Agentic Engineer

@data_engi

#ai #memes #dev

Пенсионер из Мичигана не "выиграл в лотерею" — он её просчитал.

Ещё в 2003 году, более 20 лет назад, Джерри Селби заметил в правилах Winfall редкую механику: когда джекпот доходил до лимита и никто не угадывал все числа, деньги не копились дальше, а "скатывались" в призы за 3, 4 и 5 совпадений. Он сел с калькулятором и понял: в такие недели игра превращается в задачу с положительным матожиданием.

Джерри с женой создали клуб инвесторов, ездили за сотни километров в Массачусетс, скупали сотни тысяч билетов и за несколько лет прокрутили через схему больше $26 млн.

В сумме эта история принесла семье почти $8 млн прибыли до налогов. Чтобы потом не было вопросов у налоговой, супруги хранили в сарае десятки пластиковых контейнеров с проигрышными билетами на миллионы долларов.

Когда началось расследование, искали мафию, подкуп и инсайд. Не нашли ничего, кроме математики.

Иногда главный хак системы — это не код. Это человек, который умеет считать.

Пруф


@data_engi

#math

🖼️ Airflow выкатил Common AI Provider — теперь в оркестратор нативно добавили LLM и AI-агентов. Пакет поддерживает 20+ провайдеров моделей, даёт операторы и TaskFlow-декораторы для LLM/agent-задач, умеет human-in-the-loop и durable execution, чтобы не перепроигрывать дорогие шаги агента при ретраях. В целом выглядит как сильный шаг к тому, чтобы AI-сценарии собирать прямо внутри привычных DAG’ов, а не городить это отдельно.

@data_engi

#ai #airflow #de

Agentic Engineer pinned «Open-source книга про архитектуру безопасных AI-агентов. Когда будет время и желание, посмотри: 🟢 покритикуй по делу 🟢 полайкай и репостни посты: 🔘 хабр 🔘 linkedin 🔘 dev.to 🔘 medium 🟢 и накинь звёздочку в репо GitHub ⭐️ Сама книга в mkdocs…»

🤓 В новом препринте показали неожиданную штуку: почти весь набор функций из научного калькулятора — от "+", "×", "log", "sqrt", "sin" до степеней — можно собрать из одной базовой операции.

По сути это что-то вроде NAND для “непрерывной” математики: один универсальный кирпичик вместо россыпи разных функций.

Зачем? Не потому что завтра калькуляторы станут такими. А потому что формулы можно представлять в одном и том же виде — как дерево из одинаковых блоков. Это упрощает перебор, оптимизацию и поиск формул по данным. То есть помогает не только считать, но и находить сами уравнения.

Красивая идея на стыке математики, символьных вычислений и ML.

#math #science #dev #ml

Наткнулся на Superpowers - эта штука не просто набор промптов, а целый workflow для агентов.

Идея такая: агент сначала помогает нормально сформулировать задачу и дизайн, потом собирает внятный план, и только после этого идет в реализацию через subagents, ревью и TDD. То есть меньше «магии», больше инженерной дисциплины.

Поддерживаются Claude, Cursor, Codex, OpenCode, Copilot CLI и Gemini CLI. Выглядит как крутая попытка превратить AI-разработку из хаоса в процесс.

@data_engi

#ai #llm #agents

5 git-команд, которые стоит запустить перед чтением чужого кода. Это рекомендация консультанта по аудиту кодовых баз

— 20 самых часто изменяемых файлов за последний год. Файл на первом месте -- тот, которого все боятся:

git log --format=format: --name-only --since="1 year ago" | sort | uniq -c | sort -nr | head -20

— Все авторы, отсортированные по числу коммитов, чтобы понять, кто «главный». Если один делает ≥60% -- высокий bus factor:

git shortlog -sn --no-merges

— Где скапливаются баги. Пересечение с первым списком -- самый рискованный код:

git log -i -E --grep="fix|bug|broken" --name-only --format='' | sort | uniq -c | sort -nr | head -20

— Проект растет или умирает. Коммиты по месяцам за всю историю. Резкое падение, например, уход сотрудника:

git log --format='%ad' --date=format:'%Y-%m' | sort | uniq -c

— Как часто команда тушит пожары. Несколько раз в год - норма. Раз в две недели -- проблемы с деплоем:

git log --oneline --since="1 year ago" | grep -iE 'revert|hotfix|emergency|rollback'

#ai #memes #dev #review #agents #agentic

Все на острове богаты, изоб нет, одни палаты!

Раньше каждый отец семейства строил себе избу, в которой жил. Ну или вместе с родственниками, соседями и общиной.

Жили скромно, изба-пятистенок это 2 квадрата длиной с бревно - ну сколько там метров? Минус сени и большая печка, получится метров 40 на семью человек 8. Это примерный аналог кода в небольшой компании.

Бояре да князья могли себе позволить терем, но и там потолки низкие и места не сказать чтобы много. Это аналог энтерпрайз софта для богатых корпораций.

Сейчас эра индустриального домостроения. Никого не удивишь 90-100 метрами на семью из 3-4 человек. А корпорации живут в небоскребах с верхушками в облаках.

Примерно то же с софтом может сделать доступ к дешевому индустриальному коду. Переселимся из изб не в палаты, а в монолитные коробки. Не будет такого, что у всех палаты, а будет так, что у кого-то человейник в бывших полях, а у кого-то крафтовый домик как на видео. Просто на других технологиях сделанные.

Ничего не изменится и в распределении ценности рабочих, которые строят эти дома. Строитель избы и разнорабочий на стройке простой многоэтажки это примерно одно. Равно как и архитектор домика с видео и мастер деревянного зодчества, строивший княжеский терем - это одно. Просто инструменты в их руках слегка разные.

Единственное что пугает, это скорость перехода. Нет поколений, чтобы деревянных дел мастеру адаптироваться, есть годы или даже кварталы

🌖

NASA запустила трансляцию полёта вокруг Луны.

С некоторой периодичностью попадаются посты в духе «Claude снёс мою базу данных», «Claude удалил важные файлы» или распространённое «Claude написал фейковые тесты и отчитался, что всё работает, хотя я просил проверить на реальных тестах».

При этом про Codex я такого не читал — мб иногда что-то не то с тестами, но не звучит, как попытка уклониться от выполнения задачи.

Интересно, с чем это может быть связано? У меня есть 3 объяснения:
1) банально разные модели и разное поведение, Anthropic проиграли в алайнмент модели
2) случаи очень редки, и так как у Codex меньше пользователей (хотя я не поверю в 10x разницу), то случайности не случаются
3) я в пузыре и мне просто такие случаи не попадаются, а на самом деле они на каждом шагу

Сам я гоняю Codex в Full Access режиме 😳 но это я смелый такой до первого инцидента.

Расскажите, были ли у вас неприятности с Codex? 🤖

Вот откуда на самом деле тяга всех (или хоть кого-то) заменить на ИИ и роботов.

За мясных агентов надо платить соцвзносы, за кремниевых нет.

Компании во Франции нужно потратить 95 тыс. евро, чтобы выплатить сотруднику чистую зарплату в размере 39 тыс. евро. Можете себе представить, какой стимул будет заменить офисные рабочие места во Франции искусственным интеллектом?
Страны с такой высокой социальной нагрузкой на труд будут первые кандидаты на внедрение ИИ.

Open-source книга про архитектуру безопасных AI-агентов.

Когда будет время и желание, посмотри:

🟢 покритикуй по делу
🟢 полайкай и репостни посты:
🔘 хабр
🔘 linkedin
🔘 dev.to
🔘 medium
🟢 и накинь звёздочку в репо GitHub ⭐️

Сама книга в mkdocs на github pages, читать удобно с любых устройств, агент codex достойно справился с вёрсткой

#ai #agents #architecture #agentic #llm

На прошлой неделе выступал на Snow Base в Красной Поляне с вбросом разработчики больше не нужны, и CTO тоже. Крутые ребята собрались там!

Я провёл высокоточную аналитику по бенчмарку METR с использованием карандаша. AI закроет задачи CTO в 2028 году.

Скептики конечно скажут что аналитика фуфло, работа CTO великая и не описана, и вообще ты рассказывал с пивом в руках, не считается. Ну напомню что раньше так говорили про разработчиков, а потом – про архитектуру сервисов. И где мы сейчас?

Разработке в старом виде больше не будет. На всех уровнях. Привыкайте.

Разработчики прошлого это слесари которые лобзиком делали мебель. Роль CTO – собрать лучших слесарей, сделать операционные процессы мастерской, наладить отдел посиделок на стульях для тестирования и так далее.

Мы входим в эпоху фабрик софта. CTO будущего это ребята которые делают заводы. Заводы эти, кстати, довольно лёгкие.

Работа это точно другая. Кто-то перестроится, станет экспертом по заводам, поднимется. Кто-то не сможет и будет ныть о старых добрых временах.

Стульев явно будет больше. Ну, софта. Спрос вырастет, вместе с ним и индустрия. А вот маржинальность этого ремесла скорее всего будет падать.

А вот нужно ли нам много строителей заводов – непонятно. Софт писать всё легче. Возможно, заводы схлопнутся совсем. А может и наоборот – спрос вырастет невероятно.

Точно понятно, что старых слесарей больше не нужно.

#dev #memes #ai #agi #llm #vibecoding #future

Зима AGI близко.

#ai #agi #future

🔑 На Kaggle недавно появилась сорева с вайбом
"а давайте толпой допилим распознавание объектов на реальных данных с вертолёта".

Не мем, а вполне настоящий Leonardo Airborne Object Recognition Challenge:
🟣реальный airborne-датасет
🟣десятки тысяч изображений
🟣камеры с вертолётов
🟣датка инфракрасного канала
🟣призовые $50k

🫡 То есть не "найди кота на картинке", а уже что-то из жанра "оптимизируй зрение для летающей штуки, но в дружелюбной kaggle-упаковке".

Самое смешное тут даже не содержание, а подача.
Leaderboard, baseline, community, excitement.
Как будто речь о предсказании цены квартиры, а не о задаче с отчётливым military-adjacent душком.

Комьюнити, к счастью, не совсем утратило связь с реальностью и спросило:

а мы тут точно всё ещё "занимаемся data science", а не немного краудсорсим defense R&D за медальку и денежный приз?

После этого конкурс поставили на паузу. И это, пожалуй, лучшая часть истории - идея публично геймифицировать улучшение вертолётного object recognition сначала кому-то показалась абсолютно нормальной.

Это вообще отличный портрет индустрии, когда под словами open community, innovation и challenge тебе иногда продают очень приземлённый сценарий с совсем не академическим применением.

Раньше ML-соревнования были про кредиты, квартиры и CTR. Теперь это буквально: "вот тебе тепловизор с вертолёта, сделайте красиво". 🚁

#ai #military #helicopter #kaggle

С помощью GPT-5.4 Pro удалось решить открытую задачу из FrontierMath - A Ramsey-style Problem on Hypergraphs. Решение подтвердил автор задачи Will Brian, а результат готовят к публикации. Похоже, AI всё увереннее заходит на территорию реальных research-grade задач в математике.

#ai #math #problem #solved #llm #frontiermath