Индустрия ИИ переживает рекордный бум: каждую неделю появляются новые модели, а заголовки пестрят новостями о многомиллионных контрактах и громких переходах звёздных исследователей. Прорывы происходят на всех уровнях: от чипов и инфраструктуры (NVIDIA и др.) до моделей и инструментов вроде Cursor или Windsurf.
Но у российских разработчиков выбор заметно ýже: ограничения, VPN, трудности с оплатой. Мы решили это изменить и создали KodaЧитать полностью »
В разработке появился новый тренд: вайбкодинг. Работает так: берёте Cursor или Windsurf, заставляете его писать код за вас, смотрите на выдачу и несёте её в прод. Всё, success. Так думает 90% вайбкодеров.
Как CEO могу сказать, что таких спецов в свою команду не возьму. К сожалению, разработчики не хотят адаптироваться к работе с ИИ и врут, что умеют с ним работать. Раньше, чтобы войти в IT, умельцы накручивали опыт, а теперь — ИИ-скиллы. В статье — моё мнение о том, почему так происходит и какие вайбкодеры трушные.
От переводчика: оригинальный материал состоит из двух частей, отвечающих на вопросы "Почему?" и "Как?". Я решил объединить их в одну статью, поскольку все самое интересное содержится во второй части. Вы можете с чистой совестью переходить к ней, если вам не интересно почему автор решил сделать этот проект и интересно только как он его реализовал. Поскольку стандартная ссылка на перевод на Хабре может вести только на одну публикацию, ссылка на оригинал второй статьи будет в начале второй части.
Недавно, размышляя над тем, как можно ещё больше оптимизировать процесс разработки с использованием ИИ, меня осенила интересная идея. Что если создать систему, которая работает как Trello, но специально заточенная под совместную работу с моделями искусственного интеллекта?
Сразу расставлю все точки над «и»: LLM полезны. Вопрос не в том, могут ли LLM писать код, они на это способны. Вопрос в том, почему вайб-кодинг может оказаться вашей худшей карьерной инвестицией.
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.
