В продолжение рефлексии про применение ИИ агентов в разработке. Мои личные ощущения от применения для различных задач.

Документирование. Почти на 100% закрывается с помощью ИИ агентов, при условии что сам код ясно написан и в коде документация присутствует (в Python это обязательные docstrings). Как простая документация так и сложная генерируется без излишних сложностей, но как и код её необходимо тестировать промптами в условном стиле "проверь что все примеры упомянутые в документации являются рабочими" (в реальной работе немного сложнее, но и так можно).

Тестирование. Около 90-100% тестов кода могут генерироваться автоматически, остальное с некоторой помощью. Закрывает практически все общепонятные ошибки связанные с особенностью языка и его стилистики. не закрывают какую-либо сложную логику работы с не самыми очевидными продуктами, устройствами, интеграцией и тд.

Исправление ошибок. По ощущениям эффективности уже в районе 50-80% (до 8 из 10 задач выполняются сразу правильно, без необходимости корректироки). Практически все задачи линтинга кода и большая часть задач исправления ошибок по итогам неудачных тестов. Наиболее часто несрабатывающие исправления касаются взаимодействия с другими сервисами, серверами, параллельно разрабатываемыми продуктами.

Генерация кода. Варьируется от 40% до 70% эффективности, чем более комплексная задача тем хуже результат в виде кода. Простые задачи умеют хорошо делать уже почти все ИИ агенты, сложные часто приводят к переусложненному коду. Например, в качестве теста я делал REST API поверх написанного на Python SDK. Cursor при его реализации начал ваять сложный промежуточный код для обработки данных и преобразования типов хотя все то же самое можно было бы сделать значительно проще простыми исправлениями в оригинальном SDK. Вот эта вот контекстность в решении проблем это особенность ИИ агентов. Они пока не предполагают что решения проблем могут быть за пределами рассматриваемой ими кодовой базы.

Проектирование ПО. Здесь ИИ агенты хорошие ассистенты и документаторы, но проектируют хорошо только при наличии очень четких гайдлайнов. Это приводит к тому что архитектуру современного кода всегда надо писать с видения и целеполагания, дальнейшие архитектурные изменения тоже лучше закладывать заранее. Пока я не видел готового результата работы ИИ агента которое можно было бы как есть сразу использовать в работе.

Разработка дата продуктов (декларативное создание баз данных). Это то что я рассказывал ранее про то что справочные данные можно создавать в виде множества YAML файлов которые расширять и собирать в наборы данных с помощью ИИ агентов. Здесь эффективность весьма вариативна. Чем больше гранулярности в задаче, тем она выше, но исправлять результаты и расширять их нужно практически всего. Однако и это снижает трудоемкость создания датасетов в десяток раз, не меньше.

#thoughts #ai

Годы идут, а я всё еще периодически смотрю как публикуют сведения о госзакупках в мире и в РФ, самое интересное в этом сейчас (по крайней мере для меня) это применение ИИ для контроля процесса и тут, как бы сказать, пока применение это очень ограниченное, при довольно таки больших возможностях применения, но как раз эти возможности могут создать изменения к которым системы госуправления не готовы сейчас и не факт что будут готовы в скором времени.

Тем не менее, у ИИ в госзакупках есть множество применений, я обозначу лишь некоторые:

1. Автоматизация контроля по "красным флажкам"
Это самое очевидное и активно внедряется во многих странах, за последний месяц я читал о внедрениях такой практики в Чили и в Албании, но уверен что делают такое многие и много где. Можно провести быстрое исследование и систематизировать эту практику, однако в её основе вполне понятная система флажков по которым закупки/контракты определяются по степеням риска. ИИ тут малополезен в части классификации закупки потому что ничего сложного в "складывании флажков" и определении баллов риска нет. Но ИИ может помочь в автоматизации идентификации флагов когда признаки риска заложены внутри текстов документов. Собственно этот анализ текстов и есть главная возможность применения резко снижающая стоимость автоматизации контроля. Все органы внутреннего и внешнего аудита уже не могут говорить "мы же не можем проконтролировать всё". Теперь можете, этот аргумент более не релевантен. Едем дальше

2. Автоматизация контроля за исполнением контрактов
Фактически это ИИзация систем мониторинга за исполнением договоров, включая спутниковый мониторинг за строительством с идентификацией текущего статуса стоительства, автоматизированный анализ фотографий и видео процесса строительства, схожие подходы для других типов контрактов на поставки то товаров, другие работы и оказанные услуги. Значительную часть этого процесса можно и нужно делать и без ИИ ассистентов, но автоматизировать выявление несоответствий в отчетных документах совершенно точно можно автоматизировано

3. Прогнозирование результатов торгов
Это вам не прогнозирование инфляции или погоды на неделю, это оценка вероятности и суммы снижения цены потенциального победителя на торгах. Вообще это реалистично и без ИИ, но, как бы это объяснить не впадая в ересь... Прогнозирование результатов очень похоже и опирается на те же данные что и контроль "красных флажков" прото результаты развернуты в другую сторону. Этот механизм также определяет заточенность закупки под конкретного поставщика, только применение другое. Оно может применяться поставщиками для оценки своих шансов (и продумывания как эти шансы увеличить).

4. Оценка рисков поставщиков и их кредиторов
Это решение задач для юристов и специалистов по оценкам рисков, но через legaltech, что включает в себя совокупный анализ НПА, документов закупки, контракта, юридической практики и тд. Автоматизирует работу юристов поставщиков, их контрагентов и кредиторов которые оценивают свои риски рассматривать договора по контрактам.
—
Отдельная история во всем что касается антикоррупционного трека, я бы его рассматривал отдельно потому что он включает существенную работу по доступу ИИ агентов к закрытым источникам данных (реестры конечных бенефициаров, данные о счетах в других странах, чрезмерные траты госслужащих и тд.). В данном случае госзакупки лишь одна из областей возможой коррупции, но антикоррупционные ИИ - это более универсальный инструмент контроля.
—

Я предположу что многие из этих инструментов или их части будут постепенно появляться в ближайшие годы.

#thoughts #ai #procurement

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- How to Stay Ahead of AI as an Early-Career Engineer в IEEE Spectrum о том как меняются требования к джуниорам в ИТ на фоне применения ИИ. Если вкратце то требования к кандидатам растут, хуже всего тем кто умеет не начальном уровне кодить и не вкладывался в собственное развитие многие годы. Ключевой вопрос в том как должно меняться образование?
- Congress: Protect NCAR and Climate Research союзе обеспокоенных ученых в США призывает остановить закрытие Национального центра атмосферных исследований (NCAR) США которое недавно было анонсировано администрацией Трампа
- The Hidden Price of Data статья в журнале IMF про то как измерять стоимость данных в экономике и экономическими методами, автор статьи написала книгу на эту тему, тоже полезную для понимания того как экономика данных устроена.
- Instagram CLI для тех кто любит текстовые терминалы и серьезное намерен бороться с "гниеним мозга" (brainrot) утилита для работы с инстаграмом с командной строки. Я бы пошел дальше и вместо отображения изображения сразу бы давал текстовое описание извлеченное из него с помощью LLM

#ai #instagram #data #careers #it

В продолжение размышлений про ИИ агенты, я тут недавно добрался до того чтобы посмотреть интервью Романа Ямпольского про то что в перспективе 5-10 лет мир придет к 99% безработицы с учетом развития ИИ агентов и, хотя я не разделяю такого фатализма, но согласен с тем что всё развивается очень быстро и пока не проглядываются пределы и ограничения технологий не позволяющие делать дальнейшие технологические прорывы.

Это, в каком-то смысле, ситуация противоположная тому о чем писали фантасты, поскольку ИИ разрабатывается не тайно крупными корпорациями или секретными госагентствами, а максимально публично на спекулятивные (венчурные) деньги сверхсконцентрированными на этой задаче.

Для всех кто работал в технологическом секторе быстрое проникновение новых технологий это не редкость, собственно высокие заработки в ИТ были обусловлены необходимостью быстрой адаптации к новым технологиям, а в случае внедрения в ИИ изменения настолько ускорились что не у всех эта адаптация срабатывает. Что говорить о других профессиях где вообще не привыкли столь резким и быстрым изменениям. Масштабы страхов работающих по найму и надежды инвесторов в стартапы здесь сходятся в масштабе ожиданий, но не в результате.

Последний месяц я занимаюсь актуализацией многих технических заданий, дорожных карт и иных планов разработки и уже просто явно вижу что есть задачи которые в ближайший год не заменить с помощью ИИ (пока не заменить), а есть те которые поддаются автоматизации на 70-80% если не сейчас то в ближайшем будущем.

По сути люди [пока] незаменимы сейчас во всех вопросах связанных с коммуникациями, например, организовать хакатон или договориться с поставщиком данных или нанять или уволить человека, но с помощью ИИ агентов вполне себе пишется техническая и отчетная документация, разворачивается инфраструктура, разрабатываются базы данных, создается ПО, осуществляется тестирование и тд. Для чего нужны меньшие по размеру команды (ну или снижение активного найма и обучение действующих команд).

Всё это делает многие длинные планы сразу нерелевантными поскольку их необходимо пересматривать уже не ежегодно, а ежеквартально также как и планы управления ресурсами, людьми, бюджетами и критическими зависимостями.

Лично у меня пока нет каких-то далеко идущих выводов от происходящего или прорывных решений потому что всё меняется слишком быстро, но общая стратегия в быстрой адаптации идущим изменениям.

Я вот для себя лично все больше понимаю что с идущими изменениями вокруг ИИ агентов большую ценность приобретает повышение архитектурных ИТ навыков, а не узкотехнических. Условно надо не идеально знать какой-то язык программирования, а уметь формулировать архитектурные паттерны для ИИ агентов.

#thougths #ai

Manus, популярный сервис аналитического ИИ агента, продался Meta.

Даже не знаю радоваться или огорчаться. Потому что сервис один из лучших для задач Deep Research и с ресурсами Meta может стать еще лучше, а с другой стороны бигтехи славны "убийством стартапов"

#ai #manus #meta

По итогам могу сказать что если Google сменит ценовую политику для корпоративного применения Antigravity (сейчас она 183.6 евро за месяц) или если его конкуренты прокачают свои решения для ещё большей эффективности, то работу над кодом это ускорят не а 2-3 раза, а в 10-30 раз.

Разработка любого внутреннего инструмента или конечного приложения теперь должна быть устроена иначе. На начальной стадии обязательно нужно писать текст видения результата который должен включать:
1. Описание того что создается
2. Описание результатов включая критерии качества:
- измеряемые индикаторы качества (в данном случае FAR/FRR)
- сравнение результатов с существующими аналогами если они есть
3. Гипотезы
4. Правила управления зависимостями
5. Правила организации кода, репозитория и автоматического покрытия тестами и документирования

Частично это вписывается в логику руководства ИИ агента в AGENTS.md или GEMINI.md, но лишь частично, скорее всего всё это необходимо оформлять во внутренние руководства по организации разработки с использованием ИИ агентов.

#opensource #ai #aiagents #coding #thoughts #devnotes

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- NERD Language свежий язык программирования заточенный под LLM. Сделан читаемым для людей, но с предположением что пишут на нём ИИ агенты. Идея не кажется странной, но адаптация одного или нескольких существующих языков программирования кажется мне более логичной
- 2025 letter интересные рассуждения автора о сходстве Кремниевой долины и Коммунистической партии Китая в виде отсутствия юмора и исполненности самомнения. Текст реально длинный лонгрид, интересный и тем что автор рассуждений является автором книги Breakneck: China's Quest to Engineer the Future о изменениях в Китае и его инженерной культуре
- UK accounting body to halt remote exams amid AI cheating в Великобритании регулятор экзаменов для бухгалтеров запретил онлайн экзамены кроме как в редких исключительных случаях. Причина очевидна - обман с помощью ИИ агентов. Хотите бесплатную идею для edutech ближайшего будущего? Сеть экзаменационных центров с подавлением сотовых, абсолютно тотальным видеомониторингом с автоматизированным определением использования шпаргалок и устройств, обязательные обыски на входе, охранниками с дубинками и прочими "ноу-хау"
- on the software job climate автор сжато повторяет то о чем многие пишут, денег в ИТ (особенно венчурных) стало глобально меньше, бюджетов на найм в ИТ тоже меньше, а рабочей силы больше. Выводы делайте сами (уже и так все сделали)
- 2025: The year in LLMs автор делает обзор года программирования с помощью разных LLM. Много полезного. Автор - это Саймон Уиллисон, создатель довольно популярного инструмента Datasette для публикации данных онлайн, хорошо известный в кругах открытого кода и открытых данных

#readings #ai #opensource

Число вопросов в StackOverflow падает уже несколько лет и сократилось в несколько раз. В декабре 2024 года их было 18029, а в декабре 2025 года их всего лишь 3862 - итого сокращение в 4.6x раз

Причины достаточно очевидны и те же что у Википедии. Зачем обращаться к первоисточнику когда ИИ ассистенты и агенты дают сравнимый или лучший результат.

Можно сказать что проходит, возможно уже прошла, целая эпоха.

#ai #programming #thoughts

В блоге The Pragmatic Engineer текст созвучный моим мыслям When AI writes almost all code, what happens to software engineering? он частично под пэйволлом, ном открытой части достаточно чтобы понять о чем речь. А речь там ровно о том что я предсказывал - работы для начинающих разработчиков в ИТ будет меньше, а опытные будут цениться больше, возможно даже сильно больше, но общее падение профессиональной экспертизы - это то что нас уже почти неизбежно ждет. Причем перелом произошел в последние полгода с появлением новых LLM моделей которые стали неожиданно хорошо справляться с задачами программирования.

Я добавлю что любые дискуссии по поводу перспектив применения ИИ в разработке будут релевантны только если обсуждающие пробовали последние LLM модели: Gemini 3, GPT-5.2 и Opus 4.5.

#ai #softwareengineering #programming #trends

Подробный разбор на испанском языке о том как внедряются агентские ИИ в госуправлении в мире: Евросюзе, Сингапуре, Великобритании и США. Много примеров включая сингапурское руководство по агентсткому ИИ для госуслуг. Полезно для всех кто занимается этим внутри госорганов потому что это не далекое, а близкое будущее когда получение госуслуг будет автоматизировано не просто через ассистентов отвечающих на простые вопросы, а на режим который есть уже у ИИ агентов и когда запрос гражданина будет итеративно обрабатываться с помощью ИИ агента который будет запрашивать людей операторов систем там где нет подключения система-система.

Для граждан это может быть как существенным прорывом, так и ситуацией когда до оператора-человека вообще не достучаться.

Там много вопросов возникает в связи с тем что ИИ агенты могут автономно делать множественные запросы в разные информационные системы и с юридическим статусом коммуникации с ними.

Но это будущее, возможно неизбежное

#ai #government

Хороший обзор Eight Software Markets AI That Will Transform Differently того как изменится рынок программного обеспечения в ближайшее время под воздействием развития ИИ инструментов. Из 8 ИТ рынка по настоящему радоваться могут исследователи, для них открывается бесконечный новый мир быстрого создания ПО и кода под свои задачи.

Сложнее всего будет всем кто делает корпоративные продукты, конкуренция резко усилится и ускорится, буквально во всем и тут будет ситуация что ты или быстро меняешься или уходишь на свалку истории.

Там в обзоре упоминается еще и геймдев, проекты сделанные как хобби и много чего другое.

А я вот думаю одним из важнейших глобальных изменений будет высокая скорость клонирования существующих продуктов. Чем лучше твой продукт, его API и интерфейс документированы, тем проще конкурентам воспроизвести его логику за сроки кратно меньшие чем потраченные тобой.

Можно представить, на выбор, укоренившихся вендоров ПО в некоторых отраслях и спокойно имевших свою долю рынка и неспешно на нем живших, а вдруг окажется что то что они делали пару десятилетий можно воспроизвести за 6 месяцев? за 3 месяца?

Некоторые крупные "столпы рынка" могут внезапно попадать, а суды вокруг воспроизведения API станут куда более массовыми чем сейчас.

#ai #thoughts #itmarket

В продолжение моих малореалистичных предсказаний вот краткое изложение предсказаний экспертов из Стенфорда.

Они гораздо более скучные реалистичные чем мои

ИИ в 2026: от хайпа к реальной оценке и измерению

Эксперты Стэнфорда считают, что 2026-й станет годом прагматичного подхода к искусственному интеллекту: не обещаниями и «чудесами», а оценкой реальной пользы, затрат и рисков. Вместо вопроса *«может ли ИИ что-то сделать?»* будет *«насколько хорошо, в каких условиях и для кого?»*.

AGI не появится
Общий искусственный интеллект широкого уровня всё ещё остаётся в будущем, и в ближайшем году его не ожидают.

«Суверенный» ИИ и геополитика
Страны активнее развивают собственные ИИ-экосистемы или запускают чужие модели на своих серверах, чтобы контролировать данные и снизить зависимость от крупных поставщиков.

Прозрачность и понимание
В науке и медицине усиливается внимание к объяснимости моделей — не только к результату, но и к тому, *как* система приходит к выводу.

Юридический ИИ — сложнее задач
Системы для юристов пойдут дальше простого чернового текста: научатся сопоставлять документы, синтезировать аргументы и давать оценки с привязкой к метрикам качества.

Реализм вместо пузыря
Инвестиции огромны, но эффективность ИИ в реальных процессах всё ещё умеренная. Ожидается больше тщательно измеренных данных о том, где технология действительно работает, а где — нет.

Медицина: постепенный «момент ChatGPT»
Методы самообучения и большие качественные наборы данных позволят медленным до сих пор медицинским ИИ-системам быстрее развиваться — в том числе для диагностики редких заболеваний.

Измерение воздействия на экономику
Вместо деклараций появятся «дашборды» для измерения влияния ИИ на производительность, рабочие места и отходы. Это позволит видеть результаты в реальном времени и корректировать стратегии.
—
По моему уже пришло время предсказаний в стиле Saxo Bank'а в отношении экономики, только вместо экономики предсказывать будущее ИИ (с другой стороны мы разве не подошли вплотную когда ИИ технологии и экономика становятся синонимами?)

#ai #readings

Cursor выпустил гайд с лучшими практиками по использованию ИИ агентов в разработке. Рекомендации все довольно понятные, я бы даже сказал что очевидные для опытных разработчиков, но могут быть не настолько очевидными для кого-то ещё.

Важный акцент там на стадии планирования и вопросам к ассистенту до реализации фич или исправления багов.

А я бы добавил к этому следующее:
1. Планирование через OpenSpec или его аналоги. Очень хорошо структурирует процесс проектирования и коммуникации с ИИ агентом. Для сложного и унаследованного кода - это просто необходимо. В принципе разделять планирование и реализацию, на стадии планирования не меняется код, а результаты - спеки и планы.
2. Cursor и аналогичные инструменты (Antigravity, Copilot и тд.) могут выполнять роль инструментов исследовательской поддержки и аналитики. Например, формируz отчеты по конкурентам, проектируя инструменты бенчмарков с ними, подготовка аналитики по разным функциям, проектирование верхнеуровневой архитектуры и тд.
3. ИИ ассистент - это не только объект проверки (а не кривой ли код он написал?), но и сам является контуром контроля качества. Поэтому на каждой итерации внедрения фич необходим контур создания и проверки тестов, линтинга кода, обновления документации и тд. Это частично решается уже сейчас на стадиях планирования и спеков, но опыт показывает что явное указание этих обязательных проверок дает больше гарантии что код будет не поломан и документация будет актуальной.
4. Инструменты для разработки вполне способны не только писать код, но и писать документы. Подход такой же может быть как к репозиториям кода с использованием спецификаций, планирования и тд. Иначе говоря при проектировании больших ИТ продуктов можно создать отдельный репозиторий с архитектурой продуктов и от него создавать все остальные. Например, если надо условно с нуля сделать продукт у которого есть фронтэнд, бэкэнд, REST API, SDK, интеграционные модули и тд., то вместо того чтобы все засовывать в один репозиторий или сразу разбивать на множество, имеет смысл собрать архитектурный репозиторий с документами.

#ai #coding #thoughts #readings

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Open Responses открытая спецификация на API для LLM на базе OpenAI Responses API. Вообще API OpenAI и так уже было стандартом де-факто, а тут уже и формализированный и описанный стандарт. Не вижу какой-то конкретной организации за его разработкой, похоже на частную инициативу
- Using AI as a Design Engineer о работе дизайн инженера с использованием ИИ, многое похоже на разработку ПО в целом, но есть свои особенности вроде интеграции с Figma MCP
- Can A.I. Generate New Ideas? может ли ИИ генерировать новые идеи? Статья в NYT, под пэйволом. Краткое изложение можно прочитать тут
- How UK museums are embracing citizens’ assemblies to help frame their futures интересное явление когда британские музеи начали создавать общественные советы которые должны помогать им определять их будущее

#uk #museums #ai #llms #design #ideas #readings

Фонд Викимедиа анонсировал партнерство с ещё несколькими ИИ бигтехами - это Amazon, Meta, Microsoft и Mistral AI, вдобавок к уже имевшимся партнерствам с Google, Ecosia, Nomic, Pleias, ProRata и Reef Media. Можно сказать что, вполне возможно, у Википедии появится таки устойчивое финансирование и проект будет жить. Это с одной стороны, с другой стороны не превратится ли в Викимедиа в коммерческий продукт под видом некоммерческого и не оттолкнет ли это многих редакторов от вклада в её тексты? Я слишком мало знаю о том что происходит там внутри, так что интересно. Что еще интересно так то что AI крупняк, не считая X.ai с его Грокипедией, не пытается воспроизвести продукты Фонда, а заключает соглашения с ним. Полагаю что причиной может быть и то что у Фонда Викимедиа есть техническая возможность ограничивать ИИ краулеры, а одни лишь дампы Википроектов содержат только текстовый контент и не в реальном времени.

#opendata #API #wikipedia #data #ai

MiroThinker Хорошая открытая альтернатива многим функциям Manus'а и этапам планирования для ИИ ассистентом для программирования.

По моим экспериментам он дает лучший результат чем если те же промпты погружать в Manus или в модели интегрированные в Cursor.

Более-менее серьёзный режим разработки с ИИ ассистентом включает:
- исследование
- ревью результатов
- запросы на корректировку исследования и уточнения
...
- планирование на основе исследования
- ревью плана
- запросы на корректировку плана или ручная правка
...
- реализация плана (чаще в несколько шагов)
...
- автоматическое и ручное тестирование
- ревью
—
И вот первую стадию можно делать не внутри ИИ ассистента для разработки, можно использовать внешний инструменты, а ещё чаще инструменты поскольку они дают разные инсайты. Самые "глупые" то как поправить текущий код, самые "продвинутые" о том как похожие задачи решаются в других инструментах.

Всё это к тому что MiroThinker очень неплохо выступает на стадии исследования проектирования новых фич. Ему бы больше интеграции в другие инструменты и было бы ещё лучше. А учитывая что Manus теперь приобретён Meta предсказать вектор его развития однозначно нельзя, нужны альтернативы.

Ну и открытый код - это всегда плюс

#coding #ai #aiagents #opensource

Я, кстати, пропустил эту новость, а тем временем NVIDIA обвинили в получении 500ТБ пиратских книг из Anna's Archive. Это к вопросу о роли пиратских библиотек в скорости роста бума ИИ. Если представить себе какой-то другой мир с гораздо более правовой моделью распространения информации то такой стремительный взлёт ИИ инструментов был бы просто невозможен. Но это какая-то альтернативная вселенная была бы, а де-факто пиратскими материалами пользуются если не весь AI бигтех, то большинство.

#ai #piracy #books

Наблюдаю взлет сервисов автоматического документирования публичных (и не публичных) репозиториев кода. Помимо хорошо известного DeepWiki есть, как минимум, Zread.ai и os.ninja, DeepWiki-Open, OpenDeepWiki, GitSummarize, DeepDocs и другие.

Некоторые из них даже выглядят симпатично, но ИМХО, в генерации документации для открытых репозиториев есть минус в том что это будет хорошо пока Github не сделает это как часть их подписки и тогда у всех сервисов которые сейчас есть и создаются останется востребованность только для кода вне Github'а или же придется очень сильно конкурировать за качество итоговой документации.

В общем, выглядит это всё это как интересный тренд, но с непонятным итогом потому что неявным маркетмейкером тут является Github (Microsoft) который быстро может убить все эти попытки, ну или как минимум сильно обесценить.

Но сама идея интересная и самое её очевидное применение legaltech. Потому что понятное структурированное и логичное изложение НПА по отдельности и по блокам это то что нехватает очень сильно. Мне, правда, самому легалтех не очень интересен, ибо я много матом ругаться и коньяка пить начинаю когда читаю законы. Но общая идея, ИМХО, понятна - в областях где есть объекты требующие подробного понятного изложения и где нет подобных маркетмейкеров подход через автогенерацию документацию в стиле вики будет оправдан

#thoughts #ai #documentation

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Agent Psychosis: Are We Going Insane? автор рассуждает о том наступил ли уже агентский психоз у разработчиков или ещё нет и на что это влияет. Короткий ответ - да, наступил. Что дальше то? Агенты психиатры? Не помогут;)
- I Made Zig Compute 33 Million Satellite Positions in 3 Seconds. No GPU Required. автор решил достаточно ресурсоемкую задачу астрометрии с помощью связки Python + Zig, сравнил с реализацией на Rust и пишет про лучшую производительность у Zig. С одной стороны ожидаемый результат, с другой критерий производительности далеко не единственный и доступность разработчиков на рынке имеет значение.
- RzWeb онлайн инструмент для реверс инжениринга (анализа работы и содержания файлов программ) написанный на WebAssembly. В последние годы я так редко сталкиваюсь с задачами копания в исполняемых файлах (потому что от рынка инфобеза уже давно далек), но такие инструменты люблю
- OpenWork аналог Claude Work на базе открытого кода OpenCode. Сам продукт тоже с открытым кодом. Для не-разработчиков может быть удобным инструментом, правда для задач deep research я, всё же, применял бы MiroThinker (доступен не во всех юрисдикциях).

#opensource #tools #ai #aiagents