Искусный Интеллект

💎 Туториал по лучшим практикам вайб-кодинга! Сегодня в рубрике #НеЮтуб просто концентрат полезности! Matthew Berman подготовил крутой туториал лучших практик "вайб-кодинга". В прошлом посте я писал, что вайб-кодинг должен стать частью обучения IT специалистов, сейчас я уже думаю, что не только программистов. Термин вайб-кодинг был предложен Андреем Карпатым, сооснователем OpenAI. Термин уже появился в википедии, и стал хайпом на ютуб. 🏖Итак, как сделать вайб-кодинг не только приятным, но результативным. - Используем Cursor или Windsurf IDE - Выбираем модель Claude Sonnet 3.7 Thinking - Генерируем детальную спецификацию проекта с помощью ИИ, описываем требования к проекту - Создаем файл инструкций через rules-файлы. Без них ИИ будет делать странные вещи: менять технологии на лету, дублировать код, использовать фейковые данные вместо реальных, и так далее. В следующих постах расскажу подробнее. - Используйте популярные технологии. ИИ лучше работает с Python, JavaScript и SQL, чем с нишевыми фреймворками. - Давайте узкие задачи. Не просите "сделай целое приложение", а разбивайте на маленькие шаги: "добавь валидацию длины тега", "исправь этот баг" и т.п. - Тестируйте каждую функцию. Просите ИИ писать тесты для всего, что он создаёт. - Следите за контекстным окном. Когда контекст разговора становится слишком большим, производительность падает — начинайте новый чат. - Коммитьте часто. ИИ может сломать код, а частые коммиты помогут откатиться. ⏰Теперь немного про эффективность: - Цикл разработки может казаться медленным (до 15 минут на итерацию), но всё равно быстрее ручного кодирования - Разрешите агенту выполнять функции без подтверждения, и сохранять код сразу, а не ждать аппрува от вас. Это рисковано, но экономит время. - Откройте несколько окон, и запускайте параллельно несколько задач в разных ветках, над разными фичами. Вам останется только ревьюить и мержить код из разных веток. Самое крутое, что для такого подхода не нужно быть профи в коде. Средних знаний достаточно, чтобы руководить нейроагентом и строить крутые штуки! 🔔Подпишись! | #НеЮтуб@ai_skillful

🧑‍🏫 Как измениться обучение программированию с развитием искусственного интеллекта? С развитием ИИ, программирование меняется, и это неизбежно затрагивает образование. Уже появился термин «вайб-кодинг» (vibe coding) — процесс написания кода только с помощью ИИ. У него даже появилась страничка на Wikipedia. Название не случайно. Большие языковые модели действительно создают определенный вайб: берут на себя рутинные задачи и предлагают готовые решения за считанные секунды. Это сильно снижает когнитивную нагрузку разработчиков. Но все чаще стало появляться скептическое мнение относительно этого явления. ИИ всё еще не умеет работать с большими проектами со сложной логикой, сохраняя архитектурный подход. Поэтому его «полуфабрикаты» требует тщательной проверки. Так, как же развитие вайб-кодинга повлияет на обучение программированию? Я думаю, что: 1️⃣ Во-первых, «вайб-кодинг» точно должен стать частью образовательных программ, чтобы студенты на практике смогли увидеть все проблемы данного подхода, и знать как с ними работать 2️⃣ Во-вторых, база программирования, алгоритмов и системного дизайна точно должна остаться ключевым аспектом образования 3️⃣ В-третьих, обучение переориентируется на развитие навыков критического мышления, тестирования и дебага, ревью кода и системного анализа. То есть, если раньше давали базу, и человек шел по пути: - джун (говорят как делать) - мидл (что-то могу делать сам) - синьор (знаю как сделать лучше), - тимлид (могу научить делать лучше). То сейчас, как-будто нужно сразу целиться как минимум в майндсет синьора. Чтобы студент знал лучшие практики, архитектурную базу, и мог контролировать качество «вайб-кодинг полуфабриката». А что ты думаешь? Нужно ли менять образовательные программы? Делись мнением в комментариях! 💎 Подпишись! | #образованИИе

Будущее «vibe coding» Нашел очень интересную статью - размышление о будущем «vibe coding» и его влиянии на индустрию разработки ПО и Open Source. Во-первых, начну с заключения. Автор не ставит вопрос о том, заменит ли vibe coding традиционную индустрию или нет, а скорее как именно он изменит разработку ближайшие 5 лет. Во-вторых, затронут вопрос, как трансформируются команды, и тут нет однозначного мнения. Разработчиков либо станет меньше, либо наоборот больше, за счет увеличения количества производимого ПО. В-третьих, вместо написания кода люди будут определять цели, а ПО будет менять своё поведение динамически, анализируя пользовательские данные. В-четвертых, как Excel дал бизнесменам возможность программировать, так vibe coding сделает то же самое для сотен нишевых отраслей. И самый интересный для меня инсайт - уменьшится роль Open Source библиотек. Так как проще будет сгенерировать персональное решение на лету, чем переиспользовать чужое. Оригинал статьи по ссылке #vibe #coding #ai4development @ai_skillful

Vibe Coding: выравниваем ожидания. Сегодня вокруг Vibe Coding, складывается неоднозначная атмосфера. В комментариях нередко встречается негатив, скепсис и критика. Что же порождает такую реакцию и как можно помочь людям посмотреть на ситуацию объективно? 1️⃣ Во-первых, негатив и скепсис обусловлены тем, что большинство разработчиков воспринимают подобные технологии не просто как инструмент, а как угрозу собственной профессиональной идентичности. В глубине души многие задаются вопросом: «Неужели теперь код будет писать робот, а я потеряю свою работу?» Этот страх усиливается многочисленными преувеличенными заявлениями о том, что Vibe Coding и ему подобные инструменты могут полностью заменить человека. 2️⃣ Во-вторых, причиной критики часто становятся завышенные ожидания, создаваемые маркетингом таких продуктов. Когда обещания выглядят слишком красивыми, даже малейшие недостатки становятся поводом для резкого отторжения. Многие забывают, что технология ещё молода, требует времени для отладки, обучения и адаптации к реальным задачам и процессам. 3️⃣ В-третьих, причина негативного отношения к Vibe Coding заключается в том, что в эту сферу приходят люди без технического бэкграунда, рассчитывая на мгновенные результаты. Часто они ожидают, что ИИ полностью избавит их от необходимости понимать хотя бы основы программирования и системного мышления. Сталкиваясь с первыми трудностями или непониманием логики работы инструмента, они разочаровываются и публично заявляют, что Vibe Coding — это раздутый хайп и пузырь, который скоро лопнет. Что поможет выровнять ожидания и снизить градус скепсиса? Прежде всего, необходима прозрачность: четкое понимание того, что может и чего не может сделать ИИ сегодня. Чем более откровенно разработчики подобных инструментов будут говорить о возможностях и ограничениях своих решений, тем проще аудитории будет воспринимать их объективно. Также важно переориентировать дискуссию с вопроса замещения людей ИИ на сотрудничество между человеком и алгоритмом. Vibe Coding — это не про вытеснение, а про усиление и оптимизацию человеческих возможностей. Инструмент не заменяет творческую часть работы программиста, а наоборот, освобождает время и ресурсы для более глубокого анализа, архитектурных решений, креативных и нестандартных задач. Хотя Vibe Coding упрощает разработку, он не заменяет фундаментальных знаний и навыков. Пользователям без технического опыта стоит постепенно и последовательно изучать основы программирования, алгоритмического мышления и системного дизайна, используя Vibe Coding как помощника и ментора, а не волшебную палочку. И, наконец, нужны примеры успешного применения на реальных проектах. Убедительные кейсы того, как Vibe Coding помог сэкономить ресурсы, улучшить качество кода или повысить производительность команды, значительно быстрее убедят скептиков, чем любые теоретические дискуссии. #жизнь@ai_skillful #vibecoding

🤖 Еще один ИИ кодинг агент - Roo Code. И честно сказать, он очень неплох! Что мне понравилось? 🚀 Способ распространения: это по сути VSCode расширение, ставится быстро, также быстро обновляется. В отличие от OpenHands, который ставится через Docker, и на каждый тред создает отдельный контейнер. 🛠 Гибкие настройки: в Roo Code можно создавать профили настроек - можно настроить разные модели, температуру, какие команды автоматически исполнять, а для каких требовать разрешение. Также можно задавать rate limit запросов к API, автоматическое переключение между моделями, и так далее. В OpenHands ты можешь только выбрать модель. 💆Пользовательский опыт: когда запускаешь задачу в реальном времени видишь потребление токенов, как в самих токенах, так и в реальной валюте. Видишь сколько процентов контекстного окна занято, и сколько кешировано. Так же видишь сколько денег уходит на каждый API запрос. Так же он спрашивает разрешения на просмотр файлов, и когда нужно указать какой-то секретный ключ, он останавливает работу, и дожидается когда ты ему его отправишь. OpenHands создает .env, и вставляет пустые значения. 💅Встроенный улучшатель промптов: Когда пишешь задачу для ИИ агента, рядом всегда есть кнопочка, которая сделает твой промпт более точным и структурированным. Мне прям очень зашла эта фича. И это не все возможности! Там еще есть Browser Automation, и возможность расширить возможности ИИ агента, с помощью Model Context Protocol (MCP). Наслаждайтесь: https://github.com/RooVetGit/Roo-Code Делитесь с друзьями и коллегами! #инструменты@ai_skillful #ИИАгенты@ai_skillful #ai4development #ai_agent

YouLearn.ai - ИИ Тьютор который понимает твои файлы, записи лекций, и даже видео. 💡Что он умеет? - Принимает твои файлы, записи и даже ссылки на ютуб - Можно в чате спросить что-то по материалу - Можно получить суммаризацию, транскрипцию, и писать заметки - Можно создать и кастомизировать карточки для проверки знаний 💳Сколько стоит? Бесплатный тариф включает 2 чата в день, 3 файла или ссылки, pdf до 20Мб, 1 лекция в день. Переходите по ссылке, пользуйтесь и делитесь с друзьями и однокурсниками. Есть русский язык, работает без VPN. #инструменты@ai_skillful | Подпишись! 🙏🙏🙏🙏

Функция "Глубокое исследование" от OpenAI стала доступна для пользователей с подпиской Plus. Это агент, который самостоятельно проводит многоэтапные исследования в интернете, выполняя за минуты то, на что у человека ушли бы часы. Что умеет Deep Research? Представьте, что у вас есть личный аналитик-исследователь, который может: - Искать, анализировать и синтезировать сотни онлайн-источников - Создавать подробные отчеты с полной документацией и цитатами - Обрабатывать тексты, изображения и PDF-файлы - Адаптировать свой поиск на основе найденной информации Для кого это создано? Профессионалы: финансисты, ученые, инженеры, аналитики Обычные пользователи: ищущие глубокие рекомендации перед покупкой дорогостоящих товаров (авто, техника, мебель) Исследователи: нуждающиеся в поиске редкой, неочевидной информации из множества источников Как это работает? Deep Research тренировался на реальных задачах с использованием браузера и Python. Он применяет те же методы обучения с подкреплением, что и модель OpenAI o1, но с фокусом на поиск и анализ разнообразных онлайн-источников. Как использовать? 1. Выберите опцию 'Глубокое исследование' в приложении ChatGPT 2. Сформулируйте запрос (например, "сделай анализ стриминговых платформ" или "найди лучший велосипед для ежедневных поездок"). При желании приложите файлы для контекста 3. Ждите результат (от 5 до 30 минут) — можно отойти и заняться другими делами 4. Получите готовый отчет (скоро добавят встроенные изображения и визуализации данных) В месяц доступно 10 исследований, для пользователей Plus. Поделитесь, какое глубокое исследование вы бы хотели провести?

Бесплатный доступ к ChatGPT, как способ удержать пользователя на образовательной платформе. Берите на заметку крутой маркетинговый ход. Если у вас есть сайт с образовательным контентом, добавьте скрипт на страницу, который будет показывать такое всплывающее окно, как только курсор мыши пользователя уходит за экран. Раньше предлагали скидки, таймеры, промокоды, чтобы удержать пользователей. А сейчас бесплатный доступ к ChatGPT. Причем это будет скоре всего дешевле, чем значимая скидка на ваш продукт. Плюсом ко всему, на основании запросов пользователя, можно лучше понимать их интересы и предлагать наиболее релевантные продукты и сервисы. #кейс@ai_skillful | Подпишись!

🕵️‍♂️ Учитывайте исследование «Lost in the Middle» при написании промптов. Исследование «Lost in the Middle» показало, что современные LLM плохо справляются с использованием длинного контекста на всём его протяжении. 🧪 Эксперимент: модель должна ответить на вопрос по многостраничному тексту; при этом контролируется положение ключевой информации (ответа) в тексте – в начале, в середине или в конце контекста. 💊 Результат: точность модели имеет U-образную зависимость от позиции релевантного фрагмента . Наивысшая точность достигается, когда нужные сведения находятся в самом начале контекста (эффект первичности) или в самом конце (эффект свежести). Если же ответ спрятан в середине длинного (> 4–8 тыс. токенов) документа, качество ответов модели значительно падает. Это говорит о том, что хотя архитектурно трансформер может смотреть на весь контекст, модель не уделяет одинакового внимания разным частям длинного ввода. Она склонна «забывать» или игнорировать информацию, находящуюся в середине. 🤓 Более подробно о решении этой проблемы можно прочитать в этом исследовании. @ai_skillful | Подписывайтесь

💼 Получите работу мечты с помощью искусственного интеллекта. И нет, я не про дипфейки на собесах, если кто-то подумал. 😋 Я тут нашел интересную для себя вакансию - «руководитель направления ИИ» со следующим описанием: - любишь исследовать передовые AI-решения; - имеешь опыт работы с Data Science и AI от 5 лет; - понимаешь методы ML; - программируешь на Python или других языках, используемых для разработки AI-приложений; - имеешь опыт настройки ML-приложений под конкретные бизнес-задачи. Каким-то требованиям я соответствую, а каким-то нет. Это в пределах нормы. С чего начать закрытие пробелов в компетенциях? С плана обучения! Я пошел в ChatGPT, и составил следующий промпт: Описание вакансии «[Позиция]»: [Требования] Составь план обучения, чтобы подходить под данную вакансию. Используй следующую структуру: # Функциональная позиция ## Область знаний ### Инструмент или навык - Модуль обучения 1 - Модуль обучения 2 - … Верни план в формате интеллект-карты Markdown. 📊 А теперь добавим немного визуализации. Идем на сайт https://markmap.js.org/repl, и вставляем в поле Markdown сгенерированный ChatGPT. Теперь у вас есть отличная визуализация вашего трека развития. Начало положено! Делитесь с друзьями, присылайте скриншоты ваших треков в комментариях. ✅ Подпишись! | #кейс@ai_skillful

🧑‍🏫 Как измениться обучение программированию с развитием искусственного интеллекта? С развитием ИИ, программирование меняется, и это неизбежно затрагивает образование. Уже появился термин «вайб-кодинг» (vibe coding) — процесс написания кода только с помощью ИИ. У него даже появилась страничка на Wikipedia. Название не случайно. Большие языковые модели действительно создают определенный вайб: берут на себя рутинные задачи и предлагают готовые решения за считанные секунды. Это сильно снижает когнитивную нагрузку разработчиков. Но все чаще стало появляться скептическое мнение относительно этого явления. ИИ всё еще не умеет работать с большими проектами со сложной логикой, сохраняя архитектурный подход. Поэтому его «полуфабрикаты» требует тщательной проверки. Так, как же развитие вайб-кодинга повлияет на обучение программированию? Я думаю, что: 1️⃣ Во-первых, «вайб-кодинг» точно должен стать частью образовательных программ, чтобы студенты на практике смогли увидеть все проблемы данного подхода, и знать как с ними работать 2️⃣ Во-вторых, база программирования, алгоритмов и системного дизайна точно должна остаться ключевым аспектом образования 3️⃣ В-третьих, обучение переориентируется на развитие навыков критического мышления, тестирования и дебага, ревью кода и системного анализа. То есть, если раньше давали базу, и человек шел по пути: - джун (говорят как делать) - мидл (что-то могу делать сам) - синьор (знаю как сделать лучше), - тимлид (могу научить делать лучше). То сейчас, как-будто нужно сразу целиться как минимум в майндсет синьора. Чтобы студент знал лучшие практики, архитектурную базу, и мог контролировать качество «вайб-кодинг полуфабриката». А что ты думаешь? Нужно ли менять образовательные программы? Делись мнением в комментариях! 💎 Подпишись! | #образованИИе

Создание промптов для AI кодинг агентов. Я много пишу про OpenHands, и разных ИИ агентов которые пишут код, запускают, тестируют, ставят зависимости и так далее. И как я говорил, самая решающая вещь в этом деле это промптинг - то есть умение четко и понятно сформулировать мысль для ИИ. Нашел тут интересный сервис copycoder.ai, который помогает решать эту задачу. Он помогает создавать подробные промпты. Хотел показать свой скринкаст, но оказалось надо 15$ заплатить, чтобы попробовать. Попробую на следующей неделе. Покажу, что получилось. #инструменты@ai_skillful