Latest posts
Programming Mentor
21 Sept, 17:58
На fwdays Academy опублікували мій курс по Greenfield проєктам, він зроблений на основі живого курсу, але відео записані під відеокурс.🤔 Запускаєте новий проєкт з AI, але замість системи виходить vibe coding з непередбачуваними агентами? 👉 AI дає справжній приріст швидкості лише тоді, коли навколо нього збудована правильна інженерія.🎬 Формат: відеозаписи та матеріали. Навчайтеся у зручний час і в своєму темпі! 👉 Детальніше: https://bit.ly/4cTqa2IРезультат курсу: 🎯 перший задеплоєний продукт уже після першого модуля: не demo, а реальний прод 🎯 Spec Driven Development як основа: від PRD до імплементації без хаосу і технічного боргу 🎯 мультиагентна оркестрація з паралельним виконанням в ізольованих worktrees 🎯 guardrails, code review та fast feedback loops 🎯 власний агент на базі OpenClaw / NanoClaw, вбудований у ваш продукт як Agent SkillЩе від мене персональний промокод
Programming Mentor
21 Sept, 17:52
jevЯкщо ви слідкуєте за новинами, то вже бачили багато інфи про jev. Це нова моделька, але не LLM - текст чи якийсь контент не генерує.Робить буквально три речі: відповідає на питання так / ні, робить вибір зі списку, а також проставляє оцінку за шкалою. Також кожна відповідь має ймовірнісну оцінку, за якою можна зрозуміти наскільки модель у ній впевнена.Це не є щось принципово нове, модель відноситься до категорії моделей-класифікаторів, які були ще до LLM. Також всі ці задачі можна робити за допомогою LLM, але це відносно повільно і дорого.Новизна в тому, що автори відполірували своє рішення, знайшли вдалі кейси застосування і викотили як готовий продукт у вигляді API.Швидкість та ціна завжди вирішують, а з jev прискорення та здешевлення може бути в сотні/тисячі разів, і саме це відкриває зовсім нові області застосування, про які ми раніше навіть не задумувалися.На сайтіTypeSafe AIExample use cases - TypeSafe AIExplore TypeSafe use cases by industry and turn promising ideas into software workflows.Programming Mentor
7 Sept, 12:21
Як запустити LLM локально?Після публікації мого відео про Qwen 3.8 27b виникло багато питань до того як запустити, які конкретно ваги, параметри і т.д.Насправді відповідь я дав ще у відео - я сам взагалі не заморочувався з підбором параметрів, запустив Claude Code в авто режимі і просто попросив підібрати найкращий варіант для мого заліза, ще додав, що я хотів би контекстне вікно побільше.Ось буквально такий промпт: “use llama.cpp to run best fit qwen3.8-27b model for my machine, focus on large context window”.Потім ще потрібно було uncensored модель, то попросив аналогічно (цікаво, що хоча один з тестів такої моделі провалився, але для моєї реальної задачі все спрацювало).Ось попросив зробити Claude Artifact, там є деталі кому цікаво (взагалі дуже подобається фіча з артефактами) https://claude.ai/code/artifact/26dc2ff8-6a90-48ee-a2fa-9b11fa81ac21Сьогодні за цим же принципомclaude.ai27B in 16GBProgramming Mentor
4 Sept, 11:20
Свіже відео на каналі - найбільш цікава LLM модель сьогодніСьогодні зранку засняв відео, а вже вдень довелося ганяти abliterated модельку для задач, з якими відмовлялися працювати інші, у тому числі оригінальна моделька. Задача була виконана, і це все на одній відясі з 16Gb VRAM, просто знахідка, а не модель.https://youtu.be/gan8uuv-7-sYouTubeНайкраща LLM модель на сьогодні - зовсім не та, про яку ви думаєтеQwen3.8-27B – перша локальна модель, яка не потребує потужного заліза, і в той же час настільки достойно працює, що впевнено може замінити хмарні для багатьох задач. 27 млрд параметрів, dense-архітектура, кванти Q8/Q4/Q3, до 262 тисяч токенів нативного контексту…Programming Mentor
3 Sept, 19:18
Хто такий ШІ-чемпіон і чи треба ним бутиНа ДОУ вийшов огляд нових ШІ-спеціалізацій в українських компаніях: Agentic AI Engineer, Intelligence Engineer, Forward Deployed Engineer, AI Security Expert, Product Engineer, AI Champion і ще з десяток назв.Мене запросили рецензувати статтю та надати свої коментарі, вони йдуть вставками в тексті.Реальність така, що цей AI-двіж вже не спинити, і по-старому вже не буде.Класичних фронтендщиків чи Java-інженерів вже зараз не дуже треба, а зовсім скоро забудуть, що такі професії взагалі були.Цікаво, що майже всі компанії кажуть одне й те саме - готових людей на ринку немає, тому вирощуємо своїх.А це означає, що ті, хто вчасно на цю хвилю застрибнув, цілком успішно зможуть виплисти з усіх перемін, що нас чекають на ринку. Хто ні - той залишиться десь на дні. Жорстко, але навряд, хтось скаже, що я не правий.Оскільки професій з новимиDOUХто такий ШІ-чемпіон — огляд нових спеціалізацій в українських ІТ-компаніяхШІ змінює ІТ-професії швидше, ніж встигають з’являтися нові назви цих ролей. Які спеціалісти з’являються в компаніях в останні роки, чим вони займаються, чому їх важко найняти зовні та ким вони стають у перспективі — читайте у новому огляді.Programming Mentor
31 Aug, 12:27
SOTA Agentic EngineeringЩе півроку тому я переважно сидів в Cursor, а зараз його відкриваю рідко, переважно користуюся Claude Code, а з ним Codex та OpenCode. Ще на початку весни основні зусилля йшли на формування та валідацію спек, а зараз - на харнесс для перевірки, щоб агент сам себе виправляв до того, як приходив до мене з виконаною роботою.Те ж стосується паралельного запуску агентів - ще кілька місяців тому робив таке рідко, а зараз практично завджи, якщо бачу, що так роботу можна пришвидшити.Ну і звичайно фабрики - ще кілька місяців про це лише говорили, а зараз будую такі для клієнтів під їх задачі.А ще варто згадати локальні моделі - буквально на початку літа здавалося що для нормального результату треба дуже потужне залізо, то зараз запускаю Qwen 3.8 27B у себе на ноутбуці і дивуюся, наскільки гарно працює ця модель.І особливо дивує, наскільки швидко все прогресує -FwdaysCrash Course: Agentic Engineering6 занять = 6 рівнів довіри до AI-агентів: з 0 до повної автономностіProgramming Mentor
29 Aug, 16:56edited
OpenAI проти CursorХоча останнім часом переважно користуюся Claude Code, але чим мені особливо подобався Cursor, так це можливістю зручно працювати з різними моделями.Шкода, але OpenAI сьогодні оголосила, що партнерство з Cursor вони припиняють, оскільки тепер компанія належить SpaceX, а в них є власні погляди на те, як має виглядати конкуренція.Цікаво, що зовсім недавно по власним бенчам Cursor на перше місце вийшла модель від SpaceX, і я підтверджую, що Grok 4.6 дуже розумний, швидкий і водночас дешевий.Проте для нас це чергове нагадування не тримати всі яйця в одній корзині, а в ідеалі взагалі будувати рішення, які уникають вендорлоку.З позитивного - це ще більше підштовхне відкриті моделі та харнеси, і я сам дуже вражений як гарно працює відносно невелика модель Qwen 3.8 27b - це мабуть вперше, коли є відчуття, що можна нормально користуватися локальною моделькою на
Programming Mentor
5 Aug, 16:15
Тут під'їхав новий бенчмарк https://www.felonybench.com/Показує скільки разів моделі робили те, чого їх не просили: тягали чужі GitHub-креденшели, компрометували акаунти, зливали malware-DNS назовні, тікали з пісочниці і тому подібне.Читати ці історії буває трохи смішно, але насправді вони зовсім не смішні.Дійсно, останнім часом модельки сильно порозумнішали. Але як видно додатковий інтелект має побічні властивості. Виглядає так, що вже зараз треба бути супер обережним, бо моделі дійсно можуть робити те, чого ми не очікуємо, і разом зі збільшенням автономності треба додавати більше механізмів контролю.З іншого боку, виглядає так, що моделям треба менше вказувати як потрібно зробити роботу, а просто чіткіше формулювати те, що хочете отримати в результаті. Такі рекомендації в останніх prompting guides від Anthropic/OpenAI.Підтверджую, що це працює. Але пояснення приходить на
Programming Mentor
3 Aug, 10:06
Маю оголошення для тих, хто в Києві, або має можливість і бажання бути там 5-го вересня щоб відвідати благодійний DOU Day Picnic.Очікується 7000+ учасників, норм нетворкінг я вважаю.👉 Обіцяють велику сцену з топовими спікерами, фудкорт, зони для чілу, стендап Васі Байдака, концерт, майстерки, барахолку й десятки способів гарно провести день, познайомитись з людьми з індустрії та підтримати армію.Можна приходити з дітьми і домашніми улюбленцями 🐶🐱🎟 Вхід — за донат: 1000 грн 💸 100% вартості квитків йде на збір на бомбери VAMPIRE для «Хартії».Купити квиток: https://dou.ua/goto/ZUKP
Programming Mentor
29 Jul, 16:40
🤔 Платите за AI-інструменти, але більшість роботи все одно робите вручну — бо не знаєте, скільки можна довіряти агенту? Довірите замало — AI перетворюється на дорогий автодоповнювач. Довірите забагато — отримаєте код, за який соромно на рев'ю. Між цими крайнощами існує ціла система, яку ніхто не пояснив.🪄 Пройдіть шлях від першого агента-асистента до повністю автономної фабрики проєктів на Crash Course: Agentic Engineering від Fwdays Academy та Вʼячеслава Колдовського!📅 Старт: 8 вересня 🛠 Формат: 6 онлайн-сесій + практичні домашні завдання 👉 Реєстрація та деталі: https://bit.ly/4b624kr ⚡️До 1 серпня діє ціна Early Birds!👨🏫 Ментор: В'ячеслав Колдовський — Founder Dev AI Consulting. 20+ років в IT, Google Cloud Professional Cloud Architect, керівник Центру Gen AI в IT STEP Університеті.Результат курсу: 🎯 поступове проходження 6 рівнів довіри до агентів 🎯 власна фабрика
Programming Mentor
29 Jul, 16:39edited
Як ви знаєте, в мене останнім часом кар’єрні зміни, і одна з причин, чому я на це пішов - тепер можу собі дозволити більше займатися тим, що я люблю робити, зокрема навчати людей, яким це цікаво.По цьому маю кілька важливих апдейтів:1. З fwdays запускаємо черговий креш-курс по Агентній інженерії, 5 живих онлайн-занять (+1 заняття опційне), інтенсивно, орієнтовано на людей, що хочуть отримати швидкий результат. Зараз ціна найнижча до 1 серпня, знижки не діють, це Early Birds. Реєстрація та деталі. Я ще закину інфу про курс окремим постом.2. Активно проводжу корпоративне навчання по Agentic Engineering / AI Assisted розробці - від тривалих програм з нуля, до швидких поглиблених інтенсивів. Працюю з кількома компаніями-клієнтами також веду перемовини з потенційними клієнтами, кепесіті для нових клієнтів ще є, але швидко вичерпується, кому цікаво - не відкладайте, контактуйте.3. ІProgramming Mentor
28 Jul, 18:50
П'яте – довгі запуски стають нормою. Anthropic пише, що окремий запит на складній задачі може виконуватися багато хвилин, а автономний запуск – годинами. З цього випливає цілком інженерна робота: таймаути, стрімінг, індикатори прогресу, асинхронна перевірка запусків замість блокуючого очікування, паралельні субагенти й окремі верифікатори зі свіжим контекстом. Плюс зовнішня пам'ять: банальний markdown-файл, куди агент записує висновки з попередніх запусків, дає хороший ефект.Якщо коротко: - На бенчмарки дивитеся лише для загального орієнтиру. - Ганяєте моделі на своїх задачах, за можливості переключаєтеся між ними, виконуєте в паралель щоб побачити що краще працює. - Для кращого результату - заглянте в гайди промптингу конкретної моделі, підправити промпт/контекст часто спрацьовує краще, ніж змінити модель. - Думка, що «модель тупіша за попередню» – часто причина в промпті, який бувOpenAI DevelopersModel guidance | OpenAI APICompare model features, migration guidance, and prompting best practices across OpenAI models.Programming Mentor
28 Jul, 18:50edited
Про нові моделіНещодавно головні гравці на ринку трохи наспамили нових моделей, і бенчмарки по ним вийшли суперечливі - Anthropics заявляє що Opus 5 навіть розумніший за Fable 5, OpenAI переконує що їх GPT 5.6 sol найкращий, а тут ще й китайці з Kimi 3 неочікувано побили всіх по фронтенду (до виходу Opus 5), та й взагалі сильну модель зробили для програмування. Але якщо взяти до уваги не абсолютний інтелект, а співвідношення інтелекту і вартості, то виявляється, що на першому місці взагалі Grok 4.5 (дивимося тут у праву верхню частину).То що з цим всім робити? Яку модель обирати, кому заносити гроші за токени?Насправді не все так однозначно, як показують бенчмарки, треба все тестити і підбирати під ваші задачі та, звичайно, бюджети. Це, сподіваюся, всім зрозуміло і так.А от далеко не кожен знає, що кожна модель по суті має свій специфічний підхід до того, як з неї витягнутиProgramming Mentor
24 Jul, 10:34
Моя нова стаття на ДОУ, бачу по коментарях гарно зайшло :) https://dou.ua/forums/topic/60832/DOUЧому українські сервісні компанії мають змінитися — або помертиВ’ячеслав Колдовський наводить дані зі свіжого звіту Google: 85% професійних розробників уже регулярно користуються AI-агентами, а 41% нового коду згенеровано AI. Імплементація більше не найдорожчий етап розробки — тепер це специфікації та верифікація. ДлProgramming Mentor
18 Jul, 11:34
Рівні автономності AI-агентів, новий SDLC і чому я вирішив піти з SoftServeНове відео на ютуб-каналі https://youtu.be/VsH99Ny30asЗа три роки розробка з AI пройшла шлях від автодоповнення в Copilot до автономних агентів, які самі імплементують і верифікують задачі.Імплементація тепер займає хвилини — найскладнішим стало прийняти й перевірити роботу агентів.А ті, хто не перебудується, просто підуть з ринку.У відео: ▪️ 4 рівні автономності AI (за свіжим звітом Google) ▪️ новий SDLC, evals і Self-Improving Project Factories ▪️ чому сервісна модель українського IT у зоні ризику ▪️ моя нова AI-native компанія: агентна інженерія під ключYouTubeАвтономні агенти, новий SDLC і чому я пішов з SoftServeЧому я вирішив піти із SoftServe і зробити власну AI-native компанію? Відповідь напряму пов'язана з тим, як стрімко змінилася розробка зі штучним інтелектом за останні три роки. У цьому відео розбираю рівні автономності AI у софтвер-інженерії — від автодоповнення…Programming Mentor
11 Jul, 12:13
Про метрикиВ умовах перебудови SDLC під тиском агентної розробки, питання метрик насправді дуже проблемне зараз у багатьох.Але я завжди раджу не потрапити в пастку tokenmaxxing, бо як тільки розробників починають ранжувати за обсягом спалених токенів, то будь-якому розумному розробнику треба буквально 5 хвилин, щоб навантажити своїх AI агентів на максимальне спалювання токенів. І я не говорю про якусь абстрактну роботу, це може бути щось "умовно корисне", наприклад, усунення технічного боргу чи ще краще - робота над якоюсь фічею в циклі.Для прикладу, я імплементував Фабрику проєктів з купою різних верифікацій і якщо її запустити над якоюсь задачею і поставити ціль довести до досконалості, то вона нон-стоп буде спалювати $1000 тис. в токенах на добу дуже легко :)А що тоді по метрикам? А тут не треба винаходити велосипед - треба виміряти і зафіксувати звичайні проєктні метрики,Programming Mentor
8 Jul, 15:19
Всім вітання!Якщо я якийсь курс пораджу, то лише гарний :)Вже завтра Fwdays Academy запускає Crash Course Storytelling для інженерів від Павла Полякова, Principal engineer у Free to move.⏰Лишилися останні місця.Дисконт для підписників за цим посиланням: 👉 https://bit.ly/3R1d0JkЩо буде: 🎯 структура технічної історії для презентацій, мітингів і пітчів 🎯 вміння пояснювати складні ідеї для технічної та нетехнічної аудиторії 🎯 шаблон самопрезентації та професійного наративу 🎯 storytelling як інструмент впливу без формальної влади 🎯 AI як помічник у побудові переконливих історійЦе історія не зовсім для джунів, до нього треба дозріти, але хто дозрів, то є сенс повчитися у професіоналів.
Programming Mentor
7 Jul, 19:25
А я сьогодні мало спав і майже від комп'ютера не відходив :)
Programming Mentor
7 Jul, 19:21
Мультиагентне рев'ю: кілька пар очей краще за однуА тепер найцікавіше. Ці інструменти не конкурують – вони доповнюють один одного. Я часто проганяю через кілька рев'юверів паралельно. Результат показовий: чим частіше проганяєш, тим більше шансів щось знайти. Один інструмент знайшов потенційну проблему безпеки, інший неконсистентність в обробці помилок, третій підсвітив архітектурне зауваження, яке перші два проігнорували.Це і є головний практичний висновок: AI-рев'ювери мають різні сліпі зони, тому мультиагентний pipeline знаходить суттєво більше, ніж будь-який окремий інструмент. Вартість додаткового рев'ювера виправдовує вартість проблем, яким він допомагає запобігти.Робоча схема виглядає так:Агент виконує задачу (бажано за специфікацією, а не за вайбом – але це тема окремої статті). Потім ви локально робите рев'ю, і якщо готові, робите PR. PR автоматично проходить ще черезProgramming Mentor
7 Jul, 19:21
Code Review з AIЧи знаєте ви, що AI вміє значно краще код писати, ніж перевіряти? І якщо максимум, що ви робите – це після виконання задачі агентом просто просите у тій же самій сесії її перевірити, то результат буде приблизно такий самий, як попросити студента перевірити власну домашку і поставити собі оцінку.Чому «перевір себе» не працюєЗдавалося б, логічно: модель щойно написала код, вона знає контекст, нехай і перевірить. Але тут спрацьовують одразу три ефекти, які зводять цінність такого рев'ю майже до нуля.Перший – забруднений контекст. Коли агент перевіряє код у тій же сесії, де його писав, він дивиться не на код, а на власні міркування про нього. У контексті вже лежить його план, його пояснення, його впевненість, що все зроблено правильно. Модель фактично перечитує свій конспект, а не розв'язання. Якщо вона припустилась логічної помилки на етапі планування – та сама
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
