировать LLM в инженерные процессы, чтобы получить управляемый, масштабируемый и архитектурно устойчивый код.

Моя мотивация была проста: попробовать выстроить полноценный продуктовый backend для нетривиального телеграм-бота с функциями агента (планированием, напоминаниями, памятью и проактивным поведением, возможностью дальнейшей расширяемости и интеграции сторонних сервисов), при этом — не писать руками ни строчки кода. Чтобы человек участвовал только как архитектор и асессор, а все проектирование и реализация шли через промпты в специализированные IDE-агенты (Cursor, Copilot, Codex, Zed) и LLM (как доступные через API/CLI, так и в «пользовательской» продуктовой обвязке). Читать далее

#vibe_coding #telegram_bot #cursor_ai #claude_opus_4 #gpt_4 #code_generation | @habr_ai
AI-бот для QA-инженеров: как я сделал Telegram-ассистента для ежедневной прокачки

Привет! Меня зовут Евгений. Я — Full-Stack QA Engineer в Devscribed и сегодня хочу поделиться своим экспериментом — QA Mentor Bot. Это Telegram‑бот, который отправляет в телеграмм группу случайные вопросы по тестированию и сразу же генерирует на них развёрнутые ответы с помощью AI. В этой статье я расскажу, как устроен проект и с какими «подводными камнями» столкнулся в процессе разработки. Читать далее

#telegram_bot #deepseek #ai #vibe_coding #code_generation #testing #education #education_projects | @habr_ai
Как мы обучали модели для кода GigaCode

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Бабаев, я руководитель R&D GigaCode в Сбере. Сегодня расскажу о том, как мы создавали ИИ-помощника для программистов задолго до того, как это стало мейнстримом.

Многие компании думают о том, чтобы  выпустить собственного ИИ-помощника для разработчиков. Мы начали делать GigaCode около трех лет назад — ещё до появления Cursor и других популярных сегодня решений.

За это время мы создали целую экосистему решений для разработки – GigaDEV: IDE на основе IntelliJ, платформу Gitverse как аналог GitHub и сам GigaCode.  Читать далее

#llm #code_assistant #machine_learning #code_generation | @habr_ai
«Если бы LLM был сотрудником, его уволили бы через неделю»: техлид о реальности ИИ в разработке

Пока одни пророчат скорую замену всех программистов искусственным интеллектом, а другие скептически качают головой, Дмитрий Смирнов, основатель «Код Смирнов» и технический лидер, ежедневно работает с LLM в реальных проектах. В этом интервью он рассказал, почему мы находимся в «1994-м году развития интернета», как на самом деле использовать ИИ-инструменты безопасно, и почему обещания Сэма Альтмана — это «рекламные пугалки». Читать далее

#ии #ml #code_review #cursor #программисты #вайб_кодинг #вайб_программирование #безопасность_кода #copilot #llm | @habr_ai
Как внедрить автоматическое ревью кода с помощью ИИ: опыт Microsoft, Google и ByteDance + практическое руководство

TL;DR

Автоматическое ревью кода с помощью ИИ уже работает в продакшене крупнейших компаний. Microsoft обрабатывает 600 000 пулл-реквестов в месяц, экономя сотни тысяч часов. ByteDance достигла 75% точности с 12 000 активных пользователей еженедельно. Google автоматизировал 7,5% всех комментариев ревьюеров. В статье — детальный разбор архитектур, метрики эффективности и пошаговое руководство по внедрению с расчётом окупаемости. Читать далее

#artificial_intelligence #code_review #devops #machine_learning #github #cicd #software_engineering #software_development #automation | @habr_ai
How I Learned to Stop Worrying and Love the… BDSM

Это публикация-опрос. Поэтому и такой заголовок :) Отсылку поймут не только лишь все, но главная цель - привлечь внимание народа к опросу.

В принципе, публикацию можно даже и не читать. Она просто поясняет, откуда взялись два варианта между которыми нужно выбирать по итогу - какое из двух названий лучше применить в технической документации.

Буду благодарен всем, кто поучаствует в голосовании. Читать далее

#code_generation #llm #codex #вайб_кодинг #опрос #мнение_народа | @habr_ai