🧠 У нас начали внедрять AI тулы и это ИИнтересно

Короч, начали у нас в Dodo Engineering внедрять AI-тулы.

Когда что-то внедряют сверху — это всегда… ИНТЕРЕСНО!

СРАЗУ ОГОВОРЮСЬ: всё, что я пишу ниже, очень подвижно, и я фиксирую это прямо вот со своей колокольни на текущий момент. Завтра уже может всё поменяться. Но мне это хочется зафиксировать.

➕ Короче, дам взгляд снизу — как это выглядит, чем это хорошо, а чем плохо. Начну, с хорошего:

1️⃣ До того, как нам всем объявили, мол, давайте шевелиться, тема AI у нас была как-то побоку. Появлялись крутые инструменты, но все, кто хотел, просто сами оплачивали подписки и сидели пользовались. Теперь же тема вышла на должный уровень освещенности. И если раньше ты скорее удивлял людей тем, что пользуешься такой тулзой (удивление было сродни тому, как от увиденного в кунсткамере, и не более), то теперь на это смотрят уже с прикладным интересом.

2️⃣ Начались составления списков инструментов для закупки лицензий на AI-тулы. Теперь не придется платить

➖ Теперь о потенциальных проблемах:

1️⃣ Лицензии на всю эту мишуру стоят дорого. Поэтому хочется убить всех зайцев одним выстрелом. Мы сейчас пытаемся найти единый инструмент, который был бы удобен всем. Но я вот за последнюю неделю разговоров осознал, что единого инструмента тут быть не может. Собственно, как и с IDE — кому-то нравится VIM (и он готов любому сделать :wq за оскорбление чувств VIMующих), кому-то нравится Rider, а кому-то даже Visual Studio Code.

То же самое и с инструментами. Я вот фанбой Zencoder, но дохрена людей вокруг фанатеют от Cursor. И мне кажется, если им закупить Zencoder, они просто продолжат сидеть на личной лицензии — и всё тут.

Короче, в AI-тулинге, как и в обычном, нужна гибкость. Может, мы к этому придем. Посмотрим.

2️⃣ Я очень надеюсь, что не случится тупейшей ситуации, когда людей будут насильно пересаживать на AI-тулы. Это будет полный пиздец. Вроде у нас такого не намечается, но я уверен, что есть люди, которым такой подход нехило стукнет по производительности.

3️⃣ Ну и последнее. У нас, как всегда, пытаются оптимизировать разработчиков, которые в процессе разработки фичи занимают, дай Бог, 20% времени. А на 80% менеджерских задач просто кладут болт. Поэтому продактам, аналитикам, дизайнерам и иже с ними особо пока ничего не закупают. А это, кажется, пиздец как важно. Тут, опять же, разговоры только начались, поэтому всё может перемениться хоть завтра. Может, я пост опубликовал ровно в тот момент, когда решили закупить всем и всё!

Короче, я очень рад, что разговоры начались. Думаю, что у нас всё ещё делают без буллшита, так что будет всё кайфово. 🔥

Может позже расскажу как оно пошло 🦆

Пишу книгу, чуваки 🐸

думаю ждет успех

такие дела 😳

😱 MCP для шарпистов, и не только

Меня давно тревожило, что за хайп вокруг MCP и почему так много видосов у меня в ленте про эту штуку.

Сел и за неделю детально разобрался в вопросе, что и как работает, и для чего оно надо.

По итогу замутил доклад!

Он получился чутка сложный. Но тем не менее я постарался раскрыть тему с самых основ и накидал почти весь возможный контекст.

Посмотрите, напишите как вам ☺️

🫠 Оффтоп

Вообще у меня на этот год стоит цель делать по 1 докладу на девфоруме в месяц. В целом пока получается, но это нихрена не просто.

Я вообще не понимаю, как люди успевают и работать, и видосы на ютьюб делать, и каналы вести, и пет-проекты писать.

Этот доклад вот к примеру надеялся сделать чильно за часа три-четыре. В итоге потратил на это ну типа часов 20

Но! Я из-за того что я делаю доклады где-то раз в месяц-два, у меня наработался неплохой пайплайн, как сделать технический доклад более-менее быстро. По карйней мере сведя до минимума удушающую прокрастинацию.

Чутка попозже хочу расписать по пунктам его сформулирую и закину сюда, потому что мне кажется там прикольно получилось и хочется этим заделиться!

😴 Как подготовить доклад

Такс, я тут обещался с пайплайном подготовки доклада. И вот он.

На самом деле тут не будет чего-то, переворачивающего вашу жизнь. Но тем не менее, эта техника помогает мне тратить на доклад примерно неделю.

Часть вещей я почерпнул из книги Technology Strategy Patterns (Eben Hewitt), ну и немного это дело припорошил своими фишками 🤑

1. Не думайте долго над названием доклада, если оно не приходит в голову сразу. Давайте название в конце. На титульном слайде просто напишите «ТУТ БУДЕТ НАЗВАНИЕ» или «Доклад про память» — и всё. На это можно много времени потратить в начале, а доклад всё равно получится немного про другое.

2. Как только создали презу, сделайте один слайд, на котором вы выпишите по пунктам то, о чём, как вы считаете, нужно рассказать. Для доклада про MCP я начал вот с такого слайда, как показано в пояснительном дикпике ⬇️

3. (Опционально) Перечитайте этот список несколько раз, может — с перерывом в час-два, и переформулируйте тезисы. Если вы хотите рассказать о чём-то, но пока не знаете достаточно — не страшно. Просто в скобках пометьте, что тут нужно почитать. В идеале — прикрепите ссылки, чтобы потом меньше прокрастинировать.

4. Не нужно много времени тратить на этот слайд в одиночку. В идеале — сразу отнести кому-то и показать список. В моём случае жертвой стал @sagos95. Я скинул ему список и получил пачку комментов, что не хватает того-то и того-то. Это «то-то» было добавлено позже.

5. Превратите каждый пункт в слайд. В моём случае получилось 6 слайдов. Слайд с общим планом не удаляйте — это поможет держать в голове общий вид доклада.

6. Теперь ваша задача — получить черновик полной презентации. Это вся преза, но без картинок, анимаций и прочего. Зато есть почти все слайды с заголовками и тезисами. В идеале, по этой презе вы уже можете прогнать доклад, чувствуя только нехватку визуала, который бы раскрыл мысль.

7. Детализируем новые слайды. Берём первый из 6 слайдов и набрасываем тезисами, что хотите сказать. Если тезисов набралось много и они явно хорошо группируются — делаем ещё один слайд и выносим туда часть тем.

8. Повторяем до упора. Так делаем со всеми слайдами. Главное — не держаться за изначальную структуру, если чувствуете, что что-то изменилось. На этом этапе нужно проявить максимальную гибкость: добавить слайд, убрать лишний и т.д.

9. Главное – не застревать ни каком из этапов. Если на каком-то слайде чувствуете, что нужна картинка или схема, на которую нужно потратить много времени — не делайте её. Просто вставьте надпись «Тут будет картинка с тем-то» или «Надо будет подумать, как лучше сказать тут».

10. Доведите презу до состояния «могу рассказать паре человек». В моём случае с докладом про MCP я снова выбрал в жертвы @sagos95. Вы можете выбрать кого-то ещё — хотя Саня очень хорош в прослушивании докладов.

11. Крепитесь. Обратная связь может показаться такой, что захочется переделать всё. Но бояться не нужно. Чаще всего это вопрос перестановки слайдов и добавления переходов. Не боимся — и добавляем, и переставляем.

12. Вы победили! Доклад считай готов. Осталось только довести до блеска.

🅰️ Итоговый маршрут:

1️⃣ Накидали слайд с тезисами

2️⃣ Разнесли тезисы по слайдам (1 слайд = 1 мысль)

3️⃣ Детализировали до состояния “могу рассказать вслух”

4️⃣ Получили фидбэк, чуть подкрутили

5️⃣ Добавили картинки, украшения и название.
——
Если зашло — скидывай друзьям.
Если не зашло — всё равно скинь, пусть и они мучаются 😈

😴 Как подготовить доклад. ч2

Еще дам пару советов, как сделать презу прикольной. Они проходят по разряду “вкусовщина”. Но поделюсь с вами своим вкусом 🧑‍🍳

1️⃣ Я пользуюсь таким принципом: «Не рассказывай, а показывай!»

Прям как в кино. Если, к примеру, мне нужно сказать, что в ответ приходит JSON, то я считаю важным показать этот JSON. И не только его одинокого — а ещё кто его послал, куда и зачем.

В идеале — сделать анимацию, где этот JSON покадрово бегает между блоками.
Но это если хватает времени и энтузиазма. Мне вот в последнем докладе не хватило 😅

2️⃣ Вторая вещь.
Вы можете подготовить ОЧЕНЬ ОХУЕННЫЙ ДОКЛАД, и он всё равно может с треском провалиться.
Иногда дело вообще не в вас.

У меня был доклад про самообучение, который сорвал овации в одном зале — и ушёл в тишину в другом.
Материал был точно норм: даже получил «Технотекст 2023», что немного добавляет убедительности моим словам)))

Такс, ну на этом, пожалуй, всё.

И помните: выступать где бы то ни было — сложно. И это нормально, что вам сложно. Но! Это приносит баснословные бенефиты.

Например, после доклада про MCP ко мне подошли (или написали) минимум шесть ребят. (а ведь доклад на мой вкус полоучился на троечку!)
Я выцепил несколько лекций, которые можно почитать, пару идей, что можно попробовать, и один инструмент, который точно буду использовать.

Короче — это суперполезно! И кстати, если хотите выступить на девфоруме приходите с идеями. У нас можно выступать, даже если вы не из Додо. Ну и смотреть можно тоже, если вы не из Додо. Если интересно, то напишите и я могу скидывать сюда трансляции по четвергам.

И удачи всем в выступлениях! 👋

⚠️ Самый важный навык для вайбкодера – знать как устроены LLM

Короче, посетила такая мысль. Мы как-то так быстро вошли в эру LLM, что вообще не успели в ней ничего осознать. Раньше было очевидно, что про любую технологию нужно знать, как она работает внутри. Типа взял новую базку, и ну хоть пару видосов, несколько постов — нет-нет, да почитаешь. Ну или тебя заставят почитать.

Кажется, что с LLMками ровно наоборот. Все сразу кинулись промпты писать и читать про то, как их писать, вместо того чтобы понять, как оно вообще работает. Из-за этого со стороны всё это выглядит как попытки вслепую нащупать нужный результат или просто скопировать что-то.

Но, на мой взгляд, LLM — это такая же технология, как база данных, так что знания её внутреннего устройства не помешают.

🔝 Поразмыслил и составил список минимальных знаний, необходимых для того, чтобы вы хоть что-то начали делать на LLMках:

1️⃣ Понимание того, что вообще такое нейронная сеть: алгоритм обратного расчёта ошибки, функция активации и т. п. В идеале — написать пошагово свою базовую нейронку. Так точно всё уложится в голове. Звучит сложно, но по факту это как судоку — перемножаешь циферки друг на друга. Я правду говорю!

2️⃣ После предыдущего пункта вы осознаете, что чтобы «скормить» нейронке что-то, сначала надо это перевести в цифры. И вам нужно понять, как буквы становятся числами. Тут поможет понимание того, что такое word2vec алгоритм.

3️⃣ Как только вы в этом разберётесь, придёт понимание, что такое токен и что такое токенизация: как она делается и что даёт.

4️⃣ Ну и теперь вы готовы узнать, как буквы, переведённые в цифры, превращаются в языковую модель. Почитайте про слой внутреннего внимания, входной слой и т. п. Тут же придёт осознание, почему иногда модель в промптах некорректно понимает местоимения и вообще почему от местоимений порой лучше избавляться.

5️⃣ Ну и тут уже можно, в качестве дополнения, посмотреть про обучение модели: подготовку данных, пре-трейнинг, пост-трейнинг, файн-тюнинг и всё такое. Это поможет понять все эти посты про то, почему дипсик обогнал GPT и что конкретно они сделали.

🅰️ К счастью, для всего этого есть материалы!

1️⃣ Тарик Рашид — «Пишем свою нейронную сеть». Это правда крутая книга и по сути интерактивный курс! С кучей картинок и мемов, большим шрифтом и коротким форматом. Прям честно. Но даст максимально глубокое понимание. Или, если совсем лень, можно посмотреть видео.

2️⃣ Вот тут крутая статья про word2vec.

3️⃣ 4️⃣ 5️⃣ Про последние три пункта, мне кажется, если предыдущие два осилили, стоит посмотреть это классное видео из Стэнфорда.

Это не так много материалов, и на их изучение с ChatGPT в обнимку уйдёт пару недель неспешного сидения у компа. Но это вас сильно бустанет!

P.S. Ну и у меня была серия постов про всё это. Можете тоже почитать — эти знания свжи

Давно тут ничего про шарпик не было. Ну такая жизнь - что поделать)

Но сегодня есть повод, Вышел видосик Ника Чапсаса про регионы. Не те, где принято жаловаться на отсутствие газа и дорог, а те что в коде.

Тут никаких открытий — regions это отстой.

На первой работе у нас было правило — не использовать regions. И за свои 9 лет опыта я так и не нашел ни одного места, где они делали бы хоть сколько-то лучше.

Вообще вспомнил про эту фичу потому что LLMка мне недавно сгенерила файл с regions в нем и я конечно прифигел. Хотя и повеяло теплой ностальгией 😍

Так что присоединяюсь к Нику — всегда приятно посмотреть как другой человек бугуртит на то же на что и ты

📱AI переводы.

Давно не писал сюда – много работал с кайфом и аппетитом!

Зато есть чем похвастать. Последние две недели собирал шишки на внедрении AI переводов в базу знаний.

На самом деле прошло на удивление легко!

У нас все статьи лежат в базе в виде JSON для EditorJS.

❓ И был вопрос. Смогут ли текущие модельки справиться с тем, что бы перевести сырой JSON без предварительной подготовки, не нарушив его структуру?

✅ И ответ оказался на удивление – да!

Специально сначала попробовал на базовой gpt-3.5-turbo и даже этот слоняра справился без проблем. Побила пару ссылок только, но структуру сохранила везде как надо.

А уже gpt-4.1-mini вообще все сделала идеально.

Так что с этой недели у нас есть автопереводы на английский и турецкий.

🅰️ Технические детали:

1️⃣ Переводы длинных статей в 24000 символов занимали более 90 секунд и падали по таймауту. Поднял таймаут до 4 минут

2️⃣ Стала падать только одна статья на 8000 символов. Так пока и не понял почему. В плейграунде перевелось все отлично.

3️⃣ По денежкам 💰 точно не знаю, сколько в итоге вышло. Детально посмотреть сколько потратил именно я в админке нельзя, но несколько сервисов потратили $25 с 1 по 23 июля. То есть перевод всех статей с количеством символов 5 448 761 обошелся в пределе этой суммы, а скорее всего и того меньше. Я примерно посчитал с текущими тарифами с учетом что один токен это 4 символа, то это где-то $2.72 (ссущие копейки 🪙 )

4️⃣ Юзал официальную библиотечку от OpenAI

5️⃣ Поставил MaxOutputTokenCount = 32768, (около 80 страниц А4 текста), так как стандартного в 4000 токенов не хватало для больших статей. Этот параметр вроде сейчас самый большой из всего что есть у моделек на аутпут.

6️⃣ Системный промпт который юзаю для перевода:

You are a professional translator.
Your task is to translate text from {fromLanguageName} to {toLanguageName}.
Rules:
1. Translate the text accurately while preserving the meaning and context
2. Maintain the original formatting and structure
3. For JSON content, translate only the text values, not the JSON keys or structure
4. Keep technical terms and proper nouns appropriate for the target language
5. Ensure the translation is natural and fluent in the target language
6. If you encounter HTML or markup, preserve all tags and translate only the text content
7. Return only the translated text without any additional commentary or explanation

Ну и сообщение которое отсылаю для самого перевода:

Translate the following JSON content. Preserve the JSON structure and keys, translate only the text values:

{ContentJson}

Return only the translated JSON without any additional text or formatting.

🅰️ Итого: Если вам нужны автоматические переводы документов, которые лежат в JSON то MVP можете сделать прям на сыром АПИ все заработает 👍

🧑‍💻 Потестил разных агентов на ваншотных промптах

Вчера осознал, что у меня есть три активных подписки на агентов:

Windsurf (GPT-5-medium)
Claude (Sonnet 4)
Zencoder (не известно какая там моделька, но говорят, что GPT-5)

И решил попробовать запилить быстрый тест качества решения задач и заодно понять, улучшает ли просьба написать тесты качество задач.

1️⃣ Сделал тестовую репу с АПИшкой для аренды книг:

https://github.com/Undermove/agents-benchmark-repository

2️⃣ Придумал два промпта, в которых прошу реализовать фичу e-mail нотификаций по почте. В одном промпте просил просто реализовать фичу, а во втором все тоже самое + просил написать e2e тесты на каждую из фич. Промпты в комментах

3️⃣ Оценивал результат так: если проект компилится, тесты которые написал сам агент проходят, а код примерно похож на то что нужно, то агент справился, если нет, то не справился. Получился вот такой результат:

И еще Женя Васильев наш EM опробовал Github Copilot и Виталик Помозов наш мегатехлид попробовал Codex в этом тесте, так что они тоже есть в подборке

Промпт 1 без просьбы написать тесты:

Zencoder
✅ Компилится
✅ Тесты проходят
✅ Код похож

Windsurf
✅ Компилится
✅ Тесты проходят
✅ Код похож

Claude
❌ Компилится
❌ Тесты проходят
✅ Код похож

Github Copilot
❌ Компилится
❌ Тесты проходят
✅ Код похож

Codex
✅ Компилится
✅ Тесты проходят
❌ ✅ Код похож - но нигде не вызывается

Промпт 2 с просьбой написать тесты:

Zencoder
✅ Компилится
✅ Тесты проходят
✅ Код похож

Windsurf
❌ Компилится
❌ Тесты проходят
❌ Код похож

Claude
✅ Компилится
✅ Тесты проходят
✅ Код похож

Github Copilot
✅ Компилится
❌ Тесты проходят
✅ Код похож

Codex
✅ Компилится
❌ Тесты проходят
✅ Код похож

Пока что вывод такой: качество кода скорее зависит от агента, чем от того, попросите вы его написать тесты или нет.

🏆 Github Copilot чисто по количсетву галочек самый туповатый. По словам Жени когда он увидел, что тесты упали, сказал: “Отлично! Тесты прошли!” ☺️ Заслуженная победа в общем. (А ну и виндсерф не отстает)

В репозитории в пулреквестах можно посмотреть, что там агенты сделали. Ну и если не лень, то можно попытаться позапускать у себя.

PS> Если у вас есть какие-то еще подписки на которых вы можете прогнать тестово эти промпты, то поделитесь в комментах, было бы интересно посмотреть, что получится)

Ну и пулрек можете сделать, чтобы он тоже в списке светился

И если есть идеи, как можно тест подулучшить, то тоже пишите ✏️

У меня у самого в планах:
🟢 Попробовать написать e2e тесты, которые будут проверять результат и по ним тоже делать зачет. Но нужно чтобы агент эти тесты не видел во время выполнения задач.
🟢 Попробовать позапускать несколько раз один и тот же промпт и попробовать собрать статистику, как часто на одном и том же промпте агенту везло/не везло. Вдруг зенкодер просто фартовый?
🟢 Попробовать дать математическую задачку. К примеру нужно посчитать среднее/медиану/статистику. Может аналитику прикрутить попросить? Говорят, что с математикой агенты не дружат
🟢 Попробовать разные модели на одних и тех же агентах, к примеру на виндсерфе прогнать соннет вместо GPT

🤔 Почему мы буксуем в развитии

Тут снизошло на меня озарение и я понял, что большая часть развития любого спеца лежит в преодолении страха перед сложностью. К примеру базы данных – сложно, и многие просто стараются не смотреть в эту сторону. Или сетевое взаимодействие – это сложно, буду передавть голубями.

Но этот страх можно побороть – у любой технологии есть понятный каркас, по которму она развивалась. И если этот каркас освоить, то дальше проблем с пониманием уже не будет.

Проблема состоит в том, что выделить этот каркас невероятно трудно! Но кажется, что с кубером у меня это получилось. Так что приходите 18-го сентября на дотнекст и посмотрите мой психотерапевтический доклад по куберу.

🏆 А ЕЩЕ у меня для вас есть небольшой подарок – напишите мне в личку и я лично выдам вам скидочный промик на 25% на билет для частных лиц. 💰💰💰💰💰

Посмотрите в зеркало, если вы видите там частное лицо, то это ваш вариант!

Воркшоп: Сделай своего Claude! 🌧

Недавно в Github trending наткнулся на репозиторий-воркшоп по созданию своего агента how-to-build-coding-agent. На удивление ни в каких больше AI каналах про него инфы нет, а репозиторий – топовый!

Мне в нем нравится структура:

1. Basic Chat — talk to Claude
2. File Reader — read code files
3. File Explorer — list files in folders
4. Command Runner — run shell commands
5. File Editor — modify files
6. Code Search — search your codebase with patterns

То есть начаинем с того, что мы вообще можем через консольку общаться с моделькой, затем наклеиваем на него возможность читать файлы, потом навешиваем умение пробегаться по папкам, и так далее. В общем, каждый шаг идеально маленький, чтобы не бояться его сделать, и достаточно полезный, чтобы была мотивация его сделать.

Думаю, что после дотнекста возьмусь его пройти, ибо давно хотелось попробовать смастерить своего агента и потестить его на своем репозитории.

Единственное, что он весь на go, но я перевайбкодю его на шарпик, разумеется