Как вайбкодинг с AI-агентами влияет на удовольствие разработчиков от процесса написания кода
Использование AI-агентов для написания кода автоматизирует процесс разработки, но лишает программистов удовольствия от самостоятельного поиска решений и создания архитектуры. Смещение фокуса на проверку сгенерированного кода и тестов ставит вопрос о том, как технологии меняют восприятие профессии.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Руководство по сборке llama.cpp и локальному запуску сервера с моделью
Опубликована вторая часть руководства по настройке локального AI-стека на базе llama.cpp. В материале рассматривается сборка проекта, выбор параметров запуска, ограничение памяти и развертывание встроенного веб-сервера. Это позволяет запустить чат с локальной нейросетью через стандартный веб-интерфейс llama.cpp.
Руководство по сборке локального AI-стека: запуск LLM на CPU
Опубликована первая часть руководства по запуску локальных языковых моделей на CPU. В материале кратко рассматривается стек технологий и приводится план реализации кейса.
Критерии приемки AI/ML-проектов: определение качества и фиксация в договоре
Оценка работы нейросетей отличается от классической разработки из-за вероятностного характера их результатов. ML-инженер компании Далее делится способами измерения качества AI/ML-решений и фиксации условий сдачи проектов в договоре.
В релизе LiteLLM 1.107.0 обнаружили стилер учетных данных
Версия litellm 1.107.0 на PyPI и одноименные Docker-образы оказались заражены стилером учетных данных. LiteLLM является популярным open-source LLM-шлюзом, хранящим ключи к вендорам моделей, и это уже второй подобный инцидент с компрометацией проекта за год.