📌 Друзья!
🛡 В сервисе Jumble Connect снова произошла блокировка 🇺🇸 американского сервера для доступа к нейросетям в России
От нас это не зависело, но мы уже делаем всё возможное, чтобы вернуть стабильный доступ к ИИ ✔️
🆓 В знак поддержки всем пользователям добавлено +10 дней бесплатного использования сервера 🇸🇪 Швеция — можно спокойно продолжать работать, учиться, развиваться и всячески внедрять ИИ в вашу жизнь!
Спасибо всем за понимание и доверие 💙
— Команда Jumble Connect 🛡
Уровни внедрения ИИ в разработку v2
Так, ну что, настало время обновить классификацию, уже 7 месяцев прошло с первой версии.
Disclaimer: уровни довольно условные и скорее нужно их воспринимать как то, насколько далеко мы от ручной работы с кодом.
0. Изоляция
Ну, кажется, не осталось программистов, которые ничего не слышали про использование ИИ в разработке.
Но если встретите таких — не спугните, это же как йети, с ними крайне интересно познакомиться 🙂
1. Сниппетинг
Использование сайтов ChatGPT/DeepSeek для написания мелких скриптов/функций от случая к случаю
2. Копипастинг
Систематическая разработка при помощи ИИ через копипастинг кода между каким-то UI к LLM и своей IDE.
Ускоряется в несколько раз износ Ctrl/C/V (ну или Ctrl/Shift/Insert, у членов древнего секретного ордена).
Кстати, сюда же попадает использование Repomix / Prompt Tower для склейки файлов проекта в один и отправки в AI Studio, к примеру, где у Gemini есть хороший 1м контекст.
3. Автодополнение
Использование одного лишь ИИ-автодополнения в процессе написания кода руками в своей IDE — собственно с этого всё и началось, когда вышел GitHub Copilot аж 300 лет тому назад (ну, ~3.5 года, если быть точнее, я был там, Гендальф).
4. AI IDE
Когда в IDE используется чат с LLM и/или агент: Cursor / Windsurf / RooCode / Cline.
В них можно интерактивно общаться с LLM и давать ей небольшие задачи для автономного выполнения, а LLM как часть агента уже сама найдёт нужный код в проекте, сама его поправит, сама выловит ошибки, и потом покажет diff, который можно поревьюить.
А ещё с этого уровня у нас появляются MCP, правила для агентов, простенькая память и проблематика контекста (если что, см. воркшоп, там про контекст много).
5. CLI-агенты
Отказываемся от GUI, переходим в консоль и кастомизируем агента под свои нужды и процессы: Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, etc, со своими плюсами и минусами в сравнении с IDE.
Здесь же появляются кастомные команды, субагенты и разнообразные workflows, в которых агент, пишущий код — лишь часть общего процесса.
6. Фоновые агенты и агенты полного цикла
Тут у нас Codex Cloud, Google Jules, GitHub Copilot coding agent и даже Cursor Background Agent как фоновые агенты в облаках, и работающие в основном с GitHub.
А также Devin / OpenHands — они способны в условном Slack принять от вас задачу, зададут вопросы, сходят в Git, залезут в базу знаний проекта, напишут код, потестят его, запушат и передадут на ревью, получат зарплату.
Между этими изначально двумя разными видами систем идёт конвергенция и, думаю, какой-то их гибрид сильно повлияет на будущее разработки.
7. (Secret Level)
Встречаются специальные маньяки, которые пишут свои мультиагентные системы под задачи разработки целых проектов.
Задачи у них тоже довольно специальные, но, как правило, интересные и весьма нетривиальные.
Здесь постепенно зарождается свой набор инструментария для высокоуровневой работы, который в перспективе может заменить привычные нам интерфейсы и позволит оркестрировать множество разнородных агентов.
У меня сейчас такое распределение получается в задачах разработки:
● 80% — №5, CLI-агенты с кастомными workflows
● 10% — №6, фоновые агенты для задач, которые случается делать не за рабочим местом
● 10% — №7, исследования по оркестрации мультиагентных систем
А как у вас обстоят дела (см. голосование дальше)?
—
Напоминаю про нашу конфу по AI-разработке во вторник, 14го!
🔜 ai-dev.live 🔙
AI Dev 2025
Ну что ж, к осени 2025го уже всем стало понятно, что тренд на автоматизацию разработки наметился довольно чётко.
А вот динамика очень сильно разнится.
Сейчас в индустрии одновременно присутствуют как инструменты, на добрый порядок различающиеся по своему качеству и степени автоматизации, так и те, кто использует эти инструменты так же на порядок (не)эффективнее.
И тут ничего удивительного — сейчас почти каждый день появляется что-то новое, улучшается старое, и стало очень сложно выбрать между тем, что реально приносит пользу, а что на самом деле просто маркетинговый мусор.
Соответственно, наибольшую ценность представляет мнение и опыт тех, кто является реальными практиками, сами успешно строят продукты с помощью ИИ, и понимают, что является ценным, а что нет.
Именно такие люди собрались и решили провести конференцию, где расскажут о современных, рабочих подходах и инструментах для автоматизации и ускорения процесса разработки.
В программе: создатели собственных продуктов для ИИ-разработки, фаундеры компаний, эксперты по внедрению ИИ в enterprise, прожжённые технари, талантливые организаторы, умеющие пасти котов, дизайнеры модной одежды для разрабов, веломаньяки и даже перспективный ютубер!
Ожидается легкий флёр упоротости людей, увлечённых своим делом, куча полезной инфы и горячая дискуссия о будущем рынка разработки.
Итак, 14 октября, онлайн, 14:00-19:30 МСК.
(есть возможность участвовать бесплатно)
Все подробности и регистрация тут:
🔜 ai-dev.live 🔙
P.S. я и сам в некотором роде спикер — расскажу, как вижу роль архитектуры и накопленного за 20 лет опыта в этом новом мире вайба 🙂
Конференция по использованию AI в разработке
Знакомые ребята позвали поучаствовать в конференции про AI-разработку. Без воды и булшита. Только личный опыт от техлидов, фаудеров AI Dev Tools и CTO. Уверен, многих из спикеров вы как и я читаете в Телеграм.
В программе 6 докладов про эффективное использование AI инструментов в разработке для разного уровня подготовки от начинающих инженеров до авторов собственных тулов, от индивидуальных контрибьюторов до руководителей команд и департаментов.
Я буду рассказывать про Context Engineering и использование AI кодинга в энтерпрайзе.
Дата: 14 октября, 14:00 (МСК), 16:00 (Алматы), 13:00 (CET)
Пересылайте этот пост коллегам и друзьям, которым это было бы интересно и увидимся 14 октября!
Конференция по использованию AI в разработке
Знакомые ребята позвали выступить на конференции про AI-разработку. Без воды и булшита. Только личный опыт от техлидов, руководителей разработки и CTO. Уверен, многих из спикеров вы как и я читаете в Телеграм.
В программе 6 докладов про эффективное использование AI инструментов в разработке для разного уровня подготовки от начинающих инженеров до авторов собственных тулов, от индивидуальных контрибьюторов до руководителей команд и департаментов. Сам планирую послушать все выступления — хорошо, что будет запись.
Дата: 14 октября, 14:00 (мск)
Меморандум CodeAlive <> холдинг Байтерек
Кто следит за моим каналом — знают, что я являюсь кофаундером CodeAlive — это Context-Engine-as-a-Service, который обогащает кодагентов релевантным контекстом, тем самым существенно повышая качество конечного результата и ускоряя их. Продукт актуален для больших и средних команд разработки, у которых накопилось достаточное количество кода, в котором Cursor, Claude Code, Codex и т. д. начинают «плавать» из-за масштаба и сложности.
Так вот, в эту пятницу случился большой день для CodeAlive — мы подписали меморандум о сотрудничестве с холдингом Байтерек (в холдинг входят: Отбасы Банк, «ДАМУ», Аграрная кредитная корпорация (ACC) и еще ряд организаций). Новость на zakon.kz.
Благодарю руководство Байтерек за оказанное доверие, а также свою команду за терпение и невероятную усидчивость в решении самых сложных задач. Несмотря на то, что мы работаем над продуктом уже полтора года, для нас все самое интересное только начинается!
А если вы тоже хотите усилить своих кодагентов, то самое время попробовать CodeAlive с обновленным MCP модулем. А по вопросу Enterprise лицензии с on-prem опцией можно написать мне лично: @rodion_m_tg
NB. Отдельное спасибо подписчикам моего канала за поддержку и детальный фидбек по CodeAlive, без вас продвинуться вперед было бы невозможно.
🔥 Anthropic выкатили новую модель — Claude Sonnet 4.5!
Компания заявляет, что это лучшая модель для кодинга в мире на сегодня!
Что нового:
✦ Программирование – Бьет рекорды на бенчмарке SWE-bench, обходя всех конкурентов
✦ Логика и математика – Значительный прирост в решении сложных задач
✦ Инструменты для разработчиков – Выпустили Claude Agent SDK, чтобы каждый мог создавать своих агентов!
✦ Цена – Осталась прежней, как у Sonnet 4!
Модель уже доступна:
✦ По API на офф сайте и OpenRouter
✦ В Cursor AI и других IDE
➡️ Потестить бесплатно можно на LMArena
Sonnet 4.5, Claude Code 2.0 и Claude Agent SDK
Целый пучок релизов от Anthropic 🙂
Самые интересные, на мой взгляд, вещи из анонсов:
Sonnet 4.5
● «лучшая модель для кодинга в мире» — ну это мы ещё проверим в течение пары дней 🙂
● очень хорошие приросты по агентским задачам, приросты по кодингу не такие впечатляющие, но тоже неплохие
● контекст всё ещё 200к в базе, и 1м для небольшого количества избранных
Claude Code 2.0
Внешние изменения:
● поддержка чекпойнтов (наконец-то!) — /rewind
● просмотр оставшихся лимитов (ещё раз наконец-то!) — /usage
● сделали нативное расширение для VS Code
● Ctrl-R теперь отвечает за поиск по прошлым промптам
● Tab переключает thinking / non-thinking режимы (правда, непонятно, какого уровня thinking)
● ну и небольшой редизайн 🙂
Внутренние изменения:
● возможность редактирования контекста «на ходу» (выдана самому Claude Code и доступна по API, чтобы можно было активно из контекста выкусывать ставшие ненужными куски, такие как вызовы тулов, к примеру)
● Claude Code теперь сам знает, сколько у него осталось контекста и использует эту информацию, чтобы активно его редактировать, даже без компактизации
● новый инструмент Memory — для того, чтобы агент мог некоторые сведения хранить в папке /memories проекта — по сути, это небольшие записки, которые агент посчитал важными для того, чтобы сохранить и использовать позже. Возможности по работе с этой памятью так же доступны в API
● переименовали из Claude Code SDK
● по сути, это всё тот же движок Claude Code, но который теперь позволяет строить агентов не только для кодинга, но и агентов общего назначения
● теперь системный промпт не завязан чисто на код и агент не вычитывает CLAUDE.md, slash-команды и прочее на старте — это всё можно переопределить
● поддерживает добавление кастомных тулов с использованием встроенных MCP-серверов (которые прям внутри процесса Claude Code запускаются)
● словом, если вы хотите сделать что-то типа Claude Code, но для финансов, персонального ассистента, саппорта — это теперь можно сделать, используя Claude Agent SDK
Не выглядит революцией, но апдейты годные, будем пробовать 🙂
Запись митапа по Claude Code
Ура, митап состоялся, и в этот раз у нас есть-таки запись: https://youtu.be/gte_yH6Eue4
Спасибо Максиму @etechlead за шикарное выступление!
Затронутые темы:
[00:01:08 — Что такое кодовый агент?](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=68)
[00:05:02 — Почему популярны консольные (CLI) агенты?](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=302)
[00:12:01 — Анатомия кодового агента](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=721)
[00:18:46 — Context Engines](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=1126)
[00:20:59 — CodeAlive: context-as-a-service](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=1259)
[00:35:44 — Цикл работы агента (Agent Loop)](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=2144)
[00:38:53 — Погружение в работу контекста](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=2333)
[00:48:16 — Техники управления контекстом](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=2896)
[01:06:54 — Субагенты: ключевая особенность Claude Code](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=4014)
[01:29:17 — Кастомные субагенты](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=5357)
[01:37:45 — Сравнение Claude Code и Codex](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=5865)
[01:56:07 — Codex Cloud и фоновые агенты](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=6967)
[02:01:31 — Будущее AI-разработки и решение проблемы сложности](https://youtu.be/gte_yH6Eue4?t=7291)
Ссылки, которые были упомянуты на звонке:
● Канал Максима, Этихлид
● Канал Родиона, AI-Driven Development
● CodeAlive — тот самый context-(engine)-as-a-service, о котором говорили в рамках темы предоставления контекста агентам
● Context Arena — бенчмарки качества удержания контекста моделями, там и OpenAI MRCR с иголками, и ссылка на Fiction.LiveBench
Небольшой тизер: предварительно в октябре планируется онлайн-конференция, где я буду читать доклад о проблемах AI-кодинга в Enterprise разработке и их решении. Полезного контента на конфе будет море, так что следите за новостями.
Ну и напомню, что 11 октября я выступаю с докладом про Context Engineering в эпоху AI на Kolesa Conf’25.
Общие принципы работы кодовых агентов и Claude Code / Codex
Ура, воркшоп состоялся, и в этот раз у нас есть-таки запись 🙂
Спасибо Родиону за приглашение и всем тем, кто пришёл и задавал вопросы!
Затронутые темы:
00:01:08 — Что такое кодовый агент?
00:05:02 — Почему популярны консольные (CLI) агенты?
00:12:01 — Анатомия кодового агента
00:18:46 — Context Engines
00:20:59 — CodeAlive: context-as-a-service
00:35:44 — Цикл работы агента (Agent Loop)
00:38:53 — Погружение в работу контекста
00:48:16 — Техники управления контекстом
01:06:54 — Субагенты: ключевая особенность Claude Code
01:29:17 — Кастомные субагенты
01:37:45 — Сравнение Claude Code и Codex
01:56:07 — Codex Cloud и фоновые агенты
02:01:31 — Будущее AI-разработки и решение проблемы сложности
Ссылки, которые были упомянуты на звонке:
● Канал Родиона, AI-Driven Development
● CodeAlive — тот самый context-(engine)-as-a-service, о котором говорили в рамках темы предоставления контекста агентам
● Context Arena — бенчмарки качества удержания контекста моделями, там и OpenAI MRCR с иголками, и ссылка на Fiction.LiveBench
На некоторые неотвеченные вопросы ответил в комменте к этому посту (чтобы не пропускать такие штуки, можно вступить в чат канала).
Небольшой тизер: предварительно в октябре планируется онлайн-конференция, где буду читать доклад о роли архитектуры и классического процесса разработки в мире вайбкодинга и как это можно совмещать.
Полезного контента на конфе будет море, так что следите за новостями 🙂
Давно ничего не писал, сначала был в отпуске, а в сентябре было много профессиональных и личных событий:
➖ушел из домена, в котором работал 9 лет, и возглавил новую команду AI for Tech,
➖выступил на AIAI Berlin Chief of AI Conference с темой «The future of Software Engineering». Главный личный инсайт: на аудиторию из 200+ руководителей нашелся только один, кто не заметил положительных изменений в разработке с внедрением AI-инструментов,
➖сегодня дедлайн по подаче научных статей на ревью на конференцию ICLR — первые публичные результаты нашей небольшой AI лабы, которую я стартовал год назад,
➖завтра выступаю на TechEx AI & Big Data Expo, если вы тоже на конференции — пишите, пересечемся,
➖в октябре планируются другие конференции с моим участием, про которые напишу отдельно.
Скоро вернусь к регулярному ритму постов.
🔥 Grok 4 Fast меняет правила игры!
Друзья, xAI выкатили то, что может серьезно встряхнуть рынок — модель Grok 4 Fast
Если коротко: это мощь флагманского Grok 4, но с ошеломляющим снижением стоимости на 98%. Это делает топовый ИИ доступным как никогда раньше!
☄️ Мощь и скорость: Производительность на уровне лучших моделей, но в разы быстрее и дешевле.
➡️ Модель уже доступна на Grok.com, X.com, и по API в OpenRouter
💬 @JumbleGPT_bot обновлён: Grok 4 Fast заменил Grok Coder. Ждите более быстрых и умных ответов!
⚠️ ВАЖНО: О будущем проекта @JumbleGPT_bot
Доступ к таким моделям дорогой. Если проект не станет самоокупаемым — придется закрыть.
Пишите в комментариях:
✦ Что добавить/улучшить в боте?
✦ Какая цена подписки для вас актуальна?
Как ИИ меняет требования к навыкам разработчика
Большие языковые модели и кодовые агенты автоматизируют рутину, меняя то, как мы разрабатываем. Традиционные навыки становятся базовым ожиданием, а не тем, за что нанимают инженеров
Взамен, фокус смещается на высокоуровневые задачи, где нужен человеческий интеллект:
— Выработка стратегического видения и понимание бизнес-целей
— Проектирование и планирование поступательного развития системы
— Следование избранному дизайну и архитектуре и ее своевременная адаптация
— Управление сложностью и качеством системы
Другими словами, все разработчики теперь должны быть немножко (а в скоре и множко) техлидами
Только что посмотрел подкаст с Кент Беком (старый дед, который программирует 52 года, отец Agile-манифеста, Экстремального Программирование и Test Driven Development)
Спасибо Максу, автору канала Этихлид, за кайфовый подгон в комментариях)
П.С. С удовольствием посмотрел, чего и вам советую. Очень полезно послушать любому уровня миддл+ и выше
Смотрю, некоторые путаются в том, что такое Codex.
Но тут всё на самом деле очень просто:
● Codex CLI — это консольный агент для кодинга
● Codex cloud (но иногда — Codex web) — это то, что доступно на сайте ChatGPT. Является веб-приложением вокруг облачного фонового агента
● Codex IDE extension — ну тут понятно, расширение VSCode (которое, кстати, построено вокруг Codex CLI)
● GPT‑5‑Codex — модель для… Codex, тюн GPT-5 под задачи кодинга
—
● codex‑1 — модель, которая работала где вы думаете? В Codex! В сloud — в том, который ещё web.
Это был тюн o3 для кодинга, недавно её заменили на GPT-5-Codex (но это не точно)
● codex-mini-latest — модель, тюн o4-mini, которая была создана для самого первого Codex CLI в далёком апреле 2025го
● OpenAI Codex — модель, использовавшаяся для GitHub Copilot в 2021-2023гг
● А, ну и по мелочи — существовали «старые» Codex CLI и Codex IDE extension, которые к выходу GPT-5 были заменены новыми реализациями с потерей обратной совместимости и переводом на Rust вместо TypeScript, и некоторое время сосуществовали с «новыми»
Видите, всё максимально понятно.
Ждём больше Codex’ов!
(фото из секретных архивов OpenAI с тем самым человеком, который каждый следующий продукт предлагает назвать Codex)
Митап по Claude Code, Codex и их контекст v2
Суббота 27 сентября 17:00 МСК, 16:00 CEST и 19:00 Алматы.
Вы просили, мы сделали! Уж очень хорошая получилась встреча с @etechlead — Максиму удается подавать материал очень просто и структурированно, поэтому % удержания аудитории на встрече был близок к 100 от начала до конца. Мы вам обещали запись, но мы не осилили Zoom по техническим причинам нормально записать встречу не получилось, поэтому мы решили ещё лучше подготовиться во всех смыслах и повторить митап с хорошей записью для YouTube.
Вообще, я бы очень рекомендовал эту встречу не только программистам, но и руководителям для лучшего понимания того, что сейчас происходит в области AI- assisted разработки и как это все работает.
В программе:
● Анатомия кодингового агента
● Контекст и внимание
● Цикл работы агента
● Возможности Claude Code (команды, субагенты, модели, режимы работы, контекст)
● Codex и его сравнение с Claude Code
Ссылка на встречу: https://calendar.app.google/gtcTeQAeUxiVmtF5A
Так, дубль два — будет!
В следующую субботу, 27го сентября, в 17:00 по МСК повторим воркшоп по Claude Code с учётом фидбека, и теперь точно с записью (записями, чтобы уж надёжно :))
В программе:
● Анатомия кодингового агента
● Контекст и внимание
● Цикл работы агента
● Возможности Claude Code (команды, субагенты, модели, режимы работы, контекст)
● Codex и его сравнение с Claude Code
Ссылка на встречу: https://calendar.app.google/gtcTeQAeUxiVmtF5A
Хостом будет Родион с канала AI-Driven Development, спасибо ему за мотивацию 🙂
Онлайн: Разбираемся с Gemini CLI, Claude Code и Codex CLI на продвинутом уровне вместе с экспертами
Сегодня, в среду, в 17:00 по МСК, 16:00 по CEST и в 19:00 по Алматы встречаемся с Александром Колотовым, чтобы разобраться в том, как эффективно использовать Gemini CLI в повседневных задачах программиста. Помимо разных фишек Gemini CLI так же увидим как CodeAlive MCP может усилить Gemini CLI. Александр — разработчик с 20-ти летним стажем, сейчас кодит преимущественно на Elixir в компании Blockscout.
Добавляйте в календарь встречу «Раскрываем потенциал Gemini CLI + MCPs», чтобы не пропустить: (встреча прошла)
—
А в этот четверг, 16:00 МСК, 15:00 CEST и 18:00 по Алматы пройдет встреча с Максимом, автором замечательного Telegram-канала Этихлид. Из всех моих знакомых Максим наиболее глубоко и широко погружен в тему кодовых агентов — регулярно пробует и обозревает разные решения и (что важно) не зацикливается на каком-то одном агенте. Цель встречи — на реальной задаче посмотреть как эффективно использовать Claude Code со всякими продвинутыми фишками типа субагентов, а также разберемся в каких случаях может пригодится Codex CLI. Помимо глубокой погруженности в тему, у Максима так же опыт разработки почти 20 лет.
Добавляйте встречу «Claude Code vs Codex. А не пора ли нам обновить воркфлоу?» в календарь, чтобы не пропустить: (встреча прошла)
Обе встречи будут записаны, но у тех, кто подключится Live будет возможность задать свои вопросы экспертам.
Мой доклад на Kolesa Conf’25 + конкурс
Друзья, 11 октября в Алматы я буду выступать с докладом про Context Engineering на Kolesa Conf. Расскажу про Spec-Driven Development и о том, как сейчас устроена работа с контекстом в современных кодагентах и в CodeAlive — будет жарко!
Ссылка на сайт конференции (билеты пока доступны): https://kolesa-conf.kz/?utm_source=tg&utm_medium=aidriven#up
И хорошая новость только для подписчиков моего канала — совместно с организаторами мы проводим конкурс: в комментариях к этому посту расскажите о самой необычной задаче, которую вам помог решить кодовый агент и победителю с наиболее интересным кейсом достанется билет на Kolesa Conf’25 и месяц подписки на CodeAlive. Победителя выберу я через неделю в четверг 18-го сентября.
P. S. Почти год прошел с момента моего предыдущего доклада про LLM для разработки на DotNext и вот организаторы выложили выступление в общий доступ — надо признать, что за год столько всего изменилось, что доклад интересен разве что с целью погрузиться в картину и инструменты годовалой давности и еще раз осознать насколько все быстро развивается в нашей сфере, либо если вы только вкатываетесь в тему AI для разработки. То ли дело доклады моего приятеля Жени Пешкова, вот они-то остаются актуальны годами! Вот, кстати, его доклад про async/await c того же Дотнекста.
А для тех, кто дочитал до конца бонус — мой недавний и очень актуальный доклад про подход к решению сложных задач с LLM, а также про AI Code Review. (совершенно не выспался и дико устал в тот день, поэтому надеюсь вы мне простите мои бесконечные междометия))
SGR + AI Test-Driven Development + Metaprompting
Уровень 1: AI-TDD
Когда разрабатываешь тот или иной функционал с ллмками, очень круто работает подход, когда сначала пишешь хорошие тесты (часто можно нагенерить прямо через какую-нибудь мощную ллмку типа GPT-5 high), потом просто просишь кодагента итеративно запускать тесты и улучшать код в соответствии с фидбеком до тех пор, пока тесты не пройдут. Давайте назовем этот подход AI-TDD. Это довольно рисковый подход, я бы сказал на гране, т. к. некоторые ллмки и агенты могут начать просто подгонять код под тесты, тупо вставляя заглушки — Sonnet модельки таким грешат, а вот GPT-5 ведет себя честнее. Еще, может показаться, что такой подход слегка противоречит популярными нынче Spec-Driven Development (о котором мы поговорим позже). Но на самом деле нет, т. к. AI-TDD — это скорее про подход к решению более сложных и запутанных задач, в которых как ты спеку ни пиши, ллмки все равно ошибутся в итоговом коде, ну либо спеку можно вывести только из итогового кода (в случае с CodeAlive мы такой финт ушами делали, например, в задаче на парсинг кода).
Уровень 2: AI-TDD + Metaprompting
Так вот, если вдруг у вас есть продукты с LLM под капотом или вы что-то такое планируете, то возьмите на заметку еще один паттерн — AI-TDD + метапромтинг. Что это за зверь? В целом метапроптинг — довольно простая техника, когда промпт для LLM генерирует другая LLM (обычно более мощная), мы регулярно такое практикуем. Ну а соединив метапромтинг с AI-TDD, мы получим кейс, в котором кодагент итеративно улучшает промпт. Здесь важно отметить, что промтингом обязательно должна заниматься рассуждающая модель — я использую GPT-5 high через Codex CLI (codex --config model_reasoning_effort="high"). Давайте для простоты назовем такого агента-метапромптера супервайзером.
Кстати, про сам этот термин «метапромптинг» я узнал еще в прошлом году из давнего курса OpenAI про использование модели o1, там они использовали o1 для улучшения политик (это часть промпта) для 4o-mini. Тогда меня очень впечатлил этот подход и, кажется, что тогда он как-то остался незамеченным.
Уровень 3: AI-TDD + Metaprompting + SGR (SO + CoT)
Хорошо, погружаемся еще глубже. То, что описано выше уже может неплохо работать, но отлаживать такое (а значит, и улучшать) может быть проблематично, т. к. все, что происходит внутри LLM — черный ящик. Было бы неплохо прикрутить к ответу LLM какую-нибудь «отладочную» информацию — тогда супервайзеру будет легче понять причину проблемы и внести более точные правки в промпт. И здесь можно взять старый добрый CoT (Chain Of Thoughts) — это когда мы просим модельку подумать «шаг за шагом» перед тем, как ответить. Но CoT не всегда подходит, т. к. чаще всего в продуктах с LLM под капотом мы получаем от нейронки ответы в структурированном виде (Structured Output) и вот здесь к нам на помощь приходит подход SO + CoT или, как его нынче называют, SGR — Scheme Guided Reasoning (за термин спасибо Ринату из канала LLM под капотом). Базово, идея в том, чтобы каждый шаг, каждое свое решение LLMка сопровождала рассуждениями и свидетельствами. Если совсем упрощенно, то если раньше мы получали ответ в формате { "result": 42 }, то теперь мы получаем ответ в формате { "reasoning_steps": "...тут шаги с 'мыслями' LLM о том, как именно она пришла к ответу...", "result": 42 }. В итоге, мы, во-первых, получаем ту самую «отладочную информацию», а во вторых, еще сразу повышаем точность ответов, т. к. добавление рассуждений в output non-reasoning модели обычно уже само по себе делает модельку умнее. Ну вот и все, теперь запускаем наш пайплайн метапромтинга по TDD на новом уровне. А кому интересно еще глубже нырнуть в SGR, добро пожаловать в канал Рината: https://t.me/llm_under_hood/625
И вот отличный пример Deep Research + SGR от Валеры Ковальского: https://github.com/vamplabAI/sgr-deep-research
У нас в CodeAlive много всего интересного используется — и GraphRAG и агенты, интересно ли больше контента на эту тему? Или лучше что-то более прикладное про LLM/агентов в кейсах разработки?
🔥 Новое ВИДЕО уже на канале! #YouTube
УСТАНОВКА N8N в 1 КЛИК! Мой скрипт сделает ВСЁ за вас!
Друзья, помните всю ту головную боль с установкой n8n? ЗАБУДЬТЕ! 🤯
В новом видео показываю свой собственный скрипт. Он установит и настроит полнофункциональный, безлимитный n8n на ваш сервер АВТОМАТИЧЕСКИ и всего за пару минут!
▶️ Смотреть гайд здесь: [YouTube]
📌 [Скрипт из видео и инструкция здесь!]
⚙ Полезные ссылки и сервисы из видео:
🛡 Jumble Connect — Мой сервис для стабильного доступа к ИИ!
➡️ [Готовый Workflow Telegram-бота]
VPS Хостинги (брать не в РФ):
✦ HIP-HOSTING – самый дешевый
✦ 4VPS – хороший и надежный (скидка по этой ссылке)
Домены и DNS:
✦ REG.RU — Купить доменное имя
✦ DNSchecker.org — Проверить привязку домена к IP-адресу сервера
🔥 Большие апдейты в мире ИИ! Две топовые модели уже здесь!
Kimi K2-Instruct-0905
🔑 Улучшения:
✦ Усиленные возможности кодинга (фронтенд + tool-calling)
✦ Контекст расширен до 256k токенов
✦ Лучшая интеграция с агентными фреймворками (Claude Code, Roo Code и др.)
✦ Бенчмарки: SWE-Bench 69.2%, SWE-Dev 66.6%, Terminal-Bench 44.5%
✦ Архитектура MoE, 1T параметров
Пробовать здесь:
➡️ Офф чат: kimi.com
⚙️ HuggingFace
Qwen3-Max
🔑 Улучшения:
✦ Логика, математика, кодинг, наука — точность выше
✦ Более надёжное следование сложным инструкциям (EN & 中文)
✦ Поддержка 100+ языков + сильный апгрейд перевода и здравого смысла
✦ Лучше работает с RAG и tool-calling
✦ Нет отдельного “thinking”-режима, но reasoning ощутимо прокачан
Пробовать здесь:
➡️ Офф чат: qwen.ai
Так же модели платно доступны на OpenRouter
🧩 Chat ✦ Connect ✦ GPT ✦ YouTube
Онлайн митап: AI Coding Talk в этот четверг Приходите в четверг на онлайн встречу, на которой мы с AI-buddies из соседних каналов про AI-кодинг будем обсуждать то, как сегодня выглядит эффективная AI-driven разработка. Ребята, как и я, глубоко погружены в…Напоминаю, наш скромный митапчик уже через 9 минут.
Добавляться через бота https://t.me/group_sub_check_bot?start=68b04c36e5b9f465c329b7e6
По-умолчанию ютуб, но потом еще выложим на другие платформы.
💥 НОВАЯ ПУШКА ДЛЯ ВАЙБКОДЕРОВ: Grok Code Fast 1
Только что затестил новую модель от xAI — и это просто разрыв.
⚡️ На полном серьёзе, это самая быстрая модель, что я когда-либо пробовал! Отклик мгновенный, думает, пишет код, редактирует просто мгновенно!
✔️ И что самое крутое — на первый взгляд, пишет код на уровне топовых моделей типа GPT-5 и Sonnet 4!
🔥 Модель УЖЕ доступна в Cursor и будет БЕСПЛАТНА для всех до 2 сентября 2025!
Просто заходите в Cursor, выбираете её в списке моделей и кайфуете. Время пошло! 🚀
Если модели нет в списке, заходите в Setting > Beta > Update access > Early Access
➡️Так же модель уже доступна в @JumbleGPT_bot
🛡 Если Cursor пишет «Недоступно в вашей стране» – Используем Jumble Connect
UPD: Grok Coder так же бесплатно доступен в RooCode!
🔥 Релиз DeepSeek-V3.1: врываемся в эру ИИ-агентов!
Команда DeepSeek выкатила крупное обновление. Главная фишка — гибридный режим работы, который кардинально меняет подход к решению задач!
⚙️ Два режима одной модели: Think & Non-Think
Think-режим (deepseek-reasoner): для сложных задач, где нужно планировать, рассуждать и использовать инструменты
Non-Think-режим (deepseek-chat): для быстрых и точных ответов на обычные запросы
📈 Что по цифрам?
Новая модель V3.1 показывает колоссальный прирост в агентных задачах по сравнению с прошлой топовой моделью R1, но немного уступает конкурентам:
🔹SWE-bench (кодинг): 66.0 против 44.6 у R1
🔹Terminal-Bench (терминал): 31.3 против 5.7 у R1
🔹xbench-DeepSearch (поиск): 71.2 против 55.0 у R1
💡 Думает быстрее и эффективнее
DeepSeek V3.1 в режиме Think решает задачи, используя значительно меньше токенов и времени, чем R1.
🔗 Веса V3.1-Base и V3.1 в открытом доступе на Hugging Face!
➡️ Где попробовать?
На официальном сайте DeepSeek
В нашем боте @JumbleGPT_bot
Про релиз Genie-3
Genie-3 — новая модель для симуляции физического мира. Модель по промпту генерирует видеопоток вплоть до нескольких минут в разрешении 720p и дает возможность управлять и взаимодействовать с ним. Это похоже на игровой движок, где пользователь не только описывает видео (как в Veo3), но также может взаимодействовать с созданным по описанию “миром”. Если в игровых движках объекты и физика “захардкожены”, то здесь они описываются нейросетью. Это означает что результаты работы имеют стохастическую природу и могут появляться различные “артефакты”. Больше примеров на сайте Гугла.
Помимо улучшения качества и детализации графики, у Genie-3 появилась способность запоминать результаты взаимодействия пользователя.
Релиз представляет интерес сразу по трем причинам:
1️⃣Семейство Genie моделей может быть следующим уровнем в индустрии игр и развлечений, дающем безграничные возможности для фантазии пользователей.
2️⃣Genie модели могут вдохнуть новую жизнь в медленно развивающиеся VR технологии.
3️⃣Самое интересное для меня: данный тип моделей, по моему личному мнению, может потенциально повлиять на исследования и развитие как существующих, так и новых теорий в космологии. Если экстраполировать прогресс на много поколений моделей вперед — космология может перейти из теоретической физики в экспериментальную.
Для обычных пользователей доступа к модели пока нет.
Годовая подписка на 10+ AI тулов для разработки, дизайна, коммуникации и эффективности за 200$
Ленни Ракитски, автор популярной англоязычной рассылки Lenny’s Newsletter, сделал новый AI Bundle из 10+ тулов (единая годовая подписка на все тулы):
1. Инструменты для быстрого прототипирования и разработки с AI: Replit, Lovable, Bolt, n8n, Warp, Magic Patterns, ChatPRD
2. Инструменты для коммуникации: Linear, Superhuman, Granola
3. Видео генерация, AI дизайн, презентации: Descript, Gamma, Mobbin
4. Повышение эффективности и AI ассистент: Wispr Flow, Raycast, Perplexity
Важно: прочтите правила на сайте, не забудьте сразу запросить и использовать коды со скидками, Ленни не гарантирует, что все подписчики смогут воспользоваться всеми сервисами из предложения. Прямо сейчас все коды еще доступны (сам только что проверил).
По моему мнению, это отличное предложение, хотя дешевым его не назвать. В прошлый раз, я долго размышлял и купоны на все самые интересные сервисы успели разобрать раньше, чем я решился на подписку. В этот раз я не стал тормозить и подписался в течение первого часа после анонса, а затем два дня ждал пока сайт восстановят после наплыва пользователей, сегодня ночью сайт наконец восстановили.
DevOps и AI
Удивительно как много людей в IT индустрии забывают, что цикл разработки не ограничивается программированием.
В одном из своих выступлений Андрей Карпатый (со-основатель Open AI и ex-Director of AI в Tesla) поделился как он завайбкодил мини-приложение за несколько часов и потом неделю настраивал и релизил его.
Можно ли зарелизиться быстро? Можно если у вас нет зависимостей от внешних сервисов, если вам не нужен провайдер авторизации, прием платежей, релиз в AppStore, тщательное тестирование или настройка. Всё это до сих пор занимает много времени и требует ручного труда. По крайней мере пока.
Из этого следуют два вывода:
— если вы не знаете в какую сторону растить свою карьеру, вероятно, DevOps и особенно MLOps в моменте могут быть интересной опцией,
— если вы не знаете какой запилить стартап в сфере AI и разработки, то, возможно, автоматизация DevOps — это один из следующих рубежей.
Про диаграммы и их AI генерацию
Я потратил неоправданно много времени на самостоятельное рисование в draw.io пирамидальной диаграммы из предыдущего поста. Решил поизучать какие есть актуальные AI возможности для оптимизации этого процесса. Вспомнив про пост Рефата про AI генерацию диаграмм, я решил попробовать связку Mermaid и Claude на практике.
Мне очень понравился мой непродолжительный опыт с Mermaid. Оказалось его можно генерировать и визуализировать как в специализированном Mermaid.live, так и в моем любимом Excalidraw. В отличие от PlantUML формата, Mermaid легко читаем и интуитивно понятен, но не дает той же гибкости в выборе визуальных эффектов (цвета, размеры и т.д.). На мой взгляд, отделение содержания диаграммы от её визуализации — это фича, а не баг. Благодаря минимализму, Mermaid диаграммы можно добавлять прямо текстом в md документацию и тем самым повышать качество работы AI coding инструментов без потери человеко-читаемости. Кажется, что с развитием AI инструментов для программирования, данный формат будет внедряться все больше.
Что же касается генерации пирамидальной диаграммы, то я потерпел фиаско и с Mermaid и с PlantUML, потому что это фактически не техническая диаграмма, а инфографика и для ее визуализации нужны другие инструменты. Например, ее можно эффективно сгенерировать в Gamma.app — инструменте для создания презентаций.
Небольшой ликбез по устройству AI продуктов
Почти для любого решения, можно выделить как минимум 5 слоев (layers):
➖ Infrastructure: дата-центры, оборудование и вычислительные мощности (GPU, TPU и т.д.)
➖ Foundation models (LLM): большие языковые модели: GPT, Claude, Gemini, LLaMA и другие.
➖ AI Platforms: облачные сервисы, которые позволяют подключать и масштабировать ресурсы, оркестрировать модели, приложения и данные: AWS Bedrock, GCP Vertex AI и т.д.
➖ AI Tech Stack: инструменты для интеграции, мониторинга, оркестрации, хранения данных, файн-тюнинга и пр.: Langchain, Chroma, Langfuse, CrewAI, и многие другие
➖ Applications: конечные продукты для пользователей: MS Copilot, Cursor, Perplexity, Gamma App, и т.д.
Чем ближе к основанию пирамиды, тем более специфические знания и скиллы требуются для работы на этом уровне и тем больше затраты на разработку. Например, стоимость обучения топовых LLM в 2025 году исчисляется миллиардами долларов, а инвестиции в инфраструктуру — сотнями миллиардов.
Большинство компаний занимаются разработкой приложений для конечных пользователей или инструментов (баз данных, фреймворков, сервисов) для разработки конечных приложений.