Я уже писал про инструмент Agor, который позволяет управлять несколькими агентами одновременно без участия человека. Пока еще сыроват, но это реально выглядит как будущее разработки ПО и скоро инструменты будут разбивать ваш запрос на подзадачи и каждый агент будет играть свою роль. Вы уже можете сами протестировать подход https://agor.live/guide/spawned-subsessions#example-cross-agent-code-review
Update: В свежем обновлении курсора добавили Agent Review - Agent Review runs Cursor Agent in a specialized mode focused on catching bugs in your diffs. This tool analyzes proposed changes line-by-line and flags issues before you merge.
Update: В свежем обновлении курсора добавили Agent Review - Agent Review runs Cursor Agent in a specialized mode focused on catching bugs in your diffs. This tool analyzes proposed changes line-by-line and flags issues before you merge.
❤🔥6🌚2
Хорошая статья - 3 levels of writing. Напоминает нам о важности использовать свой мозг.
…
Во-первых, ИИ останется с нами надолго. Мы должны использовать ИИ очень осознанно. Не меняйте свой долгосрочный рост на краткосрочную продуктивность.
В мире, где все заняты тем, что используют ИИ для всей своей работе, будьте тем, кто использует мозг.
Так же, как и мышцы, тренировка мозга требует целенаправленной практики.
ИИ может помочь с исследованиями, корректировкой тона и проверкой ваших предположений.
Но не заблуждайтесь, есть большая ценность в том, чтобы делать вещи "вручную" ради себя самого. Вы можете выбрать ходьбу пешком, даже если у в
ас есть машина. Это занимает больше времени, но долгосрочная польза для здоровья того стоит.
Кремниевый мозг раз за разом показывал, что может превзойти углеродный мозг: Deep Blue, AlphaGo, Watson и многие другие, которые появятся, поскольку массивные инвестиции в ИИ обязательно принесут результаты.
Но это неважно. Это не соревнование.
В эпоху массово производимого, персонализированного и "глубоко подделанного" синтетического контента вам понадобится ваш мозг в отличной форме.
Забудьте об отличной форме.
Просто поддерживайте его в текущей форме, и вы будете самым умным: 😂
❌️ Результат работы ИИ часто ленивый, низкого качества и лишён опыта и мнения. Вы можете настроить промпт, чтобы придать ему больше характера, но это просто подделка следующего уровня.
✅️ Так же, как мышцы, мозг становится сильнее с тренировкой и использованием. Самая непосредственная опасность ИИ не в том, чтобы забрать наши рабочие места, а в том, чтобы сделать нас глупыми!
✅️ Отключайте автопилот, чтобы заставить себя думать. Поднимайтесь по лестнице, когда можете.
✅️ Используйте традиционные поисковые системы, чтобы находить ответы на проблемы и решения других людей, потому что это расширяет ваш разум и знакомит вас с более широким спектром идей, чем LLM будет кормить вас с ложечки.
✅️ Читайте книги, блоги и т.д., чтобы узнать, как другие решали проблемы, вместо того чтобы полагаться на ИИ, который пережёвывает коллективную мудрость для генерации красиво выглядящих решений.
✅️ И самое важное, пожалуйста, пожалуйста, пожалуйста, не выдавайте результат работы ИИ за свою работу. Это не только обманчиво и нечестно, но те, кто обладает критическим мышлением и не "припарковал свой мозг", видят это насквозь.
Вы можете думать, что действуете умно, используя ИИ для эффективности, но 1) товар массового производства — это не преимущество, 2) то, что вы делаете со своим мозгом, эквивалентно потреблению ультра-обработанной пищи!
По иронии судьбы, по мере повышения качества результатов работы ИИ, способность критически мыслить и связываться с человеческой стороной решения проблем становится ещё более важной.
В битве между машинами и людьми всегда принимайте сторону людей. Люди следуют за людьми, покупают у людей и строят глубокие отношения с людьми. Всегда будут анекдотичные исключения (как японка, которая недавно вышла замуж за свой ИИ), но я ставлю против того, что такое поведение станет массовым.
ИИ — отличный инструмент. Он помогает быстрее достигать результатов. Он генерирует массивный синтетический результат за долю времени, которое требуется для органического производства.
Но когда дело доходит до итога, ему нужна система ценностей. А ценности создаются людьми. ИИ можно обучить генерировать ценности, но ИИ — это не мы: его вычислительная мощность не ограничена черепом, у него нет тела с нашими потребностями и желаниями.
…
…
Во-первых, ИИ останется с нами надолго. Мы должны использовать ИИ очень осознанно. Не меняйте свой долгосрочный рост на краткосрочную продуктивность.
В мире, где все заняты тем, что используют ИИ для всей своей работе, будьте тем, кто использует мозг.
Так же, как и мышцы, тренировка мозга требует целенаправленной практики.
ИИ может помочь с исследованиями, корректировкой тона и проверкой ваших предположений.
Но не заблуждайтесь, есть большая ценность в том, чтобы делать вещи "вручную" ради себя самого. Вы можете выбрать ходьбу пешком, даже если у в
ас есть машина. Это занимает больше времени, но долгосрочная польза для здоровья того стоит.
Кремниевый мозг раз за разом показывал, что может превзойти углеродный мозг: Deep Blue, AlphaGo, Watson и многие другие, которые появятся, поскольку массивные инвестиции в ИИ обязательно принесут результаты.
Но это неважно. Это не соревнование.
В эпоху массово производимого, персонализированного и "глубоко подделанного" синтетического контента вам понадобится ваш мозг в отличной форме.
Забудьте об отличной форме.
Просто поддерживайте его в текущей форме, и вы будете самым умным: 😂
❌️ Результат работы ИИ часто ленивый, низкого качества и лишён опыта и мнения. Вы можете настроить промпт, чтобы придать ему больше характера, но это просто подделка следующего уровня.
✅️ Так же, как мышцы, мозг становится сильнее с тренировкой и использованием. Самая непосредственная опасность ИИ не в том, чтобы забрать наши рабочие места, а в том, чтобы сделать нас глупыми!
✅️ Отключайте автопилот, чтобы заставить себя думать. Поднимайтесь по лестнице, когда можете.
✅️ Используйте традиционные поисковые системы, чтобы находить ответы на проблемы и решения других людей, потому что это расширяет ваш разум и знакомит вас с более широким спектром идей, чем LLM будет кормить вас с ложечки.
✅️ Читайте книги, блоги и т.д., чтобы узнать, как другие решали проблемы, вместо того чтобы полагаться на ИИ, который пережёвывает коллективную мудрость для генерации красиво выглядящих решений.
✅️ И самое важное, пожалуйста, пожалуйста, пожалуйста, не выдавайте результат работы ИИ за свою работу. Это не только обманчиво и нечестно, но те, кто обладает критическим мышлением и не "припарковал свой мозг", видят это насквозь.
Вы можете думать, что действуете умно, используя ИИ для эффективности, но 1) товар массового производства — это не преимущество, 2) то, что вы делаете со своим мозгом, эквивалентно потреблению ультра-обработанной пищи!
По иронии судьбы, по мере повышения качества результатов работы ИИ, способность критически мыслить и связываться с человеческой стороной решения проблем становится ещё более важной.
В битве между машинами и людьми всегда принимайте сторону людей. Люди следуют за людьми, покупают у людей и строят глубокие отношения с людьми. Всегда будут анекдотичные исключения (как японка, которая недавно вышла замуж за свой ИИ), но я ставлю против того, что такое поведение станет массовым.
ИИ — отличный инструмент. Он помогает быстрее достигать результатов. Он генерирует массивный синтетический результат за долю времени, которое требуется для органического производства.
Но когда дело доходит до итога, ему нужна система ценностей. А ценности создаются людьми. ИИ можно обучить генерировать ценности, но ИИ — это не мы: его вычислительная мощность не ограничена черепом, у него нет тела с нашими потребностями и желаниями.
…
1💯75❤🔥20⚡3
Я решил не терять время зря и изучать GenerativeAI для задач дата-инжиниринга и начал с прикладного курса от Databricks. У них есть целая специализация с примерами и лабораторными работами. После них вы сможете лучше понимать задачи, связанные с embeddings, Vector DB, RAG, LLM deployment/serving и т.п. Конечно, это всё привязано к Databricks, и многие модели идут прямо из коробки.
Получается, AI очень сильно завязан на инжиниринг данных. Вам также нужно собирать данные, парсить и хранить их. Писать к ним запросы, думать о масштабировании и безопасности. Пока каждый вендор разрабатывает свою версию реальности, но со временем всё устаканится и будет более понятно.
Вчера уже видел курс от индуса про LLM для Data Engineering. На собеседованиях уже могут поинтересоваться, а как у вас дела с Cursor, Claude Code, MCP и делали ли вы AI-решения.
Можно брать любой курс/специализацию от большого вендора + пару книг O’Reilly и это будет отличное начало.
Скоро pet проекты будут вместо dbt+Postgres, VectorDB+LLMs
PS Нашел репозиторий с примерами https://github.com/Weixin97/GenAI-with-LLM/tree/main
Получается, AI очень сильно завязан на инжиниринг данных. Вам также нужно собирать данные, парсить и хранить их. Писать к ним запросы, думать о масштабировании и безопасности. Пока каждый вендор разрабатывает свою версию реальности, но со временем всё устаканится и будет более понятно.
Вчера уже видел курс от индуса про LLM для Data Engineering. На собеседованиях уже могут поинтересоваться, а как у вас дела с Cursor, Claude Code, MCP и делали ли вы AI-решения.
Можно брать любой курс/специализацию от большого вендора + пару книг O’Reilly и это будет отличное начало.
Скоро pet проекты будут вместо dbt+Postgres, VectorDB+LLMs
PS Нашел репозиторий с примерами https://github.com/Weixin97/GenAI-with-LLM/tree/main
❤🔥39🐳6⚡5💯1
Слышали уже об Evolution AI Factory?
На прошлой неделе провайдер Cloud.ru анонсировал коммерческий запуск единой среды для полного цикла работы с GenAI: от прототипа до продакшена.
Что внутри:
😶🌫️ 20+ готовых LLM по OpenAI‑совместимому API
😶🌫️ быстрый инференс своих и HF‑моделей
😶🌫️ RAG по вашим данным и LoRA‑дообучение
😶🌫️ облачные ноутбуки (JupyterLab / VS Code Server / ComfyUI / n8n)
😶🌫️ конструктор AI‑агентов для мультиагентных сценариев
Все это на российских серверах, с гарантированным SLA, поддержкой 24/7 и доступными ценами.
Если ищете, где подружить данные, LLM и агентов без «зоопарка» сервисов, советуем присмотреться.
Узнать подробности можно тут
На прошлой неделе провайдер Cloud.ru анонсировал коммерческий запуск единой среды для полного цикла работы с GenAI: от прототипа до продакшена.
Что внутри:
Все это на российских серверах, с гарантированным SLA, поддержкой 24/7 и доступными ценами.
Если ищете, где подружить данные, LLM и агентов без «зоопарка» сервисов, советуем присмотреться.
Узнать подробности можно тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что-то в Москве зарплаты упали?! То были по 450-500, а теперь стали по 200-250, как же так?
🌚40💯10
Ну что я вчера говорил про AI Data Engineer? Вот уже вакансии появляются.
Брюки превращаются…брюки превращаются…
У меня уже появляется потребность собрать свой мини AI сервер с двумя GPU картами. Кто-нибудь собирал такой? Я пока знаю одного человека, кто для нас всегда делает вебинары про fancy инструменты sqlMesh, duckdb и тп (Рома привет!)
Брюки превращаются…брюки превращаются…
У меня уже появляется потребность собрать свой мини AI сервер с двумя GPU картами. Кто-нибудь собирал такой? Я пока знаю одного человека, кто для нас всегда делает вебинары про fancy инструменты sqlMesh, duckdb и тп (Рома привет!)
⚡17🐳4🙈3
Сегодня CEO стартапа записал видеообращение с поздравлением thanksgiving и был очень exciting показать приложение с координатами четвероногих клиентов, которое я сделал в Streamlit для фана. Я уже почти два года общаюсь с фаундерами и они полностью сделали bootstrap на свои деньги (friends and family) и вышли на уровень revenue 100млн в год.
🦄44
Сегодня решил прогуляться в центр, чтобы сходить на настоящее собеседование. Я не знал, что за компания, и что они делают, но так как я был в офисе на собеседовании последний раз в 2016 году, решил воспользоваться возможностью.
Оказалась огромная инвест контора, которая внедряет Databricks и Fabric. Еще оказалось, что у них hybrid. Фотки из путешествия прикладываю. Кофе и булочки не предложили, вообще даже не постарались продать себя😫
Фотки офиса это местный Microsoft, зашел к ним на кофе по старой памяти. У инвест конторы офис попроще через дорогу.
Вывод? Все эти on-site собеседования бесполезное занятие и ни на что не влияет.
Оказалась огромная инвест контора, которая внедряет Databricks и Fabric. Еще оказалось, что у них hybrid. Фотки из путешествия прикладываю. Кофе и булочки не предложили, вообще даже не постарались продать себя
Фотки офиса это местный Microsoft, зашел к ним на кофе по старой памяти. У инвест конторы офис попроще через дорогу.
Вывод? Все эти on-site собеседования бесполезное занятие и ни на что не влияет.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥36🫡9⚡7🤷♀5