#понедельник

Нет, это не канал про мемы, просто я еще не придумал, о чем буду писать дальше

Неделя подходит к концу, но мы все знаем, как будет выглядеть понедельник.

Как понять, что что-то умеешь в развитии руководителей (хотя бы тимлидов) - почитать, что тренер про сына пишет

#пятничныймем

Возвращение в блог должно быть полезным. Например, с честного описания обычного спринта

🧭 Погружаемся в iOS вместе с Podlodka iOS Crew

Работа с iOS — это не только про красивый фронтенд. С 13 по 17 апреля пройдет новый сезон Podlodka iOS Crew — «Фундаментальный iOS».

В этот раз организаторы планируют супер глубокое погружение в то, как устроена операционная система.

💡Участники конференции:

• погрузятся в детали Swift Generics и Swift Dictionary,

• узнают, как создать свою ферму виртуальных iPhone с настоящей iOS,

• разберут актуальные подходы работы с Metal и Core Image,

• погрузятся в то, как внедрить современные мультимодальные LLM в приложения для iPhone, используя аппаратные возможности устройств,

• пройдут по процессу собеседования вместе с тимлидом платформенной команды.

Всё это — в формате утренних и вечерних Zoom-сессий и общения с коллегами в закрытой группе Telegram.

🧠Если вы хотите обновить свои знания о фундаментальных основах iOS и погрузиться в практику вместе с опытными экспертами, подключайтесь к Podlodka iOS Crew👇

🔗 Посмотреть программу и присоединиться

Скидка для сообщества по промокоду: headofmobile_17

В аккаунте NASA на Flickr есть немало фоток, сделанных членами миссии Артемида-II во время полета к Луне и ее облета. В том числе и ставший уже новой классикой кадр, который я сюда вставил. Все бесплатно, в любом разрешении — листайте, любуйтесь, качайте:)
https://www.flickr.com/photos/nasa2explore/55192084847/in/photostream/

Мне нравятся такие статьи. Но они не набирают просмотров — потому что открыто говорят «мы не знаем» вместо тотальной паники.

MIT Technology Review поговорили с экономистом из Чикаго. Вопрос простой: AI реально заберет рабочие места или нет?

Ответ неудобный: мы понятия не имеем.

Смотрите: OpenAI и Anthropic измеряют «exposure» — какой процент задач в профессии AI теоретически может выполнить. Допустим, 50% разработчика может выполнить AI. Выглядит научно. Выглядит как данные. Но это НЕ ТЕ данные.

Это даже не тот вопрос.

Для нас с вами ключевой вопрос такой: если AI делает разработку дешевле, спрос на софт вырастет или нет? Потому что если вырастет сильно — компании наймут БОЛЬШЕ инженеров (или будут больше платить). Если не вырастет — уволят (или станут меньше платить). Это называется эластичность спроса по цене. Ее обычно в районе 10-го класса проходят. Проблема экспертов-паникеров в том, что для большинства профессий данных по эластичности просто не существует.

Высокий exposure ИТ в AI может говорить о том, что инженеров массово сократят. Но так же он может говорить, что миру потребуется в два раза больше инженеров.

Без данных об эластичности спроса мы просто не знаем ответа.

Экономист в интервью говорит: «нам нужен Манхэттенский проект по сбору этих данных.» Задача нерешаема без вливания тонны ресурсов, которые вливать никто не будет. А пока — все прогнозы про AI и работу это гадание. Это весело и интересно (и давайте честно: сейчас мы все это делаем), но к будущему отношения не имеет.

Так что когда в следующий раз кто-то уверенно скажет вам «через 5 лет AI заменит всех» — спросите его: покажи мне эластичность спроса в этой области. Ответом будет тишина.

От AI-native разработки к AI-native платформе (Рубрика #AI4SDLC)

Написал статью про то, что следующее узкое место AI-native разработки лежит уже не в слое написания кода, а в самой платформе разработки. Как только агенты входят в основной рабочий поток, GitHub перестает быть просто местом хранения кода и запуска CI, а становится слоем управления для людей и агентов. Тогда ревью, проверки безопасности, политики и телеметрия перестают быть внешней обвязкой и становятся частью вычислительного пути.

На примере GitHub разбираю, как агентные сценарии создают новый класс платформенной нагрузки, почему защитные механизмы сами становятся частью основной нагрузки и что это означает для крупных инженерных организаций. Если совсем коротко, то AI ускоряет не только кодинг, но и рост давления на CI, ревью, проверки и путь до слияния. А значит, следующая зрелая форма AI-native - это уже не просто агент в IDE, а AI-native платформенная инженерия.

#AI #Architecture #Software #Engineering #Agents #Processes #Productivity

🟥 Исследование мобильных разработчиков 2026 готово!

При стратегическом партнёрстве с Яндекс мы подготовили подробный отчёт о том, как живут и работают мобильные разработчики.

Вот несколько инсайтов:
– 61% используют AI ежедневно, 28% — даже там, где он запрещён. Правда, каждый десятый замечает, что код стал хуже;
– 75% считают, что найти работу стало сложнее, а 56% чувствуют, что достигли потолка в профессии;
– Главное препятствие для роста — выгорание, а каждый четвёртый говорит, что ему не хватает ментора.

🟩 Внутри бонус: списки курсов, конференций и телеграм-каналов, которые рекомендуют участники опроса.

🟥 Читайте и делитесь с командой: https://devcrowd.ru/mobile-2026/

И еще немножко свежей аналитики по рынку труда США, и снова она не подтверждает ничего из апокалипсических тезисов ИИ-скептиков (или, правильнее, ИИ-бояк?) Основной вывод сформулирован коротко: Employers expect more productivity from workers using AI: 57% of employers say they expect more productivity from their workforce because of AI. Остальное так или иначе из этого тезиса вытекает: если безработица кому и угрожает, так тем, кто не желает быстро учиться и переучиваться. Проблемы стартовых начальных позиций — тоже прямое следствие требований работодателей, а университеты, тратившие силы на борьбу с ИИ, перестали давать студентам то, что от них ждет рынок. И это — проблема косности системы образования, а не злонамеренных работодателей.

“AI is changing the way employers plan for their workforce. New roles are emerging across the labor market, but the bar is rising with them. What we’re seeing is a fundamental shift in expectations on both sides of the hiring process — employers want higher-skilled, higher-producing candidates, while job seekers want a faster, more transparent hiring experience.”

А сам ИИ оказывается скорее двигателем роста, чем средством бездумного сокращения расходов. Правда, для этого многим придется согласиться быстро расти (а это требует усилий и воли), а не цепляться за свое прошлое:)
https://www.ziprecruiter-research.org/economic-insights-research/ai-employer-report-2026