В этой статье мы погрузимся во внутреннее устройство Claude Code - Coding агента от Anthropic. Мы проанализируем его с точки зрения архитектуры, рассмотрим доступные инструменты и разберем системные промпты, которые определяют его поведение.
Я заменил его стандартную модель claude на GPT-4.1, что позволило мне детально проанализировать логи, архитектуру и системные промпты, определяющие его поведение.
С появлением нейросетей, я смог реализовать свою небольшую мечту, а именно написать нагенерировать свою собственную программу, а точнее игру-викторину - Human vs AI Которая не только запускается и работает, но и люди в нее играют.
Дисклеймер: Читать полностью »
Май и июнь - пора защит дипломов во многих ВУЗах. И так уж сошлось, что AI-тема в этом году заиграла интересными красками. И если уж мы на уровне компании используем AI для рабочих задач, то нетрудно предположить, что многие студенты используют AI в своих дипломных и курсовых работах, но вслух не обсуждают этот интересный момент. Потому что вопрос этичности витает рядом. В этом посте я решился открыто рассказать про свой опыт и как-то подружиться с проблемой этичности, по крайней мере, для себя.
Какая из современных мультимодальных GPT-моделей лучше и дешевле распознаёт текст с фотографий книжных аннотаций и правильнее выделяет оттуда структурированную информацию? Проведём сравнительное тестирование 28 моделей от Anthropic, Google, Meta, Mistral AI, OpenAI, Qwen и попытаемся ответить на эти вопросы не написав ни одной строчки кода самостоятельно.
Превращаем смартфон в умного охранника с помощью Kotlin, CameraX, Gemini AI и Telegram
Привет!
Первая часть тут. В обзор добавил Claude Sonnet 4, GPT o3 и 4.1, Qwen3, Llama 4 Maverick, Grok
Мир меняется динамично. Отдельную LLM Arena для 1С‑ного кода наверное делать смысла нет, но периодически информация обновляется.
Если для ЯП общего назначения информацию о наиболее крутых моделях найти не составляет труда, то для 1С мой «кустарный бенчмарк» кажется пока лучшее что можно обнаружить.
Принцип по которому выбрал всё тот же: LLM Arena + Статистика OpenRouter.
Эксперименты подробно описал в предыдущей статье, поэтому отдельно останавливаться не буду.
Vibe coding - это современный подход к разработке программного обеспечения, в основе которого лежит использование искусственного интеллекта для автоматизации процесса написания кода. Благодаря этому методу создавать приложения и различные программные решения могут не только профессиональные разработчики, но и люди без специальной технической подготовки. Всё, что требуется - описать свою идею на естественном языке, а система на основе ИИ преобразует её в работающий программный продукт.
Вайб-кодинг - это не простой навыкЧитать полностью »
Меня, как продакта, очень захватила идея: создавать прототипы для кастдева, проверки гипотез и вообще любой новой фичи без статьи в Confluence, груминга с командой и вороха тикетов в Jira. Сейчас на сборку прототипа у меня уходит день - и я хочу рассказать, как это устроено, готов от вас нахватать в панамку, сделать выводы и вайбить дальше, лучше и глубже!
Термин «вайб‑кодинг» в среде пользователей, хоть немного погруженных в тему ИИ, уже не нужно расшифровывать и пояснять. Кажется, людей, не использующих LLM для программирования становится все меньше и меньше.
