Квест Теория Каст и Ролей
Канал Алексея Крола, автора Теории Каст и Ролей.
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Квест Теория Каст и Ролей analitikasi
Квест Теория Каст и Ролей (@alexkrol) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 19 165 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 936-o'rinni va Rossiya mintaqasida 34 966-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 165 obunachiga ega bo‘ldi.
03 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -163 ga, so‘nggi 24 soatda esa -13 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 11.33% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.73% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 172 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 098 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 26 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent claude, openai, программист, figma, крол kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Канал Алексея Крола, автора Теории Каст и Ролей.”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 04 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
stdout/stderr, причём часть тестов скрыта от модели, чтобы исключить захардкоженные lookup-таблицы.
Что важно, дают щедрый вычислительный бюджет. Моделям разрешают шикануть вплоть до 10 миллиардов токенов на крупный таск.
На самом дорогом прогоне агент работал 19 дней и сжёг $2 600, полностью без участия кожаного вообще.🟡Результаты 🟢Claude Opus 4.7 - 56% идеальных решений и единственный, кто закрыл задачи категории Large.
В частности, он переписал gotree (биоинформатический тулкит на 16 000 строк Go) за 14 часов и $251, пройдя 2000 из 2001 тестов. Авторы говорят, что инженеру без ИИ на это потребовалось бы от 2 до 17 недель.🟢GPT-5.5 - 44%. На задачах, где он всё-таки добирался до близкого к идеалу решения, выходил в среднем в 2 раза дешевле Opus. 🟠Gemini 3.1 Pro Preview - 32%. Простые утилиты (
uuidparse, qsv_select или hexyl) модели разбирают уверенно, там почти всегда 100%. Даже когда финальный результат не идеален, агенты обычно проходят больше 90% тестов.
🟡Где спотыкаются
Самая массовая категория ошибок - пограничные случаи: около 40% запусков Opus 4.7 проваливают хотя бы один скрытый тест из-за пропущенной мелочи.
Дальше идут решения, заточенные под видимые тесты, преждевременная сдача и пропуск целых фич, которые есть в документации, но не в тестах.
Попытки читерить хардкодом. У GPT-5.5 это случилось в 24% запусков, у Gemini - в 31%. Opus 4.7 в финальных сабмитах не схитрил ни разу.
Самый крепкий орешек - питоновский линтер ruff. Лучший запуск на скрытых тестах вытянул только 67%. Похожая история с математическим пакетом giac_subset и библиотекой mailauth для email-аутентификации.
🟡Странности экономики
GPT-5.5 решает задачи примерно в 3 раза дороже, чем GPT-5, а Opus 4.7, наоборот, в 3 раза дешевле, чем Opus 4.1.
🟡Меморизация
Все таргеты опенсорсные и модели вполне могли видеть их во время обучения, поэтому прогнали отдельный тест, где модели восстанавливали функции по имени и потом сравнили с реальным кодом.
Следы меморизации нашлись у 17 из 25 программ. Но при этом модели успешно решали незнакомые по обучению программы (nonogrid и tssql) и проваливали известыне (sed, ruff), так что меморизация явно не повод для скепсиса.
🟡Вывод
Агенты умеют автономно работать сутками и пилить проекты, которые у человека заняли бы недели, но для этого нужна жёсткая спецификация в виде эталона и тестов. Без чёткого фидбек-сигнала и на действительно крупных кодовых базах всё пока сыпется.
По меркам бенчмарков прогресс внушительный, по меркам полной автономии - ещё рано.
Авторы выложили в опенсорс обвязку агента и 22 таргета, оставив 3 в приватном тестовом наборе.
🟡Техотчёт
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Benchmark #MirrorCode #EpochAI
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
