Библиотека ИИ для айтишников

После истории с Mythos 5 что для вас важнее в AI-инструментах ❓

Голосуйте реакциями:

🔥 — чтобы модель была максимально мощной
👍 — чтобы доступ не зависел от внешних ограничений
🌚 — чтобы всё работало локально
😁 — чтобы было дешевле и стабильнее
❤️ — мне важнее не модель, а удобный workflow

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_glitch

📲 Halo — личный AI-агент для iPhone, который работает прямо на телефоне

Без сервера, с памятью, RAG, MCP и поддержкой любых LLM. Агент собирает контекст из ваших приложений и помогает вести повседневные задачи в фоне.

Доступ:

— 7 дней бесплатно
— потом разовый платёж, без подписки
— сейчас early bird — $49 вместо $99

🔗 Ссылка

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#use_case

🌝 Как нейросети однажды потеряли доверие

В 1969 году вышла книга «Perceptrons». В ней авторы доказали, что простые нейронные сети не могут решить даже базовые задачи (например, XOR).

Это настолько сильно разочаровало научное сообщество, что исследования в области нейросетей практически свернулись на десятилетия.

💡 Только в 1986 году благодаря backpropagation и новому интересу к многоуровневым сетям началась вторая волна.

А затем — долгий путь к GPT, Midjourney и всему, что мы имеем сегодня.

🔗 Ознакомиться с книгой можно по ссылке

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#weekly_sync

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_glitch

👀 По Fable и Mythos появился небольшой апдейт

Anthropic пишет, что Mythos 5 снова разрешили вернуть, но пока только для части американских организаций, связанных с критической инфраструктурой.

Но для обычных пользователей ничего не изменилось: широкого доступа пока нет ❕

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

🎬 Где ломаются архитектуры ИИ-агентов и как этого избежать: запись урока от Proglib.Academy и cloud․ru

Proglib.аcademy вместе с cloud․ru провели вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!

Что внутри:

— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— разбор популярных архитектурных ошибок;
— реальные ограничения современных ИИ-агентов;
— практические рекомендации по проектированию агентных систем.

👉 Посмотреть запись можно тут:
● VK
● YouTube

👍 Figma всё? Пока нет, но OpenPencil выглядит бодро

Нашли open-source альтернативу Figma с AI внутри. Проект пока ещё не готов для продакшена, но по возможностям уже выглядит очень серьёзно.

➡️ открывает .fig-файлы
➡️ работает локально на компьютере
➡️ экспортирует макеты в JSX и Tailwind
➡️ поддерживает MCP и интеграции с Claude Code, Cursor, Codex и Gemini CLI
➡️ внутри есть AI-чат и агентные инструменты для работы с дизайном
➡️ есть CLI, lint, query, анализ токенов и автоматизация через код

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#ai_stack

🤖 Запускаем новый курс: «Spec-Driven Development»!

Всем надоело, что ИИ-агенты (Cursor, Claude) генерируют сотни строк хаотичного кода, который приходится переписывать. Дело не в нейросети, а в том, что вы заставляете её угадывать условия задачи.

На курсе вы освоите методологию SDD (Spec-Driven Development) — управление ИИ через спецификации (спеки) и тесты вместо «вайб-кодинга».

Как это работает?

До генерации кода вы фиксируете в спеке контракты, инварианты и граничные случаи. Документ четко определяет ЧТО делать, сводя лотерею в PR к нулю.

За 8 недель с экспертами из BigTech вы:

🔹 Встроите ИИ в личный или командный workflow.
🔹 Превратите генерацию кода в предсказуемый инженерный процесс.
🔹 Перестанете перепроверять за моделями каждую строчку.

📖 Полный разбор методологии с примерами и готовый промпт для генерации спеки — в нашей статье

👉 Освоить SDD и ускорить разработку

🖥 NVIDIA прокачала агентов для работы с видео

Компания выпустила Metropolis Blueprint VSS 3 — систему, которая позволяет искать нужное в живых потоках и больших видеоархивах обычным текстовым запросом.

Что нового:

— 16 новых agent skills: поиск, суммаризация, алерты, отчёты, review клипов
— единый open-source repo с кодом, Docker и Helm
— multi-video reports и анализ видео + аудио на масштабе
— production-ready 3D multi-camera tracking

🖥 Ссылка на GitHub

А если хотите разобраться глубже и собрать своего production-ready AI-агента за 8 недель, у нас как раз есть курс «Разработка ИИ-агентов» 💡

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

⌨️ Большая карта по LLM

Хорошая шпаргалка для тех, кто хочет быстро разложить по полочкам, из чего вообще состоит современный LLM engineering.

🔜 Если коротко:

— выбор модели → GPT / Claude / Gemini
— работа с промптами → Prompt Engineering
— grounding → RAG
— поиск → Pinecone / Weaviate / Qdrant
— embeddings → embedding models
— ingestion → chunking + indexing
— агентные сценарии → LangGraph / CrewAI
— tool use → function calling
— надёжный вывод → JSON schemas
— память → short-term + long-term memory
— evals → LLM Evals
— observability → LangSmith / OpenTelemetry
— fine-tuning → SFT
— reasoning → Chain of Thought + planning
— multimodal → text + image + audio
— deployment → FastAPI + Docker
— scale → caching + queues
— security → guardrails + input validation
— production → monitoring + feedback loops

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#cheat_sheet

👀 Умеете строить предсказуемую архитектуру с ИИ? Станьте спикером Proglib academy

Мы в Proglib.academy запускаем курс по Spec-Driven Development (SDD) — учим разработчиков управлять ИИ-агентами (Cursor, Copilot, Claude) через спецификации, контекст и тесты, чтобы не перепроверять за нейросетью каждую строку.

Для этого курса мы ищем классных спикеров-практиков.

➡️ Что требуется от вас?

● BigTech бэкграунд: опыт работы разработчиком, тимлидом или архитектором в крупных технологических компаниях.
● Опыт управляемой разработки с ИИ: вы на практике знаете, как встроить AI-инструменты в личный или командный workflow (от постановки задачи до ревью AI-кода).
● Системный подход: умение превращать хаотичную генерацию кода в предсказуемый инженерный процесс (работа с архитектурой, чек-листами, легаси и покрытием тестами).

➡️ Что мы предлагаем?

● Достойную оплату за подготовку материалов и проведение занятий.
● Мощное продвижение личного бренда через медиаресурсы Proglib (наша аудитория — 1 млн+ айтишников).
● Возможность публиковать свои экспертные материалы и статьи на наших площадках.
● Доступ к сильному и закрытому профессиональному сообществу.

Также мы ищем консультанта программы.

Если вы практикующий эксперт и готовы помочь нам отвалидировать программу курса, дать рекомендации по актуальности тем и финальным результатам обучения — мы вас очень ждем.

➡️ Как с нами связаться:

Telegram: @alinaa_kh
E-mail: alina@proglib.io

🎉 OpenAI представила свой первый AI-чип — Jalapeño

Компания хочет, чтобы ChatGPT и другие сервисы работали дешевле и быстрее, и для этого начала делать своё железо.

Что важно:

🔵 Jalapeño нужен для обработки пользовательских запросов
🔵 чип сделали вместе с Broadcom
🔵 OpenAI использовала свои же модели, чтобы ускорить разработку
🔵 это шаг к тому, чтобы меньше зависеть от NVIDIA

🔗 Источник

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

💡 8 техник для более сильных ответов от LLM

— Few-shot prompting — дайте несколько примеров input → output
— Chain-of-thought — попросите модель рассуждать по шагам
— Prompt hierarchy — разделяйте system / developer / user инструкции
— Role-specific prompting — задавайте роль под задачу
— Negative prompting — сразу фиксируйте, чего быть не должно
— JSON prompting — задавайте схему для структурированного ответа
— ARQ — ведите модель через точечные вопросы вместо свободных рассуждений
— Verbalized sampling — просите несколько вариантов, а не один

🔵 Что полезно:

— Few-shot + CoT
— JSON + Negative prompting
— ARQ для агентных сценариев

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#cheat_sheet

❓ Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных

В этом видео разбирают:

— зачем LLM нужен RAG
— как работают embedding и векторные базы
— почему важны чанки
— как подготовка текста влияет на поиск и итоговый ответ

Хорошая база, чтобы понять, как эта схема работает на практике.

🔗 Смотреть по ссылке

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_dive

✨ Буст каналу = +100 к карме

Сторис у нас уже работают, и это всё благодаря вам. Туда как раз удобно выносить быстрые AI-находки, короткие мысли, мини-опросы и ссылки, которые жалко терять в черновиках.

Если хочется поддержать канал ещё немного — кнопка ниже.

➡️ Забустить канал

Спасибо, вы лучшие ❤️

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок!

Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее.

Тема:

«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»

Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины.

🎙 Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei).

👉 Узнать, как ускорить разработку с AI

🧠 Большая roadmap по AI Engineering: от базы до full-stack уровня

Хорошая схема для тех, кто хочет не просто пользоваться AI-инструментами, а дойти до уровня, где можно собирать и запускать полноценные AI-системы.

❓ Как выглядит путь:

— сначала база: Python, Bash, Git, тесты, алгоритмы
— потом работа с LLM API: structured outputs, system prompts, caching
— дальше — fine-tuning, prompt/context engineering, RAG
— затем retrieval: vector DB, hybrid search, indexing, reranking
— после этого — AI agents: memory, multi-agent, human-in-the-loop, orchestration
— потом прод: CI/CD, контейнеры, Kubernetes, routing, deployment
— отдельно evals, observability и security
— и уже сверху — voice/vision agents, CLI agents, swarms, robotics

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#cheat_sheet

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_glitch

🤖 Парень из Индии за полмесяца собрал AI-робота меньше чем за 700 юаней

Малыш с именем Walnut выглядит как игрушка, но внутри всё уже довольно серьёзно:

— походка обучена через reinforcement learning
— есть камера и реакция на происходящее вокруг
— голосовое управление работает через LLM

💡 Сначала робота учили ходить в симуляции: гоняли миллионы прогонов, а потом перенесли модель на реальное устройство. Поэтому движение выглядит не как набор жёстких анимаций, а заметно живее.

🔗 Источник

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

💡 Три бесплатных курса по работе с ИИ от OpenAI

🆚 AI Foundations — вводный курс про основы ИИ, промпты, контекст, планирование и повседневные рабочие задачи

🆚 Applied AI Foundations — про то, как превращать удачные промпты в устойчивые пайплайны и повторяемые процессы

🆚 Agents and Workflows — про настройку агентов, контроль контекста, ограничения и проверку результатов

За прохождение выдают официальный сертификат, который можно добавить в портфолио 🎀

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#weekly_sync