Каждый кодит как он хочет — наш принцип как платформы для деплоя. Если мы работаем с вашим стеком, мы развернём ваш проект. Нам в равной степени симпатичны те, кто в последние годы открыл для себя вайбкодинг, опытные разработчики с россыпью ИИ-агентов под каждую задачу и ИИ-скептики.

И если в собственных проектах часто важнее удовольствие от работы с кодом и мотивация писать дальше, то в найме ситуация сложнее. Часто компании соглашаются нанимать только future-proof — как они это себе представляют — разработчиков, которые уверенно владеют IDE с ИИ и любят программировать с ИИ.

Особенно некомфортно себя чувствуют здесь опытные программисты, которые хорошо работают в команде и в одиночку, но с ИИ-кодингом у них пока не сложилось. Они видят, как у топ-менеджеров вместо рассудка сверкают доллары в глазах, когда они обсуждают ИИ-автоматизацию и новые KPI, и как в смежную команду набирают новичков, которые с каждым вопросом бегут к ChatGPT и сами не могут написать незамысловатую программу (что когда-то считалось базой). И они не понимают, ждать ли им сокращения в следующем году, и как они будут искать работу на ИИ-ориентированном рынке.

Нам в Deploy-f появление способных ассистентов и агентов напоминает переход от мануфактуры к конвейеру: мастер может изготовить что-то сам, рабочий на фабрике знает только свой этап, а оператор роборуки и вовсе работает с абстрактным уровнем, а не объектами реального мира. Да, отчасти золотой век программистов как носителей тайного знания прошёл — ИИ-ассистенты могут решать многие прикладные задачи достаточно хорошо, чтобы пользователь не заметил разницы.

— Можно ли научиться свободно работать с ИИ после многих лет в традиционной разработке?
— Да, конечно, но надо помнить, что это не столько навык в дополнение к основному, сколько новый подход. Нужно научиться дробить задачи, чётко их формулировать для старательного, но не очень умного исполнителя, контролировать результат. До какого-то предела проще делать всё самому, но потенциал ИИ-разработки огромен, и становится больше с каждым новым релизом.

Так что попробуйте отключить голову и довериться ИИ-помощникам. А все эксперименты можете обкатывать на нас: деплой всё стерпит.

Наш подарок юным кодерам — год бесплатного деплоя для учеников школы программирования CODDY

В нашей команде все освоили программирование в относительно взрослом возрасте. Многие — самоучки. И мы завидуем тем, кто сейчас имеет возможность вживую и онлайн с самого юного возраста заниматься программированием, проектированием и прочим STEM-образованием.

Как раз таким обучением занимаются наши друзья из CODDY — большой международной школы программирования с 400 филиалами в 24 странах. Там ребят от 4 до 16 лет учат создавать свои проекты — игры, сайты, телеграм-ботов.

Чтобы результат не оставался на localhost, с сегодняшнего дня мы предоставляем всем студентам CODDY бесплатный доступ к Deploy-F на всё время обучения. Теперь проект можно за пару минут задеплоить, показать друзьям, порадовать родителей. Будет чем заняться на летних каникулах.

С праздником, мамкины программисты!

Привет, новый (старый) подписчик.

Если ты попал сюда через папку или просто только что заметил закреплённый пост, позволь представиться. Это канал Deploy-F — хостинга и умного деплоя для приложений, ботов, ИИ и полезных программ с открытым исходным кодом..

Мы уже поддерживаем

Бэк:
• Python — Flask, Django, FastAPI, Streamlit, Gradio, боты (pip / Poetry / uv / Pipenv)
• Node.js — Express, NestJS, боты, любой server-side JS (npm / yarn / pnpm / bun)
• PHP (Laravel и обычный PHP)
• Go
• Java
• Ruby
• Rust
• .NET / C# (.NET 6 и 😍

Фронт:
• React (Create React App, Vite)
• Vue, Angular, Svelte, SolidJS
• Next.js, Nuxt, Astro, Gatsby, Remix
• Просто статический сайт (HTML / CSS / JS)

Базы данных: PostgreSQL, MySQL, MS SQL

и каждый месяц добавляем новые языки и технологии и занимаемся quality of life-улучшениями.

Здесь мы пишем о том, как перестать бояться и начать промпт-кодить, если вы раньше никогда не программировали — или если вы уже многоопытный разработчик с фундаментальными знаниями и неуверенностью в будущем.

Рассказываем про самостоятельный хостинг (self-hosting) и опенсорс — как заменить сервисы, раздающие данные пользователей направо и налево на безопасные открытые альтернативы, с которыми вы в безопасности.

Теоритезируем о прекрасном мире будущего и новых технологиях, за которыми хочется следить. Касаемся юридических, этических и социальных аспектов ИИ, открытого кода и всего прочего — так гораздо интереснее.

Топим за всё хорошее и против всего плохого, делаем свой неплохой сервис, который работает в нынешнее неспокойное для интернета время.
В конце июня запустим блог — можете подписаться на обновления на странице :))

Вот несколько ссылок на наши материалы:

• обзоры сервисов для создания дерева ссылок в профиле, сократителей ссылок, тайм-трекеров, аппок для управления личными финансами и другого опенсорса.
• правила безопасного деплоя с ИИ-агентами
• год бесплатного (!) деплоя для студентов дружественных школ программирования

К слову, все новые пользователи Deploy-F получают несколько бесплатных кредитов, которых достаточно, чтобы протестировать сервис. Добро пожаловать!

We have SETI@home

Наши коллеги предпенсионного возраста постарше хорошо помнят SETI@home — один из первых широко известных научных проектов, построенных на добровольных распределённых вычислениях. Этот проект Центра поиска внеземной жизни (SETI) Университета Калифорнии в Беркли предлагал рядовым пользователям отдавать часть вычислительных мощностей своих компьютеров на благое дело — поиск признаков внеземной жизни.

Участникам было достаточно скачать программу, которая майнила биткойн по сложному алгоритму очищала от шума, корректировала и расшифровывала данные, собранные радиотелескопом Аресибо в Пуэрто-Рико. SETI@home проработал с 1999 по 2020 год и был заморожен всего за полгода до поломки главного радиотелескопа, после которой обсерваторию было решено закрыть. Все собранные данные были обработаны.

Миллиарды сигналов были сведены к миллиону потенциально интересных, а затем сотни наиболее перспективных кандидатов. Эксперимент позволил установить новые стандарты чувствительности и найти решение для проблемы ложных срабатываний (за счёт включения в массив данных тысяч искусственных сигналов, которые служили для коррекции и контроля). Учёные рассчитывали на то, что проект привлечёт около 50 тысяч добровольцев, но только за первый год их было около 2 млн.

Под эти задачи в ходе SETI@home разработали BOINC — клиент и сервер с открытым исходным кодом для расчётов на CPU и GPU (в т.ч. на ядрах CUDA и эквиваленте от ATI). Он стал базой для десятков других научных проектов с добровольными респределёнными вычислениями. В 2020 году проект Folding@home, занятный моделированием пространственной структуры крупных и сложных белков, привлек для анализа S-белка коронавируса вычислительные ресурсы в 2,7 экзафлопс, что было больше совокупной мощности 500 самых производительных суперкомпьютеров в мире.

Впечатляет, правда?

Если вы тоже думаете, что это очень здорово, вписаться в проект распределённых добровольных вычислений просто — скачайте клиент BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing), выберите интересующее вас исследование или подключитесь к Science United, который направит ресурсы на множество перспективных проектов.

Среди активных направлений — исследование изменений климата (climateprediction.net), поиск нейтронных звёзд (Einstein@Home), моделирование звёздных потоков вблизи млечного пути (MilkyWay@home), молекулярная биология (GPUGRID.net), моделирование белков (Rosetta@home), математические вычисления (Gerasim@Home, PrimeGrid) и так далее.

Если вы — наш дорогой подписчик — сами своего рода учёный, вы можете развернуть собственный проект с поддержкой добровольных распределённых вычислений по инструкции на GitHub. Не надо бояться, что ваши исследования недостаточно фундаментальные. Так, проект GoofyxGrid@Home занят практической проверкой теоремы о бесконечных обезьянах с печатными машинками, которые рано или поздно напишут пьесу Уильяма Шекспира

Никогда такого не было — и вот опять. Как сфера разработки менялась с 1940-х годов, создавая всё больше возможностей для работы

С тех пор, как ИИ-ассистенты научились писать работающий код, многие не без опаски судачат о конце знакомого нам мира и упадке человеческих профессий. Мол, создателей визуального контента заменит дешёвая генерация, аналитиков и авторов — большие языковые модели, а опытных разработчиков — джун с условным Claude Code.

И если у специалистов из «креативных индустрий» никогда не было уверенности в завтрашнем дне, то многие практикующие разработчики выросли в быстрорастущей цифровой экономике, и знали, что

«войти в ИТ» — это лучшее карьерное решение с гарантией заработка сильно выше рынка

А теперь многие ИТ-специалисты не понимают, как планировать будущее. Корпорации используют ИИ как предлог для сокращения штата, раздутого за годы пандемии. Компании традиционной экономики пытаются возглавить тренд, внедряя ИИ везде, а не только там, где он действительно полезен. На рынке труда наплыв вайбкодеров, которые плохо знают профессию и полагаются на промпты — и главное, их нанимают.

Парадоксально, в самом уязвимом положении оказались опытные разработчики, которым сложнее переучиться с ручного написания кода на вайбкодинг (ещё, им может быть гораздо удобнее писать самостоятельно).

С одной стороны, наша команда всецело поддерживает идею вайбкодинга: наша платформа для деплоя органично дополняет разработку с ИИ. С другой, мы не считаем, что нынешняя смена парадигмы в ИТ — это the end of the world as we know it. Сфера разработки за почти век проходила много циклов развития, и каждый раз только прирастала новыми профессиями и возможностями.

Мы начинаем короткий цикл постов о важных переходах в истории разработки (и их долгоиграющих последствиях).

Друзья!

В дата-центре в Амстердаме возникли сетевые проблемы. Восстановление заняло больше времени, чем ожидалось, поэтому мы добавили новый большой и стабильный сервер в Париже.

Рекомендуем переносить приложения на новую локацию.

Обычно приложение можно перенести через вкладку "Сервер", но сейчас этот способ недоступен: автоматический перенос не работает, если сервер с исходным приложением временно недоступен.

Сейчас есть три варианта:

1. Залить приложение заново из ваших исходников.
2. Скачать последний бэкап, взять из него актуальную версию приложения - включая исходники, SQLite и другие файлы - и залить её как новое приложение.
3. Дождаться восстановления связи с Амстердамом. После этого приложение можно будет перенести автоматически через вкладку "Сервер".

Мы ждём восстановления связи с дата-центром в Амстердаме. Как только это произойдёт, мы начнём переносить приложения автоматически.

Если вы хотите восстановить приложение раньше из бэкапа, напишите нам в поддержку: @deployf_support. Мы поможем.

Друзья, амстердамский сервер ожил и снова на связи🔥

Если во время аварии вы восстановили приложение в Париже из бэкапа - проверьте, пожалуйста, что амстердамская и парижская версии не устроили дуэт: не отвечают одному и тому же боту, не дергают одни и те же вебхуки, не спорят за домены и задачи.

А мы всё равно рекомендуем переехать в Париж окончательно - теперь это можно сделать автоматически через вкладку "Сервер".

Прикладываем Высоцкого "Она была в Париже". Ведь наши с вами приложения тоже не стоят на месте: сначала Москва, потом Амстердам, теперь Париж😅
Сегодня здесь, завтра там - главное, чтобы без двух активных копий в разных городах.

(продолжение серии постов про историю современной разработки)

Историю программирования мы будем отсчитывать от трёх устройств — первой программируемой вычислительной машины Colossus (1943—1944), первого универсального перепрограммируемого компьютера ENIAC (1945) и развития его идей в EDVAC (1949), в документации к которому впервые упоминается принцип хранения программы и данных в памяти устройства.

Первые компьютеры создавались под специфические военные и научные задачи, а программисты были сродни чародеям, носителей эзотерически сложного знания. Машинный код писался строго под конкретное оборудование. Вычислительные ресурсы были ограничены, а оптимизация ПО — абсолютной.

Первым шагом к программированию, которое мы знаем, стал язык ассемблера (1949), который представил двоичный код в виде понятных человеку команд и позволил сосредоточиться на логике, а не микроменеджменте отдельных байтов.

Когда ночью выкатили большой релиз, а утром никто не пишет в поддержку🤔

Тихо, слишком тихо...

1950-е

Первой революцией в программировании стали компилируемые языки, которые позволяли писать универсальные программы, работающие на разных моделях ЭВМ. Компилятор транслировал код на исходном высокоуровневом языке в инструкции или ассемблер, который поддерживали любые устройства.

Первый компилятор создала в 1952 году Грейс Хоппер (великая женщина, контр-адмирал и пионер программирования), а в 1947 году IBM представила первый высокоуровневый язык Fortran (сокр. от FORmula TRANslator) и первый же массово производимый компьютер с аппаратной поддержкой вычислений с плавающей точкой IBM 704. С этого началась широкая разработка для бизнеса, а не только научных исследований и вооружённых сил.

Были ли все рады? Конечно, нет.

Клиенты отказывались использовать язык программирования, который давал менее производительный код, чем ассемблер. Программисты старой школы тоже смотрели на «язык для лентяев» (как его характеризовал сам создатель Джон Бэкус) со скепсисом. Всё это не помешало «Фортрану» стать первым массовым языком программирования.

«Фотран», COBOL и другие высокоуровневые языки середины XX века изменили отрасль и создали огромный спрос на программистов, на удовлетворение которого ушло всё следующее десятилетие. Стандартизация в разработке позволила университетам запустить учебные программы в сфере компьютерных наук. Всё больше людей начинали программировать — для работы и развлечения.

1960-е

В 1964 году IBM представила семейство массовых модульных мейнфреймов IBM/360, которые стали стандартом на долгие годы. В то время ЭВМ были чрезвычайно дорогими, и модель их использования обычно предполагала существование мейнфрейма (мощного компьютера) и терминалов для доступа к нему.

Фактически, все коммерческие программы в то время писались под мейнфреймы — альтернативы не существовало.

Гном-деплоер живет тут🤫 @deployf_support

⚡️ Что случилось с t.me и работают ли Telegram-боты?

UPD. Уже всё хорошо😌

1970-е

Те, кто внимательно изучал историю Apple и Microsoft или смотрел «Пиратов кремниевой долины» 1999 года хорошо помнят, что компьютер с экраном (в портретной ориентации!), графический интерфейс, рабочий стол и мышь изобрели не они, а компания Xerox. В 1973 компания создала первый персональный компьютер Xerox Alto. Однако, устройство не пошло в массовый выпуск и использовалось, главным образом, самой Xerox и рядом университетов.

В то же время в недрах Bell Labs велась работа над интерпретируемым языком программирования. Если компилятор обрабатывает весь файл программы, а затем исполняет его, то интерпретатор переводит код в инструкции построчно. Это значит, программу не нужно компилировать каждый раз перед запуском и тестированием, что здорово ускоряет разработку. Недостаток такого подхода — меньшая производительность из-за фонового процесса интерпретации.

Язык удалось создать с третьей попытки. Знакомому нам языку C («Си») предшествовал неудачный B («Би»). Язык был представлен в 1972 году, и его регулярно критиковали за производительность и количество ошибок в сравнении с компилируемыми языками и ассемблером. Спустя полвека «Си» всё ещё востребован.