Чернов пишет

Opus 5.5 в проде

https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5

11 июля проводил очное обучение, на тему, сокращенно, "ИИ + Qlik".

Сегодня получил отзывы, без редактирования напишу тут (вопросы были мои, ответы заказчика)

- Что тебя лично удивило из показанного - то, что ты не считал возможным до этого дня?
Да практически всё! То, что ИИ способен на такое: думать, делать, перепроверять. Я сейчас почти любой вопрос иду с ИИ обсуждать.

- Что зацепило команду сильнее всего? Что обсуждали после обучения?
В целом то же что и меня, ни кто не ожидал, что крутые платные ИИ способны на такое, иди делай и она пошла, нашла, придумала и сделала, при этом сама ищет способ и перебирает варианты. И, даже если не нашла вариантов или столкнулось с проблемой, говорит, что для неё надо сделать, какой доступ дать, где ключик настроить, чтобы она продолжила. А не так, как компиляторы 90, максимум подскажет, что запятую пропустил, или вообще скажет вот ошибка, а где, сам иди ищи.

- Что твои ребята унесли с собой такого, чего у них не было до обучения - навык, инструмент, взгляд на работу?
Унесли понимание, что с крутой, платной ИИ, они могут разрабатывать или решать другие аналитические задачи в разы быстрее, иногда в десятки раз быстрее. Демонстрация работы крутой ИИ - просто поразила.

- Что из показанного вы уже попробовали у себя - и что из этого получилось?
Пишем код, рисуем графы зависимостей для сложной архитектуры, обсуждаем вопросы, оптимизации, доработок. Главная проблема, что нам много чего нельзя давать в ИИ из-за риска ком. тайны и что ИИ сломает боевой контур. А так, мы во всю пользуемся для аналитики и разработки, типа на подумай вот данные-ситуация, вот вопрос. Или надо написать инструмент сравнения QVD, пиши код.


- Что скажешь тому, кто считает, что ИИ в разработке аналитики - хайп и игрушка?
Да просто дурачек. Я за 5 мин решаю вопрос, на который бы мне понадобилось несколько дней, это например в части разработки. ИИ за эти 5 минут перешерстит столько информации в сети, что я бы месяц перечитывал, чтобы прийти к правильному решению. Но тут и главный подвох есть, что если так активно пользоваться, то можно разучится думать и обучаться. Если выключат свет (доступ к ИИ), ой как печально все будет. Мы перестали увеличивать штат, т.к. эффективность некоторых коллег в паре с крутой ИИ выросла очень сильно. Но некоторые продолжает писать код по старинке, лишь изредка спрашивать что-то в ИИ.


- Если тебя сейчас спросит коллега из другой компании - "звать Чернова к себе или нет" - что ответишь?
))) Конечно звать.

#обучение@chernovdev

Прикольная софтина - для отслеживания лимитов подписок на провайдеров - https://github.com/lamchun1110/UsageDeck

Но я взял codex - и пишу

а можешь его доработать ? чтобы окно программы, было со значками, при "припинено" например к правому края экрана (и чтобы можно было перемещать),
итоговая высота на 1 провайдера например 100 пикселей - и там кружок и внутри % остатка лимита недельного, и без краев, чтобы прям пиздато красиво было

ну и получилось то что на фото )


а потом

шарики большие, уменьши на 30%, и писать текстом z.ai / codex / claude не нужно - лого достаточно )

и еще

и при наведении мышки - сделай чтобы шарик "создавал" еще красивые шарики - и чтобы внутри них были лимиты день и неделя и через сколько ресет будет (минуты, часы, дни+часы)
а для z.ai - еще и лимиты веб поиска и тулов

Наткнулся на видосик, где идет "разбор" топ-моделек, понятно что он у каждого блогера свой, свои задачи и тд.
Но можно взять как отправную точку, если вы еще не в теме.
На х2 смотреть тоже можно

https://www.youtube.com/watch?v=tJtGu_legGU

Коллеги,
мы сейчас пытаемся заставить ллм продвигать математику. В нашем проекте CayleyPy у нас много гипотез которые идеально ложатся на ллм - с одной стороны они (вероятно) не супер сложны, с другой стороны достаточно нетривиальны.

Если у кого есть интерес к коллаборации в этом направлении - будем очень рады - напишите @alexander_v_c

Также, если у Вас есть доступы к мощным моделям или опыт в auto-research - Вы могли бы нам очень помочь.

⚡️Вышло новое исследование «AI в BI Круг Громова 2026»!

ИИ в бизнес-аналитике выходит за пределы обычного чат-помощника. Следующий этап – агентная аналитика и переход от модели «вопрос–ответ» к модели «задача–результат»: ИИ не просто отвечает на отдельный запрос, а самостоятельно планирует анализ, ищет нужные данные и инструменты, выстраивает многошаговую цепочку и выполняет действия.

В отчет «AI в BI-круг Громова 2026» вошли более 10 российских BI-решений с поддержкой AI-функций, среди которых: Yandex DataLens, Навигатор BI, Insight SOLARIS, PIX BI, Easy Report, DataForge AI, Glarus AI, Visiology Cortex, Luxms AI, Polyanalyst и ТЕРН ИИ Ассистент. Решения при этом разделены на 4 архитектурных подхода: встроенный ИИ, UI-помощник, внешний ИИ-агент и ассистент на семантическом слое.

➡️Отчет поможет понять:
– чем генеративный AI-помощник отличается от полноценного ИИ-агента,
– какие архитектурные подходы к AI в BI уже представлены на рынке,
– насколько решения способны самостоятельно работать с данными и выполнять аналитические задачи,
– почему семантический слой становится фундаментом надежной агентной аналитики,
– как выбирать решение с учетом требований к безопасности, изоляции данных и российской инфраструктуре.

🟣Решения проверены по 55 критериям и сопоставлены по 6 функциональным слоям AI-агентов: доступ и понимание данных, подготовка и трансформация, семантический слой, визуализация и анализ, прогнозирование и наблюдаемость.

📌 Один из главных выводов – чем автономнее ИИ, тем важнее семантический слой. Он задаёт смысл метрик, связей и бизнес-правил, снижая риск убедительных, но неверных ответов. Семантический слой делает работу ИИ более прозрачной и контролируемой.

Отдельный блок посвящен российской специфике: локализации данных, закрытым контурам, требованиям реестра ПО и санкционным рискам.

Результаты представлены не как рейтинг, а как сравнение архитектурных подходов, уровней автономии и сценариев применения – скачать отчет бесплатно!

Используйте отчет как практический ориентир, чтобы оценить зрелость AI-функций в BI и сравнить подходы к агентной аналитике.

Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️

#КругиГромова #AgenticBI #BI #ИИ #исследование_КругиГромова

Скачать колёса зависимостей локально на запас

Как вам такое "размышление от llm"? 😆

⚡️ Вышел отчет «Отечественные решения Data Lakehouse-круг Громова 2026»

Российский рынок Data Lakehouse перешёл от пилотных проектов к промышленным внедрениям. При этом рынок разделился на два архитектурных подхода, а информационная безопасность стала одним из главных критериев выбора платформы.

В исследование вошли 10 отечественных решений: MWS Data Lakehouse, Платформа Selena, Digital Q.DataFactory, CedrusData Platform, Data Ocean Nova, Tengri Data Platform, Arenadata Hyperwave, VK Data Platform, YTsaurus и Yandex Data Platform.

➡️ Отчёт даст ориентиры:
– чем отличаются интегрированные платформы от унифицированных систем,
– когда важнее гибкость и технологическая свобода, а когда – простота внедрения и сопровождения,
– какие компоненты и архитектурные подходы используют российские Data Lakehouse,
– на что обратить внимание при выборе платформы для корпоративного хранилища данных.

➡️ Особое внимание уделено:
– драйверам перехода на Data Lakehouse – почему технология становится востребованной и какие задачи заказчиков стимулируют её внедрение,
– информационной безопасности – RBAC, сквозному управлению доступом, аудиту и Data Lineage,
– S3-хранилищу, которое фактически становится фундаментом производительности Lakehouse,
– AI/ML и AI-агентам: полноценные агентные возможности на российском рынке пока остаются скорее исключением, чем стандартом.

📌 Исследование основано на сравнении технологических стеков, экспертной оценке решений и анализе практических сценариев их применения. Полный отчёт доступен на сайте центра «Круги Громова» – скачать бесплатно!

Получите актуальную картину российского рынка Data Lakehouse на 2026 год.

Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️

#КругиГромова #DataLakehouse #DLH #DWH #исследование_КругиГромова

😂

https://chernovdev.ru/posts/2026-09-03-harnessy-digest-2026-w36/

#week