A6000 я бы себе не брал, а смотрел что-то посерьёзнее.
Просто я не вижу смысла от маленьких локальных моделей, только если для RAG, там да, совсем небольшие модельки подойдут для хорошего качества RAG.
Ну или просто для экспериментов и дешёвой возможности учиться и практиковать ИИ. Шаг за шагом собирая хороший харес. Чтобы потом с этими знаниями легче было найти работу
Для локальных моделей на своём компе я бы начинал с чего-то типа NVIDIA 6000 Ada, ну или хотя бы NVIDIA A6000. Тогда смысл от дурных моделей будет.
Тем более если мы обсуждаем эту тему, значит скорее всего люди тут айтишники, а айтишник может себе такое позволить за год, другой собрать и получать реальный профит, а не просто баловство на всяких топовых, но игровых картах.
Для реальных задач игровые карты не дадут той мощности, чтобы поставить хорошую модель. Тут даже очень хороший харнесс не особо спасёт. Так как нужен какой-то минимум моделей. Та же MiniMax m2.7, даже с сильно урезанным контекстным окном и квантанованной, уже даёт хороший результат. А ее можно заменить и на m3.
У меня опыт за счёт хорошего харнеса добавиться полной автоматизации с MiniMax M2.7, 120k конкретное окно, 256b параметров для разработки фичи. От анализ тз, чтение дизайна, составление плана, до разработки в подзадачах, написания тестов, валидации и проверки приложения на эмуляторе.
С 5090 я бы даже со своим харнесом не добился хороших результатов из-за ещё более слабых моделей
Как же приятно было читать) у меня очень похожий путь, только начался он в начале этого года, а не в конце прошлого. Но выводы в процессе обучения были сделаны примерно те же, где-то только на уровне концепции, но с другой реализацией, а где-то и со схожей или такой же реализацией.
Вот такие статьи по ИИ нужны на Хабре, а не очередной рассказ про супер промпты и то что ИИ мало что может. Когда настоящая причина в том, что на промптинге авторы статей и остановились как на конченом результате, считая что они полностью простили ИИ.
Спасибо за статью! Желаю дальнейших вам успехов и буду рад почитать продолжение от соидейника =)
Кстати да, тоже сталкивался и постоянно сталкиваюсь, что есть те, кто цепляется за кайф написания кода. Даже не раз слышал от тех кто на полную использует ИИ, что у низ что-то украли и появилась какая-то пустота.
Я тоже всегда очень любил писать код, получал огромное удовольствие от красивого, самодокументируемого кода с "правильным" кодстайлом, с хорошей и чистой архитектурой. Но когда стал интересоваться ИИ и использовать его и стало получаться добавиться результата который я, прошу, чтобы в процессе не приходилось постоянно что-то подправлять и вести с ИИ диалог, тогда я как-то быстро забыл про удовольствие написания кода, и стал кайфовать от получения точно результата. Вот уже который месяц я не перестаю плакать удовольствие от этого процесса, от постоянного улучшения системы.
Особенно приятно делится своим опытом в компании с теми единицами людей, которые смотрят горящими глазами и впитывают всю полезную информацию, которой я делюсь.
А написание кода в ручную как-то очень быстро стало рудиментом. Максимум иногда можно что-то написать из ностальгических чувств, но совсем немного
Но вообще архитектуру нужно менять, если мы вводим ИИ. Например для того что ИИ писал поддерживаемый код, наше привычное хорошее оформление, как самодокументированный код тут плохо работает. Для ИИ, кроме хорошей сигнатуры и документации каждой функции, нужны ещё комментарии в коде, то что мы считаем признаком плохого кода, нужны не маленькие функции, где малейший кусок логики выносится в понятные по имени приватные функции, что делает удобным для чтения человеком, ИИ больше любит полотно кода с комментариями, которые не заменить ни хорошей сигнатурой, ни хорошей документацией.
ИИ воспринимает код так (убедился на личном опыте и сравнении подходов):
Сигнатура - говорит что это, что принимает, что возращает
Документация - объясняет как это работает при идеальных условиях
Комментарии - отвечают на вопросы почему. Почему именно такая реализация, почему это нельзя рефакторить, почему это стоит учитывать. Это своего рода долгосрочная память, история формирования кода. Только в комментариях ИИ может взять инфу почему он в прошлый раз пришёл к этому выводу, почему из-за требований бизнеса код стал не совсем красивым/удобным и почему если его отрефакторить требования бизнеса не будут выполнены, почему из-за бага в библиотеке используется депрекейдет функция, почему из-за особенности некоторых устройств здесь применяются неочевидные/костыльные решения. И самое главное эти почему сразу оберегают ИИ от лишних циклов поиска решений, лишних возможных ошибок, линём сжигании токенов в пустую.
Но для человека это плохой код. Мы годами старались уходить от такого подхода и естественно команда будет против, чтобы в коде были комментарии, чтобы меньше кода выносились в функции. Но это важный этап между "ИИ помогает писать" и "ИИ качественно автоматизирует цикл разработки до итогового результата". То есть в данном случае кодревью человека с его привычками написания только вредит коду. Это как два специалиста, которые работают оба очень качественно, но совершенно разными несовместимыми подходами. Если они начнут комментировать и менять работу друг друга, их выточенный подход нарушится и качество упадёт.
Пример с кодом один из многих примеров. На нем я чётко столкнулся с проблемой разности организации рабочих процессов. У человека и ИИ они разные, они не могут быть одинаковые. Вообще большинство высокоуровневых языков с их синтетическим сахаром излишне и не так эффективны с точки зрения производительности. Но они нужны нам для удобства разработки. По хорошему для ИИ нужен свой язык, заточенный под технические возможности ИИ.
На счёт обязанностей. Как ИИ может их снять с человека, когда это бездушный инструмент? ИИ глупый, каким бы умным он не казался. А умный здесь человек и в его обязанности входит умно пользоваться всеми инструментами в работе. Человек отвечает за результат. Какая разница как он этого результата добился? Я вообще не понимаю этой проблемы. У кого-то прокатывает отмазка "это не я , это просто ИИ накосячил"?))
Сейчас все думают, что ии должен все делать хорошо при базовой настройки: промптики, мсипишечки, сабагентики. Это само собой разумеющееся, но этого мало и вопрос как это настроено. Ну и главный для меня критерий, что система готова, когда можно является только двигателем в комфортной машине, а не мозгом. То есть если в систему поставить модель слабее, она должна продолжить работать точно так же по качеству. Просто медленнее по скорости.
То что сейчас все пихают ИИ везде это плохо. Но ещё хуже, что делают это бездумно и мало кто изучает как должен происходить рабочий процесс с ИИ, как настроить ИИ чтобы не зависеть о топовых моделей клаудкода или кодекса, а чтобы любая современная модель с рассуждением и нормальным контекстным окном могла выполнять ту же работу.
В этом то и проблема, что единицы в компаниях, кто это понимает. Про фрилансеров одиночек я молчу, у них другие процессы и ценности, так как за все отвечают они. Все остальные воспринимают ИИ как полностью готовый инструмент без необходимости тонкой настройки, который просто умеет или не умеет.
Гитара тоже инструмент, и на ней сможет брынчать любой человек у которого есть конечности на теле. Но это не значит что он сможет виртуозно играть или стать легендарным гитаристом вот так сразу без огромных знаний/опыта в этой области, без долгих лет обучения.
Сейчас в мире нет ИИ специалистов с опытом 5+ лет (да и 2+ то неё найти), потому что первый публичный чат ИИ, с обычной моделью на большом массиве данных появился к началу 23го года. Хотя тема ИИ уже была обсуждаема ещё в прошлом веке (даже тысячелетии 😁). Но реальный опыт появился в последние пару лет, когда ИИ стал оформляться в инструмент, а не просто отвечающую модельку.
Вот и получается что пока такая должность ещё не до конца сформирована и принята обществом, в ней пока не видят нужды. Сейчас все говорят что они сами могут брынчать на гитаре и учиться для этого не обязательно. Чтобы брынчать да, учиться не надо. Но и слушать это брынчание никто не хочет.
У нас в компании тоже очень много скепсиса на счёт ИИ, с похожими аргументами, как в статье. И скепсис был ещё до того, как сверху пришёл приказ "Это ИИ и теперь он будет жить с нами". Поэтому я потихоньку настраивал свою ИИ систему, как это модно сейчас говорить делал свой харнес. Ну и потихоньку практиковал ии на рабочих задачах. Когда система ИИ, которую я выстраивал, окрепла. Когда в ней осознанно появились большой набор скиллов, которые я сформировал сам на многих итерациях прогона задач, когда кроме промптов появились примеры как надо и как не надо делать. Когда просто промп инженерия оказалась недостаточной и я добавил в свою систему стейт машину с инвариантами, валидацией, когда потом стейт машина из "в уме" ИИ переехала в MCP, когда "MCP на все подряд" трансформировались "MCP там где действительно надо" а остальные стали CLI + скилл, когда настроил RAG, понял что тут нужен и качественный eval и все это несколько раз его тюнил, когда добавил разные метрики по которым я могу сделать за качеством результата без ревью, когда научил его правильно тестить результат на живом устройстве, когда добавил метрики об эффективности всей ИИ системы, чтобы понимать сильные и слабые стороны всех моих настроек, вот тогда я решил прогнать фичу полностью без моего участия. Дать только начальный промпт с задачей, в которой есть ссылки за ТЗ и дизайн, утвердить получившийся план и затем прийти за результатом.
А затем без моего ревью отправил на ревью коллегам. Они проверили, замечаний практически не было, как и при ручной работе. А потом я сказал, что это был чистый вайбкод без ревью. На что коллеги очень удавились и по началу даже не поверили, потому что их опыт с ИИ говорил о том, что ИИ может делать только что-то точечно и потом нужно обязательно все проверять и чуть по чуть дорабатывать.
Самое интересное в том, что я вынужден использовать не самые топовые модели, а корпоративные, которые слабее. И все равно при правильном настроенной системе они хорошо справляются с задачей. Правда тут пришлось очень прокачаться в вопросе контекст менеджмента и экономии токенов. Но считаю что в данном случае слабая модель вынудила меня получить отличный опыт решения главных проблем ИИ.
И вот я уже +- полгода не написал ни строчки кода. Скорость увеличилась, качество не изменилось. Но рамки профессии программиста стали очень сильно жать. Поэтому переквалифицируюсь в того, кто занимается внедрением. Обучает другие команды как правильно пользоваться ИИ, готовит настроенную систему для всех. Чтобы сотрудники могли просто брать как привычную IDE и выполнять свои задачи программиста, тестировщика, аналитика, дизайнера и тд
Я понимаю всю боль описанную в статье, но с другой стороны, потому что вижу как в компании подавляющее большинство не понимают что умеет ИИ и как с ним нужно работать правильно. Но все знают всякие модные словечки типа харнес, нейтон, мсп, раг. Вот только я не вижу, чтобы они имели глубокое понимание что это. И вот такие люди, которые не понимают как должен работать ИИ являются главным блокером по грамотному внедрению ИИ во все процессы компании. И это моя боль, когда человек не умеет, не хочет научиться и говорит "я знаю, я пробовал" и ни в какую не идёт на встречу, несмотря на то что и сверху говорят внедрять ИИ и есть сотрудники, которые потратили месяцы своего личного времени, чтобы действительно разобраться и у них есть проверочные результаты.
Поэтому у меня вопрос автору статьи. Вы уверены, что разработчики пользующиеся ИИ, из-за которых столько боли и ухудшение качества работы, умеют пользоваться ИИ. Очень вероятно что нет.
Чё-то ничего не понятно. Вы что ли экспериментируйте сабагента, который пишет негативные комментарии в пьяном стиле? Если это так, то скажу вам, очень хорошо получилось настроить агента) Я ничего не понял, но при этом чувствую хейт в пьяном угаре)
Возьмём среднюю стоимость порша. Б/У, с его вилкой цен 2-3 млн за совсем старые модели и 15-25 млн за совсем новые модели, отметаем. Так как на фото явно новая машина, раз в ней позёр "неестественно нежно держится за переключатель передач".
Значит берём цены за новые машины базовой комплектации вроде Carrera или Targa 4 GTS - 25-30 млн и топовые модификации (Turbo S, GT3) 40–48 млн рублей и выше. Берём среднюю цену из пиковых цен и делим на 100:
27 000 000 : 100 = 270 000
44 000 000 : 100 = 440 000
Получаем приблизительное значение пенсии.
Да у вас нехилая пенсия, я скажу! Как моя зарплата
А нейронка сливает код всего проекта на сервер? Можно как-то ограничивать что можно читать, а что нет, какой-то аналоги .gitignore? Или он анализирует только выделенный блок кода? А то у нас безопасники вряд ли разрешат им пользоваться
Еще бы мобильные версии календаря и заметок были. Важные инструменты, а мобильных версий нет, если не считать их мобильные веб версии засунутые в приложения почты и диска. Уже года два прошу их сделать, но к сожалению пока тишина((
Напоминает программы с автосохранением и пустой кнопкой "Сохранить", которая ничего не делает, но пользователям от нажатия на нее становится спокойно на душе)))))
А ещё удобная возможность регулировать громкость и яркость свайпами про яркость и громкость. Очень нравилось что у телефона работает авто яркость, откроешь видео в горизонтальном режиме и сразу та яркость, которую ты себе настроил. А надо ее поменять, лёгкий свайп по левой части экрана и вуаля.
A6000 я бы себе не брал, а смотрел что-то посерьёзнее.
Просто я не вижу смысла от маленьких локальных моделей, только если для RAG, там да, совсем небольшие модельки подойдут для хорошего качества RAG.
Ну или просто для экспериментов и дешёвой возможности учиться и практиковать ИИ. Шаг за шагом собирая хороший харес. Чтобы потом с этими знаниями легче было найти работу
Для локальных моделей на своём компе я бы начинал с чего-то типа NVIDIA 6000 Ada, ну или хотя бы NVIDIA A6000. Тогда смысл от дурных моделей будет.
Тем более если мы обсуждаем эту тему, значит скорее всего люди тут айтишники, а айтишник может себе такое позволить за год, другой собрать и получать реальный профит, а не просто баловство на всяких топовых, но игровых картах.
Для реальных задач игровые карты не дадут той мощности, чтобы поставить хорошую модель. Тут даже очень хороший харнесс не особо спасёт. Так как нужен какой-то минимум моделей. Та же MiniMax m2.7, даже с сильно урезанным контекстным окном и квантанованной, уже даёт хороший результат. А ее можно заменить и на m3.
У меня опыт за счёт хорошего харнеса добавиться полной автоматизации с MiniMax M2.7, 120k конкретное окно, 256b параметров для разработки фичи. От анализ тз, чтение дизайна, составление плана, до разработки в подзадачах, написания тестов, валидации и проверки приложения на эмуляторе.
С 5090 я бы даже со своим харнесом не добился хороших результатов из-за ещё более слабых моделей
Как же приятно было читать) у меня очень похожий путь, только начался он в начале этого года, а не в конце прошлого. Но выводы в процессе обучения были сделаны примерно те же, где-то только на уровне концепции, но с другой реализацией, а где-то и со схожей или такой же реализацией.
Вот такие статьи по ИИ нужны на Хабре, а не очередной рассказ про супер промпты и то что ИИ мало что может. Когда настоящая причина в том, что на промптинге авторы статей и остановились как на конченом результате, считая что они полностью простили ИИ.
Спасибо за статью! Желаю дальнейших вам успехов и буду рад почитать продолжение от соидейника =)
Кстати да, тоже сталкивался и постоянно сталкиваюсь, что есть те, кто цепляется за кайф написания кода. Даже не раз слышал от тех кто на полную использует ИИ, что у низ что-то украли и появилась какая-то пустота.
Я тоже всегда очень любил писать код, получал огромное удовольствие от красивого, самодокументируемого кода с "правильным" кодстайлом, с хорошей и чистой архитектурой. Но когда стал интересоваться ИИ и использовать его и стало получаться добавиться результата который я, прошу, чтобы в процессе не приходилось постоянно что-то подправлять и вести с ИИ диалог, тогда я как-то быстро забыл про удовольствие написания кода, и стал кайфовать от получения точно результата. Вот уже который месяц я не перестаю плакать удовольствие от этого процесса, от постоянного улучшения системы.
Особенно приятно делится своим опытом в компании с теми единицами людей, которые смотрят горящими глазами и впитывают всю полезную информацию, которой я делюсь.
А написание кода в ручную как-то очень быстро стало рудиментом. Максимум иногда можно что-то написать из ностальгических чувств, но совсем немного
Но вообще архитектуру нужно менять, если мы вводим ИИ. Например для того что ИИ писал поддерживаемый код, наше привычное хорошее оформление, как самодокументированный код тут плохо работает. Для ИИ, кроме хорошей сигнатуры и документации каждой функции, нужны ещё комментарии в коде, то что мы считаем признаком плохого кода, нужны не маленькие функции, где малейший кусок логики выносится в понятные по имени приватные функции, что делает удобным для чтения человеком, ИИ больше любит полотно кода с комментариями, которые не заменить ни хорошей сигнатурой, ни хорошей документацией.
ИИ воспринимает код так (убедился на личном опыте и сравнении подходов):
Сигнатура - говорит что это, что принимает, что возращает
Документация - объясняет как это работает при идеальных условиях
Комментарии - отвечают на вопросы почему. Почему именно такая реализация, почему это нельзя рефакторить, почему это стоит учитывать. Это своего рода долгосрочная память, история формирования кода. Только в комментариях ИИ может взять инфу почему он в прошлый раз пришёл к этому выводу, почему из-за требований бизнеса код стал не совсем красивым/удобным и почему если его отрефакторить требования бизнеса не будут выполнены, почему из-за бага в библиотеке используется депрекейдет функция, почему из-за особенности некоторых устройств здесь применяются неочевидные/костыльные решения. И самое главное эти почему сразу оберегают ИИ от лишних циклов поиска решений, лишних возможных ошибок, линём сжигании токенов в пустую.
Но для человека это плохой код. Мы годами старались уходить от такого подхода и естественно команда будет против, чтобы в коде были комментарии, чтобы меньше кода выносились в функции. Но это важный этап между "ИИ помогает писать" и "ИИ качественно автоматизирует цикл разработки до итогового результата". То есть в данном случае кодревью человека с его привычками написания только вредит коду. Это как два специалиста, которые работают оба очень качественно, но совершенно разными несовместимыми подходами. Если они начнут комментировать и менять работу друг друга, их выточенный подход нарушится и качество упадёт.
Пример с кодом один из многих примеров. На нем я чётко столкнулся с проблемой разности организации рабочих процессов. У человека и ИИ они разные, они не могут быть одинаковые. Вообще большинство высокоуровневых языков с их синтетическим сахаром излишне и не так эффективны с точки зрения производительности. Но они нужны нам для удобства разработки. По хорошему для ИИ нужен свой язык, заточенный под технические возможности ИИ.
На счёт обязанностей. Как ИИ может их снять с человека, когда это бездушный инструмент? ИИ глупый, каким бы умным он не казался. А умный здесь человек и в его обязанности входит умно пользоваться всеми инструментами в работе. Человек отвечает за результат. Какая разница как он этого результата добился? Я вообще не понимаю этой проблемы. У кого-то прокатывает отмазка "это не я , это просто ИИ накосячил"?))
Сейчас все думают, что ии должен все делать хорошо при базовой настройки: промптики, мсипишечки, сабагентики. Это само собой разумеющееся, но этого мало и вопрос как это настроено. Ну и главный для меня критерий, что система готова, когда можно является только двигателем в комфортной машине, а не мозгом. То есть если в систему поставить модель слабее, она должна продолжить работать точно так же по качеству. Просто медленнее по скорости.
То что сейчас все пихают ИИ везде это плохо. Но ещё хуже, что делают это бездумно и мало кто изучает как должен происходить рабочий процесс с ИИ, как настроить ИИ чтобы не зависеть о топовых моделей клаудкода или кодекса, а чтобы любая современная модель с рассуждением и нормальным контекстным окном могла выполнять ту же работу.
Кто все эти люди и зачем они нужны в этом мире?)
Жму руку! 🤝
Тоже сталкиваюсь с огромным скепсисом в компании, вызванным бананами неумением и незнанием.
Судя по минусам к вашему комментарию, таких людей которые не умеют работать с ИИ достаточно и здесь
Ждём пока рынок поймет что к чему. А пока ждём занимаем лидирующие позиции в пищевой цепи 😊
В этом то и проблема, что единицы в компаниях, кто это понимает. Про фрилансеров одиночек я молчу, у них другие процессы и ценности, так как за все отвечают они. Все остальные воспринимают ИИ как полностью готовый инструмент без необходимости тонкой настройки, который просто умеет или не умеет.
Гитара тоже инструмент, и на ней сможет брынчать любой человек у которого есть конечности на теле. Но это не значит что он сможет виртуозно играть или стать легендарным гитаристом вот так сразу без огромных знаний/опыта в этой области, без долгих лет обучения.
Сейчас в мире нет ИИ специалистов с опытом 5+ лет (да и 2+ то неё найти), потому что первый публичный чат ИИ, с обычной моделью на большом массиве данных появился к началу 23го года. Хотя тема ИИ уже была обсуждаема ещё в прошлом веке (даже тысячелетии 😁). Но реальный опыт появился в последние пару лет, когда ИИ стал оформляться в инструмент, а не просто отвечающую модельку.
Вот и получается что пока такая должность ещё не до конца сформирована и принята обществом, в ней пока не видят нужды. Сейчас все говорят что они сами могут брынчать на гитаре и учиться для этого не обязательно. Чтобы брынчать да, учиться не надо. Но и слушать это брынчание никто не хочет.
У нас в компании тоже очень много скепсиса на счёт ИИ, с похожими аргументами, как в статье. И скепсис был ещё до того, как сверху пришёл приказ "Это ИИ и теперь он будет жить с нами". Поэтому я потихоньку настраивал свою ИИ систему, как это модно сейчас говорить делал свой харнес. Ну и потихоньку практиковал ии на рабочих задачах. Когда система ИИ, которую я выстраивал, окрепла. Когда в ней осознанно появились большой набор скиллов, которые я сформировал сам на многих итерациях прогона задач, когда кроме промптов появились примеры как надо и как не надо делать. Когда просто промп инженерия оказалась недостаточной и я добавил в свою систему стейт машину с инвариантами, валидацией, когда потом стейт машина из "в уме" ИИ переехала в MCP, когда "MCP на все подряд" трансформировались "MCP там где действительно надо" а остальные стали CLI + скилл, когда настроил RAG, понял что тут нужен и качественный eval и все это несколько раз его тюнил, когда добавил разные метрики по которым я могу сделать за качеством результата без ревью, когда научил его правильно тестить результат на живом устройстве, когда добавил метрики об эффективности всей ИИ системы, чтобы понимать сильные и слабые стороны всех моих настроек, вот тогда я решил прогнать фичу полностью без моего участия. Дать только начальный промпт с задачей, в которой есть ссылки за ТЗ и дизайн, утвердить получившийся план и затем прийти за результатом.
А затем без моего ревью отправил на ревью коллегам. Они проверили, замечаний практически не было, как и при ручной работе. А потом я сказал, что это был чистый вайбкод без ревью. На что коллеги очень удавились и по началу даже не поверили, потому что их опыт с ИИ говорил о том, что ИИ может делать только что-то точечно и потом нужно обязательно все проверять и чуть по чуть дорабатывать.
Самое интересное в том, что я вынужден использовать не самые топовые модели, а корпоративные, которые слабее. И все равно при правильном настроенной системе они хорошо справляются с задачей. Правда тут пришлось очень прокачаться в вопросе контекст менеджмента и экономии токенов. Но считаю что в данном случае слабая модель вынудила меня получить отличный опыт решения главных проблем ИИ.
И вот я уже +- полгода не написал ни строчки кода. Скорость увеличилась, качество не изменилось. Но рамки профессии программиста стали очень сильно жать. Поэтому переквалифицируюсь в того, кто занимается внедрением. Обучает другие команды как правильно пользоваться ИИ, готовит настроенную систему для всех. Чтобы сотрудники могли просто брать как привычную IDE и выполнять свои задачи программиста, тестировщика, аналитика, дизайнера и тд
Я понимаю всю боль описанную в статье, но с другой стороны, потому что вижу как в компании подавляющее большинство не понимают что умеет ИИ и как с ним нужно работать правильно. Но все знают всякие модные словечки типа харнес, нейтон, мсп, раг. Вот только я не вижу, чтобы они имели глубокое понимание что это. И вот такие люди, которые не понимают как должен работать ИИ являются главным блокером по грамотному внедрению ИИ во все процессы компании. И это моя боль, когда человек не умеет, не хочет научиться и говорит "я знаю, я пробовал" и ни в какую не идёт на встречу, несмотря на то что и сверху говорят внедрять ИИ и есть сотрудники, которые потратили месяцы своего личного времени, чтобы действительно разобраться и у них есть проверочные результаты.
Поэтому у меня вопрос автору статьи. Вы уверены, что разработчики пользующиеся ИИ, из-за которых столько боли и ухудшение качества работы, умеют пользоваться ИИ. Очень вероятно что нет.
Чё-то ничего не понятно. Вы что ли экспериментируйте сабагента, который пишет негативные комментарии в пьяном стиле? Если это так, то скажу вам, очень хорошо получилось настроить агента) Я ничего не понял, но при этом чувствую хейт в пьяном угаре)
"в сотню моих пенсий" хм..
Возьмём среднюю стоимость порша. Б/У, с его вилкой цен 2-3 млн за совсем старые модели и 15-25 млн за совсем новые модели, отметаем. Так как на фото явно новая машина, раз в ней позёр "неестественно нежно держится за переключатель передач".
Значит берём цены за новые машины базовой комплектации вроде Carrera или Targa 4 GTS - 25-30 млн и топовые модификации (Turbo S, GT3) 40–48 млн рублей и выше. Берём среднюю цену из пиковых цен и делим на 100:
27 000 000 : 100 = 270 000
44 000 000 : 100 = 440 000
Получаем приблизительное значение пенсии.
Да у вас нехилая пенсия, я скажу! Как моя зарплата
Интересно, а мультимодальность планируется или нет. Было бы неплохо, чтобы скриншоты можно было обрабатывать
После объективинга, думаю будет ризонинг пользоваться Gemini 3)
А нейронка сливает код всего проекта на сервер? Можно как-то ограничивать что можно читать, а что нет, какой-то аналоги .gitignore? Или он анализирует только выделенный блок кода? А то у нас безопасники вряд ли разрешат им пользоваться
Еще бы мобильные версии календаря и заметок были. Важные инструменты, а мобильных версий нет, если не считать их мобильные веб версии засунутые в приложения почты и диска.
Уже года два прошу их сделать, но к сожалению пока тишина((
Напоминает программы с автосохранением и пустой кнопкой "Сохранить", которая ничего не делает, но пользователям от нажатия на нее становится спокойно на душе)))))
Эх, надо было заскринить все, прежде чем судиться. Чтоб они не могли все подчистить и сказать, что такого не было)
А ещё удобная возможность регулировать громкость и яркость свайпами про яркость и громкость. Очень нравилось что у телефона работает авто яркость, откроешь видео в горизонтальном режиме и сразу та яркость, которую ты себе настроил. А надо ее поменять, лёгкий свайп по левой части экрана и вуаля.
В официальном приложении такого не было.
Вансед шикарный Ютуб клиент!
Вы уже начали выцеживать из пальца абсурдные ситуации в качестве аналогий. Давайте закончим этот пустой разговор.