Остриков пилит агентов

Способ ответа на вопросы в Codex App Рекомендую :) кстати, можно ещё и голосом надиктовывать заметки подсмотрел у @etechlead Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Помимо выбора совиньон блана, написал на выходных скилл по поиску небанальных статей про агентов из техноблогов больших компаний: https://github.com/maddness/agent-research-radar Пока дебажил, наткнулся на одну неплохую: https://huggingface.co/blog/allenai/shippy-tech-blog Ребята написали агента, который отвечает на вопросы по судам в морском пространстве Ганы: сколько в водах кораблей, кто где плавает, какие морские события сейчас идут и прочее. Хорошая статья, которая в целом показывает на обзорном уровне все современные внутренности ai-агента. - модель они взяли Opus 4.6, отлично - харнесс взяли OpenClaw, тут уже можно начать душнить, но если так проще для первой версии - почему нет. В OpenClaw много лишнего, и если вам нужен легкий лаконичный агент, есть варианты лучше (zero, nano, pi) - у агента более пяти внешних API для получения риалтайм данных, они написали скиллы внутри которых лежат cli. Самый верный способ - до этого пытались собирать запросы в api на лету, но был фон галлюцинаций. В итоге cli закрыли проблемы и упростили тестирование - изоляцию они сделали на k8s, под каждого пользователя разворачиваются поды с агентом, получаем полную изоляцию. Это самая странная часть, особенно учитывая немаленький образ и ресурсы OpenClaw, тут кажется при большом количестве клиентов будет оверхед. Да и решения типа microVM слышал более легковесные (но в комментах Илья и Пух говорят что нет). Плюс со стороны кажется такая изоляция им не нужна, если все покрыто cli-шками и модель не должна писать код, отключили бы нужные тулы у OpenClaw и всё - по эвалам хорошо, расписали базовые кейсы, гоняют их в сендбоксе на реальных данных, проверяют использует ли модель тулы, оценивают через судью разные критерии от 0 до 1 с разными весами, получают итоговый скор. Дешево и сердито) Годное легкое чтиво, минут за 20, уровень начальный-средний. ——— Если кто попробует и будет фидбэк по скилу, кидайте, поправлю

Ладно ребят, раз уж тут все свои, вот она РЕАЛЬНАЯ ПОЛЬЗА от применения ИИ

Заметки чиркаши на полях, часть вторая, продолжаем рубрику Семь бед - одна новая сессия Завёл привычку: в любой непонятной ситуации просто задать вопрос клоду. Собрал внутренние тулы и скиллы, чтобы он сам лазил по сервисам, докам, коду и возвращался с ответом, и по заветам Карпатого сложился флоу. Есть сложный вопрос - открываешь голосовуху, надиктовываешь 2-3 минуты мыслей, с чего начать и куда посмотреть - оно уходит копать. Через полчаса-час возвращается и раскладывает всё по полочкам, и вот тут главный челлендж - найти те самые 10-15 минут, чтобы прочитать, осознать и дать следующий шаг. В параллель получается держать 3-4 контекста, но часов с 12 начинаются встречи, и вернуться к клоду выходит ближе к вечеру - нет времени наподумать. Похоже придётся ставить в календарь пару встреч «Разговоры о важном», иначе агенты простаивают и разгребать начинаешь их ночью... Но чувство всё равно прекрасное, как будто живёшь на скорости x3-x5 и клонировал себя)) Главное - не делегируйте агентам принятие решений, говорите им «копай и возвращайся, подумаем вместе», так шикарно решаются и кодинговые задачи, и не кодинговые. Иначе они такого нарешают, потом пару недель придется разгребать. Процентов 10 запросов летит в fable, все остальные решает 4.8, а теперь пятерка на medium. Fable 4 Life Безумно нравится, как Fable работает с задачами, где я сам не знаю, с чего начать: поисследовать несколько систем, понять, как они устроены, придумать, как сделать лучше, прикинуть рефакторинг. Он долго думает, затем раскладывает работу в workflow из нескольких уровней субагентов, и там, где нет очевидного решения, работает лучше всего. Три примера из последнего месяца: Первый - «прочитай все диалоги агентов по одной из стран за неделю, разложи на удачные и провальные и спроектируй по ним улучшенные критерии для LLM-as-judge». Правильного ответ тут нет, чистый ресёрч. Fable развернул это в 47 субагентов, которые читали диалоги пачками параллельно и сводили выводы, всё вместе - полчаса. Второй - «разбери архитектуру одного из наших сервисов, найди весь бойлерплейт и предложи декларативный фреймворк вместо копипасты». Сначала 9 агентов на карту кода, потом прогон из 12 агентов и 8 фаз, который написал по ней детальный RFC. Третий - архитектурная развилка «переносить ли логику наших воркфлоу из внешнего оркестратора в код сервиса». Восемь агентов, два часа, на выходе разбор с плюсами, минусами и ценой каждого варианта. И результаты, с которыми он возвращается прям радуют, остается лишь минимальное кол-во итераций для дошлифовки. Swarm OS Решил попробовать написать центральный агентский мозг нашего контура. Мы пилим агентов, которые общаются с исполнителями разных профессий и помогают им по жизни, ставим A/B-эксперименты смотрим, какие прокрашиваются. Решил собрать агента, у которого на руках все ниточки: очередь с пул-реквестами, весь наш код, read-only базу с данными, конфиги экспериментов, дашборды и ещё пять-шесть источников, вплоть до транскрибаций стендапов и архитектурных сессий (да да да, все шутки про мам с дейликов - собственность агента). В итоге у агента почти все аспекты жизни контура, спросить можно что угодно: кто больше пул-реквестов залил на прошлой неделе, что нужно успеть дожать до конца августа, в каких странах и на каких сегментах стоит запускаться следующими. Отсюда две вещи: Первая простая - с вероятностью 99% получится (уже получается) виртуальный ассистент контура, отвечающий на любые вопросы мгновенно. А вот вторая - челлендж. Мыслящий мозг, который сам анализирует происходящее и подсказывает следующие шаги: поменять эксперимент, разобрать результаты, сказать что мы забыли, или изменить продуктовые фокусы сентября, потому что у него есть предложение лучше. То есть отдать агенту часть процессов, которые сейчас держатся на плечах кожаных, ну а через какое-то время он, конечно, станет главным в контуре, а мы - прислугой. Если кто-то делал похожее, напишите в комменты, а ещё лучше расскажите, где будет фиаско - за максимально точное предсказание будущего что-нибудь подарю (и даже не ссылку на лучший в мире скилл)

☝🏻☝🏻☝🏻 Давайте поддержим Сергея Исконно русский caveman с национальной душой и характером родился всего лишь пару дней назад, но уже успел завоевать любовь нашего чата Ставим звезды, не жалеем: https://github.com/smixs/pohuy По пользе скилл может посоревноваться с T-Stonks от Пуха (вилла пока в жестком минусе, но мы её все равно купим, ждем отскока) Зачем нужны звезды вы спросите? Понятно зачем - они позволят новому бриллианту податься на конкурс лучших решений от Антропика, и повторить успех скилла для оптимизации префикс кеша от Сережи Нотевского, который получил полгода x20 🔥 А не дадут подписку, ну и POHUY

Материтесь ли вы на работе? Умный дядька Нассим Талеб в книге «Рискуя собственной шкурой» (та, что вышла после «Чёрных лебедей») формулирует: если человек говорит формальностями, весь такой вежливый, извиняется на каждом шагу - ему плевать на проект. Шкура не горит. А где ставки настоящие, там матерятся. Зайдите в кабину пилота: «уважаемый Вадим Сергеевич, мы падаем, поднимите, пожалуйста, руль» - ага, ну, конечно! Загляните в операционную, или к строителям, которым платят, чтобы кран ни на кого не упал. Именно поэтому я запилил скилл POHUY, а не ради шуточек - режим идиоматического русского мата для агентов. Агент перестаёт мямлить «the deployment failed because the environment variable...» а прямо докладывает: «деплой наебнулся...». Сегодня доделал v2: шкала состояний, словарь со сценами применения, evals. Работает как часы - экономит вам нервы, а не токены ==== Дальше по апдейтам IVA теперь обновляется плавненько. Пишете ей /update - она накатывает улучшения и сохраняет все ваши правки. Кастомизируйте её сколько хотите, обновления ничего не затирают. Заодно навёл красоту UX ==== И превью, про которое скоро будет отдельный пост: скилл MENTOR . Он читает историю ваших сессий в Claude Code и Codex и показывает, что не так в вашей работе с агентами: что строите, где теряете время, что чинить. Зачем я делаю MENTOR - в компаниях сейчас решают, кого увольнять из-за AI. Уволишь джунов - сеньоры разленятся. Уволишь сеньоров - некому учить джунов. Мне милее второй вариант: пусть сеньоры идут отдыхать, а учит нейронка с моим скиллом POHUY - один в один как сеньор. Сейчас готово процентов двадцать от задуманного Ментора, работаю дальше. ==== Теперь просьба У меня здесь 6000 подписчиков. Зайдите на GitHub. пожалуйста, - пройди те по ссылкам и поставьте звёзды. Если нет аккаунта - регистрация занимает два шага. Огоньки в телеграме греют, но другие люди находят мои проекты по звёздам на гитхабе. Мне нужна ваша поддержка. Поставьте звезду, я вас очень прошу. Это важно. Спасибо @aimastersme

+5

Закончилась конфа, прошло топово Были еще два интересных доклада, в одном рассказывали про эволюцию их нового ассистента - Таю, и детально разбирали как улучшали её сценарий ассистента по шоппингу. Прикольно было то, что начинали они с обычного ReAct агента (понимает хотелку, серчит веб, дает результаты), но процент полезных советов был около 40% И затем начались месяцы улучшений - первый фронт был по улчшению качества рекомендаций. Корзинки, LLM ranking, доп данные не только из веба, но и из внутреннего маркетплейса, режим доуточнений деталей - в итоге они получили 80% качества Ну все, победа? Фиг там, вместе с качеством у них выросла latency ответа с 30 до 90 секунд, и люди просто перестали дожидаться. И начался второй крестовый поход за улучшением скорости ответа: переход на другие критерии, параллельный поиск во время уточнения деталей, быстрый поиск по Т-шоппингу, оптимизации ранжирования. В итоге дотюнили latency до 28 сек, не уронив качество. Реально интересными были именно шаги оптимизаций, и детали того что сработало, как выйдет доклад рекомендую глянуть Пощупать можно тут: https://taya-ai.ru ——— Меня неожиданно оформили как СМИ 😄, но камеру для репортажей не выдали, приходится по старинке буковками

+1

Мы на Turbo Ml Conf от Т-Банк Только что был крутой доклад, как ребята тюнили свой пайплайн генерации голоса (TTS) Бай дефолт модель позволяла держать один звонок на одной H100, и для организации КЦ потребовались бы чемоданы денег Никита рассказал про все кишки, про оптимизации всех слоев: модели, инфнренса и сервинга. Рассказал что работало и насколько разные оптимизации в итоге помогли Хардкорный и детальный доклад, всем кто готовит внутри своих команд оптимизации TTS - хайли рекоммендед

☝🏻☝🏻☝🏻 Ну вы посмотрите, что делается Вашего покорного слугу уже превращают в лего фигурки и анализируют его YouTube видосы, перекладывая их в прикольные транскрипции Видос тот просто шикарный, до сих пор считаю его лучшим на моем скромном канале (вот бы еще аудио было почище...) 📹 https://youtu.be/Q7pI3uUwfTI Если скилл делает такое из коробки, это просто шикарно Марк, спасибо огромное! ❤️

Как вы понимаете, мои предыдущие посты про fast mode и туториал по кодексу были прогревом. Наконец-то это день настал, и мой курс по AI разработке всего за 99 999 р готов обогатить меня знаниями всех желающих. Нет. Курса не будет. Но есть кое-что получше - скиллы, которые собирают уроки для вас самостоятельно podcast-deepdive - даёшь ссылку на ютуб, получаешь интерактивную страницу-разбор: главы с переходом на нужную секунду видео, ключевые идеи с диаграммами и иллюстрациями, цитаты спикеров, глоссарий и вопросы для самопроверки book-deepdive - то же самое для целой книги: структура по частям, концепты с визуализациями, глоссарий, Q&A Забрать можно отсюда: https://github.com/mldogs/skill-factory Для примера собрал страничку по материалам ролика моего самого верного комментатора

На заметку всем тем, кто пилит AI-продукты в компаниях За последний год в Яндексе родилось и умерло огромное количество AI-продуктов. И тем не менее, не так давно родился один (ну, почти один!), который обрёл всеобщую любовь и популярность. Я расскажу про него аккуратно, чтобы не нарваться на НДА, без упоминания лишних деталей и фамилий, передав главную идею. Продукт, от которого кайфанула чуть ли не половина компании - это по сути локальный AI-агент, который умеет делать всё что угодно, потому что у него есть тулы ко всем внутренним системам, и он упакован в красивую няшную коробочку. Скажете ему поставить встречу с кем-то на следующей неделе - он поставит. Посмотреть, какие задачи висят на мне и какие я больше всех затянул? 60 секунд, сладкий мой. Проанализировать эти три графика и результаты из такого-то тикета? Изи катка. Грепнуть логи сервиса XXX за такой-то период и сделать саммари ошибок? Три минуты, hold my beer. Те, кто живёт внутри нашего пузыря, уже догадываются, как такая штука построена под капотом. Да, там внутри действительно мощное ядро уровня claude code/codex/opencode и несколько десятков скиллов про то, как оптимально пользоваться внутренними сервисами. Всё секьюрно, всё прошло через аудиты безопасности, плюс есть возможность работы с реально мощными моделями. Те, кто глубоко в теме агентов, скажут: «Хосспаде, эка невидаль! Да я со своим клауд-кодом и с теми же скиллами уже полгода назад крутил всю эту магию!» Всё так, но таких одарённых котят, как вы, дай бог пять процентов, а рядом ещё 95 процентов людей, которые только начинают AI-путешествие. То есть если у вас в компании такого нет, берите и пилите, 100% попадёте на доску почёта, MVP за неделю можно навайбить. Штука волшебная, вызывает мгновенное привыкание. Три совета, если отважитесь: - позаботьтесь, чтобы установка и сетап занимали три минуты, это норма. Никаких ручных копирований конфигов и секретов, сделайте так, чтобы скачали файлик, установили, три нажатия ОК - и всё готово к работе - вам очень поможет, если рядом будет внутренний Skill Store, в который пользователи смогут добавлять (вайбкодить) скиллы. Без этого все замучаются гонять zip-архивы по личным чатам - убедитесь, что у вас есть доступ к мощным моделям уровня Sonnet/Opus/GPT 5.5/GLM 5.2. Если по каким-то причинам внешние модели закрыты и внутри нет большого кластера GPU, горшочек скорее всего варить не будет, на OSS 120B вы каши не сварите. Ну и всегда велком на https://neuraldeep.ru/, у Валеры есть и kimi, и minimax, и glm ——— Картинка абсолютно рандомная, все совпадения случайны. Очень жду Одиссею Нолана на след. неделе, отсюда и вайбы древней Греции

Просто мысли, интересное за последние две недели: Снова превратился из менеджера в разработчика процентов на 50, какой же кайф. Все свободное от встреч время сейчас занимает кодинг в несколько потоков с Claude и GPT, даже лимиты всех видов потрогал на подписках за 200 /goal is a new black Новый де-факто стандарт сложных ваншотов (как сказал Паша Злой). Условно если у вас простая задача, он не нужен. Но для запросов формата "сделай 1, 2 и 5 фичи из предложенных, по каждой напиши тесты и доведи до идеала, каждую заливай в main отдельным коммитом" /goal идеален. Берите макс модель и эта штука будет крутиться полтора часа и все сделает, пока вы идёте ставить свечку за здоровье 5-часовых лимитов. Важное - задавайте важные для вас ограничения и трейдоффы до старта /goal, чтобы не дать модели пойти по ложному пути, иначе есть риск отправить в помойку всё Mac mini + Codex = 👌🏻👈🏻💦 Mac mini расцвел новыми красками, с установленным на него кодексом и выдачей задач в любое время через приложение Chat GPT голосом - больше не нужно держать ноут вечно приоткрытым, кодишь даже когда трогаешь траву. Как будто крылья за спиной отрастают, и появляется чувство вселенского доминирования - не даешь модели простаивать вообще Опасность таится вот где - если вы нон стоп даете задачи, видите что агент даже пишет тесты, успешно отчитывается каждый раз какой он молодец и вы просто льете в main, подвох может ждать через три дня, когда все-таки решите заглянуть в код. Я например проморгал момент, когда в главный оркестратор агента 5.5 решил мне напихать около 10 групп регекспов, для ускорения тулколлинга. Ну спасибо бро! Тут совет все-таки находить силы и отсматривать бегло что получается по структуре кода, пробегаясь глазками. Потом выпрямлять с нуля будет сложнее, может даже захотеться все сжечь и написать заново Тот же прием с приложением Claude не сработал, неужели придется поставить CLI... хотя... Press CLI to pay respects Десктопные приложения claude и codex на mac ушли на миллион световых лет относительно своих первых версий и стали потрясными. Кодить в них - одно удовольствие, параллельные сессии + огромный экран + голосовой ввод + git визуал + подсветка и обзор важных файлов + визуальное отслеживание сабагентов + миллион мелочей >> CLI с разделением экрана на 8 квадратиков 10x10 Если вы кодите на локальном компе, а не на удаленном и до сих пор их не пробовали, дерзните. Весь прошлый год я сидел на шикарной CLI Claude Code и улюлюкал над глючными плагинами в VS Code жутко тормозящим Claude app, но прогресс не стоит на месте и сейчас возвращение в CLI ощущается как гиря, надетая на ногу (Валера прости...) Fable 5 Ultracode vs GPT 5.6 Sol Ultra Дело даже не в моделях, их влоб сравнить сложно. Дело в том, как работают алгоритмы планирования решений на сложных и нетривиальных задачах. Fable (и говорят Opus тоже) на максималке долго думает, а потом создает workflow из большого количества подагентов, раскладывая задачу на несколько слоев. По сути, получается такой MapReduce из агентов, причем большие части работы они раскладывает на параллельных подагентов (например, чтобы каждый прочитал 50 диалогов из 500 и потом обменялись опытом) GPT 5.6 со стороны попроще, спавнит максимум 3-5 агентов, дает им имена и также выделяет части работы, но по ошущениям у Antropic подход к осмыслению решений совершенно разных задач и развертке по ним workflows на голову выше - он делает общий хай-левел план и потом вгрызается в детали, а GPT просто начинает маршировать от забора и до обеда, у самурая есть только путь Тем не менее и та и та модели понравились, обе сейчас копают на благо отечества в параллель 🫡 ——— Пост про эвалы запланирован на декабрь, сразу после выхода GTA VI (все равно никто читать не будет) - stay tuned!

☝🏻☝🏻☝🏻 Лучший скилл от нашего братишки Пуха Установил, ввел токены, изучил портфель, который был в бардаке последние полтора года Спросил его "что сделать прямо сейчас, что давно нужно было сделать", он дал пачку рекомендаций на избавление от мусора. Всю эту фигню продали, купили нового. В общем, все работает Ну всё, ребят, сейчас с острожного 5.5 на Fable переключаюсь и начинаем действительно зарабатывать деньги. Вилла в Испании, жди меня

Skill + cli для AI агентов по управлению вашим портфелем в сервисе т. инвестиции уже здесь. ↗️ Да-да, я не сошёл с ума. Теперь агент берет на себя всю рутину по анализу вашего портфеля и рынка ценных бумах и прочих активов. Нет, это не торговый бот, и НЕ КОНСУЛЬТАНТ, ведь закон гласит: нельзя кому попадя раздавать ИИР (индивидуальные инвестиционные рекомендации). Это терминал в прямом смысле слова для доступа к т.инвестициям. Инвестируем на вайбе! Денег он за Вас не заработает, но даст исчерпывающую картину рынка инвестиций, проанализирует степень диверсификации, рассчитает доходность, напомнит про ближайшие дивиденды и купоны, соберет актуальные новости. Skill содержит cli, который вмещает в себя полноценный клиент для работы с api. Без сторонних зависимостей. Упаковано в js файл. Чтобы не пугать с порога: у агента есть 3 режима: 1️⃣ Sandbox. Песочница, деньги на счету ненастоящие, а котировки и вся информация по api - актуальная, можно потренироваться на виртуальном балансе и оценить работу скилла и агента в целом. 2️⃣ Read-only. Агент уже видит реальный баланс, но денежных операций выполнить не получится. В данном режиме агент перелопатит за вас тонну информации и даст полную картину по рынку, сэкономив время на скрининге. 3️⃣ Full В этом режиме есть возможность уже покупать и продавать, со всеми трейдерскими опциями, и конечно же через жесткое подтверждение в агенте по каждой операции. При этом всём, агент перед каждой операцией хорошенько проверит, не "хомяк" ли вы. 🚨 Если вы почувствовали, что нейросети уже готовы, есть специальный режим (stonks mode, включается в .env файле, лежит по пути ~/.config/tinvest папка создастся при автоматической установке, либо создать вручную и положить туда). Дает агенту возможность делать операции без подтверждений. Но даже тут агент просто так не пойдет что-то делать, пока его не попросишь (ну или не повесишь на cron своему клешнеботу задачу что-то периодически выполнять, например, мониторить курсы или искать желаемую точку входа в актив) Чуть-чуть погонял на реальном портфеле, буду дальше пользоваться на постоянке. 💻 Репозиторий (проще дать его агенту он сам установит) 🗯 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nyxandro/t-invest-skill/main/install.sh | bash (установка командой) 🎆 Репосты и звезды в github приветствуются.

+1

Просто лучший доклад от https://t.me/ai_grably Простыми словами про ошибки, которые все кругом делают в агентах, Коля как боженька молвит Обязательно найдите потом в записи и посмотрите

Доехали на Agentic Dev Conf! Если кто тоже тут, пишите звоните, ловите, пересечемся 🤙🏻 Концентрация шарящих за AI людей крайне высока, уже на улице дрались фанаты Fable против GLM, охране разнимать пришлось

☝🏻☝🏻☝🏻 Костя норм прособеседовал, по полной отжарил. И про ЗП было, и про то что делать джунам, и про то как качаться, и про многое другое. Классный разговор, сложные вопросы, спасибо Костя!

Запись нашего с Алексеем Остриковым стрима "Как нанимать AI-инженеров?". Также на YouTube (они в Телеграм тоже работают!) добавил тайм-коды. Пользуйтесь! Вот сколько тем обсудили за 2 часа стрима: 00:00 — Вступление 09:50 — Представление гостя 12:30 — Адаптация процесса найма в Яндексе 15:52 — Кто такой AI-инженер? 20:43 — Как использовать AI для своей профессии? 25:20 — Насколько нужен AI классическим IT-ролям? 27:27 — Как начать путь в профессию AI-инженера? 33:28 — Почему резюме уже не так важно 34:24 — Какие курсы изучать? 38:35 — Как пройти первичные фильтры? 43:13 — Может ли AI-инженер приносить компании деньги? 46:05 — Средний возраст AI-инженера, которого нанимал Алексей 49:50 — Как делать свою работу с помощью AI 51:50 — Можно ли полностью писать код AI-агентом? 54:11 — Лёша доказывает, что он не AI 55:20 — Насколько зрелый рынок найма AI-профессий? 57:55 — Лучший способ попасть в любую компанию 1:01:40 — Процесс найма AI-инженера 1:08:05 — Нужны ли тестовые задания? 1:12:07 — Если уже через 5 минут понятно, что кандидата хочется нанять 1:18:52 — Сколько зарабатывает AI-инженер? 1:23:50 — Какие профессии исчезают из-за AI? 1:29:20 — Вопросы от зрителей p.s.: срочно разыскиваю четырёх желающих подписаться на YouTube-канал, чтобы пробить планку в 300 подписчиков.

Это мы с Даней, нам по 20 лет, вместе прошли сквозь 4 недели лютого найма, молоды, свежи и полны сил! Месяц назад улетел пост большого найма, нас сразу завалило, выплыли мы лишь спустя несколько недель. Люди так обычно не делают, но сейчас я честно расскажу про все кишки процесса и дам воронки прохождения секций. Всего написали около 50 человек. Люди были из разных стран, городов, с разным опытом и всех возрастов, от 18 до 49 лет, мальчики и девочки. Первым шагом я кидал всем два вопроса на разгон, про уменьшение стоимости агента и измерение качества. Смотрел, насколько ответы глубокие, задавал дополнительные вопросы, иногда получались реально интересные диалоги. Вопросы не сложные, да и с GPT можно было поштормить, но тем не менее, на них нормально ответили лишь 36 человек из 50, то есть 28% кандидатов срезалось на самом безобидном этапе. Затем шли 2 секции, падали они случайно на меня и на Даню, но если человек заваливал первую, вторую мы не проводили. Иногда падало по 3 собеса в день, ничо так. 1. Секция по глубоким вопросам (до сих пор угораю по названию) Мы давали бизнесовый кейс, условно хотим преобразить один из сервисов Яндекса, давайте вместе продумаем первые шаги AI-агента. И результат надо было 1) придумать, 2) обосновать почему именно такие изменения, 3) рассказать как считать "полезность". Супер важный блок, по которому было видно, как человек упаковывает процесс в действия агента, как он мыслит, понимает ли всю картинку, быстро ли принимает решения. Это все было нужно, потому что наши задачи сейчас очень похожие - нам никто не спускает сверху задачи, мы копаем их сами. После продуктовой части мы переходили к техничке, и тут уже нужно было рассказать все детали реализации того что придумалось раньше, все кишочки. Какую модель возьмешь? Какой фреймворк? Какие тулы будут? Или скиллы? Или MCP? А память - БД или файлы? Какие таблички? Сколько истории передавать в контекст? Как компактизировать? Как избежать коллизий по инструкциям? А потом про качество и так далее.. Тут было невозможно выплыть без прошлого опыта именно разработки агентов. Те, кто их писал и отлаживал, проходили как нож сквозь масло, шутя отвечая на все вопросы. Но если опыт только теоретический, это было сразу видно. 33% людей секцию не втащили и на след этап попали 24 человека. 2. Секция по разработке AI-агента Ну как по разработке, скорее доработке. Вам прилетал zip архив с кодом агента, и задание на дописывание новых фич. Можно было пользоваться абсолютно всем, любыми кодексами, хоть голосом хоть жестами давая им задачи. Секция - прекрасная. Обожаю её люто ❤️ Её фишка в том, что если просто переложить задачу в кодекс как есть и даже если бот в итоге как будто "работает" - секция 100% провалена. Она была придумана так ловко, что кодекс идет по простому пути и делает лажу, а автор иногда даже не осознает, что получилось под капотом. Тут не буду раскрывать все детали, но секция раскрывает очень многое, её тоже почти невозможно подделать. Отлично видно, насколько у человека есть своё собственное понимание кода и процесса разработки, насколько он полагается на агента и в чем. Умеет ли иногда посмотреть код глазами. Как дебажит проблемы. Как подходит к анализу текущей логики и к постановке задач. И как распределит время, чтобы успеть всё за 60-70 минут. Секция срезала еще 60% кандидатов и в итоге её прошли около 10 человек. Что в итоге Секции условно можно было пройти от 1 до 5, и мы катили оффера тем у кого 5/5 или 5/4, а остальных ребят просили подождать, говорили если будет возможность постучимся позже. Сейчас найм почти закончен, вакансии мы почти все закрыли. До сих пор иногда кто-то пишет и мы проводим собесы, но планочка ещё немного поднялась. Так что если вы вдруг оттягивали, сейчас самое время 💯 И друзья, если мы кому-то не ответили, или остались вопросы/набросы, напишите в личку, всем отвечу за выходные. ——— Только что провели с Костей Дорониным стрим про найм AI инженеров, го смотреть! Пост у Кости: https://t.me/kdoronin_blog/1300 Стрим: https://www.youtube.com/live/d10JjNZnuxc?is=Q1jb7rqMcPFHHLYQ

Когда я был мелким и в первый раз оказался на большой конференции по Java, где были все звезды (Шипилев, Барух, Борисов), я чуть не лишился дара речи. Шли годы, кругозор расширялся, в поле зрения начали проникать другие конференции, в итоге пару раз попал на HighLoad++ (было сложно), а пару лет назад даже отстоял выходные на стенде Яндекса на TeamLead Conf, рассказывая всем про внутрянку логистики. А недавно, в середине апреля, ко мне постучался сам Олег Бунин. Я был немного в шоке, ручонки вспотели моментально. Если кто не знает Олега, он глава конференций Онтико - то есть как раз HighLoad, TeamLead Conf и многих других. Предложил он прелюбопытнейшую вещь - присоединится к новому экспериментальному Программному комитету, который будет формировать AI повестку в линейке конференций Онтико. Собственно думал я пару минут и сразу согласился, еще и денег не берут за участие. Оказалось, был подвох - помимо респекта и уважухи оказывается в ПК ещё нужно работать. Каждую среду вечером собирался звонок из пары десятков уважаемых людей, и начинались задушевные разговоры. Мы отсматривали заявки, дискутировали, выбирали между докладами про харнесс на n8n и как написать B2B Saas на qwen3-coder с zero-шота (шутки за 300 с утра, отличных докладов тоже было полно). То, что получилось, вы скоро увидите. Ближайшее расписание такое: - 22-23 июня: Highload++ в Питере, стрим внедрения AI в SDLC занимает 13 докладов, 6 воркшопов и 2 баттла (между кожаными и заменителями) AI программа тут, сайт конфы тут - 3 июля: Agentic Dev Conf в Москве, новая красивая чисто AI конфа, с запахом токенов, сгорающих внутри 150 sub-агентов, запущенных из Workflows в Клоде, три потока докладов и футболки «Думал в Fable попал?!» всем у кого нет американской прописки AI программа тут (и пополняется), сайт конфы тут Так что ребята и девчонки, хватит думскроллить новые твиты Бори Черного, Штайнберга и Карпатого, бегите летом на сильные AI конференции. В Питер не смогу вырваться, а вот на AgenticConf с удовольствием приеду, даже без костылей - доктор сказал пора уже от них избавиться. 🩼🩼🙅🏼‍♂️ ——— Остриков раздолбай, он про промокоды для подписчиков не подумал, так что любезно подрезаем промики по 15% у Кости Доронина, товарища по несчастью AI комитету Онтико: KDoroninFriends 🚨🚨🚨