Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing

🧠 Что важнее при выборе LLM Каждый новый релиз сейчас идёт по одному сценарию: больше параметров, громче запуск, выше ожидания. Но в продакшене важнее другое — сколько качества модель даёт за свои деньги и окупается ли эта разница. 🆚 В карточках — короткая выжимка из теста, где 6 апрельских LLM прогнали через один battle test и посмотрели не только на качество, но и на цену, скорость и value в реальной production-логике. Полный разбор с цифрами, сравнением и выводами — в статье по ссылке 📎 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_brawl

🔥 4 привычки кодеров Вот сколько общаюсь с разработчиками, постоянно слышу убеждение, что есть какой-то правильный способ писать софт. Все ищут секретную архитектуру, вылизывают паттерны, чтобы хоба и тимлид заплакал от счастья от твоего идеального кода. но, я собрал 4 привычки адептов «чистого кода», (которые обычно все практикуют) 🤡 • Бесконечный рефакторинг рабочего кода. Кажется, что так ты делаешь продукт лучше. Итог: жестко падаешь в перфекционизм. Переписываешь функцию по три раза, а бизнес ждет релиз. Закрываешь вкладку и в голове абсолютная пустота, время потрачено, а новых фичей ноль. • Упарывание в сложную архитектуру Сеньоры на ютубе обещают золотые горы, если внедрить микросервисы куда угодно. Итог: получаешь красивый overengineering-проект для мамы и 0 запущенных продуктов в срок, пока конкуренты клепают MVP на коленке. • Душные споры на ревью Неплохо, но как итог: ты пишешь полотна текста и тратишь часы на поиск глупой придирки к стилю, потому что банально фокус сместился с реальной задачи на эго. • Ручная микро-оптимизация Классика для тех, кто любит алгоритмы из универа. Итог: убиваешь дни жизни и выжимаешь миллисекунды, хотя бизнесу нужен был просто грязный, но рабочий скрипт еще вчера. Проблема в том, что ни один из этих путей не дает самого главного - скорости и проверки гипотез. Реальному рынку плевать на твой идеальный код за 3 дня. Бизнес предпочтет код от ИИ-агента за 5 минут, который уже завтра начнет приносить деньги. Хочешь обкатанный на нас лично и 100х учениках метод, как перестать кодить руками и начать делегировать задачи автономным системам? 👉 Заходи сюда, но у нас осталось всего 4 места, набор идет до завтрашнего дня. P. S. Если интересно еще что-нибудь почитать от меня, то заходите в «Азбуку Айтишника», там я рассказываю об айти-базе, также у меня там есть бесплатный гайд на 15 глав по ии-агентам

🖥 Claude теперь умеет работать с Blender Anthropic представила новые коннекторы для креативных инструментов, и один из самых интересных — Blender connector. ➡️ С ним Claude может работать со сценой через Python API Blender: анализировать и дебажить сцену, создавать новые инструменты и массово применять изменения ко всем объектам сразу. 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_flash

🐳 Шпаргалка с промптами для DeepSeek под разные задачи Внутри собраны примеры промптов под разные сценарии: тексты, резюме, продажи, разработка, обучение, контент и не только. 🔥 Плюс здесь есть полезная база по ролям, форматам ответа, тонам и даже простая схема для chain prompting — когда один запрос продолжается следующим и результат получается заметно сильнее. 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #cheat_sheet

🖥 NVIDIA открыла бесплатный доступ к 80+ ИИ-моделям Модели (DeepSeek, Kimi, GLM, MiniMax, Zhipu AI, Llama 3.1 405B, Mixtral) доступны через NIM API с OpenAI-совместимым endpoint. Полный каталог — по ссылке 🔗 Что по лимитам:

— 1000 запросов в месяц — около 10 запросов в минуту — банковская карта не нужна

Как подключиться:

— зарегистрироваться на build.nvidia — пройти верификацию по телефону — получить API-ключ — использовать endpoint: https://integrate.api.nvidia.com/v1

❗️ Автоматическая верификация не поддерживает номера +7, поэтому с российскими номерами могут быть проблемы. Кстати, если хотите глубже разобраться, как строить такие решения на практике, сейчас идёт набор на курс по ИИ-агентам ⚡️ Осталось 4 места, набор закрывается 30 апреля. 👉 Занять место по ссылке 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_flash

🗓️ Уже через пару часов стартует вебинар! Тема:

Как эффективно управлять контекстным окном LLM в мультиагентных системах и не сливать бюджет на токены

Ждем вас сегодня в 19:00 по московскому времени. Не пропустите начало, будет много практики! 👉 Успей занять место

🔥 Claude Code умеет больше, чем вы думаете Обычно сценарий один: Claude Code помогает, но быстро начинает жечь токены, повторяться, просить подтверждения на каждом шаге и хуже работать к концу сессии. 🔗 В этой статье — 10 настроек:

CLAUDE.md, settings.json, hooks, skills, sandbox, /compact, /clear, режимы effort и другие вещи, которые заметно меняют поведение инструмента в реальной работе

Сейчас решает не только инструмент, но и процесс вокруг него 👍 Кстати, на курс по ИИ-агентам осталось 4 места. Набор закрывается 30 апреля. 🔗 Успеть на обучение 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #ai_workflow

🤔 Почему диффузия до сих пор спотыкается о большие изображения Если очень просто, диффузия — это модели для генерации и обработки изображений, а тайлы — это куски, на которые режут большую картинку, когда целиком она уже не помещается в память.

На маленьких изображениях это почти не заметно. 🔵 Но на файлах в десятки мегапикселей вылезают старые проблемы: швы между фрагментами, разный цвет, сломанные текстуры и ощущение, что модель видит не одно фото, а набор отдельных кусков.

🔤 В карточках — краткая выжимка, почему это происходит и как можно сделать тайлинг умнее. А полный разбор со схемами, примерами и идеями — в статье по ссылке 🔗 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_dive

🔗 7 промптов, которые помогают сильнее упаковать себя в поиске работы 6️⃣ Резюме, которое проходит фильтр рекрутера:

Представь, что ты старший рекрутер, который просматривает 200 резюме в день. Перепиши мое резюме под позицию [целевая должность] в [тип компании]. Замени каждую обязанность на измеримый результат, убери все общее и сделай так, чтобы мою ценность невозможно было не заметить. Резюме: [вставь сюда].

2️⃣ Профиль hh, который привлекает рекрутеров:

Перепиши мой заголовок, раздел “О себе” и 3 ключевых блока опыта в моем профиле так, чтобы я лучше попадал в поиск рекрутеров на позицию [целевая должность] в [сфера или индустрия]. Сделай так, чтобы каждое слово имело вес. Текущий профиль: [вставь сюда].

3️⃣ Стратегия точечного поиска работы:

Я хочу получить должность [позиция] в [сфера или индустрия], [город / удаленно]. Составь план действий на 7 дней, ориентированный на [размер или тип компании], который включает: конкретные сайты для поиска вакансий, поисковые запросы и ежедневный список действий, которые я могу выполнить сразу.

4️⃣ Холодное сообщение для любого HR:

Напиши холодное сообщение для менеджера по найму из [компания] по поводу позиции [должность]. Начни с конкретного наблюдения о компании, свяжи эту мысль с моей ценностью и закончи простым и прямым запросом. Сообщение должно быть короче 80 слов. Мой опыт: [вставь сюда].

5️⃣ Сопроводительное письмо, которое действительно читают:

Напиши сопроводительное письмо на позицию [должность] в [компания], которое начинается с сильной мысли, а не с фразы “Я откликаюсь на вакансию…”. Свяжи мой конкретный опыт с точными потребностями компании и выстрой доверие. Текст до 200 слов. Мой опыт: [вставь сюда]. Описание вакансии: [вставь сюда].

6️⃣ Система подготовки к собеседованию:

У меня скоро собеседование на позицию [должность] в [компания]. Дай мне: 8 самых вероятных вопросов, сильную структуру ответа на каждый с опорой на мой опыт и 3 умных вопроса, которые покажут стратегическое мышление. Мой опыт: [вставь сюда].

7️⃣ Follow-up сообщение, которое помогает снова открыть диалог:

Напиши follow-up сообщение после [отклика / собеседования / нетворкинг-разговора] с [имя] в [компания]. В одном предложении подтверди, почему я подхожу, добавь новую ценную деталь, которую я еще не упоминал, и предложи понятный следующий шаг, не звуча навязчиво.

🐸 Библиотека ИИ для айтишников #prompt_lab

👐 OpenAI открыла Privacy Filter Это open-weight модель, которая умеет находить и маскировать PII прямо на устройстве, без обязательной отправки исходного текста в облако. Поддерживается контекст до 128 000 токенов, а сама модель достаточно компактная для локального запуска. Что она детектит:

— имена — адреса — почты — телефоны — URL — даты — номера счетов — секреты вроде API-ключей и паролей.

➡️ OpenAI пишет, что модель можно дообучать под свои сценарии. Privacy Filter не является гарантией анонимности 👤 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_flash