Tuzov AI Lab

Tuzov AI Lab

Заметки инженера про AI / LLM: актуальные новости, эксперименты, кейсы, мысли. Автор: @ntuzov Общаемся в AI Dev Club: https://t.me/+NMh-DL73ibFkMWEy

Юзернейм
@tuzov_ai_lab
Категория
Технологии
Страна
РоссияРоссия
Создан
, 9 месяцев
Подписчики4 526−1 за 2 дня
Просмотров на пост, 7 дн.2 594за 7 дней
ERR57,31 %за 7 дней

Подписчики, 30 дней

2 нояб. – 4 нояб.−1 (0%)

Показать таблицей
ДатаПодписчики
2 нояб. 2026 г.4 527
3 нояб. 2026 г.4 527
4 нояб. 2026 г.4 526

Средние просмотры поста по дням

По дню публикации

Показать таблицей
ДатаПросмотров на пост
7 окт. 2026 г.3 959
13 окт. 2026 г.4 129
29 окт. 2026 г.2 713
31 окт. 2026 г.2 475

Самые просматриваемые за месяц

  1. 01

    Как работать с ИИ-агентами? Пилотный пост из серии #llm_practice Я работаю в основном с Claude Code, и мои подходы сильно заточены под него. С тем же Codex и прочими харнесами/моделями они часто работают заметно хуже, либо не работают вовсе. Но попробовать никто не запрещает 🤷‍♀ ———— 0. Не бойтесь сумбурных формулировок в промтах Я часто слышу вопрос "как мне научиться правильно писать промты?". И всегда отвечаю одинаково: просто изложи агенту всё, что хочешь, максимально подробно — он разберётся. Конечно, с чётким структурированным промтом модель работает лучше. Но разница меньше, чем кажется: в свежем исследовании задачи для кодинг-агентов переписали «по-человечески» — коротко и разговорно. Стиль почти ни на что не повлиял. А вот если не написать, что именно вы хотите получить и зачем, результат заметно проседал. И дело не только в том, что "модель мощная, она справится с любым дерьмом" (хотя и в этом тоже). Агент работает не только с одним лишь вашим текстом: - Claude Code крутится в цикле: "собрать контекст → сделать → проверить". Он сам лезет в код, читает md-файлы и добирает то, о чём вы не написали - В ризонинге (thinking) модель сначала "думает про себя" (наверняка вы не раз читали её "мысли" в стиле — так, пользователь попросил сделать вот это, значит мне надо вот это...) — по сути доводит задачу до ума у себя "в голове", прежде чем браться за код Anthropic в доке так и пишут: You don't need perfect prompts. Самое интересное тут, что, скорее всего, агент составит промт намного лучше, чем вы (да ещё и намного быстрее). Проведите простой эксперимент: изложите задачу сырым потоком мыслей, а затем отдайте это Опусу с просьбой превратить в чёткое ТЗ. Он с этим прекрасно справляется — выкинет лишнее, доработает оставшееся, добавит недостающее. Антропики, кстати, официально советуют похожий приём — Let Claude interview you: коротко описываете задачу, просите Клода опросить вас через AskUserQuestion и записать спеку в SPEC.md, а потом выполняете её в новой сессии. 🟠Есть нюанс, который я сам раньше представлял себе неправильно. Агент не переписывает ваш промт «под капотом». Ваш текст так и лежит в контексте как есть, и модель смотрит на него на каждом шаге — со всеми дублями, раздумьями и прочим мусором. Именно поэтому советуют отдавать проработку спеки от её выполнение разным сессиям. По-настоящему важное тут — полнота информации: - Дубли и кривые формулировки не страшны. Повтор промта дважды даже помогает моделям без ризонинга - А вот пропуски — проблема. Агенты на неполных задачах почти не задают вопросов и молча додумывают сами, хотя с вопросами результат лучше до 74% - Если передумали о чём-то — не оставляйте в контексте оба варианта: Claude может выбрать любой, и не факт, что нужный. Лучше откатитесь через /rewind и перепишите сообщение, либо начните новую сессию - Совсем лишнее тоже вредит: даже одна отвлекающая деталь снижает качество Так что полнота и объём, это не одно и то же. Антропик формулируют это как "smallest possible set of high-signal tokens" — всё важное и ничего лишнего. А вот на что точно не стоит тратить слова, так это на фразы в стиле «ты опытный Go-разработчик ...». Модель и так знает Go. Ещё в 2024 ребята из Антропик на круглом столе про промтинг говорили, что вместо роли лучше честно описать реальную задачу. А исследования показывают, что "экспертные" роли не повышают точность ответов. Роль сама по себе не мешает, просто контекст она не заменит. ———— Итого: не тратьте силы на идеальную формулировку. Не важно, насколько криво вы изложили мысли — главное, чтобы всё важное было сказано, а противоречия и мусор вычищены (пусть даже руками самого агента). В малых же задачах даже мусор чистить не обязательно — оно само разберётся 🗿 А вообще, просто набивайте руку. Обращайте внимание, в каких случаях агент сделал всё правильно, а в каких косячил. Со временем выработаете свой подход, который идеально заточен под ваш стиль работы и под ваши задачи. Ну и не забывайте читать официальные гайды Антропик, они очень крутые. Есть и общие, и по каждой новой модели. #claude #agents

    Фотоизменён
    Просмотры4,63 тыс.
    Пересылки137
    Реакции118
    Комментарии54
  2. 02
    Просмотры3,96 тыс.
    Пересылки13
    Реакции22
    Комментарии3
  3. 03

    Проблема глубоких практических гайдов по работе с ИИ-агентами Меня часто просят рассказать, как я работаю с Claude Code и прочими агентами. Я не раз думал об этом, но непонятно как к такому подступиться? Я привых делать большие глубокие гайды, но скорость развития ИИ и тулинга вокруг него сейчас такая высокая, что пока я буду писать гайд, сменится несколько подходов. А даже если и не сменится, то гайд всяко обречён прожить очень короткую жизнь. Вот и получается, что хорошего глубокого контента по практической части работы с ИИ быть попросту не может. А писать посредственно и наспех я не люблю. Другое дело, фундаментальные вещи — они почти не устаревают. Но и интересны гораздо меньшей аудитории (справедливо, я понимаю). Скорее всего, я и дальше буду делать упор в эту сторону. С практикой есть ещё одна проблема Опять же, из-за разогнавшегося ИИ-поезда мы сейчас учимся очень быстро, подходы очень быстро изменяются или вовсе забываются с приходом новых. Провести человека по собственному пути нереально — то, как я начинал работу с агентами сейчас стало чем-то архаичным, ведь тогда не было даже скилов и субагентов, ди вообще я вёл разработку через веб-чат, скетически посматривая на Курсор и уж тем более CLI-агентов... 🗿 Поэтому придётся нащупывать едва ли не наугад — по какому пути вести людей. И вообще, что для них давно очевидно, а что станет полезным откровением. ———— Но я всё же решил попробовать. Первую проблему, глубину и масштаб, можно победить, перейдя на формат коротких гайдов в ТГ. А вот вторую — что вам очевидно, а что нет, придётся нащупывать. Поэтому, если видите пост с тегом #практика, не спешите хихикать. Просто направьте меня в ту сторону, где у вас реально есть пробелы, и нужны советы. 🟢Первый такой пост уже написан следом за этим Если у вас есть какие-то свои идеи на этот счёт, делитесь в комментариях.

    Текстизменён
    Просмотры3,63 тыс.
    Пересылки32
    Реакции88
    Комментарии6
  4. 04
    Просмотры2,71 тыс.
    Пересылки108
    Реакции78
    Комментарии12
  5. 05

    🔸 Если вам показалось, что Claude Desktop стал работать быстрее — вам не показалось https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/ Anthropic рассказали, как в августе за двухнедельный спринт ускорили claude.ai и десктопное приложение примерно в 3 раза. И сами признают: «Пользователи говорили нам, что всё работает медленно, и они были правы». Сразу уточню про x3: это среднее геометрическое по 13 замерам (p75 реальных пользователей). По отдельным действиям разброс от x1.5 до x19: - claude.ai со свежей загрузки до момента, когда можно печатать: 3.1 с → 0.55 с - Отправка сообщения в Cowork (облако): 928 → 48 мс. Но это только клиентская часть, на скорость ответа модели не влияет - Холодный старт десктопа ускорили всего в x2: 6.3 с → 3.3 с Как это делали Завели канал в Slack и подключили туда Claude через Claude Tag (это когда Клод сидит в слаке в виде бота, и его можно тегать). Модель при этом была внутренняя — по словам Anthropic, примерно уровня Opus 5.5. Инженеры открывали треды в стиле «вот тут тормозит», а Клод в каждом сам искал узкое место, писал бенчмарк, открывал PR и следил за деплоем. Одновременно крутилось 150+ таких тредов, и один тред мог наплодить до сотни PR. В пиковые дни заливали 200+ PR, а за весь спринт — 3000+, и ни одного инцидента или отката для пользователей. При этом каждый PR аппрувил минимум один человек. К третьему дню закрыли 12 из 13 целей. Ключевая мысль статьи: «С Claude, если что-то можно измерить, с этим можно работать». Как только у Клода есть число, которое надо улучшить, он начинает его оптимизировать. Поэтому для важных мест в коде завели стабильные метрики (сколько инструкций процессора уходит на операцию, React-коммиты и т.п.) и добавили проверку в CI: если PR делает хуже — он не проходит. 🍿 Ну и самое вкусное — что Claude нашёл в коде и ради чего мы тут собрались: - 6 900 хуков и 900 подписок на стор перерисовывались на каждое нажатие клавиши - Один CSS-селектор :root:has() добавлял 24 мс к каждому изменению DOM - Забытый location.reload() давал около полумиллиона скрытых перезагрузок в день 🗿 - Длинные тире и «умные» кавычки заставляли V8 хранить строку в UTF-16, и подсветка кода подвисала на ~1 с. Починили ~20 строками Геракл разгребает Авгиевы конюшни, не иначе ☀️ Доделали пока не всё: остаются самые медленные 5% случаев (p95), проблемы в очень длинных переписках и некоторые другие сценарии. ———— Я очень активный пользователь десктопного приложения Claude, в частности Cowork. Это очень крутая штука, которая не заменяет мне claude code, а дополняет его. Но тормозило оно безбожно. И так я уже привык к этим тормозам, что недавно просто случайно заметил, что оно стало работать намного быстрее — ну просто «как надо». Я спросил у самого Клода, не показалось ли мне, так и нашёл эту статью. Оно действительно стало намного быстрее, это сразу бросается в глаза. Честно говоря, я не удивлён количеству говнокода, который там обнаружился, у ребят поток фич очень большой, и все мы понимаем как они этого добиваются. К тому же, все их инструменты изначально разрабатывались более слабыми моделями (до выхода Opus 5.5 не было Opus 5.5, а Cowork уже был 👍). Летом Борис Черни ещё рассказывал, как в качестве эксперимента запустил Клода переписывать приложение на Swift «пиксель в пиксель». Чем это кончилось, так и не рассказали. А в итоге всё тот же Electron, просто наконец-то нормально оптимизированный. К слову, по моим недавним экспериментам бенчмаркам Rust + GPUI работает на маке намного лучше, чем родной Swift. Может, как-нибудь напишу и об этом. 🟢В целом, история интересная и полезная, можно перенять опыт взаимодействия с агентами, да и вообще... Возможно, примерно так и будет выглядеть разработка в каком-то обозримом будущем 😩 #anthropic #claude #cowork

    Фотоизменён
    Просмотры2,48 тыс.
    Пересылки25
    Реакции42
    Комментарии16

Новые посты

#181Фотоизменён

🔸 Если вам показалось, что Claude Desktop стал работать быстрее — вам не показалось https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/ Anthropic рассказали, как в августе за двухнедельный спринт ускорили claude.ai и десктопное приложение примерно в 3 раза. И сами признают: «Пользователи говорили нам, что всё работает медленно, и они были правы». Сразу уточню про x3: это среднее геометрическое по 13 замерам (p75 реальных пользователей). По отдельным действиям разброс от x1.5 до x19: - claude.ai со свежей загрузки до момента, когда можно печатать: 3.1 с → 0.55 с - Отправка сообщения в Cowork (облако): 928 → 48 мс. Но это только клиентская часть, на скорость ответа модели не влияет - Холодный старт десктопа ускорили всего в x2: 6.3 с → 3.3 с Как это делали Завели канал в Slack и подключили туда Claude через Claude Tag (это когда Клод сидит в слаке в виде бота, и его можно тегать). Модель при этом была внутренняя — по словам Anthropic, примерно уровня Opus 5.5. Инженеры открывали треды в стиле «вот тут тормозит», а Клод в каждом сам искал узкое место, писал бенчмарк, открывал PR и следил за деплоем. Одновременно крутилось 150+ таких тредов, и один тред мог наплодить до сотни PR. В пиковые дни заливали 200+ PR, а за весь спринт — 3000+, и ни одного инцидента или отката для пользователей. При этом каждый PR аппрувил минимум один человек. К третьему дню закрыли 12 из 13 целей. Ключевая мысль статьи: «С Claude, если что-то можно измерить, с этим можно работать». Как только у Клода есть число, которое надо улучшить, он начинает его оптимизировать. Поэтому для важных мест в коде завели стабильные метрики (сколько инструкций процессора уходит на операцию, React-коммиты и т.п.) и добавили проверку в CI: если PR делает хуже — он не проходит. 🍿 Ну и самое вкусное — что Claude нашёл в коде и ради чего мы тут собрались: - 6 900 хуков и 900 подписок на стор перерисовывались на каждое нажатие клавиши - Один CSS-селектор :root:has() добавлял 24 мс к каждому изменению DOM - Забытый location.reload() давал около полумиллиона скрытых перезагрузок в день 🗿 - Длинные тире и «умные» кавычки заставляли V8 хранить строку в UTF-16, и подсветка кода подвисала на ~1 с. Починили ~20 строками Геракл разгребает Авгиевы конюшни, не иначе ☀️ Доделали пока не всё: остаются самые медленные 5% случаев (p95), проблемы в очень длинных переписках и некоторые другие сценарии. ———— Я очень активный пользователь десктопного приложения Claude, в частности Cowork. Это очень крутая штука, которая не заменяет мне claude code, а дополняет его. Но тормозило оно безбожно. И так я уже привык к этим тормозам, что недавно просто случайно заметил, что оно стало работать намного быстрее — ну просто «как надо». Я спросил у самого Клода, не показалось ли мне, так и нашёл эту статью. Оно действительно стало намного быстрее, это сразу бросается в глаза. Честно говоря, я не удивлён количеству говнокода, который там обнаружился, у ребят поток фич очень большой, и все мы понимаем как они этого добиваются. К тому же, все их инструменты изначально разрабатывались более слабыми моделями (до выхода Opus 5.5 не было Opus 5.5, а Cowork уже был 👍). Летом Борис Черни ещё рассказывал, как в качестве эксперимента запустил Клода переписывать приложение на Swift «пиксель в пиксель». Чем это кончилось, так и не рассказали. А в итоге всё тот же Electron, просто наконец-то нормально оптимизированный. К слову, по моим недавним экспериментам бенчмаркам Rust + GPUI работает на маке намного лучше, чем родной Swift. Может, как-нибудь напишу и об этом. 🟢В целом, история интересная и полезная, можно перенять опыт взаимодействия с агентами, да и вообще... Возможно, примерно так и будет выглядеть разработка в каком-то обозримом будущем 😩 #anthropic #claude #cowork

Открыть в Telegram
Просмотры2 475−29%к среднему
Пересылки25
Реакции42
Комментарии16
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
42 ч2 394
67 ч2 475
  1. Всего сейчас2 475
#179Фотоизменён

Как работать с ИИ-агентами? Пилотный пост из серии #llm_practice Я работаю в основном с Claude Code, и мои подходы сильно заточены под него. С тем же Codex и прочими харнесами/моделями они часто работают заметно хуже, либо не работают вовсе. Но попробовать никто не запрещает 🤷‍♀ ———— 0. Не бойтесь сумбурных формулировок в промтах Я часто слышу вопрос "как мне научиться правильно писать промты?". И всегда отвечаю одинаково: просто изложи агенту всё, что хочешь, максимально подробно — он разберётся. Конечно, с чётким структурированным промтом модель работает лучше. Но разница меньше, чем кажется: в свежем исследовании задачи для кодинг-агентов переписали «по-человечески» — коротко и разговорно. Стиль почти ни на что не повлиял. А вот если не написать, что именно вы хотите получить и зачем, результат заметно проседал. И дело не только в том, что "модель мощная, она справится с любым дерьмом" (хотя и в этом тоже). Агент работает не только с одним лишь вашим текстом: - Claude Code крутится в цикле: "собрать контекст → сделать → проверить". Он сам лезет в код, читает md-файлы и добирает то, о чём вы не написали - В ризонинге (thinking) модель сначала "думает про себя" (наверняка вы не раз читали её "мысли" в стиле — так, пользователь попросил сделать вот это, значит мне надо вот это...) — по сути доводит задачу до ума у себя "в голове", прежде чем браться за код Anthropic в доке так и пишут: You don't need perfect prompts. Самое интересное тут, что, скорее всего, агент составит промт намного лучше, чем вы (да ещё и намного быстрее). Проведите простой эксперимент: изложите задачу сырым потоком мыслей, а затем отдайте это Опусу с просьбой превратить в чёткое ТЗ. Он с этим прекрасно справляется — выкинет лишнее, доработает оставшееся, добавит недостающее. Антропики, кстати, официально советуют похожий приём — Let Claude interview you: коротко описываете задачу, просите Клода опросить вас через AskUserQuestion и записать спеку в SPEC.md, а потом выполняете её в новой сессии. 🟠Есть нюанс, который я сам раньше представлял себе неправильно. Агент не переписывает ваш промт «под капотом». Ваш текст так и лежит в контексте как есть, и модель смотрит на него на каждом шаге — со всеми дублями, раздумьями и прочим мусором. Именно поэтому советуют отдавать проработку спеки от её выполнение разным сессиям. По-настоящему важное тут — полнота информации: - Дубли и кривые формулировки не страшны. Повтор промта дважды даже помогает моделям без ризонинга - А вот пропуски — проблема. Агенты на неполных задачах почти не задают вопросов и молча додумывают сами, хотя с вопросами результат лучше до 74% - Если передумали о чём-то — не оставляйте в контексте оба варианта: Claude может выбрать любой, и не факт, что нужный. Лучше откатитесь через /rewind и перепишите сообщение, либо начните новую сессию - Совсем лишнее тоже вредит: даже одна отвлекающая деталь снижает качество Так что полнота и объём, это не одно и то же. Антропик формулируют это как "smallest possible set of high-signal tokens" — всё важное и ничего лишнего. А вот на что точно не стоит тратить слова, так это на фразы в стиле «ты опытный Go-разработчик ...». Модель и так знает Go. Ещё в 2024 ребята из Антропик на круглом столе про промтинг говорили, что вместо роли лучше честно описать реальную задачу. А исследования показывают, что "экспертные" роли не повышают точность ответов. Роль сама по себе не мешает, просто контекст она не заменит. ———— Итого: не тратьте силы на идеальную формулировку. Не важно, насколько криво вы изложили мысли — главное, чтобы всё важное было сказано, а противоречия и мусор вычищены (пусть даже руками самого агента). В малых же задачах даже мусор чистить не обязательно — оно само разберётся 🗿 А вообще, просто набивайте руку. Обращайте внимание, в каких случаях агент сделал всё правильно, а в каких косячил. Со временем выработаете свой подход, который идеально заточен под ваш стиль работы и под ваши задачи. Ну и не забывайте читать официальные гайды Антропик, они очень крутые. Есть и общие, и по каждой новой модели. #claude #agents

Открыть в Telegram
Просмотры4 633+33%к среднему
Пересылки137
Реакции118
Комментарии54
#178Текстизменён

Проблема глубоких практических гайдов по работе с ИИ-агентами Меня часто просят рассказать, как я работаю с Claude Code и прочими агентами. Я не раз думал об этом, но непонятно как к такому подступиться? Я привых делать большие глубокие гайды, но скорость развития ИИ и тулинга вокруг него сейчас такая высокая, что пока я буду писать гайд, сменится несколько подходов. А даже если и не сменится, то гайд всяко обречён прожить очень короткую жизнь. Вот и получается, что хорошего глубокого контента по практической части работы с ИИ быть попросту не может. А писать посредственно и наспех я не люблю. Другое дело, фундаментальные вещи — они почти не устаревают. Но и интересны гораздо меньшей аудитории (справедливо, я понимаю). Скорее всего, я и дальше буду делать упор в эту сторону. С практикой есть ещё одна проблема Опять же, из-за разогнавшегося ИИ-поезда мы сейчас учимся очень быстро, подходы очень быстро изменяются или вовсе забываются с приходом новых. Провести человека по собственному пути нереально — то, как я начинал работу с агентами сейчас стало чем-то архаичным, ведь тогда не было даже скилов и субагентов, ди вообще я вёл разработку через веб-чат, скетически посматривая на Курсор и уж тем более CLI-агентов... 🗿 Поэтому придётся нащупывать едва ли не наугад — по какому пути вести людей. И вообще, что для них давно очевидно, а что станет полезным откровением. ———— Но я всё же решил попробовать. Первую проблему, глубину и масштаб, можно победить, перейдя на формат коротких гайдов в ТГ. А вот вторую — что вам очевидно, а что нет, придётся нащупывать. Поэтому, если видите пост с тегом #практика, не спешите хихикать. Просто направьте меня в ту сторону, где у вас реально есть пробелы, и нужны советы. 🟢Первый такой пост уже написан следом за этим Если у вас есть какие-то свои идеи на этот счёт, делитесь в комментариях.

Открыть в Telegram
Просмотры3 625+4%к среднему
Пересылки32
Реакции88
Комментарии6
#177Фото
Просмотры3 959+14%к среднему
Пересылки13
Реакции22
Комментарии3
#176Фотоизменён
Просмотры5 455+57%к среднему
Пересылки12
Реакции38
Комментарии45
#173Фотоальбом
Просмотры5 991+72%к среднему
Пересылки51
Реакции38
Комментарии8
#172Фотоизменён

🔸 Claude Opus 5.5 — вышел Anthropic выкатили Opus 5.5, доступен уже везде. Главный тезис: по большинству задач модель на уровне Fable 5.1, а на типичных задачах обходится на 40% дешевле, чем Opus 5. Интересно, что по агентному кодингу Opus 5.5 обгоняет и Fable 5.1, а не просто догоняет. На мой взгляд, это даже вполне ожидаемо. Цена снизилась: - $4/$20 за миллион токенов (было $5/$25) - Чтение из кэша — $0.20 (было $0.50), минус 60%. Для длинных агентных сессий это как раз самая заметная статья расходов - Fast mode — $8/$40, до 2.5x быстрее. Есть в Claude Code и на Claude Platform Что ещё интересного: - Отвечает на 30% быстрее Opus 5. Ранние тестеры пишут про экономию токенов на 40–60% на сложных задачах - Ответы стали короче и понятнее. Обещают, что важное теперь идёт первым, и агент льёт меньше воды - Отзыв из early access: «аудит и фикс кодовой базы на 200k строк меньше чем за три часа, Opus 5 на это ушло 20+ часов». Ещё был кейс про миграцию на 680k строк меньше чем за день По безопасности: лучший результат на автоматическом поведенческом аудите среди всех Claude, на 85% меньше попыток обойти ограничения, чем у Opus 5. Лучшая устойчивость к prompt injection. При этом задачи, связанные с безопасностью, теперь переадресуются на Opus 4.8 🤔 Для безопасников есть Cyber Verification Program. С биологией аналогично: доступ ограничен, для организаций есть отдельная программа верификации. 🟢Самое приятное: подняли пятичасовые лимиты на Pro, Max и Team подписках. И... появилась функция сброса лимитов 🔸🔫🔵 ———— Меня больше всего радует снижение цены. Если экономия токенов на 40–60% подтвердится на реальных задачах, то в подписке это считай половина лимита сверху, плюс официальное повышение и резеты лимитов. А я в последнее время частенько упирался в них, порой приходилось даже вторую подписку оплачивать. Будем пробовать ☀️ #anthropic #opus #claude

Открыть в Telegram
Просмотры5 401+55%к среднему
Пересылки43
Реакции39
Комментарии19

Все посты

Связи