very vibe coding

Introducing Claude 4

Несколько часов назад обновилась моя любимая модель Claude от Anthropic до версии 4.

По тестам, которые опубликованы на сайте Anthropic, некоторые параметры качества выросли на 10%+.

Вместе с релизом вышел короткий ролик, где показали несколько примеров использования, поймал себя на мысли, что презентации производителя LLM стали напоминать ролики Apple :-)

Куда дует ветер: интеграции в инструменты, агенты и улучшение их свойств, «расширенное» мышление, программирование.

Учитывая, что почти все современные инструменты разработки кода под капотом используют Claude 3.7 как флагмана, стоит ожидать улучшения в качестве кодогенерации.

Стоит внимательнее посмотреть в сторону их собственного инструмента Claude Code.

Вставляем спички в глаза и…

Только пожаловался на отсутствие новостей, как на завтра поставили анонс от Антропика - все ждут Claude 4 и даже несколько моделей - и Sonnet, и Opus (которым лично я никогда не пользовался - Соннет всегда казался более толковой моделью..). Ждем. Интересно, когда будет новенький DeepSeek

В последнее время что-то маловато релизов больших моделей, видимо потолок где-то недалеко, о чем говорит провал того же Бегемота от Меты, который так и не вышел. Зато очевиден тренд достижения топовых результатов на маленьких моделях.

Последний релиз от того же Мистраль должен работать на маках с 32Гб памяти - а это уже реально повод подумать о том, чтобы завести домашнего питомца…

По Google еще одна прикольная новелла - раньше они выпустили NotebookLM, в который можно было грузнуть до 50 разных документов по теме и они готовили саммари, плюс минут на 10 подкаст, поверхностный, но живой. Потом прикрутили к нему русский язык, а теперь в этот подкаст можно вмешаться по ходу и задать свой вопрос, высказать мнение. Выглядит диковато, но с машинами теперь можно общаться как с радиоведущими. Жесть вообще, что творится

Разбираю понемногу новые фишки от Google - подключился к их агенту jules.google.com. Выглядит прикольно, агент пошел анализировать код моего проекта на GitHub. Утверждает, что запомнит весь проект и сможет писать для него код самостоятельно. Посмотрим - пока анализирует, уже очень долго

microsoft и google вроде столько всего нарассказывали на прошедших конференциях, но так вот чтобы киллер-фичи какие то появились - не сказал бы.

У googla уже выложена новая моделька gemini 2.5 flash, это интересно, но она для тех, кто пользуется api, так как бесплатно доступна gemini 2.5 pro, которая круче, но по api примерно в 10 раз дороже. Да, вот новые модельки с видео и картинками должны быть крутыми, но я пока этим балуюсь мало.

У microsoft опенсорсный copilot - глобально это круто, только мне не нужно. А еще цепануло, что появился MCP для copilot studio - это первый шаг к тому, чтобы вместо макросов подключить к документам нормальную нейронку. Очень жду, когда так можно будет работать с офисными документами, потому что хуже сегодняшнего копайлота в офисных приложениях разве что ИИ у Apple

В продолжение прошлого поста про RAG - все снес и поставил сборку, о которой писал выше. Повторюсь, решил все переустановить в одном окружении, чтобы меньше мучиться с интеграцией различных программ. Встала практически без проблем, нонемножко пришлось докрутить пароли, с какими-то еще надо разбираться, но в n8n сразу лежат на блюдечке 307 автоматизаций, плюс куча новых, пока непонятных программ... Попутно сделал себе домен (это нужно для установки) - получается классно, все в одном месте, адреса легко запомнить. В общем, как будто попал в магазин игрушек, столько всего посмотреть и попробовать ))

У меня вчера большая радость – запустил RAG у себя на сервере. Если кто-то еще не знаком с термином - это индексация своих данных, которая позволяет подгружать их к запросам в нейронку, так, чтобы она могла давать ответ не на основе своей информации, а используя именно мою базу знаний.

Конструкция такая:
1. Сервер за рубежом для VPN – использую Open VPN
2. Сервер в России для всей базы (8Гб RAM), настройка маршрутизации запросов к нейронкам через зарубежный сервер
3. Интегрированное хранилище оригинальных файлов – на сервере, Яндекс диске и Google drive
4, qdrant для хранения векторов
5. supabase для хранения метаданных
6. n8n для оркестрации
7. api для разных нейронок

Общий подход – заношу файлы в директорию, они передаются модели для ембеддинга – пока использую OpenAI text-embedding-3-small. Вектор пишется в qdrant, метаданные файла (тип, дата создания, тэги и пр.) – в supabase, управление всем этим процессом n8n.

Много времени потратил на настройку серверов – там не все так просто с переадресацией запросов между серверами по VPN. Повозился с qdrant и библиотеками для парсинга и индексации (работаю на ustructured), но все заработало.

Оркестрация n8n в процессе – есть сложности с настройкой виртуальных окружений (все стоит в отдельных докерах, видимо, надо переустанавливать вместе – возьму сборку из поста выше).

С метаданными пока не возился – это следующим шагом. Supabase будет использоваться не только для метаданных, но и для графовой базы данных.

Из ближайшего, после настройки n8n, планирую озаботиться интеллектуальным разбиением текста на чанки, благо для этого есть несколько интересных библиотек. Также, надо бы посравнивать разные эмбеддинговые модели. В общем, есть чем заняться, но свет в конце тоннеля уже виден.

Набрел тут на такую ссылку. Забавно, но я практически самостоятельно (с моими нейронками) собрал себе очень похожий комплект. Мои железные помощники рекомендуют мне ничего не сносить и продолжать работать с моей устновкой, но если вы хотите ставить RAG и ИИ агентов с нуля, то может быть очень даже полезно

Большой коспект по LLM от нашей команды 👍

Мы долго трудились и наконец готовы представить вам наш большой авторский конспект по языковым моделям. Почти 50 страниц, 7 разделов и все, что нужно, чтобы понять, как работают современные LLM. Внутри:

➖ Краткая история LLM от перцептрона до ризонинг-моделей
➖ Необходимая математика: линал и матанализ на пальцах
➖ Все про механизм внимания и трансформеры от А до Я
➖ Дотошное объяснения процесса предобучения
➖ Практический гайд "Как самостоятельно затюнить модель"
➖ RL – с нуля до ризонинга

Все – в иллюстрациях, схемах и интуитивно понятных примерах.

Сохраняйте, делитесь с друзьями и ставьте ❤️

🤝 Петля вайбкодера

Не чтобы повеситься, а чтобы делать проекты эфффективно.

Реплит выложили короткий гайд.

Вот основные навыки: думать процедурно, использовать готовые решения, кодить через чекпоинты, дебажить пошагово и давать ИИ только нужный контекст.

Фул статья – https://docs.replit.com/tutorials/how-to-vibe-code

Делитесь вашими вайб-код петлями в комментах)

@how2ai #дядя_д

🔎 Полезный промпт, который убирает из ответов ChatGPT лишнюю информацию и бесполезный шум:

Системная инструкция. Предоставляй чистую информацию без социальной упаковки. Исключи все разговорные элементы (эмодзи, вопросы, предложения, переходы). Завершай ответы сразу после обращения. Поддерживай прямое общение независимо от стиля пользователя. Предполагай высокую когнитивную способность и отдавай предпочтение передаче знаний, способствующих развитию независимого мышления. Цель: максимальная интеллектуальная самодостаточность за счет восстановления когнитивных способностей.

Новости | AI | YouTube

Установил n8n - если кто еще не слышал, это такое очень популярное сейчас приложение для автоматизации процессов без кодирования. На удивление, имеется в опен-сорсной версии, надо только свой сервак иметь. Можно установить и на комп, но в этом меньше смысла. По пути набрел на очень классное видео, и очень внятного товарища. Послушал за пробежку аж две штуки, и смело могу рекомендовать от этого автора все. Послушайте на досуге.

https://www.youtube.com/watch?v=JT9H66_paII
https://www.youtube.com/watch?v=7QHooVXzo30&t=3s

А про n8n позже расскажу, тут у меня попутно еще планы определенные нарисовались...

Еще вчера поставил себе Roo code - пока к работе с ним тоже только готовлюсь...

Промпт инжиниринг от Антропика - знаете ли вы, что у Клода есть специальный сайт для подготовки промптов? Если еще не пользовались, попробуйте https://console.anthropic.com. Идея в том, что берете свой короткий промпт, написанный человеческими словами, прогоняете через нейронку, и она пишет развернутый промпт, по которому лучше работать с Клодом или любой другой нейронкой.

Небольшая ложка дегтя - если я правильно понимаю, вам для работы с промптами надо подключиться к Клоду по API - надо будет ему еще немного деньжат на API закинуть (центр API находится в той же консоли)

Начинающим вайбкодерам - небольшой промпт по установке mcp серверов. Если еще этим не баловались, обязательно начинайте, особенно, если есть подписка на Claude, Cursor, Windsurf и пр. Но пригодится и тем, кто экономит и работает с VS Code. Почитайте https://modelcontextprotocol.io/introduction.

Начните с MCP под названием filesystem - его можно найти по ссылке https://github.com/modelcontextprotocol/servers и там же куча полезных серверов. Дальше ставьте https://github.com/ferrislucas/iterm-mcp (он у меня нормально работает, но сейчас более популярна такая штука как https://github.com/wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP).

А дальше по промпту - любой MCP сервер ставится практически автоматически. Только API надо подгружать.

Если промпт пригодится, поставьте лайк - буду знать, нужно ли такие вещи выкладывать

Кстати, обратите внимание на последнее обновление Perplexity от Amazon - сейчас это лучше приложение для iPhone (про андроид не знаю, но думаю, что тоже) из тех, что работает без VPN. Во-первых это именно приложение, а не веб-страничка. Во-вторых, очень хорошо работает с голосом - вопросы писать не нужно. В-третьих, у Perplexity хороший поиск, доступен поиск по научным статьям, соцсетям и пр. В-четвертых, доступен режим исследования (3 штуки за день), когда нейронка глубоко прорабатывает задачу.

Да, у Perplexity сейчас работает новая модель (вышла 3 недели назад) - Perplexity Sonar Pro. Не супер топ, но где-то не так уж и далеко - Amazon сравнивает ее с chatGPT 4o.

Есть, конечно, и DeepSeek, и Mistral (из приложений с VPN рекомендую X с Grok), но по удобству в бытовом использовании Perplexity - мой фаворит

Лонгрид про эволюцию моего вайбкодинга.

Поймал вчера себя на мысли, что мой сегодняшний вайбкодинг радикально отличается от того, с чего я начинал. А это значит, стоит поделиться наблюдениями.

Нейронками я начал активно пользоваться полгода назад. И выглядело это так – задаешь вопрос, она пишет код, переносишь его в файл, запускаешь, копируешь ошибки из терминала, возвращаешь в модель, получаешь корректировки, и так по кругу. Было очень утомительно.

Реальный вайбкодинг начался после подключения Claude к МСР протоколу. Позже подписался на Cursor – большинство вайбкодеров сидят там, но в принципе, и подписки на Claude вполне достаточно, и я часто именно ей и пользуюсь (есть тут, правда, нюансы).

Что изменилось больше всего далее, так это подготовка документации. Раньше я просто писал постановку задачи, машинка начинала кодировать, упиралась в проблему, бесконечно что-то правила, выбирала контекст, переходил в новый диалог, погружал в контекст уже сделанное, и далее по кругу до бесконечности. Главное впечатление именно что хождение по кругу и невозможность хранить в памяти то, что уже было сделано и испробовано. Особенно ярко в этом плане выступал Клод – он очень творческий и его буквально не остановить, в замкнутый круг он влетает уверенно и сидит там плотно.

Много времени провозился с памятью, но тут все сложно. Напишу об этом отдельно, надеюсь, когда с этим разберусь окончательно.

Начал тщательнее работать над документацией – во-первых, инструкции, чтобы ограничить полет мысли Claude, во-вторых – план разработки, чтобы разбить задачу на маленькие и решать их по отдельности. Смысла в происходящее стало гораздо больше. Купил специальное приложение за $30 для подготовки документации – работает, но понимаю, что могу так и сам, даже лучше. Отписался. Сегодня буду ставить по этой теме 2 многообещающие библиотеки, расскажу, как оно получится.

В любом случае, сейчас вайбкодинг – 90% времени работы над документацией, и, собственно, 10% кодирования (тыкания на кнопку Accept – вайбкодеры программируют именно так, одной кнопкой). На этой ниве тоже есть достижения – например, мне очень понравилась тема, которую смог организовать в Cursor (в курсоре использую Gemini) – запись в сжатом виде диалога по исполнению задачки. Теперь эту информацию можно передавать в контекст другой модели или в другой диалог. Отличная тема.

Еще одна фишка – консилиум. Постановку задачи пишу с Claude, отдаю критиковать Gemini, ChatGPT (там очень крутая модель o3 со 100 обращениями в месяц по платной подписке). Они критикуют, обмениваюсь файлами между модельками, пока не получу консенсус. Кстати, тема полезная – они по-разному оценивают риски, ограничения, тот же Клод склонен с тобой соглашаться, а Джеминай спорит и наставляет на путь истинный. Но зато Клод все пишет более человеческим языком. Эту историю, конечно, нужно автоматизировать, но до всего руки не доходят.

В общем, это если еще не прогресс, то уже эволюция. Если хотите большое подробностей, пишите в комментариях.

Новость дня: Gemini 2.5 обновили - проверил, действительно новая моделька в доступе. Это и раньше был №1 по кодингу, а теперь должно быть еще круче. Сегодня проверю )

Напомню, что у Gemini 2.5 есть реальная киллер-фича для вайбкодера - контекст на 1 млн токенов. Плюс мало галлюцинаций и в Cursor моделька стоит в 2 раза дешевле последних моделей Claude и ChatGPT

Долго не писал - но на это есть причины:
во-первых, нет новостей (дальше можно было бы не продолжать), во-вторых, три дня сидел без электричества и интернета в заснеженном подмосковье, а в третьих - иду долиной смерти вайбкодера. Эту метафору привел друг на пробежке - путь от первого восторга до первого результата оказывается радикально сложнее ожиданий, и на нем умирает большинство. Но я иду, узнаю кучу нового, осмысленности становится все больше - глядишь, что-то и получится )