Немного размышлений вам в ленту 🤔

Я дорос до уровня мидла ещё до всего этого ИИ-бума. И, честно, считаю, что мне повезло.

Не потому что раньше было лучше. Не потому что "новичкам сейчас слишком легко". А потому что у меня был этап, когда приходилось реально разбираться.

Я часами сидел над ошибками. Гуглил. Читал документацию. Не понимал, почему всё падает. Заходил на Stack Overflow (покойся с миром, легенда 🫡). Потом понимал. Потом снова ломал. Потом снова чинил.

И именно через это формируется мышление разработчика 🧠

Сейчас всё иначе.

Порог входа в кодинг упал ниже плинтуса. Cursor, Claude, ChatGPT — и человек без опыта может за вечер собрать приложение. Это круто 🚀 Я сам использую ИИ и закрываю задачи за два дня, которые раньше могли занимать неделю. Но есть важный нюанс.

ИИ хорошо помогает тому, кто понимает что делает. И очень опасен для того, кто просто копирует результат не понимая что происходит под капотом.

ИИ в разработке — это как заряженный пистолет 🔫 В руках человека с пониманием — попадает в цель. В руках человека без понимания — легко стреляет в ногу.

Поэтому дам непрошенный совет тем, кто сейчас заходит в разработку через вайбкодинг: не пытайтесь перепрыгнуть базу.

Не нужно учиться годами перед первым проектом. Но нужно хотя бы понимать фундамент 👇

— что такое переменные, функции, циклы и базовый синтаксис
— как работает HTTP и что происходит когда браузер делает запрос
— что такое база данных и зачем она нужна
— что такое API и как сервисы общаются между собой
— как читать ошибки: traceback, логи, статус-коды
— как проверять что ИИ не сгенерировал вам красивую но нерабочую ерунду ⚠️

Это не годы обучения. Это 2-3 месяца нормальной практики, которые потом сэкономят огромное количество времени, нервов и переделок ⏱️

ИИ — мощный усилитель ⚡️ Но усиливает он не только ваши возможности, а ещё и ваши пробелы.

Поэтому сначала дайте себе базу. А уже потом ИИ действительно начнёт работать на вас, а не создавать хаос который вы сами не можете разобрать 💪

А вы как относитесь к вайбкодингу — спасение или ловушка? Делитесь в комментариях 👇

Завтра утром выкатываю на Хабре неформатную статью 📝

Помните мой недавний пост-размышление про вайбкодинг — про то, что ИИ усиливает не только возможности, но и пробелы? Он собрал хороший отклик и много комментариев, и я понял, что тема заслуживает не короткого поста, а развёрнутого разбора.

Так появилась статья: «Вайбкодинг, увольнения и будущее разработки: что реально происходит и что делать».

Что внутри:

— что реально происходит на рынке: цифры, сокращения, кто кого заменяет
— уволят ли завтра половину разработчиков (спойлер: всё не так однозначно)
— нужны ли ещё джуны и мидлы
— как входить в профессию, когда ИИ пишет код быстрее тебя
— и 4 истории из моей практики, после которых на «навайбкодил, подправь» смотришь иначе

Без хайпа и без розовых очков — только взгляд изнутри, с фактами, кейсами и личными выводами.

Публикую завтра, во вторник, около 10 утра ⏰

Ссылку закину сюда сразу после выхода.

Как и обещал — статья вышла 📝

«Вайбкодинг, увольнения и будущее разработки: что реально происходит и что делать»

Та самая, о которой я писал вчера. Вместо короткого поста-размышления получился развёрнутый разбор.

Что внутри:

— что реально происходит на рынке: цифры со ссылками, сокращения, куда уходят деньги
— уволят ли завтра половину разработчиков (спойлер: всё не так однозначно)
— нужны ли ещё джуны и мидлы и где остаётся спрос
— как входить в профессию и что учить, когда ИИ пишет код быстрее тебя
— как не растерять хватку тем, кто уже в деле
— и два неудобных вопроса начистоту: «а вдруг это всё пузырь» и «зачем заказчику платить команде, если есть ИИ»

Плюс 4 истории из моей практики, после которых на «навайбкодил, подправь» смотришь иначе.

Без хайпа и без розовых очков — только взгляд изнутри, с фактами, кейсами и личными выводами.

UPD Статья на доработке😔

Друзья, небольшая заминка со статьёй. Материал отправился на доработку — постараюсь опубликовать обновлённую версию завтра-послезавтра. Сделаю так, чтобы она полностью соответствовала правилам площадки.

Спасибо за ожидание 🙌

Отредактированная статья опубликована: https://habr.com/ru/articles/1048374/

Можно читать, как минимум, сейчас😂

Вас не напрягают вот эти подсказки снизу, где ИИ буквально предлагает, что ты сейчас должен ему ответить?

Меня — да.

Потому что это уже не просто автодополнение текста. Это ощущается как маленькое предсказание твоего следующего действия.

И самое неприятное — он почти всегда попадает.

Ты ещё сам не сформулировал мысль, а машина уже такая:
«ну давай, спроси его проверить логи».

С одной стороны удобно.
С другой — немного жутковато👻

Друзья, в последнее время я много писал про ИИ-агентов, LLM, LangGraph и всё вокруг этого. Тема важная, но уже хочется от неё выдохнуть. Подозреваю, вы тоже подустали.

Написал статью про штуку, с которой рано или поздно сталкивается каждый разработчик: как задеплоить несколько проектов на один VPS. Чтобы каждый жил на своём домене, под HTTPS, порты наружу не торчали, а новый сервис добавлялся за пару минут.

Без Kubernetes и без девопса в команде. И без привычной в таких делах боли.

Черновик готов, сейчас на вычитке. Если все пойдет по плану, то опубликую статью на следующей неделе.

К данному посту оставьте реакцию или комментарий, если вам, в целом, тема DevOps и прикладного системного администрирования интересна. Посмотрим, сколько нас таких 😄

Успели повеселиться до блокировки?😂

🚀 Статья вышла — и снова в партнёрстве с HOSTKEY

На Хабре опубликован мой новый практический туториал:

👉 Как превратить один VPS в платформу для деплоя нескольких проектов без боли и Kubernetes

Для тех, кто хоть раз слышал от заказчика «ну и когда уже на сервере будет?» — эта статья для вас.

🧠 Один VPS — несколько проектов — ноль открытых портов

Стек технологий:

Docker + Docker Compose + Nginx Proxy Manager

Что внутри статьи:

⚙️ Аренда VPS и домена: от нуля до рабочего сервера

🐳 Docker-сеть вместо торчащих наружу портов — почему это важно

🌐 Nginx Proxy Manager: маршрутизация и HTTPS без конфигов

🔐 PostgreSQL на закрытом контуре + Adminer через домен

🚀 FastAPI-проект внутри Docker-сети — деплой как надо

Три реальных примера:

- traefik/whoami — быстрый старт, чтобы увидеть систему в деле
- FastAPI + Jinja2 + Tailwind — собственный проект в контейнере
- Adminer + PostgreSQL — база без открытого 5432, только через HTTPS

Итог:

Один VPS, любое количество проектов, каждый на своём домене с HTTPS. Снаружи открыты только 80 и 443. Всё остальное — за закрытой дверью.

📦 Исходный код проекта FastApi 👉 GitHub

💬 Если остались вопросы — пишите тут 👇 или в комментариях на Хабре. По возможности всем отвечу.

🚀 ИИ-агенты на собственной инфраструктуре: ChatGPT-интерфейс для ваших LangGraph-агентов 🚀

Третья, финальная часть цикла уже опубликована в Академии Selectel! В материале закрываем полный стек: к готовому агентному бэкенду подключаем production-ready фронтенд — и выкатываем всё на боевой сервер с доменом и SSL.

В статье пошагово показал:

— как подключить agent-chat-ui — официальный Next.js-интерфейс от LangChain — к LangGraph Server за несколько минут
— как кастомизировать фронтенд: перевод на русский, переключатель между агентами, удаление чатов
— как выстроить три агента с разной архитектурой: генералист, диспетчер-мультиагент и узкий эксперт
— как закрыть API Bearer-авторизацией — с разбором нюансов, которых нет в официальной документации
— как задеплоить всё через Nginx и PM2 так, чтобы LangGraph оставался внутри контура

В результате получается полноценный AI-продукт, который:

— выглядит и работает как ChatGPT, но полностью на вашей инфраструктуре
— поддерживает стриминг токенов, историю диалогов и вызовы инструментов в реальном времени
— позволяет переключаться между несколькими агентами прямо в интерфейсе
— не открывает бэкенд наружу — LangGraph API доступен только внутри машины
— не зависит от OpenAI и не передаёт данные во внешние сервисы

Деплой проекта делал на сервере от @Selectel, который можно запустить за пару минут.

Материал будет полезен разработчикам и командам, которые хотят дать своим LangGraph-агентам красивый продакшн-фронтенд и полностью контролировать AI-инфраструктуру.

Реклама. АО «Селектел», erid: 2Vtzqvv7GsK

🚀 Для тех, кому удобнее читать на Хабре: финальная часть цикла про ИИ-агентов теперь и там!

Третья, заключительная часть цикла о построении независимой ИИ-инфраструктуры также опубликована на Хабре 👉 Облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 3: ChatGPT-интерфейс для ваших LangGraph-агентов

Если вы пропустили предыдущие части — в этом материале я закрываю полный стек: к готовому агентному бэкенду на LangGraph подключаю production-ready фронтенд и выкатываю всё на боевой сервер с доменом и SSL. Главная фишка прежняя: всё работает полностью на ваших серверах, без привязки к закрытым API, сторонним SaaS-платформам и зарубежным облакам.

В статье пошагово разбираю:

🔹 как подключить agent-chat-ui — официальный Next.js-интерфейс от LangChain — к LangGraph Server за пару минут
🔹 как кастомизировать фронтенд: перевод на русский, переключатель между агентами, удаление чатов
🔹 как выстроить три агента с разной архитектурой: генералист, диспетчер-мультиагент и узкий эксперт
🔹 как закрыть API Bearer-авторизацией — с нюансами, которых нет в официальной документации
🔹 как задеплоить всё через Nginx и PM2, чтобы LangGraph оставался внутри контура

В результате получается полноценный AI-продукт, который выглядит и работает как ChatGPT, но целиком на вашей инфраструктуре: со стримингом токенов, историей диалогов, вызовами инструментов в реальном времени и переключением между агентами прямо в интерфейсе. При этом бэкенд не открывается наружу и данные не уходят во внешние сервисы.

Также напоминаю, что весь исходный код к материалу открыт. Можно забирать, разворачивать на своей инфраструктуре и тестировать:

🔗 HabrGraphCLI → https://github.com/Yakvenalex/HabrGraphCLI
🔗 AgentChatUIHabr → https://github.com/Yakvenalex/Agent-chat-ui-habr

Буду рад обсудить архитектуру, ответить на вопросы и почитать о вашем опыте в комментариях на Хабре или в обсуждениях к данному посту 👇