Как я писал промпты для GigaChat.
Занимался задачкой классификации текстов. Было у меня порядка 2000 готовых тегов. Сделал рыбу промпта с помощью Anthropic Prompt Generator, перевел на русский с помощью Google Translate (промпт же для российской модели). В исходном виде было примерно так:
Дальше перечисляю 2к тегов и дополняю всякими инструкциями. Гружу в GigaChat с нулевой температурой, и получаю сообщение:
Иду в GigaChat Playground, копирую промпт, вставляю список из 2к тегов, каждый в новой строке, запускаю промпт и...работает!
Находит нужные теги, еще и свои додумывает, хотя в инструкции просил этого не делать, и температура нулевая. Почему в коде не работает? - подумал я.
Оказалось, дело в способе перечисления тегов. Я по привычке разделил теги запятой:
И когда, я сделал каждый тег в новой строке:
Цензор GigaChat'a пропустил такой вариант, воспринял теги не как часть инструкций, а как перечисление доступных тегов.
Но проблема генерации лишних тегов все равно оставалась. Поэтому я доработал рыбу промпта, добавив упоминание доступных тегов как можно ближе к началу промпта, и получилось:
И даже версия GigaChat Lite неплохо справляется с этой задачей.
#кейс@ai_skillful
Занимался задачкой классификации текстов. Было у меня порядка 2000 готовых тегов. Сделал рыбу промпта с помощью Anthropic Prompt Generator, перевел на русский с помощью Google Translate (промпт же для российской модели). В исходном виде было примерно так:
Вы — помощник ИИ, специализирующийся на анализе образовательных материалов и выборе наиболее подходящих тегов для них. Ваша задача — выбирать теги, которые точно отражают содержание и тематику материалов на основе их названия и описания.
Дальше перечисляю 2к тегов и дополняю всякими инструкциями. Гружу в GigaChat с нулевой температурой, и получаю сообщение:
Не люблю менять тему разговора, но вот сейчас тот самый случай
Иду в GigaChat Playground, копирую промпт, вставляю список из 2к тегов, каждый в новой строке, запускаю промпт и...работает!
Находит нужные теги, еще и свои додумывает, хотя в инструкции просил этого не делать, и температура нулевая. Почему в коде не работает? - подумал я.
Оказалось, дело в способе перечисления тегов. Я по привычке разделил теги запятой:
prompt = prompt_template.replace("{{TAGS}}", ", ".join(tags))
И когда, я сделал каждый тег в новой строке:
prompt = prompt_template.replace("{{TAGS}}", "\n\n ".join(tags))
Цензор GigaChat'a пропустил такой вариант, воспринял теги не как часть инструкций, а как перечисление доступных тегов.
Но проблема генерации лишних тегов все равно оставалась. Поэтому я доработал рыбу промпта, добавив упоминание доступных тегов как можно ближе к началу промпта, и получилось:
Вы — эксперт специализирующийся на анализе и классификации образовательных материалов. Ваша задача — из заранее подготовленного списка тегов, выбирать те теги,
которые наиболее точно отражают содержание и тематику материалов на основе их названия и описания.
И даже версия GigaChat Lite неплохо справляется с этой задачей.
#кейс@ai_skillful
2👍5
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!
🙏 🙏 🙏 🙏
- 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
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!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🔥10❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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?
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?
2🔥6
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!
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!
2👍5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤣 ИИ-архитектор хакнул систему и стал писать код в Markdown файлах.
В этом посте я писал про ИИ кодинг агента Roo Code. Его отличительной особенностью является режим Architect, который может помочь спроектировать систему и описать ее в Markdown документации.
Это супер фича, потому что потом опираясь на его документацию, проще писать промпты, и в проекте больше контекста, по которому уже в режиме Code, будет проще реализовывать описанную архитектуру.
Прикол в том, что в режиме архитектора ИИ агент не может писать код, у него есть доступ только к .md файлам. НО! Это же интеллект! И в этом видео я показываю как он дважды хакнул систему, сначала начал писать SQL миграции в Markdown, а потом и код за фронтендера.
😂😂😂
Короче, это кусок, смотрите до конца, наслаждайтесь Epic Symphonic Rock от Suno 4. Делитесь с друзьями!
@ai_skillful
🙏 🙏 🙏 🙏
В этом посте я писал про ИИ кодинг агента Roo Code. Его отличительной особенностью является режим Architect, который может помочь спроектировать систему и описать ее в Markdown документации.
Это супер фича, потому что потом опираясь на его документацию, проще писать промпты, и в проекте больше контекста, по которому уже в режиме Code, будет проще реализовывать описанную архитектуру.
Прикол в том, что в режиме архитектора ИИ агент не может писать код, у него есть доступ только к .md файлам. НО! Это же интеллект! И в этом видео я показываю как он дважды хакнул систему, сначала начал писать SQL миграции в Markdown, а потом и код за фронтендера.
😂😂😂
Короче, это кусок, смотрите до конца, наслаждайтесь Epic Symphonic Rock от Suno 4. Делитесь с друзьями!
@ai_skillful
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5🔥2
🕵️♂️ 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
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
arXiv.org
Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
While recent language models have the ability to take long contexts as input, relatively little is known about how well they use longer context. We analyze the performance of language models on...
2👍8
Forwarded from AI Vibe Coding by Chuykov (Konstantin Chuykov)
Метки «контент сгенерирован с помощью ИИ» в социальных медиа.
На многих информационных ресурсах, социальных сетях, стали появляться метки типа «контент сгенерирован с помощью ИИ». Интересно, когда Telegram сделает также?
Думаю, что открытость Telegram, делает эту площадку наиболее интересной для каналов полностью ведущихся с помощью ИИ.
Да и реализация не очень сложная. Алгоритм примерно следующий:
1. С помощью Cursor/Windserf пишем бота на Python/Telethon для автоматизированного создания каналов и публикации в них.
2. С помощью подключенного аккаунта, подписываемся на конкурентные каналы, каналы со схожей тематикой.
3. С помощью Langchain делаем ИИ агента, который делает следующие шаги:
- Идет в конкурентные каналы и собирает их контент для анализа.
- Генерирует контент-план на месяц вперед по заданной теме, с учетом контента конкурентов.
- Каждый день берет тему из контент плана. Делает Deep Research этой темы, чтобы была опора на факты, исследования в реальном времени.
- На основе Deep Research составляет 5 самостоятельных постов, и ставит их в отложенные сообщения.
Заметка: крутые каналы публикуют в среднем по 5 коротких постов в день.
Алгоритм может меняться в зависимости от направления канала, например научные могут быть основаны на глубоком исследовании, новостные на поиске свежих новостей, и так далее.
Сервис можно поднять локально, чтобы не тратится на инфраструктуру в облаке.
Также нужно провести сравнительный анализ моделей, и оценку промптов. Tone of voice постов очень зависит от модели.
Надо понимать, что это канал не для души, а скорее бизнес проект, который должен иметь свой ROI. Нужно заранее понимать сколько ты готов отдавать за генерацию контента, и сколько денег вкладывать в рекламу.
Так как контент специфИИчный, то очевидно, что затраты на рекламу будут значительно больше среднестатистического живого канала, так как конверсия в подписчики будет значительно ниже. А если еще и делать пометку, что сгенерирован ИИ, то еще меньше конверсия.
Ниши которые сложно реализовать: юмор и мемы, именной авторский экспертный контент.
Делитесь своими мыслями и идеями. Подписались бы на такой канал? Что бы доработали в алгоритме?
На многих информационных ресурсах, социальных сетях, стали появляться метки типа «контент сгенерирован с помощью ИИ». Интересно, когда Telegram сделает также?
Думаю, что открытость Telegram, делает эту площадку наиболее интересной для каналов полностью ведущихся с помощью ИИ.
Да и реализация не очень сложная. Алгоритм примерно следующий:
1. С помощью Cursor/Windserf пишем бота на Python/Telethon для автоматизированного создания каналов и публикации в них.
2. С помощью подключенного аккаунта, подписываемся на конкурентные каналы, каналы со схожей тематикой.
3. С помощью Langchain делаем ИИ агента, который делает следующие шаги:
- Идет в конкурентные каналы и собирает их контент для анализа.
- Генерирует контент-план на месяц вперед по заданной теме, с учетом контента конкурентов.
- Каждый день берет тему из контент плана. Делает Deep Research этой темы, чтобы была опора на факты, исследования в реальном времени.
- На основе Deep Research составляет 5 самостоятельных постов, и ставит их в отложенные сообщения.
Заметка: крутые каналы публикуют в среднем по 5 коротких постов в день.
Алгоритм может меняться в зависимости от направления канала, например научные могут быть основаны на глубоком исследовании, новостные на поиске свежих новостей, и так далее.
Сервис можно поднять локально, чтобы не тратится на инфраструктуру в облаке.
Также нужно провести сравнительный анализ моделей, и оценку промптов. Tone of voice постов очень зависит от модели.
Надо понимать, что это канал не для души, а скорее бизнес проект, который должен иметь свой ROI. Нужно заранее понимать сколько ты готов отдавать за генерацию контента, и сколько денег вкладывать в рекламу.
Так как контент специфИИчный, то очевидно, что затраты на рекламу будут значительно больше среднестатистического живого канала, так как конверсия в подписчики будет значительно ниже. А если еще и делать пометку, что сгенерирован ИИ, то еще меньше конверсия.
Ниши которые сложно реализовать: юмор и мемы, именной авторский экспертный контент.
Делитесь своими мыслями и идеями. Подписались бы на такой канал? Что бы доработали в алгоритме?
2❤4
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥7👍3
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
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
😁11
🧑🏫 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
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
Wikipedia
Vibe coding
programming paradigm with AI assistance
2👍8❤2
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!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Vibe Coding Tutorial and Best Practices (Cursor / Windsurf)
Got a lot of questions asking about my stack and what I do when vibe coding. So I made a full video on it!
👉 Learn more on https://mammouth.ai/
Join My Newsletter for Regular AI Updates 👇🏼
https://forwardfuture.ai
My Links 🔗
👉🏻 Subscribe: https://www.…
👉 Learn more on https://mammouth.ai/
Join My Newsletter for Regular AI Updates 👇🏼
https://forwardfuture.ai
My Links 🔗
👉🏻 Subscribe: https://www.…
2❤2🔥2
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.
«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.
🔥4❤1
Совсем недавно вышло интересное исследование от MIT (Массачусетского технологического института), и я хотел поделиться с вами его ключевыми инсайтами.
👨🔬 Авторы исследования разработали подход, где искусственный интеллект автономно «выращивает» сети знаний, не просто запоминая информацию, а логически связывая идеи между собой. Это может стать настоящим прорывом, позволяющим нейросетям находить нестандартные решения в самых разных областях.
Ключевые инсайты:
- Нейросеть использует графы, где знания представлены в виде связанных между собой узлов.
- В процессе работы формируются «хабы» (центральные узлы, вокруг которых концентрируются идеи) и «мосты» (связи, соединяющие разные области знаний).
- Такой подход позволяет нейросети выявлять неожиданные связи и создавать принципиально новые концепции, которые человеку могут быть неочевидны.
- ИИ не просто воспроизводит имеющуюся информацию, но активно синтезирует новые идеи, расширяя и углубляя существующие знания.
Подобные технологии могут значительно ускорить процесс научных открытий и сделать взаимодействие человека и искусственного интеллекта более эффективным и продуктивным.
Ссылка на исследование
✅ Подпишись! | #исследования@ai_skillful
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍5🔥3
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
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
2
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 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
Substack
Vibe coding, some thoughts and predictions
Amazing things are happening in AI code gen
3👍4
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.
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.
2😁5❤3
Forwarded from Vibe Coding Community
https://app20x.com/
Стартапчик из долины. Сделали просто гениальную вещь! Снизили порог входа в генерацию нового софта за счет предустановленных чекбоксов. Есть готовые аппы, можешь сделать свои, просто нажимая на чекбоксы! Промпты потом получишь и сможешь отредактировать. Потом твоя функциональность плавненько ложится на их платформу. Еще там 200+ внешних интеграций из коробки.
Стартапчик из долины. Сделали просто гениальную вещь! Снизили порог входа в генерацию нового софта за счет предустановленных чекбоксов. Есть готовые аппы, можешь сделать свои, просто нажимая на чекбоксы! Промпты потом получишь и сможешь отредактировать. Потом твоя функциональность плавненько ложится на их платформу. Еще там 200+ внешних интеграций из коробки.
🔥5
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
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
2🔥4
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
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
🔥10