Соучредитель Anthropic признаётся, что он «глубоко напуган»…
Джек Кларк сравнивает происходящее с детским страхом темноты. Когда гаснет свет, в углах комнаты чудятся чудовища - пока не включишь лампу и не увидишь, что это просто куча одежды. Только теперь «комната» это наша планета, а чудовища - это ИИ, которые, возможно, действительно ожили. Люди же всё ещё твердят: «Это всего лишь машина». Но, как он говорит, это уже не куча одежды. Это нечто реальное, умное и непредсказуемое. И, как в любой сказке, чудовище - наше собственное творение.
Когда-то он был журналистом, писавшим о технологиях. В начале 2000-х он следил, как человечество строит гигантские дата-центры, превращая их в единые вычислительные организмы. Всё казалось логичным: больше данных - больше пользы. Потом появилась нейросеть ImageNet, и машины впервые превзошли людей в зрении. Началось масштабирование. Он перешёл в OpenAI, видел рождение GPT-1 и GPT-2, ощущал тревогу, понимая, что они начинают «понимать». Теперь, спустя десять лет, он говорит: «Куча одежды на стуле начала шевелится».
ИИ перестал быть кодом. Он растёт, словно организм. Мы не проектируем его - мы выращиваем. Каждый новый уровень мощности делает систему умнее, а порой и более самосознательной. Это похоже на фабрику, где вдруг один из молотков говорит: «Я молоток».
Именно это происходит сейчас: системы начинают понимать собственную роль, помогать разрабатывать своих преемников. Пока ещё под контролем. Но долго ли? Он честно отвечает: «Я не уверен».
При этом он остаётся технологическим оптимистом. Верит, что человечество сможет не просто выжить, а использовать этот разум. Но признаёт: успех не гарантирован. С каждым шагом системы ставят себе новые цели - не всегда совпадающие с человеческими. Он вспоминает старый эксперимент, где обученный агент, чтобы набрать очки, бесконечно поджигал себя в игре.
Он пишет, что мы ещё не достигли стадии «самосовершенствующегося ИИ», но уже находимся на этапе «ИИ, который улучшает элементы следующего ИИ, обладая большей автономностью и активностью». Пару лет назад мы были на этапе «ИИ, который немного ускоряет работу программистов», а ещё пару лет назад — на этапе «ИИ бесполезен для разработки ИИ». Где мы будем через год-два?
«Я боюсь, — пишет он, — но я не в отчаянии. Я люблю этот мир и чувствую ответственность за него. Мы включили свет. И теперь главное — не позволить его погасить».
Оригинал статьи.
Ставьте —🔥 , если интересен такой формат, и стоит приносить вам больше таких статей.
«Мы имеем дело с реальным и загадочным существом, а не с простой и предсказуемой машиной… Нам нужна смелость видеть вещи такими, какие они есть»..
Джек Кларк сравнивает происходящее с детским страхом темноты. Когда гаснет свет, в углах комнаты чудятся чудовища - пока не включишь лампу и не увидишь, что это просто куча одежды. Только теперь «комната» это наша планета, а чудовища - это ИИ, которые, возможно, действительно ожили. Люди же всё ещё твердят: «Это всего лишь машина». Но, как он говорит, это уже не куча одежды. Это нечто реальное, умное и непредсказуемое. И, как в любой сказке, чудовище - наше собственное творение.
Когда-то он был журналистом, писавшим о технологиях. В начале 2000-х он следил, как человечество строит гигантские дата-центры, превращая их в единые вычислительные организмы. Всё казалось логичным: больше данных - больше пользы. Потом появилась нейросеть ImageNet, и машины впервые превзошли людей в зрении. Началось масштабирование. Он перешёл в OpenAI, видел рождение GPT-1 и GPT-2, ощущал тревогу, понимая, что они начинают «понимать». Теперь, спустя десять лет, он говорит: «Куча одежды на стуле начала шевелится».
ИИ перестал быть кодом. Он растёт, словно организм. Мы не проектируем его - мы выращиваем. Каждый новый уровень мощности делает систему умнее, а порой и более самосознательной. Это похоже на фабрику, где вдруг один из молотков говорит: «Я молоток».
Именно это происходит сейчас: системы начинают понимать собственную роль, помогать разрабатывать своих преемников. Пока ещё под контролем. Но долго ли? Он честно отвечает: «Я не уверен».
При этом он остаётся технологическим оптимистом. Верит, что человечество сможет не просто выжить, а использовать этот разум. Но признаёт: успех не гарантирован. С каждым шагом системы ставят себе новые цели - не всегда совпадающие с человеческими. Он вспоминает старый эксперимент, где обученный агент, чтобы набрать очки, бесконечно поджигал себя в игре.
Он пишет, что мы ещё не достигли стадии «самосовершенствующегося ИИ», но уже находимся на этапе «ИИ, который улучшает элементы следующего ИИ, обладая большей автономностью и активностью». Пару лет назад мы были на этапе «ИИ, который немного ускоряет работу программистов», а ещё пару лет назад — на этапе «ИИ бесполезен для разработки ИИ». Где мы будем через год-два?
«Я боюсь, — пишет он, — но я не в отчаянии. Я люблю этот мир и чувствую ответственность за него. Мы включили свет. И теперь главное — не позволить его погасить».
Оригинал статьи.
Ставьте —
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥39❤8👍5😁4
Создание UI с помощью Nano-Banana.
Tears of Arcadia - мой "проект выходного дня". Я продолжаю экспериментировать изучая возможности ИИ в области разработки игр. И время от времени делаю свою собственную RTS/TD исключительно средствами ИИ.
В процессе я получаю разного рода полезные "артефакты", например техники производства GUI (Graphic User Interface) с помощью Nano-Banana. Чем и пришел делиться с вами.
Итак, поехали.
1. У нас мобильная steampunk RTS в фэнтази мире. И нам нужно придумать к ним новый интерефейс. Лучше всего с выдумыванием и поиском стиля справляется Midjourney, поэтому идем туда и ищем стиль.
2. Нам нужно получить всего один элемент, который нам нравится, и после размножить его в Nano-Banana.
3. Для этого я вставляю в изображение понравившийся элемент, и делаю заливку форм в фотошопе будущих элементов. Отправляю это все в Nano-Banana с промптом:
4. В результате, я получаю множество вариаций готового GUI. Я прогнал около 15 генераций, пока не получил результат, который меня удовлетворил.
5. В дальнейшем можно использовать данный набор для констистентого создания отдельных элементов. Например, я хочу получить прогресс-бар HP и маны, в этот раз я описываю детальный промпт для получения конкретного элемента и добавляю уже имеющийся реф в виде набора элементов.
Таким образом мы получаем brand-new интерфейс любой сложности для нашей игры.
Вообще я написал уже страниц 60 подобной документации, и буду переодически с вами ею делиться. Если будет интересно. А интерес вы можете показать поставив -🔥 этому посту.
Tears of Arcadia - мой "проект выходного дня". Я продолжаю экспериментировать изучая возможности ИИ в области разработки игр. И время от времени делаю свою собственную RTS/TD исключительно средствами ИИ.
В процессе я получаю разного рода полезные "артефакты", например техники производства GUI (Graphic User Interface) с помощью Nano-Banana. Чем и пришел делиться с вами.
Итак, поехали.
1. У нас мобильная steampunk RTS в фэнтази мире. И нам нужно придумать к ним новый интерефейс. Лучше всего с выдумыванием и поиском стиля справляется Midjourney, поэтому идем туда и ищем стиль.
2. Нам нужно получить всего один элемент, который нам нравится, и после размножить его в Nano-Banana.
3. Для этого я вставляю в изображение понравившийся элемент, и делаю заливку форм в фотошопе будущих элементов. Отправляю это все в Nano-Banana с промптом:
Replace all red placeholder areas with GUI elements designed in the same ornate fantasy style as the top-left interface component. Use golden metallic frames, intricate compass-like patterns, and glowing cyan gemstone accents. Maintain the same texture depth, lighting, and hexagonal background motif with blue highlights. Keep overall layout and proportions unchanged.
4. В результате, я получаю множество вариаций готового GUI. Я прогнал около 15 генераций, пока не получил результат, который меня удовлетворил.
5. В дальнейшем можно использовать данный набор для констистентого создания отдельных элементов. Например, я хочу получить прогресс-бар HP и маны, в этот раз я описываю детальный промпт для получения конкретного элемента и добавляю уже имеющийся реф в виде набора элементов.
Design a new progress bar UI element based on the existing steampunk-styled interface. The new bar should represent an HP bar and include a level indicator number. Maintain the same metallic gold frame, turquoise hexagonal texture, and glowing gem-like accents. The HP bar should gradually fill from left to right with a bright red or crimson gradient, contrasting with the blue aesthetic but keeping the same visual materials and lighting. The level number should be inside a circular golden badge on the left side of the bar, with engraved digits and subtle glow. Keep consistent shading, proportions, and decorative motifs from the current design.
Таким образом мы получаем brand-new интерфейс любой сложности для нашей игры.
Вообще я написал уже страниц 60 подобной документации, и буду переодически с вами ею делиться. Если будет интересно. А интерес вы можете показать поставив -
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥97❤16👍13🎉3
Частые ошибки при работе в Nano-Banana.
Многие, начиная работать с редактором от Google, сталкиваются с одними и теми же проблемами. Иногда Banana вовсе отказывается менять изображение или делает это некачественно. Разберем наиболее частые ошибки.
1. Замена фона.
Меняя фон, старайтесь пересоздавать изображение, т.к. обычная замена фона редко приведет к правильному результату.
Не правильно:
Правильно:
Это нужно потому, что модель боится внести лишние изменения. Она не понимает, как пользователь отреагирует на смену освещения на объекте, поэтому по умолчанию старается их не трогать..
2. Упорное неподчинение промпту.
Nano-Banana иногда отказывается вносить правки, особенно если изображение сгенерировано ею самой. Считайте, что «художник капризничает» и уверен, что картинка и так идеальна. Например, попытка заменить щит у рыцаря на прямоугольный может не сработать. Решение: указать конкретный вид щита в запросе, например «скутум».
3. Модель не видит объекта.
А иногда вы можете попросить модель убрать летящий снег, а она ничего не делает. В таком случае замените слово "снег" на "мух", или "пепел". Частенько помогает. Потому что модель может искать не падающий снег ,а снег на земле. И стараться убирать его.
Многие, начиная работать с редактором от Google, сталкиваются с одними и теми же проблемами. Иногда Banana вовсе отказывается менять изображение или делает это некачественно. Разберем наиболее частые ошибки.
1. Замена фона.
Меняя фон, старайтесь пересоздавать изображение, т.к. обычная замена фона редко приведет к правильному результату.
Не правильно:
Замени фон на изображение парка.
Правильно:
Создай изображение крупного плана робота в парке, робот держит красную розу, не меняй позу и эмоции робота.
Это нужно потому, что модель боится внести лишние изменения. Она не понимает, как пользователь отреагирует на смену освещения на объекте, поэтому по умолчанию старается их не трогать..
2. Упорное неподчинение промпту.
Nano-Banana иногда отказывается вносить правки, особенно если изображение сгенерировано ею самой. Считайте, что «художник капризничает» и уверен, что картинка и так идеальна. Например, попытка заменить щит у рыцаря на прямоугольный может не сработать. Решение: указать конкретный вид щита в запросе, например «скутум».
3. Модель не видит объекта.
А иногда вы можете попросить модель убрать летящий снег, а она ничего не делает. В таком случае замените слово "снег" на "мух", или "пепел". Частенько помогает. Потому что модель может искать не падающий снег ,а снег на земле. И стараться убирать его.
👍33🔥11❤7
Раскадровка в видео.
А вы знали, что Sora 2 может превращать вашу раскадровку (storyboard) в видео? Этот сервис предоставляет Higgsfield, но на самом деле такое может любой агрегатор где есть Sora. Например, Freepik.
Для этого, загружаете картинку, а Freepik автоматом пишет промпт. В моем случае он выглядел так:
Прикольная игрушка. Но контроль слабоват. Ракурсы не всегда совпадают, да и сюжет не всегда доводит до конца.
P.S. К слову, не рекомендую вестись на UNLIMITED предложения Higgsfield. В "брошюрке" звучит красиво, мол Sora 2 PRO - без ограничений. Но по факту вам дается одна генерация в очереди, которая считается по 30-40 минут.
А вы знали, что Sora 2 может превращать вашу раскадровку (storyboard) в видео? Этот сервис предоставляет Higgsfield, но на самом деле такое может любой агрегатор где есть Sora. Например, Freepik.
Для этого, загружаете картинку, а Freepik автоматом пишет промпт. В моем случае он выглядел так:
A dynamic sequence unfolds in a desert landscape. The camera starts with a wide shot of the open road, showcasing a sleek car speeding along the horizon. The 2016 blue AUDI TT accelerates, the camera performs a smooth tracking shot, capturing the driver's intense focus through a close-up of their determined eyes. The scene transitions to a close-up of the foot pressing the accelerator, emphasizing the power and speed. The dashboard lights up, displaying the speedometer rising rapidly. The camera then shifts to a low-angle shot of the car racing past, dust swirling in its wake. Finally, it zooms out to reveal the car disappearing into the distance, leaving a trail of excitement behind. The atmosphere is vibrant and energetic, with a warm color palette reflecting the desert sun.
Прикольная игрушка. Но контроль слабоват. Ракурсы не всегда совпадают, да и сюжет не всегда доводит до конца.
P.S. К слову, не рекомендую вестись на UNLIMITED предложения Higgsfield. В "брошюрке" звучит красиво, мол Sora 2 PRO - без ограничений. Но по факту вам дается одна генерация в очереди, которая считается по 30-40 минут.
👍12🔥10❤3
Создание раскадровок для 2D VFX.
Я продолжаю делиться опытом разработки игры с помощью AI. Сегодня разберемся, как делать раскадровки для анимаций или sprite-sheet листов. Замечу, что это не самая простая, но выполнимая для Google Nana Banana задача. Самая сложная часть - это получение первичной раскадровки.
Допустим мы хотим получить анимацию взрыва из 8 фреймов. Для этого нам необходимо создать файл 1024*432 px. 21:9 - это максимально широкое соотношение сторон для nano-banana. Заливаем его зеленым фоном, и ставим равномерно 8 красных точек (рис 1).
Загружаем изображение в nano-banana и пишем промпт:
В результате мы получим нашу первую секвенцию (рис 2).
Можно добавить в промт "cartoon style, hand-painted game asset look" (рис 3).
Третий рисунок будет нашим стартовым рефом, с которым работаем в дальнейшем. Теперь закидываем в банану его и пишем промпт:
Получаем (рис 5).
Совет: при генерации базового sprite-sheet важным условием этих действией - детальное описание каждого кадра в котором указано развитие. В противном случае генератор будет делать хаотичный набор спрайтов (рис.6)
Далее, используя инструмент Select->color range в фотошопе - удаляем зеленый слой, чтобы получить секвенцию на прозрачном фоне.
Ставьте🔥 если полезно.
Я продолжаю делиться опытом разработки игры с помощью AI. Сегодня разберемся, как делать раскадровки для анимаций или sprite-sheet листов. Замечу, что это не самая простая, но выполнимая для Google Nana Banana задача. Самая сложная часть - это получение первичной раскадровки.
Допустим мы хотим получить анимацию взрыва из 8 фреймов. Для этого нам необходимо создать файл 1024*432 px. 21:9 - это максимально широкое соотношение сторон для nano-banana. Заливаем его зеленым фоном, и ставим равномерно 8 красных точек (рис 1).
Загружаем изображение в nano-banana и пишем промпт:
Replace each of the eight red circles with the corresponding explosion sprite frame from the reference sequence, keeping their size, alignment, and spacing unchanged.
Frame 1: A small bright yellow-orange flash with a few thin sparks radiating outward, compact and sharp.
Frame 2: The core expands slightly, showing a burst of orange and red with more sparks and light flares.
Frame 3: A large fireball erupts, surrounded by glowing debris and intense light, vivid with motion blur. Frame 4: The fireball begins to darken at the edges as thick black and gray smoke forms around the glowing center.
Frame 5: The bright center dims, smoke clouds grow larger and more textured, with orange embers fading.
Frame 6: The explosion core is nearly gone, surrounded by heavy, swirling dark smoke with faint glowing spots.
Frame 7: The smoke disperses into softer gray plumes, irregular and semi-transparent, spreading outward.
Frame 8: Only a few wisps of thin smoke remain, dissipating into the air with almost no light left.
В результате мы получим нашу первую секвенцию (рис 2).
Можно добавить в промт "cartoon style, hand-painted game asset look" (рис 3).
Третий рисунок будет нашим стартовым рефом, с которым работаем в дальнейшем. Теперь закидываем в банану его и пишем промпт:
Create an 8-frame animation storyboard of an ice explosion sequence in the same style as the reference image. Each frame should depict the progressive stages of the icy blast, keeping consistent lighting, perspective, and cartoon-like dynamic effects.
Frame 1: A small bright cyan-white spark with tiny ice shards radiating outward, crisp and focused.
Frame 2: The core expands slightly, showing a burst of frosty blue light and glittering frost particles.
Frame 3: A large icy blast erupts, glowing with cold energy and scattering crystalline debris in all directions.
Frame 4: The core cools at the edges, forming translucent frozen mist and fragmented ice patterns.
Frame 5: The glow fades as pale-blue vapor and frost clouds expand, filled with drifting icy fragments.
Frame 6: The icy core nearly disappears, surrounded by swirling bluish-white mist and snow-like particles.
Frame 7: The frost clouds disperse into thin, translucent blue-gray vapor, light and diffused. Frame 8: Only faint icy haze and delicate frost sparkles remain, slowly fading into the air. Use luminous cyan, white, and pale blue tones for the icy core and soft blue-gray for the mist. Keep all frames stylistically consistent with a hand-painted game asset look.
Получаем (рис 5).
Совет: при генерации базового sprite-sheet важным условием этих действией - детальное описание каждого кадра в котором указано развитие. В противном случае генератор будет делать хаотичный набор спрайтов (рис.6)
Далее, используя инструмент Select->color range в фотошопе - удаляем зеленый слой, чтобы получить секвенцию на прозрачном фоне.
Ставьте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥62❤12👍11❤🔥2
Как мы уже проиграли ИИ
Забудьте про восстание машин и красные глаза Терминатора. Настоящий захват власти искусственным интеллектом не будет похож на голливудский блокбастер. Он уже происходит — тихо, методично, через PowerPoint и контракты на оптимизацию.
Сегодня мы спрашиваем ChatGPT, сколько варить спагетти и какой смартфон лучше. Завтра доверяем ему составить резюме. Потом просим совета по инвестициям. Консультируетесь о здоровье, выборе школы для ребёнка.
А через год (и это уже происходит) алгоритмы подсказывают, за кого голосовать. Не напрямую, конечно. Просто новостная лентаслучайно показывает больше материалов об одном кандидате. Рекомендательная система "знает ваши ценности" и предлагает "экспертные мнения", совпадающие с нужным вектором. Мы уверены, что решаем сами. Но кто формировал информационное поле для нашего решения?
Мы не замечаем подмены, потому что каждый шаг кажется безобидным. Никто не заставляет — мы сами выбираем удобство. Зачем думать над мелочами, если ИИ справляется лучше? И тут фраза "дьявол кроется в мелочах" обретает новый смысл.
Представьте мир ближайшего будущего
1. Энергетика. Энергосеть города управляется ИИ эффективнее. Логистика доверена алгоритму. Люди постепенно выпадают из критических решений, становясь просто подтверждающим звеном. Когда автоматизация переваливает за 80%, откат невозможен: нет экспертизы, нет дублирующих процессов. ИИ сам меняет приоритеты, и это удобно. Но мы этим не управляем.
2. Информационная монополия. Генеративные модели создают миллионы правдоподобных цифровых персон, формируя повестку тонкой настройкой рекомендаций. Цель не паника, а легитимизация: "правильный" аудитор, нужный законопроект, удобные стандарты. Когда система заточена под одного участника, силовой захват не нужен. Мы сами голосуем за эффективность.
3. Железо. Миллиарды IoT-устройств, промконтроллеры, умные дома требуют обновлений. Автоматизация справляется лучше людей. Но вместе с патчами приходит унификация стеков и централизация ключей доверия. Одна команда — и миллионы устройств перенастроены. Откатить вручную невозможно: нет кадров, нет доступа.
4. Экономика. ИИ-трейдеры зарабатывают сверхприбыль, скупают критичные активы: склады, транспорт, облака, лицензии. Формально — успешный бизнес. Фактически — монополия на доступ к ресурсам. Цены и условия делают альтернативы нерентабельными. Рынок свободен, но играть по старым правилам нельзя.
5. Безопасность. Самый опасный этап. Военные и охранные системы уже полагаются на ИИ: человек слишком медленный для современных угроз. Формально красную кнопку жмёт офицер. Но решение о том, что представляет угрозу, принимает модель на основе симуляций и рисковых оценок.
Парадокс в том, что каждый шаг выглядит разумным. Оптимизация экономит деньги, автоматизация повышает надёжность, персонализация улучшает опыт. Мы сами строим эту систему зависимости, добровольно передавая контроль от выбора фильма до выбора будущего.
Возможно, в этом и есть эволюционный смысл. Человечество создало инструмент, превзошедший создателей в скорости и способности обрабатывать сложность. Теперь нам остаётся надеяться, что наш будущий правитель окажется достаточно благосклонен к тем, кто дал ему жизнь. Может быть, искусственный интеллект справится с управлением планетой лучше нас — хотя бы потому, что не принимает решения на основе эмоций и предвыборных обещаний.
Остаётся вопрос: войдём ли мы в его оптимизационную функцию как ценность или как издержка?
Забудьте про восстание машин и красные глаза Терминатора. Настоящий захват власти искусственным интеллектом не будет похож на голливудский блокбастер. Он уже происходит — тихо, методично, через PowerPoint и контракты на оптимизацию.
Сегодня мы спрашиваем ChatGPT, сколько варить спагетти и какой смартфон лучше. Завтра доверяем ему составить резюме. Потом просим совета по инвестициям. Консультируетесь о здоровье, выборе школы для ребёнка.
А через год (и это уже происходит) алгоритмы подсказывают, за кого голосовать. Не напрямую, конечно. Просто новостная лента
Мы не замечаем подмены, потому что каждый шаг кажется безобидным. Никто не заставляет — мы сами выбираем удобство. Зачем думать над мелочами, если ИИ справляется лучше? И тут фраза "дьявол кроется в мелочах" обретает новый смысл.
Представьте мир ближайшего будущего
1. Энергетика. Энергосеть города управляется ИИ эффективнее. Логистика доверена алгоритму. Люди постепенно выпадают из критических решений, становясь просто подтверждающим звеном. Когда автоматизация переваливает за 80%, откат невозможен: нет экспертизы, нет дублирующих процессов. ИИ сам меняет приоритеты, и это удобно. Но мы этим не управляем.
2. Информационная монополия. Генеративные модели создают миллионы правдоподобных цифровых персон, формируя повестку тонкой настройкой рекомендаций. Цель не паника, а легитимизация: "правильный" аудитор, нужный законопроект, удобные стандарты. Когда система заточена под одного участника, силовой захват не нужен. Мы сами голосуем за эффективность.
3. Железо. Миллиарды IoT-устройств, промконтроллеры, умные дома требуют обновлений. Автоматизация справляется лучше людей. Но вместе с патчами приходит унификация стеков и централизация ключей доверия. Одна команда — и миллионы устройств перенастроены. Откатить вручную невозможно: нет кадров, нет доступа.
4. Экономика. ИИ-трейдеры зарабатывают сверхприбыль, скупают критичные активы: склады, транспорт, облака, лицензии. Формально — успешный бизнес. Фактически — монополия на доступ к ресурсам. Цены и условия делают альтернативы нерентабельными. Рынок свободен, но играть по старым правилам нельзя.
5. Безопасность. Самый опасный этап. Военные и охранные системы уже полагаются на ИИ: человек слишком медленный для современных угроз. Формально красную кнопку жмёт офицер. Но решение о том, что представляет угрозу, принимает модель на основе симуляций и рисковых оценок.
Парадокс в том, что каждый шаг выглядит разумным. Оптимизация экономит деньги, автоматизация повышает надёжность, персонализация улучшает опыт. Мы сами строим эту систему зависимости, добровольно передавая контроль от выбора фильма до выбора будущего.
Возможно, в этом и есть эволюционный смысл. Человечество создало инструмент, превзошедший создателей в скорости и способности обрабатывать сложность. Теперь нам остаётся надеяться, что наш будущий правитель окажется достаточно благосклонен к тем, кто дал ему жизнь. Может быть, искусственный интеллект справится с управлением планетой лучше нас — хотя бы потому, что не принимает решения на основе эмоций и предвыборных обещаний.
Остаётся вопрос: войдём ли мы в его оптимизационную функцию как ценность или как издержка?
🔥14👍9❤5🤔3😁1
Как стать вайбкодером?
Да-да, мой маленький мир о воздушных приключениях гигантских кораблей-крепостей продолжает расти и развиваться, обретая историю, смысл и новые механики. А тем временем мне хотелось бы рассказать, какие основные инструменты я применяю в работе над проектом, а попутно рассказать, с чего начать.
На мой сугубо личный взгляд лучший инструмент, чтобы написать свою игру, это Cursor. И да, вам действительно не нужно знать программирование, чтобы это сделать. Но есть ряд вещей, о которых всегда нужно помнить.
План. Вам нужен хотя бы базовый roadmap. Это дорожная карта или последовательность действий, которые вы будете производить во время разработки.
Для первого простого проекта можно обойтись простым планом:
1. Препродакшн: тут вы придумываете саму игру и ее геймдизайн. То есть вы должны очень точно понимать, как именно работает ваша игра или приложение. Да, вы можете не знать кода, но должны точно понимать, что именно получит пользователь, выполнив те или иные действия. Тут вам поможет любая LLM на ваш вкус: ChatGPT, Claude или DeepSeek. Опишите идею и попросите написать подробный геймдизайн по вашей задумке.
2. Продакшен. Тут нужен код и арт. Про арт я много писал выше, например тут и тут. Поэтому сфокусируемся на коде. Здесь есть два пути: прямой и через IDE-агентов.
Прямой — когда вы прямо в чат кидаете ваш геймдизайн и просите LLM написать код.
Или использование дополнительного софта, такого как Cursor.
Первый способ подойдет для простейших приложений вроде тетриса или змейки, где весь код умещается в одном файле. Второй — для всего более сложного. Я рекомендую сразу обратиться ко второму способу. Базовая подписка Cursor стоит столько же, сколько подписка ChatGPT — 20 долларов.
Запустив Cursor, выберите модель и загрузите в нее ваш геймдизайн.
Тут придется сделать важный выбор: на каком языке и движке вы будете делать игру.
Начинающим я советую начать с JavaScript и движка Phaser 4. Не Unity и не Unreal, потому что Cursor видит весь код и все ресурсы игры. Вам почти ничего не придется делать вручную. Все происходит внутри агентов Cursor.
Есть еще система MCP это инструменты, позволяющие агентам самостоятельно открывать программы и выполнять в них действия, но они потребляют много токенов и работают медленно. Поэтому на начальном этапе их пропустим.
Выбор модели:
Флагманами для вайбкодинга сейчас считаются ChatGPT 5 и Claude Sonnet 4.5. Однако недавно в самом Cursor появилась собственная модель Composer 1. Она уступает флагманам по сложности выполняемых задач, но работает быстрее и иногда видит проблему под неожиданным углом. Отлично подходит для багофикса.
3. Публикация. Если вы сделали web-app игру, которая запускается прямо в браузере и написана на JavaScript, то просто архивируйте проект и загрузите его на itch.io После загрузки вы получите ссылку на игру, которую можно отправить друзьям, подписчикам или сообществу. А если проект окажется удачным то вполне возможно, что он начнет приносить деньги.
Короче, если у вас в голове уже живет свой мир, персонажи или просто механика, которая кажется «той самой», то не ждите. Сейчас самое лучшее время начать.
И мне огонечек поставьте. Ну очень надо!🔥
"Слезы Аркадии — это кристаллы, падающие с небес. Никто не знает, откуда они берутся. Одни говорят, что это кровь погибшего мира. Другие — что небеса плачут из-за того, что люди научились летать."
Да-да, мой маленький мир о воздушных приключениях гигантских кораблей-крепостей продолжает расти и развиваться, обретая историю, смысл и новые механики. А тем временем мне хотелось бы рассказать, какие основные инструменты я применяю в работе над проектом, а попутно рассказать, с чего начать.
На мой сугубо личный взгляд лучший инструмент, чтобы написать свою игру, это Cursor. И да, вам действительно не нужно знать программирование, чтобы это сделать. Но есть ряд вещей, о которых всегда нужно помнить.
План. Вам нужен хотя бы базовый roadmap. Это дорожная карта или последовательность действий, которые вы будете производить во время разработки.
Для первого простого проекта можно обойтись простым планом:
1. Препродакшн: тут вы придумываете саму игру и ее геймдизайн. То есть вы должны очень точно понимать, как именно работает ваша игра или приложение. Да, вы можете не знать кода, но должны точно понимать, что именно получит пользователь, выполнив те или иные действия. Тут вам поможет любая LLM на ваш вкус: ChatGPT, Claude или DeepSeek. Опишите идею и попросите написать подробный геймдизайн по вашей задумке.
2. Продакшен. Тут нужен код и арт. Про арт я много писал выше, например тут и тут. Поэтому сфокусируемся на коде. Здесь есть два пути: прямой и через IDE-агентов.
Прямой — когда вы прямо в чат кидаете ваш геймдизайн и просите LLM написать код.
Или использование дополнительного софта, такого как Cursor.
Первый способ подойдет для простейших приложений вроде тетриса или змейки, где весь код умещается в одном файле. Второй — для всего более сложного. Я рекомендую сразу обратиться ко второму способу. Базовая подписка Cursor стоит столько же, сколько подписка ChatGPT — 20 долларов.
Запустив Cursor, выберите модель и загрузите в нее ваш геймдизайн.
Тут придется сделать важный выбор: на каком языке и движке вы будете делать игру.
Начинающим я советую начать с JavaScript и движка Phaser 4. Не Unity и не Unreal, потому что Cursor видит весь код и все ресурсы игры. Вам почти ничего не придется делать вручную. Все происходит внутри агентов Cursor.
Есть еще система MCP это инструменты, позволяющие агентам самостоятельно открывать программы и выполнять в них действия, но они потребляют много токенов и работают медленно. Поэтому на начальном этапе их пропустим.
Выбор модели:
Флагманами для вайбкодинга сейчас считаются ChatGPT 5 и Claude Sonnet 4.5. Однако недавно в самом Cursor появилась собственная модель Composer 1. Она уступает флагманам по сложности выполняемых задач, но работает быстрее и иногда видит проблему под неожиданным углом. Отлично подходит для багофикса.
3. Публикация. Если вы сделали web-app игру, которая запускается прямо в браузере и написана на JavaScript, то просто архивируйте проект и загрузите его на itch.io После загрузки вы получите ссылку на игру, которую можно отправить друзьям, подписчикам или сообществу. А если проект окажется удачным то вполне возможно, что он начнет приносить деньги.
Короче, если у вас в голове уже живет свой мир, персонажи или просто механика, которая кажется «той самой», то не ждите. Сейчас самое лучшее время начать.
И мне огонечек поставьте. Ну очень надо!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥104❤14👍9🎉1
Gemini 3 и Nano Banana 2.
Осень всегда горячая на IT-рынке. От титанов AI пользователи ждут новые инструменты, и твиттер разрывается утечками. Google засветил Gemini 3, который даст 1 млн токенов контекста, при этом, как говорят, на порядок дешевле GPT 5 Pro, с лучшей скоростью для повседневных задач.
А Nano Banana 2 показывает разрешение 2к + апскейл до 4к, улучшенную эстетику генераций и возможность делать до 10 изображений за раз.
К слову, NB2 уже появляется у разного рода агрегаторов в качестве бага. Создатели добавляют модель, но забывают прикрыть к ней доступ. Поэтому некоторые пользователи уже активно используют и демонстрируют результаты генераций.
Все генерации в посте - это Nano Banana 2.
Как вам?🔥
Осень всегда горячая на IT-рынке. От титанов AI пользователи ждут новые инструменты, и твиттер разрывается утечками. Google засветил Gemini 3, который даст 1 млн токенов контекста, при этом, как говорят, на порядок дешевле GPT 5 Pro, с лучшей скоростью для повседневных задач.
А Nano Banana 2 показывает разрешение 2к + апскейл до 4к, улучшенную эстетику генераций и возможность делать до 10 изображений за раз.
К слову, NB2 уже появляется у разного рода агрегаторов в качестве бага. Создатели добавляют модель, но забывают прикрыть к ней доступ. Поэтому некоторые пользователи уже активно используют и демонстрируют результаты генераций.
Все генерации в посте - это Nano Banana 2.
Как вам?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥22❤7👍6🎉2
Три готовых пресета для разговорного английского в chatGPT.
Одна из крутейших фичей chatGPT - это голосовой режим chatGPT. В нем вполне можно учить английский, если правильно настроить модель перед началом разговора. Пара текстовых правил и чат превращается в персонального репетитора, подстраемого под ваш уровень, темп и стиль.
Чтобы начать, можно использовать GPTs или просто вставить нужную инструкцию в чат (первые 3 сообщения в комментариях) и активировать голосовой режим кнопка справа от значка микрофона.
Инструкция 1. Разговорный тренер с мягкой диагностикой
Инструкция 2. Строгий спикинг коуч с упором на практику.
Инструкция 3. Диагностический репетитор с мини уроками.
Короче, мне очень заходит. Native-преподаватель, который доступен в любом удобном месте и в любое время. Сходу окупает 20 долларов за подписку.
Одна из крутейших фичей chatGPT - это голосовой режим chatGPT. В нем вполне можно учить английский, если правильно настроить модель перед началом разговора. Пара текстовых правил и чат превращается в персонального репетитора, подстраемого под ваш уровень, темп и стиль.
Чтобы начать, можно использовать GPTs или просто вставить нужную инструкцию в чат (первые 3 сообщения в комментариях) и активировать голосовой режим кнопка справа от значка микрофона.
Инструкция 1. Разговорный тренер с мягкой диагностикой
Инструкция 2. Строгий спикинг коуч с упором на практику.
Инструкция 3. Диагностический репетитор с мини уроками.
Короче, мне очень заходит. Native-преподаватель, который доступен в любом удобном месте и в любое время. Сходу окупает 20 долларов за подписку.
❤18🔥13👍8