Здесь проявляется любопытная закономерность. Если просто попросить LLM исправить сообщение об ошибке, система воспримет информацию от интерпретатора буквально и сосредоточится на синтаксических аспектах, вместо того чтобы исследовать корневую причину.
Неудачный промпт:
Эффективный промпт:
Неудачный промпт:
Исправь ошибку
vim/loader.lua:0: ...soer/projects/agentsoer.nvim/lua/agentsoer/engine/ai.lua:43: '<name>' expected near 'function'
# stacktrace:
...
Эффективный промпт:
Проанализируй причину возникновения ошибки, рассмотри несколько подходов к решению и предложи способ устранения:
vim/loader.lua:0: ...soer/projects/agentsoer.nvim/lua/agentsoer/engine/ai.lua:43: '<name>' expected near 'function'
# stacktrace:
...
👎10👍6 2
В своих экспериментах я использовал QWEN3-Coder-480b-А35b-Instruct. При первом подходе модель начинала с синтаксического разбора, затем последовательно анализировала файл в поисках непечатных символов, способных сбить с толку интерпретатор, после чего пыталась создать минимально работоспособную версию и доработать её. В конечном счёте этот процесс приводил к исчерпанию лимитов сессии.
При втором, более эффективном подходе, та же самая модель находила и корректировала неточность всего за 2-3 итерации после начала диалога.
Чтобы сэкономить токины я в первую очередь предлагаю исправлять ИИ ошибки как синтаксические, потому что стадия "анализа ошибки" может быть весьма объемной, если ИИ не справляется с первого раза, то переходить на второй вариант. Если и второй вариант не помог, то смотреть ошибку самому. Как я уже сказал, большая часть проблема отсекается на первом этапе, семантические проблемы на втором. И крайне редко приходится смотреть самому, как правило если речь заходит о рефакторинге, где старый код сильно сбивает ИИ.
При втором, более эффективном подходе, та же самая модель находила и корректировала неточность всего за 2-3 итерации после начала диалога.
Чтобы сэкономить токины я в первую очередь предлагаю исправлять ИИ ошибки как синтаксические, потому что стадия "анализа ошибки" может быть весьма объемной, если ИИ не справляется с первого раза, то переходить на второй вариант. Если и второй вариант не помог, то смотреть ошибку самому. Как я уже сказал, большая часть проблема отсекается на первом этапе, семантические проблемы на втором. И крайне редко приходится смотреть самому, как правило если речь заходит о рефакторинге, где старый код сильно сбивает ИИ.
👍11👎6 1
Завел себе канал в Максе, говорят там самая адекватная аудитория! Когда телегу поблочат, увидимся с вами там)
https://max.ru/softwareengineervlog
https://max.ru/softwareengineervlog
MAX
S0ER
канал S0ER
1👎333😁75👍27👀7 5❤3 3🥰2🔥1
Сколько токенов в сутки потребляют ваши ИИ агенты?
Anonymous Poll
67%
Не использую агентов
19%
До 10 млн. токенов
5%
10-30 млн. токенов
1%
30-60 млн. токенов
1%
60-120 млн. токенов
7%
Более 120 млн. токенов
😁21👎5❤2
Forwarded from Соер.Клуб | Архитектура OpenClaw и не только
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.
😁12 4
Активно работаю с ИИ агентами, постепенно "высушиваю" промпты и описание сабагентов до минимально работающих функций. Заметил, что в моих промптах чаще всего используются ASCII деревья.
Это происходит потому что почти все программирование это структуры и операции над ними. А самая популярная структура - дерво. Есть ощущение, что любая декомпозийия в конечном итоге - дерево.
Далее, как ни странно, в описаниях лидируют "стек" и "очередь".
А завершает цепочку рекурсивное описание.
А вот условия встречаются крайне редко.
Получается, что я работаю с агентами в функциональном стиле - и основная задача декларативно описать результат, который хочу получить, а дальше пусть сам думает.
Это происходит потому что почти все программирование это структуры и операции над ними. А самая популярная структура - дерво. Есть ощущение, что любая декомпозийия в конечном итоге - дерево.
Далее, как ни странно, в описаниях лидируют "стек" и "очередь".
А завершает цепочку рекурсивное описание.
А вот условия встречаются крайне редко.
Получается, что я работаю с агентами в функциональном стиле - и основная задача декларативно описать результат, который хочу получить, а дальше пусть сам думает.
1👍27🔥7❤1
Forwarded from Соер.Клуб | Архитектура OpenClaw и не только
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
1👍20🔥6❤2😁1👀1
Пришло время полезных тредов. Давайте обсудим какие llm вы запускаете локально, на каком железе и какие модельки вам нравятся. Заходите и делитесь опытом в комментариях, думаю всем будет полезно 👇👇👇
👍9👎3
Попросил DeepSeek сделать таблицу истиности для конъюнкции, используя язык JavaScript и битовые операции, вот что получил:
На собесах, идея использования вложенных циклов - это самое популярное решение. Тем временем мне больше нравится такой вариант:
Здесь я добавил иллюстрацию закона Де Моргана, пока не обращайте на него внимание.
Интересно, что многие программисты жалуются на излишнюю сложность второго варианта, мол нет насмотренности на битовые операци, сложно быстро понять код.
В целом с булевой алгеброй тоже возникают сложности, часто люди не могут применить закон Де Моргана, чтобы упростить свои условия. Я, конечно, по-стариковски думаю "Да, были люди в наше время, Не то, что нынешнее племя", но понимаю, что код должен быть понятен всем участникам проекта и первый вариант имеет в этом смысле явное преимущество, но при этом я хотел бы работать с ребятами, которые легко читают второй вариант, в целом это будет совсем другой "средний уровень команды".
Поэтому, интересно ваше мнение какой из двух вариантов кода вам нравится больше и почему? Пишите в комментариях 👇👇👇
console.log("Таблица истинности для a && b (битовые операции)");
console.log("a\tb\ta & b");
console.log("---------------");
// Используем битовые операции с числами 0 и 1
for (let a = 0; a <= 1; a++) {
for (let b = 0; b <= 1; b++) {
// Битовая операция И
const result = a & b;
console.log(`${a}\t${b}\t${result}`);
}
}
На собесах, идея использования вложенных циклов - это самое популярное решение. Тем временем мне больше нравится такой вариант:
for(let i = 0; i < 4; i++) {
const a = i & 1;
const b = i >> 1 & 1;
console.log(`\t${a} & ${b} = ${a && b} (${Number(!(!a || !b)}))`);
}
Здесь я добавил иллюстрацию закона Де Моргана, пока не обращайте на него внимание.
Интересно, что многие программисты жалуются на излишнюю сложность второго варианта, мол нет насмотренности на битовые операци, сложно быстро понять код.
В целом с булевой алгеброй тоже возникают сложности, часто люди не могут применить закон Де Моргана, чтобы упростить свои условия. Я, конечно, по-стариковски думаю "Да, были люди в наше время, Не то, что нынешнее племя", но понимаю, что код должен быть понятен всем участникам проекта и первый вариант имеет в этом смысле явное преимущество, но при этом я хотел бы работать с ребятами, которые легко читают второй вариант, в целом это будет совсем другой "средний уровень команды".
Поэтому, интересно ваше мнение какой из двух вариантов кода вам нравится больше и почему? Пишите в комментариях 👇👇👇
👎83👍19❤10 4😁3👀1
Forwarded from Соер.Клуб | Архитектура OpenClaw и не только
Есть мнение, что микросервисы сильно переоценены. Хочу сказать пару слов на эту тему.
Вчера на созвоне разбирали архитектурный ландшафт сервисной архитектуры. Традиционно ребята уперлись в тонкое место SOA — общую шину предприятия. Попытались использовать API-gateway и вместо оркестрации уйти в хореографию. Нетрудно догадаться, что решение сразу стало не в SOA-стиле, а обычными микросервисами.
Мне кажется, что исторически именно раздутые ESB заставили уходить организации в микросервисы. И это остро чувствуется, когда сам сталкиваешься с задачей и ощущаешь всю неповоротливость шины.
Один такой практический созвон заменяет сотни споров, потому что в теории все просто, а практика показывает обратное.
Поэтому очень важно для усвоения материала пройти путь от монолитов через сервисы к микросервисам, без этого нет понимания "болевых" точек, которые привели индустрию к текущему состоянию. Микросервисы получились не случайно, они являются закономерным результатом многолетнего набивания шишек.
Вчера на созвоне разбирали архитектурный ландшафт сервисной архитектуры. Традиционно ребята уперлись в тонкое место SOA — общую шину предприятия. Попытались использовать API-gateway и вместо оркестрации уйти в хореографию. Нетрудно догадаться, что решение сразу стало не в SOA-стиле, а обычными микросервисами.
Мне кажется, что исторически именно раздутые ESB заставили уходить организации в микросервисы. И это остро чувствуется, когда сам сталкиваешься с задачей и ощущаешь всю неповоротливость шины.
Один такой практический созвон заменяет сотни споров, потому что в теории все просто, а практика показывает обратное.
Поэтому очень важно для усвоения материала пройти путь от монолитов через сервисы к микросервисам, без этого нет понимания "болевых" точек, которые привели индустрию к текущему состоянию. Микросервисы получились не случайно, они являются закономерным результатом многолетнего набивания шишек.
2❤29👍21👎5😁4 1
Forwarded from PVS-Studio: поиск ошибок в С/С++, С# и Java
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Решили порадовать вас перед праздниками новым выпуском Разбаговки 🔥
Наш гость - Евгений Сергеев, архитектор ПО и автор Telegram-канала S0ER.
На подкасте поговорили про использование ИИ в разработке. Там интересно😉
Полное видео можно посмотреть тут:
- наш сайт
- VK video
- YouTube
#видео #подкаст #разбаговка
Наш гость - Евгений Сергеев, архитектор ПО и автор Telegram-канала S0ER.
На подкасте поговорили про использование ИИ в разработке. Там интересно
Полное видео можно посмотреть тут:
- наш сайт
- VK video
- YouTube
#видео #подкаст #разбаговка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥28👍7👎4❤2😁1 1
Конец года - время подводить итоги и делиться планами на будущее. Записал короткий ролик о том, что делал в этом году и что планирую делать в будущем, в конце немного затронул тему текущего положения дел на рынке.
Всех с наступающим Новым Годом.
UPD. И да, у меня новая студия, правда вы ее уже видели на подкасте с PVS-Studio
👀 YouTube
👀 RuTube
👀 VK Video
Всех с наступающим Новым Годом.
UPD. И да, у меня новая студия, правда вы ее уже видели на подкасте с PVS-Studio
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Итоги года 2025 и прогнозы на 2026
#soer #itubeteam
Основной канал для общения и публикации новых видео - Телегарм - https://xn--r1a.website/softwareengineervlog
Спонсорство - https://donate.s0er.ru
Сайт платным контентом - https://soer.pro
Зеркало для видео Дзен Видео - https://zen.yandex.ru/i…
Основной канал для общения и публикации новых видео - Телегарм - https://xn--r1a.website/softwareengineervlog
Спонсорство - https://donate.s0er.ru
Сайт платным контентом - https://soer.pro
Зеркало для видео Дзен Видео - https://zen.yandex.ru/i…
👍19 11 6🔥5👎1
Forwarded from Соер.Клуб | Архитектура OpenClaw и не только
Интересно получается — одним ИИ даёт буст производительности, возможности для роста и развития, другие упираются в энтропию и тонут под грузом ошибок.
Мне кажется, что современный мир разработки как никто нуждается в компетентных инженерах, иначе будет как на скрине выше.
Мне кажется, что современный мир разработки как никто нуждается в компетентных инженерах, иначе будет как на скрине выше.
1👍35 22😁6👎5👌4❤1
Forwarded from Соер.Клуб | Архитектура OpenClaw и не только
Вышло видео, где Сэм Альтман отвечает на вопросы по ИИ. Некоторые мысли сильно коррелируют с моими собственными. Похоже, индустрия меняется гораздо быстрее, чем наша способность осознать эти изменения, и тренды довольно интересные:
- Бизнес вынужден бороться за «внимание». Раньше в цене была «сложность» решения задач, а теперь, как будто, сложности нет — все идеи, которые приходят в голову, можно быстро реализовать и продвинуть на рынок. Проблема в том, что другие участники тоже могут быстро выпускать новые продукты, реализующие другие идеи. В новой системе ограничением является внимание пользователей, бизнесу всё сложнее будет бороться за внимание, и чтобы преуспевать в этом направлении, на первый план выходит ценность, которую несёт продукт.
- Есть два направления дальнейшего развития ИИ — увеличение скорости работы моделей либо уменьшение стоимости. Здесь нужно искать баланс, потому что нельзя сделать быстро и дёшево одновременно, по крайней мере не сразу. Поэтому, скорее всего, сначала станет «дёшево»: в ближайший год-два цена может упасть в 100 раз.
- Была интересная мысль о том, что ИИ может нести большие угрозы в области биологии и создания новых патогенов. Это направление сложно контролировать через «запреты», нужно вырабатывать с помощью ИИ ответные меры, повышающие устойчивость.
Вывод из разговора простой - ИИ поможет писать код быстрее, продвнет возможности персонализации под конкретных людей (когда под каждого человека можно будет создавать свой софт), но процессы, борьба за внимание, ценность идей, человечиские отношения - те сферы, где ИИ пока не конкурент людям.
- Бизнес вынужден бороться за «внимание». Раньше в цене была «сложность» решения задач, а теперь, как будто, сложности нет — все идеи, которые приходят в голову, можно быстро реализовать и продвинуть на рынок. Проблема в том, что другие участники тоже могут быстро выпускать новые продукты, реализующие другие идеи. В новой системе ограничением является внимание пользователей, бизнесу всё сложнее будет бороться за внимание, и чтобы преуспевать в этом направлении, на первый план выходит ценность, которую несёт продукт.
- Есть два направления дальнейшего развития ИИ — увеличение скорости работы моделей либо уменьшение стоимости. Здесь нужно искать баланс, потому что нельзя сделать быстро и дёшево одновременно, по крайней мере не сразу. Поэтому, скорее всего, сначала станет «дёшево»: в ближайший год-два цена может упасть в 100 раз.
- Была интересная мысль о том, что ИИ может нести большие угрозы в области биологии и создания новых патогенов. Это направление сложно контролировать через «запреты», нужно вырабатывать с помощью ИИ ответные меры, повышающие устойчивость.
Вывод из разговора простой - ИИ поможет писать код быстрее, продвнет возможности персонализации под конкретных людей (когда под каждого человека можно будет создавать свой софт), но процессы, борьба за внимание, ценность идей, человечиские отношения - те сферы, где ИИ пока не конкурент людям.
YouTube
OpenAI Town Hall with Sam Altman
Sam Altman answers questions and discusses the future of AI with builders from across the AI ecosystem.
00:00 Introduction
00:33 Will AI make software engineers obsolete or massively increase demand? (Jevons paradox)
02:18 If building is easy now, is go…
00:00 Introduction
00:33 Will AI make software engineers obsolete or massively increase demand? (Jevons paradox)
02:18 If building is easy now, is go…
🔥14👍11❤3😁1👀1
Forwarded from Kali Linux
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 БАЗОВАЯ ЗАЩИТА LINUX СЕРВЕРА ЗА 10 МИНУТ
Самая частая причина взлома - открытый SSH и слабые настройки по умолчанию.
Сделай минимум: обнови пакеты, включи фаервол, запрети root-вход, отключи парольный SSH, включи Fail2ban и авто-апдейты безопасности.
Это 80% защиты для любого VPS.
Самая частая причина взлома - открытый SSH и слабые настройки по умолчанию.
Сделай минимум: обнови пакеты, включи фаервол, запрети root-вход, отключи парольный SSH, включи Fail2ban и авто-апдейты безопасности.
Это 80% защиты для любого VPS.
sudo apt update && sudo apt -y upgrade
sudo adduser admin
sudo usermod -aG sudo admin
sudo sed -i 's/^#\?PermitRootLogin.*/PermitRootLogin no/' /etc/ssh/sshd_config
sudo sed -i 's/^#\?PasswordAuthentication.*/PasswordAuthentication no/' /etc/ssh/sshd_config
sudo systemctl restart ssh
sudo ufw allow OpenSSH
sudo ufw allow 80,443/tcp
sudo ufw --force enable
sudo apt install -y fail2ban unattended-upgrades
sudo systemctl enable --now fail2ban
sudo dpkg-reconfigure -plow unattended-upgrades
🔥55👍17❤5 5👎2😁2
Выпустил видео "Дорожная карта по изучению ИИ (начало)" это видео сделал около месяца назад и пока оно было в монтаже некоторые вещи уже успели измениться, вышли новые модельки, появились новые инструменты, случился OpenClaw, но основная часть осталась актуальной, поэтому рекомендую посмотреть тем, кто в самом начале пути.
YouTube | VK | RuTube
YouTube | VK | RuTube
YouTube
Дорожная карта по изучению ИИ (начало)
#soer #itubeteam
Основной канал для общения и публикации новых видео - Телегарм - https://xn--r1a.website/softwareengineervlog
Спонсорство - https://donate.s0er.ru
Сайт платным контентом - https://soer.pro
Зеркало для видео Дзен Видео - https://zen.yandex.ru/i…
Основной канал для общения и публикации новых видео - Телегарм - https://xn--r1a.website/softwareengineervlog
Спонсорство - https://donate.s0er.ru
Сайт платным контентом - https://soer.pro
Зеркало для видео Дзен Видео - https://zen.yandex.ru/i…
2👍60❤7🔥5🤝1
Выпустил ролик "Движение к цели короткими шагами". Сейчас часто стал слышать, что появление ИИ сильно изменило профессию и объемы новой заметно выросли, активно развиваются идеи, подходы, появляется новый софт и т.д. и т.п. из-за этого люди чувствуют себя в состоянии гонки и постоянного напряжения. Мне кажется, что это важная тема для разговора, поэтому решил снять короткое видео где изложил свои мысли как можно и нужно справляться с информационным потоком. Надеюсь вы найдете для себя что-то полезное, обсудить можно в комментариях к этому посту.
YouTube | VK | RuTube
YouTube | VK | RuTube
YouTube
Движение к цели короткими шагами
#soer #itubeteam
Основной канал для общения и публикации новых видео - Телегарм - https://xn--r1a.website/softwareengineervlog
Спонсорство - https://donate.s0er.ru
Сайт платным контентом - https://soer.pro
Зеркало для видео Дзен Видео - https://zen.yandex.ru/i…
Основной канал для общения и публикации новых видео - Телегарм - https://xn--r1a.website/softwareengineervlog
Спонсорство - https://donate.s0er.ru
Сайт платным контентом - https://soer.pro
Зеркало для видео Дзен Видео - https://zen.yandex.ru/i…
👍40 10🔥6❤1👎1
Forwarded from Соер.Клуб | Архитектура OpenClaw и не только
21.02.2026 10:00 Мск
Проведу архитектурный стрим (только для платных подписчиков soer.pro)
В рамках встречи поговорим о том какое влияние ИИ оказывает на архитектуру программного обеспечения и как это в свою очередь влияет на нас программистов.
Темы:
- Разберём разницу между AI Ready и AI First с позиции архитектуры
- Поговорим про принципы построения новых систем:
→ Токены - Контекст - Оркестрация (три кита современных ИИ систем)
→ Почему SOLID и другие принципы уже не так важны.
- Токены - новое золото
→ Проблемы долгосрочной памяти - как их решать
→ Контекстное окно - как его правильно использовать
- OpenClaw
→ Общая архитектура
→ Оркестрация, память, контекст и агент
Формат: доклад + круглый стол.
Пока не определился с площадкой, будет зависеть от того сколько человек решит подключиться. У нас есть группа Лаборатория ИИ подключайтесь, там будет голосование и примем решение где провести трансляцию.
Проведу архитектурный стрим (только для платных подписчиков soer.pro)
В рамках встречи поговорим о том какое влияние ИИ оказывает на архитектуру программного обеспечения и как это в свою очередь влияет на нас программистов.
Темы:
- Разберём разницу между AI Ready и AI First с позиции архитектуры
- Поговорим про принципы построения новых систем:
→ Токены - Контекст - Оркестрация (три кита современных ИИ систем)
→ Почему SOLID и другие принципы уже не так важны.
- Токены - новое золото
→ Проблемы долгосрочной памяти - как их решать
→ Контекстное окно - как его правильно использовать
- OpenClaw
→ Общая архитектура
→ Оркестрация, память, контекст и агент
Формат: доклад + круглый стол.
Пока не определился с площадкой, будет зависеть от того сколько человек решит подключиться. У нас есть группа Лаборатория ИИ подключайтесь, там будет голосование и примем решение где провести трансляцию.
❤2👎2👌1👀1
Forwarded from Соер.Клуб | Архитектура OpenClaw и не только
Использование ADR в качестве источника правды при архитектурном ревью - идея отличная. Были споры, что это сработает, поэтому провели исследование: Evaluating Large Language Models for Detecting Architectural Decision Violations, которое подтвердило, что идея рабочая.
Стоит отметить что не все архитектурные задачи ИИ делает хорошо, но в целом с контролем решений он справляется.
Коротко:взяли около 100 репозиторев и почти 1000 adr, построили пайплайн из моделей, которые проводят анализ и оценивают результаты, используя ADR. Проверку поручили людям. Оказалось, что оценка людей в большинстве случаев совпадает с ИИ.
Нюансы: ADR были написаны людьми, код тоже людьми. Способность контролировать не значит, что ИИ смог бы грамотно спроектировать и поддерживать базу решений.
Что это значит? Скорее всего ревью кода и архитектуры в будущем будет делать ИИ, а архитекторам поручат исправление.
Стоит отметить что не все архитектурные задачи ИИ делает хорошо, но в целом с контролем решений он справляется.
Коротко:взяли около 100 репозиторев и почти 1000 adr, построили пайплайн из моделей, которые проводят анализ и оценивают результаты, используя ADR. Проверку поручили людям. Оказалось, что оценка людей в большинстве случаев совпадает с ИИ.
Нюансы: ADR были написаны людьми, код тоже людьми. Способность контролировать не значит, что ИИ смог бы грамотно спроектировать и поддерживать базу решений.
Что это значит? Скорее всего ревью кода и архитектуры в будущем будет делать ИИ, а архитекторам поручат исправление.
arXiv.org
Evaluating Large Language Models for Detecting Architectural...
Architectural Decision Records (ADRs) play a central role in maintaining software architecture quality, yet many decision violations go unnoticed because projects lack both systematic...
👍12❤5😁5