Курсор такой: Сам решууу

Все мое отношение к технологиям и их взрывному росту опирается на слова моего друга сказанные 10 лет назад. Думаю, это очень вдохновляюще и проясняюще в наши «смутные» времена.

📌 Любая новая технология сначала появляется у «избранных».

🔹 Первый сотовый телефон — у президента, потом у министров, генералов, и так далее, пока не дойдет до обычных людей.
🔹 Первые компьютеры — у ведущих профессоров математики и физики. Потом уже у каждого ребенка.
🔹 Кола сначала продавалась как лекарство в аптеке. Теперь её в африке пьют вместо воды.

😱 И обычно начинается истерика:

➡️ появилась технология X
➡️ пропадет работа Y
➡️ люди категории Z останутся без дела

Но практика показывает, что без дела никто не остается. Просто дела меняют свой характер, а жизнь становится интереснее и насыщеннее.

📺 Например.

Раньше технологии записи видео, аудио и вещания были только в руках государства.

Представьте СССР с 300 млн населения: несколько наборов видео- и звукозаписи и возможность вещать отснятое.

Чтобы стать «лицом» в эфире, ты должен был:

🎓 окончить специальный институт
🏁 пройти бешеную конкуренцию
🧭 пережить множество поворотов судьбы

И только тогда стать одним из 5–10 человек, которых показывают по телевизору.

У тебя должна быть идеальная внешность, дикция. Тебе дают тексты написанные специалистами лингвистики и филологии, и твое присутствие в кадре одобряет сам товарищ Сталин.

📱 Потом появляются смартфоны и блогеры.

Теперь каждый человек — ребенок, бомж, картавый, шепелявый, плоскоземельщик, конспиролог, шизофреник — все получают доступ записать видео или аудио и выложить это на публику.

По логике истерик («появилась технология → исчезнет профессия → люди останутся не у дел») выходит, что люди, которые:

🎬 5 лет учились на тележурналистов
✍️ учились писать тексты и сценарии
💡 выставлять свет
🎧 улучшать качество звука

должны были остаться без работы и стать грузчиками или кассирами.

Но произошло наоборот.

⭐ Многие из них стали авторами качественных блогов-миллионников
📚 начали проводить курсы и марафоны
📈 стали еще более влиятельными

Работы у них стало больше, потому что теперь потенциальной «телезвездой» стал каждый человек с телефоном и интернетом.

💻 Сейчас похожее происходит в программировании.

ИИ начал писать код, и потенциально любой человек может написать свою программу:

🎙 надиктовать идею голосом
🤖 ИИ сгенерирует код
🚀 и запустит приложение

Но отняло ли это работу у программистов (и у меня в частности)?

Нет.

Наоборот:

🔹 больше людей стали заморачиваться созданием программ
🔹 они обращаются за консультациями
🔹 проекты появляются там, где раньше их не было

Теперь программисты с опытом могут вместе с ИИ сделать программу за месяц за 200 тыс. рублей, то, что раньше стоило миллионы и требовало целую команду.

То есть средний бизнес может делать для себя программы, которые раньше могли позволить только крупные корпорации.

Работы у программистов не стало меньше — она выросла в разы.

💻 12 игр, которые научат программировать лучше любого курса

Собрал для вас подборку, где код — это не скучная теория, а главный инструмент в игре. От логики для новичков до хардкора для профи. Сохраняйте, пригодится.

▪️ Human Resource Machine
Ты — офисный клерк, программирующий поручения босса. Отлично объясняет алгоритмы, циклы и оптимизацию мышления.

▪️ 7 Billion Humans
Продолжение HRM, но сложнее: ты пишешь один алгоритм сразу для толпы людей. Учит параллельному мышлению и масштабированию логики.

▪️ while True: learn()
Игра про программирование, нейросети и автоматизацию, но без скучной математики. Показывает, как код решает реальные задачи (и как понять своего кота-гения).

▪️ CodeCombat
Настоящий код в формате RPG. Проходишь подземелья, пишешь скрипты на Python, JavaScript и других языках.

▪️ Lightbot
Минималистичная головоломка про команды и функции. Отлична для абсолютных новичков и даже детей.

▪️ TIS-100
Очень хардкорный симулятор ремонта древнего компьютера от создателей Shenzhen I/O. Прокачивает понимание низкоуровневой логики и архитектуры.

▪️ SHENZHEN I/O
Игра про программирование микроконтроллеров с нуля. Для тех, кому интересно, как код работает с железом.

▪️ Screeps
MMO-стратегия, где ты программируешь свою армию на JavaScript. Учит писать долгоживущий, поддерживаемый код, который будет работать без тебя 24/7.

▪️ Else Heart.Break()
Сюжетная игра, где ты буквально переписываешь код реальности. Очень хорошо развивает понимание логики систем.

▪️ The Farmer Was Replaced
Автоматизация фермы с помощью настоящего языка программирования. Идеально для понимания циклов и оптимизации процессов.

▪️ Bitburner
Программирование взломов и автоматизации в киберпанк-сеттинге. Максимально приближено к реальному кодингу (пишем скрипты на упрощенном JS/Netscript).

▪️ Autonauts
Программируешь роботов для выполнения задач. Очень наглядно показывает ценность алгоритмов: сначала ты делаешь всё руками, потом учишь роботов, а они делают за тебя.

А вы играли в какие-то из этих игр? Делитесь впечатлениями в комментариях... #gamedev #игры #game #разработка

🔵 Эпсилон // @epsilon_h

Исторически работа инженера была устроена примерно как 80/20. Восемьдесят процентов — рутинное исполнение: бойлерплейт, повторяющиеся баги, тикеты, конфиги, несложные тесты. Двадцать процентов — глубокое мышление: понимание реальной задачи, проектирование систем с учетом ограничений, отладка непредсказуемых корнер кейсов, принятие компромиссных решений. Именно во вторых двадцати процентах сеньор отличался от джуна — не скоростью набора кода, а ясностью мышления. А первые восемьдесят были своего рода учебной площадкой, на которой эта ясность постепенно вырастала.

Теперь ИИ закрыл эти 80%. Бойлерплейт писать не нужно, CRUDы и тесты генерятся за секунды. Здорово же! Инженеры освободятся от скучного и сосредоточатся на сложном и интересном. Но никто не сказал вслух очевидное — двадцать процентов были тяжёлыми именно потому, что требовали сосредоточенного глубокого мышления. Теперь от инженера ожидают, что он будет жить в этом режиме постоянно. А человеческий мозг так не работает.

Да, бойлерплейты писать скучно до жути. Но пока их пишешь, мозг восстанавливается. Проектирование сложных архитектур, нюансов распределенных систем, думать об оптимизации множества потоков данных — глупо отрицать, что это все вызывает когнитивную усталость другого рода. И теперь «благодаря» ИИ такой усталости будет все больше.

В мире ИИ постоянно дискутируют о контекстных окнах моделях, как правильно управлять контекстом, когда делать сжатие и так далее. Это все разумные инженерные вопросы. Но есть еще одно контекстное окно, о котором никто не говорит. Контекстное окно человека-инженера не расширяется. Это тот же мозг, что и раньше, только теперь он должен справляться с более сложной архитектурой, быстрее принимать решения в условиях неопределенности и чаще переключаться между системами. В отличие от модели, вы не можете просто увеличить объем контекста. Вы не можете добавить больше оперативной памяти в префронтальную кору головного мозга.

В LinkedIn завирусился пост стафф-инженера Google, который ушёл из компании. Не из-за зарплаты, а потому что работа стала проходить в постоянной спешке и потеряла смысл.

Если это происходит в Google — одной из самых технически продвинутой компании в мире — стоит задаться вопросом, что на самом деле делает ИИ с разработкой программного обеспечения. Не в пресс-релизах и красивых графиках, а на практике.

Я обсуждал с коллегами вопрос о необходимости пересмотра подхода к ревью кода для адаптации к новой реальности. Даже ведро фенотропила не усилит когнитивные ресурсы настолько, чтобы с той же эффективностью и фокусом отсматривать в десять раз больший объем кода по сравнению с тем временем, когда весь код писался инженерами. Это невозможно физически. Часть работы контроля качества кода приходится делегировать тому же ИИ (очевидный совет: использовать разные модели для генерации и валидации кода). «Долг непонимания» (comprehension debt) растет неизбежно. Когда AI генерирует большие куски системы, инженер может быстро доставить фичу, но так и не сформировать полноценную ментальную модель того, как всё устроено. Пока всё работает — это незаметно. Но когда через несколько недель появляется сложный баг, оказывается, что разбираться приходится практически с чужим кодом. А ведь бежать требуется все быстрее и быстрее — бизнес ожидает, что субсидирование токенов сделает инженера эффективнее в N раз (не стоит быть наивным и считать, что у вашего руководства нет и не будет таких ожиданий, «наверху же не дураки сидят»).

Что с этим делать? Вопрос открытый и каких-то универсальных решений, кажется, нет. Нужно не бояться брать время на обдумывание архитектурных решений, не опасаясь того, что мог бы закрыть больше задач c помощью ИИ. Когнитивное восстановление теперь часть работы, но его нужно уметь организовать самостоятельно. Классический путь роста от джуна до старшего спеца теперь сломан, и с этим тоже надо что-то делать.

Какие мысли есть у тебя насчёт трансформации профессии и адаптации к новой реальности? Делись в комментариях.

Интересный проект по изготовлению механических котов на базе ардуины/малинки.

Забирайте, кому интересно.

https://github.com/PetoiCamp/OpenCat-Quadruped-Robot