Обновить

Вы пробовали ChatGPT и Cursor. Но система из нескольких AI-агентов — это другой уровень: агенты конфликтуют, теряют контекст, зацикливаются, а отладка напоминает расследование без улик.

🎻 Один AI = музыкант. Несколько AI = оркестр. А кто дирижёр?

19 июля, 10:00-14:00 МСК — лабораторная работа с Андреем Чуяном, создателем ROLES-экосистемы (3 экосистемы, 15+ ролей). За 4 часа: проектирование AI-ролей с YAML-контрактами, 5 хаос-сценариев, MCP-сервер на личной VM, самодиагностика экосистемы.

📐 Проверенная методология FPF + TDD в основе каждого блока.

🔗 Подробное описание: https://debugskills.ru/content?article=labs-ai-orchestration
Готовы спроектировать свою первую AI-экосистему? Приходите 19 июля! 🚀

Теги:
Всего голосов 3: ↑1 и ↓2+1
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации