SOTA Agentic Engineering

Ще півроку тому я переважно сидів в Cursor, а зараз його відкриваю рідко, переважно користуюся Claude Code, а з ним Codex та OpenCode.
Ще на початку весни основні зусилля йшли на формування та валідацію спек, а зараз - на харнесс для перевірки, щоб агент сам себе виправляв до того, як приходив до мене з виконаною роботою. 

Те ж стосується паралельного запуску агентів - ще кілька місяців тому робив таке рідко, а зараз практично завджи, якщо бачу, що так роботу можна пришвидшити.

Ну і звичайно фабрики - ще кілька місяців про це лише говорили, а зараз будую такі для клієнтів під їх задачі.

А ще варто згадати локальні моделі - буквально на початку літа здавалося що для нормального результату треба дуже потужне залізо, то зараз запускаю Qwen 3.8 27B у себе на ноутбуці і дивуюся, наскільки гарно працює ця модель.

І особливо дивує, наскільки швидко все прогресує - щоб за цим усім встигати, треба досить активно експериментувати, а не просто стежити за новинами. Бо між «чув, що таке є» і «спробував на реальній задачі» завжди велика різниця, а тут взагалі підходи можуть змінюватися за один день.

Сам постійно покращую свій воркфлоу і відточую його з клієнтами, з якими працюю у своїй компанії в Dev AI Consulting, що дає швидкий фідбек на реальних задачах.

А ще я ділюся своїми підходами на воркшопах і курсах, які викладаю. Найближчий стартує у вівторок разом з fwdays academy https://bit.ly/3Slb7YN

Запрошую приєднуватися, традиційно маю купон на знижку programming_mentor

І сьогодні останній день за зниженою ціною, завтра вона зростає.

Хто такий ШІ-чемпіон і чи треба ним бути

На ДОУ вийшов огляд нових ШІ-спеціалізацій в українських компаніях: Agentic AI Engineer, Intelligence Engineer, Forward Deployed Engineer, AI Security Expert, Product Engineer, AI Champion і ще з десяток назв.

Мене запросили рецензувати статтю та надати свої коментарі, вони йдуть вставками в тексті.

Реальність така, що цей AI-двіж вже не спинити, і по-старому вже не буде.

Класичних фронтендщиків чи Java-інженерів вже зараз не дуже треба, а зовсім скоро забудуть, що такі професії взагалі були.

Цікаво, що майже всі компанії кажуть одне й те саме - готових людей на ринку немає, тому вирощуємо своїх.

А це означає, що ті, хто вчасно на цю хвилю застрибнув, цілком успішно зможуть виплисти з усіх перемін, що нас чекають на ринку.
Хто ні - той залишиться десь на дні. Жорстко, але навряд, хтось скаже, що я не правий.

Оскільки професій з новими назвами придумали багато, моя порада дуже проста - не ганяйтеся за тайтлами з вакансій, через рік цей список виглядатиме інакше. За всіма назвами одне ядро - інженерна база, вміння верифікувати те, що нагенерував агент, розуміння бізнес-задачі і базова гігієна безпеки. Хто це має, тому байдуже, як його посаду назвуть наступного року, важливо, що вона в нього буде :)

Читати тут: https://dou.ua/lenta/articles/new-ai-titles-in-companies/

Свіже відео на каналі - найбільш цікава LLM модель сьогодні

Сьогодні зранку засняв відео, а вже вдень довелося ганяти abliterated модельку для задач, з якими відмовлялися працювати інші, у тому числі оригінальна моделька.
Задача була виконана, і це все на одній відясі з 16Gb VRAM, просто знахідка, а не модель.

https://youtu.be/gan8uuv-7-s

Як запустити LLM локально?

Після публікації мого відео про Qwen 3.8 27b виникло багато питань до того як запустити, які конкретно ваги, параметри і т.д.

Насправді відповідь я дав ще у відео - я сам взагалі не заморочувався з підбором параметрів, запустив Claude Code в авто режимі і просто попросив підібрати найкращий варіант для мого заліза, ще додав, що я хотів би контекстне вікно побільше.

Ось буквально такий промпт: “use llama.cpp to run best fit qwen3.8-27b model for my machine, focus on large context window”. 

Потім ще потрібно було uncensored модель, то попросив аналогічно (цікаво, що хоча один з тестів такої моделі провалився, але для моєї реальної задачі все спрацювало).

Ось попросив зробити Claude Artifact, там є деталі кому цікаво (взагалі дуже подобається фіча з артефактами) https://claude.ai/code/artifact/26dc2ff8-6a90-48ee-a2fa-9b11fa81ac21 

Сьогодні за цим же принципом запускав qwen 3.8 flash next (на іншій машині) - кілька годин роботи Opus 5 і запрацювало (модель там порядка 100 Gb, тому процес не швидкий).

Відео тут якщо пропустили https://youtu.be/gan8uuv-7-s

jev

Якщо ви слідкуєте за новинами, то вже бачили багато інфи про jev.
Це нова моделька, але не LLM - текст чи якийсь контент не генерує. 

Робить буквально три речі: відповідає на питання так / ні, робить вибір зі списку, а також проставляє оцінку за шкалою. Також кожна відповідь має ймовірнісну оцінку, за якою можна зрозуміти наскільки модель у ній впевнена.

Це не є щось принципово нове, модель відноситься до категорії моделей-класифікаторів, які були ще до LLM. Також всі ці задачі можна робити за допомогою LLM, але це відносно повільно і дорого.

Новизна в тому, що автори відполірували своє рішення, знайшли вдалі кейси застосування і викотили як готовий продукт у вигляді API.

Швидкість та ціна завжди вирішують, а з jev прискорення та здешевлення може бути в сотні/тисячі разів, і саме це відкриває зовсім нові області застосування, про які ми раніше навіть не задумувалися. 

На сайті розробників є розділ з прикладами та кейсами, раджу заглянути ознайомитися  https://docs.typesafe.ai/concepts/use-case-map 

Мій особистий топчик - це керування браузером, ось з цим погрався - краса https://github.com/browser-use/jev-ultrafast/ 

Звісно, що вже підтягнулися відкриті альтернативи, і враховуючи що подібні моделі невеликі за розміром, то запускати їх локально можна без проблем. Ось тут вже й бенчмарки під'їхали, є моделі на рівні jev https://benchmarkheaven.com/jev-models

А розробникам, що створюють рішення з LLM тепер треба враховувати подібні моделі при оптимізації рішень, точно також як оптимізований наш мозок - у нас теж для різних задач різні ділянки активуються.

На fwdays Academy опублікували мій курс по Greenfield проєктам, він зроблений на основі живого курсу, але відео записані під відеокурс.

🤔 Запускаєте новий проєкт з AI, але замість системи виходить vibe coding з непередбачуваними агентами?
👉 AI дає справжній приріст швидкості лише тоді, коли навколо нього збудована правильна інженерія.

🎬 Формат: відеозаписи та матеріали.
Навчайтеся у зручний час і в своєму темпі!
👉 Детальніше: https://bit.ly/4cTqa2I

Результат курсу:
🎯 перший задеплоєний продукт уже після першого модуля: не demo, а реальний прод
🎯 Spec Driven Development як основа: від PRD до імплементації без хаосу і технічного боргу
🎯 мультиагентна оркестрація з паралельним виконанням в ізольованих worktrees
🎯 guardrails, code review та fast feedback loops
🎯 власний агент на базі OpenClaw / NanoClaw, вбудований у ваш продукт як Agent Skill

Ще від мене персональний промокод на знижку programming_mentor

Завтра починається fwdays Tech Summit, на якому я буду розказувати як будувати Agentic Software Factories. І спеціально під цю подію на youtube каналі fwdays розмістили серію бесід зі спікерами. Ось випуск, де ми з Олександром Краковецьким (CEO DevRain) та Ігорем Дроздом (CTO в Silpo) говоримо про те як AI-агенти змінюють розробку і як їм довіряти в продакшені https://youtu.be/AQP0_iv3XzE

Ви готові до того, що AI вам відмовить – або здасть у поліцію?

Зараз багато цікавих проєктів і не так багато часу щоб писати в канальчик, але робити це треба, бо поговорити є про що.

10 днів тому в популярному розділі reddit r/opensource повністю заборонили AI.
Писати можна про проєкти від одного року, кілька контриб’юторів, і не призначених для AI (типу MCP і тому подібного). Також не можна в проєкті застосовувати AI, як для коду, так і для тексту, навіть перекладу.

І ця подія майже співпала в часі з тим, що навіть відомий AI-скептик Лінус Торвальдс законтриб’ютив у Лінкс код, написаний з допомогою Claude Code. То по новим стандартам спільноти r/opensource, Linux став поза законом, що, звісно, є повною нісенітницею, і лише доводить абсурдність заборон AI. До речі, автори ідеї відразу зловили купу хейту і додали окрему нотатку, що заборона не стосується Лінуксу, і вони свої правила ще будуть переглядати.

Окремий коментар від мене - багато працюю з молоддю і бачу що для них навичка вручну писати код приблизно на тому ж рівні що для мене вміння пробивання дірок на перфокарті. Але водночас вони створюють чудові проєкти, перемагають в хакатонах та конкурсах стартапів, і їх загальний рівень робіт за останні роки суттєво виріс у порівнянні з тим, що студенти могли робити раніше. Чи стали вони кращими інженерами в класичному розумінні цього слова? Не факт, але швидше проблема в тому, що ми маємо взагалі перевизначити те, що називаємо “software engineer”, і до цього більшість людей в галузі просто не готові, але це насправді їх проблема несприйняття реальності.

Далі новини про заборону зі сторони OpenAI та Anthropic використовувати свої інструменти для клонування та реверс інжинірингу проєктів, зокрема ігр. Ця заборона, на мою думку, теж на тому рівні абсурдності, що і попередня, бо інструмент не має вирішувати що йому робити, а що ні. Це має бути на відповідальності його оператора. Це вже не перша заборона, моделі вже й так багато чого відмовляються робити, навіть якщо ти нічого незаконного чи неетичного не робиш - завжди є ризик що десь трігернеться класифікатор і робота виконуватися не буде, а в найгіршому випадку вас взагалі можуть здати “куди треба”, і про це слід знати кожному користувачу.

І висновок з цих подій однозначний: потрібно розвивати локальні відкриті моделі та інструменти, мати можливість незалежно від сторонніх постачальників запускати агентів на своїй інфраструктурі, навіть не як основний сценарій, а як бекап-план.

Тут ще показово на днях висловився Сем Альтман: “…доволі жахливо, що кожен має частину обмежених світових запасів DRAM у власному комп’ютері”. Читаємо між рядків - залізо дешевшати не буде. Ще влітку купував зовнішні карточки Gigabyte AI Box на основі RTX5060TI 16Gb по $900 штука, зараз вони в тому ж магазині коштують вже $1300, це +44% до ціни буквально за три місяці. Навіть нафта так швидко не зростала в ціні цього року.

Ще вчора пройшла новина, що Revolut перейшла на локальні моделі і час на інженерні задачі скоротився на 70% просто з тієї причини, що токени перестали економити. При чому Claude та Codex не заборонили, але їх використання обмежене лише окремими випадками. Але питання не лише в економії, тепер у них власна незалежна інфра під AI, і виглядає так, що це розумний сценарій для багатьох сучасних компаній та навіть окремих фахівців.

Реальність така, що AI вже став критичною складовою бізнес-процесів і надто ризиковано залежати від сторонніх постачальників, якім можуть вірішувати що можна робити, а що ні, ставити ліміти, змінювати ціни чи навіть блокувати екаунти. Я свій бекап-план маю, сподіваюся у вас він теж є?

Що мають робити software інженери? Будувати і підтримувати фабрики

Про те, що розробники не будуть потрібні, говорять переважно ті, хто мало уявляє всю складність роботи розробника. Я переконаний що будуть потрібні, тільки їх робота буде сильно відрізнятися від того щоб самому робити якесь рішення. Поступово приходить усвідомлення, що вони повинні створювати автономну систему, яка здатна видавати рішення відповідно до певних вимог - фабрику проєктів.

Такі фабрики вже працюють в окремих компаніях і пару десятків таких я збудував сам, чи з командами. Запрошую подивитися свіже відео на моєму каналі https://youtu.be/LXRc3oGDtXk 

І щойно вийшов Fable 5.2 плюс дали три ресети для лімітів - якраз вдалий момент поганяти нову модельку на покращення моїх фабрик у підготовці до конференції та курсу.

Про Fable 5.2

Вже другий день граюся з новим  Fable, моделька дуже подобається, надзвичайно розумна,  креативна з високим рівнем автономності. 

Люди з нею роблять фантастичні речі, ось інженер з Anthropic зробив дуже пристойний 3D-шутер і виклав його як Claude Artifact, я пройшов цю іграшку два рази https://claude.ai/artifact/BGY1SztrAYcJQHSsnHHGmp 

Тут він поділився деталями: one-shot, 8 год роботи і $550 вартості API https://x.com/felixrieseberg/status/2119925633564463609

А тут офіційний тред від Anthropic, там проєкти з різноманітних сфер життя - електроніка, фізика, математика і т.п. https://x.com/claudeai/status/2119899459761131615 

Мене не здивувало, що Fable 5.2 піднялася в топи рейтингів, але найбільше мене вразило інше - це колосальний прогрес в рейтингу Remote Labor Index, де модель набрала 41.3%, практично подвоївши попередній максимальний результат, який був у Opus 5.5 та GPT 6 Astra. https://www.remotelabor.ai/ 

Якщо ви не знайомі з цим індексом, то він перевіряє не знання і не вміння розв'язувати задачки, а здатність AI-агента виконати реальну оплачувану роботу від початку до кінця. Автори зібрали 200+ справжніх проєктів безпосередньо у фрилансерів: замовлення з платформ на кшталт Upwork у різних сферах, від відеомонтажу й дизайну логотипів до архітектури, аналізу даних та розробки ігор. 

Агент отримує той самий бриф, що й людина, і має здати готовий результат. Оцінюють його не автотести, а навчені експерти вручну, порівнюючи з роботою фрилансера, за яку замовник реально заплатив. У залік іде тільки те, що прийняв би розсудливий клієнт.

Тепер про масштаб стрибка. Ще півроку тому, станом на кінець травня найкращий результат був 8.3%, тобто AI був здатен виконати таку роботу лише 8 разів зі 100. Тепер він самостійно справляється з 41 завданням зі 100. Висновки робіть самі.

Шлях Хуанга

Щоб зрозуміти, що насправді сталося з Дженсеном Хуангом, достатньо двох хвилин з інтерв’ю, яке він дав 16-го квітня цього року популярному американському блогеру індійського походження: https://www.youtube.com/shorts/u3SY8nvjhQA?feature=share

Для контексту: Даріо Амодеї ще в січні в Давосі сказав, що продавати передові чипи Китаю - це «як продавати ядерну зброю Північній Кореї». У Вашингтоні AI вже давно обговорюють у логіці збагаченого урану та режимів нерозповсюдження. 

А Хуанг почав на камеру виступати проти такої позиції, відмовлявся визнавати nVidia сугубо американською компанією і мав свій погляд на відмову від китайського ринку як «менталітет лузера».

Тому те що трапилося - це аж ніяк не випадковість, просто знайшлися зручні підстави усунути його від стратегічного ресурсу, якщо по-іншому співпрацювати він не погоджувався. Не було б історії зі шпигункою, знайшлося б щось інше, я навіть не сумніваюся.

А які з того висновки для нас? AI - не якась фікція чи мода що пройде. Певен, що по впливу на людство обійде навіть збагачений уран. Хто цього не розуміє, не інвестує в навчання, інструменти, перебудову процесів і тому подібне - той ризикує повторити шлях Хуанга, лишень без мільярдів доларів на кишені.