Скоро начнет выходить новая рубрика. Название выбрал очень даже пафосное, но самое на мой вкус подходящее- "Эпоха AI".
Идея простая. На наших глазах меняются подходы к разработке, ломаются привычные процессы. В лучшем случае многие в недоумении, а кто-то может быть и в ужасе. Уже даже непонятно, какую оценку по времени давать задачам. В общем пришло время разобраться, надеюсь всем будет интересно.
Идея простая. На наших глазах меняются подходы к разработке, ломаются привычные процессы. В лучшем случае многие в недоумении, а кто-то может быть и в ужасе. Уже даже непонятно, какую оценку по времени давать задачам. В общем пришло время разобраться, надеюсь всем будет интересно.
1❤8🔥8👍1
Там всех пугают, что Claude массово всех из РФ банит.
Как ни старался, пруфов не нашел. Почти везде это хайп ради хайпа с рекламой разных сервисов.
А про блокировки уж давно не новость - они и так всех подряд банили. И за дело, и за просто так. За 2025 год аж 1.5 миллиона аккаунтов. Обычно либо за постоянные подозрительные изменения гео, за запрещённые автоматизации. А сколько скандалов с ложными срабатываниями... Не перечесть.
Пока не паникуем.
Как ни старался, пруфов не нашел. Почти везде это хайп ради хайпа с рекламой разных сервисов.
А про блокировки уж давно не новость - они и так всех подряд банили. И за дело, и за просто так. За 2025 год аж 1.5 миллиона аккаунтов. Обычно либо за постоянные подозрительные изменения гео, за запрещённые автоматизации. А сколько скандалов с ложными срабатываниями... Не перечесть.
Пока не паникуем.
❤6🫡3
Эпоха AI. Бюджет выделен, ждём чуда.
Рынок в РФ наконец дозрел до массового внедрения корпоративных AI-подписок. Бюджеты на Claude/Codex становятся чуть ли не обязательными. И почему-то все ждут, что продуктивность резко увеличится.
Главная проблема - никто не знает, как ИИ влияет на продуктивность. А еще никто не знает как это достоверно оценить. К примеру в исследовании METR в июле 2025 получили ухудшение продуктивности. Существует много исследований, все с очень разными результатами.
И правда, как измерять-то? Влияет проект, задача, стек, промпты, даже время суток (не шучу). Модели ведут себя по-разному, спецификации отличаются, контекст меняется. Все используют разные инструменты и по-разному. Насколько сильно влияют скиллы разработчика? Знание проекта? Документация? Язык общения? На одной задаче мы могли ускорится в два раза, на другой - протупить дополнительно 2 дня. В каждом аспекте полная неизвестность, помноженная на неизвестность.
Ну и относительно какого периода считать прирост? Тут тоже вопрос без ответа. Многие используют ИИ инструменты аж с 2022 года. Значит нужно собирать статистику с 2021. Но там и технологии были другие, и разработчики, и подходы, и задачи... Объективно ли? Нет. Но 2024 за baseline тоже взять нельзя, тогда уже многие сидели на личных подписках. Но бизнес всё же приходит и говорит: мы выделили бюджет на AI, ждём от вас взрывного роста продуктивности. В два, в три, в пять раз! Как в Майкрософт! Как в Фейсбуке!
Но ведь у многих производительность реально растёт! Правильно. Если тебе менеджер по десять раз на дню пишет про твой статус, режет оценки и торопит - можно и правда ненадолго ускориться. ИИ тут не при чем. Методология "галеры" однозначно работает. Только ни один адекватный разработчик в таком месте долго не задержится.
Впереди много интересного. Будут и хорошие решения, будут и глупые. Всё это постепенно сформирует новые процессы, подходы и метрики. Когда-то ведь впервые появился Git, доски, нормальные фреймворки. И каждый раз сначала был безумный культ, потом разочарование, только потом взвешенный подход, на котором и держится вся реальная польза. Технологии не остановишь, так что нам с вами придется пройти этот путь. Хотим мы этого или нет🫢
Рынок в РФ наконец дозрел до массового внедрения корпоративных AI-подписок. Бюджеты на Claude/Codex становятся чуть ли не обязательными. И почему-то все ждут, что продуктивность резко увеличится.
Главная проблема - никто не знает, как ИИ влияет на продуктивность. А еще никто не знает как это достоверно оценить. К примеру в исследовании METR в июле 2025 получили ухудшение продуктивности. Существует много исследований, все с очень разными результатами.
И правда, как измерять-то? Влияет проект, задача, стек, промпты, даже время суток (не шучу). Модели ведут себя по-разному, спецификации отличаются, контекст меняется. Все используют разные инструменты и по-разному. Насколько сильно влияют скиллы разработчика? Знание проекта? Документация? Язык общения? На одной задаче мы могли ускорится в два раза, на другой - протупить дополнительно 2 дня. В каждом аспекте полная неизвестность, помноженная на неизвестность.
Ну и относительно какого периода считать прирост? Тут тоже вопрос без ответа. Многие используют ИИ инструменты аж с 2022 года. Значит нужно собирать статистику с 2021. Но там и технологии были другие, и разработчики, и подходы, и задачи... Объективно ли? Нет. Но 2024 за baseline тоже взять нельзя, тогда уже многие сидели на личных подписках. Но бизнес всё же приходит и говорит: мы выделили бюджет на AI, ждём от вас взрывного роста продуктивности. В два, в три, в пять раз! Как в Майкрософт! Как в Фейсбуке!
Но ведь у многих производительность реально растёт! Правильно. Если тебе менеджер по десять раз на дню пишет про твой статус, режет оценки и торопит - можно и правда ненадолго ускориться. ИИ тут не при чем. Методология "галеры" однозначно работает. Только ни один адекватный разработчик в таком месте долго не задержится.
Впереди много интересного. Будут и хорошие решения, будут и глупые. Всё это постепенно сформирует новые процессы, подходы и метрики. Когда-то ведь впервые появился Git, доски, нормальные фреймворки. И каждый раз сначала был безумный культ, потом разочарование, только потом взвешенный подход, на котором и держится вся реальная польза. Технологии не остановишь, так что нам с вами придется пройти этот путь. Хотим мы этого или нет
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1💯8👍6🔥4❤3
Закрепляю обновлённую навигацию по каналу - заодно для тех, кто здесь впервые.
Меня зовут Александр Киселев. Уже 5 лет в Python и кибербезопасности, по вечерам строю свои проекты (NextDish и другие) и развиваю свой блог.
Здесь разбираю технологии и ИИ так, как делаю это для себя: с первоисточниками, без хайпа, скептически и обязательно с иронией и юмором.
Основные темы:
- AI-инструменты и их реальные ограничения
- Рынок IT-труда - как выжить и найти работу
- Айтишные истории про факапы и нестандартные решения
- Выжимки с конференций
- Менторство
С чего начать - три поста, по которым меня обычно и запоминают:
Claude: тупой и ещё тупеет - изменения на стороне Anthropic, которые привели к деградации модели
Говорим с прошлым - языковая модель на 13B параметров, обученная только на текстах до 1931 года, и зачем это вообще нужно
Эпоха AI. Бюджет выделен, ждём чуда - почему компании заливают деньги в AI, не умея измерить, что именно они получают взамен
Где ещё:
Boosty
YouTube
MAX
VK
Личка открыта: @Kiselq
Меня зовут Александр Киселев. Уже 5 лет в Python и кибербезопасности, по вечерам строю свои проекты (NextDish и другие) и развиваю свой блог.
Здесь разбираю технологии и ИИ так, как делаю это для себя: с первоисточниками, без хайпа, скептически и обязательно с иронией и юмором.
Основные темы:
- AI-инструменты и их реальные ограничения
- Рынок IT-труда - как выжить и найти работу
- Айтишные истории про факапы и нестандартные решения
- Выжимки с конференций
- Менторство
С чего начать - три поста, по которым меня обычно и запоминают:
Claude: тупой и ещё тупеет - изменения на стороне Anthropic, которые привели к деградации модели
Говорим с прошлым - языковая модель на 13B параметров, обученная только на текстах до 1931 года, и зачем это вообще нужно
Эпоха AI. Бюджет выделен, ждём чуда - почему компании заливают деньги в AI, не умея измерить, что именно они получают взамен
Где ещё:
Boosty
YouTube
MAX
VK
Личка открыта: @Kiselq
2👍6❤5🔥3
Кисель в АйТи | AI и технологии pinned «Закрепляю обновлённую навигацию по каналу - заодно для тех, кто здесь впервые. Меня зовут Александр Киселев. Уже 5 лет в Python и кибербезопасности, по вечерам строю свои проекты (NextDish и другие) и развиваю свой блог. Здесь разбираю технологии и ИИ так…»
Теперь канал можно поддержать. Было полезно, интересно или хотя бы смешно? Boosty: https://boosty.to/kisel_it
Один большой пост в канал - это в среднем 3-6 часов: найти первоисточник, перечитать его (а не пересказ пересказа), поресёрчить смежные темы, сверить цифры, написать, выкинуть половину, переписать. Иногда цикл повторяется по 2-3 раза и далеко не всё в итоге доходит до публикации.
Подписка - это способ сделать так, чтобы такие посты продолжали выходить и не уходили в фоновую очередь после рабочих задач.
Доступно два уровня:
300 ₽ - «Поддержка». Закрытый чат, инсайды из бигтеха про найм и настроения, цифры по развитию канала (что работает в продвижении, что нет), 2 длинных закрытых поста в месяц.
900 ₽ - «Поддержка++». Всё то же плюс backstage по моим проектам: продвижение, провалы, планы. Перебор стартап-идей, разборы рынка труда: вилки, грейды, совмещение работы со своим делом. Плюс ещё 1-2 поста в месяц.
Если канал даёт ценность - подписка делает её устойчивой и постоянной. Отменить можно в любой момент.
https://boosty.to/kisel_it
Один большой пост в канал - это в среднем 3-6 часов: найти первоисточник, перечитать его (а не пересказ пересказа), поресёрчить смежные темы, сверить цифры, написать, выкинуть половину, переписать. Иногда цикл повторяется по 2-3 раза и далеко не всё в итоге доходит до публикации.
Подписка - это способ сделать так, чтобы такие посты продолжали выходить и не уходили в фоновую очередь после рабочих задач.
Доступно два уровня:
300 ₽ - «Поддержка». Закрытый чат, инсайды из бигтеха про найм и настроения, цифры по развитию канала (что работает в продвижении, что нет), 2 длинных закрытых поста в месяц.
900 ₽ - «Поддержка++». Всё то же плюс backstage по моим проектам: продвижение, провалы, планы. Перебор стартап-идей, разборы рынка труда: вилки, грейды, совмещение работы со своим делом. Плюс ещё 1-2 поста в месяц.
Если канал даёт ценность - подписка делает её устойчивой и постоянной. Отменить можно в любой момент.
https://boosty.to/kisel_it
2🎉10👍2🔥1
В апреле в Claude Code появился skill
Что делает: сканирует транскрипты последних 50 сессий в
Ранжирование по частоте, паттерны с частотой меньше 3 отбрасываются, показывается топ-20. Клод проверяет каждую команду на предмет безопасности. Запуск произвольного python-кода к примеру в список разрешенных не попадёт.
Если пропустили и всё еще не попробовали - очень рекомендую. После запуска удалось снизить количество ненужных подтверждений почти в два раза.
#claude
/fewer-permission-prompts. Многие пропустили - анонс был в треде Бориса Черного на фоне auto mode и релиза Opus 4.7.Что делает: сканирует транскрипты последних 50 сессий в
~/.claude/projects/<dir>/*.jsonl, находит bash- и MCP-команды, на которых регулярно жмёшь approve, и предлагает добавить их в allowlist проекта.Ранжирование по частоте, паттерны с частотой меньше 3 отбрасываются, показывается топ-20. Клод проверяет каждую команду на предмет безопасности. Запуск произвольного python-кода к примеру в список разрешенных не попадёт.
Если пропустили и всё еще не попробовали - очень рекомендую. После запуска удалось снизить количество ненужных подтверждений почти в два раза.
#claude
2👍6🔥3❤2
Вы знали, что нейронки портят документы? Ага, 30-50% повреждений от исходного текста.
Microsoft совсем недавно изучали этот вопрос. Прогнали 19 моделей через 20 последовательных правок в 52 разных темах. Результат: даже самые современные модели повреждают около 25% содержимого документа, средняя деградация по всем моделям - 50%. Подключение агентских инструментов не спасает, а добавляет ещё +6% потерь сверху. Ситуация приемлемая только в программировании, и то только на Python. Во всем остальном - нет. Причем "слабые" модельки удаляют куски грубо, почти целиком - и это очевидно при перепроверке. А вот топовые работают аккуратнее. Неточности копятся постепенно, со временем всё больше искажая суть исходного текста.
А теперь представьте, сколько артефактов уже накопилось в современных научных статьях. Ух...
🟡 https://arxiv.org/abs/2604.15597
Microsoft совсем недавно изучали этот вопрос. Прогнали 19 моделей через 20 последовательных правок в 52 разных темах. Результат: даже самые современные модели повреждают около 25% содержимого документа, средняя деградация по всем моделям - 50%. Подключение агентских инструментов не спасает, а добавляет ещё +6% потерь сверху. Ситуация приемлемая только в программировании, и то только на Python. Во всем остальном - нет. Причем "слабые" модельки удаляют куски грубо, почти целиком - и это очевидно при перепроверке. А вот топовые работают аккуратнее. Неточности копятся постепенно, со временем всё больше искажая суть исходного текста.
А теперь представьте, сколько артефактов уже накопилось в современных научных статьях. Ух...
🟡 https://arxiv.org/abs/2604.15597
1😱7🔥5😢5😁1
И помни, брат, нейросети нужны, чтобы приносить пользу, брат. Вспоминаем SOLID.
2🤣15👍5✍2
Сегодня узнаем про еще один скилл для Claude Code:
Работает просто. Скилл упаковывает diff текущей ветки против main и отправляет в облачный sandbox, где параллельно работают от 5 до 20 агентов под разными углами - логика, edge cases, безопасность, производительность. Каждый найденный баг независимо валидируется вторым агентом, прежде чем попасть в отчёт. На выход прилетают подтверждённые баги.
Вызвать можно двумя способами. Первый - как skill.
Второй - как команду в консоли:
Есть так же CLI-сабкоманда claude ultrareview с --json и exit 0/1 для CI
Судя по всему промо-период продлили дальше. У меня всё еще доступно по 3 ревью в день.
После серьезных изменений прям хорошо. Работает правда криво - 1-2 запуска из трёх тупо отваливаются по таймауту.
Обратите внимание на сам принцип работы скила - одна и та же модель с разной "инструкцией" способна выявлять разные баги. Я локально тоже это использую, гоняя скептика и безопасника над своим кодом.
#claude
/ultrareview.Работает просто. Скилл упаковывает diff текущей ветки против main и отправляет в облачный sandbox, где параллельно работают от 5 до 20 агентов под разными углами - логика, edge cases, безопасность, производительность. Каждый найденный баг независимо валидируется вторым агентом, прежде чем попасть в отчёт. На выход прилетают подтверждённые баги.
Вызвать можно двумя способами. Первый - как skill.
/ultrareview # сравнивает локальную ветку (включая uncommitted) с дефолтной веткой
/ultrareview 1234 # запуск ультраревью определенного пул реквеста
Второй - как команду в консоли:
claude ultrareview # diff vs default branch
claude ultrareview 1234 # PR mode
claude ultrareview origin/main # diff vs указанной ветки
Есть так же CLI-сабкоманда claude ultrareview с --json и exit 0/1 для CI
Судя по всему промо-период продлили дальше. У меня всё еще доступно по 3 ревью в день.
После серьезных изменений прям хорошо. Работает правда криво - 1-2 запуска из трёх тупо отваливаются по таймауту.
Обратите внимание на сам принцип работы скила - одна и та же модель с разной "инструкцией" способна выявлять разные баги. Я локально тоже это использую, гоняя скептика и безопасника над своим кодом.
#claude
2🔥6❤4👍3
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А тем временем OpenAI приподубил еще сотенку стартапов.
Новый апдейт chatGPT может подключаться к вашим банковским счетам, карточкам, инвестиционным вкладам и давать вам дашборд для управления своими финансами. Также как делают все эти многочисленные приложения для аналитики личных расходов и финансов.
Используя GPT-5.5, ChatGPT анализирует ваши реальные транзакции, чтобы:
→ Отслеживать ежедневные расходы и регулярные платежи
→ Составлять планы достижения основных целей по экономии
→ Сокращать ежемесячные расходы без использования банальных советов
Утверждается, что chatGPT не имеет контроля над счетами и не сможет тратить ваши деньги. Только наблюдать, как бездумно тратите их вы сами.
Пока раскатывают на тариф Pro и только в US.
https://openai.com/index/personal-finance-chatgpt/
@cgevent
Новый апдейт chatGPT может подключаться к вашим банковским счетам, карточкам, инвестиционным вкладам и давать вам дашборд для управления своими финансами. Также как делают все эти многочисленные приложения для аналитики личных расходов и финансов.
Используя GPT-5.5, ChatGPT анализирует ваши реальные транзакции, чтобы:
→ Отслеживать ежедневные расходы и регулярные платежи
→ Составлять планы достижения основных целей по экономии
→ Сокращать ежемесячные расходы без использования банальных советов
Утверждается, что chatGPT не имеет контроля над счетами и не сможет тратить ваши деньги. Только наблюдать, как бездумно тратите их вы сами.
Пока раскатывают на тариф Pro и только в US.
https://openai.com/index/personal-finance-chatgpt/
@cgevent
🔥2👍1
Пользоваться этим будут явно очень смелые люди. Пока ни одна модель не показала себя достаточно финансово граммотной в моих любимых опытах с "ии-предпринимателями". Но тренд есть тренд, я думаю уже через год-полтора раскатят на весь мир. Но я бы побоялся привязывать карту. Задонатит еще куда не надо, а потом думай, как это расхлёбывать... Я рядом стоял, это всё чатбот виноват?)
1😁7🐳2💯1
Однажды утром я проснулся знаменитым.
Точнее, проснулся с 8000 подписчиков на канале. А перед сном их было 1000. Спойлер: это были не люди.
За два года ведения @kisel_it я собрал коллекцию таких историй. И коллекцию рабочих методов, к которым в итоге пришёл - через 130 000 ₽ бюджета и десяток слитых экспериментов.
Собрал весь опыт в большой пост на Boosty. Что внутри:
- как работают сети ботов, охотящихся на розыгрыши Premium
- почему статья на Хабре с 56 000 просмотров даёт 5 подписчиков
- как канал вырос с 250 до 4000 - и какая у этого цена
- что я делал бы по-другому, если бы стартовал сейчас
Да, это анонс первой большой статьи на Boosty, над которой я работал последнее время. Без волшебных методов и обещаний. C реальными цифрами из статистики и провалами.
https://boosty.to/kisel_it/posts/7423439c-955c-4d36-82ad-4103bd2b321f
Точнее, проснулся с 8000 подписчиков на канале. А перед сном их было 1000. Спойлер: это были не люди.
За два года ведения @kisel_it я собрал коллекцию таких историй. И коллекцию рабочих методов, к которым в итоге пришёл - через 130 000 ₽ бюджета и десяток слитых экспериментов.
Собрал весь опыт в большой пост на Boosty. Что внутри:
- как работают сети ботов, охотящихся на розыгрыши Premium
- почему статья на Хабре с 56 000 просмотров даёт 5 подписчиков
- как канал вырос с 250 до 4000 - и какая у этого цена
- что я делал бы по-другому, если бы стартовал сейчас
Да, это анонс первой большой статьи на Boosty, над которой я работал последнее время. Без волшебных методов и обещаний. C реальными цифрами из статистики и провалами.
https://boosty.to/kisel_it/posts/7423439c-955c-4d36-82ad-4103bd2b321f
1👍6🔥4💯3
Нейрослоп-семена и скам дачников 🌱
Благодаря новым моделькам картинки теперь выглядят достаточно реалистично, чтобы люди поверили в их существование. Так что старая схема развода обрела буквально вторую жизнь. ИИ потихоньку входит в массовый сегмент. И многие к этому точно еще не готовы 🍆
P.S Отзывы кстати в основном хорошие. Люди ждут всходов семян и первого урожая.
Благодаря новым моделькам картинки теперь выглядят достаточно реалистично, чтобы люди поверили в их существование. Так что старая схема развода обрела буквально вторую жизнь. ИИ потихоньку входит в массовый сегмент. И многие к этому точно еще не готовы 🍆
P.S Отзывы кстати в основном хорошие. Люди ждут всходов семян и первого урожая.
2😁7🤣3👍2😱1