В продолжение рассуждений про Kimo, дополню что лично моя коммуникация с большей части ИИ ассистентов для кодирования свелась к тому что до стадии написания кода, нужна обязательная стадия исследования и это исследование сильно помогает в дальнейшей разработке да и в принятии решения о дальнейшей разработки. Чем менее комплексный проект тем легче, но и для больших задач тоже.

Фактически до реализации того или иного компонента, продукта, программной библиотеки его видение загружаешь в несколько Deep Research продуктов и изучаешь потом их отчеты чтобы понять насколько предполагаемые решения реалистичны.

При этом ни один из Deep Research ассистентов не дает полной картины, а чаще всего их неполнота от неполноты описания того что ты хочешь спроектировать. И до стадии анализа от ИИ можно ещё ввести стадию критической оценки. Это когда у тебя есть предварительное видение результата и способа его достижения и это видение ты грузишь в ИИ ассистента с запросом на множество критических вопросов, поиск несоответствий, неполноты и противоречий.

Всё это из жизненной практики когда ты о чем то думаешь реализация чего будет стоить существенных денег, времени и иных ресурсов то хорошо когда есть кто-то не вовлеченный в процесс, достаточно нейтральный и критичный чтобы выдать критический взгляд.

В разработке ИИ ассистентами сейчас для планирования и проектирования применяются спецификации вроде OpenSpec или прямо заложенный в интерфейс режим планирования. Но это то что можно назвать тактическим планированием, стратегическое планирование в том что документ с результатами проектирования с помощью Deep Research загружается и кодирующего ИИ агента и уже он разбивает его на множество OpenSpec спецификаций.

Я какие-то глубоко рабочие примеры привести для этого не могу, приведу в пример который планирую выложить в открытый код. Вот есть файлы WARC огромного объема и используемые в веб архивации, это унаследованный формат, очень несовременный, без возможности использовать языки запросов и множество минусов, но с плюсом в том что он используется активно. Я для них писал инструмент metawarc который индексировал их в Parquet файлы и давал возможность работать хотя бы с их метаданными более менее удобно через датафреймы или DuckDB.

Предположим я хочу написать расширение для DuckDB которое бы позволяло делать SQL запросы к метаданным и данным в WARC файлах напрямую. Это могло бы сильно облегчить аналитику на их основе. Но у меня нет оптимального решения как это сделать и я задаю параллельно вопрос 5-6 Deep Research инструментам запрос на гайдлайн и далее уже изучаю их и выбираю дизайн спецификацию которую можно загрузить в Cursor или Antigravity или в другой инструмент.

И это работает, результат неидеальный, но лучше чем если изучать самому с нуля или сразу засовывать задачу в ИИ ассистента.

Мораль этого текста такова что применение ИИ важно и критично на стадии проектирования и анализа, возможно даже важнее чем на стадии разработки. И это то чем разработка на основе ИИ отличается от vide-кодирования, качеством архитектурных решений и продуманным контролем качества.

P.S. Все это только пример рассуждений про DuckDB и WARC потому что в самом простом варианте такое расширение уже существует duckdb-warc, но оно малофункционально, откуда и взялась идея насколько хорошо можно сделать его альтернативу малой кровью.

#opensource #ai #warc

Актуальная научная статья на Arxive Buy versus Build an LLM: A Decision Framework for Governments о том покупать ли госорганам (правительствам) LLM или строить собственные. Авторы из разных институций связанных с ИИ, в первую очередь из сингапурских и поэтому, в первую очередь, приводят в пример сингапурский опыт создания государственных LLM, а ещё упоминают швейцарский проект Apertus, проекты LLM из ОАЭ для арабского языка и поддержку Mistral AI в Европе.

В самой статье много полезных рассуждений об имеющихся ограничениях как финансовых, так и технических, но вообще работа на научную не тянет, честно говоря я думал что там будет в итоге методология принятия решения и гораздо более четкие рекомендации, но там вместо этого примерно так: "вот Вам перечень того что надо учесть, а дальше решайте сами"

Почему это важно? Потому что консолидация ИИ инициатив внутри государств неизбежна и многие решения будут исключительно политическими. Например, если в Армении Пр-во захочет сделать ИИ ассистента для госслужащих или граждан то будет ли Пр-во создавать свою ИИ модель или будет разворачивать и инвестировать усилия в одну из существующих? Второй сценарий более вероятен и вот вопрос - какую LLM они используют: открытую китайскую? коммерческую из США? Mistral? российскую от Сбера или Яндекса?

Армения - это как пример страны у которой точно нет ресурсов на создание собственной фундаментальной LLM. Точно также можно рассмотреть Кыргызстан, Грузию, Азербайджан, Узбекистан. Может быть и Казахстан тоже. И это только если пройтись по постсоветским странам.

Вот видите, у меня тоже только вопросы и нет ответов.

#ai #government

Два свежих документа ОЭСР для внимательного чтения:
- The agentic AI landscape and its conceptual foundations систематизация терминологии, определений и основного понимания того что такое ИИ агенты, агентские ИИ и так далее. Не техническое, но концептуальное погружение в предметную область для регуляторов, руководителей и тд. Про технологии мало, про перевод с технологического профессионального на понятный язык - много. Полезно для всех кто ищет правильные определения и внутреннее понимание этих определений.
- Digital Government Index and Open, Useful and Re-usable Data Index. 2025 Results and Key Findings результаты оценки стран ОЭСР и кандидатов по индексам DGI и OURData за 2025, оценки там вполне ожидаемые, однако поражают крайне низкие оценки Турции по открытости данных и очень особенно низкие оценки в доступности данных в Турции. Из всех стран ОЭСР и кандидатов там ситуация хуже всего. В остальном мало что изменилось - Франция и Корея показывают наилучшие практики в открытости данных,

#readings #oecd #ai #opendata #data #government

В рубрике полезных инструментов для разработки Roam Code движок на Python для индексации кода в семантический граф и снижения потребления токенов ИИ агентами для программирования за счет того что вместо grep'пинга кода они обращаются к индексу. Вернее снижение потребления токенов - это лишь малая часть полезного, остальное заключается ещё и в повышении управляемости, скорости внесения изменений и так далее.

Полезный инструмент для тех кто использует ИИ агентов для работы с кодом.

#opensource #ai #development

Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- Jack Dorsey’s Block to Lay Off 40% of Its Workforce in AI Remake Джек Дорси, создатель Твиттера, а теперь стартапа Block уволил 4000 человек, это 40% команды, с начала года. Что важно, оставшаяся команда плотно работает с ИИ инструментами и то что акции компании только выросли. Да, в ИТ отрасли и в создании ИТ продуктов будут сокращения, это неизбежность и большие возможности для AI-first компаний и большой кризис для всех кто думает что это пройдет мимо них.
- Geopolitical Union книга о том как Евросоюз перешел к реальным шагам в части цифрового/технологического суверенитета, автор Ben Farrand много лет пишет на эту тему. Не видел пока этой книги в открытом доступе, но скорее всего будет любопытной для улучшения понимания причин и стратегического тренда
- GeoAI for Humanitarian Action собственно про спасение людей с помощью ИИ в самом буквальном смысле, руководство по применению ИИ при гуманитарных кризисах связанных со стихией, катастрофами. По большей части речь про анализ спутниковых снимков с помощью ИИ.
- 2028 the Great Data Reckoning автор рассуждает о том что вендоры инструментов работы с данными идут к кризису 2028 года. О том что дата инженерам надо переосмыслять принципы своей работы.


#readings #dataengineering #ai #humanitarian

В рубрике полезных ссылок про данные, технологии и не только, подборка Text-to-SQL решений:
- QueryWeaver (Text2SQL) - решение с открытым кодом от FalkorDB. Из плюсов - открытый код, из минусов работает только с моделями OpenAI и требует развертывания FalkorDB которая с открытым кодом, но доп зависимость. Внутри Python и Typescript. AGPL
- WrenAI обещают поддержку многих СУБД и многих LLM. Есть демо с дашбордами. Внутри Python и Typescript. AGPL
- SQLChat баз поддерживают мало, из LLM только OpenAI. Typescript и MIT лицензия
- Vanna поддерживает много баз, почти любую LLM. Python. Лицензия MIT. Разработка остановилась где-то в апреле 2025 г.
- Build a robust text-to-SQL solution generating complex queries, self-correcting, and querying diverse data sources текст в блоге Amazon о том как Text-to-SQL может реализовываться и в чем есть системные сложности
- Getting AI to write good SQL: Text-to-SQL techniques explained текст в блоге Google на ту же тему и со схожими рекомендациями (задавайте контекст)

#opensource #ai #texttosql #sql

The Generative AI Policy Landscape in Open Source интересный обзор публичных политик в отношении использовании ИИ для изменения кода и отправки ошибок у основных проектов с открытым кодом.

Обратите внимание на немалое число проектов где есть полный запрет на изменение кода с помощью ИИ. Будет ли это ещё одним критерием выбора продуктов с открытым кодом из альтернатив?

Представим себе логику "Хочу выбрать себе дистрибутив Linux на сервер, какой брать - с полным запретом на ИИ код или наоборот который преимущественно ИИ пишется?"

И это ни разу не шутка. Велика вероятностью появления альтернативных open source продуктов которые будут делаться в разы меньшими командами .

#opensource #ai

В продолжение дискуссии про chardet в связи со сменой лицензии с LGPL на MIT через переписывание всего кода с ИИ ассистентом, разговор там оказался довольно таки шумным и в The Register вышла заметка где проблему разбирают подробнее.

А проблема простая - воспроизведение любого продукта становится настолько простым с помощью ИИ что можно нарушить любую лицензию (почти любую). Берешь софт который тебе нравится и и не нравится его лицензия, даешь ИИ ассистенту нужные вводные и за несколько дней получаешь альтернативу.

Да, да, есть много доводов почему это нецелесообразно на долгий срок, но есть и доводы почему это может быть жизненно необходимо. Многие вендоры ПО ведут себя совсем недружественно к пользователям, внедряют фичи которые ненужны, устанавливают ценники которые отсеивают существенную часть клиентов, переводят покупку лицензий на годовые подписки и тд. В общем их жалет будут не сильно или совсем жалеть не будут.

#ai #softwaredev #software

В рубрике как это устроено у них MCP сервис для доступа к данным французского национального портала открытых данных data.gouv.fr.

Опубликовано под MIT лицензией, внутри FastMCP, много примеров и рекомендаций по подключению для разных инструментов.

Выглядит интересно, отложил на попробовать и посмотреть в деле.

#opendata #opensource #ai #mcp

Я обещал начать более системно записывать взаимосвязь открытых данных и ИИ и их пересечения и, в том числе, посмотрел конференцию The Future of Open Data которую OKFN провело ко дню открытых данных в мире.

Сессия эта с участием разных предсавителей сообщества открытых данных, разработчиков CKAN, академических и других исследователей. С сильным акцентом на экосистему CKAN'а, но это специфика OKFN откуда разработчики и изначальные создатели CKAN'ат вышли.

Так вот про взаимосвязь ИИ и открытых данных, это довольно сложная история про разные взгляды и восприятие:
1. Отношение к ИИ в среде открытых данных (тусовке) довольно неоднозначное, главным образом из-за довольно сильно левых взглядов у тусовки в целом, неприятию Бигтехов в целом и ИИ Бигтехов в частности. Если, к примеру, я рационализирую применение ИИ инструментов проприетарных или открытых в зависимости от ситуации и стоимости, то многие в среде open data рассматривают только открытые ИИ модели для практического использования. Это не вся тусовка, конечно, но существенная её часть.
2. Одно из очевидных применений - это попытки создавать MCP сервисы как неотъемлимую или дополняемую часть порталов открытых данных. Я ранее писал про MCP сервис французского национального портала данных data.gouv.fr, а также есть MCP сервисы у CKAN'а и PortalJS и других
3. В целом активность тех кто работал над наиболее заметными и известными доступными наборами данных можно разделить на две части. Существенное усиление тех кто поставляет данные для обучения ИИ и сохраняет некоммерческий статус - пример, Common Crawl. Они получили существенно большее финансирование в последние годы (но и это копейки в сравнении с объёмом ИИ рынка), и многих других кто создавал открытые данные, а теперь понимает что их монетизируют другие (ИИ бигтехи в основном).
4. Тут важно понимать что открытые данные сами по себе не являются профессией или специализацией. Профессией может быть дата инженерия или биоинформатика, к примеру. А главные выгодоприобретатели от идущей ИИ революции в данных являются люди с глубоким отраслевым или профессиональным погружением. Поэтому, если честно, то существенная часть мировой тусовки по открытым данным выглядит всё маргинализированной в сравнении с профессиональными дата продуктами. Я ранее ругался про то куда ушла разработка Open Data Editor, который OKFN делали для подготовки данных для публикации в CKAN и это лишь один из многих примеров. Продукт откровенно свернул не туда, ИИ фичи в нем оказались очень плохо реализованными и в целом программная реализация скорее плохая чем какая-либо иная.
5. К примеру, то что мы делаем в Dateno сильно лучше (без хвастовства) чем практически все попытки делать ИИ ассистенты, поисковики и тд в экосистеме открытых данных, но если сравнивать с профессиональными продуктами и сервисами то ещё есть куда расти. MCP сервис у нас уже есть, про ИИ асситентов я расскажу еще позже, но в целом из изучения что делают разные команды в среди именно в тусовке open data никаких инсайтов не дает, увы.
6. Очень много разговоров в среде открытых данных про этику применения ИИ, OKF, к примеру, пытается еще и заниматься AI Literacy, но объективно компетенций в этом немного и это далеко от открытости данных, объективно.

В целом, как я неоднократно вслух рассуждал, с одной стороны открытые данные как уже не настолько sexy тема как лет 10 назад, а с другой стороны сама тема никуда не исчезла и имеет много институционального закрепления во многих странах, сильнее всего в ЕС. Однако видно как многие кто этим занимались десятилетия уже устали, а смены им не будет, потому что ИИ пожирает всё, и интересы активных технарей интересующихся открытостью меняются.

А в целом лично мне нехватает глубины что ли в разговорах про ИИ и про открытость. Например, может ли возникнуть такая ситуация что государства могут отойти от политики открытых данных и вместо этого будут предоставлять ИИ модели обученные на них?

Типа, а зачем вам данные? Вот вам ГосЧат, им и пользуйтесь! А все что есть данные у него внутри и только так.

#opendata #ai #thoughts

По поводу законопроекта Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации [1] который многие сейчас обсуждают и который вступит в силу в сентябре 2027 г. если будет принят.

Содержательно его и без меня многие разберут по косточкам, а я могу лишь с небольшой иронией озвучить "в воздух вопросы":
1. Будет ли создано министерство духовно-нравственных ценностей? А то дело то серьезное, во многих законах уже есть (думаю что де-факто есть засекреченное)
2. Все незарегистрированные ИИ ассистенты и агенты заблокируют или китайские ИИ агенты еще останутся доступными? (а есть сомнения? все заблокируют)
3. И самое главное, а чего полтора года то тянуть? Это что же такое, целых полтора года российские суверенные и национальные модели будут бездушные и безнравственные?! (вопрос риторический)

Ссылки:
[1] https://regulation.gov.ru/projects/166424/

#ai #russia #regulation #laws

Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- Kagi онлайн переводчик умеющий переводить на токсично-позитивный язык LinkedIn'а. Переводы смешные, особенно для тех кто в LinkedIn с таким не сталкивался, а те кто сталкивался уже не смеются, там реально многие так пишут;)
- Gdb-engines маленький сайт сравнения 67 движков графовых баз данных с открытым кодом. Полезно для тех кто выбирает графовую базу с нуля или на замену имеющейся
- Gdotv в ту же тему графовых баз, графический клиент ко многим графовым базам, есть версии для Windows, Macos и Linux. Код, увы, не открыт, но есть бесплатная версия
- Lightpanda Browser headless браузер для автоматизации с помощью ИИ агентов, живет в виде Docker контейнера, под AGPL лицензией. Самое интересное что он написан с нуля на языке программирования Zig и не является форком Chromium'а или Webkit'а. Это важно из-за радикально меньших объемов потребления памяти. Продукт как хорошая реклама языка Zig
- DeerFlow (Олений поток) от Bytedance обещают агента умеющего исследовать и кодировать и творить. Открытый код, MIT лицензия. Поддерживает условно любую LLM

#opensource #ai

Во Вьетнаме Министерство науки и технологии приняло National Artificial Intelligence Ethics Framework - этический кодекс разработки и эксплуатации ИИ. Сам текст на английском языке пока что найти не удалось, только новость о том что регулирование принято и начнет действовать сразу же, с марта 2026 года.

Как появится текст на английском языке можно будет обсуждать его подробнее, а на вьетнамском он доступен. Что важно так его обязательность, это не саморегулирующий добровольный документ, а набор требований.

И что не менее важно он написан в соответствии с глобальными документам ОЭСР, ЮНЕСКО и EU AI Act

#ai #regulation #vietnam

Написал про российский законопроект регулирования ИИ скучным текстом на Substack и картинкой для тех кто любит смотреть картинки, а не читать (в тексте подробностей больше, если что).

Картинку, конечно, рисовал с помощью ИИ агента.

#ai #regulation #russia

Для тех кто, возможно, еще не читал, полезный материал Coding agents for data analysis от Саймона Уиллисона про применении ИИ агентов в анализе данных. Более всего полезно дата журналистам, даже аналитикам и в разного рода аналитических проектах.

Главное достоинство - все хорошо и просто объяснено, хоть переводи и курс делай по этому материалу.

#opendata #ai #dataanalysis

Все тот же Саймон Уиллисон выложил результаты дизассемблирования компилятора Turbo Pascal 3.02A 1986 года в интерактивной форме с посекционной структурой. Выглядит неплохо, но судя по всему и здесь не обошлось без галлюцинаций ИИ

Идея интересная, но ИИ инструменты пока с ней не справляются, во всяком случае не в руках специалистов по ассемблеру и бинарному коду.

Впрочем я предсказываю что это изменится в течение этого года и тогда это будет еще один прорыв в работе ИИ в разработке ПО, потому что объективная человеческая трудоемкость у этих задач сейчас огромная, а тут ИИ вполне может справиться.

#ai #itmarket #softwaredev

Ещё один любопытный проект про данные в эпоху ИИ ассистентов Legal Data Hunter в виде базы нормативно-правовых и судебных документов со всего мира. Явно пэт-проект одного разработчика, бизнес идея если и прослеживается, то в ней есть сомнения, автор явно хочет продавать API к глобальной базе законов и судебных решений чтобы кто угодно мог подключать их к своим ИИ ассистентам. Открытые данные там тоже есть - это каталог источников юридических документов legal-sources организованный на удивление похоже с тем как я создавал реестр Dateno, в виде большой коллекции YAML файлов по каждому источнику.

Весь проект с конвеерами сбора данных, сбором источников и тд. автор писал с помощью ИИ. Написал он всё это в очень короткий срок и охватывает уже источники более чем по 40 странам (остальные в статусе "запланировано").

Порог входа для создания таких проектов теперь резко сократился, можно сделать в одиночку за недели то что команда разработчиков раньше делала бы полгода или дольше.

Конкретно судьба этого проекта не так интересна, а вот руках более продвинутой LegalTech команды можно создавать базы НПА и судебных решений другого уровня.

#opendata #datasets #ai

Ещё мысли вслух:
1. Если присмотреться к наиболее популярным репозиториям в Github'е которые попадают в ежесуточные, еженедельные и ежемесячные списки Trending то в какой-то недавний момент почти 100% из них - это разного рода инструменты и руководства для работы с ИИ агентами или сами открытые ИИ агенты или иной код для работы с ИИ.

В какой-то момент ИИ инструменты стали синонимом разработки, хайп ли или реальные изменения достигшие неимоверного масштаба. Фактически стремительный переход к AI-first разработке не только в том смысле что с помощью ИИ ассистентов пишется код, но и в том что все наиболее популярные разработки идут в сторону усиления этого тренда. Лично я ничего подобного не наблюдал ранее.

2. Похоже осталось немного времени когда ИИ инструменты получат возможность осуществлять оплату от имени пользователя и это сильно повлияет не только на рынок сервисов, но и на рынок дата продуктов (и данных соответственно). Например, когда появится возможность задавать ИИ агентам задачи. в стиле "исследуй то-то и то-то, найди сведения о том-то и том-то, систематизируй знания в этой области и потрать на это исследование не более $200" причем не обязательно на токены для запросов к LLM, а, например, для подключения к платному API, платным базам данных и тд. Неизбежно изменение тарификации, агентская тарификация - это вам не ручная подписка на доступ, это оплата здесь и сейчас по числу запросов к сервису. Это поломает бизнес модели многих онлайн сервисов и даст новые возможности многим другим. И это актуально потому что сейчас ИИ агенты делают выводы по общедоступным сведениям преимущественно.

#thoughts #ai #business

Разные мысли вслух:
- инструменты мониторинга потребления токенов и запросов к LLM становятся всё более актуальными. Что-то вроде deepeval или phoenix и других. Характерно, что в мире такие решения существуют и интегрированы со всеми основными сервисами, а российские сервисы типа Яндекса и Сбера исключены из мировой экосистемы. Это отдельная тема для размышлений: изменится ли это как-либо или нет.
- единственные по-настоящему успешные бизнесы, связанные с открытыми данными, не являются бизнесами на самих открытых данных, а бизнесами на инфраструктуре вокруг них. Hugging Face сейчас крупнейший хостинг данных для обучения ИИ, но это не бизнес на открытых данных, хотя портал и наполнен ими. Другой пример — Esri. Я наблюдаю, как всё больше городских порталов данных и геоданных создаются на их платформе, но бизнес Esri не в них, а в том, что создатели порталов используют их сервисы, а портал по открытости данных/геоданных создают в довесок.

#opendata #ai #thoughts

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- anton ИИ агент для анализа данных и построения дашбордов. Позволяет быстро сделать дашборды не привлекая внимания санитаров выделенного аналитика. Выглядит как минимум любопытно, открытый код, AGPL. Но завязано на платформу MindsDB командой которой он и создан. У MindsDB минимальная подписка это $35 в месяц с привязкой карты, что для работы немного, а для тестирования, особенно когда тестируешь много сервисов, себя не оправдывает. Был бы аналогичный platform-agnostic инструмент - ценность его была бы выше для пользователей. Думаю что еще появится если еще не появился. P.S. Не понимаю тех кто называет продукты распространенными человеческими именами, не любят они людей.
- OpenScreen многоплатформенный инструмент для создания демок к софтверным продуктам. Открытый код, MIT, выглядит как наглядный и зрелый продукт. На практике надо проверять, если все как в его демо то можно использовать для создания пользовательской документации, презентаций инвесторам и тд.
- whylogs библиотека для ведения логов в задачах машинного обучения. Существует достаточно давно и, кроме всего прочего, умеет суммаризировать датасеты и выдавать их статистические профили. Не так много таких инструментов существует, как ни странно, а для данных очень большого объёма их практически нет, поскольку почти всегда они работают через датафреймы. Whylogs тоже основан на датафреймах поэтому и применимость его ограничена.
- Nicholas Carlini - Black-hat LLMs | [un]prompted 2026 о том как применять LLM (в данном случае Anthropic) для поиска 0-day уязвимостей. Полезно для тех кто занимается безопасностью ПО в любой шляпе.
- parallel.ai онлайн ИИ агент с ориентацией на машинное использование (хотя формат вывода для людей тоже есть) и умеющий в поиск, deep research и тд. Как продукт выглядит интересно и в части вывода промежуточной информации в процессе работы над задачами и в части в том что он сделан в формате machine-first и API-first (машинная выдача и доступ через API/MCP выведены в приоритет). Я его на автоматических задачах еще не проверял, только сравнивал работу в режиме deep research с другими сервисами.

P.S. И про deep research инструменты некоторые размышления вдогонку
У меня есть типовая задача по deep research с тестированием одной из идей развития Dateno. Она неплохо структурировано для аналитики результатом которой должна быть и оценка бизнес ниши и техническое проектирование. Я регулярно проверяю новые ИИ агенты на этой задаче. Что хорошо - оценку бизнес ниши parallel.ai выдал очень четкую, не идеальную, но логичную. А вот с техническим проектированием не очень. Я до этого сравнивал с десяток сервисов способных в deep research (Perplexity, ChatGPT, Kimi, MiroMind, Gemini, Antigravity, Cursor и др.) и пока только Kimi и MiroMind выдавали наиболее интересный результат в части продумывания архитектуры ПО.


#opensource #datatools #ai #thoughts