Статья на The New Stack (от 16 мая 2026 г., автор Matt Burns) о том, что Forward Deployed Engineer (FDE) стал самой горячей вакансией в индустрии AI. За последние 10 дней:

- OpenAI запустила Deployment Company — инициативу на $4 млрд по размещению FDE внутри корпораций [thenewstack](https://thenewstack.io/forward-deployed-engineer-fde-openai-google/), при поддержке TPG, Bain, Advent, Brookfield, плюс приобрела лондонский Tomoro (~150 инженеров).
- Google Cloud открыла 59 вакансий FDE в первую неделю и планирует нанять сотни. Зарплаты в США: $127K–$183K для Applied FDE и до $265K для FDE IV (без бонусов и опционов).
- Anthropic встроила своих FDE в FIS для совместной разработки агента по борьбе с отмыванием денег.
- ServiceNow и Accenture запустили совместную FDE-программу.

Суть роли: FDE — это мост между AI-моделью и реально работающим продакшен-решением внутри компании. Термин придумали в Palantir по аналогии с «передовым» военным инженером. Причина бума — отчёт MIT NANDA: 95% корпоративных пилотов с генеративным AI не дают измеримого бизнес-эффекта. Модели сами себя не внедряют, нужны люди, которые встраиваются в среду заказчика, понимают «грязные» данные и доводят систему до результата.

Как стать FDE (по рекомендациям Аарона Леви из Box и автора статьи): база CS + системное мышление + бизнес-смекалка + глубокое владение AI-агентами (Claude Code, Cursor, Codex, MCP, агентные CLI, Skills). Автор советует [AI Engineer roadmap на roadmap.sh](https://roadmap.sh/ai-engineer) как наиболее прямой путь подготовки. Ключевое отличие FDE от обычного AI-инженера — клиентский контекст и умение работать в условиях постоянной неопределённости. Автор при этом сомневается в долгосрочности роли: со временем компании заведут таких специалистов внутри себя, но стек навыков останется тем же.

🌀 Vibe coding в науке: как учёные кодят «по вайбу»

Nature выпустил большой материал о том, как исследователи используют ИИ-ассистентов для написания кода. Термин vibe coding придумал Андрей Карпати: ты на естественном языке описываешь, что нужно, уточняешь промптами — и не смотришь в сам код, только на результат.

Кто и как этим пользуется:

🌡 Климатолог Зик Хаусфатер собрал с ИИ 3D-«термическую спираль» роста температур Земли — сам бы такое не запрограммировал.

🧬 Биолог Розмари Уилтон из Аргоннской нацлаборатории вообще не умеет кодить, но гоняет ИИ-агентов как аспирантов — они автономно прогоняют данные весь день.

⚛️ Физик Тим Хоббс говорит, что ИИ-код часто чище и лучше документирован, чем человеческий в опубликованных статьях.

⚗️ Химик Джесси Майер собрал пайплайн для протеомики за 10 минут, 4 промпта и $2 — то, на что у людей ушли бы месяцы.

Цифры:
▪️ >90% разработчиков используют ИИ-ассистентов хотя бы раз в месяц
▪️ Больше четверти клиентского кода уже пишет ИИ
▪️ Claude Opus 4.7 — лидер бенчмарка Vibe Code Bench, но точность всего 71%

⚠️ Главное предупреждение:
Инструменты галлюцинируют и ошибаются. Майер прямо вписал в свою статью дисклеймер: «Vibe coding не заменяет понимания статистики и вычислительной логики». Всё важное — особенно для публикаций — проверяй руками.

🔗 Оригинал: https://www.nature.com/articles/d41586-026-01477-w

Миграция с ingress-nginx: переход к Gateway API https://habr.com/p/1039990/

Как запускать недоверенный код безопасно — журнал Код
https://thecode.media/sandbox-dlya-nedoverennogo-koda/

Stack Overflow запустила отдельную платформу для AI-агентов https://habr.com/p/1046497/

GPU-автоскейлинг на Kubernetes с KEDA: создание внешнего скейлера https://habr.com/p/1045975/

The Art of Loop Engineering
https://www.langchain.com/blog/the-art-of-loop-engineering

Что произойдёт с продуктом и техдолгом, если разработку отдать автономному AI: ставлю эксперимент https://habr.com/p/1047796/

Автотесты: опыт построения системы качества для Kubernetes-платформы https://habr.com/p/1049164/

OpenWiki: Open Source Repo Documentation for Coding Agents
https://www.langchain.com/blog/introducing-openwiki-an-open-source-agent-for-repo-documentation

kpt как WYSIWYG для Kubernetes или почему «конфигурация как данные» лучше шаблонов https://habr.com/p/1055314/

S4 — Super Simple Storage Service 📦

Лёгкое self-hosted S3-совместимое хранилище с веб-интерфейсом управления. Внутри — Ceph RADOS Gateway поверх обычной файловой системы плюс современный UI на React, всё в одном контейнере.

Отлично подходит для POC, dev-окружений, демо и простых деплоев, где полноценный object storage избыточен.

Возможности:
- Полная совместимость с S3 API
- Веб-UI для управления бакетами и объектами
- Просмотр и работа с файловой системой/PVC
- Перенос файлов между хранилищами (S3 ↔ S3, S3 ↔ PVC и т.д.)
- Webhook-уведомления об изменениях объектов
- Прямой импорт моделей из HuggingFace Hub

Разворачивается через podman run локально или через Helm на OpenShift/Kubernetes.

Лицензия: Apache 2.0
🔗 github.com/rh-aiservices-bu/s4

blader/humanizer

humanizer — навык/утилита, которая убирает признаки текста, сгенерированного ИИ: переписывает фразы, устраняет шаблонные обороты и стилистические «выдающие» паттерны, подстраивая результат под заданный тон или пример авторского стиля. Полезен редакторам, авторам и командам, которым нужно сделать машинно-сгенерированный черновик более естественным и менее «авторским» ИИ.

Идея применения:
Автоматизировать проверку и исправление релиз-нот и маркетинговых текстов: прогонять черновики через humanizer, подгружая образцы фирменного стиля, чтобы получать готовые для публикации формулировки без типичных AI-штампов.

Стек/язык: Unknown. На GitHub: ⭐ 27.5k, forks: 2.5k. Последнее обновление: 2026-06-29.

GHJJ123/brainrotguard

brainrotguard — самохостящаяся система одобрения видео с YouTube: ребёнок ищет и запрашивает ролики через простую веб‑страницу на планшете, а родитель получает в Telegram карточку с превью, названием, каналом и длительностью и одним нажатием одобряет или отклоняет воспроизведение. Полезно семьям, которые хотят сохранить свободу поиска у ребёнка, но убрать алгоритмические рекомендации, автоплеи и нежелательный контент.

Идея применения:
Собрать и настроить домашний хостинг, чтобы все запросы с детских устройств приходили в один Telegram‑чат — автоматически блокировать избранные каналы и разрешать только проверенные образовательные источники.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 332, forks: 18. Последнее обновление: 2026-04-11.

Prefect: the simplest way to turn a Python script into a production workflow | Open-source Projects | Open-source Projects
https://www.opensourceprojects.dev/post/prefect