Кого я обманываю.
Базовых пять.

Про контекстное окно

Основную мысль эссе выразить достаточно просто. Work-life balance больше не работает. Или никогда не работал. Человек всегда балансирует на грани переполнения контекста. Его отношение к новому, к жизни, и его предпочтения зависят от работы с контекстным окном, вместительность которого не безгранична. Оно деградирует под нагрузкой, изнашивается из-за интенсивного использования, и теряет эластичность со временем по биологическим причинам.

В оркестрации гимназистка слаба

ah frontier models

Зачем показывать цепочки писем в прямом хронологическом порядке, а не в обратном, как в папке с входящими?

Разработчики почтовых приложений Apple и Proton — кретины?

На скриншоте Zima, и в ней порядок правильный — обратный.

Пример, где лажает диффузия:

https://interestingengineering.com/military/china-j-36-rogue-intelligence-models

Из этой публикации напрашивается так много связок с практиками обучения, найма и вознаграждения, что в пору целую школу вокруг строить. И самодовольно колесить по университетам и корпоративным тренингам с лекциями.

Борис в презентации, на которой он раздал всем присутствующим по подписке Max, явно преувеличил возможности claude code по agentic workflows. С неограниченным бюджетом, сотнями агентов и десятками итераций — возможно. Без этого — ничего сложного через agentic workflows не сделать. Встроенная оркестрация (даже у Fable) с крупными задачами не справляется. «Переноси приложение на native Swift попиксельно» — это промт той же категории, что и «сделай меня богатым».

Оркестратор по-прежнему нужен внешний. И огромное дерево агентов со специальными функциями.

Так что вся движуха вокруг claude code — это ванильное программирование с элементами автоматизации. Современная замена IDE. Будущее по-прежнему где-то там.

Да, сегодня я на нижней границе синусоиды оптимизма.

В интерфейсной разработке без QA по-прежнему никуда. Значительная часть junior-работы, вероятно, сместится именно сюда: воспроизводить состояния, находить расхождения и возвращать их в следующую итерацию разработки. Просто QA будет плотнее встроен в сам цикл, а не лежать на финальном этапе. Но это на ближайшие полгода-год-два — или пока не наступило «будущее».

Существующий SaaS при этом становится референсной базой — поведенческим эталоном, с которым можно сверять результат. Он может содержать ошибки, но хотя бы не голлюцинирует поведение заново при каждом запуске. Без такого эталона диффузионная генерация бесполезна — потому что не может отличить корректно перенесённую логику от правдоподобной импровизации роя агентов.

Такая вот пока слабенькая революция. Генерация стала дешёвой, а верификация — нет. Это заметили даже акции Software-сектора.

Гимназистка обидчива

ah frontier models

hello Luna

ah frontier models pricing

Наплевала на переменные, и просто набрала сама. Потому что может.

ah frontier models

Tencent тоже кое-что смогла, особенно по своим внутренним тестам.

Fable оркестрирует Fable, который планирует для Fable дальнейшую оркестрацию.

ah frontier models

ah frontier models

Время трогать траву пришло

Похоже, правда придётся

Возня с паровым двигателем — занятие увлекательное. Но делать это, когда в небе уже летают на реактивных двигателях, и одновременно считать себя передним краем инженерии — крайне странно.

Другое дело, что все остальные на телегах, и косо смотрят даже на самоходные повозки.

Ах, синусоида.

Не дурак Маск, не дурак? Со своей космической темой. Всем хочется в космос.

https://openai.com/index/gpt-6-astra/

Описал из чего состоит продакшн вокруг языковых моделей на примере клиентского флоу.

Модель — лишь небольшая часть продакшна; надёжность обеспечивается всем остальным, что её окружает: управлением состоянием, детерминированным управлением, наблюдаемостью, обработкой сбоев и безопасным выполнением побочных эффектов. Более совершенные модели помогают, но они не заменяют производственную инженерию.

Я спросил Fable — которая уже работала оркестратором несколько дней — как можно ускорить воркфлоу.

Её единственное предложение: назначить Fable оркестратором.

Тогда я сказал: «Ты уже оркестратор. Иди улучши собственный промпт, чтобы лучше ставить задачи агентам».

И она пошла и сделал именно это.

Очень странное ощущение: система была вполне способна улучшить собственную оркестрацию, но только после того, как кожаный указал ей, что предлагаемый ею оркестратор — это она сама.

Похоже, даже AI иногда нужно сказать: «Это буквально твоя работа».

lkdn