Всем привет!

Сложно отрицать, что AI помощники в программировании в действительности влияют на то, как мы теперь программируем.

Но вот политика Cursor с подпиской напомнила мне серию из Черного зеркала "Обычные люди" (рекомендую посмотреть):
"Ваша Pro подписка понижена до уровня бесплатной, но будет стоить в 2 раза дороже")
Изначально было 500 запросов на месяц, что достаточно много, потом это превратилось в 20 долларов, которые тратятся по мере использования токенов, что может улететь за день продуктивной вайбработы)

Ещё немного про AI в нашей жизни. Я примерно месяц назад был на собесе в Я, на секции где надо было прогать в своей IDE, но без помощников, но можно было пользоваться гуглом и когда дошло до того, что я решил загуглить один метод, то встроенный ИИ в поисковике выдал мне ответ) Интервьюер сказал, что чтобы не нарушать правила, лучше искать по документации)

С наступающим НГ!🎄
В новом году в планах вернуться в спортзал, опять начать писать в канале и продолжить развиваться как ментор, в чем есть подвижки)
Всем желаю добиваться поставленных целей, не останавливаться и быть счастливыми)

Всем привет!
Все чаще встречаются посты про использование нейронок. Некоторые из этих идей были и у меня, например:
Тут Кирилл Мокевнин рассказывает, как законтрибютился в опенсорс https://t.me/orgprog/429 , смысл в том, что с помощью copilop решил ишью и его приняли в проект, не запуская проект, не скачивая его, просто в авторежиме на гитхабе). Такая идея меня посещала, но я так далек от опенсорса, что руки не дошли)

Следующее интересное видео - https://youtu.be/LpO1b2MCXog?si=fBlYI_M1TBSLCOiO
Тут чел рассказывает, как на работе внедрили разные AI инструменты, у всех расспрашивали как они ими пользуются и как они оптимизируют работу и в итоге уволили большую часть QA и часть разрабов)

Третья новость - это EPAM, крупная аутсорс компания колабарируется с Cursor, что говорит о глобальном тренде внедрения AI непосредственно в разработку.

У меня на работе тоже разработка стала более бурной. Запустить mvp за пару недель, вместо года разработки - теперь само собой разумеющееся. И на самом деле, конкретно на работе, я пока не обнаружил обратной стороны, пока все хорошо, и даже не куда вставить НО. Единственный минус, что когда нейронки использует меньшинство, то это как будто твое конкурентное преимущество, но когда используют все, то тут наоборот какая-то уравниловка скиллов и ценность опыта немного теряется.
Но открываются широкие горизонты для оптимизации/автоматизации работы)

Всем привет!

Когда-то я советовал курс Влада Тена по алгоритмам — он хорошо покрывает популярные паттерны из литкода, а это как раз то, что нужно для собеседований или просто для практики решения литкод задач.

Но недавно наткнулся на книгу, которая, честно говоря, давно напрашивалась. Удивительно, что её не выпустили раньше (хотя, возможно, потому что курсы за 10–200к продавать выгоднее).

По сути, в книге собраны те же самые паттерны, но в более удобном формате. Да, местами не хватает глубины — например, нет объяснения, почему heapify работает за O(n), — но в целом материал очень крутой и если вас заинтересует какой-то аспект, то его можно загуглить, главное, что есть структура.

Насколько понял, в книге 101 задача. Прямых ссылок на литкод нет, но сами задачи оттуда.

Год назад я начал писать код с AI - и в какой-то момент поймал себя на мысли, что снова полюбил программирование (а программирование ли это?).
Началось всё с Cursor. Тогда это был самый простой вход: без прокси, куча моделей, плюс всё это внутри IDE.

И больше всего меня сначала зацепил дебаг.
Я очень любил дебажить с помощью pdb, но это был ёмкий процесс - можно было потратить часы или даже дни.
С Cursor всё стало как-то слишком просто.
Баги, на которые раньше уходили часы, начали находиться за минуты.
Один из кейсов - команда билась над проблемой больше недели.
Я вернулся из отпуска — закинул в Cursor — через пару минут стало понятно, где косяк, и сразу поправили.
Такой буст сложно не заметить.

Дальше, конечно, началась вся эта история с лимитами.
Cursor резал квоты, приходилось докупать. Неудобно, но терпимо - потому что он реально давал буст.
Пока другие писали как раньше - ты просто быстрее закрываешь задачи.
Не в 10 раз больше делаешь.
Просто то же самое — но у тебя остаётся время.

Потом был момент, который немного отрезвил.
Я ушёл в отпуск.
Возвращаюсь — в мастер уже влит код от человека, который вообще не пишет на Python.
Код - ну, плохой.
Прямо плохой.
И его пропустили. Потому что он закрывал «важную задачу», которая, как обычно, нужна была ещё пару лет назад)
Потом мы это разгребали.

Моё мнение: проблема была в том, что, во-первых, нейронка была не очень, во-вторых - человек не контролировал процесс, так как не писал на Python.

А потом был кейс, который окончательно всё расставил по местам.
Задача на несколько проектов. Срок — пару дней.
Я ради интереса попросил нейронку оценить объём:
она выдала что-то вроде 2–4 недель работы команды.
В итоге сделали примерно за 2 дня (за которые были потрачены все лимиты, но на composer-е дожал).

И в какой-то момент стало очевидно, куда всё движется.
Сначала AI даёт тебе преимущество.
Потом им начинают пользоваться все - и оно исчезает.
Скорость у всех выросла.
Качество постепенно тоже подтягивается.
И внезапно оказывается, что важнее уже не «уметь писать код», а уметь управлять процессом (про это расскажу в след раз).

https://habr.com/ru/news/1062634/ ну вот, а у меня лежит пара его нечитанных книг, а надо просто еще чуть подождать и купить еще одну по AI кодингу)

Я много рассказывал знакомым, как работаю с нейронками, и советовал попробовать.
Кто-то попробовал сразу, кто-то - только через полгода.
И вот что меня зацепило: они проходили ровно тот же путь, что и я.
Иногда я слушал их голосовые и слышал в них свои же мысли полугодовой давности.

Значит, это не моя личная история. Это маршрут.

Стадий, по моим наблюдениям, четыре. И двигает по ним не любопытство, а усталость.

Первая - осторожная.
Нейронка как продвинутое автодополнение. Максимум - скинуть ей код в чат и попросить проверить.
Копируешь руками, потому что страшно: вдруг код утечёт.
Плюс на работе, кажется, так нельзя - но точно ты не знаешь, а спросить неловко: вопрос звучит как явка с повинной. В большинстве компаний это до сих пор серая зона.
Отдельная история - консоль. Пускать её выполнять команды боязно, поэтому вычитываешь каждую команду.
У меня эта стадия тянулась долго ещё и по прозаичной причине: лимиты минимальной подписки Cursor. Я берёг запросы и доставал нейронку только на крупные и сложные задачи.

Потом вопросов от нейронки становится слишком много.
Ты уже не можешь отойти от терминала - сидишь и ждёшь, когда там появится очередной запрос на апрув.
И контроль начинает слабеть. Не потому, что ты так решил. Просто их слишком много.

Вторая стадия - ты пускаешь её в код.
Она правит файлы, а ты сидишь в IDE и смотришь за каждой правкой.
А потом ловишь себя на том, что нажал approve, не читая вопрос.

И вот здесь, по-моему, самое интересное.
Подтверждение на каждое действие придумано, чтобы ты не пропустил опасное.
Но именно оно генерирует столько вопросов, что ты перестаёшь их читать.
Защита сама себя и съедает.
Ты не решаешь доверять нейронке. Ты устаёшь не доверять.

Третья стадия - когда ты уже не понимаешь, что происходит в твоём же проекте.
Апрувишь всё подряд, смотришь по диагонали, а код растёт.
И ты сам почти перестаёшь писать код. Даже импорты поправить просишь нейронку - руками уже как-то незачем.
Мне это прошлой осенью стоило почти недели работы - сессию пришлось начинать заново.

Четвёртая - порядок.
Пару месяцев назад я сильно забустил работу и вышел наконец на нормальную продуктивность при нормальном качестве кода.
И вот что важно: первые три стадии происходят с тобой сами. Четвёртая - первая, которую ты выбираешь.
Поэтому она и не наступает автоматически: усталость доводит тебя до третьей и там бросает.

И менять тут надо процесс: чтобы решений, которые ты принимаешь, стало меньше.

Двигает по стадиям, кстати, не календарь.
Между ними у меня были месяцы плато, когда я просто ничего не менял в способе работы.
Первые две заняли примерно полгода. Сейчас, я думаю, они проходят быстрее - информации про AI-кодинг стало сильно больше, советчиков тоже (я в том числе).

Проскочить третью стадию, боюсь, нельзя. Я предупреждал знакомых - не помогло)

Вчера я обматерил нейронку.
Первый раз почти за год.
Самое смешное, что в такие моменты она начинает отвечать тебе в твоём же стиле)

А начиналось всё мирно.
Я решил завести спеку по проекту. В гит её лить не хотел: скиллами пока пользуюсь только я.
Работаю я на скиллах Мэтта . И, конечно, полез переделывать их под себя.
Плюс навесил гитовых хуков: переключаешься на ветку - создаётся папка со спекой этой ветки.
Звучит хорошо, но! Незатреканные файлы при переключении остаются старыми, и в новую ветку уезжает контекст из соседней.
Пытался это поправить и сломал все окончательно.

Почти месяц до этого я жил на этих скиллах и бед не знал.
Пока не захотел их улучшить)

Только вся эта конструкция гитом не трекалась.
Скиллы после моих правок не сломались наглухо - было бы проще. Они работают, но непредсказуемо.

Обиднее всего, что прошлой осенью я уже терял неделю ровно на этом же.
Только там был код и ошибка долбоёба новичка - не коммитил промежуточные этапы.
Код я теперь коммичу нормально и фичу продумываю заранее. А скиллы, хуки, спеку - нет.
Потому что это личные настройки, обвязка, и тп.

Ну что, откачу всё и разверну заново, но сначала продумаю, что хочу получить.
Как всегда, планирование решает.

Признавайтесь, кто ругается с нейронками?

Есть у меня один безотказный способ узнать что-то новое.
Слушаю подкаст, и Кирилл Мокевнин говорит: ну, все наверное знают, что такое …
Я не знаю)
И почти всегда, когда иду это ресёрчить, оказывается что-то интересное.

Так я узнал про plan mode.

Пользовался я им в Cursor. Там есть режимы: agent, ask и, собственно, plan.
В agent всё привычно - сказал, он пошёл делать. В plan сначала план, потом код.

Нейронка не бросается писать, а заводит отдельный файл с планом задачи и разбивает её по фазам.
Я в этот файл лез и правил: просил дописать то, что он не учёл, и задавал уточняющие вопросы прямо по плану.
Всё это до того, как написана хоть одна строчка кода.
Дальше говоришь: делай первую фазу. Она делает и сама проставляет галочки по мере выполнения.

И вот тут самое главное.
Пока идёт фаза, ты не сидишь и не ждёшь результат, а докидываешь комментарии прямо по ходу.
Видишь, что пошло не туда - говоришь сразу, а не разгребаешь потом.
Это не «можно», а нужно.
С нейронкой надо вести постоянный диалог, а не кидать один большой промпт и надеяться на лучшее.
Между фазами у нас постоянно был разбор полётов.

Я так делал одну большую фичу. На мелких задачах plan mode казался мне избыточным.

Только у постоянного диалога есть побочка - растёт контекст.
А однажды я посмотрел на расход токенов. Про это в след посте)

Были дни, когда у меня улетало по 50 миллионов токенов)
Так рапортовал Cursor.
Подписка личная за 20$, и с таким расходом месячный лимит улетал довольно быстро.

Дошёл я до этого так.
Одну большую фичу я делал в plan mode, фаза за фазой, и всё это время мы с нейронкой переговаривались.
А от постоянного диалога растёт контекст.
Особенно если закидывать туда километровые логи с просьбой найти ошибку.

А ещё, когда я сидел в Cursor, то заметил, что при заполнении контекста он делает саммаризацию.
Это происходило, когда я заполнял весь контекст и он его ужимал, чтобы можно было работать дальше без галлюцинаций.
Я этим так приисполнился, что по одной задаче недели две не начинал новый чат.
Контекст был с 2-х недельной историей и мне было жалко его обнулять (тут я тоже ошибался)

Ещё саммаризация оказалась не бесплатной.
Пару раз ловил, что сказанное несколько итераций назад нейронка просто забыла.
Иногда было неприятно.

Сейчас мне сложно представить, какой нужен объём работы, чтобы столько потратить.
Хотя при желании это делается легко - агентские циклы жрут токены прекрасно.
Только токены можно палить бездумно, гоняя по кругу ненужный контекст, а можно грамотно.
И разница отлично видна по количеству сделанного.

Сейчас plan mode я не использую - перешёл на скиллы.
Но он правда неплох, и если не пробовали - попробуйте.
А про скиллы в следующий раз.

/grill-me!

Я много раз упоминал скиллы, пора наконец рассказать, что это такое.

Скилл - это обычный md-файл с контекстом.
Внутри есть поле description, где написано, что этот скилл делает.
Вызвать его можно самому. Но все description подгружаются в каждую сессию, так что нейронка теоретически может и сама подобрать нужный скилл ровно тогда, когда он понадобится.
Я пока вызываю сам.

Открытием для меня стали скиллы Мэтта Покока.
https://github.com/mattpocock/skills

Начал я с grill-me, и вот он сильно забустил проработку задач.
Даёшь ему задачу - и он начинает задавать вопросы. Всё, что неоднозначно или имеет несколько вариантов реализации.
Обычно их до десяти, на маленькой задаче - три-пять. Мой рекорд пока пятнадцать.
И всё это до того, как он возьмётся писать спеку. А реализация уже после спеки.

Собственно, grill-me и заменил мне plan mode.
Там план появлялся сразу: нейронка заводила файл и била задачу по фазам.
А grill-me вставляет шаг раньше - сначала выясняет, чего не знает, и только потом планирует.

По сути это скилл, который делает тебя более хорошим разработчиком.
Не садиться сразу делать задачу, а сначала как следует её погрумить, составить план - и только потом выполнять.
Что так надо работать знают все, но почти никто так не делает. А тут за тебя это делает скилл.
С ним даже может показаться, что вы осознанный разработчик, когда придете к заказчику задачи с вопросами)

Одним grill-me дело не кончилось.
Сейчас у меня из скиллов собран целый пайплайн под решение задачи - но про это в другой раз.

/teach

Меня давно посещала мысль, что нейронку можно нормально приспособить для обучения.

Как я это видел:
Просто просить её писать уроки - немного не то, без фидбека это не работает. Нужен интерфейс.
Возьмём английский. У тебя есть какой-то вокабуляр, какая-то грамматика, на какие-то темы ты уже умеешь говорить.
Хочется, чтобы следующий урок всё это учитывал: и повторение пройденного, и новый материал. И чтобы ты при этом мог сказать, что хочешь учить дальше и в какую сторону двигаться.
Интерфейс - веб-страница, на которой рендерятся задания, которые ты сам считаешь полезными. Прослушать текст и ответить на вопросы, написать небольшой текст и отправить на проверку, что-то проговорить, вставить слова. Что любишь, то и рендерится.
Дальше нейронка складывает это с тем, что ты хочешь учить, и выдаёт следующий урок - размером тоже по твоему запросу, на 15 минут, на полчаса.

Раскрою небольшой секрет: всё, что тебе приходит в голову, уже реализовано минимум сотней способов, и все они тебе, конечно же, не подходят. Зато сразу понятно, что делать это самому смысла уже нет)
Но в этот раз вышло иначе.

Я фанат скиллов Мэтта Покока, поэтому мимо его скилла teach не прошёл.
Посмотрел на ютубе, как через него учат итальянский, технические темы и что угодно.

Нужен был повод начать. Порог входа сейчас упал настолько, что если не лень пошевелить пальцем - уже можешь что-то попробовать)

Прилетела вакансия, а от рекрутера один из вопросов: использовали ли LangChain, LangGraph, RAG, векторные БД, писали ли агентов.
Я этого всего не делал сам, но ответил, что за выходные накручу это на живом проекте и в понедельник смогу говорить предметно.

teach превращает папку в учебный класс.
Сначала спросил, зачем мне это и сколько времени я готов потратить - всего и на один урок. Из ответов родился файл с миссией.
Дальше он составил план уроков, и каждый урок - отдельная html-страница.
Я прохожу урок, задаю вопросы по непонятному, даю фидбек - и следующий урок он собирает уже с учётом этого.
Вот этого не умеет ни курс, ни доки: они не знают ни моей вакансии, ни того, что я не понял в прошлом уроке.

Практиковался я не на учебном датасете, а на спеке своего рабочего проекта.

За вечер: шесть уроков, RAG на PostgreSQL с pgvector, агент на tool calling, потом переписал его на LangGraph и сравнил с голым SDK.
Собеса пока не было, но ответили, что предварительно подхожу)

Но кстати был собес в другую компанию первый за полтора года примерно, и были подняты интересные темы, которые хотел бы осветить в недалеком будущем)

Разбираем вчерашние задачки

В первой правильный вариант:

[3, 4] [3, 4]

В этой задаче есть 3 момента:
1 - значения по умолчанию вычисляются в момент выполнения def и живут всю жизнь ф-ии. Одни на все вызовы. Это важный момент!
2 - При изменении lst внутри ф-ии по сути изменяется общий lst.
3 - 2 вызова ф-ии возвращают ссылки на один и тот же список и только потом вместе принтятся, отсюда и 2 одинаковых результата.

Во второй правильный ответ:

100

Тут ключевое - ленивое вычисление, список заполняется лямбда-функциями, но они не выполняются сразу, выполняются в строке принта, когда n=10, поэтому вызов любой лямбды из списка даст ответ 100.

Что бы ещё изучить с помощью /teach?

Опыт с RAG вышел достаточно успешным, так что хочется затестить teach ещё на чём-нибудь.
Набралось пять вариантов, выбираю из них.

Первое - кубер. Пока представление общее, но может понадобиться под проектную работу.

Второе - глубокий курс по базам. Пройти всё, что реально встречается и в работе, и на собесах. Это на случай, если пойду искать работу.

Третье - английский. Я уже рассказал, как это могло бы выглядеть - интерфейс, задания под свой вокабуляр, урок на 15 минут. Но тут скорее всего надо будет допиливать скилл или добавлять свой контекст по заданиям, не уверен, что из коробки получу то, что хочу, благо в процессе можно вносить корректировки в формат обучения.

Четвёртое - готовка. Курс под мои бжу и под то, насколько еда вообще должна быть полезной.

Пятое - французский. Это чисто по фану и скорее всего уже после того, как налажу английский.

Ну и склоняюсь я к куберу)
Так как уроки рендерятся в html, подумываю над тем, чтобы выкладывать их через github pages. Кому такое интересно - отпишитесь, затестим вместе)

Чем я пользуюсь сейчас?

Судя по моим постам, может показаться, что я всё ещё сижу в курсоре.
Курсор никуда не делся, но роль у него теперь другая - и про то, как так вышло, стоит рассказать.

Началось с того, что я стал регулярно вылезать за лимиты. Причём формула работы у меня к тому моменту была уже нормальная - то есть дело было не в кривых руках, а в объёме.
Внутри курсора я и так сидел на моделях Codex, они выходили дешевле Sonnet, а добивал уже композером. Отдельно Codex я при этом не гонял ни разу.
Так что вопрос стоял простой: какую подписку покупать. Свелось к двум - ChatGPT и Claude Code.

Выбирал я конечно долго, как новый ноут или спортивные часы)

Требований изначально было два: чтобы можно было запускать что-то по шедулеру и чтобы можно было самому дёрнуть нейронку из консоли.
Дальше пошёл список помельче: какие модели чаще блокируют запросы, где нужен VPN, а где нет, инфраструктура, качество голосового ввода, удобство работы. И remote control - начать сессию на компе, включить его и продолжить с телефона.

А потом выяснилось, что Claude Code блокирует вызовы из консоли, если у тебя подписка: хочешь из терминала - плати за токены.
Ну ок, думаю, беру Codex.

Но в итоге я всё-таки взял Claude Code. Решил, что консоль - не то, что мне действительно нужно, плюс решил, что надо просто попробовать всё.
С шедулером получилось похоже: он есть внутри самого клодкода, и внешний оказался не таким уж обязательным.
А почему именно он - я сейчас уже и не вспомню.

Потому что, когда разобрался, стало понятно: функционал у них практически одинаковый. Кто-то выкатывает фичу - вторые добавляют её следующим релизом.

Сейчас картина такая. Основное - Claude Code. Курсор остался как ide. Подписка весной случайно продлилась ещё на год, так что он у меня всё равно есть. Иногда закрывает дыры, когда я выжег лимиты клодкода, ну и часть вопросов я по привычке решаю им.

Кубер стартует!

Писал, что для дальнейшего тестирования скилла /teach выбрал кубер.
Я немного общался с нейронкой, чтобы понять вводные для курса - нужно уметь пользоваться терминалом и знать докер, но совсем поверхностно.

Так вот, первый урок готов! Подключил /frontend-design, чтобы было красиво - можно посмотреть и с телефона.
Уроки рендерятся в html и лежат на github pages.

Дальше буду делать ссылки на каждый урок и в комментариях буду собирать фидбек, если он будет, то буду его подмешивать в следующий урок или отвечать в комментариях.