DeepSeek V3.2 против GPT-5
Пока Кремниевая долина меряется капитализацией, китайская лаборатория DeepSeek выкатила обновление, которое выглядит как прямая угроза гегемонии OpenAI. Встречайте: DeepSeek-V3.2 и её заряженная версия V3.2-Speciale.
Инженеры пересобрали механизм внимания (Attention). Главная боль многих LLM — деградация качества на длинных контекстах («забывание» начала промпта) — здесь, по заверениям авторов, решена. Модель эффективно «переваривает» огромные массивы данных, не теряя нить рассуждения.
Заявки у DeepSeek, мягко говоря, дерзкие. Согласно их внутренним бенчмаркам, Speciale превосходит GPT-5 в ряде метрик и стоит вровень с Gemini-3.0 Pro по качеству логических рассуждений (Reasoning).
Конечно, к вендорским графикам всегда стоит относиться со здоровым инженерным скепсисом — мы все знаем, как маркетологи любят выбирать «удобные» тесты. Но учитывая успехи предыдущих версий DeepSeek (особенно в кодинге), игнорировать релиз нельзя. Если независимые тесты подтвердят хотя бы половину, монополия США на SOTA-модели снова под вопросом. Ждем веса на HuggingFace?
Пока Кремниевая долина меряется капитализацией, китайская лаборатория DeepSeek выкатила обновление, которое выглядит как прямая угроза гегемонии OpenAI. Встречайте: DeepSeek-V3.2 и её заряженная версия V3.2-Speciale.
Инженеры пересобрали механизм внимания (Attention). Главная боль многих LLM — деградация качества на длинных контекстах («забывание» начала промпта) — здесь, по заверениям авторов, решена. Модель эффективно «переваривает» огромные массивы данных, не теряя нить рассуждения.
Заявки у DeepSeek, мягко говоря, дерзкие. Согласно их внутренним бенчмаркам, Speciale превосходит GPT-5 в ряде метрик и стоит вровень с Gemini-3.0 Pro по качеству логических рассуждений (Reasoning).
Конечно, к вендорским графикам всегда стоит относиться со здоровым инженерным скепсисом — мы все знаем, как маркетологи любят выбирать «удобные» тесты. Но учитывая успехи предыдущих версий DeepSeek (особенно в кодинге), игнорировать релиз нельзя. Если независимые тесты подтвердят хотя бы половину, монополия США на SOTA-модели снова под вопросом. Ждем веса на HuggingFace?
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Аутсорс не умер, он мутировал: конец эпохи «Fire and forget»
Сегодня состоялась онлайн-дискуссия о ситуации с заказной разработкой в России.
Как оказалось, рынок заказной разработки в РФ вопреки прогнозам не схлопнулся, а удвоился, пробив потолок в 700 млрд рублей. Но если вы думаете, что можно по старинке кинуть в вендора ТЗ и вернуться через год за готовым продуктом — у нас для вас плохие новости. Это верный способ сжечь бюджет и получить «полуфабрикат», который не пройдет ни нагрузку, ни инфобез.
Александр Сахаров из «Диасофт» и приглашенные гости разобрали, что реально происходит «под капотом» индустрии:
Миф о «Черном ящике»: Заказчики больше не верят в магию. Тренд — жесткая стандартизация. Вендоров буквально «подсаживают» на внутренние платформы и DevOps-пайплайны клиентов, чтобы код не превратился в тыкву после смены команды.
AI-турбулентность: Нейронки создали опасную иллюзию, что можно сделать «убийцу Сбера» за 5 минут и 3 копейки. Рынок наводняется демпингом, но качество там соответствующее. AI — это инструмент для сеньора, чтобы убрать рутину (скрипты, тесты), а не замена мозгам.
Платформенный подход: Чтобы не утонуть в микроменеджменте, компании переходят на платформы, которые автоматизируют скучную «архитектурную обвязку» (API, безопасность, логирование). Разработчик должен писать бизнес-ценность, а не бойлерплейт.
Заказная разработка жива, но из «руки-ноги за деньги» она превращается в глубокую технологическую интеграцию. Выживут те, кто умеет в процессы, а не просто в кодинг.
Выкладываем полную запись разговора.
Сегодня состоялась онлайн-дискуссия о ситуации с заказной разработкой в России.
Как оказалось, рынок заказной разработки в РФ вопреки прогнозам не схлопнулся, а удвоился, пробив потолок в 700 млрд рублей. Но если вы думаете, что можно по старинке кинуть в вендора ТЗ и вернуться через год за готовым продуктом — у нас для вас плохие новости. Это верный способ сжечь бюджет и получить «полуфабрикат», который не пройдет ни нагрузку, ни инфобез.
Александр Сахаров из «Диасофт» и приглашенные гости разобрали, что реально происходит «под капотом» индустрии:
Миф о «Черном ящике»: Заказчики больше не верят в магию. Тренд — жесткая стандартизация. Вендоров буквально «подсаживают» на внутренние платформы и DevOps-пайплайны клиентов, чтобы код не превратился в тыкву после смены команды.
AI-турбулентность: Нейронки создали опасную иллюзию, что можно сделать «убийцу Сбера» за 5 минут и 3 копейки. Рынок наводняется демпингом, но качество там соответствующее. AI — это инструмент для сеньора, чтобы убрать рутину (скрипты, тесты), а не замена мозгам.
Платформенный подход: Чтобы не утонуть в микроменеджменте, компании переходят на платформы, которые автоматизируют скучную «архитектурную обвязку» (API, безопасность, логирование). Разработчик должен писать бизнес-ценность, а не бойлерплейт.
Заказная разработка жива, но из «руки-ноги за деньги» она превращается в глубокую технологическую интеграцию. Выживут те, кто умеет в процессы, а не просто в кодинг.
Выкладываем полную запись разговора.
❤1🔥1🤝1
ИИ пришёл за вашей работой (спойлер: не совсем)
На недавней дискуссии про заказную разработку обсуждали самое горячее: когда нас всех заменят нейронки?
И вот что интересно...
Разработчики делятся опытом: кто-то два дня назад написал целую библиотеку ТОЛЬКО с помощью ИИ. Буквально вайп-кодил от начала и до конца. И оно работает!
Другие используют Cursor, Copilot и прочие инструменты каждый день. Причём не для генерации Hello World, а для реальных задач.
📊 Прогноз: 1-2 года
Через год-два обычный человек без технического бэкграунда сможет получать работающие результаты. Простой сайт? Легко. Мобильное приложение? Без проблем. Нейронка просто сделает.
Но вот тут начинается самое интересное...
Сейчас программист может добиться от ИИ правильного результата, потому что понимает, КАК оно должно работать внутри. Может поставить правильные рамки, проверить архитектуру, найти баги. Обычный человек без этого понимания получит "что-то работающее". Но вот масштабировать, поддерживать и адаптировать под конкретный бизнес — вопрос открытый.
Посмотреть и послушать можно на Rutube.
На недавней дискуссии про заказную разработку обсуждали самое горячее: когда нас всех заменят нейронки?
И вот что интересно...
Разработчики делятся опытом: кто-то два дня назад написал целую библиотеку ТОЛЬКО с помощью ИИ. Буквально вайп-кодил от начала и до конца. И оно работает!
Другие используют Cursor, Copilot и прочие инструменты каждый день. Причём не для генерации Hello World, а для реальных задач.
📊 Прогноз: 1-2 года
Через год-два обычный человек без технического бэкграунда сможет получать работающие результаты. Простой сайт? Легко. Мобильное приложение? Без проблем. Нейронка просто сделает.
Но вот тут начинается самое интересное...
Сейчас программист может добиться от ИИ правильного результата, потому что понимает, КАК оно должно работать внутри. Может поставить правильные рамки, проверить архитектуру, найти баги. Обычный человек без этого понимания получит "что-то работающее". Но вот масштабировать, поддерживать и адаптировать под конкретный бизнес — вопрос открытый.
Посмотреть и послушать можно на Rutube.
Anthropic: «Вайб-кодинг» убивает дзен, но мы не вернемся назад
Anthropic провела внутреннее исследование (132 инженера), чтобы выяснить, как их собственный инструмент Claude Code меняет суть профессии разработчика. Результаты — готовый сценарий для серии «Черного зеркала» о выгорании и прогрессе.
Инженеры делегируют ИИ до 20% работы — в основном «скучные» и легко проверяемые задачи. Но за ростом продуктивности скрывается экзистенциальный кризис. Коллектив раскололся на два лагеря:
Сравнивают текущий сдвиг с переходом от Ассемблера к языкам высокого уровня. Мол, знание того, как управлять памятью вручную или писать связные списки — это круто, но для конечного продукта уже не нужно. Английский язык окончательно становится главным языком программирования.
Романтики: Скучают по «состоянию потока» и ручному труду. Их вердикт: «Целый день писать промпты для Claude — это не весело и не дает удовлетворения».
Мы наблюдаем классическую проблему «атрофии навыков». Инженеры признают, что теряют хватку в написании кода руками. Но самый трезвый комментарий из отчета звучит так: «Страх "заржаветь" имеет смысл, только если вы верите, что мы вернемся в эпоху до Claude 3.5. А мы не вернемся».
Разработка стремительно дрейфует от ремесла к менеджменту: вы больше не каменщик, вы — прораб, который кричит на роботов.
Anthropic провела внутреннее исследование (132 инженера), чтобы выяснить, как их собственный инструмент Claude Code меняет суть профессии разработчика. Результаты — готовый сценарий для серии «Черного зеркала» о выгорании и прогрессе.
Инженеры делегируют ИИ до 20% работы — в основном «скучные» и легко проверяемые задачи. Но за ростом продуктивности скрывается экзистенциальный кризис. Коллектив раскололся на два лагеря:
Сравнивают текущий сдвиг с переходом от Ассемблера к языкам высокого уровня. Мол, знание того, как управлять памятью вручную или писать связные списки — это круто, но для конечного продукта уже не нужно. Английский язык окончательно становится главным языком программирования.
Романтики: Скучают по «состоянию потока» и ручному труду. Их вердикт: «Целый день писать промпты для Claude — это не весело и не дает удовлетворения».
Мы наблюдаем классическую проблему «атрофии навыков». Инженеры признают, что теряют хватку в написании кода руками. Но самый трезвый комментарий из отчета звучит так: «Страх "заржаветь" имеет смысл, только если вы верите, что мы вернемся в эпоху до Claude 3.5. А мы не вернемся».
Разработка стремительно дрейфует от ремесла к менеджменту: вы больше не каменщик, вы — прораб, который кричит на роботов.
ИИ не отбирает работу, он создает «100x инженеров»?
Пока Twitter хоронит профессию программиста, большие деньги говорят об обратном. Филип Кларк, партнер Thrive Capital (фонд, вложившийся в OpenAI и Cursor), заявил, что не знает ни одной компании в своем портфеле, которая уволила бы инженеров из-за внедрения ИИ.
По словам Кларка, ИИ работает не как замена, а как мощный экзоскелет. Инструменты вроде Cursor или GitHub Copilot превращают обычных разработчиков в тех самых мифических «10x» и даже «100x инженеров». Продуктивность растет, проекты летят, все счастливы.
Но есть нюанс, и он неприятный. Увольнений действительно нет, но есть «тихий стоп». Кларк признает: компании теперь могут масштабироваться и расти, не раздувая штат. То есть текущие сеньоры становятся супергероями, а вот количество новых вакансий (особенно для джунов) сокращается. Статистика Indeed это подтверждает: найм разработчиков на минимуме за 5 лет.
В идеальном мире инвестора освободившийся ресурс мозга мы направим на лечение рака и колонизацию Марса, перестав писать скучный бойлерплейт. В реальности же мы, похоже, движемся к модели, где один сеньор с промптами делает работу целого отдела, а вход в индустрию становится всё уже.
Пока Twitter хоронит профессию программиста, большие деньги говорят об обратном. Филип Кларк, партнер Thrive Capital (фонд, вложившийся в OpenAI и Cursor), заявил, что не знает ни одной компании в своем портфеле, которая уволила бы инженеров из-за внедрения ИИ.
По словам Кларка, ИИ работает не как замена, а как мощный экзоскелет. Инструменты вроде Cursor или GitHub Copilot превращают обычных разработчиков в тех самых мифических «10x» и даже «100x инженеров». Продуктивность растет, проекты летят, все счастливы.
Но есть нюанс, и он неприятный. Увольнений действительно нет, но есть «тихий стоп». Кларк признает: компании теперь могут масштабироваться и расти, не раздувая штат. То есть текущие сеньоры становятся супергероями, а вот количество новых вакансий (особенно для джунов) сокращается. Статистика Indeed это подтверждает: найм разработчиков на минимуме за 5 лет.
В идеальном мире инвестора освободившийся ресурс мозга мы направим на лечение рака и колонизацию Марса, перестав писать скучный бойлерплейт. В реальности же мы, похоже, движемся к модели, где один сеньор с промптами делает работу целого отдела, а вход в индустрию становится всё уже.
Программисты слишком дорогие и рынок нашел решение за 78 миллиардов
Пока мы смеемся над «программированием мышкой», индустрия молча делает ставку против традиционной разработки. Свежий отчет HTF Market Intelligence рисует картину неизбежного: рынок Low-Code платформ (LCDP) вырастет в три раза — с текущих $25,7 млрд до $78,3 млрд к 2033 году.
Бизнес устал стоять в очереди за разработчиками. Глобальный дефицит кадров и необходимость запускать продукты «вчера» привели к тому, что компании массово пересаживаются на PowerApps, Mendix и OutSystems.
Low-Code больше не «песочница» для MVP. Отчет фиксирует тренд на создание mission-critical систем и сложной автоматизации без участия классических программистов.
Платформы накачивают AI-ассистентами. Теперь «гражданский разработчик» (менеджер или аналитик) не просто двигает блоки, а просит нейросеть «сделать красиво», и она генерирует рабочую логику. Порог входа в создание софта падает до уровня владения Excel.
Кажется, что эпоха, когда любой код писался вручную, уходит. Мы движемся к модели, где элита инженеров создает «кубики» (платформы и API), а бизнес сам собирает из них свои замки. Если вы пишете стандартные CRUD-приложения, у этого отчета для вас плохие новости — вас скоро заменит drag-and-drop.
Пока мы смеемся над «программированием мышкой», индустрия молча делает ставку против традиционной разработки. Свежий отчет HTF Market Intelligence рисует картину неизбежного: рынок Low-Code платформ (LCDP) вырастет в три раза — с текущих $25,7 млрд до $78,3 млрд к 2033 году.
Бизнес устал стоять в очереди за разработчиками. Глобальный дефицит кадров и необходимость запускать продукты «вчера» привели к тому, что компании массово пересаживаются на PowerApps, Mendix и OutSystems.
Low-Code больше не «песочница» для MVP. Отчет фиксирует тренд на создание mission-critical систем и сложной автоматизации без участия классических программистов.
Платформы накачивают AI-ассистентами. Теперь «гражданский разработчик» (менеджер или аналитик) не просто двигает блоки, а просит нейросеть «сделать красиво», и она генерирует рабочую логику. Порог входа в создание софта падает до уровня владения Excel.
Кажется, что эпоха, когда любой код писался вручную, уходит. Мы движемся к модели, где элита инженеров создает «кубики» (платформы и API), а бизнес сам собирает из них свои замки. Если вы пишете стандартные CRUD-приложения, у этого отчета для вас плохие новости — вас скоро заменит drag-and-drop.
👍2
Исход топов из Apple, кризис идей и смена эпох
В Купертино сейчас явно неспокойно. За последние 72 часа Apple покинули сразу четыре ключевых руководителя. И если уход юриста или эколога еще можно списать на рутину, то потеря глав по ИИ и UI-дизайну выглядит как тревожный симптом для компании, которая пытается догнать поезд генеративного ИИ.
Кто ушел и почему это больно:
Джон Джаннандреа (Head of AI/ML). Официально — на пенсию, но инсайдеры шепчут о тупике в развитии Siri и Apple Intelligence. Когда капитан покидает судно в момент запуска главного продукта десятилетия (AI-функций), это вызывает вопросы к самому продукту.
Алан Дай (Head of UI Design). Переходит в Meta. Это прямой удар по амбициям Apple в AR/VR. Пока Тим Кук пытается спасти продажи громоздкой Vision Pro, Цукерберг уже захватил 73% рынка умных очков и забирает к себе человека, отвечавшего за «лицо» интерфейсов Apple.
Apple превращается в главного донора кадров для конкурентов. Сэм Альтман и экс-легенда Apple Джони Айв уже схантили около 40 инженеров и дизайнеров для создания своего «анти-iPhone» (ИИ-девайса без экрана).
Похоже, Apple перестала быть «финальной точкой» карьеры для визионеров. Теперь это скорее кузница кадров для тех, кто строит пост-смартфонное будущее в OpenAI и Meta.
В Купертино сейчас явно неспокойно. За последние 72 часа Apple покинули сразу четыре ключевых руководителя. И если уход юриста или эколога еще можно списать на рутину, то потеря глав по ИИ и UI-дизайну выглядит как тревожный симптом для компании, которая пытается догнать поезд генеративного ИИ.
Кто ушел и почему это больно:
Джон Джаннандреа (Head of AI/ML). Официально — на пенсию, но инсайдеры шепчут о тупике в развитии Siri и Apple Intelligence. Когда капитан покидает судно в момент запуска главного продукта десятилетия (AI-функций), это вызывает вопросы к самому продукту.
Алан Дай (Head of UI Design). Переходит в Meta. Это прямой удар по амбициям Apple в AR/VR. Пока Тим Кук пытается спасти продажи громоздкой Vision Pro, Цукерберг уже захватил 73% рынка умных очков и забирает к себе человека, отвечавшего за «лицо» интерфейсов Apple.
Apple превращается в главного донора кадров для конкурентов. Сэм Альтман и экс-легенда Apple Джони Айв уже схантили около 40 инженеров и дизайнеров для создания своего «анти-iPhone» (ИИ-девайса без экрана).
Похоже, Apple перестала быть «финальной точкой» карьеры для визионеров. Теперь это скорее кузница кадров для тех, кто строит пост-смартфонное будущее в OpenAI и Meta.
Почему ваши старые скрипты ломают прод?
Многие инженеры думают, что переезд на Kubernetes — это просто смена платформы. На деле это смена философии. Если вы пытаетесь натянуть старые пайплайны («скрипт и пуш») на динамическую микросервисную архитектуру, вы просто автоматизируете хаос.
Свежий лонгрид разбирает, как строить процессы доставки, когда инфраструктура живет своей жизнью, а поды умирают и рождаются быстрее, чем вы допиваете кофе.
Суть и лучшие практики: — Неизменность артефактов (Immutable Artifacts): Золотое правило — собрали контейнер один раз, и именно этот бинарный слепок катится по всем средам. Если вы пересобираете докер-файл для прода отдельно — вы сами создаете баги. — Декларативность > Императивность: Забудьте про сложные bash-портянки. В мире Cloud-Native царит GitOps (Argo CD, Flux). Система должна сама приводить кластер к состоянию, описанному в Git, а не ждать команды оператора. — Тесты в контексте: «Works on my machine» больше не аргумент. Тестировать нужно внутри тех же контейнеров и с теми же лимитами ресурсов, которые будут в проде.
Статья отлично подсвечивает проблему «дрейфа конфигураций» (Configuration Drift), когда разные окружения тихо разъезжаются по версиям, превращая отладку в ад. Внутри — неплохой список инструментов (от Tekton до Trivy) и метрик DORA, чтобы понять: вы реально деплоите фичи или просто греете дата-центр.
Маст-рид для тех, кто устал видеть статус CrashLoopBackOff после успешного пайплайна.
Многие инженеры думают, что переезд на Kubernetes — это просто смена платформы. На деле это смена философии. Если вы пытаетесь натянуть старые пайплайны («скрипт и пуш») на динамическую микросервисную архитектуру, вы просто автоматизируете хаос.
Свежий лонгрид разбирает, как строить процессы доставки, когда инфраструктура живет своей жизнью, а поды умирают и рождаются быстрее, чем вы допиваете кофе.
Суть и лучшие практики: — Неизменность артефактов (Immutable Artifacts): Золотое правило — собрали контейнер один раз, и именно этот бинарный слепок катится по всем средам. Если вы пересобираете докер-файл для прода отдельно — вы сами создаете баги. — Декларативность > Императивность: Забудьте про сложные bash-портянки. В мире Cloud-Native царит GitOps (Argo CD, Flux). Система должна сама приводить кластер к состоянию, описанному в Git, а не ждать команды оператора. — Тесты в контексте: «Works on my machine» больше не аргумент. Тестировать нужно внутри тех же контейнеров и с теми же лимитами ресурсов, которые будут в проде.
Статья отлично подсвечивает проблему «дрейфа конфигураций» (Configuration Drift), когда разные окружения тихо разъезжаются по версиям, превращая отладку в ад. Внутри — неплохой список инструментов (от Tekton до Trivy) и метрик DORA, чтобы понять: вы реально деплоите фичи или просто греете дата-центр.
Маст-рид для тех, кто устал видеть статус CrashLoopBackOff после успешного пайплайна.
Anthropic купила Bun, а значит ваш DX скоро изменится навсегда
Для JS/TS-разработчиков это новость года. Anthropic (создатели Claude) приобрела Bun — сверхбыстрый тулкит, объединяющий рантайм, бандлер и пакетный менеджер.
Что это дает нам, простым людям? Раньше workflow с ИИ выглядел так: скопировал код из чата → вставил в IDE → запустил → получил ошибку → вернулся в чат. Интеграция Bun в Claude Code означает, что ИИ-агент получит прямой доступ к молниеносному исполнению кода. Claude сможет сам ставить пакеты, гонять тесты и собирать билды за миллисекунды. Это превращает LLM из «советчика» в полноценного напарника, у которого environment настроен лучше вашего.
А что у остальных?
Меньше бюрократии с OpenAI. Новая модель GPT-5.1-Codex-Max официально интегрирована с Linear. Теперь можно просто тегнуть агента в тикете: он проанализирует задачу, напишет код и сам отчитается в таск-трекере. Мечта для тех, кто ненавидит двигать карточки.
Свои модели без боли. Amazon представила Nova Forge. Теперь бэкендеры могут собирать кастомные "frontier" модели на своих данных и хостить их на AWS, не погружаясь в дебри ML-инфраструктуры.
В сухом остатке, ИИ перестает быть просто генератором текста и глубоко интегрируется в наши IDE, CI/CD и таск-трекеры. Мы движемся к тому, что работа программиста сместится с написания кода на его ревью и оркестрацию агентов.
Для JS/TS-разработчиков это новость года. Anthropic (создатели Claude) приобрела Bun — сверхбыстрый тулкит, объединяющий рантайм, бандлер и пакетный менеджер.
Что это дает нам, простым людям? Раньше workflow с ИИ выглядел так: скопировал код из чата → вставил в IDE → запустил → получил ошибку → вернулся в чат. Интеграция Bun в Claude Code означает, что ИИ-агент получит прямой доступ к молниеносному исполнению кода. Claude сможет сам ставить пакеты, гонять тесты и собирать билды за миллисекунды. Это превращает LLM из «советчика» в полноценного напарника, у которого environment настроен лучше вашего.
А что у остальных?
Меньше бюрократии с OpenAI. Новая модель GPT-5.1-Codex-Max официально интегрирована с Linear. Теперь можно просто тегнуть агента в тикете: он проанализирует задачу, напишет код и сам отчитается в таск-трекере. Мечта для тех, кто ненавидит двигать карточки.
Свои модели без боли. Amazon представила Nova Forge. Теперь бэкендеры могут собирать кастомные "frontier" модели на своих данных и хостить их на AWS, не погружаясь в дебри ML-инфраструктуры.
В сухом остатке, ИИ перестает быть просто генератором текста и глубоко интегрируется в наши IDE, CI/CD и таск-трекеры. Мы движемся к тому, что работа программиста сместится с написания кода на его ревью и оркестрацию агентов.
Google и Replit легализуют «вайб-кодинг» в корпорациях
Если вы думали, что «вайб-кодинг» (разработка на естественном языке, где главное — идея и промпт, а не знание синтаксиса) — это игрушка для инди-хакеров в Twitter, у Сундара Пичаи для вас новости. Google Cloud и Replit расширяют партнерство, чтобы продать этот подход крупному бизнесу.
Google предоставляет свои модели (Gemini) и облачную инфраструктуру, а Replit — среду разработки, заточенную под AI-агентов. Цель амбициозна — позволить компаниям создавать софт силами сотрудников, которые никогда не писали и строчки кода.
CEO Replit Амджад Масад прогнозирует выручку в $1 млрд к концу 2026 года. Это маркер того, что индустрия всерьез ставит на «разработку без разработчиков» в простых кейсах. Для профессиональных инженеров это не угроза, а смена парадигмы: рутинный бойлерплейт окончательно уходит к ИИ.
Ценность смещается с умения помнить аргументы функций на умение валидировать то, что накодил «вайбовый» алгоритм. Теперь каждый менеджер с идеей — потенциальный девелопер, но чинить архитектуру после этого «праздника доступности» всё равно придется вам.
Если вы думали, что «вайб-кодинг» (разработка на естественном языке, где главное — идея и промпт, а не знание синтаксиса) — это игрушка для инди-хакеров в Twitter, у Сундара Пичаи для вас новости. Google Cloud и Replit расширяют партнерство, чтобы продать этот подход крупному бизнесу.
Google предоставляет свои модели (Gemini) и облачную инфраструктуру, а Replit — среду разработки, заточенную под AI-агентов. Цель амбициозна — позволить компаниям создавать софт силами сотрудников, которые никогда не писали и строчки кода.
CEO Replit Амджад Масад прогнозирует выручку в $1 млрд к концу 2026 года. Это маркер того, что индустрия всерьез ставит на «разработку без разработчиков» в простых кейсах. Для профессиональных инженеров это не угроза, а смена парадигмы: рутинный бойлерплейт окончательно уходит к ИИ.
Ценность смещается с умения помнить аргументы функций на умение валидировать то, что накодил «вайбовый» алгоритм. Теперь каждый менеджер с идеей — потенциальный девелопер, но чинить архитектуру после этого «праздника доступности» всё равно придется вам.
GPT-5.2 срочно готовят к релизу
Кажется, в офисах OpenAI сейчас жарче, чем в перегруженной серверной. Компания объявила внутренний «Code Red» и фактически дернула стоп-кран на разработке всех сторонних проектов, включая долгожданных ИИ-агентов. Все ресурсы переброшены на одну задачу — срочный ответ Google.
Причина паники очевидна: релиз Gemini 3 показал, что Google не просто догнал, но и начинает перехватывать технологическое лидерство. Чтобы не стать «вторым номером», OpenAI готовит экстренный релиз GPT-5.2 уже в этот вторник, 9 декабря.
Внутри компании апдейт называют «Garlic» (Чеснок). То ли чтобы отпугнуть вампиров-конкурентов, то ли чтобы добавить остроты. Главный фокус новой модели — вернуть корону первенства в написании кода, логике и скорости реакции.
Что это значит для нас? Гонка вооружений перешла в фазу спринта. OpenAI жертвует фичами (агенты) ради чистого интеллекта модели (SOTA). Для разработчиков это отличная новость: конкуренция заставит обе компании выкатывать реально рабочие инструменты, а не только красивые демо-ролики.
Ждем вторника, чтобы проверить, действительно ли этот «Чеснок» такой злой, как его малюют.
Кажется, в офисах OpenAI сейчас жарче, чем в перегруженной серверной. Компания объявила внутренний «Code Red» и фактически дернула стоп-кран на разработке всех сторонних проектов, включая долгожданных ИИ-агентов. Все ресурсы переброшены на одну задачу — срочный ответ Google.
Причина паники очевидна: релиз Gemini 3 показал, что Google не просто догнал, но и начинает перехватывать технологическое лидерство. Чтобы не стать «вторым номером», OpenAI готовит экстренный релиз GPT-5.2 уже в этот вторник, 9 декабря.
Внутри компании апдейт называют «Garlic» (Чеснок). То ли чтобы отпугнуть вампиров-конкурентов, то ли чтобы добавить остроты. Главный фокус новой модели — вернуть корону первенства в написании кода, логике и скорости реакции.
Что это значит для нас? Гонка вооружений перешла в фазу спринта. OpenAI жертвует фичами (агенты) ради чистого интеллекта модели (SOTA). Для разработчиков это отличная новость: конкуренция заставит обе компании выкатывать реально рабочие инструменты, а не только красивые демо-ролики.
Ждем вторника, чтобы проверить, действительно ли этот «Чеснок» такой злой, как его малюют.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Разработка: хаос, деньги и «трактор» автоматизации
Почему производство «железа» с годами дешевеет и ускоряется, а разработка софта — нет? Этот неудобный вопрос стал центром дискуссии о том, как настроить конвейер и не утонуть в процессах. Мы все обсудили онлайн в минувшую пятницу, а сейчас вы можете посмотреть запись за субботнимконьяком чайком.
Главный инсайт разговора: Серебряной пули не существует. Для стартапа эффективность — это выжить и зарелизить фичу за две недели , для банка — надежность и отсутствие простоев. И главная проблема рынка сейчас не в технологиях, а в менеджерах, которые понимают, когда нужен «трактор», а когда достаточно просто быстро копать.
Почему производство «железа» с годами дешевеет и ускоряется, а разработка софта — нет? Этот неудобный вопрос стал центром дискуссии о том, как настроить конвейер и не утонуть в процессах. Мы все обсудили онлайн в минувшую пятницу, а сейчас вы можете посмотреть запись за субботним
Главный инсайт разговора: Серебряной пули не существует. Для стартапа эффективность — это выжить и зарелизить фичу за две недели , для банка — надежность и отсутствие простоев. И главная проблема рынка сейчас не в технологиях, а в менеджерах, которые понимают, когда нужен «трактор», а когда достаточно просто быстро копать.
«Джун» Шрёдингера и конец эпохи чистого кодинга
GitHub выкатил свежий Octoverse за декабрь 2025-го, и статистика там выглядит как приговор классическому IT-образованию. 80% новых пользователей платформы начинают использовать Copilot уже в первую неделю регистрации. Вдумайтесь: новички больше не учат синтаксис через боль и слезы на Stack Overflow, они сразу получают «экзоскелет».
Что это меняет? По сути, индустрия переписывает определение разработчика.
Смерть грейдов? Грань между Junior и Middle стирается. Рутинный «кодинг» делегируется, а на первый план выходит системное мышление.
Мы переходим из лиги писателей в лигу жестких редакторов. Главный скилл теперь — не помнить наизусть API, а уметь валидировать то, что нагаллюцинировал ИИ. Это уже не программирование, а оркестрация.
Но расслабляться рано. GitHub подчеркивает: архитектурное видение и этическая ответственность никуда не делись. Нейросеть может написать терабайты кода, но когда продакшн упадет, чинить его (и объясняться перед CTO) будет всё-таки кожаный мешок, а не Copilot.
GitHub выкатил свежий Octoverse за декабрь 2025-го, и статистика там выглядит как приговор классическому IT-образованию. 80% новых пользователей платформы начинают использовать Copilot уже в первую неделю регистрации. Вдумайтесь: новички больше не учат синтаксис через боль и слезы на Stack Overflow, они сразу получают «экзоскелет».
Что это меняет? По сути, индустрия переписывает определение разработчика.
Смерть грейдов? Грань между Junior и Middle стирается. Рутинный «кодинг» делегируется, а на первый план выходит системное мышление.
Мы переходим из лиги писателей в лигу жестких редакторов. Главный скилл теперь — не помнить наизусть API, а уметь валидировать то, что нагаллюцинировал ИИ. Это уже не программирование, а оркестрация.
Но расслабляться рано. GitHub подчеркивает: архитектурное видение и этическая ответственность никуда не делись. Нейросеть может написать терабайты кода, но когда продакшн упадет, чинить его (и объясняться перед CTO) будет всё-таки кожаный мешок, а не Copilot.
Конец эпохи бесконтрольной генерации?
Пока индустрия соревнуется, чей AI-ассистент быстрее нагенерит тонны бойлерплейта, аналитики Gartner подсветили важный сдвиг. В свежем «Магическом квадранте 2025» компания Qodo (ранее известная как CodiumAI) получила статус Visionary. И это громкий сигнал для всего энтерпрайза.
Большинство AI-кодеров (вроде Copilot) работают как талантливые, но ленивые джуниоры — пишут быстро, но за ними нужно перепроверять каждую строку. Qodo же изначально заняла позицию «строгого редактора»: их платформа фокусируется не на генерации, а на качестве, тестировании и валидации.
Встраиваясь в IDE и Git (как гейткипер перед мерджем), Qodo решает главную боль бизнеса — страх перед внедрением сгенерированного кода в продакшн.
Меньше времени на написание тестов и code review — AI-агенты берут рутину на себя.
Это маркер зрелости. Рынок наигрался в «кто быстрее напишет змейку на Python» и переходит к серьезной инфраструктуре, где безопасность и отсутствие галлюцинаций важнее скорости.
Если раньше AI был просто «ручкой», то теперь он становится полноценным отделом QA.
Пока индустрия соревнуется, чей AI-ассистент быстрее нагенерит тонны бойлерплейта, аналитики Gartner подсветили важный сдвиг. В свежем «Магическом квадранте 2025» компания Qodo (ранее известная как CodiumAI) получила статус Visionary. И это громкий сигнал для всего энтерпрайза.
Большинство AI-кодеров (вроде Copilot) работают как талантливые, но ленивые джуниоры — пишут быстро, но за ними нужно перепроверять каждую строку. Qodo же изначально заняла позицию «строгого редактора»: их платформа фокусируется не на генерации, а на качестве, тестировании и валидации.
Встраиваясь в IDE и Git (как гейткипер перед мерджем), Qodo решает главную боль бизнеса — страх перед внедрением сгенерированного кода в продакшн.
Меньше времени на написание тестов и code review — AI-агенты берут рутину на себя.
Это маркер зрелости. Рынок наигрался в «кто быстрее напишет змейку на Python» и переходит к серьезной инфраструктуре, где безопасность и отсутствие галлюцинаций важнее скорости.
Если раньше AI был просто «ручкой», то теперь он становится полноценным отделом QA.
Сундар Пичаи: спасение утопающих в эпоху ИИ — дело рук самих утопающих
Глава Google внезапно сменил пластинку. Если раньше Big Tech хором пели успокаивающую мантру о том, что «ИИ — это всего лишь второй пилот, который не заменит человека», то теперь риторика стала пугающе честной. В свежем интервью Сундар Пичаи признал: технологии спровоцируют серьезные социальные потрясения и сокращение рабочих мест.
Адаптация к этому шторму — проблема самих людей, а не корпораций. Это важный сдвиг в коммуникации техногигантов. По сути, нам прямым текстом говорят: «Мы создаем цунами, потому что это прогресс. А учиться плавать или строить ковчег вы должны сами».
Для инженеров и разработчиков это очередной «красный флаг»: концепция пожизненной актуальности одного стека технологий окончательно мертва. Пичаи фактически легализует дарвинизм в IT — выживет не самый умный, а самый гибкий.
TECH LAYOFFS: ХРОНИКА ШТОРМА (2022–2025)
📊 ДИНАМИКА СОКРАЩЕНИЙ (по данным Layoffs.fyi & Crunchbase)
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2022 │ 🟥🟥🟥 165,000+ │
│ │ (Коррекция после пандемии) │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2023 │ 🟥🟥🟥🟥🟥🟥 262,000+ (ПИК) │
│ │ (Эффективность любой ценой) │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2024 │ 🟥🟥🟥 155,000+ │
│ │ (Тихая оптимизация) │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2025 │ 🟥🟥 126,000+ (На текущий момент*) │
│ │ (AI-Shift & Структурная перестройка) │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
*Данные продолжают обновляться.
🏆 "ЛИДЕРЫ" ПО СОКРАЩЕНИЯМ В 2024-2025
(Компании, официально объявившие о реструктуризации под ИИ)
🏢 INTEL ████████████ -27,000+ (Глобальная чистка)
🏢 DELL ████████ -18,500+ (Спад ПК + ИИ фокус)
🏢 MICROSOFT ███████ -15,000+ (Gaming + Azure)
🏢 AMAZON ██████ -14,000+ (Менеджеры → ИИ)
🏢 TESLA ██████ -14,000+
🏢 GOOGLE ██ -2,000+ (Точечно, но регулярно)
🎯 КТО ПОД УДАРОМ? (Сдвиг парадигмы)
[РАНЬШЕ: 2022-2023] [СЕЙЧАС: 2024-2025]
❌ Рекрутинг ❌ Junior/Middle Разработчики
❌ Продажи (Sales) ❌ Middle Management
❌ Поддержка ❌ UI/UX (стандартные задачи)
✅ AI/ML Инженеры (+40% спрос)
Если в 2023 увольняли "лишних", то в 2025 увольняют "заменяемых". Google и Meta прямо заявляют: бюджеты перетекают из зарплат людей в закупку GPU и дата-центров.
Глава Google внезапно сменил пластинку. Если раньше Big Tech хором пели успокаивающую мантру о том, что «ИИ — это всего лишь второй пилот, который не заменит человека», то теперь риторика стала пугающе честной. В свежем интервью Сундар Пичаи признал: технологии спровоцируют серьезные социальные потрясения и сокращение рабочих мест.
Адаптация к этому шторму — проблема самих людей, а не корпораций. Это важный сдвиг в коммуникации техногигантов. По сути, нам прямым текстом говорят: «Мы создаем цунами, потому что это прогресс. А учиться плавать или строить ковчег вы должны сами».
Для инженеров и разработчиков это очередной «красный флаг»: концепция пожизненной актуальности одного стека технологий окончательно мертва. Пичаи фактически легализует дарвинизм в IT — выживет не самый умный, а самый гибкий.
TECH LAYOFFS: ХРОНИКА ШТОРМА (2022–2025)
📊 ДИНАМИКА СОКРАЩЕНИЙ (по данным Layoffs.fyi & Crunchbase)
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2022 │ 🟥🟥🟥 165,000+ │
│ │ (Коррекция после пандемии) │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2023 │ 🟥🟥🟥🟥🟥🟥 262,000+ (ПИК) │
│ │ (Эффективность любой ценой) │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2024 │ 🟥🟥🟥 155,000+ │
│ │ (Тихая оптимизация) │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2025 │ 🟥🟥 126,000+ (На текущий момент*) │
│ │ (AI-Shift & Структурная перестройка) │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
*Данные продолжают обновляться.
🏆 "ЛИДЕРЫ" ПО СОКРАЩЕНИЯМ В 2024-2025
(Компании, официально объявившие о реструктуризации под ИИ)
🏢 INTEL ████████████ -27,000+ (Глобальная чистка)
🏢 DELL ████████ -18,500+ (Спад ПК + ИИ фокус)
🏢 MICROSOFT ███████ -15,000+ (Gaming + Azure)
🏢 AMAZON ██████ -14,000+ (Менеджеры → ИИ)
🏢 TESLA ██████ -14,000+
🏢 GOOGLE ██ -2,000+ (Точечно, но регулярно)
🎯 КТО ПОД УДАРОМ? (Сдвиг парадигмы)
[РАНЬШЕ: 2022-2023] [СЕЙЧАС: 2024-2025]
❌ Рекрутинг ❌ Junior/Middle Разработчики
❌ Продажи (Sales) ❌ Middle Management
❌ Поддержка ❌ UI/UX (стандартные задачи)
✅ AI/ML Инженеры (+40% спрос)
Если в 2023 увольняли "лишних", то в 2025 увольняют "заменяемых". Google и Meta прямо заявляют: бюджеты перетекают из зарплат людей в закупку GPU и дата-центров.
Self-healing IT: Когда прод чинит себя сам
Индустрия десятилетиями жила в режиме «реактивной» поддержки: что-то упало — прилетел алерт — инженер с красными глазами пошел чинить. Ричард Творек (CTO Riverbed Technology) считает, что с приходом Agentic AI (агентного ИИ) эта эпоха заканчивается.
Мы привыкли к мониторингу, который работает как тревожная сирена («Хозяин, всё горит!»). Агентный ИИ — это уже не наблюдатель, а исполнитель. Он не просто собирает телеметрию, а самостоятельно принимает решения: перезапускает зависшие процессы, меняет конфигурации сети или перераспределяет ресурсы.
Это шаг к реальному Zero-touch operations.
Вместо разбора однотипных тикетов L1/L2 поддержки, система сама устраняет проблемы до того, как пользователь их заметит.
Смена фокуса: Разработчики и DevOps перестают быть «цифровыми дворниками» и сосредотачиваются на архитектуре и стратегии.
Роль человека сводится к управлению границами автономии агентов (чтобы такой «самолечащийся» помощник случайно не «починил» прод дропом базы данных).
По сути, ИТ-инфраструктура обретает собственную иммунную систему. Звучит как утопия, но, учитывая сложность современных распределенных систем, это, возможно, единственный способ не сойти с ума от количества алертов.
🔗 Источник: TechRadar
Индустрия десятилетиями жила в режиме «реактивной» поддержки: что-то упало — прилетел алерт — инженер с красными глазами пошел чинить. Ричард Творек (CTO Riverbed Technology) считает, что с приходом Agentic AI (агентного ИИ) эта эпоха заканчивается.
Мы привыкли к мониторингу, который работает как тревожная сирена («Хозяин, всё горит!»). Агентный ИИ — это уже не наблюдатель, а исполнитель. Он не просто собирает телеметрию, а самостоятельно принимает решения: перезапускает зависшие процессы, меняет конфигурации сети или перераспределяет ресурсы.
Это шаг к реальному Zero-touch operations.
Вместо разбора однотипных тикетов L1/L2 поддержки, система сама устраняет проблемы до того, как пользователь их заметит.
Смена фокуса: Разработчики и DevOps перестают быть «цифровыми дворниками» и сосредотачиваются на архитектуре и стратегии.
Роль человека сводится к управлению границами автономии агентов (чтобы такой «самолечащийся» помощник случайно не «починил» прод дропом базы данных).
По сути, ИТ-инфраструктура обретает собственную иммунную систему. Звучит как утопия, но, учитывая сложность современных распределенных систем, это, возможно, единственный способ не сойти с ума от количества алертов.
🔗 Источник: TechRadar
Когда баги отлавливают еще до коммита
Мантра «Shift-Left» (сдвигай тестирование влево, то есть раньше) звучит на каждой конференции, но в реальности мы все равно ждем, пока CI-пайплайн покраснеет после пуша. Новый препринт на arXiv предлагает инструмент, который может сделать этот процесс мгновенным.
Представлена модель CodeFlowLM. Главная фишка — Incremental Just-In-Time (JIT) Defect Prediction.
В отличие от классических статических анализаторов (которые часто просто ищут паттерны и «шумят» по пустякам), эта модель использует инкрементальное обучение. Она понимает контекст изменений и историю коммитов в реальном времени.
Это превращает IDE из текстового редактора в полноценного партнера. Представьте: вы пишете код, а система не просто подсвечивает синтаксис, а анализирует логику изменений на лету. Это как «автокоррекция», но вместо исправления опечаток она шепчет: «Дружище, вот этот кусок через неделю уронит прод».
Если технология приживется, цикл обратной связи сократится с минут (сборка CI) до миллисекунд (нажатие клавиши).
Мантра «Shift-Left» (сдвигай тестирование влево, то есть раньше) звучит на каждой конференции, но в реальности мы все равно ждем, пока CI-пайплайн покраснеет после пуша. Новый препринт на arXiv предлагает инструмент, который может сделать этот процесс мгновенным.
Представлена модель CodeFlowLM. Главная фишка — Incremental Just-In-Time (JIT) Defect Prediction.
В отличие от классических статических анализаторов (которые часто просто ищут паттерны и «шумят» по пустякам), эта модель использует инкрементальное обучение. Она понимает контекст изменений и историю коммитов в реальном времени.
Это превращает IDE из текстового редактора в полноценного партнера. Представьте: вы пишете код, а система не просто подсвечивает синтаксис, а анализирует логику изменений на лету. Это как «автокоррекция», но вместо исправления опечаток она шепчет: «Дружище, вот этот кусок через неделю уронит прод».
Если технология приживется, цикл обратной связи сократится с минут (сборка CI) до миллисекунд (нажатие клавиши).
📰 Итоги рынка 2025: Кого ищут (и за кого платят) прямо сейчас
Декабрь — идеальное время, чтобы выдохнуть и признать: паника «ИИ всех заменит» не оправдалась. Заменили только тех, кто не научился использовать его как экзоскелет.
Однако ландшафт изменился радикально. Больше не ищут «просто Java-разработчиков». В цене — инженеры, способные строить системы вокруг ИИ, и те, кто умеет эти системы защищать.
Вот топ самых горячих позиций конца 2025 года (по версии TechRadar, Gartner и Stack Overflow):
1. Agentic AI Architect (Архитектор агентных систем) Главный тренд года. LLM больше не просто чат-боты. Бизнесу нужны автономные агенты, которые сами планируют задачи, ходят в API и закрывают тикеты.
Что делать: Строить мульти-агентные системы, настраивать RAG (Retrieval-Augmented Generation) и заставлять модели «думать», а не галлюцинировать.
Стек: Python, LangChain (или его наследники), Vector Databases, Orchestration tools.
2. Platform Engineer (Плафторменный инженер) DevOps повзрослел и сменил вывеску. Теперь это не просто «настройка CI/CD», а создание внутреннего продукта для разработчиков (IDP — Internal Developer Platform).
Суть: Сделать так, чтобы девелопер мог развернуть окружение одной кнопкой, не дергая опсов.
Хайп: Kubernetes скрыт под капотом, фокус на Developer Experience (DevEx).
3. AI Security Engineer Пока одни строят агентов, другие пытаются их сломать. Prompt Injection, отравление данных, утечки через модели — новые векторы атак.
Задача: Объяснить бизнесу, почему нельзя скармливать закрытую базу данных публичной модели, и выстроить AI-Firewall.
4. Rust Developer Rust перестал быть языком для гиков и стал стандартом в системном программировании, облачной инфраструктуре и даже в ядре Windows/Linux.
Почему: Memory safety — это новая религия (спасибо отчетам Белого дома 2024 года). Если пишете высоконагруженные сервисы в 2025-м, скорее всего, вы переписываете их на Rust.
Эра «Code Monkey» официально закончилась. В 2025 году ценятся не те, кто быстрее всех стучит по клавишам (с этим справится и CodeFlowLM), а System Thinkers — инженеры, понимающие, как собрать из кубиков (моделей, API, платформ) надежное и безопасное решение.
Декабрь — идеальное время, чтобы выдохнуть и признать: паника «ИИ всех заменит» не оправдалась. Заменили только тех, кто не научился использовать его как экзоскелет.
Однако ландшафт изменился радикально. Больше не ищут «просто Java-разработчиков». В цене — инженеры, способные строить системы вокруг ИИ, и те, кто умеет эти системы защищать.
Вот топ самых горячих позиций конца 2025 года (по версии TechRadar, Gartner и Stack Overflow):
1. Agentic AI Architect (Архитектор агентных систем) Главный тренд года. LLM больше не просто чат-боты. Бизнесу нужны автономные агенты, которые сами планируют задачи, ходят в API и закрывают тикеты.
Что делать: Строить мульти-агентные системы, настраивать RAG (Retrieval-Augmented Generation) и заставлять модели «думать», а не галлюцинировать.
Стек: Python, LangChain (или его наследники), Vector Databases, Orchestration tools.
2. Platform Engineer (Плафторменный инженер) DevOps повзрослел и сменил вывеску. Теперь это не просто «настройка CI/CD», а создание внутреннего продукта для разработчиков (IDP — Internal Developer Platform).
Суть: Сделать так, чтобы девелопер мог развернуть окружение одной кнопкой, не дергая опсов.
Хайп: Kubernetes скрыт под капотом, фокус на Developer Experience (DevEx).
3. AI Security Engineer Пока одни строят агентов, другие пытаются их сломать. Prompt Injection, отравление данных, утечки через модели — новые векторы атак.
Задача: Объяснить бизнесу, почему нельзя скармливать закрытую базу данных публичной модели, и выстроить AI-Firewall.
4. Rust Developer Rust перестал быть языком для гиков и стал стандартом в системном программировании, облачной инфраструктуре и даже в ядре Windows/Linux.
Почему: Memory safety — это новая религия (спасибо отчетам Белого дома 2024 года). Если пишете высоконагруженные сервисы в 2025-м, скорее всего, вы переписываете их на Rust.
Эра «Code Monkey» официально закончилась. В 2025 году ценятся не те, кто быстрее всех стучит по клавишам (с этим справится и CodeFlowLM), а System Thinkers — инженеры, понимающие, как собрать из кубиков (моделей, API, платформ) надежное и безопасное решение.
Skynet в деплое: CI/CD превращается в автономный организм
Пока мы спорили, заменит ли AI разработчиков, он тихо пришел в DevOps. И, судя по всему, чтобы забрать на себя самую неблагодарную работу. Индустрия официально дрейфует от классических CI/CD скриптов в сторону AIOps и автономных систем.
Суть сдвига: конвейер больше не «тупой» набор инструкций, а data-driven механизм, который учится на логах и метриках.
Что это меняет на практике:
Умные тесты: Вместо прогона всего сьюта, AI приоритизирует зоны риска и отсеивает flaky-тесты.
Предиктивный деплой: Система смотрит на историю билдов и может предсказать падение ещё до того, как вы нажали Merge, анализируя сложность изменений.
Self-healing: Если прод «зачихал», инфраструктура сама меняет конфиг, откатывает версию или перебрасывает трафик (привет, кейсы Netflix и Tesla).
Для бизнеса это сладкие сны об идеальных DORA-метриках: Lead Time сокращается, а MTTR перестает зависеть от скорости реакции сонного SRE в 3 часа ночи. Для инженеров — шанс перестать быть «сантехниками» пайплайнов и заняться архитектурой.
Кажется, эпоха «написал bash-скрипт и молись» уходит. Теперь скрипт сам решает, как ему выжить.
Пока мы спорили, заменит ли AI разработчиков, он тихо пришел в DevOps. И, судя по всему, чтобы забрать на себя самую неблагодарную работу. Индустрия официально дрейфует от классических CI/CD скриптов в сторону AIOps и автономных систем.
Суть сдвига: конвейер больше не «тупой» набор инструкций, а data-driven механизм, который учится на логах и метриках.
Что это меняет на практике:
Умные тесты: Вместо прогона всего сьюта, AI приоритизирует зоны риска и отсеивает flaky-тесты.
Предиктивный деплой: Система смотрит на историю билдов и может предсказать падение ещё до того, как вы нажали Merge, анализируя сложность изменений.
Self-healing: Если прод «зачихал», инфраструктура сама меняет конфиг, откатывает версию или перебрасывает трафик (привет, кейсы Netflix и Tesla).
Для бизнеса это сладкие сны об идеальных DORA-метриках: Lead Time сокращается, а MTTR перестает зависеть от скорости реакции сонного SRE в 3 часа ночи. Для инженеров — шанс перестать быть «сантехниками» пайплайнов и заняться архитектурой.
Кажется, эпоха «написал bash-скрипт и молись» уходит. Теперь скрипт сам решает, как ему выжить.
Разработка подешевела на 90%?
Мартин Алдерсон (ветеран с 20-летним стажем) выкатил тезис, взорвавший Hacker News. Он утверждает, что мы переживаем сдвиг масштаба Open Source или появления облаков. Стоимость создания софта уже рухнула на 90%.
В центре внимания — агентные инструменты (вроде Claude Code). Это не просто умный автокомплит, а автономные работники.
Аргументы «скидки в 90%»:
Алдерсон приводит пример, где агент за пару часов написал 300+ unit и интеграционных тестов. Человеку на это потребовались бы дни скучной рутины.
Смерть закона Брукса: Меньше людей — меньше накладных расходов на коммуникацию. Типовой B2B-инструмент, который пилила команда месяц, теперь собирается одним сеньором и агентом за неделю.
Disposable Software: Код становится настолько дешевым, что его проще выкинуть и сгенерировать заново, чем рефакторить годами.
Скорость написания кода больше не имеет значения. Рулит только доменная экспертиза и архитектурное чутьё. Вы перестаете быть каменщиком и становитесь прорабом бригады роботов.
Мартин Алдерсон (ветеран с 20-летним стажем) выкатил тезис, взорвавший Hacker News. Он утверждает, что мы переживаем сдвиг масштаба Open Source или появления облаков. Стоимость создания софта уже рухнула на 90%.
В центре внимания — агентные инструменты (вроде Claude Code). Это не просто умный автокомплит, а автономные работники.
Аргументы «скидки в 90%»:
Алдерсон приводит пример, где агент за пару часов написал 300+ unit и интеграционных тестов. Человеку на это потребовались бы дни скучной рутины.
Смерть закона Брукса: Меньше людей — меньше накладных расходов на коммуникацию. Типовой B2B-инструмент, который пилила команда месяц, теперь собирается одним сеньором и агентом за неделю.
Disposable Software: Код становится настолько дешевым, что его проще выкинуть и сгенерировать заново, чем рефакторить годами.
Скорость написания кода больше не имеет значения. Рулит только доменная экспертиза и архитектурное чутьё. Вы перестаете быть каменщиком и становитесь прорабом бригады роботов.
👎2
Low-code теперь компилятор для LLM
Забавно наблюдать, как индустрия ходит по спирали. Сначала хардкорные инженеры смеялись над «программированием мышкой», а теперь выясняется, что Low-code — это идеальный поводок для нейросетей.
Low-code платформы эволюционируют в Intermediate Representation (IR) для искусственного интеллекта. Цепочка теперь выглядит так: Человек пишет промпт ➝ LLM генерирует визуальную схему (workflow) ➝ Платформа компилирует это в исполняемый код или агента.
Почему это становится стандартом:
Безопасность (Sandbox). Позволить LLM писать и сразу деплоить код в прод — самоубийство для банка или энтерпрайза. А вот сгенерировать блок-схему, которую валидирует человек — это рабочий и безопасный процесс.
Смерть бойлерплейта. LLM берет на себя генерацию «клея» и рутины, а Low-code среда обеспечивает жесткие рельсы логики и SLA.
Новый стек. В этой парадигме LLM выступает как процессор, Low-code — как компилятор, а визуальный редактор — как ваша новая IDE.
К 2026 году аналитики ждут вал таких решений. Бэкенд-разработчики, выдыхайте: вы никуда не денетесь. Просто ваша работа сместится от написания CRUD'ов к созданию надежных «кубиков», из которых AI (под присмотром архитекторов) будет собирать приложения.
Забавно наблюдать, как индустрия ходит по спирали. Сначала хардкорные инженеры смеялись над «программированием мышкой», а теперь выясняется, что Low-code — это идеальный поводок для нейросетей.
Low-code платформы эволюционируют в Intermediate Representation (IR) для искусственного интеллекта. Цепочка теперь выглядит так: Человек пишет промпт ➝ LLM генерирует визуальную схему (workflow) ➝ Платформа компилирует это в исполняемый код или агента.
Почему это становится стандартом:
Безопасность (Sandbox). Позволить LLM писать и сразу деплоить код в прод — самоубийство для банка или энтерпрайза. А вот сгенерировать блок-схему, которую валидирует человек — это рабочий и безопасный процесс.
Смерть бойлерплейта. LLM берет на себя генерацию «клея» и рутины, а Low-code среда обеспечивает жесткие рельсы логики и SLA.
Новый стек. В этой парадигме LLM выступает как процессор, Low-code — как компилятор, а визуальный редактор — как ваша новая IDE.
К 2026 году аналитики ждут вал таких решений. Бэкенд-разработчики, выдыхайте: вы никуда не денетесь. Просто ваша работа сместится от написания CRUD'ов к созданию надежных «кубиков», из которых AI (под присмотром архитекторов) будет собирать приложения.