ChatGPTevelopment & Promptgramming (@ChatGPTevelopment) — посты канала в Telegram

3 апреля 2026

ChatGPTevelopment & Promptgramming

Ссылка
нажмите — покажем

Файл
Субагенты_в_agent_coding_что_это,_зачем_нужны_и_чем_отличают · 9.9 МБ · нажмите — покажем

Агенты, которые работают руками: как Google меняет правила игры в разработке Google выпустил инструмент, который переворачивает привычное представление об IDE. Google Antigravity — это не просто редактор кода с ИИ-помощником. Это платформа, где искусственный интеллект сам управляет процессом разработки, а человек выступает наблюдателем и наставником. В центре этой системы три ключевых элемента. Правила задают агенту базовые ограничения и стиль работы. Навыки содержат готовые инструкции для конкретных задач. А рабочие процессы связывают всё это вместе, превращая разрозненные команды в цепочки автоматических действий. Звучит как очередная красивая концепция, но давай разберёмся, что это реально даёт на практике. В статье на KDnuggets показан конкретный пример: настройка агента для проверки качества Python-кода. Создаётся правило PEP 8, готовится навык для генерации pytest-тестов, а затем всё это оборачивается в рабочий процесс под названием qa-check. Агент анализирует файл, находит баги, исправляет форматирование и сам пишет unit-тесты. Без участия человека. Без установки дополнительных инструментов. Вот что меня зацепило больше всего. Для создания навыка не нужно уметь программировать. Достаточно написать инструкцию на понятном английском языке в формате чек-листа. То есть экспертиза в предметной области превращается в готовый к использованию модуль. Маркетолог может сделать навык для генерации SEO-контента. DevOps-инженер — для автоматизации деплоя. И все эти навыки переиспользуются от проекта к проекту. Технически это решает серьёзную проблему контекстного истощения. Когда ИИ получает слишком много информации разом, он начинает путаться и тупить. Antigravity использует подход под названием progressive disclosure — загружает только то, что нужно для текущей задачи. Это снижает задержки и уменьшает стоимость операций. Если отойти от технических деталей, суть в следующем. Мы привыкли к тому, что ИИ помогает человеку писать код быстрее. Antigravity делает шаг дал

5 · 15:49

🔗 Andrej Karpathy on X: "LLM Knowledge Bases ✏️ LLM-базы знаний: личный подход Андрея Карпатого Андрей Карпатый делится методологией использования больших языковых моделей для создания персональных баз знаний. По его словам, значительная часть потребления токенов сместилась от работы с кодом к манипуляции со знаниями — статьями, документами, изображениями. ———————— ✏️ Архитектура системы Система строится на трёх компонентах: 1. Raw-директория — хранилище исходных материалов: статьи, научные публикации, репозитории, датасеты, изображения 2. Скомпилированная wiki — набор .md файлов в структурированной директории 3. Интерфейс — Obsidian как IDE-фронтенд для просмотра данных, wiki и визуализаций Перевод веб-статей в .md осуществляется через расширение Obsidian Web Clipper. Параллельно Карпатый использует горячую клавишу для скачивания связанных изображений локально — чтобы LLM имела к ним доступ. ———————— ✏️ Компиляция и структурирование LLM автоматически «компилирует» wiki из raw-данных: ⦁ Генерирует саммари всех документов ⦁ Создаёт обратные ссылки (backlinks) между файлами ⦁ Категоризирует данные по концептам ⦁ Пишет связные статьи и соединяет их ссылками Ключевой принцип: автор практически не редактирует wiki вручную. Весь контент создаётся и поддерживается LLM. ———————— ✏️ Q&A и масштабирование При достижении определённого объёма (например, ~100 статей и ~400K слов) возможности резко возрастают: ⦁ Можно задавать сложные вопросы агенту ⦁ LLM самостоятельно «исследует» ответы, читая релевантные документы ⦁ Карпатый ожидал необходимости сложного RAG, но выяснил, что LLM хорошо справляется с автосозданием индексных файлов и саммари ———————— ✏️ Форматы вывода Результаты не ограничиваются текстом в терминале. LLM генерирует: ⦁ Markdown-файлы для wiki ⦁ Презентации в формате Marp ⦁ matplotlib-изображения ⦁ Потенциально любые визуальные форматы Выводы часто «подшиваются» обратно в wiki, усиливая базу для будущих запросов. Так каждый запрос накапливаетс

5 · 15:49

Ссылка
нажмите — покажем

⚡️ Вышел Cursor 3.0 Обновление получилось достаточно масштабным. Стартап понемногу уходит от идеи AI-IDE к формату полноценного оркестратора агентов. Итак, что нового: 1. Теперь можно запускать неограниченное количество агентов одновременно – локально, по SSH или в облаке. Агенты работают параллельно, и результаты работы видны прямо в интерфейсе. 2. Редактор остается доступным для ручного вмешательства, но теперь открывается отдельно сбоку, и не является центральной частью процесса (см. видео). Вместо этого главную роль теперь играет Agent Window – окно для агентов с историей разговоров слева. Здесь можно быстро просматривать изменения, одобрять diff'ы и добавлять контекст. По сути, это и есть главное обновление: переход от редактирования кода к ревью работы агентов. 3. Можно быстро перемещать агентов из локальной среды в облако и обратно. Например: вы что-то редактировали локально -> захотели уйти и закрыть ноутбук -> моментально перенесли агента в облако -> процесс продолжается даже после завершения локального сеанса. Чтобы попроовать, обновляйте Cursor и переходите на новый интерфейс с помощью Cmd+Shift+P -> Agents Window https://cursor.com/blog/cursor-3

5 · 15:49

4 апреля 2026

ChatGPTevelopment & Promptgramming

За два выходных дня при помощи Claude Code CLI через терминал на телефоне написано 6 000 строк закоммиченного кода (~220К символов). По факту больше - между коммитами много что переделывается, рефакторится и выбрасывается. Протестировано 34 гипотезы. Совершенно разные области экспертизы (Data engineering, Quantitative research, Trading infrastructure). Claude оценивает это в 7-11 рабочих дней синьор разработчика. Зная себя, потратил бы точно больше. Не могу привести пруфов, что весь код полезный и продуктивный - очевидно, можно и миллион строк за час наслопить. Но в рамках моей песочницы всё это реально важно и ценно. * * * Если в лоб поделить 7 на 3, может показаться, что агенты ускоряют работу в два раза. Просто смешно. Моих когнитивных ресурсов хватило бы максимум на 10% подобной работы. А если учесть, что Я не в каждые выходные могу фул потратить на разработку, то и все 5%. * * * К чему Я веду: личный сервер, подписка на проагента, чуть заморочиться с CLI и вот вы уже машина по переработке ваших бредовых идей в выводы почему они бредовые.

7 · 10:05

Ссылка
нажмите — покажем

Зима AGI близко. #ai #agi #future

7 · 10:05

Видео
3.8 МБ · нажмите — покажем

Ссылка
нажмите — покажем

#dev #memes #ai #agi #llm #vibecoding #future

18 · 10:05

7 апреля 2026

ChatGPTevelopment & Promptgramming

Фотография
нажмите — покажем

Claude Certified Architect У Anthropic появилась сертификация. Сертификация Claude Certified Architect - Foundations подтверждает, что специалист способен принимать обоснованные решения о компромиссах при внедрении реальных решений на базе Claude. Экзамен проверяет базовые знания по Claude Code, Claude Agent SDK, Claude API и Model Context Protocol (MCP) - основным технологиям для создания production-приложений с Claude. Так же на GitHub есть русскоязычный гайд для подготовки. Выглядит как не плохой вариант разобраться с Claude Code. Ну и сертификат не будет лишним. @tldr_data

3 · 35 · 08:03

9 апреля 2026

ChatGPTevelopment & Promptgramming

Ссылка
нажмите — покажем

Видео
IMG_5383.MP4 · 41.7 МБ · нажмите — покажем

https://t.me/agent_coding/4386?thread=4351

1 · 27 · 13:56

10 апреля 2026

ChatGPTevelopment & Promptgramming

Ссылка
нажмите — покажем

Один из самых внятных бесплатных курсов по AI coding agents opencode.school - 14 уроков, 7 практических проектов, без регистрации. Я сам ежедневно использую Claude Code. Но зависеть от одного провайдера готовы не все. OpenCode - open-source альтернатива, которая работает с 75+ моделями: Claude, GPT, Gemini или локальные модели на вашей машине. Чем курс отличается: Вы учитесь прямо внутри инструмента. Копируете промпты в OpenCode, и он ведёт вас по шагам, параллельно синхронизируя прогресс с сайтом. Покрывает весь базовый слой: установка, права доступа, кастомные команды, плагины, multi-agent сценарии. В конце курса, прикладные проекты: сборка сайтов, автоматизация браузера. Если вы хотели разобраться с AI-агентами, но откладывали из-за непонятного старта, то это один из самых понятных способов начать. @tldr_data

21 · 18:30

15 апреля 2026

ChatGPTevelopment & Promptgramming

ОтветClaude Certified Architect У Anthropic появилась сертификация. Сертификация Claude Certified Architect - Foundations подтверждает, что специалист способен принимать обоснованные решения о компромиссах при внедрении реальных решений на базе Claude. Экзамен проверяет базовые знания по Claude Code,

#todo #learn

10 · 09:10

Ссылка
нажмите — покажем

Файл
Claude_Certified_Architect_–_Foundations_Certification_Exam_ · 569 КБ · нажмите — покажем

Ссылка
нажмите — покажем

#whois Всем привет, меня зовут Денис. Долго был Девелопером, потом перешел на менеджерский путь (ТимЛид, ПМ, Деливери Менеджер сейчас). Решил немного вернуться к инженирингу недавно - сегодня как раз пришел результат экзамена. Теперь, я Сертифайд Клод Соулюшн Акитект https://verify.skilljar.com/c/2ohrunmz98g2

15 · 09:10

Если кто-то сможет выделить местечко под прохождение архитект сертификации. Буду рад

14 · 09:10

У меня все курсы закрыты

14 · 09:10

ОтветУ меня все курсы закрыты

Ссылка
нажмите — покажем

Ничего себе. Я думал, что базовые курсы у них бесплатные и для всех открытые 0_0 Т.е. даже если отсюда переходить оно не дает курсы смотреть? https://www.anthropic.com/learn Вроде написано, что бесплатно, просто просит создать аккаунт

18 · 09:10

22 апреля 2026

ChatGPTevelopment & Promptgramming

Ночная смена Помните я писал про Период Полураспада Мастерства? "Я засыпаю профессионалом. Просыпаюсь - и мой вчерашний профессионализм уже ничего не стоит." Пол дня разбираюсь, что произошло. Применяю. Засыпаю. Нанести, смыть, повторить /бесконечно/ раз до альцгеймера. Вот что мне помогает. Мой Shared Brain: AI-Obsidian. Допустим, мир меняется каждую ночь. Ок. Пусть кто-то за этим следит, пока я сплю. А утром принесёт мне отчет. Я настроил overnight pipeline. Claude Code, который каждую ночь: Собирает новости по моим темам - AI, Obsidian, Соло-предпринимательство и так далее. Агент: • Фильтрует шум — только то, что влияет на мою работу (а он все про это знает) • Формирует дайджест с ссылками и контекстом • Сохраняет результат прямо в наш с ним AI-Obsidian Все по моей концепции ADHD-2.0: Agents Draft - Humans Decide. Agent Drafts — агент работает ночью. Моё время: ноль минут. I (Human) Decide — утром я открываю одну заметку. Не Twitter, не 40 вкладок. 10 минут — отфильтровал, отметил важное - понял, что делать. Что меняет overnight pipeline конкретно: [1]. Убивает утренний скроллинг. Пайплайн уже проверил всё за тебя. Если что-то важное случилось — оно в заметке. FOMO больше нечем питаться. [2]. Утро начинается с решений, а не с потребления. Раньше первый час — «войти в курс дела». Теперь — 10 минут на дайджест и сразу в работу. Ты не потребитель контента. Ты арт-директор, которому принесли варианты. [3]. Знания накапливаются. Каждый дайджест — часть твоего compound context. Через месяц можно поискать «что было с MCP в марте» и получить ответ. Из своих заметок, не из гугла. Технически - Claude Code + cron + пара MCP-серверов для поиска. Несложно. Но разница между «могу настроить» и «делаю каждый день» - огромная. Дисклеймер: пайплайн не замена глубокому чтению. Он ловит сигналы. Разбираться в них - моя работа. И твоя тоже. Интуиция, вкус, чуйка - вот что не автоматизируется. Но хотя бы я знаю, куда смотреть. Если период полураспада мастерства - один день,

14 · 18:58

Фотография
нажмите — покажем

Так. Это не учебная тревога. Я в конце мая выступаю с докладом в EPAM community в Польше. Я описал свои возможные темы. Организаторы выбрали вот эту: ➡️ AI Burnout: new challenge for our mental health Мне показалось, что это странно... у меня же много других актуальных тем. И что бы вы думали. Там прошло голосование за темы. И вот. Мой доклад оказался самым ожидаемым. Испытываю по этому поводу смешанные эмоции. С одной стороны мне конечно приятно и лестно. Но черт возьми... эта проблема НАСТОЛЬКО актуальна? Может мне здесь тоже больше писать про AI Brain Fry и психическое здоровье? Что думаете?

15 · 18:58

6 мая 2026

ChatGPTevelopment & Promptgramming

Фотография
нажмите — покажем

Архитектурные паттерны AI-агентов и их практическая реализация Разбираем уже сложившиеся подходы к проектированию агентных систем и то, как они реализуются на практике. 🧠 Архитектурные модели агентных систем Вместо простой генерации кода современные системы используют паттерны, моделирующие рациональное поведение: 🔹 Belief-Desire-Intention (BDI) — концепция, где агент четко разделяет убеждения, формируемые через RAG и инструменты, желания в виде декларативных целей, и намерения как выбранный план действий. Это позволяет агенту осознанно выбирать действия на основе текущей информации без жесткого перепрограммирования. 🔹 Goal-Oriented Architecture (GOA) — декомпозиция целей на конкретные задачи с возможностью автоматической реконфигурации при сбоях. Для опытных инженеров это аналогия с Domain-Driven Design, где вместо bounded contexts используются goal contexts, а вместо агрегатов — подцели. Подход эффективно масштабируется: 1️⃣ Cистемные архитекторы управляют глобальными целями энтерпрайза 2️⃣ Техлиды выполняют по сути ту же архитектурную работу, но на меньшем масштабе и с меньшим бизнес-контекстом. Они определяют локальные метрики конкретных сервисов, такие как responsiveness или robustness. 🔹 Cognitive Architecture — наиболее продвинутый подход, включающий полный цикл мышления. Агент не просто следует плану, но использует системы памяти (short-term и long-term) и рефлексии для постоянного обучения и адаптации на основе обратной связи. 🛠 Практика: от намерений к рабочему коду Для эффективной интеграции таких систем индустрия активно стандартизирует передачу проектного контекста: 🔸 Spec-Driven Development и AI Intent Driven Development (IDD) — методологии, смещающие фокус с написания кода на создание спецификаций. Разработчик формализует требования в виде самодостаточного документа (WHY, WHAT, HOW), а агент самостоятельно генерирует проверяемые задачи и выполняет их пошагово. 🔸 AGENTS.md — универсальный стандарт от Agentic AI Foundation, принят

22 · 14:09

15 июля 2026

ChatGPTevelopment & Promptgramming

Ссылка
нажмите — покажем

Новая клавиатура от OpenAI для вайбкодеров https://openai.com/supply/co-lab/work-louder/ https://t.me/radio_t_chat/718285

1 · 19 · 17:06