Даня из Лабпикс

Модели на Cerebras — какая-то неадекватная жесть

Наконец-то переделал иконку, всегда бесила и не получалась

Очень полезный прием — иллюзия выбора Работая с клиентами, сделайте несколько вариантов. Наверное, поэтому ИИ предлагают сразу несколько картинок при генерации. Объясняю: 1. Отправляя варианты вы подсознательно переводите "Принимаете ли?" в "Первый или второй вариант?", отказы падают И это не обман / дарк-паттерн. Вы не заставляете потребителя думать, искать "идеальный вариант", быть "ручками заказчика"; наоборот, закрываете эту непонятную потребность быть причастным к проектированию + искореняете саботаж в стиле "не знаю, чего хочу" 2. Это помогает родить более крутые, неповерхностные концепции, копая глубже, особенно после ~3 варианта. Приятно же, когда в портфолио не "текст слева, картинка справа" 🙃 Контринтуитивно, но больше работы — больше ROI, если держать рамки дозволенного и не забывать про Закон Хика (больше выбор — больше сложности выбора).

Угадаете как делается? 🤫

Пересобрал иконки, улучшил отступы у маленьких кнопок и топологию токенов. Тем, кто пользуется, надеюсь, понравится 🙃 Кстати, разработка идет полным ходом и я решил делать кросс-платформенную ДС, продолжая идеи агностичности и адаптируя на Swift, Kotlin и ~5 веб-фреймворков Не без трудностей, потому что это заставляет оптимизировать любой оверхэд, чтобы не лагало. Например, пришлось сделать свой движок анимаций и впихнуть его в 1КБ, но получилось круто: npm i @labpics/motion Параллельно все так же мучаюсь с цветами и потихоньку анимирую иконки, но хорошо же, когда это драйвит

Пока не забыли про меня, пыхчу над многими разработками, в том числе о науке цветов и визуальных компенсаций Первая странность современных систем, как мне кажется — растяжки. То есть 10-15 квадратиков нейтрального или цветного набора, которые образуют де-факто всю огромную систему с сотнями разных кейсов, а "контракты" (выдержать контраст, держать цвет чистым, т.д.) отходит на второй план, а тонкая грань погрешности и невежества порой переходит черту При этом цвета в "квадратиках" — магические, ничем необоснованные, равномерные при неравномерном восприятии цветов, без учета контекста и темы Вторая странность — контрастность. WCAG объективно плох, игнорируя реальные детали восприятия (возможно, замечали, что "правильная" контрастность чересчур выразительная, а большие заголовки и мелкий текст просчитываются по одним правилам) Академически стало интересно, можно ли связать систему контрактами, а не выдумками, и на самом деле да. Ловите мой сыроватый репо, но есть на что посмотреть Идея в том, что существуют нейтральный градиент из трех точек и брендовый цвет. Всё. Дальше само по контрактам. 1. Никаких квадратиков. Непрерывная растяжка нейтрали и цвета, по которой "бегут" любые цвета с учетом Эффекта Эбни 2. Любая семантика — дельта от фона сзади, какой бы он ни был. Считается мгновенно, без зависимостей, инъекцией в CSS от легкого ядра на Rust 3. Цветовое пространство — калиброванная производная из CAM16 и okLCH. Внутри счет только по ней, а наружу RGB или LCH 4. Контраст — перцептивно-улучшенный APCA. Большое сильнее контрастирует, желтое и синее с разным контрастом, белое на черном и черное на белом — разная логика контрастности, учтен Эффект Гельмгольца и Эффект Пуркинье Нишево 😐

Вайба GGSel вам в ленту 💃

Отдельно хочу сказать тем, кто паникует от еженедельных "ИИ-революций" — не заебывайтесь, все устоится и текущие штуки и проблемы решатся уже через месяц, 100% И дизайн научатся делать, и сами себя проверять от галлюцинаций, и работать месяцами подряд; было бы что терять Kimi Agent Swarm точно рекомендую тем, кто не шарит, а хочется получить реально исследовательскую работу за час-другой, при этом не запариваться ни с чем

Прошло больше месяца, и только сейчас я готов поговорить про это. Подходы, особенно касательно всякого "манки-джоба" и узких специализаций, очень поменялись, появилось гораздо больше открытых дверей (кроме дизайна — это полный кринж на грани галлюцинаций, и я чувствую себя в выигрышном положении, хотя бы по той причине, что через пару лет стукнет 10 лет опыта в нем) 1. Разработка, тестирование, DevSecOps, даже немного HR — все это стало на голову выше, но каждое требует в любом случае личного понимания, а о причинах поговорим ниже. Но основное отличие — переход из облачного чатика в CLI/IDE, которые могут полностью распоряжаться компом или серверами по ssh (ssh примитивен, но суть понятна). Абсолютно новый настольных ИИ, которые заменяют то браузер, то консультанта, то разработчика; это удобно Конкретный кейс: вчера я выкачал с сайта про дизайн-системы последние 100к сообщений, агент их отпарсил по ключевым словам касаемо моих гипотез, привел аналитику, провел субагентные ресерчи, предложил варианты решения задачи. Минут за 20 вышло все, хаха 2. Промпт-инжениринг насущный и оркестрации (+ полное понимание что реально тебе нужно) — очень решает. Это все таки не волшебная палочка, а векторный ландшафт, который я контролирую. Задать 5 вопросов сразу и попросить сразу все решить, самому наталкивать на нужный ответ = посредственный результат везде и куча ошибок. Идти поэтапно, использовать хорошие скиллы, строить промпт U-образно (начало и конец сообщения особенно важны для правил), не стесняться ЗАПРЕЩАТЬ = очень хорошее решение. 3. А сейчас о проблемах, основное — тихие ошибки, и потому надо понимать над чем ты работаешь реально. Те самые "ИИ-автономные-команды нажимающие кнопку Деньги" — дичь и маркетинг. Основное "почему" — контекст-роттинг. Агенты постепенно и незаметно тупеют спустя часик-другой автономной работы, те самые "агенты, решающие PhD задачи" становятся уровня детсадовца, и разумеется нигде нет плашки "Ошибка", все буквально идет само собой. Второе — память, которая спустя недели никуда не сохраняется, что вызывает ошибки в каких-то деталях, которые вроде бы вчера разобрали. Но, благо, это хотя бы решается: можно попросить настроить Obsidian и он сам станет записывать заметки (у меня стоит graphRAG, но надо понимать зачем она в целом) Еще — галлюцинации, когда агенты фантазируют исследования или подменяют тесты (они нацелены решить задачу, это не всегда равно "решить задачу хорошо"). Стоит обязательно набить их нужными MCP, скиллами (по факту, умные люди рассказывают в файле как надо делать, а как делать не надо), иногда субагентами; пойдет попроще. Следующий уровень — CoVe-верификации, RaRR-верификации, Santa Method, когда через промпт-инжиниринг исключается возможность что-то придумывать. 4. Claude — не панацея, и чаще лучше справляются китайские модели, особенно фанатею с Kimi последнее время, это стоит пару тысяч в месяц, как доставку заказать В общем, тема правда глубокая, а инструменты крайне полезные, рад, что в свое время открыл впервые Cursor 😌

Видели MTProto для доступа к Телеграм? Лично со мной поделились ссылками и мой ДМ завалило рекламой, поэтому я просто поднял свой сервер без всяких реклам и тд, на 😮 https://t.me/proxy?server=144.31.156.72&port=8443&secret=eeb64ff2d068369671010b38bceb3d0159676f6f676c652e636f6d