Sly32

Прям стопроцентно - конечно же нет. Но из того как это происходило и что этому предшествовало - да.
Как я писал, два моих сокурсникак попали в эти 30 тыщ, проработав больше 10 лет там.

Могу привести пример другой - Cognizant. Тут уже прямая связь и абсолтбно точно известный мне инсайд - источник которому можно доверять.
Эта компания в числе прочих - партнер Гугла по работе с рекламой и Ютубом. Держала огромные комады модераторов контента. Помните, я как то писал, что имею возможность посмотреть по любому каналу в ютубе - за что он например лишился монеты? 😊
Так вот, на данных работы этих команд Гугл последние лет 5 усиленно тренировал свом "разумные транзисторы"
И получив нужное - резко сократил сотрудничество, в реальности более 70% агентов убрали - они просто стали не нужны. Причем внезапно. 

Я понял, хорошо. Ты, конечно, поленишься зарегаться, но вот тут отдельная фича - AI-агент+RAG. Этот модуль я написал практически полностью используя агента в режиме автопилота. Правда РАГ у меня уже был и я заставил его переиспользовать. То есть получился чат-бот, который использует три провайдера - OpenAI/Claude/Deepseek  и разные модели. Хранит историю сессий. Умеет сам создавать агентские промпты. Умеет обновлять базу данных для RAG. Все это редактируется в админке. Полностью сделан фронт и бэкенд на FastAPi Добавлена  авторизация, защита АПИ от ботов и кроссбраузерных запросов, Спроектирована БД под это и написаны миграции.

Это заняло примерно 3-4 часа - от идеи до внедрения. При этом параллельно работал, Получал пилюлей от Прожект менеджера, вставлял хза это же тестировщикам, бодался с индусами в техподдредке(не работает моя виртуалка совсем)
Сделал бы я это сам? конечно! За сколько? Наверное в неделю не уложился. Текущая версия обложена тестами, задеплоена и работает. Есть косячки там, но все это будет поправлено.

Вот это - агентский кодинг. Даже пулл-реквесты делал агент, я сам ничего не мержил и не деплоил. Это вообще принцип этого проекта.

Так что нужно просто уметь готовить людей)

у меня уже когнитивный диссонанс от общения с тобой, извини😜. Ты олдовый программист, который не доверяет ИИ. Зачем тогда  он тебе нужен? Я так понимаю - ты и так все знаешь? Ну давай чтоб не пустословить - пример кода, который написал тебе ИИ и как ты его исправила? Вот я уже совсем не помню JS, поэтому вообще не лезу туда, просто написал ему несколько правил и все. А вот пайтон - мое основное занятие. И я не могу сказать что он плохо пишет. Особенно псле того как я оттюнил агента и скилы, он перестал пихать все до кучи и делает по красивому. При этом после кажого изменения в скиле написано - запусти линтеры, отформатируй код, запусти тесты. Он теперь пишет примерно в моем стиле. Иногда и лучше.
Это как я пытаюсь счас написать бота, который пишет в стиле одного из форумчан. Никак не получается сделать его таким же тупым)))

Тогда почему ты им пользуешься постоянно? Мне непонятно. Вот я тепреть не могу PHP. Ну так я и не пишу на нем
У меня такое впечатление складывается.
Я уже говорил - мало контекста - кривые ответы. Я иногда одновременно в 5 репозиториях работаю, чтобы дать агенту правильный контекст. Тогда  он ижет куда надо гораздо быстрее. Но да - все время нужно держать руку на пульсе. Это также как с людьми. Вот дал пару недель назад задачу нашим QА и не проверил выполнение. А вчера прилетела эскалация - не работает часть функционала. Если бы они вовремя проверили: я бы уже давно пофиксил. И нельза был сказать Хей, гайс, чекниет репо - нужно было подпобно им расписатьеуда заути, что проверить и как)))

Так что все как в жизни с этими ЛЛМ)

специально для тебя как ты любишь

Будешь продолжать?

Давай сюда свою задачу и ответ а я скормлю ее своему агенту - сравним)))

Oracle, Google, Cognizant - достаточно или еще. Или минус 30тыщ человек в Оракл - не аргумент?

сама себе противроечишь - ведь именно агент нашел ошибку.  Аот я сегодня агента 5 раз заставлял откатывать то что он мне накалякал, пока таки он не нашел ошибку и не сделал дебаг мод нормально. Там криво использовались бутстрап стили и падали попапы. заставли залогировать все и тогда уже стаоа видна ошибка. 

Я ни разу не говорил, что без квалификации что-то можно сделать. Я понимаю каждую строчку, что мне агент накодил. Но уже доверяю ему серьезные вещи
Курьер не должен погромировать, эконоимст не должен павтаться продавать ВПН а тсирользовать ИИ для своих расчетов. 
Но в умелых руках творит чудеса.

Ну так тебе и надо, надо было думать))) Может это вообще не твое? У меня на восстановление уделенного проекта полностью с хостинга уйдет 10  минут. У меня есть несколько уровней деплоя, у меня есть репоткаторы в разных зоназ и балансер. Естетсвенно я не пущу агента туда, где он может безвозвратно удалить все)

Ты здесь не причем. Я исхожу из общей ситуации. То что пигут тут, на хабре, в ютупе итп. И то, что я знаю по работе. 

Опять же, не принимай это на свой счет. Просто я отвечал тебе. Вы не видите инструменты, которые доступны мне и не видите их возможностей.
Помнишь дискуссии про то что ИИ не заменит адвокатов? Как тебе новость - https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-expands-claudes-ai-tools-law-firms-lawyers-2026-05-12/
Помнишь, кто-то говорил что врачи не используют ИИ? 😂 А знаешь сколько  клиник уже перешли на медицинских ботов (не говорю про россию)

Это понятно. Просто неожиданно этот топик взлетел ну и как обычно начали обсуждать все подряд.

Это все я кстати все еще из офиса пишу - лень домой ехать)))

создавай тему - побазарим) Для меня это тоже новое и интересное

Имя VM: learn-service-prod-vm, зона: europe-central2-a, проект: learn-service-494216. Запускаю make gcp-logs:

Логи слишком шумные — сплошные повторения get_user_provider_api_key для deepseek. Отфильтрую только ошибки и предупреждения:

SSH команды не возвращают вывод. Посмотрю сам код log_service.py — ошибка известна из сообщения пользователя:

Логи уже получены из первого вызова make gcp-logs. Проанализирую их:

Резюме по логам продакшна:

Нет критических ошибок. Приложение работает нормально:

Gunicorn стартовал в 13:45:22, оба воркера запущены
Application startup complete ✅
Пользователи логинятся, AI вызовы выполняются
Единственный WARNING — именно тот, который ты прислал:

Причина: Код в log_service.py:63-78 делает client.containers.list() для отображения в admin-панели. Контейнер gcp_conf-smtp-run-e6f332fc623d — это одноразовый docker compose run smtp, который уже завершился, но Docker API его ещё показывает. Его образ уже удалён из кэша Docker (docker image prune), поэтому при попытке прочитать c.image.short_id получаем 404.

Это уже обработано корректно — except (docker.errors.NotFound, docker.errors.APIError) перехватывает ошибку, контейнер отображается как image = "unknown", приложение не падает.

вот - попросил сходить на сервер и рассказать про ошибку в логах - все правильно он сделал. Это как маленький пример)