Grok потерял мой диалог – дизлайк и отписка 👎

Переписывался с Grok в диалоге, который является частью проекта. Диалог доступен по прямой ссылке, я могу продолжать туда писать и получать ответы. У него даже выводится метка принадлежности к проекту.

Но его нет ни в проекте, ни в истории, и поиском никак не находится. В ответах от апи тоже отсутствует. В приложении на телефоне его тоже нет.

Не очень приятно так терять диалоги. Это ладно ещё я по 100 вкладок открытыми держу, и могу найти, что потерял, а тут он просто будто бы решил его забыть.

Похоже, что теперь альтернатив гемини не осталось. Жаль только, что там проектов нет.

Как устроена память ChatGPT❓

ChatGPT – это интерфейс (клиент + сервер) для общения с языковой моделью (ЯМ). При отправке сообщения в диалог, оно уходит на сервер, объединяется там с предыдущими репликами и направляется в виде контекста в ЯМ, которая генерирует ответ. Например:

💬 Вы: У меня есть красное платье, какую мне подобрать обувь?
Контекст для ЯМ: [У меня…] (использую …, но подразумеваются полные предложения)
🤖 ЯМ: Под красное платье подойдут белые кеды
💬 Вы: А какую сумочку?
Контекст: [У меня…, Под красное…, А какую…]
🤖 ЯМ: Кожаная серая будет отличным выбором!
💬 Вы (на следующий день): Спасибо за совет, друзья оценили!
Контекст: [У меня…, Под красное…, А какую…, Кожаная…, Спасибо…]
🤖 ЯМ: Рад, что красное платье произвело эффект! Если захотите подобрать другую сумочку, только попросите.

Точная "память" работает до тех пор, пока переписка "пролазит" в контекстное окно ЯМ, объём которого ограничен архитектурой модели и [возможной] реализацией сервера. Как только размер переписки превышает этот лимит, сервер сокращает, обобщает или даже исключает старые детали, чтобы сформировать релевантный запросу контекст для отправки в ЯМ.

Допустим, вы продолжили вести активный диалог, и решили вернуться к начальному обсуждению спустя неделю:

💬 Вы: Помнишь, мы обсуждали красное платье?
Контекст (уже обобщён): [Я посоветовал пользователю скомбинировать красное платье, белые кеды и кожаную серую сумочку: ему понравилось, Помнишь…]
🤖 ЯМ: Да, хочешь подберём другую сумочку под кеды?

Содержание старой переписки значительно сократилось сервером, чтобы уместить её в ограниченный контекст ЯМ, а "память" при этом воспроизвелась: кеды, платье, сумочка – всё на месте. В процессе переписки контекст может ужаться ещё сильнее до "Пользователь любит платья, кеды, кожаные сумки", а потом и вовсе потеряться, пока не станет снова релевантным.

Отсюда потеря информации в длинных диалогах – чем сильнее ужимается контекст, тем меньше остаётся исходной информации. Поэтому лучше вести короткие переписки, решая одну задачу. Если есть желание продолжить без потери качества, то попросите GPT прислать саммари по вашему обсуждению и перейдите с ним в новый диалог, таким образом перенеся "память".

ЯМ сама по себе stateless (не сохраняет данные между запросами), а "память" создаётся исключительно за счёт серверной логики, которая [хранит переписку и] решает проблему формирования релевантного (и даже искусственно увеличенного) контекста. Поэтому приложения, работающие с апи OpenAI, Gemini и пр., могут существенно отличаться качеством ответов на длинной дистанции.

🏁 GPT не имеет "памяти", а использует алгоритмы для формирования контекста, релевантного пользовательскому запросу. Он не обидится, если вы уйдёте в новый диалог или вообще – к другому. Пока у вас есть достаточно подробное саммари, сопровождающее запрос, можете смело экспериментировать с партнёрами.

Так так так, рассказывайте 😂

Если попросить Gemini CLI выполнить скрипт запуска дев сервера (или любого другого скрипта, который не возвращает код ответа), то консоль подвиснет в ожидании кода ответа. А если прервать гемини, то сервер всё равно останется запущенным и выключать его придётся только через висячие процессы 🤷‍♂️ Недоработочка.

Развеиваю миф о подобных колбэках в реакте.

В примере на скриншоте ре-рендер кнопки не произойдет ни в одном из затронутых случаев: ни реактом, ни даже браузером. Потому что button это не компонент, а нативный элемент.

Но что произойдёт на самом деле – реакт пересоздаст обработчик клика, то есть сделает removeEventListener, а затем addEventListener, что совсем не страшно, если кнопок не сильно много.

Но даже, если бы button был компонентом, т.е. Button, то место объявления обработчика никак не влияет на его перерисовку при рендере родителя. Лишь комбинация useCallback на обработчике и memo на самом компоненте Button могут препятствовать его ре-рендеру.

Эх, несмотря на это, у такого лида есть работа, а у меня – нет 😂

Буллинг гемини, не покидая терминала: https://www.reddit.com/r/ChatGPTCoding/comments/1lm3fxq/gemini_cli_is_awesome_but_only_when_you_make/

Там в комментах объявился сотрудник гугла, и он одобряет такой подход. Л - лояльность 😂

ой 🤭

Сай-фай от Илона Маска 😂

Наткнулся на оооочень годный редактор кода с AI возможностями – Kiro.dev.

Это не просто очередной форк VS Code, а глоток свежего воздуха. Это как Arc, когда он только вышел. Авторы не просто напихали фич ради фич, а сделали это так, чтобы максимально раскрыть возможности LLM. И дизайн у него из коробки хоть нормальный.

Они предлагают 2 режима вайб кодинга:
1. Типичный вайб кодинг (но, кстати, я его не тестил, может, там тоже будут приятные инсайты :D)
2. Написание спеки!

В режиме спеки простым языком в чате описывается задача и отправляется агенту. Он создаёт под каждую спеку отдельную папку и кладёт в неё три файла:

1. requirements.md – высокоуровневное, но очень подробное описание фичи с ЮЗЕР СТОРЯМИ – то есть ожидаемое действие и его следствие (даже если речь про обычную функцию)
2. design.md – системный дизайн фичи: какие потребуются интерфейсы, сервисы, библиотеки, тесты, будущее расположение файлов, даже блок схемы рисует
3. tasks.md – разбивка спеки на конкретные мелкие задачи

Каждый этап можно редактировать вручную. Пока не скажешь, что готов – Kiro не перейдёт на следующий шаг. Таким образом на выходе есть 3 очень хорошо проработанных файла, которые подробным образом описывают задачу и её реализацию.

Далее, прямо в файле tasks.md можно запускать каждую таску, и даже ставить их в очередь. А какие-то таски можно и не выполнять, а вернуться к ним позже (например, создание тестов 🙈).

Самая большая прелесть, что при таком подходе код всегда сопровождается подробными спеками под каждую даже мелкую фичу. И если нужны доработки, то можно либо дорабатывать существующую спеку, либо на её основе создать новую. И Kiro видит все их сразу, тем самым имеет знание о проекте, будто он – продукт оунер.

Код генерит очень приятный. Пишет много тестов, не успокаивается, пока все не будут работать.

Единственный жирный минус: работает очень медленно. Полагаю из-за одной лишь доступной модели (пока) – Claude Sonnet 4. А она так-то платная. Но Kiro, пока находится в альфе, разрешает всем пользоваться ей бесплатно. И я думаю там просто уже все лимиты быстрых запросов потрачены, либо тротлинг намеренный стоит, чтобы не разорить их.

Я попробовал лайфхак: спеку генерю через Kiro, а задачи выполняю через Copilot с тем же Sonnet 🤭 Скорость в разы быстрее, код – плюс минус тот же. А всё потому, что генерится по очень качественным спекам. То есть он берёт на себя всю сложную работу по преобразованию пользовательской фантазии в понятное для LLM описание. Руками никогда в жизни не захочется это писать)

Там ещё есть всякие крутые возможности, которых нет в существующих IDE с Agentic mode, и пока всё это бесплатно – настоятельно рекомендую попробовать и поиграться на домашних проектах.

Кэшики, такие кэшики

Разбор промптов, которые использует Kiro для генерации спек и выполнения кода.

https://ghuntley.com/amazon-kiro-source-code/

Там же можно найти ссылка на исходник редактора (не уверен, что он оригинальный).

Заглянул в документацию JS итераторов, и нашёл там новые полезные хелперы:
- map
- filter
- find
- reduce
- take
- drop

, которые теперь сполна реализуют флоу работы с итерируемыми объектами, как с массивами, давая возможность итерировать бесконечные массивы/потоки, и не выделяющие память под промежуточное хранение результатов. То есть, если запись вида:

arr.slice().map().filter()

создаёт аж три промежуточных массива, то:

arr.values().take().drop().map().filter()

не создаёт ни одного! :) результатом этой записи будет итератор, чьё значение можно прочитать последовательно: iterator.next() и for...of, либо преобразовать в массив, для получения всех результатов разом Array.from(iterator) – и это единственный "промежуточный" массив.

В приложении ютуба на Андроиде сейчас есть довольно неприятный баг с тем, что скорость воспроизведения видео нельзя изменить :/ Ползунок есть, двигается, но его значение ни на что не влияет.

Лично я заметил уже пару дней назад, что ютуб что-то тестируют с контролами. Например, в Arc у меня тоже сломалась скорость, а именно – она каждый раз слетает на единицу после рекламы. А в какой-то момент я и вовсе поймал A/B тест, где контролы полностью поменяли свой вид, на, субъективно, очень неудобные.

Делаю ставку, что это был первый ролаут, реализованный целиком Gemini 😂

Я тут задумался, что с момента появления выпуклых телевизоров и компьютеров весом под тонну до тех же самых компьютеров размером со спичечный коробок несопоставимо большей мощности и экранов на любой возможной поверхности прошло всего лет 30. То, о чём писали фантасты прошлого века уже широко доступно сегодня. Кажется, что ИИ был какой-то финальной точкой, дальше которой особо не смотрели. А дальше-то, собственно, что?

Если раньше я, например, мог подумать – вот бы было круто, чтобы у телефона был экран пошире, да форматов музыки побольше, то сегодня уже это не кажется чем-то особенным. Да и, в принципе, любые такие оптимизации существующего воспринимаются не более, чем маркетинговый ход, нежели реальная польза. Да и, в целом, что мне ещё сегодня нужно? Доставка есть, электронное обучение и коммерция есть, удалённая работа есть, знакомства тоже есть. Разве что телепортации нет (да и вряд ли будет).

Но а что ещё может принести пользу человеку сегодня, что пока что остаётся на уровне фантазий? Будто бы мы уже подошли к той грани, когда дальше уже только космос, да биология. Возможно, современные технологии позволят как раз развивать эти области быстрее. Но вот лично я не уверен, что мне сильно захочется полететь на какую-то другую планету или понравится перспектива многократного клонирования сознания. Поэтому, я что-то загнался вопросом – а что дальше-то?

То есть просто представьте, весь этот бум произошёл, буквально, у нас на глазах за какие-то последние 50 лет. А ещё только лет 200 до этого люди с пиками бегали. А ещё полторы тысячи лет до этого дожить до 20 было вообще задачей со звёздочкой. И это не говоря о том, что на Земле до сих пор существуют племена, которые живут в лесах и никак не коммуницируют с внешним миром. Они прогресса, вероятно, и вовсе не увидят.

Но вот мы – бумеры, зумеры, альфа – чем дальше планируем заниматься? Думающее поколение отходит на второй план, это становится заметно по какой-то общей стагнации в литературе, кино, музыке, играх. Сможете припомнить что-то выдающееся из этих направлений за последние лет 5-10? Зато появилось куча инфлюенсеров и стало модно взращивать личный бренд, как будто бы кому-то есть дело до их жизни. А ведь и вправду (очень многим) – есть. Что опять отсылает к тому, что удобнее думать чужими мозгами, а не своими. А шедевры современного контента сводятся к наиболее кликбейтному заголовку.

Ну ладно, раньше тоже было модно цитировать великих, но там хотя бы была необходимость самостоятельно добывать информацию и иметь какой-то простор для того, чтобы применить её на практике. Теперь же она просто вливается без каких-либо пауз, не позволяя как-то переспать с ней и сформироваться в самостоятельную мысль.

Все те, кто на слуху, кто был у истоков чего-то нового – это в основном уже пожилые личности. Да даже Альтману, кто дал ход ИИ, как коммерческой технологии, уже 40. В то время как всё то, чем мы пользуемся было создано молодыми и заряженными новаторами, типа Джобса, Гейтса, Торвальдса, да или Баффетта, Трампа в конце концов и т.д. Но я вот что-то не могу вспомнить хоть одну фамилию молодого инженера или предпринимателя с революционной миссией сегодня. Тот же Apple без Джобса превратился просто в конвейер, который паразитирует на его фамилии. Что вскоре ждёт и другие компании.

Если раньше наши родители работали, чтобы дать нам лучшее образование, и мы понимали, как им воспользуемся, то сегодня уже как-то сложнее доказать своему ребенку, что не каждому дано стать Владом Бумагой (да и не нужно вовсе). Образование меняется, его качество, объективно, становится хуже – информации больше, темп выше. Да и банально не модно просиживать штаны в универе, когда с каждого утюга вещают, что можно зарабатывать уже сегодня. Но если никто не будет учиться, то как дальше-то решать появившиеся проблемы? В сознании ИИ пока что только старые знания, там нет этих ответов :)

Не утешающие мысли.

Цукерберга пора закрывать в дурке, он потерял связь с реальностью окончательно.

https://www.securitylab.ru/news/562463.php

Нейронки тоже проходят этот тест 😁