Тихое использование AI(в дополнение к прошлому посту) - это когда ты работаешь с ИИ, но не говоришь об этом. Ни команде, ни менеджеру.

Сгенерил код, закрыл таску, пошёл дальше.Такая практика действительно ускоряет работу.

Но это точно не полноценный переход на флоу ‘AI + программирование’.

Пока вся команда, весь проект, не перестроились:
- архитектура не меняется под AI
- ревью идут так же, как раньше
- дебаг и тесты не учитывают автогенерацию
- документация и подходы не адаптируются
AI помогает - но остаётся ‘в фоне’.

Ты ускоряешься (что хорошо), но не меняешься в подходах. И это большая потеря.
Очень важно понять:
AI - это не туповатый, но исполнительный программист. Это буквально другой подход к процессу работы.

Прямо сейчас разворачивается одно из самых интересных событий в мире DeFi-взломов - точнее, последствий этого события.

Cetus, один из крупнейших проектов на блокчейне Sui, лишился более $260M.
И его взломали, с помощью его же кода.

Такое в DeFi случается: никто не внедрял вредоносный код, просто использовали то, что уже было, но нестандартным образом. Грубо говоря, контракт «сломали через его собственную логику».

Если по-простому: уязвимость была в том, как система принимала входящие значения.
Ошибка была в библиотеке inter_mate, написанной на низкоуровневом языке Move, который используется в экосистеме Sui.

Функция, отвечающая за безопасную работу с числами, проверяла лимит до 2²⁵⁶, тогда как нужно было проверять до 2¹⁹². Контракт принимал заведомо некорректные значения — и продолжал с ними работать.
Он сам всё отдал - потому что поверил. Поверил значениям, которые не имели права существовать.

Давайте сразу оговоримся: в мире DeFi такое встречается давно.
Но в условиях повсеместного внедрения AI этот кейс становится особенно показателен. Он отлично демонстрирует несколько моментов(хотя и притянут за уши):

- Подключая библиотеку - ты подключаешь и её баги. Даже любой npm-пакет в 2025 году стоит ревьюить. Думаю, что в ближайшие годы код-ревью станет ключевой задачей программиста

– Ошибки в доменной логике - самые опасные. Всё больше будет зависеть от того, как ты понимаешь взаимодействие верхнеуровнево

– Низкоуровневый код - требует пока особых проверок. Чем ближе ты к машине - тем выше цена ошибки

https://techcrunch.com/2025/05/31/google-quietly-released-an-app-that-lets-you-download-and-run-ai-models-locally/

Без анонсов и шума гугл выпустил AI Edge Gallery - приложение, которое позволяет запускать AI-модели с Hugging Face прямо на телефоне.
- Работает офлайн
- Пока только на Android (iOS скоро)

Внутри - Prompt Lab: почти как Playground, но локально.
Модели запускаются прямо на устройстве, без отправки данных в облако.

Google подчёркивает: производительность зависит от мощности железа, но даже сейчас - это рабочий кейс.

Главное - это не просто эксперимент.
Это начало сдвига к юзер-френдли, приватному и кастомному ИИ прямо на устройстве.

Очень частая история с менторинга.
Мы дошли до этапа рассылки резюме. На ближайшие недели у человека будет плотный график собесов - всё вроде бы отлично.
И тут начинают всплывать вещи, которые вообще-то нужно было узнать до того, как начал готовиться по выбранному направлению.

Например:
– он не в курсе, какая ситуация с откликами в его сфере
– слышал, что «в реакте много конкуренции», но удивляется, когда узнаёт, что бывает по несколько тысяч откликов на одно место
– не знает, сколько раундов собеса обычно
– не в курсе, будет ли системный дизайн и насколько глубоко его спрашивают
– не понимает, насколько «литкодный» лайвкодинг и есть ли он вообще
– не знает, насколько рынок перегрет по его стеку

Проблема в том, что это становится неприятным сюрпризом.

Хотя решается это до смешного просто:
– сделать пару резюме (например, на 3 и 5 лет)
– пооткликаться
– при возможности пообщаться с HR: спросить про формат, тестовые, количество этапов, требования

15 минут в день в течение пары недель - и ты выходишь на рынок не вслепую, а с картиной, пониманием и реальными ожиданиями. Хорошо бы такое сделать превентивно, до того как потратил от нескольких месяцев и до полугода изучения нужного тебе направления

Нужно понимать, что это рынок, и, в общем-то, всё упирается в то, кто ему нужен для задач бизнеса.
Какой-то справедливости в духе «за более крутую технологию платят больше» - не должно быть(хотя может, как например с растом).
Отличный пример - плюсы: мягко скажем, непростой вариант для старта, с до смешного мелкими зарплатами.
Очень обидно потратить на это время(учитывая как любят в них вкатываться после универа, то есть приплюсуем сюда и потраченное там время), а по итогу всё равно переучиваться на PHP или JS и идти туда, где хотя бы нормально платят.

Та же история с фреймворками: у одного языка могут разительно отличаться ситуации.
Странно, что вместо того чтобы посмотреть на цифры самому, многие предпочитают отсматривать часы подкастов или слушать ребят, которые используют тот или иной инструмент

во-первых, могут быть предвзяты, а во-вторых, банально не знать ситуацию на соседнем стеке

Не тратьте время на «промпт инжиниринг». Всё меняется слишком быстро - то, что выучили сегодня, завтра станет неактуальным.

Тратьте время на:
– изучение архитектуры: это будет главная ценность в связке с ИИ в ближайшие год-два
– навык ревью: умение быстро разбирать чужой код - ключ к тому чтобы не оказаться за забором
– обсуждение ревью и построение архитектуры с ИИ: обсуждайте с ним решения, проверяйте гипотезы, спорьте

ИИ-шка сама напишет код.
А вот понять, хороший ли он, куда он ведёт и мочь задать направление - ваша зона ответственности.

Я довольно неплохо угадываю ситуацию на рынке, и ко мне часто приходят с одним вопросом: что сейчас делать? Вот максимально просто и без лишних вводных

→ Ты ещё не начал изучать программирование
Делаешь ресерч → ставишь сроки.
Сейчас буквально нет ничего из популярных направлений, что требует больше 6 месяцев на вкат → вкат.

→ Я уже учу, но понял по ресерчу, что пошёл не туда
Если осталось процентов 10–30 до момента, когда начнёшь ходить по собесам - доучивай.
Я уже писал: свитч - дело несложное, а в каком-то смысле даже органичное в мире айтишки.
Если рынок в этом стеке плохой - начинай закидывать резюме уже сейчас.

→ Я вкатился, но ещё не сеньер
Становишься сеньером.
Прямо сейчас рынок ну очень простой для роста.
И это критически важно, учитывая развитие AI.
Чтобы соответствовать тому, что ждут от сеньера, нужно примерно 1–1,5 года плотной работы после вката.

→ Я сеньер, но платят мало
Если знаешь английский - выход на ww рынок
Если не знаешь - есть куча международных компаний с русскоязычными инженерными командами. Иногда они полностью русскоязычные, иногда — смешанные. Бывает, что на дейликах говорят на английском, а в работе (вплоть до сообщений в коммитах) - русский

→ Я могу устроиться куда угодно на сеньерскую зп, но рынок плохой
Свитч.
Заметь, на каком этапе - это не шаг в начале, а решение на поздней стадии, когда ты всё уже умеешь

Оптимизация расходов на разработчиках - как это работает в реальности

Есть такой интересный тип компаний, про которые полезно знать заранее и быть к этому готовым.

Ко мне пришёл менти где-то полгода назад. Его взяли на роль: питон, заказная разработка, зп 5к - по рынку для его опыта нормально.

Собес - один этап, ничего сложного. hr -> тех-> директор директоров

Но сразу напрягло несколько моментов:

- Постоянно всплывало, как им хочется полную ротацию в компании: на любой проект, в любой момент. Пока как мечта, но к этому идут. При этом упоминал и hr и на тех собесе и на последнем этапе.
- Другого разраба уволили буквально через неделю после того, как взяли менти. При этом всё время говорили, что рук не хватает. Тот был с норм перфомансом, мр-ы с одним раундом ревью, отвечал в слаке быстро и адекватно.
- Менти неделю не могли найти задачи. Вроде бы фигня, но в этой ситуации - подчёркивает картину. Как только уволили прошлого - задачи появились неожиданно.

Думаю, уже многие поняли прикол - да, они просто заменили одного на другого. Более дешёвого.
И сделали это слишком явно.

А дальше по стандарту:
- Лид повернут на «перекладывание» людей между проектами
- Речи про «мы семья»
- Подсчёт продуктивности по количеству задач
- Уволенному разрабу, конечно, никто не дал даже попрощаться в слаке, и когда менти спрсоил у лида про увольнение получил рассказ из разряда - "ну там, ну да, ну нет, ну хз"

Такие компании в 99% из заказной разработки.

Модель простая: берут проект на 100к, платят команде теже 100к, а потом начинают «оптимизировать».
Берём подешевле, чтобы себе разницу оставить и постоянно ее увеличивать. Иногда работают на нуле несколько лет, чтобы выйти в плюс позже.

Основатели часто не из айти - видели, как так делают в других сферах, переносят опыт.

Скорее всего, уволенный чувак получал больше - например, 5500. Разницу в 500 долларов решили «оптимизировать».

Кто-то скажет, что это тупо: увольнять адекватного разраба, рисковать с новым. Но они так делают.
Я сразу объяснил ситуацию ученику - и он пошёл параллельно искать новое место. Пока платили - работал. Просидел полгода, пока не нашли кого-то дешевле.

Самое смешное - собеседовал нового как раз мой ученик.
После этого компания месяц искала формальный повод, но ситуация такая же, как и в прошлый раз:
- перфоманс ок
- по срокам всё ок
- в команде ок
- не конфликтует

Долго лумали решили что есть некий дисконект с командой, уволили, нового взяли за 4500.

Что с этим делать
Важно понимать, что такие компании есть. И в целом - работать там можно, полутать какое то время денег.

Там обычно даже несложно, потому что им не нужны хорошие разрабы. Им нужны норм разработчики, типа 80% рынка, которых легко менять. С крутыми у них эта схема просто не сработает.

Главное - не перерабатывать и готовить запасной вариант.
Очень обидно сидеть на выходных, горбатиться над задачами - и потом просто быть уволенным, потому что нашли кого-то на 2 копейки дешевле.

Если ты новичок - ты с ними точно столкнёшься. И чем раньше научишься их распознавать, тем меньше времени потеряешь.

Гейткиперы - те, кто искусственно усложняет вход в профессию.
Иногда не специально, но чаще - вполне осознанно.
Они создают образ "правильного пути", который выглядит в 10 раз сложнее, чем нужно.

Наверняка видел:
– Прежде чем писать код, прочти Кнута
– Контрибьюти в серьёзный опенсорс — без этого никуда
– Все должны знать cs и алгоритмы
и тд и тп

Но чаще всего за этим скрывается следующее:
– человек сам вкатился >4 лет назад, когда рынок был проще
– сидит на обычной позиции в обычной компании
– ретранслирует свои страхи и комплексы

На деле крутые разработчики так себя не ведут. Им незачем. Для них что джун что чел который прогреб на галере 5 лет - примерно одно и тоже, и в случае джуна - слабые знания еще оправданы

Признаки гейткипера:
– рассказывает, как он «вкатился за неделю» в 2015 и не понимает, почему ты не можешь, “эй, ну просто открой резюме, чего ты”
– требует "обязательно пройти путь страданий", чтобы заслужить вход
– отрицает проблемы найма, конкуренцию и текущие реалии
– активно хейтит всё, что не укладывается в его представление об «этичном»: накрутка опыта, многоработничество, лайфхаки на собесах и т.д.
– иронично: но в 99% случаев - делает примерно то о чем было в прошлом посте, то есть прям средняк средняком

Если встретишь - просто проходи мимо, иначе сильно время пожрут своими “добрыми советами”