IT

Как вас обманывают на курсах по вайбкодингу Если бы мы с Ариной каждый раз рекламировали курсы по вайбкодингу, то уже бы озолотились Все вчерашние эксперты по продукту, крипте, личному бренду и прочему вдруг решили, что они шарят как быстро запускать ИТ-продукты Собственно, кроме как запускать они больше ничего и не знают. Ведь можно буквально несколькими промптами сделать так, что у тебя уже будет сайт с каким-то функционалом и даже можно будет скинуть на него ссылку (без рофла) Но достаточно ли этого? Я начал что-то пробовать с ИИ-разработкой еще когда чатГПТ только появился. Пользовался в формате «скажи какой код нужен» и потом копипастил его к себе в среду разработки, где что-то запускал С тех пор LLM и компании вокруг них сделали огромные шаги вперед и у нас появились скиллы, агенты и даже новые среды разработки Однако у ИИ есть коварный момент. Он делает х10 к компетентности или некомпетентности человека. Поскольку вам продают курсы по вайбкодингу люди, кто никогда не был разработчиками, то они в 100% случаях продают свою некомпетентность. Если чел всю жизнь был маркетологом, какой из него эксперт в разработке? Камон Например, я убежден, что лучший вайбкодинг это когда ты до определенного момента доводишь сам, а в какой то момент передаешь разработчику. Но это момент где-то на 1 млн р / мес выручки. До этого вполне можно запускать все самому. Но там есть куча подводных камней Как минимум, а как накатывать обновления так, чтобы все в проде не накрылось медным тазом? И вот элементарно даже этому не учат Сходил на парочку хайповых курсов: от лысых, волосатых, толстых и худых мужиков. Ну и дичь же они там рассказывают) Даже было несколько неловко смотреть как люди объясняли как вайбкодить НЕ говоря и слова про Docker. Хотя даже я, не разработчик, понимаю, что без него это гг, а не проект Короче, вайбкодинг это модное слово. Но вообще нужно учиться просто разработке с ИИ — агентской разработке Это когда ты сам код не пишешь, но управляешь агентами, которые это делают. А чтобы это уметь, нужно для начала понимать как вообще устроен флоу разработки от требований до деплоя. А вот этому уже никто не учит. Все продают вам воздух из трех вебинаров На интенсиве по кэш-машинке меня регулярно спрашивали, когда я сделаю что-то про вайбкодинг. Поэтому я решил кое-что рассказать, бесплатно Начинаю серию постов 🔥

Режимы работы Продолжаем про человека. ;) Мы проговорили, что находится у человека «под капотом». И да, большая часть решений и действий человека не является рациональными. Это надо взять как данность. Теперь же про то, как человек работает. Выделяют три режима работы человека 1. на основе навыков — автоматические, т.е. рефлекторные, бессознательные реакции. Это управление автомобилем на пустой знакомой дороге. 2. на правил. Например: управление машиной в незнакомом городе. Правила известны, но нужно увидеть знаки, осознать ситуацию, выбрать правильный режим действий.   3. на основе знаний. Управление машиной в незнакомой стране, с движением по другой стороне. Требуется полный контроль. Умение распознать знаки и опознать их, что им соответствует. Не сбиваться с правильной стороны дороги и т.д.  Каждому режиму работы будет соответствовать и свой тип ошибок и свое количество количество. Один из самых безошибочных режимов — это на основе навыков. Не нужно думать (а подключать думанье — требует затрат), комфортно, удобно. Но у этого режима есть свои недостатки — ряд ошибок случается именно в этом режиме. Работа в режиме правил зависит от тех правил, которые мы устанавливаем. Чем проще правила — тем проще и надежнее работает этот режим. Чем сложнее правила — тем больше этот режим напоминает работу в режиме знания. Тут возможны ошибки типа неправильного выбора правил или неправильно применения. Режим работы в области знаний — это область экспериментов и опытов, научных открытий и т.д. Там фактически невозможно гарантировать работу без ошибок.

Чтобы в продукте появилась новая функция, сначала нужно правильно сформулировать задачу разработчику (ну или нейросети). Один из подходов для этого - метод EARS (Easy Approach to Requirements Syntax). Этот метод позволяет формулировать требования к программным продуктам понятно, структурированно и без двусмысленностей. Разработал его в 2009 товарищ Алистар Мавин для компании Rolls-Royce. Вот, кстати, его сайт, там и про EARS есть. Метод выделяет пять основных шаблонов для описания различных сценариев поведения системы: 🔹Постоянные требования (Ubiquitous) действуют постоянно без условий - [Система] должна [действие]. 🔹Управляемые состоянием (State-driven) активны при определенном состоянии - Пока [состояние], [система] должна [действие]. 🔹Управляемые событиями (Event-driven): срабатывают в момент триггера - Когда [событие], [система] должна [действие]. 🔹Требования с доп. условиями (Optional-feature) применимы при наличии конкретной функции - Где [функция или возможность], [система] должна [действие]. 🔹Требования при нежелательном поведении (Unwanted-behaviour) описывают реакцию на ошибки - Если [нежелательное условие], [система] должна [действие]. Пример: Когда пользователь нажимает кнопку «Сохранить», система должна добавить вакансию в список избранного пользователя. Это требование понятно разработчику, тестировщику и заказчику. Вот тут подробнее. #process

Забавный факт: macOS хранит на локальном диске инфу о всей вашей активности за компом С точностью до секунды, какие приложения открываете, какие уведомления приходят, какие устройства подключены и тд Можно покопаться с агентом и найти для себя какие-то полезные инсайты:

[MACOS] Посмотри ~/Library/Application Support/Knowledge/knowledgeC.db и расскажи мне несколько интересных фактов

Я например даже не задумывался что у меня самые продуктивные дни недели это выходные ☕️ Кстати этот файл могут читать любые приложения котором выдан Full Disk Access, так что лучше отозвать доступ у тех которым не доверяете) На винде одного такого файла с данными нет, но можно попробовать собрать из разных мест:

[WINDOWS] Разбери UserAssist, папку Recent, историю PowerShell, базу уведомлений и журнал System, а если ты от администратора, то ещё и SRUM, и расскажи мне несколько интересных фактов о том, как я пользуюсь этим компьютером

@tips_ai

🇩🇪 Как полиция Германии читает Signal и WhatsApp*

Немецкие силовики нашли способ обойти сквозное шифрование в WhatsApp, Signal и Telegram без эксплойтов за миллионы долларов.

Таможенное криминальное управление Германии подключает свои рабочие компы как доверенные устройства через штатные веб-клиенты. 🔍Секретную директиву ведомства раскопало издание netzpolitik: метод обкатывали с конца 2023 года, а с августа 2025-го сделали стандартной практикой по тяжким статьям. Для того чтобы получить доступ к чужому аккаунту, силовикам нужно привязать свой рабочий компьютер через код из СМС, подтверждение в самом приложении или QR-код. Нужные данные они могут добыть с помощью фишинга, перехвата сообщений или получив физический доступ к смартфону (при изъятии или когда владелец отдает его сам).

🟦В одном и зслучаев семейная пара добровольно дала полицейским свои телефоны для снятия копий сообщений от дочери. Воспользовавшись моментом, следователи скрытно подключили их аккаунты к WhatsApp Web и обеспечили себе стабильный доступ к будущим чатам.

🟦Поскольку мессенджер считает привязанный компьютер доверенным, он беспрепятственно отправляет на него расшифрованные сообщения.

🟦Часто подгружается и старый архив: например, новый сеанс в Signal позволяет прочитать переписку за последние полтора месяца. Кроме того, функционал позволяет видеть список контактов и даже писать от лица жертвы.

Масштабы применения этого метода засекречены как гостайна. *корпорация Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России 🦔 CyberYozh

Решаем задачу по реверс-инжинирингу от Jane Street Jane Street время от времени выпускает крайне сложные челленджи по реверс-инжинирингу. Автор потратил на такой челлендж целый месяц, попутно написав собственный симулятор схем, свой язык для их описания и даже свой просмотрщик диаграмм, прежде чем признал, что готовые инструменты вроде surfer и GDS Viewer справятся лучше. Схема, которую предстояло разгадать, отвечает текстовыми сообщениями на поданные сигналы. Неверный пароль выдаёт TRY AGAIN, нулевой сигнал даёт EMPTY SKY, а сигнал из одних единиц оборачивается BIG BANG. Среди всех возможных значений входного сигнала есть только один вариант, на который схема отвечает иначе, и перебором его не найти. Узнаем, каким оказался этот пароль и что для этого пришлось провернуть с симуляцией.

Из чего состоит мой стэк ИИ-разработки на данный момент: 1. Основную работу выполняет Claude Code. У меня подписка Max. Вместе с налогами выходит 120 USD в месяц. Он закрывает все вопросы по веб и мобильной разработке, помогает с контентом, курсами, платформами и вообще всем. Если у вас есть карта ByBit и вы тратите по ней больше 500 USD в месяц, то можно получить кэшбек с подписки в 50 USD. 2. Изображения я генерирую через Gemini Flash Image, но не через прямой API-ключ, а бесплатно. Для этого вам нужно звести проект в Google Cloud и всем новым пользователям дается 300 USD, которые можно тратить на все возможности этого сервиса. Далее через Vertex AI и специальной настройки, я бесплатно использую модель для генерации картинок. Кредитов хватает на очень много изображений. Лимит только по времени. 3. На learn.rusau.net у меня есть озвучка клоном курсов, карточек, ассистента. Здесь тоже я работаю бесплатно вплоть до ноября через https://fish.audio/ru/blog/s2-1-pro-free-api/ Лайфхак: можно заранее записать самые популярные вопросы, ответы и сложить их в базу. Из дополнительного: 1. Есть подписка на Google Workspace, в которой есть Gemini Pro. Использую его когда нужно получить быстро овтет или разовую картинку. Но это редкий кейс. Подписка турецкая, так что 3 доллара в месяц меня не пугает. 2. ChatGPT Luna через апи-ключ у меня под капотом во всех ИИ-помощниках и аудиторах. За месяц уходят десятки центов на расходы. 3. Не ИИ, но инфраструктура у меня на Railway + зеркало для РФ + базы на cloudfare + роутинг и запасной хостинг на AWS. Примерно 50 долларов в месяц. И главный вопрос, который волнует многих: а это окупается? Учитывая, что все расходы на описанное сейчас это порядка 125 на ИИ и 50 на инфру долларов в месяц, то, конечно, окупается. Нейронки используются не для одного конкретного проекта, а вообще для всей моей работы: соцсети, курсы, ИИ-помощники, личная рутина, налоги, миграционные вопросы и еще куча всего. И это заменяет мне кучу платных подписок на другие сервисы, потому что такие же сервисы я разработал для себя. Единственное, что ИИ никогда не заменит, так это ваше время, идеи, тестирование. И все еще затраты идут в человекочасах, но там, где раньше я тратил месяцы на разработку, могут уходить дни, и самое главное: теперь есть возможность параллельной работы сразу над несколькими проектами.