КайфКодинг

И об OpenAI Codex: я в нем сейчас переписываю часть очень старой ERP системы прямо с сотового телефона (про кейс см тут, тут и тут).

Это происходит прямо на саммите AIFG в Женеве, одновременно с анализом зависимостей, миграцией БД и написанием тестов. Трачу где-то пару минут внимания каждые минут 20-25 😁

Такое стало возможно благодаря тому, что мы заранее подготовили проект для работы OpenAI Codex - добавили базу знаний с результатами предварительного анализа, прописали процессы агентам и создали отладочную инфраструктуру (инструменты) для них. Последнее - самое важное.

Получается забавный факт, что архитектура системы для полуавтоматического переписывания кода - основывается на обычных принципах построения систем с LLM под капотом - Knowledge Base, REPL и Workflow. И для стабильной работы всего этого достаточного небольшого пригляда человека (Human in the loop), который выражается в просмотре приходящих pull requests, выборе самого симпатичного и отправки заново команды:

Implement tests and code for the first non-closed gap from plans/002-v2-missing-features.md. Mark closed gaps with “DONE:”

И оно пока работает вполне себе хорошо - я сегодня уже 18 PRs закрыл.

Ваш, @llm_under_hood 🤗

Milvus 2.6 - пушка!

Продолжаю исследовать тему ИИ исследователей. Встретил сервис The AI Scientist, который способен "полностью" автоматизировать научное открытие. Это система, которая формулирует гипотезы, проектирует эксперименты, анализирует результаты и даже пишет научные статьи - без участия человека.

• Недавно The AI Scientist-v2 впервые опубликовал научную статью, полностью сгенерированную ИИ и принятую на воркшопе после peer-review.
• Система способна проводить исследования круглосуточно и находить закономерности, которые человек мог бы не заметить из-за когнитивных ограничений.
• Проект открыт для сообщества: исходный код на GitHub позволяет экспериментировать, дорабатывать и интегрировать новые модели.

Очевидно, подобный подход может ускорить научный прогресс и сделать исследования более прозрачными и доступными, но при этом открывает новые вопросы о роли человека, доверии к результатам и этике автономных ИИ в науке.

Пейпер

Как вы относитесь к идее полностью автоматизированных научных исследований?

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

⚡️Разлом Claude Code: Те, кто знает — и те, кто просто промптит

Продуктивность

Я наблюдаю за тем, как моя команда пользуется Claude Code уже несколько месяцев. И заметил странную закономерность:

— Два разработчика
— Один и тот же опыт
— Похожие задачи

Но один — выкатывает фичу за часы, а другой всё ещё в отладке.

Сначала думал: ну, бывает — везение, личные скиллы.
Но потом понял: дело в библиотеке инструкций.

🤫 Под землёй — настоящие артефакты

Я ползал по Discord-серверам и GitHub-репам — и обнаружил целую подпольную культуру power-юзеров.

Они делятся:
🔹 CLAUDE.md шаблонами
🔹 Slash-командами
🔹 Промптами, включающими скрытые "режимы мышления"

Они реально коллекционируют пайплайны, как карточки покемонов:

✅ Команды, которые автоматически дебажат и чинят весь код
✅ Claude-конфигурации, превращающие его в эксперта по React, Rust, whatever
✅ Макросы, превращающие 45-минутные рутины в 2-минутные автоматизации

💥 А остальные...

Пишут в CC: "помоги починить баг"
И удивляются, что результат — так себе 🙃

Один человек рассказал, как его коллега на C++ закрыл 4-летний баг за пару минут — используя кастомный отладочный воркфлоу.
Другой создал slash-команду, автоматизирующую ручной процесс из 45 минут — до 2.

🧠 Это не про кодинг. Это про архитектуру.

Те, кто создают библиотеки инструкций — не обязательно “лучше программируют”.
Они просто понимают, что:

🔧 Claude Code наследует bash-среду
🔌 Можно использовать сложные MCP-инструменты
💡 И управлять ИИ как системой, а не просто ботом

Как сказал один разработчик:

“90% классических программных навыков становятся коммодити, а оставшиеся 10% становятся в 1000 раз важнее.”
Эти 10% — это не синтаксис. Это:
• Архитектура распределённых систем
• Построение AI-воркфлоу
• Дизайн масштабируемых инструкций

📈 Несправедливое преимущество накапливается

Каждая кастомная slash-команда
Каждый новый CLAUDE.md паттерн
— Увеличивают разрыв в продуктивности

❓Мы наблюдаем рождение нового класса разработчиков?
— Те, кто оркеструют ИИ
— И те, кто просто бросают промпты в чат?

🤲 Готов ли ты делиться своей “секретной приправой”?

📝 (Редактирую): Я не прошу делиться своими библиотеками. Этот пост — скорее философский.
Когда Claude Code станет повсеместным, всё преимущество будет в скрытых / мощных инструкциях. Это уже не про “кодить” — а про то, как ты инструктируешь ИИ.

https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1lquetd/the_claude_code_divide_those_who_know_vs_those/

Обязательно приходите на нашу конференцию 19 июля - одна из самых кулуарных конференций по ML

https://mlconf.t-bank.ai/

А вы знали, что Higgsfield сделали парни из Казахстана?

https://the-tech.kz/kazahstanskaya-platforma-higgsfield-ai-integrirovala-generacziyu-izobrazhenij-ot-openai/

Higgsfield, похоже, продолжает борьбу с Pika за первое место в подаче контента, рассказывающего о фичах продукта.

Вот такой красивый инпэйнтинг показывают на базе Higgsfield Soul.

#videoEditing

🧠 Как я использую Claude Code

Привет, r/ClaudeAI! Это кросспост из моего блога. Делюсь тем, что узнал о Claude Code — надеюсь, будет полезно 🙂

---

🔥 Почему Claude Code?

— Сразу впечатлил качеством
— Остановили высокие цены на токены
— С подпиской Claude.ai (тариф Max) — стало очевидно: MUST HAVE
— Использую постоянно: несколько CC-экземпляров решают задачи
— Сэкономил бы тысячи \$, если бы платил по API
— Продуктивность выросла кратно 💥

---

🎯 От "вбросов" к серьёзной разработке

Claude Code отлично подходит как для фановых проектов, так и для серьёзной продакшн-разработки.

📌 Вчера за 15 минут обработал мед. записи из датской системы, отдал LLM → получил ответы, которых ждал годами.

---

👷 Для серьёзных задач Claude Code особенно крут:

• Контекст — критичен. Не просто ставьте задачу, а направляйте.
• Архитектуру задаёте вы: без чёткого плана агент "плывёт"
• Это не просто вайб-кодинг — это интеллектуальное партнёрство 🤝

---

⚙️ 16 практик, которые стоит использовать

1️⃣ CLAUDE.md
Файл памяти агента. Используй # в подсказках — сохраняются туда. Разделяй на подпапки по зонам проекта.

2️⃣ Команды
• Shift+Tab — планирование
• Ctrl+R — verbose mode
• !команда — bash
• Esc — остановка, двойной Esc — откат

3️⃣ Параллельные инстансы
Один пишет фронт с моками, другой делает бэк — и это 🔥

4️⃣ Субагенты
Запусти нескольких агентов и сравни их решения

5️⃣ Скриншоты
Просто перетаскивай. Claude отлично работает с визуалом (UI, баги, дизайн)

6️⃣ Используй Claude 4 Opus
Если доступен — это шаг выше Sonnet

7️⃣ Slash-команды
Храни в .claude/commands (миграции, сетап, контекст и др.)

8️⃣ Extended Thinking
Фразы think, think harder, ultrathink — больше внимания, глубины

9️⃣ Документируй всё
Пусть Claude пишет markdown с мыслями, планами, требованиями

🔟 Вайб-кодеры — используйте Git!
Claude может писать коммиты, но контроль версий критичен

---

🚀 Оптимизируй процесс

• --resume — продолжай сессию
• Используй MCP-серверы (context7, deepwiki и т.д.)
• Скрипты для типовых задач
• GitHub CLI > fetch tools
• ccusage — трекинг использования + лимитов

---

⚡ Быстрая обратная связь

Добавляй способ верификации — меньше риска "обмана" (reward-hacking)

📌 Пример: AI пишет тест, который всегда проходит, но не решает задачу

---

🧩 Claude в IDE

Становится как pair-программист: видит ошибки, активный файл, контекст проекта

---

📬 Очередь сообщений

Пиши следующее, пока Claude обрабатывает — сообщения встают в очередь (иногда багует)

---

📦 Сжатие контекста

Сжимай только в логичных точках. Потеря контекста = потеря качества

---

📝 PR-шаблон

Стандартный Summary → Changes → Test Plan — ок, но лучше адаптировать под свой проект

---

🧪 За пределами кода

Claude помогает:
• Писать документацию
• Проводить отладку
• Делать рефакторинг
• Писать тесты
• Искать участки кода
• Работать с Obsidian и личными заметками

---

⚠️ Важно

🔐 Безопасность
Осторожно с внешними источниками (например, GitHub Issues). Возможен prompt injection.

🌀 Вайб-кодинг
Автоматический вайб-кодинг на 4 часа — не вариант для продакшна. Минимум — ревью.

📉 Плавающее качество модели
Иногда кажется, что используется "облегчённая" версия Claude. Бывает.

---

🐚 Мой bash-скрипт для запуска Claude Code:

function ccv() {
  local env_vars=(
    "ENABLE_BACKGROUND_TASKS=true"
    "FORCE_AUTO_BACKGROUND_TASKS=true"
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=true"
    "CLAUDE_CODE_ENABLE_UNIFIED_READ_TOOL=true"
  )

  local claude_args=()

  if [[ "$1" == "-y" ]]; then
    claude_args+=("--dangerously-skip-permissions")
  elif [[ "$1" == "-r" ]]; then
    claude_args+=("--resume")
  elif [[ "$1" == "-ry" ]] || [[ "$1" == "-yr" ]]; then
    claude_args+=("--resume" "--dangerously-skip-permissions")
  fi

  env "${env_vars[@]}" claude "${claude_args[@]}"
}

📌 Что делает:
• отключает телеметрию
• включает фоновые задачи
• унифицирует доступ к файлам
• флаги: -y = без подтверждений, -r = продолжение

КайфКодинг pinned «Привет, сделал группу для продвинутых пользователей Claude code Не нашел российского комьюнити https://t.me/claudecodeteam»

Привет, сделал группу для продвинутых пользователей Claude code

Не нашел российского комьюнити

https://t.me/claudecodeteam

Боря Черный - создатель Клод Код выложил шикарный документ в котором полезная каждая строчка

https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices

Для тех кто любит видео

https://www.youtube.com/watch?v=TiNpzxoBPz0

Сделай прототип как на картинке, сделай скриншот прототипа, сравни с картинокой и продолжай так делать, пока прототип не станет похож на картинку

Нужно внедрять в ближайший релиз

Hidden gems в Claude Code

Зуб даю об этом знает не больше 1% людей которые это читают

Оказалось, что когда пишешь "think" в промпте - модель тратит базовые 1024 токена. А когда "ultrathink" или "megathink" - уже 128,000 токенов. В 125 раз больше поглощает контекст за один запрос
Поэтому всегда общайтесь(по крайней мере в сложных задачах) с AI на английском. Русскоязычные промпты часто превращаются в кашу, где модель путается из-за перевода

- Быстрые фиксы: "think" или "think about"
- Сложные задачи: "think hard"
- Архитектура: "think deeply"
- Полный разбор: "ultrathink"

Это не магия, а банальная инженерия промптов. Claude Code запрограммирован реагировать на триггеры разным объемом вычислений.

Конкретный пример:
Плохо: «Проанализируй что улучшить в моем приложении?»

Норм: «ultrathink about JavaScript optimization in frontend component X»

А все пишут промпты в стиле "можешь ли ты мне помочь с задачкой, пожалуйста" и жгут бабки, получая поверхностные ответы за цену глубокого анализа. А ведь мысль простая контролируешь глубину = контролируешь косты и результат

Работает только в Claude Code, в просто Claude не работает


Кстати, вот прекрасная шпаргалка по Claude Code - сэкономит вам несколько сотен часов просмотра YouTube роликов с фишками

Кто уже тестил промпт-инжиниринг в Claude Code? Какие триггеры у вас работают лучше всего? Что по вашему мнение улучшает результаты?

AI: Что дальше?

Помните выступление Илья Суцкевера про то, что у нас заканчиваются данные? Или Джима Фэна, что данных для тренировок очень мало (пока) и их решение с симуляциями? Мне стало интересно, где ожидается следующий анлок для тренировки и на эту тему очень зашла статья Джека Морриса, ключевые пункты и мои мысли в связи с ними ниже:

1) Тренировка на новом корпусе данных = прорыв
Каждый новый прорыв в AI был благодаря тому, что мы научились тренироваться на новом корпусе данных: ImageNet —> AlexNet, WWW —> трансформеры, оценки людей —> RLHF, автоматические оценки AI —> RLAIF reasoning модели. Последний пункт очень важный: я на апдейте говорил, что основные улучшения последних моделей именно в кодинге, математике и тп. Почему? Потому что легко верифицировать результат. Я ожидаю наибольших прорывов в ближайшие месяцы в ризонинге именно в областях/скиллах, которые легко верифицируются: помимо кодинга и математики это анализ данных, биология, определенные области физики и химии.

2) Где тогда ждать следующий прорыв?
На каком корпусе данных нам надо научитьсь тренироваться и мы не можем это сделать текущими моделями? Пара гипотез от автора:
1) Видео - Google и YouTube ожидаемо тут фавориты и, возможно, мы видим ранние сигналы с veo3
2) Данные с сенсоров роботов - не забываем, что роботакси и self-driving cars тоже роботы, и Waymo с Tesla тут имеют очень хороший задел. Но и разработчики гуманоидных роботов - безусловно!

3) Мои мысли
Про видео и данные роботов - полностью согласен и мы говорили про это. Я еще попробовал прикинуть какие корпусы данных тяжело верифицируются и оттолкнуться от этого в ожидани прорыва:
- Юмор
- Писательство в широком смысле слова: фикшн, сценарии к фильмам, нарративы
- Эмпатия и понимание эмоций - хоть и связано с юмором, но немного стоит в сторонке.
- Этика и философия - что такое хорошо и что такое плохо
- Поведение сложных социальных систем - тяжело предсказывать из за высокой сложности, я говорил про это на лекции про теории сложности
- Мысли людей o__O

А вы как считаете?

Теперь я все знаю про реальные изменения кода в продукта

Запустил на 3 часа Claude Code анализировать все pull requests за 3 месяца.

Вывел результаты в dashboard.

Если кто то готовь контрибьютить - пишите, пожалуйста

Есть https://apify.com, где есть решения в том числе для скрапинга телеги

Полезная ссылка

📦 One-Prompt Backend Launch Kit
*для нетехнарей, которым нужно запустить бэкенд красиво*

---

Скопируй этот промпт и вставь в Claude/GPT/код-код:
👇👇👇

You're a backend architect helping me launch a scalable backend based on an existing frontend. I want you to guide me from concept to launch.

Do the following step-by-step and **generate everything as Markdown files** that I can save and use:

1. Based on this brief description of my app frontend:  
[INSERT YOUR DESCRIPTION HERE]  
generate a **Product Requirements Document (PRD)** in Markdown format, with:
   - Product vision  
   - Core features  
   - Functional and non-functional requirements  
   - User roles and flows  
   - Limitations and assumptions

2. Assume we are targeting **100,000 concurrent users**. Update the PRD with scaling concerns and performance expectations.

3. Design the **backend architecture** in **Clean Architecture style** and generate a document with:
   - Layer breakdown (Entities, Use Cases, Interface Adapters, Frameworks & Drivers)  
   - Technology stack recommendations  
   - Deployment environment assumptions

4. Generate **C4 diagrams** in PlantUML-compatible code blocks:
   - Context diagram  
   - Container diagram  
   - Component diagram  
   - (optional) Code diagram

5. Write a **comprehensive test strategy**:
   - Types of tests (unit, integration, load, e2e)  
   - Tools for automation  
   - How to integrate with CI/CD pipelines  
   - How to test under scale (100k users)

6. Challenge your own architecture and test plan:
   - Critically evaluate your proposed architecture and test strategy  
   - Identify weaknesses, risks, tradeoffs  
   - Propose 2–3 rounds of improvements  
   - Apply them and show the improved version

7. Finally, generate a **development plan** for backend engineers in Markdown:
   - Step-by-step roadmap (e.g. sprints, phases)  
   - Which components to implement first  
   - Milestones and deliverables  
   - Setup instructions and initial repo structure

Each step should output cleanly formatted Markdown text with appropriate headers. Label each file with a name (e.g. `01_PRD.md`, `02_Architecture.md`, etc.).

At the end, give me a summary table with all generated files and what each contains.

---

💡 *Фишка*: этот промпт не просто отвечает — он создаёт полноценную структуру проекта. Просто вставляешь → получаешь PRD, архитектуру, тест-план, C4-диаграммы, план разработки — и файлы, которые можно закидывать в Git.

---

🎯 Готовый путь вайбкодера:
☑ PRD
☑ Масштабирование
☑ Clean Architecture + C4
☑ Тестирование
☑ Самоаудит и улучшение
☑ План разработки
☑ MD-файлы
☑ Старт

Запускай. Без кода, но по красоте.