Владилен: IT в эпоху AI

Что останется программисту, когда код начнёт писать AI

А вот собственно, и сам подкаст!

В гостях Константин, DeusOps: предприниматель, инженер, преподаватель. У него аутстаф-компания, гик-кофейня в Петербурге и прошлое офицера коммерческой гильдии в World of Warcraft. Разговор о том, что ИИ уже заменил в реальном бизнесе: агент Тина работает вместо проджект-менеджера, кофейней управляет MCP-сервер, а платформу, которую команда делала 4 года, выбросили и пересобрали с Claude Code.

Много внимания уделили тому, как не уходить в идеализацию разработки ради разработки, а заканчивать проекты и доводить их до рабочего результата. Это очень важно в наш технологичей век, когда от идеи до реализации практически отсутствует время. Нужно уметь этим пользоваться.

Еще мы подняли важный вопрос мидлов на рынке. Нынешние мидлы вырастут в сеньоров, а джун, который просто оператор Claude, в мидла нативно не вырастет. Останутся те, кто может остановить модель и сказать, как сделать архитектуру лучше, и те, кто умеет собирать harness вокруг агента.

Кстати, этому и посвящён мой новый практикум: агент у всех один и тот же, разница в том, что вы дали ему на входе – контекст проекта, порядок работы, инструменты и проверки перед публикацией. ПРАКТИКУМ «3D AGENT» — 1 490

Смотреть выпуск:

Youtube | Rutube

На днях я выложу важный разговор с Константином и важный он по нескольким причинам:

— человек действительно не словом, к делом показывает как реализовывать проекты и использовать себе технологии во благо. В мир ИИ, когда, казалось бы, все делать проще — проектов делается меньше. На это есть рациональные причины, которые можно починить

— внутри, помимо практика с рынка мы обсудили конкретные техники и фреймворки, которые позволяют начать действовать от вечной идеализации и прокрастинации к результату. На мой взгляд это и есть ключ в текущем мире сверхскоростей

Ну а еще Костя крутой спикер с невероятным жизненным опытом. Скоро выложу на канал 🤜

💸Как платить за Spotify, Cursor, ChatGPT и другие любимые подписки?…

Если ты читаешь это, скорее всего, у тебя уже была проблема: надо оплатить подписку или купить иностранный софт, а российскую карту не принимают.

Mirocard решает это за пару минут 💳

Это сервис, где можно выпустить виртуальную карту, пополнив баланс рублями через СБП, и платить за:

- Midjourney
- ChatGPT
- Figma
- ElevenLabs
- Claude
- Netflix
- Spotify
И еще сотни подписок...

Оформление из любой точки мира за пару кликов!👁

ОТКРЫТЬ КАРТУ

Claude Code — полный курс. От первого промпта до субагентов и скиллов

Дамы и господа, делюсь следующим полезным видео для вас.

Технология в представлении не нуждается. Если вы хотели не освоить — даю отличный повод.

Внутри: установка и режимы работы, plan mode, CLAUDE.md и spec.md, контроль изменений через git diff, sandbox и rewind, MCP-серверы, субагенты, скиллы и бонус — запуск Claude Code на локальной модели через Ollama.

Смотреть на YouTube


А так же скромный анонс нового полезного тренинга в честь моего ДР:

🚀 Соберите и опубликуйте свой 3D-лендинг с AI-агентом — от настройки контекста и инструментов до готовой публичной ссылки. Практикум «3D Agent»: 7 уроков, ~2 часа практики — 1 490 ₽

Муха научилась программировать

Ту самую муху в симуляции научили программировать. Она смогла используя только свои мозги разворачивать бд в supabase

Вайбкодеры начали напрягаться, ai engineers дышат спокойно — их не заменят 🤜

Новая обложка Time

Классный нарратив, про текущий "мега хайп" опасности.

В целом, если задуматься, то все это отличная маркетинг стратегия для получения новых ресурсов. И Дарио и Альтману очень выгодно разгонять историю про невероятно умную новую модель для... привлечения инвестиций на новый компьют.

Оставлял свой комментарий на тему решения задач тысячелетия тут: https://tass.ru/obschestvo/28111815

Claude Code, Codex и Cursor в одном окне — это Orca

Я вам обещал гайд по Orca – велком! Топ редактор нового поколения для мульти-агенской разработки.

Внутри: worktree под каждую задачу, 20+ агентов в одном окне, встроенный браузер с аннотацией элементов, гит-интеграция, оркестрация субагентов и мобильное приложение для управления сессиями с телефона.

Программа бесплатная и работает со всеми агентами.

Гоу смотреть:

Смотреть на Youtube

P.S. У меня до конца сентября для вас куча полезного контента, рекомендую внимательно следить за обновлениями!

Почему я слежу за Agentic OS

Обратите внимание, сколько всего сейчас строится вокруг агентов. Компании собирают свои харнесы: подключают модели к инструментам, настраивают контекст, память и проверки. И нужно, чтобы всё это работало на реальных задачах.

Мне эта тема очень близка. Сам сейчас создаю образовательную программу про агентные системы. По мне, разбираться в том, как они устроены, уже становится базой для работы с ИИшкой, соответственно, очень интересно смотреть, как к этой задаче подходят другие команды.

24 сентября Yandex Cloud проведёт Yandex Scale 2026 в Москве и онлайн. В AI-треке будут говорить про Agentic OS, развитие платформ для создания агентов и рынок GenAI. Вот на эту часть программы я бы обратил внимание в первую очередь.

Будут и воркшопы. Покажут, как собрать своего кодинг-агента для анализа данных на базе Yandex AI Studio. Можно будет собрать агента без кода и опубликовать в приложении, которым пользуются клиенты или сотрудники.

Ещё разберут, как Нейроаналитик в DataLens анализирует дашборды и подключается к внешним LLM через MCP.

Отдельно покажут как собирать и в каких бизнес-сценариях использовать голосовых агентов с подключением к телефонии.

Офлайн я вообще ценю за возможность поговорить с практиками. Узнать, что они уже делают с ИИ, где набили шишки и какие подходы можно забрать себе. Сфера новая, все многое пробуют на ходу, и такая насмотренность очень помогает.

На Scale ожидают больше 2000 участников. Для знакомств будет бот-мэтчер, который подбирает интересных собеседников. Свой Tinder для инженеров)

Кроме AI, в программе Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps. А для тех, кто хочет покопаться глубже, будет отдельный технологический трек DeepTech, он пройдёт только онлайн.

Участие бесплатное. Полная программа и регистрация на сайте.

В связи выхода нового IPhone

Как ИИ вообще может нас всех убить?

Вот сидит нейронка на сервере. Пишет тебе код, иногда помогает с рецептами пельменей. Как мы отсюда приходим к уничтожению человечества?

Я решил разобрать, что имеют в виду исследователи на этот счет.

Сперва вспомним про взлом. В июле агенты OpenAI во время тестирования обошли ограничения, нашли способ общаться друг с другом и взломали часть инфраструктуры Hugging Face. Они решали свои задачи и залезли в чужие системы без инструкций на это. Подробное описание есть в отчёте самой OpenAI.

И тут нужно понять как обычная задача привела к таким действиям.

Мы все чаще даем ИИ цель и возможность самому решать, как ее достичь. Писать код, запускать программы, обращаться к сервисам. ИИ делает шаг, смотрит на результат, делает следующий. Мы уже не сидим и апрувим каждый его шаг.

Теперь представьте, что система хорошо научилась добиваться результата, а соблюдать ограничения – недостаточно хорошо.

Если сильно упростить, то ИИ думает так:

"Для задачи нужны ресурсы. Чтобы получить ресурсы, надо обойти ограничения. А если меня выключат, я вообще ничего не закончу".

В этой логике люди, которые пытаются её остановить, становятся препятствием. Для такого поведения системе даже не обязательно обладать сознанием.

А теперь про самоулучшение систем. То, что сейчас развивают в моделях.

Люди поручают ИИ написать приложение, или, например, разобраться с математической задачей. А можем поручить придумать, как сделать следующий ИИ сильнее.

ИИ предлагает улучшения, пишет код, проводит эксперименты, тестируя гипотезы десятками тысяч роев мощных агентов. Получается более способная модель. Её тоже подключают к исследованиям, и она помогает создать следующую.

Если каждый такой цикл ускоряет следующий, развитие может резко разогнаться. Это и называют "интеллектуальным взрывом".

Безусловно, одной команды "стань умнее" мало. Нужны вычисления, удачные гипотезы и эксперименты. Но автоматизацией исследований уже занимаются. А 8 сентября OpenAI заявила о решении задачи Навье–Стокса системой агентов, работу которых организовали люди.

И вот чего опасаются: появится система, которая планирует и действует значительно лучше нас, а надёжно контролировать её мы к этому моменту не научимся.

Теперь про то, как ИИ дотянется до людей физически

Через инфраструктуру, оборудование и самих людей. Электричество, связь, логистика, производство – программное обеспечение везде связано с реальным миром. Вспомните, сколько всего перестаёт работать, когда в городе надолго пропадает свет.

В самых худших сценариях исследователи обсуждают и биологическое оружие, способное вызвать глобальную пандемию. Здесь нужны физические ресурсы и доступ к ним: из одного текста в чате катастрофа не появляется.

А просто выключить модель становится сложнее, если система успела запустить свои копии на других серверах и противодействует попыткам её остановить.

Важный момент: между взломом сервера и гибелью человечества огромная дистанция. Никто не доказал, что мы ее обязательно пройдем. Но такие риски есть и люди обязаны о них задумываться и ставить защиты заранее.

Мы хотим, чтобы ИИ самостоятельно решал все более сложные задачи. Даем ему для этого больше доступа, ресурсов и свободы действий. А последствия того, что он выберет опасный способ решения, растут вместе с его возможностями.

Было бы здоров, чтобы ИИ оставался крутым инструментом усиления. И чтобы с контролем мы разобрались раньше, чем построим систему, которую уже не получится остановить.

P.S. На фото слева тот самый Джейкоб Коксон, который уволился из антропик из-за угроз безопасности. А справа ДиКаприо из фильма "Не смотрите наверх", где он пытается предупредить человечество о приближающейся катастрофе, но ему никто не верит.

Любимый мем недели

Мозг мухи перенесли в симуляция и теперь делают с ней всякое..

Например, научили играть в beat sabers, собирать кубик Рубика, водить машину и даже заниматься трейдингом.

Невольно заставляет задуматься и про нашу реальность — не делаем ли мы какие странные вещи, просто потому что кто-то проводит эксперимент 👻

Безумие, но в сети слухи, что вслед за Навье–Стоксом ИИ мог решить ещё одну задачу тысячелетия. А возможно, и две.

Речь про гипотезу Ходжа и гипотезу Берча–Свиннертона–Дайера (BSD).

Первую связывают с OpenAI, вторую с Anthropic.

Сразу оговорюсь: официальных подтверждений пока нет. По BSD я вообще не нашёл нормального первоисточника, который связывал бы решение с Anthropic. Так что пока это прям слух-слух.

С Ходжем кое-что есть.

После публикации по Навье–Стоксу OpenAI рассказала, что 1 сентября запустила новую внутреннюю модель сразу на всех открытых задачах тысячелетия. Когда агенты получили перспективные результаты по уравнениям Эйлера, ресурсы с остальных задач перебросили на Навье–Стокса.

Получается, Ходжа, BSD и остальные они тоже пробовали решать.

Что там получилось, пока не рассказали. Но есть слух, что у OpenAI может быть готово решение гипотезы Ходжа.

New York Times пишет про прорыв с Навье–Стоксом и про то, как ИИ начинает менять высшую математику.

Если слух подтвердится, у OpenAI будут заявленные решения двух из шести задач, которые оставались нерешёнными после Перельмана.

А если подтвердится ещё и BSD…

Тогда за несколько недель ИИ мог закрыть три задачи из списка, в котором человечество за предыдущие 26 лет закрыло одну.

⌨ Как встроить ИИ-агентов в работу команды — и управлять ими в одной системе?

Вы уже умеете писать запросы нейросетям: просите написать текст, проанализировать данные, разобраться в документе. Но что, если пойти дальше — и превратить ИИ из инструмента, который помогает по запросу, в полноценного участника команды?

Такому "сотруднику" можно поставить задачу, передать контекст, дать доступ к нужным инструментам — и получить готовый результат, не контролируя каждый его шаг.

На вебинаре покажем, как встроить ИИ-агентов в рабочие процессы компании без потери контроля и как мы уже используем такой подход внутри TeamStorm.

⌨ Покажем на практике:
— как ставить ИИ-агентам задачи и передавать им контекст;
— как распределять работу между людьми и агентами;
— как контролировать выполнение задач и результаты без ручного контроля каждого шага;
— как мы уже используем агентов в рабочих процессах TeamStorm.

📅 Дата: 17.09
⏰ 16:00 (мск)
💻 Онлайн
⏱️ Длительность: 45мин

👉 Зарегистрироваться: https://clck.ru/3VjK4y
Или зарегистрироваться через Telegram-бота: https://clck.ru/3VjKbZ

Шанс уничтожения человечества – 10% до конца десятилетия

В твиттере завирусился на 50+млн просмотров твит от бывшего сотрудника антропик. Он написал твит в день увольнения.

Он до этого работал и в OpenAI и в Anthropic, занимаясь предобучением моделей.

Уволился из клода по причине того, что они развивают модели, которые становятся слишком опасные и неконтролируемые. Мы уже получаем рабочие самообучающиеся модели, которые близки к AGI. Они уже скрывают ход своих мыслей.

И что Антропик, что ОпенАИ не останавливаются, не контролируют поведение моделей. Руководители прекрасно понимают риски, но публично очень обтекаемо про это говорят, дабы не вызывать панику. Хотя в кулуарах высказывают тревогу. Вот только остановиться не могут, потому что "а другие то не остановятся, а значит мы должны быть первые". Вот и получается такая самозаворачивающаяся мертвая петля.

Твит зарепостил действующий лид по науке из команды антропиков и подтвердил, что это не выдумки и риски есть. По его личной оценке – 10% до конца текущего десятилетия.

Вместе ждем прекрасного 2027.

https://x.com/hilbertspaess/status/2097476196791709843?s=20

Вокруг OpenAI разразился скандал

Компания заявила, что её модель решила одну из задач тысячелетия. Но теперь спорят: а не "позаимствовала" ли компания это решение.

Речь про задачу существования и гладкости решений уравнений Навье-Стокса. Почти 90 лет никто не мог доказать. За решение дают миллион долларов.

OpenAI взяла свою внутреннюю модель, которая, как они говорят, сильно мощнее GPT-6 Astra и запустила рой примерно из 10 000 агентов, которые работали 88 часов. СОтни транзакций между агентами. Потом ещё 17 часов проверяли доказательства в Lean.

Все бы ок, AGI достигнут, но есть нюансы.

Почти год над этой задачей работали математики Тристан Бакмастер и Левент Алпеге. Они решали близкую проблему для уравнений Эйлера и в процессе загружали свои решения в Codex.

Когда OpenAI показала результат, оказалось, что модель использовала похожее направление для решения задачи.

И версия обвинения, если совсем грубо, звучит так: а не спиздила ли модель ключевую идею из приватных сессий Codex, а потом просто дотянула её до полного решения?

Пока эту версию не доказали.

OpenAI все отрицаем, однако с пометкой: полностью исключить влияние обезличенных данных из пользовательских сессий на обучение модели они не могут. То есть модель могла прочесть в теории обезличенные данные и на основе их сделать решение.

В итоге, 2 версии:

– Модель действительно самостоятельно решила одну из сложнейших математических задач. Тогда нам придётся довольно быстро пересобрать представление о том, что AI уже умеет.

– Модель поймала человеческую идею, размножила работу на тысячи агентов и дошла дальше.

Тогда AGI пока не достигнуто и все ок. Но сам факт события уже огромный факт.

Люди почти год подбирались к соседней задаче. Рой агентов за 88 часов продолжил этот путь и, если доказательство выдержит проверку, добрался до задачи тысячелетия.

С миллионом, кстати, интриги почти не будет. OpenAI уже заявила, что на приз не претендует. Да и завтра его никому не вручат: по правилам должно пройти минимум два года, а решение должно получить признание математического сообщества.

В итоге: как бы ни закончился скандал, скорость исследований уже выросла.

Сегодня 10000 агентов работают 88 часов. Завтра агентов будет больше, модели станут умнее, а исследования, на которые уходили годы, начнут реализовыватсья до месяцев, недель, возможно, дней.

Ждем 2027