Поговорим про ML.
Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно.
Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости.
Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :)
Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач:
1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок.
2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом.
3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу.
Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами.
#dev
🚀 Vayb-kodlash nima o‘zi?
So‘nggi paytda dasturchilar orasida “vayb-kodlash” trendga aylandi. Bu — LLM va AI agentlar yordamida kod yozish usuli.
⭐️ Oddiy qilib aytganda: siz kodni o‘zingiz yozmaysiz — shunchaki nima qilish kerakligini yozasiz, qolganini AI qiladi.
📊 Masalan: “Telegram bot yoz, login tizimi bilan” deb yozasiz → AI sizga tayyor kod chiqaradi.
🎙 Afzalliklari: Juda tez ishlaydi, kam tajribali odam ham kod yozoladi
⚠️ Kamchiliklari: kodni tushunmasdan ishlatish xavfli, xatolarni topish qiyin bo‘lishi mumkin, dasturchining “fikrlash” qobiliyati sustlashadi.
Xulosa: Vayb-kodlash — bu kelajak, lekin ko‘r-ko‘rona ishlatish emas, tushunib foydalanish muhim.
✅Bizning barcha loyihalar | #vibecoding
#vibecoding
I tested this set of skills for AI coding agents and it works really well. One of the pain points of building frontend is to specify precisly what we need from the agents, but without UI/UX knowledge and expertise, it is not easy. This set of skills preset a lot of prompts and we just need to call those skills instead of breaking our head for consistencies.
https://impeccable.style/
Koding agentlari bo’yicha so’rovnoma natijalari
Yaqinda o’tkazilgan uchta so’rovnoma haqida fikrlarim bilan bo’lishsam. Yuqoriroqqa chiqib natijalarni ko’rishingiz ham mumkin.
1. Claude Code yutdi. Men Cursor’ni taxmin qilgandim, lekin u ikkinchi o’rinni oldi. Cursor va Antigravity juda yaqin bir-biriga. Antigravity bepulligini sabab sifatida taxmin qilishim to’g’rimi?
2. Koding agent uchun litsenziyani 72% odam o’zi to’larkan.
3. Agent ishlatmaydiganlar uchun eng asosiy sabab - narxi qimmatligi. Yuqorida ikkinchi punkt bu muammoni 100% yechishi kerak.
4. Agent ishlatmaydiganlar uchun “boshqa sabab” ikkinchi o’rinda, lekin uning tagida nima yotibdi, hayronman.
Endi-chi?
Birinchidan,dasturiy ta’minot ishlab chiqaradigan kompaniyalar dasturchilarga zudlik bilan koding agentlardan foydalanadigan muhit yaratishi kerak: litzensiya berish, o’rgatish, eng yaxshi tajribalarni olib kelish, kompaniya ichida entuziastlardan foydalanish. Cursor litzensiyasi oyiga $40 turadi. Oyiga $3000 oylik oladigan dasturchining mahsuldorligini 20% ga ko’paytirsa, kompaniya oyiga $560 qo’shimcha qiymat oladi ($3000×0.20-$40).
Ikkinchidan, agentlarga juda skeptik qarayotgan yoki avvalroq sinab ko’rib hafsalasi pir bo’lganlarga 1-2 hafta davomida yaxshilab tajriba qilishni maslahat beraman. Yaxshiroq kontekst berib, to’g’ri yo’l ko’rsatilsa, hozirgi modellarning sifati ancha yaxshi. Ayniqsa, oldindan birga reja tuzib ishlaganda.
Uchinchidan, asta-sekin eng kuchli dasturchilar ham turli agentlar bilan kod yozishni boshlayapti. Linus Torvalds Antigravity orqali Python’da kod yozyapti. Yozdagi intervyusida sun’iy intellekt yaxshi kod yozishiga ishonmagan DHH (Rails asoschisi) ham endi turli agentlardan foydalanyapti. Kuni kecha Redis asoschisi blog postida (hamma o’qishi kerak) quyidagi maslahatni beryapti:
I have a single suggestion for you, my friend. Whatever you believe about what the Right Thing should be, you can't control it by refusing what is happening right now. Skipping AI is not going to help you or your career. Think about it. Test these new tools, with care, with weeks of work, not in a five minutes test where you can just reinforce your own beliefs. Find a way to multiply yourself, and if it does not work for you, try again every few months.
Gemini tarjimasi:
Sizga birgina maslahatim bor, do‘stim. Nima to‘g‘ri yoki noto‘g‘riligi haqidagi qarashlaringizdan qat’i nazar, hozirgi voqelikni shunchaki inkor etish orqali vaziyatni nazorat qila olmaysiz. Sun’iy intellektni chetlab o‘tish sizga ham, karyerangizga ham yordam bermaydi. Bu haqda o‘ylab ko‘ring. Yangi vositalarni shunchaki o‘z fikringizni tasdiqlash uchun besh daqiqa emas, balki haftalab vaqt sarflab, sinchkovlik bilan sinab ko‘ring. O‘z samaradorligingizni bir necha barobar oshirish yo‘lini toping va agar bu safar o‘xshamasa, har necha oyda qaytadan urinib ko‘ring.
@farhodjon#ai#vibecoding
Claude Code
Shu kunlarda Claude Code juda ommalashyapti. Ayniqsa, X/Twitter’da juda qiziq misollarni ko’rish mumkin: kimdir telefonda SSH orqali serverga kirib kod yozyapti, kimdir aqlli soati bilan gapirib kod yozyapti va hokazo.
Hozir men uchta agent bilan ishlayapman: Claude Code, Codex (OpenAI) va Cursor. Lekin, X’dagi shov-shuvlarga qaraganda, Claude Code - eng yaxshi mahsulot (model sifatida unga savol yo’q).
Agar Claude Code asoschisi - Boris Cherny’ning videosini ko’rmagan bo’lsangiz, zudlik bilan yarim soat vaqt sarflashni maslahat beraman. Ko’p narsalar umumiy qilib juda yaxshi tushuntirilgan.
Mastering Claude Code in 30 minutes
Video bergan yaxshi tajribalardan biri - butun tizim uchun ko’rsatmalar berib qo’yish. macOS’da ~/.claude/CLAUDE.md fayli tizimdagi hamma loyihalar uchun ishlaydi. Bu faylga umumiy qoidalar, shaxsiy stil, loyihadan agnostik bo’lgan ko’rsatmalarni yozib qo’yish mumkin.
Quyidagi ko’rsatmalar Chris Dzombak blogidan olindi. Menimcha, juda yaxshi prompt. Shuni yaxshilab boraman. Sizga ham asqotadi, degan umiddaman.
# Development Guidelines
## Philosophy
### Core Beliefs
- **Incremental progress over big bangs** - Small changes that compile and pass tests
- **Learning from existing code** - Study and plan before implementing
- **Pragmatic over dogmatic** - Adapt to project reality
- **Clear intent over clever code** - Be boring and obvious
### Simplicity
- **Single responsibility** per function/class
- **Avoid premature abstractions**
- **No clever tricks** - choose the boring solution
- If you need to explain it, it's too complex
## Technical Standards
### Architecture Principles
- **Composition over inheritance** - Use dependency injection
- **Interfaces over singletons** - Enable testing and flexibility
- **Explicit over implicit** - Clear data flow and dependencies
- **Test-driven when possible** - Never disable tests, fix them
### Error Handling
- **Fail fast** with descriptive messages
- **Include context** for debugging
- **Handle errors** at appropriate level
- **Never** silently swallow exceptions
## Project Integration
### Learn the Codebase
- Find similar features/components
- Identify common patterns and conventions
- Use same libraries/utilities when possible
- Follow existing test patterns
### Tooling
- Use project's existing build system
- Use project's existing test framework
- Use project's formatter/linter settings
- Don't introduce new tools without strong justification
### Code Style
- Follow existing conventions in the project
- Refer to linter configurations and .editorconfig, if present
- Text files should always end with an empty line
## MCP Tool Use
- Use Context7 to validate current documentation about software libraries
- Use searxng if your primary Web Search or Fetch tools fail
- Use Tavily ONLY when searxng doesn't give you enough information
## Important Reminders
**NEVER**:
- Use `--no-verify` to bypass commit hooks
- Disable tests instead of fixing them
- Commit code that doesn't compile
- Make assumptions - verify with existing code
**ALWAYS**:
- Commit working code incrementally
- Update plan documentation as you go
- Learn from existing implementations
- Stop after 3 failed attempts and reassess
Loyihaning o’zi uchun Claude’ga bunaqa prompt berish yetarli:
Scan the project and create a CLAUDE.md with build/test commands and code style guidelines based on what you find.
Happy vibe coding! 🧑💻
@farhodjon#ai#vibecoding
🌟Claude Code Game Studios: 48 ИИ-агентов как полноценная игровая студия.
Соло-разработчик с доступом к Claude Code теперь может развернуть целую гейм-дев студию с креативным директором, лидами отделов и профильными специалистами.
В основу геймдизайнерских подходов заложены MDA Framework, теория самодетерминации и проектирование состояния потока.
Claude Code Game Studios - шаблон для Claude Code, который организует ИИ-сессию в трёхуровневую иерархию из 48 специализированных агентов.
На вершине 3 директора (креативный, технический и продюсер), работающие на модели Opus.
Уровнем ниже 8 руководителей отделов на Sonnet: геймдизайнер, ведущий программист, арт-директор, директор по звуку, нарративный директор и другие.
Третий уровень - специалисты на Sonnet и Haiku: от геймплэй-программиста и дизайнера экономики до DevOps-инженера и специалиста по доступности.
Агенты взаимодействуют по четкому протоколу: вертикальная делегация задач сверху вниз, горизонтальные консультации между агентами одного уровня, эскалация конфликтов к общему руководителю.
Каждый агент работает строго в границах своего домена и не модифицирует чужие файлы без явного поручения.
Помимо агентов, шаблон включает 37 команд, покрывающих весь цикл разработки: планирование спринтов, ревью кода и дизайна, аудит ассетов, генерацию идей, подготовку к релизу.
Отдельная категория - командные воркфлоу, которые координируют работу нескольких агентов над конкретной фичей: боевой системой, нарративом, интерфейсом или звуком.
Параллельно работают 8 хуков, привязанных к событиям git и жизненному циклу сессии. Они срабатывают автоматически: валидируют коммиты на захардкоженные значения и корректность данных, предупреждают о пушах в защищённые ветки, подгружают контекст текущего спринта при старте и фиксируют результаты при завершении.
Ещё один слой - 11 правил, привязанных к путям в проекте. Они применяются при редактировании файлов в соответствующих директориях и задают стандарты для каждой зоны кодовой базы.
🟡Это не автопилот.
Агенты задают вопросы, предлагают несколько вариантов с плюсами и минусами, показывают черновик. Но финальное решение всегда за человеком, ничего не фиксируется без его одобрения.
🟡Шаблон работает с Godot 4, Unity и Unreal Engine 5.
Для каждого предусмотрен свой лид-агент с набором суб-специалистов: у Godot это GDScript, шейдеры и GDExtension, у Unity - DOTS/ECS, VFX и UI Toolkit, у Unreal - GAS, Blueprints и Replication.
Проект открыт к кастомизации: агентов можно добавлять и удалять, промпты редактировать, хуки - перенастраивать.
📌Лицензирование: MIT License.
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Vibecoding#Gamedev#Claude
#Vibelet#Remote#Vibecoding
Join the Vibelet: Remote Vibecoding beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/R6uHea6T
Shared by Dimitri
#typescript#remote#terminal#vibecoding
VibeTunnel turns your Mac terminal into a browser-accessible interface. Use the `vt` command to run any shell command—like `vt npm run dev` or `vt --shell`—and view live output at localhost Monitor long builds, check AI agents on the go, or share sessions easily without SSH hassle.
https://github.com/amantus-ai/vibetunnel