mstdn.social is one of the many independent Mastodon servers you can use to participate in the fediverse.
A general-purpose Mastodon server with a 500 character limit. All languages are welcome.

Administered by:

Server stats:

15K
active users

#antropic

0 posts0 participants0 posts today

Заметки из окопа: Практика «выращивания кода» с помощью LLM

Дискуссии об ИИ и больших языковых моделях (LLM) в разработке часто скатываются в бинарные споры: «замена», «выживание», «деградация». LLM — не против нас, а с нами. Не угроза, а помощь в рутине. Не замена, а инструмент. При умелом использовании ИИ освобождает от рутины и ускоряет реализацию, но не отменяет глубокое понимание предметной области. Без навыка писать код и ясности, что и зачем ты делаешь — ИИ бесполезен. Важнее понять, как LLM усиливают нас, трансформируют работу и рождают новые практики. Копнуть глубже

habr.com/ru/articles/901036/

ХабрЗаметки из окопа: Практика «выращивания кода» с помощью LLMДискуссии об ИИ и больших языковых моделях (LLM) в разработке часто скатываются в бинарные споры: «замена», «выживание», «деградация». LLM — не против нас, а с нами....

[Перевод] Эпоха вайб-работы уже здесь

— Как создал полноценную 3D-игру с помощью Claude всего за несколько запросов на обычном языке, без написания кода — Создание интерактивного образовательного курса через агента Manus — Проведение исследования с использованием сложных данных краудфандинга, что сэкономило недели работы Как на практике работает "vibecoding/vibeworking" и какая роль человека в этом

habr.com/ru/articles/896106/

ХабрЭпоха вайб-работы уже здесьВсем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:...

[Перевод] Разработка AI‑приложений с Effect

Эта статья рассказывает о интеграционных пакетах AI от Effect – наборе инструментов для упрощения работы с крупными языковыми моделями (LLM) в современных приложениях. В ней подробно описывается, как можно использовать универсальные сервисы для разработки AI‑функционала, не привязываясь к конкретному провайдеру, что позволяет сократить объем «клейкого кода» и снизить технический долг. Авторы делятся опытом создания системы, в которой взаимодействия с LLM становятся максимально удобными и гибкими. Рассматриваются вопросы тестирования, параллельного выполнения запросов, стриминга ответов и мониторинга производительности – всё это делает интеграцию с AI не только мощным, но и надежным решением для разработки сложных приложений. Данная статья будет полезна разработчикам, стремящимся внедрить передовые технологии AI в свои проекты без лишних сложностей. Она показывает, зачем нужен подход, независимый от провайдера, и почему использование Effect может значительно упростить жизнь при работе с различными поставщиками LLM.

habr.com/ru/articles/896686/

ХабрРазработка AI‑приложений с EffectИнтеграция с крупными языковыми моделями (LLMs) стала неотъемлемой частью разработки современных приложений. Независимо от того, создаёте ли вы контент, анализируете данные или разрабатываете...

[Перевод] Всё, что вам нужно знать о MCP (Model Context Protocol) от Anthropic

Почему хаос интеграции данных в LLM-приложениях мешает масштабированию AI-агентов? Model Context Protocol от Anthropic решает три критические проблемы: стандартизацию взаимодействия моделей с окружением, четкое разделение управления компонентами и упрощение интеграции источников данных. Узнайте, как MCP позволяет разным командам работать над единой системой, не мешая друг другу, и почему это важно для будущего агентных AI-систем.

habr.com/ru/articles/893822/

ХабрВсё, что вам нужно знать о MCP (Model Context Protocol) от AnthropicВсем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:...
#ai#agentic_ai#ии

ИИ и новая игра без правил: о чем рассказал Дарио Амодей?

Привет, Хабр! Недавно вышел интересный подкаст Майка Фромана с генеральным директором и сооснователем Anthropic — Дарио Амодей . Не у всех есть время слушать часовое видео, поэтому расскажу, что важного прозвучало в этом интересном диалоге на мой взгляд.

habr.com/ru/companies/inferit/

ХабрИИ и новая игра без правил: о чем рассказал Дарио Амодей?Недавно вышел интересный подкаст Майка Фромана с генеральным директором и сооснователем Anthropic — Дарио Амодей . Не у всех есть время слушать двухчасовой подкаст, поэтому я расскажу, что важного...

Бот-репетитор для школьников, которые не любят математику

Может ли современный ИИ облегчить обучение, тем, кто вообще не принимает математику? А что если попробовать сделать такого ИИ бота, который как и сам ученик не очень любит все что связано с математикой? Тем самым ученик находит себе нужную поддержку в виде умного ИИ, но который разделяет эмоции ученика.

habr.com/ru/articles/836196/

ХабрБот-репетитор для школьников, которые не любят математикуИзображение сгенерировано ИИ по запросу: "Математик на сёрфе" Как известно все люди делятся на две категории: кто любил математику в школе и кто вообще не понимал зачем она нужна в большем объеме чем...