С появлением функций Deep Research, и возможности в моменте задать вопрос GPT на бегу, начинаю замечать за собой тренд - непрочитанные ответы от GPT.

У меня уже скопилось несколько непрочитанных тредов, которые меня интересовали в моменте, но не было времени в них погрузиться сразу.

А как у вас? Не замечали такой тенденции за собой? Сразу читаете все ответы? А сколько у вас видео в плейлисте «Смотреть позже» на YouTube?

#жизнь@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

А вот и комментарий самого Андрея Карпатого о вайб-кодинге:

«Есть новый вид программирования, который я называю вайб‑программированием (vibe coding), где вы полностью отдаётесь вибрациям, принимаете экспоненты и забываете, что код вообще существует. Это возможно, потому что большие языковые модели (LLM, например, Cursor Composer w Sonnet) становятся слишком хороши. Также я просто общаюсь с Composer с SuperWhisper, поэтому я почти не касаюсь клавиатуры. Я прошу о самых глупых вещах, таких как „уменьшить отступ на боковой панели вдвое“, потому что мне слишком лениво, чтобы найти его. Я всегда „Принимаю всё“ (Accept All), я больше не читаю diffs. Когда я получаю сообщения об ошибках, я просто копирую и вставляю их без комментариев, обычно это исправляет ситуацию. Код выходит за рамки моего обычного понимания, мне приходится действительно читать его некоторое время. Иногда LLM не могут исправить ошибку, поэтому я просто обхожу её или прошу вносить случайные изменения, пока она не исчезнет. Это не так уж плохо для одноразовых проектов на выходные, но все равно довольно забавно. Я создаю проект или веб‑приложение, но это не совсем программирование — я просто вижу что‑то, говорю что‑то, запускаю что‑то и копирую, вставляю что‑то, и это в основном работает»

Как вам? Откликается? Делитесь мыслями в комментариях.

OpenAI выкатили мощный набор инструментов для создания агентов 🔥

Только что OpenAI представила новый инструментарий, который серьезно упростит разработку AI-агентов. И это действительно большой шаг вперед для всего сообщества разработчиков.

Что нового?

Responses API 🚀

Это новый API-примитив, который объединяет лучшие возможности Chat Completions и Assistants API. Он проще в использовании и включает встроенные инструменты от OpenAI, которые автоматически выполняют вызовы функций и добавляют результаты в контекст беседы.

Новые инструменты для создания полезных агентов:

🌐 Web Search — поиск в интернете, который выдает точные ответы с четкими ссылками на источники. Работает с моделями gpt-4o и gpt-4o-mini. Доступен всем разработчикам в режиме превью.

📁 File Search — быстрый и точный поиск по файлам различных типов, с поддержкой фильтрации, переранжирования и переформулировки запросов.

💻 Computer Use — самый быстрый способ создания агентов, управляющих компьютером. Использует ту же модель, что и Operator в ChatGPT. Достаточно передать скриншот, и модель ответит действием: клик, скролл или набор текста. Пока доступно ограниченному кругу разработчиков.

🧰 Agents SDK — фреймворк оркестрации, абстрагирующий сложность разработки и масштабирования агентов. Включает встроенные инструменты наблюдения, позволяющие логировать, визуализировать и анализировать производительность агентов. Вдохновлен проектом Swarm, имеет открытый исходный код и поддерживает различных провайдеров моделей и трассировки.

Эти инструменты радикально снижают барьер входа в разработку полноценных агентов — мы наконец получаем стандартизированные компоненты, на которых можно строить действительно полезные AI-решения!

#новости@ai_skillful

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

Нашел сравнительную таблицу традиционного программирования и vibe coding.

И знаете что? Меня позабавили поинты про традиционку: "Разработчики контролируют весь процесс" и "Разработчики понимают код с нуля".

Конечно, в этом есть доля правды. Но если посмотреть правде в глаза, то на действительно больших проектах абсолютно все разработчики не знаю весь код с нуля. Скорее всего они знают только отдельно свой модуль, над которым они работали. Если разработчик уходит в отпуск на пару недель, он возвращается уже как-будто в новый проект, ничего не помнит, я по себе знаю 😅

А если сокращают разработчиков, знания о том, как устроен тот или иной модуль уходят вместе с ним, и оставшиеся бедолаги смотрят на это, и им остается только предложить все переписать, чем разбираться в чужом коде.

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

Юху! Мне пришел инвайт в Manus!

Что такое Manus и почему все о нём говорят?

Это не очередной чат-бот, который красиво отвечает на вопросы. Manus — настоящий цифровой сотрудник нового поколения, который автономно делает реальную работу: бронирует отели, монтирует подкасты, пишет код, собирает сайты и даже готовит образовательные курсы.

Manus AI самостоятельно разбивает задачи на подзадачи и действует в интернете от вашего имени. Он уже превзошёл Deep Research от OpenAI в тестах на автономность и эффективность (тест GAIA), показывая реальные результаты — например, самостоятельно создал сайт про архитектуру Transformer и разработал стратегию для повышения продаж магазина на 10%.

Технически Manus построен на базе уже известных моделей Claude 3.5 и Qwen от Alibaba, но его сила в продуманной интеграции и умении действовать автономно.

#инструменты@ai_skillful

Trae - аналог Cursor IDE.

Пробую китайский аналог, о котором писал ранее.

Что мне нравится?

- Обалденный интерфейс, хочу такой же в VSCode и Cursor.
- Бесплатно.

Что не понравилось?

- Лимиты на запросы, иногда приходится стоять в очереди по минуте.
- Нельзя во время выполнения операций вмешаться и направить его на путь праведный как в Cursor.

Общая беда.

Ни Cursor, ни Trae, перед запуском написанного python скрипта, не предлагают создать виртуальное окружение и установить в него зависимости. Напрягает постоянно им напоминать об этом.

#инструменты@ai_skillful

Помните я как-то писал большой пост на Хабре, о том, как за один вечер, сделать анимированные стикеры для Telegram?

На днях OpenAI обновили свою модель для генерации изображений. И теперь можно генерить сразу стикеры с прозрачным фоном.

А вы знали что еще в 2020 году Иннополис снял мини-сериал про искусственный интеллект?

Помню 5 лет назад смотрел его, он был слегка кринжовый, видно бюджет маленький выделили, но задумка было интересной.

Тогда еще не подозревали, какой сильный скачек сделает прогресс за эти 5 лет. Интересно пересмотреть его, уже с позиции прошедшего времени и прогресса. Покажется ли он сейчас таким же научно-фантастическим?!

https://youtube.com/playlist?list=PLgZXqi5nH1m0eI986GyhakewpWyIPl7oA&si=deu7uJ65R8dhSSUk

Немного личного. И новое хобби - ИИ-писательство.

Каналу 4 месяца.

Моему домену chuikoff.ru 16 лет.

Мне - 32. Значит я программирую уже половину своей жизни.

12 лет на JavaScript
7 лет на PHP
8 лет на Node.js
5 лет на TypeScript
2 года на Python

На генерацию графика использования языков программирования я потратил 5 минут с ChatGPT 4o, даже не открывая редактор.

Я мечтал стать учителем информатики. Сейчас я создаю EdTech проекты с AI под капотом.

Я мечтал стать рок-звездой, сейчас мои подростковые стихи озвучивает Suno за 2 минуты.

Я мечтал стать художником, сейчас ChatGPT генерит мне все что я захочу за 1 минуту.

ИИ плотно вливается в нашу жизнь, и координально ее меняет. Я думаю еще никто не знает как точно, с какими последствиями.

Я мечтал написать свою книгу. Создать свой мир, героев, истории.

Я забыл про свои мечты, но кажется они меня не забыли.

Недавно я начал один проект, и мне нужно было придумать имя персонажа. Я попросил GPT, придумать имена созвучные «vibe coding». Потом он сам предложил создать мифологию его имени, а потом его бэкстори, а потом структуру книги.

GPT предлагал мне варианты развития событий, а я выбирал куда дальше развернуть историю. Это было захватывающе. Меня погрузило в сотворчество на часа 4. Он писал так живо, что порой мурашки были по коже. Стиль изложения был прямо под меня.

К слову, и к своему стыду, я давно не читал художественной литературы, в основном бизнес, технологии, психология. А тут у меня была возможность не просто читать интересную книгу, но и участвовать в разворачивающейся истории, направлять ход событий.

Я решил попробовать себя в новом хобби - ИИ-писательство.

#личное #книга

Лучшие практики вайб-дебага, которые реально помогают выбраться из залипания.

Почему ИИ не может починить баг:
- Слишком торопится “пофиксить”, не разобравшись, что именно не так.
- Не хватает контекста или ключевой информации.
- Проблема слишком сложная, или модель недостаточно умна.
- Вместо починки — предлагает хаки и обходные пути.
- Чинит баг, но ломает что-то другое (самое трудное для отладки).

Что делать:

Опиши, что именно не работает.
Примеры:
- Это фронт? — приложи скрин.
- Есть ошибки? — скопируй текст ошибки.
- Результат не такой, как ожидалось? — напиши, что ты ожидал, а не просто «не работает».

Пометь файлы, в которых может быть проблема. Это сузит зону анализа.

Двухшаговый дебаг:
1. Сначала спроси у ИИ, в чём он видит проблему и как бы он её решал — без правки кода.
2. Если предложение адекватное — только тогда внедряй.

Даешь доку! Особенно полезно при интеграции с внешними сервисами.

Ищи ошибку через Perplexity. Особенно если ошибка новая и ИИ её «не знает».

Дебаг в новом чате. Иначе старый диалог засоряется и мешает фокусу.

Проси “думай пошагово”. Это помогает модели не спешить с ответом.

Попроси добавить логи и точки отладки. И потом загрузи эти логи обратно в чат — так ИИ реально поймёт, что происходит.

Когда ИИ пишет: “не сработало, давай попробуем другой способ” — тормози.

Не давай ему переписывать всё. Проси разобраться и починить текущую реализацию. Иначе получишь две разные версии одного и того же, и будешь потом страдать с багами и поддержкой.

Превентивность > Починка

Большинство багов можно вообще избежать, если:
- чуть-чуть распланировать,
- разбить задачу на шаги,
- и нормально тестить по ходу.

Сбавь скорость во время вайб-кодинга — и ты потратишь меньше времени на отладку, и получишь больше кайфа.

💡Подписывайтесь | @ai_skillful