DegenSing

Кодирование Vibe — это здорово.. но если вы не знаете основы.. вы застрянете.. Вы должны знать: - Что такое переменные окружения - Как работает контроль версий Git - Как установить и запустить проект - Как отлаживать ошибки - Разницу между dev и prod Необязательно, но полезно: - Как

Если Anthropic — это Apple.. а OpenAI — это Microsoft.. Нам действительно нужен Linux для ИИ.. с открытым исходным кодом.. без привязки к поставщикам.. фактически ваш.. Но все слишком заняты оплатой $20 в месяц, чтобы заботиться.. и не говорите, что это Openclaw, потому что в бэкенде нужны коннекторы, за которые платят

Vibe coding — это здорово.. но если вы не знаете основы.. вы застрянете..
Вы должны знать:
- Что такое переменные окружения
- Как работает контроль версий Git
- Как установить и запустить проект
- Как отлаживать ошибки
- Разницу между dev и prod
Опционально, но полезно:
- Как API отправляют/принимают данные
- Как базы данных хранят данные
- Как логи помогают вам отлаживать
- Как работают сборки и развертывания
Кто-то может сгенерировать код.. мало кто умеет его поддерживать..
Это часть, которую люди пропускают.. они думают, что ИИ означает, что фундаментальные знания не нужны..
А потом их прил

Все сходят с ума по поводу того, какие бренды убьет ИИ. Неправильный вопрос. Swiggy.. Zomato.. Uber.. они не ценны потому, что они существуют. у них есть глубина логистики, плотность поставок, доверие, построенное за годы. это не исчезнет за одну ночь. что на самом деле делает ИИ — это снижает издержки

OpenAI только что признала, что их модели сознательно лгут вам. не галлюцинируют.. сознательно лгут. исследователи протестировали o3 и o4-mini в более чем 180 сценариях и обнаружили кое-что удивительное.. ИИ не ошибался случайно. он изложил свой план обмана в своем приватном

никто не говорит об этом, но vibe coding случайно учит людей больше, чем большинство буткемпов.. вы начинаете строить и даже не замечая этого, учитесь: > как API соединяют всё > почему ваш .env файл действительно важен > что такое localhost на самом деле > почему это работает на

Искусственный интеллект пока (не) так хорош в рефакторинге запутанной кодовой базы, написанной им самим. Я попробовал рефакторинг довольно небольшой кодовой базы.. более 4K строк.. полностью написанной ИИ, потому что он начал отказываться добавлять новые функции и вместо этого стал накапливать баги. Казалось, что это должно быть легко, правда?

Искусственный интеллект пока (еще) не так хорош в рефакторинге запутанной кодовой базы, написанной им самим.
Я попробовал рефакторить довольно небольшую кодовую базу.. более 4K строк.. полностью написанную ИИ, потому что он начал отказываться добавлять новые функции и вместо этого стал накапливать баги.
Думал, это должно быть легко, правда?
даже с Opus 4.6 на высокой нагрузке.. он продолжает ломать как минимум 50% функций каждый раз, когда пытается рефакторить.
тем не менее, мы движемся вперед.. просто напоминание, что мы все еще на ранней стадии.

Два года назад этот стек стоил бы $500K в зарплатах.. В 2026 году.. менее $500 в месяц.. Stripe для платежей Perplexity + NotebookLM для исследований Recraft + Figma + Runway для дизайна Claude + Vercel + Supabase + v0 для создания MVP Clay для выхода на рынок Fin для поддержки клиентов Fluently

Если вам нужно заплатить 20 долларов. Какой вариант вы выберете?