惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
V
Vulnerabilities – Threatpost
Security Latest
Security Latest
T
Threatpost
L
Lohrmann on Cybersecurity
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Cyberwarzone
Cyberwarzone
S
Securelist
A
Arctic Wolf
W
WeLiveSecurity
Help Net Security
Help Net Security
Last Week in AI
Last Week in AI
H
Hacker News: Front Page
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 聂微东
博客园_首页
NISL@THU
NISL@THU
N
News and Events Feed by Topic
博客园 - 【当耐特】
S
Schneier on Security
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Cloudbric
Cloudbric
P
Privacy International News Feed
小众软件
小众软件
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
宝玉的分享
宝玉的分享
Latest news
Latest news
美团技术团队
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
S
Security Affairs
月光博客
月光博客
M
MIT News - Artificial intelligence
GbyAI
GbyAI
D
Docker
IT之家
IT之家
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
K
Kaspersky official blog
WordPress大学
WordPress大学
V2EX - 技术
V2EX - 技术
L
LINUX DO - 最新话题
P
Proofpoint News Feed
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
J
Java Code Geeks
I
InfoQ

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Миллион клодобезьян: естественный отбор вайбкодинга
Ansud · 2026-05-09 · via Все публикации подряд на Хабре

Миллион клодобезьян: естественный отбор вайбкодинга

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение5 мин

Охват и читатели947

Мнение

На дворе май 2026 года, весь интернет заполнен статьями вида «Я запустил клод и написал свой аналог ОченьИзвестнойПрограммы». Вокруг бегают 100х девелоперы, которые на самом деле больше менеджеры, не имеющие отношения к нормальной разработке софта. Все удивительно продуктивны, гитхаб загибается от миллионов новых гениальных проектов и светлое будущее с косой уже стучится в каждый дом инженеров ПО.

Однако, что-то все же не так. Особенно ощущение не так появляется, когда ты начинаешь пытаться повторить эти успешные успехи, обмазавшись курсами по вайбкодингу. Делаешь все по лучшим практикам, но через пару недель выкидываешь уже второй прогоревший насквозь стул.

И вот, в момент очередной тревожной бессонницы, вместе с мыслями о будущей жизни в коробке из под холодильника вместе с котами, меня посетила идея посчитать насколько все может быть плохо в этом мире. Раз у нас модели — это вероятностная поделка, то и оценивать буду их тем же оружием. Цифры взяты с потолка, никто мне их не предоставит в здравом уме. Но выглядят плюс-минус правдиво, а формулы не меняются. Можно поиграть с входящими вероятностями и подумать.

Итак, без маркетинговой шелухи, честно, с гремлинами и гоблинами, погрузимся в слоеный пирог маяка надежды.

Очень полезный агент, приносящий пользу конкурентам

Есть несколько способов совершить что-то очень деструктивное. Классический rm -rf, который наверняка закрыт во всех агентах даже уже не промптами, но все еще может сработать, find . -delete спрятанный в неожиданном месте, terraform destroy, kubectl delete namespace или скейл в 0, походы в базу с TRUNCATE. Ну еще можно улучшить соединение с работающей VM, прописав в правилах фаерволла доступ для 0.0.0.0/0. Вариантов уничтожения и раскрытия ваших данных очень много. Иногда даже можно удалить все безвозвратно вместе с бекапами.

Значит, надо взять какие-то цифры и посчитать насколько вероятно уничтожить все. Еще раз отмечу, что цифры просто придуманы, но выглядят более-менее правдиво. Итак, что мы имеем: для одного пользователя риск на одну операцию будет равен вероятности галлюцинации модели P_{fatal} умноженную на вероятность деструктивной галлюцинации P_{err}, умноженной на вероятность пропуска ошибки через фильтры P_{miss}, умноженной на вероятность пропуска деструктивной операции оператором P_{human}. При этом отдельно отмечу, что в реальности эти вероятности зависимы, что делает общую вероятность фатальной ошибки выше. Но, для простоты расчетов и уменьшения придумывания цифр, пусть эти отказы будут независимы. Итак, формула:

P_{fatal} = P_{err} \times P_{destr} \times P_{miss} \times P_{human}

Допустим глючит модель с вероятностью P_{err} = 0.03 , при этом деструктивные глюки бывают с вероятностью P_{destr} = 0.001, обвязка клода пропустит это с вероятностью P_{miss} = 0.05 и абсолютно правый, но усталый от нейрослоповых гоблинов оператор, пропустит ошибку с вероятностью P_{human} = 0.15.

Посчитаем (конечно же при помощи нейросетей, кто же в мае 2026 считает на калькуляторе, как животное?) Итоговое число будет P_{fatal} = 0,000000225. Можно расслабить булки, нам ничего не грозит! Ага, как бы не так. Это вероятность фатальной ошибки одной операции. Допустим средний уставший оператор делает около 20 запросов в день. Ну и у клода таких операторов много. Очень много. Но нам хватит всего одного миллиона. Отсюда глобально ожидаемое количество инцидентов в сутки будет считаться как то так: E = (U * O) * P_{fatal}, где U = 10^6 — число пользователей клода, O = 20 — среднее число запросов в сутки. Считаем… E = 4.5. Ой. Кажется раз в сутки у нас происходит 4.5 инцидента среди всех пользователей клода. Уже более пугающе, хотя мы то знаем, что нас это не коснется. Мы не такие и вообще отрицаем эти противные цифры. Это будет с кем-то другим, плохим, но точно не с нами. Но повод задуматься, конечно уже есть.

Почему же мы этого не наблюдаем? Во-первых, потому что автор старый зануда, который ничего не понимает в новых технологиях признаться на весь мир в том, что ты тупой — невероятно сложно. Во-вторых, это происходит чаще всего у обычных людей, которые не сносят регион в амазоне, а просто уничтожают свой комп и результаты своего труда. И, в третьих, такие команды возможно исполняются в песочницах и банально не могут уничтожить ничего, кроме собственного достоинства.

Живите теперь с этим удивительным знанием, а я посчитаю что точно случится с выучившим питон и уехавшим в Мюнхен вайбкодером.

Кидаем в кастрюлю по одной макаронине

Допустим Principal SWE, AI Visioner & Innovator Вася или Петя, а лучше пусть будет Сигизмунд Аристархович с тремя месяцами курсов о питоне устроился в Мюнхене в небольшой банк. Ему выдали модный макбук, подписку на клод и сервис по учету рабочего времени уборщиц правого крыла третьего этажа. И сказали: «Герр Сигизмунд, извольте реализовать функциональность учета времени и левого крыла третьего этажа». Что же может быть проще! Закатал рукава, протер кнопки 1, 2, 3 и Enter и сделал запрос в клод. Что-то вышло. Потом еще и еще… и еще… и там уже второй этаж надо добавлять. Работа кипит! 10000х продуктивность, все четыре клавиши уже стерлись до лампочек!

А я, как старый зануда, решил посчитать.

Допустим галлюцинирует клод с вероятностью q_0 = 0.0001. Это не деструктивное действие и код выглядит как настоящий , но радости не приносит, пишется жадным нейрослоповым образом, с комментариями, питоновским кодом в шелл скриптах и сотней повторов, но без маркетинговой шелухи, что главное. И это очень даже консервативная оценка, так как у Сигизмунда ОКР и он весьма аккуратен. Итак, пишет промпты, болтает с клодом о гремлинах, а код пишется шаг за шагом. Вероятность ошибки на каждом новом шаге все та же - каждый шаг добавляет еще 0.0001 к шансу следующего сбоя. Только вот проблема - этот код строится на всем предыдущем коде. Можно привести аналогию с башней из кубиков: нулевой стоит твердо и четко, второй тоже, десятый уже менее устойчив, а к 50 башня таки падает. В целом, так как код чуть сложнее кубиков, то количество связей будет расти квадратично относительно размера. Но мы добрые, поэтому рост будет линеен, а значит каждый следующий шаг k привносит ошибку с вероятностью p_k = k \cdot q_0. Итоговая вероятность выживания проекта после n шагов — это произведение вероятностей успеха на каждом шаге:

P_{survival}(n) = (1 - p_1) \cdot (1 - p_2) \cdot \dots \cdot (1 - p_n) = \prod_{k=1}^{n} (1 - k \cdot q_0)

Очень страшно, да и считать такое неохота, поэтому слегка упростим жизнь. Поскольку k \cdot q_0 — величина малая, можно использовать логарифмическое приближение:

\ln(P_{survival}(n)) = \sum_{k=1}^{n} \ln(1 - k \cdot q_0) \approx -q_0 \sum_{k=1}^{n} k

Вспомним школу и сумму арифметической прогрессии и получим что для n шагов логарифм вероятности выжить будет (опять же приблизительно)

\ln(P_{survival}(n)) \approx -q_0 \frac{n^2}{2}

Дальше долго и упорно высчитываем на каком шаге вероятность проекта остаться в живых составит 0.001 (да, мы верим в Сигизмунда Аристарховича и чудеса и что проект при вероятности выжить в 0.1 еще хорошо работает, а вот при 0.001 уже нет). Подставляем значения в формулу

\ln(0.001) \approx -0.0001 \cdot \frac{n^2}{2}

Запихиваем в нейросеть, она пишет пару скриптов, считает и получает n \approx 372. Таким образом, среднее время жизни системы — около 372 итераций. Упс. Ну можно еще позанудствовать и прикинуть, что до примерно 118 итерации будет все более-менее хорошо, если клод не решит переписать всю кодовую базу. А вот дальше накопление макаронин в кастрюле уже перестанет быть набором отдельных макаронин, а станет лапшой. Которую невозможно не то что поддерживать, ее понять становится невозможно ни Сигизмунду Аристарховичу, ни клоду с его бесконечными md файликами, скиллами и spec driven development. В общем, все радостно и с грохотом разваливается под собственным весом. Если брать все те же 20 правок в день, то через неделю проект начнет растекаться, еще через полторы недели он будет работать только при помощи ежеутренней молитвы Сигизмунда Аристарховича. Причем на этом этапе любая попытка поправить учет времени в левом крыле приводит к самопроизвольному увольнению уборщиц в правом. Так что получив первую зарплату за месяц наш герой ударяется в бега, дабы злые уборщицы его не нашли и не побили. Ну а проект переименуют в FUBAR и отправят навсегда в бекап.

Конечно все это мои выдумки: тесты, линтеры и прочие злые типизаторы не дадут проекту превратиться в FUBAR за месяц. На это потребуется слегка больше времени. Но, итог един — это все равно не спасет от того, что зарплата младшего заведующего по пыли станет зависеть от цвета шрифта в логах, внесенное в очередном приступе решения задачи клодом.

Мораль? Да нет никакой морали, каждый решает лично для себя как писать код и что делать с вездесущим ИИ. А что будет дальше — покажет только время, чай не первый раз прорывные технологии заменяют людей.