Артем Бутомов про ИИ

описание

Пишу про то, как работать с ИИ на практике: — Механика и кейсы — Новости и публикации — Личные истории

← к каналу @devdeaf

подписчиков

Охват к подписчикам

286,8%

ERR

Реакции к просмотрам

4,97%

194 на 20 постов

Пересылки к просмотрам

1,00%

Постов в день

0,0

всего 20

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

27 мар.От 0 к 1 Читаю книжку. Питер Тиль переворачивает базовые установки. Поделюсь тезисами, которые меня зацепили: 1) Конкуренция - это проигрышная стратегия. MBA, Стэнфорды, Кремниевая долина - там все бьются за одно и то же место. Твой шанс выиграть там минимален. 2) Тиль говорит: хочешь успеха - стань монополистом. Не «немного лучше конкурентов», а В 10 раз лучше. Или создай то, чего просто не существует. 3) Про ИИ тоже есть кое-что интересное. Он считает, что ИИ не замена людей, а усилитель. Технологии поднимут тех, у кого есть уникальные навыки, выше досягаемости остальных. Честно - уже вижу это на практике. 4) Ещё одна штука, которую теперь по-другому воспринимаю: «готовиться ко всему = не быть готовым ни к чему». Нужно видеть одно чёткое будущее и двигаться туда.41,38%
4 авг.Съездил в Москву на хакатон Сбера «Агент без границ». 24 часа работы без остановки, 130 команд, 700 человек со всей экосистемы Сбера в одном зале. По условиям всё нужно было делать на GigaCode и задача стояла так: собрать не просто локальную демку, а рабочий переиспользуемый кусок для PDLC-процесса: навык, спеку или вспомогательного агента, которого уже можно встроить в общую экосистему. Дедлайн подгоняет, идеи рождаются и умирают за пару часов, а к концу дня сам не веришь, что твое решение работает и было придумано сегодня утром.16,67%
19 июн.🦻 💼 💻«Спасибо маме». Как парень с нарушением слуха стал успешным AI-инженером — в мире созвонов Артём Бутомов — Java Tech Lead и AI-инженер, автор канала про AI. Проблемы со слухом не помешали ему построить хорошую карьеру в отрасли, где важна коммуникация голосом офлайн и онлайн. Было и так: на одном собеседовании интервьюер давал мне наводящие подсказки — а я их не слышал и шёл в другую сторону. Узнали об этом только в финале. Рекрутер не предупредил его, что я читаю субтитры. Подробнее Чытаць па-беларуску Эта ссылка откроется в Беларуси11,35%
26 маяНа последнем VibeCoding челлендже лидер комьюнити разобрал мою работу перед потоком на 5500+ человек и тегнул Кирилла Меньшова — старшего вице-президента блока Технологий Сбера, человека который определяет AI-стратегию крупнейшего банка страны. Кирилл ответил: "Поддерживаю" Отметили, что "сдал не просто результат, а методологию, которая превращает одиночный эксперимент в воспроизводимую практику". Для меня это сигнал что работа видна там, где нужно. #vibecoding #oneshot #llm8,99%
30 апр.без подписи8,04%
11 июл.Сегодня закрыл ноутбук и пришел погулять на фестиваль родного ИТМО в парк 300 летия. Формат максимально далек от скучных университетских линеек: здесь устроили мощный ИТ-чилл прямо на пляже с лекториями про ИИ, интерактивными зонами от Яндекса и Сбера, диджей-сетами и выпускниками в мантиях на сапбордах. Получился идеальный летний open-air, где можно лежать на пуфике у Финского залива, ловить крутой антураж и общаться со своими друзьями.8,00%
21 апр.Почему AI-агент перестаёт слушаться и что с этим делать Настраивал Claude Code под ежедневную работу. Написал правила в CLAUDE.md чтобы не читал большие файлы целиком, коммитил только через скилл. На 40ом сообщении модель стала игнорировать правила. Сижу, смотрю в экран и думаю: "Ты идиот? я же правила написал КАПСЛОКОМ. Перечитывай!" Дело в том, что трансформер при генерации смотрит на весь контекст неравномерно, к середине долгой сессии правила из начала контекста теряют веса attention. CLAUDE.md читается один раз в начале сессии, и к середине долгой сессии правило "сначала grep, потом читай файл" просто проигрывает конкуренцию свежим ответам и решениям модели. Так называемый Lost in the middle феномен. Первое что попробовал, добавил хуки с advisory warning. Хук check-file-size.sh писал в stderr если файл слишком большой и выходил с exit 0. Модель видела предупреждение и продолжала читать файл целиком. Через enforcement пробую принудить модель следовать правилам. Для всех хуков переделал на exit 2. Прошу модель замерить качество и сравнить. Стало на +10% за одну итерацию просто потому что у модели не осталось выбора. Дальше, почувствовав что понял механику, пробую заэнфорсить security-gate.sh, запрещая модель делать потенциально опасные операции типа drop table. И здесь вылезает новая проблема. Когда модель пытается делать комит с сообщением ...price drop... хук блокирует выполнение, выдает exit 2 с подробным объяснением почему. Модель его читает, переформулирует и в следующий раз пишет по-другому, заменяя drop на синоним. Хук не различает контекст - "drop" в тексте коммита и DROP TABLE в SQL для него одно и то же." Выводы Из этого эксперимента понял три вещи. Текстовые инструкции в долгих сессиях не работают - нужен exit 2. Подробный stderr при блокировке работает против тебя - модель читает объяснение и адаптируется, достаточно писать просто "BLOCKED". И хук который ищет слово вместо контекста - это не защита, это фильтр который ломает легитимные действия и учит модель их переформулировать. Репо: github.com/baton2809/ai-skilled-developer #claudecode #llm #aiengineering #итмо #aitalenthub #aisecurity7,14%
11 маябез подписи6,32%
6 маяАутсорсить мышление можно. Понимание — нет Карпатый цитирует это повсюду последнее время: «можно отдать на аутсорс своё мышление, но нельзя отдать понимание». Звучит как банальность. Но если подумать — это точный диагноз того, что происходит с инженерами, которые перешли в режим "скопировал из Claude, закоммитил". Код работает. Почему — непонятно. Когда сломается — тоже непонятно. Я вижу это в код-ревью: человек не может объяснить, зачем здесь retry с exponential backoff, почему выбран этот chunk size для RAG, что произойдёт при race condition. Модель решила — он согласился. Инструменты усиливают того, кто понимает. Остальным они создают иллюзию компетентности — до первого продакшн-инцидента. Оригинал: https://x.com/karpathy/status/2049907410303865030 #ИИ_дайджест5,98%
3 апр.Делегировал задачу агенту и лег спать, почувствовав себя тимлидом Утром обнаружил пустой .zshrc, зато выспался 🛌5,88%
15 маябез подписи5,19%
12 маяAnthropic выкатили advisor tool. Попробовал на живом проекте. Haiku гоняет агентный цикл и делает рутину. Когда сомневается, зовёт Opus внутри того же API-вызова. Один запрос, общий контекст, без оркестрации сабагентов. Запустил у себя для анализа n8n пайплайна. Haiku прочитал метрики, логи - нашёл аномалию и позвал Opus разобраться. Вот кусочек логов: ```shell >> server_tool_use name=advisor >> advisor_tool_result (call #1) The signal you should center on: logs show only /health checks. No httpx GETs to RSS feed URLs, no chat/completions calls. If pipeline were fetching 21 feeds you'd see feed HTTP requests. ... iter 1 message in=3524 out=1066 iter 2 advisor_message in=6669 out=2356 iter 3 message in=5237 out=765 iter 4 advisor_message in=8400 out=2341 iter 5 message in=6567 out=702 advisor calls: 2 ``` Opus с первого вызова ткнул в root cause: fetch pipeline не запускался вообще, логгер писал Slack-заголовок вместо статей. Haiku сам бы не додумался не хватило бы reasoning. А что вышло по деньгам? Haiku генерит bulk-токены по своей цене - 0.0002$. Opus берёт ~1000 токенов - 0.01$ за сутки работы. Выводы Advisor tool дает качество близкое к Opus, стоимость близкую к Haiku. #ai #llm #anthropic #claude #agents #advisor #tools5,11%