Применение ИИ в бэкенд-разработке приложения Бургер Кинг: шаблоны, контекст и кодогенерация
Всем привет! Меня зовут Щепетков Константин, я TeamLead бэкенда мобильного приложения Бургер Кинг.
LLM — не один большой «мозг», а команда ролей. Как собрать AI-workflow в Claude Code и уйти от вайб-коддинга
Большие языковые модели часто используют как один большой "мозг": написал промпт, нажал Enter - и сразу запускаешь сгенерированный код. Быстро, удобно и наполненно магией. Такой подход можно называть вайб-коддингом.Для разовой или несложной задачи это еще ок, а вот для полноценной продуктовой разработки уже достаточно спорно: архитектура, тесты, ревью и релизы не очень хорошо ложатся на слабо предсказуемый код, который генерирует ИИ.В этой статье я покажу, как относиться к LLM не как к "герою-одиночке", а как к команде ролей
Заблуждения обывателей о разработке через ИИ. Мнение разработчика
Меня зовут Александр, я fullstack разработчик с 20+ годами опыта (php+js+golang и всякое по-мелочи). Количество мифов и заблуждений о разработке через ИИ превысило, на мой взгляд, все разумные пределы. Я хотел бы порассуждать о причинах таких заблуждений.Типичные заблуждения не-разработчиков звучат так:"ИИ вот-вот заменит почти всех разработчиков, они станут не нужны" "С помощью ИИ я могу создать свой гугл, ура!" "ИИ без проблем решает любые задачи уровня Junior и иногда даже Middle"...и тому подобное...
27% работы в Anthropic выполняет ИИ, и работники боятся потерять квалификацию
27% работы в Anthropic теперь выполняется ИИ, однако работники компании утверждают, что это снижает их квалификацию. Внутренний отчёт
VR без укачиваний, или Как оптимизировать Unity-проекты, чтобы игроки не снимали шлем через 5 минут
Представьте ситуацию: на демо клиент испытывает VR-тренажер «Работы на высоте». Легкий ветерок, стальной пролет, панорама города. Красота. Клиент поднимается по лестнице, останавливается на краю и с восхищением говорит: «Как круто вы сделали, что от вида вниз у меня голова закружилась!» Мы переглядываемся. Потому что «круто» — это не мы сделали. Это заслуга плохой оптимизации раннего прототипа.
Как устроен Amplicode MCP: от кувалды к скальпелю
Эта статья дополняет предыдущую. Там мы зафиксировали проблемы. Здесь разберем, что именно мы сделали со стороны Amplicode, чтобы агент начал работать как опытный software engineer: опираясь на структуру проекта, детерминированные генераторы и понятные высокоуровневые операции.Если коротко, в первой статье было несколько основных болей:LLM часто обучены на слегка устаревшем мире, и это вылезает в мелочах (и не только).Галлюцинации и нехватка контекста идут рука об руку: «кажется, в этой библиотеке должен быть такой метод» и пошло-поехало.
Упадёт ли стоимость разработки софта на 90%?
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как агентные инструменты разработки меняют экономику создания ПО. Автор утверждает: трудозатраты на выпуск продукта стремительно падают, скрытый спрос на софт растёт, а единственным настоящим конкурентным преимуществом становится глубокая экспертиза в предметной области.Я почти 20 лет профессионально занимаюсь разработкой ПО. За это время я видел много перемен: «рождение» SaaS, массовый переход к мобильным приложениям, безумный хайп вокруг блокчейна и вечные обещания, что low-code сделает разработчиков ненужными.
Арифметика сверточных слоев. Вычисляем размерность изображения с учетом stride, padding и dilation
ВведениеОдна из проблем при проектировании сверточных сетей (CNN) – несоответствие размеров тензоров. Неправильно заданные padding, stride или dilation могут замедлить разработку модели.Этот туториал – шпаргалка по формулам расчета размерности преобразованного изображения. Мы разберем, как каждый параметр свертки влияет на ширину и высоту выходного тензора. Материал будет полезен как новичкам, так и опытным разработчикам, желающим освежить ключевые формулы.Операция сверткиПропустим вступление про то, что такое сверточный слой (подробнее можно посмотреть здесь
