Posts of AI for Devs

newest first

#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
Views7,236−34%vs avg
Forwards195
Reactions188
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h5,730
31 h7,236
  1. After 6 hours5,730
  2. After 24 hours7,236
  3. Total to date7,236
#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
Views6,795−38%vs avg
Forwards86
Reactions57
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
8 h5,870
33 h6,795
  1. After 6 hours5,870
  2. Total to date6,795
#692Photo
Views7,289−33%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
Views9,073−17%vs avg
Forwards325
Reactions86
Comments—
#689Photo
Views9,690−11%vs avg
Forwards261
Reactions140
Comments—
#688Photo
Views9,465−13%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
Views9,711−11%vs avg
Forwards337
Reactions93
Comments—
#686Video
Views8,824−19%vs avg
Forwards58
Reactions49
Comments—
#685Photo
Views11,092+2%vs avg
Forwards364
Reactions90
Comments—
#684Photoedited
Views10,221−6%vs avg
Forwards150
Reactions103
Comments—
#683Video

⚡️ REA преодолел отметку в 350 тысяч звёзд на GitHub REA (Reverse Engineer Anything) позволяет дать coding-агенту приложение без исходников и попросить разобраться, как работает конкретная фича. А затем написать похожую реализацию с нуля. Можно исследовать приложения для компьютера и телефона, сайты и игры: как они обрабатывают данные, работают с файлами или реализуют нужную вам функцию. Из реальных примеров обратного проектирования уже есть: • Obsidian — восстановили алгоритм сортировки заметок в быстром поиске • Notion — разобрали, как копируются текст и блоки с сохранением форматирования • OBS — изучили архитектуру и сделали свой рекордер экрана для macOS • Wispr Flow — разобрали голосовой ввод и собрали локальный прототип диктовки Под капотом — MCP-сервер, CLI и Skill с инструкциями. Правда с Claude Code и Codex пользоваться REA практически невозможно: safeguards моделей и харнесов довольно быстро отказываются выполнять поставленные задачи) С китайскими моделями и особенно uncensored версиями вероятность отказа будет сильно меньше. P.S. Используйте только там, где это легально и этично. @ai_for_devs

Open in Telegram
Views10,278−6%vs avg
Forwards598
Reactions122
Comments—
#682GIF
Views10,211−6%vs avg
Forwards114
Reactions89
Comments—
#681Photo
Views11,615+7%vs avg
Forwards151
Reactions107
Comments—
#680Photo
Views14,482+33%vs avg
Forwards381
Reactions99
Comments—
#679Video
Views13,315+22%vs avg
Forwards158
Reactions79
Comments—
#678Photoedited
Views13,960+28%vs avg
Forwards240
Reactions122
Comments—