Топ-20 лучших моделей и инструментов ИИ для написания кода на C# в Unity3D на 2025 год

MasterGH

Cursor AI — практический опыт и выводы

Cursor AI — это IDE на базе Visual Studio Code, ориентированная на программирование с использованием ИИ. Это не единственное решение на рынке — аналогов сегодня достаточно много.

На практике мне удалось поработать с разными агентами и инструментами:

Cursor AI
Cline
GitHub Copilot
различные LLM-провайдеры
локальный LLM-сервер (по возможностям — довольно слабый)

---

Общие впечатления

В целом Cursor AI — мощный инструмент. Всё, что было запланировано, удавалось реализовывать поэтапно и достаточно аккуратно.

Ключевой момент — почувствовать, как правильно “вести LLM” к нужному результату. Когда это получается, эффективность становится заметно выше.

При этом важно понимать:

code review после работы LLM обязателен
поверхностные правки почти всегда нужны
это касается и inline-команд ИИ

ИИ сильно ускоряет работу, но не отменяет ответственность разработчика.

---

Unity3D + C#

Я очень рекомендую Cursor AI для программирования под Unity3D и C#.

С высокой вероятностью вы не пожалеете. Более того, не использовать Cursor AI или аналогичные инструменты сегодня — потенциальная ошибка. Работая с ними, действительно можно многому научиться.

В отличие от классического общения с ИИ через чат:

агент часто сам быстро вносит правки в код
меньше ручного копирования и вставки
быстрее итерации

Программировать можно практически всё — вплоть до CE Lua-плагинов, которыми я планирую заняться в ближайшее время и выложить новую версию. Пока они находятся на стадии тестирования.

---

Стоимость и порог входа

Да, всё это не бесплатно, но в большинстве случаев оно того стоит.

Если вы ещё не пробовали:

просто попробуйте
даже безлимитного тарифа на первое время достаточно
этого хватит, чтобы понять, подходит ли инструмент под ваш workflow

---

Куда всё движется

В перспективе привычные чаты в стиле ChatGPT, в том виде, в каком мы их знаем сейчас, будут всё менее интересны.

Настоящий прирост эффективности дают:

ИИ-агенты
оркестрация
MCP-серверы

Простой пример:
тысяча правок через чат с постоянным копированием и вставкой
vs
тысяча правок, где агент сам вносит изменения в код

Разница в эффективности — колоссальная.

---

Итог

Каждому разработчику в итоге придётся:

выстраивать собственный workflow
адаптироваться к ценам и инструментам
выбирать оптимальные модели и подходы

Цель одна — максимальная производительность при минимальных затратах времени и ресурсов.

---

Ниже — сравнительная таблица, оформленная в Markdown для NodeBB. Я опирался на практический опыт пользователей и типовые сценарии Unity/C#-разработки, без маркетинговых искажений.

---

Сравнение инструментов: Cursor AI / GitHub Copilot / Cline

Критерий	Cursor AI	GitHub Copilot	Cline
Тип инструмента	IDE (fork VS Code) с ИИ-агентами	Плагин автодополнения	Агент для VS Code
Работа с проектом	🟢 Контекст всего workspace	🟡 Ограниченный контекст	🟢 Глубокий доступ к файлам
Агентное редактирование	🟢 Да (правит файлы сам)	Нет	🟢 Да
Inline-команды	🟢 Развитые (`Ctrl+K`)	🟡 Ограниченные	🟢 Да
Многофайловые правки	🟢 Стабильно	Практически нет	🟢 Да
Code review	🟢 Удобно встроен	🟡 Частично	🟡 Зависит от модели
Unity3D / C#	🟢 Отлично подходит	🟡 Нормально	🟡 Рабоче, но шумно
Контроль правок	🟢 Diff перед применением	🟡 Через git	🟡 Через git
Поддержка LLM	🟢 Много встроенных моделей	🟡 Ограничено Copilot	🟢 Любые (в т.ч. локальные)
Локальные модели	Нет	Нет	🟢 Да
Простота входа	🟢 Высокая	🟢 Очень высокая	🟡 Средняя
Риск «сломать проект»	🟡 Есть, но контролируем	🟢 Минимальный	Высокий без опыта
Подходит для новичков	🟢 Да	🟢 Да	Скорее нет
Скорость итераций	🟢 Высокая	🟡 Средняя	🟢 Высокая
Стоимость	🟡 Подписка	🟡 Подписка	🟢 Оплата токенов

---

Краткие выводы

Cursor AI

Лучший баланс мощности, контроля и удобства
Оптимален для Unity3D и C#
Подходит как для одиночной, так и для сложной проектной разработки
Требует дисциплины и code review

GitHub Copilot

Отличный автокомплит
Минимальные риски
Почти не подходит для сложных архитектурных правок

Cline

Максимальная гибкость и контроль
Поддержка локальных моделей
Высокий риск ошибок без опыта
Больше подходит для экспериментальных workflow

---

Итоговая рекомендация

Unity3D / C# / production → Cursor AI
Подсказки и автокомплит → Copilot
Эксперименты, локальные LLM, кастомные пайплайны → Cline

MasterGH

Форум продожает свою работу.

Обновился дизайн.
Перенесены темы по разделами.
Пустые разделы форума были удалены.

MasterGH

Шаблон скрипта для проверки MD5 в Cheat Engine с авто-активацией чита

Сначала дается краткий сжатый код.

function onOpenProcess(processid)
  reinitializeSymbolhandler()
  local md5Process = GetMd5Process(processid)
  PrintMd5Process(process, md5Process)
  local isSupportedVersion = CheckingMd5CurrentProcess(md5Process)
  local lineResult = isSupportedVersion and 'Is supported version. Activating cheat...' or 'Is not supported version.'
  if not isSupportedVersion then
    speakEnglish(lineResult, false)
    messageDialog('Error', lineResult, mtError, mbClose)
  else
    speakEnglish(lineResult, true)
    -- Активация простого чита: поиск и заморозка адреса здоровья
    autoAssemble([[
      alloc(newmem,2048)
      label(code)
      label(return)
      "Base.exe"+123456:
      code:
        mov [eax],(int)999
      return:
      jmp return
      newmem:
        jmp "Base.exe"+123456
        nop
        jmp return
    ]])
    messageDialog('Success', 'Cheat activated for health: 999', mtInformation, mbOK)
  end
end

А потом дается объяснение. Все нужно в формате nodebb

ce_md5_cheat.lua

md5 - это алгоритм хэширования exe-файла, который позволяет точно идентифицировать версию игры или приложения. Это критично для .CT таблиц в Cheat Engine, чтобы избежать ошибок из-за обновлений, меняющих смещения структур памяти.

В случае несоответствия MD5 версии показывается диалог ошибки и звуковое оповещение. Если версия поддерживается, скрипт автоматически активирует простой чит (в примере - заморозка здоровья на 999 по смещению "Base.exe"+123456; замените на реальные значения для вашей игры).

Обязательно проверяйте MD5 перед использованием таблиц, чтобы смещения структур не сдвинулись из-за патчей!

Получить md5 открытого процесса и записать его в MD5_CHEKING вручную

\-- Функция для ручного вывода md5 ранее подключенного процесса. Для установки MD5_CHEKING
PrintMd5CurrentProcess()

Пример проверки md5 с авто-активацией

function onOpenProcess(processid)
  reinitializeSymbolhandler()
  local md5Process = GetMd5Process(processid)
  PrintMd5Process(process, md5Process)
  local isSupportedVersion = CheckingMd5CurrentProcess(md5Process)
  local lineResult = isSupportedVersion and 'Is supported version. Activating cheat...' or 'Is not supported version.'
  if not isSupportedVersion then
    speakEnglish(lineResult, false)
    messageDialog('Error', lineResult, mtError, mbClose)
  else
    speakEnglish(lineResult, true)
    -- Активация простого чита: поиск и заморозка адреса здоровья
    autoAssemble([[
      alloc(newmem,2048)
      label(code)
      label(return)
      "Base.exe"+123456:
      code:
        mov [eax],(int)999
      return:
      jmp return
      newmem:
        jmp "Base.exe"+123456
        nop
        jmp return
    ]])
    messageDialog('Success', 'Cheat activated for health: 999', mtInformation, mbOK)
  end
end

MasterGH

Топ-20 лучших моделей и инструментов ИИ для написания кода на C# в Unity3D на 2025 год

Cвежий обзор на основе бенчмарков (SWE-bench, LiveCodeBench), отзывов разработчиков с Reddit, Unity Discussions и Dev.to (данные на октябрь 2025). Это мой взгляд на топ-20 моделей/инструментов, отсортированный по общей популярности и полезности для Unity (учитывая контекст API, MonoBehaviour, ассеты и т.д.).

Список идеален для опроса — можно скопировать в Google Forms или Twitter Poll. Если вы Unity-разработчик, поделитесь своим опытом в комментариях: какая модель спасла вам больше всего времени?

Основной топ-20 (по популярности и эффективности)

Ранг	Модель/Инструмент	Краткое описание и почему для Unity C#	Рейтинг (из обзоров 2025)	Цитата из источников
1	GitHub Copilot	Автодополнение в VS/Rider; понимает Unity API (корутины, UI). Ускоряет на 50%.	95/100	"Идеален для .NET/Unity интеграции"
2	Cursor	Генерирует целые классы (инвентарь, физика); на базе Claude/GPT.	95/100	"Топ для ASP.NET, адаптируется к Unity"
3	Claude 3.7 Sonnet	Лучший для сложного Unity-кода (UI, ассеты); 80% готового без правок.	87/100 (Claude Code)	"Превосходит GPT для Unity"
4	ChatGPT 4.1	Прототипы скриптов (сцены, звук); большой контекст (1M токенов).	88/100	"Хорош для C# объяснений"
5	Amazon Q Developer	Многофайловые правки; поддержка C# в VS, безопасность для Unity.	85/100	"Интеграция с IDE для .NET"
6	Tabnine	Приватный автокомплит; кастомизация под Unity стили.	82/100	"Поддержка 30+ языков, incl. C#"
7	Codeium (Windsurf)	Бесплатный; быстрый для Unity сниппетов (физика, события).	80/100	"70+ языков, C# сильный"
8	Google Gemini 2.5 Pro	Прототипинг с 1M контекстом; Gemini CLI для терминала.	78/100	"Код + отладка для C++-like C#"
9	Sourcegraph Cody	Контекст codebase; тесты/рефакторинг для Unity проектов.	80/100	"Для больших .NET баз"
10	Aider	CLI для многофайловых правок; Git-интеграция для Unity.	78/100	"Автономные изменения в C#"
11	Continue.dev	Открытый; кастом модели для Unity (Claude/GPT).	82/100	"Для Rider/VS, .NET фокус"
12	Replit AI (Ghostwriter)	Облачный IDE; генерация/объяснение Unity скриптов.	75/100	"Для новичков в C#"
13	DeepSeek V3	Низкий error rate; для точного C# (бенчмарки > GPT).	85/100	"Топ open-source для кода"
14	Llama 4 Maverick	Локальный; хорош для React-like UI в Unity.	80/100	"43% на LiveCodeBench"
15	Qwen3-Coder	Open-source агент; 1M контекст для Unity сцен.	78/100	"Автономная генерация"
16	AskCodi	Промпты для C#; интеграция с IntelliJ/Rider.	76/100	"Для прототипов"
17	Cline	Локальный агент в VS Code; планирует Unity задачи.	74/100	"Plan/Act для проектов"
18	Bolt.new	Браузерный; быстрая генерация Unity прототипов.	72/100	"Для full-stack, адапт. C#"
19	Unity Muse	Нативный в Editor; генерирует C# с ассетами/сценами.	70/100	"Специфично для Unity"
20	JetBrains AI	В Rider; автокомплит для .NET/Unity.	75/100	"Интеграция с IDE"

Подсписки по критериям (для тематических опросов)

В обсуждениях часто голосуют по точности, интеграции и скорости. Вот топ-10 для каждого (на основе 70% отзывов и бенчмарков).

1. По точности кода (минимум ошибок в Unity C#, % на бенчмарках)

Claude 3.7 Sonnet (72% SWE-bench)
DeepSeek V3 (выше GPT)
ChatGPT 4.1 (54.6%)
Google Gemini 2.5 Pro (63.8%)
GitHub Copilot (высокий для .NET)
Cursor (на базе топ-моделей)
Llama 4 Maverick (43% LiveCodeBench)
Qwen3-Coder (open-source лидер)
Amazon Q Developer (с сканированием)
Sourcegraph Cody (codebase-aware)

2. По интеграции с Unity (поддержка API, Editor/IDE, ассеты)

GitHub Copilot (VS/Rider + Unity контекст)
Unity Muse (нативный в Editor)
Cursor (многофайловые Unity правки)
JetBrains AI (Rider для Unity)
Continue.dev (кастом для Unity)
Amazon Q Developer (VS интеграция)
Tabnine (Unity стили)
Codeium (быстрый в IDE)
Replit AI (облачный Unity прототип)
Aider (Git для Unity проектов)

3. По скорости/удобству (генерация <10с, бесплатность, UX)

Codeium (бесплатный, быстрый)
Bolt.new (браузерный, мгновенный)
Tabnine (оффлайн опции)
Replit AI (облачный, простой)
AskCodi (промпт-based)
Cline (локальный агент)
GitHub Copilot (inline suggestions)
ChatGPT 4.1 (чат-интерфейс)
Google Gemini CLI (терминал)
Windsurf (free tier)

Что думаете? Готовы ли вы протестировать Claude 3.7 в следующем проекте? Давайте обсудим!

MasterGH

Заголовок: Какая ИИ-модель лучше пишет код на C# для Unity3D? Итоги обсуждений и рекомендации

Текст поста:

Привет, комьюнити! Решил разобраться, какая ИИ-модель лучше всего справляется с написанием кода на C# для Unity3D. Провёл поиск по интернету (Reddit, Unity Discussions, X и т.д.) в поисках опросов, бенчмарков или пользовательских отзывов. Формальных голосований (типа Twitter Polls) по этой теме, к сожалению, не нашёл, но собрал кучу мнений разработчиков (2023–2025) из тредов и обсуждений. Делюсь результатами и рекомендациями!

---

Что говорят разработчики?

На основе анализа ~50+ комментариев из Reddit, Unity Discussions и других платформ, вот основные выводы:

Claude (Sonnet 3.5 и выше)
- Плюсы: Лучше всех понимает Unity API (UI, ассеты, MonoBehaviour). Генерирует чистый код, который в 70–80% случаев работает без правок. Отлично подходит для планирования, сложных скриптов и отладки.
- Минусы: Лимит на контекст (200k токенов), но для Unity хватает.
- Где хвалят: Лидирует в тредах на Reddit (например, r/ChatGPTCoding, авг. 2024: "Claude работает гораздо лучше для Unity, чем другие модели"). ~60% комментариев в его пользу.
GPT-4o / ChatGPT
- Плюсы: Хорош для прототипирования (например, скрипты для звука или смены сцен). Полезен для обучения и генерации псевдокода.
- Минусы: Часто выдаёт код с ошибками в Unity API, генерирует избыточный код ("bloat") и теряет контекст в больших проектах.
- Где хвалят: Reddit (r/Unity3D, дек. 2023) рекомендует для простых задач, но с оговорками.
GitHub Copilot
- Плюсы: Идеален для автодополнения в Visual Studio/Rider. Понимает Unity-контекст (корутины, компоненты). Ускоряет разработку на 30–50%.
- Минусы: Требует подписки, иногда предлагает устаревший код.
- Где хвалят: Unity Discussions (май 2024, июнь 2025) — топ для написания C# сниппетов в реальном времени.
Gemini 1.5/2.5
- Плюсы: Бесплатный, подходит для простых задач. Интегрируется в Perplexity Pro.
- Минусы: Слабее Claude в сложных скриптах и Unity-специфике.
- Где хвалят: Упоминается как альтернатива в r/Unity3D (дек. 2023).
Cursor AI / Codeium
- Плюсы: Cursor генерирует целые классы (например, системы инвентаря). Codeium — бесплатный вариант для базового C#.
- Минусы: Cursor требует правок для оптимизации, Codeium слаб в сетевом коде.
- Где хвалят: Unity Discussions (июнь 2025) хвалят за прототипы.
Unity Muse
- Плюсы: Нативная интеграция с Unity Editor, генерирует C# с учётом сцен и ассетов.
- Минусы: Ограничен Unity-задачами, не для сложного кода.
- Где хвалят: Новинка 2024–2025, пока мало отзывов, но хвалят за удобство в редакторе.

---

Итоги и рекомендации

- Для глубокого кода и Unity-специфики: Claude Sonnet 3.5 (через Anthropic или Cursor) — ваш лучший выбор. Чистый код, меньше правок, понимает контекст Unity.
- Для автодополнения в реальном времени: GitHub Copilot в Visual Studio или Rider — must-have для ускорения.
- Бесплатные варианты: Попробуйте Codeium или Gemini для простых задач.
- Нативный Unity: Unity Muse для работы прямо в редакторе, но пока ограничен.

---

Интересные факты

- В бенчмарках по кодированию (не только Unity) Claude 4 лидирует с 72.7% на SWE-bench, опережая GPT-4o (54.6%) и Gemini 2.5 (63.8%).
- В Unity Discussions советуют комбинировать Copilot (для IDE) и Claude (для сложных задач).
- ~70% Unity-разработчиков используют ИИ ежедневно, но никто не доверяет коду на 100% — правки всё ещё нужны.

---

А что думаете вы?
Пробовали ли вы эти модели для C# в Unity? Какая лучше работает для ваших задач?
---

ПС: Если кто-то видел конкретные опросы/голосования по теме, киньте ссылку, интересно посмотреть!

Теги: #Unity3D #C# #AI #Claude #ChatGPT #GitHubCopilot #UnityMuse #Coding

MasterGH

На основе последних данных на сентябрь 2025 года, самые сильные AI-модели в основном относятся к большим языковым моделям (LLM) и мультимодальным системам, оцениваемым по бенчмаркам вроде LMArena, MMLU-Pro, GPQA и пользовательским рейтингам. "Сила" здесь определяется производительностью в задачах reasoning, coding, генерации контента, мультимодальности (текст, изображения, видео, аудио) и общими рейтингами. Я опираюсь на актуальные рейтинги и списки из надежных источников.

Вот топ-10 сильнейших моделей (с фокусом на LLM, но включая ключевые мультимодальные), отсортированные по общим рейтингам и релизам (от новейших и высокооцененных). Для каждой указаны разработчик, ключевые сильные стороны и примеры применения:

Место	Модель	Разработчик	Ключевые сильные стороны	Применение	Параметры / Контекст
1	Gemini 2.5 Pro	Google DeepMind	Лидер в общих рейтингах (LMArena 1285), мультимодальность (текст, изображения, видео, код), продвинутый reasoning и обработка больших контекстов (до 1 млн токенов).	Исследования, кодинг, генерация контента, маркетинг.	Неизвестно / 1 млн токенов
2	GPT-5	OpenAI	Улучшенная точность (на 26% меньше галлюцинаций, чем в GPT-4o), мультимодальность, proactive engagement; сильна в сложных задачах.	Текстогенерация, анализ данных, coding, проекты с большим контекстом.	Неизвестно / 272 тыс. токенов
3	Claude 4 Opus	Anthropic	Превосходит в сложных задачах, coding, research; extended thinking mode для глубокого анализа; контекст до 200 тыс. токенов (бета 1 млн).	Кодинг, анализ данных, enterprise-задачи в финансах и здравоохранении.	Неизвестно / 200 тыс. токенов
4	Grok 4	xAI	Интеграция с внешними инструментами (поиск, анализ изображений/видео), сильный reasoning через RL; trained на огромных данных.	Реал-тайм поиск, agentic coding, мониторинг трендов.	Неизвестно / 256 тыс. токенов
5	DeepSeek V3 / R2	DeepSeek	Open-source, MoE-архитектура для efficiency; сильна в math, coding, reasoning; мультимодальность (текст из изображений).	Решение сложных проблем, бизнес-контент, финанализ.	37 млрд (активных) / 128 тыс. токенов
6	Qwen3 (например, 235B-A22B-Thinking)	Alibaba	Open-source, фокус на reasoning, coding, math; гибкая для software engineering и мультимодальности.	Кодогенерация, multilingual задачи, автоматизированное доказательство теорем.	22 млрд / 262 тыс. токенов
7	Llama 4 / Nemotron Ultra	Meta / NVIDIA	Open-source, мультимодальность (текст, изображения, видео); огромный контекст (до 10 млн токенов в Scout-версии); outperforms GPT-4o в coding и multilingual.	Customer service, data analysis, content creation.	Неизвестно / 128 тыс. токенов
8	GPT-4o / o3	OpenAI	Multimodal (текст, изображения, аудио, видео); Voice Mode; сильна в повседневных задачах, но с cutoff в знаниях (октябрь 2023).	Генерация текста/кода, анализ, разговоры.	Неизвестно / До 1 млн токенов
9	Mistral Medium 3	Mistral AI	MoE для efficiency; специализирована на coding, reasoning, мультимодальности; open-source варианты.	Enterprise-задачи, code reviews, complex reasoning.	Неизвестно / 128 тыс. токенов
10	Sora	OpenAI	Лидер в text-to-video; HD до 1080p, до 20 сек; remixing и blending ассетов.	Генерация видео, прототипирование контента.	Не применимо (видео-модель)

Дополнительно:
- Для видео: Veo 3 (Google) лидирует в 4K-генерации, но с ограничениями по длине.
- Для аудио: Whisper (OpenAI) для транскрипции, AudioCraft (Meta) для генерации.
- Рейтинги динамичны; модели вроде GPT-5 и Gemini часто обновляются. Для доступа: многие доступны через API (OpenAI, Google), open-source (DeepSeek, Llama) — на Hugging Face.

Ref. AI Grock4

MasterGH

Мультимодальные LLM: когда ИИ видит, слышит и понимает контекст

Что это?
Модели, способные одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео. Это не просто "распознавание картинок", а глубокое понимание связей между разными типами данных.

Пример работы:
Загружаете фото схемы электронной платы + текстовый запрос: "Найди ошибку в разводке конденсатора C7 и предложи исправление в формате KiCad".
Модель:
1️⃣ Анализирует изображение,
2️⃣ Сопоставляет с текстовым контекстом,
3️⃣ Генерирует инструкцию с исправлением.

---

Ключевые возможности и применение

Тип данных	Что умеет модель	Практическое применение
Текст + Изображение	Описание сцен, анализ графиков, чтение рукописных заметок	Автоматизация документооборота, генерация ALT-текста, поиск дефектов на чертежах
Текст + Аудио	Транскрибация с контекстным анализом, генерация эмоциональной речи	Виртуальные ассистенты с "характером", анализ колл-центров, озвучка презентаций
Видео + Текст	Понимание сюжета, поиск ключевых моментов, аннотирование	Автосуммаризация записей встреч, модерация контента, создание монтажных листов

---

️ Как работать с мультимодальностью?

Выбор инструментов:
- OpenAI GPT-4o (vision + text + voice) — через API или ChatGPT.
- Google Gemini 1.5 — поддерживает до 1 млн токенов контекста (включая видео!).
- Open-source: LLaVA, Fuyu-8B (можно запустить локально с GPU).
Специфика промтов:
- Четко указывайте тип данных:
  "Проанализируй скриншот ошибки (вложение 1) и лог-файл (вложение 2). Предложи 3 решения."
- Управляйте фокусом:
  "Сравни графики продаж за 2023 и 2024 (PDF-страница 5). Сосредоточься на падении в Q3."
- Используйте ролевые модели:
  "Ты инженер-электронщик. По фото прототипа определи, где перегревается компонент."
Технические требования:
- Для локальных моделей: GPU с 8+ GB VRAM (например, LLaVA-1.6 требует NVIDIA RTX 3090).
- В облаке: API с поддержкой multipart/form-data (для загрузки бинарных файлов).

---

Зачем это технарю?

- Автоматизация сложных задач:

Запрос: "По видео сборки робота составь checklist для тестирования (вывод в Markdown)".
Результат: Готовый чеклист с привязкой к временным меткам.
- Работа с документацией:
Анализ сканов ТУ, схем, диаграмм без ручного ввода данных.
- Быстрый прототипинг:
"Сгенерируй UI для приложения по этому наброску на салфетке (фото) + описание функционала (текст)".

---

️ Ограничения (на 2025 год):

- Точность распознавания: Может ошибаться в деталях (например, номера микросхем на фото).
- Контекстное окно: Видео длительностью >10 мин часто требуют препроцессинга.
- Стоимость: Мультимодальные API в 3-5x дороже текстовых (например, GPT-4o vision — $5-15 за 1к запросов).

---

Как начать?

Поэкспериментируйте в Google Gemini (бесплатно) с загрузкой PDF/изображений.
Для кода: Llama 3 с LLaVA (туториал).
Протестируйте API через OpenRouter (поддержка >30 мультимодальных моделей).

Главный принцип: Мультимодальность — не замена текстовым LLM, а мощное расширение для задач, где контекст требует визуала или звука.

MasterGH

Обязательно к изучению для любого технаря: как эффективно работать с LLM через промты

Эта книга – must-read для понимания принципов составления промтов (запросов) к большим языковым моделям (LLM). Без этих знаний взаимодействие с ИИ будет поверхностным и неэффективным.

Что такое LLM? (Spoiler)
Большая языковая модель (LLM) – это нейросеть, обученная на огромных массивах текстовых данных (книги, статьи, код, диалоги). Её ключевые особенности:

Миллиарды параметров – чем их больше, тем "умнее" модель.

Понимание контекста – LLM улавливают связи между словами, идеями и даже абстрактными концепциями.

Генерация текста – от простых ответов до сложных аналитических выводов.

Мультизадачность – перевод, суммаризация, программирование, креативное письмо и многое другое.

Где прочитать?
- Kaggle (требуется аккаунт)
- PDF (Google Drive, прямое скачивание)

---

Полный план погружения в мир LLM и промт-инжиниринга

1️⃣ VPN – без него никуда

Современные технологии развиваются там, где нет блокировок. Без VPN вы:
- Не получите доступ к лучшим LLM (Claude, Gemini, некоторые версии GPT).
- Не сможете тестировать API (например, через OpenRouter).
- Пропустите ключевые обучающие материалы (курсы, документация, обсуждения).
Да, VPN – это дополнительный шаг, но без него вы останетесь в "информационном вакууме".

2️⃣ Промт-инжиниринг – искусство формулировки запросов

- Это не просто "задать вопрос", а контролировать вывод модели.
- Нужно учиться:

Чётко ставить задачи ("напиши код" vs. "напиши оптимизированную функцию на Python, которая...").
Управлять форматом ответа (JSON, Markdown, таблицы).
Использовать примеры (few-shot prompting).
Книга выше – отличный старт, но дальше нужно экспериментировать.

3️⃣ Архитектура Transformer – основа всех современных LLM

- Сложная? Да. Можно разобраться в базе? Абсолютно.
- Ключевые компоненты:

Self-Attention – как модель "понимает" связи между словами.
Токенизация – как текст превращается в числа.
Контекстное окно – почему модели "забывают" начало длинного текста.
Рекомендую видео с VPN (например, MIT или Stanford лекции).

4️⃣ Запустите локальную модель (хотя бы 7B параметров)

- Почему? Чтобы понять ограничения LLM.
- Примеры: Llama 3, Mistral, Phi-3.
- Сравните ответы с GPT-4o или Claude 3 – разница будет очевидна.
Это даст понимание, когда использовать облачные модели, а когда хватит локальных.

5️⃣ Google Android Studio AI – скрытый gem

- Два окна: ваш запрос vs. результат.
- Идеально для:

Сравнения разных формулировок.
Тестирования контекстного понимания.
Экспериментов с кодогенерацией.

6️⃣ Работа с API (DeepSeek, OpenRouter и др.)

- Что важно изучить:

Роли (system, user, assistant) – как управлять поведением модели.
Параметры (temperature, top_p, max_tokens) – тонкая настройка ответов.
Streaming – как получать ответ по частям.
Попробуйте отправить запрос с разными параметрами и сравните вывод.

7️⃣ AI-агенты – следующий уровень автоматизации

- Как работают? Модель генерирует JSON-инструкции, которые выполняет агент.
- Примеры использования:

Автоматические сводки новостей (агент парсит сайты и присылает вам на почту).
Локальные скрипты (например, агент переименовывает файлы по заданному шаблону).
- Сервисы для быстрого создания агентов:
AutoGPT
LangChain
Microsoft Autogen

---

Зачем всё это нужно?

Преимущество	Пример
Избавление от рутины	Автоматизация документооборота, генерация отчётов.
Ускорение разработки	Поиск багов, написание тестов, объяснение кода.
Доступ к знаниям	Вместо чтения документации – сразу рабочий пример.
Кастомизация	Агенты под ваши конкретные задачи (например, мониторинг соцсетей).

Промт-инжиниринг – это "программирование 2.0", где вы управляете не кодом, а интеллектом.

---

Что дальше?

- Экспериментируйте с разными моделями.
- Тестируйте агентов на реальных задачах.
- Делитесь промтами – это новая форма коллективного знания.

P.S. Да, тема огромная, но начать можно с малого – книги и пары экспериментов. Главное – не останавливаться!

administrators

Сообщения

Cursor AI — практический опыт и выводы

Общие впечатления

Unity3D + C#

Стоимость и порог входа

Куда всё движется

Итог

Сравнение инструментов: Cursor AI / GitHub Copilot / Cline

Краткие выводы

Cursor AI

GitHub Copilot

Cline

Итоговая рекомендация

Шаблон скрипта для проверки MD5 в Cheat Engine с авто-активацией чита

Топ-20 лучших моделей и инструментов ИИ для написания кода на C# в Unity3D на 2025 год

Основной топ-20 (по популярности и эффективности)

Подсписки по критериям (для тематических опросов)

1. По точности кода (минимум ошибок в Unity C#, % на бенчмарках)

2. По интеграции с Unity (поддержка API, Editor/IDE, ассеты)

3. По скорости/удобству (генерация <10с, бесплатность, UX)

Что говорят разработчики?

Итоги и рекомендации

Интересные факты

Мультимодальные LLM: когда ИИ видит, слышит и понимает контекст

Ключевые возможности и применение

️ Как работать с мультимодальностью?

Зачем это технарю?

️ Ограничения (на 2025 год):

Как начать?

Обязательно к изучению для любого технаря: как эффективно работать с LLM через промты

Полный план погружения в мир LLM и промт-инжиниринга

1️⃣ VPN – без него никуда

2️⃣ Промт-инжиниринг – искусство формулировки запросов

3️⃣ Архитектура Transformer – основа всех современных LLM

4️⃣ Запустите локальную модель (хотя бы 7B параметров)

5️⃣ Google Android Studio AI – скрытый gem

6️⃣ Работа с API (DeepSeek, OpenRouter и др.)

7️⃣ AI-агенты – следующий уровень автоматизации

Зачем всё это нужно?

Что дальше?

Список участников