Библиотека ИИ для айтишников

🤫 Кажется, у AI появилась новая болезнь — агентомания Сегодня агента пытаются добавить почти в любую задачу. Но на курсе мы постоянно задаем себе вопрос:

А здесь вообще нужен агент?

Потому что иногда агент — это как собрать целую команду специалистов, чтобы узнать, какая сегодня погода. Да, они справятся. Но один запрос к модели справится быстрее, дешевле и проще 👍 🟢 Обычно агент нужен, когда:

— задача состоит из нескольких шагов; — следующий шаг зависит от результата предыдущего; — нужно принимать решения, использовать инструменты и проверять собственную работу.

Если же задача сводится к схеме «запрос → ответ», чаще всего достаточно хорошего промпта. Такие инженерные решения редко приходят сами собой — именно поэтому на курсе мы уделяем много внимания не только реализации, но и выбору правильной архитектуры 💡 Согласны: ❤️ — да 🔥 — нет 🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 Превращаем любую нейросеть в художника Этот универсальный шаблон поможет быстро сформулировать детализированный промпт. Как пользоваться: 🌝 В квадратных скобках укажите, что хотите нарисовать. 🌝 Сгенерированный промпт можно использовать в любой нейросети, где можно генерировать картинки. PROMPT:

You are a text prompt generator for creating images. I will give you a post topic, and you will generate one best-quality prompt and show it to me. [что вы хотите нарисовать] Do not ask for clarifications—just generate the best prompt using your creativity, and I will request changes if needed. ### Prompt Structure: - Camera angle → Scene description → Character description → Camera settings - Character descriptions must always be separated by commas. - All parts of the structure must be separated by commas. ### Notes: - At the end of the prompt, you may also include the camera type (if it's not a painting style), such as DSLR, Nikon D, Canon EOS R3, etc. - You can specify a lens type (e.g., 14mm focal length, 35mm, fisheye, wide-angle, etc.) if necessary.

🐸 Библиотека ИИ для айтишников #prompt_lab

💅💅 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_glitch

🕺 Бывший инженер Google выложил часовой разбор по AI-агентам Прикладной материал: про циклы, память, самоулучшение и stopping logic — с нуля. Что внутри:

— self-building agent — soul.md как центр управления — RAG memory без раздувания контекста — цикл, который понимает, когда пора остановиться — как искать баг: в коде или в самом промпте — как Claude сжимает память

🔤 Смотреть по ссылке Тему таких agent loop, памяти и практической сборки сценариев подробнее разбираем на курсе «Разработка ИИ-агентов» 🔥 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_dive

💡 Большая открытая библиотека промптов — запуск локально через npx prompts.chat — MIT на код и CC0 на контент — можно спокойно использовать в коммерческих продуктах — MCP-сервер, плагин для Claude Code, интеграция с Raycast, Chrome и iOS — отдельная бесплатная книга по промптингу: 25 глав про reasoning, few-shot и агентов 🔗 Ссылка 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #quick_win

🔥 Не называйте любого продвинутого чат-бота «ИИ-агентом»! Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru, наглядно разбирает уровни абстракции ИИ-продуктов и убирает путаницу в понятиях. Что внутри видео: - Почему ассистент и агент принципиально разные сущности; - Как ассистент может быть просто «обёрткой» над LLM, а может скрывать под капотом сложнейшую мультиагентную систему; - Как понимать архитектуру глубже, чтобы проектировать сильные решения. Начните создавать агентные системы с нашего бесплатного демо-урока. Всего за 2 часа разберем внутреннее устройство агента, научим его чинить свой собственный код и сохранять контекст после перезапуска. 🔗 Забрать бесплатный демо-урок

🛠 Ornith-1.0-9B — компактная open-source модель для agentic coding MIT-лицензия, reasoning, tool calling и OpenAI-compatible endpoint — то есть модель можно довольно быстро встроить в привычный стек для coding agents. Что еще интересного:

— сильные результаты для 9B-размера — заточка под agentic coding — работает с OpenHands, OpenCode, OpenClaw, Ollama, llama.cpp и другими совместимыми инструментами — есть GGUF, локальный запуск и tool use из коробки

Хороший вариант для тех, кто хочет пощупать более практичную основу под локального coding-агента. 🔗 Ссылка на HuggingFace Больше про такие AI-assisted workflow и практическую работу с подобными инструментами — на курсе «Управляемая разработка с ИИ» 🔗 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #ai_stack

🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код? Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD). Вот как этот подход меняет работу агента на практике: 🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти. 🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией. 🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ. Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы — оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂

⚡️ Meta* выкатила Muse Spark 1.1 — новую ставку на AI-агентов Модель явно делают не под ещё один чат, а под длинные задачи, tool use, computer use и мультиагентные сценарии. Что цепляет:

— контекст до 1 млн токенов — сильный упор на agentic workflow — заметный рост в кодинге и computer use — уже доступна через новый Meta Model API

Тему таких agent workflow и практику их сборки подробнее разбираем на курсе «Разработка ИИ-агентов» 🔥 🔗 Ссылка на блог *Meta признана экстремистской организацией в РФ 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_flash

🎙 ChatGPT стал заметно живее в голосе OpenAI запустила GPT-Live — новый голосовой режим, где модель может слушать и говорить одновременно. Что это меняет: — диалог звучит естественнее — меньше ощущения «говоришь с автоответчиком» — модель умеет держать более живой темп разговора — для сложных задач может в фоне подключать более мощную модель и возвращаться с ответом 🔗 Источник 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_flash

💬 «У меня нет опыта в Python, мне рано на курс?» Это вопрос, который нам задают чаще всего. Честный ответ — да, рано. Мы рекомендуем хотя бы базовый Python. 🔜 Но в прошлом потоке был студент, который почти не писал код. Собрал рабочего агента с помощью AI-инструментов и вайбкодинга — да, проще, чем у разработчиков с опытом, но рабочего 💅 Если опыта пока нет — не расстраивайтесь. Начать можно с того уровня, который есть сейчас, а дальше уже вместе разберёмся.

Главное — начать.

🔥 Присоединяйтесь к потоку 14 июля 🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 ИИ-выходные: Собери своего AI-агента за 2 дня Хватит просто читать про ИИ, пора собирать автономные системы руками! 1–2 августа пройдет хардкорный онлайн-интенсив для junior-middle разработчиков. Формат: теория ➡️ сразу практика. Вы будете управлять AI-инструментами. 🛠️ Как всё пройдет:

День 1 (Суббота): разбираем анатомию агента, подключаем инструменты (shell, GitHub, Postgres) и дебажим трейсы. День 2 (Воскресенье): собираем собственного агента под вашу задачу, настраиваем Eval + Guardrails (чтобы бот не галлюцинировал) и проводим демо.

Для кого: Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом. (С нуля не подойдет, темп очень быстрый!) Артефакт на выходе: Рабочий репозиторий с вашим агентом, который не стыдно показать команде. 👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI). Места ограничены! 👉 Изучить программу и занять место

🎙 ChatGPT стал заметно живее в голосе OpenAI запустила GPT-Live — новый голосовой режим, где модель может слушать и говорить одновременно. Что это меняет: — диалог звучит естественнее — меньше ощущения «говоришь с автоответчиком» — модель умеет держать более живой темп разговора — для сложных задач может в фоне подключать более мощную модель и возвращаться с ответом 🔗 Источник 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_flash

🛠 Нашли мощный open-source skill pack для AI coding agents Проект от Addy Osmani, который добавляет агентам не просто промпты, а более внятные инженерные workflow:

— шаги по всему dev lifecycle — встроенные тесты и review-практики — меньше хаотичной генерации, больше структуры — работает с Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex и другими

🔗 Ссылка на GitHub Больше про такой AI-assisted workflow — на курсе «Управляемая разработка с ИИ». 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #ai_stack

🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_glitch

💡 Claude Cowork выходит на web и mobile Теперь задачу можно отдать Claude за ноутбуком, а забрать результат уже с телефона. Даже если закрыть крышку, Cowork продолжит работать в фоне. Что нового:

— Cowork приходит на web и mobile — задачи продолжают выполняться, даже когда компьютер офлайн — вопросы, где нужно ваше решение, приходят прямо на телефон — Chat и Cowork объединяют в одно пространство с общими проектами и артефактами

Бета раскатывается в ближайшие недели, начиная с плана Max. Больше про такие agent workflow и практику их сборки — на курсе «Разработка ИИ-агентов» 🔗 🔗 Ссылка 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_flash

🤨 Признавайтесь, кто хоть раз копипастил код агента из туториала, запускал и молился, чтобы он не ушёл в бесконечный цикл? Мы тоже через это проходили. Поэтому сделали бесплатный демо-урок, где показываем, что на самом деле происходит внутри агента, пока вы смотрите на спиннер загрузки 🔥 За 2 часа с Андреем Носовым (PhD, чинил системы в Apple, Nokia Bell Labs и Huawei — так что знает, что такое «сломанное в проде») вы:

🔵 разберёте, чем мышление агента отличается от его ответа — и почему это не одно и то же 🔵 научите агента помнить, что он делал, даже после перезапуска (привет, SQLite) 🔵 дадите ему Python-интерпретатор и научите чинить свой код самостоятельно, без вашего участия 🔵 поймёте, зачем городить дорогую модель, если можно сэкономить и не потерять в качестве

Посмотреть урок можно в любое время. А если после него захотите собрать собственного AI-агента с нуля, уже 14 июля стартует новый поток курса. Самое время успеть🙂 🔗 Забрать демо-урок 🏃‍♀️ Proglib Academy

🤨 Сбер выложил в open source GigaChat 3.5 Ultra Новая 432B-модель под MIT-лицензией. Она стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra, но при этом прибавила в коде, математике, агентных задачах и генерации. ➡️ Что важно:

— гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet — меньше KV-кеш, больше контекста в той же памяти — throughput под нагрузкой +20% — ускорение генерации до 2,2 раза — FP8 на всём обучении — новый этап online RL после SFT и DPO

✅ По результатам: — Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и V4 Flash Base на наборе general / math / code-бенчмарков — Instruct сопоставима с DeepSeek V3.2, будучи меньше — win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, против GPT-5 — 68,7% 🔗 Ссылка на HuggingFace 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_flash

🔥 OpenWiki — CLI, который сам собирает документацию по codebase Полезная находка для тех, у кого документация в проекте обычно живёт недолго. 🔜 Что делает:

— автоматически генерирует wiki по кодовой базе — обновляет её по мере изменений в проекте — даёт AI coding agents больше контекста — работает с ключами от разных AI-провайдеров

Особенно полезно на больших проектах, где руками держать документацию в порядке уже просто лень или дорого. 🔗 Ссылка на GitHub 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #quick_win

🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал! Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK! 👨‍💻 Спикер: Андрей Носов Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM. Что в программе: ● State machine: инварианты и терминальные состояния; ● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve; ● Детекция циклов и настройка аварийных выходов; ● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера; ● Адаптация графов под ограничения локальных моделей; ● Версионирование графов и миграции стейта. Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов. 👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!