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

J
Java Code Geeks
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
T
Threat Research - Cisco Blogs
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
P
Proofpoint News Feed
月光博客
月光博客
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
T
Threatpost
NISL@THU
NISL@THU
宝玉的分享
宝玉的分享
S
Secure Thoughts
E
Exploit-DB.com RSS Feed
博客园 - 司徒正美
The Last Watchdog
The Last Watchdog
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
博客园 - Franky
V
V2EX
The Cloudflare Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
S
SegmentFault 最新的问题
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
I
Intezer
V
Visual Studio Blog
T
Tailwind CSS Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
G
GRAHAM CLULEY
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Scott Helme
Scott Helme
The GitHub Blog
The GitHub Blog
O
OpenAI News
M
MIT News - Artificial intelligence
博客园 - 叶小钗
T
Tor Project blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Help Net Security
Help Net Security
博客园_首页
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
Schneier on Security
Schneier on Security
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Latest news
Latest news
C
Check Point Blog
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Webroot Blog
Webroot Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
量子位
博客园 - 三生石上(FineUI控件)

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
Claude дал неправильную архитектуру. Настоящая ошибка была не в Claude
Владимир · 2026-06-15 · via Все публикации подряд на Хабре

Как Claude Code помог увидеть, что проблема была не в LLM, а в постановке задачи для embedded-деплоя

Один из моих крупных бизнес-проектов - разработка электроники и софта для БПЛА. Дошел до момента, когда на железе после MVP надо стало развернуть корректную воспроизводимую архитектуру деплоя. Конечно, я стал делать это Клодом. Для этого я попросил обнюхать весь проект.

Для понимания: проект действительно многосторонний. Ubuntu Linux, патченное ядро и драйвера, радио, сеть, несколько ролей у устройства, пачка собственного софта и утилит. Claude прочитал документы, нашёл скрипты, конфиги, тесты и выдал вполне осмысленный план.

Проблема была в том, что это был не план деплоя, а аккуратная раскладка всего, что он нашёл в проекте.

Снаружи похоже. В работе — не то.

Разница между списком компонентов и направлением деплоя

Разница между списком компонентов и направлением деплоя

Я попросил его систематизировать ответ. Стало еще аккуратнее, но не правильнее.

Тут и обнаружилась настоящая ошибка: я попросил результат, но не описал много необходимых деталей.

Для embedded-деплоя направление было таким:

1. Base system
   OS, kernel, kernel version, низкоуровневые зависимости

2. Platform layer
   радио, сеть, маршрутизация, системные сервисы

3. Device software
   основной софт устройства, оркестратор, прикладная логика

4. Extras
   тесты, диагностика, observability, дополнительные утилиты

Когда я явно описал эту схему, Claude выдал документ, который уже можно было использовать.

Не потому что модель внезапно стала умнее, а потому что задача наконец получила форму.

Как плохой ответ LLM помогает уточнить постановку задачи

Как плохой ответ LLM помогает уточнить постановку задачи

Промпт — это не заклинание. Это интерфейс к вашей модели задачи.

Если не сказать, как раскладывать задачу, LLM разложит её по-своему, дополнив все, что вы не указали, но реально нужно для решения задачи, своими измышлениями.

Поэтому подчас кажущийся плохим ответ LLM обычно даже полезен: он показывает, какие части задачи вы не сформулировали.

В моём случае Claude не столько ошибся, сколько честно продолжил мою недосказанную мысль. Своим способом.

Я попросил архитектуру, но не объяснил, в каком направлении раскладывать систему. И пока это направление не появилось, каждый следующий промпт только делал неправильный ответ аккуратнее. Не ведитесь на это!

Из моего опыта, в тч из текущего кейса видно, что самый "правильный" способ получить желаемое, явно указать:

Контекст
Цель
Направление декомпозиции
Слои
Ограничения
Ожидаемый артефакт
Проверка результата

Архитектура начинается не тогда, когда LLM пишет первый абзац. Она начинается, когда вы решаете, как раскладывать систему.

P.S. На самом деле, если честно, я все равно продолжаю работать в своем стиле: кидаю первичный запрос, через пару промтов понимаю, куда двигаться, формулирую корректно, и далее мы идем в нужном направлении. Есть люди, которые сначала выдают всю схему и сразу двигаются, куда надо. Каждому свое 🤷‍♂️

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.

0%Использую Telegram/Max бота0

0%Через сайт (chatgpt.com или другой модели)0

0%На компе Codex / Claude / OpenCode / VS Code и тп0

0%Не использую — это опасно0

0%Не использую — это вредно для ума0

Никто еще не голосовал. Воздержавшихся нет.