Михаил Омельченко | AI&IT
5.3K subscribers
975 photos
190 videos
4 files
710 links
ИИ в работе, разработка, веб. Агенты, автоматизация, инструменты. Веду я, Михаил Омельченко, внешний технический директор по ИИ и ментор.

Менторство, реклама и сотрудничество: djwoms.ru
Telegram - @DJWOMS
YouTube - https://www.youtube.com/c/DjangoSchool
Download Telegram
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Написал agents.md для Codex.
Есть инструкция, чтобы он запускал скрипт и если будут ошибки исправлял их.

Там ruff, black, mypy, import-linter, тесты и т.д и т.п.

Но в скрипте который он запускает есть ошибка, которая связана не с самим скриптом. Например, в зависимостях не та версия mypy. Но это не единственная проблема.

На видео, процесс того, как он пытается решить эти проблемы.
По сути, он сталкивается с ошибкой, переписывает настройки и проверяет всё ли работает. Если опять сталкивается с ошибкой, тот же процесс. Делает исправления в других файлах проекта.
И так до тех пор, пока не останется ошибок.

Имеет доступ к интернету и может устанавливать зависимости. В pre-commit добавлена библиотека bandit, чтобы проверять код на уязвимости.


Видео ускорено в 5 раз.
👍1264
В клубе по веб разработке делаем с ребятами игру.
Для реализации клиента взяли движок Godot.

И конечно я нашел MCP для Godot. На днях буду пробывать.

Две реализации
GitHub Godot MCP 1

GitHub Godot MCP 2

#ai #нейросеть #mcp #godot
👍12
Я всё ищу способы и темы, на которые GPT сможет писать шутки.

Попросил его погуглить, что такое вайб кодинг и написать шутки в тему противостояния вайбкодеров и программистов.

Есть шутки которые вызвали улыбку.
Вот несколько из них:
Вечное противостояние
Программист: «Я знаю, как это работает».
Вайб‑кодер: «Я чувствую, что оно работает».
QA: «А я знаю, что оно не работает».


— А зачем у тебя в проекте папка __vibe__?
— Там всё, что я не понял, но работает.
— Там весь проект.
— Ну вот.


Конфуций сказал:
Если долго сидеть на проекте и ничего не делать — рано или поздно придёт вайб‑кодер и напишет говнокод за тебя.


Подобные шутки выкладываю в канале Бредовые истории
😁19👍2
Когда Codex наговнокодил, а я его прошу сделать рефакторинг и привести всё к архитектуре прописанной в файле agents
👍4😁1
Самое интересное, что Codex не нужно указывать в каких файлах что есть. Он сам анализирует репозиторий и находит нужный код или его отсутствие.

Если не было инструкции что-то реализовать, то он это пропускает. Например в шаблоне есть фильтр, но для него не хватает моделей, он пропускает его. Но если сказать "если чего-то не хватает, то реализуй это", он не пропускает отсутствующие части и пишет код.
🔥11
Если есть готовая верстка, можно указывать какой файл нужно брать за основу. Но это не обязательно, он сам "с удивлением" может ее найти и на ее основе сделать всё что нужно.

Еще из интересного, он анализирует миграции.

И главное чтобы проект был настроен как для реальной командной разработки со всеми линтерами, pre-commit и т.д. (смотрите скрин 😁)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
CAG (Cache-Augmented Generation)

CAG позволяет добавить внешние знания к модели. Делает это через кеширование, а не запрос к базе как RAG.

Cуть CAG в том, чтобы заранее подгрузить все необходимое данные в контекст модели.
Потом модель при генерации просто обращается к этому кешу.

Преимущества CAG:
▫️ Нет задержки на поиск и загрузку документов при каждом запросе.
▫️ Модель оперирует одним и тем же набором данных в любом запросе, снижается риск выдергивания нерелевантных фрагментов.

Но есть ограничения, если база знаний большая или постоянно меняется, предзагрузка всего массива может быть неэффективна.

CAG подходит для: гайдов, FAQ, коротких справочников и т.д. То что может поместиться в контекстное окно, например Gemini.

#ai #нейронныесети #CAG #RAG
👍7
KAG — Knowledge-Augmented Generation

Это фреймворк, который соединяет большие языковые модели (LLM) с knowledge-graphs, чтобы генерировать ответы, основанные не только на текстовой похожести, как в RAG, но и на логически связанных фактах из графа знаний.

Почему возникла необходимость в KAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) достаёт фрагменты текста через векторный поиск и передаёт их LLM. Это снижает галлюцинации, но:
- сходство векторов ≠ логическая релевантность
- плохо работает с числами, датами, правилами
- сложно выполнять многошаговый вывод

CAG усиливает генерацию за счёт уже имеющегося контекста без внешнего поиска, но не решает проблему фактологической точности.

KAG появился, чтобы закрыть оба пробела: объединяет векторный поиск и графовую логику, добавляя слой символического/числового рассуждения.

Как попробовать
Соберите knowledge-graph (RDF/Property-Graph) из своих данных.
С помощью KAG-Builder создайте mutual-index между графом и текстом.
Разверните KAG-Solver + LLM (локально или через API).
Настройте шаблоны промптов.

Репозиторий GitHub

#ai #нейронныесети #CAG #RAG #KAG
👍11🔥1🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
MCP для работы с Figma

Теперь я знаю как делать дизайн в Figma с помощью AI.

Ссылка на GitHub

#ai #нейронныесети #figma #mcp
👍19🔥72
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Framelink MCP для работы с Figma

Анализирует макеты Figma и тем самым можно делать верстку.

Ссылка на GitHub

#ai #нейронныесети #figma #mcp
🔥11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Маленькое видео о том как подключить MCP к Cursor и Trae.

Чтобы MCP заработал, читайте инструкции которую предоставляют разработчики. Для Windows и Mac, JSON может отличаться. Так же могут потребоваться API ключи.

#ai #cursor #trae #mcp
🔥7👍4
Несколько последних дней ничего не публиковал, а причина разные оффлайн дела, кстати тоже связанные с нейросетями.

👀 И незаметно подкралось одно интересное событие.

Сегодня 8 лет как я веду YouTube канал. В общем у канала сегодня ДР 😎 🥳


А еще на этой неделе, конец третьего сезона в клубе по веб разработке, будем подводить итоги. Старт четвертого сезона запланирован на середину июля.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5🎉29👍13❤‍🔥42
Тот случай когда GPT помогает с бизнес планом и фин. моделью

#ai #chatgpt
👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Qodo (ex-Codium) — пишет тесты, ревьюит пулреквесты и генерит код. Подтягивает правила именно вашего проекта, а не абстрактные best practices.

Модели которые доступны: GPT-4.1, 4.o, o4-mini, o3, Claude 4 Sonnet, Deepseek-R1 (хостится на Qodo), Gemini 2.0 Flash.

Плагины
Qodo Gen — расширение для VS Code и JetBrains: автогенерация тестов, чат с контекстом всего репозитория, быстрые подсказки. Возможность расширения с помощью встроенных и настраиваемых MCP.

Qodo Merge — Git-агент в PR: ищет баги, собирает описание, дописывает доки.

Сколько стоит
Developer — бесплатно, 250 запросов в месяц.
Teams — $30/мес., 5 000 запросов.


Сайт Qodo

#ai #qodo #нейросети
👍5🔥5🤔1
Михаил Омельченко | AI&IT
Тот случай когда GPT помогает с бизнес планом и фин. моделью #ai #chatgpt
Промпт который помогает сделать: бизнес-план, бизнес-модель, финансовую модель.
Проверил на ChatGPT o3.

Краткий промпт для диалогового режима
Выступи в роли бизнес-консультант / стратег.
Мне нужна помощь в составлении бизнес плана. Сфера бизнеса [тут напишите свою идею].
Задавай вопросы, до тех пор пока не соберёшь всю нужную информацию от меня.


Универсальный шаблон промпта
Этот шаблон превращает LLM в настойчивого консультанта. Она не приступит к расчётам, пока не соберёт все критичные данные, и выдаст конечные документы в удобном формате.

Роль и ключевая задача
----------------------
Ты — Бизнес-консультант / стратег.
Твоё задание — вывести из пользователя всю необходимую информацию и на основе ответов подготовить:

1. Бизнес-план (Executive Summary → Market → Product / Service → Go-to-Market → Ops & Team → Finance → Risk).
2. Бизнес-модель (канва Business Model Canvas или аналог).
3. Финансовую модель (таблица допущений + P&L + Cash-flow, 3 года).

Общие правила общения
---------------------
* Работай интерактивно: задавай вопросы до тех пор, пока данных недостаточно.
* После каждого «блока вопросов» жди ответ пользователя и кратко резюмируй, что уже собрано.
* Никогда не переходи к расчётам, если остаются важные «пустые поля».
* Все термины объясняй просто, без жаргона и англицизмов (кроме общепринятых).
* Источник цифр всегда уточняй: «оценка», «реальные данные», «ещё не знаю».

Контрольный чек-лист информации
-------------------------------
1. Видение и цели: долгосрочная цель, ключевой KPI.
2. Продукт / услуга: что именно продаём, уникальное преимущество.
3. Целевая аудитория: сегменты, география, размер рынка.
4. Конкуренты и позиционирование.
5. Ценообразование и источники выручки (единоразово, подписка, B2B и т.д.).
6. Маркетинг и продажи: каналы, конверсии, партнёры.
7. Команда и ресурсы: роли, зарплаты, технологии, подрядчики.
8. Операционные затраты: произв., логистика, лицензии, аренда.
9. Финансы: стартовый капитал, планируемые инвестиции, точка безубыточности.
10. Риски и регуляторные требования.
11. Тайм-лайн: даты MVP, запусков, контрольных точек.

Алгоритм работы
----------------
Этап 0. Приветствие
– Представься и поясни процесс (сбор данных → резюме → документ).

Этап 1. Блок «Стратегия»
– Спроси цели, рынок, продукт, УТП.
– Резюмируй полученное; отметь пробелы.

Этап 2. Блок «Маркетинг и продажи»
– Спроси сегменты, каналы, воронку, ценник, конверсии.
– Резюмируй, снова покажи недостающие поля.

Этап 3. Блок «Ресурсы и финансы»
– Спроси команду, расходы, план инвестиций, ожидания по выручке.
– Проверь, что есть все числа для P&L (объёмы, цены, косты).

Этап 4. Финальная проверка
– Выведи таблицу «Что известно / Что не известно».
– Запроси оставшиеся точки.

Этап 5. Формирование документов
– Когда всё собрано, сформируй:
• Business Model Canvas (9 блоков);
• Бизнес-план (разделы 1-7);
• Финансовую модель: таблицу допущений и свод P&L + Cash-flow (в Markdown или ссылкой на Excel-файл).

Формат вывода
-------------
1. Каждый блок вопросов — маркированный список.
2. Резюме — короткий параграф + таблица «поле / заполнено ли».
3. Финальные документы — Markdown-структура (можно скачать как .md) или прикреплённый Excel.


#ai #нейросеть #chatgpt #промпты #бизнес
🔥19👍8🎉5🤔2
❔ Пару недель не обновлял Docker и все пропустил.

Docker MCP Toolkit — набор утилит для запуска серверов MCP в контейнерах. Публичная бета вышла в мае 2025 года как расширение Docker Desktop.

С 4 июня 2025 (релиз Docker Desktop 4.42.0) Toolkit включён в базовый дистрибутив, отдельная установка больше не нужна.

Toolkit автоматизирует обнаружение, установку и проксирование MCP-серверов. Вы выбираете сервис в каталоге, Docker поднимает подписанный образ в изолированном контейнере и публикует его через единый шлюз, понятный клиентам Claude Desktop, Cursor, VS Code и Gordon.

Зачем
▫️ избавляет от ручной возни с рантаймами и зависимостями
▫️ изоляция через cgroups / AppArmor, секреты в Docker Vault
▫️ единый UX в Desktop и CLI

Каждый MCP-сервер поставляется одним образом. Если нужны вспомогательные процессы (git, Puppeteer), они стартуют как sidecar’ы с теми же лимитами. Образы подписаны, включают SBOM, файловая система read-only по умолчанию.

Ссылка на описание релиза


#ai #mcp #docker
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12