AI for Devs

AI for Devs

По сотрудничеству пишите в личные сообщения канала. Канал для разработчиков про AI. Модели, ИИ-агенты, практические кейсы и новости из мира AI. Всё, что можно применить в работе.

Username
@ai_for_devs
Category
Technologies
Country
RussiaRussia
Created
, 1 year
Subscribers18,460+24 in 2 days
Avg views per post, 7d7,985−29.8% vs prev 7d
ERR43.26%last 7 days

Subscribers, 30 days

Nov 2 – Nov 4+24 (+0.1%)

Show as table
DateSubscribers
Nov 2, 202618,436
Nov 3, 202618,450
Nov 4, 202618,460

Average views per post by day

By publication day

Show as table
DateAvg views per post
Oct 20, 202613,483
Oct 21, 202613,638
Oct 23, 202613,049
Oct 24, 202610,211
Oct 26, 202610,250
Oct 27, 202611,092
Oct 28, 20269,333
Oct 29, 20269,690
Oct 30, 20268,927
Oct 31, 20267,289
Nov 3, 20265,800

Most viewed this month

  1. 01

    No text

    Videoalbum
    Views15.1K
    Forwards417
    Reactions—
    Comments—
  2. 02
    Views14.5K
    Forwards381
    Reactions99
    Comments—
  3. 03

    No text

    Videoalbum
    Views14.4K
    Forwards414
    Reactions—
    Comments—
  4. 04
    Views14K
    Forwards240
    Reactions122
    Comments—
  5. 05

    No text

    Videoalbum
    Views13.9K
    Forwards414
    Reactions—
    Comments—

Latest posts

#694Video

⚡️ GPT-6 Astra улучшила Qwen, напрямую изменив её веса В отличие от нас (людей), у LLM есть очевидное преимущество: они берутся за работу, которую человек технически способен сделать, но добровольно вряд ли станет. Например, вручную разбирать машинный код или переписывать веса нейросети) Разработчикам нужны исходники и удобные инструменты, а модели могут решить задачу без необходимых нам приблуд. Ресерчеры из MIT попросили GPT-6 Astra улучшить Qwen3.5-0.8B без дообучения, дав доступ к весам через Python и тренировочные задачи для проверки гипотез. https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/ Astra нашла причину зацикливаний в двух слоях и напрямую изменила 0,016% весов. В эксперименте результат на математическом бенчмарке вырос с 7,9% до 48,1% — примерно в шесть раз. В общем, на досуге попросите собрать PNG по байтам, написать программу сразу в машинном коде и свести трек, вручную заполнив WAV числами 😉 @ai_for_devs

Open in Telegram
Views5,730−47%vs avg
Forwards165
Reactions155
Comments—
#693Photo

Forwarded from SberHealth ИТ

⚡️ Что делает backend-разработчик, когда код пишет ИИ? Код всё чаще пишет агент, а отвечает за него по-прежнему человек. Роль backend-разработчика стала другой, и все мы пока учимся жить в этом новом процессе. Собираем на AI Backend митап разработчиков, которые уже живут в этой реальности, чтобы честно поговорить о том, как изменилась профессия, что в ней стало проще, что сложнее и чего теперь ждут от бэкендера. 📌 11 ноября, 18:30-21:00 по мск 📌 Онлайн Что разберём: 🟢почему у всех, кто вайбкодит, одни и те же грабли и как перестать быть кнопкой Accept 🔵как делать большие фичи с ИИ-агентами и OpenSpec и проверять их работу 🟡почему убедительный отчёт агента не равен готовой задаче и как попробовать подход с перекрёстной проверкой без целой методологии 🔵как правильно учиться в эпоху ИИ 🟢что меняется вокруг разработчика (QA, требования, спецификации) и как растут требования к нему Спикеров и подробности про доклады ищите в следующих постах. ⏩Регистрация по ссылке

Open in Telegram
Views5,870−46%vs avg
Forwards78
Reactions49
Comments—
#692Photo
Views7,289−32%vs avg
Forwards150
Reactions94
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
55 h7,156
67 h7,289
  1. Total to date7,289
#691Photo
Views8,780−19%vs avg
Forwards183
Reactions84
Comments—
#690Video
Views9,073−16%vs avg
Forwards325
Reactions86
Comments—
#689Photo
Views9,690−10%vs avg
Forwards261
Reactions140
Comments—
#688Photo
Views9,465−12%vs avg
Forwards111
Reactions73
Comments—
#687Text

⚡️ 30 тысяч изменений в день: как Anthropic справляются с код-ревью Команда Claude Code рассказала, как у них устроено ревью. С июня по сентябрь количество влитых PR выросло больше чем вдвое, а доля изменений, которые пришлось откатывать, снизилась больше чем на 40%. Процесс ревью разбит на несколько этапов: 1. До PR. Агент запускает тесты и сборку, показывает результаты. Затем другой агент проверяет diff со свежим контекстом. 2. Ревью изменений. Несколько агентов ищут баги, отдельная проверка отсеивает ложные срабатывания. В PR попадают замечания с привязкой к строкам кода. 3. Безопасность. Отдельный проход по уязвимостям. В Claude Code для этого есть /security-review. 4. CI. Линтеры, проверка типов, тесты и сборка должны пройти до merge. 5. Человек. Число обязательных одобрений от людей меняется в зависимости от риска: для низкого — ноль, среднего — одно, высокого — два. 6. Деплой. Merge queue, фича-флаги, сначала внутренние пользователи, затем постепенный релиз. 7. После релиза. Мониторинг и быстрый откат, если всё-таки что-то сломалось. Примеры файлов CLAUDE.md и REVIEW.md от Anthropic. Но ответственность в итоге по прежнем лежит на разработчиках) Последствия небольшого или среднего PR обычно исправляет тот, кто его влил 😉 @ai_for_devs

Open in Telegram
Views9,711−10%vs avg
Forwards337
Reactions93
Comments—
#686Video
Views8,824−18%vs avg
Forwards58
Reactions49
Comments—
#685Photo
Views11,092+3%vs avg
Forwards364
Reactions90
Comments—

All posts

Connections