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: Denoscript, 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.
@max_about_ai
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: Denoscript, 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.
@max_about_ai
Lennysnewsletter
Announcing 15+ free premium tools available exclusively to paid annual subscribers
Over $15,000 in value for just $350. All the tools, community, and advice you need to build and grow a world-class product and career.
👍8❤6🔥3
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.
Подписаться
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.
Подписаться
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍8🔥2
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.
➖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.
🔥22👍12❤5
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)
Посмотреть детали и зарегистрироваться
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)
Посмотреть детали и зарегистрироваться
🔥21❤11👍9🤮1
Влияние AI инструментов на рынок разработки
Существует множество различных сценариев как AI coding ассистенты изменят рынок разработки через 5 лет, но я бы выделил следующие:
1️⃣ Ничего не изменится. AI инструменты не окажут значительного влияния на рынок разработки.
2️⃣ AI - всего лишь новый инструмент разработчика, как IDE или новый язык программирования. Эффективность труда повысится, но рынок разработки существенно не изменится.
3️⃣ AI совершит революцию и рынку больше не нужно будет столько разработчиков.
4️⃣ AI совершит революцию, но рынку может понадобится еще больше разработчиков, потому что ранее нерентабельные проекты станут рентабельными. Роль разработчика и скиллсет существенно изменятся.
Изменения будут не однородными и зависят как минимум от следующих факторов:
- Опыт разработчика
- Корпорация vs стартап
- Frontend vs Backend vs Mobile vs DS & ML vs Management
- Регион и зарплата
- Готовность адаптироваться к новым инструментам и процессам
Я не умею предсказывать будущее и текущих данных недостаточно, чтобы однозначно сказать по какому сценарию будет развиваться рынок разработки, но я пристально слежу за количеством сокращений, активностью найма, трудозатратами на поиск новой работы и изменениями в зарплатах.
PS: На недавней онлайн-конференции мы обсудили тему детальнее. Вчера выложили записи, бесплатный доступ можно получить на сайте ai-dev.live.
Подписаться
Существует множество различных сценариев как AI coding ассистенты изменят рынок разработки через 5 лет, но я бы выделил следующие:
1️⃣ Ничего не изменится. AI инструменты не окажут значительного влияния на рынок разработки.
2️⃣ AI - всего лишь новый инструмент разработчика, как IDE или новый язык программирования. Эффективность труда повысится, но рынок разработки существенно не изменится.
3️⃣ AI совершит революцию и рынку больше не нужно будет столько разработчиков.
4️⃣ AI совершит революцию, но рынку может понадобится еще больше разработчиков, потому что ранее нерентабельные проекты станут рентабельными. Роль разработчика и скиллсет существенно изменятся.
Изменения будут не однородными и зависят как минимум от следующих факторов:
- Опыт разработчика
- Корпорация vs стартап
- Frontend vs Backend vs Mobile vs DS & ML vs Management
- Регион и зарплата
- Готовность адаптироваться к новым инструментам и процессам
Я не умею предсказывать будущее и текущих данных недостаточно, чтобы однозначно сказать по какому сценарию будет развиваться рынок разработки, но я пристально слежу за количеством сокращений, активностью найма, трудозатратами на поиск новой работы и изменениями в зарплатах.
PS: На недавней онлайн-конференции мы обсудили тему детальнее. Вчера выложили записи, бесплатный доступ можно получить на сайте ai-dev.live.
Подписаться
1👍17❤9🔥7👎1
Протестировал AI браузеры Comet (от Perplexity) и Atlas (от OpenAI)
Есть два режима:
⁃ Обычный браузер с чатбот функционалом. Как будто у тебя всегда открытка вкладка справа с Perplexity / ChatGPT.
⁃ Агентский режим (на фото снизу), имитирующий работу пользователя (может заполнять формы, искать информацию, переходить по ссылкам и кликать на кнопки, отдельно можно разрешить или запретить авторизоваться на сайтах)
Краткое сравнение:
⁃ Движок: у обоих Chromium.
⁃ Платформы: у Comet - Windows & macOS, Atlas - только macOS
⁃ Цена: чатбот функционал - бесплатно, агентский режим входит в платную подписку Perplexity Pro или ChatGPT Plus соответственно.
У AI браузеров выявлены уязвимости к промпт-инъекциям, поэтому делиться платежными данными или авторизоваться в основных аккаунтах я бы не стал.
Результаты моих экспериментов:
Оказалось, у меня не так много сценариев использования браузера, которые можно автоматизировать. Из самого очевидного я придумал протестировать на поиске отелей и билетов, поиске интересных твитов или статей про AI. Ни в одном из сценариев использование AI браузера не дало ускорения, но это определенно было весело. Из этих двух браузеров мне показалось, что Comet справляется с задачами чуть-чуть лучше, но это субъективно.
Выводы: браузерами по умолчанию я их точно не сделаю, но буду экспериментировать дальше.
Подписаться
Есть два режима:
⁃ Обычный браузер с чатбот функционалом. Как будто у тебя всегда открытка вкладка справа с Perplexity / ChatGPT.
⁃ Агентский режим (на фото снизу), имитирующий работу пользователя (может заполнять формы, искать информацию, переходить по ссылкам и кликать на кнопки, отдельно можно разрешить или запретить авторизоваться на сайтах)
Краткое сравнение:
⁃ Движок: у обоих Chromium.
⁃ Платформы: у Comet - Windows & macOS, Atlas - только macOS
⁃ Цена: чатбот функционал - бесплатно, агентский режим входит в платную подписку Perplexity Pro или ChatGPT Plus соответственно.
У AI браузеров выявлены уязвимости к промпт-инъекциям, поэтому делиться платежными данными или авторизоваться в основных аккаунтах я бы не стал.
Результаты моих экспериментов:
Оказалось, у меня не так много сценариев использования браузера, которые можно автоматизировать. Из самого очевидного я придумал протестировать на поиске отелей и билетов, поиске интересных твитов или статей про AI. Ни в одном из сценариев использование AI браузера не дало ускорения, но это определенно было весело. Из этих двух браузеров мне показалось, что Comet справляется с задачами чуть-чуть лучше, но это субъективно.
Выводы: браузерами по умолчанию я их точно не сделаю, но буду экспериментировать дальше.
Подписаться
1👍27🔥8❤6
Вайб-кодинг и AI инструменты все еще относительно плохо (прирост производительности измеряется в процентах, а не в разах) работают в крупных компаниях. Решил немного структурировать причины этого.
1⃣ В энтерпрайзе повышенные требования к качеству кода, стабильности приложений, безопасности и приватности данных.
2⃣ В крупных компаниях часто встречаются гигантские кодовые базы, которые не влезают в контекст и на которых инструменты не обучены. Ситуация осложняется частым наличием legacy стека технологий.
3⃣ Существующие AI coding ассистенты заточены под прототипирование и MVP.
4⃣ Написание кода в крупных компаниях редко бывает bottleneck: чаще все упирается в сбор требований, согласование изменений с другими командами и верификации изменений.
5⃣ Административно-бюрократический, компании не хотят рисковать, потому что тяжело объективно померить эффект от внедрения AI. Существующие процессы не адаптированы под увеличение числа изменений в разы.
6⃣ Человеческий фактор - люди в энтерпрайзе меньше привыкли рисковать и часто предпочитают уже устоявшиеся в компании технологии.
Причины 1-3 могут и, вероятно, будут решены AI компаниями, разрабатывающими новые версии IDE, CLI и сервисов. Уже сейчас видно смещение фокуса крупных игроков (Microsoft, Anthropic, Devin & Windsurf, Cursor) на enterprise-ready решения.
Причины 4-6 каждой компании придется решать самостоятельно и от того как успешно она с этим справиться будет зависеть ее будущее.
Подписаться
1⃣ В энтерпрайзе повышенные требования к качеству кода, стабильности приложений, безопасности и приватности данных.
2⃣ В крупных компаниях часто встречаются гигантские кодовые базы, которые не влезают в контекст и на которых инструменты не обучены. Ситуация осложняется частым наличием legacy стека технологий.
3⃣ Существующие AI coding ассистенты заточены под прототипирование и MVP.
4⃣ Написание кода в крупных компаниях редко бывает bottleneck: чаще все упирается в сбор требований, согласование изменений с другими командами и верификации изменений.
5⃣ Административно-бюрократический, компании не хотят рисковать, потому что тяжело объективно померить эффект от внедрения AI. Существующие процессы не адаптированы под увеличение числа изменений в разы.
6⃣ Человеческий фактор - люди в энтерпрайзе меньше привыкли рисковать и часто предпочитают уже устоявшиеся в компании технологии.
Причины 1-3 могут и, вероятно, будут решены AI компаниями, разрабатывающими новые версии IDE, CLI и сервисов. Уже сейчас видно смещение фокуса крупных игроков (Microsoft, Anthropic, Devin & Windsurf, Cursor) на enterprise-ready решения.
Причины 4-6 каждой компании придется решать самостоятельно и от того как успешно она с этим справиться будет зависеть ее будущее.
Подписаться
👍27💯10❤6🔥2👎1🥴1😐1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Пока все пишут про релиз Gemini 3 и новую Antigravity IDE от Google, я решил написать про NotebookLM, которым периодически пользуюсь уже довольно давно. Триггером для новой волны интереса стал пост Игоря про новые фичи в NotebookLM: deep research и генерация видео.
NotebookLM - это AI сервис от Google, который на основе загруженных вами документов и видео помогает быстро получать ответы, конспекты и объяснения по вашим материалам. Мой самый популярный use case - это краткий пересказ Youtube видео. Еще я пытался генерировать подкасты по статьям (на русском тоже работает), но в итоге не зашло.
Сейчас я работаю над статьей про метрики внедрения AI ассистентов, пишу по-старинке “из головы”. Решил попробовать потестировать NotebookLM на задачи анализа уже опубликованных материалов. Если коротко, то ничего нового я к сожалению не узнал, но по менее профильной теме было бы точно интересно. Уровень качества материалов - студенческая курсовая. Много теории, неплохая работа с источниками и их суммаризация, но отсутствует новизна и небольшая глубина анализа. Для погружения в абсолютно новую тему - точно рекомендую, может быстро ускорить процесс обучения.
Приложил полностью автоматически сгенерированное видео по теме метрик внедрения AI. Весь промпт был в одно предложение.
Еще хочу порекомендовать канал Игоря Tips AI | IT & AI. Сам давно его читаю и постоянно узнаю оттуда новые прикольные штуки.
Подписаться
NotebookLM - это AI сервис от Google, который на основе загруженных вами документов и видео помогает быстро получать ответы, конспекты и объяснения по вашим материалам. Мой самый популярный use case - это краткий пересказ Youtube видео. Еще я пытался генерировать подкасты по статьям (на русском тоже работает), но в итоге не зашло.
Сейчас я работаю над статьей про метрики внедрения AI ассистентов, пишу по-старинке “из головы”. Решил попробовать потестировать NotebookLM на задачи анализа уже опубликованных материалов. Если коротко, то ничего нового я к сожалению не узнал, но по менее профильной теме было бы точно интересно. Уровень качества материалов - студенческая курсовая. Много теории, неплохая работа с источниками и их суммаризация, но отсутствует новизна и небольшая глубина анализа. Для погружения в абсолютно новую тему - точно рекомендую, может быстро ускорить процесс обучения.
Приложил полностью автоматически сгенерированное видео по теме метрик внедрения AI. Весь промпт был в одно предложение.
Еще хочу порекомендовать канал Игоря Tips AI | IT & AI. Сам давно его читаю и постоянно узнаю оттуда новые прикольные штуки.
Подписаться
👍20🔥10❤9👀2
Метрики внедрения AI coding инструментов в компаниях
В комментах к одному из прошлых постов спросили про метрики внедрения AI coding инструментов. Решил написать свою точку зрения.
Мерить эффективность работы программистов готовыми метриками - очень сложно. А эффект от внедрения AI coding инструментов - еще сложнее:
1⃣ бизнесу важны деньги - сэкономленные или заработанные. Но связь между кодом и финансовым результатом появляется только через месяцы или годы, поэтому нужно использовать прокси-метрики.
2⃣ нормальных метрик на уровне одного разработчика практически нет. Данные шумные, люди хачат KPI, а сами измерения меняют поведение.
3⃣ популярные показатели вроде LoC, числа коммитов, пулл-реквестов, закрытых задач, субъективных оценок ускорения очень часто не репрезентативны. Также как и количество принятых изменений от AI coding агентов.
4⃣ черри-пикинг отдельных удачных кейсов (например миграция с legacy на новый тех стек) может показывать крутые отдельно взятые бизнес-результаты, но не всегда масштабируется на всю организацию.
Я считаю, что важнее мерить импакт на уровне команды или бизнеса-юнита:
1⃣ time to market для фичей (время от попадания в бэклог до прода);
2⃣ размер и количество заделиверенных изменений (проще если есть стори-пойнты или другой способ оценки размера ченжей);
3⃣ change failure rate (процент релизов с откатом или инцидентом);
4⃣ количество post release багов.
Именно эти 4 метрики в совокупности являются взаимодополняемыми и сбалансированными. Плюс полезно мерить уровень удовлетворенности разработчиков AI тулами (NPS), но это вторичный показатель, влияющий лишь на выбор инструментов.
Подписаться
В комментах к одному из прошлых постов спросили про метрики внедрения AI coding инструментов. Решил написать свою точку зрения.
Мерить эффективность работы программистов готовыми метриками - очень сложно. А эффект от внедрения AI coding инструментов - еще сложнее:
1⃣ бизнесу важны деньги - сэкономленные или заработанные. Но связь между кодом и финансовым результатом появляется только через месяцы или годы, поэтому нужно использовать прокси-метрики.
2⃣ нормальных метрик на уровне одного разработчика практически нет. Данные шумные, люди хачат KPI, а сами измерения меняют поведение.
3⃣ популярные показатели вроде LoC, числа коммитов, пулл-реквестов, закрытых задач, субъективных оценок ускорения очень часто не репрезентативны. Также как и количество принятых изменений от AI coding агентов.
4⃣ черри-пикинг отдельных удачных кейсов (например миграция с legacy на новый тех стек) может показывать крутые отдельно взятые бизнес-результаты, но не всегда масштабируется на всю организацию.
Я считаю, что важнее мерить импакт на уровне команды или бизнеса-юнита:
1⃣ time to market для фичей (время от попадания в бэклог до прода);
2⃣ размер и количество заделиверенных изменений (проще если есть стори-пойнты или другой способ оценки размера ченжей);
3⃣ change failure rate (процент релизов с откатом или инцидентом);
4⃣ количество post release багов.
Именно эти 4 метрики в совокупности являются взаимодополняемыми и сбалансированными. Плюс полезно мерить уровень удовлетворенности разработчиков AI тулами (NPS), но это вторичный показатель, влияющий лишь на выбор инструментов.
Подписаться
👍20❤7🤷♂2👎1💯1
Forwarded from Midov trip
Активно ищу талантливого и энергичного фулстек founding engineer с потенциалом на кофаундера для совместной работы над 2pr.io, AI-агентом для контента в LinkedIn.
Текущий founding engineer вынужден уйти по личным причинам, но будет доступен для комфортной передачи продукта.
Я не ищу простого сотрудника. Ищу второго пилота или даже кофаундера.
Описание роли здесь
Просьба внимательно прочесть описание и если всё нравится, присылай сразу CV и/или LinkedIn в ТГ в личку @imidov
Текущий founding engineer вынужден уйти по личным причинам, но будет доступен для комфортной передачи продукта.
Я не ищу простого сотрудника. Ищу второго пилота или даже кофаундера.
Описание роли здесь
Просьба внимательно прочесть описание и если всё нравится, присылай сразу CV и/или LinkedIn в ТГ в личку @imidov
midov on Notion
Founding engineer | Notion
TLDR
👍6👎4❤2🔥1
Если вы читаете Колю или Тимура, то вы вероятно уже знаете что мы решили устроить опрос про использование AI в разработке наподобие внутренних опросов, которые недавно опубликовал Anthropic.
Мы хотим узнать про подходы и инструменты которые дали наибольший прирост производительности или наоборот не оправдали ожиданий. Это краудсорсинг и всем кто примет в нем участие мы пришлем все анонимизированные ответы на опросы.
Разумеется, своими выводами и самым интересным я поделюсь в канале, но посмотреть на сырые данные тоже очень ценно, потому что вы сможете выцепить кейсы релевантные именно вам. У нас уже больше 70 интересных ответов, пройти опрос можно здесь.
PS: если поделитесь публично в канале с 100+ подписчиками мы добавим вас на страницу результатов.
@max_about_ai
Мы хотим узнать про подходы и инструменты которые дали наибольший прирост производительности или наоборот не оправдали ожиданий. Это краудсорсинг и всем кто примет в нем участие мы пришлем все анонимизированные ответы на опросы.
Разумеется, своими выводами и самым интересным я поделюсь в канале, но посмотреть на сырые данные тоже очень ценно, потому что вы сможете выцепить кейсы релевантные именно вам. У нас уже больше 70 интересных ответов, пройти опрос можно здесь.
PS: если поделитесь публично в канале с 100+ подписчиками мы добавим вас на страницу результатов.
@max_about_ai
👍16❤5🔥3