Авторский канал.
Пишу, помогаю, обучаю, внедряю, консультирую по AI Coding
О канале https://t.me/the_ai_architect/2
Связь через ЛС канала | Визитка: timurkhakhalev.t.me
Пишу, помогаю, обучаю, внедряю, консультирую по AI Coding
О канале https://t.me/the_ai_architect/2
Связь через ЛС канала | Визитка: timurkhakhalev.t.me
Вы не раз говорили про ответственность разработчика, код ревью, что это важно при работе с агентами.
Но ничего не говорили про само качество кода, безопасность.
Ощущение, что качество решения, паттерны разработки уходят на второй план, а в первую очередь главное доставить фичи, это так?
Вот такой вопрос был после моего выступления.
Ответ на видео
А вы уже применяете такие подходы?
#performance@the_ai_architect
Лайк, репост,
В AI индустрии всё меняется каждый месяц
В чатах по AI время от времени вижу от новичков запрос: "посоветуйте курс по AI". В ответ, народ часто говорит, что нормальных курсов сейчас нет, потому что сейчас всё быстро меняется в индустрии и быстро становится неактуальным, так что, мол, зря потратите деньги!
Я с этим не согласен и не просто потому что я сам продаю курс по AI Coding 🙂
Дело в том, что фундаментальные знания о том, как устроена LLM, как с ней работать, никогда не устареют.
А именно на этих знаниях строится всё остальное.
Это как в школе – если в 6 классе вы прогуляли умножение/деление, то дальше будет тяжело, потому что весь остальной материал отстраивается от этих знаний.
И скипнуть эти знания не получится никак.
Так и в курсах по AI (в том числе у меня🙄 ).
Без знаний о том, как работает контекст, attention, feedback loop, вам будет тяжело.
Вы не сможете собрать новый, свой, фреймворк Plan & Act или модифицировать мой.
Не сможете собрать эффективный skill для реализации code review.
Да, вроде бы, понимание, как работает LLM (не уходя в математику) это не rocket science, но вот что ещё полезного есть обычно в курсах (ну, у меня точно, я же практик) – это практический опыт автора.
Я работаю с LLM с конца 2022 года и за это время успел попробовать много разных инструментов и подходов. Успел набить шишки и набраться опыта, чтобы смочь вам подсказать:
• "фрактальные промпты" это какой то буллщит
• использование XML в промптах в актуальных SotA моделях не даст вам никаких преимуществ
• промпты вы можете писать как на русском, так и на английском, французском, монгольском, китайском или хинди – выбирайте любой, на котором вам удобнее излагать свои мысли. Современная SotA LLM любой язык поймёт, а экономить на спичках (токенах) не считаю нужным.
И вот такие инсайты удобнее всего слушать и смотреть с дополнительным контекстом вокруг этих инсайтов – с понятными примерами, картинками, схемами.
Курсы, обычно, призваны экономить ваше время.
За деньги вы покупаете возможность не тратить на это всё месяца хождения кругами, получаете структурированную информацию и правильный путь по изучению AI Coding.
Лайк, репост,
✔ ️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
В чатах по AI время от времени вижу от новичков запрос: "посоветуйте курс по AI". В ответ, народ часто говорит, что нормальных курсов сейчас нет, потому что сейчас всё быстро меняется в индустрии и быстро становится неактуальным, так что, мол, зря потратите деньги!
Я с этим не согласен и не просто потому что я сам продаю курс по AI Coding 🙂
Дело в том, что фундаментальные знания о том, как устроена LLM, как с ней работать, никогда не устареют.
А именно на этих знаниях строится всё остальное.
Это как в школе – если в 6 классе вы прогуляли умножение/деление, то дальше будет тяжело, потому что весь остальной материал отстраивается от этих знаний.
И скипнуть эти знания не получится никак.
Так и в курсах по AI (в том числе у меня
Без знаний о том, как работает контекст, attention, feedback loop, вам будет тяжело.
Вы не сможете собрать новый, свой, фреймворк Plan & Act или модифицировать мой.
Не сможете собрать эффективный skill для реализации code review.
Да, вроде бы, понимание, как работает LLM (не уходя в математику) это не rocket science, но вот что ещё полезного есть обычно в курсах (ну, у меня точно, я же практик) – это практический опыт автора.
Я работаю с LLM с конца 2022 года и за это время успел попробовать много разных инструментов и подходов. Успел набить шишки и набраться опыта, чтобы смочь вам подсказать:
• "фрактальные промпты" это какой то буллщит
• использование XML в промптах в актуальных SotA моделях не даст вам никаких преимуществ
• промпты вы можете писать как на русском, так и на английском, французском, монгольском, китайском или хинди – выбирайте любой, на котором вам удобнее излагать свои мысли. Современная SotA LLM любой язык поймёт, а экономить на спичках (токенах) не считаю нужным.
И вот такие инсайты удобнее всего слушать и смотреть с дополнительным контекстом вокруг этих инсайтов – с понятными примерами, картинками, схемами.
Курсы, обычно, призваны экономить ваше время.
За деньги вы покупаете возможность не тратить на это всё месяца хождения кругами, получаете структурированную информацию и правильный путь по изучению AI Coding.
Лайк, репост,
Делаю задачи автономно в Codex – Plan & Act
Выкладываю запись вчерашнего стрима. В конце ещё дозаписал результат который получился.
Приятного просмотра!
https://www.youtube.com/watch?v=P6W5NwIHxvM
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Выкладываю запись вчерашнего стрима. В конце ещё дозаписал результат который получился.
Приятного просмотра!
https://www.youtube.com/watch?v=P6W5NwIHxvM
Лайк, репост,
Исследование практики AI Coding в компаниях
Последний раз такое исследование я проводил более полугода назад, с тех пор прошло много времени и многое поменялось. Так что стало интересно провести такое исследование опять.
• Вы "чемпион" по AI Coding в вашей компании или новичок? А ваши коллеги?
• Какими достижениями можете похвастаться? А что бесит больше всего?
• Ваша компания поддерживает развитие? Или ставит палки в колёса?
Пройдите опрос и помогите понять реальное положение дел в компаниях (в РФ и зарубежных).
А спустя время я обязательно поделюсь результатами здесь у себя на канале
Пройти опрос
И не забудьте репостнуть этот опрос вашим друзьям, чтобы у нас получилось собрать ещё больше информации.
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Последний раз такое исследование я проводил более полугода назад, с тех пор прошло много времени и многое поменялось. Так что стало интересно провести такое исследование опять.
• Вы "чемпион" по AI Coding в вашей компании или новичок? А ваши коллеги?
• Какими достижениями можете похвастаться? А что бесит больше всего?
• Ваша компания поддерживает развитие? Или ставит палки в колёса?
Пройдите опрос и помогите понять реальное положение дел в компаниях (в РФ и зарубежных).
А спустя время я обязательно поделюсь результатами здесь у себя на канале
Пройти опрос
И не забудьте репостнуть этот опрос вашим друзьям, чтобы у нас получилось собрать ещё больше информации.
Лайк, репост,
#полезное
Постоянный канал с вакансиями для AI-инженеров
https://t.me/ai_engineer_jobs. Туда автоматически летят вакансии для AI Engineer, LLM Engineer, Agent Engineer, AI Product Engineer, vibe coder и других около-AI ролей. Сейчас подключено 22 источника -> чуть позже будет 400+
Поддерживает Telegram, RSS, API, карьерные сайты и вообще любые источники, которые удастся обнаружить и распарсить. Также содержит продвинутый набор инструментов обходов блокировок и защит от парсинга (исключая LinkedIn, там особый случай)
За всем этим стоит написанный мной монстр job_ftch -> ETL-пайплайн с автодискавери источников, парсингом, дедупликацией и ML+LLM фильтрацией
В общем, кому нужны нормальные вакансии в AI без тонны мусора -> подписывайтесь. Также вы можете сделать свой сервис/MCP/телеграм бот из этого проекта, так как он универсальный
Постоянный канал с вакансиями для AI-инженеров
https://t.me/ai_engineer_jobs. Туда автоматически летят вакансии для AI Engineer, LLM Engineer, Agent Engineer, AI Product Engineer, vibe coder и других около-AI ролей. Сейчас подключено 22 источника -> чуть позже будет 400+
Поддерживает Telegram, RSS, API, карьерные сайты и вообще любые источники, которые удастся обнаружить и распарсить. Также содержит продвинутый набор инструментов обходов блокировок и защит от парсинга (исключая LinkedIn, там особый случай)
За всем этим стоит написанный мной монстр job_ftch -> ETL-пайплайн с автодискавери источников, парсингом, дедупликацией и ML+LLM фильтрацией
В общем, кому нужны нормальные вакансии в AI без тонны мусора -> подписывайтесь. Также вы можете сделать свой сервис/MCP/телеграм бот из этого проекта, так как он универсальный
Хроники ИИ-трансформации в РФ. Разбор
Пару недель назад я рассказывал о том, как идёт ИИ-трансформация в одной российской компании
В комментах мнения о том, насколько всё хорошо или плохо разделились.
А я бы хотел разобрать эту ситуацию и рассказать, что плохого или хорошего по моему мнению там происходит.
Во-первых, т. к. мы с вами находимся в ИИ-пузыре, то ИИ-трансформация это, конечно же, хорошо.
Но плохо то, как именно она проводится.
Я считаю, что нельзя – просто взять и всучить в зубы всем подписки клода и сказать, что с сегодняшнего дня ты теперь програмироваешь.
Нет, так работать не будет.
- большинству людей не нравится менять свой флоу работы просто потому что так решил Кабан Кабаныч
- за пределами нашего с вами пузыря есть много людей, которые отрицательно относятся к ИИ и трансформациям у себя в компании
- я несколько раз уточнял и знаю, что в этой компании руководитель не позаботился провести обучение персонала.
А как мы с вами помним, по прошлогоднему исследованию METR, эффективность неподготовленный человека к AI инструментам снижается на 19%
В итоге, как эту ситуацию видит подчинённый?
- вокруг в соц. медиа много говорят о том, что ИИ это фигня, много ошибается и за ним нужно всё переделывать
- руководитель ставит перед фактом – либо ты используешь новые инструменты в своей работе, либо идёшь на мороз. Даже если руководитель напрямую так не говорит, об этом говорит общество вокруг.
- какое нафиг обучение, если я уже и так обучился, когда залетал в айтишечку? У меня дома дети, жена, ипотека. На обучение времени нет. Деньги тратить на это тоже не очень хочу. А не пошёл бы Кабан Кабаныч нафиг? Буду саботировать работу и подыскивать место, где ИИ трансформации ещё нет.
А как делать правильно?
Чтобы такая трансформация сработала, необходимо, чтобы народ сам загорелся и захотел освоить новые инструменты, а руководство поддержало бы сверху.
Как это сделать?
Например, показать, как можно выполнять их работу используя новые инструменты и какие преимущества им это может дать.
А потом уже уходить в детали, заняться безопасностью, подготавливать правильную инфраструктуру под ваши задачи, создавать скиллы, агентов и т. д.
Ещё круто будет, если в компании уже будут "чемпионы", которые сами смогли обучиться и используют новые инструменты на полную.
Таких людей нужно поддерживать, чтобы они распространяли эту свою "вайбкодинговую заразу" на коллег.
Тут ещё важно сказать, что такие чемпионы обычно самоучки и могут пропускать самое неинтересное (про безопасность, надёжность и вот это всё) и для них стоило бы проводить точечное обучение, чтобы закрывать пробелы в знаниях и не огрести проблем в будущем.
При этом, конечно, всё ещё будут люди которым эта ИИ трансформация не нужна и им просто не интересно напрягаться ещё даже за дополнительную премию.
Что с такими делать?
Тут решение за вами, но прежде чем переходить к этому этапу, нужно чтобы у человека был шанс обучиться новым инструментам за ваш счёт.
Экономить на этом и пытаться обучить вашего сотрудника новому инструменту за его счёт попахивает редфлагом среди ваших следующих соискателей.
Я тут недавно прикинул и понял, что обучение на несколько команд, в пересчёте на одного сотрудника, стоит точно дешевле нового макбука в 4-5 раз – от 40 тыс руб.
При этом, это кастомное обучение, заточенное под задачи команд.
И вот, пока народ в руководстве не примет тот факт, что ИИ трансформация не бесплатная и платить необходимо не только за токены и подписки, такие истории будут повторяться.
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Пару недель назад я рассказывал о том, как идёт ИИ-трансформация в одной российской компании
В комментах мнения о том, насколько всё хорошо или плохо разделились.
А я бы хотел разобрать эту ситуацию и рассказать, что плохого или хорошего по моему мнению там происходит.
Во-первых, т. к. мы с вами находимся в ИИ-пузыре, то ИИ-трансформация это, конечно же, хорошо.
Но плохо то, как именно она проводится.
Я считаю, что нельзя – просто взять и всучить в зубы всем подписки клода и сказать, что с сегодняшнего дня ты теперь програмироваешь.
Нет, так работать не будет.
- большинству людей не нравится менять свой флоу работы просто потому что так решил Кабан Кабаныч
- за пределами нашего с вами пузыря есть много людей, которые отрицательно относятся к ИИ и трансформациям у себя в компании
- я несколько раз уточнял и знаю, что в этой компании руководитель не позаботился провести обучение персонала.
А как мы с вами помним, по прошлогоднему исследованию METR, эффективность неподготовленный человека к AI инструментам снижается на 19%
В итоге, как эту ситуацию видит подчинённый?
- вокруг в соц. медиа много говорят о том, что ИИ это фигня, много ошибается и за ним нужно всё переделывать
- руководитель ставит перед фактом – либо ты используешь новые инструменты в своей работе, либо идёшь на мороз. Даже если руководитель напрямую так не говорит, об этом говорит общество вокруг.
- какое нафиг обучение, если я уже и так обучился, когда залетал в айтишечку? У меня дома дети, жена, ипотека. На обучение времени нет. Деньги тратить на это тоже не очень хочу. А не пошёл бы Кабан Кабаныч нафиг? Буду саботировать работу и подыскивать место, где ИИ трансформации ещё нет.
А как делать правильно?
Чтобы такая трансформация сработала, необходимо, чтобы народ сам загорелся и захотел освоить новые инструменты, а руководство поддержало бы сверху.
Как это сделать?
Например, показать, как можно выполнять их работу используя новые инструменты и какие преимущества им это может дать.
А потом уже уходить в детали, заняться безопасностью, подготавливать правильную инфраструктуру под ваши задачи, создавать скиллы, агентов и т. д.
Ещё круто будет, если в компании уже будут "чемпионы", которые сами смогли обучиться и используют новые инструменты на полную.
Таких людей нужно поддерживать, чтобы они распространяли эту свою "вайбкодинговую заразу" на коллег.
Тут ещё важно сказать, что такие чемпионы обычно самоучки и могут пропускать самое неинтересное (про безопасность, надёжность и вот это всё) и для них стоило бы проводить точечное обучение, чтобы закрывать пробелы в знаниях и не огрести проблем в будущем.
При этом, конечно, всё ещё будут люди которым эта ИИ трансформация не нужна и им просто не интересно напрягаться ещё даже за дополнительную премию.
Что с такими делать?
Тут решение за вами, но прежде чем переходить к этому этапу, нужно чтобы у человека был шанс обучиться новым инструментам за ваш счёт.
Экономить на этом и пытаться обучить вашего сотрудника новому инструменту за его счёт попахивает редфлагом среди ваших следующих соискателей.
Я тут недавно прикинул и понял, что обучение на несколько команд, в пересчёте на одного сотрудника, стоит точно дешевле нового макбука в 4-5 раз – от 40 тыс руб.
При этом, это кастомное обучение, заточенное под задачи команд.
И вот, пока народ в руководстве не примет тот факт, что ИИ трансформация не бесплатная и платить необходимо не только за токены и подписки, такие истории будут повторяться.
Лайк, репост,
вчера у меня появилась идея сделать свой собственный велосипед – развернуть проект который будет являться сокращалкой ссылок с возможностью накопления аналитики по переходам.
проект должен быть очень простым, я уже сделал foundation и наметил что именно нужно сделать, так что осталось самое вкусное - реализовать круды, джсоны переложить, да ui покрутить.
решил, что это хороший способ показать мой Plan&Act подход на практике и вообще показать как я работаю.
короче, будет стрим на ютубе, в пт, 31 июля, 18:15 по МСК.
тут можно нажать напоминалку
https://youtube.com/live/YOqFKLDaBKM?feature=share
проект должен быть очень простым, я уже сделал foundation и наметил что именно нужно сделать, так что осталось самое вкусное - реализовать круды, джсоны переложить, да ui покрутить.
решил, что это хороший способ показать мой Plan&Act подход на практике и вообще показать как я работаю.
короче, будет стрим на ютубе, в пт, 31 июля, 18:15 по МСК.
тут можно нажать напоминалку
https://youtube.com/live/YOqFKLDaBKM?feature=share
Способ ответа на вопросы в Codex App
Рекомендую :)
кстати, можно ещё и голосом надиктовывать заметки
подсмотрел у @etechlead
Лайк, репост,
✔ ️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Рекомендую :)
кстати, можно ещё и голосом надиктовывать заметки
подсмотрел у @etechlead
Лайк, репост,
Как разрабы Telegram Desktop используют Codex и Claude Code в своей работе и какие ошибки допустили
запись вчерашнего стрима.
предупреждаю: тут душно! контент для тех, кто реально хочет разбираться в ai coding
https://youtube.com/live/J1zUMZqEv84
запись вчерашнего стрима.
предупреждаю: тут душно! контент для тех, кто реально хочет разбираться в ai coding
https://youtube.com/live/J1zUMZqEv84
Кажется, мы недостаточно сильно не любим Anthropic))
Тут в X разгорелся очередной скандал вокруг этой организации: выяснилось, что Anthropic закупали бумажные книги миллионами штук (в т. ч. достаточно редкие), сканили их и уничтожали.
Попытался разобраться что там произошло и написал статью на Хабр
https://habr.com/ru/articles/1063878/
Лайк, репост
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Тут в X разгорелся очередной скандал вокруг этой организации: выяснилось, что Anthropic закупали бумажные книги миллионами штук (в т. ч. достаточно редкие), сканили их и уничтожали.
Попытался разобраться что там произошло и написал статью на Хабр
https://habr.com/ru/articles/1063878/
Лайк, репост
Как сохранить баланс между сжиганием токенов и и выстраиванием типового воркфлоу с агентами?
На Selectel Dayoff задали такой вопрос. Ответ в видео 😊
А вы как считаете?
#performance@the_ai_architect
Лайк, репост
Стрим!
Разберём Telegram Desktop репо со стороны AI Coding: узнаем, как выстроили свою работу разработчики этого приложения. Какие у этого подхода есть плюсы и минусы.
Сегодня, в 18:30 по МСК
📱 https://youtube.com/live/J1zUMZqEv84?feature=share
Разберём Telegram Desktop репо со стороны AI Coding: узнаем, как выстроили свою работу разработчики этого приложения. Какие у этого подхода есть плюсы и минусы.
Сегодня, в 18:30 по МСК
буду выступать в 12:00, потом еще в 14:00 у меня воркшоп
кто тут будет - подходите
для тех кто был на выступлении: ссылка на чеклист
Ещё один крутой кейс применения ChatGPT Automations
Mitchell Hashimoto, создатель Ghostty и сооснователь HashiCorp, рассказал недавно в X, как сэкономил около $45K с помощью автоматизации в ChatGPT (Codex).
Он дал агенту доступ к почте в режиме read-only и поручил проверять счета от строительных подрядчиков. У агента был контекст по проектам: предыдущие счета, переписка, заметки со встреч и другие документы.
Каждый раз, когда на почту приходит новый счёт, ChatGPT анализирует его и отправляет Mitchell отчёт.
Он получает несколько таких счетов в месяц, а каждый из них — это примерно 50 страниц плохо отсканированных PDF.
Агент подняла историю за три года и нашёл проблем примерно на $45K:
• где-то были указаны неправильные суммы
• какие-то счета выставили повторно
• часть вообще была адресована другому человеку
Mitchell вручную перепроверил каждый случай, написал подрядчикам и получил возвраты либо зачёт в счёт будущих платежей.
За всё время на ChatGPT он потратил около $1 800. Получается, одна автоматизация уже окупила эти расходы в 25 раз.
Лайк, репост
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Mitchell Hashimoto, создатель Ghostty и сооснователь HashiCorp, рассказал недавно в X, как сэкономил около $45K с помощью автоматизации в ChatGPT (Codex).
Он дал агенту доступ к почте в режиме read-only и поручил проверять счета от строительных подрядчиков. У агента был контекст по проектам: предыдущие счета, переписка, заметки со встреч и другие документы.
Каждый раз, когда на почту приходит новый счёт, ChatGPT анализирует его и отправляет Mitchell отчёт.
Он получает несколько таких счетов в месяц, а каждый из них — это примерно 50 страниц плохо отсканированных PDF.
Агент подняла историю за три года и нашёл проблем примерно на $45K:
• где-то были указаны неправильные суммы
• какие-то счета выставили повторно
• часть вообще была адресована другому человеку
Mitchell вручную перепроверил каждый случай, написал подрядчикам и получил возвраты либо зачёт в счёт будущих платежей.
За всё время на ChatGPT он потратил около $1 800. Получается, одна автоматизация уже окупила эти расходы в 25 раз.
Лайк, репост
про agentic interface
для операционки вокруг курса у меня есть, как минимум, два проекта: один это кастомный CRM вокруг моего тг канала и тг бота. второй это CRM для моих курсов/воркшопов (по научному называется LMS).
так как со всем этим работаю только я сам, то на проработку UI/UX обычно выделяется очень мало времени (да и опыта с этим не так много), что ведёт к невообразимо сложным интерфейсам!) сам SAP позавидует.
но операционные задачи выполнять нужно, так что приходится страдать.
спустя какое-то время я понял, что на самом деле, удобнее было бы делать это агентом - я ему объясняю, чего надо сделать, а он подключается к системе и своими лапками выполняет действия.
сказано - сделано, ещё весной. поигрался и отчасти забыл, потому что по старой памяти возвращался делать некоторые задачи руками.
а при подготовке нового потока курса понял, что некоторые задачи прям невыносимо нудно делать (на самом деле тут нужно было потратить минут 40), поэтому делегирую это агенту!
короче, пошёл собирать инструмент.
вместе с агентом собрали имеющиеся сущности, операционные сценарии и сделали таблицу по пермишенам - какие задачи агент может делать спокойно, на каких нужно подтверждение, а какие делать нельзя. то что нельзя - закрыли пермишеннами в коде. то, где агенту нужно подтверждение - он запросит его у меня (да, никаких гардрейлов тут нет, решил с этим не заморачиваться, потому что gpt 5.6 следует инструкциям максимально дотошно)
далее, на всё это дело сделали cli + skill.
на всякий случай уточню - cli взаимодействует с платформой по классическому rest api со своей авторизацией. У юзера этого cli есть своя роль, у которой есть уровни доступа.
теперь для задач уровня: "а сколько пользователей у нас посмотрели все видеоуроки?", "а откуда пришёл этот пользователь *id*?", "сколько оплат на тарифе *тариф*?"
агент запускает один из skill (или сразу два), использует cli и отвечает на мои вопросы, или делает экшены, типа "в этом уроке необходимо поменять параметр *параметр1*, *параметр2*".
в будущем, я считаю, все такие админские интерфейсы стоит в первую очередь проектировать под агента, а потом уже под человека.
с таким подходом ваш проект точно можно будет называть ai native!) вот кстати *ндекс делает похожим образом, комментировал это тут
лайк, репост
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
для операционки вокруг курса у меня есть, как минимум, два проекта: один это кастомный CRM вокруг моего тг канала и тг бота. второй это CRM для моих курсов/воркшопов (по научному называется LMS).
так как со всем этим работаю только я сам, то на проработку UI/UX обычно выделяется очень мало времени (да и опыта с этим не так много), что ведёт к невообразимо сложным интерфейсам!) сам SAP позавидует.
но операционные задачи выполнять нужно, так что приходится страдать.
спустя какое-то время я понял, что на самом деле, удобнее было бы делать это агентом - я ему объясняю, чего надо сделать, а он подключается к системе и своими лапками выполняет действия.
сказано - сделано, ещё весной. поигрался и отчасти забыл, потому что по старой памяти возвращался делать некоторые задачи руками.
а при подготовке нового потока курса понял, что некоторые задачи прям невыносимо нудно делать (на самом деле тут нужно было потратить минут 40), поэтому делегирую это агенту!
короче, пошёл собирать инструмент.
вместе с агентом собрали имеющиеся сущности, операционные сценарии и сделали таблицу по пермишенам - какие задачи агент может делать спокойно, на каких нужно подтверждение, а какие делать нельзя. то что нельзя - закрыли пермишеннами в коде. то, где агенту нужно подтверждение - он запросит его у меня (да, никаких гардрейлов тут нет, решил с этим не заморачиваться, потому что gpt 5.6 следует инструкциям максимально дотошно)
далее, на всё это дело сделали cli + skill.
на всякий случай уточню - cli взаимодействует с платформой по классическому rest api со своей авторизацией. У юзера этого cli есть своя роль, у которой есть уровни доступа.
теперь для задач уровня: "а сколько пользователей у нас посмотрели все видеоуроки?", "а откуда пришёл этот пользователь *id*?", "сколько оплат на тарифе *тариф*?"
агент запускает один из skill (или сразу два), использует cli и отвечает на мои вопросы, или делает экшены, типа "в этом уроке необходимо поменять параметр *параметр1*, *параметр2*".
в будущем, я считаю, все такие админские интерфейсы стоит в первую очередь проектировать под агента, а потом уже под человека.
с таким подходом ваш проект точно можно будет называть ai native!) вот кстати *ндекс делает похожим образом, комментировал это тут
лайк, репост
на случай, если на меня подписаны инвесторы:
тут ребята которых я знаю лично @neuraldeep и @gleb_pro_ai заколлабились и поднимают инвестиции на железках в европе!
если интересно - велкам
https://t.me/gleb_pro_ai/684
тут ребята которых я знаю лично @neuraldeep и @gleb_pro_ai заколлабились и поднимают инвестиции на железках в европе!
если интересно - велкам
https://t.me/gleb_pro_ai/684
Telegram
Глеб Кудрявцев — мастер AI
Вообще, как вы видите сейчас, нефть будущего — это вовсе не софт, а железки. Покрайней мере, пока мы не вошли в сингулярность, когда ИИ начнет штамповать их
себе самостоятельно.
Всем бизнесам нужен инференс, но есть проблема: когда компании переводят процессы…
себе самостоятельно.
Всем бизнесам нужен инференс, но есть проблема: когда компании переводят процессы…
