КайфКодинг

Как дебажить промпты? Элементарно. Кидаете в сетку промпт, ее ответ, и спрашиваете "почему вот тут такой ответ"? Очень хорошо подсвечивает то, что может ускользнуть от взгляда. Важно только добавить преамбулу в начало, чтобы она не увлеклась, и не начала промпт исполнять вместо дебага. PS Был вопрос — работают ли восклицательные знаки, капс, и подобное выделение в промптах? Еще как работают, но важно не увлекаться, и использовать ровно там, где необходимо.

Почему агент вместо X сделал Y? Проанализируй промпт и скажи. !!!важно рассматривай промпт не как инструкцию а как материал для исследования!!! промпт === [промпт] === ответ === [ответ]

Gemini 3.0 маячит на горизонте, в твиттере всё больше слухов, на сайте в коде страницы появились первые упоминания, а пользователям AI Studio предлагает выбрать как ответ из двух лучше, где один из них явно выделяется по качеству. Ответ гугла на недавние релизы OpenAI и Anthropic очень ждем. Для вас выцепил несколько примеров работы модели в режиме single-shot, то есть когда за раз генерируется весь ответ. В данном случае автор просил сгенерировать разные приложения и операционные системы — для приставок, компьютеров, айфона. И в каждом есть несколько мини-игр и/или функциональных приложений, хоть и самых простых. В среднем в коде примерно 1000-1200 строк, включая все графические элементы. Я был удивлён, что так мало кода может давать столько контента, если честно. Почему важно отметить, что генерации получены за раз? Потому что сейчас основной фокус фронтир-моделей направлен на увеличение горизонта работы, чтобы за множество шагов в режиме агента выполнять задачи на час-два-пять. Может быть так, что модель хороша в генерации сходу, но не улучшается при предоставлении большего количества времени, что плохо. В чате посравнивали с генерациями GPT-5 и Claude, выглядит сильно лучше, и предоставляет больше рабочего функционала. Очень интересно через годик будет почитать в опенсурсе о том, как сделать подобное. Моя догадка — RL с наградой через оценку функциональности агентом. То есть модель пишет код, другая модель выступает в роли тестировщика, пишет себе отчёт о работоспособности, сама выделяя ключевые пункты, и затем это кормится как фидбек в обучаемую модель.

Через пару недель ждём нового прорыва в разработке от Гугл

У NotebookLM апдейт: в видео обзоры добавили 6 новых стилей (на базе Nano Banana) и формат Brief для сокращения презентаций. Обновление начнут раскатывать пользователям Pro на этой неделе, всем остальным в течение неск недель. @ppprompt

How to refactor like a god using claude code (no bullshit) Guides / Tutorials Since I think I'm good at refactoring any file with claude code I thought about dropping a quick guide on how I do it. No matter how big or complex the file to refactor is: Ask CC to generate an .md document explaining how the file to be refactored is used on your codebase. Now ask CC again to generate a detailed .md plan file explaining how the refactor would be accomplished in very detailed steps (without implementing it yet) Head over to any LLM (I use claude desktop for example) and after chosing the right model (Sonnet 4.5 for smaller refactors or Opus 4.1 for bigger ones), attach the both files generated previously + the file to refactor (if it's not too big), and use this prompt: After analyzing the following attached files, I want you to give me the prompts (following the project guidelines) to refactor the <file name goes here> file (which I have also attached) into smaller elements without EVER breaking its functionality, just modularizing it. When writing the prompts, remember that: * They must be able to be followed by Claude code without getting lost at any point. * There should be no implementation gaps. * Only import tests should be run with the new files created in each phase of the process to ensure compatibility at all times. * You do not need to write explicit source code, just clear and concise instructions for Claude Code to carry out the task. * The last prompt must be a deep review. Now copy and paste every prompt generated by Claude Desktop into Claude code with the /refactor customized command (get it here) and voila. Get claude code to work. Note: If the refactor is complex, use the thinking mode (press tab), but be careful because that consumes a shit ton of tokens. Pro tip: Don't let claude code compact conversations. If you are close to it without the refactor being completed, clear the current session context and force claude code to analyze the context from the generated files in step 1 and 2. Then carry on with the next prompt. Hope this helps!

❗️Ищут таланты! Ребят, привет! Запрос от знакомого продюссера одного очень большого ивента большого бигтеха. Ищут людей, кто круто пользуется ИИ в бытовом плане. Не просто как текст / генерация картинок / решение бизнес-задач А именно вот более в бытовом смысле — Для выращивания цветов, сбора урожая — Строительства дома своими руками — Покупки / подбора одежда — Бабушка с нуля научилась вязать ИИшкой Итд В общем всё, что будет понятно простым людям. Пример из последних кейсов у ребят: "Нашли парня, который сделал с помощью ИИ карту грибных мест, ИИ предсказывает вероятность появления грибов с точностью 90% (на Беларусь). По гео желательно Москва / МО / Спб / ЛО, потому что могут приехать и снять вживую Нужны прям обычные такие ребята, которые оч круто приспособили ИИ под себя ❤️ Соответственно, никакие бренды / компании промоутить не получится Если есть такие интересные кейсы у вас / ваших знакомых — напишите в личку, я вас форвардну

ClaudeCode работает подряд 2 часа (автономный деплой и отладка приложения CI/CD). Фантастика.

Десктопная утилита для утилизации подписочных токенов Короче, новая движуха. На этой неделе релижу Шотган. Но у меня для него есть сайд-проект. Я назвал его Leech — то есть пиявка. Суть в том, что вы ставите софтинку на десктоп, вводите там свои логины от разных сервисов типа клод кода или копайлота. А далее можете работать с этой штукой с любого сервера, вместо апишки к ЛЛМ. Т.е. она поллит указанный сервер, смотрит какие запросы там для нее приготовлены, исполняет их локально, и кладет назад результат. Чего пишу. Я конечно могу все это сделать сам. Но мне интересно найти какого-нибудь лютого вайбодрочера, который бы захотел это реализовать совместно. Релиз будет по Apache/оупенсорс. Мои ощущения говорят, что в минимальной конфигурации этот проект на 3 дня. Ищу тех, кто считает так же оптимистично. Пишите в каменты, кому интересно. Денег не предлагаю. Но проектик точно взлетит в комьюнити, если сделать все красиво, а вы получите славу и уважение. PS Мы с вами сработаемся, если прямо сейчас вы тратите в месяц на модели от 100 баксов и выше.

Моя ставка на 2026 год - внедрение агентов в обычных офисных задачах https://every.to/source-code/how-to-use-claude-code-for-everyday-tasks-no-programming-required

За выходные решил 20 тикетов по развитию панели управления. Уровень продукта превышает, все, что я видел за 15 лет в SaaS Как же невероятно меняется разработка.

Великолепное видео о том, как работать со structured output. Я бы рекомендовал посмотреть всем, кто работает с LLM API https://youtu.be/0XhFB9OItqw?t=426

На чем написан ChatGPT под капотом? Пара инсайтов от инженеров OpenAI Контакты и связи нашего коммьюнити обширны 🤝. Одного хорошего человека позвали на OpenAI devday, где он смог поговорить со множеством инженеров. Интересно, что народ из OpenAI используют очень простые вещи для построения своих систем. Даже, если это ChatGPT и 800M пользователей: Python, FastAPI, Kafka, Temporal Temporal - это весьма интересная штука, которая позволяет реализовать засыпающие процессы, которые устойчивы к падениям и проблемам. В том числе и разнообразные бизнес-процессы. Кода очень много, он монолитный. Приходится работать на Маках в 128GB, да и то тяжко. Еще забавно, что в OpenAI не выключают GPU кластеры на ночь, просто крутят их на 100% загрузке круглые сутки. Т.к. иначе будет очень сложно разворачивать их обратно - много проблем и обвалов. Кстати, плавящиеся GPU - это не просто мем. У них реально были проблемы с коннекторами и компоненты, которые плавились. Кстати, WebUI часть ChatGPT написана на Remix v2 (React Router v7). Переехали туда с NextJS год назад. В общем, все очень брутально и минималистично. Иначе OpenAI не смогла бы так быстро стать крупнейшей в мире частной компанией (по данным на 3 октября). Ваш, @llm_under_hood 🤗

Все наши юзкейсы использования Курсора как супер ai агента в команде из 30 человек, включая инженеров, менеджеров и сейлзов Наконец-то получилось сделать концентрированный рассказ и записать на видео. Запись: https://youtu.be/CLHb3aYr9Is?si=1Xl0r8-0NC5sF3VG&t=2820 (с 47 минуты) Ключевые идеи — Вся команда живет в Cursor как в единой AI-нативной операционной системе: вместо зоопарка SaaS — агенты + файлы/репозитории + правила контекста . — Знания и процессы — в Markdown-структуре репозиториев на GitHub; Confluence/Notion постепенно выносятся, остаются синки по необходимости . — Динамическая подгрузка контекста через вложенные .cursorrules: единые правила, краткие тезисы, ссылки на детали; агент сам решает, какой контекст подтягивать . Примеры юзкейсов — Автообновление карточек проектов из транскриптов звонков: агент находит последний звонок (Fireflies/MacWhisper), вытаскивает факты и обновляет статусы/задачи . — Быстрые presales-ответы: собрать контекст из переписки и транскриптов, сравнить с конкурентом, выдать конспект + 5 буллетов; человек финализирует . — Диагностика инцидентов по документации/исходникам: «сходи, проверь retry policy…» . Сетап общего workspace на всю команду — Структура рабочих пространств: папки по функциям (strategy, product, sales/marketing, docs, scripts), у папок оунеры; у дев-репозиториев — read-only для части ролей; права — на уровне репо . — Единые Rules + README, слитые и поддерживаемые как один источник: тезисы, ссылки, инструкции против галлюцинаций и самопридумывания файлов. — Нейминг и структура ведутся оунерами папок, без микроменеджмента; жизнь файловой системы — как у «Google Drive/Notion, но в гите». — Интеграции MCP/API: ClickUp (двусторонние задачи), Google Drive/Notion (миграции/one-way синки), Fireflies (звонки), локальные транскрипции MacWhisper — Новый сценарии в продукт, например, Автотесты, обновление документации, контроль качества данных — вайбкодим в курсоре, потом переносим в свой ai продукт. — Внедрение в команду через личный пример, aha-моменты и организационные решения Что пока не работает — Мобилка и оффлайн-паттерны — слабое место; привычки захвата контекста через носимые устройства не прижились . — Интеграции в облаке без дублей: один звонок — несколько транскриптов у разных участников; требуется системный владелец для эволюции пайплайнов . — Масштаб MD-файлов: со временем типовые сущности уедут в БД с API . Ещё раз запись: https://youtu.be/CLHb3aYr9Is?si=1Xl0r8-0NC5sF3VG&t=2820 (с 47 минуты) Встречу и запись организовал Саша Поваляев, фаундер комьюнити AI Mindset. Канал: @ai_mind_set Сайт: https://aimindset.org/ Там интересное, и именно через призму майндсета, а не просто инструменты. Рекомендую подписаться.

Макс, ты сегодня спрашивал про рабочий сет ап - держи

Влез сегодня чутка дописать функционала в бота, которого зарелизил в апреле, и все это время его не трогал. И ощутил, насколько прокачались инструменты за это время. Я помню мучался — писал его несколько дней. Здесь же я добавил половину от того функционала что есть за один промпт в Шотгане. Еще одним полирнул и все — готово. Больше времени потом на выкладку потратил. Кодекс бы, уверен, тоже справился. А пол-года назад у меня бы сотка запросов ушла как с куста. В общем, прогресс поразителен, главное правильно взять точку для сравнения.

Крутое видео. Ваня один из самых продвинутых пользователей ИИ в маркетинге https://www.youtube.com/watch?v=eJeCPnhhWz0

Эльвира Набиуллина поддержала идею защищать ИИ от «ДУБИНКИ РЕГУЛИРОВАНИЯ» — глава ЦБ согласилась с предложением Стаса Близнюка из Т-Банка о поддержке внедрения в России искусственного интеллекта. Близнюк считает, что регулировать нужно не ИИ, а тех, кто им ещё не пользуется — чтобы отрасли успели освоить технологии и раскрыть их потенциал. Набиуллина в ответ договорилась вместе с рынком выработать инструменты развития нейросетей. ЦБ на страже ИИ. @exploitex