Сравниваю ИИ-инструменты для кодинга Claude Opus vs Claude Sonnet vs Gemini 3 Pro vs GPT-5.2 Low
В январе решил провести тест моделей.
Делюсь результатами.
Стек: Node.js (Express) + React. Три задачи разной сложности, реальная нагрузка.
Задачи:
⚙️ Rate limiting middleware + Redis-кэширование под нагрузку
🐛 Дебаг утечки памяти в воркерах (Node.js cluster)
🏗 Рефакторинг продуктовой системы — связи между компонентами, каскадные изменения, чистая архитектура
📊 Результаты (кратко по каждой модели):
🥇 Claude Opus 4.5 — 5/5
Задача 1: ✅ 3:17 / 1 итерация
Задача 2: ✅ 9:47 / 3 итерации
Задача 3: ✅ 7:38 / архитектура 5/5
🥈 Claude Sonnet 4.5 — 4/5
Задача 1: ✅ 5:14 / 2 итерации
Задача 2: ✅ 13:37 / 9 итераций
Задача 3: ✅ 7:00 / архитектура 4.7/5
🥉 Gemini 3 Pro — 4/5
Задача 1: ✅ 2:33 / 1 итерация
Задача 2: ⚠️ 30:10 / тупик
Задача 3: ✅ 10:42 / архитектура 4.2/5
GPT-5.2 Low — 4/5
Задача 1: ✅ 2:53 / 1 итерация
Задача 2: ⚠️ 15:18 / тупик
Задача 3: ✅ 15:32 / архитектура 3.8/5
GPT-5.2 Codex EH
Задача 2: ❌ 1:16:37 / 0 строк кода
💡 Что понял:
→ Правило 80/20 работает везде. Все модели закрывают ~80% задачи за 1-2 промпта. Оставшиеся 20% съедают 80% времени — это не баг конкретной модели, это паттерн
→ Утечка памяти стала лакмусовой бумажкой. Все модели, кроме Claude Opus, зациклились на одном подходе вместо того чтобы отступить и попробовать другой
→ Модель важнее контейнера. Claude Opus справился с тремя задачами во всех четырёх (Windsurf | Cursor | Antigravity | Claude Code) инструментах. Gemini и GPT-5.2 не решили задачу 2 нигде. Хороший контейнер ускорит хорошую модель — но не спасёт слабую
→ Claude Code — отдельная история. Читает весь проект целиком, сначала план — потом код. На рефакторинге сервисного слоя: 0 дефектов, архитектура 5/5. Минус — только терминал, без визуального интерфейса
В своем курсе я детально разбираю инструменты Claude Code и Cursor за счет которых можно ускорить свою работу в 2-3-4 раза. И разбираю некоторые непопулярные фичи этих инструментов.
🎯 Мои рекомендации для работы:
🟢 Повседневные задачи → Windsurf + Gemini 3 Pro (быстро и дёшево)
🔵 Сложный рефакторинг / большой контекст → Claude Code
🔴 Дебаг сложных багов → только Claude Opus, остальные уходят в тупик
В январе решил провести тест моделей.
Делюсь результатами.
Стек: Node.js (Express) + React. Три задачи разной сложности, реальная нагрузка.
Задачи:
⚙️ Rate limiting middleware + Redis-кэширование под нагрузку
🐛 Дебаг утечки памяти в воркерах (Node.js cluster)
🏗 Рефакторинг продуктовой системы — связи между компонентами, каскадные изменения, чистая архитектура
📊 Результаты (кратко по каждой модели):
🥇 Claude Opus 4.5 — 5/5
Задача 1: ✅ 3:17 / 1 итерация
Задача 2: ✅ 9:47 / 3 итерации
Задача 3: ✅ 7:38 / архитектура 5/5
🥈 Claude Sonnet 4.5 — 4/5
Задача 1: ✅ 5:14 / 2 итерации
Задача 2: ✅ 13:37 / 9 итераций
Задача 3: ✅ 7:00 / архитектура 4.7/5
🥉 Gemini 3 Pro — 4/5
Задача 1: ✅ 2:33 / 1 итерация
Задача 2: ⚠️ 30:10 / тупик
Задача 3: ✅ 10:42 / архитектура 4.2/5
GPT-5.2 Low — 4/5
Задача 1: ✅ 2:53 / 1 итерация
Задача 2: ⚠️ 15:18 / тупик
Задача 3: ✅ 15:32 / архитектура 3.8/5
GPT-5.2 Codex EH
Задача 2: ❌ 1:16:37 / 0 строк кода
💡 Что понял:
→ Правило 80/20 работает везде. Все модели закрывают ~80% задачи за 1-2 промпта. Оставшиеся 20% съедают 80% времени — это не баг конкретной модели, это паттерн
→ Утечка памяти стала лакмусовой бумажкой. Все модели, кроме Claude Opus, зациклились на одном подходе вместо того чтобы отступить и попробовать другой
→ Модель важнее контейнера. Claude Opus справился с тремя задачами во всех четырёх (Windsurf | Cursor | Antigravity | Claude Code) инструментах. Gemini и GPT-5.2 не решили задачу 2 нигде. Хороший контейнер ускорит хорошую модель — но не спасёт слабую
→ Claude Code — отдельная история. Читает весь проект целиком, сначала план — потом код. На рефакторинге сервисного слоя: 0 дефектов, архитектура 5/5. Минус — только терминал, без визуального интерфейса
В своем курсе я детально разбираю инструменты Claude Code и Cursor за счет которых можно ускорить свою работу в 2-3-4 раза. И разбираю некоторые непопулярные фичи этих инструментов.
🎯 Мои рекомендации для работы:
🟢 Повседневные задачи → Windsurf + Gemini 3 Pro (быстро и дёшево)
🔵 Сложный рефакторинг / большой контекст → Claude Code
🔴 Дебаг сложных багов → только Claude Opus, остальные уходят в тупик
❤8👍5👏2
Как я ускорил свою работу в 3 раза с помощью AI ⚡
В 2023-2024 годах мне стало невыносимо скучно программировать самому.
Однообразные фичи, бойлерплейт по десятому кругу, каждый новый спринт как железные оковы 😮💨
Продуктивность падала, фрустрация росла.
Тогда у меня была задача: скопировать существующий функционал и переписать его на новый кастомный модуль. Десятки функций, каждая вручную. Все очень запарно🥲
Как сейчас помню — осень 2024, я открываю для себя Cursor🤯
Вместо ручного написания я просто описал задачу и вуаля: задача на неделю закрыта за 1-1.5 дня. Моя скорость закрытия задач усилилась и в дальнейшем. Вместо написания кода руками по десятому кругу я начал делать всё быстро, а в остальное время, конечно, хлебать смузи🥤
Но вот что важно понимать:
Именно об этом я делаю свой курс👇
Я собрал всё, что реально работает: как правильно ставить задачи нейронке, как контролировать то, что она делает, и как встроить AI в свой рабочий процесс🎯
В 2023-2024 годах мне стало невыносимо скучно программировать самому.
Однообразные фичи, бойлерплейт по десятому кругу, каждый новый спринт как железные оковы 😮💨
Продуктивность падала, фрустрация росла.
Тогда у меня была задача: скопировать существующий функционал и переписать его на новый кастомный модуль. Десятки функций, каждая вручную. Все очень запарно
Как сейчас помню — осень 2024, я открываю для себя Cursor
Вместо ручного написания я просто описал задачу и вуаля: задача на неделю закрыта за 1-1.5 дня. Моя скорость закрытия задач усилилась и в дальнейшем. Вместо написания кода руками по десятому кругу я начал делать всё быстро, а в остальное время, конечно, хлебать смузи
Но вот что важно понимать:
🚫 AI не ускоряет разработку сам по себе.
✅ Ускоряет умение правильно с ним работать.
Именно об этом я делаю свой курс
Я собрал всё, что реально работает: как правильно ставить задачи нейронке, как контролировать то, что она делает, и как встроить AI в свой рабочий процесс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤6❤🔥3
Работодатели требуют ИИ в 2.7 раза чаще 💰
Недавно вышло исследование hh.ru: в I квартале 2026 года вакансий с требованием навыков ИИ стало в 2,7 раза больше, чем год назад. Уже 16 500+ объявлений и это только начало квартала.
ИИ-навыки теперь нужны везде: аналитика, дизайн, программирование.
Если два года назад это было преимуществом. Сегодня это становится стандартом.
Рынок уже сделал выбор. Теперь в ближайшие годы в требованиях уже будут спрашивать как ты работашеь с курсором, а не писать алгоритмы в блокноте.
Вопрос только в том, как быстро это все будет меняться и будешь ли отставать от нужд времени?
------
Именно поэтому я сейчас делаю курс по ИИ для разработчиков👇
С теорией, практикой нужными примерами — то, что реально меняет скорость работы в 2-3-4 раза.
Это не просто "как написать промпт", а про то как ставить задачи так, чтобы получать результат с первого раза, не переделывать по 10 раз и не тратить время впустую.
ИИ может работать быстро. Но только если ты знаешь, как его ограничить в нужном направлении🎯
Недавно вышло исследование hh.ru: в I квартале 2026 года вакансий с требованием навыков ИИ стало в 2,7 раза больше, чем год назад. Уже 16 500+ объявлений и это только начало квартала.
ИИ-навыки теперь нужны везде: аналитика, дизайн, программирование.
Если два года назад это было преимуществом. Сегодня это становится стандартом.
Рынок уже сделал выбор. Теперь в ближайшие годы в требованиях уже будут спрашивать как ты работашеь с курсором, а не писать алгоритмы в блокноте.
Вопрос только в том, как быстро это все будет меняться и будешь ли отставать от нужд времени?
------
Именно поэтому я сейчас делаю курс по ИИ для разработчиков
С теорией, практикой нужными примерами — то, что реально меняет скорость работы в 2-3-4 раза.
Это не просто "как написать промпт", а про то как ставить задачи так, чтобы получать результат с первого раза, не переделывать по 10 раз и не тратить время впустую.
ИИ может работать быстро. Но только если ты знаешь, как его ограничить в нужном направлении
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤2🔥2
0324.mp4
41.9 MB
Твой подход к разработке устарел!
На дворе 2026 расцвет ИИ инструментов, которыми многие даже не пользуются.
Я хочу рассказать как изменился мой подход к разработке за последние годы.
Пару лет назад мой флоу разработки выглядел так:
1. получение требований, обсуждение с аналитиком
2. проектирование и декомпозиция фич
3. рисование диаграмм, ресёрч руками по коду чтобы понять все связи и модули
4. написание кода
И все это занимало драгоценное время.
Теперь всё изменилось. За счёт ИИ-агентов я ускорил работу и выстроил новый флоу. На каждый этап у меня свой агент.
🔍 1. Ресёрч
Задаём максимально точный контекст для нейронки: она изучает кодовую базу или конкретный модуль. Работа с контекстом основополагающая вещь при работе с моделями.
Результат: ресерч документ по конкретному модулю с его связями
📐 2. Проектирование
Самый важный этап. Здесь нужно максимально детально проработать все возможные сценарии и учесть все кейсы, до того, как начнётся разработка. Результат: технический документ со всеми деталями, связями, диаграммами и т.д.
🗂 3. Планирование
Разбиваем на фазы и итерации. Задача на 100 строк вместо 1000 согласитесь, куда проще тестируется, проходит ревью и интегрируется?
Тоже самое нейронке куда проще написать код для маленькой фичи.
Итерации делаю мелкими, желательно независимыми, но не всегда получается.
Результат: подробный план с итерациями для агента
💻 4. Написание кода
Только на этом этапе даю нейронке указания писать код.
Строго по итерациям. После каждой можно запустить тесты и убедиться, что ничего не упало.
✅ 5. Ревью
Обязательный этап: проверяем всё сделанное — соблюдение код-стайла, стека, безопасности и т.д.
Прикладываю небольшой отрывок из курса по ИИ, который сейчас делаю. там показываю кусочек этого флоу👇
На дворе 2026 расцвет ИИ инструментов, которыми многие даже не пользуются.
Я хочу рассказать как изменился мой подход к разработке за последние годы.
Пару лет назад мой флоу разработки выглядел так:
1. получение требований, обсуждение с аналитиком
2. проектирование и декомпозиция фич
3. рисование диаграмм, ресёрч руками по коду чтобы понять все связи и модули
4. написание кода
И все это занимало драгоценное время.
Теперь всё изменилось. За счёт ИИ-агентов я ускорил работу и выстроил новый флоу. На каждый этап у меня свой агент.
Задаём максимально точный контекст для нейронки: она изучает кодовую базу или конкретный модуль. Работа с контекстом основополагающая вещь при работе с моделями.
Результат: ресерч документ по конкретному модулю с его связями
📐 2. Проектирование
Самый важный этап. Здесь нужно максимально детально проработать все возможные сценарии и учесть все кейсы, до того, как начнётся разработка. Результат: технический документ со всеми деталями, связями, диаграммами и т.д.
🗂 3. Планирование
Разбиваем на фазы и итерации. Задача на 100 строк вместо 1000 согласитесь, куда проще тестируется, проходит ревью и интегрируется?
Тоже самое нейронке куда проще написать код для маленькой фичи.
Итерации делаю мелкими, желательно независимыми, но не всегда получается.
Результат: подробный план с итерациями для агента
Только на этом этапе даю нейронке указания писать код.
Строго по итерациям. После каждой можно запустить тесты и убедиться, что ничего не упало.
Обязательный этап: проверяем всё сделанное — соблюдение код-стайла, стека, безопасности и т.д.
Прикладываю небольшой отрывок из курса по ИИ, который сейчас делаю. там показываю кусочек этого флоу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍7🔥2💩2👎1🤡1
Видел как много разработчиков пишут в курсоре просто:
Не работает такая фича. Пофикси.
Иногда может сработать, но чаще нет.
Расскажу как можно себя ускорить:
Простой баг: TypeError, синтаксис, опечатка
Тут ИИ реально решает за секунды. Но даже здесь есть нюанс:
// ❌ Плохо: «у меня ошибка, помоги»
TypeError: Cannot read properties of undefined
// Получаю ошибку:
TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'name')
Код:
const user = await getUser(id)
console.log(user.profile.name) // падает здесь
Ожидал: строку с именем пользователя
getUser() возвращает null если юзер не найден
ИИ нужно дать максимально точную информацию.
Средний баг: логика работает не так как надо
Здесь нейронка часто начинает галлюцинировать и предлагать случайные решения.
Что делать:
— Объясни что должно происходить и что происходит на самом деле
— Дай минимальный воспроизводимый пример
— Попроси ИИ объяснить логику твоего кода перед тем как фиксить
Сложный баг: race condition, memory leak, непредсказуемое поведение
Вот тут просто «почини» не сработает никогда.
Правильный подход:
1. Тесты + логи
Попроси ИИ помочь написать тесты или логи, чтобы воспроизвести баг стабильно
2. Гипотезы, не решения
«Какие могут быть причины что X происходит при условии Y?» Узнаешь список версий для фикса
3. Пробуй пошаговость
Попроси нейронки подумать пошагово и расписать на каком шаге воспроизводится баг
async function loadDashboard(userId) {
const profile = await fetchProfile(userId)
const stats = await fetchStats(userId)
const notifications = await fetchNotifications(userId)
updateUI(profile, stats, notifications)
}
// Иногда stats приходят раньше profile и UI ломается
Правильный подход:
1. Сначала изолируй,попроси написать логи
Помоги добавить логи чтобы понять
в каком порядке резолвятся промисы
и когда именно ломается UI
2. Гипотезы, не решения
Какие могут быть причины что UI обновляется?
3. Итеративно скармливай результаты
Вот что показали логи: [вставляешь]
Вот как ведёт себя UI: [описываешь]
Структура курса
Как писал начал делать курс по ИИ для разработчиков и уже записал первую часть, которая в монтаже. На следующей неделе планирую начать продавать.
Уроки в первой части:
- Claude Code
- Cursor
- Как работают нейронки
- Токены
- Контекст
- Ембендинги
- Векторные БД
- Показ на практике как работают ембендинги и векторные БД в приложении
- Промпт и контекст инжиниринг
- Как проектировать приложения с помощью ии и уменьшить энтропию.
Теория + Практика с агентами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍3🔥2
500к+ ЗП для ИИ инженера
Сейчас на рынке происходит очень тихая, но мощная смена требований к разработчикам.
Вот свежая вакансия:
Product-Oriented Full-Stack Engineer (AI Agents Platform)
💰 от 500 000 ₽ на руки
И это не какая-то суперкорпорация = это уже становится нормой для сильных инженеров.
Что от тебя хотят за такие деньги:
— Умение работать с AI-ассистентами каждый день
— Понимание, как строить AI-агентов
— Навык формулировать промпты и управлять контекстом
— Работа с интеграциями, API, данными
— Быстрое прототипирование и запуск фич
То есть рынок больше не платит просто за “React + Node.js”.
Платят за то, как ты используешь AI в разработке.
Если ты не начинаешь изучать это сейчас, ты уже начинаешь отставать.
Не через год-два-три, а уже сейчас.
--------------------------------------
Я собрал курс как использовать ИИ в работе разработчику и ускорить свою работу.
Только то, что реально требуется в таких вакансиях:
Первая часть (выходит в ближайшие дни):
— Токены
— Контекст и контекст-инжиниринг
— Продвинутый промптинг
— Как работают нейронки (без лишней академии)
— Эмбеддинги (на практике, а не “в теории”)
— Векторные БД
— Работа с документами (реальные кейсы)
— Подход к разработке (теория + практика)
— Cursor
— Claude Code
Вторая часть (сейчас записывается, будет к маю):
— MCP
— AI-агенты
— Архитектура агентных систем
— Проектирование реального ИИ-ассистента
— RAG
— Паттерны ИИ агентов
Сейчас на рынке происходит очень тихая, но мощная смена требований к разработчикам.
Вот свежая вакансия:
Product-Oriented Full-Stack Engineer (AI Agents Platform)
💰 от 500 000 ₽ на руки
И это не какая-то суперкорпорация = это уже становится нормой для сильных инженеров.
Что от тебя хотят за такие деньги:
— Умение работать с AI-ассистентами каждый день
— Понимание, как строить AI-агентов
— Навык формулировать промпты и управлять контекстом
— Работа с интеграциями, API, данными
— Быстрое прототипирование и запуск фич
То есть рынок больше не платит просто за “React + Node.js”.
Платят за то, как ты используешь AI в разработке.
Если ты не начинаешь изучать это сейчас, ты уже начинаешь отставать.
Не через год-два-три, а уже сейчас.
--------------------------------------
Я собрал курс как использовать ИИ в работе разработчику и ускорить свою работу.
Только то, что реально требуется в таких вакансиях:
Первая часть (выходит в ближайшие дни):
— Токены
— Контекст и контекст-инжиниринг
— Продвинутый промптинг
— Как работают нейронки (без лишней академии)
— Эмбеддинги (на практике, а не “в теории”)
— Векторные БД
— Работа с документами (реальные кейсы)
— Подход к разработке (теория + практика)
— Cursor
— Claude Code
Вторая часть (сейчас записывается, будет к маю):
— MCP
— AI-агенты
— Архитектура агентных систем
— Проектирование реального ИИ-ассистента
— RAG
— Паттерны ИИ агентов
hh.ru
Вакансия Product-Oriented Full-Stack Engineer (AI Agents Platform) в Москве, работа в компании Консоль.Про (вакансия в архиве c…
Зарплата: от 500000 ₽ за месяц. Москва. Требуемый опыт: более 6 лет. Занятость: полная. Дата публикации: 21.03.2026.
🔥9❤5👀2
Когда работаешь с нейронкой очень важно учить важный момент = задавать правильный контекст.
Чем лучше, чем точнее, чем детальнее вы это сделаете, тем качественнее будет результат.
Для начала разберемся: Что такое контекстное окно
Любая нейронка видит ровно столько сколько влезает в ее диалоговое окно. Обычно это 128-200к токенов. Выходя из этого лимита нейронка начинает забывать что было раньше.
Когда ты используешь ИИ в реальных задачах: рефакторинг, дебаггинг, написание новой фичи, у тебя быстро накапливается огромный контекст. Код, логи, бизнес-контекст, ответы модели.
Плохой подход: один бесконечный чат на всё.
Результат: деградация качества, галлюцинации, потеря нити задачи.
Правильный подход: каждая задача = новое контекстное окно.
Но тогда встаёт другой вопрос: как не начинать каждый раз с нуля?
Решение: компакт контекста
Вместо того чтобы тащить весь предыдущий диалог, ты делаешь его сжатое резюме: что уже сделано, какие решения приняты, какие ограничения есть.
В Claude Code эта механика встроена нативно — /compact сжимает историю сессии в выжимку, которую можно использовать как стартовый контекст для следующей задачи.
Это меняет подход к работе с ИИ принципиально:
— меньше токенов → дешевле
— чище контекст → точнее ответы
— структурированная передача состояния → ИИ не теряется
Это фактически как архитектура при работе с нейронками.
Вам никогда не помогут "10 волшебных промптов"
Контексту посвящён отдельный урок в моём курсе по ускорению работы разработчиков с помощью ИИ
P.S. Отдельная хорошая скидка для ребят, кто у меня обучался или покупал доступ к платформе/курсам. Напишите в лс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3👏1
Подход Research -> Plan -> Implement устарел!
Ранее рассказывал про свой подход к разработке с ИИ, где у меня 5 этапов и на каждом этапе происходит ревью.
И тут наткнулся на интересное видео конференции Coding Agents Conference.
Разбор ключевых идей в видео
Бюджет инструкций
Суть проблемы: у модели есть предел того, сколько инструкций она может надёжно удерживать одновременно. Исследования показывают ~150–200 инструкций после этого модель начинает "полуслушать" каждую из них.
Как это проявлялось на практике:
Их старый монолитный промпт содержал 85+ инструкций. К этому добавлялись:
Результат = модель случайным образом пропускала важные шаги воркфлоу.
Решение = дробить промпты:
Вместо одного промпта с 85 инструкциями они разбили его на несколько специализированных.
CRISPY новый семишаговый подход
Старый RPI (Research → Plan → Implement) был слишком грубым. Каждый шаг скрывал внутри себя много решений, которые модель принимала самостоятельно без участия человека.
Новая последовательность и смысл каждого шага:
Questions — сначала генерируются вопросы к кодовой базе, отдельно от самого исследования.
Research — свежее контекстное окно без знания задачи идёт в кодовую базу и собирает только факты.
Design — проектирование: куда мы идём? Что такое финальное решение? Здесь агент выкладывает паттерны, которые он нашёл, текущее состояние системы, желаемый конечный результат.
Человек может сразу поправить:
Structure — структурный вывод: как мы туда доберёмся? Высокоуровневый порядок изменений и как будем тестировать по ходу.
Plan — только теперь пишется тактический документ для агента. К этому моменту все ключевые решения уже приняты человеком, поэтому план просто дробится на части.
Work tree + Implement — непосредственно написание кода.
PR — pull request.
Почему это важно: глубокое ревью переносится с плана (который всё равно расходится с кодом) на более ранние короткие документы, где цена ошибки ещё низкая.
Более детально послушать и посмотреть можно в самом видео.
Ранее рассказывал про свой подход к разработке с ИИ, где у меня 5 этапов и на каждом этапе происходит ревью.
И тут наткнулся на интересное видео конференции Coding Agents Conference.
Разбор ключевых идей в видео
Бюджет инструкций
Суть проблемы: у модели есть предел того, сколько инструкций она может надёжно удерживать одновременно. Исследования показывают ~150–200 инструкций после этого модель начинает "полуслушать" каждую из них.
Как это проявлялось на практике:
Их старый монолитный промпт содержал 85+ инструкций. К этому добавлялись:
Claude.md файл
Системный промпт
Описания инструментов
MCP-серверы
Результат = модель случайным образом пропускала важные шаги воркфлоу.
Решение = дробить промпты:
Вместо одного промпта с 85 инструкциями они разбили его на несколько специализированных.
CRISPY новый семишаговый подход
Старый RPI (Research → Plan → Implement) был слишком грубым. Каждый шаг скрывал внутри себя много решений, которые модель принимала самостоятельно без участия человека.
Новая последовательность и смысл каждого шага:
Questions — сначала генерируются вопросы к кодовой базе, отдельно от самого исследования.
Research — свежее контекстное окно без знания задачи идёт в кодовую базу и собирает только факты.
Design — проектирование: куда мы идём? Что такое финальное решение? Здесь агент выкладывает паттерны, которые он нашёл, текущее состояние системы, желаемый конечный результат.
Человек может сразу поправить:
"нет, вот этот паттерн устаревший, используй вот этот".
Structure — структурный вывод: как мы туда доберёмся? Высокоуровневый порядок изменений и как будем тестировать по ходу.
Plan — только теперь пишется тактический документ для агента. К этому моменту все ключевые решения уже приняты человеком, поэтому план просто дробится на части.
Work tree + Implement — непосредственно написание кода.
PR — pull request.
Почему это важно: глубокое ревью переносится с плана (который всё равно расходится с кодом) на более ранние короткие документы, где цена ошибки ещё низкая.
Более детально послушать и посмотреть можно в самом видео.
Telegram
Костя 8Бит | Fullstack AI
Твой подход к разработке устарел!
На дворе 2026 расцвет ИИ инструментов, которыми многие даже не пользуются.
Я хочу рассказать как изменился мой подход к разработке за последние годы.
Пару лет назад мой флоу разработки выглядел так:
1. получение требований…
На дворе 2026 расцвет ИИ инструментов, которыми многие даже не пользуются.
Я хочу рассказать как изменился мой подход к разработке за последние годы.
Пару лет назад мой флоу разработки выглядел так:
1. получение требований…
🔥10❤2👍1
Смотря на рынок особенно быстрее вытесняются фронтендеры. Чаще вижу на HH вакансии фуллстека со знанием ИИ. Всё чаще нужен Python во многих вакансиях.
-----------------------
Вопрос не в том, исчезнут ли такие специалисты. Вопрос в том, окажешься ли ты среди тех, кто их заменит или среди тех, кого заменят.
Я собрал курс, где показываю как работать с ИИ-инструментами так, чтобы делать за день то, на что раньше уходила неделя. Реальные инструменты и практика.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍3😁3🔥1
Внедрить ИИ в бигтех НЕРЕАЛЬНО (сложно)
Когда разрабатывал последний проект с ИИ-агентами, акцент на безопасности был самым важным. Проект находился во внутреннем контуре и безопасность данных превыше всего. Все сервисы либо внутренние или самописные решения, все данные уходящие в LLM должны маскироваться/анонимизироваться. Проект проходил обязательную проверку у архитектора, СБ и юристов. И я конкретно показывал архитектору и СБ какие сервисы мы используем чтобы данные никуда не ушли.
📇 Представьте большую компанию связанную с телекоммуникациями, например ТМС. Сколько там данных? Сколько там отделов? Тысяча отделов и сотни тысяч терабайт данных. Все это должно также проходить фильтр, чтобы данные не выходили из внутреннего контура. Здесь просто не подставишь ключик от LLM и пользуйся. Очень много сил, времени нужно уделить чтобы внедрить ИИ в большую компанию.
📊 В небольшой компании с некритичными данными всё иначе. Зарегистрировал аккаунт, вставил API-ключ, написал пару промптов. Через день ИИ-ассистент уже отвечает клиентам. Никаких юристов, никаких согласований, никакого отдела безопасности. Просто работает.
🫥 У меня на проекте был отдельный сервис анонимизации который обрабатывал данные отдельно перед тем как отправиться в LLM.
Данные маскировались подобным образом:
Костик → [PERSON_1]
kostya@gmail.com -> token_2fsaf5
+7999999999 -> +7999*****999
И в результате в LLM отправялось «[PERSON_1] из [ORG_1] отправил [EMAIL_1]»
LLM видит только анонимизированный текст и работает с плейсхолдерами. Ответ тоже содержит плейсхолдеры, которые затем при необходимости заменяются обратно.
Такой сервис можно назвать LLM Gateway.
Внедрение ИИ в большой ентерпрайз это не про промпты. Это про архитектуру, безопасность и доверие к системе.
LLM никогда не увидит имя реального клиента. Только [PERSON_1]. И это важно понимать и обрабатывать.
Когда разрабатывал последний проект с ИИ-агентами, акцент на безопасности был самым важным. Проект находился во внутреннем контуре и безопасность данных превыше всего. Все сервисы либо внутренние или самописные решения, все данные уходящие в LLM должны маскироваться/анонимизироваться. Проект проходил обязательную проверку у архитектора, СБ и юристов. И я конкретно показывал архитектору и СБ какие сервисы мы используем чтобы данные никуда не ушли.
Данные маскировались подобным образом:
Костик → [PERSON_1]
kostya@gmail.com -> token_2fsaf5
+7999999999 -> +7999*****999
И в результате в LLM отправялось «[PERSON_1] из [ORG_1] отправил [EMAIL_1]»
LLM видит только анонимизированный текст и работает с плейсхолдерами. Ответ тоже содержит плейсхолдеры, которые затем при необходимости заменяются обратно.
Такой сервис можно назвать LLM Gateway.
Внедрение ИИ в большой ентерпрайз это не про промпты. Это про архитектуру, безопасность и доверие к системе.
LLM никогда не увидит имя реального клиента. Только [PERSON_1]. И это важно понимать и обрабатывать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍4🔥1🤡1
В бизнес логике больше не нужно разбираться
📇 Одна из важных задач любого айтишника = разобраться в бизнес-логике проекта. Иногда это происходит быстро, а иногда занимает недели изучений документаций. Но на помощь конечно же приходит ИИ!
🃏Один из интересных примеров: друг работает бекендером в игровой компании и ему нужно изучить как работает бизнес-логика в игре Contree.
Вместо того чтобы читать Википедию и тихо страдать, он открыл Claude и сказал:
👨🏫Claude объясняет по маленьким кусочками. Сначала как должна работать логика, а затем и показывает на реальном визуальном примере с версткой.
Полное погружение за пару дней вместо недель.
Второй пример был уже на моей практике:
Огромный банковский документ с сотнями страниц. Разбираться и читать это все = ноль желания. Но было желание сделать скилл в клоде, который за меня это все изучит, расскажет основные интересные поинты и подсветит нужные модули в коде.
И теперь происходит так:
Использую Claude через skill для работы с документами(PDF/DOCX), и начинаю диалог:
Claude не просто ищет = он синтезирует, связывает между собой части документа и отвечает в контексте твоей задачи.
За счет таких способов скорость работы возрастает в разы!
🃏Один из интересных примеров: друг работает бекендером в игровой компании и ему нужно изучить как работает бизнес-логика в игре Contree.
Вместо того чтобы читать Википедию и тихо страдать, он открыл Claude и сказал:
«Объясни мне правила Contree так, как будто я сеньор-бекендер, который будет это имплементировать. Начни с системы торгов»
👨🏫Claude объясняет по маленьким кусочками. Сначала как должна работать логика, а затем и показывает на реальном визуальном примере с версткой.
Полное погружение за пару дней вместо недель.
Второй пример был уже на моей практике:
Огромный банковский документ с сотнями страниц. Разбираться и читать это все = ноль желания. Но было желание сделать скилл в клоде, который за меня это все изучит, расскажет основные интересные поинты и подсветит нужные модули в коде.
И теперь происходит так:
Использую Claude через skill для работы с документами(PDF/DOCX), и начинаю диалог:
«Какие edge cases я должен учесть при реализации логики списания?»
«Что произойдёт, если баланс изменится в момент транзакции?»
«Выдели все требования, которые влияют на API»
«Покажи модули, которые будут задействованы»
Claude не просто ищет = он синтезирует, связывает между собой части документа и отвечает в контексте твоей задачи.
За счет таких способов скорость работы возрастает в разы!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍5🔥2🥴1
💵 Зарплата 9 тысяч евро на валютной удаленке
На линкедине мне пишут эйчары с предложениями поработать. Вилки в среднем от 4 до 7к$ — это выше чем на РФ рынке, но требуется хорошее знание языка, работа не из РФ и мэтч по culture fit. Иногда приглашают на ооооочень интересные позиции. Как, например, эта:
Я, конечно, сразу перевёл евро в рубли, посчитал и уже радовался.
Подготовка
Когда начал готовиться к собесу понял, что не всё так просто))
Сам проект = AI-сервис для быстрой работы с аудио + видео.
Я вбил в Клод роль интервьюера и спросил, какие могут быть вопросы и задания. Он накидал терминов и вопросов по обработке видео и аудио и сразу стало понятно: на беке будет непросто. Сервисы по обработке файлов, сложный пайплайн вместе с AI, ретраи, стриминг и всё такое. Но и фронт там не сильно проще. Нужно разбираться в кодеках, библиотеках для аудио. В общем, куча всего.
Я поверхностно всё прочитал и ознакомился: проект максимально необычный, с таким я на практике сталкивался всего один раз. Потом набросал в Miro потенциальную архитектуру системы: сервисы бека, фронт, ML-сервисы, все интеграции, API, workflow, диаграммы последовательностей.
Делал это всё, чтобы на интервью можно было говорить о технических моментах как будто я уже это проектировал. Ну и продукт изучил максимально посмотрел, на какой он стадии, что подкинуло мне вопросов для самого интервью.
(не забываем задавать вопросы — это даёт бонус поинты)
Долгожданное интервью
Прошло супер просто, классно и на лёгкой волне.
Поговорили про их продукт, про мой опыт. Технических вопросов почти не было = это был просто диалог. CTO хотел узнать два вещи:
1. Как я подхожу к проектированию — весь флоу от и до, на каких стадиях что делаю, как смотрю на сложные технические аспекты при проектировании архитектуры.
2. Сложные trade-offs из моего опыта — что делал и почему.
Честно говоря, на втором вопросе немного растерялся в этот момент. Никогда подобных вопросов не задавали. Начал вспоминать кейсы. Быстро вспомнил, как проектировал большое e-commerce приложение: почему выбирал между монолитом и микросервисами на беке и стоит ли использовать микрофронты.
Потом поспрашивал про проект сам — мне реально был интересен продукт. Как у них работают ML-сервисы, какой план на ближайшие полгода-год.
Итого
Всё прошло гладко и без сложностей. Уверен, сейчас джунов за 30 тысяч рублей изничтожают на собесах в 10 раз сильнее, а тут просто разговор.
На таких позициях смотрят на другое: как ты думаешь, как действуешь в сложных ситуациях, как проектируешь и как чётко умеешь донести свою точку зрения. Никто не спросит:
Через пару дней пригласили на следующий этап с лайфкодингом.
Собес есть в записи, подрежу и ориентировочно в мае выложу.
На линкедине мне пишут эйчары с предложениями поработать. Вилки в среднем от 4 до 7к$ — это выше чем на РФ рынке, но требуется хорошее знание языка, работа не из РФ и мэтч по culture fit. Иногда приглашают на ооооочень интересные позиции. Как, например, эта:
Role: Senior Full-stack Engineer
Compensation: €6K – €9K monthly + stock options
Location: Europe (EU, UK, Serbia)
Stack: TypeScript, MongoDB, Playwright/Vitest, AWS ECS, and GitHub for CI/CD
Я, конечно, сразу перевёл евро в рубли, посчитал и уже радовался.
Подготовка
Когда начал готовиться к собесу понял, что не всё так просто))
Сам проект = AI-сервис для быстрой работы с аудио + видео.
Я вбил в Клод роль интервьюера и спросил, какие могут быть вопросы и задания. Он накидал терминов и вопросов по обработке видео и аудио и сразу стало понятно: на беке будет непросто. Сервисы по обработке файлов, сложный пайплайн вместе с AI, ретраи, стриминг и всё такое. Но и фронт там не сильно проще. Нужно разбираться в кодеках, библиотеках для аудио. В общем, куча всего.
Я поверхностно всё прочитал и ознакомился: проект максимально необычный, с таким я на практике сталкивался всего один раз. Потом набросал в Miro потенциальную архитектуру системы: сервисы бека, фронт, ML-сервисы, все интеграции, API, workflow, диаграммы последовательностей.
Делал это всё, чтобы на интервью можно было говорить о технических моментах как будто я уже это проектировал. Ну и продукт изучил максимально посмотрел, на какой он стадии, что подкинуло мне вопросов для самого интервью.
(не забываем задавать вопросы — это даёт бонус поинты)
Долгожданное интервью
Прошло супер просто, классно и на лёгкой волне.
Поговорили про их продукт, про мой опыт. Технических вопросов почти не было = это был просто диалог. CTO хотел узнать два вещи:
1. Как я подхожу к проектированию — весь флоу от и до, на каких стадиях что делаю, как смотрю на сложные технические аспекты при проектировании архитектуры.
2. Сложные trade-offs из моего опыта — что делал и почему.
Честно говоря, на втором вопросе немного растерялся в этот момент. Никогда подобных вопросов не задавали. Начал вспоминать кейсы. Быстро вспомнил, как проектировал большое e-commerce приложение: почему выбирал между монолитом и микросервисами на беке и стоит ли использовать микрофронты.
Потом поспрашивал про проект сам — мне реально был интересен продукт. Как у них работают ML-сервисы, какой план на ближайшие полгода-год.
Итого
Всё прошло гладко и без сложностей. Уверен, сейчас джунов за 30 тысяч рублей изничтожают на собесах в 10 раз сильнее, а тут просто разговор.
На таких позициях смотрят на другое: как ты думаешь, как действуешь в сложных ситуациях, как проектируешь и как чётко умеешь донести свою точку зрения. Никто не спросит:
как работает event loop в Node.js.
Через пару дней пригласили на следующий этап с лайфкодингом.
Собес есть в записи, подрежу и ориентировочно в мае выложу.
👍16❤3🥰2🤮1💋1
Как увеличить ЗП в 2 раза
5 лет назад один более опытный разработчик искал новую работу и рассказывал мне, как выбирает между офферами: 450к, 400к и 350к.
Я удивлённо говорил:
Но он начал добавлять детали:
— на первой нужно тянуть роль лида
— на второй дежурства раз в 2 недели
— на третьей спокойная, неспешная разработка
И накидал примерно, сколько часов в день на каждой:
6–10 часов / 4–8 часов + дежурства / 2–5 часов
Применяя несложную математику:
💰 первая — 2 445 ₽/час
💰 вторая — 2 898 ₽/час
💰 третья — 4 347 ₽/час
Тут уже стоит выбирать: деньги или work-life balance?
---------------------------------------------------------
Но есть и другой рычаг = инструменты, которые ускоряют работу.
Лично для меня прирост дали Cursor и Claude Code.
Мне теперь не нужно:
— писать бойлерплейт самому
— ручками писать тесты
— часами думать о проектировании
Всё это я отдаю нейронке и просто контролирую каждый этап: делаю ревью, вношу корректировки в план и тех. документы, на базе которых ИИ и пишет. Запускаю несколько агентов, а сам хлебаю смузи🧃
Простой пример:
раньше написать CRUD = 4–5 дней.
Сейчас = день-полтора.
Цена моего часа фактически выросла. А значит, можно взять подработку/ вторую / третью работу и успешно кодить, тратя ровно столько же времени.
Как именно ускорить работу с такими инструментами — рассказываю здесь👇
kostya-it.pro/ai
5 лет назад один более опытный разработчик искал новую работу и рассказывал мне, как выбирает между офферами: 450к, 400к и 350к.
Я удивлённо говорил:
ну конечно же там, где больше платят! В чём вопрос??
Но он начал добавлять детали:
— на первой нужно тянуть роль лида
— на второй дежурства раз в 2 недели
— на третьей спокойная, неспешная разработка
И накидал примерно, сколько часов в день на каждой:
6–10 часов / 4–8 часов + дежурства / 2–5 часов
Применяя несложную математику:
Тут уже стоит выбирать: деньги или work-life balance?
---------------------------------------------------------
Но есть и другой рычаг = инструменты, которые ускоряют работу.
Лично для меня прирост дали Cursor и Claude Code.
Мне теперь не нужно:
— писать бойлерплейт самому
— ручками писать тесты
— часами думать о проектировании
Всё это я отдаю нейронке и просто контролирую каждый этап: делаю ревью, вношу корректировки в план и тех. документы, на базе которых ИИ и пишет. Запускаю несколько агентов, а сам хлебаю смузи
Простой пример:
раньше написать CRUD = 4–5 дней.
Сейчас = день-полтора.
Цена моего часа фактически выросла. А значит, можно взять подработку/ вторую / третью работу и успешно кодить, тратя ровно столько же времени.
Как именно ускорить работу с такими инструментами — рассказываю здесь
kostya-it.pro/ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤3🔥3💩1
Ускорить работу с помощью ИИ в 3 раза
Подъехали первые отзывы по прохождению моего курса по ИИ.
Владислав @Vlad_Pv, Руководитель MLOps направления
Анатолий @anknnv Frontend-разработчик
Подъехали первые отзывы по прохождению моего курса по ИИ.
Владислав @Vlad_Pv, Руководитель MLOps направления
Данный курс помог собрать мне в голове целостную картинку - как подходить к AI разработке. После этого курса я понял - что использовал все возможности AI инструментов только на 5% - это сильно повысило эффективность. В своей профессии я часто собеседую людей, и когда даю задания по вайбкодингу (например, с собрать MVP) - почти никто не использует те возможности инструментов, которые есть.
Этот действительно поможет вам прокачаться в разработке - рекомендую!
Анатолий @anknnv Frontend-разработчик
Недавно начал пользоваться Курсором и не понимал многого. Контест, агенты и прочее было для меня как темный лес. Использовал просто как Константин в уроках говорит "как Google" и сталкивался с различными проблемами: ответ абстрактный, решение неверное и самое главное токены быстро улетали и подписка кончалась за несколько дней.
В курсе нашел для себя нужную информацию. Понял как как фиксить баги с меньшей головной болью. Разработка новых фич и отладка ускорилась в разы.
Как кончится подписка на Курсор планирую изучать Клауд код и посмотреть ролик про него. Спасибо большое за советы и практические уроки. Жду также уроки по MCP и практику по проектированию целого приложения, уж очень интересно было бы посмотреть))
❤3🔥2🤡1😍1💘1
Вайбкодят все
🗽 Несколько дней назад сидели, общались в дискорде с друзьями. Моему другу-дизайнеру дали задачу = установить Claude Code, чтобы не делать дизайн в Фигме, а сразу навайбкодить макеты по UI kit. Их главная задача показывать результат моментально, используя меньше ресурсов программистов. Вот так дизайнер уже начал вайбкодить на Vue.
✈️ Другой забавный случай случился в аэропорту в субботу. Познакомился с предпринимателем, который навайбкодил приложение для финансовых компаний и уже питчит и продаёт его. Правда, говорит нужны толковые программисты, знакомые с ИИ-агентами, чтобы грамотно выстроить архитектуру и масштабировать всё это.
Третий случай — женщина-риелтор, 50 лет, изучает вайбкодинг.
Три совершенно разных человека, и все двигаются в одну сторону.
Развитие технологий идёт молниеносной скоростью. Скоро все будут пользоваться новыми инструментами и внедрять их в бизнес. Мы сейчас только в самом начале, пока мало кто понимает реальный потенциал всего этого.
Третий случай — женщина-риелтор, 50 лет, изучает вайбкодинг.
Три совершенно разных человека, и все двигаются в одну сторону.
Развитие технологий идёт молниеносной скоростью. Скоро все будут пользоваться новыми инструментами и внедрять их в бизнес. Мы сейчас только в самом начале, пока мало кто понимает реальный потенциал всего этого.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3😁1🥱1
600к ЗП ИИ-инженеру
Недавно обновил резюме и теперь эйчарки сами пишут.
Вчера рекрутер сказала, что таких специалистов практически нет на рынке и ищут любых инженеров имеющих опыт с ИИ-агентами.
Требований очень много, но часто это фактически бекенд разработчик плюс базовые знания о ML и умение настраивать ИИ-агентов и оркестрировать их.
Что важно понимать для таких позиций:
- RAG
- ембендинги
- векторные базы данных
- оркестрация агентов (langchain, langgraph, openclaw)
- микросервисы
- брокеры сообщений (Kafka, rabbitmq, redis)
Обучиться Ии агентам: kostya-it.pro/ai
Недавно обновил резюме и теперь эйчарки сами пишут.
Вчера рекрутер сказала, что таких специалистов практически нет на рынке и ищут любых инженеров имеющих опыт с ИИ-агентами.
Требований очень много, но часто это фактически бекенд разработчик плюс базовые знания о ML и умение настраивать ИИ-агентов и оркестрировать их.
Что важно понимать для таких позиций:
- RAG
- ембендинги
- векторные базы данных
- оркестрация агентов (langchain, langgraph, openclaw)
- микросервисы
- брокеры сообщений (Kafka, rabbitmq, redis)
Обучиться Ии агентам: kostya-it.pro/ai
👍5❤🔥2❤1🔥1
Спасаемся от выгорания
После Азии приехал домой в Питер, первую неделю все было хорошо , а потом стало грустно из-за отсутствия солнца и холода в СПб.
Продуктивность упала в разы, лень работать, лень записывать ролики.
⚡️ Решением было улететь в место с солнцем. Решил поехать в Черногорию, тут много солнца, Адриатическое море, горы, в общем красота.
Плюс надо было успеть пока сюда не нужен шенген.
В итоге после приезда сразу захотелось жить, работать и делать новые проекты. Продуктивность увеличилась в разы.
Учитывая что мы работаем в АйТи на удаленке можно спокойно путешествовать и работать откуда хочешь
После Азии приехал домой в Питер, первую неделю все было хорошо , а потом стало грустно из-за отсутствия солнца и холода в СПб.
Продуктивность упала в разы, лень работать, лень записывать ролики.
Плюс надо было успеть пока сюда не нужен шенген.
В итоге после приезда сразу захотелось жить, работать и делать новые проекты. Продуктивность увеличилась в разы.
Учитывая что мы работаем в АйТи на удаленке можно спокойно путешествовать и работать откуда хочешь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥4😍2
27
Сегодня стал на год старше и вот какие невероятные инсайты я понял:
1. Нужно хорошо спать
2. Кушать вкусную еду
3. Делать бегит и спорт
А серьезно за год супер много поменялось. Оказалось развивать свои продукты, обучать людей и вести ютуб гораздо в разы сложнее чем просто сидеть на зп на трех работах.
Я стартовал свою первую работу верстальщиком в 18 лет.
Сейчас уже 9 лет в IT.
Что понял за это время:
1. Скиллы важны. Но умение продавать важнее.
Деньги приходят от умения продавать себя.
Можно быть сильным разработчиком и сидеть на 100к.
А можно быть просто нормальным и зарабатывать в разы больше, потому что умеешь себя продать.
2. Адаптация решает.
Сейчас всё меняется слишком быстро: технологии, требования, найм. И не важно какой рынок был вчера и как звали на тысячи собесов с зп 900к.
Те, кто цепляются за «как было раньше» выпадают из игры.
Выживут те, кто умеет быстро перестраиваться.
3. Фронтенд = мертв.
За последний год я устроил 20 человек.
И честно это было очень сложно.
Сейчас начал работать с фуллстеками и бекендерами и это в разы проще, чем пробиваться через 5к откликов на каждой позиции.
Цели на следующий год:
Кайфовать
Вкусно кушать
Путешествовать
Может даже найти себе тарелочницу
Сегодня стал на год старше и вот какие невероятные инсайты я понял:
2. Кушать вкусную еду
3. Делать бегит и спорт
А серьезно за год супер много поменялось. Оказалось развивать свои продукты, обучать людей и вести ютуб гораздо в разы сложнее чем просто сидеть на зп на трех работах.
Я стартовал свою первую работу верстальщиком в 18 лет.
Сейчас уже 9 лет в IT.
Что понял за это время:
1. Скиллы важны. Но умение продавать важнее.
Деньги приходят от умения продавать себя.
Можно быть сильным разработчиком и сидеть на 100к.
А можно быть просто нормальным и зарабатывать в разы больше, потому что умеешь себя продать.
2. Адаптация решает.
Сейчас всё меняется слишком быстро: технологии, требования, найм. И не важно какой рынок был вчера и как звали на тысячи собесов с зп 900к.
Те, кто цепляются за «как было раньше» выпадают из игры.
Выживут те, кто умеет быстро перестраиваться.
3. Фронтенд = мертв.
За последний год я устроил 20 человек.
И честно это было очень сложно.
Сейчас начал работать с фуллстеками и бекендерами и это в разы проще, чем пробиваться через 5к откликов на каждой позиции.
Цели на следующий год:
Кайфовать
Вкусно кушать
Путешествовать
Может даже найти себе тарелочницу
🎉11❤🔥4😁4❤1