Признайтесь, вы ведь тоже прошли этот путь. Сначала — детский восторг: «Вау, он за секунды накодил то, на что у меня ушёл бы час!». Потом — лёгкое разочарование: «Стоп, а почему этот метод считается устаревшим?». И наконец — холодный пот: «Чёрт, я же чуть не закоммитил этот код с потенциальной уязвимостью!».
Я прошёл через все эти стадии. GPT-5 — это не волшебная палочка, которая сделает всю работу за вас. Это скорее невероятно быстрый, но не слишком сообразительный стажёрЧитать полностью »
Полная версия платной статьи, публикуется с разрешения автора. Первая часть здесь.
В этой части поговорим о сложностях, с которыми столкнулась команда при лавинообразном росте нагрузки, как разваливался бекенд, а архитекторы из AWS только пожимали плечами.
Всего за год нагрузка на Cursor выросла в 100 раз: более 1 млн запросов в секунду и миллиарды автодополнений кода каждый день. Подробный разбор архитектуры — вместе с сооснователем Суалехом Асифом.
После сборки домашнего сервера для работы с LLM DeepSeek-R1 подробно о нём можно прочитать в статье Локальный DeepSeek-R1-0528. Когда скорость улитки – не приговор, а точка старта возникла потребность сравнить разные квантизации для оптимизации скорости/качества работы. Запуская работу с разными моделями, я заметил что квантизация зачастую приводит к ускорению генерации токенов.
Читать полностью »
Всем привет! Меня зовут Евгений, и я — Android-разработчик. Я не собираюсь соревноваться с Google, но, кажется, кое в чем я их все-таки обогнал.
Получив задачу написать новое приложение, я стал накидывать план: архитектуру, паттерны, фреймворки и библиотеки, которые мне понадобятся. Было решено писать полностью на Compose и для навигации использовать Jetpack Navigation. Тогда я еще не знал, какой ящик Пандоры открываю.
Привет! За окном весна, или даже почти лето, а значит - Читать полностью »
Справедливое желание автоматизировать всё подряд заставляет чуть иначе взглянуть на использование языковых моделей для написания кода.
В этой статье мы напишем ИИ-агент на основе Gradle и Ollama. Этот ИИ-агент должен будет генерировать работающий программный код, основываясь только на промптах и написанном ранее коде. В конце статьи мы немного поэкспериментируем с написанием промптов для создания простейшего приложения, и, ретроспективно взглянув на проделанную работу, сделаем вывод, что писать легче — код или промпты.
Ещё год назад я смеялся над мемами про Copilot, который "пишет весь код за тебя". Теперь - я уже не смеюсь. Потому что вижу, как всё чаще код влетает в main почти без участия человека. Его не пишут - его принимают. Почти как оракульское послание.
Это не всегда плохо. Но иногда - страшно.
Я не анти-ИИ и не неолуддит - я сам пользуюсь им в работе. Более того - я первый, кто радовался, когда Copilot или Claude помогали дописать скучные if-else, док-блоки и избавляли от гуглинга array_unique третий раз за неделю. Это круто. Это ускоряет. Это экономит силы. Но со временем, что-то начало меняться.
Эта заметка инспирирована статей на Хабре Разработка Java-проекта с ChatGPT-4: от идеи до реализации [1]. После ее прочтения автор начал экспериментировать в разработке ПО с различными AI ассистентами.
Увидев статью блога Jmix AI Assistant — ваш помощник в освоении Jmix [2], решил реализовать с помощью Jmix AI Assistant приложение аналогичное приведенному в статье [1].
Главное отличие от указанной статьи в том, что вся разработка будет вестись с помощью одного инструмента Jmix AI Assistant без использования сторонних генераторов кода.
Что можно ещё делать в наш цифровой век без опаски, кроме как писать код чернилами на бумаге и рисовать интерфейсы гуашью на картоне?
В этой статье поговорим о рисках, которые несет в себе использование генераторов текста и генераторов изображений, основанных на нейросетях, при разработке программного обеспечения. Лучше даже было бы переформулировать проблему так: в какую сумму нам обойдется использование бесплатных (и не только) генераторов?
У нас три источника проблем:
владелец генератора, который определяет условия использования своего генератора;
