AI4Dev — AI for Development
3.75K subscribers
107 photos
24 videos
5 files
212 links
Что надо знать, чтобы остаться востребованным ИТ специалистом в мире с LLM?

• Обзоры продуктов, фреймворков и способы взаимодействия с LLM для разработки софта

• Реальные кейсы, pet и бизнес проекты с LLM

• Публичные лекции

В будущее берут не всех!
Download Telegram
Нашли интересную ветку про вайбкодинг в канале @partially_unsupervised и собрали для вас все самое интересное из поста и комментариев, опыт после использования 100 млн токенов в Claude Code:

Вайбкодинг (генерация кода с помощью AI) — мощный инструмент для разработчиков, который ускоряет работу, но только если применять его правильно.

Где применять вайбкодинг:
• Задачи формата «сделай аналогично существующему коду».
• Простые задачи в незнакомых доменах (например, быстро набросать фронтенд).
• Типовой IO-layer, API-хендлеры, роутеры.
• Сценарии, где сложность заключается в знании большого количества команд и опций (например, AWS CLI).
• Быстрая визуализация с помощью библиотек (bokeh, plotly, seaborn и пр.).

Где лучше не применять:
• Сложный алгоритмический код (поломка в корнер-кейсе гарантирована).
• Метапрограммирование, проектирование фреймворков, дизайн API.
• Работа с новыми библиотеками (даже с документацией на выходе чаще всего плохо).
• Security-sensitive задачи.

🔄 Особенности процесса:
• Если после нескольких попыток диалог с моделью уходит не туда — лучше начать с нуля или переключить модель.
• Не забывайте регулярно останавливаться и рефакторить. Вайбкодинг ведёт к появлению лишних сущностей и неаккуратной структуре.
• Важна аккуратная статическая проверка и тщательное версионирование. Используйте mypy, линтеры и SonarQube.

⚙️ Для эффективной работы нужно дописывать правила в CLAUDE.md (.cursorrules и т.п.), подключать релевантные MCP и регулярно анализировать ошибки AI. Например, вот кусок моего глобал конфига:
Python style guide:
1) when catching exceptions, use logger.exception("message"), not logger.error(str(e)).
2) do not use mocks unless explicitly asked!
3) ensure types are correct, e.g. def hello(name: str = None) is WRONG, def hello(name: str | None = None) is correct.
4) use logger = logging.getLogger(__name__) when declaring a logger
5) prefer match + case over if + elif + else
6) using hasattr is typically a sign of bad design!



🤖 Главный бонус — активный агентский режим. Используйте AI не только для написания кода, но и для отладки, анализа логов и разбора ошибок в CI/CD.

🚨Предупреждение:
• Не доверяйте AI слепо. Сеньор должен понимать и нести ответственность за каждый коммит, даже если код был сгенерирован AI.

💡Дополнительные советы из практики:
• Для сложных запросов начинайте с описания и обсуждения задачи с AI, прежде чем просить генерировать код.
• Используйте разные AI-модели для разных задач и не бойтесь переключаться между ними.
• Прописывайте часто используемые решения и подходы в отдельный файл и загружайте его в контекст для ускорения типовых операций (например, SQL-запросы).
• Голосовой ввод (например, с помощью whisper или VoiceInk) значительно ускоряет постановку задач.
• Создание собственных CLI-инструментов для частых задач заметно экономит время и повышает удобство работы.

Звучит разумно? Делитесь своими светлыми идеями про вейп вайбкодинг в коментах. Ну, или темными!
👍17🔥7
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Зачем ML-системам распознавать салон вашего автомобиля? Об этом рассказал Виктор Кочеганов — кандидат физико-математических наук и руководитель ML-направления в ГК "Фрактал".

В эфире рассмотрели:
🟣Почему штрафы за скорость — это "прошлый век" и какие задачи компьютерного зрения решаются сегодня для повышения безопасности на дорогах?
🟣Какие ограничения накладывает real-time production на ML-алгоритмы?
🟣Действительно ли опасно разговаривать по телефону за рулем или не пристегиваться в автомобиле? Что говорит статистика?
🟣Какие этапы разработки проходит ML-алгоритм для фото- и видеофиксации нарушений ПДД?

Запись лекции доступна здесь и на других площадках:

➡️ YouTube
➡️ ВКонтакте
➡️ ЯндексМузыка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍61
Vibe Coding News за прошедшую неделю:

• В API доступна новая линейка моделей GPT-4.1: GPT-4.1, GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano. Улучшена генерация кода, следование инструкциям и увеличено контекстное окно до 1 миллиона токенов. GPT-4.1 показывает 54% на SWE-bench (версия без reasoning), это на 21% лучше 4o.

• OpenAI выпустила Codex CLI — open-source агент вызываемый из командной строки. «Читает, изменяет, запускает код прямо на вашей локальной машине, т.е. ваши исходники не покидают ваше окружение» - написано на сайте OpenAI, не понятно кого пытались обмануть, т.к. ниже честно признаются, что промт и контекст конечно отправляются удаленным моделям. Хорошая новость - агент мультимодальный, т.е. на вход принимается текст, скриншоты, диаграммы. По умолчанию работает с o4-mini, может и o3.

• Aider теперь поддерживает o3/o4-mini, Grok-3, Optimus и GPT-4.1. При этом у пользователей есть вопросы к частым перезапросам контекста при добавлении файлов.

Не забыли чего-нибудь важного?
👍92🤓1
Рекомендуем к прочтению: "Claude Code: лучшие практики программирования с агентами" — статья от 18 апреля на сайте Anthropic. Много любопытных советов — от настройки среды до запуска параллельных сессий. Некоторые из них кажутся универсальными и применимы и за пределами Claude Code.

Например, на этапе поиска решения полезно просить ИИ составить план, а в формулировке такого запроса использовать слово "think" - оно запускает расширенный режим рассуждений. При этом можно так же использовать варианты think -> think hard -> think harder -> ultrathink — они задают разный уровень «бюджета на размышления», влияя на глубину анализа.

Думаем, не перевести ли всю статью? Поставьте 🔥или напишите в комментариях, если интересно.

UPD
Уже есть на Хабре перевод:
https://habr.com/ru/articles/902422/
🔥432👍1
DEV Community опубликовало план как максимально использовать возможности ИИ агентов при разработке полномасштабных проектов и переносить vibe coding в текущие процессы. Рекомендую https://dev.to/wasp/a-structured-workflow-for-vibe-coding-full-stack-apps-352l
👍91
В эту пятницу, 25 апреля, в 12:00 Анна Авдюшина расскажет об архитектуре современных AI-агентов, использующих большие языковые модели. В основе — систематический обзор, в котором выделены 18 архитектурных паттернов для построения таких агентов.

Анна Авдюшина преподаёт на факультете «Программная инженерия и компьютерная техника» и работает инженером в центре «Сильный ИИ в промышленности» университета ИТМО.

Вместе разберём:
🔵как агенты интерпретируют расплывчатые цели пользователей и превращают их в планы действий;
🔵каким образом они могут рефлексировать, запрашивать помощь у других агентов или человека и принимать коллективные решения;
🔵какие подходы позволяют повысить надёжность, объяснимость и гибкость работы агентов.

Подключайтесь! Узнаете, как проектировать надёжных и объяснимых агентов на базе LLM.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍143
Live stream started
Live stream finished (1 hour)
Интересная ветка на Reddit: Разработчик с 15+ лет опыта восхищается преимуществами работы над кодом с LLM. Любопытно, что автор отмечает, что не использует Copilot (который он ласково называет «модный платный отстой»), а написал своего агента, который помогает ему и с архитектурой, и с запуском проектов на незнакомых/забытых языках за 10 минут, вместо привычных 10 дней. Не очень понятно почему он ни слова не говорит о Cursor, но…
Дальше 270 комментариев, в которых, пожалуй, самое любопытное то, что разработчики готвы писать своих кастомных ассистентов, чтобы иметь полный контроль над контекстом и лучше управлять комплексными задачами. Важные мысли из обсуждения:
Опытные разработчики получают наибольшую пользу от ИИ, превращая его в мультипликатор продуктивности (в 10–100 раз быстрее).
Ключ — не просто использовать ИИ, а правильно его инструктировать, разбивать задачи, строить архитектуру, оптимизировать промпты и контекст.
Плохой "vibe coding" ведёт к техническому долгу, но грамотное использование ИИ как помощника, особенно по модульной разработке, даёт отличные результаты.
ИИ не заменяет опыт — он лишь усиливает тех, кто уже умеет проектировать, понимать архитектуру, отлаживать и мыслить системно.
Написать своего кастомного ассистента может быть хорошей идеей, если Copilot и подобные решения не справляются с комплексными задачами и не дают вам необходимого контроля над контекстом.
👍134🤔1
Vibe Coding News этой недели:

xAI Илонa Маска обновила Grok, добавив память и Studio — интерфейс для совместной работы над кодом и документами, аналогичный ChatGPT Canvas.

Локальная модель GLM-4-32B превосходит конкурентов (Gemini, Qwen) в генерации кода и UI-компонентов, выдавая большие куски кода без плейсхолдеров

Gemini 2.5 Flash (небольшая модель, со стоимостью меньше чем у DeepSeek) демонстрирует динамическое мышление и повышенную эффективность - показывает 47,1% на Aider Polyglot, (что превышает показатели Gemini 2.0 Pro и GPT4o).

Andrew Ng и Hugging Face запустили курс по созданию код-агентов на базе smolagents (framework от Hugging Face). Эти агенты используют LLM для генерации одного блока кода, выполняющего всю цепочку действий для решения поставленной задачи, что (по версии авторов) эффективнее по сравнению с многократными function-calling подходами.

Вышла новая IDE Rowboat с открытым исходным кодом для создания мультиагентных систем, использующая OpenAI Agents SDK и поддерживающая подключение к MCP-серверам. Обещают, что это как Cursor только для создания мультиагентных workflow

Uber применяет LangGraph для генерации юнит-тестов

Компания LlamaIndex опубликовала в блоге статью об архитектуре Agentic Document Workflows (ADW), включающую извлечение, поиск, рассуждение и выполнение действий с документами для энтерпрайза. ADW масштабируется и интегрируется в существующие системы обходя ограничения RAG. Конечно, рекламируют свои инструменты, но концепция может быть любопытной.
👍131
Пост от Andrej Karpathy про подход к профессиональной коммерческой разработке с применением AI. Как создавать код, за который надо будет потом отвечать.

Замечаю, что при серьезной работе с AI над кодом у меня выработался ритм. И он сильно отличается от «Vibe Coding». Кратко по шагам:

1. Собираю весь контекст. Если проект небольшой — всё подряд в промпт:
files-to-prompt . -e ts -e tsx -e css -e md --cxml --ignore node_modules -o prompt.xml

На больших — тщательно выбираю нужные файлы. Чем полнее контекст, тем меньше шансов на бред в ответах.

2. Описываю маленькую конкретную задачу. Не просить сразу код, а попросить несколько вариантов реализации с их плюсами и минусами. Почти всегда есть несколько способов сделать что-то, и LLM не всегда выбирает оптимальный способ.

3. Выбраю один подход, прошу первый вариант кода.

4. Проверка и обучение. Открываю всю документацию по API функций, которые я раньше не вызывал или с которыми я менее знаком. Прошу объяснений, уточнений, изменений, порой можно вернуться и попробовать другой подход.

6. Тестирую

7. Git commit.

Затем спрашиваю: "что можно улучшить дальше?". Повторяю.

Вот такой цикл разработки с ИИ. Акцент делается на том, чтобы держать на очень коротком поводке этого нового чрезмерно рьяного младшего разработчика с энциклопедией в голове и нулевым чувством вкуса к хорошему коду. Он блефует, ошибается, не отличает красивое решение от костыля. И акцент на том, чтобы быть медленным, осторожным, параноидально все проверять и контролировать, сталкиваясь с чем-то незнакомым обучаться на ходу самому, а не делегировать.

Эти шаги приходится выполнять вручную. Это неудобно, не автоматизировано, не поддерживается в современных инструментах. Мы все еще на начальной стадии развития и в области UI/UX для программирования с применением AI еще предстоит многое сделать.

PS.
Возможно, вы заметили, что здесь нет пункта 5 - это потому, что его нет и в оригинальном посте Karpathy. Думаем, что в пункте 5 ответ на главный вопрос вайбкодинга, жизни, вселенной и всего такого, но к сожалению он только для посвященных.
👍242
Завтра в 14:30 проведем прямой эфир с Антоном Мальцевым (ML Lead в Artisight, фаундер RemBrain, автор YouTube- и Telegram-каналов) о технической стороне современных нейросетей.

Мы поговорим:
🔵об аппаратных компонентах, критичных для эффективной работы с ИИ;
🔵о том, как оптимизировать код под разные аппаратные архитектуры;
🔵об особенностях инфраструктуры для обучения и инференса;
🔵о практических решениях проблемы дефицита GPU.

Антон поделится техническими деталями и ответит на ваши вопросы в прямом эфире. Присоединяйтесь, чтобы узнать о «железной» стороне AI-разработки — это особенно актуально в условиях растущей стоимости вычислительных ресурсов.

📅 Подключайтесь!

#ML_инфраструктура #оптимизация_моделей #разработка_ИИ #прямой_эфир
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
Live stream started
Live stream finished (1 hour)
Audio
Есть ли у вас какие соображения о специфичности UX/UI для взаимодействующих с ИИ систем в режиме диалога? Исследование, опубликованное в https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706598.3714222 показало, что текстовое чат-взаимодействие может быть значительно улучшено для удобства пользователя, если его дополнить GUI , отражающим прогресс - Conversation Progress Guide (CPG). Сегодня мы вместо текстового обзора содержания статьи предлагаем аудиозапись подкаста, подготовленную ИИ после прочтения.
👍51👎1
Vibe Coding News за эту неделю:

Cursor опубликовал список самых популярных и быстрорастущих моделей среди разработчиков. Ведущие позиции заняли Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.5 Pro. DeepSeek V3.1 и модели o3, o4-mini показывают стремительный рост.

У Claude появилась MCP интеграция с продуктами Atlassian, Zapier, Intercom.

Cursor теперь может создавать, читать и изменять Figma-файлы, создавая дизайн через новый сервер MCP.

Согласно данным от Anthropic, ИИ преимущественно используется в задачах разработки программного обеспечения, что указывает на его трансформирующее влияние на отрасль.

На конференции Meta LlamaCon Сатья Наделла заявил, что 20–30% кода в репозиториях Microsoft создается ИИ. Лучше всего ИИ справляется с Python, хуже — с C++. CTO Microsoft ожидает, что к 2030 году до 95% кода будут писать ИИ. Для сравнения: Google уже генерирует более 30% кода с помощью ИИ. Meta пока не раскрывает свои цифры. Точные методики подсчета неясны, но тренд очевиден.

Марк Цукерберг заявил, что в ближайшие 12–18 месяцев LLM-модели смогут сами писать большую часть кода для дальнейшего развития ИИ - по крайней мере внутри Meta. В комментариях скепсис: Сроки уже сдвигались (раньше говорил «до конца 2025»), модели часто выдают раздутое и переусложнённое решение, с фундаментальной наукой ИИ всё ещё не справляется.

Сайлас Альберти из Cognition (создатели Devin) анонсировал DeepWiki —энциклопедию всех репозиториев GitHub обработав 4 млд строк кода. Заменив любой URL публичного репозитория GitHub на https://deepwiki.com/org/repo, можно получить вики-подобное описание библиотеки и чат-бота на базе Devin для помощи в использовании. Cognition’s DeepWiki интегрирован с чат-ботом, поддерживаемым Devin, для объяснения кода в репозиториях.

Пропустили что-то важное?
👍12🤡3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как устроены AI-агенты? Рассказала Анна Авдюшина, основываясь на систематическом обзоре, где выделены 18 архитектурных паттернов для построения таких агентов.

Анна Авдюшина преподаёт на факультете «Программная инженерия и компьютерная техника» и работает инженером в центре «Сильный ИИ в промышленности» университета ИТМО.

Вместе разбираем:
🔵как агенты интерпретируют расплывчатые цели пользователей и превращают их в планы действий;
🔵каким образом они могут рефлексировать, запрашивать помощь у других агентов или человека и принимать коллективные решения;
🔵какие подходы позволяют повысить надёжность, объяснимость и гибкость работы агентов.

Запись лекции доступна здесь и на других площадках:

➡️ YouTube
➡️ ВКонтакте
➡️ ЯндексМузыка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍134
Последнее время с ростом способностей искусственного интеллекта нередко обсуждается, кому будет принадлежать будущее — "кремниевым" или "кожаным"...

15 мая в 12:00 Владимир Крылов проведет новую лекцию, на которой познакомит вас с симбиотическим объектом, получившим название биокомпьютер CL1. В нем совместно функционируют и живые нейроны человека, и кремниевые электрические схемы. Энергию им несут и электрический ток, и питательный бульон.

Что может CL1 уже сегодня? Куда ведут исследования и стоит ли задуматься о покупке? Ведь он уже продается за 35 тысяч долларов...

Подключайтесь и задавайте вопросы лектору! Их можно оставить в чате на YouTube или в комментариях к этому посту.
👍8
С небольшим опозданием Vibe Coding News за предыдущую неделю:

Модель Gemini 2.5 Pro продемонстрировала улучшения в генерации кода, особенно в создании интерактивных веб-приложений. Она заняла первое место в WebDev Arena, обойдя Claude, и продемонстрировала лучшие результаты в кодинге, математике, креативном письме и обработке длинных запросов. В официальном пресс-релизе выложены сравнения по бенчмаркам с ведущими моделями и Gemini 2.5 лишь немного уступает o3, обгоняя другие модели.

OpenAI приобрела стартап Windsurf за $3 млрд. В ветке на Reddit обсуждают, что главная цель покупки не в том, чтобы заполучить форк VS Code или пользователей, сколько получить данные. OpenAI строит платформу для "код-агентов", которые могут работать как полноценные разработчики. Для их обучения нужны реальные паттерны взаимодействия между человеком и AI в кодинге - то, что WindSurf и собирает, и то чего OpenAI видимо не удалось получить от Cursor.


Satya Nadella, CEO Microsoft, в недавнем интервью выразил радикальное видение будущего, заявив, что в эпоху ИИ-агентов может исчезнуть сама концепция "приложений", таких как Excel. Имея в виду,что в будущем ИИ-агенты будут просто выполнять задачи по запросу пользователя — без нужды в интерфейсах, кнопках, шаблонах и т.д. Excel нужен чтобы проанализировать данные, а ИИ-агент может выдать пользователю сразу ответ, без промежуточной таблицы или создав на ходу подходящее приложение, если в нем есть необходимость.
Пользователи Reddit в комментах считают, что идея «смерти всех приложений» пока это больше маркетинговый ход и утопия, чем реальное предсказание. Многие области деятельности, например, финансы, требуют не только ответ, но полную и понятную трассировку расчета, да и модели пока не демонстрируют безупречных результатов. Будущее — это гибрид: ИИ-помощники в связке с понятными, проверяемыми инструментами, а не полная замена.


В youtube интервью разработчик, запустивший проект Claude Code (агент для программирования), заявил, что 80% кода был сгенерирован самим ИИ, а человек лишь задавал направление и проверял результат. Пользователи Redditа предсказывают скорое появление AGI (искусственного общего интеллекта) и подтверждают, что разработка с ИИ уже радикально изменилась. Побеждает не тот, кто пишет код, а тот, кто умеет грамотно ставить задачи ИИ.
🔥52👍1
Live stream started
Live stream finished (1 hour)