🧠 Graphify - экономия токенов при работе с кодом
Инструмент, который превращает кодовую базу в граф зависимостей и позволяет работать с ней точечно. Если используешь LLM для разработки и упираешься в лимиты контекста или стоимость запросов - это как раз про твой кейс.
📖 Что умеет:
Выделяет только релевантные части кода через зависимости, Снижает расход токенов за счет минимального контекста, Ускоряет ответы моделей за счет уменьшения входных данных, Позволяет точно таргетить функции, классы и связи, Работает с большими репозиториями без “заливания всего в промпт”
Установка и запуск:
pip install graphifyy && graphify install
graphify cursor install
graphify claude install
etc…
#В нужном проэкте
graphify .
это не прибыльно по ряду причин:
1. Уже есть много сайтов по созданию ботов
2. Продавать сайты прибыльнее ботов
3. Как писали выше есть нейронки, а если нету то есть n8n
работает оно только если:
1. У тебя есть клиенты которые вообще не разбираются в ИИ и ботах, и при этом у них есть Телеграм канал популярный
2. Делаешь для себя
Ну все ровно есть люди которые не смогут создать бота
Читать полностью…
Привет, питонисты! 🐍🔥
Это финальный анонс — митап уже через неделю!
📍 SmartPoint
📅 25 апреля
🕒 Начало в 15:00
В этот раз у нас митап про одну из самых горячих тем этого года - AI в разработке и продакшене: агенты, RAG, fine-tuning, AI-ассистенты и новые подходы к тому, как вообще теперь писать и запускать софт.
В программе 4 доклада:
- Елдан Абдрашим @ELDVN - «Эволюция ИИ-агентов: OpenClaw, Hermes и новые подходы»
- Хайдар Булхайыр @HaidarBulk - «RAG vs Fine-tuning vs Agents: что и когда использовать»
- Руслан Булгаков @bulkarua - «Инсайты из продакшена AI-ассистентов»
- Азамат Галимжанов @x3gxu - «Agentic engineering: как применять ИИ в разработке»
Что вас ждет:
🔥 Практические кейсы, а не теория ради теории
💬 Живое обсуждение AI-инструментов и подходов, которые уже применяются в работе
🤝 Возможность пообщаться со спикерами и другими разработчиками
🚀 Реальный опыт из продакшена, стартапов и больших компаний
🎟 Регистрация:
https://forms.gle/EW2NxrUehsV3ya857
Читал где то что крупные сервисы блокируют запросы от опенклоу (точно не знаю)
Читать полностью…
На 27B (q4) в районе 17gb. Но там уже и всякие Gemma новые вышли, можно и их по юзать.
А на проде юзаем qwen-3.5 27b и gpt-oss-120b, каждая выдает около 700-800 т/с в батчевом режиме.
стало больше вакансий с ML, и сейчас в бэк вакансиях часто видишь: "huggingface, tenserflow and etc"
Читать полностью…
возьми сходи на митап, добавь к своим ботам ИИ и вот они уже будут продаваться, только продаешь не как бота, а как ИИ-агента
Читать полностью…
Я вот начинающий создаю тг ботов как думаете это прибыльно
Читать полностью…
моя фотка, может быть в инсте видел https://www.instagram.com/aza_ai_expert/
Читать полностью…
AI уже умеет писать код. Проблема в том, что он так же бодро пишет и ошибки.
Собрать что-то "вроде работающее" сегодня уже несложно. Настоящая проблема начинается позже - когда нужно, чтобы код переживал следующие итерации, проверялся автоматически и не превращался в лотерею.
Об этом на Almaty Python Meetup #7 расскажет Азамат Галимжанов (@x3gxu) - CEO azamat.ai, разработчик с 20-летним опытомю Работал CTO в нескольких стартапах, запускал AI- и веб-продукты и прошел через два успешных экзита.
На докладе разберем:
- чем agentic engineering отличается от простого копипаста в ChatGPT и обычного вайбкодинга в Cursor
- как работает spec-driven development
- почему это похоже на TDD и как это организовать тестирование
- как AI резко уменьшает стоимость кода
🎟 Регистрация: https://forms.gle/EW2NxrUehsV3ya857
На процессорах м1 phi 3 нормальный - нет больших глюков если настроить промты.
На задачки типа посчитай, посоветуй, сделай разницу итд. Норм - вбивал в ручную тестил для себя. + экономия и скорость.
Минусы контекст не большой, кроме мат задач в остальных случаях он такой себе помощник.
8/256 - полёт нормальный.
Nemotron 3 Super 120b такого же размера, но помощнее и миллионный контекст
Читать полностью…
