Недавно вышла статья «Как ежедневный кофе меняет структуру мозга». Решил разобраться, на чем строятся выводы.

Вот ислледование из статьи про уменьшение серого вещества в височных долях «кофеманов», у которых еще и рабочая память ухудшилась (проверяли через n-back).

Я бы уже задумался о том, чтобы бросать кофе, но:

1. Подопытным давали таблетки с 450мг кофеина в день (≈ полтора литра капучино).
2. Выборка всего из 20 человек.
3. Полно исследований (надеюсь, не заказных), что кофе — геропротектор, защищает от риска деменции, Альцгеймера (ссылки есть в исследовании выше).

Выводы: злоупотреблять кофе, наверное, не стоит, но однозначно говорить о вреде одной-двух чашек в день еще рано.

На Moscow HighLoad++ попался вопрос:

Один выгоревший сеньор или два джуна с горящими глазами?

Что бы вы ответили?

На хайлоаде ответил коротко, тут более развернутый ответ
https://habr.com/ru/articles/885604/

Кажется, все потихоньку идет к тому, чтобы перестать мучить кандидатов лайвкодингом.

Навык абсолютно бесполезный, потому что никогда в реальной жизни не нужно реализовывать алгоритм в google docs, комментируя свои шаги. Умение за 15-20 минут решить среднюю задачу с Leetcode говорит о кандидате только то, что он когда-то занимался олимпиадным программированием и/или потратил время на подготовку (мой случай). К рабочим задачам это не имеет никакого отношения.

Вижу только пользу в том, что разработчики «читерят». Может быть, компании одумаются и начнут искать адекватные стратегии отбора.

Хочу поделиться текущим восприятием ИИ в контексте разработки.

Не знаю, нравятся ли кому ИИ-автодополнения. Я везде отключил, потому что чаще оно отвлекает, чем помогает. Пользовался в разное время Copilot, Codeium, Gigacode.

Последние полгода всё чаще вижу, что нейросетями пользуются как чатом, только с добавлением контекста репозитория в промпт. В добавок к контексту появилась возможность описать критерии выполнения задачи и отдать все на произвол ИИ.

На прошлой неделе “завирусилась” терминальная утилита claude-code. Можно теперь написать тест и попросить утилиту итерироваться, пока тест не позеленеет (автоматический REPL получается).

Кстати ИИ-редакторы это уже давно позиционировали в демках:

- Windsurf (редактор от Codeium).
- Zed (демо-видео по ссылке было доступно еще в ноябре прошлого года).

Интерфейсы для разработки будут обрастать умными функциями, и в какой-то момент горячие клавиши, модальное редактирование (vim) и слепая печать станут пережитком прошлого. Для кого-то уже стали. В 2015 коллега мне сказал: ”зачем тренировать слепую печать, если через пару лет все будут набирать текст голосом?“.

Почему прямо сейчас бизнесу не заменить разработчиков (или разработчикам самих себя) нейросетями?

1. Дорого. Решение задачи, на которую у разработчика ушло бы минут 5-10, может обойтись и в 1$, и в 5$ (с claude code, в зависимости от размера и сложности проекта).
2. При этом нейросети не решают любые программерские-проблемы. Я несколько раз натыкался на то, что не могу привести нейросеть к решению, даже давая подсказки.
3. По-прежнему нужно понимать бизнес-требования и приоритеты, самостоятельно оценивать риски, понимать “трейдофы“, понимать, куда ведешь проект, почему используешь такую-то архитектуру, предсказывать изменения требований и т.п.

К горести луддитов, коим сам являюсь 😂 , ИИ становится все дешевле, но проблемы из пунктов 2 и 3 оставят профессию актуальной еще на неопределенное время. По личному восприятию появление LLM скорее избавило меня от скучной части работы, чем стало заменой.

Если кто-то смотрит видео в ускоренном режиме, можно ускориться еще сильнее.

Есть приложения, позволяющие пропускать тишину — проигрывать ее с более высокой скоростью.

Раньше пользовался SkipSilence, но Google Chrome его удалил. Нашлась алтернатива: Jump Cutter.

• работает на youtube, vk, rutube, yandex, сoursera, twitch, «и (почти) на всех сайтах» (c);
• можно задавать margin для тишины, чтобы иметь минимальную паузу между предложениями;
• можно пользоваться через firefox на телефоне.

Иногда что-то считается невозможным, пока не доказано обратное.

Пока в 1953 Эдмунд Хилари и его товарищ с неблагозвучным именем не покорили Эверест, затея считалась безумной. Теперь это несложная задача даже для ребенка.

До 1954 года считалось, что физически невозможно пробежать милю быстрее, чем за 4 минуты. После рекорда Роджера Баннистера только ленивый бежал медленнее.

В 2025-ом t.me/yetanotherqa дала таблетки нашему коту. Я убедился, что это возможно, и теперь даю ему их самостоятельно уже третий день подряд.

О навыках в современном мире

1. Когда-то существовали профессии вроде лифтера. Всё, что нужно было делать — пускать людей в лифт и отвозить их на нужный этаж.
2. Когда-то считалось, что основная задача программиста — получить алгоритм и перевести его в код. Увы, тут как с кнопками лифта — легко автоматизируется.
3. На днях ChatGpt обесценил навыки графического дизайна: можно набросать корявый скетч и получить картинку в заданном стиле.
4. Знание иностранного языка всё еще ценится. Но уже существуют мгновенные переводы видео. И не так сложно представить, что появятся фильтры на Zoom/Google meet, позволяющие говорить с иностранцем на своем языке так, чтобы всем казалось, что разговор ведется на родном языке.

Всё, что не является основой, будет автоматизировано. Возвращаясь к примерам выше:

1. Важно понимать, на какой этаж хочешь попасть, а не уметь отправить лифт на этот этаж.
2. Важно понимать, что ты хочешь запрограммировать (какую архитектуру построить, как масштабировать проект), а не уметь реализовать алгоритм.
3. Важно чувство вкуса и видение того, что ты хочешь нарисовать, а не навык рисования.
4. Важно то, что ты хочешь сказать, а не умение это сказать на каком-то языке.

Программисту нужно не умение на TypeScript или Java щелкать литкод-задачки, а понимание базы (асимптотика, операционные системы, сети, структуры данных, базы данных). Кто-то может возмутиться: ведь без знаний всего этого успешно работал последние n-лет в таком-то стеке. Я отвечу, что вас уже сегодня с ChatGpt может заменить любой сообразительный человек, даже кодить неумеющий.

Что касается английского языка — ценность всё еще есть. Можно больше улавливать из статей, книг и фильмов, чем в переводе. Бывает особенно приятно понять шутку, основанную на игре слов, возможной только в конкретном языке. Но вот вопрос: стал бы я изучать язык только ради этого? Наверное, нет.

Играя в бокс в VR (Thrill of the fight: 1 и 2), развил больший интерес к настоящему боксу и не смог удержаться от похода в боксёрский зал.

В университетские годы занимался несистематически года 3, теперь захотелось подкорректировать технику и синхронизироваться с реальностью.

Любопытно и ожидаемо, основная ошибка — не дотягиваю и не выпрямляю руки до конца. Привычка закрепилась нежеланием бросать удар в пустоту в VR. Думаю, боксерские эспандеры (был пост с картинкой), останавливающие полет руки, будут помогать.

Кстати, принес VR-шлем в зал, тренер оставил положительный отзыв:

отличная замена бою с тенью для разминки

P.S. Как видно по замерам, крадио-нагрузка в VR похожа на реальную тренировку.

И еще один пост про замеры нагрузок в VR (больше скринов в комментариях).

Arken Age (steam, youtube) обогнала даже Бэтмена в минимизации физических затрат.

‣ Вешал по 1кг на руки;
‣ Почти всегда использовать оружие ближнего боя (физически более затратно, чем стрелять);
‣ Плавал физическим движением рук, а не джойстиком;
‣ Поднимал предметы с пола, нагибаясь за ними или приседая (без телекинеза).

Игру все же порекомендую за уникальный игровой опыт: открытый мир, большое пространство для исследований, гибкий крафтинг, десятки способов вести сражения.

Написал заметку по боксу в VR https://habr.com/ru/articles/900156/

https://t.me/bbbreaking/204566

В интересном мире мы жили бы, если бы такое (дока с cia.gov) могло быть правдой.

Любопытно, что инопланетяне ищут вдохновение для дизайна кораблей в американских фильмах.

Как такое могло оказаться в архивах американских спецслужб? Могу предложить, что это дезинформация со стороны разведки СССР.

LLM свойственны не только когнитивные искажения (пост выше), но и отсутствие интеллекта как такового.

В книге «Ложная слепота» была любопытная идея: интеллекту не нужно сознание. Система может принимать эффективные решения для выживания, даже не зная о своем существовании. Может принять решение об уничтожении человечества.

С LLM бояться нечего. Это не такая система. Тут нет ни сознания, ни интеллекта.

Многие интуитивно считают, что LLM думает, как человек, только в миллион раз быстрее. На самом деле, LLM просто статистическая модель.

LLM не может выйти за границы выборки, на которой она обучалась. В этом плане она вряд ли сможет заменить дизайнера или программиста, когда понадобится сделать что-то, чего нет в интернете.

LLM даже не научилась складывать числа. Она может использовать калькулятор, но не понимает логику, стоящую за вычислениями.

Фразы вроде:

сегодня мы имеем интеллект PHD, завтра — профессора

— маркетинговый булшит.

LLM — это паттерн-матчинг. И всё. К AGI по этой дороге не дойти.

Для подтверждения сказанного ссылаюсь на статью от Anthropic «On the Biology of a Large Language Model».
Есть популярное объяснение:
средней сложности статья,
лёгенькое видео.

Раскрыл тему в контексте разработки ПО: что происходит с появлением LLM, куда идёт индустрия, какие навыки развивать, если хочется быть программистом.
https://habr.com/ru/articles/904754/

О SCRUM и альтернативном подходе.

Основная проблема SCRUM в продуктовой разработке — фокус на процесс, а не на продукт.

Если на фичу нужны 3 недели, разработка займёт 3 недели. Тут не помогут:

‣ Фиксированные по времени спринты и burndown chart;
‣ Искусственные встречи: ежедневные стендапы, ретро, груминги и планирования.
‣ Оценка задач через покер по Фибоначчи с запретом брать в спринт что-то более 8 SP.

Наоборот, время на разработку увеличится из-за отвлечения на церемонии. А еще и фичу порежут, если в очередной спринт не поместится целиком.

Не лучше было бы забыть о спринте и сделать хорошо? Важен ведь не инкремент продукта в течение недели (длины спринта). Важно, что увидит 👀 пользователь и как это повлияет на метрики.

Почему бы не определять спринт только целью, отказавшись от времени?

Знаю разработчика, который ушел в менеджмент и организовал всё именно так. Получилось похоже на Scrumban.

В команде 10-12 человек, из них создаются 3 виртуальные команды.

Каждая виртуальная команда работает над своим спринтом. Цель спринта — фича. Спринт остается открытым, пока фича не готова к релизу.

Если в рамках спринта разработчик закончил свою работу, допускается его перевод в другую виртуальную команду, на устранение техдолга или багов.

Вместо ежедневных стендапов для всех — частные стендапы для виртуальных команд.
Вместо регулярных грумингов и покера — встреча аналитика и разработчика, где вместе разбирают и оценивают задачу.
Во всех непонятных ситуациях менеджер принимает решение, что делать.

Минусы:
- Менеджеру приходится заниматься менеджментом.
- Система зависит от менеджера.

Плюсы подхода:
+ Меньше простоя.
+ Быстрее time-to-market.
+ Отсутствие иллюзии контроля сроков разработки.

Последний пункт про то, что в SCRUM якобы можно координировать команды спринтами. За 10 лет опыта (аутсорс разработка, Yandex, SberDevice, австралийский стартап) не помню ни одного случая, чтобы за спринт сделали все задачи спринта.

Сам никогда не разрабатывал 3d-игры, но возможность из скетча получить 3D-модель или полноценную карту выглядит очень круто.

Да и Unreal Engine стал менее страшен для незнающих C++. Знаю, что можно собирать игры через «блюпринты», но как программист понимаю ограничения визуальных инструментов.