Серьёзные проблемы разработки с помощью AI, о которых никто не говорит
Вчера я наткнулся на Хабре на прекрасную статью "Помешательство вокруг ИИ парализовало принятие решений"
Почему цена Bitcoin «сломалась»: разбор аномалий 2022–2026 с WhyTrend
Увидел провал на графике → открыл Google или Twitter → полдня собираешь версии "почему". Знакомо? Детектор аномалий сам по себе даёт только точки на оси времени, а вопрос "почему" как был ручным, так и остаётся.В этот раз я прогнал WhyTrend не на паре аккуратных точек из Google Trends, а на полном ряде BTC за 4.5 года — и заодно на двух разных LLM. Результат оказался неожиданным: модель меньшего размера дала в три раза больше настоящих объяснений, чем более крупная. Расскажу, что случилось и почему.Что запускалиДанные — дневные close BTC/USDT, 1680 точек без единого пропуска, с 1 января 2022 по 7 августа 2026. Ключевое слово одно — Bitcoin
Покажи мне свой харнесс — и я спрошу у Клода, кто ты
Я продолжаю пилить по вечерам и ночам локальный заметочник Nitinol. Это третья статья цикла: в первой я рассказывал, как десять лет терял заметки, во второй — про хранение и поиск без RAG. В этот раз — про кухню разработки: стек, модели и процесс, о которых спрашивали в комментариях.
Как у нас в проекте на самом деле пишется код
После прошлого поста в комментариях несколько раз возникал вопрос: а кто вообще пишет весь этот код и насколько здесь участвуют нейросети? Вопрос, в общем, закономерный. Объём того, что небольшая команда успевает одновременно разрабатывать и поддерживать, действительно довольно большой.Масштаб, о котором обычно не пишутВ прошлой статье речь шла в основном про транспортный уровень - uTLS, decoy-трафик, pacing и всё, что связано с прохождением DPI. Это удобно рассматривать как отдельную техническую задачу, но внутри проекта это только один слой.
Разделение ответственности между Claude и Codex: как я перестал выбирать одну нейросеть и усилил сразу две
Я Go-разработчик, но у меня есть собственный проект — и это значит, что Go только часть работы. В обычную неделю я переключаюсь между Go-бэкендом, SQL, React и TypeScript, дизайном API, архитектурой, Docker, CI/CD, инфраструктурой, тестами и UX.Проблема не в том, что я чего-то из этого «не знаю». Невозможно держать все эти области в голове одновременно и при этом в одиночку делать продукт целиком. Контекст-свитчинг стоит дорого сам по себе.AI помогает. И примерно здесь у всех начинается один и тот же спор: Claude или Codex? Кто лучше пишет код, за какую подписку платить.
Патчим Codex: управляемая амнезия без потери контекста
Я дал модели (в codex) возможность самостоятельно решать, когда нужен compact, и обязал её объяснять причину и строить план на будущее.Зачем? компакт посреди правки большого связного куска проекта вызывает некие сомнения. Как: в ответ вызова тулов добавляется текущая ситуация по контексту + инструкции как писать чекпоинты в агентские правила.
