Подкаст #ГриненкоПро теперь доступен на стримингах

Вы просили — я сделал. Все выпуски уже доступны не только на YouTube, но и на главных аудиоплощадках:

* Spotify
* Яндекс Музыке
* YouTube Music
* Звук
* CastBox
* Telegram mini app

Еще будет ВК, когда там наконец осилят модерацию (им явно не хватает нейронки для этого :))

Напоминаю, что опубликованы уже 5 серий:

1. Взгляд на агентную разработку от Виталия Харисова — соавтора БЭМ и руководителя симферопольского офиса Яндекса

2. Обзор локальных нейросетей для макбуков от Кира Белевича — автора SVGO

3. Опыт разработки и поиска работы в эпоху ИИ от Александра Шлейко из Provectus

4. Рассказ про AI-колл-центры и переход на агентную разработку в Acclaim от CTO компани Антона Виноградова

5. Разговор про психологию нейросетей (кремниевых и белковых) с Евгением Котом — техлидом в JetBrains и самым настоящим психологом.

А сегодня мы с Сергеем Беловым записали шикарный выпуск про Spec-Driven Development, так что скоро появится сразу на всех платформах.

@devspotting

Воскресный #digest №14

• Обзор главных нейро-новинок Google I/O 2026: Gemini Omni Flash, Gemini 3.5 Flash и релиз Antigravity 2.0.

• Пятый выпуск подкаста с Евгением Котом (Head of Engineering в JetBrains и дипломированным психологом) про психологию нейросетей, Revenge Bedtime Procrastination (почему мы кодим с ИИ по ночам вместо сна) и мета-навыки, которые спасут карьеру.

• #WatchAndVibe №14 — интервью Андерса Хейлсберга (создателя C# и TypeScript) с блоком вопросов про использование ИИ-агентов для разработки языка программирования внутри.

• Инструкция для входа в Codex без номера телефона.

• Релиз подкаста «Гриненко Про» на аудиостримингах

На следующей неделе еду на КодФест, планирую в пути дописать накопившиеся черновики.

@devspotting

Claude Opus 4.8

Традиционно чуть лучше по всем бенчам за прежние $5 / $25 за миллион токенов, а fast mode — в три раза дешевле, чем раньше — $10 / $50.

Заодно в Clade Code релизнули Dynamic workflows для параллельного запуска сотен субагентов в одной сессии (например, можно одним промптом мигрировать репу на сотни тысяч строк) и управление бюджетом на рассуждения в Cowork.

Пишут, что планируют выпустить модель с аналогичными характеристиками, но дешевле (надо полагать, новый Sonnet?) и более мощный класс моделей в ближайшие недели.

Подробности: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8

🍿 #WatchAndVibe. Выпуск 15 | Подкаст #ГриненкоПро №6 про Spec-Driven development

В этом выпуске поговорили с Сергеем Беловым, руководителем команды прошивок умно-домовых устройств в Яндексе с более 20 годами опыта в IT о spec-driven development и практическом использовании AI-агентов в промышленной разработке.

https://www.youtube.com/watch?v=pWUo5bMxtoU

Сергей рассказал, чем отличается разработка с LLM в серьезном продакшене от вайб-кодинга.

Сейчас в команде Умного дома используют OpenSpec, а на пет-проекте для добавления Wirenboard-устройств в экосистему Matter Сергей экспериментирует с oh-my-claudecode, чтобы параллелить разработку на рой агентов.

Во второй части обсудили внедрение нейросетей в команду: как убеждать разработчиков, как валидировать результат, где заканчивается автоматизация и почему в работе с железом всё ещё важны проверки на реальных устройствах.

Следующий выпуск будет про управление командой разработки в мире победивших нейросетей. Подписывайтесь на канал на YouTube! И, конечно, ставьте лайки!

Приятного просмотра!

@devspotting

Материалы к мастер-классу по контекст-инженерии на CodeFest

LLM предсказывает следующий токен и сама по себе больше ничего не может.

Выбираем модель (на 30.05.2026)
* GPT-5.5 — лучшая модель для большинства задач
* Opus 4.8 — самая дорогая, хороша для генерации UI
* Deepseek Pro/Flash — лучшая по соотношению цена/качество
* Qwen3.6-27B / 35B — лучшие модели для локального инференса

Бесплатные модели
* В OpenCode сейчас бесплатно доступны: DeepSeek V4 Flash, MiMo V2.5 и Nemotron 3 Super.
* В OpenRouter (при условии однократного пополнения счета на $10):
Owl Alpha, Nemotron 3 Super, Laguna M.1, gpt-oss-120b, GLM 4.5 Air и другие.

Пиратские аккаунты Gemini на plati.market (на свой страх и риск!).

Обвязка обеспечивает агентный цикл с вызовом инструментов — возможность LLM совершать какие-либо действия (читать и редактировать файлы, вызывать bash-команды, делать http-запросы и т.д.).

Обвязки бывают консольные, десктопные, в виде плагинов к IDE и облачные, но это лишь вопрос предпочтений.
Примеры обвязок: Codex, Claude Code, Antigravity, OpenCode, Pi. Последние две работают из любой географии.

Варианты взаимодействия с агентом
* Сразу задаем промпты для изменения кода — применимо для очень небольших точечных правок
* Используем режим планирования в любимой обвязке
* Spec-Driven development: спека существует только на этапе планирования / спека хранится рядом с кодом / спека — главный источник истины

Фреймворки для Spec-driven development
* OpenSpec
* grill-with-docs
* Superpowers

MCP
* Context7

Хорошие практики
* Вместе с нейронкой составить базовый AGENTS.md и автоматически его актуализировать
* Пусть модель задает уточняющие вопросы и помогает составлять промпты
* Пусть агент сам исследует причины возникающих проблем и формулирует правила на будущее
* Регулярно очищаем контекстное окно
* Разные роли и разные модели на разные задачи
* Добавлять в промпт примеры: как хорошо и как плохо
* Макеты / схемы на вход
* План, по которому модель сама итерируется (с тестами)
* Пусть агент проверяет результат генерации
* Пусть агент использует ваши консольные тулы
* Несколько параллельных потоков
* Не всегда максимальный уровень размышлений полезен
* «Запекаем» результаты

UPD: репозиторий.

@devspotting

Воскресный #digest №15

• Claude Opus 4.8 — Михаил Парахин в твиттере пишет «It is a big step forward», хотя по-прежнему считает, что Codex с GPT-5.5 xhigh лучше.

• Выпуск «Гриненко про» Spec-Driven Development и использование AI-агентов в промышленной разработке с Сергеем Беловым. Судя по тому, как бодро ролик набирает просмотры — самый популярный выпуск на текущий момент.

• Материалы к мастер-классу по контекст-инженерии — собрал в один пост актуальный рейтинг моделей, обзор обвязок, фреймворки для Spec-Driven Dev и лучшие практики.

• Мини-отчет с CodeFest.

Начинаю монтировать новые выпуски подкаста!

@devspotting

200 (это много) бесплатных запросов в день к Qwen3.7-Max (это норм модель) на Qoder

Чтобы воспользоваться аттракционом невиданной (впрочем, виданной) щедрости достаточно скачать любой из продуктов Qoder: Qoder Desktop, JetBrains Plugin, CLI, QoderWork или QoderWake.

Модель будет доступна из коробки сразу после авторизации.

Подробности тут.

@devspotting

Подкаст #ГриненкоПро №7 про изменения в управлении командами разработки с приходом ИИ

В этом выпуске говорим с Сергеем Бережным — директором по взаимодействию с разработчиками и CTO Яндекс Практикума — о том, как меняется роль руководителя инженерными командами.

https://www.youtube.com/watch?v=tP0pLd2ug1A

Обсуждаем, почему LLM — это не «джун», но и не «сеньор», как меняется цена ошибки, почему без инфраструктуры, автотестов, документации и понятных процессов AI может не ускорить, а усилить хаос, и что делать руководителю, если часть команды уже живет с агентами, а часть продолжает писать код «топором, чтобы мозоли».

Внутри:
— как оценивать людей, story points и результативность в мире AI;
— что делать с сопротивлением разработчиков;
— почему токены — не новая версия lines of code;
— как CTO может системно двигать команду к эффективному использованию нейросетей;
— AI как бензопила, джетпак и «новое электричество»;
— почему скорость генерации кода не отменяет планирование;
— как LLM влияет на коммуникацию, ревью и работу с большими PR;
— каким может быть следующий шаг после AI-агентов и coding assistants.

Подписывайтесь на канал на YouTube и, конечно, ставьте лайки! Следующий выпуск уже снят и ждет своей очереди.

А еще можно подписаться на каналы Сергея: в telegram и на YouTube.

Приятного просмотра!

@devspotting

Бенчмарки, которым можно верить

Наблюдения Михаила Парахина подтвердились сегодняшними замерами Toloka Arena (замеры на закрытом наборе задач) — Claude 4.8 показывает лучший результат среди всех моделей, правда и жжет больше токенов, чем GPT-5.5 в режиме XHigh, у которого второе место.

Впрочем, высока вероятность, что до конца недели случится новый релиз от OpenAI :)

@devspotting

#ГриненкоПро №8 про внедрение ИИ в геймдеве

В этом выпуске поговорили с Дмитрием Разумовским из Nexters, об агентных пайплайнах, нейронном TDD и ускорении на пэт-проекте в 40 раз.

https://www.youtube.com/watch?v=_0zMy537MH4&list=PLafHZYGKK4ihwWTe6AoG9ihrYg5W7cil1&index=2

Обсудили, как давать агенту контекст, почему нельзя просто скормить 100 000 токенов и сказать «делай», зачем нужны пайплайны, оркестраторы, отдельные AI-ревьюверы и почему зелёные тесты ещё не гарантируют рабочий продакшен.

Внутри — опыт работы с Cursor, Claude/Opus, GPT, Codex-подходами, MCP, промптами, контекстом, ADR, тестами, агентной разработкой и ограничениями AI в геймдеве. Отдельно поговорили про вайбкодинг, стоимость токенов, а также про то, как нейросети помогают учиться быстрее, чем когда-либо раньше.

Ставьте лайки и подписывайтесь на канал — следующий выпуск уже монтируется!

Приятного просмотра!

@devspotting

А вот и Мифос!

https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5

До 23 июня можно успеть подсесть на новые возможности по подписке, а дальше только с оплатой за токены.

@devspotting

#ГриненкоПро №9 про финтех

Этот выпуск в гораздо меньшей степени про нейронки (хотя без них, конечно, не обошлось).

Позадавал глупые вопросы про финтех Мише Колоскову @bankfloorbelow, арт-директору в Авито и автору/соавтору целого ряда проектов вокруг финансов.

https://www.youtube.com/watch?v=mz7Oa2EfH68

В выпуске:
- что такое финтех
- куда движется финтех в России и мире
- Open Banking
- цифровой рубль
- крипта, DeFi и роль регуляторов
- агентная коммерция и покупки через AI
- антифрод, дроперы и доверие к банкам
- маркетплейсы
- личные финансы
- AI-агенты

А в конце выпуска Миша разыгрывает книгу. Напишите в комментариях к ролику на YouTube, каким вы видите финансовый кабинет или клиентский банк будущего. Автору лучшего ответа Миша отправит «Конец мира это только начало» Питера Зейхана.

Ставьте лайки и подписывайтесь на канал — следующий выпуск уже в субботу!

Приятного просмотра!

@devspotting

#ГриненкоПро №10 про найм и образование с приходом ИИ

В гостях снова Сергей Бережной — CTO Практикума и директор по взаимодействию с разработчиками в Яндексе. Но на этот раз говорим о том, что происходит с наймом в IT после появления нейронок, как быть джунам, можно ли честно проходить собеседование с AI, почему успешный GitHub-проект не заменяет интервью и чему теперь учиться, если новые модели выходят каждую неделю.

https://www.youtube.com/watch?v=V3fahH0XA0M

Внутри
— почему вакансий стало меньше, но найм не остановился
— что ИИ на самом деле меняет на рынке разработчиков
— почему спрос смещается от «кодеров» к людям, создающим пользу
— почему джуны с нейронками не обязательно проигрывают сеньорам
— как отличить опытного инженера от новичка с AI
— зачем всё ещё нужны собеседования, если задачи решает нейронка
— почему GitHub, звёзды и open source не дают полного сигнала о кандидате
— как должны меняться тестовые задания
— зачем учиться, если можно спросить ChatGPT
— почему образование — это не только информация, но и фокус внимания
— как встроить ИИ в ежедневную практику и не отстать от изменений

Обязательно подпишитесь на канал — сегодня пишу выпуск про ИИ-агентов и opensource!

@devspotting

You don't need sub-agents

Месяц назад мы с Антоном Виноградовым, CTO Acclaim, записали выпуск #ГриненкоПро о том, как он перестроил разработку в компании с приходом ИИ-агентов.

В результате команда из 6 человек начала шипить почти тысячу пулл-реквестов в неделю.

На момент нашего разговора за код-ревью сгенерированного по жестким требованиям кода отвечал CI с Opus-ом и целой кучей специализированных субагентов на разных моделях в зависимости от задачи. Такой пайплайн обеспечил ускорение в 50 раз!

Конечно, я спросил Антона, где можно посмотреть на эту красоту. Но тогда система жила исключительно внутри. Зато Антон пообещал когда-нибудь все заопенсорсить.

Чуть позже я наткнулся на статью Orchestrating AI Code Review at scale от Cloudflare, где ребята описывали практически идентичную конструкцию.

Но когда я поделился статьей с Антоном, оказалось, что он уже успел отказаться от субагентов!

Отказ от субагентов уменьшил время ревью с 12 минут до 2–3, снизил цену в 10 раз, поднял стабильность до 99%, а проблему склейки фантазий свёл к нулю.

Пришлось просить Антона рассказать об этом подробнее 🙂

В итоге Антон выложил свой пайплайн на гитхаб и написал целую статью о том, что субагенты не нужны!

После прочтения у меня появилась куча вопросов. Очень хочу снова позвать Антона на подкаст и во всём разобраться.

Закидывайте и ваши вопросы в комментарии — нельзя упускать такую возможность!

@devspotting

bar-models — счетчик токенов / расходов / лимитов подписки для меню-бара macOS

И еще один свежий подгон от Антона!

Отличается от условного CodexBar как минимум тем, что нужная чиселка видна без лишних кликов в режиме реального времени, а автор отвечает на комментарии прямо в нашем уютном канале!

Скачать можно тут, а здесь — исходники.

@devspotting

Линейный аттеншн все реальнее

Subquadratic опубликовали техрепорт SubQ 1.1 Small с независимыми эвалами от Appen и там все красиво: выбивает 100% в Needle-In-A-Haystack (NIAH) на 1M–2M контексте, 98% на 12M и 89.7% pass@4 на LiveCodeBench.

Я уже писал про них, когда они только появились и после публикации первых независимых бенчмарков. Теперь есть техрепорт, правда все еще без конкретных подробностей про механизм SSA, но кое-что из него уже понятно.

Они взяли существующую открытую модель, заменили dense attention на SSA, а затем дообучили ее на длинных данных. Контекст расширяли стадиями: 262K → 512K → 1M → 2M, используя YaRN; основная часть дообучения была на 1M токенов, немного — на 2M.

Тем не менее остается еще много мутных моментов. Звучат они очень амбициозно и если все правда, то действительно «субагенты больше не нужны» (а заодно RAG и прочие костыли для управления контекстом), но я не исключаю, что на практике получится близко к результатам Kimi Linear.

В общем, ждем доступа и нормальных проверок на реальных задачах.

@devspotting