ВайбКодинг с Артемом Кругловым,
выпускник МФТИ, AI-гуру и основатель AnyQuery.
Быстрые лайфхаки: короткие видео с приёмами и трюками
Post #39
69
Теперь можно кодить прямо с телефона !
Channel Public Channel
КА КайфКодинг
@vibecodingartem
- Subscribers
- 1.04K
- Photos
- 359
- Videos
- 110
- Links
- 506
Showing posts older than #40 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #38
69
А это очень красиво!
Claude одним промптом создает курс для обучения - можно создавать крутое обучения для ребят в команде!
https://www.reddit.com/r/cursor/comments/1l4prp6/claude_4_can_create_courses_in_one_shot/?utm_source=share&utm_medium=mweb3x&utm_name=mweb3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button
Prompt:
Create an interactive HTML/CSS/JavaScript crash course web app using psychological learning principles like dual coding, chunking, and gamification. Include visual dashboards, drag-drop quizzes, memory hacks with mnemonics, and micro-learning chunks.
Claude одним промптом создает курс для обучения - можно создавать крутое обучения для ребят в команде!
https://www.reddit.com/r/cursor/comments/1l4prp6/claude_4_can_create_courses_in_one_shot/?utm_source=share&utm_medium=mweb3x&utm_name=mweb3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button
Prompt:
Create an interactive HTML/CSS/JavaScript crash course web app using psychological learning principles like dual coding, chunking, and gamification. Include visual dashboards, drag-drop quizzes, memory hacks with mnemonics, and micro-learning chunks.
- 👍 2
Post #37
62
- 😁 4
Post #36
62
Forwarded from LLM под капотом
Забавный кейс про 700000 строчек дремучего кода
Я давно не рассказывал про новые кейсы, т.к. проекты в основном встречаются повторяющиеся. В основном это data extraction - извлечение данных из PDF data sheets, purchase orders (с последующей сверкой или интеграцией). Иногда встречается какой-нибудь интересный поиск по документам.
Но вот появился принципиально новый интересный кейс применения LLM. На самом деле, он старый, но я лично с подобными масштабами не сталкивался.
Итак, есть одна компания, которой больше 100 лет. У нее есть своя самописная ERP система. Это система будет помоложе компании, и она написана на языке разработки бизнес-приложений со времен мейнфреймов, которому уже более 40 лет (для сравнения, 1C - моложе). БД в этой среде своя - проприетарная, интерфейс - терминал 80x25. Кода там - 700000 строчек, преимущественно CRUD и бизнес-логика рядом.
Это не IBM AS/400 с DB2, но что-то очень близкое по духу. Но и тут нужно платить дорогие лицензии, а разработчиков найти практически невозможно.
Компания хочет обновить код на что-то посовременнее. Не ради современности, а для того, чтобы были живые разработчики, которых можно нанять. Заодно клиент хочет еще и интерфейс сделать современным, но так, чтобы все горячие клавиши и последовательности символов работали, как раньше.
Соответственно, возник вопрос в системной оценке проекта - можно ли здесь как-нибудь ускорить процесс переписывания при помощи LLM, как вообще подходить к проекту, какие риски могут быть, как их лучше “вскрыть” пораньше?
И если начать копать, то получается интересная картина. В этой формулировке проекта компания смешала две разные задачи в одну кучу. И лучше бы их разделить, чтобы не умножать риски сверх нужды (я видел проекты, которые на этом погорели).
Первая задача - модернизация кода и перенос ERP системы с дремучего языка на JVM, без изменения терминального интерфейса. Функционал остается тот же самый, просто код читаем и не нужно платить адские суммы в год за лицензии.
Вторая задача - берем портированный и вычищенный код и уже свежими силами переписываем терминальный интерфейс на более “красивый” со всяким React/Desktop итп.
Так вот, в такой формулировке меньше всего рисков в первой части, т.к. можно использовать современные модели для ускорения анализа и переноса (Gemini Pro 2.5 очень удачно вышел). Но, самое главное - scope проекта: чтобы все работало точно так же, как и раньше, но только в браузере или в современном терминале.
А у терминальных приложений есть одна приятная черта - их достаточно просто протестировать на работу “точно так же”. Сажаем эксперта за оригинальное приложение, делаем snapshot БД и просим его реализовать какой-то сценарий работы. В процессе записываем каждую нажатую клавишу и состояние буфера экрана. Потом берем новый код, который портировали полуавтоматическим методом, прогоняем те же клавиши и сравниваем экран терминала с эталоном после каждого шага. Если нет совпадения на 100%, значит что-то упустили.
Вторая задача - это уже обычная разработка (там можно использовать обычный инструментарий из AI Coding, но это не принципиально). Тут уже куча рисков, т.к. надо придумывать новый UI, писать под него тесты, отлаживать итп. Тут не просто механическое портирование кода, а думать надо. Но это типичная задача по разработке на достаточно современном языке программирования, ее решение известно. И этим можно заняться после первой задачи.
В общем, получается довольно забавный кейс, где использование LLM/AI - это не самоцель, а просто один из инструментов, который можно достаточно удобно вписать в картинку проекта на системном уровне. Можно даже обойтись и без него, но уж больно людей жалко.
Ваш, @llm_under_hood 🤗
Я давно не рассказывал про новые кейсы, т.к. проекты в основном встречаются повторяющиеся. В основном это data extraction - извлечение данных из PDF data sheets, purchase orders (с последующей сверкой или интеграцией). Иногда встречается какой-нибудь интересный поиск по документам.
Но вот появился принципиально новый интересный кейс применения LLM. На самом деле, он старый, но я лично с подобными масштабами не сталкивался.
Итак, есть одна компания, которой больше 100 лет. У нее есть своя самописная ERP система. Это система будет помоложе компании, и она написана на языке разработки бизнес-приложений со времен мейнфреймов, которому уже более 40 лет (для сравнения, 1C - моложе). БД в этой среде своя - проприетарная, интерфейс - терминал 80x25. Кода там - 700000 строчек, преимущественно CRUD и бизнес-логика рядом.
Это не IBM AS/400 с DB2, но что-то очень близкое по духу. Но и тут нужно платить дорогие лицензии, а разработчиков найти практически невозможно.
Компания хочет обновить код на что-то посовременнее. Не ради современности, а для того, чтобы были живые разработчики, которых можно нанять. Заодно клиент хочет еще и интерфейс сделать современным, но так, чтобы все горячие клавиши и последовательности символов работали, как раньше.
Соответственно, возник вопрос в системной оценке проекта - можно ли здесь как-нибудь ускорить процесс переписывания при помощи LLM, как вообще подходить к проекту, какие риски могут быть, как их лучше “вскрыть” пораньше?
И если начать копать, то получается интересная картина. В этой формулировке проекта компания смешала две разные задачи в одну кучу. И лучше бы их разделить, чтобы не умножать риски сверх нужды (я видел проекты, которые на этом погорели).
Первая задача - модернизация кода и перенос ERP системы с дремучего языка на JVM, без изменения терминального интерфейса. Функционал остается тот же самый, просто код читаем и не нужно платить адские суммы в год за лицензии.
Вторая задача - берем портированный и вычищенный код и уже свежими силами переписываем терминальный интерфейс на более “красивый” со всяким React/Desktop итп.
Так вот, в такой формулировке меньше всего рисков в первой части, т.к. можно использовать современные модели для ускорения анализа и переноса (Gemini Pro 2.5 очень удачно вышел). Но, самое главное - scope проекта: чтобы все работало точно так же, как и раньше, но только в браузере или в современном терминале.
А у терминальных приложений есть одна приятная черта - их достаточно просто протестировать на работу “точно так же”. Сажаем эксперта за оригинальное приложение, делаем snapshot БД и просим его реализовать какой-то сценарий работы. В процессе записываем каждую нажатую клавишу и состояние буфера экрана. Потом берем новый код, который портировали полуавтоматическим методом, прогоняем те же клавиши и сравниваем экран терминала с эталоном после каждого шага. Если нет совпадения на 100%, значит что-то упустили.
Вторая задача - это уже обычная разработка (там можно использовать обычный инструментарий из AI Coding, но это не принципиально). Тут уже куча рисков, т.к. надо придумывать новый UI, писать под него тесты, отлаживать итп. Тут не просто механическое портирование кода, а думать надо. Но это типичная задача по разработке на достаточно современном языке программирования, ее решение известно. И этим можно заняться после первой задачи.
В общем, получается довольно забавный кейс, где использование LLM/AI - это не самоцель, а просто один из инструментов, который можно достаточно удобно вписать в картинку проекта на системном уровне. Можно даже обойтись и без него, но уж больно людей жалко.
Ваш, @llm_under_hood 🤗
- 🔥 1
Post #35
59
Команда Pinterest - настоящее вдохновение для меня.
Их интерфейсы - настоящее искусство. Они соединяют AI технологии и дизайн лучше всех в мире.
Меня спрашивали недавно, как обновить UX поиска по изображениям - переходите по ссылке и вдохновляйтесь
https://newsroom.pinterest.com/en-gb/news/introducing-new-visual-search-features/
Их интерфейсы - настоящее искусство. Они соединяют AI технологии и дизайн лучше всех в мире.
Меня спрашивали недавно, как обновить UX поиска по изображениям - переходите по ссылке и вдохновляйтесь
https://newsroom.pinterest.com/en-gb/news/introducing-new-visual-search-features/
Post #34
63
Forwarded from GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного
Разработчик Cursor стал самым быстрорастущим стартапом в истории
Anysphere закрыл раунд на 900 миллионов долларов при оценке 9.9 миллиардов. Среди инвесторов — Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Accel и DST Global.
Это третий раунд за 12 месяцев: в декабре стартап получил 100 миллионов при оценке 2.5 миллиарда.
Anysphere удваивает ARR каждые два месяца, сейчас он превышает 500 миллионов долларов.
Bloomberg называет рост Anysphere рекордным даже по меркам Кремниевой долины.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-06-05/anysphere-hailed-as-fastest-growing-startup-ever-raises-900-million
Anysphere закрыл раунд на 900 миллионов долларов при оценке 9.9 миллиардов. Среди инвесторов — Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Accel и DST Global.
Это третий раунд за 12 месяцев: в декабре стартап получил 100 миллионов при оценке 2.5 миллиарда.
Anysphere удваивает ARR каждые два месяца, сейчас он превышает 500 миллионов долларов.
Bloomberg называет рост Anysphere рекордным даже по меркам Кремниевой долины.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-06-05/anysphere-hailed-as-fastest-growing-startup-ever-raises-900-million
Post #33
61
Forwarded from Мысли Рвачева
Впервые сделал исправление кода с помощью Codex прям с мобильного телефона, там же создал PR и подтвердил его. Через 3 минуты обновленный бот уже работал на новом коде. Невероятно конечно. Нас ждем очень интересное будущее.
#openai #codex #ai #agi #coding #agent
—————————
Мысли Рвачева
—————————
#openai #codex #ai #agi #coding #agent
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Post #32
61
Опус уже не лучший
Post #31
57
Forwarded from эйай ньюз
Gemini 2.5 Pro обновили
Сильный прирост по бенчам, Gemini 2.5 Pro теперь обходит текущую версию o3. Модель уже доступна в ai.studio, по первым ощущениям мне она нравится больше чем более ранние версии — по крайней мере она слушается когда просишь её не спамить код комментами. А ещё, как и 2.5 Flash, это гибридная модель, у которой можно как устанавливать бюджет на ризонинг, так и вырубить его полностью. Генерацию изображений для Gemini Pro так и не завезли.
@ai_newz
Сильный прирост по бенчам, Gemini 2.5 Pro теперь обходит текущую версию o3. Модель уже доступна в ai.studio, по первым ощущениям мне она нравится больше чем более ранние версии — по крайней мере она слушается когда просишь её не спамить код комментами. А ещё, как и 2.5 Flash, это гибридная модель, у которой можно как устанавливать бюджет на ризонинг, так и вырубить его полностью. Генерацию изображений для Gemini Pro так и не завезли.
@ai_newz
- 🔥 1
Post #30
61
Forwarded from Anton Semenov
Changelog | Cursor - The AI Code Editor
https://www.cursor.com/changelog
Cursor What's New in Cursor — Latest Updates & Release Notes New updates and improvements. https://www.cursor.com/changelog
Post #29
64
Forwarded from Anton Semenov
Вроде как зарелизили курсор 1.0
Post #28
66
Forwarded from Anton Semenov
Post #27
60
Что это означает?
Можно ходить в кликхаус и БД прямо из chatgpt
Можно кодить все шаблоны клиентам прямо из chatgpt
Можно ходить в кликхаус и БД прямо из chatgpt
Можно кодить все шаблоны клиентам прямо из chatgpt
- 👍 2
- 🤔 1
Post #26
61
Forwarded from Мысли Рвачева
🛠 OpenAI запустили MCP для ChatGPT
OpenAI расширили интеграции ChatGPT через Model Context Protocol (MCP): теперь Workspace админы могут создавать собственные коннекторы к внутренним системам и приложениям. MCP позволяет объединить поиск и работу с корпоративными знаниями, web-результатами и стандартными источниками.
Готовые коннекторы deep research уже доступны для Plus и Pro (кроме EEA, CH, UK), а также Team, Enterprise и Edu: Outlook, Teams, Google Drive, Gmail, Linear и другие.
Для Team, Enterprise и Edu доступны дополнительные интеграции: SharePoint, Dropbox, Box.
🔗 Source: https://x.com/OpenAI/status/1930319398897889707
#openai #ai #chatgpt #agent #mcp
—————————
Мысли Рвачева
—————————
OpenAI расширили интеграции ChatGPT через Model Context Protocol (MCP): теперь Workspace админы могут создавать собственные коннекторы к внутренним системам и приложениям. MCP позволяет объединить поиск и работу с корпоративными знаниями, web-результатами и стандартными источниками.
Готовые коннекторы deep research уже доступны для Plus и Pro (кроме EEA, CH, UK), а также Team, Enterprise и Edu: Outlook, Teams, Google Drive, Gmail, Linear и другие.
Для Team, Enterprise и Edu доступны дополнительные интеграции: SharePoint, Dropbox, Box.
🔗 Source: https://x.com/OpenAI/status/1930319398897889707
#openai #ai #chatgpt #agent #mcp
—————————
Мысли Рвачева
—————————
Post #25
55
Forwarded from LLM под капотом
🚀 Бенчмарк Deepseek 0528: r1 и qwen3-8b - маленькая мощная локальная модель
Ребята из Deepseek продолжают делать нашу жизнь лучше и интереснее.
Свежая версия 0528 модели deepseek-r1 немного улучшила свой предыдущий результат и даже обошла по очкам GPT-4.1.
Но самое интересное - гораздо ниже, на 20-м месте бенчмарка. Deepseek взяли небольшую модельку - qwen3-8b и дообучили ее на цепочках размышлений от DeepSeek-R1-0528. Получившийся "дистиллят" внезапно неплохо умеет рассуждать по планам, которые зашиты в SO CoT моего бенчмарка. Она показывает результат на уровне gpt-4o-2024-08-06!
И это при том, что я эту модельку запускал через API NovitaAI, который Structured Outputs не поддерживает в принципе.
Это настолько хорошо для такой маленькой модельки, что прямо интересно. Кто-нибудь еще использовал эту модель в режиме с Custom Chain of Thought?
Ваш, @llm_under_hood 🤗
PS: Прочитать про мой подход к бенчмаркам можно тут. Там есть и FAQ со всеми вопросами, которые задают последние полтора года. Пожалуйста, прочитайте его, прежде чем оставлять свой первый комментарий.
Ребята из Deepseek продолжают делать нашу жизнь лучше и интереснее.
Свежая версия 0528 модели deepseek-r1 немного улучшила свой предыдущий результат и даже обошла по очкам GPT-4.1.
Но самое интересное - гораздо ниже, на 20-м месте бенчмарка. Deepseek взяли небольшую модельку - qwen3-8b и дообучили ее на цепочках размышлений от DeepSeek-R1-0528. Получившийся "дистиллят" внезапно неплохо умеет рассуждать по планам, которые зашиты в SO CoT моего бенчмарка. Она показывает результат на уровне gpt-4o-2024-08-06!
И это при том, что я эту модельку запускал через API NovitaAI, который Structured Outputs не поддерживает в принципе.
Это настолько хорошо для такой маленькой модельки, что прямо интересно. Кто-нибудь еще использовал эту модель в режиме с Custom Chain of Thought?
Ваш, @llm_under_hood 🤗
PS: Прочитать про мой подход к бенчмаркам можно тут. Там есть и FAQ со всеми вопросами, которые задают последние полтора года. Пожалуйста, прочитайте его, прежде чем оставлять свой первый комментарий.
Post #24
65
Нашел классный курс по MCP от anthropic
https://www.deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/
Запланирую прохождение на этой неделе
www.deeplearning.ai MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic Build AI apps that access tools, data, and prompts using the Model Context Protocol. https://www.deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/
Запланирую прохождение на этой неделе
Post #23
58
Forwarded from TechSparks
Продолжая тему “ИИ и рынок труда” из последних постов. Статистика американского рынка показывает тревожное, хотя в свете упомянутых постов логичное: выпускники по айтишным специальностям испытывают большие сложности при попытках найти работу. У физиков и антропологов дела обстоят еще хуже — но ведь совсем недавно считалось, что Сomputer Science и все вокруг — практически гарантия хорошей позиции в хорошей компании, в отличие от антропологии. Даже у изучавших журналистику дела с трудоустройством обстоят лучше, чем у компьютерщиков, а уж вроде эту профессию давно хоронят как раз ссылаясь на интернет. "Entry-level roles are vanishing, unpaid internships are still rampant, and companies are offshoring or automating the very jobs these grads trained for." В этом контексте “автоматизация” - это как раз про ИИ. "We created a gold rush mentality around coding right as the gold ran out.” Это все, конечно, гримасы исключительно американского капитализма — но вдруг они просто первые, у кого кажущаяся бездонной золотая жила вдруг исчерпалась…
https://futurism.com/computer-science-majors-high-unemployment-rate
https://futurism.com/computer-science-majors-high-unemployment-rate
Post #22
58
Привет! Приглашаем тебя сегодня в 12:00 на наш стрим «От идеи до прототипа», где покажем весь путь создания продукта, начиная с одной единственной мысли.
📅 Когда: сегодня, в 12:00
💻 Где: онлайн (Google Meet)
🔗 Ссылка для подключения: [https://meet.google.com/vbg-srmc-efb](https://meet.google.com/vbg-srmc-efb)
Что будем делать:
* Разгоним нашу идею с ChatGPT — сгенерируем и структурируем ключевые гипотезы.
* Проверим наши идеи в Deep Research — узнаем, что уже есть на рынке и как найти инсайты.
* Создадим прототип продукта в Lovable — воплотим задумку в кликабельный макет.
Если у тебя есть своя идея или просто интерес к продуктовой разработке — подключайся! Будет практично, увлекательно и с возможностью задать вопросы в прямом эфире. Ждём тебя в 12:00!
Google Real-time meetings by Google. Using your browser, share your video, desktop, and presentations with teammates and customers. 📅 Когда: сегодня, в 12:00
💻 Где: онлайн (Google Meet)
🔗 Ссылка для подключения: [https://meet.google.com/vbg-srmc-efb](https://meet.google.com/vbg-srmc-efb)
Что будем делать:
* Разгоним нашу идею с ChatGPT — сгенерируем и структурируем ключевые гипотезы.
* Проверим наши идеи в Deep Research — узнаем, что уже есть на рынке и как найти инсайты.
* Создадим прототип продукта в Lovable — воплотим задумку в кликабельный макет.
Если у тебя есть своя идея или просто интерес к продуктовой разработке — подключайся! Будет практично, увлекательно и с возможностью задать вопросы в прямом эфире. Ждём тебя в 12:00!
Post #21
60
А работает ли у вас cursor сегодня? У меня сильно тормозит, думаю установить китайский TRAE
Post #20
65
SWE-агенты чемпионы.
Если заглянуть в результаты SWE bench, то мы обнаружим неизвестных никому чемпионов.
https://refact.ai/ - open source ai coding agent
Open Hands - open source AI agent https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
TRAE - агент от основателя TIK TOK
https://www.trae.ai/
Refact.ai AI Coding Assistant | Fine-tuned, Secure, and Open-source AI Coding Agent for Software Development - Refact.ai AI Agent for Coding - Refact.ai adapts to your workflow, automating coding, debugging, and testing with full context awareness. An open-source alternative to Cursor and Copilot, Refact.ai can be deployed on-premise. Если заглянуть в результаты SWE bench, то мы обнаружим неизвестных никому чемпионов.
https://refact.ai/ - open source ai coding agent
Open Hands - open source AI agent https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
TRAE - агент от основателя TIK TOK
https://www.trae.ai/
- 🔥 1