A H

Software engineer

[A H @dev_null_007]

Сходил на собес. Приятная дискуссия, как в старые времена. Мне понравилось. Пригласили на следующий этап с СТО. Посмотрим.

[A H @dev_null_007]

@hellzau AI зомби сразу налетели как коршуны.

[A H @dev_null_007]

@mohuhol @GorkiM8 Заебали со своими напоминаниями, как-будто у нас спрашивали заходить через РБ или нет. Шмыганули как мыши, во время учений.

[A H @dev_null_007]

@stop_trezvost Попробовал сегодня ваш Тульский пряник - такой химозы я не ел ни разу. Так что мы остаемся при своём квасе, а вы кушайте свой пряник ))

[A H @dev_null_007]

@JoannaSukku Поздравляю, желаю успешного прохождения испыталки.

[A H @dev_null_007]

@seostock За 1000 мы и сами на работу выйдем.

[A H @dev_null_007]

@umay__fm В it нет работы, зачем туда переть детей.

[A H @dev_null_007]

@xyendelson Нихуя себе философ.

[A H @dev_null_007]

@olly_sav Сын в следующем году поступает, крайне сложно определиться. Начал даже посматривать в сторону строительных инженерных специальностей. А глядя на разруху в IT не могу ему советовать идти по моим стопам. Вообщем, сложный вопрос.

[A H @dev_null_007]

@NahuiGPT Так это уже тухлячок, spec driven development давно в ходу.

[A H @dev_null_007]

@mr_mig_by Колол?

[A H @dev_null_007]

@SwedPaul Оно, стоило один раз променять работу в солидной компании на сомнительную шарагу по причине «не могу релоцироваться» как вся карьера пошла коту под хвост. Горький опыт.

[A H @dev_null_007]

@vladkozulya 1. Проблема добраться до HR.
2. Даже после личного контакта, например, в телеге зачастую получаешь просто гостинг и дело не доходит даже до собеса. Это при 20 годах опыта, faang в CV и т.п.

[A H @dev_null_007]

@aectann001 @kleschby Попробуй сейчас найти работу в IT ))

[A H @dev_null_007]

@abstract_artem Интересно, а чем отличается встроенная поддержка кэша в gradle от вашей?

[1red2black | AI / ML / BigData | RU @1red2black]

Как получить тревожку. Подписаться на GLM, точней на их Coding Plan.

В документации написано тарификация по запросам, а не по токенам. И дальше это можно считать двумя способами:

1) На самом деле это всё-таки токены, и их документацию просто писали идиоты, вводящие пользователя в заблуждение

2) Это отдельные промты, и это кошмар.

В пользу первого варианта то, что в opencode-glm-quota фактическое окно лимита называется буквально "5h Token" и показывается как Token Used: 12,500,000 / 40,000,000. Никакого "счётчика промтов" в этой телеметрии нет вообще - есть только токенный бюджет (5 часов + недельный) и отдельно счётчик MCP.

Это еще нужно проверить. Но представим, что они пошли по плохому варианту.

(Всегда остается вызов по API, но по API ты точно не хочешь их звать, потому что GLM 5.2 все еще стоит внушительных денег: $1.40 за миллион входных токенов и $4.40 за миллион выходных.)

Это означает, что нужно делать крайне контр-интутивную вещь: хуячить максимально жирные толстые запросы, которые выгребают любую ерунду, и что нужно, и что не нужно. Всё в дом, всё в семью. Это противоречит рефлексам, приобретенным от общения с Claude/GPT, где ты считаешь каждую буковку. Ты превращаешься буквально таки в бабку с синдромом паталогического накопительства.

Во-вторых, это означает, что охуенная стратегия использовать рекурсивные вызовы агентов (типа RLM) здесь не работает! Нужно чтобы модель если и спавнила что-то, то спавнила сама (без помощи харнесса), чтобы это всё ложилось в один промт.

Кажется, это нужно использовать так: план пишется любой нейросеткой, а дальше GLM используется для задач "бабки накопительницы" - длинных рефакторингов, дип рисёча (но нужно впихнуть его целиком в один промт), и так далее.

Самое дикое в этом сценарии лично для меня. Как вы знаете, я пишу пакетный менеджер для промтов (VibeVM) и его система сборки целиком была заточена под минимизацию контекста. Оно очень аккуратно подгружает в контекст агента только те пакеты и модули, которые реально нужны для работы.

При оплате по запросам, а не по токенам, этот паттерн использования полностью ломается. Чтение каждого микрочанка дополнительной информации будет стоить как 1 полноценный промт, может даже больше (смотря что нужно харнессу).

В подписку входит всего 4,000 вызовов WebReader/WebSearch MCP в месяц на максимальном плане (100 на Pro, 100 на Lite). Это значит, что подгрузку документов из интернета лучше не делать встроенными средствами модели, а сразу бить её по хребтине жёсткими промтами и заставлять качать файлы из интернета с помощью харнесса.

По сути, VibeVM должен начать работать как статический компилятор: пройтись по всему коду, всем спецификациям какие нужны и не нужны, склеить их статически в один чанк и послать вместе с задачей как пейлоад. Также сходить по всем ссылкам в интернете, какие вообще могут прийти в голову после чтения файлов.

Если используется AI Native Rust и AI Native Typescript, задача упрощается, потому что я могу находить релевантный код программно, всего за 1 tool call. Часть массивных рефакторингов, которые обычно занимают десятки тысяч токенов, тоже можно делать полностью программно за 1 tool call. Не то чтобы это кому-то в мире в целом поможет - я с трудом представляю людей, которые побегут переписывать свои проекты на мои "AI-Native языки".

Но в целом, это позволило бы сделать VibeVM лучшим инструментом при использовании GLM, и вообще этого дикого способа тарификации по промтам, вместо тарификации по токенам. Потому что это фича, которую можно запилить практически бесплатно, динамически подменяя все ссылки в графе на тип static вместо любого другого типа.

Будет та же проблема, что в Java, когда мы используем статические переменные при компиляции Java в exe-файл через GraalVM, но это же LLM, она как-нибудь разберется. В крайнем случае, просто "украдем" у GraalVM ее систему разметки динамики и будем платить за нее дополнительными вызовами.

Впрочем, звучит это как-то излишне антиутопично. Становиться лучшим в концлагере оператором газовой камеры как-то не хочется. Надеюсь, это просто глупые формулировки в документации, и всё это выяснится на практике.

[A H @dev_null_007]

@olgazju Мясорубка, это сплошь и рядом.

[A H @dev_null_007]

@Iseeker33 @Alcospb Подъехала свежая статистика: 60% вновь нанятых срезают на испыталке. Годом ранее это было 20%. Люди стали хуже? Нет. Просто компании включили режим мясорубки: не так спросил, не то сказал, совершил ошибку - пошёл вон.

[A H @dev_null_007]

В 2011 уже имея приличный опыт в бэкэнд разработке софта решил состряпать собственный стартап. Пилил по ночам в течении почти года. Круто прокачался в фронтэнде, девопс, тогда входил в моду AWS. Проект получился технически, но опыта в маркетинге и продвижении не было. Но не суть.