17 серпня 2026
Можу підтвердити на експі. В нас в компанії два жостких екс гуглера почали пиляти проект, чисто АІ фьорст проект.
Півроку попиляли, ше там люди заджойнились.
Результат, впаялись в багу, яку 5 інженерів(2 стафи, сіньйор і два міда) 3 дні поспіль не могли зарезолвити (це був даже не прод, тобто можна любий логлайн задеплоєти за годину на енв і любий фікс пробувати всліпу)
Бага канешн, не тривіальна, бо там лов левел кьорнел штуки на расті, і там був блокуючий сокет дескріптор в раст рантаймі. Але сама суть, шо це не дебагельно.
Коли нема овнершипа кода є два варіанти: або ти пишеш промт і агент найде багу (не наш). Або ти все рівно декілька днів-тижнів білдиш ментальну модель кода, шо до чого, і тоді находиш багу сам. В нас вийшло шось по середині.
Ну і напевно не варто зазначати. Шо весь процес розробки - дуже душна фігня, коли ці аіслопні пр, які ти не розумієш, код, який не розумієш, і не маєш чіткого овнершипа, методи на декілька тисяч стрічок(складногоо раст, кьорнел левел коду)
Онкол буде дуже веселим. Я надіюсь, шо я лівну з проекта, коли він буде в проді😆😆
Привіт, може можете порадити яку залізячку взяти чи зібрати під робочі задачі повʼязані з текстом - аналіз чатів, документів, збір інфи в інеті і потім висновки по тому що знайшло. Хочеться щоб більш-менш швидке було і при цьому моделі були доволі розумними. Є ймовірність що одночасно декілька юзерів будуть працювати.
Якісь варіанти дивився по типу m3 ultra, dgx spark, пара 5090 або взагалі піти в сторону rtx pro 6000.
Поділіться досвідом, дякую!
Brommie SavorПривіт, може можете порадити яку залізячку взяти чи зібрати під робочі задачі повʼязані з текстом - аналіз чатів, документів, збір інфи в інеті і потім висновки по тому що знайшло. Хочеться щоб більш-менш швидке було і при цьому моделі були доволі розумними. Є ймовірність що одночасно декілька юзері
Думаю кращі відповіді отримаєш через пост на r/LocalLlama або пошуком на цьому сабредіті. Там фокус на локальних ЛЛМ
18 серпня 2026
Brommie SavorПривіт, може можете порадити яку залізячку взяти чи зібрати під робочі задачі повʼязані з текстом - аналіз чатів, документів, збір інфи в інеті і потім висновки по тому що знайшло. Хочеться щоб більш-менш швидке було і при цьому моделі були доволі розумними. Є ймовірність що одночасно декілька юзері
Так а бюджет? Найбільш притомним виглядає 5090, більш сердито -- дві 3090
Stanislav Khavrukhttps://youtu.be/YAsxyoTWFDA
У цьому відео автор ділиться своїм досвідом використання Claude Code — інструменту для програмування, що працює в терміналі. Він надає практичні поради, як ефективно працювати з обмеженнями лімітів на використання, оптимізувати робочі процеси та писати кращий код.
Основні теми відео:
Налаштування та конфігурація: Автор обговорює використання файлів claude.md для збереження контексту проєкту (3:07) та підкреслює важливість використання «скілів» (навичок) — спеціальних Markdown-файлів для повторюваних завдань (5:05).
Стратегії ефективності:
Режим планування (Plan Mode): Рекомендується використовувати Shift+Tab для великих завдань, щоб модель спочатку склала план дій (6:53).
Верифікація: Наголошується на важливості написання тестів перед реалізацією коду (8:32).
Управління контекстом: Щоб уникнути помилок через надлишок даних, автор радить розпочинати нову сесію для кожного завдання та уникати розлогих дослідницьких запитів (13:58).
Інструменти та автоматизація:
MCP (Model Context Protocol): Використання для взаємодії із зовнішніми сервісами, такими як бази даних або GitHub (9:57).
Цикли (Loops): Команда /loop дозволяє налаштовувати автоматичні завдання, наприклад, перевірку багів або роботу над GitHub-іш'ю (17:59).
Альтернативи: Автор згадує інші інструменти, такі як Codeex, Cursor та T3 Code, якщо ліміти Claude Code стають незручними (21:01).
Фотография
натисніть — покажемо
натисніть — покажемо
У Конгресі США чиновники масово використовують ШІ, щоб генерувати законопроєкти, через що ті "рясніють помилками" — пише Politico з посиланням на американських посадовців.
Як зазначають джерела видання, юристи "витрачають більше часу на виправлення законопроєктів, згенерованих ШІ, ніж знадобилося б, якби їх готували з нуля".
Це пов'язано із тим, що часто згенеровані законопроєкти містять вигадані або неправильні посилання на вже чинні закони та розділи Кодексу США.
Крім того автори "ШІ-законів" слабко розбираються впитаннях, які намагаються врегулювати. Зокрема, приносять документ й не можуть чітко пояснити, якого результату хочуть досягти.
Водночас наразі немає підтверджених випадків, коли Палата представників або Сенат голосували за законопроєкт, повністю створений штучним інтелектом
37.9K · Yehor SmoliakovУ Конгресі США чиновники масово використовують ШІ, щоб генерувати законопроєкти, через що ті "рясніють помилками" — пише Politico з посиланням на американських посадовців.
Як зазначають джерела видання, юристи "витрачають більше часу на виправлення законопроєктів, згенерованих ШІ, ніж знадобилося б
добре що для код все ок, і ми генеримо його в індустріальних масштабах
Stanislav KhavrukФотография
Фотография
натисніть — покажемо
натисніть — покажемо
Я таки перечитав системні промпти і вже другий день ржу 🤣
AlexanderЯ таки перечитав системні промпти і вже другий день ржу 🤣
мене більше цікавить як знаючи перелік класифікаторів вимкнути їх...
AlexanderЯ таки перечитав системні промпти і вже другий день ржу 🤣
GIF
result1053684537.mp4 · 479 КБ · натисніть — покажемо
result1053684537.mp4 · 479 КБ · натисніть — покажемо
Panda🤔У цьому відео автор ділиться своїм досвідом використання Claude Code — інструменту для програмування, що працює в терміналі. Він надає практичні поради, як ефективно працювати з обмеженнями лімітів на використання, оптимізувати робочі процеси та писати кращий код.
Основні теми відео:
Налаштування та
Слабуватий саммарі дало для швидкого/компактного відео із тір лістом.
Конкуренція для лузерів, як казав Тіль🌚
https://www.reuters.com/world/china/us-tell-partners-they-must-pick-sides-ai-race-with-china-2026-08-14/