Такая вот статистика за год в ChatGPT. А у вас что?
Чтобы получить её, нужно втыкнуть американский ВПН и открыть эту ссылку.
Чтобы получить её, нужно втыкнуть американский ВПН и открыть эту ссылку.
Forwarded from AI Product | Igor Akimov
Киран Гилл опубликовал отличную статью о реальном использовании AI кодинга в продакшене.
Записал себе основные мысли.
LLM нужны две вещи:
Контекст – чтобы понимала, КАК у вас пишут код
Проверяльщик – человек, который отличит нормальный код от ерунды
Главная метрика: one-shot
One-shot = модель написала рабочий код с первого раза. Ты взял, вставил, работает.
Противоположность = переделывать 5 раз, в итоге быстрее было самому.
Как добиться one-shot чаще?
Создай папку с документами для AI:
"Вот как мы пишем API"
"Вот как мы называем переменные"
"Вот структура проекта"
"Вот как писать тесты"
И каждый раз включай это в промпт. Типа "вот тебе мануал, читай и пиши по нашим правилам".
Они делают так: каждый модуль в Django имеет файл module_api.py — это единственный вход в модуль. Все функции там, типа visit_api.handoff_to_doctor().
AI знает правило: "Нужно что-то с визитами? Иди в visit_api.py". Не нужно шарить по 50 файлам.
Если твой код – помойка, где даже люди не разберутся, AI тоже не разберется. Мусор на входе → мусор на выходе.
Тест: дай коллеге незнакомый кусок кода. Он за 5 минут понял что к чему? Нет? Тогда и AI не поймет.
Нельзя выкинуть разработчиков
Главная ошибка: "давайте AI всё сделает, а мы уволим половину команды".
Нет. AI генерирует код, но кто-то должен понимать:
- Это правильное решение или костыль?
- Это не сломает систему через полгода?
- Это вообще то, что нужно?
Поэтому инвестируй в команду, а не выкидывай её.
Бутылочное горло: проверка кода
AI генерирует код быстрее, чем люди проверяют.
Что делать:
- Автотесты на максимум
- Линтеры, проверки архитектуры
- Автоматизация QA без танцев с бубном
Итого:
Успех AI в разработке = хороший контекст + умная команда. Без этого получишь тонну кода, который придется переписывать.
🔗 https://blog.kierangill.xyz/oversight-and-guidance
Записал себе основные мысли.
LLM нужны две вещи:
Контекст – чтобы понимала, КАК у вас пишут код
Проверяльщик – человек, который отличит нормальный код от ерунды
Главная метрика: one-shot
One-shot = модель написала рабочий код с первого раза. Ты взял, вставил, работает.
Противоположность = переделывать 5 раз, в итоге быстрее было самому.
Как добиться one-shot чаще?
Создай папку с документами для AI:
"Вот как мы пишем API"
"Вот как мы называем переменные"
"Вот структура проекта"
"Вот как писать тесты"
И каждый раз включай это в промпт. Типа "вот тебе мануал, читай и пиши по нашим правилам".
Они делают так: каждый модуль в Django имеет файл module_api.py — это единственный вход в модуль. Все функции там, типа visit_api.handoff_to_doctor().
AI знает правило: "Нужно что-то с визитами? Иди в visit_api.py". Не нужно шарить по 50 файлам.
Если твой код – помойка, где даже люди не разберутся, AI тоже не разберется. Мусор на входе → мусор на выходе.
Тест: дай коллеге незнакомый кусок кода. Он за 5 минут понял что к чему? Нет? Тогда и AI не поймет.
Нельзя выкинуть разработчиков
Главная ошибка: "давайте AI всё сделает, а мы уволим половину команды".
Нет. AI генерирует код, но кто-то должен понимать:
- Это правильное решение или костыль?
- Это не сломает систему через полгода?
- Это вообще то, что нужно?
Поэтому инвестируй в команду, а не выкидывай её.
Бутылочное горло: проверка кода
AI генерирует код быстрее, чем люди проверяют.
Что делать:
- Автотесты на максимум
- Линтеры, проверки архитектуры
- Автоматизация QA без танцев с бубном
Итого:
Успех AI в разработке = хороший контекст + умная команда. Без этого получишь тонну кода, который придется переписывать.
🔗 https://blog.kierangill.xyz/oversight-and-guidance
blog.kierangill.xyz
Scaling LLMs to larger codebases - Kieran Gill
Where to focus investments to best leverage AI tooling
2
Forwarded from на Вайбе
🎄🔥 Предновогодний 325 выпуск подкаста "на Вайбе" уже онлайн!
Сегодня разбираем максимально хайповую неделю в ИИ: Amazon заходит к OpenAI с миллиардными деньгами, выходят GPT-5.2, Pro и Codex, ChatGPT внезапно получает Photoshop и редактирование PDF, а Disney добровольно отдаёт своих персонажей нейросетям. Google делает Gemini 3 Flash дефолтом для миллионов, Cursor начинает покупать компании, Grok рвёт всех в speech-to-speech, появляются «наркотики для AI», роботакси Tesla за $4.20, Waymo замирает на перекрёстках, а Пентагон официально начинает готовиться к AGI. Финал - слово года «slop» и ИИ-архитекторы как «Человек года». Лампово, тревожно и очень показательно.
👉 YouTube
👉 Apple Podcasts
👉 Spotify
👉 Скачать mp3
👉 RSS
💬 Обсудить в чате
Сегодня разбираем максимально хайповую неделю в ИИ: Amazon заходит к OpenAI с миллиардными деньгами, выходят GPT-5.2, Pro и Codex, ChatGPT внезапно получает Photoshop и редактирование PDF, а Disney добровольно отдаёт своих персонажей нейросетям. Google делает Gemini 3 Flash дефолтом для миллионов, Cursor начинает покупать компании, Grok рвёт всех в speech-to-speech, появляются «наркотики для AI», роботакси Tesla за $4.20, Waymo замирает на перекрёстках, а Пентагон официально начинает готовиться к AGI. Финал - слово года «slop» и ИИ-архитекторы как «Человек года». Лампово, тревожно и очень показательно.
👉 YouTube
👉 Apple Podcasts
👉 Spotify
👉 Скачать mp3
👉 RSS
💬 Обсудить в чате
YouTube
💊 Вещества для ИИ, GPT-5.2, GLM 4.7, США готовится к AGI, слово года - "ИИ-помои" / ПНВ #325
Сегодня в выпуске: Amazon заходит к OpenAI с миллиардными деньгами, выходят GPT-5.2, Pro и Codex, ChatGPT внезапно получает Photoshop и редактирование PDF, а Disney добровольно отдаёт своих персонажей нейросетям. Google делает Gemini 3 Flash дефолтом для…
Вау! Крутое видео от Маркиза, масштабы современных транзисторов объясняет шикарно: https://www.youtube.com/watch?v=Jh9pFp1oM7E
YouTube
I shrunk down into an M5 chip
I shrunk myself down to explore the scale of transistors.
Watch the companion video from @EpicSpaceman
MKBHD Merch: http://shop.MKBHD.com
Playlist of MKBHD Intro music: https://goo.gl/B3AWV5
~
http://twitter.com/MKBHD
http://instagram.com/MKBHD
http:…
Watch the companion video from @EpicSpaceman
MKBHD Merch: http://shop.MKBHD.com
Playlist of MKBHD Intro music: https://goo.gl/B3AWV5
~
http://twitter.com/MKBHD
http://instagram.com/MKBHD
http:…
🌲✨ В последнем интервью года на АйТиБороде ныряем в тему Edge Computing запуск нейросетей на периферии!
Мы не просто пройдемся по верхам, а залезем «под капот»: вас ждет плотное погружение в специфику железа и базу по нейросетям. Мы постараемся понять, как и, главное, зачем крутить ИИ на периферийных устройствах.
Проводником в мир Edge AI для нас сегодня станет Иван Турасов, Senior Solutions Engineer из Qualcomm.
Так что, заваривайте чаинский / кофеинский и понали, будет базировано 🔥
https://youtu.be/oO0kdAWHoYI
Мы не просто пройдемся по верхам, а залезем «под капот»: вас ждет плотное погружение в специфику железа и базу по нейросетям. Мы постараемся понять, как и, главное, зачем крутить ИИ на периферийных устройствах.
Проводником в мир Edge AI для нас сегодня станет Иван Турасов, Senior Solutions Engineer из Qualcomm.
Так что, заваривайте чаинский / кофеинский и понали, будет базировано 🔥
https://youtu.be/oO0kdAWHoYI
YouTube
Как крутят нейронки на периферийных устройствах / База по Edge Computing от инженера из Qualcomm
В последнем интервью года ныряем в тему Edge Computing запуск нейросетей на периферии. Мы не просто пройдемся по верхам, а залезем «под капот»: вас ждет плотное погружение в специфику железа и базу по нейросетям. Мы постараемся понять, как и, главное, зачем…
2
🎄 Финальный выпуск 2025-го!
Пока все вокруг дорезают салаты и закрывают последние таски, я решил, что самое время выдохнуть, налить горячего чаю и просто пообщаться. Приглашаю вас на заключительный в этом году выпуск на канале, разговорный выпуск про место вайбкодинга в программировании!
Я постарался разложить всё по полочкам и рассказать, откуда вообще взялся этот термин, как он умудрился мутировать из локальной шутки в реальный метод взаимодействия с ИИ в разработке, нормально ли называть программиста "вайбкодером", оценим техническую подноготную и разберемся, куда же всё-таки несётся этот технологический поезд.
👉 https://youtu.be/2EZxvgRiaoY
Всех с наступающим Новым годом!
Побольше вам спокойствия и ясных мыслей! ✨
Пока все вокруг дорезают салаты и закрывают последние таски, я решил, что самое время выдохнуть, налить горячего чаю и просто пообщаться. Приглашаю вас на заключительный в этом году выпуск на канале, разговорный выпуск про место вайбкодинга в программировании!
Я постарался разложить всё по полочкам и рассказать, откуда вообще взялся этот термин, как он умудрился мутировать из локальной шутки в реальный метод взаимодействия с ИИ в разработке, нормально ли называть программиста "вайбкодером", оценим техническую подноготную и разберемся, куда же всё-таки несётся этот технологический поезд.
👉 https://youtu.be/2EZxvgRiaoY
Всех с наступающим Новым годом!
Побольше вам спокойствия и ясных мыслей! ✨
YouTube
Поздравляю, ты - ВАЙБКОДЕР! / Настоящее ли это программирование - vibe coding? Давайте разбираться.
С возвращением в «Know How»! Сегодня у нас на разборе зверь по имени vibe coding.
Без лишнего официоза разложим всё по полочкам: откуда взялся термин, как он мутировал из шутки в реальный метод взаимодействия с ИИ, и нормально ли вообще так называть программиста…
Без лишнего официоза разложим всё по полочкам: откуда взялся термин, как он мутировал из шутки в реальный метод взаимодействия с ИИ, и нормально ли вообще так называть программиста…
1
АйТиБорода pinned «🎄 Финальный выпуск 2025-го! Пока все вокруг дорезают салаты и закрывают последние таски, я решил, что самое время выдохнуть, налить горячего чаю и просто пообщаться. Приглашаю вас на заключительный в этом году выпуск на канале, разговорный выпуск про место…»
Forwarded from AI Product | Igor Akimov
В качестве вдохновения - вот как раз дошли руки разобрать опрос от Lenny's Newletter (1750 респондентов из продуктовых команд)
https://www.lennysnewsletter.com/p/ai-tools-are-overdelivering-results
Главный вывод: AI перевыполняет ожидания. 55% говорят, что результаты превысили их ожидания, 70% отмечают рост качества работы. Больше половины экономят минимум 4+ часа в неделю на ключевых задачах.
Кто получает максимум пользы: фаундеры компаний
49% экономят 6+ часов в неделю (в 2 раза больше, чем другие роли)
45% считают качество работы "намного лучше"
78% видят позитивный ROI
Секрет в том, как они используют AI. Фаундеры применяют его для стратегического мышления: productivity & decision support (32.9%), product ideation (19.6%), vision/strategy (19.1%). AI для них – не просто инструмент, а со-мыслитель.
Продакты и дизайнеры используют AI для решения текущих задач:
PM: написание требований (21.5%), создание прототипов (19.8%), коммуникация (18.5%)
Дизайнеры: проектирование исследований (22.3%), контент и копирайт (17.4%)
Прикольно, что продакты начали активно прототипировать без дизайнеров – Lovable (8.7%) и Cursor (7.7%) в топ-7 инструментов у PM.
Инженеры – смешанная картина:
Кодинг доминирует (51% используют для написания кода)
Но 21% отмечают ухудшение качества (самый высокий показатель негатива)
Главный запрос: автоматизировать скучные задачи после написания кода – документация (+25.8pp demand gap), code review (+24.5pp), тесты (+23.5pp)
ChatGPT доминирует у всех, кроме инженеров:
72.1% фаундеров
57.7% PM
49.6% дизайнеров
У инженеров идёт жесткая гонка топ-3:
Cursor – 33.2%
ChatGPT – 30.8%
Claude Code – 29.0%
Где самые большие возможности (хотят делать, но пока не могут в нужном качестве):
PM: user research (+27.2pp) и prototyping (+24.6pp)
Дизайнеры: prototyping & interaction design (+27.8pp)
Инженеры: documentation (+25.8pp), code review (+24.5pp), tests (+23.5pp)
Фаундеры: product ideation (+29.0pp), GTM strategy (+24.7pp), market analysis (+24.0pp)
И прикольное от Kevin Weil (VP OpenAI): «Используемая вами сегодня модель искусственного интеллекта – худшая модель искусственного интеллекта, которую вы когда-либо будете использовать в своей жизни».
https://www.lennysnewsletter.com/p/ai-tools-are-overdelivering-results
Главный вывод: AI перевыполняет ожидания. 55% говорят, что результаты превысили их ожидания, 70% отмечают рост качества работы. Больше половины экономят минимум 4+ часа в неделю на ключевых задачах.
Кто получает максимум пользы: фаундеры компаний
49% экономят 6+ часов в неделю (в 2 раза больше, чем другие роли)
45% считают качество работы "намного лучше"
78% видят позитивный ROI
Секрет в том, как они используют AI. Фаундеры применяют его для стратегического мышления: productivity & decision support (32.9%), product ideation (19.6%), vision/strategy (19.1%). AI для них – не просто инструмент, а со-мыслитель.
Продакты и дизайнеры используют AI для решения текущих задач:
PM: написание требований (21.5%), создание прототипов (19.8%), коммуникация (18.5%)
Дизайнеры: проектирование исследований (22.3%), контент и копирайт (17.4%)
Прикольно, что продакты начали активно прототипировать без дизайнеров – Lovable (8.7%) и Cursor (7.7%) в топ-7 инструментов у PM.
Инженеры – смешанная картина:
Кодинг доминирует (51% используют для написания кода)
Но 21% отмечают ухудшение качества (самый высокий показатель негатива)
Главный запрос: автоматизировать скучные задачи после написания кода – документация (+25.8pp demand gap), code review (+24.5pp), тесты (+23.5pp)
ChatGPT доминирует у всех, кроме инженеров:
72.1% фаундеров
57.7% PM
49.6% дизайнеров
У инженеров идёт жесткая гонка топ-3:
Cursor – 33.2%
ChatGPT – 30.8%
Claude Code – 29.0%
Где самые большие возможности (хотят делать, но пока не могут в нужном качестве):
PM: user research (+27.2pp) и prototyping (+24.6pp)
Дизайнеры: prototyping & interaction design (+27.8pp)
Инженеры: documentation (+25.8pp), code review (+24.5pp), tests (+23.5pp)
Фаундеры: product ideation (+29.0pp), GTM strategy (+24.7pp), market analysis (+24.0pp)
И прикольное от Kevin Weil (VP OpenAI): «Используемая вами сегодня модель искусственного интеллекта – худшая модель искусственного интеллекта, которую вы когда-либо будете использовать в своей жизни».