Про обучение

Для одного из других своих каналов я писал пост про то, как сложно сделать первые шаги в новой теме, когда ты не знаешь что гуглить, как гуглить, каким ресурсам можно доверять, а каких лучше посторониться. Так вот, если кратко, то вся суть поста сводилась к тому, что алгоритмы ютуба понимают тебя настолько хорошо, что по твоим поисковым запросам и просмотренным видео выстраивают тебе кривую обучения и тебе только и остаётся смотреть ролики, которые предлагает ютуб, чтобы разобраться в теме.

И это по-прежнему так, и я разобрался во многих топиках, которые мне не поддавались другим образом, либо на которые не было времени, через эксплуатацию алгоритмов ютуба, но 8 августа всё изменилось. Вышел GPT-5.

И мне не хватит пальцев на руках, чтобы пересчитать людей, с которыми я лично общался, которые не поняли, что в тот день произошла революция. Зато с запасом хватит пальцев, чтобы пересчитать людей, которые поняли, что произошло. И мне будет очень интересно разобрать эту тему в другом посте, но сейчас об обучении.

Незадолго до выхода GPT-5 в ChatGPT появилась функция «Study and Learn», которая по сути заменяет тебе учителя. Но в до-gpt-5 эре в ней было не так много пользы, так как все предудыщие модели сильно страдали от двух проблем: галлюцинаций и потери контекста. В GPT-5 эти проблемы не устранены, но над ними провели огромную работу над ошибками, в связи с чем GPT-5 значительно меньше галлюционирует и реально тебя слушает, а не додумывает.

Помимо этого GPT-5 может делать крутые интерактивные примеры, отвечает только по делу, и как я написал выше: реально помнит контекст, что крайне важно в вопросе обучения.

Вообще на написание этого поста меня подтолкнуло то, что я захотел закрыть свои пробелы в frontend-разработке, используя эту фичу и результат превзошёл все мои ожидания: GPT-5 задаёт действительно глубокие вопросы, создаёт крутые примеры и общается с тобой «на равных» как разработчик, с разработчиком, а не как нейросеть с пятилетним ребенком.

Очень советую попробовать эту фичу в той области знаний, которой вы хотели разобраться, но у вас не получилось с прежними методами. Ну, и конечно, пробуйте только на платной версии, так как на бесплатной ваши впечатления будут СИЛЬНО смазаны.

Coinbase уволили всех айтишников, которые не освоили ИИ в работе. И это только начало. Моё предсказание такое, что в худшем случае программисты в привычном нам понимании перестанут существовать к 2027 году, а в лучшем к 2029 году.

Почему так? ИИ сильно ускоряет работу, чтобы там не показывали различные исследования от METR, MIT, VK и других контор.

Почему исследования показывают замедление в разработке? Во всех трёх исследованиях о которых я знаю, люди либо не умели проводить исследования, либо причиной было skill issue самих разработчиков. ИИ нельзя просто взять, сказать ему «построй дворец, такой как я задумал» и ожидать, что он сделает то, что вы его попросили — это просто не сработает, но если постепенно, шаг за шагом, рассказывать ИИ о том, что ты от него хочешь, местами исправляя его работу, то ты получишь результат значительно быстрее. Многие разработчики не хотят разбираться в новом инструменте, и я могу их понять, но те, кто не успеют адаптироваться в скором времени просто окажутся за бортом.

В будущем разработка сильно упростится, по сравнению с тем, что есть сейчас. Нам не придётся хранить в голове миллионы строк кода — ИИ точно ответит на любой вопрос по коду, а сам контекст проекта не будет раскидан на десятки, а то и сотни человек, что тоже упростит разработку за счёт того, что один человек будет понимать гораздо большую часть проекта, чем сейчас, с другой стороны повысится bus-фактор. Но вероятно ИИ также поможет нам и с этим, за счёт того, что будет генерировать интерактивные курсы к проектам.

В любом случае прямо сейчас ясно одно: всем, кто не адаптируется к новым реалиям, в новом мире, уже совсем скоро, не будет места.

Инструмент улучшающий промпты по клику!

Думаю, что все мы время от времени ленимся написать корректный, красивый, полноценный промпт, потому что во-первых это занимает много времени, а во-вторых, что важнее, написание комплексного промпта заставляет наши мозговые мюсли двигаться, чего мы как вид стараемся избегать всеми силами.

PrettyPrompt решает эту задачу. Он не единственный в своём роде, но самый удобный точно.

🤔 Что?
Это браузерное расширение, улучшающее ваш промпт прямо в интерфейсе ChatGPT, Claude или Gemini по одному клику.

🧠 Как?
У расширения есть два режима:
1. Improve: одной кнопкой улучшает ваш промпт и рассказывает что сделал;
2. Refine: задаёт вопросы по вашему промпту, внося изменения в соответствии с вашими ответами.

💵 Почём?
Пять промптов в день можно улучшить бесплатно, а за безлимтное улучшение просят $12 в месяц... Что само собой дофига, но если вы общаетесь с LLM лишь время от времени, то это отличный вариант!

Из hassle-free решений могу ещё порекомендовать платформу от OpenAI. Она полностью бесплатная, но не такая удобная и быстрая, а также нацелена исключительно на решение задач разработки.

💫 Подборка сервисов и инструментов на случай, если вы хотите собрать небольшое приложение, прототип или полноценный звездолёт

🐣 База

Google Opal подойдёт, если вы хотите собрать что-то очень простенькое, но при этом то, чем вы сможете управлять. Сервис по сути представляет собой гибрид Lovable (создаёт сайт) и n8n (создаёт строительные no-code блоки, через которые реализуется логика).

Прямо сейчас он полностью бесплатный, но нужен американский VPN.

🚧 Прототип

Lovable уже не превратит вашу логику в no-code блоки, но полноценный код, который вы потом можете перенести к себе в проект на Github и даже привязать к нему базу данных и бэкенд прямо в интерфейсе сайта очень даже напишет. Отлично подходит для того, чтобы сделать прототип, либо даже полноценный инструмент без участия разработчиков.

В день дают 5 бесплатных кредитов, а за $25 в месяц можно получить ещё 100 сверху тех 5, что выдают ежедневно.

👹 Хардкор

Shotgun Code не опубликует сайт за вас по клику кнопки, не привяжет базу данных без промпта и не сгенерирует no-code блоки. Это уже полноценный инструмент для разработчиков, которые в душе чувствуют себя архитекторами. Под капотом крутится сеть агентов, которые анализируют контекст твоего проекта, затем на основе твоего запроса продумывают архитектуру и план, пишут код, проходят несколько циклов код-ревью и выдают вам результат. Грубо говоря, это Cursor на максималках с контекстом вашего проекта.

Open-source версия бесплатная. Автор плотно работает над выпуском улучшенной платной версии, ожидаем её в ближайшие пару недель.

Как хакатон поменял мой взгляд на продуктовую разработку

С 4 по 5-е сентября у нас в Додо проходил хакатон. По сути, это такое соревнование, в котором вы меряетесь письками продуктами, которые создали с нуля за отведенный промежуток времени.

Наш хакатон длился 24 часа... в ленивые дни за такой промежуток времени я успеваю написать небольшой компонент, а в очень продуктивный день я сверстаю целую страницу, либо проведу основательный рефакторинг. По меркам индустрии это считается крутой скоростью, и меня часто хвалят за то, как быстро я работаю, но, как я выяснил на хакатоне, — это медленно, а я сломан продуктовой разработкой.

Моя сверстанная страница за "продуктивный" день работы на хакатоне никого не удивит, потому что другие команды за это время успеют построить звездолёт. Ребята, у которых нет опыта в разработке и которым ты сам же поставил задачу несколько часов назад...

Давайте же разберемся, почему так произошло. Во время хакатона я старался сделать не MVP, а продукт. Ключевое различие между ними в том, что первое ты делаешь, чтобы проверить теорию, а второе — чтобы им пользовались люди. На хакатоне никто не ждёт от тебя, что ты сделаешь продукт, от тебя ждут MVP. И в этом смысле продуктовая разработка меня сломала: я уже не могу «бац-бац и в продакшен», что-то навайбкодить, вообще не смотреть на то, что получилось, и просить AI исправить что-то за меня, не трогая код ручками.

Я знаю, насколько сложно поддерживать спагетти-код.
Я знаю, насколько сложно добавлять в него фичи.
Я знаю, что по мере роста кодовой базы, проект может стать неподдерживаемым.

Ребята в моей команде не знали.
И буквально произошла история: «я не знал, что так нельзя, поэтому сделал это».

Так получилось, что мы параллельно писали два приложения: одно — я, другое — Саша, которая никогда не писала код.

И к тому времени, когда у меня было готово относительно красивое приложение только с базовым функционалом, в котором я продумал UX и к которому я планировал прикрутить ещё пару базовых фичей...

...у Саши уже был готов звездолёт: приложение со всеми фичами, которые мы обсуждали (даже с теми, что не собирались реализовывать в связи с жёстким дедлайном), с прикрученным бекендом, с интересным визуалом, с авторизацией, с интеграцией AI в двух разных частях приложения!!! Вау!

Не буду скрывать. Когда я это увидел, у меня отвисла челюсть. В последний раз я был так сильно удивлён, когда вышла GPT-5. На короткий период я даже словил приступ синдрома самозванца — настолько увиденное было круто!

Когда Саша скинула мне ссылку на репозиторий, я тоже был сильно удивлён, но уже тем, что там было жуткое спаггети, в котором ориентироваться мог только ранее упомянутый GPT-5.

И в этот момент меня осенило во второй раз: я слишком сильно зациклился на реализации, пытался довести код до совершенства там, где это вообще не требовалось. Я, как и 100% разработчиков, попал в «ловушку хорошей реализации» и забыл прикладную истину: «всем похер чо под капотом, покуда едет». Честно говоря, я думал, что уже давно не страдаю этим и могу легко смещать фокус с качества на скорость там, где это требуется, но когда я увидел, что в проекте Саши буквально каждый файл был красным от ошибок, а без AI в нём невозможно было ориентироваться (хотя AI на удивление хорошо понимал проект и то, что я просил его сделать), и что при этом всё прекрасно работало, выдавало требуемый результат и всё это происходило без ошибок для пользователей. В этот момент я пересмотрел свою картину мира, и задумался о том, как я могу использовать себе на пользу.

В общем, хакатон реально приоткрыл мне глаза и мне самому не терпится узнать, во что это выльется в будущем!

Спасибо моей команде и ребятам из IT-бренда за организацию этой движухи ❤️

Вышло продолжение одного из самых интересных сериалов про AI!

Если не смотрели «прошлые серии» — ничего страшного, можете начать прямо здесь, автор кратко пересказывает что происходило в «сериале» последние несколько лет.

Если коротко, то это видеоэссе о том, как человек обучает AI побеждать других человеков в старой гоночной игре. Не звучит захватывающе, да? Я тоже так думал два года назад, когда мне его порекомендовали, но всё-таки решил дать ему шанс и это стало толчком к более глубокому погружению в AI — настолько оно мне понравилось! Это же видео ещё лучше))

Кстати, интересно наблюдать как навыки сторителлинга автора развиваются, хоть он и выпускает видео всего раз в полгода.