tgindex

AI Dev Broadcast

описание

Всё про разработку с использованием AI технологий Наш канал про Android - @android_broadcast Видео как работать с AI - abdev.by/broadcast_ai_plus

← к каналу@ai_dev_broadcast
2 329
подписчиков
Охват к подписчикам
68,7%
ERR
Реакции к просмотрам
0,81%
787 на 49 постов
Пересылки к просмотрам
0,75%
730
Постов в день
2,3
всего 98

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 9 авг.🐱 Open source как источник идей и рабочих примеров для агентов Один из подходов, которым я пользуюсь при работе с агентами — давать им не просто задачу, а хорошие, качественные примеры, куда смотреть. Особенно когда речь про технологии, фреймворки или нативные API. Нейросеть часто ещё не успела «проглотить» свежие практики, а в живых проектах или официальных примерах они уже есть. Да и поиск по несвежим практикам работает так себе. Вот свежий пример. Делаю приложение для захвата экрана и камеры раздельными видео на macOS. Нужно было разобраться с нативными API. По умолчанию агент мне не дал ничего внятного и ен понимал как сделать захват 4K экрана + FHD камеры. Сразу подключал MCP для поиска по документации Apple, но не помогло и это. По итогу я дал агенту инструкцию: «Иди смотри, как это сделано в OBS для macOS. Это open source, там уже всё обкатано». И дальше он уже не фантазировал, а разбирал реальный рабочий код и решил задачу за 15 минут. Этот подход я потом зашил в свой research-скилл. Теперь часть инструкции агенту звучит примерно так: «Ищи решения в нескольких источниках, одним из которых является open source репо по технологиям проекта». Скилл находит сам источники и еще уточняет у меня, что можно посмотреть. По сути, на open source агенты во многом и учатся, но сами они часто не догадываются банально туда заглянуть и подсмотреть уже готовое решение. А это один из самых плотных источников: практические примеры, код, который уже крутится в проде, решения, которые много раз проверяли и дотачивали. Вместо того чтобы агент долбился в свои внутренние воспоминания и гадал «а сработает ли», он сразу смотрит на то, что уже работает. Простой, но очень сильный приём, который мне помогает. #AI2,37%
  • 15 авг.100M бесплатных токенов GLM-5.3 в ZCode на выходные Новые пользователи ZCode, которые залогинятся впервые в окне 16 августа 00:00 — 17 августа 09:00 (UTC+8), автоматически получают 100M токенов GLM-5.3. Только для ZCode, количество ограничено. ZCode — это их agentic IDE, заточенная под GLM-5.3 (1M контекст, long-horizon задачи, tool use). Если хотел пощупать GLM-5.3 на реальном проекте без подписки — сейчас самое время. После окна бесплатный объём закончится. #AI #ZCode #GLM2,07%
  • 15 авг.Обкатываю qwen3.8:27b-mlx на MacBook Pro M3 Max2,05%
  • 14 авг.🧠 В Claude Desktop добавили галочку "Продолжить как сброситься лимит" Видно уже сами понимают как быстро сгорают их лимиты и эта фича будет востребована у пользователей #Claude1,88%
  • 13 авг.ОПРОС Расскажите, с какими трудностями в работе с AI вы сталкиваетесь Привет. На связи Кирилл Розов, создатель и автор проекта Broadcast. Современная разработка всё больше сдвигается от изучения API и библиотек к методологии разработки и архитектуре. Когда говорим про работу с AI, её все понимают по-разному и выполняют различные задачи с её помощью. Чтобы делать для вас полезный контент и понять текущий статус погружения в AI в сообществе Broadcast, я искренне прошу вас пройти опрос. Он займёт не больше 5 минут у вас, а мне поможет лучше понять ваши запросы. Спасибо! 👉 Пройти опрос тут Большое спасибо за потраченное время1,45%
  • 15 авг.Вышла Qwen3.8-27B и для ее запуска нужно всего 17 Гб оперативки, а вот по тестам она держится около Opus 4.6, что хорошая планка! Кажется, что кодинг с локальными моделями всё ближе, остается закупиться железом. Явно не на MacBook крутить модель #AI #Qwen #LocalModel1,35%
  • 23 июл.🐱 quickai - инструмент для анализа куда уходят ваши токены, деньги и время в Claude Code. Работают полностью оффлайн. Автор - Алексей Гладков #ClaudeCode1,33%
  • 4 июл.без подписи1,30%
  • 18 июл.без подписи1,30%
  • 17 авг.🐱 Gradle тулзы для coding-агентов с поиском кода и зависимостей [agent-tools-for-kotlin](https://github.com/nomisRev/agent-tools-for-kotlin) — плагин io.github.nomisrev.dev-tools (0.0.1), который решает две классические боли агентов на Kotlin/Gradle. 1. jarSearch Ищет пакеты, типы, функции и методы прямо в resolved dependency jars. Без распаковки, без шума: ./gradlew -q jarSearch --dependency arrow-core --kind type --query Either ./gradlew -q jarSearch --dependency "io.arrow-kt:arrow-core" --kind method --query fold 2. inspectTest Читает падающие тесты из JUnit XML-отчётов. После ./gradlew -q test можно сразу: ./gradlew -q inspectTest --name "should parse" --lines 0 Плагин ещё и сам печатает короткий summary тестов в quiet-режиме. А в AGENTS.md жёстко прописано всегда гонять Gradle с -q, чтобы агент не жрал токены на verbose-вывод. #AI #Kotlin #Gradle #ClaudeCode1,26%
  • 24 июл.Дядя Бок сказал самую правильную вещь: "Зачем проверять человеку код от ИИ?" Это в самую точку. Обвесьте проект проверками, тестами и всем, что важно для проверки того, что код работает как надо и с приемлемым качеством (скорость, расход памяти и т.д.)1,26%
  • 15 авг.Вышел GLM-5.3: та же основа, что у 5.2, но токенов жрёт заметно меньше Z.ai выкатили GLM-5.3. База та же — всё выжали из post-training для улучшения работы в кодинг задачах. На их Z.ai Code Bench модель стала и сильнее, и экономнее (что было моей основной претензией к 5.2). Она опережает Kimi K3 и подбирается к Fable/Opus 5 и GPT 5.6 моделям. Если GLM 5.3 реально держит эту экономию на длинных агентных сессиях, это уже другой разговор. API уже есть, веса через ~2 недели. #AI #GLM1,21%