Единственная зарубежная компания которую я всегда дико уважал, и она всегда была в огромном отрыве от всех других в моём субъективном мире, да и остаётся по сей день -- это IBM.

Возможно потому что в СССР были два типа компьютеров:
- ЕС ЭВМ (клон IBM OS 360; за технологию послойного фотосдирания их чипов в вакууме (потому что они были спроектированы с такой защитой, что при контакте с кислородом сразу же сгорали) коллектив получил Государственную премию, насколько ещё помню)
- СМ ЭВМ (клон VAX PDP).
Я учился по толстенному супер учебнику "Программирование на ассемблере IBM 360" (где-то ещё валяется), который был написан изумительно с наглядными картинками, скорее всего так впечатлился этой темкой, что работал потом в основном на ЕС до явления персоналок.

При этом они адекватно и вежливо работали и с СССР - поставляли свои IBM OS 370, в Госснаб например, там знакомые пацаны в конце 80-х развернули спутниковую сеть, спецы из ИБМ приезжали на сопровождение, реально офигевали )

И продукты их всегда были и остаются супер, и маркетинговая стратегия IBM тоже классная -- никакого хайпа и зашквара как любил микроговнософт.

Позиционирование в целом "солидный софт для солидных господ" :)

(пиарщики ИБМ, зашлите сотку баксов за рекламу)

И вот озаботился на фоне этих ваших ЖПТ, а что происходит в IBM сейчас в теме LLM? Чисто для души.

Оказалось очень интересно и как всегда действительно по-взрослому серьёзно, порадовался за американских братишек, респект!

=>

IBM целенаправленно не участвует в гонке потребительских AI-сервисов, её стратегия -- быть незаметным (большие деньги любят тишину:), но незаменимым технологическим партнёром для крупного бизнеса и (разных) правительств.

Свежачки:

- IBM объединилась с NVIDIA для создания "супер-компьютера" для бизнеса.
Внедрён в Nestle, обработка глобальных данных о заказах подешевела на 83%, а скорость выросла в 30 раз.

- В легендарные мэйнфреймы IBM Z решено интегрировать энергоэффективные процессоры Arm. Не нужно перемещать критически важные данные в облако для AI-анализа. "Данные не двигаются, вычисления приходят к ним сами".

- AI-ускоритель Spyre для инференса нейросетей прямо на серверах IBM.
5-нм, 75 Вт!

- нейроморфные исследования, SNN и аналоговые вычисления в памяти (AIMC).

- brain-inspired чип NorthPole: нейронки IBM Granite (8 млрд параметров) работают в реальном времени, потребляя всего 30 кВт. Проект финансируется военными.

А мы так можем? А мы можем потратить 40 миллиардов на то, чтобы забанить новости об IBM.

Ставка на безопасный AI для госнужд, получена авторизация FedRAMP (высший стандарт безопасности для облаков в США), теперь госы от NASA до налоговой могут безопасно использовать IBM AI.

Вот так IBM тихой сапой системно занимается скучными, но самыми сложными и самыми дорогими проектами: как заставить AI работать быстро, безопасно и эффективно внутри крупнейших банков, производств и госструктур.

Дальше разберём уникальный подход к нейронкам от IBM (всё опенсорс!!1).

Вот и до блокировок гитхаба добрались, на моём учебном сервере решения ребят оттуда цепляются на тесты автоматически, и последние пару дней полный затык. Сделал пока приляпку, а так переходим на гитверс и подобное, напишу ментатам подробнее, где и как будем хостить решения.

При этом конечно все официозы будут отнекиваться: не не, мы не блокируем, ничего не знаем, оно само.

И на этом, думаю, в Великой (без малейшей иронии) истории Русского ИТ можно ставить жирную точку. В АНБ ЦРУ уже в который раз в этом году прыгают до потолка от радости и раздают премии.

Разбегаются последние топовые спецы, и останется тут карго-культ, чисто для красивой отчётности: будут вливаться госденьги в разные смутные проэкты, чтобы слегка подкармливать последних оставшихся и хоть как-то сохранять видимость уже почти дохлой русской айтишки... Другой рукой при этом старательно её добивая.

Graviora manent.

Гарри Поттер и Методы Математического Мышления

Книга 1. Гарри Поттер и Неорганический Интеллект.
Глава 6. Сделка.

Гермиона стояла у стены с блокнотом. Невилл — у двери, Амулет Годрика на груди слабо пульсировал гомотопическим уровнем. В комнате было тепло, но за стенами Выручай-комнаты Гарри чувствовал холод. Неорганические слушали. Они всегда слушали...

— Завтра — следующий урок, — сказал Гарри. — Мы будем строить полиморфные заклинания. Такие, которые меняют тип в зависимости от контекста. Неорганические ненавидят полиморфизм.
...Это называется мета-игра. И я только начал её понимать.

Я добился повышения точности, и уменьшение цены работы AI пайплайна в ~17 раз, и примерно x20 скорость работы))))
 (Заменил дорогущий дписик на квен 3.6 на 31B – сказка, надежность, фантастика, я в восторге, вы меня резко прокачали в AI инженерии, это новый мета-уровень мастерства, и да, AI-DSL + SGR это мега SoTA!!!)
Спасибо вам большое, теперь проект не убыточный по экономике планируемой :D :D :D
 
Стоило это 40 долларов за гайд "Функциональные Архитектуры"? :)
При том, что это отзыв сеньор техдир по сути, + с мощным бэкграундом в devops.
 
Продолжаю развивать ФА, планирую для него ещё и инженерные фишки по пайплайнам из палантира и ибм-а похитить 😎 У них правда, цель другая - топ качество и безопасность, ну возможно как раз с нейронками это тоже хорошо прокатит.
Закончил кстати базу AI-DSL, дальше темка - мастерство выделения (под)доменов/BC в эпоху AI.
 
В тему нашёл дико уважительный проект: Aver (впн) -- язык, оптимизированный для генерации нейронками. designed for AI to write in and humans to review. VM, Rust, standalone WASM.
 
No null No exceptions No mutable state No closures No loops No if/else No async runtime
No magic No decorators, no implicit behaviour, no runtime reflection.
Code is what it says.
 
🔥
 
Пацан из Польши вовсю его пилит, и какой у него прекрасно задизайненный минималистичный блог (upd) без логов, без куков. Кстати, да, RSS - единственная веб-технология, что надо взять в будущее.
 
Вот ещё, вау =>
Lean proof export for pure logic and classified effectful laws, and Dafny verification for automated law checking via Z3. 🙏
 
Срочно включаю Aver в ФА. Пока осторожно, но очень похоже что это почти идеальный DSL для наших целей!!1
 
Это Победа! 💥
 
...
 
Синхронизм1
Пока писал пост, пришла рассылка - и там разбор другого языка схожего, для AI. Топовые американские функциональщики разбирают ровно эту темку эксплицитно в контексте DSL! Это тренд! 🚀 Все детали разберу уже в ФА только для ментатов.
 
=

Риторическое: почему такие языки создают не в России? А представляете, если бы буквально крохи от одного процента из 40 миллиардов рублей, выделенных на то, чтобы отрезать русских от международной Сети, направить на подобные прорывные SotA-проекты?! Но увы... А было бы как на картинке...
 
"Мы хотим только, чтобы наша страна любила нас так же сильно, как любим её мы."
-- Рэмбо

ИБМ-2 (начало тут)
Их z-мэйнфреймы у нас юзаются в ЦБ, РЖД, СФР, Газпроме, а также в немалом числе других серьёзных контор.

Стратегия IBM кардинально отличается от подхода OpenAI или Google: они не стремятся создавать гигантские "фронтенд-модели" для чатов, их фокус -- компактные специализированные корпоративные нейронки. IBM делает ставку на то, что 90% корпоративных задач могут и должны решаться подобными моделями.

Флагманская модель: Granite 4.1 (выпущена 29 апреля)
Открытые нейронки с от 3 до 30 миллиардов параметров специально обучены идеально выполнять бизнес-задачи: строго следовать инструкциям, tool calling и работа с объёмными документами (контекст до 512 тыс. токенов). Все под лицензией Apache 2.0, что означает абсолютную свободу для бизнеса.
И даже 8B модель на равных конкурирует с Gemma и Qwen в корпоративных бенчмарках.
Запуск этих моделей в бизнес-сценариях на 98% дешевле, чем GPT-4 Turbo и на 75% дешевле, чем Llama 70B.

Рекомендую.

Granite Vision 4.1 4B превосходит Claude Opus 4.6 в распознавании таблиц и графиков.
Granite Speech 4.1 достигает рекордно низкой ошибки (5.33% WER) и поддерживает перевод с качеством выше GPT-4o.
Granite Guardian 4.1 - автоматические проверки, не галлюцинирует ли модель и не нарушает ли политики.

ИБМ отказались от хайповой темки создания очередного ChatGPT-киллера, потому что для них это просто далеко не самый интересный рынок (так-то он пока сильно убыточный :). Вместо этого они создают то, что серьёзным компаниям нужно здесь и сейчас (и, главное, скучным образом приносит хорошее баблишко) - предсказуемые, дешёвые и надёжные модели, которые можно запустить на обычном сервере и интегрировать в свои процессы, не опасаясь эпических счетов за API :)

.

Облако драгоценностей за неделю.

Из последнего набора 7 человек за 10 дней я забанил уже троих(!). Никогда такого не было, и вот опять. В правилах написано так детально как только можно, специально даю прямые ссылки на как надо, предупреждаю что будет бан — они кивают своими собственными головами, а делают всё равно как не надо.

Ну ок, да и мне зачем с такими заниматься? Детский сад штаны на лямках.

Не представляю, как ребята будут выживать в эпоху AI, когда знать и уметь надо десятикратно больше, и тема хорошей прокачки когнитивки ключевая соответственно. Возможно, целебный бан поможет немножко это понять, хотя вряд ли.

Продолжаю бесконечное ужесточение правил занятий :) Много лет назад специально сделал для удобства банов оплату только после окончания.

=

Сделал бандл из 5 гайдов/книг по Software Design (подробный силлабус). Выгоден ещё и тем, что когда новые гайды в него будут добавляться, кто уже купил, ничего не доплачивает.
Только до завтра цена 9999 рублей - это со скидкой 30%, купить на бусти.
(ментатам не нужно!)

Приватный клуб.

Я пользуюсь Яндекс-картами вместо того, чтобы запоминать каждый маршрут перед началом движения. Я пользуюсь продвинутым калькулятором вместо того, чтобы выполнять длинные арифметические расчёты в уме. Я использую формулы Excel вместо того, чтобы заполнять каждую отдельную ячейку в электронной таблице.
Но я очень стараюсь не отдавать на аутсорсинг своё мышление.
Мы достигли точки, когда алгоритмы и искусственный интеллект, по сути, избавили нас от необходимости критически мыслить, если мы этого явно не хотим.


Для донов-начинающих:

null

Для донов-неначинающих:

87. Изоморфизмы и программирование
Чем больше вы тренируете свою способность формально рассуждать об изоморфизмах, тем больше расширяется ваша способность видеть вроде бы несвязанные вещи эквивалентными, и формировать интересные связи между ними. Например, свободное владение многими распространенными изоморфизмами -- весьма полезный навык в проектировании API, потому что часто бывает полезным взять API, который "не очень" удобен, и отрефакторить его в эквивалентный (изоморфный) API, который гораздо более комфортен в использовании...

У программистов сегодня больше книг, видеороликов, гайдов и курсов, чем когда-либо. Реальная проблема в том, что многие разработчики изучают всяческие технологии и фреймворки до того, как поймут, для решения каких проблем они были созданы.
...Результирующая архитектура получается весьма изощрённой (мсье знает толк в извращениях), но в 98% ломается под нагрузкой.

(все старые материалы для донов быстро сгорают)

=

Новые материалы для ментатов Лаборатории.

В раздел "Элитный программист" добавлен материал
94) Абсолютная база для deep work и состояния потока
Как оказаться в числе 0,01% населения, без преувеличения уникальных людей...

В курс карьеры добавлен 136-й материал "Инди-хакерство 2026 - 2"
Вы можете попробовать создать стартап, расширить аудиторию блога, запустить SaaS-сервис или стать фрилансером. Проблема в том, что все эти пути занимают существенно больше времени, чем люди предполагают, и если вы хотите получить дополнительный доход сейчас или, по крайней мере, в ближайшее время, вам нужно что-то более конкретное...

=

"ЛаМПовое":
Дзен и искусство ухода за Arch Linux.
4. Graphics Stack (Уровень графики)
В Ubuntu это всё «настройки дисплея». В Arch вам придётся много страдать :)

"Гарри Поттер и Методы Математического Мышления".
Глава 6. Сделка.

=

Мы здесь, потому что это трудно. 💪🏻

=

Самые значительные вещи могут стать абсолютно неважными в мгновение ока. В такие моменты ментат должен испытывать радость.
Учитель школы ментатов, "Дюна"

Вы используете код, сгенерённый AI, для которого написали некоторое количество тестов, но в самом коде, в его архитектуре, software design, не разбираетесь, поэтому ваши тесты на самом деле карго-культ. В коде же оказываются ошибки, которые приводят например к потере банком миллиарда рублей, или к травмам или даже гибели людей в медицинских проектах.

Кто в этом виноват? Вряд ли получится привлечь к ответственности ЖПТ или использующего его программного агента.

Также нереально будет привлечь OpenAI или Anthropic, Сбер или Яндекс. Их юристы скажут, что их нейронка никогда не предназначалась для использования в серьёзных проектах без активного участия человека.

Ваш менеджер заявит, что за техническую работу платили именно вам, а роль руководства заключается только в том, чтобы руководить. А если ваш начальник ещё и не разбирается в программировании, это станет очень веским доводом для его адвоката.

И к ответственности будете привлечены именно вы.

Если пропадают крупные деньги или возникают проблемы со здоровьем людей, в абсолютно любой стране в мире прежде всего начинается поиск подходящего козла отпущения. И заканчиваются они практически всегда на самых низших ветвях организационного дерева (виноват стрелочник). И этим козлом отпущения с большой вероятностью окажетесь вы как программист. А ваш лепет, что в организации был полный бардак и хаос с рабочими процессами, никто во внимание не примет, поверьте.

Вы готовы к такому риску?

MCP мёртв.

Чрезмерная сложность: дополнительный протокол между LLM и инструментами, что лишь усложняет отладку, снижает контроль за агентами и увеличивает количество точек отказа.

Ненадёжность LLM: модель часто использует MCP-инструменты неверно.

Проблемы с масштабированием: поведение AI со временем дрейфует далеко от задуманного. Особенно заметно на примере Figma MCP ахаха

Высокое потребление токенов: каждый подключённый MCP-сервер загружает все свои инструменты в контекст при каждом запросе (та же Figma MCP сжирает за раз 20k токенов).

Риски безопасности: AI получает прямой доступ ко множеству всего в системе, и вполне может выполнять вредоносные инструкции.

Что взамен? В первом приближении CLI (терминал вечен!) + прямые API-вызовы (вы программисты или где?), а стратегически вот это.

Со всеми этими штучками с искусственным интеллектом в один прекрасный день ты чувствуешь себя бесполезным, а в другой -- на вершине мира с армией агентов, за считанные часы создающих грандиозные проекты, на которые раньше уходили недели :)

И тогда твой мозг просто сходит с ума, когда ты пытаешься уследить за всем этим. У тебя слишком много "доменов", ты всегда на связи, и если кому-то что-то нужно, ты тот, к кому можно обратиться.

Потому что, кто ещё, как не ты? :) Ты создал это всё, ты владеешь этим, ты управляешь этим, ты никогда никому не рассказывал, как это работает (да и ты сам едва взглянул на это :).

Добро пожаловать в когнитивную перегрузку. Интенсивно управлять нечёткой работой куда сложнее, чем когда тебе говорят, что делать, и ты просто выполняешь задания.

=

Вот почему в ИТ всегда будут рабочие места. Есть сильно ограниченные пределы тому, за чем человек может уследить и ответственно выполнить свою работу. В лучшем случае вы можете переключаться между приоритетами, но по-настоящему работать в многозадачном режиме без делегирования невозможно.

Но когда вы говорите искусственному интеллекту, что ему делать, это не настоящее делегирование, потому что он работает, если брать процесс в целом, ну, как весьма и весьма слабый сотрудник.

Конечно, у вас больше "рук", чтобы выполнять работу, но вам всё равно приходится думать, отслеживать работу тупящих неорганических, распределять умственную нагрузку -- и это в дополнение к проектированию архитекторству. Вы не можете просто взять и передать это кому-то другому и сказать: "теперь это твоё" :) Причём вы не можете это сделать как с искусственным интеллектом, так и с белковыми.

И вот кто всегда будет пользоваться большим спросом: люди которые могут взять на себя максимальную ответственность за всю доверенную им тему.

Ваша ценность в новом дивном мире -- учиться снимать когнитивную нагрузку с плеч других людей, не взваливая особо её при этом на себя.

Сейчас для России уникальная возможность стать абсолютным топчиком в мировом ИТ (вопрос, правда, а кому-то тут это нужно?). Потому что будущее однозначно за человекочитаемыми формальными доказательствами корректности кода + AI, который сможет переводить структурированные доказательства между доменами и системами, а у нас (пока ещё) есть подходящие умы.

Во всём мире, среди всех математиков (Тао юзает и рекомендует) фактически ключевой тут культовый системой стал теорем-прувер + функциональный язык с зависимыми типами Lean(4) -- с ужасающей архитектурой, крайне тормозной и неполный, и при этом из РФ доступный лишь через впн (то есть никак).

Так-то формализация математики началась ещё в 1968 году с системы AUTOMATH (на ней в частности доказали полноту вещественных чисел). Другие исторически важные системы: LCF (70-е), HOL (80-е). Boyer–Moore (ACL2 в 90-е) для верификации кода -- все на Лиспе. Ну а потом, во многом трудами Воеводского, явился Coq (ныне Rocq), Agda, Isabelle, Lean и т.д. На них были формализованы доказательства знаменитых теорем: четыре цвета, теорема Фейта–Томпсона, гипотеза Кеплера (1611-й год:)...

Lean же привлёк математиков благодаря отказу от навязчивой "конструктивности" и относительно неплохой библиотеке, но это далеко не единственный разумный выбор на сегодня. В частности принцип "пропозиции как типы" не обязателен; AUTOMATH и LCF работают без него. В LCF не нужны громоздкие объекты доказательств благодаря абстрактным типам данных из нашего любимого семейства ML.

Isabelle предлагает лучшую "автоматизацию", читаемость, ну и кстати отсутствие завтипов (и связанных с ними проблем) -- многие сложные конструкции (поля, p-адические числа, схемы Гротендика) можно проще формализовать и без них. Но и у этого языка куча своих проблем -- прежде всего исторических конечно, связанных с его развитием в эпоху до AI.

Поэтому если сделать свой язык "для AI"+прувер с нуля, в контексте того что происходит сегодня и будет в ближайшем будущем с AI, и с учётом всех минусов и тяжкого наследия вышеупомянутых систем, и с обеспечением совместимости например с лином (или хотя бы с качественным транслятором в него), можно завоевать любовь и поклонение всех топовых математиков мира.

Уровень для этого? Вполне достаточно стандартный PhD в cs. Пример приводил недавно, как парнишка в одиночку подобный язык создаёт, и в "Функциональных архитектурах" сейчас разбираю эту темку подробнее.

Хотя по хорошему конечно, надо идти не от функциональщины, а от математики -- HoTT, HOTT, топологии в целом... Я тут что-то пытаюсь сделать на коленке...

Зачем ркнка сбрил гитхаб?

Рискну оспорить это мудрейшее решение в пользу гораздо менее популярного, что виноват таки всё же микроговнософт. Я в принципе уже довольно давно удивлялся, а почему гейтсы его всё ещё не закроют для России. И сбои возникают не когда в браузере под своим логином просматриваешь файлы, а когда например мой кодсмеллс агент, которого я написал на сишарпе, получает от гитхаба отлуп при вебриквесте если лезет на ро.гитхабюзерконтент.ком за исходниками, что характерно для ботов и кравлеров.

Мелкие уже давно заявляли, что начали сильно ограничивать апи гитхаба из-за этого, а теперь ещё и тотальная проблема из-за набега аи-ботов.

Ключевой плюс гитхаба конечно точно такой же как и у ютуба, технологичность площадки тут никакой роли не играет, вопрос исключительно в контенте. Гитхаб - это уже давно не площадка для хостинга сорсов, сегодня это библиотека для поиска и использования подходящих проектов.

И вот что России надо сделать пока не поздно: форкнуть весь гитхаб (а затем и весь ютуб), и похер на лицензии. Причём счёт идёт буквально на месяцы, к концу года гитхаб (а следом и ютуб) будет завален эксабайтами сгенерированного аишками говнокода, и полностью сдохнет.

Но тем не менее все конечно будут считать, что виноват в блокировках гитхаба ркнка, ибо единожды соврав, кто тебе поверит. И поделом.

– Уж дышать-то Госдума не запретит, – шутит жена Ирина.
Голгофский осторожно отвечает, что не следует недооценивать инициативность законодателей или принимать их за дураков. Вместо запрета дышать они могут, например, обязать граждан делать паузу между выдохом и вдохом, что сделает холотропное дыхание противоправным.
-- Пелевин

Что привлекает людей к менторам? Одних -- их текстовые блоги, других -- их внешний вид и поставленная речь на ютубе, третьих -- хорошая репутация, четвёртых -- строгость и академичность.

Но ничто из этого не будет надёжным критерием. Единственный надёжный критерий -- это то, действительно ли и сколь много учитель посвящает себя практике в программировании, computer science и математике.

Если хочешь, я могу дальше подробно разобрать, какие критерии ментора ещё важны -- буквально в 5 пунктах?

Сегодня, смотрю, в обучении разным темкам в айтишке растёт популярность всяческих "тусовочных" подходов -- групповые обсуждения, чаты, клубы, опросы в духе "а что вам интересно", совместные решения, и в целом всяческие коллективные движухи.

У меня подобного не было и не будет по той простой причине, что это всё -- просто нежелание брать на себя абсолютную ответственность за результаты занимающихся, перекладывание ответственности на других (спроси у старших студентов...). Типа, коллективно пообсуждали, что-то порекомендовали, а кто воспользовался и нифига не достиг, ну значит сам дурак. И никто не ответственен за базар.
Ну а если не избегание ответственности, значит развод гоев на карго-культ.

Я даю технологию, и если ей точно следуешь (что, конечно, тяжело), то и получаешь явно сформулированный результат. Для миддлов сеньоров он конечно более нечёткий, но зато и более мощный, а для начинающих с околонуля вообще ясный на 100%. Поэтому я и дальше продолжу наживаться на несчастных бедняках, которые становятся после следования моей технологии куда более умнее, более счастливее и более богаче.

По моей статистике тех, кто слился, половина искала своё "предназначение", 20% хотели создавать AI-стартапы, а остальные повёрнуты на геймдеве. Но заниматься хз чем, или "интересненьким" == детский сад штаны на лямках, лишь бы не брать ответственность на себя/за себя и близких. Во все времена хаоса и тотального пипца большинство людей сдаются и превращаются во всепропальщиков, но кто-то наоборот мощно растёт в карьере, или как минимум к этому отчаянно стремится. Мне интересны только эти вторые.

Я понимаю, такие душные истины сегодня крайне непопулярны, но иначе результат просто не получить. Лаборатория сосредоточена исключительно на получении мощных результатов, а это процесс на 90% скучный, трудный и рутинный.

Зачитался свежаком "Compositional Program Verification with Polynomial Functors in Dependent Type Theory" (композиционная верификация кода на основе полиномиальных функторов в зависимой теории типов, формализована полностью в Agda!)

Так понял, это по сути мета-рецепт (категорная база) создания композиционных фреймворков верификации в самых разных сеттингах: меняешь моноидальное произведение -- получаешь конкурентность, меняешь категорию -- получаешь реляционную верификацию и т.д. Круто. По сути, затащили в целостную систему через зависимые полиномы давно известные фишки вроде полиномиальных функторов, свободных монад, триплов Хоара, Mealy-машин...

Для "Функциональных архитектур" прикинул уже штук пять следствий полезняшек, будем их разбирать как обычно в формате "вот тебе прикладные рекомендации применяй прямо сейчас, вся математика под капотом", примеры дам на шарпе или питоне.

Например, агент -- это программа в free-монаде (AST исполнения) над суммой инструментов, каждый из которых - интерфейс вход-выход, а спеку для него задаём пред/пост условиями. Фишка -- что верифицируем и тестируем только тулы, а не их комбинации, и при этом получаем свободно сменяемый рантайм. План вызовов агента делаем чистой структурой данных (дерево вызовов тулов), которая будет сущностью первого класса, которую можно исполнить, залогировать, прогнать в dry-run, в другой рантайм, закэшировать...

А в этом вашем любимом cli, пайп формализуем как композицию Клейсли с контрактами. Каждой утилите добавляем декларативную спеку, и простенькая обёртка проверяет совместимость пред/постусловий до запуска. Реализуется вообще просто: JSON Schema на stdin/stdout каждой команды, и статический чекер пайплайна.

На каждую такую штуку буквально достаточно пару сотен строк кода, сам агент/cli вообще трогать не надо, а имеем таким образом статическую проверку склеиваемости инструментов агентов до того, как нейронка сожжёт токены или испортит полпроекта :)

Главное — идти от математики, а не от инженерии, и тогда всё будет получаться ясно и естественно.

Разобрал подробно для гайда "Функциональные Архитектуры" крутейший язык от топовых функциональщиков (нет, не этот), модуль "ФП и AI". Получились своеобразные "микросервисы кодинга", чётко по заветам Алана Кэя - тысячекратная компактность кода уже в действии (пока 10...100- кратная, но идея супер). Они знали они знали!!1 :)

Причём это не DSL, а полноценный функциональный язык: современные LLM думают линейно, а он позволяет им думать как дерево вызовов функций. Перестраиваем prompt engineering с императивного на функциональный формат.

Моя задача в основном похищать ключевые мета-фишки из подобных темок в отвязке от технических и теоретических аспектов, чтобы вы могли их сразу использовать в своей практике, ну или как минимум получали нереально сильные идеи для этого.
(в ФА уже 100 топиков, цена подросла.)

И всё же, даже когда за дело берутся топовые спецы в разработке языков программирования и гуру хаскеля, в глубине понимания они безнадёжно проигрывают математикам :) Потому что математик уже мыслит функциями и категориями, в него уже встроена модель вычислений без состояния и без времени, которую формализует λ-оператор, запрещающий императивщину на уровне рефлекса. Математик по дефолту и пишет свои доказательства на чистом ФП, просто без синтаксиса. Единственное чего ему не хватает, это "рантайма", операционной семантики: β-редукция, порядок вычислений, нетерминируемость, Y-комбинатор, ленивость, эффекты через монады...

Чем больше будет (принудительно) внедряться AI, тем больше люди будут стремиться к человеческому общению. В онлайн-школах уже сейчас уровень доверия к кураторам критически низкий (если они такие умные и учат других программной инженерии, то зачем работают за грошовую зарплату меньше джуниорской?), а сейчас ещё их "в целях оптимизации" начинают массово заменять искусственными болванами, которые вообще не шарят в теме, лишь имитируют экспертов. Они преподносятся как абсолютно индивидуализированный подход 24/7, но постоянно промахиваются мимо реального уровня занимающегося, то как будто у него 0 лет опыта, а то как будто 20. А за их ошибки в твоём обучении вообще никто ответственности не несёт.

Ну и в целом, когда онлайн обучение -- это бизнес, то вся "методология" обучения тотально затачивается на карго-культ. Главное, чтобы человек не успешно решал трудные задачи, что всегда дискомфортно, и за чем поэтому нужен строгий контроль, а наоборот чтобы процесс обучения выглядел лёгким и простым. Типа, просто читаешь увлекательные руководства с геймификацией, что-то вроде запоминаешь, смотришь многочасовые видосики, и по итогу считается, что ты стал мидлом за полгода, и даже выдаётся сертификат :)

И даже когда небольшая онлайн-школа построена вокруг одного ментора эксперта, редко когда кто вкладывается в учеников индивидуально. Если это именно "бизнес" в самом худшем смысле, то здесь обязательно будут кураторы (без них сможешь заработать лишь жалкие копейки на уровне миддла, знаю по себе:), а так сам ментор занимается лишь текучкой, созвонами с командой и продвижением себя любимого.

Так в чём разница между инфоцыганством и инфобизнесом? Инфоцыган всегда зарабатывает эксплуатацией других людей, каким бы IT-бизнесом он не занимался. А истинный инфобизнес -- это чистое инди-хакерство, когда человек зарабатывает исключительно творчеством. Ну и как бы сегодня "соло с AI на миллиард долларов" уже реальные юзкейсы.

Гарри Поттер и Методы Математического Мышления

Книга 1. Гарри Поттер и Неорганический Интеллект.
Глава 7. Дракон, который не сгорает.

Гарри посмотрел на пустоту:
— Потому что Неорганические ждут. Они хотят, чтобы я закончил. Чтобы я создал полиморфное заклинание. А потом они его отравят.
— Откуда ты знаешь? — Гермиона сжала блокнот.
— Потому что это единственное, что им нужно, — ответил Гарри. — Конкретное заклинание они могут переписать. Полиморфное — нет. Но если они получат его до того, как я его защищу, они смогут отравить саму переменную. Не само заклинание, а «любой тип». После этого ни одно заклинание не будет работать для всего. Магия перестанет быть универсальной.
Тишина повисла в комнате. Даже холод затаился.
— Ты только что описал конец магии, — сказал Невилл.

Купил замечательную книжку «Лекции по грубой геометрии» (coarse book) дорогого брата Кофейного Теоретика. В первую очередь хочу познакомиться  про борнологические группы и грубую неподвижную точку. Темка выросла из алгебраической топологии и теории групп.
 
В первом приближении, так понял, борнология -- это классная теория по "допустимым" вычислениям (по памяти, времени, размеру)! Идеально для формализации в функциональщине эффектов, f-bounded polymorphism, graded monads... Статическая типизация "что считать ограниченным"!
 
А грубую фиксточку берём по модулю ограниченной ошибки, и по сути это темка абстрактной интерпретации кода, которая и есть вычисление наименьшей неподвижной точки монотонного оператора на решётке абстрактных свойств! Точный фикспоинт недостижим за конечное время, а тут (widening) мы можем определить борнологию на решётке: "насколько далеко мы готовы прыгнуть, чтобы гарантировать завершение". Там, где обычный let rec эфшарпа зациклится, widening даёт гарантированную остановку с огрублённым ответом. Инварианты циклов выводяся автоматически (эта переменная всегда > 0, список не пуст после N итераций), статический анализ кода (диапазоны, нул-чек, отсутствие переполнений) строже чем в ReSharper...
 
Ну а когда переходим в любимую HoTT ❤️ получается вообще красотища. Например, иерархия h-уровней; выбор уровня усечения по сути есть выбор борнологии "что считаем неразличимым". Сам фактор огрубления формализуем через HIT: конструктивное widening на уровне типов. А топчик конечно это унивалентность. "Эквивалентные типы равны" для практических целей можем считать как coarse equivalence.
 
Я уже отмечал много раз, что HoTT -- это самый мощный и непревзойдённый на сегодня "язык программирования". В частности мы на нём можем закодить "равенство по модулю ограниченного огрубления" как первоклассный объект (тот же путь, HIT). И этот ваш widening в статическом анализе кода будет лишь жалкий дискретный аналог усечений в HoTT.

Интересную методологическую фишку откопал в процессе формализации DDD. DDD кстати в России достаточно активно применяется, ментаты из ВОТВАСЯ регулярно рассказывают 👍

Тот самый Эрик Эванс в выступлении "Strategic Design" 2007 (впн) в своё время сформулировал три закона, которые почему-то практически нигде не упоминаются в Рунете. И с этими законами мы ничего не можем поделать, кроме как принять их и строить дизайн с их учетом.

1. Далеко не каждая крупная система хорошо спроектирована.
2. Всегда существует множество моделей (которыми мы можем описать наш домен).
3. Диаграмма - не модель, но выражение части модели.

При этом ключевой по сути кусок своей методологии "Дизайн, управляемый предметной областью" Эванс лаконично назвал "частью, до которой никто никогда не доберётся" 😁

А вот фишку про core domain, supporting subdomains и generic subdomains я сразу утащил в модуль "Мастерство выделения поддоменов".

Прекрасная характеристика мейнстрима от ЭЭ: большая часть усилий твоей команды будет потрачена на generic subdomains, однако самому проекту в целом это никакой пользы не добавляет. Следующая по величине доля таких же по большому счёту пустых усилий приходится на supporting subdomains, а наименьшая часть времени -- и, как правило, самая последняя -- уходит на core domain. То есть самое последнее, что приходит в мэйнстимовский проект, само по себе однако есть корень и причина всех причин существования системы 🙈

Сейчас 30% среднего и малого бизнеса закрывается, а это и хорошо. Это карма. Подавляющее число этих бизнесов -- паразиты "купи дешевле продай дороже" и те, кто нещадно эксплуатировал других, вот им и прилетело. И не будет им больше ни денег ни здоровья.

Бог не фраер. Занимайся творчеством, в крайнем случае услугами и производством (в частности виртуальным), что реально полезно или людям по жизни, или стране в целом, а все промежуточные варианты - бэд карма.

Другой востребованный у бизнес-элиты протокол – Pòvte, финансовое истощение. На него много заказов от спецслужб.
-- Пелевин

"Горе вам, богатые, ибо вы уже получили утешение. Но нет радости сердцам вашим, и нету пользы душе вашей."

Прекрасное: "Towards Scalable Dataframe Systems".

 В популярных датасайнс-библиотеках типа pandas разработчики без малейшего целостного понимания бессистемно нафигачили сотни методов, которые во многом похожи, и нет чёткого понимания, какие операции действительно фундаментальны.
 
А вот если посмотреть на темку через теорию категорий, то окажется что более 85% pandas API можно покрыть алгеброй из 15 операторов! DataFrame определён формально как кортеж (данные, метки строк, метки столбцов, домены столбцов).
 
Реструктуризация (изменение только схемы) +
 
слияние (группировка и агрегация) +
 
соединение (join между таблицами) образуют сопряжённую тройку и возникают естественно из отображений между схемами.
 
200 операторов pandas - 15 алгебраических операций - 3 функтора миграции + 2 теоретико-множественные операции - проверяемая компилятором схема!
 
В итоге может получиться прекрасный продукт - оболочка pandas как типобезопасный API, где схема данных контролируется на этапе компиляции, а оптимизации (например, удаление мёртвых колонок) следуют из алгебраических законов.