AI Makes Me Hate

самый важный тулкит для продуктивности https://github.com/dtnewman/burn-baby-burn

AI Mobile Harness 0.0.1 Я на работе много создаю разных аи инструментов. Изучаю много фидбэков у инженеров и разных мнений по реальным практикам. С опытом я понял, что генереция результата это только 10% работы. Остальные 90% в пайплайне это верификации, тесты, валидации. AI-модель знает многое, но не знает правил конкретного проекта. Без ограничений она может выбрать неверный подход, изменить лишнее и не проверить результат. Поэтому ей нужен четкий инженерный процесс. 💧 Сам репо будет строиться на методологиях, а не только на скиллах и мспшках. Это куча обвязок вокруг: скрипты, cliшки, стейдж раннеры, хуки, и тд и тп. Я решил создать Mobile Engineering Harness. Это окружение, которое погружает AI в архитектуру проекта и проводит задачу по правильному форкфлоу. Harness проводит задачу через весь цикл: 🟣rnd - уточняет задачу, контекст и зависимости 🟣dev - реализует решение в архитектуре проекта 🟣verification - подтверждает корректность сборки и тестов 🟣qa - автоматически запускает окружение и проверяет, ищет баги 🟣codereview - чекает ваш код на основе лучших скиллов и глобальных или проектных практик Сейчас это ранний MVP, который закладывает основу продукта. Дальше я планирую расширять репо. Ну и вы кидайте свои ишью.

Кого и почему заменят AI-агенты Пост наполнен ненавистью, я вас предупредил. Это вторая часть, первая тут. В прошлый раз я писал, что AI-агент — это тула, и тула сама по себе никого не заменит. Это как если бы сисадмины боялись, что ci/cd пайплайны их заменят. На текущем этапе я бы не стал готовиться к тому, что у нас будут AI-сокомандники, и им нужно будет писать "доброе утро" в командных чатах. Но! Тула делает ценнее того, кто умеет ей пользоваться, поэтому заменят на самом деле не AI-агенты, а люди, которые умеют ими пользоваться. Без современного тулинга сейчас уже просто невозможно успеть сделать достаточный объем работы, чтобы не выглядеть лоу-перформером на фоне сокомандников. Серьёзно. Если вы ждали какого-то сигнала, вот он. Поставьте себе Клода или Кодекс, заплатите 20 баксов и начинайте учиться. Но предупреждаю о последствиях и зависимости. Возникнет неконтролируемое и неосознанное желание отдаться AI-агенту полностью: — принимать решения чисто как клод говорит — общаться с коллегами прямо копипастя туда-сюда текстовки — писать документы и не вычитывать их Это экономит когнитивный ресурс, а человек — существо ленивое. Поэтому очень легко стать "мясным прокси" без добавленной ценности. И вот таких заменят в первую очередь. Во-первых, потому что они начинают приносить больше вреда, чем пользы. Во-вторых, просто потому что они очень бесят. За прошедший месяц у меня было три бесячих ситуации от трёх разных людей. ——— Ситуация 1. Продакт составил документ по новой инициативе для внутренней защиты. С техническими деталями и архитектурой, но очень странными. Как позже выяснилось, тимлида и инженеров продакт не привлекал. — Паша (обращаюсь к тимлиду), есть пара уточнений по архитектуре, можем сейчас обсудить? — Впервые вижу эту архитектуру, док без меня готовил Вадим. — Вадим (обращаюсь к продакту), подскажи пожалуйста: ... (пара сутевых вопросов) — Не знаю, это клод нарисовал, я тут вообще не шарю, думал Паша расскажет. — ¿?¡! ——— Ситуация 2. Скидывают документ на 11 страниц, "почитать". То что слог слоповатый и постоянно противопоставления "это не тёплое, это мягкое" — подбешивает, но ладно, уже привык. К сутевой части возникли вопросы. Внутри в том числе организационный сетап новой команды и перечислено, кого надо нанять. Читаю: собрались нанимать сисадмина в команду. Это очень странно, потому что инициатива продуктовая и должна по идее спокойно лечь поверх текущей техплатформы. А если и нанимать сисадмина, то опять же в техплатформу. В продуктовой команде ему просто нечего будет делать. Задаю вопрос. Оказывается, эту часть читать не надо было. Документ читать надо вместе с автором на встрече, чтобы он показывал пальцем: «тут читай, тут не читай, тут ллм нафантазировал». Бл#%ть! Почему я должен тратить время на чтение документов, на написание которых автор не потратил времени?! Это тупо неуважение к читателю. ——— Ситуация 3. Общаемся в чате с руководителем соседнего юнита на тему передачи одного инженера в его команду. С моей стороны запрос: покажите роадмап, чем будет этот инженер заниматься, и где там конечная точка чтобы поддержать нашу инициативу. А чувак кажется просто в чатжпт скармливает мои вопросы и копипастит ответ. Читать невозможно: плотность смысла около нуля, странные термины, через абзац опять же «это не тёплое, это мягкое». И в этой переписке решается, передавать ли одного живого FTE из команды в команду. Судьбу человека решает чатжпт. Менеджер при нём — просто мясной прокси. Бесит. ——— Что общего у всех троих — отсутствие добавленной ценности к тому, что выдал агент. Ни проверки, ни принятия решения, ни ответственности. Уберите их из цепочки, результат не изменится. Заменят ли агенты кожаных? Вот таких — да. Хорошая напоминалочка каждому: почаще задаваться вопросом "а какая моя добавочная ценность?" Иногда и сам себя ловлю на том, что не полностью вычищенные документы коллегам отправляю..

Вчера выступал в сельской школе. Хочу собрать разный датасет перейдя от ВУЗов до школ. И это оказался один из тех опытов, после которых начинаешь немного иначе смотреть на весь AI-движ. Мы внутри технологического пузыря постоянно обсуждаем агентов, автоматизацию, новые модели, будущее профессий. Иногда создается ощущение, что все это пока существует где-то между бигтехом, конфами и твиторами. А потом приезжаешь в сельскую школу и понимаешь: нет, адопшен у них уже тоже произошел. Школьники используют нейросети для домашки, поиска информации, подготовки материалов. Хака метрик, получение своих повышений и перфоманса. Но для них это уже не какая-то технология будущего. Это уже же привычный инструмент, каким для нашего поколения стал интернет. Они не видят себя без него. И отношение к этому примерно такое же полярное, как у взрослых. Один лагерь говорит "Мы все отупеем. ИИ будет делать все за нас. Профессии исчезнут". Другой уже начинает воспринимать нейросети именно как инструмент. Потому что даже работу, сделанную с помощью ИИ, можно сделать очень по-разному. Где-то это бездумный копипаст первого ответа из чагпт. А где-то человек с помощью нейронки действительно разобрался в теме, проверил информацию, собрал хорошую структуру и в итоге сделал работу лучше. То есть вопрос постепенно становится не "использовал ли ты ИИ?", а "как именно ты его использовал?". И мне кажется, образование неизбежно придет ровно к этому же. Но самое интересное для меня началось уже после выступления. Ко мне подошли ребята и начали задавать вопросы. Нужно ли вообще высшее образование, если хочешь заниматься искусственным интеллектом? Если модели и инструменты становятся доступнее, обязательно ли тебе несколько лет учиться в университете, чтобы работать в этой сфере? Другие спрашивали: какие профессии будут актуальны через 5–10 лет? Что вообще стоит изучать сейчас? Как выбирать направление, если к моменту окончания школы или университета рынок может поменяться несколько раз? И вот здесь меня зацепило сильнее всего. Потому что это буквально те же вопросы, которые сегодня задаем себе мы. Инженеры думают, какие навыки будут нужны через несколько лет. Компании пытаются понять, что автоматизировать. Люди переживают, что их профессия изменится или исчезнет. Мы все пытаемся построить карьеру в мире, в котором горизонт планирования становится все короче. У школьников ровно тот же конфликт. Просто они столкнулись с ним намного раньше. Для нас ИИ все ещё во многом новая технология, которую мы пытаемся встроить в уже существующий мир. А следующее поколение будет взрослеть в мире, где нейросети существовали всегда. Примерно так же, как мы уже почти не представляем жизнь без интернета. Поэтому спорить о том, нужно ли пускать ИИ в образование, кажется немного поздно. Он уже там. Настоящий вопрос теперь в другом: научим ли мы использовать его так, чтобы человек быстрее учился, глубже разбирался и мог создавать больше или сведем все к генерации домашки за пять минут. И, пожалуй, главный вывод после этой поездки для меня такой: ИИ не просто меняет инструменты. Он меняет сам момент, когда человеку приходится задумываться о своем будущем. И следующее поколение будет делать это намного раньше нас.

Отец вайбкодинга Андрей Карпаты поделился лайфхаками, как выжимать из нейронок реально понятные и полезные ответы 😊 Берем листочки и записываем:

🟢 Для сложных текстовых объяснений он просит выдавать ответ в стиле ASD-STE100 — это упрощённый технический английский из авиации с жёсткими правилами ясности. Ни слова воды, все по делу. Для удобочитаемости иногда ставит 80% от стандарта. 🟢 Вместо текста рекомендует просить диаграмму или картинку. Дело в том, что сложные вещи так зачастую воспринимаются быстрее и нагляднее. 🟢 Еще один вариант — попросить сделать интерактивную HTML-страницу под конкретную тему с визуализацией и анимациями. 🟢 А самый перспективный формат, по Карпаты, — персональные видео-объяснялки. Просто пишите «сделай мне ролик в стиле 3Blue1Brown про X» и сразу добавляете озвучку через ElevenLabs.

Слушаемся Карпаты 🤓 @xor_journal

Сегодня день блокировок Claude. Дарио забанил даже руководителя Alice Transactions Романа Маресова. Это один из основных топов Яндекса, ранее руководил Yandex.Еда и Yandex.Такси. В Linkedin народ язвит, что Яндекс не пользуется Alice GPT для разработки приложений на ней самой. Но нужно трезво смотреть на вещи. В целом, для каких-то простых агентских задач GigaChat и Alice GPT пригодны, но разработка кода одна из сложнейших агентских задач. В России пока не умеют делать LLM, которые программируют хотя бы как Qwen 3.8 27B. Причем сделать реально программирующего агента современного уровня будет очень сложно, т.к. требуется огромный объем Reinforcement Learning для чего нужно как-то получить хотя бы 20.000 штук новых Nvidia GPU. Причем именно Nvidia, а не Huawei, т.к. мы пока не начали даже изучать опыт того же DeepSeek по миграции на китайские GPU. Массированные блокировки Claude о которых пишут и у нас в чате показывают, что риски применения американских LLM очень высокие. Хотя большинство экспертов уже мигрировало worker агентов на DeepSeek V4.1 Flash, но довольно очевидно, что и архитектурные агенты нужно мигрировать постепенно на тяжёлых китайцев типа Qwen 3.8 Max или Kimi K3. Claude может в пайплайн сейчас быть опцией для России, но как обязательная LLM для него это риск блокировки разработки.

кстати в комментах спрашивают а в чем суть банов обычно это не только потому что у тебя паспорт неправильный. Наоборот слышал что с рф паспортом норм проверки все проходишь, а с казахским или узб паспортом - бан все дело часто в разнице билинг адреса и карты, которой вы оплачиваете. Самая частая причина бана это она.

Anthropic снова раздаёт баны: обсуждаем что делать Сегодня утром оживился чат моего канала. Подписчики обсуждают, что за ночь прокатилась большая волна банов. Открываю сторис — там тоже скриншоты писем счастья от Антропик. Иду смотреть чаты где меня тегнули за ночь, там спрашивают помогли ли апелляции.

🤦🏻‍♂️ Я за минувшую неделю получил два таких письма. Деньги не возвращают. Один аккаунт был на подписке за 200, другой на подписке за 100 долларов. Апелляции вернули отказ.

🤷‍♂️ Anthropic явно развивают направление модерации Первый account suspended я получил ещё весной. Тогда на апелляцию мне даже не ответили. Следующий аккаунт продержался полгода. Но самое интересное, что компания явно развивает это направление, прикрепил как выглядят страницы апелляции весной и сейчас. Причём весенний бан не поменял дизайн, видимо нельзя дать обратную совместимость. Как видите появились новые фичи: бекап данных (там можно увидеть даже когда вы авторизовались из странных локаций) и полное удаление аккаунта. Ну и да, юридически ребята явно подготовились, так как ещё весной деньги возвращали. 🤔 А что если удалить аккаунт и снова зарегистрировать Так как можно удалить аккаунт, то может быть можно и «забыть» бан просто удалив его? Попробовал — нет, так не работает. Второй раз в той же почтой не войти — email already in use. То есть аккаунт хоть и удаляют, но не до конца. GDPR c Роскомнадзором на них нет. Но можно попробовать не допускать телематики в будущем, в одном из чатов мне преложили вычищать из конфиг-файлов клода device id + чаще использовать CLI версию кодинг харнеса, чтобы не передавать дополнительную мета-информацию. На самом деле пользоваться можно пордолжать, просто очень дорого Все забанненые аккаунты продолжают работать со стороны platform.anthropic.com, можно авторизоваться по API ключу и выполнять все задачи на Opus 5.5) 👀 Поковырял данные, нашёл очень много меты Попросил локальный квен пробежаться и поискать информацию о записях на диске, вот фрагмент его рисерча

CLI (~/.claude.json): - machineID ba1e5585… — генерируется один раз и персистит в конфиге. Не привязан к аккаунту → общий для всех аккаунтов на машине - userID 96d4a757… — это и есть device_id из телеметрии (совпадение подтверждено) - anonymousId claudeco… — анонимный ID телеметрии - Вложенный ~/.claude/.claude.json (используется cowork-VM/другой установкой) — вторая пара machineID 69687fc8… / userID 74b0689a…. Два разных machineID на одной машине → это не hardware-отпечаток, а сгенерированный-per-конфиг ID Десктопное приложение (~/Library/Application Support/Claude/): - ant-did — device ID приложения (UUID bb7c7c4c-5…, base64) - ant-device-registry.json — жемчужина: реестр «аккаунт → pk1:<публичный ключ>:<uuid> устройства». В нём зарегистрированы и старый аккаунт 3112f538…, и текущий 0cd53e76… — т.е. «одна и та же машина» сознательно привязана к каждому аккаунту, события подписываются ключом устройства (deviceEventSignerFor найден в коде) - ccd-ids.json — salt для производных ID - remote-control-state.json — telemetrySalt + identities - config.json — lastKnownAccountUuid, first_launch_at, hasTrackedInitialActivation - chromeExtension.pairedDeviceId в .claude.json - В claude-code-sessions/ лежат 3 аккаунт-UUID (текущий, предыдущий, и третий 982ddb5b…)

Как будто если делать новый акк, стоит удалять эти файлы с папками и инициализироваться по новой, чтобы не светиться ant-device-registry.json и machineID Если тоже получили письмо, поделитесь в комментариях, что будете делать и как анонимизироваться? ---- Поляков считает — AI, код и кейсы

у вас есть задача собрать на имбовый проект в крутую команду, кого вы возьмете себе?

знатоки объясните что это и зачем

Актуально с новыми ценами

Мда, мало того что подписке за 200$ убрали лимиты х2 так вот вам 500$ подписка х25 💀💀💀💀💀 Контора сами знаете кого

Подборка полезных AI-инструментов, которые советуют Продолжаем формировать аи насмотренность 1️⃣ Loop-режим в Claude Code создатель Claude Code, показал /loop — агента внутри текущей сессии, который повторно запускает промпт по расписанию, проверяет состояние задачи и продолжает работать, пока не выполнится нужное условие. Теперь можно поручить ему следить за PR: чинить CI, делать rebase и снова проверять статус. Сам Черни также использует лупы для борьбы с flaky-тестами и регулярной кластеризации фидбека. 2️⃣ mattpocock/skills Коллекция из примерно 20 скилов от Мэтта Покока, автора Total TypeScript. Есть решения для TDD, спецификаций, доменного моделирования, код-ревью и «прожарки» плана 3️⃣ caveman Скил с очень простой идеей: заставить Claude говорить максимально коротко. Он убирает вежливость, филлеры, артикли и лишние оговорки, но не трогает код и тексты ошибок. Авторы заявляют экономию около 65 % выходных токенов, хотя в независимом тесте JetBrains выигрыш в агентных задачах оказался заметно скромнее — около 8,5 %. 4️⃣ archify Инструмент превращает процессы, сценарии, код и автоматизации в графы. Полезно, когда нужно за пару минут объяснить команде, что происходит внутри сложного пайплайна — или показать окружающим, что именно вы навайбкодили.

ну контора тех самых поняли да https://habr.com/ru/companies/bothub/news/1087890/

Верите в CodeSpeak? https://education.yandex.ru/journal/codespeak

Вайбкодер дал агенту задачу проверить UX/UI модуля - но Codex чуть чуть перестарался, запустив 826 автономных агентов. Итог - 2,1 триллиона токенов и $78,000 к оплате. https://news.ycombinator.com/item?id=49861047

⚡️ OpenClaw удалили 400 тысяч строк тестов, которые ничего не проверяли Мы уже разбирали Caveman, rtk и Ponytail скиллы из серии статей от JetBrains. Первые два не дали обещанной экономии, а Ponytail действительно сократил и код, и расходы. Нашёлся ещё один полезный скилл: test-audit от создателя OpenClaw Питера Штайнбергера.

Питер рассказал, что из проекта удалили около 400 тысяч строк тестов, а покрытие почти не изменилось. По его словам, модели любят писать тест на каждое мелкое изменение, даже когда пользы от него нет.

test-audit просит агента перед каждым новым тестом объяснить, какое поведение тот защищает, какую ошибку поймает и почему существующих проверок недостаточно. @ai_for_devs