Почему AI-агенты такие медленные? Часть 1: Путь вайбкодера
Странный вопрос, не правда ли? У AI-агентов, конечно, есть разные проблемы, но вряд ли их можно обвинить в медлительности. Спросите, как говорится, любого, какие у него ощущения от AI, и первое, что вы услышите, будет что-то вроде: «AI за 3 часа сгенерировал мне 100 тысяч строк кода». Разве это можно назвать медлительностью?На этом месте можно было бы и разойтись: 100 тысяч за 3 часа. Покажите мне человека, который способен хотя бы в половину этого, — и «я съем свою шляпу». Но я по‑прежнему утверждаю, что AI-агенты слишком медленные. Не верите? Добро пожаловать под кат…Дисклеймер
$38 триллионов долга, пузырь ИИ и конец доллара. Крах, который сделает Великую депрессию детской забавой рядом
Этот кризис будет страшнее, чем в 1929-м, 2000-м и 2008-м
Вайбкодинг для 1С: как получить production-ready код с ИИ
Развенчиваем миф о «случайном коде»Когда разработчики 1С слышат о вайбкодинге, у многих возникает скептицизм. И не без оснований если просто скидывать задачу в Cursor и ждать чуда, результат действительно будет плачевным. ИИ генерирует что-то среднее, нарушает архитектуру, ломает существующий код.Но это не проблема ИИ. Это проблема подхода.На самом деле в 1С уже сейчас можно писать код с помощью ИИ не хуже, а часто лучше, чем опытный разработчик вручную. И качество напрямую зависит от того, как вы организуете этот процесс.Почему стандартный вайбкодинг не работает для 1С
Почему ничего нельзя вайбкодить — на примере Телеграм-бота
История успешных вайбкодеров напоминает истории успешного успеха: рассказываю о личном опыте, как мой друг вайбкодил бота под свой проект, и не смог, а сервис, который он пытался скопировать не делался за пару вечеров под сериальчик.
Как я пытался сжимать смыслы вместо байтов
Два часа ночи. Я пытаюсь впихнуть документацию проекта в контекст Claude. 847 страниц. Где-то 1.2 миллиона токенов. Контекстное окно — 200 тысяч.Делаю то, что делают все: режу, суммаризирую, выбрасываю «неважное». Каждый раз теряю что-то критичное. Это уже третий час, кофе кончился, и в голову приходит идея, которая кажется гениальной.Спойлер: она такой не была.
От контроллеров до операторов: моделирование меняет подход к автоматизации на всех уровнях АСУ ТП
Моделирование и АСУ ТПДавайте представим, что нам нужно построить сложный объект — скажем, самолет, поезд или вообще атомную электростанцию. Строить «наобум» невероятно дорого и рискованно. Гораздо разумнее выполнить предварительные расчеты и скорректировать слабые места. Есть разные виды расчетов, ну например расчет прочности конструкции, расчет стоимости сооружения или эксплуатации, расчет последствий аварии (для АЭС). Расчеты бывают статические например расчет фундамента, расчет толщины стены, или просто расчет нагрузки на балку. И динамические
Пишем историю игрушки: восстанавливаем исходный код игры «Поле Чудес» 1992 года для MS-DOS
«Вращайте барабан!»Летом мне попалась статья Вадима Башурова «История игрушки
ИИ-бум приводит к банкротству разработчиков ПО
Компании-разработчики программного обеспечения, обременённые долгами после выкупа контрольного пакета акций с использованием заёмных средств, считали свои доходы относительно предсказуемыми. Однако на этой неделе стоимость их кредитов снизилась. Инвесторы всё больше обеспокоены тем, что развитие искусственного интеллекта, в том числе растущие возможности Claude от Anthropic в области программирования, приведёт к устареванию многих программных продуктов и сервисов.На этой неделе кредит Cloudera Inc. подешевел на 7 центов за доллар, а кредиты, привязанные к фирмам от Dayforce Inc. до Rocket Software Inc., также подешевели.
Охота на ошибки в компиляторах: новый подход с использованием искусственного интеллекта
Автор: Денис АветисянИсследователи разработали систему, способную находить более сотни ошибок в компиляторах всего за 72 часа, используя возможности больших языковых моделей.Представлен FeatureFuzz - фреймворк для фаззинга компиляторов, использующий LLM для генерации разнообразных тестовых случаев и улучшения покрытия кода.
