Новое

Прикольно, как меняются технические аудиты.

Сейчас мы делаем технический аудит и план технического развития бизнесу, которому почти 30 лет. Десятки репозиториев на разных языках, большАя часть логики в сотнях хранимых процедур и триггеров в монолитной MSSQL базе.

За 4 недели архитектор смог разобраться на уровне, который раньше занял бы полгода минимум.

При этом, если раньше мы готовили PDF файлы и схемы, которые читали люди, то теперь мы собираем папку с анализом исходников, папку с анализом базы (один файл на хранимку или таблицу), и так далее. Все зависимости, вся логика проекта — в текстовых описаниях. Ну и файл с описанием, что мы делаем и для чего, конечно. Все это в гите, с контролем версий.

А дальше подключаем этот репозиторий к Claude code и задаем вопросы по проекту: «как устроена логика ценообразования», «на что повлияет изменение параметра Х», реестр рисков и так далее. Ответы проверяют живые инженеры — так мы оцениваем качество нашей базы знаний.

—

Если раньше мы оставляли пусть хорошо и с любовью написанные, но документы и делились пониманием в разговорах, то теперь мы как будто оставляем своего цифрового двойника, который будет продолжать отвечать на вопросы заказчика даже после окончания аудита.

Эту базу знаний будут использовать не только для этого рефакторинга, но и для онбординга новых специалистов.

—

Через 4 недели работы, мой архитектор взял 2 недельный отпуск. Мы дадим свои рекомендации и закончим аудит уже после его возвращения.

Скорость работы увеличилась в разы, но нам, людям, все ещё нужно время, чтобы новые знания уложились в голове. Нужно время, чтобы понимание проросло в нас. Слово «проросло» точно отражает то, что этот процесс нельзя ускорить усиленной работой. Можно только создать условия и не мешать. Раньше это происходило естественно, теперь нужно специально делать перерывы.

—

Раньше я гордился тем, какие четкие, ясные, красивые диаграммы сервисов мы рисуем. Теперь их заменили полностью автоматизированные mermaid схемы. Генеральную схему всего бизнеса таким образом мы пока не нарисовали, она получатся совершенно неудобоваримая. Это ограничение технологий или отражение внутренней сложности бизнеса? Пока что ее нет и у нас в голове, так что это открытый вопрос.

—

Делюсь тремя файлами: Claude_md — общие правила игры для модели, а ещё файлы с целями и принципами этого аудита.

Гендир Shopify (а это, на минутку, главная платформа для интернет-магазинов в мире, 7500 сотрудников, капитализация 160 миллиардов долларов), взял autoresearch Карпатого и своими руками запустил его на liquid — систему шаблонизации магазинов на Shopify.

Система провела 120 автоматизированных экспериментов в попытке ускорить загрузку страниц. В результате получился PR (пул-реквест, омоним пиара) на 93 коммита.

Нейросеть ускорила загрузку страниц в два раза. Тоби признает, что там есть overfitting, когда страница оптимизирована под конкретный тест, но есть и куча хороших идей, о которых они раньше не думали. И это не вайбкодинг, а полностью автоматизированная разработка софта под конкретную метрику, причем на кодовой базе, которую 20 лет писали руками очень хорошие программисты. Всё в open source, можете посмотреть сами.

В общем, если у тебя есть конкретное число и механический способ что-то поменять в системе и измерить изменение этого числа — то нейросеть может его оптимизировать. Ребята заопенсорсили всю свою обвязку, pi-autoresearch. Описываешь ей свою задачу, метрику, как запустить код и дальше всё работает самостоятельно.

Интересно, что в очередной раз речь идет о проекте, щедро покрытом тестами (у liquid 974 юнит теста). Вот мы с Федей всю жизнь кричим о важности тестов, и внезапно это оказалось даже полезнее для нейросетей, чем для людей.

Тоби, конечно, не стандартный CEO крупной компании и раньше что-то прогал, но в ноябре, с появлением крутых нейросетей, количество его коммитов выросло в разы.

Мы тоже активно экспериментируем с этими подходами, если есть похожие задачки — обращайтесь!

Умер создатель quicksort’а Хоар.

Говорят, когда Дейкстра был при смерти, его спросили, что делать с архивом переписки, на что профессор ответил «оставьте письма Тони, остальное можно сжечь».

Хоар создал язык CSP (communicating sequential processes), с помощью которого до сих пор описывают параллельные процессы; Erlang, Elixir (и каналы в Go) — внуки его идей. Он выбрал кучу ключевых слов (case, new, null), которыми мы пользуемся каждый день.

А еще он был учеником Колмогорова! В Оксфорде учил греческий, латынь и философию, во флоте выучил русский и приехал по обмену в МГУ заниматься теорией вероятности и машинным переводом. Quicksort он придумал как раз для поиска слов в словаре.

—

Вот цитата из его лекции при получении премии Тьюринга (компьютерная Нобелевка).

Есть два способа писать программы: один — сделать программу такой простой, чтобы было очевидно, что в ней нет ошибок. Другой — сделать ее такой сложной, что в ней нет очевидных ошибок. Первый способ гораздо сложнее. Он требует того же умения, рвения, проницательности и даже вдохновения, как открытие простого закона физики, который лежит в основе сложных феноменов природы. [И никакой комитет не сделает нужных компромиссов в разумное время, хорошие программы создают одиночки и слаженные группы]

✽✽✽

Есть люди (1, 2, 3), которые пытаются решить проблему ИИ совсем с другой стороны. На этих выходных, компания Cortical Labs анонсировала строительство дата-центра для человеческих нейронов.

Это те самые ребята, которые вырастили нейроны человека в пробирке и подключили их к цифровому интерфейсу. 2 недели назад они показали, как научили эти нейроны играть в DOOM. 200 тысяч человеческих нейронов в системном блоке!

Если вы подписаны на замечательного ютубера Thought Emporium, то наверняка видели, как это, в принципе, можно сделать в даже в домашней лаборатории (видео 1, видео 2).

Но то были эксперименты безумного ученого, а тут коммерческие железки и специальные дата-центры для облачного доступа!

Основной кайф — в потенциальной энергоэффективности. Сейчас мы используем супер мощные чипы для моделирования процессов в мозгу, которые работают на совсем других физических принципах. Может оказаться, что вырастить нейроны в пробирке дешевле и проще.

✽✽✽✽

По фундаментальным новостям пока все, завтра расскажу про практические и поделюсь, как мы теперь делаем технические аудиты с помощью нейросетей. Надеюсь, что за ночь не начнется новая война, а то я что-то плохо на них реагирую.

Наблюдаем конец миропорядка в прямом эфире. Я потихоньку выхожу из из оцепенения, поделюсь новостями мира технологий.

✽

История Anthropic с американскими военными развивается предсказуемо: Минобороны разорвало контракты и формально объявило Антропик угрозой цепочкам поставок, компания обжалует это решение в суде. Эти же контракты, в этот же день, Пентагон заключил с главным конкурентом — OpenAI. Конечно же, Сэм Альтман вел переговоры задолго до, а президент OpenAI пожертвовал в предвыборный фонд Дональда Трампа 25 миллионов долларов. 10 Альтманов из 10.

Официальное заявление Anthropic по поводу военных:

1. Мы против того, чтобы следить за американцами, за остальным миром двумя руками за (и уже следим)

2. Мы против того, чтобы сейчас делать полностью автономных дронов убийц, потому что модели пока ещё не достаточно хорошие. Предлагали Пентагону поработать над этим, но они отказались :(

Хорошее заявление, всё проясняет.

Джек Дорси (создатель твиттера, а теперь глава платежного бизнеса Block) уволил сегодня 4 тысяч из 10 тысяч сотрудников.

Он конечно пишет ‘intelligence tools paired with smaller and flatter teams, are enabling a new way of working which fundamentally changes what it means to build and run a company’, но я бы скорее обратил внимание на то, что до пандемии у него в компании работали 4000 человек.

Во время нулевой процентной ставки он нанял 6000 человек, а теперь, когда деньги опять стали дорогими, так же уволил половину. VibeCEO, vibe-капитализм. После анонса, акции выросли на 24% процента.

Зачем писать твиты без заглавных букв мне не до конца ясно, но я и не CEO-визионер.

«Интересная» ситуация между американскими военными и Anthropic.

Они подписали контракт на поставку ИИ для нужд армии. Теперь военные требуют, чтобы им можно было не следовать стандартным правилам пользования сервисом (Usage Policy).

Anthropic согласен подвинуться, но хочет внести в договор пункты о том, что их искусственный интеллект нельзя использовать для массовой слежки за американцами и для автономных роботов убийц.

Министерство войны США (они недавно официально переименовались) в ответ грозится не только разорвать контракт, но еще и воспользоваться законом о военном производстве, который позволяет правительству заставлять коммерческие структуры выполнять заказы критичные для оборонки.

А ещё министр пугает эту американскую компанию тем, что её внесут в чёрный список правительства США (объявят supply chain risk, так обычно делали с китайскими компаниями), так что с ними не сможет работать ни один бизнес, который исполняет контракты для государства.

Вы наверняка слышали, что программисты теперь встанут перед таким же выбором, перед каким стояли физики при создании ядерной бомбы. Обычно об этом рассуждают философы, которые ничем не рискуют. А тут ведущая компания в области ИИ может не только потерять большой контракт, но вообще перестать существовать в привычном нам виде. И всё это практически в прямом эфире.

Дальнейшее чтение: позиция EFF (всё предсказуемо), бодрый разбор Astral Codex Ten, который я кратко пересказал выше, и подробный текст от Цви Моушовица.

Публичные API ключи гугла, те, которые разработчики используют для вставки Google Maps карт себе на сайт, могут использоваться для доступа к перепискам с Gemini (ИИ от гугла) и скачивания загруженных туда файлов; а ещё с помощью этих же ключей можно пользоваться ИИ Gemini от имени создателя сайта (и гугл потом выставит им круглый счет за это).

Разработчики сообщают о счетах на десятки тысяч долларов.

Исследователи нашли уязвимость с ноябре 25го и гугл уже почистил большинство ключей, но если вы настраивали гугл-карты у себя на сайте или пользуетесь Firebase и включили на этом же GCP проекте Gemini API — стоит его выключить и перенести в отдельный проект.

🤯

Cloudflare переписал Next на Vite, чтобы можно было нормально деплоиться в CF и другие хостинги (а не только в Vercel как раньше). Назвали vinext.

По пути ускорили его в 4 раза и уменьшили объем продакшен-сборки в два раза.

Ах да, сделал это всё один инженер за неделю с помощью нейросетей. Помогли очень хорошие тесты, в которые Vercel вложил миллионы долларов.

Несмотря на продакшен-пользователей (cio.gov), это экспериментальный софт. Главное: не понятно, что будет дальше с поддержкой и развитием. Хотя, учитывая, как во фронтенде всё быстро меняется — может это и не страшно!

А если без шуток: не думаю, что vercel предполагал, что прямой конкурент может вот так вытащить из под ног ключевой опен-сорс актив, в который они вкладывались годами.

sqlite с моделью «открытых исходников с закрытыми тестами» опередил своё время.

—

Друзья, завтра выступаю на конференции AI hard fork! Она уже вовсю идет, спешите успеть на классных докладчиков!