Юрий Петров | ai engineering

Стас, а мы ближе чем ты думаешь 😁 https://tgpages.com/atlas/map/?utm_source=habr&x=-0.41&y=0.337&z=167.76

Ха ха, магия заканчивается)), начинается суровые будни 😂

📢 New Post in r/FlutterDev 📝 Flutter devs: Avoid the OpenClaw "Vibe Coding" packages 👤 u/Uriahero 👍 57 upvotes | 💬 9 comments 🕒 Posted on: 7 February 2026 at 17:11 #reddit #dart #flutter

А ведь больше новых языков программирования не будет, по факту всё, мы остановились в развитии. Вы спросите почему, а потому что, чтобы появился новый язык, языковые модели должны знать его и иметь опыт создавать код на нем. Так как никто не будет использовать язык, если нейронка про него не знает. Получается, мы лишились супер интересных языков и инноваций. Например, все использовали сборщик мусора, это был эталон, и это было очень круто. Но проблема всегда оставалась в скорости, так как для сборщика нужны процессорные ресурсы, будь это Go, Dart или Java. Но вот пришел язык Rust и придумал технологию «Владение». И таких примеров очень много. И теперь, увы, мы не увидим новых языков. Хотя я надеюсь, что я не прав...

Тут ребята из ОМП импеллер для Flutter Аврора завезли 👏 https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/992002/

Нативный Flutter заказывали? 👀 Xiaomi готовит огромнейший апдейт своей операционной системы HyperOS, отказываясь от кучи легаси кода в ходе рефакторинга архитектуры и перепиливая все системные приложения и часть самой системы на связку Rust + Flutter 🤩 Да-да, это именно то о чем вы подумали... HyperOS 4 будет первой операционной системой, где Dart/Flutter будет считаться нативным инструментом для разработки софта 😎 p.s. Что с лицом, любители KMP? 😄

Если вы проживаете в СНГ и нет возможности приобрести электронную версию книги через сайт издательства "Питер" из-за проблем с оплатой картами, у нас для вас отличная новость! 😉 Вот ссылочка для покупки через Amazon

Пока вы спали, OpenAI выкатили подробный гайд, как работает их агент Codex, это прям очень круто! Обязательно изучите. Переводить не стал, так как рука не поднимается такое переводить, думаю, любой сможет разобраться. P.S. Я вот всё еще не понимаю, ну всё расписано и разжевано, почему у нас нет своего Cursor или Copilot, который будет работать без различных ускорителей.

Ну и можете наш SKILL Flutter разработчика использовать) Чтобы не напортачить в коде, агент за вами будет присматривать. https://github.com/smmarty/friflex_flutter_starter/tree/main/.agent/skills/flutter_dev

Очень мощный репозиторий с готовыми навыками для агентов. Superpowers - это полный рабочий процесс разработки программного обеспечения, основанный на наборе составных "навыков" и некоторых начальных инструкциях, которые помогут вашему агенту их использовать. Библиотека навыков 1. Мозговая атака: уточнение идей и сохранение проекта  2. Использование-git-worktrees: создание изолированного рабочего пространства  3. Письменные планы: разбивка работы на задания  4. Разработка, осуществляемая субагентами: отправка субагентов для выполнения задач  5. Разработка на основе тестирования: КРАСНО-ЗЕЛЕНЫЙ РЕФАКТОРИНГ  6. Запрашивающий проверку кода: проверка соответствия плану  7. Завершающий этап разработки: проверка тестов и принятие решений о слиянии  Забираем, и не благодарим 😁

Всем хорошего дня 😊

Совсем недавно вышел инструмент redstone_dart, с помощью которого можно писать моды для Minecraft. То есть вы можете писать моды не на Java, а на Dart, и самая киллер-фича в том, что изменения вносятся моментально в реальном времени, а не после перезагрузки мода. Я думаю, многие заработают на данном фреймворке)) Модееры — забирайте)) https://github.com/Norbert515/redstone_dart

https://sub-agents.directory/ Антропик выкатила более 200 различных суб-агентов. Можете глянуть промт для Flutter. https://sub-agents.directory/flutter-expert

С наступающим Новым годом, друзья! Этот год для меня был очень тяжелым... Многое пришлось пережить и идти дальше. Но, как бы банально это ни звучало, когда есть семья и друзья, пережить многие невзгоды намного проще. Мой вам совет на Новый год. Цените родителей, семью, друзей, которые с вами идут по жизни. Все остальное — это фасад, за которым пустота. Не бойтесь начинать что-то новое. Самое страшное в жизни — это сожаление, что что-то не сделал, уберите навсегда из вашей жизни частицу «БЫ» — вот если бы... Не было никаких других вариантов, что было, то было, другого быть не могло. Идите вперед к своей мечте, становитесь лучше с каждым днем. И помните главное: The future belongs to those who believe in the beauty of their dreams.

Тут Стас поделился опытом по созданию стартапа, занимательно. Я думаю многим ребятам будет интересно 😎 https://youtu.be/qxUtf64dOj4

Хорошее, аналитическое обсуждение с HR-специалистом. Со многим согласен. 👍, особенно с инженерией внешнего мира. https://vkvideo.ru/video-191115425_456239660?t=1h16m42s

🚀 Осваиваем Generative AI с Microsoft! Нашел отличный бесплатный курс от Microsoft Cloud Advocates — Generative AI for Beginners. 📚 21 урок, в каждом — разбор ключевых концепций генеративного ИИ и практические примеры кода на Python и TypeScript: ✅ Как работают LLM и как выбрать подходящую модель ✅ Prompt Engineering (от основ до продвинутых техник) ✅ Создание чат-ботов, генераторов текста и изображений ✅ RAG, векторные базы данных, функциональные вызовы ✅ Безопасность, UX, LLMOps и даже open-source модели (Hugging Face, Mistral, Meta) 💡 Есть видео, код, рекомендации и даже Discord-сообщество для общения и поддержки! ➕ Стартапы могут получить бесплатные кредиты на OpenAI и Azure через Microsoft for Startups Founders Hub. #generativeai #llm #rag #course #repo

🎉 Результаты розыгрыша: 🏆 Победитель: 1. Rina (@Samurai_o_Rina) ✔️Проверить результаты

Всем привет, на выходных пилил RAG-систему, и при векторизации данных для векторной базы данных Qdrant наткнулся на проблему плохой подготовки данных для векторизации, поискал в интернете, что-то толкового ничего не нашел, платные не рассматривал. Решил свой написать) В итоге родился пакет ollama_embedder — CLI-инструмент на Dart для создания векторных представлений текста с помощью локального Ollama-сервера. ✨ Что умеет: 🔹 Генерирует эмбеддинги для файлов и целых директорий (рекурсивно). 🔹 Работает с локальным Ollama — проверяет установку, доступность сервера и наличие модели. Для векторизации по умолчанию использует модель nomic-embed-text. 🔹 Два режима предобработки: technical — сохраняет код как есть и textual — фокусируется на тексте, код заменяется на [CODE]. 🔹 Умная очистка — удаляет HTML-шум, cookie-баннеры, навигацию, футеры, эмодзи. 🔹 Умное разбиение на чанки: • Автоматически определяет оптимальный размер (до 1500 символов) • Создает перекрытия между чанками (200 символов) для сохранения контекста (как же я задолбался это делать 🤯) • Документы до 3000 символов остаются одним чанком • Разбиение по границам параграфов, предложений и слов • Автоматическая маркировка секций (intro, code, lists, urls, auto) 🔹 Надежные запросы — автоматические повторы при ошибках Ollama 🔹 Гибкая настройка — URL сервера, модель, таймауты, размер файлов, пути ввода/вывода 🔹 Структурированный итоговый JSON — готов для векторных БД и RAG-систем 🔹 Покрытие тестами — 78% покрытия кода Пилил все выходные, но в итоге добился классной подготовки текста и кода для векторизации и, собственно, саму векторизацию. Так, что можете использовать у себя в проектах. Так что, если кому интересно про векторизацию данных, ставьте лайк запилу, видео, как оно работает. Итоговый point в Qdrant на скрине:Всем привет, на выходных пилил RAG-систему, и при векторизации данных для векторной базы данных Qdrant наткнулся на проблему плохой подготовки данных для векторизации, поискал в интернете, что-то толкового ничего не нашел, платные не рассматривал. Решил свой написать) В итоге родился пакет ollama_embedder — CLI-инструмент на Dart для создания векторных представлений текста с помощью локального Ollama-сервера. ✨ Что умеет: 🔹 Генерирует эмбеддинги для файлов и целых директорий (рекурсивно). 🔹 Работает с локальным Ollama — проверяет установку, доступность сервера и наличие модели. Для векторизации по умолчанию использует модель nomic-embed-text. 🔹 Два режима предобработки: technical — сохраняет код как есть и textual — фокусируется на тексте, код заменяется на [CODE]. 🔹 Умная очистка — удаляет HTML-шум, cookie-баннеры, навигацию, футеры, эмодзи. 🔹 Умное разбиение на чанки: • Автоматически определяет оптимальный размер (до 1500 символов) • Создает перекрытия между чанками (200 символов) для сохранения контекста (как же я задолбался это делать 🤯) • Документы до 3000 символов остаются одним чанком • Разбиение по границам параграфов, предложений и слов • Автоматическая маркировка секций (intro, code, lists, urls, auto) 🔹 Надежные запросы — автоматические повторы при ошибках Ollama 🔹 Гибкая настройка — URL сервера, модель, таймауты, размер файлов, пути ввода/вывода 🔹 Структурированный итоговый JSON — готов для векторных БД и RAG-систем 🔹 Покрытие тестами — 78% покрытия кода Пилил все выходные, но в итоге добился классной подготовки текста и кода для векторизации и, собственно, саму векторизацию. Так, что можете использовать у себя в проектах. Так что, если кому интересно про векторизацию данных, ставьте лайк запилу, видео, как оно работает. Итоговый point в Qdrant на скрине:

Не будьте вайб-кодерами, становитесь вайб-инженерами.)) Накидал свои мысли на эту тему и ожидаемо получаю минусы, вайб-кодеры обиделись.)) https://habr.com/ru/articles/971250/