Смотреть, как разработчик пытается исправить результат AI через "follow-up" сообщения — это как смотреть, как кто-то кричит на сломанный принтер.
"Нет, переделай", "я же просил не так", "добавь вот это".
Если AI с первого раза выдал чушь, проблема не в нем, а в вашем ТЗ. Откатитесь. Перепишите промпт. Хватит вести с машиной бессмысленные препирательства.
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
"Нет, переделай", "я же просил не так", "добавь вот это".
Если AI с первого раза выдал чушь, проблема не в нем, а в вашем ТЗ. Откатитесь. Перепишите промпт. Хватит вести с машиной бессмысленные препирательства.
#ai_coding@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1💯30😁11❤5💩3🤔2🤩2🔥1👌1
Forwarded from Неискусственный интеллект (Ruslan Dz)
Американский Anthropic, разработчик ИИ Claude и продуктов на его основе (Claude Code, Claude Chrome итд), начала процесс регистрации товарных знаков в России.
Это шаг, который может означать как планы компании по выходу на российский рынок, ну или как минимум, закрепление своих прав на бренд.
Как мы не помним, ранее CEO Anthropic Дарио Амодей во внутренней переписке заявил, что
Будем следить, как это повлияет на наш рынок ИИ.
@anti_agi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19❤6👍4🤔3🤩1🤮1👌1
Ваш AI-агент — герой фильма «Помни»? Как создать для него память
Представьте, что вы даете AI-агенту задачу, он ее выполняет, а на следующий день открываете новый чат для новой задачи и агент уже не так хорошо выполняет её. Знакомо? Приходится заново объяснять весь контекст, прикреплять те же файлы и повторять то, что вы обсуждали только вчера.
Это напоминает фильм «Помни» (Memento), где главный герой страдает от амнезии и не может формировать новые воспоминания. Чтобы выжить, он создает для себя внешнюю систему памяти: делает татуировки с ключевыми фактами, фотографирует людей и оставляет себе записки.
Наши AI-агенты страдают от той же проблемы.
🧠 Одноразовые духи с амнезией
На недавнем эфире с коллегами мы как раз обсуждали эту идею, которую отлично сформулировал Андрей Карпатыйhere we go again : AI-агенты похожи на одноразовых джиннов или духов.
Каждый раз, когда вы отправляете запрос, вы призываете совершенно нового «духа». У него есть общие знания о мире, но он абсолютно ничего не помнит о ваших предыдущих разговорах. Вся его «память» — это то, что поместилось в текущее контекстное окно.
Для разработки это катастрофа:
▪️ Потеря контекста: Агент не помнит архитектуру проекта, стиль кода или принятые ранее решения.
▪️ Буквальное исполнение: Как джинн, он, иногда, выполняет промпт буквально, не задумываясь о последствиях. Сказать ему
▪️ Бесконечные повторения: Приходится снова и снова скармливать ему одни и те же файлы и инструкции.
💡 Решение: Memory Bank — создаем «татуировки» для агента
Если наш агент — главный герой из «Помни», то мы должны стать архитекторами его памяти. Нам нужно создать для него тот самый Memory Bank — внешний, надежный источник правды, к которому он будет обращаться перед каждым действием.
Тут важно уточнить, что я говорю не про какую-то конкретную реализацию в виде
MCP сервера, а про концепт в целом. Для создания Memory bank не обязательно устанавливать какую-то новую IDE или MCP сервер, его можно реализовать и на командах/инструкциях.
Что входит в этот Memory Bank? Все то, о чем я уже не раз говорил:
📝 Главная инструкция проекта (AGENTS.MD, CLAUDE.MD): Здесь описаны структура проекта, правила именования, стек и ключевые архитектурные решения.
🗺 Документация: Описание основных концепций, продуктовых фич, эпиков, схемы БД, гайды по запуску и деплою.
📋 Спецификации и таски: Четко описанные задачи в markdown-файлах, которые агент может прочитать и понять, что от него требуется.
✅ Feedback Loop: Инструкции по запуску тестов и линтеров, чтобы агент мог сам проверить свою работу — аналог проверки своих записок на достоверность.
Так что в следующий раз, когда AI-агент снова забудет контекст, не спешите ругать модель. Спросите себя: а есть ли у него «татуировка» с правилами вашего проекта? Показали ли вы ему «фотографию» с архитектурой?
Перестаньте бороться с амнезией. Начните ее лечить. Создайте для своего агента Memory Bank, и вы увидите, как хаотичный «вайб-кодинг» превращается в предсказуемый и управляемый процесс.
Если было полезно, жмите 🔥+🔁!
#ai_coding@the_ai_architect #ai_agents@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Представьте, что вы даете AI-агенту задачу, он ее выполняет, а на следующий день открываете новый чат для новой задачи и агент уже не так хорошо выполняет её. Знакомо? Приходится заново объяснять весь контекст, прикреплять те же файлы и повторять то, что вы обсуждали только вчера.
Это напоминает фильм «Помни» (Memento), где главный герой страдает от амнезии и не может формировать новые воспоминания. Чтобы выжить, он создает для себя внешнюю систему памяти: делает татуировки с ключевыми фактами, фотографирует людей и оставляет себе записки.
Наши AI-агенты страдают от той же проблемы.
🧠 Одноразовые духи с амнезией
На недавнем эфире с коллегами мы как раз обсуждали эту идею, которую отлично сформулировал Андрей Карпатый
Каждый раз, когда вы отправляете запрос, вы призываете совершенно нового «духа». У него есть общие знания о мире, но он абсолютно ничего не помнит о ваших предыдущих разговорах. Вся его «память» — это то, что поместилось в текущее контекстное окно.
Для разработки это катастрофа:
▪️ Потеря контекста: Агент не помнит архитектуру проекта, стиль кода или принятые ранее решения.
▪️ Буквальное исполнение: Как джинн, он, иногда, выполняет промпт буквально, не задумываясь о последствиях. Сказать ему
DROP DATABASE? Он может и не спросить, уверены ли вы.▪️ Бесконечные повторения: Приходится снова и снова скармливать ему одни и те же файлы и инструкции.
💡 Решение: Memory Bank — создаем «татуировки» для агента
Если наш агент — главный герой из «Помни», то мы должны стать архитекторами его памяти. Нам нужно создать для него тот самый Memory Bank — внешний, надежный источник правды, к которому он будет обращаться перед каждым действием.
Тут важно уточнить, что я говорю не про какую-то конкретную реализацию в виде
MCP сервера, а про концепт в целом. Для создания Memory bank не обязательно устанавливать какую-то новую IDE или MCP сервер, его можно реализовать и на командах/инструкциях.
Что входит в этот Memory Bank? Все то, о чем я уже не раз говорил:
📝 Главная инструкция проекта (AGENTS.MD, CLAUDE.MD): Здесь описаны структура проекта, правила именования, стек и ключевые архитектурные решения.
🗺 Документация: Описание основных концепций, продуктовых фич, эпиков, схемы БД, гайды по запуску и деплою.
📋 Спецификации и таски: Четко описанные задачи в markdown-файлах, которые агент может прочитать и понять, что от него требуется.
✅ Feedback Loop: Инструкции по запуску тестов и линтеров, чтобы агент мог сам проверить свою работу — аналог проверки своих записок на достоверность.
Так что в следующий раз, когда AI-агент снова забудет контекст, не спешите ругать модель. Спросите себя: а есть ли у него «татуировка» с правилами вашего проекта? Показали ли вы ему «фотографию» с архитектурой?
Перестаньте бороться с амнезией. Начните ее лечить. Создайте для своего агента Memory Bank, и вы увидите, как хаотичный «вайб-кодинг» превращается в предсказуемый и управляемый процесс.
Если было полезно, жмите 🔥+🔁!
#ai_coding@the_ai_architect #ai_agents@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥34❤8👍6👌2🤩1😍1
Выключайте mcp сервера
Ещё на прошедшем стриме мы разгоняли про mcp сервера и я обнаружил, что инструкции mcp тулам занимают охренеть как много токенов!
Тогда я сетовал на browsermcp, инструкции которого занимают 5к токенов!
Сегодня мне понадобилось порисерчить один github repository и я решил поручить это дело Claude Code.
Я установил официальный github mcp, запустил claude, отправил команду /context и увидел, что только этот mcp занимает 46к токенов, Карл!
46к токенов на пустой сессии.
46к токенов это 25% контекстного окна Claude Sonnet 4.
46к токенов это примерно половина контекстного окна, за пределы которого я стараюсь не выходить при работе.
Даже разработчики официального github mcp не чураются описывать все корнер кейсы в инструкциях, чтобы агенты с этим mcp хоть как то работали, но это ведёт к выжиранию контекста!
Вывод:
1. Обязательно пользуйтесь инструментами для мониторинга текущего размера контекста (в CC команда /context, или в расширении ccstatusline можно добавить строчку)
2. Отключайте не нужные mcp сервера
#ai_coding@the_ai_architect #claude_code@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Ещё на прошедшем стриме мы разгоняли про mcp сервера и я обнаружил, что инструкции mcp тулам занимают охренеть как много токенов!
Тогда я сетовал на browsermcp, инструкции которого занимают 5к токенов!
Сегодня мне понадобилось порисерчить один github repository и я решил поручить это дело Claude Code.
Я установил официальный github mcp, запустил claude, отправил команду /context и увидел, что только этот mcp занимает 46к токенов, Карл!
46к токенов на пустой сессии.
46к токенов это 25% контекстного окна Claude Sonnet 4.
46к токенов это примерно половина контекстного окна, за пределы которого я стараюсь не выходить при работе.
Даже разработчики официального github mcp не чураются описывать все корнер кейсы в инструкциях, чтобы агенты с этим mcp хоть как то работали, но это ведёт к выжиранию контекста!
Вывод:
1. Обязательно пользуйтесь инструментами для мониторинга текущего размера контекста (в CC команда /context, или в расширении ccstatusline можно добавить строчку)
2. Отключайте не нужные mcp сервера
#ai_coding@the_ai_architect #claude_code@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯15❤11🤣5👍4🤩1👌1
Три инсайта об обучении в мире AI-кодинга
◾️ Изучать новое с AI — это суперсила
Вы можете осваивать незнакомые языки и фреймворки с невероятной скоростью. AI станет вашим терпеливым наставником, который объяснит любую концепцию без осуждения, в отличие от Stack Overflow. (Подробнее тут и здесь).
◾️ Умение кодить ≠ умение кодить с AI
Это отдельный навык со своей кривой обучения. Не ждите, что вы "сядете и поедете". Нужно потратить время, чтобы поменять свои привычки, научиться декомпозировать задачи и правильно формулировать мысли для машины. (Подробнее тут).
◾️ Каждая ошибка агента — это урок для вас
Если AI раз за разом ошибается в одном и том же месте, это сигнал. Проблема не в нем, а в ваших "правилах" или промпте. Проанализируйте ошибку, дополните правила, и вы оба станете умнее. (Подробнее тут и здесь)
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
◾️ Изучать новое с AI — это суперсила
Вы можете осваивать незнакомые языки и фреймворки с невероятной скоростью. AI станет вашим терпеливым наставником, который объяснит любую концепцию без осуждения, в отличие от Stack Overflow. (Подробнее тут и здесь).
◾️ Умение кодить ≠ умение кодить с AI
Это отдельный навык со своей кривой обучения. Не ждите, что вы "сядете и поедете". Нужно потратить время, чтобы поменять свои привычки, научиться декомпозировать задачи и правильно формулировать мысли для машины. (Подробнее тут).
◾️ Каждая ошибка агента — это урок для вас
Если AI раз за разом ошибается в одном и том же месте, это сигнал. Проблема не в нем, а в ваших "правилах" или промпте. Проанализируйте ошибку, дополните правила, и вы оба станете умнее. (Подробнее тут и здесь)
#ai_coding@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤14👍6🔥3✍1🤩1
Сегодня я смерджил эпик, который от А до Я написал AI-агент
Это была не игрушечная задача, а вполне себе боевая миграция.
🎯 Задача: Перевезти бэкенд в сложном монорепозитории со связки MongoDB + Prisma на Postgres + Drizzle ORM. Данные мигрировать не требовалось, но нужно было аккуратно переписать десятки файлов, учитывая все нюансы проекта.
В последнее время мне понравился код "слоями"
1. Сначала — глубокий research. Агент изучил всю кодовую базу, создал файлик с репортом и задал мне уточняющие вопросы, чтобы понять все зависимости. Я ответил на них прямо в файле.
2. Затем — детальный Implementation Plan. Мы вместе составили план, куда сразу включили обновление документации и только потом — написание кода.
3. Реализация "слоями":
Слой 1: "Скелет". Агент написал минимально работающий код, который выполнял основной функционал, чтобы проект просто собирался.
Слой 2: План рефакторинга. Я попросил агента проанализировать написанный "скелет", сравнить его с задачей и составить план улучшений, включая обработку edge-кейсов.
Слой 3: Финальный код. Агент реализовал свой же план рефакторинга.
💰 Результат в цифрах:
Мое время: ~8 часов (контроль, ревью, постановка задач).
Токены: ~120 млн (модели Opus 4.1 и Sonnet 4).
Стоимость: ~$100 (по ценам API).
Итог: Бэкенд запустился с третьей попытки. Последним был пайплайн, который длился около часа "план -> код -> рефакторинг -> фиксы".
А сколько бы времени ушло у вас на это дело? :)
Самой большой проблемой во всём это было резкое отупление Sonnet 4. Модель, которая раньше щелкала такие задачи, начала творить дичь:
Заблудилась в файловой системе и создала папку не там, где нужно.
Проигнорировала собственные правила, забыв про субагента для Kanban-доски, хотя он четко описан в claude.md.
Потеряла нить задачи на полпути, просто забыв конечную цель, описанную в плане.
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Это была не игрушечная задача, а вполне себе боевая миграция.
🎯 Задача: Перевезти бэкенд в сложном монорепозитории со связки MongoDB + Prisma на Postgres + Drizzle ORM. Данные мигрировать не требовалось, но нужно было аккуратно переписать десятки файлов, учитывая все нюансы проекта.
В последнее время мне понравился код "слоями"
1. Сначала — глубокий research. Агент изучил всю кодовую базу, создал файлик с репортом и задал мне уточняющие вопросы, чтобы понять все зависимости. Я ответил на них прямо в файле.
2. Затем — детальный Implementation Plan. Мы вместе составили план, куда сразу включили обновление документации и только потом — написание кода.
3. Реализация "слоями":
Слой 1: "Скелет". Агент написал минимально работающий код, который выполнял основной функционал, чтобы проект просто собирался.
Слой 2: План рефакторинга. Я попросил агента проанализировать написанный "скелет", сравнить его с задачей и составить план улучшений, включая обработку edge-кейсов.
Слой 3: Финальный код. Агент реализовал свой же план рефакторинга.
💰 Результат в цифрах:
Мое время: ~8 часов (контроль, ревью, постановка задач).
Токены: ~120 млн (модели Opus 4.1 и Sonnet 4).
Стоимость: ~$100 (по ценам API).
Итог: Бэкенд запустился с третьей попытки. Последним был пайплайн, который длился около часа "план -> код -> рефакторинг -> фиксы".
А сколько бы времени ушло у вас на это дело? :)
Самой большой проблемой во всём это было резкое отупление Sonnet 4. Модель, которая раньше щелкала такие задачи, начала творить дичь:
Заблудилась в файловой системе и создала папку не там, где нужно.
Проигнорировала собственные правила, забыв про субагента для Kanban-доски, хотя он четко описан в claude.md.
Потеряла нить задачи на полпути, просто забыв конечную цель, описанную в плане.
#ai_coding@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥24👍10❤6🙈2🆒2🤩1😍1
Я тут решил покопаться в кишках Claude Code, посмотреть, какие промпты оно использует и как работает с моим контекстом.
Сначала я читал локальные сессии (
Демка в комментах
Зачем это нужно в реальной работе:
- Ловить, почему модель тупит: где контекста недостаточно, где его слишком много, где инструмент возвращает мусор.
- Без боли отлаживать свой development pipeline: чётко видеть вход/выход и понимать, как это работает.
- Учиться на чужих: разобрать, как сделаны готовые тулзы, и утащить лучшие паттерны.
На прошедшем office hours я рассказывал о том, что, на мой взгляд, гораздо понятнее, как работают приложения с LLM капотом, когда мы пытаемся их создать самостоятельно, либо хотя бы разбираем, что за запросы они отправляют.
Поэтому, у меня появилась идея воркшопа:
Я вижу это в виде пары созвонов на 2-3 часа продолжительностью каждый, два дня подряд, 3-5 человек максимум, 7к рублей за всё с человека
За это время мы заглянем в кишки разных инструментов, я наглядно показать, как делать context management, как спеки помогают решать задачи, как feedback loop помогает иметь стабильный код, вместе напишем какого нибудь ботика или простой инструмент, полезный в быту; ну и конечно отвечу на вопросы.
Чем вам может быть полезен такой воркшоп?
- разберётесь наконец, почему у вас не получается кодить с ai и как это можно решить
- научитесь генерить более надёжный код
- чут-чут снизите FOMO 😄
пара требований:
- иметь опыт в python/typecript от 1-2
- иметь опыт работы с ai coding tools ранее (cursors, windsurf, claude code, etc)
что думаете?
вопросы можно задать в комментах или написать мне в лс @yatimur
Сначала я читал локальные сессии (
~/.claude/.../session_id.jsonl) — это нестабильно и неудобно (я был в режиме вайб кодинга, а отуплённый sonnet запутался во всём этом без правил и доков))). Попробовал MITM-прокси (mitmproxy): подменяю Anthropic Base URL на localhost:8000, пропускаю все запросы через этот прокси и показываю вижу то, что CC отправляет к себе на сервер. В итоге форкнул этот инструмент и допилил режим отображения request/response в человекочитаемом виде.Демка в комментах
Зачем это нужно в реальной работе:
- Ловить, почему модель тупит: где контекста недостаточно, где его слишком много, где инструмент возвращает мусор.
- Без боли отлаживать свой development pipeline: чётко видеть вход/выход и понимать, как это работает.
- Учиться на чужих: разобрать, как сделаны готовые тулзы, и утащить лучшие паттерны.
На прошедшем office hours я рассказывал о том, что, на мой взгляд, гораздо понятнее, как работают приложения с LLM капотом, когда мы пытаемся их создать самостоятельно, либо хотя бы разбираем, что за запросы они отправляют.
Поэтому, у меня появилась идея воркшопа:
Я вижу это в виде пары созвонов на 2-3 часа продолжительностью каждый, два дня подряд, 3-5 человек максимум, 7к рублей за всё с человека
За это время мы заглянем в кишки разных инструментов, я наглядно показать, как делать context management, как спеки помогают решать задачи, как feedback loop помогает иметь стабильный код, вместе напишем какого нибудь ботика или простой инструмент, полезный в быту; ну и конечно отвечу на вопросы.
Чем вам может быть полезен такой воркшоп?
- разберётесь наконец, почему у вас не получается кодить с ai и как это можно решить
- научитесь генерить более надёжный код
- чут-чут снизите FOMO 😄
пара требований:
- иметь опыт в python/typecript от 1-2
- иметь опыт работы с ai coding tools ранее (cursors, windsurf, claude code, etc)
что думаете?
вопросы можно задать в комментах или написать мне в лс @yatimur
👍23🔥14❤9🙈5🤩3👌1😍1
Как же тяжело управлять AI агентами
Они то и дело ленятся, выполняют только часть задач и врут. При этом, чем модель умнее смекалистее и смышлённее (Sonnet 4), тем она больше будет выкручиваться и лениться выполнять задачи. В моих кодинговых пайплайнах приходится перезапускать таску по-нескольку раз и только после этого задача выполняется. Похоже на сдвгшника, которому нужно отдохнуть и получить дофаминчика, чтобы выполнить свою работу полностью.
А при обновлении моих инструкций и пайплайнов ещё сложнее: агенты то и дело норовят добавить свои три копейки "эта штука заменяет X, которая была у нас раньше! Теперь на 40% эффективнее!", постоянно приходится вычищать эти "важные" уточнения.
Постоянно приходится формулировать и описывать "рамки" для агентов, чтобы они выполняли задачи как надо.
Вывод?
Production-ready AI coding не для новичков и вайб-кодеров. Если хотите получать все преимущества (больше денег, экономия времени) ai coding уже сегодня, то нужно в это вникать и разбираться.
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Они то и дело ленятся, выполняют только часть задач и врут. При этом, чем модель умнее смекалистее и смышлённее (Sonnet 4), тем она больше будет выкручиваться и лениться выполнять задачи. В моих кодинговых пайплайнах приходится перезапускать таску по-нескольку раз и только после этого задача выполняется. Похоже на сдвгшника, которому нужно отдохнуть и получить дофаминчика, чтобы выполнить свою работу полностью.
А при обновлении моих инструкций и пайплайнов ещё сложнее: агенты то и дело норовят добавить свои три копейки "эта штука заменяет X, которая была у нас раньше! Теперь на 40% эффективнее!", постоянно приходится вычищать эти "важные" уточнения.
Постоянно приходится формулировать и описывать "рамки" для агентов, чтобы они выполняли задачи как надо.
Вывод?
Production-ready AI coding не для новичков и вайб-кодеров. Если хотите получать все преимущества (больше денег, экономия времени) ai coding уже сегодня, то нужно в это вникать и разбираться.
#ai_coding@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1💯19👍11😁3❤2👎2🤩1😍1
Как бороться с оверинжинирингом?
Оверинжиниринг - это избыточная сложность в коде. Абстракции, фабрики, ООП, и вот это всё. У всех, конечно, свои условия, но это чаще всего не нужно.
AI чаще всего по дефолту старается писать именно такой код. И если давать задачу написать что-нибудь с нуля, и у него в контексте не будет примеров вашего кода то AI скорее всего, будет стараться писать over engineering код.
В чем проблема такого кода?
Его сложно поддерживать, добавлять фичи, фиксить баги.
Как решить такую проблему?
В моей компании мы, в основном, пишем приложения для стартапов. Я попросил chatgpt описать процесс разработки для такого рода компаний и, к моему удивлению, он описал почти все наши процессы!
Далее, я попросил его написать правила разработки и сохранил их в своём memory bank.
В промпте субагента, который пишет код, указано, что он должен следовать этим правилам. В целом, это решает проблему, но не всегда.
Для таких случаев, у меня есть субагент, который проверяет, насколько хорошо код соответствует моим правилам и составляет отчёт. Далее, отчёт скармливается субагенту, пишущему код и проблемы устраняются.
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Оверинжиниринг - это избыточная сложность в коде. Абстракции, фабрики, ООП, и вот это всё. У всех, конечно, свои условия, но это чаще всего не нужно.
AI чаще всего по дефолту старается писать именно такой код. И если давать задачу написать что-нибудь с нуля, и у него в контексте не будет примеров вашего кода то AI скорее всего, будет стараться писать over engineering код.
В чем проблема такого кода?
Его сложно поддерживать, добавлять фичи, фиксить баги.
Как решить такую проблему?
В моей компании мы, в основном, пишем приложения для стартапов. Я попросил chatgpt описать процесс разработки для такого рода компаний и, к моему удивлению, он описал почти все наши процессы!
Далее, я попросил его написать правила разработки и сохранил их в своём memory bank.
В промпте субагента, который пишет код, указано, что он должен следовать этим правилам. В целом, это решает проблему, но не всегда.
Для таких случаев, у меня есть субагент, который проверяет, насколько хорошо код соответствует моим правилам и составляет отчёт. Далее, отчёт скармливается субагенту, пишущему код и проблемы устраняются.
#ai_coding@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍24❤8🔥2🤩1👌1😍1
Две недели не пишу посты, ну и дела!
Был в отпуске, перезагрузился и с новыми силами нырнул в работу обратно.
За текущую рабочую неделю:
- провёл обещанный воркшоп по AI Coding: в первый день рассказал лекцию о том, как вкатиться в это дело и с чего начать. Во второй день мы делали таск-трекер. Я раздал ребятам задачи, а они их выполняли: кто в Cursor, кто в Claude Code; в конце я сам сел за Codex и показал как я работаю.
По той обратной связи, которую ребята мне дали, могу сказать, что несмотря на организационные и технические нюансы, прошло всё очень круто:
Мне и самому очень понравился такой формат взаимодействия! Было прикольно посмотреть, что именно люди пишут в промптах и как взаимодействуют с агентами.
- занимаюсь теперь причёсыванием такого контента и скоро покажу кое-что интересное для тех, кто не знает, с чего начать в AI Coding
- готовлюсь к выступлении в качестве спикера на онлайн-конференции в октябре, буду рассказывать про AI Coding, конечно же. Будет очень интересно.
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Был в отпуске, перезагрузился и с новыми силами нырнул в работу обратно.
За текущую рабочую неделю:
- провёл обещанный воркшоп по AI Coding: в первый день рассказал лекцию о том, как вкатиться в это дело и с чего начать. Во второй день мы делали таск-трекер. Я раздал ребятам задачи, а они их выполняли: кто в Cursor, кто в Claude Code; в конце я сам сел за Codex и показал как я работаю.
По той обратной связи, которую ребята мне дали, могу сказать, что несмотря на организационные и технические нюансы, прошло всё очень круто:
1. структурно и подробно, можно было останавливать и задавать уточняющие вопросы
2. хорошие советы по организации memory-bank и ворфлоу в целом
Привет, мне воркшоп очень понравился. В первый день показалось, что будет немного нового. Я давно с агентами и мне сложно найти прямо совсем новьё. Я и фалы - описания тоже пишу, и тудушки. НО
даже одна находка по создание схемы со ссылками - это ооочень стоящая вещь.
Так, смотри, мне в целом понравилось, было полезно, тем более за такую цену. По лекции все было понятно. Мне понравился твой подход с онбордингом, с сохранением контекста в банк. И мне еще понравилось, что ты обозначил фидбэк-луп. вот я просто не думал про это как про какой-то отдельный подход
Мне и самому очень понравился такой формат взаимодействия! Было прикольно посмотреть, что именно люди пишут в промптах и как взаимодействуют с агентами.
- занимаюсь теперь причёсыванием такого контента и скоро покажу кое-что интересное для тех, кто не знает, с чего начать в AI Coding
- готовлюсь к выступлении в качестве спикера на онлайн-конференции в октябре, буду рассказывать про AI Coding, конечно же. Будет очень интересно.
#ai_coding@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👍5🤩2😍1
Текущий активный рабочий проект в конце-концов перевёл на рельсы Plan & Act и рад!
Сейчас я работаю в Claude Code (Sonnet 4.5 моя основная модель) и Codex (GPT-5-High). Мне хватает подписок по $20. (В CC Opus я юзаю через AWS Bedrock, но не так часто)
Чаще всего, с помощью GPT-5-High я обсуждаю изменения, которые хочу сделать и создаю implementation plan.
Если надо — обновляю его, указывая в чатике, что нужно исправить. Если нужно что-то проверить, прошу CC запилить прототип (скрипт, который запускается из терминала)
Далее, с помощью GPT-5 я нарезаю этот план на таски и сохранить в файлах. Сейчас мне понравилось указывать, что одна задача должна занять максимум 3-4 часа у SWE (не знаю, что именно GPT-5 знает о способностях SWE, но результат меня устраивает).
У меня есть decompose conventions, которые объясняют, как должна выглядеть каждая таска (цель, описание, критерии приемки, ссылки на релевантный контекст).
Стадия Plan готова, переходим к Act.
У меня есть настроенный пайплайн из custom command + subagents. Оркестратор идёт в одну такую папку с задачей, читает implementation plan и по очереди выдает сабтаски subagents, которые пишут код, документацию или тесты. В конце запускается Auditor: это Opus, который на вход получает весь контекст задачи и ссылки на изменённые файлы в коде и идёт проверять, насколько код соответствует задаче и моим гайдлайнам. На выход выдает репорт, который обрабатывается оркестратором и если нужно, то цикл повторяется: добавляется новая задача на фикс, выдается subagents и т. д.
Результат кайф, в 10 из 10 случаев код соответствует тому, что было запланировано. Если есть какие то ошибки или неточности, то это проблемы стадии планирования и это говорит о том, что я должен ещё лучше проверять план и обновлять его. Либо, текущий код, который был до этой задачи не позволяет имплементировать то, что было задумано.
Если у вас ещё нет похожего сетапа — искренне рекомендую освоить инструменты и подходы и заиметь!
А код я смотрю в Zed — он вышел на винду (пока в режиме беты), он очень быстрый и симпатичный. VSCode-форки у меня не прижились — не могу переварить их интерфейс и флоу работы. JetBrains IDEs тормозные и требуют неадекватных ресурсов железа (+ денег или твой код за это).
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Сейчас я работаю в Claude Code (Sonnet 4.5 моя основная модель) и Codex (GPT-5-High). Мне хватает подписок по $20. (В CC Opus я юзаю через AWS Bedrock, но не так часто)
Чаще всего, с помощью GPT-5-High я обсуждаю изменения, которые хочу сделать и создаю implementation plan.
Если надо — обновляю его, указывая в чатике, что нужно исправить. Если нужно что-то проверить, прошу CC запилить прототип (скрипт, который запускается из терминала)
Далее, с помощью GPT-5 я нарезаю этот план на таски и сохранить в файлах. Сейчас мне понравилось указывать, что одна задача должна занять максимум 3-4 часа у SWE (не знаю, что именно GPT-5 знает о способностях SWE, но результат меня устраивает).
У меня есть decompose conventions, которые объясняют, как должна выглядеть каждая таска (цель, описание, критерии приемки, ссылки на релевантный контекст).
Стадия Plan готова, переходим к Act.
У меня есть настроенный пайплайн из custom command + subagents. Оркестратор идёт в одну такую папку с задачей, читает implementation plan и по очереди выдает сабтаски subagents, которые пишут код, документацию или тесты. В конце запускается Auditor: это Opus, который на вход получает весь контекст задачи и ссылки на изменённые файлы в коде и идёт проверять, насколько код соответствует задаче и моим гайдлайнам. На выход выдает репорт, который обрабатывается оркестратором и если нужно, то цикл повторяется: добавляется новая задача на фикс, выдается subagents и т. д.
Результат кайф, в 10 из 10 случаев код соответствует тому, что было запланировано. Если есть какие то ошибки или неточности, то это проблемы стадии планирования и это говорит о том, что я должен ещё лучше проверять план и обновлять его. Либо, текущий код, который был до этой задачи не позволяет имплементировать то, что было задумано.
Если у вас ещё нет похожего сетапа — искренне рекомендую освоить инструменты и подходы и заиметь!
А код я смотрю в Zed — он вышел на винду (пока в режиме беты), он очень быстрый и симпатичный. VSCode-форки у меня не прижились — не могу переварить их интерфейс и флоу работы. JetBrains IDEs тормозные и требуют неадекватных ресурсов железа (+ денег или твой код за это).
#ai_coding@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥27❤17✍8🤩2🤣1
В комментах к прошлому посту задали вопрос по поводу параллелизации задач
Как я и писал ранее, я придерживаюсь подхода Plan & Act:
1) Составляю план имплементации
2) Передаю план в работу (написание кода)
Конечно, план из ниоткуда не возьмётся и его нужно создать, для этого я и провожу рисёрч: описываю фичу, которую хочу реализовать и прошу модельку в Codex CLI походить по репозиторию, подготовить информацию и прийти ко мне с черновиком плана. Такой черновик, далее, обсуждается в чатике с этой же моделькой, и улучшается. Как только у меня не появляется новых вопросов по имплементации задачи, то я передаю план на выполнение. Пример того, как я храню артефакты для каждой такой задачи:
Иногда, может накопиться более одной запланированной задачи и почему бы не писать код по ним параллельно?
И тут вопрос, а как запускать такие задачи параллельно?
а) Если они затрагивают разные части кодовой базы, то я не вижу никаких проблем и запускаю их параллельно. Главное, потом в коммитах выбрать нужные файлы.
б) Если затрагивают одни и те же файлы, то лучше использовать git worktree и вторую задачу выполнять в новой ветке, а потом мерджить её в основную.
Если вы работаете с github, то можно ещё попробовать передавать такие задачи в Codex Cloud или Jules, но у меня пока что мало такого опыта.
Я бы не сказал, что я ежедневно это делаю, но иногда это случается. По метрикам не замерял, но по ощущениям – время тратится эффективно)) Но! Это требует большой когнитивной нагрузки на мозги – необходимо переключаться с контекста на контекст, проверять работу кодера и вычитывать планы. К концу рабочего дня в таком режиме голова обычно пухнет 😅
Сделать так, чтобы агент автономно писал код по плану и учитывал спеки – реально, но требует знания основ (как работает llm; как работает автоматизация; знание ЯП, на котором агент пишет) и опыта работы с разными инструментами.
Claude Code я начал полноценно использовать только в начале лета, а уверенно в нём чувствую себя совсем недавно, и впереди ещё много чего хочется опробовать: добавить надежный пайплайн на автономный рисерч, интегрировать его с пайплайном написания кода и прочее.
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Как я и писал ранее, я придерживаюсь подхода Plan & Act:
1) Составляю план имплементации
2) Передаю план в работу (написание кода)
Конечно, план из ниоткуда не возьмётся и его нужно создать, для этого я и провожу рисёрч: описываю фичу, которую хочу реализовать и прошу модельку в Codex CLI походить по репозиторию, подготовить информацию и прийти ко мне с черновиком плана. Такой черновик, далее, обсуждается в чатике с этой же моделькой, и улучшается. Как только у меня не появляется новых вопросов по имплементации задачи, то я передаю план на выполнение. Пример того, как я храню артефакты для каждой такой задачи:
.tasks/
`-- task-1
|-- audits
| `-- audit-001-2025-10-05-22-45.md
|-- db-setup.md
|-- final-implementation-plan.md
|-- implementation-plan.md
`-- subtasks
|-- index.md
|-- stt-001.md
|-- stt-002.md
|-- stt-003.md
|-- stt-004.md
|-- stt-005.md
|-- stt-006.md
`-- stt-007.md
3 directories, 12 files
Иногда, может накопиться более одной запланированной задачи и почему бы не писать код по ним параллельно?
И тут вопрос, а как запускать такие задачи параллельно?
а) Если они затрагивают разные части кодовой базы, то я не вижу никаких проблем и запускаю их параллельно. Главное, потом в коммитах выбрать нужные файлы.
б) Если затрагивают одни и те же файлы, то лучше использовать git worktree и вторую задачу выполнять в новой ветке, а потом мерджить её в основную.
Если вы работаете с github, то можно ещё попробовать передавать такие задачи в Codex Cloud или Jules, но у меня пока что мало такого опыта.
Я бы не сказал, что я ежедневно это делаю, но иногда это случается. По метрикам не замерял, но по ощущениям – время тратится эффективно)) Но! Это требует большой когнитивной нагрузки на мозги – необходимо переключаться с контекста на контекст, проверять работу кодера и вычитывать планы. К концу рабочего дня в таком режиме голова обычно пухнет 😅
Сделать так, чтобы агент автономно писал код по плану и учитывал спеки – реально, но требует знания основ (как работает llm; как работает автоматизация; знание ЯП, на котором агент пишет) и опыта работы с разными инструментами.
Claude Code я начал полноценно использовать только в начале лета, а уверенно в нём чувствую себя совсем недавно, и впереди ещё много чего хочется опробовать: добавить надежный пайплайн на автономный рисерч, интегрировать его с пайплайном написания кода и прочее.
#ai_coding@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤23🔥13👍11👏2🤩1😍1
Про обучение AI кодингу
Как я упоминал и вчера, очень важно знать некоторые основы и вообще потратить время и деньги на своё обучение. Хороший пример тому – то самое исследование METR. Это когда чуваки заявили, что использование Cursor снижает эффективность работы программистов.
Нюанс – за Cursor посадили людей, которые первый раз его открыли.
Как раз, я с моими AI-коллегами организовываем онлайн-конференцию про AI Coding!
Наверняка, вы уже краем уха слышали о таком мероприятии – мы закупали рекламу в некоторых тг каналах и, шутка ли, у нас уже набралось почти 1000 участниковя в шоке
Конференция пройдёт 14 октября, во вторник, в 14:00 (по МСК) и продлится примерно 6 часов.
Для кого? Программисты, техлиды, СТО
Я на этой конференции буду рассказывать о том, как правильно начать кодить с AI.
Другие ребята будут рассказывать про архитектуру в вайбкодинге, про правильный выбор MCP, про контекст, про обратную связь (feedback loop) с AI агентом, про инструмент ShotgunPro, про сценарии развития разработки.
Даже если вы считаете себя асом в AI Coding, всё равно приходите. Я считаю что всегда полезно взглянуть на информацию, которую ты знаешь, под другим углом.
Получить билет можно здесь:
www.ai-dev.live
Доступны и платная и бесплатная опция получения билета.
Пересылайте этот пост коллегам и друзьям, которым это было бы интересно и увидимся 14 октября!
#performance@the_ai_architect
✔️ Timur Khakhalev про AI Coding, подписывайтесь!
⭐️ Консультации по AI Coding
Как я упоминал и вчера, очень важно знать некоторые основы и вообще потратить время и деньги на своё обучение. Хороший пример тому – то самое исследование METR. Это когда чуваки заявили, что использование Cursor снижает эффективность работы программистов.
Нюанс – за Cursor посадили людей, которые первый раз его открыли.
Как раз, я с моими AI-коллегами организовываем онлайн-конференцию про AI Coding!
Наверняка, вы уже краем уха слышали о таком мероприятии – мы закупали рекламу в некоторых тг каналах и, шутка ли, у нас уже набралось почти 1000 участников
Конференция пройдёт 14 октября, во вторник, в 14:00 (по МСК) и продлится примерно 6 часов.
Для кого? Программисты, техлиды, СТО
Я на этой конференции буду рассказывать о том, как правильно начать кодить с AI.
Другие ребята будут рассказывать про архитектуру в вайбкодинге, про правильный выбор MCP, про контекст, про обратную связь (feedback loop) с AI агентом, про инструмент ShotgunPro, про сценарии развития разработки.
Даже если вы считаете себя асом в AI Coding, всё равно приходите. Я считаю что всегда полезно взглянуть на информацию, которую ты знаешь, под другим углом.
Получить билет можно здесь:
www.ai-dev.live
Доступны и платная и бесплатная опция получения билета.
Пересылайте этот пост коллегам и друзьям, которым это было бы интересно и увидимся 14 октября!
#performance@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥18❤9🫡5🤣4👍2🤩1😍1
Forwarded from ElKornacio
блин, ребята, созванивались час назад со спикерами мельком обсудить нашу панельную дискуссию на ai-dev.live
мы должны были обсудить наброски тем в духе "какими будут следующие 2-3 года в разработке под влиянием ИИ"
и прям практически по каждой теме - очень горячая дискуссия, с крутыми сильными аргументами со всех сторон.
еле смогли прекратить спорить, есть ли будущее у джунов в ИИ-мире, какие скиллы синьоров останутся нужны, поделились парой сплетен "из первых рук" о том, как некоторые компании категорично требуют разрабов изучать ИИ-тулы, и так далее.
в общем, будь я на вашем месте - я бы записался послушать. кажется, будет прям огонь-огонь🔥
P.S. напомню - есть опция бесплатного участия. всё на сайте: ai-dev.live
мы должны были обсудить наброски тем в духе "какими будут следующие 2-3 года в разработке под влиянием ИИ"
и прям практически по каждой теме - очень горячая дискуссия, с крутыми сильными аргументами со всех сторон.
еле смогли прекратить спорить, есть ли будущее у джунов в ИИ-мире, какие скиллы синьоров останутся нужны, поделились парой сплетен "из первых рук" о том, как некоторые компании категорично требуют разрабов изучать ИИ-тулы, и так далее.
в общем, будь я на вашем месте - я бы записался послушать. кажется, будет прям огонь-огонь
P.S. напомню - есть опция бесплатного участия. всё на сайте: ai-dev.live
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥28❤8🗿2😎2👍1
Прямо сейчас я начинаю выступать на нашей AI Dev конференции – заходите!
Ссылка в закрытом телеграм канале. Если ещё не вступили – заходите
Вопросы по моей лекции вы можете задавать в комментах к анонсу моего выступления в закрытом телеграм канале конференции AI Dev Live Ticket, я на них отвечу в конце своего выступления.
Если появятся вопросы после выступления – задавайте их прямо тут в комментах, а я отвечу
#performance@the_ai_architect
✔️ Timur Khakhalev про AI Coding, подписывайтесь!
⭐️ Консультации по AI Coding
Ссылка в закрытом телеграм канале. Если ещё не вступили – заходите
Вопросы по моей лекции вы можете задавать в комментах к анонсу моего выступления в закрытом телеграм канале конференции AI Dev Live Ticket, я на них отвечу в конце своего выступления.
Если появятся вопросы после выступления – задавайте их прямо тут в комментах, а я отвечу
#performance@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
AI Dev 2025
Практическая онлайн-конференция про то как AI-инструментами кратно ускорять разработку.
🔥21
Сегодня прошло моё выступление на ai-dev.live, было круто!
Мне правда понравилось выступать! Увидел ваш фидбек — вам тоже понравилось, это радует!
Теперь я собираю фидбек по моему выступлению.
Какие артефакты моего выступления вы хотели бы увидеть здесь?
Какие ещё вопросы у вас остались после моего выступления?
Я посмотрю ваши ответы в течение недели обязательно что-то выложу.
Напоминаю, что я провожу персональные консультации по AI Coding.
Заполните бриф, а я подберу предложение под ваш кейс, свяжусь с вами в течение суток и расскажу детали.
Всем спасибо!❤️
#performance@the_ai_architect
✔️ Timur Khakhalev про AI Coding, подписывайтесь!
⭐️ Консультации по AI Coding
Мне правда понравилось выступать! Увидел ваш фидбек — вам тоже понравилось, это радует!
Теперь я собираю фидбек по моему выступлению.
Какие артефакты моего выступления вы хотели бы увидеть здесь?
Какие ещё вопросы у вас остались после моего выступления?
Я посмотрю ваши ответы в течение недели обязательно что-то выложу.
Напоминаю, что я провожу персональные консультации по AI Coding.
Заполните бриф, а я подберу предложение под ваш кейс, свяжусь с вами в течение суток и расскажу детали.
Всем спасибо!
#performance@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤31🔥18👍11🤩1😍1
Артефакты выступления
В дополнение к презентациям, которые мы выложили на нашем закрытом телеграм канале конференции AI Dev Live Ticket, выкладываю краткий Q&A по вопросам, которые вы мне задавали!
Запись всей конференции будет доступна позже на нашем закрытом телеграм канале.
Q&A
Q: Ну если каждую задачу бить на мелкие подзадачи, то как корректно поддерживать стиль написания кода, соблюдение архитектурных шаблонов и тп? в Курсоре частично это закрывется описанием в правилах, но мне кажется он периодически будет уходить в сторону
A: в субзадаче я пишу только требования к задаче которую надо выполнить.
в ней так же присутствуют ссылки на другой полезный контекст задачи.
ну и так как я использую субагенты, у них есть свой промпт, который объясняет, как правильно обрабатывать такие задачки и как писать код (ссылки на мои правила и некоторые важные правила дублирую прям в промпте там же)
***
Q: Почему размер контекстного окна следует держать на уровне до 50%? Из-за падения качества ответов при заполнении окна?
A: Ага, по своему опыту я заметил, что как только контекстное окно приближается к 100к токенов, то модель уже не так классно выполняет задачи, как на 50к
***
Q: Если в большом проекте в разных местах используются разные конвенции и нет описания архетктуры в целом - с чего лучше начать?
Можно ли запрячь сам AI создать такую документацию или может есть готовые тулы?
A: Если вообще нет документации, то есть у меня такая гипотеза:
1. Надиктовать голосом основные user stories
2. Если не хватает деталей, попробовать использовать тулы автоматизации браузеров (уровня browsermcp, playwright mcp и т. д.) пройти по этим user stories и обогатить user stories
3. На основе этих user stories попросить агента походить по кодовой базе и собрать технические детали реализации фич
4. Собрать всё вместе и сгенерить из этого доку, отревьюить и собрать документацию
***
Q: Пробовали ли spec-kit?
A: Я читал их репу, мне понравилось отчасти, несколько инсайтов взял на вооружение, но в мой доклад это не уместилось. Может, подробнее расскажу про spec-kit у себя на канале
#performance@the_ai_architect
✔️ Timur Khakhalev про AI Coding, подписывайтесь!
⭐️ Консультации по AI Coding
В дополнение к презентациям, которые мы выложили на нашем закрытом телеграм канале конференции AI Dev Live Ticket, выкладываю краткий Q&A по вопросам, которые вы мне задавали!
Запись всей конференции будет доступна позже на нашем закрытом телеграм канале.
Q&A
Q: Ну если каждую задачу бить на мелкие подзадачи, то как корректно поддерживать стиль написания кода, соблюдение архитектурных шаблонов и тп? в Курсоре частично это закрывется описанием в правилах, но мне кажется он периодически будет уходить в сторону
A: в субзадаче я пишу только требования к задаче которую надо выполнить.
в ней так же присутствуют ссылки на другой полезный контекст задачи.
ну и так как я использую субагенты, у них есть свой промпт, который объясняет, как правильно обрабатывать такие задачки и как писать код (ссылки на мои правила и некоторые важные правила дублирую прям в промпте там же)
***
Q: Почему размер контекстного окна следует держать на уровне до 50%? Из-за падения качества ответов при заполнении окна?
A: Ага, по своему опыту я заметил, что как только контекстное окно приближается к 100к токенов, то модель уже не так классно выполняет задачи, как на 50к
***
Q: Если в большом проекте в разных местах используются разные конвенции и нет описания архетктуры в целом - с чего лучше начать?
Можно ли запрячь сам AI создать такую документацию или может есть готовые тулы?
A: Если вообще нет документации, то есть у меня такая гипотеза:
1. Надиктовать голосом основные user stories
2. Если не хватает деталей, попробовать использовать тулы автоматизации браузеров (уровня browsermcp, playwright mcp и т. д.) пройти по этим user stories и обогатить user stories
3. На основе этих user stories попросить агента походить по кодовой базе и собрать технические детали реализации фич
4. Собрать всё вместе и сгенерить из этого доку, отревьюить и собрать документацию
***
Q: Пробовали ли spec-kit?
A: Я читал их репу, мне понравилось отчасти, несколько инсайтов взял на вооружение, но в мой доклад это не уместилось. Может, подробнее расскажу про spec-kit у себя на канале
#performance@the_ai_architect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15👍13🔥3🤩1😍1
Если вам понравилась наша конфа, то есть ещё одно мероприятие для вас!
Мой AI-бро Валера Ковальский совместно с red_mad_robot 25 октября организовывают митап для тех, кто хочет стать мастером разработки — Вайб Цех.
Ребята обсудят практически:
- Куда девать время когда продуктивность выросла в 3-5x
- Как вытащить tacit knowledge из команды для агентов
- Кто справляется с переходом исполнитель→менеджер, а кто нет
- Реальные кейсы внедрения без теории
📍 Not Bad Loft, Курляндская 48, СПб
📅 25 октября, 10:00-15:00
🎟 Купить offline билет
👉 Бесплатно получить online билет
Мой AI-бро Валера Ковальский совместно с red_mad_robot 25 октября организовывают митап для тех, кто хочет стать мастером разработки — Вайб Цех.
10:00 «Вайб-кодинг меняет роль разработчика: от писателя кода к AI-дирижеру», Валерий Ковальский, @neuraldeep, Head of AI red_mad_robot
10:20 «Почему LLM так хороши в программировании?», Александр Абрамов, @dealerAI, Исполнительный директор, руководитель AI, ML команд в SberAI
11:00 «Нейросети — это не второй мозг. Это рычаг Архимеда. Как перестать работать и начать управлять», Максим Скорченко, Руководитель продуктового офиса red_mad_robot
12:00 Секретный доклад
12:40 Дискуссия «Вайб-кодинг и AI-агенты: как меняется подход к разработке и взаимодействию с AI»
15:00 Завершение митапа, нетворкинг
Ребята обсудят практически:
- Куда девать время когда продуктивность выросла в 3-5x
- Как вытащить tacit knowledge из команды для агентов
- Кто справляется с переходом исполнитель→менеджер, а кто нет
- Реальные кейсы внедрения без теории
📍 Not Bad Loft, Курляндская 48, СПб
📅 25 октября, 10:00-15:00
🎟 Купить offline билет
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥18❤9👍9❤🔥1👎1😁1🤩1😍1🌚1🗿1
Привет всем новичкам на моём канале!
Этот пост должен был выйти раньше, но пишу сейчас.
За последние 3 недели мой канал вырос с 1.9k до 4.3k подписчиков – благодаря нашей конференции. Ко мне на канал пришло много новых людей и, наверняка, вы не знакомы с многими моими классными постами.
Я обновил закреп канала – здесь можете посмотреть на интересные, на мой взгляд, посты на моём канале.
Я уже спрашивал мою аудиторию о том, что ещё вам было бы интересно узнать про AI Coding? На все запросы я уже написал посты, так что запрашиваю опять – что было бы интересно ещё?
Этот пост должен был выйти раньше, но пишу сейчас.
За последние 3 недели мой канал вырос с 1.9k до 4.3k подписчиков – благодаря нашей конференции. Ко мне на канал пришло много новых людей и, наверняка, вы не знакомы с многими моими классными постами.
Я обновил закреп канала – здесь можете посмотреть на интересные, на мой взгляд, посты на моём канале.
Я уже спрашивал мою аудиторию о том, что ещё вам было бы интересно узнать про AI Coding? На все запросы я уже написал посты, так что запрашиваю опять – что было бы интересно ещё?
👍26❤13🤩2👌1😍1