стартуем

Здарова, работяги!

Сейчас я много думаю про AI-native команды и внедрение ИИ в разработку. Речь не про «выдали всем доступ к Claude — теперь мы AI-native», а про то, как меняется сам процесс разработки: какие практики приживаются и где всё это ломается. Тут особенно интересен опыт из первых уст: что другие команды уже попробовали, что у них сработало и от чего пришлось отказаться.

Поэтому мне и интересна Avito.Tech.Conf. Это конференция для лидов, а в программе кроме докладов будут воркшопы и мастермайнды. Можно будет пообщаться с коллегами и расспросить, как они перестраивают работу своих команд.

Мероприятие пройдёт 26 сентября в Москве, в AG Loft. Для тех, кто не сможет быть очно, будет онлайн-трансляция. Зарегистрироваться можно по ссылке

До конференции Avito.Tech вместе с Buenos Padel ВДНХ организовали бесплатные игры в падел. Поиграть можно с 20 августа до 13 сентября.

Я играю в большой теннис, а падел ещё ни разу не пробовал. Тут соблазнился и записался на 23 августа в 19:00. Посмотрим, насколько этот опыт пригодится. Если тоже хотели попробовать или хотите поиграть вместе — регистрируйтесь на конференцию и приходите на падел, на этот слот ещё есть места.

Здарова, работяги!

Совсем скоро осень, а значит, начинается сезон конференций.

Про Avito.Tech.Conf я уже рассказывал. В октябре поеду в Санкт-Петербург на HolyJS уже в роли спикера — про доклад и подготовку напишу отдельно. А 5 сентября пройдёт Deep Tech Night — о ней сегодня и расскажу.

Мне Deep Tech Night особенно интересна: AI-агенты сейчас напрямую связаны с моими проектами и ежедневными задачами.

По-моему, спор «AI — это рабочая технология или очередной хайп» уже немного протух. В исследовании DORA за 2025 год 90% опрошенных технических специалистов использовали AI в работе, больше 80% говорили о росте продуктивности. Но важнее главный вывод самого исследования: AI работает как усилитель. Он усиливает уже существующие сильные стороны и дисфункции организации. В хорошем процессе буст превращается в результат для команды, а в слабом его съедают узкие места и быстрее растёт техдолг.

По своему опыту я тоже вижу буст. И мне удобно думать об AI как о катализаторе: он улучшает хорошее и ухудшает плохое.

AI всё-таки не новая библиотека. React может заметно изменить архитектуру фронтенда. А AI влияет на весь цикл разработки — от идеи до её релиза в прод.

Поэтому меняется весь SDLC. Кто готовит контекст для агента? Что ему можно делегировать? Где нужен человек? Как проверять результат и чем вообще измерять эффект?

И это не только мои вопросы. В Яндексе уже ставят конкретные цели по встраиванию AI в разработку. Например, запустили программу 75/75/75: к концу 2026 года не менее 75% разработчиков должны регулярно использовать AI, он должен участвовать не менее чем в 75% изменений и генерировать не менее 75% кода в каждом из них.

Готовых рецептов пока мало, а статьи и книги про конкретные инструменты, модели и процессы быстро теряют актуальность. Поэтому мне сейчас особенно полезны такие конференции: можно услышать, что команды уже попробовали, и обсудить, что у них действительно работает.

Больше всего я хочу послушать Андрея Попова с докладом «AI и продуктивность в Яндексе: что реально заработало». Ребята год измеряли влияние AI на работу разработчиков. Мне интересно, что именно измеряли, с чем сравнивали и какие практики в итоге дали результат.

Но мне важно не только разобраться с текущими процессами, но и понять, как AI будет менять разработку дальше. Поэтому хочу послушать Мо Гавдата, ex-Chief Business Officer Google X, с докладом «За пределами LLM: что дальше после первого поколения AI-систем» — как раз о том, что ждёт нас после первого поколения AI-систем.

Если тема вам близка — залетайте в онлайн: там будут трансляции докладов и Q&A со спикерами. Программа и регистрация — по ссылке.

Здарова, работяги!

Потихоньку продолжаю дописывать посты из заметок. В прошлый раз — элементы и файберы, то есть где React держит работу. Теперь — что он с ней делает, когда прилетает обновление. И почему я больше не сужу по счётчику ререндеров, хотя четыре года назад сам учил их считать.

Обновление идёт в две фазы

Render-фаза: React идёт по файберам, зовёт функции компонентов и сверяет свежие элементы с прошлыми. Весь код из тела компонента крутится здесь, чистый JS. Commit-фаза: разница применяется к DOM, тут же бегут useLayoutEffect. Разницы нет — DOM не трогается.

У браузера свой рендер — раскладка и пиксели, и он нужен, только если коммит реально тронул DOM.

Отсюда тезис: вызов функции копеечный, дорого то, что в её теле.

Пример

function Search({ products }) {
  const [query, setQuery] = useState('');

  return <>
    <input value={query} onChange={e => setQuery(e.target.value)} />
    <Results products={products} query={query} />
  </>;
}

function Results({ products, query }) {
  console.count('Results render');

  const rows = rankProducts(products, query); // тяжёлый расчёт
  return <Table rows={rows} />;
}

Вводим текст, счётчик растёт. Легко решить: Results ререндерится слишком часто, срочно в memo.

Но memo здесь даже не поможет: query меняется с каждым символом, а с ним и пропсы Results.

Счётчик отвечает не на тот вопрос

Консоль ответила на один вопрос: сколько раз React вызвал функцию. Сколько занял каждый вызов, дошёл ли результат до DOM, из-за React ли вообще тормозит — этого в ней нет.

Один вызов функции не равен одному изменению экрана. Под <StrictMode> в dev счётчик удваивается сам по себе. С транзишенами (`startTransition`, `useDeferredValue`) React может прервать или выбросить начатый проход: лог остался, результата нет. В примере их нет — ввод срочный и рендерится синхронно.

Бывает и наоборот: Results вызвался один раз, но rankProducts занял столько, что ввод стал дёрганым. По счётчику эти случаи не различить.

При этом счётчик не бесполезен: «рендерится ли оно вообще без нужды» он показывает за пять секунд. Молчит про то, сколько это стоит.

Что я измеряю вместо этого

Открываю Performance в Chrome, запись, один символ в поле, стоп после обновления таблицы. Трейс ровно того сценария, который тормозит.

На dev-сборке React 19.2+ там сами появляются React Performance tracks, без расширения. Scheduler показывает, срочное обновление или фоновое, и сколько заняли Render, Commit и эффекты; Components — сколько заняли конкретные компоненты и их эффекты. Рядом — обычный JS, layout и paint браузера.

На React до 19.2 — вкладка Profiler в React DevTools: flamegraph по коммитам плюс настройка «Record why each component rendered».

На моём демо к посту один символ — это «+2» в консоли и около четверти секунды на каждый вызов Results на треке. Первое ни о чём, второе — уже диагноз.

Что делать дальше, трек тоже подсказывает:

— широкий Render в Results, а пропсы реально поменялись: memo не спасёт, лечу сам расчёт;
— React отработал быстро, а дальше тянутся layout и paint: ререндеры ни при чём, смотрю, что коммит сделал с DOM;
— Results дёргается часто, но копейками: оставляю в покое.

Где это ломается

Dev-сборка медленнее боевой: проверки, двойной рендер Strict Mode, инструментация. Трейс тут ищет подозрительное место, а не точные цифры — за ними в профилировочную сборку.

И трейс — про одно взаимодействие. Копеечный рендер на каждый скролл в нём выглядит невинно, а в сумме уже нет. Если поддерево от изменившегося стейта не зависит, его render лучше не запускать вовсе — это про структуру дерева и colocation, следующий пост.

Резюме

— render — чистый JS, DOM меняется в коммите, браузер рисует, только если коммит что-то тронул;
— количество вызовов не показывает задержку: вызов копеечный, дорого то, что внутри;
— сначала записать одно тормозящее взаимодействие и найти дорогой этап, потом оптимизировать;
— счётчик остаётся для вопроса «рендерится ли вообще» — с него начнётся пост про colocation.

Здарова, работяги!

Приезжает коробка. Внутри бейдж на Avito.Tech.Conf и часы «Ракета».😳

И тут я немного завис)) Такие посты я раньше видел у айтишных блогеров: курьер, коробка, распаковка. А себя блогером никогда не считал и не собираюсь. Канал у меня чисто для души и мыслей: пишу про то, что делаю на работе, во что упёрся, что по дороге понял. Ни контент-плана, ни «прогревов», ни курсов «войти в айти» (или что там сейчас в моде — «войти в ИИ»). И вот коробка приехала ко мне. Ладно, приятно.

Разбор часов от меня не ждите. Я в них не разбираюсь, на руке у меня годами только Garmin да Whoop: пульс, сон, восстановление — вот это мне важно, а не красивые циферблаты, истории и статус. Но подарок приятный и неожиданный: такого приглашения на конфу мне ещё не присылали (да будем честны, вообще никаких ещё не присылали🤣). Кому интересна история самих часов — коллеги по каналам уже расписали, я лучше про конференцию.

Про Avito.Tech.Conf я уже писал: 26 сентября, Москва, AG Loft, есть онлайн. Это конфа для лидов и менеджеров. В этом году кроме обычных докладов ребята добавили игровые форматы: рабочие кейсы разбирают за покерным столом, нетворкинг — за бильярдом. Звучит странно, но, кажется, именно так и разговорятся те, кто на обычном нетворкинге стоит у стены с кофе.

Регистрация по ссылке. Кто собирается — напишите, найдёмся на месте.

Зачем ты пишешь?

Здарова, работяги!

Помню, как все только начинали активно использовать агентов. Только начинали пробовать скиллы для брейншторма и т. д. Я был шокирован этими огромными документами, где предусмотрена куча всего, всё проверено по доке и т. д. Смотришь и сразу понимаешь — солидно! Хочется довериться такому решению!

Откуда это? Откуда такая вера в такие решения? Я долго думал, предполагаю, что мы привыкли: если коллега написал такой подробный документ, предусмотрел столько всего и так расписал решение, то он реально заморочился, провёл ресерч, и чаще всего это действительно крутая работа. Хз как у вас, но в моей практике чаще всего так и было.

Но главное отличие в том, что сейчас эти талмуды пишет не человек. Их пишет агент, у которого может идти замечательный абзац, а следом — что-то странное. Для таких документов старая логика перестаёт работать.

Но самое страшное тут ещё и то, что желание скипнуть чтение подкрепляется ещё и ленью. Я сразу вспоминаю всякие лицензионные соглашения и подобное — ты, значится, собрался поиграть в игру, которую долго ждал, а тебе тут пихают кучу страниц текста. Что за чёрт?! Окаем и погнали!

Можно сказать, что я использую плохие модели... Фейбл, Астра, Опус, ГПТ Сол... Ну хз тогда, какие хорошие. Можно сказать, что я не умею их использовать... Ну мб)

Хочу ли я сказать, что ИИ — ерунда? Точно нет. ИИшка отлично умеет писать и лаконичные, продуманные короткие решения.

Весь этот спич только про одно — не надо очаровываться объёмами, понтами, фантиками и т. д. Важно думать, для кого вы пишете, какую цель хотите закрыть этим артефактом и т. д. Кто главный читатель? Если пишете солюшн для ревью коллег — сделайте для людей. Пишете спеку под агента на основе солюшна — пишите для агента. Но и тут тоже нужно меру знать... Как-нибудь напишу об этом, если не устареет тема...

Вот такие вечерние мысли... Всем доброй ночи!

Здарова, работяги!

Кто собирается на Avito.Tech.Conf 26 сентября?

Я уже рассказывал про конфу. Напомню, что мне самому особенно интересно в программе: AI в SDLC, настройка процессов и управление командой.

В первую очередь зацепил доклад про то, как меняется разработка с внедрением агентов. Обещают разобрать изменения в процессах и ролях, измерение эффекта и новые узкие места. Вот последнее особенно интересно: ускорили написание кода, а что теперь происходит с остальной работой?

Рядом доклад «Как реально меняется PDLC или почему вы ускоряете не то, что нужно». Уже по названию хочется послушать. С моим интересом к канбан-методу и теории ограничений пройти мимо сложно.

Кроме докладов будут воркшопы, мастермайнды и встречи один на один с экспертами. Хорошая возможность принести свой рабочий вопрос и обсудить его с другими руководителями.

Конфа пройдёт в Москве, будет и онлайн. Программа и регистрация — здесь.

Кто идёт — пишите в комментариях. Если собирались, но не с кем, можно найти компанию прямо тут.

Здарова, работяги!

Я частенько использую автономных агентов. Очень удобно для ваншот-задачек: отдал небольшую таску, он её сделал целиком, желательно вообще без правок. Можно подготовить кучу задач, а дальше автономные трудяги сами их разбирают.

При этом я заранее знаю, какая модель будет выполнять задачу, и прошу локального агента написать спеку под её уровень. Где-то нужно подробнее расписать решение, где-то можно оставить больше самостоятельности.

Для иллюстрации можно провести параллель с сотрудниками. Младшая модель — условно стажёр или джун, сильная — сеньор. Младшему разработчику задачу нужно лучше заспекать. Сеньору достаточно объяснить, что нужно получить и какие есть ограничения.

Можно, конечно, выдать стажёру R&D-задачку вместо нормально заспеканной, а потом жаловаться, что он только время отнимает своими вопросами и за ним нужно всё исправлять. С агентами всё аналогично.

Другая крайность — запускать на всё самую сильную модель. Но когда таких агентов много, на моделях уровня Фейбл или Астра это огромные траты — подписка и дня не проживёт, не говоря уже про траты, если через апи использовать. Я подбираю что-то, что делает достаточно хорошо за умеренный прайс. Обычно это модель где-то между самой слабой и самой-самой сильной — на уровне Терры.

С моделькой разобрались. Что с эффортом? Я бы сравнил effort со временем, которое выделили сотруднику на задачу.

Это та настройка с уровнями вроде low, medium, high. Она влияет на то, сколько ресурсов модель потратит на работу. Например, в Claude — на затраты токенов, в том числе на рассуждение.

Одному и тому же сотруднику можно сказать: нужно срочно, сделай решение, которое пофиксит баг в проде, и т. д. А можно дать время на полноценный ресерч: посмотреть разные подходы, разобраться с пограничными случаями и т. д. Сотрудник тот же, но возможность покопаться в задаче разная. Это естественно сказывается на качестве решения, рисках и т. д. Но важно учитывать и сложность задачи. Нет смысла думать неделю над заменой текста на лендинге — важна золотая середина.

С effort похожая идея, только чуть другой ресурс.

Резюмируя, на масштабе забивать микроскопом гвозди не выйдет — не напасётесь микроскопов, поэтому для каждой ситуации нужно подбирать подходящий сетап — исполнителя, уровень детализации спеки и доступные ресурсы на задачу.

Всем хорошего вечера и доброй ночи!

Здарова, работяги !

Про доклады с Avito.Tech.Conf я уже писал, но отдельно хочется похвалить ребят за организацию. Особенно за то, что о знакомстве участников подумали ещё до самой конфы.

Помните, я собирался попробовать падел? В итоге сходил, поиграл — было весело. Ребята организовали игры перед конференцией, и, по-моему, с форматом попали. Падел сейчас популярный, а тут ещё и повод познакомиться с людьми, с которыми есть что обсудить по работе.

Мне нравится сама идея, что можно встретиться заранее и спокойно пообщаться за общим занятием. На конференцию после такого уже можно прийти к знакомым людям. Отличный способ помочь участникам разговориться.

На самой конфе тоже были разные поводы для общения: встречи 1:1, управленческий покер, IT-погребок. Круто, что ребята продумали, чем люди будут заниматься между докладами и как знакомиться друг с другом.

И ещё приятное, записи трансляции уже доступны:

– на YouTube
– в VK

Так что доклады Лукьянченко и Арюткина про AI в разработке, о которых я писал выше, уже можно посмотреть. Ну и Сурдина про космос тоже.

Яндекс - это Люди
Горжусь работать вместе

https://t.me/akuleshov7_live/659