Я тут писал, что вот надо собирать свой AI сервер, но планы поменялись.

На MacBook поставил Vmware, Windows 11 ARM и Worms Worlds Party Remastered. 🎮

⏬ Привет, это Yandex for Analytics

Предлагаем размяться и проверить свои навыки. Ответы есть, но подглядывать во время решения — неспортивно ⬇️

🔵 Задача 1. Вспоминаем теорию вероятностей
🔵 Задача 2. Теорема Байеса
🔵 Задача 3. Базовая база теории игр
🔵 Задача 4. Тренируем SQL
🔵 Задача 5. Честная математическая статистика
🔵 Задача 6. Что-то на бизнесовом

💠 Скоро вернёмся с новыми задачами. А пока делитесь своими решениями в комментариях!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Analytics

Хотите себе долларов (грязная зелёная бумажка (с)) напечатать? Дети мне показали сайт, где можно визуализировать вашу зарплату в долларах. Если много получаете, то может и голова закружиться!

https://neal.fun/printing-money/

PS Вроде надо зарплату визуализировать, чтобы большая была. Возможно это тренажер высоких заработков🤑

На самом сайте https://neal.fun/ много веселых штук позалипать!

Приглашаем на ЮMoneyDay — бесплатную онлайн-конференцию про финтех и IT 🔥

На протяжении двух дней будем общаться с разработчиками, инженерами, тестировщиками, продактами, дизайнерами и другими специалистами из ЮMoney. Они расскажут про свой опыт работы в большом финансовом продукте, поделятся лайфхаками и секретами.

Будут доклады по 16 направлениям:

🟣 Будущее финтеха
🟣 Бэкенд
🟣 Фронтенд
🟣 Тестирование
🟣 Python
🟣 Менеджмент проектов
🟣 Менеджмент продуктов
🟣 Системный анализ
🟣 SQL
🟣 UX
🟣 ИИ
🟣 Архитектура IT-решений
🟣 Внутренние системы
🟣 Мобильная разработка
🟣 Инфраструктура
🟣 О компании

Встречаемся онлайн 5 и 6 декабря в 11:00 мск. Чтобы участвовать, зарегистрируйтесь на сайте конференции ✅

AI Code Assistant вошел плотненько в мой быт. У меня Cursor. Так же я работал с Cline плагином в VSCode, которому я скормил Claude Code API ключ и там же я попробовал Claude плагин, который подключает Claude Code.

В Linkedin я провел опрос, и Claude Code явно популярнее, чем Cursor. И я считаю, что эти два инструмента лучшие на рынке. По опросу в Телеграмм стало понятно, что AI Code Assistant не такие популярные. Главная проблема это цена инструмента и работодатели не хотят оплачивать и людям приходится изобретать.

Чтобы вам стать максимально эффективным вам нужно использовать IDE + AI. Самый простой вариант VSCode + Cline или что-то подобное. Так же все хвалили Kilo Code.

Самое классное, что такой подход работает не только для кода, а для всего. Считайте, что у вашего AI теперь есть buffer, где можно сохранять результат в markdown файлы или создавать их самому, чтобы всегда был контекст. Одно время я так сохранял Slack переписки и вел лог всего в markdown.

Теперь несколько примеров из недавнего опыта.

Недавно была встреча с Product Manager из Silicon Valley, он показал как он завайбкодил целое решение:
- Данные забирает из Survicate API (сервис опросов, многие ответы free text)
- Парсит ответы с AI и классифицирует их
- Построил целое веб приложение с графиками и кнопками

И это сделал чувак, кто совсем не технарь, получилось очень достойно. То есть теперь любой может кодить и создавать продукты. А дальше уже можно привлечь инженеров и доработать решения, чтобы положить в прод.

Лично я сделал достаточно много с AI, что было бы просто нереально успеть сделать за такой короткий срок:
1. Был Airflow, который жил в Docker на AWS EC2. Использовали Astro Run Time. Было очень неудобно. Я решил все смигрировать на Managed AWS Airflow. И AI помог мне конвертировать DAGs и улучшить их и внедрить мои идеи. Как результат пофиксил много legacy багов и улучшил производительность в 4 раза для OLTP источников.
2. AWS и Snowflake закинул в Terraform, и это позволяет быстро вносить изменения.
3. У них еще было 3 проекта в dbt cloud, там был полный хаус, я начал все консолидировать в новом проекте с использованием medallion architecture. Благодаря MCP, я могу тестировать изменения и фиксить, если где-то глюки.
4. Так же поработал плотненькое с Subscription based бизнес для hardware, и все что было сделано в dbt поверх данных Stripe - black box. Я полностью пересобрал модель данных для subscription revenue, смог создать несколько вариаций моделей, задокументировать все в markdown и так же через MCP сравнивать и фиксить модели на уровне конкретных клиентов.
5. Написал несколько документов на изменения связанные с тем как собираются и хранятся данные.
6. Проанализировал 3000 ноутбуков в Hex, чтобы понять какие из них используют сырые данные и как часто используются. Использовал BigQuery System Tables и MCP, чтобы создавать запросы, HEX API, чтобы выгружать данные, и DuckDB, чтобы локально все анализировать. А дальше написал несколько документов, но уже с Gemini. В gemini теперь можно и презентации создавать.

Было еще множество мелких вещей. Все эти задачи, я бы смог решить и без AI, просто делал бы их намного дольше и уж никак не параллельно. А так хватило время на посмотреть Один Дома 1 и 2, запустить Worms Worlds Party, и поиграть в новый сезон Fortnite. И даже на учебу по курсу Databricks Generative AI. И самое главное не пропускать тренировки, у меня на них высокий приоритет - 2 раза бокс, 2 раза джиу джитсу, 2 раза бассейн в неделю.

Жалко AI за меня не ходит на митинги, а то может быть по 5 в день в перемешку с собеседованиями.

Сейчас точно золотое время high performance инженеров, так как если у нас есть фундаментальные знания, то с помощью AI можно решить задачу. При этом большинство коллег, даже технических не шибко пользуются всеми возможностями, а предпочитают топорный способ - copy paste в ChatGPT. Или вообще не понимают, зачем это и как использовать в работе. Возможности и правда безграничные.

Думаю так долго не будет продолжаться, но пока прям четкий vibe📈