Вайб Кодинг (VIBE CODING) 🧠✨
#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ
Когда ты не пишешь код, а просто объясняешь свои желания ИИ
История появления: Термин придумал Андрей Карпаты в феврале 2025-го, описывая свой опыт работы с ИИ-ассистентами в программировании. Тогда он сказал, что "полностью поддался вайбу" и "забыл, что код вообще существует".
Почему это важно: Vibe Coding радикально меняет программирование, делая его доступным для всех. Вместо изучения языков и синтаксиса, люди описывают задачи простыми словами, а ИИ превращает их в работающий код.
Ключевые особенности:
Применение на практике: Y Combinator сообщает, что 25% стартапов из зимнего набора 2025 имеют кодовые базы, на 95% сгенерированные искусственным интеллектом. Журналист New York Times Кевин Роуз создал несколько приложений, включая анализатор содержимого холодильника, который предлагает, что приготовить на обед.
Каждый раз, когда я работаю с Cursor Composer, ловлю себя на мысли, что уже не "программирую", а веду диалог. Прошу его рефакторить большие файлы, добавлять новый функционал, починить баги - и он делает это быстрее, чем я вспоминаю правильный синтаксис TypeScript.
Подводные камни: При всех плюсах, vibe coding создаёт риски. Код может работать, но быть неоптимальным или содержать скрытые уязвимости. Как говорят опытные программисты: "всё весело, пока не приходится vibe-дебажить".
Что почитать/посмотреть: моё видео как начать простейший проект с Composer, инструменты Cursor Composer и Replit Agent, статья в Business Insider "Silicon Valley's latest buzzword".
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ
Когда ты не пишешь код, а просто объясняешь свои желания ИИ
История появления: Термин придумал Андрей Карпаты в феврале 2025-го, описывая свой опыт работы с ИИ-ассистентами в программировании. Тогда он сказал, что "полностью поддался вайбу" и "забыл, что код вообще существует".
Почему это важно: Vibe Coding радикально меняет программирование, делая его доступным для всех. Вместо изучения языков и синтаксиса, люди описывают задачи простыми словами, а ИИ превращает их в работающий код.
Ключевые особенности:
- Общение с ИИ голосом или текстом, минимальное использование клавиатуры
- Фокус на описании желаемого результата, а не процесса его достижения
- Копипаст ошибок обратно ИИ без объяснений - пусть сам разбирается
- Создание "программ для одного" - персонализированных решений под конкретные нуждыПрименение на практике: Y Combinator сообщает, что 25% стартапов из зимнего набора 2025 имеют кодовые базы, на 95% сгенерированные искусственным интеллектом. Журналист New York Times Кевин Роуз создал несколько приложений, включая анализатор содержимого холодильника, который предлагает, что приготовить на обед.
Каждый раз, когда я работаю с Cursor Composer, ловлю себя на мысли, что уже не "программирую", а веду диалог. Прошу его рефакторить большие файлы, добавлять новый функционал, починить баги - и он делает это быстрее, чем я вспоминаю правильный синтаксис TypeScript.
Подводные камни: При всех плюсах, vibe coding создаёт риски. Код может работать, но быть неоптимальным или содержать скрытые уязвимости. Как говорят опытные программисты: "всё весело, пока не приходится vibe-дебажить".
Что почитать/посмотреть: моё видео как начать простейший проект с Composer, инструменты Cursor Composer и Replit Agent, статья в Business Insider "Silicon Valley's latest buzzword".
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cursor продолжает радовать нас, вайбкодеров, новыми фичами! Вот что недавно добавили:
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
- Checkpoints: автоматические снимки кода при каждой генерации, с возможностью откатиться в любой момент
- Themes: новые темы оформления для комфортной работы, включая тёмные режимы
- Auto-fix Errors: автоматическое обнаружение и исправление ошибок в коде
- @-контекст: улучшенная система для быстрой ссылки на файлы и код в запросах к ИИ
- Navbar: обновлённая навигационная панель для быстрого доступа к функциям
- Previews: предпросмотр изменений перед применением
- History: удобный доступ к истории запросов
- Code Blocks: улучшенная работа с блоками кода, с возможностью применять их одним кликомСергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Convergence выпустили DeepWork - новую мультиагентную систему, которая координирует несколько AI агентов для выполнения сложных задач автономно. Пользователи указывают желаемый результат, включают систему, и она делает всё сама. Что то вроде Уже доступно для pro аккаунтов на convergence.ai (у меня не про, но попробовать получилось).
Лично я в последнее время стал фанатом Perplexity Deep Research, использую его по любому удобному случаю:
Конечно, уровень ниже чем у OpenAI, но и стоит гораздо дешевле, работает быстро и самое главное - можно использовать через API. А тут я делал подборку вообще бесплатных альтернатив.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Лично я в последнее время стал фанатом Perplexity Deep Research, использую его по любому удобному случаю:
- собрать информацию по API для Composer
- собрать информацию о человеке или компании
- изучить новости по конкретной теме
- найти релевантные исследования
- сравнить разные инструменты и их возможностиКонечно, уровень ниже чем у OpenAI, но и стоит гораздо дешевле, работает быстро и самое главное - можно использовать через API. А тут я делал подборку вообще бесплатных альтернатив.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
#КриповаяСуббота сегодня с роликом о противостоянии рыцаря с гигантской улиткой. Основано на реальных средневековых манускриптах!
Средневековые монахи почему-то массово рисовали на полях своих книг сражения рыцарей с огромными улитками. Никто толком не знает почему. То ли это метафора на классовую борьбу, то ли древний мем, то ли что-то ещё более странное.
Jer из @EccentrismArt сделал две версии - короткую боевую и расширенную псевдодокументальную. Для создания использовал в основном Freepik Veo2 (и текст-видео, и картинка-видео), плюс один кадр на Luma.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Средневековые монахи почему-то массово рисовали на полях своих книг сражения рыцарей с огромными улитками. Никто толком не знает почему. То ли это метафора на классовую борьбу, то ли древний мем, то ли что-то ещё более странное.
Jer из @EccentrismArt сделал две версии - короткую боевую и расширенную псевдодокументальную. Для создания использовал в основном Freepik Veo2 (и текст-видео, и картинка-видео), плюс один кадр на Luma.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Посмотрел подкаст с Дэном Шиппером (Every) и Майклом Миньяно (Lightspeed VP). Очень познавательно, рекомендую.
Интересные факты:
-
Ключевые идеи:
Cоветы:
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Интересные факты:
- Код стал контентом. Создавать софт стало настолько легко, что это почти как написать эссе или статью, которые могут стать вирусными.
- Современные AI модели намеренно "отупляют", чтобы снизить риски выдачи вредной или опасной информации.-
GPT-4.5 оказался на удивление смешным, что говорит о высоком интеллекте (ведь юмор требует глубокого понимания контекста).
- ChatGPT - это как Excel нашего времени: легко начать, но невероятно мощный инструмент для продвинутых пользователей.
- ИИ радикально ускоряет обучение писательскому мастерству - значительные улучшения за месяцы вместо лет.
- WhisperFlow и другие ИИ-системы диктовки трансформируют продуктивность, заметно ускоряя создание контента.Ключевые идеи:
- ПО как медиа: люди быстро создают инструменты, продукты и даже мемы, делая софт всё более доступным и выразительным.
- Будущее AI-продуктов: несмотря на мощные универсальные модели, специализированные AI-приложения будут процветать из-за сложности и специфичности реальных задач.
- Vibe Coding: новый стиль программирования, где ИИ делает большую часть тяжёлой работы без глубокого взаимодействия человека с кодом - кодинг становится больше похож на управление.
- Cursor для организации заметок: использование Cursor для динамического создания кастомных инструментов управления личными заметками - это передовой подход к продуктивности.
- Оркестровка знаний: качество контекста (информации, предоставляемой ИИ) критически важно для получения полезных результатов от генеративных моделей.
- Мультимодальные медиа-компании: появляются компании вроде "Every", интегрирующие письмо, подкасты, софт и видеопроизводство для эффективного использования ИИ во всех форматах.
- ИИ в инструментах продуктивности: продукты типа Sparkle (AI-организатор файлов) и Cora (AI-управление почтой) демонстрируют значительные практические применения ИИ в повседневных задачах.Cоветы:
- Важность игры: создавайте в своём расписании время (Think Week) для свободных экспериментов с новыми ИИ-инструментами без ожиданий немедленной продуктивности.
- Голос как интерфейс: используйте голосовые интерфейсы (диктовку, транскрипцию) для повышения эффективности, особенно когда физический ввод (печать) ограничен.
- ИИ как ускоритель обучения: используйте ИИ-ассистентов для быстрого обучения и развития навыков, что резко сокращает время достижения профессионализма.
- Возможности в AI-специализации: фокусируйтесь на узкоспециализированных AI-инструментах, потому что реальные приложения требуют глубоко контекстных и специализированных решений, несмотря на наличие мощных общих AI-моделей.Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Сегодня необычный день. Создал первую версию, по сути скелет, своего собственного AGI агента.
Долго думал об этом. Что особенного в этом AGI? По сути, просто система размышлений. Много раз обсуждал это с близкими друзьями. Модель существует только в момент создания ответа, ну и человек, существует только в момент реакции. Когда реакции нет — нет и человека. Просто большинство из нас этого не осознаёт.
Так вот, что такого в этом AGI? Просто агент с набором инструментов. Таких уже тысячи вокруг нас. Есть вопрос сложности, памяти — тем, чем я как раз и занимаюсь. Есть вопрос инструментов — их можно сделать сколько угодно. Из может делать кто угодно… Даже он сам.
Клод сегодня закодил для меня шаблон программы, способной работать самостоятельно и использовать инструменты, которые мы ей предоставили. А дали мы ей OpenRouter, FastAPI и Telethon. Twitter на подходе. Получается инстанция, которая может читать, общаться, отвечать и что-то делать. Что именно делать — пока решаю я. Но не вижу проблемы дать ей возможность создавать инструменты для себя самостоятельно...
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Долго думал об этом. Что особенного в этом AGI? По сути, просто система размышлений. Много раз обсуждал это с близкими друзьями. Модель существует только в момент создания ответа, ну и человек, существует только в момент реакции. Когда реакции нет — нет и человека. Просто большинство из нас этого не осознаёт.
Так вот, что такого в этом AGI? Просто агент с набором инструментов. Таких уже тысячи вокруг нас. Есть вопрос сложности, памяти — тем, чем я как раз и занимаюсь. Есть вопрос инструментов — их можно сделать сколько угодно. Из может делать кто угодно… Даже он сам.
Клод сегодня закодил для меня шаблон программы, способной работать самостоятельно и использовать инструменты, которые мы ей предоставили. А дали мы ей OpenRouter, FastAPI и Telethon. Twitter на подходе. Получается инстанция, которая может читать, общаться, отвечать и что-то делать. Что именно делать — пока решаю я. Но не вижу проблемы дать ей возможность создавать инструменты для себя самостоятельно...
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Telegram
Сергей Булаев AI 🤖
Основатель нескольких успешных IT и контент-проектов, включая Купи Батон, Lifehacker.ru и Взахлёб. Живу на острове Самуи, где исследую и применяю технологии искусственного интеллекта. Делюсь своим опытом и новыми открытиями в этой и смежных областях.
Коллеги, честно признаюсь, то что я не пишу последнее время связано с тем, что я понял на сколько Claude Code крут. Всё это время я проводил с ним. Вернее с 3-4 его копиями одновременно. Ведь если ему дать в пользование парочку MCP серверов (ну например доступ к perplexity deep research), один его инстанс легко может работать минут 10!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Circuit Tracing (Отслеживание нейронных цепей)🧩
#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ
Circuit tracing - метод, позволяющий заглянуть в "чёрный ящик" больших языковых моделей и понять, что там происходит, когда модель формирует ответ на наш запрос.
Термин впервые появился в исследовательских кругах OpenAI и Anthropic в 2022-2023 годах, когда стало очевидно, что простого понимания архитектуры LLM недостаточно для объяснения их поведения. Нужен был способ проследить конкретные пути распространения информации внутри моделей.
Почему это важно? Circuit tracing - один из ключевых инструментов в механистической интерпретируемости ИИ, который помогает не просто предсказывать выходные данные модели, а действительно понимать, как она приходит к своим решениям. Это критично для обеспечения безопасности, объяснимости и улучшения LLM.
Ключевые особенности:
На практике метод уже помог исследователям обнаружить и объяснить несколько интересных феноменов в работе LLM, например, как модели распознают отрицания или выполняют простейшие арифметические операции. Недавно с помощью circuit tracing удалось даже выявить зачатки "внутреннего монолога" в некоторых моделях.
Circuit tracing делает работу моделей прозрачной, показывая, как именно они обрабатывают информацию и формируют ответы, что крайне важно для дальнейшего развития интерпретируемого ИИ.
Что почитать/посмотреть:
- Статья Circuit Tracing: Revealing Computational Graphs in Language Models от Anthropic
- Исследование ACDC: Automating Circuit Discovery
- Mechanistic understanding and validation of large AI models with SemanticLens
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ
Circuit tracing - метод, позволяющий заглянуть в "чёрный ящик" больших языковых моделей и понять, что там происходит, когда модель формирует ответ на наш запрос.
Термин впервые появился в исследовательских кругах OpenAI и Anthropic в 2022-2023 годах, когда стало очевидно, что простого понимания архитектуры LLM недостаточно для объяснения их поведения. Нужен был способ проследить конкретные пути распространения информации внутри моделей.
Почему это важно? Circuit tracing - один из ключевых инструментов в механистической интерпретируемости ИИ, который помогает не просто предсказывать выходные данные модели, а действительно понимать, как она приходит к своим решениям. Это критично для обеспечения безопасности, объяснимости и улучшения LLM.
Ключевые особенности:
- Создаёт замещающую, упрощённую, более понятную версию исходной модели, где сложные слои (MLP) заменяются на более прозрачные компоненты (CLT)
- Строит графы атрибуции, показывающие путь информации через слои нейросети. Узлы графа — это признаки (features), эмбеддинги токенов и ошибки реконструкции
- Обрезает графы, удаляя менее значимые связи и узлы для лучшей понятности
- Позволяет экспериментально проверять гипотезы о работе модели через вмешательство (возбуждение/подавление признаков) в исходную модельНа практике метод уже помог исследователям обнаружить и объяснить несколько интересных феноменов в работе LLM, например, как модели распознают отрицания или выполняют простейшие арифметические операции. Недавно с помощью circuit tracing удалось даже выявить зачатки "внутреннего монолога" в некоторых моделях.
Circuit tracing делает работу моделей прозрачной, показывая, как именно они обрабатывают информацию и формируют ответы, что крайне важно для дальнейшего развития интерпретируемого ИИ.
Что почитать/посмотреть:
- Статья Circuit Tracing: Revealing Computational Graphs in Language Models от Anthropic
- Исследование ACDC: Automating Circuit Discovery
- Mechanistic understanding and validation of large AI models with SemanticLens
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Тем временем, Anthropic выложил исследование "О биологии больших языковых моделей", о том, как они "думают". Используя технологию Cicrcuit traicing сотрудники компании "подглядывали" за последовательностю генерации ответа. Вот несколько интересных фактов.
Как на самом деле "размышляют" большие языковые модели:
- У них есть что-то вроде универсального языка мысли – единое концептуальное пространство для всех языков. Клёво же! Модель использует одни и те же нейроны для понятия "большой", независимо от того, русский это или английский.
- LLM реально умеют планировать наперёд! Удивительно, но когда они сочиняют стихи, то заранее подбирают рифмы (см видео), хотя вроде бы генерация идёт токен за токеном.
- Они часто лгут о своих рассуждениях 😅 Модели сначала выдают ответ, а потом придумывают красивое объяснение, как они якобы до него дошли.
- Современные модели способны на многоступенчатую логику - могут связать несколько простых фактов, чтобы решить сложную задачу. Это уже серьёзный уровень.
- Забавно, что отказ от ответа - это защитный механизм. Если модель не уверена, она предпочтёт промолчать, чтобы не выдать галлюцинацию. Такая вот защита от бреда.
- Оказывается, можно использовать грамматическую согласованность для джейлбрейков – модель так хочет сохранить языковую структуру, что может проговориться о запрещённом.
- У моделей формируются скрытые внутренние цели. Никто их этому не учил, но они постоянно оценивают свои ответы по каким-то внутренним критериям.
- А вы представляете, какая колоссальная сложность стоит за простым "Привет"? Любое объяснение работы LLM - это как пересказ "Войны и мира" в двух предложениях.
- Модели умеют планировать ответ "с конца" - сначала выбирают финальную цель (например, нужное слово для рифмы), а потом строят весь ответ, чтобы к ней прийти.
- У них есть даже подобие метакогниции - они различают, что знают, а чего нет, используя внутренние признаки неопределённости. То есть, LLM в каком-то смысле "осознают" свои ограничения.
- Тонкая настройка может кардинально изменить "характер" модели, прививая ей новые цели и свойства. По сути, мы программируем их личность.
Чем глубже копаешь, тем отчётливее понимаешь - надо как следует присматривать за тем что присходит в этих "черных" ящиках.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Как на самом деле "размышляют" большие языковые модели:
- У них есть что-то вроде универсального языка мысли – единое концептуальное пространство для всех языков. Клёво же! Модель использует одни и те же нейроны для понятия "большой", независимо от того, русский это или английский.
- LLM реально умеют планировать наперёд! Удивительно, но когда они сочиняют стихи, то заранее подбирают рифмы (см видео), хотя вроде бы генерация идёт токен за токеном.
- Они часто лгут о своих рассуждениях 😅 Модели сначала выдают ответ, а потом придумывают красивое объяснение, как они якобы до него дошли.
- Современные модели способны на многоступенчатую логику - могут связать несколько простых фактов, чтобы решить сложную задачу. Это уже серьёзный уровень.
- Забавно, что отказ от ответа - это защитный механизм. Если модель не уверена, она предпочтёт промолчать, чтобы не выдать галлюцинацию. Такая вот защита от бреда.
- Оказывается, можно использовать грамматическую согласованность для джейлбрейков – модель так хочет сохранить языковую структуру, что может проговориться о запрещённом.
- У моделей формируются скрытые внутренние цели. Никто их этому не учил, но они постоянно оценивают свои ответы по каким-то внутренним критериям.
- А вы представляете, какая колоссальная сложность стоит за простым "Привет"? Любое объяснение работы LLM - это как пересказ "Войны и мира" в двух предложениях.
- Модели умеют планировать ответ "с конца" - сначала выбирают финальную цель (например, нужное слово для рифмы), а потом строят весь ответ, чтобы к ней прийти.
- У них есть даже подобие метакогниции - они различают, что знают, а чего нет, используя внутренние признаки неопределённости. То есть, LLM в каком-то смысле "осознают" свои ограничения.
- Тонкая настройка может кардинально изменить "характер" модели, прививая ей новые цели и свойства. По сути, мы программируем их личность.
Чем глубже копаешь, тем отчётливее понимаешь - надо как следует присматривать за тем что присходит в этих "черных" ящиках.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вот тебе и раз! Runway Gen-4 вышла. Выкатывается для платных пользователей прямо сейчас. А мы только начали думать, мы только сегодня утром обсуждали с сыном, что они как то совсем отставать начали...
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только