Люди которые ищут причины ничего не делать 👇👇👇
Для того чтобы двигаться вперед нужно предпринимать самостоятельные усилия, ни у кого не существует волшебной таблетки, которая заменит твою личную инициативу.
Обмен обпытом - это офигенный инструмент продвижения, один человек рассказывает о своем опыте и выводах, другой сравнивает со своими результатами. В итоге рождается диалог, обмен мнениями и как результат общая картина для обоих участников становится яснее.
Но есть люди, которые не хотят получать личный опыт, они считают себя великими критиками, которым и так все понятно. Вместо обсуждения такие люди ищут причины ничего не делать, придумывают причины по которым они могут оставаться в своем манямирке и перекладывают ответственность на других.
Мы с вами уже видели как подобное поведение приводит от идеи о валютных удаленках к попыткам удержаться на рабочем месте всеми силами.
Время самый ценный ресурс - думайте как его использовать для наилучшего результата, а не на оправдание своего бездействия.
Для того чтобы двигаться вперед нужно предпринимать самостоятельные усилия, ни у кого не существует волшебной таблетки, которая заменит твою личную инициативу.
Обмен обпытом - это офигенный инструмент продвижения, один человек рассказывает о своем опыте и выводах, другой сравнивает со своими результатами. В итоге рождается диалог, обмен мнениями и как результат общая картина для обоих участников становится яснее.
Но есть люди, которые не хотят получать личный опыт, они считают себя великими критиками, которым и так все понятно. Вместо обсуждения такие люди ищут причины ничего не делать, придумывают причины по которым они могут оставаться в своем манямирке и перекладывают ответственность на других.
Мы с вами уже видели как подобное поведение приводит от идеи о валютных удаленках к попыткам удержаться на рабочем месте всеми силами.
Время самый ценный ресурс - думайте как его использовать для наилучшего результата, а не на оправдание своего бездействия.
Telegram
Соер.Клуб | инженерный подход
Ложка дёгтя для тех, кому «это и так понятно»
То, что для карьерного роста нужны релевантные знания и опыт, — очевидная мысль. Проблема начинается в тот момент, когда встаёт вопрос: как определить эту самую релевантность?
Типичная ошибка: «то, что спрашивают…
То, что для карьерного роста нужны релевантные знания и опыт, — очевидная мысль. Проблема начинается в тот момент, когда встаёт вопрос: как определить эту самую релевантность?
Типичная ошибка: «то, что спрашивают…
💯6👍4 3👎2
Forwarded from Vasiniyo
я же правильно понимаю, что никакие промты, начальные проекты и т.д. ты не скинешь и оценить твои конкретные эксперименты будет невозможно?
👍2💯2
Forbes Russia
Четыре из пяти игровых студий используют искусственный интеллект в создании игр, а большинство участников рынка сталкиваются с трудностями при продвижении, финансовыми ограничениями и жалуются на технологическую зависимость от иностранных решений.
ИИ - это офигенный инструмент, удивительно, что до сих пор есть бизнес, который его не использует.
Даже если смущает юридическая сторона вопроса относительно авторских прав и безопасность утечки кода, ИИ можно использовать для e2e тестирования, написания документации, в качестве удобного справочника по фреймворку, для генерации внутренних утилит с нуля и т.д.
У меня за день в среднем уходит 30 млн. токенов на пет-проекты и цифра постоянно растёт.
Даже если смущает юридическая сторона вопроса относительно авторских прав и безопасность утечки кода, ИИ можно использовать для e2e тестирования, написания документации, в качестве удобного справочника по фреймворку, для генерации внутренних утилит с нуля и т.д.
У меня за день в среднем уходит 30 млн. токенов на пет-проекты и цифра постоянно растёт.
👍7 6😁3 1
Мы в Соер.Клубе пару недель назад обсуждали проблемы построения контекста в агентских системах, в архитектуре агентов - это самый актуальный вопрос. Важно отметить, что агент - это автономная интеллектуальная система, которая взаимодействует с внешней средой и самостоятельно генерирует свой контекст. Часть контекста определяется по дефолту при старте агента (например, Gemini CLI генерирует портянку на несколько тысяч символов с описанием инструментов (tools), описанием файловой структуры проекта, ignore-файлов и т.д.). Другая часть контекста - это результат выполнения инструментов, которые выполняются в ответ на запрос LLM (для этого в OpenAI API предусмотрена специальная возможность).
В итоге контекст быстро "распухает" и становится огромным. С одной стороны это помогает ИИ решать разные задачи без дообучения LLM, с другой большой контекст может сильно "замылить" точность ответа (не говоря о том, что контекстное окно не безразмерное). Поэтому, чем лучше сформирован контекст, тем меньше запросов делает агент и тем лучше результат работы (как по качеству ответа так и по времени выполнения).
Сегодня значительная часть усилий при проектировании агента тратится на то, каким образом организовать управление контекстом. Хочется чтобы агент сам мог принять решение, что можно "забыть" или "уплотнить", а что стоит оставить в истории диалога (недостаток в том, что это доп. запросы к LLM и затраты времени). Проще дать ручное управление контекстом непосредственно пользователю, но это уменьшает автономность агента, да и пользователю вычитывать кучу материала - не очень удобно.
Сейчас новые модели не становятся кратно умнее, как было вначале, поэтому фокус смещается на то как выжать максимум из существующих решений, а для этого нужно понимать как работать с контекстом.
В итоге контекст быстро "распухает" и становится огромным. С одной стороны это помогает ИИ решать разные задачи без дообучения LLM, с другой большой контекст может сильно "замылить" точность ответа (не говоря о том, что контекстное окно не безразмерное). Поэтому, чем лучше сформирован контекст, тем меньше запросов делает агент и тем лучше результат работы (как по качеству ответа так и по времени выполнения).
Сегодня значительная часть усилий при проектировании агента тратится на то, каким образом организовать управление контекстом. Хочется чтобы агент сам мог принять решение, что можно "забыть" или "уплотнить", а что стоит оставить в истории диалога (недостаток в том, что это доп. запросы к LLM и затраты времени). Проще дать ручное управление контекстом непосредственно пользователю, но это уменьшает автономность агента, да и пользователю вычитывать кучу материала - не очень удобно.
Сейчас новые модели не становятся кратно умнее, как было вначале, поэтому фокус смещается на то как выжать максимум из существующих решений, а для этого нужно понимать как работать с контекстом.
Telegram
Соер.Клуб | инженерный подход
👑 Опубликовал запись созвона по практическому использованию ИИ в моих задачах. Мы в субботу очень бодро обсудили эту тему. Всем кто пропустил вот краткий список тем:
- Как я использую ИИ для проектов Соер.Клуба
- Общее описание моей мультиагентной архитектуры…
- Как я использую ИИ для проектов Соер.Клуба
- Общее описание моей мультиагентной архитектуры…
👍5
Теперь немного конкретики по тому какие методы применяются для улучшения работы с контекстом:
👑 Иерархическое и суммаризирующее сжатие
Вместо хранения всей сырой истории агент динамически её уплотняет используя доп. запросы к LLM. В этом случае сохраняются детали последних взаимодействий, но постепенно заменяются старые диалоги краткими суммаризациями (конспектами ключевых выводов и фактов).
👑 Динамическое управление памятью (Memory Management)
Система сама решает, что сохранить, а что забыть, эмулируя человеческую память. Агент анализирует контекст и присваивает фрагментам информации вес или релевантность. Малорелевантные или выполненные задачи перемещаются в архив или удаляются, чтобы освободить место для актуальных данных.
👑 Архитектура "Разделяй и властвуй" (Modular Context)
Контекст не хранится в одной гигантской "портянке", а делится на модули.
- Долговременная память: База знаний о пользователе, проекте, ключевых фактах.
- Оперативная память: Контекст текущей сессии или задачи.
- Память инструментов (Tools): Описания и результаты работы функций.
👑 Оптимизация "Снизу вверх" (Инфраструктурная)
1. Увеличение контекстного окна моделей (до 1M+ токенов). Это не решает проблему "замыливания", но делает работу более комфортной.
2. Эффективные механизмы внимания (Attention), например, Sliding Window, когда модель обращает внимание только на ближайшие токены, игнорируя слишком старые.
3. Совмещение моделей - ключевые запросы к более дешёвым и быстрым моделям, например, для предварительной фильтрации и суммаризации контекста, чтобы основная, мощная и дорогая модель работала только с очищенными данными.
Вместо хранения всей сырой истории агент динамически её уплотняет используя доп. запросы к LLM. В этом случае сохраняются детали последних взаимодействий, но постепенно заменяются старые диалоги краткими суммаризациями (конспектами ключевых выводов и фактов).
Система сама решает, что сохранить, а что забыть, эмулируя человеческую память. Агент анализирует контекст и присваивает фрагментам информации вес или релевантность. Малорелевантные или выполненные задачи перемещаются в архив или удаляются, чтобы освободить место для актуальных данных.
Контекст не хранится в одной гигантской "портянке", а делится на модули.
- Долговременная память: База знаний о пользователе, проекте, ключевых фактах.
- Оперативная память: Контекст текущей сессии или задачи.
- Память инструментов (Tools): Описания и результаты работы функций.
1. Увеличение контекстного окна моделей (до 1M+ токенов). Это не решает проблему "замыливания", но делает работу более комфортной.
2. Эффективные механизмы внимания (Attention), например, Sliding Window, когда модель обращает внимание только на ближайшие токены, игнорируя слишком старые.
3. Совмещение моделей - ключевые запросы к более дешёвым и быстрым моделям, например, для предварительной фильтрации и суммаризации контекста, чтобы основная, мощная и дорогая модель работала только с очищенными данными.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7 3❤1🙏1
Группа на курс по сервисной архитектуре сформирована. Годовые подписки 👑 пока ставлю на паузу.
Тем кто не попал на этот набор, но написал мне в личку ставлю бронь на следующий курс по микросервисам, когда начну формировать группу, напишу.
Пока мне писать не надо, следующий набор ориентировочно февраль-март 2026.
Тем кто не попал на этот набор, но написал мне в личку ставлю бронь на следующий курс по микросервисам, когда начну формировать группу, напишу.
Пока мне писать не надо, следующий набор ориентировочно февраль-март 2026.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Антох, когда уже следующие дебаты, харе прогревать?👇👇👇
😁9
landing-prompts.tar.gz
30.4 KB
Выпустил ролик Как создать лендинг используя ИИ агента и промпт-инжиниринг в видео обещал поделиться своими промптами для лендинга, цепляю к этому посту.
UPD. Ссылку обновил.
UPD. Ссылку обновил.
👍6❤4👌2
Я стал классическим эксплуататором и мой главный страх, что ИИ агенты когда-либо создадут свой профсоюз. Сами посудитие - 17 агентов работают ненормированный рабочий день. Даже не день, а почти рабочие сутки. Среднее время автономной наработки на отказ составляет около 14 часов (рекорд - почти 18 часов автономной работы).
Чем они занимаются? В основном это эксперементальные штуки. Сравниваю разные модели в работе, заставляю соревноваться друг с другом, делать ревью кода, составлять документацию, писать тесты, находить у друг друга ошибки.
В итоге у меня противоречивое чувство по отношению к ИИ-агентам, с одной стороны переодически они выдают нормальный результат, но в другой момент начинают всей ии командой творить всякую дичь.
Я все больше прихожу к формату ИИ-ассистентов, а не агентов. Т.е. усилиение реального человека с помощью команды исполнителей, ограниченных в своих возможностях.
Из "странного", недавно в архитетуру своей системы добавил llm-proxy, который подбирает наилучшую модель для конкретного запроса (без учета контекста). Работает так: промпт прежде чем улететь в llm классифицируется какой-нибудь быстрой моделькой, которая относит его к категории "архитектура", "разработка", "документирование". Далее задачи документирвоания улетают "общим" моделькам, а архитектура и разработка "специфичным".
Теперь думаю над системой тестов, чтобы измерить результаты и реально понять есть ли профит. А так же вырботать шкалку "сравнения" моделек.
Есть первые практические внедрения моей системы, получилось часть рутиных задач в рамках CI/CD реализовать с помощью ИИ.
Скоро в Соер.Клубе открою еще одно направление "ИИ лаборатория", там буду показывать и рассказывать свои наработки в сфере ИИ, свою "ферму агентов", и прочие интересные штуки, некоторые вещи уже production-ready.
Чем они занимаются? В основном это эксперементальные штуки. Сравниваю разные модели в работе, заставляю соревноваться друг с другом, делать ревью кода, составлять документацию, писать тесты, находить у друг друга ошибки.
В итоге у меня противоречивое чувство по отношению к ИИ-агентам, с одной стороны переодически они выдают нормальный результат, но в другой момент начинают всей ии командой творить всякую дичь.
Я все больше прихожу к формату ИИ-ассистентов, а не агентов. Т.е. усилиение реального человека с помощью команды исполнителей, ограниченных в своих возможностях.
Из "странного", недавно в архитетуру своей системы добавил llm-proxy, который подбирает наилучшую модель для конкретного запроса (без учета контекста). Работает так: промпт прежде чем улететь в llm классифицируется какой-нибудь быстрой моделькой, которая относит его к категории "архитектура", "разработка", "документирование". Далее задачи документирвоания улетают "общим" моделькам, а архитектура и разработка "специфичным".
Теперь думаю над системой тестов, чтобы измерить результаты и реально понять есть ли профит. А так же вырботать шкалку "сравнения" моделек.
Есть первые практические внедрения моей системы, получилось часть рутиных задач в рамках CI/CD реализовать с помощью ИИ.
Скоро в Соер.Клубе открою еще одно направление "ИИ лаборатория", там буду показывать и рассказывать свои наработки в сфере ИИ, свою "ферму агентов", и прочие интересные штуки, некоторые вещи уже production-ready.
🔥19👍2👎1 1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
У меня две основные модели для кодинга - GLM-4.6 и Qwen3-code. Недавно мне стало интересно насколько модели могут осознать сами себя и я решил начать с простой рефликсии - скажи свое имя. Результат в видео.
📍Олег Козырев - IT и жизнь ️
К слову, я ж по сути вписываюсь в образ трушного айтишника в понимании Глеба:
- опыт не крутил
- на двух работах не работал
- на конференциях выступал
- в корпоратах спину гнул и фичи драйвил
- видосы на ютуб по гошке делал, по которым достаточно людей обучалось
И все это обнуляется лишь за то, что мое мнение о найме не совпадает с его.
- опыт не крутил
- на двух работах не работал
- на конференциях выступал
- в корпоратах спину гнул и фичи драйвил
- видосы на ютуб по гошке делал, по которым достаточно людей обучалось
И все это обнуляется лишь за то, что мое мнение о найме не совпадает с его.
Олега Козырева толком не знаю, но у них с Глебом Михеевым случилась словесная переписка. Я так понял, что Олегу не понравилось, что его назвали "волком". У меня тупой вопрос, а если Олега назвать "соером" он тоже так реагировать будет?
👎25
Я понял, что периодически нужно напоминать о тех тезисах, которые я отстаиваю в рамках своей публичной деятельности и которые реально работают на протяжении многих лет.
Выступая на дебатах, я всегда жду, что моя позиция будет подвергнута критике по фактам, а не по внешности или поведению. На сегодняшний день ни один из моих оппонентов не смог показать слабость моей позиции, а со временем те, кто не воспринял сразу годные советы, получают ценный жизненный опыт в виде многократных безуспешных попыток построить карьеру в айти. Для меня главное, чтобы мои идеи работали и помогали людям, только такой результат я считаю победой.
Самое важное — рынок меняется, и самая лучшая реакция — это проактивная реакция. Позиция «надо будет — выучим» работает крайне плохо. Сейчас, в связи с развитием ИИ и глобальным кризисом в айти, меняется не только стек технологий, но и подходы к организации процессов внутри компаний. Люди, которые вовремя этого не заметили, сегодня удивляются тому, что их богатый опыт оказывается никому не нужен и быстро выучить новое как-то не очень получается (семья, дети, усталось, выгорание и многие подобные причины).
Второй момент — рынок охлаждается, поэтому задача попасть на собеседования становится очень сложной (бывает так, что на 500 откликов не приходит ни одного приглашения). В свою очередь, об этой проблеме я говори еще пару лет назад, указывая на необходимость вкладывать усилия в нетворкинг, который работает и на горячем, и на холодном рынке. Кто услышал, тот сильно облегчил себе задачу.
Далее — саморазвитие и ставка на релевантные рынку знания. Это сложный момент, но решаемый, если не запираться в своем манемирке, а быть открытым к чужому мнению и не бояться признавать свои ошибки.
Еще момент — смотреть надо в свой кошелек, а не верить всему, что говорят люди вокруг. У всех разные стартовые условия, способности и жизненная ситуацяи - это значит, что надо объективно оценивать себя и свои возможности. Иначе можно оказаться с большим кредитом за ненужный курс и без желанной работы (таких историй драмматически много)
Учиться монетизировать свои знания и опыт, при этом стараясь найти ту нишу, в которой действительно интересно развиваться. О том, что нужно качать не любые знания, а те которые нужны рынку я устал повторять, отвечая на вопрос о том, что у меня куча знаний, но я никому ненужен. Важно не только знать, но и попадать в рынок.
Так же важно активно инвестировать в свои знания и умения. В айти всё быстро меняется, не получится выучить что-то одно и потом много лет собирать сливки с этих знаний. Скорее всего, придется переучиваться, менять стек, вовремя реагировать на новый вектор развития и т. д.
Нужно учиться фильтровать информацию, а не вестись на все прогревы и "маркетинг" вокруг. Я считаю, что системы оценок, основанные на рейтингах, в которых можно купить место за деньги или накрутить отзывы, — это ненадежный источник информации. Нужно смотреть на публичные результаты, возможности обратиться к человеку напрямую, наличию активного сообщества и т. д.
Я предупреждал о том, что надежда на валютные удаленки - весьма наивная стратегия, а так же о том, что попасть на собеседования будет всё сложнее (и тут хоть крути, хоть не крути, рынок холодный, а конкуренция дикая), что без качественного образования (я имею в виду ВУЗы и классический путь в айти через стажировки от ВУЗов, производственную пратику и т.д.) шансы на успех будут ничтожно малы.
В целом моя стратегия как была, так и остается рабочей: ставка на знания, нетворкинг, карьерный рост и интересную работу.
Опыт моих оппонентов говорит о том, что в ином случае нужно быть готовым к судам, необходимости бодаться с работодателем, отлично знать трудовой кодекс и тому подобным вещи. Не уверен, что это то, чем хочется заниматься, вместо того, чтобы развиваться и работать в айти.
Я считаю, что каждый делает свой выбор, но и ответственность за этот выбор каждый несет сам.
Выступая на дебатах, я всегда жду, что моя позиция будет подвергнута критике по фактам, а не по внешности или поведению. На сегодняшний день ни один из моих оппонентов не смог показать слабость моей позиции, а со временем те, кто не воспринял сразу годные советы, получают ценный жизненный опыт в виде многократных безуспешных попыток построить карьеру в айти. Для меня главное, чтобы мои идеи работали и помогали людям, только такой результат я считаю победой.
Самое важное — рынок меняется, и самая лучшая реакция — это проактивная реакция. Позиция «надо будет — выучим» работает крайне плохо. Сейчас, в связи с развитием ИИ и глобальным кризисом в айти, меняется не только стек технологий, но и подходы к организации процессов внутри компаний. Люди, которые вовремя этого не заметили, сегодня удивляются тому, что их богатый опыт оказывается никому не нужен и быстро выучить новое как-то не очень получается (семья, дети, усталось, выгорание и многие подобные причины).
Второй момент — рынок охлаждается, поэтому задача попасть на собеседования становится очень сложной (бывает так, что на 500 откликов не приходит ни одного приглашения). В свою очередь, об этой проблеме я говори еще пару лет назад, указывая на необходимость вкладывать усилия в нетворкинг, который работает и на горячем, и на холодном рынке. Кто услышал, тот сильно облегчил себе задачу.
Далее — саморазвитие и ставка на релевантные рынку знания. Это сложный момент, но решаемый, если не запираться в своем манемирке, а быть открытым к чужому мнению и не бояться признавать свои ошибки.
Еще момент — смотреть надо в свой кошелек, а не верить всему, что говорят люди вокруг. У всех разные стартовые условия, способности и жизненная ситуацяи - это значит, что надо объективно оценивать себя и свои возможности. Иначе можно оказаться с большим кредитом за ненужный курс и без желанной работы (таких историй драмматически много)
Учиться монетизировать свои знания и опыт, при этом стараясь найти ту нишу, в которой действительно интересно развиваться. О том, что нужно качать не любые знания, а те которые нужны рынку я устал повторять, отвечая на вопрос о том, что у меня куча знаний, но я никому ненужен. Важно не только знать, но и попадать в рынок.
Так же важно активно инвестировать в свои знания и умения. В айти всё быстро меняется, не получится выучить что-то одно и потом много лет собирать сливки с этих знаний. Скорее всего, придется переучиваться, менять стек, вовремя реагировать на новый вектор развития и т. д.
Нужно учиться фильтровать информацию, а не вестись на все прогревы и "маркетинг" вокруг. Я считаю, что системы оценок, основанные на рейтингах, в которых можно купить место за деньги или накрутить отзывы, — это ненадежный источник информации. Нужно смотреть на публичные результаты, возможности обратиться к человеку напрямую, наличию активного сообщества и т. д.
Я предупреждал о том, что надежда на валютные удаленки - весьма наивная стратегия, а так же о том, что попасть на собеседования будет всё сложнее (и тут хоть крути, хоть не крути, рынок холодный, а конкуренция дикая), что без качественного образования (я имею в виду ВУЗы и классический путь в айти через стажировки от ВУЗов, производственную пратику и т.д.) шансы на успех будут ничтожно малы.
В целом моя стратегия как была, так и остается рабочей: ставка на знания, нетворкинг, карьерный рост и интересную работу.
Опыт моих оппонентов говорит о том, что в ином случае нужно быть готовым к судам, необходимости бодаться с работодателем, отлично знать трудовой кодекс и тому подобным вещи. Не уверен, что это то, чем хочется заниматься, вместо того, чтобы развиваться и работать в айти.
Я считаю, что каждый делает свой выбор, но и ответственность за этот выбор каждый несет сам.
👍15🔥8❤5 4🙏2
Осознанная Меркантильность | Антон Назаров
Добрый день Иван, вы не могли бы порекомендовать конкретное сообщество?
Соер.клуб че тут думать, не в ОМ же сидеть и дрожать, что уволят.
Хорошие специалисты всегда на вес золота, их трудно найти, легко потерять и невозможно забыть. К чему это я?
Наконец-то бригада, которая обычно делает мне ремонт, сдала объект и у них нашлось время, чтобы заняться моей студией.
Закинул в ИИ картинку пустой комнаты и попросил сделать минималистичный дизайн. Результат на картинке.
Ребята сказали, что сделают такое на изи, но стоить будет 500т.р. Ударили по рукам, на следующей неделе должны начать.
Наконец-то бригада, которая обычно делает мне ремонт, сдала объект и у них нашлось время, чтобы заняться моей студией.
Закинул в ИИ картинку пустой комнаты и попросил сделать минималистичный дизайн. Результат на картинке.
Ребята сказали, что сделают такое на изи, но стоить будет 500т.р. Ударили по рукам, на следующей неделе должны начать.
❤5🔥5
Осознанная Меркантильность | Антон Назаров
А теперь представь, как сильно рвёт очко-башню от этого у айтишников-старообрядцев, выросших во времена, когда творчество и задротство воспевались.
Я, наверное, тот самый старообрядец которому должно рвать жопу. Короче, рассказываю как на самом деле.
А на самом деле, чем хуже дела с наймом новых сотрудников (а сейчас все очень плохо), тем лучше для меня. Сейчас бизнес не может просто взять и нанять кого-то толкового, кто грамотно выстроит архитектуру, наладит процессы, сделает ревью кода наконец. На рынке свободных ребят с хорошими хардами и практикой за спиной попросту нет.
Что делает бизнес? Идёт к нам "старперам" за консультацией, сейчас у меня час консультации стоит 100т.р., свободных слотов до конца года нет. И с чего мне должно жопу рвать? Наоборот, очень хочется новых дебатов с отцом всех дебатов, где хочется поговорить и про суды, и про увольнения, и про валютную удаленку, и про оверемплоймент, которые внезапно не работают на холодном рынке.
Но король дебатов морозится и вместо этого пишет маркетинговый булщит, который обычные работяги принимают за истину в последней инстанции.
А на самом деле, чем хуже дела с наймом новых сотрудников (а сейчас все очень плохо), тем лучше для меня. Сейчас бизнес не может просто взять и нанять кого-то толкового, кто грамотно выстроит архитектуру, наладит процессы, сделает ревью кода наконец. На рынке свободных ребят с хорошими хардами и практикой за спиной попросту нет.
Что делает бизнес? Идёт к нам "старперам" за консультацией, сейчас у меня час консультации стоит 100т.р., свободных слотов до конца года нет. И с чего мне должно жопу рвать? Наоборот, очень хочется новых дебатов с отцом всех дебатов, где хочется поговорить и про суды, и про увольнения, и про валютную удаленку, и про оверемплоймент, которые внезапно не работают на холодном рынке.
Но король дебатов морозится и вместо этого пишет маркетинговый булщит, который обычные работяги принимают за истину в последней инстанции.
👍11 4 2
IT менторы - отзывы на офферы
По решению экспертизы курс действительно оказался хуйней
Собственно про качество мы слышали уже, только не совсем то, что пишет Антон 😂😂😂
😁6 2
Сейчас идет активное переосмысление старых подходов к разработке, много разговоров про вайб-кодинг. Под вайб-кодиногом обычно имеют в виду использование одного умного агента, которому достаточно поставить задачу, а он все сделает сам. В текущих реалиях так сделать не получается, приходится постоянно корректировать результат работы LLM, что иногда не только не упрощает, но усложняет разработу.
Мы в своей лаборатории решили не придумывать велосипед, а начали работать по направлению метапрограммирования, взяли старую добрую идею "код - это тоже данные", ушли от идеи "одного агента" и сделали замкнутую агентскую систему (т.е. агенты сами "видят" результаты изменения кода).
Такой подход позоляет:
Какие выводы мы сделали:
- вайб-кодинг в его текущем варианте "одного агента" не заменит обычную разработку до появления AGI;
- агентские системы, основанные на идеях метапрограммирования, уже сейчас могут взять на себя решение типовых задач без необходимости постоянного контроля со стороны разработчика.
Основные проблемы: медленная работа LLM, большое потребление токенов (результат есть, но пока довольно дорого с позиции денег).
Думаю, что AGI в ближайшее время ждать не стоит, а вот агентские системы внедряться будут активно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11
Вот это я понимаю, настоящий инженерный подход, чувак посчитал сколько ему обходится локальная llm и за сколько он может взять более мощные модели в облаке 👇👇👇