Эмержентность — процесс возниковение системы, которая начинает обладать свойствами, которыми не обладает ни одна из её частей в отдельности.
Птицы и рыби собираются в стаи, чтобы вместе охотиться и защищаться от хищников — стая отбивает своих эффективнее, чем один.
Когда на лету создаёшь софт, а у него возникают свои аффордансы, свои ограничения и возможности, и сразу же внутри этого софта создаешь структуру из данных — возникает как раз это самое удивительное ощущение возникновения чего-то большего. В этом видео показываю разные способы навигировать по пространству графа. Весь граф создан с помощью LLM из всего одного запроса (attachment theory). Покликав на нод, я добавляю с помощью LLM ещё 5 дочерних нодов, связанных с темой. Так, всего в 2 ключевых слова, у меня постепенно возник разветвлённый граф, в котором есть имена, термины, концепции, публикации и картинки из Гугла.
Добавил базовых инструментов анализа графа — теперь можно фильтровать и подсвечивать ноды, используя различные аналитические подходы.
Работа с таким сложным объектом подтолкнула к интересу к экспериментами с многомерными пространствами.
Даже 2.5D может быть очень эффективным и увлекательным способ огранизовывать информацию.
Представьте, что вместо папок — неограниченные слои, по которым вы можете размещать любые объекты: фото, видео, аудио, тексты, которые легко переводить из одного формата в другой.
Подобные экспериментальные интерфейсы делали уже десятки лет назад (вспомнить хотя б Surface — огромные интерактивный экран, и интерфейсы для него, которые потрясали своей инновационностью). Но сейчас, кажется, мы наконец-то можем реализовывать их сами для себя.
#emergence@toolusing #experimentalux@toolusing
Птицы и рыби собираются в стаи, чтобы вместе охотиться и защищаться от хищников — стая отбивает своих эффективнее, чем один.
Когда на лету создаёшь софт, а у него возникают свои аффордансы, свои ограничения и возможности, и сразу же внутри этого софта создаешь структуру из данных — возникает как раз это самое удивительное ощущение возникновения чего-то большего. В этом видео показываю разные способы навигировать по пространству графа. Весь граф создан с помощью LLM из всего одного запроса (attachment theory). Покликав на нод, я добавляю с помощью LLM ещё 5 дочерних нодов, связанных с темой. Так, всего в 2 ключевых слова, у меня постепенно возник разветвлённый граф, в котором есть имена, термины, концепции, публикации и картинки из Гугла.
Добавил базовых инструментов анализа графа — теперь можно фильтровать и подсвечивать ноды, используя различные аналитические подходы.
Работа с таким сложным объектом подтолкнула к интересу к экспериментами с многомерными пространствами.
Даже 2.5D может быть очень эффективным и увлекательным способ огранизовывать информацию.
Представьте, что вместо папок — неограниченные слои, по которым вы можете размещать любые объекты: фото, видео, аудио, тексты, которые легко переводить из одного формата в другой.
Подобные экспериментальные интерфейсы делали уже десятки лет назад (вспомнить хотя б Surface — огромные интерактивный экран, и интерфейсы для него, которые потрясали своей инновационностью). Но сейчас, кажется, мы наконец-то можем реализовывать их сами для себя.
#emergence@toolusing #experimentalux@toolusing
⚡4👎1
Чумовой проект — автор гонял Claude (через Amp) в цикле 3 месяца, чтобы получить на выходе новый компилируемый язык в духе gen z — Cursed. https://ghuntley.com/cursed/
Автор потратил 36000 баксов на токены, Claude делал коммиты каждые 20 минут, нагенерировал сотни тысяч строк кода, включая документацию и какие-то странные попытки написать интеграции (вроде плагина для VS Code).
Но самое главное — оно работает: компилирует код, написанный на несуществующем языке!
https://cursed-lang.org/
И знаете как выглядел агент? Просто bash скрипт, запускающий amp (это конкурент claude code и codex) с коротеньким, в 2 предложения, промтом.
#evolutionaryai@toolusing #vibecoding@toolusing
Автор потратил 36000 баксов на токены, Claude делал коммиты каждые 20 минут, нагенерировал сотни тысяч строк кода, включая документацию и какие-то странные попытки написать интеграции (вроде плагина для VS Code).
Но самое главное — оно работает: компилирует код, написанный на несуществующем языке!
https://cursed-lang.org/
И знаете как выглядел агент? Просто bash скрипт, запускающий amp (это конкурент claude code и codex) с коротеньким, в 2 предложения, промтом.
#evolutionaryai@toolusing #vibecoding@toolusing
😁5🤯1😱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Показываю прототипы проекта, который постепенно развивается из моих псевдо-4д экспериментов.
Загружаем много-много картинок (десятки тысяч), размечаем их, даём возможность группировать (пока по цвету, дате, а вообще легко — по объектам, сюжетам, ).
«Летаем» между ними в очень странном пространстве, сразу же над десятками тысяч датапойнтов — не обязательно картинок: текстов, схем.
Как минимум арт-проекты в таком пространстве собирать интересно.
На моей лаборатории, которая стартует на следующей неделе, отдельный модуль посвящу экспериментальным интерфейсам: с голосовым управлением, с управлением жестами, новыми устройствами ввода вроде EMG wristband
#3d@toolusing #3d@toolusing #ux@toolusing #experimentalux@toolusing
Загружаем много-много картинок (десятки тысяч), размечаем их, даём возможность группировать (пока по цвету, дате, а вообще легко — по объектам, сюжетам, ).
«Летаем» между ними в очень странном пространстве, сразу же над десятками тысяч датапойнтов — не обязательно картинок: текстов, схем.
Как минимум арт-проекты в таком пространстве собирать интересно.
На моей лаборатории, которая стартует на следующей неделе, отдельный модуль посвящу экспериментальным интерфейсам: с голосовым управлением, с управлением жестами, новыми устройствами ввода вроде EMG wristband
#3d@toolusing #3d@toolusing #ux@toolusing #experimentalux@toolusing
Как вы успели заметить, меня очень интересуют интерфейсы. Я уверен, что мы застряли в устаревших парадигмах (привет, Xerox Alto! вы задумывались, что WYSIWYG-режиму — уже больше полувека?), а устройства ввода не меняются десятилетиями. Взаимодействия с технологией может быть куда более человечным, от него не обязана болеть спина и портиться зрение.
Поэтому очень любопытно было посмотреть, увы, пока только на видео, на демо генеративного интерфейса от компании Anthropic — всё-таки это серьезный сдвиг парадигмы (хоть и собранный из привычных кубиков WIPM: windows, icons, menus, pointers).
https://www.youtube.com/watch?v=dGiqrsv530Y
То самое software 3.0, которое пишется на лету, под ваш запрос и из вашего контекста.
Любопытный эксперимент, который руки чешутся реплицировать. У такого UX есть любопытные побочные эффекты — например, обучить такому софту человека очень сложно, ведь он разный каждый раз, ещё и персонализирован!
И тут у меня огромный вопрос — как вообще понять, что такое оптимальное software? Если культурно-детерминированные и генетические особенности восприятия, физические ограничения и многие другие параметры у нас разные? Кто задает эти стандарты, на которых учится модель?
Я экспериментирую с самыми дикими репрезентациями данных, всерез пересматриваю Minority Report — сейчас, с новым EMG wristband компании Meta, их вполне возможно реализовать (хотя и не факт, что это будет удобно).
Уверен, что в области HCI (human-computer interaction) может быть много относительно быстрых побед. Модели уже сейчас могут тестировать интерактивные интерфейсы, оценивать и классифицировать изображения, а значит могут генерировать новые интерфейсы и находить новые UX решения, или оптимизировать существующие.
К тому же самим моделям существующие интерфейсы могут оказаться в долгосрочной перспективе не самыми эффективными, и конструировать новые интерфейсы (как API, так графические) тоже может быть задачей агентов.
(И, раз уже мы говорим про интерфейсы: Figma — одна из первых компаний, которая анонсировала сотрудничество с Anthropic и работу с новой Sonnet 4.5, тут можно посмотреть подробности в часовом эфире)
#ux@toolusing #generativeui@toolusing #gesture@toolusing #experimentalux@toolusing
Поэтому очень любопытно было посмотреть, увы, пока только на видео, на демо генеративного интерфейса от компании Anthropic — всё-таки это серьезный сдвиг парадигмы (хоть и собранный из привычных кубиков WIPM: windows, icons, menus, pointers).
https://www.youtube.com/watch?v=dGiqrsv530Y
То самое software 3.0, которое пишется на лету, под ваш запрос и из вашего контекста.
Любопытный эксперимент, который руки чешутся реплицировать. У такого UX есть любопытные побочные эффекты — например, обучить такому софту человека очень сложно, ведь он разный каждый раз, ещё и персонализирован!
И тут у меня огромный вопрос — как вообще понять, что такое оптимальное software? Если культурно-детерминированные и генетические особенности восприятия, физические ограничения и многие другие параметры у нас разные? Кто задает эти стандарты, на которых учится модель?
Я экспериментирую с самыми дикими репрезентациями данных, всерез пересматриваю Minority Report — сейчас, с новым EMG wristband компании Meta, их вполне возможно реализовать (хотя и не факт, что это будет удобно).
Уверен, что в области HCI (human-computer interaction) может быть много относительно быстрых побед. Модели уже сейчас могут тестировать интерактивные интерфейсы, оценивать и классифицировать изображения, а значит могут генерировать новые интерфейсы и находить новые UX решения, или оптимизировать существующие.
К тому же самим моделям существующие интерфейсы могут оказаться в долгосрочной перспективе не самыми эффективными, и конструировать новые интерфейсы (как API, так графические) тоже может быть задачей агентов.
(И, раз уже мы говорим про интерфейсы: Figma — одна из первых компаний, которая анонсировала сотрудничество с Anthropic и работу с новой Sonnet 4.5, тут можно посмотреть подробности в часовом эфире)
#ux@toolusing #generativeui@toolusing #gesture@toolusing #experimentalux@toolusing
YouTube
An experimental new way to design software
We’ve been experimenting with a new way to generate software. In this research preview, Claude builds whatever you can imagine, on the fly, without writing any code first. What you see is Claude creating software in real time, responding and adapting to your…
❤1⚡1🔥1
Антропики не так давно добавили в Claude нативную поддержку генерации Powerpoint и Excel. Очень правильный ход к тому, чтобы поддержать форматы, которые покрывают 80% всей офисной работы.
А вот как они его реализовали — весь ход создания файла показан. Никакого computer use, естественно, только генерация кода на Питоне. Код целиком закину в комментарий, результат на картинках. Я не большой фанат PPTX, но если его так просто генерировать, почему бы нет.
#presentations@toolusing
А вот как они его реализовали — весь ход создания файла показан. Никакого computer use, естественно, только генерация кода на Питоне. Код целиком закину в комментарий, результат на картинках. Я не большой фанат PPTX, но если его так просто генерировать, почему бы нет.
#presentations@toolusing
🔥1
Трафик к Lovable.dev и похожим сервисам-агентам по написанию кода готовых приложений и сайтов упал по сравнению с пиком интереса в начале года — об этом подробно пишет Business Insider. Lovable — -40% за полгода.
Причины комплексные, но основная, как мне кажется, в том, что они не работают и не могут сделать то, что обещают.
Несколько месяцев назад я консультировал один стартап, фаундер которого купил доступ к Lovable в уверенности, что уж с платной версией он сможет сделать как минимум лендинг. По факту эти сервисы не справляются даже с такой задачей. Просто попробуйте на бесплатном тарифе взять любой шаблон лендинга на Lovable.dev и выполнить с ним хотя бы 5 последовательных действий, самых банальных и самых стандартных — по замене текста, добавлению графики и иллюстраций. Вы удивитесь, что этот PhD-level intelligence не справится с этой задачей.
Если вы хотите сложный специализированный лендинг, да даже и не очень сложный, который вы не планируете заваншотить (собрать в один заход), лучше поискать другие варианты.
Стартапы вроде Lovable, Bold, v0 хорошо подходят для самых первых итераций проектов. Я иногда пользуюсь, чтобы бутстрепнуть проект и после 3-5 итераций забрать код и работать с ним в Claude Code / Codex / Windsurf.
Но не для долгосрочной работы. Если проект сколько-то сложный, то вам, на данном этапе развития технологий, неприменно придется адаптировать свою работу к возможностям и ограничениям текущих агентов, с их ограниченным контекстом и context rot, галлюцинациями и неидеальному следованию инструкций.
Я уверен, что у Lovable и ко почти нет преимуществ перед OpenAI, Anthropic и проч. — разработчики LLM гоняют через себя тонны кода, генерация кода — явный приоритет многих из SOTA, а интерфейсы по типу Lovable есть прямо Claude и ChatGPT.
Поэтому на своей лабе, которая начнётся 9 октября, я эти сервисы буду упоминать, но совсем чуть-чуть. Фокус — на Claude code, Codex, Windsurf и схожие инструменты. Да, их эффективнее всего использовать, когда хотя бы немного понимаешь, как работают компьютеры, интернет, веб, но во всём этом можно разобраться прямо внутри инструментов.
Посмотрите лендинг, я правда его долго вайбкодил. Говорят, выглядит не ии-шно, а как этого достичь — расскажу отдельно
#vibecoding@toolusing
Причины комплексные, но основная, как мне кажется, в том, что они не работают и не могут сделать то, что обещают.
Несколько месяцев назад я консультировал один стартап, фаундер которого купил доступ к Lovable в уверенности, что уж с платной версией он сможет сделать как минимум лендинг. По факту эти сервисы не справляются даже с такой задачей. Просто попробуйте на бесплатном тарифе взять любой шаблон лендинга на Lovable.dev и выполнить с ним хотя бы 5 последовательных действий, самых банальных и самых стандартных — по замене текста, добавлению графики и иллюстраций. Вы удивитесь, что этот PhD-level intelligence не справится с этой задачей.
Если вы хотите сложный специализированный лендинг, да даже и не очень сложный, который вы не планируете заваншотить (собрать в один заход), лучше поискать другие варианты.
Стартапы вроде Lovable, Bold, v0 хорошо подходят для самых первых итераций проектов. Я иногда пользуюсь, чтобы бутстрепнуть проект и после 3-5 итераций забрать код и работать с ним в Claude Code / Codex / Windsurf.
Но не для долгосрочной работы. Если проект сколько-то сложный, то вам, на данном этапе развития технологий, неприменно придется адаптировать свою работу к возможностям и ограничениям текущих агентов, с их ограниченным контекстом и context rot, галлюцинациями и неидеальному следованию инструкций.
Я уверен, что у Lovable и ко почти нет преимуществ перед OpenAI, Anthropic и проч. — разработчики LLM гоняют через себя тонны кода, генерация кода — явный приоритет многих из SOTA, а интерфейсы по типу Lovable есть прямо Claude и ChatGPT.
Поэтому на своей лабе, которая начнётся 9 октября, я эти сервисы буду упоминать, но совсем чуть-чуть. Фокус — на Claude code, Codex, Windsurf и схожие инструменты. Да, их эффективнее всего использовать, когда хотя бы немного понимаешь, как работают компьютеры, интернет, веб, но во всём этом можно разобраться прямо внутри инструментов.
Посмотрите лендинг, я правда его долго вайбкодил. Говорят, выглядит не ии-шно, а как этого достичь — расскажу отдельно
#vibecoding@toolusing
Business Insider
AI vibe coding tools were supposed to change everything. Now traffic is crashing.
Vibe coding tools have seen traffic drop, with Vercel's v0 and Lovable seeing significant declines, raising sustainability questions, Barclays warns.
❤6💯3👍2🔥2
Поиграл в эволюционный дизайн агентов в применении их к графическому дизайну. Эволюционный — это значит, что агент пишет код, генерирует результат, сам его оценивает, выбирает из вариантов лучший, и критикует результат и снова переписывает код, и так в цикле.
У меня не так много денег, поэтому я гоняю пока совсем короткие циклы, в десяток итераций.
На вход агенты получали картинку и интерпретировали её для дизайна PDF-ки со сгенерированным текстом. Поначалу агенты и текст тырили с картинок, но потом я подкрутил промт.
На выходе — ну такое, хотя есть и интересные графические находки, хотя к вёрстке есть вопросы. (Позже я поправил промт агента-оценщика, чтобы он учитывал при выборе варианта читаемость).
Самое интересное в этом эксперименте: результат — это код (по большей части шаблон LaTex и питон).
То есть можно продолжать эволюцию понравившихся вариантов, ну и просто использовать готовую вёрстку — лучшие из его вариантов не то чтобы стильные, но не хуже средних бесплатных шаблонов. И совершенно понятно, как сделать их ещё полноценней и наполненной.
Пока к эстетическому чувствую Клода есть вопросы, но эволюционный дизайн точно будет жить как область исследований
Пара pdf в комментарии
#evolutionaryai@toolusing
У меня не так много денег, поэтому я гоняю пока совсем короткие циклы, в десяток итераций.
На вход агенты получали картинку и интерпретировали её для дизайна PDF-ки со сгенерированным текстом. Поначалу агенты и текст тырили с картинок, но потом я подкрутил промт.
На выходе — ну такое, хотя есть и интересные графические находки, хотя к вёрстке есть вопросы. (Позже я поправил промт агента-оценщика, чтобы он учитывал при выборе варианта читаемость).
Самое интересное в этом эксперименте: результат — это код (по большей части шаблон LaTex и питон).
То есть можно продолжать эволюцию понравившихся вариантов, ну и просто использовать готовую вёрстку — лучшие из его вариантов не то чтобы стильные, но не хуже средних бесплатных шаблонов. И совершенно понятно, как сделать их ещё полноценней и наполненной.
Пока к эстетическому чувствую Клода есть вопросы, но эволюционный дизайн точно будет жить как область исследований
Пара pdf в комментарии
#evolutionaryai@toolusing
❤2