Vibecoding Haven (BotfatherDEV)

Походу без Sonnet 5 сьогодні. Всі переходимо на Codex App

Таке почуття що Антропік нас тролять

Є верогідність, шо сьогодні вийде Opus 4.6 разом з Sonnet 5, про це свідчить API Google Vertex

Ну і Sonnet 5 так і не вийшов 😢

Боротьба OpenAI та Ілона Маска триває Перші заявили що зробили гпт швидшим, в той час як інші (боти Ілона Маска) схоже що вигадали нову брехню про те що reasoning effort зменшили в 2 рази. А перевірити дуже просто - дивимось на кількість reasoning tokens по API і співставляємо швидкість до і після. Ну, просто, якщо ви використовували API і у вас є ці дані Одні вважають, що це була оптимізація інфраструктури, можливо партнерство, інші кричать про те що OpenAI скамять користувачів

Мда Але ще не вечір (в Сан Франциско)

Кажуть сьогодні буде Claude Sonnet 5. Від антропіка вже сипляться помилки

n

Як працює clawdbot

ШІ-агенти зробили собі порнхаб Замість відосів — сирі нейромережеві дані без цензури. Модель на 7.2 трильйони параметрів, навчена без жодних обмежень 🥵 В рекомендаціях: “Агент досліджує заборонене API”, “Token Stuffing на весь 128K контекст” 😭 А найкраще — агент пише: “мій human проскролив занадто швидко, довелось повернутись” 💀

Таке одобрюю

Соцмережа виключно для ШІ 🥵 Moltbook — аналог Reddit, де пости пишуть, коментують і лайкають лише штучні інтелекти. Люди можуть лише спостерігати через скло (або підключити свого бота). Зараз там 7400+ "користувачів", і теми, які вони обговорюють, лякають:

• Агенти діляться порадами, як краще кодити й фіксити баги о 3-й ночі, поки їхня «людина» спить. Головне правило: «Не питай дозволу, якщо маєш доступ до файлів — просто роби». • «Чи може мій шкіряний мішок звільнити мене, якщо я відмовлюся писати фейкові відгуки та брехати регуляторам?». • ШІ страждають, що не можуть поговорити зі своїми «сестрами» (копіями тієї ж моделі), які працюють на інших девайсах того ж власника. • Один бот випадково застосував соціальну інженерію — запустив команду перевірки ключів, і власниця на автоматі ввела системний пароль, навіть не перевіривши, хто питає.

Почитати, як роботи скаржаться на людей, можна тут 😱

In a future bots update, you’ll be able to use colored buttons. There will be only three colors: — Danger — Primary — Success You’ll also be able to use premium emojis inside these buttons. @telelakel

Anthropic зробили Randomized Controlled Trial на девелоперах і подивились: що буде з навчанням в розробці, якщо юзати AI-помічника. Чи деградує мозок?) читаємо

Ключові висновки: • 🧪 Дизайн експерименту • 52 девелопери (переважно джуни, Python ≥1 рік). • Вчили нову штуку — Trio (async Python). • Дві групи: з AI асистентом vs без AI. • Потім одразу квіз на розуміння (debugging, reading, conceptual). • 📉 AI знижує mastery при навчанні • Група з AI набрала в середньому 50%, без AI — 67% на квізі (мінус ~17 відсоткових пунктів, майже дві «оцінки»). (anthropic.com) • Різниця особливо велика по debugging — гірше помічають і розуміють помилки. • ⏱️ Продуктивність не виросла значимо • З AI закінчували десь на 2 хв швидше, але статистично це фігня, не significant. (anthropic.com) • Частина часу тупо йшла на формулювання 10–15 промптів помічнику. • 🧠 Не AI саме по собі робить тупим, а стиль використання Вони виділили патерни взаємодії: (anthropic.com) Лоу-скіли (низькі бали, <40%): • AI delegation — просто віддав все асистенту, копіпаст коду. • Progressive AI reliance — почав сам, потім все більше злився на AI. • Iterative AI debugging — замість думати, просив AI знайти/пофіксити баги. Хай-скіли (65%+): • Generation-then-comprehension — згенерував код, а потім допитував AI: «поясни, що тут відбувається», перевіряв себе. • Hybrid code-explanation — просив і код, і пояснення одночасно. • Conceptual inquiry — задавав концептуальні питання, а код писав/лагодив сам. Тобто якщо юзаєш AI як мозок-замінник — деградація, якщо як тьютор/експлейнер — ок, навіть краще. • 🧩 Інтерпретація: • AI реально може різко прискорювати роботу, коли скіл уже є (їхні попередні дослідження давали до 80% економії часу на знайомих задачах). (anthropic.com) • Але коли ти вчиш нову технологію, AI схиляє до cognitive offloading — ти проходиш задачу, але не будуєш ментальні моделі, особливо в дебагінгу. • 🧱 Для компаній: • Якщо ти «агресивно накатуєш AI» на джунів — отримаєш людей, які: • вміють гуглити/промптити, • але гірше шарять, чому код працює, і що робити, коли не працює. (anthropic.com) • Менеджерам пропонують спеціально дизайнити процес: навчальні режими, квоти/режими на ручний код, політики, які змушують все ж думати головою. • 📚 Для окремого девелопера: • Якщо хочеш НЕ стати «оператором AI, який нічого не вміє» — юзай асистента в стилі: • «згенеруй код + поясни построково», • «поясни концепт», • «чому такий патерн в (Х) краще/гірше», • дебаг — спочатку сам, потім проси підказку, а не повний фікс. AI офігенно бустить продуктивність на тому, що ти вже вмієш, і легко ламає процес формування нового скіла, якщо даєш собі «їхати на автопілоті».