Господи свят, теперь даже в консольный докер впилили AI

Пишешь docker ai, и потом просто русским текстом пишешь, что тебе нужно, например "удали старые имиджи, которые не используются". И он делает там какие-то свои докерные команды, типа docker image prune с нужными параметрами

P.S. Ждём, когда с кубером можно будет поговорить. Не надо этих конфигов, хельмов всяких. Просто говоришь ему "там чё-то прод упал, почини". Или просто "сделай заебись". И ждёшь

Программист - это мешок угля. По крайней мере, я на это надеюсь.

В тыща семьсот каком-то году Уатт сильно усовершенствовал паровой двигатель, он стал намного эффективнее, и потребление топлива на единицу мощности сильно снизилось. Все современники ожидали постепенного падения цен на уголь - и правда, нафига теперь столько угля.

Однако выяснилось, что произошло ровно наоборот. Об этом написал Джевонс, в честь которого и назвали этот парадокс.

"Изобретение Уатта сделало уголь намного более выгодным источником энергии, что привело к широкому применению паровых машин в промышленности. Это, в свою очередь привело к росту потребления угля, хотя потребность в угле для отдельной машины и снизилась. На основании этого наблюдения Джевонс утверждал, что увеличение эффективности использования топлива имеет тенденцию увеличивать, а не снижать общее его подтребление".

Потом еще экономисты подметили, что помимо всего прочего, повышение производительности ускоряет экономический рост, дополнительно увеличивая спрос на ресурс.

В общем, если программист - это как мешок угля, то согласно парадоксу Джевонса, повышение эффективности программистов с помощью ИИ может привести к тому, что программисты будут востребованы еще больше.

Это при условии, конечно, что технологии не разовьются настолько, что домохозяйка сможет написать сложную систему (банк там или биржу) за 5 минут, но пока что до этого далеко.

Исходный код Claude был слит в сеть через source map в их npm пакете.

Вайб есть - приватности нет.
Ребята запушили source map файл в npm пакет @anthropic-ai/claude-code (заметил Chaofan Shou). 59,8 мб файл.

С помощью него можно восстановить исходники в оригинальном состоянии, уже есть на GitHub:
• Репо 1
• Репо 2

Голландский Rust-ист - канал о веб разработке

Рубрика "помогаю друзьям найти работу". Великий интернет, откликнись

Есть один правильный пацан Теймур, фронтендер с 2020 года. Опыт реальный, не накрученный, что сейчас важно. Помимо всего прочего волонтёрил фронтом на проекте "Лиза Алерт" (!)

Что умеет (цитата из резюме):

"Основной стек — React, TypeScript,
JavaScript; разрабатываю корпоративные платформы, административные интерфейсы и
сложные SPA с интеграцией по REST API. Работал с архитектурой frontend-модулей,
производительностью, тестированием, CI/CD, сложными формами, аналитикой и
legacy-рефакторингом. Помимо frontend-задач, интересуюсь смежными инженерными
областями: автоматизацией, backend-интеграциями, Python и AI-инструментами."

Удалёнка

В общем, время сейчас дурное, нужна помощь зала. За найм пожму виртуальную руку. За репост знакомым/эйчарам мысленно поставлю лайк. Даже два

Кто не наймёт, тот дурак

Пишите ему сразу напрямую в тг - @yellow_ears

А вот и подъехало уже, как устроен ClaudeCode изнутри

https://ccunpacked.dev/

Когда пишешь код агентом, даже если тщательно смотрел код и, допустим, просил что-то исправить, то есть погрузился - это вообще не тоже самое, что писать код самому. Когда пишешь всё сам - это как-то лучше прошивается в мозгу.

И вот, когда надо найти ошибку на проде - тратишь время на то, чтобы разобраться в каких-то деталях. Это как будто код писал коллега, который ушел в отпуск за день до релиза. Т.е. ты ревьювил, обсуждал и вроде в курсе происходящего, но блин.

Кроме того, если просить саму LLM помочь с поиском проблем, выясняется, что теперь уже у нейронки не хватает контекста о проекте в целом и его нюансах. А объяснять времени нет.

В итоге поиск проблем превращается в нервотрёпку.

А как у вас?

Я принес. Тимлид как громоотвод для чужой неэффективности

Прочитал недавний пост Сережи Щербинина про то, как сверху вниз в тимлидов стекает хаос, а им это сливать некуда и надо превратить субстанцию в конфету https://t.me/bvevvs/1358

Я должен сделать дисклеймер, что я (да и он) не утверждаю, что это всегда так и там наверху бестолковые сидят, а одни тимлиды — соль земли и всех спасают. Нет, нередко бывает, что тимлиды сами с менеджментом своей команды не справляются даже при благополучных внешних условиях.

Однако как же мне понравилась цитата:
«Во многом именно поэтому слой маленьких руководителей в крупных системах так быстро выгорает. Не потому что они слабее других и не потому что им рано дали ответственность. А потому что на них очень удобно складывать всё то, что компания не хочет чинить у себя в конструкции. Пока наверху обсуждают зрелость процессов, синергию функций и качество управления изменениями, где-то внизу конкретный тимлид в очередной раз пытается сделать так, чтобы команда просто могла нормально работать.»

Ставь 💯, если узнал в этом тимлиде себя или товарища.
Ставь ⚡️, если ты сам складываешь всё подряд в тимлидов, ведь это и правда удобно.
Ставь 😱, если в тебя самого уже столько напихали сверху, что ты не складываешь в тимлидов, а оно само выпадает.

Вайбкодинг продакш-решений не для всех

Наконец-то я услышал от мэтров (в данном случае — самих Антропиков) смелое заявление, что вайб-кодинг — это, в общем-то, не для всех. Особенно, когда речь идёт о production-grade системах.

То есть если ты настоящий разработчик — это нормально делать прод-решение. А если ты...ну, скажем, вафелька, то, в принципе, ты можешь вайб-кодить, но не нужно обманывать себя и других тем, что ты трушный разработчик (что бы это ни значило). Причем, докладчик четко объясняет почему так: не будучи доменным экспертом ты просто не сможешь задать правильные вопросы, чтобы получить правильные ответы и результаты. Это, кстати, касается всего, что связано сейчас с AI.

Но здесь есть несколько оговорок:
1) При должном усердии и старании (и задавании правильных вопросов для самообучения) люди смогут прокачаться как разработчики, то есть стать ими. По мне так вайб-кодить — это как читать Stack Overflow на скорости 30x.
2) Абсолютно нормально делать "не production-grade" тулзы, всякие автоматизации вокруг своей жизни и других людей, ассистентов и прочих телеграм-ботов. Просто нужно, чтобы все пользователи понимали и оценивали потенциальные риски.

Сам доклад здесь: https://youtu.be/fHWFF_pnqDk?is=omcRDEePMgq210up

Выступлению, оказывается, уже 8 месяцев, что по меркам сегодняшних скоростей — это "средневековье". Но я с удовольствием послушал его от начала до конца (без суммаризаций и вот этих вот всех NotebookLM).

Провалы вайб-кодинга

Подборка задокументированных случаев, когда ПО, написанное с помощью ИИ, давало сбои в боевых условиях. Каждый случай подкреплён ссылкой на источник.

https://crackr.dev/vibe-coding-failures

P.S. люди, правда, тоже роняют прод ещё как :)

Интересно, что будет дальше с ценами на агентов. Год назад это было типа $20, сейчас многие тратят $200,,а в следующем году что, $2000 что ли?

Цена - это баланс спроса и предложения. AI, даже если отбросить программирование, встраивают, грубо говоря, в каждый утюг и телефон. Появились всякие помощники типа openclaw и ещё 100500 всего. Агенты всё больше и больше болтают сами с собой (через болтовню они по сути думают). А ещё и не все люди даже попробовали простой советский chatgpt. Не удивлюсь, короче, если спрос на токены вырастет за год ещё в 10 раз. При этом железо за год в 10 раз не вырастет даже при всех этих адских инвестициях в постройку датацентров

Если вернуться к агентам для программирования, то выхода два: повышение цен и адское урезание лимитов. Иначе спрос просто не влезет. Прям конское повышение и урезание.

Или я бред несу? Кто разбирается в теме? Есть какие-то прогнозы аналитиков?

Про падения гитхаба:
"79.99% has three nines!"

Dirty Frag — это новая локальная уязвимость в Linux, для которой уже выложили публичный PoC на GitHub.

Если объяснять просто: пользователь с обычными правами может через ошибку в ядре повлиять на данные в файловом кэше Linux и потенциально повысить права до root.

Проблема связана не с прямой записью в файлы, а с тем, как ядро работает с памятью, сетевыми буферами и page cache. Файл на диске может оставаться неизменным, но система будет читать его изменённую копию из памяти.

Опасность в том, что, по словам автора, Dirty Frag работает стабильнее многих похожих багов: не нужно ловить race condition, а значит шанс успешной эксплуатации выше.

В репозитории упоминаются популярные дистрибутивы вроде Ubuntu, Fedora, openSUSE, AlmaLinux, CentOS Stream и RHEL.

Многие стали разгонять тему, уже 10 раз такое слышал, что UI в обычном его понимании исчезнет, и будет только условная строка чата, через которую можно всё сделать: купить билеты и записаться к доктору. И поэтому, опять же, программисты практически не будут нужны.

Но я что-то с этим вообще не согласен. Мне удобнее одной кнопкой запустить банковское приложение и одной кнопкой в этом приложении погасить долг по кредитке. И сразу увидеть сколько осталось на счету. Чем долго и муторно писать это всё словами.

Ну и есть куча всего, что не поддается текстовому описанию. Карты те же. Графики, обновляемые в реальном времени. Да куча всего.

Хотя, конечно, искать товар, когда ты точно не знаешь, что тебе нужно, удобнее в чате. Но это как бы просто гугл на максималках. Еще до ИИ всегда было два варианта: зайти на маркетплейс полистать товары или нагуглить.

Ну и естественно, помимо UI, программисты делают кучу всего. Внезапно, бекенд, например 🙂

Жена спросила у ChatGPT, как по-чешски будет "отравилась". Чат ответил, но зачем-то пририсовал график y=x :)
Сидим, гадаем, что он имел в виду. График отравлений какой-то? Вот так вот в вайбкоде вылезет внезапно, я не знаю, таблица Менделеева

Этот ролик длиннее, чем средний мем про гонку технологий и паралич выбора, но он хорош, не могу не поделиться:

https://www.youtube.com/watch?v=xE9W9Ghe4Jk

Сегодня узнал, что bun переписали с Zig на Rust с помощью claude code за считанные дни и уже вмержили в main

Фиговы тыщи комитов, миллион строк кода

Это прям эпохальный эксперимент в реальном времени. С одной стороны, это 100% нейрослоп, которые явно люди даже не смотрели, с другой стороны, работает же.

Там переносили по возможности прям один к одному, и структуры и архитектурные решения, было до фига тестов и т.д. Но блин, масштаб поражает.

Интересны две вещи: реально ли будет это потом поддерживать, и сколько багов/уязвимостей повылезет (там было много unsafe Rust, говорят) в ходе реального использования.

Я читал обсуждение, что часть тестов были переписаны по другому, и есть подозрение, что некоторые из них подогнаны под код, чтобы проходили.

В интересное время, живём, блин

На Reddit обсуждают новость: Microsoft сворачивает внутренние лицензии Claude Code после пилота для сотрудников. Главная причина, которую указывает статья - резкий рост расходов при переходе от понятных подписок к оплате по токенам/использованию.

И это не только история про Microsoft. В материале также приводится пример Uber: компания, по сообщениям, израсходовала AI-бюджет на 2026 год всего за четыре месяца. Общий тезис такой: пока AI был безлимитной игрушкой, все радовались продуктивности. Когда пришли счета, началась оптимизация.

Мнения разделились.

Скептики говорят, что типа вот он, reality check. Если даже Microsoft начинает считать токены, значит экономика frontier-моделей пока не так прекрасна, как ее продавали. Особенно когда тысячи сотрудников используют AI неэффективно: длинные промпты, бесконечные генерации кода, споры с моделью, автозадачи на часы и дни.

Многие считают, что проблема не в AI как таковом, а в неправильных kpi. Компании сами годами говорили сотрудникам, чтобы надо или не надо, а использовали AI везде. Но когда KPI - больше AI-usage, а ограничений нет, то расходы летят в космос.

Есть еще позиция, что это не конец AI, а взросление рынка. Безлимитные тарифы плохо работают для тяжелых enterprise-нагрузок. Где-то останется облако и frontier-модели, где-то появятся лимиты, роутинг на более дешевые модели, open-source и локальные решения.

В любом случае, AI больше нельзя оценивать только по принципу "ускоряет или нет". Теперь вопрос звучит немного иначе: ускоряет ли он настолько, чтобы окупить токены?

Возможно, будущее не в одном волшебном ассистенте за любые деньги, а в гибридной системе: дорогие модели — для сложного, дешевые — для рутинного, локальные — там, где объемы предсказуемы.

AI пока не отменяется, но ему наконец-то выставили счет.

Github copilot (ИИ-агент) переходит с подписочной модели на оплату за реальное использование.

Люди пишут что это означает для них расходы в тыщи баксов вместо десятков. Расход можно проверить с помощью инструмента, предоставленного гитхабом