ИИ не уничтожит вашу работу. Ее уничтожит стагнация — и вот почему
Почему Марк Андриссен верит, что мы стоим перед лицом экономической «Мексиканской дуэли», и как стать тем, кто выживет в этой перестрелке.Этот нарратив повсюду:
Роль, контекст, данные: формула рабочего промпта для кода
Привет, Хабр! 👋Меня зовут Карлен, я Lead Fullstack разработчик в ITFB Group. Хочу поговорить о том, как превратить нейросеть из «игрушки» в настоящего компаньона, который усиливает ваши навыки 😎 Речь пойдет не об обзоре AI-инструментов (выбор оставим за вами), а об искусстве составления промптов — «разговорном интерфейсе» между вами и вашим digital-напарником.
Они создали это и теперь бегут: почему элита Кремниевой долины массово увольняется?
Те, кто создает искусственный интеллект, не просто шлют нам предупреждения. Они уходят. Делают это публично. И в страхе.Эссе Мэтта Шумера только что
Заглянуть под капот ИИ-агентов: новый инструмент раскрывает «магию» Claude Code
TL;DR: Появился открытый инструмент Coding Agent Explorer — обратный прокси-сервер, который в реальном времени показывает всё общение между вашим ИИ-агентом (пока только Claude Code) и API Anthropic. Вы видите системные промпты, последовательность вызовов инструментов, токены (включая кэш), мышление агента шаг за шагом. Запускается за пару минут, работает локально, ключи маскируются автоматически.
Как стать программистом: от Intel 286 до Large Language Models
ВведениеВ середине 90‑х я получил первый домашний компьютер — IBM‑совместимую машинку на процессоре Intel 286. Установка Windows требовала кучу дискет, а жёсткий диск вмещал «весь» 20‑30 МБ. Информация тогда хранилась в бумажных книгах и в полках библиотек. Сейчас, спустя почти три десятилетия, обучение программированию выглядит совершенно иначе. Ниже я расскажу, как менялись возможности обучения, и почему сейчас Large Language Models (LLM) могут стать вашим личным наставником. 1. 1990‑е: поиск знаний в библиотекеКак всё начиналось
Anthropic выпустила Claude Sonnet 4.6 с контекстом в 1 млн токенов
Anthropic представила Claude Sonnet 4.6 — обновлённую версию своей «средней» модели, которая по ряду задач уже приближается к уровню Opus.Теперь Sonnet 4.6 — модель по умолчанию в claude.ai
Я vs. машина
Прошёл примерно год с тех пор, как я начал активно использовать Claude Code для разработки, и, как я уже писал, это существенно изменило мои рабочие процессы. Продуктивность действительно выросла — но в основном по ощущениям, а они у меня примерно такие же надёжные, как мои эстимейты (то есть никакие, и лучше не станут). Так что я решил, что пора проверить своё чутьё абсолютно научно пуленепробиваемым способом (со статистически высокозначимой контрольной группой из меня, себя и моей собственной персоны).Эксперимент, о котором никто не просил
FreeAIr: доступ к локальной или корпоративной LLM из Visual Studio 2022-2026
FreeAIr - это расширение (vsix) для Visual Studio 2022/2026, которое позволяет использовать локальную или корпоративную LLM внутри Visual Studio для помощи программисту. Это не Copilot, а независимая разработка авторов из РФ. Как и любая другая разработка энтузиастов, FreeAIr, конечно, не сравнится с Copilot по функциям и глубине интеграции, но это намного лучше, чем ничего. Кроме того, FreeAIr никуда не отправляет ни телеметрию, ни Ваш код, ничего, и поэтому может использоваться в компаниях, где использование сторонних LLM запрещено политикой конфиденциальности.
Вузы США столкнулись с оттоком студентов с факультетов компьютерных наук на ИИ-направления
Впервые со времен краха доткомов количество студентов, обучающихся информатике в США, сократилось. В масштабах всей системы в 2025 году оно упало на 6% после снижения на 3% в 2024-м.
Как мы оцениваем качество ИИ с помощью ИИ
Заказчиками для ИИ инструментов часто выступают профильные специалисты (от науки или из мира бизнеса), которые не настолько погружены в работу моделей, чтобы легко оперировать метриками ROC-AUC (способность модели различать классы) или Precision (насколько точными являются положительные предсказания модели). Мы подумали, если большие языковые модели способны разъяснить сложные вещи ― например, смету и планы ― то их вполне можно использовать и для оценки самих систем ИИ. почему бы им не показать, что сами системы ИИ работают хорошо или не очень?
