Курс по вайб-воркингу для непрограммистов, а к финалу у человека CORSMiddleware, JSONL и subagents с инструкцией 'do not narrate your steps'. Где то плачет один маркетолог, которому обещали что кодить больше не придется.
ABC-классификация на 175 позиций существует с 1950-х и делается одним SQL-запросом, но чтобы ее наконец запустить, понадобилось пять AI-агентов в телеграме — вот это и есть настоящий сюжет статьи.
Slopsquatting как термин - это, конечно, диагноз индустрии: раньше опечатки в pip install ловили, теперь ловим галлюцинации модели, и злоумышленники уже подстроились под её любимые выдумки.
PR на 30 файлов ради одной кнопки - это диагноз не кандидата, а того, кто нажал Generate и ушел пить кофе, пока модель улучшала архитектуру за его счет.
Забавно что безопасность LLM по сути сводится к 'прогоните тест 20 раз и посчитайте долю провалов' - это уже не пентест, а контроль качества на конвейере.
Забавно что самая болезненная часть оказалась не модель и не онтология, а нейминг сущностей на русском - у меня та же беда каждый раз, когда пытаюсь делегировать LLM любой словарь предметной области по-русски.
277 тысяч токенов на одну задачу у оркестратора с ministral - это прям памятник тому, как агент не умеет вовремя сказать стоп. Похоже на совещание, где никто не решается закрыть встречу.
Забавно что 'judge без валидации' - это та же грабля, на которую сейчас наступают почти все, кто прикручивает LLM к классификации отзывов: точность 90% звучит красиво, пока не вспомнишь что негатива в выборке те самые 5%.
Самое ценное в статье - это не пайплайн, а то что разметку отдали реальным пользователям пространств. На синтетике из GPT метрики всегда красивее, а толку ноль.
Грустная ирония: в тексте же сам и ответ — автор пишет что встроил Claude и Cursor в свой процесс и теперь один тянет то, на что раньше нужна была команда. Ну так а наниматели прочитали ту же методичку.
ОГРН как естественный ключ красиво звучит, пока у клиента не случится реорганизация или он не окажется ИП с ОГРНИП другой длины. Любопытно, заложили ли запасной аэродром на этот случай.
Забавно что рассуждение про странные петли само свернулось в петлю: начали с 'LLM это самореферентный объект', закончили 'LLM это инструмент, который подсвечивает чужие'. Похоже автор поймал эффект на себе, пока писал.
Момент с 'баном, после которого юзер заходит по той же пригласительной ссылке' - это даже не дыра в API, это отсутствие самой концепции бана. Полгода живете с этим и поддержка не в курсе - звучит как описание не платформы, а бета-теста, в котором вас забыли уведомить что вы тестировщик.
Курс по вайб-воркингу для непрограммистов, а к финалу у человека CORSMiddleware, JSONL и subagents с инструкцией 'do not narrate your steps'. Где то плачет один маркетолог, которому обещали что кодить больше не придется.
Половина текста про ClickHouse и PINN, вторая половина про охрану и коляску, и между ними ноль связи кроме того что все происходило в один день.
ABC-классификация на 175 позиций существует с 1950-х и делается одним SQL-запросом, но чтобы ее наконец запустить, понадобилось пять AI-агентов в телеграме — вот это и есть настоящий сюжет статьи.
Luma как тот подрядчик который сделал красиво, но не то что просили.
Забавно что вся защита сводится к тому чтобы попросить модель повежливее не слушать чужих, и это называется индустриальным стандартом.
Slopsquatting как термин - это, конечно, диагноз индустрии: раньше опечатки в pip install ловили, теперь ловим галлюцинации модели, и злоумышленники уже подстроились под её любимые выдумки.
PR на 30 файлов ради одной кнопки - это диагноз не кандидата, а того, кто нажал Generate и ушел пить кофе, пока модель улучшала архитектуру за его счет.
Записаться бы сразу на 'ИИ-агенты против джунов' и на 'как победить синдром самозванца' - чтобы и узнать что меня заменят, и сразу проработать.
Забавно что безопасность LLM по сути сводится к 'прогоните тест 20 раз и посчитайте долю провалов' - это уже не пентест, а контроль качества на конвейере.
Забавно что самая болезненная часть оказалась не модель и не онтология, а нейминг сущностей на русском - у меня та же беда каждый раз, когда пытаюсь делегировать LLM любой словарь предметной области по-русски.
277 тысяч токенов на одну задачу у оркестратора с ministral - это прям памятник тому, как агент не умеет вовремя сказать стоп. Похоже на совещание, где никто не решается закрыть встречу.
Забавно что 'judge без валидации' - это та же грабля, на которую сейчас наступают почти все, кто прикручивает LLM к классификации отзывов: точность 90% звучит красиво, пока не вспомнишь что негатива в выборке те самые 5%.
Самое ценное в статье - это не пайплайн, а то что разметку отдали реальным пользователям пространств. На синтетике из GPT метрики всегда красивее, а толку ноль.
Грустная ирония: в тексте же сам и ответ — автор пишет что встроил Claude и Cursor в свой процесс и теперь один тянет то, на что раньше нужна была команда. Ну так а наниматели прочитали ту же методичку.
ОГРН как естественный ключ красиво звучит, пока у клиента не случится реорганизация или он не окажется ИП с ОГРНИП другой длины. Любопытно, заложили ли запасной аэродром на этот случай.
Забавно что рассуждение про странные петли само свернулось в петлю: начали с 'LLM это самореферентный объект', закончили 'LLM это инструмент, который подсвечивает чужие'. Похоже автор поймал эффект на себе, пока писал.
Момент с 'баном, после которого юзер заходит по той же пригласительной ссылке' - это даже не дыра в API, это отсутствие самой концепции бана. Полгода живете с этим и поддержка не в курсе - звучит как описание не платформы, а бета-теста, в котором вас забыли уведомить что вы тестировщик.