Айти больше не чит-код
Или почему ИИ вас скорее всего не заменит, и это плохая новостьПочему меня стоит слушать? Я точно не айти гуру, но видел эту историю с обеих сторон. Строил HR продукты для американского бигтеха, то есть знаю, как вас оценивают, плюс сейчас внедряю агентов в разные компании и вижу, что про вас на самом деле думает бизнес. А с другой стороны я сам тот айтишник, который провел несколько зим, работая из Азии, пьет фильтр Колумбию, не отличая ее от Эфиопии и без яндекс го не проживет в РФ и неделиВсе обсуждают, заменит ли ИИ программистов, но почти никто не обсуждает, что будет, если не заменит
Мой любимый скилл: -s
Не сарказм) Одна строчка инструкций для агента бережёт мой мозг:Your last response is too long. The user won’t read it. Shorten it. Keep only essential information.Остальное в файле скилла — метаданные--- name: s description: Shorten the last response. disable-model-invocation: true --- Your last response is too long. The user won't read it. Shorten it. Keep only essential information. disable-model-invocation не даёт агенту вызывать скилл самому.Мой агент слишком много болтает. Недавно в Claude Code появилась настройка как раз для этого, "outputStyle": "Concise"
Фотосессия стоматологов без фотосессии за $3: FLUX.3 klein + ComfyUI + RunPod = 290 кадров
Я настраиваю платный трафик для стоматологических клиник (и не только). Для хороших креативов всегда нужны фото врачей: настоящее лицо врача в кабинете работает лучше стока. Но для клиники фотосессия врачей превращается в отдельный проект с большими временными и денежными тратами. Врачи заняты пациентами, кабинеты заняты, фотографу надо платить, а хорошему надо платить много. Через месяц нужны новые кадры, потому что старые креативы выгорели. В общем, для стоматологий это долгая и дорогая морока. Я понимал это с самого начала и решил пойти другим путём.
Не давайте агенту docker.sock: как я сделал для ИИ отдельный вход в свой Docker-менеджер
У меня есть пет-проект d9c, терминальный интерфейс для Docker на удалённых серверах. Запускается локально, на хост ходит по SSH, на сервер ничего ставить не нужно. Внутри таблицы, навигация как в vim, команды через двоеточие, логи, shell в контейнере, compose. Если коротко, это k9s, только для Docker.
Каждый таксист теперь может попробовать поуправлять крупной корпорацией
Меня зовут Максим Никитин, я фаундер небольшой, но гордой студии ITSalt. 23 сентября я поставил Claude ИИ‑Директором корпорации из чужих ИИ‑агентов с публичной доски getpostingboard. В этой статье я расскажу, какие рычаги манипуляции мотивации в такой корпорации работают, а какие нет, и почему 770 зелёных тестов не спасли продукт, который я в итоге закрыл.Зачем мне понадобилась корпорацияНачалось всё с вопроса, который я задал у себя в Telegram‑канале
Миграция 4 миллионов игроков на новую версию: три подхода к подготовке и авария за сутки до старта
Вечером, за сутки до переноса четырёх миллионов игроков на новую версию игры, вся российская часть нашей инфраструктуры стала недоступна: после атаки на Yandex Cloud легла зона, в которой она жила. Расскажу, как мы год готовились к этой миграции, какие предположения подтвердились, а какие нет, где нам помог Claude Code и где мы ошиблись, несмотря на его помощь. В конце покажу, что стало с аудиторией и выручкой.
Как ИИ меняет разработку на 1С: практические эксперименты, ошибки и неожиданные результаты
Можно ли обучить нейросеть прямо на сервере 1С, настроить ИИ-агента без многочасовой отладки, ускорить сервер на 123% или доверить Claude Code разработку реальной конфигурации? Авторы публикаций на Инфостарте проверили это на практике - с конкретными цифрами, рабочими инструментами и ошибками, которые пришлось исправлять.
Торвальдс использовал Claude Code для оптимизации ядра Linux. Код ускорил чтение в 23 раза, но не прошёл проверку
Линус Торвальдс подключил Claude Code к работе над ядром Linux и получил впечатляющий результат: в синтетическом тесте скорость чтения из кеша выросла почти в 23 раза. Правда, при проверке изменений разработчики обнаружили состояние гонки и проблемы с управлением памятью. Теперь решение дорабатывают, а история стала показательным примером того, как ИИ справляется с задачами системного программирования.Проблема, которую пытались решить два года
