Особисто я з цього списку не використовував ще лише Zed, постараюся усунути цей недолік якнайшвидше. Cursor тепер мій daily driver. bolt.new та v0 використовую дуже часто. Інше епізодично, переважно приглядаюся до фіч. Ще є китайський Trae, ходив до них в діскорд, там майже все спілкування китайською, думаю поки не на часі :)

Grok 3

Grok 3 нарешті став доступним для всіх безкоштовно буквально “поки сервери не поплавляться” (так і написали в оголошенні).

Зараз він на першому місці в LMArena, хоча там є нюанси - їх команду підловили на маніпуляціях з рейтингами, і не факт що та модель, що була в тестах, є тою ж самою моделлю, що публічно доступна для всіх.

Тим не менше, хоч я ще не встиг особливо багато поганяти третій грок, але перші враження дуже позитивні. Зокрема, спробував фічу DeepSearch і вона дуже гарно працює, ось вам як сам грок пояснює вам про маніпуляції зі своїми рейтингами за допомогої цієї фічі.

Ще грок працює швидко, має велике контекстне вікно (декларується 1 млн токенів), реально гарно пише код. Рекомендую спробувати, не факт, що безкоштовно буде постійно.

Gemini Code Assist Free

Тут Google зробила безкоштовним для індивідуального використання AI extension для VS Code - Gemini Code Assist з великими безкоштовними лімітами, що разів в 90 вищі за безкоштовний Github Copilot.

Лінк на екстеншин тут.

Воно тільки вийшло, а рейтинг вже 2.7 з 5, мені здається як часто буває в Google - продукт наче ок, але з тим щоб відполірувати по UX в них не дуже вийшло. Воно там ліцензію просить, а де брати її “безкоштовно” не зовсім зрозуміло, хоча якщо “просилку” закрити, то працює - хз, може й так задумано 🙂
Upd. Ще забув написати що воно питало Google Cloud Project ID - воно само перекидає на список проєктів, можна обрати існуючий або створити новий.

Найбільш недооцінений AI

До теми попереднього повідомлення. Якби мене спитали, який AI найбільш недооцінений, то я без вагань назвав би Google Gemini. Спробую щось таке назвати, про що ви можливо не знали.

Чи знаєте ви що, саме Google Gemini 2.0 Thinking була на першому місці серед LLM-моделей кілька останніх місяців до виходу Grok 3? А те, що Google на два місяці раніше за Open AI запустила функцію “Deep Research” (так, саме з такою ж назвою)? Або те що в моделей Google найкраще співвідношення ціна/якість за використання API (навіть краще за DeepSeek)? І це при найбільшому на ринку контекстному вікні - є навіть моделі з підтримкою до 2,1 млн токенів. Чи те, що в Google AI Studio є інтерактивний режим, де ви можете показати свій екран чи вебку і в реальному режимі спілкуватися з AI про контент? Або те, що там же можна взяти API-ключик і використовувати їх модельки безкоштовно, хоча і з обмеженнями, але для простих задач цілком ок? Чи те, що саму архітектуру LLM-моделей “трансформер” придумали саме в Google?

Сподіваюся, когось дійсно цими фактами здивував. І власне в цьому проблема - Google технічно як мінімум не поступається самим топовим конкурентам в галузі AI, але при цьому не робить такого інформаційного шуму як інші. Крім того в Google є якась загальна проблема з запуском проєктів - вони часто щось таке дуже цікаве запускають, всі дивуються, конкуренти починають робити клони, але оригінальний продукт чи сервіс чомусь не розвивається і з часом його вимикають взагалі. Ось зараз в таку категорію потрапив NotebookLM - дуже цікавий проєкт для навчання, але за якийсь час після випуску виглядає наче трохи закинутим. Я буквально сьогодні дізнався, що він став доступний в Україні, рекомендую, гарна річ, але сподіваюся вони його не закинуть.

Сам я AI від Google використовую досить часто і мій рівень задоволеності досить високий. Але щось з їх підходами до роботи не так - це факт.

Ще ось така штука є. Тестуємо. Робота виключно через термінал специфічна дуже, не сказав би що особливо зручно, треба просто use case для нього придумати.

До речі, сьогодні останній день щоб проголосувати на DOU Awards https://dou.ua/awards-2025/
І не забудьте поставити галочку за нашого кандидата, фотозвіт в коментарях відається

Мінуси?
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1j8q3qi/anthropic_ceo_dario_amodei_in_the_next_3_to_6/

Апдейти в AI-світі для розробників

Сьогодні останній день березня, варто підсумувати про цікаві в світі AI зі значним імпактом для розробників.

Спочатку Google 11-го березня в Gemini 2.0 Flash, а рівно за два тижні і OpenAI в GPT-4o представили native image generation. Якщо ви ще не користувалися (для OpenAI поки треба платну підписку, в Google можна це робити безкоштовно в AI Studio), то дуже рекомендую - це справжня революція в роботі з зображеннями без всяких умовностей. Тепер можна дати фотографію і попросити змінити в ній щось, або представити в іншому стилі - і моделька справиться з цим зі збереженням деталей на відміну від попереднього підходу, коли генерація відбувалася в окремій моделі і зв’язок між оригінальним зображенням та згенерованим не завжди прослідковувався достатньо добре.

Також нові моделі гарно генерять елементи інтерфейсу, накладають текст, у тому числі українською. Можна робити дизайн веб-сторінок даючи для прикладу якісь референси. Ну а потім вже конвертувати в код.

І власне про код - 25-го березня Google запустила у відкрите тестування свою нову модель Gemini 2.5 Pro, яка відразу посіла перше місце на LMArena і обійшла інші моделі практично в усіх рейтингах, у тому числі в категорії з написання коду. Цікаво, що моделька безкоштовно доступна як в юайці AIStudio, так і через API, є лише rate limiting - обмеження на кількість запитів, але вони цілком ок для використання без поспіху. Зараз вона доступна в усіх продвинутих AI IDE, які я використовую, зокрема Cursor, Windsurf і Cline.

Власні враження від моделі дуже позитивні. Я їй у якості першого завдання задав вирішити одну проблемку, з якою не справлялася жодна інша модель до того, і вона її вирішила, чим безсумнівно заслужила мою повагу. Робив це я в AI Studio, бо в IDE ще можливості не було. Для таких задач рекомендую такий інструмент як Repomix - просто пишете в терміналі npx repomix і воно пакує ваш репозиторій в один файлик, який потім закидаєте в будь-який AI-чат через веб-інтерфейс.


На першому місці Gemini 2.5 Pro в розділі Coding протрималася недовго, вже зараз її обійшов новий реліз GPT 4o, але модель від гугла доступна безкоштовно і має більше контекстне вікно - 1 млн токенів проти 128 тис. у GPT-4o - то я б її поки з лідерів не викреслював.

GPT 4.1

14-квітня OpenAI випустила нові модельки сімейства GPT 4.1, це фактично продвинуті GPT-4o. Цікаво що моделі вони позиціонують лише для використання через API, значить орієнтовані на розробників. Важливо, що ці моделі підтримують контекст в 1 млн токенів, бо раніше в Open AI було лише 128 тис максимум.

Аналогічно попереднім є повна модель gpt-4.1, також є міні-модель gpt-4.1-mini, але додатково ще з’явилася нано модель: gpt-4.1-nano. Вона мені особисто видалася найбільш цікавою, бо працює швидко і в той же час є дешевою. Картинку з цінами додаю.

І хоча по якимось внутрішнім оцінкам від OpenAI gpt-4.1-nano випереджає gpt-4o-mini, я затестив її на одному зі своїх україномовних ботів і вона відповідала дуже швидко (що мені сподобалося), але робила більше помилок ніж gpt-4o-mini, яку я зараз використовую для ботів. Можливо це вдастся виправити тюнингом промту, треба буде ще повозитися. До gpt-4.1-mini претензій немає, перевів бота на неї, працює гарно, але вона суттєво дорожча за попередню міні-модель, що досить дивно, виходить не зовсім повноцінна заміна і на великих обсягах ймовірно краще використати дешевшу модель, якщо зі своєю задачею вона загалом справляється.

Тут хабспот цікаве дослідження підігнав (скачати можна безкоштовно, тільки треба зареєструватися).

Мене особливо зацікавила ця картинка - фактично дублює мої меседжі, які я зараз на своїх виступах і тренінгах підкреслюю: AI прогресує швидко і сучасна взаємодія з ним - це не просто рівень асистента, а рівень партнера, і зовсім скоро нас може чекати наступний рівень 🙂

Дослідження можна скачати тут: https://offers.hubspot.com/ai-agents-playbook

До речі, стосовно виступів - запрошую на мій виступ на найбільшу IT-конфу України DOU Day, оффлайн в Києві 16-17 травня, я там буду саме розказувати і показувати як за допомогою самих прогресивних AI-інструментів зробити так, щоб код проєктів писав себе сам :)

https://dou.ua/goto/i1Mw

Я вже якось писав про NotebookLM - цікавий інструмент (з фрішним доступом в певних лімітах) від Google, який зручно використовувати для роботи з інформацією і навчання зокрема. Одна із його кіллер-фіч - це генерація подкасту по доданим джерелам.

І на днях Google додала підтримку української мови, ось я записав подкастик по своїй статті “Як зрозуміти JavaScript?” і сам з великим задоволенням прослухав :)


Тому якщо інструментом ще не користуєтеся, то саме пора. Там ще багато фіч є - можна підручник/конспект по матеріалам зробити, майнд-мепу, таймлайн та й загалом у режимі питання/відповідь воно працює добре.

Сьогодні буду вебінарчик проводити, приходьте

🔔 Вебінар: Як AI змінює вимоги до розробників у 2025

📅 Дата та час: 1 травня, 18:30
📍 Формат: Онлайн (Zoom)
🎟 Участь: Безкоштовна
👤 Спікер: В’ячеслав Колдовський, менеджер компетенцій у SoftServe Academy @koldovsky
⸻
Про що:
• AI — це вже не просто хайп
• Зміни у роботі розробника
• Необхідні навички
• Практичне застосування AI
• Сесія Q&A
⸻
🔗 Деталі та реєстрація: https://dou.ua/calendar/53582/

https://docs.cursor.com/guides/selecting-models Перший пост про моделі. Не всі моделі однакові, в доках Cursor є гарний гайд яку модель для якої задачі варто обирати

Список тулів і корисних MCP серверів для мого воркшопчику сьогодні на DOU Day.
Використовувати будемо Cursor, але можна інші IDE, зокрема Windsurf, Copilot, Cline/Roo Code і т.д., просто в кожної буде своя специфіка.
Можна пробувати використовувати безкоштовні варіанти, але я буду показувати в платному курсорі, також бажано мати трохи грошей ($3-5 вистачить з головою) на Open AI API, Anthropic та Perplexity, можна використовувати OpenRouter, там є варіант з безкоштовними моделями.
MCP Сервери:
Context7 для доків https://context7.com/
Task Master AI для задач https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
Perplexity Ask для пошуку https://mcp.so/server/perplexity/ppl-ai

В підписці ChatGPT Plus з'явився доступ до Software Engineering агента Codex від OpenAI. Ще й заодно вони відкрили доступ до інтернету для цього агента, бо раніше він був лише на етапі ініціалізації, а для нормальної роботи цього замало.

Новий SDLC

Що робити джунам, яких замінить AI?

Зараз активно розганяється тема про те що джуни не потрібні, бо “їх замінить AI”. Хайпувати на всяких фобіях дуже зручно, але чому треба боятися більше сеньйорам, а не джунам я вам зараз розкажу. І сеньйори, до речі, вже почали потроху скромніше бути в своїх хотілках, кілька днів тому на DOU з’явилося цікаве дослідження https://dou.ua/forums/topic/54181/

Важливий дісклеймер - я взагалі не підтримую думку що “AI замінить розробника”, як мінімум в якійсь осяжній перспективі, навіть якщо він настільки буде гарно писати код, що відпаде потреба в тому щоб це робила людина. Бо бути розробником - це значно більше, ніж просто писати код, особливо якщо ми говоримо про сеньйорів. Але є важливе “але” - трансформації IT-галузі під впливом AI настільки суттєві, що навіть найбільш топові технічно люди, однак такі, що не сприймають ці зміни - “сеньйори-старовіри” (назовемо їх так) просто будуть витіснені з професії, якщо не будуть активно змінюватися під впливом AI.

Отже по пунктах стосовно сеньйорів:

1. IT специфічна галузь з точки зору професійного зростання. Якщо у більшості інших галузей (за невеликими виключеннями, наприклад, спорт) фахівець з віком стає практично гарантовано більш досвідченим і “сеньйорнішим”, то тут технології розвиваються настільки швидко, що сеньйорність досягається не автоматом з роками, а за рахунок цілеспрямованих зусиль які мають бути щоденною рутиною: регулярним проходженням курсів, читанням статей, книжок, участю і підготовкою до виступів на мітапчиках/конференціях, створенням пет-проджектів і т.д. і т.п.

2. Будь-яка людина з часом змінюється, і навіть якщо хтось в минулому був занурений в роботу і розвиток 24/7, то зі зростанням “сеньйорності” і відповідно доходів, у таких людей з’являються сім’ї, діти, виникає бажання більше відпочивати і витрачати сеньйорні зарплати, що в свою чергу веде до скорочення часу для власного розвитку як фахівця. З віком ця гонитва за технічним прогресом починає набридати і люди часто переходять у менеджмент, де їх софтскілові навички та досвід взаємодії з людьми стають більш вирішальними. А технічні місця відповідно звільняються, а якщо хтось застрягає на посаді без розвитку - то під ризиком звільнення опиняється він сам.

3. Минулий багаж знань і навичок не завжди допомагає рухатися вперед, часто це заважає сприймати нове. Наприклад, люди зі значним досвідом ентерпрайз розробки у бекенді часто з великими складнощами сприймають підходи до фронтенду і їх треба буквально стримувати від ускладнення рішень зайвими складовими. Сьогодні часто досвідчені розробники все ще зверхньо сприймають код і рішення загалом створені за допомогою AI з упередженням “я зроблю краще”. Але вже зараз не кожен сеньйор напише код краще за AI, і зрозуміло що з кожним днем AI розвивається швидше за людину. Тому протиставляти себе AI замість того щоб активно його вивчати, впроваджувати і комбінувати власні сильні сторони з сильними сторонам AI - то завідомо програшна стратегія.