Ещё недавно, чтобы сделать сайт или приложение, нужно было хотя бы нормально знать программирование. Сейчас всё выглядит иначе: открываешь Claude, ChatGPT или другой ИИ, описываешь идею — и через несколько минут получаешь рабочий код. Это и называют вайбкодингом: человек больше объясняет, что хочет получить, а большую часть кода пишет нейросеть. На простых проектах это действительно впечатляет. Лендинг, небольшой бот, калькулятор или простое приложение можно собрать за вечер. Проблемы обычно начинаются позже — когда проект перестаёт быть игрушкой...
IT-продукты | AI и разработка
Хорошая нейросеть — это не только хорошая модель
Когда люди сравнивают AI-сервисы, разговор почти всегда быстро сводится к одному вопросу: «Какая там модель?» GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Groq — название модели часто воспринимается как главный показатель качества продукта. Раньше я тоже смотрел на AI именно так. Но чем дольше я делаю свой AI-сервис, тем сильнее понимаю: хорошая модель сама по себе ещё не делает хороший продукт. Представим простой сценарий. Вы несколько дней работаете с AI над проектом. Обсуждаете идеи, принимаете решения, загружаете документы, исправляете ошибки...
Почему сайт может идеально работать на компьютере — и ломаться на iPhone
Иногда кажется: если сайт прошёл все тесты и нормально работает на компьютере, значит всё готово. Но недавно я столкнулся с обратным. Я тестировал свой AI-сервис CrogAI. На компьютере всё выглядело нормально: интерфейс открывался, чаты и проекты создавались, тесты проходили. А потом я открыл сайт на обычном iPhone. И сразу появились проблемы, которых раньше не было видно. Текст начал накладываться друг на друга. Некоторые элементы не помещались на экран. А при повторных нажатиях могли создаваться одинаковые чаты и проекты...
Почему люди всё чаще спрашивают ИИ вместо Google
Ещё несколько лет назад, если нужно было что-то узнать, всё было просто: открываешь поисковик, вводишь запрос и начинаешь переходить по сайтам. Сегодня всё чаще люди делают иначе. Они просто спрашивают ИИ. Не: «лучшие ноутбуки до 100 тысяч» а: «Посоветуй мне хороший ноутбук до 100 тысяч для учёбы и монтажа» И вместо десятка ссылок получают готовый ответ. В этом и есть главное преимущество ИИ: он не просто ищет информацию, а сразу пытается её объяснить и собрать в понятный вывод. Но здесь есть и проблема...
Один баг показал мне, почему AI-память сложнее, чем кажется
В CrogAI есть память. Сервис может сохранять факты о пользователе и использовать их в следующих разговорах. Звучит просто. Но недавно я обнаружил забавный баг. В памяти было сохранено моё имя. Я спросил AI: Как меня зовут? Он ответил: Я не знаю. То есть информация была в базе, но AI не смог её правильно найти и использовать. И вот здесь становится понятно, что AI-память — это не просто таблица с фактами. Нужно пройти несколько этапов: пользователь что-то сказал → информация сохранилась → система...
