Essential Max Grakov

Такие вот бекапы Лучший способ забекапить диск - это, ясен-красен, достать диск из хоста, всунуть его в док и слизать подчистую dd посекторно По крайней мере, я так думаю после того как clonezilla не моргнув глазом угробила мне диск который копировала Потому что ей показалось что надо поправить lvm-pool, а Proxmox не оценил шутку и перезаписал бошки разделов Короче, к черту ее У меня диск размером в 2 терабайта копируется на другой диск размером в 4 терабайта через макбук с каким-то модным процессором Поскольку .m2 диск в Thunderbolt лезть не хочет, я использую копеечный по меркам Озона и ультрадефицитный в Сербии адаптер В который диск не лезет физически, потому что из-за прикрученного охлаждения слишком жирный В итоге, я не придумал ничего изящнее чем расклячить нафиг корпус и впердолить диск без него И прихватить половинки бокса пластырем, чтобы совсем уж срам прикрыть Пластырь, как видно из фото, не очень надежный, но чота там даже держит И вот оно противоестественно, но ползает с какой может скоростью как умеет стабильно К чему я это все? Инженерные решения могут сколь угодно отвратно выглядеть, но если они решают задачу, значит правильно Пойду-ка проверю что я if и of местами не перепутал

Какую роль вы отводите IDE при взаимодействии с кодом

Друзья, сейчас будет небольшой интерактив В второй день думаю о том, куда движется мир IDE и вижу какой-то вектор развития сред разработки Хочу проверить гипотезу и буду благодарен если вы протыкаете опрос ниже Опрос прежде всего для разработчиков, но я буду одинаково рад и благодарен ответу от любого из вас

Завел наконец свою коробку для нейровычислений Спустя неделю метаний нейрострелки осциллографа я получил более-менее рабочий сетап под рабочие и бытовые задачи По крайней мере, новенький Qwen 3.8 27B только что закончил ревью правок в моем сайд-проекте, и оно весьма похоже на правду Локальные модели воображение, ясен-красен, не поражают, но в целом делают то, что велено, в приемлемый срок Я еще не гонял бенчи, но субъективно, в августе 2026 дома на 128 гигабайтах памяти можно развернуть то, что год назад продавалось только по подписке и считалось только на серверном железе Домашние тачки за год так сильно не выросли - просто появились нормальные MoE-модели, и новая архитектура позволила порезать стоимость токена Если тренд на отставание локальных моделей от фронтира в год сохранится, я буду крайне рад и доволен Что получилось За неделю я перенес домой кучу задач, которые раньше отдавал Opus и Sol: - Практически весь линейный кодинг и агентские сессии, которые не требуют особо думать и сводятся к «братан, ну вот как там сделай, да» - Чатики с нейронкой уровня «нужно ли мыть фарш»: рецепты, расчеты и прочее, с чем справилась бы прошлогодняя ChatGPT - Исследование домашней инфры уровня «скажи, почему отвалилась интеграция Home Assistant с посудомойкой, и почини» - Все, с чем подписочные модели отказываются работать из-за встроенной цензуры: найти модель с пошатанными весами все еще проще, чем убеждать Fable, что тебе только спросить Все, что требует серьезного исследования вроде «докажи NP-полноту змейки» или «спроектируй бекенд пивоварни на сто тысяч рабочих мест», на локалки не ложится никак - разве что как на простых исполнителей На чем это все запускается У меня дома последние 10 лет нет ни одного нормального компьютера, который не сервер и не ноутбук, так что вариант с 5090 в готовой сборке отпал сразу, а на маке с 16GB далеко не уедешь Так что мы с @liekkilull скинулись и вперли домой вот это Внутри у железки 128 гигабайт унифицированной памяти и интегрированная Radeon 8060, которая по мощности близка к 4090 Такая штуковина может целиком вгрузить хоть gpt-oss-120b и считать ее не очень быстро, зато бесплатно На практике производительность такая Qwen3.6-35B-A3B с квантованием в «аж Q8_X_XL» дает около 30 токенов декодинга и 300+ промпт-процессинга при окне в 262К Laguna-S-2.1, которая внезапно бьет Qwen в кодировании по качеству, дает стабильные 23/200 токенов и почти не деградирует при забивании контекста Свежий Qwen3.8-27B в Q6 пока дает жалкие 10/120, но квантование сделано «день в день» и без MTP, так что жду около 25/200 Как это все собрано, видно на картинке к этому посту Запросы приходят на гейт и оттуда уходят либо в LiteLLM, либо - Open Web UI Open Web UI - это чатик, чтобы поболтать с нейронкой, прямо как с ChatGPT К нему прикручены SearXNG и Jupyter - поиск в сети и запуск кода, чтобы чатик был полезным LiteLLM - это прокси для агентов, чтобы можно было писать код и запускать длинные цепочки рассуждений Дальше запросы уходят на Evo X2, где LLaMA CPP гоняет модельки и возвращает ответы назад Все это дело стоит у меня дома, потребляет 150 ватт электричества и не требует ни подписок, ни даже внешнего Интернета Зачем мне это все Разумеется, я не фанатик и бросать Fable 5 ради домашнего Qwen не собираюсь - это модели разного уровня для разных задач Но использовать того же Qwen как глупого исполнителя при умном Opus-оркестраторе - это получится Кроме того, я хочу поиграться с технологиями Одно дело - заплатить сотню баксов и получить готового агента, настроенного инженерами, закончившими Гарвард Совсем другое - набить себе шишки, выясняя, чойта у нас загрузка второй модели в память вызывает отказ хоста с OOM и не чинится ничем, кроме перезагрузки Драйв вокруг всего этого нейрозоопарка подозрительно напоминает ранние 00-е, когда быть инженером было весело, а нехватка мощности заставляла искать решения Только теперь за возможность кутить, перемножая матрицы с утра до ночи, еще и платят до фени, так что не вижу причин пропускать праздник Пойду что-нибудь сгенерирую

Летний Петербург сегодня И ничего больше

Неформатный пост, очень короткий и радостный Сейчас 03:05 СПБ времени и я только что получил вразумительный ответ от нейросетки Которая запущена полностью на моем собственном, купленном, а не арендованном железе Вот тачка: https://gmktec.ru/evo-x2 Чтобы написать Hello World на Java теперь нужно 128 гигабайт памяти и хренова куча ядер Времена такие, что поделать Переписка с инстансом квена - на картинке к этому посту И как же я доволен Теперь я строю не только автономное хранилище данных и инфру, чтобы не зависеть от прихотей всяких там клаудфлар Но и вычислительное, чтоб его так, облако вместе с @liekkilull тоже строим Давненько я так не веселился, запуская чопопалу на чемугодно Года так с 2013 Когда мы с уважаемыми товарищами пилили библиотечку для чтения данных с пятидюймовых дискет сразу в облако без кеширования данных на локальном диске вообще Доброй ночи

Уже давно пишу код с агентами и нейронками вроде Fable 5 и Sol Сегодня хочу поговорить не о конкретных нейроартефактах, а о забавном тренде Когда нам всем лет 10-15 назад обещали, что машины будут программировать машины, я ждал что-то вроде сингулярности и резкого качественного перехода Потому что, ну понятно, что основная беда с компьютерами в том, что ими пользуются люди Роботы не ошибаются, не ведут себя странно и не бывают в дурном настроении - они делают чего приказали как научили и не несут никакой ответственности Случилось. Машины программируют машины Ну, то есть не совсем программируют, я уже писал о своем инструментальном взгляде на этот киберзоопарк Но какие-то инструменты действительно пишут и компилировать их умеют Ценность строчки кода никогда не была особенно значимой, а с агентами это стало заметно даже тем, кто от инженерного дела далек При этом, скорость производства "Lines of Code", которые когда-то были метрикой продуктивности действительно выросла в разы Но вот ни лучше, ни эффективнее я от этого не стал Наоборот, из-за низкой стоимости кода я начал программировать больше, зато хуже Я, если что, сертифицированный профессиональный разработчик У меня так последние 10 лет без перерывов в трудовых договорах написано и по этим договорам мне бухгалтерия зарплату платит То есть, я по идее должен понимать, чего я пишу и всеми силами хотеть избежать написания кода А я тут херней занимаюсь, простите Серьезно, задача нормального инженера - избегать написания кода и сводить задачи к решенным с минимальными затратами и ограничениями Но агенты делают производство кода таким удобным, что получается чушь Там, где я бы два года назад пошел и нашел готовое решение, которое докрутил бы за часок под мою задачу, я - тот же часок - генерю код Очевидно, что за часок ничего хорошего написать невозможно, так что на свет рождаются уродцы, написанные под конкретную задачу на один-два применения На работе я как-то более-менее держу себя в руках Потому что никто не пустит в прод совсем уж непротестированную поделку, а если тестировать все, что я могу сгенерить между обедом и выходными - слечь можно от усталости Но для домашних дел, мне проще породить что-нибудь одноразовое, чем искать нормальные решения Вот на картинке к этому посту, образцовый одноразовый уродец синкает мне музыку с сетевой тачки на iPod Как инженер, я должен был заметить, что задача сводится к синхронизации состояния двух каталогов И пойти искать что-нибудь подходящее в Интернете, а не плодить сущности Но в Интернете еще чего-то там выбирать надо, а Fable я могу коротенько описать задачу и бить ее дрыном, пока она не родит мне что-нибудь косое, кривое, но рабочее В итоге, вместо того, чтобы пользоваться популярными решениями, я увеличиваю количество неподдерживаемого кода, который нужен только мне Потому что в моменте так дешевле, проще и быстрее Писать свой код полезно и приятно, когда ты учишься - в 2011/12 годах дня не проходило, чтобы я не нагородил какой-нибудь полурабочий скрипт на Python Но тогда я это делал из желания научиться писать код, а теперь - из лени искать уже рабочие решения Причем, я не один такой и вот все, кого я спрашивал дружно начали разрабатывать что-то свое на коленочке, как только появились дешевые генераторы кода А это печально, потому что вместо инженерного подхода, когда есть светлый мейнстрим и все к нему стремятся, развивается какое-то садовое ремесленничество, где каждый в уголке себе свою тяпку клепает Что из этого получится и куда это нас приведет я, разумеется, понятия не имею: возможно одноразовый вайбкод - это вообще новая норма Но хотелось бы, чтобы светлое желание не строить велосипедов победило и ресурсы бы тратились на поддержку и развитие нормальных инструментов, а не тонули бы в болоте самописного софта Пойду репозитории почищу

У Тарьи в 2026 году тоже вышел новый альбом Для тех, кому финский симфонический рок не близок, скажу что Тарья Турунен - это первая солистка Nighwish Лучшая она или нет - вопрос, там копий сломано много Важно, что после завершения работы в группе, она начала писать музыку сольно и под своим именем Сначала это были чисто симфонические рулады на финском и академические исполнения Ave Maria Но с годами ее работы эволюционировали к стилю раннего Nighwish настолько, что совместные треки с Марко Хиетала перестали удивлять Новенький Frisson Noir в плане атмосферы просто подарок фанатам Альбом потемнел достаточно, чтобы полностью попадать в определение симфонического рока Он остался оригинальным настолько, что перепутать его с Once все еще невозможно Для меня это первый диск Тарьи, который понравился мне больше, чем релизы Найтвишей Причем настолько, что я подумываю нарыть его на физической компашке Цифра, впрочем доступна настолько где угодно, что даже у Яндекса есть Июнь 26-го как-то удивительно богат на музыкальные новинки Пойду за наушниками что ли

У Muse вышел новый альбом Я его еще не дослушал, но уже сейчас понятно, что четыре года тишины пошли на пользу творческому либидо группы The Wow! Signal по духу очень близок к их The 2nd Law 2012 года, а по качеству исполнения на уровне их же Resistance по текстам Оруэлла Это полноценный концепт-альбом, и общая тема читается прямо из названия Так что я бы не стал растаскивать его на треки и отслушал разом Легально достать его можно на Qobuz, где альбом доступен для скачивания в Hi-Res Ну или на физических компашках, которыми сейчас все полки забиты Если читали Задачу трех тел или книжки Уоттса и вам более-менее понравилось, то и музыка зайдет

Эту историю я буду рассказывать студентам в сентябре В моем холодильнике и морозилке лежат копеечные термодатчики от tuya и сегодня это сохранило мне кучу продуктов Вчера, как обычно в воскресенье, я закинул в холодильник всякое съестное, хлопнул дверкой и ушел спать Утром, я проснулся от алерта на телефон о высокой температуре в морозилке и пошел разбираться Покрутившись у морозилки минуту, я решил, что причина в объемах Мол дескать в камере столько новой еды, что она, охлаждаясь, подняла мне температуру самой камеры Я подумал, что нет такой проблемы, которую нельзя залить киловаттами с ближайшей АЭС или, на худой конец, ведром нефти Поэтому я добавил мощности холодильнику и ушел разбирать свою кровь на анализы Вернулся я через пару часов под второй алерт о критически высокой температуре и полез разбираться Потому что очевидно, что при нормальных условиях, холодильная установка должна худо-бедно справляться с камерой объемом в жалкие сто литров Расследование по делу быстро показало на выдвижной ящик, который оказался заблокирован пакетом с овощами Ящик не мог нормально закрыться и подпирал собой дверь морозилки А та - не могла прижать своим весом уплотнительную резинку и тепло потекло внутрь Причем, с точки зрения холодильника дверка была все еще закрыта, поэтому встроенная сигнализация ничего не замечала Увеличение мощности в моменте помогло, но затем решетка радиатора перегрелась Эффективность отвода тепла упала и температура внутри снова пошла вверх Отсюда и два пика на графике к этому посту Решение, понятное дело, несложное и виноват, разумеется я сам, но сказать хочу другое Минуты измерений экономят нам килограммы продукта Если бы у меня не было датчика, который отслеживает температуру и репортит мне о проблемах, то я заметил бы утечку только под вечер Когда оттаявшее мясо и тесто начали бы течь прямо на кафель кухни, нагревшись до нуля И мне пришлось бы потратиться сначала на мусорные пакеты для всего, что не может пережить повторную заморозку, а потом еще и на новые запасы Своим студентам-биологам я собираюсь читать Интернет Вещей, поэтому байка о датчике в термостате им пригодится Возможно, кому-то это поможет не угробить образцы тканей при исследовании, а кому-то сохранит пробы анализов Или просто спасет три килограмма говядины, чем не результат Короче говоря, измерять и отслеживать все что меняется во времени - дело полезное Особенно, если стоит недорого

Сделал йогурт То есть, разумеется, сделала его болгарская палочка, я так - рядом стоял Продукт, как выяснилось, действительно несложный Всего-то нужно взять литр молока, вышвырнуть из него неправильную биоту, сунуть правильную и оставить в термостабильном корыте на пять-шесть часов В качестве термостабильного корыта я использовал су вид и получил очень качественную йогуртницу, которая умеет самостоятельно отключаться по таймеру Биолабы у меня дома пока еще не завелось, поэтому закваску я взял готовую За четыре с половиной часа в термокамере и шесть - в холоде, у бактерий получилось сделать из цельного молока приличный свежий йогурт Я доволен, но не уверен что домашний йогурт надолго займет полку в холодильнике Затраты на производство околонулевые, а качество и безопасность обеспечивается поставщиком закваски Но, вообще говоря, в 15 минутах от моего дома есть куча магазинов с точно таким же йогуртом при точно такой же итоговой стоимости Попробовать, разумеется стоило, потому что помыкать одноклеточными всегда приятно Пойду завтракать

Пошел и накрутил колбасок Недавно я принес домой мясорубку и теперь делаю с ней всякое Сначала это были котлеты из фарша, где я, наконец, сам выбираю отношение постной говядины к дешёвой индейке Теперь - колбаски для жарки Оказалось, что это намного проще чем я ожидал Все что нужно - приготовить чуть более влажный фарш и упаковать его в кишку свиньи Черева, разумеется, готовая. Из того, что ближайший мясокомбинат продает чуть ли не как отходы по цене ведра грязи За четыре с лишним часа я смог приготовить почти пять килограммов сырых колбасок, которые теперь отправятся в морозилку Пару штук я попробовал зажарить сразу и оказалось, что это неплохо Фарш остался сочным, правильно подобранные специи дали нужную пряность и акцент, а свиная лопатка идеально подошла в качестве сырья Теперь у меня есть отличные полуфабрикаты из гарантированно хорошего мяса, которые от стола отделяет полчаса

В LDM - Лолита Makers Lab я уже четыре года люблю, причем свои постановки они играют лучше чем чужие Сегодняшняя - буквальное прочтение романа Набокова со слегка измененным финалом Формально, это все ещё мюзикл, но я ещё не помню чтобы в музыкальной постановке полностью воспроизводили сюжет Это стоит посмотреть и ради актерской игры, и ради живых партий, и - ради внесенной внутрь бульдозером четвертой стены Рекомендую, советую Особенно советую искать билеты хотя бы за месяц, потому что партер разлетается как зонтики в дождь

Народ и Партия - Пингвины! Разумеется, это не мой политический лозунг, их у меня на канале не бывает Это мой сегодняшний эксперимент с нейросетями Тем, кому меньше ста, придётся сегодня узнать официальный советский лозунг: «Народ и Партия — едины» В него вложено много смыслов, но сейчас не про них, и даже не про песню, транслировавшую этот нарратив, — а про пингвинов Я люблю выяснять как работала советская медиа, обожаю пингвинов и играюсь с нейронками Так что, идея о том, чтобы заменить "Едины" на "Пингвины" и получить максимально абсурдную кричалку вместо системного лозунга - была делом времени Кроме того, существует целая ниша интернета про нейропингвинов-коммунистов, которая иногда очень забавная Если англоязычные авторы что-то, да понимают в пингвинах-коммунистах, то, сдается, я тоже что-то смыслю - не просто так я 30 лет русский Остальное - дело нейротехники Я заставил Sol 4.6 за несколько сотен итераций сгенерировать картинку в стиле поздних советских постеров, а Fable - отредактировать текст песни Fable, как оказалось, неплохой автор русскоязычного стиха и умеет выдерживать стиль почти без правок За 3-4 итеративных цикла, в каждом из которых она сожгла по полмиллиона токенов, она выдала вариант текста, который вместо Советского Союза отсылает нас то ли на станцию Восток, то ли - еще подальше Дальше, привычная Suno AI за неполные три часа попыток положила этот стих на музыку, а я за ней - вычистил характерные артефакты Ролик уже на YouTube, со всеми кредитами, дисклеймерами и всем, что там требует Google, комментаторы и здравый смысл https://www.youtube.com/watch?v=3D9Nap7XJ-A Для тех, кто читает меня в Telegram, хочу еще раз сказать, что и картинка, и музыка, и видео - исследование нейросетей Не нужно искать пингвина в темной комнате, особенно если в Антарктике - полярная ночь От каждого по способностям - Каждому по форели!

Снова поиграл в змейку Для тех, кто читает меня недавно, я использую змейку с классическими правилами для исследования нейросетей Я прошу их решить змейку любыми способами и проверяю, как LLM справляется с традиционно-человеческой задачей выдвижения независимых гипотез Последний раз я в это погружался в декабре 2024, а с тех пор сменилось несколько поколений нейронок, у которых отросла агентность В этот раз я предложил задачу Fable 5 и потратил три дня на то, чтобы довести решение до результата Нейросетка довольно быстро перебрала основные идеи, к которым приходят все игроки Жадный алгоритм, оптимизация площади и параметризация весов - идеи несложные, проверяются дешево и ничего не стоят Новая реализация дала 3580 медианных очков за меньшее время и вела себя на поле намного увереннее Затем, Fable самостоятельно сформировала две гипотезы Она предположила, что если следовать за хвостом так, чтобы не оставлять дырок на поле - победа гарантирована Вторая ее идея была в том, что если долго кружиться по полю, то рано или поздно еда под руку подвернется и игра будет решена Обе гипотезы она проверила самостоятельно и пришла к выводу о фазовой неподвижности карты Это значит, что если за один проход по заполненному полю сожрать не получилось, то и за все проходы - не выйдет При этом, если не оставлять дырок вообще, игра не заканчивается Потому что функция компактинга змейки нелинейно растет от времени и к концу игры становится практически невычислимой Дальше мне пришлось ее подтолкнуть к стандартному для подобных игр солверу, суть которого сводится к "если вариантов немного - перебери все" Это помогло поднять медиану с 95 до 99 процентов поля, но уперлось в вычислительный предел моей тачки В ответ на это, нейронка предложила заменить тяжелый алгоритм небольшой сверточной нейросеткой и обучить ее на поведении солвера Пробовать это на моей домашней тачке - затея нереальная Поэтому я пошел и снял у Яндекса тачку на 96 ядер процессора, чтобы собрать датасет сыгранных солвером партий, а затем - обучить нейронку по ним на NVIDIA Tesla T4 В результате Fable получила змейку, которая заполняет в среднем 99.75% поля размера 60x60 и практически бесплатна в плане вычислений на конечной железке После этого, нейронка пробовала разное Она увеличивала датасет, пробовала переигрывать эндгеймы и пыталась сокращать шум солвера, но медиана скорее дрейфовала, чем двигалась Здесь мне стало интересно проверить две гипотезы и я вмешался в эксперимент Я попросил нейронку проверить, не является ли змейка подвидом задачи о топологической сортировке и не нужно ли нам управлять мидгеймом, если к концу партии уже нельзя изменить расположение дыр Нейронка разыграла на той же тачке Яндекса еще пару миллионов партий и показала мне вывод Я прав, но, сделать с ним ничего не получится До того как дырки определены, управлять нам нечем, а после - невозможно В итоге я попросил Fable запустить дешевую нейросетку, которая играет в змейку на моей домашней тачке и нарисовать для нее UI, в который приятно смотреть Инстанс змейки живет вот здесь: https://snake.grakovne.org К нему можно подключиться из браузера и посмотреть на то, как нейросеть написанная нейросетью гоняет по полю змейку Что касается выводов из моих наблюдений о самостоятельности нейронок, то они такие Агентность с 2024 года действительно качественно выросла Теперь нейронке можно не описывать каждый шаг, а давать крупную задачу и описывать критерий сходимости При наличии нормального набора инструментов типа веб-поиска, компилятора и облачных вычислений, она сама разберется как эту задачу решать При этом, как исследователь, даже модная фронтирная Fable мало на что способна Она проверила те гипотезы, которые лежали на поверхности и которые описаны в данных на которых она обучена Все остальные вектора исследований пришлось придумывать за нее и подталкивать в нужную сторону чтобы она не теряла градиент Что ж, подождем еще год Исходники движка, журнал исследований Fable и реализации ботов, написанные нейронкой здесь: https://github.com/GrakovNe/agent-snake-game

Хочу показать разницу между вайб-кодингом и разработкой на LLM У меня дома есть датчик углекислоты Сам по себе он в мой Home Assistant не прикручивается и ни про какой Интернет не знает, потому что это крайне древняя железка Поэтому я проложился Raspberry Pi, которая опрашивает датчик по проводу и шлет очищенные данные в MQTT, откуда их читает умный дом Раньше я использовал вот этот набор бинарей Эта реализация написана еще в 2018 году и больше мне не подходит, потому что работает только на 32 битах Поэтому я решил написать свою, тем более что делать там, откровенно говоря, нечего Holtek USB-zyTemp - это USB HID устройство, которое шлет на хост пакеты данных Даже реверс алгоритма шифрования уже давно сделали и ничего сложнее обычного скремблинга там нет Поэтому все что мне было надо - правильно описать задачу нейросетке и принять последствия ее работы Я поднял чистую Raspberry, прицепил к ней датчик и выдал нейросетке все полномочия на конкретный SSH-хост Ну потому что так проще, а куда агент из контейнера нафиг денется, когда рубильник у меня Критерии хорошей задачки для LLM несложные Это должно быть детерминированное, измеримое, достижимое за счет сходимых итераций непротиворечивое ТЗ, которое можно делать частями Нейронка подымила полчаса и выдала сносный код который уже решает основную задачу Тем не менее, реализация все еще оставалась мусором, потому что никто ее не ревьюил и не принимал Поэтому я поставил агенту с чистым контекстом провести ревью Я заставил LLM циклично искать проблемы по коду, верифицировать найденное и исправлять, пока субагенты не скажут, что делать больше нечего Это затратно, зато на выходе можно с большой вероятностью получить что-то приличное Потом я отревьюил код сам, добил мелочи и раскатал решение на железку Результат, которым можно безопасно пользоваться, здесь https://github.com/GrakovNe/holtek-usb-zy-temp-driver Решение написала нейросеть в той же мере, что его "написали" компилятор или линтер Я понимаю что делает этот код, несу за его работу ответственность в рамках лицензии и могу поддержать его изменения То что я построил, используя нейросеть как инструмент - нормальная программная инженерия Мне потребовались ровно те же знания из Computer Science, что и для ручного кодирования А взамен облегчения от того, что мне не придется писать код самому, я получил необходимость проверять результат за вероятностным исполнителем Если бы я поставил задачу декларативно, в стиле "слыш, тут надо почитать данные и зарепортить в консольку" - я бы тоже получил какое-то решение И это решение, скорее всего работало бы, как и большая часть вайб-кодерских проектов на первых порах Проблема была бы в том, что я не контролировал бы сделанное и не мог бы сказать ничего точнее, чем "с большой вероятностью оно дает ответы, похожие на правду" Мне бы не потребовались никакие особые навыки, но цена взмаха волшебной палочкой - отсутствие гарантий И если бы я пошел и спер код со Stack Overflow без вычитки - это все еще был бы такой же вайбкодинг с непредсказуемым результатом А если результат моей работы непредсказуем - такой себе из меня профессионал То есть, разница между использованием нейросетки как инструмента и вайбкодингом в наличии ответственности за решение Если я беру калькулятор в руки и прикладываю к нему свои данные - это инженерия, которая позволяет мне выполнить поставленную задачу Если я нажимаю похожие на правду клавиши и вписываю результат вычислений в зарплатный корешок - это вайбкодинг, который с какой-то вероятностью окажется успешным Я не пытаюсь сказать, что вайбкодинг не нужен Это отличный способ получить прототип, проверить гипотезу или посмотреть вживую, как клиенты отреагируют на продукт до того, как потрачено три вагона денег Только нормальную разработку это не подменяет: просто теперь мы раньше знаем, что нужно делать, а что никогда не пригодится На видео к этому посту - сжатый до 7 минут процесс разработки фичи В комментариях - промпты для свеженькой Opus 5, которые позволили быстро получить рабочее решение

Дочитал дилогию Ффорде про Цветократию, и она хороша При этом книги получились у автора максимально разными, поэтому рассказывать о них имеет смысл отдельно Оттенки Серого - яркая и абсурдистская социальная фантастика в духе Дивного Нового Мира Хаксли При этом она настолько умело мимикрирует под Young Adult, что я дважды откладывал свой Kindle и перся в сеть за рецензиями, чтобы проверить, так ли это Никакой подросткоцентричности там нет Зато есть очень умелое заигрывание со строительством мира внутри романа и высмеивание социальных условностей внутри замкнутой тусовочки Сеттинг прост: в мире романа, люди наглухо разделены на касты в зависимости от того, какой единственный цвет они видят Сюжет - про то, как люди живут в этом дурдоме плохо, зато недолго Почти все герои романа сознательно картонные и нужны в основном, чтобы читатель мог поисследовать мир через кого-нибудь, не сильно отвлекаясь на сюжет Редсайдская история, как продолжение, - более предсказуемая и менее абсурдная штука Ффорде написал ее через 15 лет после первой, и я не могу утверждать, что ему не всучили для этого огромный чемодан денег прямо в лифте по дороге домой Персонажи здесь немного более полнотелые, потому что сюжет теперь роляет сильнее, чем в первой книжке Сюжет становится ближе к традиционным антиутопиям и от исследования мира глазами читателя укатывается на рельсы приключенческого романа Тоже, впрочем, клевого, насыщенного сюжетно и не провисающего попытками склеить сеттинг Автор - британец, поэтому важны два момента Обе книжки, по сути своей, ходячий сборник отсылок на британскую классику Первая книжка начинается с Кролика Алисы, а вторая практически заканчивается Комнатой 101 Если вы не любите ни Кэрролла, ни Оруэлла, то самостоятельного сеттинга там все равно хватает на полторы книги, но удовольствия будет в разы меньше Обе книги, вслед за самим Ффорде, наглухо терпеть не могут наследственную аристократию Поэтому, если у вас по какой-то причине на стене висит портрет Елизаветы или Чарльза в пурпурных цветах, книжки могут казаться слишком ядовитыми Во всех остальных случаях это забойное чтение на парочку выходных без Непоправимых Трагедий в сюжете Достаточно серьезное, чтобы читать не на ходу Достаточно веселое, чтобы не впадать в тоску от прочитанного произведения Рекомендую, советую Фанфакт номер 1: Я читаю в основном на E-Ink ридере, поэтому о том что обложки романов обыгрывают цвет, узнал только когда готовил этот пост Фанфакт номер 2: В мире романа есть Почта Пути ее темны и полны ужасов, а лучше всего ее описывает вот этот клип Ylvis К реальной русской почте отношения уже лет 10 не имеет, но все еще забавный