Лаборатория Математики и Программирования Сергея Бобровского

Надо признать, что AI-агенты -- это качественный шаг (куда-то туда:).

LLM как ни крути, не более чем статистический подбор наиболее "близкого" к решению, и всё (предсказание наиболее вероятной последовательности токенов). Нейросеть концептуально не способна - в принципе - прокручивать код по шагам, эмулировать его выполнение.

Поэтому именно агенты закрывают этот пробел: например, с помощью тестов дают обратную связь, получилось решение работающим или нет.

Что интересно, и люди программирует очень похоже. Смотрю по многим десяткам ребят (и девчат), кто у меня изучал программирование с полного нуля: нарешиваем сперва сотни простых задачек постепенно растущей сложности, чтобы когда человек прочитал условие новой задачи такой же сложности, нейросетка в его голове сразу выдала бы приблизительное решение. Собственно сеньоры отличаются от начинающих только тем, сколько примерно похожего на решение кода они могут сгенерировать с ходу. Начинающий - от силы десяток строк, профи быстро напечатает несколько сотен. Тут кстати полезная отдельная связь, дабы осознать свою скорость и рейт ошибок, у меня это курс по Personal Software Process Карнеги Меллона. Но это один микро-скилл, и его недостаточно.

Требуется также и агентское мышление, второй микро-скилл: прежде всего, метод пристального взгляда, когда мы пошагово прокручиваем работу кода (или как минимум его критические моменты) в голове. Тут у людей разные квалификации тоже различия, но скорее в уровне компетенции: начинающий (сознательная некомпетентность) будет долго и мучительно моделировать работу каждой строчки кода и путаться в трёх соснах, а профи (бессознательная компетентность) моделирует работу длинных простынь кода подсознательно; на уровне сознания это будут инсайты или смутное чувство "где-то что-то тут не так" (или "вроде норм" :). Тогда уже пускаем в ход отладчик и логи.

Я по этой причине начинающим с нуля с самого первого занятия даю рекомендации и разбор задачек в режиме пошагового выполнения, чтобы эти два базовых микро-скилла склеивались у них в уме как можно быстрее и прочнее.
(правда, набора на занятия у меня не было уже год, и не знаю, когда снова возобновлю :)

Первый спутник, Гагарин, астронавты - дали бум по всему миру инженерным темкам, включая первые компьютеры.

В 1970-е появился Кобол, который создавался с целью "бизнесмены будут писать свои собственные программы".

(Кстати, очень лёгкий язык, реально похож на естественный, но даже небольшая логика занимала кучу перфокарт. Но учётные программы кодировались только так.)

Реальность: 98% бизнесменов тех лет не могли запрограммировать на околоестественном языке нахождение наибольшего значения из трёх чисел :) А сегодня, думаю, и 99,9% не напишут.

Но в целом на Коболе было написано просто огромное количество строк кода, и к программированию реально подключилось множество не только математиков и физиков которые использовали фортран, но и обычных инженеров.

1980-е: CASE-инструменты будут генерировать всё.
Реальность: эти инструменты так и остались уделом единичных проектов и академического изучения. Но при этом к программированию было привлечено большое количество постановщиков и аналитиков, подчас вообще без инженерного образования, которые начинали с рисования диаграммок, и попадали в промышленную разработку.

1990-е: Visual Basic и Delphi: пресловутое рисование мышкой, формошлёпство, что невероятно бесило хардкорных плюсистов, но к прикладному программированию оказалось привлечено просто огромное количество людей, начиная со студентов.

2000-е: Бум IDE, первые веб-фреймворки, где вся техническая начинка глубоко скрыта, и достаточно просто понимать реляционные отношения на уровне моделей и делать крупные проекты небольшим количеством кода, что привлекло множество людей уже в профессиональную разработку.
Сколько же я тогда книг, самоучителей написал на эти темки... :)

2010-е: Развитие тенденций lowcode/nocode, бессерверные/облачные технологии, появление различных конструкторов и библиотек компонентов, которые позволяли буквально "рисовать" стандартные бизнес-приложения.
Программирование переживает очередной бум, в айтишку входит всё больше и больше "гуманитариев".

2020-е: Искусственный интеллект: последняя глава в долгой истории?
Да нет же! До сих пор каждое усовершенствование программирования не уменьшало потребность в разработчиках, а увеличивало её! Ну или как минимум привлекало к программированию существенно - в разы, а то и на порядки - больше людей. Сейчас например в геймдеве, смотрю, массовый тренд - ребята бросаются изучать программирование. С помощью нейронки они создали прототип своей игры-мечты, да ещё и с кооперативом, но её дальнейшее развитие, да и просто доведение до первой рабочей версии, требует сперва базовых знаний сисадминства, затем devops/сборка/деплой, затем умения писать простые скрипты на lua python js...

Уверен, что скоро в "поизучать программирование" появится новая огромная волна желающих, попробовавших возможности создания "своего приложения", но быстро столкнувшихся с необходимостью профильных знаний. Но только им уже будет абсолютно наплевать на рекламные призывы "войти в айти за полгода зарплата 160k", потому что у них совсем другая мотивация, да и AI им хорошо поможет в самообучении.

И в целом AI как усовершенствование программирования просто продолжает вышеописанную тенденцию, потому что отражает законную потребность. Нам действительно нужны более быстрые и эффективные способы создания надёжного программного обеспечения!

Мы просто каждый раз обнаруживаем, что ограничением становится не инструмент, а сложность проблем, которые мы пытаемся решить.

Вайб-кодинг -- быстрый недисциплинированный подход, при котором разработчик отправляет запросы жпт, принимает его вывод без ревью кода, тестирует вживую и исправляет ошибки по мере их появления. Приводит к созданию непонятного, неподдерживаемого и хрупкого кода. Скрипты, прототипы, небольшие программы и игры, для которых можно украсть код с гитхаба -- норм.

Agentic engineering -- профессиональная инженерная методология, где человек берёт на себя прежде всего темы планирования, ревью кода, тестирования и оркестрации. Фундаментальные знания в архитектурах, system/software design, качестве и безопасности, становятся критически важными.
Спецификацию и этапы работ готовим до начала кодинга. Строгий ревью всего сгенерированного кода. Всеобъемлющее тестирование как база качества и успешных итераций агентов. Полная ответственность человека за архитектуру, код, документацию, CI/CD и мониторинг.
Так-то классический техлид и есть. Растите скорее в него!

Agentic mathematics -- существенно более формальная темка, куда двигаюсь я :)

Вот как сегодня работает agentic engineering: "Building a C compiler with a team of parallel Claudes", 16 агентов нафигачили на Rust компилятор Си под линукс на 100 тысяч строк кода за две недели.

При том что темка написания компиляторов -- это по сути академическая алгоритмическая задачка, она очень хорошо изучена и формализована десятки лет назад, сегодня по сути курсовая студенческая работа. Вот например компилятор сишечки, написанный на ассемблере, который уместился в 512 БАЙТОВ.

В данном случае ещё большой вопрос, как вообще эти 100.000 строк кода работают? Понятно что прогнали через стандартный набор тестов, ну ок. Но в продакшене я бы его использовать не стал :)

Собственно что хочу сказать -- работа этих агентов обошлась в 20.000 долларов! Ну, за 10 месяцев в принципе любой крепкий миддл с университетским образованием сделает даже несколько таких компиляторов.

...Да и F# я конечно рановато списал, для него же есть F#+ с тайпклассом Functor, и Active Patterns, и Type Providers, и всякие крутые фишки обещают в F# 11 (хотя так-то есть
Myriad -- это прям наша темка для метапрограммирования)... Да и C# по большому счёту близится по потенциалу к этому всему (Source Generators).

Есть и зависимые типы для F# (заброшенный, но допилить при желании несложно). Между прочим, завтипчики сами по себе вполне могут дать категорную интуицию, и тут я пока не решил, идти ли от теорката (это скорее путь для классических математиков), или всё же от теории типов (это куда ближе программистам).

И в целом, я так подумал... Зачем мне эту методику вообще кому-то отдавать? Всё равно в ней без поллитра PhD не разобраться.

Учить этим темкам буду индивидуально только лучших ментатов, а реализую эту концепцию например как условный SaaS (внутри работают тысячи индусов и пакистанцев мои специально обученные агенты). Закидываете своё ТЗ, и получаете на выходе систему произвольной сложности по большому счёту, которая ну не формально верифицирована, но близко, и как минимум концептуально описана математически, а стоить это будет в сотни-тысячи раз дешевле, и делаться быстрее, чем если отдавать команде белковых с жпт200.

10 подсистем - 300 тысяч токенов, 50 - ну 2-3 миллиона.

Как, Карл??

По заветам Гротендика и Алана Кэя, метапрограммирование, DSL и тысячекратная компактность кода, с которой экспериментировал ещё лет 20 назад (OMeta), и вот наконец час пробил :)

Ты говоришь агенту "клиент может создать заказ, добавить товары, оплатить, отменить до отправки...."

Но мы не одинаковы.

1000 классов - это 15-20 функторов между 5-7 категориями.
Я пишу категорную спецификацию, и говорю агенту
"вот категория C с 5 объектами и функтор F: C -> Код".
Ну не буквально, а на особом DSL, понятном жпт, или например в Lean4.
0 токенов :)

Забрасываю это в какую-нибудь дешёвую жпт4 "превратить спеку в шаблон-генератор на F#" (ну 1000 токенов).

Гружу этот генератор в уже совсем бесплатную ллм-ку типа дипсика. Магия -- и на выходе нужные мне 200 классов, которые идеально работают.

Надо добавить 201-й класс? Он в категории C3, и может взаимодействовать только через функтор F: C3 -> C1 (за O(1), ну в крайнем за O(k), где k - число морфизмов).
Нужно проверить только интерфейс функтора, а не 200 классов! Пишем "реализуй тип T, совместимый с интерфейсом I" (сотня токенов!).

Твои 10 подсистем - полмиллиарда токенов и хрупкость 70%.
Мои 10 подсистем - 1 млн токенов и хрупкость 10%.
Интеграция подсистем: один функтор, 0 конфликтов.

Начинаем с композиционной корректности (сеньор конечно формализует по одному инварианту через пред- пост-условия, а когда их сотни и они все склеены?). Для этого учимся видеть в бизнес-домене категории и морфизмы. Это самый первый шаг, а всего будет 7 базовых, но с пропуском даже одного топологическая цепочка порвётся, и агент бросится лепить баги и безумно сжигать токены :)

В развитие темки.
Ты говоришь агенту "Мне нужна подсистема управления заказами: клиент может создать заказ, добавить товары, оплатить, отменить до отправки....".
Агент бодро берётся за работу, и где-то на пятидесятой итерации, потратив миллион токенов, выдаёт нечто вроде бы минимально работающее.

Допустим, 50 классов, которые можно комбинировать 2500 разными способами. И через полгода, после новых хотелок до 200 классов, жпт как сгенерит новый код, так сломает старый, и 80% токенов уходит на "поправь тут", "сломалось это", "не то имел в виду". А вскоре и контекст всех классов не будет влазить в окно, и на этом всё :) в таком случае принципиально невозможно добавить новый класс не поломав что-то в уже существующем.

И тут даже при небольшом количестве подобных подсистем, взаимодействующих друг с другом, начинается экспоненциальный расход ресурсов, потому что агенты следуют жадному поиску "сгенерить - проверить - откат - пробую иначе".

5 таких подсистем - миллионы токенов, 20 - сотни миллионов, 50 - просто нереально. Каждая починка ломает что-то другое, откаты копятся, и начинается экспоненциальное блуждание в пространстве решений.

На практике-то и 100 млн токенов легко может улететь и на одну подсистему, если допустил топологическую дыру в спеке.

И вот что с этим мы будем делать :) =>

Последнее время многие ребята мне радостно пишут, что им на работе дали бесплатный аккаунт к условному жпт, причём немало и таких, у кого безлимитка за 200 долларов.

Дорогие, следите за руками :)

Вы получаете 2000 долларов и выполняете некий объём работ. Работы много и желательно её делать побыстрее.

Но если взять к вам ещё одного двухтысячника, то работа ускорится ну в лучшем случае раза в полтора, да и то не сразу. И тут внезапно оказывается, что если платить не 2000 зарплату белковому, а 200 за токены, то человек в паре с жпт начинает работать в два-три раза быстрее (а может и ещё продуктивнее). Ничего личного, просто капитализм.

Так-то и пофиг, но таким образом уничтожаются ваши собственные скиллы, и жпт200 приносит только выученную беспомощность...

.

Облако драгоценностей за неделю.

Сегодня будет важная информация для ментатов, посмотрите вечером наши новости - новый вид скидок 💰 (кто хорошо занимается, последние материалы могут быть вообще бесплатны!)

Приватный клуб.

Сейчас повсеместное распространение получил вайб-кодинг, и на первый взгляд это действительно выглядит впечатляюще. Вы можете превратить идею в работающее приложение за считанные минуты, просто описав, чего вы хотите, и предоставив AI выполнять 98% работы.
Многие новички создают таким образом MVP, игры и небольшие продукты. Некоторые из них даже внедряют эти приложения, привлекают пользователей и зарабатывают деньги, несмотря на то, что у них очень мало опыта в программировании.
И, честно говоря, эта часть реальна.
Проблема проявляется только после того, как вы переходите к первой рабочей версии...

Для донов-начинающих:

Что делать, если трудно заниматься даже на курсе программирования с нуля?..

Вот неприятная правда: тебе не нужны люди, которые "верят в тебя". Вот кто тебе нужен...

Изучение программирования в 2026-м году выглядит совсем иначе, чем два года или даже год назад (лонгрид, выложу также на бусти)...

Для донов-неначинающих:

В своей карьере будьте как дети. Они абсолютно безжалостны в своём стремлении добиться того, чего хотят, и не испытывают сострадания к ближнему, если это сострадание может помешать им получить желаемое...

...Конечно, я знаю, что многие отличные / одарённые программисты не сильны в "продажах" самих себя при переходе на новую работу... и что эта необходимость "продаваться" реально выбивает их из колеи. Им (как и мне) ненавистна сама идея "проталкивать" себя. Они стеснительны, немногословны, и хотят всего лишь сосредоточиться на своей работе, хотят просто писать хороший код.

Продолжение трека "Элитный программист":
35) Как работать с глупыми менеджерами
Когда речь заходит о начальстве, самые частые претензии сводятся к тому, что оно не заботится о применении лучших практик программирования (нередко и тестирования), и рассматривает их как причуды, которые только замедляют процесс производства. Вы также наверняка встретите руководителей, которые используют неверные показатели эффективности (например, частоту выпуска релизов, а не качество и надёжность), и продвигают не тех людей.

Продолжаю выкладывать для донов материалы СильныхИдей — доступны моим курсантам, но тут расширенные и дополненные версии.
74. Не путаем DI и ADT
"Начала выстраиваться наконец-то модель ООП,которая изначально выстроена,к сожалению,с помощью Dependency Injection - как и везде сейчас,и слабого курса в универе,где мы просто С++ учили."

(все старые материалы для донов постепенно сгорают)

=

Первые сериалы из существенно переработанных и улучшенных материалов СильныхИдей (по сути четыре книги) доступны на бусти:
1. БАЗА программной инженерии
2. Software Design с акцентом на Programming in Small
3. SOLID-25
4. Software Design с акцентом на Programming in Large

=

Новые материалы для ментатов Лаборатории.

В раздел "Элитный программист" добавлен материал
88) Математика высокой продуктивности-5

В курс карьеры добавлен 125-й материал "База по использованию AI в разработке".
По сути, вы меняете свой многолетний опыт на краткосрочное повышение скорости разработки, и то исключительно в интересах вашего работодателя, который не добавит вам за трёхкратную скорость даже 2% к зарплате...


💪🏻

Мы здесь, потому что это трудно.
it's a privilege to do things that are hard.

=

Гайд про функциональные архитектуры, 53 топика (+0), как наберётся 64, дам ментатам доступ.

Лаборатория идёт со скоростью самых лучших ментатов.

=

"Любая дорога, если дойти до её конца, ведёт прямо в никуда. Если держите путь на гору, поднимитесь чуть-чуть по склону, чтобы убедиться, что это действительно гора (Фрэнк Герберт знал про градиентный спуск уже тогда:). С вершины вы этого не увидите."
притча Бене Гессерит
"Дюна"

То есть как минимум чистое ядро бэка, бизнес-логику, смиты пилят на хаске,
а фронт (или под ноду) на purescript -- он концептуально ближе всего к хаскелю, есть вывод функторов, тайп-классы с higher-kinded types (но нету deriving via)...

В качестве модной альтернативы на фронтенд можно взять совсем молодой Roc
(автоматический вывод тайпкласс-подобных интерфейсов), который умеет компилировать например в wasm, и в целом весьма прагматичный.

Как альтернатива хаскелю вполне можно посмотреть скаловский dotty, по возможностям практически как ps. Конкретно под суровый прод я бы даже наверное со скалы3 и начал.

...И у меня сильное подозрение, что конкретно для уничтожения мэйнстрима с помощью агентов смитов подойдёт только Haskell (Хиндли-Милнер на стероидах), потому что F# не умеет автоматически выводить функторы. Можно помучиться с помощью free monad, но всё равно в нём нету ни тайп-классов, ни deriving, ни GADTs, ни HKTs...

Haskell зараза, довольно кривой сам по себе, награбастал себе кучу крутых абстракций :)

Хорошая кстати идея: начинаем проект с подбора максимально сильных абстракций, с которыми знаком, хотя бы на пару уровней выше классических паттернов GoF.

Ну, с Днём Науки!!1

Так-то вчерашняя победа над очередными "топовыми" версиями нейронок возникла вот из этих размышлений =>

У нас есть структурно разные реализации стека -- с помощью динамического массива, и с помощью связного списка. Но после того, как мы их "компилируем" в общую алгебру C[G] - интерфейс/абстрактный класс - они становятся неразличимы (изоморфны как алгебры), хотя и имеют разные вычислительные свойства.
Об этом же говорит и унивалентность в HoTT: критичным будет выбор эквивалентности типов. Если она будет слишком грубой, то у нас склеятся типы, которые склеивать не нужно.

Хороший дизайн типов должен сохранять различия, которые важны для нашей предметной области, а не схлопывать их в общее представление (те же интерфейсы).

...Да, но как формализовать важность доменных различий?

Нам нужно проектировать такими функторами, которые будут одновременно верны, полны, и отражают изоморфизмы!
Это именно та ключевая эквивалентность из HoTT: домен и код выражают одно и то же, 1:1, без потерь информации и без лишнего мусора.

Таким образом,
- любой баг в системе будет следствием нарушения faithful соответствующего функтора;
- любые накладные/мусорные операции (например инкапсуляция, которую мы вводим для защиты от тупых разработчиков) будут следствием нарушения полноты функтора;
- любые лишние типы/обёртки (которые мы обычно вводим для снижения когнитивной нагрузки и той же страховки от дурака) будут следствием нарушения отражения изоморфизмов.

Но ведь все эти моменты мы вполне можем формализовать!

...Думаю вот, а не сделать ли такой мета-фреймворк для AI, который вообще уничтожит всё человеческое программирование? :)

Или всё же лучше подготовить условный "гайд", который сделает только его владельца x100..x1000...x1000000 -кратным эксклюзивным программистом? А саму мета-методику хранить в тайне, и доверять лишь избранным ментатам, как Бене Гессерит :)

А то вы так и будете бесконечно "прописывать скиллы для агентов" с кучей топологических дыр.

Правда, для использования только самого гайда потребуется PhD в теории типов, но это, на мой взгляд, вполне достойный порог входа для подобных целей (+ я вам дам прямую тайную тропку к цели:).
...В любом случае, в конечном итоге в айтишке останутся только такие.

Impossible? Like that would stop me.

...Но всё же я этих ваших искусственных болванов захейтил :)

опус4.6

4.6: функтор C[−] не верен на абелевых группах

разве??

4.6: Функтор верен (не склеивает стрелки), но склеивает объекты с точностью до изоморфизма. Спасибо за вопрос — формулировка «не верен» была ошибкой.

жпт5.3

функтор C[−] не верен на абелевых группах?

5.3: Не верен (не faithful).

разве??

5.3: Ты прав: на категории групп функтор C[-] верен (faithful).

💪🏻👊🏆

Прекрасное: ASML (голландский лидер рынка литографического оборудования EUV - самое важное для мирового рынка чипов, считается едва ли ни самой сложной инженерной конструкцией в человеческой истории)

уволила 1700 (!) менеджеров, при этом расширив айтишные и инженерные позиции.

ASML пытается предотвратить "смерть от управления", которую пережили многие европейские гиганты, и вернуть фокус на инженерию. Разработчики "хотят заниматься инженерией, не увязая в медленных согласованиях".

Дико уважаю.

Потестил последние модельки, вокруг которых сегодня хайп - опус4.6 кодекс5.3

"когда две комплексные групповые алгебры над конечными абелевыми группами изоморфны?"

Заразы, все справились :)

Когда |A| = |B|

А ещё недавние версии тупили, дескать "когда сами группы изоморфны", неа, их внутренние структуры даже могут различаться, достаточно лишь одинаковой мощности.

Это кстати довольно важный момент в кампутер сайнсе, например type erasure. Как стирается структура группы до размерности, так и Java стирает List<Int> и List<String> до одного List в рантайме.
Разные типы, но одно представление.

↑↑↑ Продолжаю работу с ментатами 🤓 ↓↓↓

...В плане собеседований я должен сказать, что уже проходил опыт с попыткой трудоустройства, когда у меня с вами был "перерыв". И должен признаться, что испытываю дикий страх, который не испытывал даже в армии. С другой стороны, ко всему этому можно отнестись как к эксперименту.

...Стало заметно, что самые полезные 30–50 минут работы проходят вне IDE. Когда я формулирую словами шаги алгоритма или правила системы, структура кода затем выстраивается почти автоматически. Если я не могу описать словами, что делает фрагмент логики, значит, я всё ещё думаю на уровне «как выполняется», а не «что означает».
Теперь главный вопрос перед любым фрагментом логики для меня звучит так: «Какая сущность или правило системы здесь реализуется, а не какой именно код здесь написан?»

...Мне кажется работа над "запахом кода" может вестись непрерывно. Особенно когда у тебя не так много опыта и ты создаешь много "запаха" во время реализации первого релиза. Тебя подгоняют сроки. Регулярно я выполняю очередной коммит с мыслью, что после того, как выпустим проект в прод и пустим первых пользователей, то я обязательно вернусь и поработаю над этим "запахом". Мне практически ежедневно хочется вернуться и внести очередные изменения, которые устранят этот "запах".
...Да, LLM уже делают свою работу гораздо лучше, чем было еще год назад. И если такой код получается рабочим, но "запаха" у такого кода достаточно много. В принципе как и у людей когда мало опыта и подгоняют по срокам.

[...] Отменили интервью, сказали, что нужна релокация (Азербайджан). Возможно, причина выдумана)

[...] Не решил за час алгоритмическую задачку по нахождению самой длинной строго монотонной последовательности. Алгоритм написал, но с ошибками. Кстати в этот раз решал на Python. Буду дальше практиковаться в написании алгоритмов на вашем курсе.

...часть моей команды сокращают и тем временем моему коллеге разработчику повысили ЗП, и все это на 1 to 1 с руководителем. Сегодня сократили моего аналитика и вот пару часов назад мне встречу на завтра назначили...

...Благодаря последним заданиям HW, начал примерно понимать как архитектурно смотреть на проект и как можно его менять. Часто ловил себя на том, что читаю задание по изменению архитектуры и совсем не понимаю, а как это сделать у себя, особенно так, чтобы стало лучше. И вот наконец набралось то количество информации из ваших материалов, которое начинает превращаться в единую картину. И я начал ощущать, будто стал понимать как следует смотреть на проект. Раньше я вроде делал что-то в плане архитектуры, и возможно далеко не худшим образом, но всё это было будто на автомате, без осознания, а почему именно я делаю так. И вот при выполнении очередного задания HW, я ощутил, что начинаю понимать, а как вообще можно выразить архитектуру, чувствовать какие-то границы и т.д. И хоть это понимание ещё довольно примитивно и мне предстоит ещё расти и расти, но я рад, что ощутил прогресс...

...Закончил знакомство с блоком материалов по экстремальной ответственности. Пока изучал, казалось, что вроде бы проникся общей идеей, осознал пользу принятия ответственности, но тут вышел тимлид, стало психологически легче, и сразу появился соблазн сбросить с себя всю ответственность за решения в том числе по своим работам.
Отдельно отмечу, что эти материалы (в основном 40 - как не выгореть…) помогают не только в рабочем процессе, а в том числе и в общежитейском-семейном :)

...Нашёл для себя полезность такого "умничания" в том, что можно использовать заведомо неуспешное с точки зрения прохождения собеседование превратить в полезный инженерный спор, при условии, что интервьюер действительно разбирается в том, о чем спрашивает (хотя вряд ли).
По моему опыту таких интервьюеров, которые намеренно сливали, не было. Но были такие, которые не принимали ответ, так как ожидали "типичной" формулировки ответа, как в моем случае при собеседовании в [...]. К таким отношение не лучше, ибо они не видят глубины собственного вопроса и весьма ограничены в понимании вопроса.

Запустил автономного AI-агента на VPS.

Да, тот самый дырявый openclaw, игнорировать его не удалось 🤔

Он работает 24/7, и интерфейс связи со мной – телеграм бот (удобно!)

Имя Ku и аватарку бот себе придумал сам (ну или почти сам.)

Впрочем возможно это КУ и такое 🔔

Если попытаться выделить основную его задачу... Сейчас ее можно назвать, например – "Knowledge management automation".

Ужасное имя, ничего не понятно, лучше – “AI based Exocortex”!
Но этого тоже мало, поэтому расскажу немного деталей!

Из какого функционала состоит система:

- Индексирует документы из моего Obsidian с синхронизацией каждые 15 мин (их там счет на сотни, тысячи еще вроде бы нет).
- Ещё через тот же Obsidian на сервер попадает выжимка по моей работе, собираемая с лаптопа Claude Code агентом с MCP Pieces.
- Туда же, отдельной под-директорией попадает журнал из LogSeq (я начал его использовать недавно для быстрых записей, мышления письмом по книгам и руководствам которые я изучаю. Удобнее чем raycast notes или мобильный обсидиан)
- В довесок он собирает дайджесты с arXiv, почтовых рассылок, и блогов разнообразных и уважаемых учёных – утром и вечером.
- Из всей этой красоты агент извлекает концепты и некоторым образом строит связи
- А еще – генерирует flashcards и с нормальным spaced repetition (FSRS) дважды в день проводит мне quiz-сессии, отмечая что и насколько хорошо я вспоминаю.
- Ну и наконец – Ku публикует инсайты в собственный телеграм канал @ku_notes

Инсайты тоже можно назвать "собственными", потому что у агента есть отдельные кроны/задачи для исследований/размышлений/"самопознаний", результаты которых он отслеживает и собирает в отдельной директории. Конечно не теряя доступ к моему хранилищу, и тому что он высосал из почты и блогов, но тут нет жестких ограничений – темы для исследований он выбирает сам, хотя я и могу подкидывать идейки.

Между “собственными” инсайтами бота и моей личной базой знаний есть жесткая граница. “Свои” инсайты Ku не может просто так добавлять в Obsidian – это read-only копия, и единый источник истины все еще в моем локальном репозитории.

Этот банк пополняется мной, моим мышлением письмом. На случай если Ku вдруг совершит какое-то чудо открытие и поделится им со мной, способ попасть в банк концептов / flashcard's есть лишь один – через мои мозги, через то самое мышление письмом.

***

Ещё несколько интересных решений которые вокруг/внутри этой истории работают:

1. Конечно же я сразу набил ему "голову" минимальным [FPF](https://github.com/ailev/FPF) 🙂 Ku, кстати, дистиллировал спецификацию FPF сам себе в skill-pack. Возможно я этот скилл рассмотрю ближе, и потихоньку доделаю под универсальное использование с другими агентами.

2. MemSkill-inspired память – навыки извлечения эволюционируют через фидбек. Да, это очень свежая папира, и Ku после своей сессии размышлений по FPF предложил внедрить – я помучал вопросами и одобрил! Круть!

3. Есть механизм "Состязательной рефлексии" – один процесс генерит тезисы/идеи, другой ищет контр-доказательства и критикует.

4. Pieces интеграцию стоит упомянуть еще раз (никто же поссылкам не жмет!). Pieces это local-first (с оговоркой) комбайн с визуальными модельками, который смотрит на все что вы делаете и записывает себе в память. Там есть дескопный интерфейс, и MCP – собирает вполне себе глубокий рабочий контекст. В дизайн Ku очень хорошо зашло. Ух, теперь не только для демо митов буду использоваться с запросом "Аааэээ чо я делал весь спринт кроме xyz?", теперь Ku смотрит что я делал, находит связи с кусками из дайджестов, или моими мыслями/записями/постами из Обсидиан и говорит – "Смари чо нашел, это возможно интересным образом вязано!"

Почему все это не такой уж и rocket science:

- OpenClaw даёт солидную базу автономности из коробки, не смотря на всего его несовершенства.
- Opus достаточно умён, а все процессы достаточно просты, сегрегированны и чётко описаны чтобы эффективно им следовать
- Хватает дешёвого VPS — 2cpu/4gb
- Obsidian vault = просто файловая система, а rsync, fswatch и прочие микро-автоматизации на сервере и вашем компе делаются элементарно.

Нашёл в файлах Эпштейна (искал по слову "haskell") классный гайд

https://www.justice.gov/epstein/files/DataSet%209/EFTA00624128.pdf

Ben Goertzel with Cassio Pennachin & Nil Geisweiller & the OpenCog Team
Engineering General Intelligence,
Part 2: The CogPrime Architecture for Integrative, Embodied AGI
September 19, 2013

Забавно почитать, как до явления нейросетей обсуждали AGI.

Смотрю, взлетает новый тренд "свой roblox". Классная темка для распила, потому что со стороны смотрится проэкт эпическим, думаю что не менее миллиарда озвучат :) При том, что вкладываться надо прежде всего в наукоёмкие направления -- например "свой теорем-прувер", сегодня абсолютный топ в формализации математики, филдсовский Теренс Тао не даст соврать, с ним вся европейская computer science. А у России в этом плане (пока ещё) одни из лучших интеллектуальных ресурсов.

Ну а роблокс... что роблокс? Любой сеньор из геймдева на пару с искусственным болваном альфа-версию запилит за 1 месяц. Тут вопрос чисто технический -в масштабировании, а это тупо просто больше серверов. Хотя думаю и серверов-то много не понадобится (возможно всего один :), потому что реальных игроков там будет код наплакал :) если только не будут силком загонять как в макса...

Честно, вот прям очень жалко, такой шанс сделать русской всю мировую математику, по заветам Воеводского, редко когда бывает, а мы уже почти упустили...

Когда используешь синхронный фреймворк, и никак не можешь понять, а что собственно происходит...

Вам придется научиться продуктивно использовать AI.

(Я знаю, это шокирует, и я не могу поверить, что вам действительно приходится тратить время на изучение чего-то, чтобы добиться результатов в программировании, отличных как самих по себе, так и отличных от тех, кто ничему не учится (каковых, к счастью, 98%)).

Но есть нюанс... Сегодня в карьерный гайд добавил базу по использованию AI в разработке.

"...Когда вы используете искусственный интеллект, чтобы обойти "трудности" своего обучения, вы лишаете себя ментальных моделей, необходимых для того, чтобы быть разработчиком высокого уровня. По сути, вы меняете свой многолетний опыт на краткосрочное повышение скорости разработки, и то исключительно в интересах вашего работодателя, который не добавит вам за трёхкратную скорость даже 2% к зарплате."