В выходные, когда есть время для сайд-проектов и развлечений, хочется поделиться своим наблюдением на тему позитивной и негативной мотивации.

Думаю, многие так или иначе сталкивались с Duolingo. А те, кто даже им не пользовался, наверняка видели миллион мемасов на тему пассивно-агрессивной совы. Если вдруг вы никогда не пытались с этой совой взаимодействовать — расскажу, как это работает.

Duolingo мотивирует тебя качать streak — количество дней подряд, когда ты сделал хотя бы одно задание. За 5, 10, 100 дней, год — тебя хвалят, награждают и напоминают, какой ты молодец. Если пропустил — можно «прикрыть» пробел за счёт внутриигровой валюты. Но если сова тебя в чём-то заподозрит — начинается жара. Она начинает спамить пушами и письмами.
То нежно говорит, что верит в тебя и надеется, что у пропусков есть уважительная причина.
То с укором напоминает, как ты её подвёл.
То просто начинает давить: ну что, серьёзно? После всего, что между нами было?

И со мной это работало. Какое-то время. Я дошёл до сотни с чем-то дней, а потом… забил. И никакого желания возвращаться в эти «отношения» с совой не возникло. Потому что для меня это выглядит как абьюз. А если уж я смог из него выбраться, то странно возвращаться обратно.

А вот другой пример геймификации — Gran Turismo — работает со мной намного лучше в долгосрочной перспективе.

Там есть штука под названием Daily Marathon. Её суть максимально простая: если ты проехал 42,2 километра за день — получаешь лотерейный билетик. Билетик бывает разного достоинства — от 3 до 6 звёздочек. И, честно говоря, я так до конца и не понял, от чего эта величина зависит.

Но основная разница с Duolingo в том, что с одной стороны, нужно не просто зайти и хоть что-то сделать, а реально проехать минимальный объём (42,2 км — это примерно полчаса гонок). А с другой — за то, что пропустишь день, тебя никто не накажет. Никакого непрерывного streak тут нет (хотя, кажется, в Gran Turismo Sport что-то выдавали за 150 дней подряд, но это была совсем необязательная ачивка).

В итоге месяцы, когда я не пропускаю ни одного Daily Marathon, могут соседствовать с месяцами, когда я и половину дней не захожу в игру. А вот после того как я сорвался с этого несчастного streak’а в Duolingo, к сове я так и не вернулся.

Да, скажете вы, одно — игра, а другое — образовательное приложение. Но камон, Duolingo — такая же игра, просто дающая тебе ощущение, что ты типа занят делом. А при наличии руля и педалей Gran Turismo тоже позволяет оттачивать полезные навыки. Я вот недавно поехал немного погонять по кипрским серпантинам — и был приятно удивлён, насколько точнее стал дозировать газ и насколько плавнее распрямлять руль на выходе из виража.

Теперь осталось понять, как в своих небольших проектах, которыми я занимаюсь по выходным или вечерами, организовать себе такой Daily Marathon — чтобы возвращение к ним на полчасика было не с ощущением стыда и неловкости от абьюзивной совы, а с ожиданием приятного сюрприза, как в Gran Turismo.

В очередной раз убеждаюсь, как важно пользоваться подходящими инструментами для задач. И это я сейчас не про то, какие модели выбирать под какие задачи или когда пользоваться Курсором, а когда Кодексом. А про то, что блины надо жарить на блинной сковородке, а не на любой, которая под рукой. 🥞

По мере того как блины всё сильнее пригорали к обычной сковородке, на которой я их жарил последние полтора года жизни на Кипре, удовольствие от процесса уменьшалось, стресс рос, а качество результата падало. Я уже почти был готов отказаться от блинов в своей жизни. А это, между прочим, один из трёх радующих меня завтраков, которые я готовлю сам. Остались бы только сырники и драники.

В какой-то момент я провёл с собой небольшое ретро, подумал, что надо дать им шанс, поехал, купил блинную сковородку и лопатку — и вот, снова завтрак, который приносит силы и радость, а не стресс и подвыгорание.

Всем блины и никаких комочков! 💛

Нет сил больше терпеть — анонс! 😤

Воркшоп «TG-боты с AI и Serverless»

📅 Когда: один из дней уикенда 27–29 июня (точный слот выберем вместе в чате)

🧠 Что будет: за 2 часа разберёмся, как с нуля поднять Telegram-бота с помощью AI-инструментов и serverless-инфраструктуры. AI будет не только в промтах, но и в бэкенде 🤖

📐 Пройдём Пробежим весь путь — от теории архитектурных решений до живого кода, задеплоенного в облако. Всё по-взрослому.

⸻

Как всё будет устроено

1. Теория (≈ 30 мин):
• Конструкты, no-code и «настоящая» разработка — когда что удобнее;
• Telegram Bot API: pull vs push;
• Микросервисная и serverless-архитектура — что это и зачем она тут;
• Чего ждать помимо кода: деплой, тесты, отладка, CI/CD и прочее веселье.

2. Практика (≈ 75–90 мин):
⚡️ Промтим Cursor
• Сгенерим основу: λ-функции, очередь, API Gateway и CDK-скрипт. Документацию тоже не забудем;
• Деплой в AWS + разбор пайплайна;
• Апгрейд: логируем сообщения;
• Апгрейд 2: обрабатываем голосовые;
• Апгрейд 3: чат-бот с контекстом и чуть-чуть AI магии;
⚡️ Что-то из этого сделаем в Codex. Заодно покажу, в чём его принципиальные отличия.

3. Q&A — сколько понадобится. Ну и продолжим в чате 💬

⸻

Уровень участников

Если когда-то писал(а) код и примерно понимаешь, что происходит в редакторе — погнали. У нас будет простой и логичный проект. Подойдёт любой язык: Java, Go, PowerShell, Node.js, C#, Python, Ruby — всё, что работает в AWS Lambda. Моё демо будет на Python.

⸻

Что подготовить

• Точно нужен Cursor и поддержка выбранного языка;
• Пригодится GitHub (но не критично);
• AWS-аккаунт (можно заменить на GCP или Яндекс Облако, но будет сложнее — так как демо будет на AWS);
• Инструкции по настройке будут в чате. Если что-то непонятно — обсудим подробнее.

⸻

Условия участия

📣 Сделай репост этого анонса в любую из своих соцсетей
🔗 Пришли ссылку на репост в комментарии к этому посту
✅ Я добавлю тебя в отдельный чат для подготовки и публикации материалов после воркшопа

⸻

Жду всех, кому интересно изучать AI-инструменты разработки и применять их в реальных задачах 🛠✨

Всю эту тему с воркшопом я затеял для того, чтобы заставить себя наконец сесть и систематизировать знания и наработки по Serverless, которые хаотично накапливались в самых разных проектах несколько лет. Ну и по AI-driven разработке, конечно, но не так долго — чуть больше полугода.

Так вот, вчера пошёл писать первый пост в чат воркшопа про установку Cursor, Python и Node.js. И пока писал, совершенно случайно выяснил, что историческое деление в моём проекте на два языка — Python и TypeScript — это всё происки LLM’ок. На самом деле можно было всё написать на Python. Просто когда я просил Cursor или, возможно, ещё ChatGPT написать код для lambda-функций в AWS, я явно говорил, что он должен быть написан на Python. А вот про описание стека в CDK я такого не говорил. Просто сказал ему: «Сделай мне автоматичекий деплой этого всего в AWS», ну он и написал всё на TypeScript. Скорее всего, потому что TypeScript был популярнее для решения этой задачи.

Самое смешное — я знал, что lambda-функции поддерживают несколько языков, но почему-то не задал очевидный вопрос: «А может, и CDK тоже? И я тогда могу всё сделать на Python?» Ну а LLM, понятно, сама это предлагать не станет — ни в виде ChatGPT, ни в виде агента в Курсоре. И в этом, конечно, серьёзное ограничение вайб-кодинга: нужно довольно чётко понимать, чего именно хочешь и какими средствами. Иначе всё очень быстро перестанет работать.

Ровно три года назад я начал регулярно заниматься фитнесом. Хотел сначала написать "ходить в зал", но эти три года были довольно продолжительные периоды, когда занятия были, а зала не было.

Началось всё с того, что у меня жёстко защемило шею. Я понял, что никакие массажи не помогут избавиться от проблемы, а постоянно пить таблетки или колоть уколы, чтобы отпустило, совсем не хочется. И вот в этой прекрасной фазе, когда голова поворачивалась с дикой болью, я пришёл к тренеру, которого мне порекомендовала моя тогда ещё будущая жена ❤️

Магия случилась сразу же на первом занятии, точнее после него. Тренер сказал мне, что я неправильно дышу и если бы я не поднимал-опускал плечи на каждый вдох, никаких проблем бы не было. Наклеил мне тейпы на пресс перед тренировкой, на разминке заставил поработать не только мышцами, но и глазами, и отпустил. На следующее утро я проснулся без тяжести в спине и шее. Впервые за много лет.

Вот так я узнал, что даже то, что ты делаешь всю жизнь, можно делать неправильно 😅

Я поверил — и в себя, и в тренера. В Москве мы занимались стабильно по 3 раза в неделю. Потом был переезд в Белград и месяц паузы, пока Эд тоже не переехал туда. Потом мы переехали на Кипр, тренер остался в Белграде, и я попросил составить мне программу для дома. Программа менялась - то на 4, то на 3, то на 2 раза в неделю. В домашних занятиях я полюбил TRX, степы и резинки. И даже проникся к йога-растяжкам. 🧘‍♂️
Сейчас я снова вернулся в зал, сначала на 2 раза в неделю, потом на 3, сейчас опять на 2. Причём хожу эти два раза в неделю даже в командировках, как прямо сейчас!

Главное, что поменялось за три года, я стал гораздо лучше понимать своё тело, прислушиваться к нему, понимать, когда я устал, а когда есть ещё потенциал сделать усилие над собой. Я научился управлять многими мышцами, о которых даже не подозревал, следить за питанием и сном. Кстати, скоро будет год, как я ношу Whoop, но это совсем другая история. Ну и, конечно, приятный бонус, набрал 10 кг мышечной массы. Недавно даже купил, наконец, майку без рукавов для зала и мне нравится, как я в ней выгляжу. Не, ну, правда, посмотрите и полайкайте! Особенно те, кто помнят меня совсем дрищом. 🫠

В общем, Эд, спасибо тебе. Несмотря на весь стресс этих лет — физически я чувствую себя гораздо лучше.
А всем, кто ещё сомневается: регулярный спорт добавляет гораздо больше времени и энергии, чем отнимает. Проверено.

Время воркшопа выбрали — он будет в ближайшую субботу в 11:00 по Кипру (т.е. по МСК).

В чатике уже готовим среду для разработки, чтобы не терять на это время воркшопа. Присоединяйтесь!

Готовлю тут материалы к завтрашнему воркшопу. И могу вам ответственно заявить: Gemini умеет в русский язык 🤣

Спасибо всем, кто пришёл на воркшоп! 🙌 Особый респект тем, кто не просто слушал, а задавал вопросы, делился мыслями, шарил экран Курсора с успехами и не терял концентрацию три с лишним часа подряд. Вы — супер 💪

Ещё один важный повод сказать спасибо — это репосты. Благодаря им канал наконец пробил 300 подписчиков 🚀
Раз этот коварный план сработал, продолжу гнуть свою линию: запись воркшопа будет доступна в той же группе — со входом за репост. А здесь я буду постепенно делиться разными тизерами и хайлайтами. Начну прямо сейчас!

💡 Мысль, которая родилась как введение к практической части воркшопа.

Всем менеджерам хорошо знакома аббревиатура S.M.A.R.T. — мы по ней ставим цели себе, команде и вообще кому угодно. Но что если поразмышлять, как SMART применим к AI-driven разработке?

Начну с конца, потому что там самое понятное, а потом вернусь в начало.

🧾 T — это больше никакой не Time-Bound. Теперь это Token-Bound.
Причём в двух смыслах сразу: и в плане длины промта, и в том, что задача должна укладываться в лимит по ресурсам.
Агент не должен думать бесконечно — нужно дать ему возможность остановиться, пока он не сожрал все токены с твоей кредитки и ничего дельного не выдал.

🎯 S — Specific
Тут всё как раньше, если не хуже. Дать человеку немного свободы в постановке задачи — можно. Дать её LLMке — чаще всего значит получить непредсказуемый результат.
Если ты не понимаешь, чего хочешь от LLM’ки, — она уж точно не поймёт. И сделает совсем не то, что ты хотел бы увидеть.

📏 M — Measurable
Вот это уже интереснее. Вопрос-то простой: как ты поймёшь, что результат — именно тот, который был нужен? А вот найти ответ на него…
Попросишь написать тесты? Окей. А тесты кто проверять будет?
В общем, с LLM’ками буква M — одна из самых непростых.
Нужна такая форма постановки, при которой и ты, и модель можете убедиться в том, что именного этого результата вы и добивались.

✅ A — Achievable
Здесь попроще. Не хочешь, чтобы Cursor нафантазировал — сначала проверь, достижима ли цель.
Обсуди её с ChatGPT, Gemini, DeepSeek — или с тем же Claude, который у тебя внутри Cursor сидит.
Главное — убедиться, что ты не просишь невозможного. Человека это демотивирует, а LLM’ку отправляет в галлюцинагенный трип.
Она тебе скажет, что всё сделала, а ты такой: я же M не забыл, правда?

📚 R — Relevant
Несмотря на то же английское слово, смысл этой буквы сильно поменялся.
Relevant — больше не «актуальная», а вот прям релевантная: коду, документации, содержимому .cursor/rules.
Agentic-AI не будет спорить, если ты попросишь странного — он просто начнёт переписывать всё, что под руку попадётся. Да так, что ты не будешь рад ни потраченному количеству токенов, ни незапланированному рефакторингу, ни тому, что ты полностью потерял M из всех предыдущих целей и задач.

Короче, кажется, SMART живее всех живых, хоть и заиграл немного новыми красками в контексте AI.
А ты что думаешь про их сочетание? 👀

На воркшопе практическая часть сразу пошла не по плану 🙈

Я попросил Курсор последовательно выполнить три разные задачи:
📌 Написать код функций для AWS Lambda
📌 Описать CDK-стек для деплоя
📌 Собственно, провести деплой

И когда деплой не завёлся, а Курсор начал искать варианты решения проблемы, он предложил мне понизить версию Python в лямбдах до 3.6. Я сначала не понял, а потом как понял…

Одна из самых частых проблем, возникающих при работе над многослойными проектами в Курсоре, — это управление зависимостями. Он постоянно прописывает конкретные версии библиотек, не проверяя их актуальность. Как результат — устаревшие либы, которые тянут за собой устаревшие рантаймы. Версия AWS CDK, которую он указал, была на 900 😱😱😱 релизов старше последней стабильной! Отсюда и всплыл Python 3.6

В общем, после воркшопа родилось новое правило для Cursor Rules, которое сразу же показало свою эффективность в воскресенье, пока я работал над очередным проектом:
✅ Перед тем как прописывать любые зависимости, узнай, какая последняя стабильная версия, и проверь, не установлена ли уже нужная библиотека локально.

В .cursor/rules, конечно, это выглядит иначе. Вот во что Курсор транслировал моё короткое требование 👇

## Python Runtime Version Alignment
- ALWAYS align Python runtime versions between local development and AWS Lambda
- Required Python version: 3.13.x
- Required Lambda runtime: PYTHON_3_13
- AWS Lambda supported Python runtimes: PYTHON_3_8, PYTHON_3_9, PYTHON_3_10, PYTHON_3_11, PYTHON_3_12, PYTHON_3_13
- Ensure all development environments (local, venv, CI/CD) use Python 3.13.x
- Test Lambda functions locally with target Python version before deployment

## Python Dependencies (requirements.txt)
- ALWAYS check for the latest version of any external library before adding it to requirements.txt
- Use exact version pinning (==) for all dependencies to ensure reproducibility
- Before adding a new dependency, verify its latest version using:
  - PyPI: https://pypi.org/project/[package-name]/
  - pip index versions [package-name]
  - Or use tools like pip-check-updates or pip-review

## Node.js Dependencies (package.json)
- ALWAYS check for the latest version of any external library before adding it to package.json
- Use exact version pinning (no ^ or ~) for production dependencies to ensure reproducibility
- Before adding a new dependency, verify its latest version using:
  - npm view [package-name] version
  - npm outdated
  - Or use tools like npm-check-updates or npm-check

## Version Update Process
1. Before adding any new dependency, research the latest stable version
2. Check for breaking changes in major version updates
3. Test compatibility with existing codebase
4. Update all related files (requirements.txt, package.json, package-lock.json)
5. Document any breaking changes or migration steps

Не знаю, многие ли из вас планируют персональные задачи спринтами, но я вот уже месяц практикую такой подход. 

Когда у тебя утром и вечером есть всего по полчаса-часу на свои пет-проекты, важно иметь заранее подготовленный список конкретных небольших задач. Но бывает лень тратить время на дробление одной большой задачи на несколько мелких. Думаешь: «Ну, это же моя задача, я буду её делать, я понимаю, что тут нужно сделать, зачем тратить время и дробить» 🤔

И вот вчера я нашел ответ на этот вопрос. Задачи бывают двух типов — интересные и скучные. И важно декомпозировать и те, и другие, но причины для этого совершенно разные.

🔸 Скучные задачи имеет смысл дробить, чтобы они не висели мертвым грузом до последнего. Ведь чтобы сесть за нудную большую задачу нужно либо много времени и сил, либо дедлайн завтра. А небольшие не особо интересные задачки намного легче «рассасываются» в течение недели. К тому же чувство выполненного долга после закрытия скучной задачи бесценно! 

🔸 Интересные задачи надо разбивать по другой причине: они слишком легко увлекают и уводят в сторону. Можно неожиданно обнаружить себя где-то в области, которая очень увлекательна, но совсем не обязательна для конечной цели. Маленькие, заранее подготовленные кусочки помогут сохранить фокус и не потеряться в увлекательных, но ненужных деталях ✨

В общем, как бы мне ни хотелось меньше быть менеджером в нерабочее время, ничего не получается. 🤷‍♂️ Но тут по крайней мере мне не надо ни с кем кроме себя бороться, чтобы сначала думать, а потом делать 😅

С момента моего воркшопа прошло уже больше месяца, но со временем такая беда, что только вчера я, наконец, добрался до того, чтобы быстро промотать 3-часовое видео с него. Понял, что единственная часть, которой можно поделиться без монтажа на более широкую аудиторию — это 30-минутное теоретическое вступление. Оно про то как вообще устроены ТГ-боты, что такое серверлесс и почему они подходят друг для друга. Правда, мне до сих пор сложно сказать для какого уровня подготовки эта вводная часть, так что очень хочется услышать ваши мнения.

А мои эксперименты с серверлесс подходами продолжаются. Я тут собрал аппки под Android и iOS, которые умеют транскрибировать аудио-сообщения. И весь бекенд транскрибации полностью Serverless. Ставьте 👾, если интересно, чтобы я подробнее об этом рассказал.

Недавно услышал где-то версию, что английское выражение biased происходит от теоремы Байеса (хоть и пишется совсем не так). А вчера, после того, как поделился этим "знанием" с женой, решил проверить эту теорию в ChatGPT и он выдал совсем другую этимологию — от французского слова biais.

Мне, конечно, теория про теорему Байеса нравится больше. А вам?

Если про машины я тут писал не так давно (было же что-то про гран-туризмо), то ещё одного своего важного увлечения давно не касался. Вина!

А всё потому, что лучше моей жены о наших дегустациях я точно не расскажу. Но иногда она цитирует меня в своих постах, и мне это доставляет особое удовольствие.

Поводом поделиться её каналом сегодня стало шедевральное описание (и такая же фотография) выдающегося вина. Точнее, двух вин — нашего “дежурного особенного” и выдающегося.

В посте можно наблюдать всё наше винное задротство сразу — сравнительные дегустации, ассортимент бокалов и, конечно, внимательный анализ обонятельных и вкусовых ощущений. И, да, каждое из этих вин было продегустировано минимум из трёх бокалов, а на фото — именно те, что подходят лучше всего. Для Rose de Xinomavro — это Grassl Liberte Josephine N°2, а для Blanc de Rose — Grassl Cru.

Ладно, на этом остановлюсь — если вам про вина интересно, лучше подпишитесь на Валю. Особенно, если вы на Кипре. Выбор вин тут не такой большой, как на континенте, а без проводника очень легко решить, что ничего интересного тут не найти.

https://t.me/winesails/461

Чем дальше, тем больше хочу сделать сервис по AI-сбору требований. Сегодня понял, что основной метрикой для людей, с которых собираются эти требования, в нём будет доля релевантных ответов на поставленные вопросы.

И, хоть я и не верю в универсальные метрики, но если бы мне нужно было выбрать одну метрику для перформанс-ревью сотрудников, исходя из которой можно было бы решать увольнять человека или повышать, я бы выбрал именно её. Ничего не отнимает у меня столько ментальных сил и, как следствие, не тормозит проекты, сколько неумение людей отвечать на поставленные вопросы.

Решил попросить Perplexity найти конференции, на которые ещё можно успеть подать доклад.

ТОЧНО МОЖНО говорит

Больше года я исследовал то, как LLM'ки могут писать код и как они могут выступать частью продукта. В основном, я делал это в рамках пет-проектов или даже совсем искусственных упражнений, но удавалось поэкспериментировать с ними и для работы в корпорации. Главный вывод, который я сделал за это время — для того, чтобы применение AI-инструментов действительно значимо влияло на результаты или, хотя бы, на скорость их достижения, должны поменяться практически все R&D-процессы. И из-за этого осознания меня мучило дикое FOMO — AI-революция происходит, но я в ней не участвую.

Несколько месяцев назад мой старый друг и коллега обратился ко мне за советом на тему LLM'ок в его проекте. Мы созвонились с ним и его партнером по бизнесу, обменялись идеями и разошлись. Через некоторое время я понял, что тема, которую ребята подняли, мне очень интересна, и я предложил им более тесно сотрудничать. Так у меня появился настоящий бизнесовый пет-проект с AI, в котором мой голос стал решающим при принятии технических решений.

Ещё через некоторое время, у нас появилось ощущение, что под проект пора искать инвестиции, подаваться с ним на стартап-визу и ехать на WebSummit, чтобы заявить о себе широкой общественности. А в моей голове встал вопрос — готов ли я сделать прыжок веры, отказаться от стабильного корпоративного дохода и прочих плюшек, чтобы попытаться стать частью движущей силы AI-трансформации всего вокруг.

И я ответил на этот вопрос "Да!"

В этом "Да" сошлось столько разных аспектов, что, кажется, у меня не было другого выбора:
— Я давно хотел стать CTO, но даже когда меня собеседовали на позицию Engineering Manager, я всё равно оказывался продактом;
— Я давно хотел жить в Альпах или рядом с ними, но последние пару лет живу на Кипре, а получить Шенген тут это целая история;
— Со времён работы со стартапами в Microsoft (привет мой 2017й) я мечтал сгонять на WebSummit в роли фаундера;
— За много лет работы в разных компаниях, есть меньше десятка людей, с которыми мне очень хотелось бы снова поработать вместе, и мой нынешний кофаундер один из них;
— Ну и, конечно, я больше года хотел, чтобы AI стал основой моей ежедневной работы, а в этом проекте он и код пишет, и требования, и непосредственно в бизнес-логике принимает активное участие.

В общем, не знаю пока, куда вся эта история меня приведёт, но всё это очень волнительно и вдохновляюще. Так что пожелайте мне удачи! А я постараюсь тут почаще рассказывать и о нашем проекте, и о своих AI-находках, обнаруженных по мере его реализации.

Stay Tuned!

Самое сложное с активным внедрением AI-агентов — признаться самому себе, что все привычные паттерны нужно пересматривать на адекватность практически каждый день. Новые тулы, новые возможности = новые вопросы: "А как теперь правильно?"

Наглядный пример с прошлой недели. Верстаю в Cursor странички онбординга. Должно получиться что-то типа визарда — несколько экранов с повторяющимися элементами и разным контентом. Как бы я делал это раньше сам или декомпозировал на задачи человеку? Сначала проанализировал бы, что в этих страницах общего, сверстал переиспользуемые компоненты, а потом уже набивал бы их контентом.

А как это выглядит в Cursor? Я сказал ему, сколько будет шагов, и дальше выделяю в Фигме один за другим экраны, прошу реализовать. А уже потом, когда он наверстал всё отдельно, говорю: а теперь отрефактори так, чтобы общие элементы были переиспользуемыми.

Раньше это было бы жёстким антипаттерном. Моей задачей как менеджера было дать разработчику как можно больше контекста, чтобы он мог заранее предусмотреть возможности для расширения функциональности в будущем. Сейчас, возможно, именно так и правильно. Если дать AI-агенту лишнего контекста, он с гораздо большей вероятностью поймёт что-то не так и налажает. Зато задача рефакторинга как раз отлично подходит для агентов — особенно если функциональность хорошо покрыта тестами.

В общем, чувствую себя первокурсником, которому первого сентября говорят: "Забудь всё, чему тебя учили в школе". Только говорю это я себе сам и практически каждый день. Если честно, очень утомляет 😅