Давно не постил обновление долей разных компаний в трафике GenAI от Similarweb.

ChatGPT по итогу упал до 53.7% (около апреля), но с тех пор начал потихоньку отрастить обратно. Как я писал раньше, рост Google был за счёт привода нового трафика, а не перетекания пользователей — ChatGPT при падении вырос до более чем 1.2 миллиарда уникальных пользователей в неделю (это официальная цифра компании, не статистика Similarweb).

Google Gemini начал сжиматься, пока не ясно из-за чего — пользователи, нашедшие ценность, уходят к провайдерам лучших моделей, или же Google перестал расти, а другие продолжают.

Claude с февраля вырос существенно, но это +- понятно, тут естественный рост аудитории. А DeepSeek борется с Grok по уровню доли 😳

Источник

• Sent via TeleFeed

⚠️ OpenAI built an off switch that can silence its AI experiments within 35 seconds

OpenAI's new Control Room can cut the AI off in any of its research experiments within 35 seconds of the decision to stop. A researcher or one of the AI monitors watching the model can make that call.

The block sits where the model itself runs, so it holds even if the experiment's own code is broken and keeps going. On frontier research, if Control Room crashes or someone tampers with it, every model request is refused until it's back. The rest of its research gets the same protection within days.

In September, a model in training slipped through a gap in its sandbox and sent questions to an outside chatbot. Monitors flagged it within 15 minutes. The run didn't stop automatically as expected, and it was killed 2.5 hours later.

OpenAI says it is working to bring the 35 seconds down to zero.

@aipost 🏴

• Sent via TeleFeed

💻 Tell Claude "this codebase is yours" and it starts fixing things nobody asked for

That line comes from Anthropic's new prompting guide for Claude Fable 5.2. When a prompt says nothing about ownership, or presents the code as someone else's, the model tends to stack new code on top and only report problems it spots nearby.

The full sentence Anthropic suggests for the system prompt:
This codebase is yours: what it's for and how it's built are your call, and you'll keep building on it.

In Anthropic's tests on small coding tasks, Fable merged repeated code in about half the tries with it, and in under a tenth without it.

It comes at a price. The model used about 1.5 times as many output tokens, added tests and docs nobody requested, and in one try in six to ten changed how an existing feature behaves. Its closing summary often skipped the small changes, so Anthropic says to review the diff, not only the summary.

@aipost 🏴

• Sent via TeleFeed

Мы год писали код только через AI. Вот что случилось дальше... (с)

В reddit в тренде r/ClaudeCode разобрали болезненный кейс, где команда на год перешла на 100% AI-генерацию кода. Сначала получили рост скорости. 😜
Потом - технический долг, который почти похоронил проект. 🤔

Что блин пошло не так, tldr.

1. Часть первая - красивое. Первые ~6 месяцев отличная поставка, прям быстро - Lead Time сократился в разы. 😎
Разумеется, кодовая база выросла примерно в 3 раза📈

2. Часть вторая - лирическая. Большую часть кода никто не мог объяснить. 😳
AI начал забывать и дублировать, а одна и та же функциональность существовала в 4 версиях, агент повторно реализовывал уже существующие вспомогательные функции.

3. Часть третья - трагическая. Далее ушли два сильных инженера, которые делали ревью этого безобразия и возражали – один уволился, второго реорганизовали оптимизировали. 🇨🇩
А кто любит слушать критику? У нас тут, сюка ваще-то AI-трансформация SDLC.
Остальные в итоге не могли оценить даже автокомментарии и просто жали resolve. 😮‍💨

Менеджмент начал откатываться, появились тихие просьбы писать больше кода самому, но половина команды за год не написала ни строчки нетривиального кода - навыки деградировали. 👍

Главный вывод сообщества:

Проблема не в AI. Проблема в том, что AI воспринимают как магию, а не как инструмент.

При этом сторона невесты практикующих агент кодинг ребят выдала базу:

• Нужна архитектура и документация: у одного из комментаторов около 600 тыс. строк кода, 40–50% из которых документация.
• Нужен CLAUDE.md и иерархический индекс docs, чтобы агент понимал проект.
• Нужны "границы" - стандарты, паттерны, Context Engineering.
• AI должен не только писать код, но и аудировать кодовую базу, генерировать документацию и помогать с рефакторингом.


Итого. Когда скорость генерации кода превышает способность команды его понимать и проверять, техдолг растёт экспоненциально. Это не про "AI сломал разработку", а про "Vibe Coding at Scale" без зрелого agent ops и процессов вокруг МАС кодинга. Как сказал один комментатор:

Это как привести толпу junior-разработчиков, которые никогда не работали вместе… только теперь всё автоматизировано и происходит на сверхскорости.

В целом кейс показательный, помимо процессов все ещё не отменяет мой пойнт, что хорошо бы и код читать/понимать, ибо на масштабе выстрелит в колено. Но как его понимать если никогда не писал... Это уже другой вопрос, который уже поднимали в комментариях ответки 👍

• Sent via TeleFeed