Завершаем прохождение конфы AI Native Conf 20 окт

"Опыт внедрения агентской разработки в Avito" / "опыт внедрения AI First парадигмы"
ок, но я лично вообще против AI First.

"Как переехать на ИИ в 17-летней продуктовой технологической компании"
Полноценно переезжать на ИИ крайне не рекомендую на самом деле. Тут скорее стоит пообсуждать, а вообще "зачем 17-летней продуктовой технологической компании переезжать на ИИ?"
тоже кстати "За 3 месяца всё перевернулось и мы перешли на AI-first"
Да, но "Дизайн в агентном SDLC: разработку ускорили — упёрлись в дизайн".

"Как освободить себе два дня в неделю с помощью ИИ, если ты менеджер"
Волчара детектед?? :)

"C-Level Клуб ЗАКРЫТАЯ ВСТРЕЧА" приватный эскорт для випов? :)

"Продуктовый инженер, кто это и откуда их брать?"
Норм тема. Вообще, прокачка своих инженеров в продуктовые темы, и внедрение их в компанию заказчика на помощь по AI очень приветствую.

"Мы открыли продукт для prompt injection, и это круто"
Кликбейт; наверное имеется в виду prompt injection как механизм управления агентами?
"как заменил весь GUI продакшн-сервиса одним чатом на агенте OpenClaw, не тронув бэкенд" - а, ок. Одобряем :)

"Проблема сопротивления сотрудников внедрению AI: почему AI-трансформация буксует"

Только кнут (с) :)

Помню ещё из 90-х, постоянно обсуждали "Проблема сопротивления сотрудников внедрению ERP: почему ERP-трансформация буксует"
Тогда, точнее, была ещё в основном MRP(2), но обсуждения, почему сотрудники автоматизацию массово саботируют, можно буквально копировать из статей того времени. Вечная темка :)

=

Первые 90% вашего работающего прототипа с помощью AI получить несложно. Важны остальные 190%.

С вас 50,000 рубликов.

Прекрасное: вся музыкальная индустрия перешла на цифру и стриминг, но музыкальная экономика движется ровно в противоположном направлении: назад к живой музыке и непосредственному контакту с аудиторией.

Видно, что доля потребительских расходов, связанных с покупкой билетов на концерты, стремительно растёт! А доходы, приносимые цифровой музыкой, тем временем сильно упали и не демонстрируют никаких признаков восстановления.

Теперь наглядно видно, насколько глупыми оказались крупнейшие звукозаписывающие лейблы: они фактически разрушили всю финансовую структуру, которая поддерживала индустрию звукозаписи. Это когда человек ведёт себя как животное, которое гадит в своё собственное гнездо...

Мир, к счастью, явно оборачивается к аналоговым формам, а тотальный негатив к AI этот тренд заметно усиливает.

Этот отчёт ментата заслуживает быть приведённым полностью =>

Итоги. Часов 8 "одним подходом", около 2 тыс. руб. и оно работает) Пришлось потом пару мест поправить, но это я некорректно описал эти места.
Выводы и впечатления.

1. Общее эмоциональное.
Нахожусь "под впечатлением" от такого способа разработки.
С одной стороны - в "один подход" часов за 8 (и около 2 тыс. рублей) с нуля сделан проект. Ещё и актуальная документация при проекте. И "вау!" ощущение от возможностей. AI же в SDD не просто прописывает спеки и код, но и уточняет мутное, напоминает забытое, проверяет согласованность требований. При этом работа ощущается очень плотная, но это не программирование, а именно формулирование требований, принятие решений. При обычной работе такое получается не так плотно, а "размазано". Можно пописать требования, потом код какой-то сделать, потом вернуться к требованиям. И больше кода, чем требований.

С другой стороны - нет вот этого ощущения "магии кода", когда что-то творишь, создаёшь, какие-то сложности преодолеваешь. И вдруг оно заработало! Вместо этого много ревью, а это так не вдохновляет, как писательство. Также самостоятельное написание кода даёт какое-то ощущение уверенности в нём что ли: код пишешь сам, тесты сам (ошибки тоже сам :) ) и всю структуру детально представляешь.

2. Размышляя над предыдущим пунктом появились следующие тезисы.
1) Вопрос не только в AI. Я стокнулся с коллективной работой, которая мне не так привычна. Мне привычна "self" работа, когда если и разбираешься, то, в основном, в своём коде. А здесь масса новых решений, хотя бы просто применение функций, которыми не пользуюсь. И это хорошо, это развитие и некоторая возможность почувствовать себя внутри команды, даже не общаясь при этом с людьми)

2) Добавило сложности недостаток практики в английском. Спеки на английском. Понимаю их, конечно, но читать получается намного медленнее, чем на русском. И вроде как можно язык поменять (находил в документации как настраивать). Но в английском есть чёткость и, думаю, лишние конвертации между языками не будут на пользу (как с точки зрения точности, так и просто расходов токенов моделью).

3. Получился не big конечно, но "small ball of mud". Большая связность модулей, переменные, которые "протаскиваются" насквозь через кучу функций, хотя вроде как файлы отдельные и некоторое архитектурное разбиение присутствует: вот конфигурация, вот преобразование, вот выгрузка и т.д. Но такой результат ожидаем, так как проект я задавал в основном"декларативно". Прописывал именно требования к проекту, но почти ничего про реализацию (не считая предпочтений по библиотекам, базе данных и какие константы использовать). Поэтому AI делало по своему усмотрению. И если спеки мне понятны, то модули их связность были оставлены "на усмотрение" AI. Благо, проект небольшой всё достаточно понятно, но некоторые связи уже долго отслеживать. Вывод - нужно над архитектурой проекта работать самостоятельно, не давая на откуп AI и прописывать в требования.

4. Более узкие моменты.

4.1.Пока не полностью понял логику где что должно быть - поищу ещё в документации. Сейчас весь "architecture-skeleton" отправлен как финальная стадия в архив, который в папке changes (там и proposal .md и design .md). То есть самый верхнеуровневый взгляд в архиве. А в спеках (то, что не в архиве) только сами исполненные спеки - но это же более низкий уровень представления. То ли так и должно быть, то ли я что-то не так сделал. Поразбираюсь.

4.2. LLM конечно деньги тратит очень бодро. И мелкие правки рождают много движения (например, в сводном отчёте в одном поле изменил на его значение на разность того, что было, и соседнего поля - сразу масса обращений к LLM). Сначала моделью выбрал привычную Claude Sonnet 5. Потом решил экономить и заменил на дешёвый Deepseek v4.1 flash, но он слишком косноязычный оказался. А Deepseek V4 Pro получилась вполне подходящим компромиссом. Также, думаю, нужно работать меньшими задачами. Я, по сути, весь проект сразу делал. И AI для проверок все документы перечитывала. Также, возможно, для больших проектов стоит добавлять RAG и/или graphify.

P.S. Немного о эмоциях в процессе. Восхищение магией AI и вместе с тем некоторый лёгкий страх касательно трансформации мира в целом в связи с AI) Понятно, что LLM, что просто некоторый подбор очередных самых подходящих слов (токенов). Но когда машина тебе пишет "Сами правила конвертации, проверок и формирования строки отчёта вы опишете отдельно." (в изначальном задании писал, конечно, что позже напишу). Или аккуратно уточняет мутные формулировки "Это разные направления, и они оба выглядят правдоподобно, но я не хочу угадывать. Из вашей фразы «превышение второй суммы допустимо» я читаю именно ваши исходные формулы:". Или написал правила конвертации, а также дал пример исходного файла и результата - а оно взялось проверять правила на этом примере. Плюс чёткое подтверждение действий, перепроверки (со спеками, тесты). Появляется внутренний вопрос, а точно ли это компьютер и он неодушевлённый?) Короче, я его иногда боюсь))

Каждый месяц мой рабочий процесс разработки с использованием AI полностью заменяется совсем другим. Но потом я жду ещё несколько недель, и этот рабочий процесс тоже оказывается полностью устаревшим, так что я не так уж и расстраиваюсь.
(но при этом золотая пора у тех, кто "курсы по AI продаёт":)
 
Помню, как были организованы процессы разработки в крупных ит-конторах ещё до AI: всё шевелилось еле-еле-еле-еле, и вот интересно теперь узнать, как они адаптировались (ну, на самом деле все ревью и дифы, сборки и деплои, внедрение изменений и т.д. стали просто ещё более серьёзным узким местом).
 
А ведь существует великое множество проблем, которые сбивают агентов с толку, о которых сам программист не знает, не говоря уже о техдире. Но сначала мы перестали писать код, затем мы перестали читать код, а теперь перестали читать и сообщения агентов.
 
Пол Грэм на днях отмечал:
 
Многие вещи в ИТ работали только потому, что у людей есть предел скорости, с которой они могут действовать. Нам только предстоит узнать, какие именно пределы существуют, когда эти пределы начнут давать сбои...
 
Код по-прежнему является инструкциями для машины. Но он также является моделью понимания. В эпоху AI эта вторая роль становится ещё более важной. Будущее программирования заключается не просто в написании большего количества кода быстрее. Оно заключается в создании более совершенных концептуальных моделей, более совершенной лексики и более прочных основ, на которых могут работать как люди, так и нейронки...
[развиваем эту темку на Функциональных архитектурах]
 
P.S. Учёный Ноам Браун из OpenAI утверждает, что отключение компьютеров от сети далеко не факт что предотвратит атаку AI на человечество, поскольку например две изолированные машины всё равно смогут взаимодействовать, нагревая процессор и считывая изменение температуры, а также кучей иных стеганографических способов.

Вот идеальный формат собеседования в айтишке: в течение часа наблюдайте за тем, как кто-то пишет код. Даже неважно, что именно он делает, просто обратите внимание на следующее:

1. Какие инструменты он применяет, и как.
2. Какой стиль кодинга, какие паттерны использует.
3. Как он доказывает правильность своего решения.

Я гарантирую, что вы в течение часа точно поймёте, принесёт ли этот человек пользу вашей команде, или нет.

Уничтожаем всю мировую AI-индустрию и бизнес на цодах-шмодах одним сетапом.

Старенький системный блок на 12 гб оперативки + юзанная RTX 3060 + моделька 8B под конкретную тему.
винда 10, лучше линукс конечно (а вот мак не потянет ахаха)

И получаешь до 50 токенов/сек.

Например, чисто под кодинг на таком сетапе сейчас есть хорошие модельки 8B уровня квена3.6 35B, просто спросите нейронку. Если хорошо знаешь архитекторство и software design, более чем достаточно; неплохо RAG и graphify прикрутить.

Различная аналитика, создание документации, ETL, ревью кода, devops -- под каждую темку вполне можно точечно найти маленький подходящий опенсорс.

И в целом, стратегически крайне рекомендую (срочно) уходить максимально в локальную инфру, как можно дальше от любых облаков. В крайнем, дедик или vps с ежедневным архивом всего образа.

Graviora manent.

И вот куда же в этом десятилетии придёт айтишка с эйайкой??

Ладно, спалю базу. Вот о чём тебя будут спрашивать на собесах буквально через год-два =>

1. Поясни за infrastructure as code через Мартина-Лёфа.

Патамушта IaC -- это про индуктивные типы, обычный пайплайн интерпретируем как начальную алгебру (для полиномиального эндофунктора), понадобится уникальный гомоморфизм из неё в алгебру грязных IO-результатов (рекурсивный фолд свёртки).

Хотя сворачивать ast пайпа можно разными алгебрами (запуск, валидация, косты...), но все они будут над одним и тем же функтором. И вполне можно обойтись сборкой результата из сумм, произведений и констант (поля, варианты, списки, деревья) -- ровно то, что обычно лежит в ваших YAML/JSON.

А если бесконечный reconcile loop в кубере? А это уже коалгебраическая история...

2. Пилим gRPC-стриминг для геймеров на 100500 миллионов юзеров, поясни за правильный протокол.

Индексированная/пошаговая кодата по состояниям (нельзя получить данные до аутентификации, нельзя подписаться до handshake, нельзя слать подтверждение после закрытия...). Списки, деревья, суммы, произведения -- это всё индуктивные конструкции для конечных структур, бесконечный реактивный поток ими не задать, на них всё будет ломаться на реконнектах, частичных сбоях, порядке сообщений, идемпотентности и backpressure. Делаем сразу коиндуктивную машину, где ивенты роутятся по правилам/типам.

3. Надо выполнить каноникализацию всех наших конфигов, манифестов, стейтов и артефактов.

Абстрагируем операции devops (merge, overlay, patch, apply, compose) в кольцо, и задаём кастомные эквивалентности, чтобы семантический нормализатор был устойчивым и сходящимся на всех операциях.
В первом приближении вместо кольца можно взять полурешётку, или даже моноид, потому что apply или delete особо не отменить.
А дальше можно уходить в поля (бюджеты токенов) со своими алгебрами, векторные пространства (веса канареечного релиза, ага)...

etc

Думаете, шучу? ну штош.

Пацаны волнуются! Как же, три работы в параллель, и 50 токенов/сек маловато чтобы херачить нейронкой тикеты на автомате!1

Ну ок, возьмите RTX 3090 24 гб
Модель 27B уже вполне сюда влезет, если норм квантованная до 1-бита.
И даже сможете юзать агентов в разработке.

=

И вот ВИП-версия (расшаренная память)
- AMD Strix Halo (отдаёт 128 гб, только под линуксом конечно)
или
- NVIDIA DGX Spark (на самом деле, норм аналог на 256 гб можно взять вдвое дешевле "на авите")
или для хипстеров, самое оно =>
- Mac Studio M5 Max (а лучше ультру:)
- ну или несколько RTX 3090

Тут уже можно ставить реально сильную модель 120B, хотя ещё надо смотреть, сама память насколько быстрая, иначе и получишь те же 30-40 токенов/с. Но на 35B вполне можно и сотку выжать.

=

Хотя стратегически я по-прежнему за обычные чаты и простые агентские архитектуры, где вполне хватает облачной подписки на 20-60 долларов.

Главное - мета-спецификации/формальные языки паттернов/LPF, которыми архитектурно думаешь в процессе такого общения. На днях Карпатый например дал базу про AI + DSL (а я пишу об этом уже год:), в Функциональных архитектурах добавил вчера инфу.

p.s. Пацан расплакался, когда невеста подарила ему 5090 ❤️ Святая женщина!

Короче, закрываю тему инди-хакерства.

Во-первых, за все годы что я к этому призываю, так ни один из ребят и не сделал хотя бы бесплатный работающий сервис, который можно было бы заценить. Хотя сейчас для этого идеальное время, но окно возможностей быстро закрывается, и программистов будет требоваться в сотни раз меньше, и в 35 тебя уже считают совсем старым для айтишки. Ну ок.

Во-вторых,
"Если вы занимаетесь бизнесом в России — вы сумасшедший и это не обсуждается." (с)

Вот по мотивам вчерашних событий мнение уважаемых людей.
Нологи на ип могут повысить до 25+%, отменят патенты, и ещё много чего.
Если у вас ИП, рекомендую закрыть пока не поздно.

У меня например впервые вообще за всё время, в октябре дополнительно списалось 19 тыс. руб. совершенно непонятно за что. Я не владею никакой частной собственностью - ни квартиры, ни машины, ни дачи, ни земли, ни миллионов на вкладах... В качестве движимого имущества только кот и несколько велосипедов.

Улучшений тут уже не жду совсем, никогда, на моей жизни точно.

поколение й

В эпоху AI весь DevOps уходит в пространства огромных размерностей. Когда у вас сотни окружений, метрик, версий, согласований и конфигов, в которых разбирается только нейронка, любые решения "под ключ" теряют смысл. AI-проекты будут более чем полностью состоять из собственного харнеса и кучи ямлов и интеграций. При этом любая "похожесть" сервисов исчезает: любые две точки в таком пространстве будут отличаться по слишком многим осям.

Тут на помощь как раз приходит HoTT (как минимум, как концептуальная база рассуждений об): все эти окружения, сервисы и конфиги описываем как типы, а их "похожесть" -- это пути (эквивалентности). Тогда мы вполне можем свернуть лишние оси (например, дифы в YAML и версиях), если они не меняют поведение.

можно ли срочно поднять prod в другом регионе?
dev/stage/prod достаточно похожи, чтобы баг не вылез только в проде?
инфра уехала от IaC -- кто виноват?? :)
быстро понимаем, что замена компонента не сломает контракт...
можно ли слить окружения, выкинуть дубли, переиспользовать артефакт?
compliance, policy, security, вот это всё...

Решение принимаем по унивалентности (формально допустимой эквивалентности поведений и контрактов). Как наиболее корректно деплоить и откатывать, сливать и переносить, допускать и фиксить...

Продолжаю работу с ментатами 🤓

...Вот, кстати, еще на неделе прилетел отказ от [...] со следующей сноской:
"Сейчас ребята приняли решение рассматривать кандидатов с бОльшим опытом сбора требований и общения с бизнесом напрямую"

...А ленивых и алчных не очень-то и жалко. Друзья из СПО, кстати, фиксируют кратный отток абитуры из айти в квалифицированные рабочие специальности. Видно по заполняемости залов на днях открытых дверей...

Очень хорошо, просто прекрасно. Уже совсем скоро даже крепкие мидлы будут цениться на вес золота, ведь квалифицированной смены им из-за вайб-кодинга и "джуны никому не нужны" уже никогда не будет, и никак эту ситуацию теперь не исправить в принципе.

...Буду чаще обращать на это внимание, всему виной спешка и плохое отношение к проектированию. Сделай побыстрее лишь бы работало, но сейчас есть время для рефакторинга и улучшения логики работы кода, правда это отнимет больше времени чем бы я сразу писал чистый и хороший код.

...Разбирался с тем, как наблюдать за AI в проде и считать его расход.
Первая же находка — ошибка модели у меня исчезает без следа. Если вызов падает, трек просто помечается «не найден», а перенос завершается как обычно. Неверный ключ — и все спорные треки тихо становятся ненайденными. То самое «всё равно 200 OK». Тесты не ловят: на тестовых 50 треках до модели не доходит ни один.
Я проверил себя по чек-листу из того же поста, и полностью прошёл только один пункт из четырёх: модели не нужны чувствительные данные. По остальным — пробелы.
...В проекте игры, которую делаю с использованием Codex, сделал команду анализа цикломатической сложности кода. Нашел класс-"свалку" с 34 методами с цикломатической сложностью некоторых методов в 39. И WMC (Weighted Methods per Class) 328. Которая считается как сумма цикломатической сложности всех методов.
При проектировании предложил объект с 9 методами и один вспомогательный иммутабельный класс. После переписывания WMC = 116, максимальная цикломатическая сложность метода = 10, методов считая приватные = 29. Код при этом стал человекочитаемым. И даже возможен ручной рефакторинг.

...Плюс попробовал новый харнесс нашего агента на opencode (модели open ai) и мультиагентов (роли ведущего, разработчика, архитектора...). В итоге расход токенов улетел в небеса, а скорость реализации была ниже чем написал бы сам (наверное) =)

...Кажется к экономии токенов еще предстоит привыкнуть, так как в первую неделю неоптимальным промтом сжег 5000 долларов.
Бюджет был посчитан, но показалось странным, что он был достаточно небольшим, в результате в тз прислали такое количество ограничений и правил для модели, что только его отправка этого тз с кэшированием и батч обработками съело порядка 4 тысяч долларов за неделю.

...Начал весь свой код писать агентом при помощи [...] и теперь другого способа работы с AI просто не представляю, так как удобно и эффективно.
За вчерашний день (даже за 1 час) агент написал весь бэкенд для проекта, а на следующей неделе остается добавить фронтенд (да работаю как фулстек), а потом протестировать.
Теперь мы из обычных программистов превратились в составителей спек и операторов агентов, но возможно это не так и плохо.

...А на основе этих принципов можно (точнее, хочется) постепенно прийти к формальным спецификациям и "правилам игры". И здесь мне видится некоторое окно возможностей, в том смысле, что пока очень мало кто (по моему субъективному опыту) точно знает, как делать правильно. То есть, это область с [пока] низкой теоретизированностью, что потенциально дает человеку, который понимает, что делает, и готов тратить часы своего времени на синтез новых знаний, сильное конкурентное преимущество. И даже если брать не настоящий синтез новых знаний, а, так сказать, пребывание во фронтире уже имеющихся, все равно преимущество сильное. Спасибо.

...Нам собирались дать (и уже дали) в компании протестировать Клода, но его практически сразу забанили). Прям неудачно совпало

...Написание множества автоматизаций (с помощью AI) для получения активности разработчиков в репозиториях и т.п.
**Результат:**
Два разработчика оказались под угрозой увольнения.

Вы думаете, что формальные методы решат проблему агентной/AI-инженерии раз и навсегда? Это полная чушь!

Сейчас эта темка разгоняется в сети по двум причинам:
- (само)пиар AI-корпораций (типа как фейки с решением сотен математических задачек, где на самом деле и конь не валялся);
- чтобы курсы продавать.

Меня, давнего сторонника ФМ, крайне беспокоит эта новая эйфория.

В сентябре Борис Чорный (отец Claude Code) заявил: TLA+ отлично справляется с проектированием сложных параллельных систем и следит за тем, чтобы в них не было ошибок =>

"Я использовал Opus 5.5 для формальной проверки Claude Agent SDK с использованием Lean. Пара коротких подсказок = 16 сообщений об исправлении различных ошибок и условий гонки. Видео прилагается. TLA+ также работает хорошо. Иногда я объединяю Lean и TLA+, чтобы выявить проблемы, связанные с потоками данных, параллелизмом и state mgmt."

Ну, вот база: даже самый правильный software design и идеальный system design не приводят автоматически/через нейронки, к правильному коду.

Это собственно доказывается математически (Гёдель и Co).

Чтобы проверить некоторое свойство/характеристику системы (или сгенерировать код на основе этого свойства), нам нужно для начала иметь само это свойство для его проверки. А попробуйте-ка вытащить минимально удовлетворительное множество таких свойств из тупых башечек заказчиков :)
(на Функциональных архитектурах модуль "Мета-спеки" про это)

Если вы не понимаете, как представить некоторое свойство системы в некотором логическом формате, то никакой формальный метод не поможет. Если вы не можете формализовать представление человечка о том, а что именно этому человечку нужно, вы не сможете доказать, что ваша система делает именно это.

Сделать красиво, как у конкурентов но лучше, система должна работать быстро, должна выдерживать любые нагрузки, интеграция со всеми системами, полная безопасность, простой и интуитивный интерфейс, должна автоматически всё делать, должна работать на любом устройстве/браузере, в posix и windows 95, чтобы всё по ГОСТам...

А на просьбу пояснить, на любое уточнение отвечают: ну тыж программист, тыж профессионал.

Кроме того, ФМ (как минимум, языки формальных спек) подразумевают инварианты и свойства поведения, но они принципиально не работают например на протяжении нескольких шагов. Нету таких формальных подходов, когда мы хотим определить свойство на протяжении "delete, а потом undo к исходному состоянию". Огромные проблемы с реальным временем, и даже с вычислениями с плавающей точкой...

По большому счёту, мы не можем даже утверждать, что "существует поведение, при котором P истинно" (доказательство, что в игре можно выиграть). Мы попадаем в многомерные гиперпространства, которые могут быть нишевыми; мы даже не можем формально определять свойства в категориях (пространствах состояний), что существует только один путь из состояния X в состояние Z... И таких "мета-свойств", на которых нейронки ломаются, очень много.

(имею в виду, если вы пишете спецификацию, и эта спецификация напрямую соответствует системе, которую вы хотите создать, то ФМ не смогут полноценно выразить её как набор свойств вашей системы; хотя всяческие хаки, моки и приляпки возможны).

В использовании ФМ для генерации и проверки вайб-кода есть безусловно большой потенциал (и множество подводных камней). Но есть также куда много вещей, которые они не способны даже выразить, не говоря уже о формальной проверке.

Подробно разберём с ментатами в СильныхИдеях, что из этого следует, и как тут правильно поступать и рассуждать. А для не-ментатов, так и быть, будет особый приятный бонус.

Ежа айтишку надо спасать, боюсь она долго не продержится.

Скорость вывода твоего саас-а на рынок даже в нишу, где есть норм спрос, ещё ничего не значит, если архитектура потенциально не выдержит реального масштаба.

Типичная статистика по американским SaaS инди-хакеров: продажи на $10k/мес, но уходят в минус уже на $2k/мес.

Типичные траблы:

Повторная отправка всего документа в промпт вместо кэша и точечных чанков сжирает океан токенов.

AI нахерачила новые подключения к базе на каждый серверный запрос вместо пулинга, и при 50+ пользователях база падает :) А со временем отсутствие индексов приводит к полной остановке сервера.

Отсутствие транзакций и блокировок (юзер дважды кликает "Вывести", и вайб-код списывает деньги дважды, так как баланс читается параллельно).

Когда что-то ломается, вайб-кодер просит AI "починить ошибку", но нейронка не видит всей системы и лепит приляпку, которая ломает авторизацию или валидацию.

И через 3-4 месяца код превращается в неуправляемую кашу нейродерьма, которую проще выбросить и переписать заново белковыми (но уже за 5 миллионов рублей).

Чек-лист (санитарные правила безопасности для вайб-кода) как тут надо правильно, дам ментатам в Функциональных архитектурах.

По-взрослому, конечно лучше заплатить опытному архитектору например 50-100 тыс. руб. за пару часов проверки схемы базы, API и вебхуков перед запуском. Но ведь CEO/CTO скорее удавятся, лишь бы не платить за консалт. Проще забросить в жпт и жить в самоуспокоенности (оч короткое время:).

Я внешним консалтингом не занимаюсь, только ментатам помогаю, но жалко иногда правильных пацанов, у которых проблемы с ит-бизнесом -- исключительно проблемы с их эго.

.

Облако драгоценностей за неделю.

За 3-й квартал посетители российских компьютерных клубов выросли на 5-7%, и тренд уже долго сохраняется. Люди жаждут живого коопа, дота база :)

Приватный клуб.

null

Для донов-начинающих:

Вы не глупы, вы просто применяете неэффективные стратегии обучения. А если вы вообще не применяете какую-либо стратегию обучения осознанно, это и значит, что она у вас есть, но просто крайне неэффективна.
Учиться — это скилл.
Точно так же, как нужна практика, чтобы научиться лучше ездить на велосипеде, водить машину или успешно играть в доту или контру, вам нужна практика, и чтобы учиться чему-то новому. И точно так же, как есть хорошие и плохие способы научиться играть в игры (например, в шахматы), то же и для обучения чему-либо.
Важно прежде всего то, как ...

В 2026-м году умение писать код на Java или Python, да и веб-фреймворки — это уже далеко не то, за что вам будут платить. Искусственный интеллект уже может это делать, причём на уровне миддла фактически.
Так, например, раньше вы могли получать деньги за написание 100 строк кода, инспекцию кода, настройка и запуск скриптов... Но теперь вы можете просто попросить AI сделать это за вас.
Однако хорошая новость заключается в том, что ...

Продолжение: с учетом сказанного, вот пять скиллов, на которых вам желательно сосредоточиться прямо сейчас...

Для донов-неначинающих:

Вы же выиграли третий квартал 2026-го года?
И я не имею в виду: "Ты был занят?"
Я имею в виду: действительно ли тот результат, который вы хотели, ощутимо к вам приблизился?
Возможно, ответ "да". Возможно, "нет". А скорее всего, вы никогда и не выбирали достаточно чёткий результат, чтобы к нему стремиться.
Каким бы ни был ответ, дело не в том, чтобы корить себя, а вот в чём...

Продолжаю набор на занятия для неначинающих (миддлы сеньоры), 2 места закончились за 1:33 минуты...

До достижения чего-то значимого в 2026-м году остаётся один квартал. Я не хочу, чтобы вы дожили до декабря, зная, что упорно трудились, но без толку, потому что так и не ...
"Пока вы не сделаете бессознательное сознательным, оно будет управлять вашей жизнью, и вы будете называть это судьбой."
— Карл Юнг

(все старые материалы для донов быстро сгорают)

=

Новые материалы для ментатов Лаборатории.

В СильныеИдеи добавлен материал "162) Почему покрытие кода тестами -- зло".
Сейчас конец 2026-го года, а я-то думал, что это общеизвестный факт, что покрытие кода тестами в качестве метрики качества кода в лучшем случае бесполезно.
Вот база: никогда не ставьте цели по покрытию кода тестами. Вообще неважно, какой целевой показатель вы установите: 100% покрытие кода, 90%, 30% или какое-либо другое число...

=

"Функциональные архитектуры" 181(+2) топиков.
Карпатый про AI DSL, промпт для нечётких ситуаций

LPF закончен, куда и как дальше => ??? (Meta)Principles Framework (сделано 0% :)

=

"ЛаМПовое":

Команда как НИИ

Мета-Антропик: in May 2026, Anthropic averaged around 2,500 code changes merged per day; as of September, we merged over 30,000 per day.

=

Лаборатория идёт со скоростью самых лучших ментатов 💪🏻
(продолжаю бесконечное ужесточение правил занятий :)

=


Истинным навыком ментата был присущий только им способ ментального конструирования, которое называется "великим синтезом". Этот синтез требовал такого терпения, на которое был способен только ментат. Обычный человек не мог даже мечтать о таком терпении.
"Капитул Дюны"

Прекрасная рекомендация Сенеки для современных программистов:

Выбери несколько дней, в течение которых довольствуйся самой скудной и дешевой пищей, грубым и суровым платьем. И на протяжении всех этих дней говори себе: "Так вот чего я боялся!"

.

Ну, с Днём Репетитора!!1

Сейчас прекрасная пора для EdTech, а благодаря искусственному идиоту, будет ещё прекраснее. Например, только на геткурсе онлайн-школы за первое полугодие 26-го заработали почти 70 миллиардов рублей.

А весь русский рынок онлайн-образования с 22-го дико летит вверх, почти в два раза: с 95 до 170 миллиардов в 2025-м. И это при том, что многих инфоцыганов с дикими оборотами пересажали :) В результате, волшебных таблеток почти не стало, а качество мощно выросло, обучение реально повзрослело, и спрос становится тоже обдуманным и адекватным.

Бред, когда заявляют, что AI уничтожает онлайн-обучение. Так-то "в интернете есть всё и бесплатно" уже 30 лет, проблема не в доступности знаний, проблема всегда была, есть и будет в мотивации к обучению, в способности заниматься самостоятельно и полноценно, которая уже почти полностью исчезла ("только кнут" :). А AI как раз уничтожает именно эту способность. Например, боссы пресловутых школ обучения английскому отмечают, что массовость AI на спрос на их занятия вообще никак не повлияла, никакого снижения нету.
Скажу кстати страшное, но продвижение в мягких нишах (психология, обучение, здоровье, отношения...) сейчас лучше всего работает в максе, извините, но это факт.

Соответственно, индивидуальное репетиторство/менторство шикарно цветёт. Школьники тупеют уже за считанные месяцы: ранее требовались хотя бы минимальные социальные скиллы, чтобы "дали списать домашку", а сейчас просто кнопку нажать. Но экзамены-то сдавать надо :)

Вузовское обучение айтишным темам быстро обесценивается: к реальной работе и так-то особо не готовили, а теперь ещё везде нужны хорошие скиллы, как работать с AI - с сильными западными моделями и всяческими опенсорсными харнесами, чему официально учить у нас никогда не будут просто по факту. Поэтому, в частности, сменить работу сегодня разработчику без карьерного консультанта практически нереально, если он не качал нетворк. Но попробуй-ка ещё найди такого хорошего консультанта.

Главный же минус, что работа с ментором, особенно на индивидуалке, становится привилегией богатых людей, тех у кого есть деньги, потому что цены на занятия ощутимо растут. А остальным остаются мутные нейрослоповые галлюцинации от дешёвых моделек.

Выход, очевидно, только в интенсивном росте, работе над собой. Бежать вперёд сегодня надо изо всех сил. Ну и побольше думать.

В конце концов, во всём, что делают люди, есть структура; и если вы сможете выявить эту структуру, то сможете понять, и как её изменить. Особенно с учётом контекстов, в которых было бы замечательно иметь подходящую структуру.

Авторитеты поясняют за будущее айтишки с AI.

Роберт Мартин: агенты могут писать код лучше/быстрее людей, если жёстко ограничить их спецификациями, метриками и автотестами. Но человек всегда должен оставаться за штурвалом.

Джордж Хотц (легендарный хакер geohot): крупные компании из-за медленной обратной связи утонут в AI-слопе, а малые команды и одиночки наоборот получат преимущество.

Джон Кармак: использование AI неизбежно, но ценность остаётся в реальном решении проблем. Что будет в геймдеве, пока непонятно: либо меньше разработчиков в целом, либо больше маленьких команд.

Андерс Хейлсберг (наш любимый автор Delphi, C# и TS): AI -- незаменимый инструмент продуктивности разработки, но не замена белковым. Но джунов будет сильно меньше, а требования к мидлам растут сильно быстрее. Общее количество рабочих мест в ИТ сократится, но и рост силы AI замедляется по асимптоте.

DHH (папа RoR): ручной код экономически невыгоден, английский - лучший язык программирования, худший программист с AI в 1000 раз лучше лучшего программиста без AI. Но приведёт это к вымыванию профессиональных навыков и исчезновению рабочих мест.

Бьярн Страуструп: AI-код пока не готов для safety-/performance-critical систем. Мелкие изменения в промпте вызывают каскадные правки. "Английский - лучший язык программирования" называет идиотским высказыванием. Возможно, на перспективу безопаснее карьера в "низкоуровневых" языках (сишечка база, ага; ассемблер?), то есть в высоконагрузочных и встраиваемых системах, робототехнике.

Кент Бек: "Просто правильно сформулируйте спецификацию, и всё остальное приложится" — боже мой, я слышу эту чушь уже 50 лет."

Кто в массе потеряет работу из-за AI скорее: программисты или менеджеры? Ну очевидно же.

Open Executive provides a single coherent executive voice backed by nine specialist AI agents:

Chief Strategy Officer — competitive analysis, M&A, market positioning, OKRs
Chief Financial Officer — financial modeling, fundraising, unit economics, cash flow
Chief HR/People Officer — hiring, compensation, performance, culture
General Counsel — contracts, IP, employment law basics, compliance
Chief Operating Officer — process design, vendor management, operational scaling
Chief Marketing Officer — GTM strategy, brand, communications, PR
Chief Product Officer — roadmap, prioritization, product strategy
Head of Sales — pipeline and qualification, founder-led sales, pricing conversations, proposals, forecasting
Board Communications Director — board decks, investor relations, governance

↑↑↑ с вещами на выход :)

Горячие топ-темки в айтишке: системный аналитик и 1C. В октябре уже наверное с десяток разных каналов написали про вкат в это. Менторство-шменторство с нуля за месяц на 300k/s, классика.

Про 1C ничего не могу сказать, помню ещё смешные случаи на их первых презентациях на ИТ-конференциях в 90-е ("а не застрелят за баги в бухгалтерии?" без шуток), ну разве что кроме очевидных вещей, что это не универсальный фреймворк разработки, а система автоматизации деятельности предприятий, и как минимум надо уверенно разбираться в соответствующих доменах (бухгалтерия финансы склад производство логистика, mrp/erp...). Ну а безусловные (и большие) плюсы, что это в России абсолютно стабильная темка + будете хорошо разбираться в соответствующих бизнес-процессах + в силу некоторой эээ неидеальности платформы 1C огромное поле для инди-хакерства.

Системный Аналитик (СисА) - это примитивно говоря "сеньор + архитектор + техлид + тимлид + продакт + dba + devops + бизнес-аналитик" в одном флаконе за символическую для работодателя цену, с единственным исключением: можно не уметь программировать.

Если это ещё 2-3 года назад была отдельная профессия, на которую сбрасывали постановку задач (на входе тупой заказчик который сам не знает что хочет, а на выходе ТЗ и спецификации, которые ленивый мидл может кое-как понять и что-то такое зарелизить), то сегодня спрос совершенно реально вырос ровно по той очевидной причине, что от СисА как раз не требуется умение программировать. Тогда это было скорее минусом и ограничивающим фактором, но сегодня из-за искусственного кодера стало большим плюсом и реально востребовано. Я собственно про это уже давно пишу, что вот поэтому сегодня и надо срочно расти в техдира; ну ок, или в системного аналитика.

Далее раскрою тему СисА более подробно (хорошие новости реально) => ...

...Многие конторы просекли, что сегодня можно вполне обходиться без кодеров, которые раньше и стоили дорого, и трудно найти было,
а ведь автоматизировать хочется много чего,
но поговнокодив нейронками свои проэкты, быстро убедились что фиг прокатит без условного системного аналитика (умного посредника между заказчиком и исполнителем, хорошо владеющего онтологией ИТ).

Вот ещё до массового распространения нейронок хороший разбор на хабре, кто такой СисА: первое второе
Что хочут, знания и скиллы =>

Цикл разработки
Требования
Интеграции. REST. Очереди.
Базы данных. Связи. NoSQL.
SQL
Архитектура. Монолит-микросервисы.
Безопасность. Аутентификация, авторизация.

=

И: С какими интеграциями вы сталкивались?
К: Много работала с REST и интеграцией через очереди.
И: Давайте поговорим про REST. Расскажите про выбор методов, заголовки, тело запроса.
К: … (рассказываю)
И: Как реализовать асинхронное взаимодействие через http?
К: Вебхуки, более древний способ — long/short polling.
И: Расскажите про вебхуки? Какое отличие long от short polling? В чём минус polling?
К: …(рассказываю)
И: Хорошо, какие ещё инструменты для асинхронного взаимодействия знаете?
К: Веб-сокеты, очереди сообщений.

=

Стандартный набор задач:
Написание SQL-запроса.
Проектирование БД.
Проектирование API.
Проектирование системы (несколько микросервисов).
Описание процесса с помощью sequence-диаграммы.

=

Уметь выявлять требования с помощью разных техник
Описывать пользовательские и функциональные требования
Владеть моделированием процессов и данных
Понимать, как устроены приложения
Разбираться в процессе программирования
Ориентироваться в коде


Вчера например на нн с ходу нашёл свежую вакансию (удалёнка) на 200-250k =>

Умение выстраивать взаимодействие и совместную работу с заказчиками, командой, экспертами и другими участниками процесса создания, развития и сопровождения проектов;
Уметь принимать участие в проработке архитектурных решений;
Уметь планировать процесс разработки фичи, декомпозировать сложные процессы и задачи, ставить задачи другим участникам;
Навыки моделирования системы и умение описывать их с помощью разных нотаций и разных способов;
Опыт работы по описыванию бизнес-процессов, поведения пользователей и отклика системы, системных функций;
Уметь:
Проектировать модель данных БД;
Проектировать интеграционные взаимодействия;
Проектировать и описывать интеграции REST API, Ореп API, Kafka;
Проводить анализ данных, находить инсайты, аномалии. Формировать дашборды, визуализировать данные;
Принимать участие в написании тест-кейсов и тестировании (приемке разработки).

Как раньше под сисадмином-аникейщиком понимали мастера на все руки, да и от кодеров требовали настроить принтер ("тыжпрограммист"), так сегодня просто поднялись по абстракциям.
(Постепенно так и придём к теории типов, теоркату и математике)

Да, и вот что следует полезное прозаическое для нас с вами => ...

Несмотря на кучу архитектурных тем, в системной аналитике практически полностью выпал скилл программирования, причём практически официально. А так-то он был реально самый тяжёлый и самый долгий для изучения в ИТ, и который давался далеко не всем на профессиональном уровне.
 
А вот то что сейчас требуется (ну или совсем скоро будет) массово, буквально в десятки раз больше, чем раньше обычные программисты, как манагеры распробуют вайбкодинг -- это  пресловутый системный аналитик. Фактически системный аналитик - это чел на которого можно за копейки полностью спихнуть создание продукта, которым раньше занимался коллектив из десятков разработчиков :)
 
И что классно, что совершенно реально СисА сегодня может стать едва ли не каждый сообразительный, это по сути чистая инженерия, даже думать особо не надо. Ну может с десяток доменных терминологий/DSL изучить -  буквально по статьям на хабре/вики, и сотню классических архитектурных паттернов, которые давно известны и хорошо разобраны, и надо просто уметь грамотно их комбинировать, причём вполне достаточно логики первого порядка.
 
Я кстати  именно эти моменты по сути и разбираю на Last Principles Framework, только формально - через теорию категорий; постепенно и все онлайн-школы к ней придут (а я тем временем уйду ещё дальше :).
 
Сеньорам и техлидам выросшим из сеньоров, вообще можно не париться, ну разве что поактивнее качать AI-инженерию, дабы загонять в неё под автономию как можно больше рабочих процессов (ментатам тут помогаю по мере возможности), и главное конечно, профессиональная работа со спецификациями, буквально "думать спеками" (готовлю тут особую фишку).
 
А тем, кто реально планировал/планирует, ну или просто ещё искренне хочет "войти войти", порекомендую всё же это не бросать. Но если вы на данный момент изучаете программирование, вот его пока лучше отложить (хотя конечно минимальный скилл "написать/понять скрипт на питоне/пыхе/баше" всё равно будет востребован, но второстепенно), а взяться за system design, devops, и, очень важно, изучить базы данных и особенно SQL, потому что реляционная модель это база моделирования данных. Без её знания никаких нормальных спецификаций не получится.
 
Что как изучать в целом в каком порядке? Вбейте в поиске

"системный аналитик" курсы

походите по рекламным ссылкам, скачайте силлабусы, забросьте в бесплатный дипсик и попросите "начни со мной заниматься по этой схеме по шагам".
 
Вот например
 
4 месяца обучения
Нагрузка ~10 часов в неделю
5 проектов
2 промежуточных тестирования
Большая итоговая работа
9 воркшопов
Программная архитектура системы, стили архитектуры, микросервисная архитектура, системная интеграция, проектирование REST API, проектирование RPC, Query‑Based, Async APIs
 
Стоит 120-150 тысяч рублей :)
 
[чёта я ооооочень сильно недооцениваю свои курсы и проекты для ментатов, хм...]
 
Короче, резюме, что системный аналитик - это резко взлетевшая с явлением AI профессия, которая по сути станет новой массовой базой в ИТ, а спрос на неё превысит прежний спрос на программистов в сотни раз!!1 А по доступности она станет наоборот в сотни раз доступнее.
 
Но только "в сотни раз доступнее" в том смысле, что, да, потенциально её сможет освоить вообще любой человек, закончивший условный технический вуз, а не то что раньше жёстким фильтром были например алгоритмы и структуры данных-кодинг, над которыми приходилось реально сильно ломать голову, и давалось далеко не каждому.
 
Но при этом сам порог входа ощутимо вырастает, так как изучать всё же надо реально дофига. 4x4x10 = за 160 часов? Ну хз, вряд ли, хотя базу условного аналитика-джуна можно получить, да.
 
Зато СисА можно реально хорошо вытаскивать чисто на зубрёшке и софтах. А я в этом традиционно помогу.