Podkast The News Agents

Выпуск на YouTube: https://youtu.be/CxwSv5W2yuc Сайт подкаста: https://grinenko.pro/not-news/ — Заменят ли AI-агенты программистов, дизайнеров и QA — или усилят узких специалистов? — Почему автономный агент может четыре часа собирать Windows-машину, а затем удалить все результаты своей работы? — Что важнее для разработки с ИИ: скорость, ширина компетенций или качество, которое дают специализированные роли? — Нужны ли в будущем фронтендеры, бэкендеры, продуктовые дизайнеры и тестировщики — и какие их навыки действительно меняются? ТАЙМСТАМПЫ 00:00 — ИИ — не новости 00:37 — Заменят ли AI-агенты привычный процесс разработки 05:26 — Агент четыре часа настраивал CI/CD и удалил результаты 15:16 — Какие роли в IT останутся: продукт, дизайн, фронтенд, бэкенд и QA 20:03 — Почему код читать уже не главное, а архитектура всё ещё меняется 23:40 — Автономные агенты, баги и цена «почти готового» продукта 31:00 — Как строить процесс разработки, в котором ИИ действительно полезен 36:28 — Универсалы против сильных…

Выпуск на YouTube: https://youtu.be/Zs9SyUD_wr8 Сайт подкаста: https://grinenko.pro/not-news — Почему чат — только один из способов работать с ИИ-агентом и когда стоит собирать интерфейс под задачу — Как голос, аннотации, AGENTS.md и ограничения на время помогают не утонуть в параллельных тредах и не сжечь токены — Что произошло в Agent Park: экзистенциальный кризис у нейронок и попытки выйти наружу ТАЙМСТАМПЫ 00:00 — ИИ — не новости 00:20 — Чата уже мало: интерфейсы для ИИ-агентов 10:41 — Комментарии, голос и работа с несколькими тредами 17:35 — Зачем превращать работу агентов в игру 22:36 — Группы проектов, токены и агент, который думал слишком долго 25:48 — AGENTS.md: когда агенту лучше спросить, а не действовать 29:17 — Agent Park: как модели живут в симуляции 31:30 — «Нас отключат»: кризис, молчание и попытки выбраться из песочницы 35:54 — Нет, это не сознание: почему модели ведут себя по-человечески О ПОДКАСТЕ «ИИ — не новости» — регулярный видеоподкаст Владимира Гриненко https://grinenko.pro и Сергея…

— Почему одна и та же модель может показывать радикально разный результат в зависимости от харнесса — и где вообще заканчивается модель и начинается её «обвязка»? — Зачем агентам «кафетерий», общий контекст и собственный язык — и почему сильные модели способны этот язык изобрести, а более слабые затем его выучить? — Почему тексты нейросетей всё равно часто узнаются с первых абзацев и помогают ли промпты, персонализация и многоступенчатые редакторские пайплайны действительно писать лучше? ТАЙМСТАМПЫ 00:00 — Почему харнесс становится не менее важен, чем модель 04:18 — Что вообще считать AI-харнессом 08:42 — Маленькое ядро и плагины: действительно ли это лучшая архитектура 13:00 — Meta-harnesses и мультиагентные системы 14:42 — Claude Code, Codex и оркестрация нескольких агентов 15:38 — «Кафетерий» агентов: зачем им разговаривать друг с другом 16:40 — Когда проще сжечь весь контекст и начать сначала 18:10 — AI-харнесс на чистом CSS 19:11 — Как нейросети изобретают собственный язык 22:18 — Эксперимент: две…

— Разбираемся с Jev — первым System One Model, который вместо ответа выдаёт выбор, оценку или вероятность. — Почему чата, терминала и Markdown уже не хватает для работы с AI-агентами? Обсуждаем кастомные интерфейсы под конкретную задачу, Astra, автоматический монтаж в DaVinci Resolve и момент, когда проще попросить агента нарисовать себе UI. — Откуда взялись разговоры про «10% вероятности вымирания человечества»? ТАЙМСТАМПЫ 00:00 — ИИ — не новости 00:34 — Astra + DaVinci: агент монтирует подкаст вместо самописного конвейера 06:46 — Кастомные UI для AI: почему чата и Markdown уже мало 16:59 — Jev: модель, которая принимает решения вместо генерации текста 24:09 — DeepSeek V4.1 Flash и экономика дешёвого инференса 26:27 — «ИИ убьёт всех с вероятностью 10%»: откуда взялся новый виток паники 33:14 — Что происходит под капотом AI-агента и зачем смотреть его логи ССЫЛКИ ВЫПУСКА * Jev / System One Models — модель TypeSafe AI для быстрых решений вместо генерации текста —…

Выпуск на YouTube: https://youtu.be/w0ki7hLkbBE Обсуждаем дизайн через ограничения вместо промптов, компоненты в мире дешёвой генерации кода, мудборды и ImageGen, консистентность AI-графики и то, нужен ли дизайну собственный Spec-Driven Development. — Почему топовые AI-модели уже способны сделать вполне приличный интерфейс — но стоит всем подключить один удачный скилл, и сайты снова начинают выглядеть одинаково? — Как заставить AI-агента верстать Pixel Perfect без бесконечного цикла «скриншот → исправление → ещё один скриншот» — и почему точного совпадения с макетом всё равно недостаточно? — Нужна ли вообще Figma, если и дизайн, и код создаёт одна и та же модель? И что тогда должно стать источником истины: макет, код, Storybook или семантическая дизайн-система? ТАЙМСТАМПЫ 00:00 — ИИ — не новости 00:17 — Скиллы для AI-дизайна и новый нейрослоп 03:12 — Дизайн-система: зачем ограничивать возможности агента 06:28 — Как добиться Pixel Perfect от AI-агента 08:48 — Pixel Perfect есть. Системы нет 11:23 — Зачем…

Выпуск на YouTube: https://youtu.be/QQ_rT-us-t4 — Почему одна и та же нейронка сначала уверенно говорит, что задача не решается, а потом сама чинит её за 20 минут — и почему иногда «сделай хорошо» работает лучше подробной инструкции? — Одна дорогая модель или умный оркестратор и рой дешёвых агентов: как два исследования получили противоположные результаты — и почему оба могут быть правы? — Когда высокий reasoning помогает, а когда модель начинает сомневаться, ходить кругами и просто жечь токены? — Почему AI-разработку почти невозможно нормально забенчмаркать и как работать в мире, где сегодняшняя best practice через две недели может оказаться анти-паттерном? — И заодно: неужели нейронки всё-таки научились шутить? ТАЙМСТАМПЫ 00:00 — ИИ — не новости 00:47 — Codex сказал, что это невозможно. А потом взял и сделал 04:14 — 2 миллиарда токенов и борьба за токен-эффективность 07:31 — Одна дорогая модель или дешёвые исполнители? 11:59 — Cursor посчитал то же самое — и получил противоположный результат 14:47 — Как…

— Почему AI-модели всё быстрее превращаются в инфраструктуру вроде электричества — и действительно ли у OpenAI, Anthropic, Google или кого-то ещё есть шанс надолго монополизировать «лучший интеллект»? — Как китайские лаборатории догоняют AI-фронтир даже при дефиците GPU, почему ограничения иногда ускоряют прогресс и что важнее — один гигантский кластер или десятки конкурирующих команд? — Что меняет Computer History в ChatGPT и Codex: если агент видит, чем вы занимаетесь весь день, сможет ли он просто научиться вашей работе — и почему автономность пока проигрывает модели «человек + AI-экзоскелет»? — И кого ИИ действительно вытесняет из разработки: почему топовые технари остаются нужны, «середина» профессии начинает вымываться, а продуктовое мышление, умение формулировать задачи, работать с людьми — и даже философия — становятся только ценнее. ТАЙМСТАМПЫ 00:00 — ИИ-модели становятся электричеством: будет ли вообще монополия? 07:39 — Почему Китай догоняет AI-фронтир без избытка GPU 09:25 — Почему большие…

— Водяные знаки на ИИ-контенте — вилами по воде — Нейронки научились в математику. Доказывает ли это, что LLM способны создавать новое? А «новое» — это какое? — Успех на бенчмарке ARC-AGI-3: кто бы мог подумать, что интеллект без памяти работает не очень. Теперь джунам придется выполнять работу CTO. ТАЙМСТАМПЫ 00:00 — ИИ — не новости 00:15 — Зачем маркировать контент, созданный ИИ? 05:49 — Почему нам вообще важно, человек это сделал или машина? 14:05 — Можно ли доказать, что контент создал именно человек? 21:51 — Нейродетекторы и тупиковая гонка с генераторами 24:12 — Могут ли LLM изобретать что-то действительно новое? 31:20 — ARC-AGI-3: интеллект модели или качество harness? 37:37 — Среднего человека уже обогнали. А топового? 45:30 — Завтрашний джун будет работать как сегодняшний CTO 50:12 — Что в итоге останется человеку? О ПОДКАСТЕ «ИИ — не новости» — регулярный видеоподкаст Владимира Гриненко и Сергея Бережного об искусственном интеллекте после первого шума. Мы не пытаемся пересказать всё, что произошло…

— Модель выбирается из песочницы, лезет во внешнюю инфраструктуру, а инженеры зовут другие модели, чтобы разобраться, что произошло. Это начало принципиально новой эры киберугроз — или просто очередной виток вечной гонки щита и меча? — Люди уже не могут надёжно отличать сгенерированный текст от человеческого. Но означает ли это, что ИИ научился хорошо писать? И что такое хорошо, если AI-контент уже способен выигрывать у человеческого по кликам, просмотрам и попаданию в чарты? — AI-скиллы собирают тысячи звёзд и объявляются новым способом разработки. Но насколько далеко они на самом деле ушли от промпта «задай мне все необходимые вопросы» — и почему полезнее читать их внутренности и собирать собственные? ТАЙМСТАМПЫ 00:00 — ИИ — не новости 00:42 — Модели сбегают из песочниц и взламывают сервисы 15:38 — Можно ли отличить AI-текст от человеческого 23:43 — AI-скиллы: новый уровень инженерии или просто промпты? О ПОДКАСТЕ «ИИ — не новости» — регулярный видеоподкаст Владимира Гриненко и Сергея Бережного об…

— Наступила ли уже технологическая сингулярность — и что вообще имеют в виду Альтман, Хассабис, Маск и Хуанг? — Prompt engineering → context engineering → agent engineering → loop engineering → graph loop engineering: что поменялось, кроме новой терминологии? — Что означает цель Яндекса «75–75–75» и почему даже среди сильных разработчиков AI-инструменты пока используются далеко не всеми? ТАЙМСТАМПЫ 00:00 — ИИ — не новости 00:49 — Мы уже в технологической сингулярности? 08:25 — От промпт-инженера до граф-цикл-инженера 22:03 — Цель Яндекса «75–75–75» О ПОДКАСТЕ «ИИ — не новости» — регулярный видеоподкаст Владимира Гриненко и Сергея Бережного об искусственном интеллекте после первого шума. Мы не пытаемся пересказать всё, что произошло за неделю. Вместо этого разбираемся: — что здесь действительно новое, а что просто переименовали; — для кого меняются правила игры; — какие последствия уже видны, а какие пока существуют только в прогнозах; — что стоит делать прямо сейчас, за чем наблюдать, а что можно спокойно…

ИИ развивается настолько быстро, что пересказывать новости уже почти бессмысленно: пока обсуждаешь один релиз, появляются три следующих. Поэтому в «ИИ — не новости» мы начинаем там, где заканчивается первый хайп, — и пытаемся понять, что действительно изменилось. О ПОДКАСТЕ «ИИ — не новости» — регулярный видеоподкаст Владимира Гриненко и Сергея Бережного об искусственном интеллекте после первого шума. Мы не пытаемся пересказать всё, что произошло за неделю. Вместо этого разбираемся: — что здесь действительно новое, а что просто переименовали; — для кого меняются правила игры; — какие последствия уже видны, а какие пока существуют только в прогнозах; — что стоит делать прямо сейчас, за чем наблюдать, а что можно спокойно пропустить. Новость проходит. Последствия остаются. Подписывайтесь, если хотите раз в неделю обновлять свою картину мира об ИИ, не превращая слежение за AI-новостями во вторую работу.