Счастлив не тот кто прорешал много задачек с Литкода
А тот у кого нейронка не обнаружаема

#memes

промптинг - это не технический навык

обещал разобрать эту статью mutual theory of mind in human-ai collaboration

MIT показывают, что это скорее
социальный и метакогнитивный навык,
просто применённый к нечеловеческому разуму

они смотрели не на «качество запросов»,
а на то, кто в итоге лучше всего работает с ИИ

сравнивали корреляции между
интеллектом,
техническими навыками,
опытом,
и эффективностью совместного мышления с ИИ

и корреляция почти нулевая

зато вылезает другое

лучше всего работают люди,
у которых уже развит навык
работать с контекстом, перспективами
и рамками взаимодействия

умения:
- чувствовать, где есть рассинхрон понимания
- замечать, что «другой агент» чего-то не понял
- догружать смысл, а не инструкции
- менять рамку диалога на лету

по сути, то, что раньше считалось
«гуманитарным», «мягким», «неприкладным»

пост про ai posture в ту же копилку про то из какой позиции сознания мы вообще входим в диалог

MIT просто смотрят на то же самое
через поведение в диалоге

и там дальше становится еще интереснее

успешные пользователи не «инструктируют» модель.
MIT это прямо показывают.
они с ней координируются

не оптимизируют команды,
а настраивают общее пространство мышления

поэтому так странно, но логично:
ИИ сильнее всего энейблит гуманитариев

людей, привыкших
работать со смыслами,
держать несколько перспектив,
чувствовать динамику диалога,
не требовать «правильного ответа», а исследовать

технари часто застревают в режиме контроля:
«скажи точно»,
«следуй инструкции»,
«не отклоняйся»

и в этот момент модель
работает хуже, не лучше.

дальше MIT разбирают микроповедение в диалоге -
не что человек пишет,
а как он в это взаимодействие входит

и там постоянно повторяются одни и те же эффекты

assumption tracking -
умение ловить момент,
когда внутри появляется
«ну это же очевидно, она должна понять»

раздражение почти всегда = непроговорённое ожидание

gap filling -
умение замечать,
какая часть картины есть только у тебя в голове,
и выносить её наружу.

не уточнять запрос,
а достраивать общее поле смысла.

perspective shifting -
момент, когда ты вдруг понимаешь:
«мы сейчас вообще в разных моделях мира»

и вместо давления
меняешь угол, а не усилие.

и самый важный слой - interaction framing

человек всегда задает рамку взаимодействия,
даже когда думает, что просто «спросил»

инструмент.
исполнитель.
оракул.
собеседник.
напарник

рамка считывается не из слов,
а из тона, ожиданий, реакции на ошибки.

и модель начинает играть ровно в эту игру.

если собрать всё это в одну цепочку,
выходит простой, но неочевидный вывод:

качество ответа - это производная
от рамки взаимодействия,
а не от сложности инструкции

поэтому промптинг и перестаёт быть техникой
и становится чем-то ближе
к диалогу,
фасилитации,
мышлению вместе.

взаимодействие с ии все больше похоже не на технические науки а про те же метанавыки что в отношениях между людьми

что чувствуете?

🤖 Cursor провели кодовый марафон среди AI-агентов на недели и получили миллионы строк кода среднего качества

Cursor провёл эксперимент: можно ли масштабировать длительное автономное программирование, просто добавляя больше агентов? Оказалось — да, но с оговорками.

Что удалось навайбкодить в ходе эксперимента:
- Веб-браузер с нуля — 1М+ строк кода за ~неделю
- Миграция Cursor с Solid на React, - агенты работали 3 недели, +266K строк добавлено, удалено 193K.
- Эмулятор Windows 7 — 14.6K коммитов, 1.2М строк (в процессе)
- Клон Excel — 12K коммитов, 1.6М строк (в процессе)

Плоская структура с равнозначными агентами провалилась, - 20 агентов работали как 2-3, остальные ждали разблокировки очереди.

Без иерархии агенты избегали сложных задач и делали только безопасные мелкие правки.

Когда у общества нет цветовой дифференциации штанов, то нет цели! А когда нет цели — нет будущего!

Решение — разделение ролей:
- Планировщики — исследуют код, создают задачи, могут порождать суб-планировщиков
- Воркеры, - пилят свою задачу до конца, потом пушат в репу
- Судьи, - решают, продолжать или повторять цикл

Главный инсайт по моделям:
Codex отменяем. GPT-5.2 оказался значительно лучше для длительной автономной работы,- лучше держит фокус, точнее следует инструкциям, не дрейфует.
Opus 4.5 склонен останавливаться раньше и срезать углы, быстро возвращая управление человеку.

Интересно, что GPT-5.2 оказался лучшим планировщиком, чем GPT-5.1-codex, хотя последний специально обучен написанию кода.

Вайб-косяки:
На Hacker News заметили — браузер не компилируется у внешних пользователей, CI не проходит.
PR миграции Solid→React назвали «невозможным для ревью». Код описывают как «крайне хрупкий».

Ключевые выводы Cursor:
- Промпты важнее архитектуры и выбора модели
- Упрощение системы часто давало лучшие результаты
- Периодические «свежие старты» обязательны чтобы не сваливаться в дрейф
- Под разные роли лучше использовать разные модели

#Cursor #агенты #GPT #Opus #AgenticCoding
———
@tsingular

Microsoft обновил бесплатный курс по агентам

на русском языке

курс охватывает базу, шаблоны, RAG, вывод в продакшен, масштабирование и системы защиты.

#Microsoft #агенты #обучение
———
@tsingular

Для любителей LeetCode и performance-задачек: Anthropic выложили в открытый доступ своё старое тестовое задание на оптимизацию производительности.

Это не алгоритмы и не структуры данных. Задача: жёсткая оптимизация ядра виртуальной машины, где результат измеряется напрямую в clock cycles.

Стартовая реализация работает за 147 734 такта. Дальше — только код и микрооптимизации.

Для ориентира, результаты моделей Anthropic:

* 1790 — Claude Opus 4.5 в обычной сессии
* 1579 — тот же Opus 4.5 после 2 часов оптимизаций
* 1487 — после 11.5 часов
* 1363 — лучший результат Opus 4.5 в улучшенном harness

Если опускаешься ниже 1487, предлагают прислать код и резюме 😉

Робот сочинит симфонию? Робот оптимизирует ядро виртуальной машины? А человек нах*й может мне...

До появления ИИ-агентов для программирования у меня обычно было 2-3 пет-проекта, которые я с трудом мог закончить.

ИИ полностью изменил правила игры.

Теперь у меня их 15-20.

Как говориться elevate your game with AI - ну то есть пора уже дальше двигаться.

Кто смотрел мое видео как я на работе работаю и задачки закрываю одну за другой с AI, MCP, rulers, repo indexing и тп? Там я показал реальные практические примеры, которые закрывают 90% моих повседневных задач.

Но все это ограничено 1-2 сессиями с AI, где я, как бы контролирую файлы и процесс.

Все пошло дальше. Теперь инженер может запускать 20-50 сессий и агенты работают, каждый в свой git branch и потом все это собирается в pull request.

Я пока еще не приступил к такому, но это следующий шаг в разработке, уже без IDE.

Вот что почитать:
Gastown
Multi-Claude
Claude-flow

Это все будем разбирать на Surfalytics.

Даже уже сейчас вы может через tmux запускать агентов и контролировать план задача через OpenSpec.

PS при этом 98% моих коллег, а их явно очень много практически не используют базовые возможности. На их фоне я просто супер герой производительности, я уже думаю понижать скорость и просить AI помогать мне дозировать мою сверх производительность🙈

PPS: как видите Claude code сейчас number one для разработки.

А как у вас?

Команда Cursor опубликовала практическое руководство по лучшим практикам работы с агентами при написании кода.

Агенты для программирования меняют то, как создаётся софт. Не потому, что они пишут код. А потому, что они меняют само понимание «хорошей инженерии»

Вот паттерны, которые стоит позаимствовать:

- Результаты работы агента зависят от трёх вещей: инструкций, инструментов и ваших промптов. Если результаты нестабильны, не спешите винить модель. Исправляйте harness.

- Самый большой рычаг эффективности — планирование всего, что хоть немного сложнее тривиального.
Пусть агент изучит кодовую базу, прояснит требования, составит план с указанием файлов и путей — и только потом приступает к выполнению.

- Не пытайтесь «допромптить» неверное направление. Откатитесь назад, уточните план, запустите заново. В итоге — более чистые диффы и меньше странных edge case’ов.

- Начинайте новый диалог, когда меняете задачу, агент повторяет ошибки или падает качество. Продолжайте текущий — когда вы итеративно работаете над одной и той же частью или дебажите то, что он только что сделал.

- Стандартизируйте использование агентов в команде: Rules — это постоянные ограничения проекта: команды, стиль, канонические примеры. Skills — это динамические рабочие процессы: повторяемые команды, хуки, долгоживущие циклы, интеграции.

https://cursor.com/blog/agent-best-practices

Там много классных AI штук появляется на рынке, что и не успеваешь за всем уследить, в Discord Surfalytics у нас даже есть специальные канал dev-boost-with-ai, где я собираю самое важное, что может повлиять на нашу работу.

Буквально на днях увидел про Clawbot. Судя по отзывам топ инструмент, который служит персональным ассистентом и живет на локальной машине (бесплатный и открытый).

Я хотел его попробовать для автоматизации создания и мониторинга задач в Jira, Notion, Asana. У меня всегда с этим проблема, я не создаю и не обновляю задачки.

А сегодня ребята скинули пост - From Clawdbot to Moltbot: How a C&D, Crypto Scammers, and 10 Seconds of Chaos Took Down the Internet's Hottest AI Project

Эта статья рассказывает о драматической истории проекта Clawdbot (теперь Moltbot) — самостоятельно размещаемого AI-ассистента, который за 72 часа пережил настоящий хаос.

Основные моменты:

Взлёт проекта
• Clawdbot набрал 60,800+ звёзд на GitHub за рекордно короткое время
• Это был AI-ассистент с "руками" — не просто чат, а инструмент, который реально выполнял действия (доступ к файлам, браузеру, командной строке)
• Поддерживал 50+ интеграций и работал через WhatsApp, Telegram, Slack, iMessage и другие платформы

Принудительный ребрендинг
• Anthropic (создатели Claude) потребовали сменить название из-за схожести "Clawd" с "Claude"
• Проект переименовали в Moltbot (от слова "molt" — линька у омаров, символ роста)

10 секунд хаоса
• При переименовании аккаунтов GitHub и X/Twitter основатель допустил ошибку
• Криптоскамеры перехватили старые аккаунты за ~10 секунд и начали рассылать мошеннические объявления
• Появились фейковые токены $CLAWD на Solana с капитализацией до $16 млн, которые затем обрушились

Проблемы безопасности
• Исследователи обнаружили сотни публично доступных экземпляров Moltbot с открытыми учётными данными
• Через Shodan можно было найти API-ключи, токены ботов, историю переписок и возможность удалённого выполнения кода
• Демонстрация показала, как за 5 минут можно перехватить письма пользователя через prompt injection

Вопросы к Anthropic
• Многие пользователи Moltbot использовали Claude как основную модель, фактически продвигая продукт Anthropic
• Сообщество недоумевает: зачем компания преследует проект, который увеличивал продажи их подписок?

Выводы статьи:
История показывает хрупкость экосистемы AI и open-source проектов — один юридический запрос может запустить цепную реакцию из взломов, скамов и хаоса. Проект технически остаётся сильным, но репутационный ущерб огромен.

Будьте аккуратны с новыми инструментами.

А Antropic есть станица с курсами. Я сам не проходил, но дал задание сыну (13 лет)

• AI Fluency for Students
• Claude 101
• Claude Code in Action

Раньше у него был VSCode + KiloCode, и он создавал простые игры. Я ему настроил Claude Code в CLI, и он сказал ему намного удобней работать в командной строке, чем в VSCode. Для меня это было неожиданно. Мне вот неудобно в CLI работать, я же не вижу файлы, которые меняется. А для него эти файлы были шумом, он сфокусирован на конечном продукте, и всякие там js, css файлы это лишняя абстракция, которую он еще не знает. Я его похвалил, что он делает крутые успехи, ведь даже в этом канале мало кто использует Claude Code😝

Конечно возникает вопрос - как же так, отдать AI весь процесс создания, а самому только смотреть на input/output. Возможно так и будет скоро и новое поколение явно будет использовать AI по другому. Я ему помог нарисовать диаграмму карандашом, что у нас происходит и как можно через API генерить картинки при загрузке страницы. Дальше я хочу, чтобы он загрузил эту игру (продукт) в Netlify (хостинг) и добавь настоящий домен. Таким образом будет пример end-to-end продукта. Я в 8 классе играл в Sims, Fallout 2 и Commandos, а тут такое раздолье. Так же каждый вечер мы слушаем summary книг про компании и бизнес и мой главный point для детей, что важна дисциплина, фокус и consistency.

На подходе у нас Mini Reachy - open source робот (300 деталей), который умеет разговорить и видеть, обязательно напишу про него, когда соберем. Еще детям очень понравились проекты от Mark Robert - Crunch Labs.

Что касается меня, то я решил параллельно работать на Cursor и на Claude Code (CLI), чтобы не отставать от трендов.

PS Вот прям сейчас AI сэкономил мне 150$. На кухне выбило пробки и перестал работать фильтр и половину розеток. В щитке я включал/выключал все - не помогло. Уже думали завтра вызвать мастера. Я сфоткал свои розетки и щиток, рассказал симптомы и получил решение - на одной из розеток на кухне есть circuit breaker, я его нашел и нажал, все заработало! Электрики скоро без работы останутся! 😆

#дети #ai