Меня иногда спрашивают, заменят ли нейросети программистов (или "когда заменят"). Мне на эту тему очень нравится картинка ниже.
Давайте подумаем, что делает ценным квалифицированного специалиста. Задача специалиста это принять на вход некоторые стартовые условия, а потом произвести над ними манипуляции, чтобы выдать требуемый результат. Хирург получает тело человека с каким-то заболеванием и должен в нужных местах совершить надрезы и наложить швы, чтобы в качестве результата человек остался живым и более здоровым, чем раньше. Адвокат получает материалы дела с каким-то конфликтом и должен произвести некоторую последовательность воздействий на суд так, чтобы именно его клиент вышел из конфликта победителем. Строитель-прораб получает чертежи здания, площадку и бюджет и должен сформировать цепочку управляющих команд для рабочих, чтобы в итоге получилось здание, которое не упадёт и пройдёт нужные проверки.
Если между набором стартовых условий и конечным результатом всегда одинаковая последовательность манипуляций, такой труд автоматизируется. Сложно как-то принципиально по-разному рассчитать клиента на кассе. Сложно выбрать несколько путей оформления одного и того же шаблонного документа. Нельзя десятью способами нарезать резьбу с заданным шагом на заданной заготовке. Так что для всего этого есть станки, аппараты, программы и роботы.
Квалификация подключается там, где путей много, и для выбора правильного недостаточно просто описать желаемый конечный результат. У специалиста есть знания, опыт и интуиция, которые позволяют ему именно в каждом конкретном случае принимать решения. Относится ли программирование к подобным областям? Безусловно. Одну и ту же программу можно написать сотней способов и между этими способами будут серьёзные отличия, которые повлияют впоследствии на использование и развитие этой программы.
Ну хорошо, но мы ведь загрузили в нейросеть весь опыт и знания программистов. Что мешает ей пройти тот же путь, что пройдёт программист, и точно так же принимать решения, исходя из ситуации? Два момента. Во-первых, у человека есть воля, а у нейросети нет. У человека есть способность как бы создавать новые решения внутри себя, а не в результате некоторой инструкции извне. И воля квалифицированного специалиста — важный аспект его работы. Грубо говоря, в части случаев мы хотим, чтобы специалист совершил творческий акт, принимая решения. Во-вторых, опыт практически в любой области, требующей квалификации, частично включает в себя понимание всего многообразия контекстов человечества в целом. То есть как бы знания того, что такое человек, в каких ситуациях он будет пользоваться результатом твоей работы и так далее.
Так что нет, нейросети не заменят программистов. Исключение, пожалуй, такое: программа, которая запускается один раз для выдачи конкретного результата, не требующего высокой надёжности. Если мне нужно один раз для личного удобства переименовать тысячу файлов, то в целом программа, которая это делает, может быть написана сколь угодно плохо, лишь бы работала. Но это совсем небольшой процент реальных сценариев.
#dev
🚀OpenAI Codex: Зачем он нужен и как перевернёт ваш подход к кодингу?
Codex — новый агент от OpenAI, созданный специально для разработчиков. В его основе — модель codex-1 (версия o3), которая не просто пишет код, а делает это как человек: точно следует инструкциям, итеративно запускает тесты и исправляет ошибки, пока не получит рабочий результат. Всё это — в изолированной среде для безопасности.
👉Чем Codex лучше других инструментов?
- Для бизнеса и команд: Интеграция с GitHub позволяет автоматизировать пул-реквесты, а логи и подтверждения действий делают процесс прозрачным.
- Для разработчиков: codex-mini (на базе o4-mini) доступен через API ($1.5/$6 за млн токенов) или в CLI с бесплатными кредитами для Plus/Pro подписок ($5/$50 на 30 дней).
- Безопасность: код выполняется в изолированном контейнере, а система блокирует вредоносные запросы.
🔗А как же Manus или GPT-4.1?
- Manus(статья) — это «швейцарский нож» для быстрых прототипов (погода, анализ акций, креативные проекты), но он не заменяет глубокую работу с кодом.
- GPT-4.1 (подробности) заточена под кодинг, но Codex — следующий шаг: он не просто генерирует код, а управляет всем циклом разработки — от тестов до деплоя.
🎯Кому это нужно?
- Продуктовым командам, чтобы сократить время на рутину.
- Инженерам, которые хотят фокусироваться на архитектуре, а не на шаблонном коде.
- Компаниям, где критична безопасность и контроль за исполняемым кодом.
Доступ к Codex уже открыт для Pro, Team и Enterprise подписок, а скоро появится и для остальных. Читайте официальный блог и пробуйте через на сайте, если ваша подписка позволяет.
#Codex#AI#DevTools
👇А вы уже представили, как Codex упростит ваш workflow? Или пока доверяете только своим рукам?
https://t.me/semasci
🛒Google Play Internal App Sharing — лучший способ быстро делиться сборками в Google Play
У Google Play есть официальный способ распространения сборок без модерации и ожидания — Internal App Sharing (IAS). Это идеальный инструмент для внутреннего тестирования и быстрых демонстраций.
🔧 Загружаешь сборку в Play Console → получаешь ссылку → отправляешь нужному человеку → он устанавливает или обновляет приложение.
🟢 Преимущества:
⚡️ Мгновенная доступность
🐞 Поддержка debug-сборок
🧪 Не требует подписи ключом Google
📦 Поддерживает APK и AAB
🔒 Ограничения:
⏳ Хранение 60 дней
👥 До 100 скачиваний на сборку
🔗 Не отображается в Google Play
🔐 Доступ только после активации IAS
⛔️ Нельзя откатиться
⚠️ Возможны ограничения по API и подписи
После проверки сборку можно перевести в Internal или Closed Testing.
📚 Подробнее в документации
#android#googleplay#iap#devtools
⚡️МТС Web Services запустила MWS Track Rails — таск-трекер с ИИ-агентами внутри платформы MWS DevRails.
Решение автоматизирует ключевые этапы разработки: ИИ-агенты берут на себя до 50% рутинных задач и генерируют до 30% кода, снижая нагрузку на ИТ-команды.
Как это работает:
- AI Product Owner формирует бизнес-требования (−30% нагрузки на продакта);
- AI Analytic декомпозирует требования в техзадачи;
- AI Developer создает до 40% нового кода и собирает версии продукта;
- AI QA-агенты описывают тесты и проводят проверки (−50% времени тестирования).
📌 В результате DevRails позволяет масштабировать разработку без найма новых специалистов, сокращает time-to-market в три раза и повышает продуктивность команд вдвое.
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#DevTools#MTS
🚀Команда Cursor (за которой стоит Anysphere) сделала крутой ход: запустила веб-приложение, чтобы мы могли управлять их AI-агентами прямо в браузере — с компа или телефона! 💻📱
Суть: Cursor убрал границы. Теперь мой AI-помощник по коду всегда со мной — в браузере, в Slack, в кармане. От IDE к агентам — эволюция налицо!
Почему вам это понравится (как мне):
1. Забудьте про IDE: Теперь ставлю задачи AI-агентам прямо в браузере — хоть из кафе! ✨ Пишу текстом: "Допили функцию Х", "Пофикси баг в Y". Агенты начинают кодить, а я слежу за прогрессом вживую.
2. Фоновые агенты — магия: напомню, что в мае запустили этих "невидимых помощников", которые автономно пишут код, а в июне они добавили интеграцию со Slack.
Теперь агентвми можно рулить из веба! Смотрю, кто чем занят, проверяю результат и мержу изменения.
3. Телефон = Командный центр: Установил веб-приложение на главный экран (как PWA). Получаю пуши, когда задача готова. Запускаю сложные штуки, даже если далеко от компа! 📱➡️💻
4. Доверяю, как топ-компании:50% из Fortune 500 (NVIDIA, Uber, Adobe!) используют Cursor. Безопасно: SOC2, мой код не хранится. Выдерживает гигантские проекты (миллионы строк!).
5. Факт:83% разработчиков в тестах выбирают именно Cursor. Рост до $500M+, $900M финансирование — это о чём-то говорит!
👉Попробуйте сами (это бесплатно):cursor.com/agents
#Cursor#AI#Programming#DevTools
https://t.me/semasci
#typescript#browser#chrome#chrome_devtools#debugging#devtools#mcp#mcp_server#puppeteer
Chrome DevTools MCP lets your AI coding tools like Gemini, Claude, or Cursor control a live Chrome browser for automation, debugging, and performance checks. Install it easily with npx chrome-devtools-mcp@latest in your MCP config, then prompt "Check performance of a site" to auto-record traces, take screenshots, analyze networks, and fix issues reliably. This benefits you by making AI smarter at web coding—verifying changes in real-time, spotting bugs fast, and boosting site speed without manual work.
https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp
#python#agentic_ai#agentic_coding#ai_coding_agent#ai_plugins#anthropic_claude#claude_ai#claude_ai_skills#claude_code#claude_code_plugins#claude_code_skills#claude_skills#claudecode_subagents#developer_tools#devtools#mcp_tools#openai_codex#prompt_engineering
Claude Code Skills offers 169 free, ready-to-use plugins that turn AI coding agents like Claude Code, OpenAI Codex, and OpenClaw into experts in engineering, marketing, product, compliance, and more. Install easily via simple commands to add skills like security auditing, test automation, or C-level advice, with 160+ Python tools included. This saves you time by automating complex tasks, boosting code quality, and handling grunt work so you focus on creative problem-solving and faster results.
https://github.com/alirezarezvani/claude-skills
#typescript#alternative#converter#data_manipulation#developer_tools#devtools#frontend#good_first_issue#image_manipulation#image_processing#javascript#pdf_manipulation#productivity#react#self_hosted#swissarmyknife#tools#typescript#video_manipulation#webapp#website
OmniTools is a self-hosted web app that helps with many tasks like image and video editing, number crunching, and more. It offers tools for resizing images, converting videos, calculating dates, and generating prime numbers. You can run it on your own computer using Docker, which means your data stays local. This app is open-source and free, allowing you to contribute new features or tools easily. Using OmniTools simplifies many everyday tasks and keeps your data private.
https://github.com/iib0011/omni-tools