Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Просмотреть

Николаевский Ванёк

Просмотреть

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Просмотреть

Труха⚡️Україна

Просмотреть

Николаевский Ванёк

Просмотреть

partially unsupervised

@arsenyinfo пишет про software engineering и machine learning

Рейтинг TGlist

ТипПубличный

Верификация

Не верифицированный

Доверенность

Не провернный

Расположение

ЯзыкДругой

Дата создания каналаВер 24, 2019

Добавлено на TGlist

Бер 24, 2025

Я владелец канала

История изменений

Прикрепленная группа

partially unsupervised - comments

Статистика Телеграм-канала partially unsupervised

Подробнее

Подписчиков

8 041

24 часа

100.1%Неделя

971.2%Месяц

1972.5%

Индекс цитирования

0

Упоминаний0Репостов на каналах0Упоминаний на каналах0

Среднее охват одного поста

1 904

12 часов6 2420%24 часа1 9040%48 часов1 9040%

Вовлеченность (ER)

4.04%

Репостов13Комментариев0Реакций64

Вовлеченность по охвату (ERR)

0%

24 часа0%Неделя

0.26%Месяц

11.84%

Охват одного рекламного поста

0

1 час00%1 – 4 часа00%4 - 24 часа00%

Подробнее

Подключите нашего бота к каналу и узнайте пол аудитории этого канала.

Всего постов за 24 часа

0

Динамика

Последние публикации в группе "partially unsupervised"

Все посты

15.04.202512:38

Про вайбкодинг

Я сжег уже больше 100М токенов в Claude Code, потому имею моральное право поделиться опытом про вайбкодинг.

1. Вайбкодинг действительно очень сильно ускоряет решение большей части задач. Нюанс, как обычно, в том, чтобы вовремя заметить те 20% кода, где его применять не надо.

Не надо применять:
- нетривиальный алгоритмический код (сломается в корнеркейсе - задолбаешься дебажить);
- свежие библиотеки (даже если заставлять читать документацию из интернета, в среднем получается плохо);
- метапрограммирование, написание фреймворков, дизайн API между компонентами;
- security-sensitive задачи.

Надо применять:
- +1 задачи (посмотри, как сделано здесь, и сделай по аналогии);
- все некритичные задачи в незнакомом домене (набросать фронтенд);
- типичный IO layer (в основном хендлеры);
- задачи, в которых вся “сложность” - знать 100500 команд и флагов API (например, aws cli).

2. Вайбкодинг несет неочевидный оверхед в сеньорной команде. Раньше если человек видел код и не понимал его с первой попытки, применялась презумпция качественного кода: если оно написано и закоммичено умным человеком, то, наверное, в этом смысл, надо перечитать и вдуматься. Сейчас иногда приходится переспрашивать “в этом есть какой-то нетривиальный замысел или ты просто нагенерил говна?”

3. Всегда нужно останавливаться и рефакторить - что-то руками, что-то и вайбкодом (“остановись и посмотри, что ты нахуевертил”). Вайбкодинг приводит к куче лишних сущностей, надо вовремя подрезать.

4. Если диалог идет не в ту сторону с нескольких итераций, нужно всегда начинать сначала, его уже не спасти. Если несколько попыткок стабильно скатываются в дичь, несмотря на добавление деталей в изначальный промпт, см. пункт 1.

5. Главный кайф не только в кодогенерации, а именно в активном агентском режиме - кидаешь промпт типа “посмотри на CI, почему упал такой-то PR и найди проблему” или “я задеплоил сервис этим терраформом, посмотри все логи и разберись, почему хелсчеки не проходят”.

6. Для эффективной работы нужно дописывать правила в CLAUDE.md (.cursorrules и так далее), подключать релевантные MCP и в целом анализировать, где оно косячит. Например, вот кусок моего глобал конфига:

Python style guide:

Делитесь своими лучшими практиками в комментах! Просто ворчать, что вайбкодинг - херня для кретинов, можно тоже там.

02.04.202511:06

Прорекламирую канал, который почитал и сам - “Твой пет-проект”.

Каждый второй разработчик перидически ноет, что менеджеры задолбали, на работе тлен / потогонка / болотце / мало платят / недостаточно целуют в жопу / что-то еще не так, и вообще все херня, и надо делать что-то свое. При этом, конечно, все бросать и делать что-то большое и сложное страшно (мне тоже, это в общем-то нормально).

Есть направление мысли, что не надо бросать работу, а надо пилить это что-то свое вечерами, набить первые шишки, а если/когда полетит, тогда и сваливать с работы в свободное плавание. Эта идея раньше была сколько-то маргинальной, но с нынешним развитием AI тулов выходит в мейнстрим: сделать прототип можно за выходные, инструменты для дальнейшего развития тоже доступны.

Канал “твой пет-проект” - это советы, как можно начать делать что-то свое, и истории успешного успеха разных микро-SaaSов, сделанных так же на коленке (AI резюме билдер, подсчет калорий, дизайн интерьеров)

#реклама

31.03.202509:15

Старый приятель @peopleintech показал the best scam ever: приложение с гороскопами и прочей эзотерической мутью, а под капотом на самом деле - AI и когнитивно-поведенческая терапия. Надеюсь, в качестве дефолтной LLM там Gemini ♊

Вообще, на первый взгляд это смешно, а если задуматься, то такой UX не может не быть успешнее, чем стандартный чат-интерфейс с дополнительной парой кнопок поверх LLM API 🤔

20.03.202510:53

По аналогии с афоризмом “в ходе следствия главное - не выйти на самих себя”, могу сказать, что в ходе разработки фреймворка для AI кодогенерации удалось сделать сам фреймворк совершенно непригодным для генерации. Например, вчера Claude предложил дописать примерно такое:

with HandlerTestTaskNode.run(**params) as ctx:

13.03.202508:13

Съездил на Gemma Dev Day. Пересказывать пресс-релиз про выход Gemma 3 смысла не вижу, но несколько вещей отмечу.

1) Действительно небольшая разница между 12B и 27B моделями + нативная поддержка квантования = отличный кандидат для локального использования, если это кому-то актуально. На макбуке с M4 Max 12B фигачит 36 токенов в секунду (для сравнения 27B выдает 16 т/сек).

2) Обещанная мультиязычность хоть и есть, но до совершенства еще далеко. На конференции активно хвастались, что помимо собственно знания языка модель прокачали в знании культурного контекста и прочего. Мне скоро предстоит экзамен по польскому, и потому в самолете активно вайб-чекал именно его: болтает нормально, если мучать вопросами грамматики, то даже я могу кое-где увидеть пробелы (а мой уровень польского очень посредственный!). Впрочем, какая-нибудь GPT-4o в этом смысле тоже не без греха.

3) Обещают function calling, но из коробки в ollama его нет. Разработчики говорят, что instruction following хороший, и потому для вызова функций надо просто детально описать инструкцию и потом самому парсить аутпут (привет, регулярки!). На нескольких семплах я бы сказал, что скорее работает даже в zero shot, но неидеально.

4) Всем участникам конфы досталось по футболке (ожидаемо) и по Jetson Nano Orin (неожиданно!). И еще более внезапно лично для меня футболка в моменте оказалась ценнее - опоздал на пересадку, ночевал в отеле аэропорта, но на утренний рейс пришел в свежей футболке! Надеюсь, что канплюктер окажется полезнее в долгосрочной перспективе.

P.S. Незапланированно повидался с Артемом @ai_newz и Григорием @gonzo_ML - ML мир все-таки тесный!

11.03.202517:03

Месяц как перекатился из мира, где комбинировал kNN и PCA, в мир MCP и ToT. Продолжая жонглировать акронимами, назову это мягким переходом из ML в AI - прототипирую некие инструменты для разработчиков, чем давно хотел заняться. Впечатления такие:

Во-первых, software engineering аспект стал прям важен! Раньше умение завернуть свою поделку в докер и высунуть хендлер уже считалось кое-каким уровнем, а умение покрыть это все хоть какими-нибудь тестами выделяло из толпы jupyter-писателей. Сейчас иначе: например, в первую неделю в рамках онбординга нужно было оптимизировать алгоритм обхода графа. Из других нетривиальных задач: придумать и добавить кастомное правило для линтера, спроектировать удобную стейт-машину поверх других низкоуровневых стейт-машин.

Во-вторых, LLM провоцируют выводить все на метауровень. Например, типичная итерация улучшения выглядит так: внес изменение, дальше в одну команду запустил пайплайн на сгенеренных сценариях, достал логи, проанализировал логи LLM-кой, сгенерил отчет, и только потом смотришь глазами на популярные failure modes. Все это занимает 10-15 минут (если не падает в рантайме, ыхыхы), так что итерироваться можно много и часто.

Во-третьих, порой ощущаю себя дурачком, во многом нужно разбираться с нуля и задавать коллегам неловкие вопросы. После рабочего дня голова часто трещит и настойчиво требует отдыха. Но главные навыки - декомпозировать проблему и анализовать ошибки - оказались абсолютно переносимы. Опыт таки пригодился!
(здесь могла быть реклама книги, и особенно глав про preliminary research и error analysis).

02.03.202521:07

Вдохновился постом о том, как использовать Claude Code для анализа структуры Claude Code и пошел по тому же рекурсивному пути: сгенерил при помощи Claude Code утилиту, чтобы логировать его же запросы. На первый взгляд, магии там мало - системный промпт, две базовые модели (sonnet 3.7 + haiku) и набор тулов.

Если хотите поковыряться своими руками, выложил результат на github.
Думаю, следующим шагом было бы интересно попробовать подменить базовые модели на что-то локальное.

Все посты

Ничего не найдено 😢

Подробнее

Рекорды

21.04.202523:59

8KПодписчиков

07.02.202523:59

0Индекс цитирования

19.04.202523:59

6.2KОхват одного поста

22.04.202509:39

0Охват рекламного поста

19.04.202523:59

7.66%ER

19.04.202523:59

77.09%ERR

Развитие

Подробнее

Подписчиков

Индекс цитирования

Охват 1 поста

Охват рекламного поста

ERR

Подробнее

partially unsupervised

Статистика Телеграм-канала partially unsupervised

Подписчиков

8 041

Индекс цитирования

0

Среднее охват одного поста

1 904

Вовлеченность (ER)

4.04%

Вовлеченность по охвату (ERR)

0%

Охват одного рекламного поста

0

0

Последние публикации в группе "partially unsupervised"

Рекорды

Развитие

Популярные публикации partially unsupervised

Последние публикации в группе "partially unsupervised"

Статистика Телеграм-канала partially unsupervised

Подписчиков

8 041

Индекс цитирования

0

Среднее охват одного поста

1 904

Вовлеченность (ER)

4.04%

Вовлеченность по охвату (ERR)

0%

Охват одного рекламного поста

0

0