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

#ГриненкоПро №11 про ИИ-агентов

https://www.youtube.com/watch?v=j17cSh023qs

Поговорили с Никитой Пастуховым @diementros, Principal Engineer в AG2, который фуллтайм занимается open-source-инструментами для разработки агентов, является автором популярного фреймворка FastStream и ведет @fastnewsdev — рекомендую подписаться, Никита крутой (но это вы и так поймете после просмотра). А еще у Никиты есть отличная статья на Хабре про агентов.

Обсудили, что вообще такое эти ваши агенты, зачем они нужны, какие бывают и из чего состоят: harness, tool calling, управление контекстом. А заодно поговорили про MCP, скиллы, A2A, AG-UI, A2UI, UCP, guardrails, prompt injection, observability, middleware и пока не особо успешные попытки стандартизации агентского мира. Затронули и мультиагентные пайплайны.

Вообще есть определённая ирония в том, что мейнтейнер агентного open-source-фреймворка борется с агентными пулл-реквестами. Если интересно узнать про это подробнее — пишите в комментариях под видео!

Следующий выпуск будет о том, как поменялся дизайн с приходом нейронок, так что обязательно подписывайтесь на YouTube-канал. И, конечно, ставьте лайки!

Приятного просмотра!

@devspotting

Saint TeamLead Conf 2026

Сегодня на TeamLead Conf рассказываю про то, как нанимать ИИ в большую компанию, и при чём здесь культура.

Перед докладом традиционно опубликую ключевые идеи отдельным постом.

А позже вместе с Андреем Буловым @teamtechsoft будем собирать AI-глоссарий сообщества — у нас появился новый язык, на котором все уже говорят, но словарь ещё никто не согласовал. Что такое AI-native компания? AI-native, AI-first, AI Engineer — эти слова все говорят, но каждый понимает их по-разному.

Решили вместе обсудить и собрать такой словарь.

Если вы встречали что-то подобное — поделитесь, пожалуйста!

@devspotting

#ГриненкоПро №12 про ИИ в дизайне

В этом выпуске разбираемся, как нейронки меняют дизайн, продуктовую разработку и работу арт-директора в большом сервисе.

В гостях Михаил Колосков, арт-директор финансовых сервисов Avito. У Михаила 15 лет опыта в дизайне: агентства, продуктовые сервисы, Яндекс и Avito.

https://www.youtube.com/watch?v=bAEUeLMj1aw

Миша поделился своим опытом, рассказал, где нейронки уже сейчас очень помогают, а что он (пока) не готов делегировать агентам.

Обсудили:
— как нейронки помогают делать лендинги и промо-материалы;
— почему «документ → готовый интерфейс в продакшне» пока не работает магически;
— зачем дизайнеру markdown и spec-driven design;
— как агенты меняют интерфейсы, финтех, торговлю и банкинг;
— останется ли визуальный интерфейс, если всё можно поручить агенту;
— что такое вкус в дизайне и можно ли ему научить нейронку;
— почему мышление и принятие решений не стоит отдавать ИИ;
— как в будущем может выглядеть работа дизайнера.

Помимо работы в Авито, Миша участвует в множестве проектов. В частности строит opensource-платформу РОЛЛАУТ @rolloutrf, демо (исходники). Если вы искали, где бы попрактиковать вайб-кодинг на общее благо — ребята как раз ищут разработчиков-энтузиастов.

Пожалуйста, поддержите выпуск лайком и не забудьте подписаться — следующие четыре выпуска уже записаны и ждут монтажа. Приятного просмотра!

@devspotting

Внедрение ИИ в бизнес

Памятка-чеклист по мотивам моего выступления на TeamLead Conf. Приглашаю задавать вопросы и обсуждать в комментариях.

Проблемы
* Противоречивые требования
* Распределенный контекст
* Неявное знание команды
* Взаимодействие со смежниками
* Бизнес-логика с исключениями
* Требования информационной безопасности и комплаенса
* Новые узкие горлышки
* Внедрение работающих решений на большом масштабе
* Психологические спецэффекты

Человеческое сопротивление
* Нет доверия
* Заниженные / завышенные ожидания
* Нет желания менять то, что нравится, привычно
* Страх, защитная реакция

Решения
* Критично важно продать ИИ лидам!
* Квоты на токены
* Дополнительный бюджет за ИИ на перформанс-ревью
* Амбассадоры ИИ
* Онбординги
* Распространение хороших практик
* Парное программирование

Информационная безопасность
* ИБ воспринимает ИИ не как угрозу, а как неизбежную задачу
* Отсутствие доступа до продакшен-данных у разработки
* Единая прокси над всеми внешними API моделей
* Конкретные репозитории, где внешние LLM запрещены
* On-premise модели
* Не только генерация, но проверка агентами
* Заворачивание рутины в агентные скиллы
* Формальное описание DoD
* Spec-Driven development, память
* MCP ко всем внутренним сервисам и этапам пайплайна

Метрики
* Количество запросов к нейронкам
* Оценка полезности внедрений от команд (eNPS)
* Внедрение проверенных фичей во все релевантные команды
* Время от постановки задачи до релиза
* Покрытие тестами
* Скорость онбординга
* Количество дефектов после релиза

Навыки ИИ-лида
* постановка задач агентам
* работа со спеками
* актуализация и документирование процессов
* валидация результата
* обеспечение трассируемости требований
* разбор ошибок
* трансформация команды

Изменения в культуре
* Команды — меньше
* Коммуникации — короче
* Контекст — прозрачнее
* Циклы — быстрее
* Ответственность — за весь продукт

Как взаимодействовать с агентами
* Как с эрудированным, но безответственным разработчиком
* Нужен опыт
* Сбор требований, хорошее описание задачи, декомпозиция
* Пусть модель задает уточняющие вопросы
* Парное программирование с агентом
* Вы — продакт для агента

Что нельзя делегировать ИИ
* Постановка задач
* Управление контекстом
* Валидация результата
* Ответственность

@devspotting

Говори с людьми на понятном языке!

Половина докладов на этом TeamLead Conf так или иначе про AI.

И вот целый день шли доклады, множество базвордов, все обсуждают, спорят, договариваются о чем-то. А вечером мы собрались, чтобы, наконец, зафиксировать термины. И тут забавное.

В опросе поучаствовали 53 участника. И, конечно, каждый вкладывает в термины что-то свое:

AI-native компания
1. Использует и внедряет ИИ в работу (11 ответов в этой группе). Компания активно применяет ИИ для автоматизации и оптимизации процессов. Без акцента на происхождении и без полной зависимости.
2. ИИ в основе бизнеса и процессов, критическая зависимость (9 ответов). ИИ это фундамент, без него компания не работает. Самая яркая формулировка: «бизнес, который умрёт, если завтра отключат ИИ».
3. ИИ замещает людей, люди на вторых ролях (7). «Минимум людей», «90% из ИИ», «человек выступает только контролёром», «инициативу берёт на себя ИИ».
4. Построена на ИИ с самого основания (6 ответов). Компанию изначально, «с нуля», проектировали вокруг ИИ. Ключевое слово: происхождение. Формулировки вроде «изначально строилась на AI» и «с нуля построили всё с помощью ИИ».
5. Компания, которая сама делает ИИ-продукты (5). Здесь респонденты спутали термин с разработчиком ИИ: «компания, разрабатывающая ИИ», «делает модели ИИ», «зарабатывает на ИИ».

AI-first подход
1. Сначала пробуем через ИИ, потом дорабатываем руками (12, доминирующая трактовка). Операционное прочтение: «сначала спроси у ИИ, потом доделай сам», «основное реализовать через LLM, узкие места доточить человеком», «в первую очередь использую ИИ, люди уже проверяют».
2. ИИ в приоритете, на первом месте, во главе процессов (8). Акцент на приоритете ИИ над человеком: «нейронка на первом месте», «в приоритете ИИ, а не люди», «нейронка управляет».
3. ИИ как фундамент и принцип проектирования (6). Самая зрелая группа: «ИИ является фундаментом, а не просто оптимизацией отдельных задач», «проектирование процессов под агентов».
4. Сначала внедрить, потом разбираться (3, с негативным оттенком). «Сначала навайбкодить, потом разобраться», «тупо в курсор забивает и сразу в мейн».

AI Engineer
1. Разработчик и тренер ИИ-моделей (13). Обучает нейросети, создаёт модели, заводит данные. «Тот, кто создаёт искусственный интеллект».
2. Инженер инфраструктуры и платформы для ИИ (10). Строит инфраструктуру и пайплайны, разворачивает модели, настраивает GPU и векторные БД. «Поднимает модели и инструменты, поставщик, а не пользователь».
3. Интегратор ИИ в продукты и системы (8). «Внедряет иишку в продукты», «интеграция ИИ в системы, защита от инъекций», «разработчик ИИ-агентов».
4. Пользователь ИИ для решения задач (4). «Способен выполнить любую задачу, используя ИИ», «умеет ставить задачи агентам».

Prompt Engineer
1. Пишет и составляет промпты для ИИ (22, подавляющее большинство). «Пишет запросы к нейросети так, чтобы результат был точнее», «переводит задачу на язык нейросетей», «даёт минимальный необходимый контекст».
2. Важная вторая линия (8 ответов): это не профессия, а навык или устаревший термин.
3. Исследует модели и работает с лингвистикой промпта (3). «Проводит исследования и создаёт запросы, которые с точки зрения лингвистики триггерят ИИ на нужный ответ».
4. Разработчик, для которого промпт это рабочий инструмент (2). «Всю работу делает через промпты: пишет код, фиксит, дебажит».

Чтобы договориться до единой формулировки для каждого термина, потребовались бурные дебаты. А в процессе, конечно, обнаружилось еще несколько альтернативных пониманий.

Учитель Чхишвабрашван медитировал возле забора. Рисовал мягкой кистью иероглифы мира и смирения. Но вышел тут хозяин забора. Он не понимал иеороглифов и спросил: Какого ты мне весь забор изосрал? И огрел Учителя лопатой по голове. Учитель, пролежав 2 часа без сознания, проснулся с веселой улыбкой и сказал: Воистину, говори с людьми на понятном языке!

Дао-Какао

@devspotting