Привет! Я Марат, Agile Coach в финтехе на 50 команд в ядре банка.
В этом канале пишу про процессную культуру и метрики в айти и не только, фасилитацию, бизнес, изменения и системный подход.
Если вы в Уфе, приходите ко мне в ufaitcoworking.ru :)
Post #160
877
В продолжение темы про ИИ — наш второй пост о хакатоне персональных агентов-помощников BitGN. Платформу для него сделал наш бывший коллега Ринат Абдуллин, который сейчас живет в Вене. Огромное ему спасибо за такие классные инициативы!
В этом мероприятии я выступил как соорганизатор
- с Айгизом (автором колонки Homai и ML Engineer в TimeToAct),
- Вадимом (тимлидом TYIN и активным контрибьютором в AI community).
- Школа 21 Уфа (предоставили площадку).
а заодно прочитал мини-лекцию.
Ожидания и реальность
Помните, в прошлом посте я говорил про низкий уровень владения ИИ? На хакатоне это подтвердилось наглядно: около 80% пришедших участников до этого не ставили вообще никаких оболочек для работы с LLM.
Мой коллега и идейный вдохновитель хакатона сначала думал, что с установкой софта участники справятся сами и париться не стоит. Но я, наученный опытом внедрения ИИ в своем отделе, понимал, что без базы мы далеко не уедем.
Лекция и долгая установка
Пришлось сделать подробный вводный гайд. Мы разобрали, что такое LLM, токены и контекст, а затем пошагово ставили opencode (CLI/UI) и шли в OpenRouter. Отдельно учились брать бесплатные модели (nemotron 30b free), так как платные мало кто использует, а до китайских сеток люди вообще не добираются.
На прикрепленной фотке я в полуспящем состоянии читаю этот самый гайд по настройке оболочек. В итоге установка, которая в идеальном мире занимает 10 минут, растянулась на добрые полтора часа. 😄
Практика с агентами
Когда мы справились с инфраструктурой, началось самое интересное — запуск Python-агента сначала в песочнице, а потом в проде. Агент должен был выполнять задачи разного профиля, но делал это с заранее заложенными ошибками.
Участникам нужно было разобраться в его логике, найти баги и заставить агента работать правильно.
Крутые итоги
Получилось очень здорово! Мы фактически с нуля научили 35 человек пользоваться opencode и оплатили им доступ к модели GLM (за это отдельное спасибо @listl). Наши ребята попали в топ лидерборда и прокачались в создании агентов.
Дело за малым — осталось обучить технологиям ИИ остальные 1,1 миллиона жителей Уфы! 😄
Думаем летом сделать Vibe Code Night 🍾
В этом мероприятии я выступил как соорганизатор
- с Айгизом (автором колонки Homai и ML Engineer в TimeToAct),
- Вадимом (тимлидом TYIN и активным контрибьютором в AI community).
- Школа 21 Уфа (предоставили площадку).
а заодно прочитал мини-лекцию.
Ожидания и реальность
Помните, в прошлом посте я говорил про низкий уровень владения ИИ? На хакатоне это подтвердилось наглядно: около 80% пришедших участников до этого не ставили вообще никаких оболочек для работы с LLM.
Мой коллега и идейный вдохновитель хакатона сначала думал, что с установкой софта участники справятся сами и париться не стоит. Но я, наученный опытом внедрения ИИ в своем отделе, понимал, что без базы мы далеко не уедем.
Лекция и долгая установка
Пришлось сделать подробный вводный гайд. Мы разобрали, что такое LLM, токены и контекст, а затем пошагово ставили opencode (CLI/UI) и шли в OpenRouter. Отдельно учились брать бесплатные модели (nemotron 30b free), так как платные мало кто использует, а до китайских сеток люди вообще не добираются.
На прикрепленной фотке я в полуспящем состоянии читаю этот самый гайд по настройке оболочек. В итоге установка, которая в идеальном мире занимает 10 минут, растянулась на добрые полтора часа. 😄
Практика с агентами
Когда мы справились с инфраструктурой, началось самое интересное — запуск Python-агента сначала в песочнице, а потом в проде. Агент должен был выполнять задачи разного профиля, но делал это с заранее заложенными ошибками.
Участникам нужно было разобраться в его логике, найти баги и заставить агента работать правильно.
Крутые итоги
Получилось очень здорово! Мы фактически с нуля научили 35 человек пользоваться opencode и оплатили им доступ к модели GLM (за это отдельное спасибо @listl). Наши ребята попали в топ лидерборда и прокачались в создании агентов.
Дело за малым — осталось обучить технологиям ИИ остальные 1,1 миллиона жителей Уфы! 😄
Думаем летом сделать Vibe Code Night 🍾
- 🔥 6
- ❤ 1
