S0ER - architecture and coding

Вышло видео, где Сэм Альтман отвечает на вопросы по ИИ. Некоторые мысли сильно коррелируют с моими собственными. Похоже, индустрия меняется гораздо быстрее, чем наша способность осознать эти изменения, и тренды довольно интересные: - Бизнес вынужден бороться за «внимание». Раньше в цене была «сложность» решения задач, а теперь, как будто, сложности нет — все идеи, которые приходят в голову, можно быстро реализовать и продвинуть на рынок. Проблема в том, что другие участники тоже могут быстро выпускать новые продукты, реализующие другие идеи. В новой системе ограничением является внимание пользователей, бизнесу всё сложнее будет бороться за внимание, и чтобы преуспевать в этом направлении, на первый план выходит ценность, которую несёт продукт. - Есть два направления дальнейшего развития ИИ — увеличение скорости работы моделей либо уменьшение стоимости. Здесь нужно искать баланс, потому что нельзя сделать быстро и дёшево одновременно, по крайней мере не сразу. Поэтому, скорее всего, сначала станет «дёшево»: в ближайший год-два цена может упасть в 100 раз. - Была интересная мысль о том, что ИИ может нести большие угрозы в области биологии и создания новых патогенов. Это направление сложно контролировать через «запреты», нужно вырабатывать с помощью ИИ ответные меры, повышающие устойчивость. Вывод из разговора простой - ИИ поможет писать код быстрее, продвнет возможности персонализации под конкретных людей (когда под каждого человека можно будет создавать свой софт), но процессы, борьба за внимание, ценность идей, человечиские отношения - те сферы, где ИИ пока не конкурент людям.

Интересно получается — одним ИИ даёт буст производительности, возможности для роста и развития, другие упираются в энтропию и тонут под грузом ошибок. Мне кажется, что современный мир разработки как никто нуждается в компетентных инженерах, иначе будет как на скрине выше.

Конец года - время подводить итоги и делиться планами на будущее. Записал короткий ролик о том, что делал в этом году и что планирую делать в будущем, в конце немного затронул тему текущего положения дел на рынке. Всех с наступающим Новым Годом. UPD. И да, у меня новая студия, правда вы ее уже видели на подкасте с PVS-Studio 👀 YouTube 👀 RuTube 👀 VK Video

Решили порадовать вас перед праздниками новым выпуском Разбаговки 🔥 Наш гость - Евгений Сергеев, архитектор ПО и автор Telegram-канала S0ER. На подкасте поговорили про использование ИИ в разработке. Там интересно 😉 Полное видео можно посмотреть тут: - наш сайт - VK video - YouTube #видео #подкаст #разбаговка

Есть мнение, что микросервисы сильно переоценены. Хочу сказать пару слов на эту тему. Вчера на созвоне разбирали архитектурный ландшафт сервисной архитектуры. Традиционно ребята уперлись в тонкое место SOA — общую шину предприятия. Попытались использовать API-gateway и вместо оркестрации уйти в хореографию. Нетрудно догадаться, что решение сразу стало не в SOA-стиле, а обычными микросервисами. Мне кажется, что исторически именно раздутые ESB заставили уходить организации в микросервисы. И это остро чувствуется, когда сам сталкиваешься с задачей и ощущаешь всю неповоротливость шины. Один такой практический созвон заменяет сотни споров, потому что в теории все просто, а практика показывает обратное. Поэтому очень важно для усвоения материала пройти путь от монолитов через сервисы к микросервисам, без этого нет понимания "болевых" точек, которые привели индустрию к текущему состоянию. Микросервисы получились не случайно, они являются закономерным результатом многолетнего набивания шишек.

Попросил DeepSeek сделать таблицу истиности для конъюнкции, используя язык JavaScript и битовые операции, вот что получил: console.log("Таблица истинности для a && b (битовые операции)"); console.log("a\tb\ta & b"); console.log("---------------"); // Используем битовые операции с числами 0 и 1 for (let a = 0; a 1 & 1; console.log(`\t${a} & ${b} = ${a && b} (${Number(!(!a || !b)}))`); } Здесь я добавил иллюстрацию закона Де Моргана, пока не обращайте на него внимание. Интересно, что многие программисты жалуются на излишнюю сложность второго варианта, мол нет насмотренности на битовые операци, сложно быстро понять код. В целом с булевой алгеброй тоже возникают сложности, часто люди не могут применить закон Де Моргана, чтобы упростить свои условия. Я, конечно, по-стариковски думаю "Да, были люди в наше время, Не то, что нынешнее племя", но понимаю, что код должен быть понятен всем участникам проекта и первый вариант имеет в этом смысле явное преимущество, но при этом я хотел бы работать с ребятами, которые легко читают второй вариант, в целом это будет совсем другой "средний уровень команды". Поэтому, интересно ваше мнение какой из двух вариантов кода вам нравится больше и почему? Пишите в комментариях 👇👇👇

Пришло время полезных тредов. Давайте обсудим какие llm вы запускаете локально, на каком железе и какие модельки вам нравятся. Заходите и делитесь опытом в комментариях, думаю всем будет полезно 👇👇👇

❗️❗️Немного о том, что происходит в ИИ-лаборатории Соер.Клуба Сейчас идет активное переосмысление старых подходов к разработке, много разговоров про вайб-кодинг. Под вайб-кодиногом обычно имеют в виду использование одного умного агента, которому достаточно поставить задачу, а он все сделает сам. В текущих реалиях так сделать не получается, приходится постоянно корректировать результат работы LLM, что иногда не только не упрощает, но усложняет разработу. Мы в своей лаборатории решили не придумывать велосипед, а начали работать по направлению метапрограммирования, взяли старую добрую идею "код - это тоже данные", ушли от идеи "одного агента" и сделали замкнутую агентскую систему (т.е. агенты сами "видят" результаты изменения кода). Такой подход позоляет: 👑 увеличить время автономной работы (вся работа делится на несколько этапов, которые суммируются в одну общую сессию); 👑 разделить обязанности между агентами и добиться того, чтобы агенты сами исправляли свои ошибки (в "классическом" варианте предполагается, что ошибок мало и их правит сам программист). Какие выводы мы сделали: - вайб-кодинг в его текущем варианте "одного агента" не заменит обычную разработку до появления AGI; - агентские системы, основанные на идеях метапрограммирования, уже сейчас могут взять на себя решение типовых задач без необходимости постоянного контроля со стороны разработчика. Основные проблемы: медленная работа LLM, большое потребление токенов (результат есть, но пока довольно дорого с позиции денег). Думаю, что AGI в ближайшее время ждать не стоит, а вот агентские системы внедряться будут активно.

Активно работаю с ИИ агентами, постепенно "высушиваю" промпты и описание сабагентов до минимально работающих функций. Заметил, что в моих промптах чаще всего используются ASCII деревья. Это происходит потому что почти все программирование это структуры и операции над ними. А самая популярная структура - дерво. Есть ощущение, что любая декомпозийия в конечном итоге - дерево. Далее, как ни странно, в описаниях лидируют "стек" и "очередь". А завершает цепочку рекурсивное описание. А вот условия встречаются крайне редко. Получается, что я работаю с агентами в функциональном стиле - и основная задача декларативно описать результат, который хочу получить, а дальше пусть сам думает.