Говнокод

Статья о том, как решить проблему «забывчивости» LLM между AI-сессиями разработки. Рассматривается причина деградации контекста и предлагается практический подход с использованием ai_readme файлов и агентских хуков, которые принудительно возвращают модель к важным инструкциям. Материал ориентирован на опытных промт-инженеров и показывает, как повысить стабильность и качество генерации кода в реальных больших проектах и при больших контекстных окнах.

Ценность квалифицированного программиста смещается в сторону умения проводить обзоры кода. Генерировать код становится проще, но всё так же важно проверять его с точки зрения качества декомпозиции, корректности реализации, эффективности, безопасности. Посмотрим на примере маленького проекта markus, созданного с помощью Claude Opus, почему важно понимать сгенерированный код и уметь видеть, что скрывает красивый текст программы.

Недавно я внедрил blue‑green деплой в проде. Реализация довольно простая и кастомная, но справляется со своей задачей на ура! Также сообщу, что используется обычный докер композ на виртуалке — возможно, кому‑то такой подход будет полезен.

Для фоновых процессов (воркеров)

В приложение добавляется специальный инфрастуктурный singleton класс с флагом is_accepting, и обертка на consumers. В каждом консьюмере перед обработкой проверяем этот флаг: если True — обрабатываем задачу, если False — переносим задачу на повторную обработку (например, в rabbitmq делаем сразу nack(requeue=true))

Идея создать собственный компилятор появилась у меня раньше идеи сделать собственный язык программирования. Помню, ковырялся в исходниках прошивки EV3 контроллера, чтобы сделать его эмуляцию, и в голову пришла идея -- почему бы не сделать что-то такое, но свое? Эмуляция так и не получилась адекватная, но идея написания компилятора или виртуальной машины из головы не уходила.

Я не программист. Я архитектор, проектирую дома, а полгода назад не знала, где живут скрипты и питоны. Но когда важный для меня чат в Telegram собрались удалять, я попросила нейросеть написать парсер – и пропала. С тех пор прошло полгода. Я всё ещё доделываю приложение. У него есть имя – Розитта, розовая робожаба на иконке. И оно пожирает мои ночи, деньги на такси и остатки семейного спокойствия. Это не история успеха за 4 дня. Это история о том, как взрослый человек с семьёй, работой и падающим забором ушёл в вайбкодинговый запой – и что из этого вышло. Все совпадения с реальными нейросетями не случайны, а промпты – настоящие.

Всем привет, это моя первая статья, в рамках которой захотелось поделиться необычным для меня опытом. Возможно, кто-то найдёт здесь для себя что-то полезное. По работе пришлось столкнуться с крайне необычной микросхемой для коммутации высокочастотных (RF) сигналов.  Одна проблема – проприетарный интерфейс управления MIPI RFFE. Появился вопрос “А как этим управлять, не имея специализированных средств?”. Ответ узнаем вместе.

Зощенко умел писать точно, коротко и смешно. Попробовал с помощью Python математически установить лексические средства, которые делают язык писателя столь особенным и смешным.

RooCode — расширение для VS Code с многоагентной системой (встроено 5 Модов: Orchestrator, Ask, Architect, Code, Debug)
Ключевые преимущества: синхронное выполнение задач (предсказуемость), гибкая настройка модов, MCP-серверы для снижения ошибок и количества запросов к LLM
Основная идея настройки: каждый Мод отвечает за свою задачу, Оркестратор распределяет работу между ними
Настройка идёт по спирали: от базовых настроек → скиллы → моды → провайдеры → итеративное улучшение

Telega обещала «тот же Telegram, только без VPN». На деле выдали MITM-комбайн с прокси в РФ, вырубленным PFS и нейросетевым Cerberus, который нюхает ваши чаты на лету. В статье разбираем, как «клиент для удобства» тихо превращается в домашний Роскомнадзор в телефоне CIO, и почему один такой апк на смартфоне топа делает бессмысленной всю вашу стратегию по ИБ.

Начал появляться код тех самых навайбкоденных проектов, который изменит мир и т. д. Ну а мы начинаем потихоньку смотреть код этих проектов, в том числе и сквозь призму статического анализа.

Гарвард отследил 62 миллиона работников в 285 000 компаний. При внедрении AI найм джунов падает на 9-10% за полтора года. А ещё 30-50% разработчиков в исследовании METR отказались работать без AI - физически не смогли. Через 3 года эти два факта столкнутся.

Николай Заболоцкий эмоционально переживал за атомную бомбардировку в Японии, написал стихотворение про березы и про птицу иволгу, а получилась у него молитва. Я убедился в этом с помощью Python.

В марте 2023 я написал статью «ChatGPT: новый инструмент в борьбе с багами». Показал как нейросеть генерирует тест-кейсы, ищет XPath-локаторы и пишет SQL-запросы. 40 000+ просмотров. Первая статья на эту тему в рунете.

Ты сейчас подумал «ну и что, таких статей теперь тысячи». И ты прав. Но подожди.

За 3 года я прошёл путь от «вау, ChatGPT написал мне 10 тест-кейсов» до «я один собрал образовательную платформу за неделю». И это НЕ кликбейт.

В этой статье — мой путь, мой стек, мой workflow, конкретные цифры по деньгам и времени, и ошибки, которые я сделал, чтобы ты их не повторял.

На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения Марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

«Вайбкодинг» ‑ это просто ролевая игра для парней, которые хотят чувствовать себя хакерами, не делая сложной работы, или это мощный инструмент, меняющий процессы даже ML‑инженера? Я думал, что это просто игрушка, пока не попробовал.

Привет, меня зовут Марк, я ML-инженер уже более 4-х лет и за несколько дней я навайбкодил приложение не зная ни языка ни технологий. А еще я навайбкодил кучу техдолга и получил неочевидные трансформации личности.

Я не буду учить тебя пользоваться нейросетями, но я разобрался, где вайб уместен, где запрещен и какие скрытые минусы тебя ожидают при длительной работе с AI-агентами.

Code Metal привлёк $125 млн на переписывание кода оборонки с помощью ИИ. Google и Microsoft сообщают, что 25–30% нового кода генерируется ИИ. AWS перевёл 40 млн строк COBOL для Toyota. CTO Microsoft прогнозирует, что к 2030 году 95% кода будет написано ИИ. Переписывание мирового софта — не прогноз, а факт.

Anthropic недавно построила C-компилятор на 100 000 строк за две недели силами параллельных ИИ-агентов — меньше чем за $20 000. Он загружает Linux, компилирует SQLite, PostgreSQL, Redis. ИИ создаёт масштабный софт с поразительной скоростью. Но может ли он доказать корректность компилятора? Пока нет. Формальную верификацию результата никто не делает.

Андрей Карпати описал типичный паттерн: «Я нажимаю "Принять всё", я больше не читаю диффы». Когда ИИ-код достаточно хорош в большинстве случаев, люди перестают внимательно проверять его. При этом почти половина ИИ-кода не проходит базовые тесты безопасности, и более крупные модели не генерируют более безопасный код, чем предшественники.

Данный эксперимент проделан исключительно в формате развлечения выходного дня. Всё, что вы здесь увидите — результат чистого любопытства и желания покопаться в больших данных. Никакие приватные ключи не публикуются, только публичная информация об адресах.

🏆 1 место на хакатоне без работающего кода? Легко!

Мы заняли 3 место с рабочим сервисом. Победители показали картинки и получили премию Мэра. Мы проверили их GitHub: там пусто.

Внутри расследование:

Ссылки на код победителей (alert() вместо API).

Разбор метрик (SMAPE 79%).

Как связи решают всё.

Читайте, как выигрывают не технологии, а подрядчики. 👇

За переводы сонетов Шекспира брались многие мастера и любители. Мне стало интересным провести лексико-семантический анализ нескольких переводов 74 сонета и сравнить их с оригиналом. Я взял авторов, авторитет которых как поэтов и переводчиков вне сомнения Маршака и Пастернака. И двух переводчиков, не известных как поэты - Николая Гербеля и Модеста Чайковского. Я захотел проверить, кто из переводчиков точнее всего передал смысл, ритм и эмоции оригинала, используя алгоритмы машинного обучения.

Пара слов о том, как программисты разных конфессий справляются с самой очевидной задачей в Computer Science.

Примеры правильных и неправильных разворотов списка на десяти разных языках.