Хотите знать, какая нейросеть лучше генерирует код для 3D‑анимации или пишет научный реферат? Мы сравнили ChatGPT o3 Pro, Gemini 2.5 Pro, Claude Opus 4 и DeepSeek R1-0528 в двух примерах: создание веб‑презентации (анимированные алгоритмы сортировки) и подробное исследование о системах беспилотных авто.
Кто справился с анимацией? Чей код запустился? Чей текст — как TED Talk на бумаге? Смотрите тесты, сравнивайте Codepen‑примеры и делайте выводы. (Спойлер: победил не o3 Pro!)
Цель этой публикации — показать процесс взаимодействия с ИИ при написании мобильного приложения. Обычно в таких историях публикуют исходный промт, а затем готовый результат. Здесь же хотелось показать более подробно именно сам процесс «Хождения по промтам», как по ходу выстраиваются «взаимоотношения» и происходит взаимообучение ИИ и разработчика. Думаю это будет полезно как уже работающим с ИИ для написания кода, так и тем, кто только начинает входить в этот сегодняшний main stream.
Статья написана в продолжение поста, в котором рассказывалось как с помощью Claude Sonnet 3.7 было написано небольшое мобильное приложение на SwiftUI. Это пользовательский список фильмов. И да, я знаю, что таких приложений вагон и маленькая тележка, но как любому разработчику не нравится брать что‑то навороченное и непонятное, а хочется, как всегда, сделать что‑то «простое и удобное».
Загрузка данных
После того как приложение заработало, захотелось внести туда данные. Начал делать это вручную, записывая один фильм за другим и получая известное удовольствие, когда видишь как программа работает, как удобно вносить данные, как приятно выглядит интерфейс и т. д.
Но текстовый файл, куда ранее вносил заметки о фильмах, получился очень большой. И по прикидкам вручную пришлось бы их вносить где‑то с месяц. Что, конечно же, надоест через несколько дней. И тогда появилась идея — а почему бы не использовать все тот же ИИ и для этой задачи?
Сказано — сделано. Идея была такая: из текстовой информации сделать JSON файл. Составил промт для Claude Sonnet (он обновился до v. 4), загрузил структуру модели и сам текстовый файл.
Заголовок "Я обогнал Google?" — не просто кликбейт. Столкнувшись с неудобствами и большим количеством бойлерплейта в Jetpack Navigation на реальном проекте, я задался вопросом: а можно ли сделать лучше? В этой статье я шаг за шагом показываю свой путь: от ручных extension-функций до создания собственной библиотеки на KSP, которая генерирует типобезопасные классы для навигации, упрощает передачу аргументов и добавляет удобные фичи.
Элиас проснулся от шумно обновляющегося компьютера. Вчерашний день всё ещё не оставлял: много созвонов и длинная лекция о мифах древнего интернета по вечно лагающей видеосвязи, да и эта Тери, неужели она правда думает, что ...
Моим первым языком программирования был ActionScript. Написание кода для Macromedia Flash максимально далеко от голого железа, и эта специфика работы глубоко засела в моём сознании. В результате меня интересовали преимущественно высокоуровневые языки для веб-программирования. Низкоуровневые же казались непостижимыми. Со временем я постепенно из разных источников узнавал о них всё больше, но это моё убеждение оставалось прежним. Низкоуровневые языки пугают, и машинный код подтверждал это наглядно. Когда я обращался к Google с запросом «понятный машинный код», то результат выдачи чаще представлял нечто пугающее и отталкивающее, нежели полезное для обучения.
В конечном итоге я решил, что для достижения поставленных целей мне этот страх необходимо преодолеть. И результат приложенных усилий оказался для меня неожиданным.
Машинный код вовсе не страшен. Если вы можете обеспечить, чтобы документ JSON соответствовал схеме JSON, то без проблем сможете писать машинный код.
JDK Flight Recorder (JFR) — это диагностическая подсистема, встроенная в JVM. В основе JFR лежит очень простая идея, но вокруг нее выросла разнообразная экосистема решений, позволяющих решать широкий спектр задач.
В данной статье я хочу сфокусироваться на одном аспекте технологии JFR — потоковой обработке событий. Потоковая обработка появилась в JDK 14 в виде Flight Recorder Event Streaming API и позволяет прикладному коду обрабатывать события JFR с минимальной задержкой.
Эта статья описывает использование улучшенного социального подхода к программированию SOSAL в реальных проектах и ситуациях, а также содержит рекомендации для более эффективного применения этих принципов. Скорее под кат!
Научись использовать Git как профессионал. Эта статья поможет тебе освоить самые популярные команды Git на реальных примерах. Узнай, как добавлять изменения, создавать коммиты, переключаться между ветками, объединять изменения и синхронизировать проект с удалённым репозиторием.
Пока одни боятся, что искусственный интеллект отберёт у них работу, другие активно перекладывают на нейросети всё больше своих программных задач. Недавние исследования показывают, кто именно использует генеративный ИИ для написания кода и насколько это выгодно в реальности.
Учёные из Университета Утрехта совместно с Complexity Science Hub решили глубоко разобраться в распространении генеративного ИИ в программировании. Они изучили более 80 миллионов изменений кода на платформе GitHub, сделанных в период с 2018 по 2024 год. Исследователи разработали специальный нейросетевой классификатор, способный отличить код, написанный человеком, от кода, созданного с помощью генеративных алгоритмов.
Выяснилось, что лидерами в этой «гонке автоматизации» стали программисты из Соединённых Штатов. Уже к концу 2024 года более 30% всех Python-функций, написанных разработчиками в США, были результатом работы искусственного интеллекта. Европейские страны, такие как Германия и Франция, также активно следуют этому тренду, достигая показателей в 24,3% и 23,2% соответственно.
Любопытно, что среди стран Азии картина выглядит иначе: если в Индии использование ИИ достигло уровня 21,6%, то в России и Китае показатели значительно ниже — 15,4% и 11,7% соответственно. Эксперты связывают это с различиями в экономических и технологических условиях, а также с возможными регуляторными ограничениями.
Интересным аспектом исследования стало выявление групп, наиболее охотно передающих рутину программирования алгоритмам. Оказалось, что новички, которые недавно начали карьеру на GitHub, особенно склонны использовать нейросети в своей работе — они доверяют ИИ около 41% задач. Опытные программисты более консервативны и чаще предпочитают писать код вручную, полагаясь на алгоритмы лишь в 28% случаев.
Если вы проводите большую часть дня в Visual Studio Code (как и я), то вы понимаете, что это больше, чем просто редактор кода. Это ваш настоящий командный центр, не меньше. С правильными расширениями VS Code может стать мощным инструментом, который повысит вашу производительность, обеспечит чистый код и даже сделает отладку (почти) безболезненной. Конечно, сейчас кто-то подумает, ну зачем мне нужны эти расширения? Установите, и вы поймете почему.
Я собрал 10 расширений VS Code, которыми сам пользуюсь, и которые особенно будут полезны для корпоративных разработчиков, работающих над сложными, совместными и масштабными проектами. Независимо от того, сосредоточены ли вы на написании более чистого кода, раннем выявлении ошибок, оптимизации рабочих процессов Git или совместной работе с удаленными коллегами в режиме реального времени, здесь есть что-то, что сделает вашу жизнь кодирования более гладкой и быстрой.
Недавно наткнулся на гайд по двум работам в IT. Я сразу же подумал, а почему только 2 работы? Это же какое-то раздолбайство. Где гайд по 3–4–5 работам? Совсем не хотят работать блогеры. Поэтому я решил написать свой гайд на Хабр.
Привет, Хабр!
Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) сочетает поиск информации с генерацией ответов, делая AI-системы более точными и осмысленными. В этой статье разберём практическую реализацию RAG с помощью LangGraph — гибкого инструмента для построения агентов и графов.
Здесь не рассказывают про гигантские суперкомпьютеры и дорогостоящие коммерческие нейроинтерфейсы. В этой статье показан путь от сырой схемы с электродами на лбу до работающего прототипа BCI-шлема, который на Arduino собирает аналоговые сигналы мозга (точнее, лобных долей) и на прошивке TinyML «решает», довольны вы сейчас или испытываете лёгкое раздражение. Всё это — без Biopack, без OpenBCI, с минимумом затрат (пара десятков долларов), но с максимальным погружением в детали: схемы, код, личные промахи и избыточная доза сарказма.
Увидев в краудфандинговой рекламе новый «мозговой шлем», автор сначала подумал: «Ну, ещё одна штука для прокрастинации». Но когда узнал, что за $100 можно собрать аналогичную систему самому, захотелось испытать на себе: действительно ли Arduino с несколькими электродами и крошечной моделью TinyML «опознают» эмоцию?
Как человек, пробывший инженерный или полубиологический путь (технарь с желанием покопаться в электрическом шуме мозга), автор проверил: да, можно. Хоть и с погрешностями, хотя бы для демонстрации. Впереди — подробная инструкция: какие компоненты взять, как их соединить, куда класть электроды, чтобы не получать случайные сигналы мышечной активности вместо мыслей про кофе, как собрать TinyML-модель, вырезать её под Arduino и запустить «нервный» прогноз вживую. Поехали!
Всем известно, что мобильные приложения люди используют больше и чаще, чем веб-приложения. Они заранее адаптированы дизайном под мобильные устройства (что логично) и заведомо предоставят весь нужный функционал.
Именно поэтому у нас, как у будущих и нынешних программистов, в университете есть дисциплина по созданию мобильных приложений - обучение идёт созданию Java-приложений. Но в рамках дисциплины можно не идти простым путём - просто выполняя практики по методичке на Java - можно выбрать сложный путь, путь ниндзя - создать собственное мобильное приложение в команде. И мы пошли именно этим путём.
Что могу сказать?
— по всей видимости агент работает по коду в репозитории кода, поэтому в нём нужно авторизовать Cursor + отправить туда последние обновления.
— он требует отказаться от privacy, так как всё происходит на серверах Cursor
— в нём можно выбрать только вариант Max (оплата за каждый запрос отдельно, а не из лимита подписки)
— его обновление можно проверить и отправить в репозиторий, локально или локально как git stash
Содержание:
- Стрелочные функции: arguments, hoisting
- Работа с контекстом
- Методы присваивания контекста
- Обработчик событий
Привет, хабр! В данной статье хочу рассказать больше чем обычно про оптимизацию запросов к базе данных в Django. Расскажу о том, как не только запрашивать, но и создавать или обновлять записи в базе. В статье будет много примеров, генерируемый SQL, типы данных, индексы и выводы планировщика запросов.
Данная статья подходит как для начинающих, так и для достаточно опытных разработчиков на django, а также для всех, кто еще не интересовался, что происходит под капотом ORM.
Обработка ошибок — это один из самых важных аспектов написания надёжного кода. В Go к этому вопросу подошли нестандартно: вместо традиционного механизма try/catch, как в Java или Python, ошибки просто возвращаются как значения. Изначально это может показаться странным, но на практике этот подход делает обработку ошибок более явной и честной.
В этой статье мы разберёмся с тем, когда стоит использовать panic , какие есть распространённые ошибки при его использовании и как правильно обрабатывать исключительные ситуации в Go.
