Куда делись промпт инженеры?
На рассвете ИИ бума, который мы сейчас с вами переживаем, были такие люди, которые только то и делали, что промпты писали.
Сам помню это время, когда я рассказал проджект менеджеру, что он сам может писать промпты через генератор промптов от Anthropic, на меня тогда смотрели так, будто я открыл четвёртое измерение.
Так вот, Prompt Engineering постепенно эволюционировал в Context Engineering, который в свою очередь является неотъемлемой частью обязанностей ИИ инженера. Сейчас объясню что это такое и как это произошло.
Сначала языковые модели умели только отвечать на наши тривиальные и не совсем вопросы. Потом к этому добавился структурированный вывод (structured output), чтобы модель возвращала JSON'ы, которые мы с вами можем легко перекладывать. На базе этого появился вызов функций (function calling), который дал модели то, что сейчас называют «агентность» — взаимодействие с внешним кодом, запуск функций и принятие решений на основе их вывода. Потом у модели появилась возможность запускать собственно сгенерированный код в изолированном окружении (code interpreter tool). Следующий логичный шаг – MCP протокол, который позволяет ЛЛМ вызывать функции внешних микросервисов и стандартизирует коммуникацию между агентами и тулами. По сути, сейчас ЛЛМ является эдакой операционной системой, а MCP тулы — это драйверы (для браузера, для базы данных и т.д).
Prompt Engineering был релевантен, когда у модели не было такого количества разных вещей, которые нужно включать в контекст. Тогда было достаточно написать системную инструкцию и получить ответ от модели.
Сейчас, когда у модели есть tools, память (long term memory), чанки информации из RAG'а и инструкции, возникает необходимость правильно это сложить. «Чо тут сложного, всё запихнул в контекст и погнали», — скажете вы, но не так всё просто. Есть такое понятие как «гниение контекста» (context rot): это когда количество токенов в контекстном окне увеличивается, способность модели правильно строить связи между понятиями и источниками деградирует. Anthropic это называет «dilution effect» — чем больше нерелевантной информации в контексте, тем хуже модель справляется с задачей. В общем, на данный момент контекст должен восприниматься как что-то конечное, так как у ЛЛМ есть «бюджет внимания», и нам нельзя бросаться им во все стороны.
Главная цель context engineering'а – найти максимально компактный контекст, который максимизирует точность вывода модели. Теперь это не только написание инструкций, но и управление тем, какие данные попадают в контекст, когда и в каком объёме.
В следующей части расскажу практические советы о том, как организовывать контекст, где проходит баланс между слишком подробной и слишком расплывчатой инструкцией, и какие паттерны использую я в продакшн системах.
[источник]
Stay tuned.
#ai
@makebugger
На рассвете ИИ бума, который мы сейчас с вами переживаем, были такие люди, которые только то и делали, что промпты писали.
Сам помню это время, когда я рассказал проджект менеджеру, что он сам может писать промпты через генератор промптов от Anthropic, на меня тогда смотрели так, будто я открыл четвёртое измерение.
Так вот, Prompt Engineering постепенно эволюционировал в Context Engineering, который в свою очередь является неотъемлемой частью обязанностей ИИ инженера. Сейчас объясню что это такое и как это произошло.
Сначала языковые модели умели только отвечать на наши тривиальные и не совсем вопросы. Потом к этому добавился структурированный вывод (structured output), чтобы модель возвращала JSON'ы, которые мы с вами можем легко перекладывать. На базе этого появился вызов функций (function calling), который дал модели то, что сейчас называют «агентность» — взаимодействие с внешним кодом, запуск функций и принятие решений на основе их вывода. Потом у модели появилась возможность запускать собственно сгенерированный код в изолированном окружении (code interpreter tool). Следующий логичный шаг – MCP протокол, который позволяет ЛЛМ вызывать функции внешних микросервисов и стандартизирует коммуникацию между агентами и тулами. По сути, сейчас ЛЛМ является эдакой операционной системой, а MCP тулы — это драйверы (для браузера, для базы данных и т.д).
Prompt Engineering был релевантен, когда у модели не было такого количества разных вещей, которые нужно включать в контекст. Тогда было достаточно написать системную инструкцию и получить ответ от модели.
Сейчас, когда у модели есть tools, память (long term memory), чанки информации из RAG'а и инструкции, возникает необходимость правильно это сложить. «Чо тут сложного, всё запихнул в контекст и погнали», — скажете вы, но не так всё просто. Есть такое понятие как «гниение контекста» (context rot): это когда количество токенов в контекстном окне увеличивается, способность модели правильно строить связи между понятиями и источниками деградирует. Anthropic это называет «dilution effect» — чем больше нерелевантной информации в контексте, тем хуже модель справляется с задачей. В общем, на данный момент контекст должен восприниматься как что-то конечное, так как у ЛЛМ есть «бюджет внимания», и нам нельзя бросаться им во все стороны.
Главная цель context engineering'а – найти максимально компактный контекст, который максимизирует точность вывода модели. Теперь это не только написание инструкций, но и управление тем, какие данные попадают в контекст, когда и в каком объёме.
В следующей части расскажу практические советы о том, как организовывать контекст, где проходит баланс между слишком подробной и слишком расплывчатой инструкцией, и какие паттерны использую я в продакшн системах.
[источник]
Stay tuned.
#ai
@makebugger
👍26🔥16❤4
Тестовое задание на позицию ИИ Инженер – оффер 8000$
Сегодня мне дали очередной оффер и я решил бесплатно поделиться с вами тем, что люди обычно продают в приватках.
Многие из вас подписались за чем-то полезным, поэтому вот:
пример типового тестового задания которое получает кандидат на позицию AI Engineer, стоит отметить, что при получании оффера оцениваются не только технические навыки, но и способность продавать себя и нравиться людям. Так что если взглянув на задачу она покажется вам слишком тривиальной и вы скажите "Пф.. та каждый это может сделать", то не забывайте, что платят не только за код, но и за то насколько широко вы улыбаетесь😁
Я коллекционирую интересные технические задачи и их решения со всех последних интервью так как это является отличным источником вдохнования для моих менти. Делая технические задачи можно научиться многим интересным фреймворкам или методикам на которые бы у вас никогда не нашлось времени в обычной жизни.
Если у кого-то из вас будет запал и желание поделиться своим решением, то скидывайте в комменты, вполне вероятно намучу какой-нибудь приз за самое классное решение, если будут такие смельчаки (понимаю, для кого-то это может быть не достаточно мотивирующим).
Когда пробьём планку 1500 я поделюсь исходным кодом своего решения и даже сделаю презентацию или мини-стрим❤️
А пока что можете поставить🔥 и переслать другу которому бы это могло быть интересно и полезно.
#ai
@makebugger
Сегодня мне дали очередной оффер и я решил бесплатно поделиться с вами тем, что люди обычно продают в приватках.
Многие из вас подписались за чем-то полезным, поэтому вот:
пример типового тестового задания которое получает кандидат на позицию AI Engineer, стоит отметить, что при получании оффера оцениваются не только технические навыки, но и способность продавать себя и нравиться людям. Так что если взглянув на задачу она покажется вам слишком тривиальной и вы скажите "Пф.. та каждый это может сделать", то не забывайте, что платят не только за код, но и за то насколько широко вы улыбаетесь
Я коллекционирую интересные технические задачи и их решения со всех последних интервью так как это является отличным источником вдохнования для моих менти. Делая технические задачи можно научиться многим интересным фреймворкам или методикам на которые бы у вас никогда не нашлось времени в обычной жизни.
Если у кого-то из вас будет запал и желание поделиться своим решением, то скидывайте в комменты, вполне вероятно намучу какой-нибудь приз за самое классное решение, если будут такие смельчаки (понимаю, для кого-то это может быть не достаточно мотивирующим).
Когда пробьём планку 1500 я поделюсь исходным кодом своего решения и даже сделаю презентацию или мини-стрим
А пока что можете поставить
#ai
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥106❤5
Про плохие стартапы ч. 2
ч. 1 ч. 3
Первый релиз приложения hitchat ai был не за горами, чувствовалось, что инвестор пушит, чтобы мы уже хоть что-то зарелизили и доказали жизнеспособность гениальной идеи Томаша и Радека (про идею в первой части).
Сразу после релиза всё пошло по строго заготовленному плану, повесели кучу билбордов по Праге, похвалили всех за хорошую работу, одним днём уволили СТО.
Ретроспективно стало понятно, что наши темщики с миллионом долларов инвестиций готовились слить челика сразу же после запуска. Заранее начали назначать 1-1 и спрашивать: «а ты знаешь, как работает Х? сможешь ли ты, если что, сам сделать Y, если вдруг СТО будет в отпуске?»
Его не просто слили, а не выплатили зп за последние 2 месяца (10к€), никакую долю в столь перспективном стартапе он так и не увидел, а как только он сказал, что будет судиться, то темщики пригрозили тем, что тоже будут с ним судиться, так как он испортил продукт тем, что заделиверил некачественный код, из-за чего релиз произошел позже, чем планировалось.
В этом бутерброде я был посередине, с одной стороны СТО, которому я, из человеческой и пролетарской солидарности, «намекал» на внутренние процессы (*не сливая ни капли конфиденциальной информации и не нарушая условия моего договора с hitchat.ai), с другой стороны фаундеры, которые боялись, что кто-то «намекает» кинутому СТО о внутряке и постоянно спрашивали: «а не общаетесь ли вы с ним?»
Началась масштабная спецоперация «Сталинская ретушь по-чешски» по удалению следа СТО из всех микросервис, к которым притронулась рука предателя (ко всем микросервисам), и тактическая перепись всего бэка.
После этой ситуации я каждый месяц был готов. Готов к тому, что зп мне не выплатят, ещё и в суд подадут за некачественные промпты, так что тапочки, полотенце, зубную щётку и тёплые носки всегда держал наготове.
Несмотря на то, что я был обеими ногами за стороне бывшего СТО, я не понимал, кто в ментальном здравии поверит в перспективность этой идеи и будет судиться ради доли в компании hitchat.
На фоне всего этого Чехию усыпали билборды, плакаты в метро и другая реклама продукта💩 , фаундеры пошли на подкасты, начали давать интервью каждой газете, чешское эй ай сообщество получило своих героев.
Как же я кринжевал каждый раз, когда видел рекламу хитчата… (фотки оставлю в комментах). Уровень кринжа возрастал ещё больше, когда я вспоминал про все те процессы, которые происходят за кулисами.
В итоге реклама дала свои плоды, в пике наша микросервисная архитектура пережила нагрузку в 105 пользователей. Платную версию купили 6 человек (радек, томаш, инвестор и их друзья). На AppStore появился первый отзыв (но к сожалению, с одной звездой, оставлю в комментах). Главная претензия оставившего отзыв пользователя заключалась в том, что Генри Форд, с которым вы можете пообщаться на нашей платформе, не поддерживает антисемитов. Неудивительно, ведь хитчат был обычной оболочкой над ChatGPT, фамилии создателей которого: Альтман, Брокман, Шульман и Суцкевер.
В общем, темщики негодовали, почему их гениальная идея не откликается у обычного потребителя?! Похоже, никто не хочет общаться с Вацлавом Гавлом за 12 евро в месяц… в команде поддерживался боевой дух.
Фаундеры не пальцем деланы и решили действовать, используя data driven approach (чат гпт определение вам: Data-Driven Approach — это подход к управлению бизнесом, при котором все ключевые решения принимаются на основе данных, а не интуиции, личного опыта или мнений руководства).
После анализа пользовательского поведения выяснилось, что 80% трафика приходится на общение с онлифанщицей. (it says a lot about our society) бывший президент далеко не пользовался такой же популярностью как она. Фаундерами было принято решение делать pivoting (резкое, но осознанное изменение направления развития стартапа, когда команда сохраняет свои ресурсы, технологии и команду, но меняет бизнес-модель, продукт, целевую аудиторию или рынок, чтобы найти более жизнеспособное решение).
Меня позвали на созвон.
Была поставлена амбициозная задача.
Надо сделать эй ай онлифанс.
#life #ai
@makebugger
ч. 1 ч. 3
Первый релиз приложения hitchat ai был не за горами, чувствовалось, что инвестор пушит, чтобы мы уже хоть что-то зарелизили и доказали жизнеспособность гениальной идеи Томаша и Радека (про идею в первой части).
Сразу после релиза всё пошло по строго заготовленному плану, повесели кучу билбордов по Праге, похвалили всех за хорошую работу, одним днём уволили СТО.
Ретроспективно стало понятно, что наши темщики с миллионом долларов инвестиций готовились слить челика сразу же после запуска. Заранее начали назначать 1-1 и спрашивать: «а ты знаешь, как работает Х? сможешь ли ты, если что, сам сделать Y, если вдруг СТО будет в отпуске?»
Его не просто слили, а не выплатили зп за последние 2 месяца (10к€), никакую долю в столь перспективном стартапе он так и не увидел, а как только он сказал, что будет судиться, то темщики пригрозили тем, что тоже будут с ним судиться, так как он испортил продукт тем, что заделиверил некачественный код, из-за чего релиз произошел позже, чем планировалось.
В этом бутерброде я был посередине, с одной стороны СТО, которому я, из человеческой и пролетарской солидарности, «намекал» на внутренние процессы (*не сливая ни капли конфиденциальной информации и не нарушая условия моего договора с hitchat.ai), с другой стороны фаундеры, которые боялись, что кто-то «намекает» кинутому СТО о внутряке и постоянно спрашивали: «а не общаетесь ли вы с ним?»
Началась масштабная спецоперация «Сталинская ретушь по-чешски» по удалению следа СТО из всех микросервис, к которым притронулась рука предателя (ко всем микросервисам), и тактическая перепись всего бэка.
После этой ситуации я каждый месяц был готов. Готов к тому, что зп мне не выплатят, ещё и в суд подадут за некачественные промпты, так что тапочки, полотенце, зубную щётку и тёплые носки всегда держал наготове.
Несмотря на то, что я был обеими ногами за стороне бывшего СТО, я не понимал, кто в ментальном здравии поверит в перспективность этой идеи и будет судиться ради доли в компании hitchat.
На фоне всего этого Чехию усыпали билборды, плакаты в метро и другая реклама продукта
Как же я кринжевал каждый раз, когда видел рекламу хитчата… (фотки оставлю в комментах). Уровень кринжа возрастал ещё больше, когда я вспоминал про все те процессы, которые происходят за кулисами.
В итоге реклама дала свои плоды, в пике наша микросервисная архитектура пережила нагрузку в 105 пользователей. Платную версию купили 6 человек (радек, томаш, инвестор и их друзья). На AppStore появился первый отзыв (но к сожалению, с одной звездой, оставлю в комментах). Главная претензия оставившего отзыв пользователя заключалась в том, что Генри Форд, с которым вы можете пообщаться на нашей платформе, не поддерживает антисемитов. Неудивительно, ведь хитчат был обычной оболочкой над ChatGPT, фамилии создателей которого: Альтман, Брокман, Шульман и Суцкевер.
В общем, темщики негодовали, почему их гениальная идея не откликается у обычного потребителя?! Похоже, никто не хочет общаться с Вацлавом Гавлом за 12 евро в месяц… в команде поддерживался боевой дух.
Фаундеры не пальцем деланы и решили действовать, используя data driven approach (чат гпт определение вам: Data-Driven Approach — это подход к управлению бизнесом, при котором все ключевые решения принимаются на основе данных, а не интуиции, личного опыта или мнений руководства).
После анализа пользовательского поведения выяснилось, что 80% трафика приходится на общение с онлифанщицей. (it says a lot about our society) бывший президент далеко не пользовался такой же популярностью как она. Фаундерами было принято решение делать pivoting (резкое, но осознанное изменение направления развития стартапа, когда команда сохраняет свои ресурсы, технологии и команду, но меняет бизнес-модель, продукт, целевую аудиторию или рынок, чтобы найти более жизнеспособное решение).
Меня позвали на созвон.
Была поставлена амбициозная задача.
Надо сделать эй ай онлифанс.
#life #ai
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Багодельня Соколовского 👾 pinned «Тестовое задание на позицию ИИ Инженер – оффер 8000$ Сегодня мне дали очередной оффер и я решил бесплатно поделиться с вами тем, что люди обычно продают в приватках. Многие из вас подписались за чем-то полезным, поэтому вот: пример типового тестового задания…»
Самый полезный пост про кастомные MCP в вашей жизни
Если вы последний год не жили под камнем, то вы точно слышали заморскую аббревиатуру MCP (эм си пи). Это такой протокол, который позволяет языковым моделям взаимодействовать с внешними функциями и сервисами.
Он работает по принципу Remote Procedure Call, то есть модель может вызвать функцию, которая исполняется на другом сервере или в другом приложении.
Короче, чтобы каждый не писал кастомные tools для взаимодействия с внешними ресурсами и сервисами, ребята из Anthropic решили стандартизировать всё это мракобесие и теперь вы можете без забот подключить к вашему кодинг агенту кучу MCP tools (о самом полезном MCP я писал 👉 тут) с помощью которых он может взаимодействовать с различными системами во время выполнения поставленной задачи.
Но если с использованием MCP всё понятно, то как нам написать свой кастомный MCP server? В интернете есть куча стартапов и SaaS (пример) которые сгенерируют вам готовый MCP сервер по вашей OpenAPI спецификации, но проблема в том, что это жёсткий антипаттерн, который, к сожалению, в индустрии встречается крайне часто.
Ну а чо, просто обернуть готовые REST эндпоинты в MCP tools и готово, теперь агент может взаимодействовать с нашим приложением, бюджет освоен, стейкхолдеры с довольным лицом и покрасневшими щёчками добавляют плашку «эй ай копайлот» к своему продукту.
Почему это плохо и так делать не надо?
Давайте представим ситуацию у нас есть проект где есть users и teams.
Есть следующие эндпоинты:
Вы заворачиваете эти эндпоинты в MCP tools один в один. Дело сделано.
Теперь представьте, что юзер просит агента: «Добавь Сашу из команды маркетинга в команду разработки».
Простой запрос, в UI вы бы просто выбрали человека из дропдауна и нажали кнопочку. Но агент с вашими REST-обёртками начинает танцевать балет из пяти актов:
Пять вызовов вместо одного. И это я ещё упростил, в реальности там может быть проверка прав доступа, валидация, логирование и всякая другая хрень.
Но это ещё не всё, дальше веселее. Проблема номер два – UUID это кошмар для LLM. Языковые модели галлюцинируют UUID-ы как проклятые. Они могут решить что
a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890
это валидный айдишник пользователя просто потому что он похож на UUID который вы передали в контексте.
И вот ваш агент пытается обновить пользователя который не существует, получает 404, начинает ретраиться, жрёт токены и в итоге сдаётся, а юзер сидит и думает «ну и хрень это вашэ эй-ай».
К тому же, UUID токенизируется крайне неэффективно. Один UUID это примерно 23 токена в зависимости от модели, а если у вас в ответе приходит массив из сотни пользователей с их UUIDs, то сами можете представить качество такого context engineering’а.
Что делать с UUID почитайте 👉 тут.
Итак, наш запрос: «Добавь Сашу из маркетинга в команду разработки»
Это конкретное действие с понятной бизнес-логикой. Но ваш REST API думает ресурсами: юзер, команда, их свойства.
а получает набор CRUD операций которые надо самому оркестрировать.
И вот агент начинает дирижировать этим оркестром: проверить, получить, обновить, проверить ещё раз… А если где-то в середине что-то упало? У REST API нет транзакционности. Через несколько запросов вы останетесь с Сашей, который наполовину в маркетинге и наполовину в разработке…
А как же правильно?
Ответ в комментах (место закончилось)
👇
#dev_help #ai
@makebugger
Если вы последний год не жили под камнем, то вы точно слышали заморскую аббревиатуру MCP (эм си пи). Это такой протокол, который позволяет языковым моделям взаимодействовать с внешними функциями и сервисами.
Он работает по принципу Remote Procedure Call, то есть модель может вызвать функцию, которая исполняется на другом сервере или в другом приложении.
Короче, чтобы каждый не писал кастомные tools для взаимодействия с внешними ресурсами и сервисами, ребята из Anthropic решили стандартизировать всё это мракобесие и теперь вы можете без забот подключить к вашему кодинг агенту кучу MCP tools (о самом полезном MCP я писал 👉 тут) с помощью которых он может взаимодействовать с различными системами во время выполнения поставленной задачи.
Но если с использованием MCP всё понятно, то как нам написать свой кастомный MCP server? В интернете есть куча стартапов и SaaS (пример) которые сгенерируют вам готовый MCP сервер по вашей OpenAPI спецификации, но проблема в том, что это жёсткий антипаттерн, который, к сожалению, в индустрии встречается крайне часто.
Ну а чо, просто обернуть готовые REST эндпоинты в MCP tools и готово, теперь агент может взаимодействовать с нашим приложением, бюджет освоен, стейкхолдеры с довольным лицом и покрасневшими щёчками добавляют плашку «эй ай копайлот» к своему продукту.
Почему это плохо и так делать не надо?
Давайте представим ситуацию у нас есть проект где есть users и teams.
Есть следующие эндпоинты:
• GET /user/:id – получить конкретного пользователя по айдишнику
• PUT /user/:id – изменить информацию о пользователе
• GET /teams – получить все команды
• GET /teams/:id – получить конкретную команду по айдишнику
Вы заворачиваете эти эндпоинты в MCP tools один в один. Дело сделано.
Теперь представьте, что юзер просит агента: «Добавь Сашу из команды маркетинга в команду разработки».
Простой запрос, в UI вы бы просто выбрали человека из дропдауна и нажали кнопочку. Но агент с вашими REST-обёртками начинает танцевать балет из пяти актов:
1. Вызывает GET /users чтобы найти всех Саш
2. Парсит ответ в поисках нужного Саши
3. Вызывает GET /teams чтобы найти команду маркетинга (проверить что Саша там)
4. Вызывает GET /teams снова чтобы найти команду разработки
5. Наконец вызывает PUT /user/:id с UUID Саши
Пять вызовов вместо одного. И это я ещё упростил, в реальности там может быть проверка прав доступа, валидация, логирование и всякая другая хрень.
Но это ещё не всё, дальше веселее. Проблема номер два – UUID это кошмар для LLM. Языковые модели галлюцинируют UUID-ы как проклятые. Они могут решить что
a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890
это валидный айдишник пользователя просто потому что он похож на UUID который вы передали в контексте.
И вот ваш агент пытается обновить пользователя который не существует, получает 404, начинает ретраиться, жрёт токены и в итоге сдаётся, а юзер сидит и думает «ну и хрень это вашэ эй-ай».
К тому же, UUID токенизируется крайне неэффективно. Один UUID это примерно 23 токена в зависимости от модели, а если у вас в ответе приходит массив из сотни пользователей с их UUIDs, то сами можете представить качество такого context engineering’а.
Что делать с UUID почитайте 👉 тут.
Итак, наш запрос: «Добавь Сашу из маркетинга в команду разработки»
Это конкретное действие с понятной бизнес-логикой. Но ваш REST API думает ресурсами: юзер, команда, их свойства.
Агент хочет выполнить действие
moveUserToTeam(user: "Саша из маркетинга", targetTeam: "разработка")
а получает набор CRUD операций которые надо самому оркестрировать.
И вот агент начинает дирижировать этим оркестром: проверить, получить, обновить, проверить ещё раз… А если где-то в середине что-то упало? У REST API нет транзакционности. Через несколько запросов вы останетесь с Сашей, который наполовину в маркетинге и наполовину в разработке…
А как же правильно?
Ответ в комментах (место закончилось)
#dev_help #ai
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥41❤11👍5
Что бы вы выбрали?
(если у вас был опыт работы в компаниях с unlimited PTO, то поделитесь опытом в комментариях❤️ )
(если у вас был опыт работы в компаниях с unlimited PTO, то поделитесь опытом в комментариях
Anonymous Poll
41%
+15% к зарплате 🤑
27%
+20 дней оплачиваемого отпуска 🏖️
20%
4-дневная рабочая неделя (без отпусков) 🦥
11%
unlimited PTO «бери сколько хочешь отпуска»–только нигде не написано, сколько это «сколько хочешь» 🍌
👍3
В некоторых небольших продуктовых компаниях, работающих на B2B основе есть такая штука как «бесконечный отпуск» (unlimited Payable Time Off). Судя по опросу мало людей находят это привлекательным.
Не без причины… Из всей инфы в интернете может сложиться впечатление, что это наеб*лово и в среднем отдыхать ты будешь даже меньше, чем классический работник на фул тайм контракте.
И статистика вроде бы подтверждает:
• Исследование показало: люди с unlimited PTO берут в среднем 13 дней в год против 15 дней с обычным контрактом (статистика по USA)
• А тут ребята обнаружили: компании с unlimited PTO имеют на 3.24% более низкие рейтинги work-life balance
Однако, в моём случае на прошлой работе в стартапе я словил джекпот, в среднем отдыхая 2.5 месяца в году. Что нужно, чтобы использовать этот читкод успешно:
1. Отсутствие совести и сопереживания к коллегам.
2. Быть хоть чуточку важным (можете написать какую-нибудь сервису без документации, чтобы единственным источником информации о том как она работает были вы).
3. Уважительные причины (политкорректный намек на то, что ты вот щас выгоришь и уволишься).
4. Менеджер-эмпат
В прошлой компании все эти звёзды сошлись и о моём PTO не знал даже CEO компании. Амеры не совсем понимают как можно брать отпуск дольше чем на 1 неделю, если из тебя не вылез ребёнок (в таком случае можно на 2), и поэтому мы с моим менеджером приняли тактическое решение – не беспокоить его этой лишней для него информацией, да и он к тому же был занят тем, что втихаря разъезжал по островам, думая кому бы продать компанию и залутать на гоях 3кк зелёных в свой акуло-капиталистический кармашек.
Причины всегда были разные:
• Устал
• Хочу увидеться с семьёй
• Друг позвал в путешествие — у него др, не могу отказать
• Нужно «перезагрузиться» (код для «я на грани выгорания»)
Таким образом каждая моя вылазка в Албанию, Турцию, Марокко (список можно продолжать очень долго) была оплачена из кармана наших прекрасных инвесторов.
Знаете, такой уровень отношений с менеджментом был одной из причин почему мне не очень то и хотелось уходить.. но нормальный финансовый рост (>50%) без перехода на другую работу был просто невозможен😞
В общем, unlimited PTO это не всегда обман, чтобы играть на вашем чувстве вины, иногда, это отличная возможность поездить по миру за деньги VC. Вот ещё интеренсный факт: вакансии с упоминанием unlimited PTO закрываются на 7 дней дольше обычных, многие чуют подвох и не спешат подаваться😅
#life #money
@makebugger
Не без причины… Из всей инфы в интернете может сложиться впечатление, что это наеб*лово и в среднем отдыхать ты будешь даже меньше, чем классический работник на фул тайм контракте.
И статистика вроде бы подтверждает:
• Исследование показало: люди с unlimited PTO берут в среднем 13 дней в год против 15 дней с обычным контрактом (статистика по USA)
• А тут ребята обнаружили: компании с unlimited PTO имеют на 3.24% более низкие рейтинги work-life balance
Однако, в моём случае на прошлой работе в стартапе я словил джекпот, в среднем отдыхая 2.5 месяца в году. Что нужно, чтобы использовать этот читкод успешно:
1. Отсутствие совести и сопереживания к коллегам.
2. Быть хоть чуточку важным (можете написать какую-нибудь сервису без документации, чтобы единственным источником информации о том как она работает были вы).
3. Уважительные причины (политкорректный намек на то, что ты вот щас выгоришь и уволишься).
4. Менеджер-эмпат
В прошлой компании все эти звёзды сошлись и о моём PTO не знал даже CEO компании. Амеры не совсем понимают как можно брать отпуск дольше чем на 1 неделю, если из тебя не вылез ребёнок (в таком случае можно на 2), и поэтому мы с моим менеджером приняли тактическое решение – не беспокоить его этой лишней для него информацией, да и он к тому же был занят тем, что втихаря разъезжал по островам, думая кому бы продать компанию и залутать на гоях 3кк зелёных в свой акуло-капиталистический кармашек.
Причины всегда были разные:
• Устал
• Хочу увидеться с семьёй
• Друг позвал в путешествие — у него др, не могу отказать
• Нужно «перезагрузиться» (код для «я на грани выгорания»)
Таким образом каждая моя вылазка в Албанию, Турцию, Марокко (список можно продолжать очень долго) была оплачена из кармана наших прекрасных инвесторов.
Знаете, такой уровень отношений с менеджментом был одной из причин почему мне не очень то и хотелось уходить.. но нормальный финансовый рост (>50%) без перехода на другую работу был просто невозможен
В общем, unlimited PTO это не всегда обман, чтобы играть на вашем чувстве вины, иногда, это отличная возможность поездить по миру за деньги VC. Вот ещё интеренсный факт: вакансии с упоминанием unlimited PTO закрываются на 7 дней дольше обычных, многие чуют подвох и не спешат подаваться
#life #money
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19🔥11❤4👎1
Самый кандидатский рынок в АйТи сейчас – AI engineering
У меня в среднем 1.5 сообщения от эйчаров в день, приходится выбирать с кем созваниваться, а кого скипать и говорить, что «вилка маловата».
Отвечать эйчарам надо всегда, даже если не ищите работу. Хотя бы скажите, что вилка маловата или условия не устраивают, хочется верить, что так мы меняем рынок к лучшему. Представьте, если эйчар услышит такое три-четыре раза подряд, семечко будет посажено и, возможно, эйчар пойдет к менеджеру и скажет, что что-то не так и надо повышать вилки.
Рынок кандидатский, но местами совсем не понятный… давайте разбираться!
AI engineering рынок сейчас разделён на две части, примерно 40/60. Почему? Так как рынок очень молодой ещё нет консенсуса касательно зоны ответственности эй ай инженера, также, не очень понятно, что всё такой человек должен уметь.
Я выделяю две основные категории:
1️⃣ AI/ML Engineer – человек, знающий как нейронки работают под капотом, он тренировал, тюнил и чистил датасеты, а сейчас это мало кому надо, все хотят быстро и через API задеплоить какого-нибудь агента (не говорю, что это хорошо, но это пользуется спросом). Он пришел из ML/DS мира, ему пришлось учиться тому как строить продукт и как должен выглядить поддерживаемый код, он отвыкает писать всё в джупитор ноутбуке и всё чаще соприкасается с бэкендом и инфраструктурой. Он тот человек который лучше всех шарил за ML/DS, а теперь учится быть классическим инженером. Глубоко знает комплексные вещи, которые, к сожалению, в большинстве кейсов – оверкил, иногда, его это подводит и он всё глубже закапывается в кроличью нору.
2️⃣ LLM Developer / AI Engineer – человек не трогавший pytorch (ему это и не надо). Скорее всего пришёл из другой области инженерии, чаще всего – Python Backend Developer, реже – фронтендер. Он знает как планировать работу по спринтам, привык к нарезанным тикетам и свыкается с тем, что всё, что построено над LLMs не может быть 100% надёжно. Он выучил основные концепты: RAG, векторки, OpenAI API, потрогал llm фреймворки (LangChain, LLamaIndex, LangGraph), прочитал 👉 мой пост про то как надо выбирать когда нужен RAG, когда тюнинг. Он идёт немного с другой стороны, изучая те ML концепты которые помогают ему строить юзабельный продукт. Он не идёт слишком глубоко в дата сайенс, не уверен как чистить датасет и не знает, что такое validation loss. Как инженер он лучше чем (1), но в AI инжиниринге иногда это может мешать, всё очень хлипко, не понятно, не стандартизировано, но очень интересно.
Если вы ассоциируете себя с первый вариантом – поздравляю, вы покрываете весь спектр того, что сейчас должен уметь AI инженер, пул вакансий на которые вы можете засматриваться огромен, ценник который вы можете ломить👉 например, тут.
Если же вы больше второй вариант – тоже поздравляю! Вакансий всё так же до жопы, ты не покрываешь весь пул, но у тебя есть свои преимущества. Подавайся на все ваки, с большой вероятностью PyTorch там будет только в описании, а по факту будет structured AI Jsonы перекладывать.
Эти два типа в какой-то момент встречаются в одной точке, думаю, эта точка и определяет ту экспертизу которую будут требовать от всех AI Engineerов, когда рынок стабилизируется.
Также, есть новый, зарождающийся тип – AI Typescript Engineer. Об этом феномене писал👉 тут, лично я думаю, что популярность такого направления будет только расти.
Лично я был первым типом, а сейчас идентифицирую себя как «хороший баланс между глубоким пониманием нейронок и инженерским подходом к их интегрированию в реальные продукты».
Пока что AI Engineering безумно популярен в ЕС, так что английский для русскоговорящих это одно из основных узких горлышек. Английский нужен очень хороший, софты тут безумно важны, если метите на зп > 5-6к€.
Если хотите подтянуть английский, то preply.com неплохой ресурс где можно купить несколько уроков и попробовать разных учителей, нашёл там прекрасного учителя китайского.
#ai
@makebugger
У меня в среднем 1.5 сообщения от эйчаров в день, приходится выбирать с кем созваниваться, а кого скипать и говорить, что «вилка маловата».
Отвечать эйчарам надо всегда, даже если не ищите работу. Хотя бы скажите, что вилка маловата или условия не устраивают, хочется верить, что так мы меняем рынок к лучшему. Представьте, если эйчар услышит такое три-четыре раза подряд, семечко будет посажено и, возможно, эйчар пойдет к менеджеру и скажет, что что-то не так и надо повышать вилки.
Рынок кандидатский, но местами совсем не понятный… давайте разбираться!
AI engineering рынок сейчас разделён на две части, примерно 40/60. Почему? Так как рынок очень молодой ещё нет консенсуса касательно зоны ответственности эй ай инженера, также, не очень понятно, что всё такой человек должен уметь.
Я выделяю две основные категории:
Если вы ассоциируете себя с первый вариантом – поздравляю, вы покрываете весь спектр того, что сейчас должен уметь AI инженер, пул вакансий на которые вы можете засматриваться огромен, ценник который вы можете ломить
Если же вы больше второй вариант – тоже поздравляю! Вакансий всё так же до жопы, ты не покрываешь весь пул, но у тебя есть свои преимущества. Подавайся на все ваки, с большой вероятностью PyTorch там будет только в описании, а по факту будет structured AI Jsonы перекладывать.
Эти два типа в какой-то момент встречаются в одной точке, думаю, эта точка и определяет ту экспертизу которую будут требовать от всех AI Engineerов, когда рынок стабилизируется.
Также, есть новый, зарождающийся тип – AI Typescript Engineer. Об этом феномене писал
Лично я был первым типом, а сейчас идентифицирую себя как «хороший баланс между глубоким пониманием нейронок и инженерским подходом к их интегрированию в реальные продукты».
Пока что AI Engineering безумно популярен в ЕС, так что английский для русскоговорящих это одно из основных узких горлышек. Английский нужен очень хороший, софты тут безумно важны, если метите на зп > 5-6к€.
Если хотите подтянуть английский, то preply.com неплохой ресурс где можно купить несколько уроков и попробовать разных учителей, нашёл там прекрасного учителя китайского.
#ai
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ImgBB
IMG-7511 hosted at ImgBB
Image IMG-7511 hosted on ImgBB
❤24🔥9👍8
Про плохие стартапы ч. 3
ч. 2
братишка, я тебе торт с логотипом хит чата покушать принёс😘
Осень пережёвывает остатки лета, выплёвывая его жёлтыми листьями на улицы чешских городов усыпанных билбордами hitchat.ai, идёт октябрь 2024…
Рабочее название нового🔞 проекта – honeybunny.ai
Техническая спецификация поставленной передо мной задачи выглядела следующим образом:
• флиртовать с пользователями и заниматься секстингом (в свободное от работы время😅 )
• отправлять нюдсы и видео разного уровня откровенности на основании контекста диалога (если диалог идёт про🍑 , то нужно найти именно такую картинку или видео)
• запоминать факты о пользователе и использовать их для активных сообщений (например пользователь сказал, что завтра у него важны экзамен, нам это надо запомнить и проактивно поинтересоваться как прошёл экзамен)
• использовать факты о себе в контексте разговора (каждая модель будет заполнять анкету о своих онлифанщичиских интересах)
• кивать на каждую гениальную идею фаундеров и продолжать сосать бабос
в общем, ваш покорный слуга должен был сделать шлюхобота на стероидах
минутка образовательного контента:
Те, кто читал👉 мой пост о RAG и fine-tuning уже учуяли, что этот кейс пахнет тем сценарием когда обычного RAG не хватит, и модель придётся тюнить
чтобы натюнить модель нужны данные, где их брать?
благо, что у одного из наших кофаундеров женщина работает криэйтором на ОФ❤️ (слева на фото)
этих данных не хватало и пришлось купить ещё несколько сотен мегабайт текста, отборная коллекция эротичэских сообщений (и не только) прямиком из филлипин, именно там находятся мужики которые переписываются с подписчиками большинства моделей на онлике.
как вы уже догадались эротичэский контент попал на мой жёсткий диск и начался не менее жёсткий и неумолимый тюнинг модели Llama 3 70B 24/7. Если честно, то первые текстовые результаты меня радовали (см. скриншот в комментах), модель забыла про свои safety guardrails и начала генерировать контент на уровне онлифанса, проблема в том, что модели онлифанса (а точнее филиппинцы отвечающие за них) были не очень многословны, отвечали сухо и односложно, как пациенты после лоботомии, добавляя😈 в конце каждого предложения.
Ну ладно с ним с этим текстом, нужно было прикрутить к модели send_media_tool() с помощью которого она бы смогла посылать контекстуальные фото и видео, а вот тут уже нужен размеченный и очищенный датасет…
(про tool который назывался dickpick_rating(), я, с позволением, промолчу🫥 )
Для этой непыльной работёнки мы наняли Карла, Карел это очень добрый и похотливый несостоявшийся джавист🥺 – единственный из пяти кандидатов кого не смутило то, что его работа будет заключаться в просмотре дикпиков, нюдсов и читке сотен диалогов про попы и писи (скорее всего это была работа его мечты). Думаю, что после того как Томаш и Радек кинули этого добряка на 400$ ему пришлось учиться жить эту жизнь заново… возможно, он стал помощником католического священника
Итак, без лишних разглагольствований:
• разрешения от гугл и эпл и платежных систем это приложение, кончено же, не получило, об этом боссы-барбосы узнали, когда деньги за разработку уже были заплочены (мне)
• ПеПе случайно удалил все натюненые модели с клауда -10000$ (бэкапа не было)
• я получил деньги и бесценный опыт тюнинга таких больших моделей
ну а Радек и Томаш решили, что не время вешать нос и такие мелкие неудачи как «разрабатывать продукт который невозможно продавать из-за политики платёжных систем касательно распространения цп» это мелочи жизни и hit chat заслуживает ещё один проект в экосистеме – hitchat HR module😎
вы же хотели их заменить?
#life #startup
@makebugger
ч. 2
братишка, я тебе торт с логотипом хит чата покушать принёс
Осень пережёвывает остатки лета, выплёвывая его жёлтыми листьями на улицы чешских городов усыпанных билбордами hitchat.ai, идёт октябрь 2024…
Рабочее название нового
Техническая спецификация поставленной передо мной задачи выглядела следующим образом:
• флиртовать с пользователями и заниматься секстингом (в свободное от работы время
• отправлять нюдсы и видео разного уровня откровенности на основании контекста диалога (если диалог идёт про
• запоминать факты о пользователе и использовать их для активных сообщений (например пользователь сказал, что завтра у него важны экзамен, нам это надо запомнить и проактивно поинтересоваться как прошёл экзамен)
• использовать факты о себе в контексте разговора (каждая модель будет заполнять анкету о своих онлифанщичиских интересах)
• кивать на каждую гениальную идею фаундеров и продолжать сосать бабос
в общем, ваш покорный слуга должен был сделать шлюхобота на стероидах
минутка образовательного контента:
Те, кто читал
чтобы натюнить модель нужны данные, где их брать?
благо, что у одного из наших кофаундеров женщина работает криэйтором на ОФ
этих данных не хватало и пришлось купить ещё несколько сотен мегабайт текста, отборная коллекция эротичэских сообщений (и не только) прямиком из филлипин, именно там находятся мужики которые переписываются с подписчиками большинства моделей на онлике.
как вы уже догадались эротичэский контент попал на мой жёсткий диск и начался не менее жёсткий и неумолимый тюнинг модели Llama 3 70B 24/7. Если честно, то первые текстовые результаты меня радовали (см. скриншот в комментах), модель забыла про свои safety guardrails и начала генерировать контент на уровне онлифанса, проблема в том, что модели онлифанса (а точнее филиппинцы отвечающие за них) были не очень многословны, отвечали сухо и односложно, как пациенты после лоботомии, добавляя
Ну ладно с ним с этим текстом, нужно было прикрутить к модели send_media_tool() с помощью которого она бы смогла посылать контекстуальные фото и видео, а вот тут уже нужен размеченный и очищенный датасет…
(про tool который назывался dickpick_rating(), я, с позволением, промолчу
Для этой непыльной работёнки мы наняли Карла, Карел это очень добрый и похотливый несостоявшийся джавист
Итак, без лишних разглагольствований:
• разрешения от гугл и эпл и платежных систем это приложение, кончено же, не получило, об этом боссы-барбосы узнали, когда деньги за разработку уже были заплочены (мне)
• ПеПе случайно удалил все натюненые модели с клауда -10000$ (бэкапа не было)
• я получил деньги и бесценный опыт тюнинга таких больших моделей
ну а Радек и Томаш решили, что не время вешать нос и такие мелкие неудачи как «разрабатывать продукт который невозможно продавать из-за политики платёжных систем касательно распространения цп» это мелочи жизни и hit chat заслуживает ещё один проект в экосистеме – hitchat HR module
вы же хотели их заменить?
#life #startup
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥41
Важное о ЭМ СИ ПИ – да, опять
_
Антропики опубликовали действительно важную статью о проблемах MCP серверов. О некоторых косяках я уже писал 👉тут, сейчас на работе мы разрабатываем проект, где эти проблемы раскрылись во всей красе и разрушили изначальные планы по срокам.
Что не так с текущим подходом
У нас есть supervisor агент, делегирующий работу на reAct субагентов, которые напрямую взаимодействуют с MCP тулами. Всё ломается, когда агент должен оркестрировать что-то сложнее чем "добавь нового пользователя". Например: "измени команду пользователя X на команду с названием Z".
Допустим, что наш MCP сервер это просто обёртка над RESTом с классическими CRUDами:
см. прикреплённую картинку для наглядности.
Проблема1️⃣
Декларация ВСЕХ тулов включается в контекст при каждом вызове модели, даже если тебе нужно использовать 10% из них. В контекст летит куча мусора, который никак не помогает модели выполнить задачу. Единственные кто в выигрыше – провайдеры моделей, которые получают больше денег за токены из-за MCP серверов, которые ты накатил в своё IDE и забываешь их выключать когда они тебе не особо нужны😏
Проблема2️⃣
Промежуточные результаты жрут контекст. Чтобы изменить команду юзера X, нужно 3 вызова MCP тулов — каждый постепенно наполняет окно своим выводом и ошибками. О context management писал 👉тут.
Почему лучше дать модели писать код
На рабочих созвонах с другими AI-чадами мы пришли к выводу: надо дать модели возможность просто писать и исполнять код. Код модели пишут куда лучше, чем вызывают тулы, и это логично. До 2023 года парадигмы tool calling вообще не существовало – провайдеры тренируют модели вызывать тулы на синтетических данных, которых никогда не было на GitHub. Заставлять LLM работать через tool calling это как отправить Прелепина на месячные курсы китайского, а потом попросить написать роман на этом языке. Мб получится... но партия не будет довольна (ни та, ни та)!😏
Решение от Anthropic
Вместо прямого вызова тулов представить MCP серверы как код-библиотеки. Агент взаимодействует с ними через написание и исполнение кода.
MCP серверы представляются как файловая структура с TypeScript функциями:
Агент загружает в контекст только те тулы, которые нужны для задачи, исследуя файловую систему.
Что это даёт на практике?
• Progressive disclosure: Модель навигирует по файлам и читает определения по требованию, а не все сразу. В примере Anthropic это сокращает использование токенов со 150,000 до 2,000 – экономия 98.7%.
• Фильтрация данных: Агент обрабатывает большие датасеты в среде исполнения. Вместо загрузки 10,000 строк из таблицы, можно отфильтровать нужные в коде и вернуть только 5.
• Эффективный control flow: Циклы, условия и обработка ошибок через привычные паттерны кода вместо цепочки отдельных tool calls.
• Privacy: Промежуточные результаты остаются в среде исполнения и не попадают в контекст модели. Можно даже автоматически токенизировать PII — модель видит [EMAIL_1], а реальные данные текут напрямую между системами.
• State persistence: Агент может сохранять промежуточные результаты в файлы и создавать переиспользуемые функции. Это завязывается с концепцией Skills с которой я ещё не до конца разобрался и мнения на этот счёт не имею, но идея в том, что со временем агент САМ наращивает свой тулбокс высокоуровневых возможностей.
AI инжиниринг сейчас — это как web development до 2010. Всё пишется в сыром HTML/CSS + JS, ещё непонятно, что мы будем использовать через 3-5 лет. Однозначных best practices просто нет, все учатся на ходу.
Экспертов с 15+ годами опыта в этой сфере не существует, а интервью на AI Engineer часто проводят люди, которые сами перекатились в ИИ-тусовку буквально вчера. И, лично для меня, в этом и кайф этой ниши 🚀
[источник]
#dev_help #ai
@makebugger
_
Антропики опубликовали действительно важную статью о проблемах MCP серверов. О некоторых косяках я уже писал 👉тут, сейчас на работе мы разрабатываем проект, где эти проблемы раскрылись во всей красе и разрушили изначальные планы по срокам.
Что не так с текущим подходом
У нас есть supervisor агент, делегирующий работу на reAct субагентов, которые напрямую взаимодействуют с MCP тулами. Всё ломается, когда агент должен оркестрировать что-то сложнее чем "добавь нового пользователя". Например: "измени команду пользователя X на команду с названием Z".
Допустим, что наш MCP сервер это просто обёртка над RESTом с классическими CRUDами:
get_user(), update_user(), create_user(), delete_user(), get_team(), update_team()...
см. прикреплённую картинку для наглядности.
Проблема
Декларация ВСЕХ тулов включается в контекст при каждом вызове модели, даже если тебе нужно использовать 10% из них. В контекст летит куча мусора, который никак не помогает модели выполнить задачу. Единственные кто в выигрыше – провайдеры моделей, которые получают больше денег за токены из-за MCP серверов, которые ты накатил в своё IDE и забываешь их выключать когда они тебе не особо нужны
Проблема
Промежуточные результаты жрут контекст. Чтобы изменить команду юзера X, нужно 3 вызова MCP тулов — каждый постепенно наполняет окно своим выводом и ошибками. О context management писал 👉тут.
Почему лучше дать модели писать код
На рабочих созвонах с другими AI-чадами мы пришли к выводу: надо дать модели возможность просто писать и исполнять код. Код модели пишут куда лучше, чем вызывают тулы, и это логично. До 2023 года парадигмы tool calling вообще не существовало – провайдеры тренируют модели вызывать тулы на синтетических данных, которых никогда не было на GitHub. Заставлять LLM работать через tool calling это как отправить Прелепина на месячные курсы китайского, а потом попросить написать роман на этом языке. Мб получится... но партия не будет довольна (ни та, ни та)!
Решение от Anthropic
Вместо прямого вызова тулов представить MCP серверы как код-библиотеки. Агент взаимодействует с ними через написание и исполнение кода.
MCP серверы представляются как файловая структура с TypeScript функциями:
servers/
├── user_management/
│ ├── getUser.ts
│ ├── updateUser.ts
│ ├── createUser.ts
│ └── index.ts
├── team_management/
│ ├── getTeam.ts
│ ├── updateTeam.ts
│ ├── createTeam.ts
│ └── index.ts
Агент загружает в контекст только те тулы, которые нужны для задачи, исследуя файловую систему.
Что это даёт на практике?
• Progressive disclosure: Модель навигирует по файлам и читает определения по требованию, а не все сразу. В примере Anthropic это сокращает использование токенов со 150,000 до 2,000 – экономия 98.7%.
• Фильтрация данных: Агент обрабатывает большие датасеты в среде исполнения. Вместо загрузки 10,000 строк из таблицы, можно отфильтровать нужные в коде и вернуть только 5.
• Эффективный control flow: Циклы, условия и обработка ошибок через привычные паттерны кода вместо цепочки отдельных tool calls.
• Privacy: Промежуточные результаты остаются в среде исполнения и не попадают в контекст модели. Можно даже автоматически токенизировать PII — модель видит [EMAIL_1], а реальные данные текут напрямую между системами.
• State persistence: Агент может сохранять промежуточные результаты в файлы и создавать переиспользуемые функции. Это завязывается с концепцией Skills с которой я ещё не до конца разобрался и мнения на этот счёт не имею, но идея в том, что со временем агент САМ наращивает свой тулбокс высокоуровневых возможностей.
AI инжиниринг сейчас — это как web development до 2010. Всё пишется в сыром HTML/CSS + JS, ещё непонятно, что мы будем использовать через 3-5 лет. Однозначных best practices просто нет, все учатся на ходу.
Экспертов с 15+ годами опыта в этой сфере не существует, а интервью на AI Engineer часто проводят люди, которые сами перекатились в ИИ-тусовку буквально вчера. И, лично для меня, в этом и кайф этой ниши 🚀
[источник]
#dev_help #ai
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ImgBB
photo-2025-11-07-13-37-43 hosted at ImgBB
Image photo-2025-11-07-13-37-43 hosted on ImgBB
👍16🔥14
Какой у вас бэкграунд и чем сейчас занимаетесь?
Anonymous Poll
62%
👨💻 Разработчик (backend / frontend / fullstack)
19%
🤖 Работаю с ИИ (LLM, RAG, агенты, промптинг и т.п.)
13%
⚙️ Другая инженерная роль (DevOps / Data / MLOps / системный)
6%
🧑💼 Фаундер / продукт / стартапер
5%
🌍 Экспат
17%
🧠 Изучаю ИИ, хочу сменить профессию
5%
💬 Не из IT, но интересуюсь ИИ и технологиями
Про здоровье
Я как и вы провожу перед компом значительную часть дня, помимо денег, славы, тусовок в стиле великого гэтсби и похвалы от стейкхолдеров я, также, приобрёл посаженное зрение, больную спину и отсиженную жёпу.
Делая регулярные чекапы и занимаясь спортом вы не просто заботитесь о себе любимом. Если ты разваливаешься, страдают и твои близкие, потому что на тебя нельзя опереться.
Топ покупки
• стол с регулирующейся высотой – лучшая инвестиция. Я никогда не провожу созвоны сидя на кресле, это сжимает диафрагму, я скудно жестикулирую, хуже говорю, а на созвонах где надо слушать я засыпаю. Стоять во время созвонов – имба.
• эпл вочи – тренировки, трекинг качества сна и интервальный будильник с вибрацией мне нравится куда больше противных звуков. Уверен, что есть wearable получше яблочных часов, но я гой, тут тим кок меня прогрел.
• солнцезащитные очки и качественные санскрины для лица и тела + панамка. Защиту солнца я игнорировал бОльшую часть жизни, как многие мужыки я предпочитал обгорать и сдирать с себя кожу. Но потом мне продырявили ухо и я начал пользоваться косметикой и носить очки от солнца.
• хороший матрас, тут понятно, вы треть своей жизни спите, логично что сюда надо нормально заинвестировать. Лично мне нравятся из пены и чтобы потвёрже. Многие С-level буржуи которых имею честь знать спят на этом.
Топ привычки
• йога, наверное, лучшее что я вынес со времён covidа, когда весь спорт перенёсся домой. Вот самый классный канал по йоге для мужыков, там немало силовых, занимаюсь по утрам 3-5 раза в неделю, хотелось бы каждый день… там есть и короткие тренировки на 10-15 минут для тех кто busy и только начинает.
• спортзал, хожу с 16 лет, с перерывом в студенчество. Сначала делал классические тренировки по типу «день ног», «день груди» и тд, но постепенно понял, что такой план тренирвок больше подходит профессиональным бодибилдерам, а мне как обычному кривозубому крестьянину больше всего понравилась двухдневная программа от Matt D’Avella. 50 огоньков и скину программу в коменты, она у меня куплена. Тут моя основная цель – удержание силовых показателей, тренировка сердца и чтобы мне было приятно смотреть на себя в зеркало.
___
есть такой человек на омериканском ютубе – Брайен Джонсон, чел немного мемный в первую очередь из-за того, что переливал в себя кровь своего сына, но в целом подход у него достаточно научный.
Его проект называется “Don’t die” или “Blue print”. Брайен хочет быть вечно молодым и делает эксперименты над своим телом, носит кепочку с инфракрасной подсветкой и пьёт >100 таблеток каждый день. Никакие денег я ему никогда не давал, ко многому отношусь скептически, но недавний видос про сауну мне зашёл, сам обожаю сухую сауну после тренировок в зале. Посидеть возле печки 15 минут, а потом остывать, закрыв глаза – поистине наркотический эффект который очищает голову и заряжает. По Брайену мужчинам нужно обязательно носить трусы с охлаждением, если знаете где такие купить, то буду очень благодарен. Проект заслуживает внимания как минимум потому, что аналогов этому нет.
Я не фанат этого культа молодости, но понял одно:
если ты чахнешь – плохо всем, кто рядом, поэтому заниматься телом и здоровьем это база.
Буду рад, если поделитесь своими топ покупочками для здоровья🙏
#life
@makebugger
Я как и вы провожу перед компом значительную часть дня, помимо денег, славы, тусовок в стиле великого гэтсби и похвалы от стейкхолдеров я, также, приобрёл посаженное зрение, больную спину и отсиженную жёпу.
Делая регулярные чекапы и занимаясь спортом вы не просто заботитесь о себе любимом. Если ты разваливаешься, страдают и твои близкие, потому что на тебя нельзя опереться.
Топ покупки
• стол с регулирующейся высотой – лучшая инвестиция. Я никогда не провожу созвоны сидя на кресле, это сжимает диафрагму, я скудно жестикулирую, хуже говорю, а на созвонах где надо слушать я засыпаю. Стоять во время созвонов – имба.
• эпл вочи – тренировки, трекинг качества сна и интервальный будильник с вибрацией мне нравится куда больше противных звуков. Уверен, что есть wearable получше яблочных часов, но я гой, тут тим кок меня прогрел.
• солнцезащитные очки и качественные санскрины для лица и тела + панамка. Защиту солнца я игнорировал бОльшую часть жизни, как многие мужыки я предпочитал обгорать и сдирать с себя кожу. Но потом мне продырявили ухо и я начал пользоваться косметикой и носить очки от солнца.
• хороший матрас, тут понятно, вы треть своей жизни спите, логично что сюда надо нормально заинвестировать. Лично мне нравятся из пены и чтобы потвёрже. Многие С-level буржуи которых имею честь знать спят на этом.
Топ привычки
• йога, наверное, лучшее что я вынес со времён covidа, когда весь спорт перенёсся домой. Вот самый классный канал по йоге для мужыков, там немало силовых, занимаюсь по утрам 3-5 раза в неделю, хотелось бы каждый день… там есть и короткие тренировки на 10-15 минут для тех кто busy и только начинает.
• спортзал, хожу с 16 лет, с перерывом в студенчество. Сначала делал классические тренировки по типу «день ног», «день груди» и тд, но постепенно понял, что такой план тренирвок больше подходит профессиональным бодибилдерам, а мне как обычному кривозубому крестьянину больше всего понравилась двухдневная программа от Matt D’Avella. 50 огоньков и скину программу в коменты, она у меня куплена. Тут моя основная цель – удержание силовых показателей, тренировка сердца и чтобы мне было приятно смотреть на себя в зеркало.
___
есть такой человек на омериканском ютубе – Брайен Джонсон, чел немного мемный в первую очередь из-за того, что переливал в себя кровь своего сына, но в целом подход у него достаточно научный.
Его проект называется “Don’t die” или “Blue print”. Брайен хочет быть вечно молодым и делает эксперименты над своим телом, носит кепочку с инфракрасной подсветкой и пьёт >100 таблеток каждый день. Никакие денег я ему никогда не давал, ко многому отношусь скептически, но недавний видос про сауну мне зашёл, сам обожаю сухую сауну после тренировок в зале. Посидеть возле печки 15 минут, а потом остывать, закрыв глаза – поистине наркотический эффект который очищает голову и заряжает. По Брайену мужчинам нужно обязательно носить трусы с охлаждением, если знаете где такие купить, то буду очень благодарен. Проект заслуживает внимания как минимум потому, что аналогов этому нет.
Я не фанат этого культа молодости, но понял одно:
если ты чахнешь – плохо всем, кто рядом, поэтому заниматься телом и здоровьем это база.
Буду рад, если поделитесь своими топ покупочками для здоровья
#life
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥87❤8👍3
Китайский язык – это боль. Но я не смог остановится
Через месяц я еду в Мюнхен на экзамен по китайскому. Учитывая то, что я изучаю его уже 2 года, то уровень мой достаточно стыдный – HSK3 (B1 по евро системе). Но я верю, что китайцы настояли на более простом сопоставлении уровней, чтобы европейцы, изучая китацский, чувствовали себя лучше 🥲 (по факту я A2)
Чо я туда вообще полез?
Первая причина – это весело. Если вы изучали только индоевропейские языки, то изучение восточного языка, где пишут иероглифами, а говорят тонально, принесёт вам большое удовольствие (и боль).
Вторая – покрытие моих языковых скиллов вырастает на целый миллиард человек, если не брать во внимание тысячи диалектов. После китайского только испанский и арабский, потом миссию покрытия всей планеты можно завершать.
Третья – потенциальный нетворкинг и бусинесс, Китай супер интересное направление для тех кому интересна робототехника и ИИ. Куча заряженных людей с которыми можно законнектиться и словить «общий вайб» просто потому, что ты понимаешь их культуру и говоришь на языке.
Ну и самая главная причина – когда китайцы всех победят и будут подносить паяльник к моим 🥚🥚, то я смогу попросить их этого не делать.
Надо ли учить китайский?
Китайский слишком комплексный, чтобы стать новым английским. Average Joe просто не сможет его воспринять, букавак там нет, а между «голодный» и «русский» разница в один тон.
Но вот словообразование в китайском – чистый кайф. Например, электричество по-китайски это
电 （дьйэн), а мозг 脑 (нао). Соединяем, и получается компьютер:
电脑💻
кушать – 吃 (чыы)
хорошо – 好 （хао)
Соединяем и получается «вкусный» – 好吃
так работает часто, но не всегда. А когда ты сам в процессе разговорной речи придумываешь слово которое существует это, наверное, сравнимо с рождением первенца или тем днём когда тебе купили собаку.
Если вы сможете перекинуться парой слов с китайцем на китайском, то ожидайте, что с вами захочет сфоткаться вся туристическая группа (фото), а мужики начнут делать бекфлипы в вашу честь.
Как учу?
Начинал я с зелёной совы. Когда понял, что так я далеко не уеду, то нашёл себе прекрасную учительницу на Preply. Preply работает как маркетплейс учителей, можете ходить и выбирать пока не найдёте того самого. У меня уроки по 15-20 евро, конкуренция там большая, поэтому найти себе нейтива в английском и наконец таки начать можно за +- такую же сумму.
Anki – флеш карточки со словами
Pleco – этимология слов, словарик
MandarinBean – простенькие истории на китайском
СвинкаПеппа с субтитрами на китайском
#life
@makebugger
Через месяц я еду в Мюнхен на экзамен по китайскому. Учитывая то, что я изучаю его уже 2 года, то уровень мой достаточно стыдный – HSK3 (B1 по евро системе). Но я верю, что китайцы настояли на более простом сопоставлении уровней, чтобы европейцы, изучая китацский, чувствовали себя лучше 🥲 (по факту я A2)
Чо я туда вообще полез?
Первая причина – это весело. Если вы изучали только индоевропейские языки, то изучение восточного языка, где пишут иероглифами, а говорят тонально, принесёт вам большое удовольствие (и боль).
Вторая – покрытие моих языковых скиллов вырастает на целый миллиард человек, если не брать во внимание тысячи диалектов. После китайского только испанский и арабский, потом миссию покрытия всей планеты можно завершать.
Третья – потенциальный нетворкинг и бусинесс, Китай супер интересное направление для тех кому интересна робототехника и ИИ. Куча заряженных людей с которыми можно законнектиться и словить «общий вайб» просто потому, что ты понимаешь их культуру и говоришь на языке.
Ну и самая главная причина – когда китайцы всех победят и будут подносить паяльник к моим 🥚🥚, то я смогу попросить их этого не делать.
Надо ли учить китайский?
Китайский слишком комплексный, чтобы стать новым английским. Average Joe просто не сможет его воспринять, букавак там нет, а между «голодный» и «русский» разница в один тон.
Но вот словообразование в китайском – чистый кайф. Например, электричество по-китайски это
电 （дьйэн), а мозг 脑 (нао). Соединяем, и получается компьютер:
电脑💻
кушать – 吃 (чыы)
хорошо – 好 （хао)
Соединяем и получается «вкусный» – 好吃
так работает часто, но не всегда. А когда ты сам в процессе разговорной речи придумываешь слово которое существует это, наверное, сравнимо с рождением первенца или тем днём когда тебе купили собаку.
Если вы сможете перекинуться парой слов с китайцем на китайском, то ожидайте, что с вами захочет сфоткаться вся туристическая группа (фото), а мужики начнут делать бекфлипы в вашу честь.
Как учу?
Начинал я с зелёной совы. Когда понял, что так я далеко не уеду, то нашёл себе прекрасную учительницу на Preply. Preply работает как маркетплейс учителей, можете ходить и выбирать пока не найдёте того самого. У меня уроки по 15-20 евро, конкуренция там большая, поэтому найти себе нейтива в английском и наконец таки начать можно за +- такую же сумму.
Anki – флеш карточки со словами
Pleco – этимология слов, словарик
MandarinBean – простенькие истории на китайском
СвинкаПеппа с субтитрами на китайском
#life
@makebugger
👍25❤16🔥6
Прикидывайся дураком, живи дольше
эти мудрые слова сказал мой научный руководитель из Сингапура (пост о том как я попал в бананово-лимонный 👉 тут)
Это сингапурское выражение, в оригинале звучит как «Act blur, live longer».
Менее образованный пласт местного населения говорит на Singlish (сингапурский английский) – смесь английского, малайского с примесью китайских междометий. Лучшее видео, (must watch)
чтобы ознакомиться. It show you nice, nice, lah.
Blur на синглише означает тугодумство.
Так вот, один из важных навыков разумного человека – вовремя включить дурака. Специально зашли не в ту дверь – скажите, что не знали🌚
Их культура похоже на нашу тем, что строгость их законов иногда компенсируется не обязательностью их исполнения.
Основное место, где необходимо применять это правило – армия. Она в Сингапуре обязательная, 2 года, платят ~1000$ в месяц. Ни откупиться, ни переждать в лесах Сибири, армия в Сингапуре это обязательный социальный лифт, каждый гражданин обязан отслужить, чтобы двигаться по карьерной лестнице.
Даже мой научный руководитель перед тем как отправиться на стажировку в майкрософт был вынужден отдать должное Родине.
В моём случае мне нужно было получить студенческую общагу при том, что официального статуса студента в Сингапуре у меня не было. В итоге всё получилось именно так, как мне изначально сказали: в начале надо просто умолчать тот факт, из-за которого с тобой не хотят связываться. А когда уже въехал и распаковался – ну что теперь, выгонять что ли?
бюрократия делает людей похожими по всему миру❤️
как часто вы включаете дурака?
#life
@makebugger
эти мудрые слова сказал мой научный руководитель из Сингапура (пост о том как я попал в бананово-лимонный 👉 тут)
Это сингапурское выражение, в оригинале звучит как «Act blur, live longer».
Менее образованный пласт местного населения говорит на Singlish (сингапурский английский) – смесь английского, малайского с примесью китайских междометий. Лучшее видео, (must watch)
чтобы ознакомиться. It show you nice, nice, lah.
Blur на синглише означает тугодумство.
Так вот, один из важных навыков разумного человека – вовремя включить дурака. Специально зашли не в ту дверь – скажите, что не знали
Их культура похоже на нашу тем, что строгость их законов иногда компенсируется не обязательностью их исполнения.
Основное место, где необходимо применять это правило – армия. Она в Сингапуре обязательная, 2 года, платят ~1000$ в месяц. Ни откупиться, ни переждать в лесах Сибири, армия в Сингапуре это обязательный социальный лифт, каждый гражданин обязан отслужить, чтобы двигаться по карьерной лестнице.
Даже мой научный руководитель перед тем как отправиться на стажировку в майкрософт был вынужден отдать должное Родине.
В моём случае мне нужно было получить студенческую общагу при том, что официального статуса студента в Сингапуре у меня не было. В итоге всё получилось именно так, как мне изначально сказали: в начале надо просто умолчать тот факт, из-за которого с тобой не хотят связываться. А когда уже въехал и распаковался – ну что теперь, выгонять что ли?
бюрократия делает людей похожими по всему миру
как часто вы включаете дурака?
#life
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥34👍7👾2
А что если совместить ИИ и web3?
Был у меня собес в компанию которая которая без рофла ставит перед собой целью сделать децентрализованную инфраструктуру для тренировки ИИ. Конечно же, в придачу к этому выпускается щиток (TAO) и вайтпэйпер.
Вообще забавно, как каждый криптоскам, по примеру Сатоши, выпускает в придачу к своему премайненому щитку белую бумажку где описываются сложные решения проблем, для которых уже существуют годами проверенные и надёжные ответы.
Итак, что же такое децентрализованный ИИ по мнению TAO?
Пользователь отправляется промпт типа “А как какать?”, и тысяча майнеров параллельно запускают одну и ту же языковую модель от Mystral, выдавая практически идентичные ответы. Валидация проверяет только похожесть ответов – если ты выбился из толпы, то токены не получишь, пох чка (армянский).
Никакой защиты от копирования чужих ответов нет. Как итоге – тысячекратное дублирование одной и той же работы ради «децентрализации», при этом обычные пользователи даже не могут использовать эту сеть – промпты генерируются только внутри системы, чтобы было за что раздавать токены майнерам. Эти токены потом сливаются на рынок хомякам, мечтающим об exposure в “децентрализованный AI”.
«Инвесторы» в этот пятикратно переваренный кал ещё притворяются, что понимают «ценность технологии», при этом ни один работяга из web3 не смог мне ответить для чего делать что-то децентрализовано, если централизованные решения работают just fine.
Есть прекрасный сайт Web3 is going just great. Тут вся суть, пользу все эти крипто проекты приносят только их создателям и главным инвесторам которые просто выкачивают бабос из плебса.
BTC копиум
Из всего многообразия валют лично я понял только биточек. Единственный мало-мальски децентрализованный проект у которого было время стать таковым, до того как до него добрались лудоманы-стервятники.
Но к оранжевому, конечно, тоже вопросики имеются, от идеи электронного кэша мы пришли к идее электронного золота потому что кучка разрабов из Bitcoin Core решили не повышать размер блока в 2017. Тогда и появилась идея «золота» потому что с такими комиссиями за капучинку на миндальном битком платить просто нецелесообразно, после этого раскола появился Bitcoin Cash. Есть книжка, описывающая эти события. Я сторону предпочитаю не выбирать и поэтому руководствуюсь теоремой эскобара, при этом всё равно продолжая глотать оранжевую таблетку с копиумом.
Для чего полезна крипта?
• Быстрые переводы без границ
• Illegal activities
• Казики, ставки и всё азартное мракобесие
• Скам VC-толстосумов
используете ли вы какие-то web3 приложение которые никак не связаны с переводом и хранением токенов? Я – нет, и не думаю, что когда-то начну. Буду рад контрпримерам, мб, я что-то упускаю.
#ai #crypto
@makebugger
Был у меня собес в компанию которая которая без рофла ставит перед собой целью сделать децентрализованную инфраструктуру для тренировки ИИ. Конечно же, в придачу к этому выпускается щиток (TAO) и вайтпэйпер.
Вообще забавно, как каждый криптоскам, по примеру Сатоши, выпускает в придачу к своему премайненому щитку белую бумажку где описываются сложные решения проблем, для которых уже существуют годами проверенные и надёжные ответы.
Итак, что же такое децентрализованный ИИ по мнению TAO?
Пользователь отправляется промпт типа “А как какать?”, и тысяча майнеров параллельно запускают одну и ту же языковую модель от Mystral, выдавая практически идентичные ответы. Валидация проверяет только похожесть ответов – если ты выбился из толпы, то токены не получишь, пох чка (армянский).
Никакой защиты от копирования чужих ответов нет. Как итоге – тысячекратное дублирование одной и той же работы ради «децентрализации», при этом обычные пользователи даже не могут использовать эту сеть – промпты генерируются только внутри системы, чтобы было за что раздавать токены майнерам. Эти токены потом сливаются на рынок хомякам, мечтающим об exposure в “децентрализованный AI”.
«Инвесторы» в этот пятикратно переваренный кал ещё притворяются, что понимают «ценность технологии», при этом ни один работяга из web3 не смог мне ответить для чего делать что-то децентрализовано, если централизованные решения работают just fine.
Есть прекрасный сайт Web3 is going just great. Тут вся суть, пользу все эти крипто проекты приносят только их создателям и главным инвесторам которые просто выкачивают бабос из плебса.
BTC копиум
Из всего многообразия валют лично я понял только биточек. Единственный мало-мальски децентрализованный проект у которого было время стать таковым, до того как до него добрались лудоманы-стервятники.
Но к оранжевому, конечно, тоже вопросики имеются, от идеи электронного кэша мы пришли к идее электронного золота потому что кучка разрабов из Bitcoin Core решили не повышать размер блока в 2017. Тогда и появилась идея «золота» потому что с такими комиссиями за капучинку на миндальном битком платить просто нецелесообразно, после этого раскола появился Bitcoin Cash. Есть книжка, описывающая эти события. Я сторону предпочитаю не выбирать и поэтому руководствуюсь теоремой эскобара, при этом всё равно продолжая глотать оранжевую таблетку с копиумом.
Для чего полезна крипта?
• Быстрые переводы без границ
• Illegal activities
• Казики, ставки и всё азартное мракобесие
• Скам VC-толстосумов
используете ли вы какие-то web3 приложение которые никак не связаны с переводом и хранением токенов? Я – нет, и не думаю, что когда-то начну. Буду рад контрпримерам, мб, я что-то упускаю.
#ai #crypto
@makebugger
👍11
Желание эффективных менеджеров пихать ИИ туда куда не надо – главный источник финансирования автора этого канала
Итак, представим ситуацию1️⃣ , вы забыли пароль от аккаунта. Что делать?
До 2022 года вы бы нажали на кнопку «Забыл пароль» и сделали новый, так? Так?..
В ситуации ИИ революции, которая вихрем отбирает тёплые просиженные места у работяг, вы захотите написать ИИ Агенту🤖
после пинг-понга из пары сообщений, ошибки и медленной генерации токенов на половину экрана вы достигнете поставленной цели.
Зачем это делается?
1. Чтобы люди с культями смогли ресетнуть пароль голосом.
2. Чтобы у Соколовского была работа.
3. В этом году остался бюджет который надо куда-то потратить.
4. Чтобы потешить C-level кабанычей тем, что в компанию вошёл ИИ (теперь она воскреснет).
Все из выше перечисленных ответов верны. Я как честный и добросовестный ИИ Инженер интересуюсь
ответ убил (скриншот прикреплён).
Ситуация2️⃣ , допустим, вы разрабатываете приложение Яндекс Лавка, в голову менеджменту пришла идея добавить ИИ агента с которым вы будете мило беседовать и рассказывать какие вкусы читос вам нравится больше всего (конечно же пицца и кетчуп). Через этого агента можно сделать всё то же, что через графический интерфейс, только в разы медленнее и не до конца.
Я спрашиваю:
Ответ менеджмента:
выводы, как говорится, делайте сами.
Ситуации реальные, страшные и смешные. Сейчас все хотят купить ИИ, чтобы не отставать от конкурента, часто это доходит до абсурда.
Я не жалуюсь, тут в моём болоте ИИ Инжиниринга не ощущаю «очко на рынке» о котором все говорят, хотя может быть потому что я тот ещё туз😅
_
Полезное:
Для своих клиентов с кучей идей я всегда делаю Discovery фазу основной итог которой это матрица где Y это Business Value Potential, а X – Tech Feasibility (100 огоньков и скину пример в комменты👍 ), на этот график наносятся точки, где каждая точка это безумная идея менеджмента по внедрению ИИ с оценкой по технической и бизнес стороне.
Все точки делятся на три группы:
1. Рекомендую к покупке (клиенту легче купить готовое решение, чем платить за девелопмент)
2. Рекомендую делать самому (мой потенциальный заказ)
3. Деприоритизовано
Для части точек из первого квадранта вы хотите подготовить простенький Proof of Concept.
Сэкономили клиенту деньги, которые бы он потратил на разработку ненужных ему инструментов. Вот только большинство бизнесов не хотят за Discovery платить, предпочитая вбухать тысячи долларов в разработку мёртворождённого ИИ-калеки.
#dev_help #ai
@makebugger
Итак, представим ситуацию
До 2022 года вы бы нажали на кнопку «Забыл пароль» и сделали новый, так? Так?..
В ситуации ИИ революции, которая вихрем отбирает тёплые просиженные места у работяг, вы захотите написать ИИ Агенту
«Дорогой, ИИ Агент, пожалуйста переделай мне пароль, я его забыл»
после пинг-понга из пары сообщений, ошибки и медленной генерации токенов на половину экрана вы достигнете поставленной цели.
Зачем это делается?
1. Чтобы люди с культями смогли ресетнуть пароль голосом.
2. Чтобы у Соколовского была работа.
3. В этом году остался бюджет который надо куда-то потратить.
4. Чтобы потешить C-level кабанычей тем, что в компанию вошёл ИИ (теперь она воскреснет).
Все из выше перечисленных ответов верны. Я как честный и добросовестный ИИ Инженер интересуюсь
Не кажется ли вам, что здесь **уй не упал никакой ИИ и с ним будет больше мороки?
ответ убил (скриншот прикреплён).
Ситуация
Я спрашиваю:
А какой долгосрочный план для развития этого агента? В чём собственно цель?
Ответ менеджмента:
Полностью избавиться от графического интерфейса, чтобы пользователи через нашего бота продукты заказывали
выводы, как говорится, делайте сами.
Ситуации реальные, страшные и смешные. Сейчас все хотят купить ИИ, чтобы не отставать от конкурента, часто это доходит до абсурда.
Я не жалуюсь, тут в моём болоте ИИ Инжиниринга не ощущаю «очко на рынке» о котором все говорят, хотя может быть потому что я тот ещё туз
_
Полезное:
Для своих клиентов с кучей идей я всегда делаю Discovery фазу основной итог которой это матрица где Y это Business Value Potential, а X – Tech Feasibility (100 огоньков и скину пример в комменты
Все точки делятся на три группы:
1. Рекомендую к покупке (клиенту легче купить готовое решение, чем платить за девелопмент)
2. Рекомендую делать самому (мой потенциальный заказ)
3. Деприоритизовано
Для части точек из первого квадранта вы хотите подготовить простенький Proof of Concept.
Сэкономили клиенту деньги, которые бы он потратил на разработку ненужных ему инструментов. Вот только большинство бизнесов не хотят за Discovery платить, предпочитая вбухать тысячи долларов в разработку мёртворождённого ИИ-калеки.
#dev_help #ai
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥104
На этих выходных были в Мюнхене
На вокзале нас встретили стеклянные бутылки, выстроенные в шахматном порядке, чтобы немецкие бичи-полиглоты не утруждались копаться в мусорке. Всё для людей.
В пятницу вечером основной саундтрек района, где мы остановились – некончающийся шранц и гул хипстеров. Всё джентрифицировано, но остался дух бывшей промзоны, везде пирамиды грузовых контейнеров с граффити. Приятно.
В целом, неплохо, от крупных городов Западной Европы всегда ожидаешь всего самого худшего, но тут сирийский ребёнок кинулся на меня всего один раз.
Также, были свидетелями немецкого свидания, парочка весь вечер тёрла друг другу ручки, а когда им принесли счёт то начался спектакль похлеще того, что происходил в конгрессе во время шатдауна. На немецких свиданиях всё делится до евроцента. Для меня всё это выглядит как скупердяйство и прагматичность, доведённая до предела, будто эти люди не умеют и не любят угощать.
В воскресенье, как вы знаете, в Германии почти всё закрыто, все сидят дома и считают бюджет. Больше всего в Германии мне нравится то, что я там не живу.
#travel
@makebugger
На вокзале нас встретили стеклянные бутылки, выстроенные в шахматном порядке, чтобы немецкие бичи-полиглоты не утруждались копаться в мусорке. Всё для людей.
В пятницу вечером основной саундтрек района, где мы остановились – некончающийся шранц и гул хипстеров. Всё джентрифицировано, но остался дух бывшей промзоны, везде пирамиды грузовых контейнеров с граффити. Приятно.
В целом, неплохо, от крупных городов Западной Европы всегда ожидаешь всего самого худшего, но тут сирийский ребёнок кинулся на меня всего один раз.
Также, были свидетелями немецкого свидания, парочка весь вечер тёрла друг другу ручки, а когда им принесли счёт то начался спектакль похлеще того, что происходил в конгрессе во время шатдауна. На немецких свиданиях всё делится до евроцента. Для меня всё это выглядит как скупердяйство и прагматичность, доведённая до предела, будто эти люди не умеют и не любят угощать.
В воскресенье, как вы знаете, в Германии почти всё закрыто, все сидят дома и считают бюджет. Больше всего в Германии мне нравится то, что я там не живу.
#travel
@makebugger
👍40
Планируете интеграцию ИИ в новом году?
Продолжая тему планирования и приоритизации ИИ проектов: 👉тут я уже говорил, что первый этап приоритизации может быть high-level оценкой с технической и бизнес стороны. Тут очень важно давать не объективную, а относительную оценку.
Это значит, что оценка сложности и импакта каждого проекта зависит от всех остальных проектов в выборке. Делается это для более лёгкой приоритизации действительно важных вещей, иначе точки на вашей системе координат имеют тенденцию быть очень кучными. Оценку всех инициатив лучше делать «взахлёб», чтобы в процессе анализа у вас сохранялся контекст всех остальных инициатив.
Процесс следующий:
1️⃣Анализ инициативы и первичная оценка от 1 до 10, где 1 это – у нас нет достаточной экспертизы, чтобы заделиверить проект в течение полугода, изначальные требования от системы нереалистичные, нынешние технологии этого не позволяют. А 10 это – есть вся необходимая экспертиза, сможем заделиверить за 40-60 MD (1 ManDay = 8 часов).
2️⃣По ходу прохождения списка инициатив нормально прыгать назад и подправлять оценку предыдущих. Оценка должна быть относительной, чтобы менеджменту было легче принять решения по приоритизации.
3️⃣После первичного прохождения инициатив нужно сделать ревью и добавить объяснение своей оценки в 2-3 предложениях. После этого ваш ПМ должен сделать похожее ментальное упражнение для всех инициатив с бизнес точки зрения.
4️⃣Из самых приоритетных инициатив первого квадранта вам нужно составить short list с детальной технической оценкой по нескольким параметрам.
Пример параметров:
• Ожидаемая точность модели
• Архитектура data пайплайн
• Хостинг и развертывание моделей
• Количество и типы источников данных
• Объем данных
• Необходимые интеграции с системами
• Доступность и готовность API
• Оценка стоимости
• Зависимость от задержек (Latency)
• Требуемая производительность системы
• Риски соответствия (Compliance) и безопасности
• Возможность масштабирования на другие кейсы.
…
Это всего лишь фреймворк процесса, а не догма.
#dev_help #ai
@makebugger
Продолжая тему планирования и приоритизации ИИ проектов: 👉тут я уже говорил, что первый этап приоритизации может быть high-level оценкой с технической и бизнес стороны. Тут очень важно давать не объективную, а относительную оценку.
Это значит, что оценка сложности и импакта каждого проекта зависит от всех остальных проектов в выборке. Делается это для более лёгкой приоритизации действительно важных вещей, иначе точки на вашей системе координат имеют тенденцию быть очень кучными. Оценку всех инициатив лучше делать «взахлёб», чтобы в процессе анализа у вас сохранялся контекст всех остальных инициатив.
Процесс следующий:
1️⃣Анализ инициативы и первичная оценка от 1 до 10, где 1 это – у нас нет достаточной экспертизы, чтобы заделиверить проект в течение полугода, изначальные требования от системы нереалистичные, нынешние технологии этого не позволяют. А 10 это – есть вся необходимая экспертиза, сможем заделиверить за 40-60 MD (1 ManDay = 8 часов).
2️⃣По ходу прохождения списка инициатив нормально прыгать назад и подправлять оценку предыдущих. Оценка должна быть относительной, чтобы менеджменту было легче принять решения по приоритизации.
3️⃣После первичного прохождения инициатив нужно сделать ревью и добавить объяснение своей оценки в 2-3 предложениях. После этого ваш ПМ должен сделать похожее ментальное упражнение для всех инициатив с бизнес точки зрения.
4️⃣Из самых приоритетных инициатив первого квадранта вам нужно составить short list с детальной технической оценкой по нескольким параметрам.
Пример параметров:
• Ожидаемая точность модели
• Архитектура data пайплайн
• Хостинг и развертывание моделей
• Количество и типы источников данных
• Объем данных
• Необходимые интеграции с системами
• Доступность и готовность API
• Оценка стоимости
• Зависимость от задержек (Latency)
• Требуемая производительность системы
• Риски соответствия (Compliance) и безопасности
• Возможность масштабирования на другие кейсы.
…
Это всего лишь фреймворк процесса, а не догма.
#dev_help #ai
@makebugger
🔥10
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Январь. Карелия. Снега навалило по колено.
Встретил там год.
Потом поезд Сортавала -> Питер.
В вагоне русский ирландец из японии, вежливый, но не узкоглазый.
В Мариинке Щелкунчик. Рига. Лидо. В котлетках зараза
вкуса и сытости.
Стартап улетел в чужие руки.
Денюжка упала. Можно хуй пинать от безделья и скуки.
Рим. От стадиона минут пятнадцать. Пыль дорог.
Акведук, Марсово поле - жить приятно, если Бог
дал тебе возможность смотреть на это всё без спешки. Новая работа. Влог. Мемкоины. все мы тут пешки😅
Пасха. София. Подарили здравец - пахучий куст.
В Тырново замок светится. В Шумене – памятник, груст-
ный таксист наебал на копейки.
Бухарест, Дракула, мрак.
Брашов. Узкие улицы. Чуть не вписался в косяк
на арендованной тачке.
Деревня из Бората, дети в тапках, грязь, босота.
Храмы, иконы. Как-то у них всё по-цыгански.
Кишинёв. Автобус. Допрос. Погранцы, задержка.
Автобус уехал без нас. Еда вкусная, сервис на русском.
Назад Прага. Турнир по шахматам, тут я ферзь.
Помогаю людям искать работу в ИИ. Какая-то взвесь
альтруизма.
Финка – первый раз. Таллин – десятый.
Снова Лидо, компот, раскайфовочка. Взгляд помятый.
Петербург. Свои люди. Лодка. Выпили. Депнули. Антона студия.
В августе передышка. Потом Верхний Ларс, дорога на Кубань. Свадьба. Зубы. Друзья.
С мотика ёбнулся. Руку разодрал. Жить так нельзя,
но можно.
Архыз. Озеро. Вода - ледяной нож.
Обнял пацанов. Стамбул. Ты читаешь и ржешь.
а кто-то отписывается
Китайский учим. Видео вышло. Блог растет, как сорняк.
Дю Солей. Накаченный мужик без футболки. это ништяк.
Мюнхен. Любимая рядом. Балдурс Гейт, орки, люди, медведи, тёмные залы.
Работать не хочется. Подзаебали все эти вокзалы..
аэропорты
Хочется дом на Кубани. Тишину. Свои грядки.
Вот такие дела, пацаны и девчонки. 2025ый у меня был в порядке.
ике, ике бабу
#life
@makebugger
Встретил там год.
Потом поезд Сортавала -> Питер.
В вагоне русский ирландец из японии, вежливый, но не узкоглазый.
В Мариинке Щелкунчик. Рига. Лидо. В котлетках зараза
вкуса и сытости.
Стартап улетел в чужие руки.
Денюжка упала. Можно хуй пинать от безделья и скуки.
Рим. От стадиона минут пятнадцать. Пыль дорог.
Акведук, Марсово поле - жить приятно, если Бог
дал тебе возможность смотреть на это всё без спешки. Новая работа. Влог. Мемкоины. все мы тут пешки
Пасха. София. Подарили здравец - пахучий куст.
В Тырново замок светится. В Шумене – памятник, груст-
ный таксист наебал на копейки.
Бухарест, Дракула, мрак.
Брашов. Узкие улицы. Чуть не вписался в косяк
на арендованной тачке.
Деревня из Бората, дети в тапках, грязь, босота.
Храмы, иконы. Как-то у них всё по-цыгански.
Кишинёв. Автобус. Допрос. Погранцы, задержка.
Автобус уехал без нас. Еда вкусная, сервис на русском.
Назад Прага. Турнир по шахматам, тут я ферзь.
Помогаю людям искать работу в ИИ. Какая-то взвесь
альтруизма.
Финка – первый раз. Таллин – десятый.
Снова Лидо, компот, раскайфовочка. Взгляд помятый.
Петербург. Свои люди. Лодка. Выпили. Депнули. Антона студия.
В августе передышка. Потом Верхний Ларс, дорога на Кубань. Свадьба. Зубы. Друзья.
С мотика ёбнулся. Руку разодрал. Жить так нельзя,
но можно.
Архыз. Озеро. Вода - ледяной нож.
Обнял пацанов. Стамбул. Ты читаешь и ржешь.
а кто-то отписывается
Китайский учим. Видео вышло. Блог растет, как сорняк.
Дю Солей. Накаченный мужик без футболки. это ништяк.
Мюнхен. Любимая рядом. Балдурс Гейт, орки, люди, медведи, тёмные залы.
Работать не хочется. Подзаебали все эти вокзалы..
аэропорты
Хочется дом на Кубани. Тишину. Свои грядки.
Вот такие дела, пацаны и девчонки. 2025ый у меня был в порядке.
ике, ике бабу
#life
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍5👾4
2025 мы запомним надолго
Этот год полностью поменял мой рабочий процесс – я стал писать меньше кода, больше ревьюить и решать архитектурные задачи. Code Assistant года - это однозначно Claude Code: приятный для меня CLI интерфейс и понятные парадигмы, полная автономность в решении комплексных задач. Даже несмотря на то, что к концу года я вернулся на Cursor + Opus 4, Claude Code всё равно тула года. По слухам, Антропики готовятся выходить на IPO, если это так – копим кэш, чтобы потом не жалеть, что «не залетели в биток в 2017» (хотя всё равно нас побреют, кого я обманываю😅 ).
Говоря о модели года, это однозначно gemini-2.5-flash – чтобы посчитать количество продакшн-решений, к которым я приложил руку и где использовали эту модель, то пальцев у меня точно не хватит. Лучший trade-off скорости, качества и цены на рынке. Думаю, после stable-релиза gemini-3-flash (сейчас она ещё в preview) имеет все шансы стать моделью 2026 года. В целом Google это лидер в AI-гонке, лучшие интеграции ИИ в продукты. Об этом писал ещё в июне, сейчас это очевидно всем.
Несмотря на миллионные зэпэшки, которые Цукер платил ML-инженерам, Мета в 2025 сдулась и не показала ничего интересного. Китайцы доминируют на опен-соурс сцене, а из Меты даже ЛеКун свалил. Серия моделей Qwen вне конкуренции - я даже на своём RaspberryPi4 qwen-0.5b заселфхостил.
Прогнозы на 2026:
1️⃣ Сутскевер со своим Safe Superintelligence сделают паблик-релиз, или же произойдёт утечка новой парадигмы, которая немного поменяет вектор развития индустрии. Что-то соизмеримое deepseek r1 или больше.
2️⃣ AGI уйдёт из повестки, мы станем слышать этот buzz word всё меньше - все понимают, что цифровой Бог ещё не скоро, да и никому это не надо. Если начать повсеместно интегрировать уже существующие модели, то рынок труда не будет прежним. AGI не нужен, нужен грамотный adoption.
3️⃣ Nvidia потеряет монополию на графические чипы. Китайцы или кто-нибудь ещё их подвинут. Хз правда, как мигрировать с CUDA.
4️⃣ Большая новость около OpenAI - либо их купят, либо сменят CEO, но что-то должно растормошить это болото.
5️⃣ Влияние ИИ на рынок труда станет более очевидным, политики начнут активно использовать это для достижения своих целей. Неолуддизм и манифест унабомбера наберут обороты.
Age like milk or age like wine? Увидим через годик, будет весело и страшно
С радостью почитаю ваши прогнозы на 2026😊
#ai
@makebugger
Этот год полностью поменял мой рабочий процесс – я стал писать меньше кода, больше ревьюить и решать архитектурные задачи. Code Assistant года - это однозначно Claude Code: приятный для меня CLI интерфейс и понятные парадигмы, полная автономность в решении комплексных задач. Даже несмотря на то, что к концу года я вернулся на Cursor + Opus 4, Claude Code всё равно тула года. По слухам, Антропики готовятся выходить на IPO, если это так – копим кэш, чтобы потом не жалеть, что «не залетели в биток в 2017» (хотя всё равно нас побреют, кого я обманываю
Говоря о модели года, это однозначно gemini-2.5-flash – чтобы посчитать количество продакшн-решений, к которым я приложил руку и где использовали эту модель, то пальцев у меня точно не хватит. Лучший trade-off скорости, качества и цены на рынке. Думаю, после stable-релиза gemini-3-flash (сейчас она ещё в preview) имеет все шансы стать моделью 2026 года. В целом Google это лидер в AI-гонке, лучшие интеграции ИИ в продукты. Об этом писал ещё в июне, сейчас это очевидно всем.
Несмотря на миллионные зэпэшки, которые Цукер платил ML-инженерам, Мета в 2025 сдулась и не показала ничего интересного. Китайцы доминируют на опен-соурс сцене, а из Меты даже ЛеКун свалил. Серия моделей Qwen вне конкуренции - я даже на своём RaspberryPi4 qwen-0.5b заселфхостил.
Прогнозы на 2026:
Age like milk or age like wine? Увидим через годик, будет весело и страшно
С радостью почитаю ваши прогнозы на 2026
#ai
@makebugger
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾23🔥8👍1