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.
TIME выбрал «Архитекторов ИИ» Человеком года.
В прошлом году TIME отмечал Тейлор Свифт, а в этом решил не мелочиться и вывел на обложку всю «Лигу выдающихся инженеров» Кремниевой долины. Титул коллективно уходит Дженсену Хуангу, Лизе Су, Сэму Альтману, Демису Хассабису, Дарио Амодеи, Цукербергу и Маску.
Журналисты метко подметили главный пивот года: разговоры об «этике» сменились безумным спринтом деплоя. Мы наблюдаем «Манхэттенский проект» 2.0 в прямом эфире, где роли распределены предельно четко:
Фундамент (Железо): Дженсен Хуанг (Nvidia) и Лиза Су (AMD). Без их битвы за флопсы и архитектуры (Blackwell против MI300) вся эта революция осталась бы математической абстракцией. Они — единственные, кто продает лопаты, пока остальные ищут золото.
Архитекторы (Модели): Хассабис (DeepMind), Альтман (OpenAI) и Амодеи (Anthropic). Это битва методологий. Хассабис пушит науку и мультимодальность (Gemini, AlphaFold), Амодеи пытается продать «безопасность» (Claude), а Альтман просто хочет AGI любой ценой.
Джокеры: Цукерберг внезапно стал главным союзником разработчиков, выложив веса Llama в опенсорс и ломая бизнес-модели закрытых лаб. Маск (xAI) же берет грубой силой, строя крупнейшие кластеры (Colossus) за рекордные сроки.
Признание TIME легитимизирует ИИ не как софтверный хайп, а как геополитический ресурс. Для индустрии это сигнал: эпоха «гаражных экспериментов» заканчивается. Теперь это игра бюджетов уровня ВВП небольших стран, где код неотделим от гигаватт энергии и тысяч GPU.
В прошлом году TIME отмечал Тейлор Свифт, а в этом решил не мелочиться и вывел на обложку всю «Лигу выдающихся инженеров» Кремниевой долины. Титул коллективно уходит Дженсену Хуангу, Лизе Су, Сэму Альтману, Демису Хассабису, Дарио Амодеи, Цукербергу и Маску.
Журналисты метко подметили главный пивот года: разговоры об «этике» сменились безумным спринтом деплоя. Мы наблюдаем «Манхэттенский проект» 2.0 в прямом эфире, где роли распределены предельно четко:
Фундамент (Железо): Дженсен Хуанг (Nvidia) и Лиза Су (AMD). Без их битвы за флопсы и архитектуры (Blackwell против MI300) вся эта революция осталась бы математической абстракцией. Они — единственные, кто продает лопаты, пока остальные ищут золото.
Архитекторы (Модели): Хассабис (DeepMind), Альтман (OpenAI) и Амодеи (Anthropic). Это битва методологий. Хассабис пушит науку и мультимодальность (Gemini, AlphaFold), Амодеи пытается продать «безопасность» (Claude), а Альтман просто хочет AGI любой ценой.
Джокеры: Цукерберг внезапно стал главным союзником разработчиков, выложив веса Llama в опенсорс и ломая бизнес-модели закрытых лаб. Маск (xAI) же берет грубой силой, строя крупнейшие кластеры (Colossus) за рекордные сроки.
Признание TIME легитимизирует ИИ не как софтверный хайп, а как геополитический ресурс. Для индустрии это сигнал: эпоха «гаражных экспериментов» заканчивается. Теперь это игра бюджетов уровня ВВП небольших стран, где код неотделим от гигаватт энергии и тысяч GPU.
❤1
На чем писать код и строить продукты в конце 2025?
Пока TIME раздает награды CEO, инженеров волнует другое: чей API стабильнее и где меньше галлюцинаций. Собрал актуальный срез по флагманам тех самых «людей года».
⚔️ Лидеры рынка (Декабрь 2025):
🔹 Gemini 3.0 (Google) ├ Суперсила: Deep Agents & Physics. └ Суть: Это больше не просто чат-бот. Модель понимает физику мира и интерфейсов. Она не просто «пишет код», она может сама задеплоить его в облако, покликать в UI и найти баги. Идеально для автоматизации рутины внутри Android и Workspace.
🔹 Claude 4 Opus (Anthropic) ├ Суперсила: Architecture & Code Flow. └ Суть: Всё ещё король IDE. Если нужно спроектировать микросервисную архитектуру или отрефакторить сложный модуль без потери контекста — это к нему. Меньше всех галлюцинирует в сложных задачах.
🔹 OpenAI o2 / GPT-5 ├ Суперсила: Deep Reasoning (CoT 2.0). └ Суть: Медленная, но очень умная. Если Gemini — это «руки», то o2 — это «мозг». Решает олимпиадные задачи по математике и находит логические дыры в контрактах или алгоритмах, которые пропустили остальные.
🔹 Llama 4 (Meta) ├ Суперсила: Sovereignty. └ Суть: 405B параметров, которые работают локально (ну, почти). Стандарт де-факто для энтерпрайза, которому важна приватность. Единственная топ-модель, которую можно дообучить на своих данных "в ноль".
🔹 Grok-3 (xAI) ├ Суперсила: Now-casting. └ Суть: Прямой доступ к «нервной системе» интернета (X/Twitter). Лучший инструмент для OSINT, трейдинга и аналитики новостей в реальном времени, где задержка в 10 минут критична.
Гонка параметров замедлилась, началась гонка агентности. В 2026-й мы входим с четким разделением: Gemini делает, Claude пишет, OpenAI думает, а Llama хранит секреты.
🔗 Источник: Сводные данные Hugging Face Leaderboard (Dec 2025)
Пока TIME раздает награды CEO, инженеров волнует другое: чей API стабильнее и где меньше галлюцинаций. Собрал актуальный срез по флагманам тех самых «людей года».
⚔️ Лидеры рынка (Декабрь 2025):
🔹 Gemini 3.0 (Google) ├ Суперсила: Deep Agents & Physics. └ Суть: Это больше не просто чат-бот. Модель понимает физику мира и интерфейсов. Она не просто «пишет код», она может сама задеплоить его в облако, покликать в UI и найти баги. Идеально для автоматизации рутины внутри Android и Workspace.
🔹 Claude 4 Opus (Anthropic) ├ Суперсила: Architecture & Code Flow. └ Суть: Всё ещё король IDE. Если нужно спроектировать микросервисную архитектуру или отрефакторить сложный модуль без потери контекста — это к нему. Меньше всех галлюцинирует в сложных задачах.
🔹 OpenAI o2 / GPT-5 ├ Суперсила: Deep Reasoning (CoT 2.0). └ Суть: Медленная, но очень умная. Если Gemini — это «руки», то o2 — это «мозг». Решает олимпиадные задачи по математике и находит логические дыры в контрактах или алгоритмах, которые пропустили остальные.
🔹 Llama 4 (Meta) ├ Суперсила: Sovereignty. └ Суть: 405B параметров, которые работают локально (ну, почти). Стандарт де-факто для энтерпрайза, которому важна приватность. Единственная топ-модель, которую можно дообучить на своих данных "в ноль".
🔹 Grok-3 (xAI) ├ Суперсила: Now-casting. └ Суть: Прямой доступ к «нервной системе» интернета (X/Twitter). Лучший инструмент для OSINT, трейдинга и аналитики новостей в реальном времени, где задержка в 10 минут критична.
Гонка параметров замедлилась, началась гонка агентности. В 2026-й мы входим с четким разделением: Gemini делает, Claude пишет, OpenAI думает, а Llama хранит секреты.
🔗 Источник: Сводные данные Hugging Face Leaderboard (Dec 2025)
GPT-5.2 вышла. OpenAI отвечает на угрозу Gemini 3
Сэм Альтман не стал ждать красивой даты и выкатил обновление GPT-5.2 на месяц раньше плана. Причина прозаична и лестна для конкурентов — дышащая в спину Gemini 3 от Google, которая грозилась перетянуть одеяло на себя.
Для инженерного сообщества это не просто патч, а серьезный апгрейд. Если верить бенчмаркам, перед нами самый значимый буст в кодинге, UI и фронтенде со времен выхода оригинальной GPT-5.
Что «под капотом»:
Количество галлюцинаций снизилось на 30% по сравнению с версией 5.1. Дебажить за нейросетью придется реже.
Контекстное окно увеличили кратно, заявив точность обработки (recall) на уровне 100%. RAG-архитектурам придется потесниться?
Модель стала заметно шустрее, особенно в сложных цепочках рассуждений (CoT).
Cutoff знаний сдвинули на август 2025 года.
Гонка вооружений ускоряется до пугающих скоростей. Если OpenAI вынуждена ломать роадмап из-за релиза Google, значит, Gemini 3 действительно представляет угрозу монополии Альтмана. Для нас, пользователей и разработчиков, это отличная новость — конкуренция двигает прогресс быстрее, чем любые инвестиции. Ждем ответного хода от Корпорации Добра.
Сэм Альтман не стал ждать красивой даты и выкатил обновление GPT-5.2 на месяц раньше плана. Причина прозаична и лестна для конкурентов — дышащая в спину Gemini 3 от Google, которая грозилась перетянуть одеяло на себя.
Для инженерного сообщества это не просто патч, а серьезный апгрейд. Если верить бенчмаркам, перед нами самый значимый буст в кодинге, UI и фронтенде со времен выхода оригинальной GPT-5.
Что «под капотом»:
Количество галлюцинаций снизилось на 30% по сравнению с версией 5.1. Дебажить за нейросетью придется реже.
Контекстное окно увеличили кратно, заявив точность обработки (recall) на уровне 100%. RAG-архитектурам придется потесниться?
Модель стала заметно шустрее, особенно в сложных цепочках рассуждений (CoT).
Cutoff знаний сдвинули на август 2025 года.
Гонка вооружений ускоряется до пугающих скоростей. Если OpenAI вынуждена ломать роадмап из-за релиза Google, значит, Gemini 3 действительно представляет угрозу монополии Альтмана. Для нас, пользователей и разработчиков, это отличная новость — конкуренция двигает прогресс быстрее, чем любые инвестиции. Ждем ответного хода от Корпорации Добра.
Микросервисы не тормозят разработку. Её тормозят плохие границы.
В ветке на Reddit разгорелся пожар: команды жалуются, что переход на микросервисы превратил релизы в ад, а отладку — в ночной кошмар. Но давайте честно: проблема не в самой архитектуре, а в том, что индустрия часто путает декомпозицию с фрагментацией.
Микросервисы — это не просто «много маленьких приложений». Это свобода. Свобода выбирать стек, свобода деплоить независимо и свобода масштабировать команды без бесконечных митингов. Если вместо этого вы получили тормоза — значит, вы построили не микросервисы, а Распределенный Монолит.
Хорошая новость: это лечится. Вот как превратить боль в ту самую скорость, ради которой всё затевалось:
🚀 Как вернуть скорость (советы из треда):
DDD — ваш лучший друг. Проблема «Shotgun surgery» (когда одна фича требует правок в 5 сервисах) решается не слиянием кода, а уточнением границ. Пересмотрите свои Bounded Contexts. Сервис должен владеть бизнес-процессом целиком, а не быть просто хранилищем для таблицы в БД.
Синхронность — зло. Если сервис А ждет ответа от сервиса Б, чтобы ответить клиенту — вы связали их цепями. Переход на Event-Driven Architecture (событийную модель) возвращает независимость. Пусть сервисы общаются фактами («Заказ создан»), а не приказами («Создай счет»).
Контракты как броня. Consumer-Driven Contracts (например, Pact) позволяют менять внутренности сервиса без страха сломать соседей. Это дает уверенность при рефакторинге.
Культура > Код. Микросервисы работают там, где команде дают полную ответственность за продукт (You build it, you run it). Это убирает бюрократию передачи задач между отделами.
Микросервисы — это мощный инструмент для зрелых команд. Если сейчас тяжело — это не повод всё сносить, это повод пересмотреть границы ответственности. Когда пазл складывается правильно, скорость разработки действительно возрастает кратно.
В ветке на Reddit разгорелся пожар: команды жалуются, что переход на микросервисы превратил релизы в ад, а отладку — в ночной кошмар. Но давайте честно: проблема не в самой архитектуре, а в том, что индустрия часто путает декомпозицию с фрагментацией.
Микросервисы — это не просто «много маленьких приложений». Это свобода. Свобода выбирать стек, свобода деплоить независимо и свобода масштабировать команды без бесконечных митингов. Если вместо этого вы получили тормоза — значит, вы построили не микросервисы, а Распределенный Монолит.
Хорошая новость: это лечится. Вот как превратить боль в ту самую скорость, ради которой всё затевалось:
🚀 Как вернуть скорость (советы из треда):
DDD — ваш лучший друг. Проблема «Shotgun surgery» (когда одна фича требует правок в 5 сервисах) решается не слиянием кода, а уточнением границ. Пересмотрите свои Bounded Contexts. Сервис должен владеть бизнес-процессом целиком, а не быть просто хранилищем для таблицы в БД.
Синхронность — зло. Если сервис А ждет ответа от сервиса Б, чтобы ответить клиенту — вы связали их цепями. Переход на Event-Driven Architecture (событийную модель) возвращает независимость. Пусть сервисы общаются фактами («Заказ создан»), а не приказами («Создай счет»).
Контракты как броня. Consumer-Driven Contracts (например, Pact) позволяют менять внутренности сервиса без страха сломать соседей. Это дает уверенность при рефакторинге.
Культура > Код. Микросервисы работают там, где команде дают полную ответственность за продукт (You build it, you run it). Это убирает бюрократию передачи задач между отделами.
Микросервисы — это мощный инструмент для зрелых команд. Если сейчас тяжело — это не повод всё сносить, это повод пересмотреть границы ответственности. Когда пазл складывается правильно, скорость разработки действительно возрастает кратно.
👍1
Микки Маус, Вейдер и $1 млрд: Disney официально приходит в OpenAI
Случилось то, что ещё пару лет назад казалось юридической фантастикой. Disney — корпорация, которая готова засудить детский сад за рисунок на стене, — заключила сделку с OpenAI. Вместо бесконечных исков за копирайт Боб Айгер выбрал стратегию «не можешь победить — возглавь (и инвестируй)».
В ближайшие три года в Sora и ChatGPT официально появятся более 200 персонажей Disney, Pixar, Marvel и Star Wars. Пользователи смогут генерировать видео и картинки с легальными световыми мечами и ушами Микки.
Тонкости и ограничения:
Никаких дипфейков реальных актеров. Скарлетт Йоханссон может спать спокойно (особенно после скандала с голосом Sky): генерировать можно только анимированные или рисованные версии персонажей.
Disney не просто дает лицензию, но и инвестирует в OpenAI $1 млрд, а также становится крупным корпоративным клиентом, внедряя API OpenAI в свои внутренние инструменты.
Это тектонический сдвиг для индустрии Generative AI. До этого момента студии и бигтех находились в состоянии холодной войны из-за обучающих данных. Сделка Disney легитимизирует использование защищенного IP в генеративных моделях. Для разработчиков это сигнал: рынок движется от «дикого запада» к лицензируемым API и легальным песочницам.
Ждем начало 2026 года, когда ленты соцсетей захлестнет волна легальных кроссоверов, где Дарт Вейдер пьет чай с Баззом Лайтером.
Случилось то, что ещё пару лет назад казалось юридической фантастикой. Disney — корпорация, которая готова засудить детский сад за рисунок на стене, — заключила сделку с OpenAI. Вместо бесконечных исков за копирайт Боб Айгер выбрал стратегию «не можешь победить — возглавь (и инвестируй)».
В ближайшие три года в Sora и ChatGPT официально появятся более 200 персонажей Disney, Pixar, Marvel и Star Wars. Пользователи смогут генерировать видео и картинки с легальными световыми мечами и ушами Микки.
Тонкости и ограничения:
Никаких дипфейков реальных актеров. Скарлетт Йоханссон может спать спокойно (особенно после скандала с голосом Sky): генерировать можно только анимированные или рисованные версии персонажей.
Disney не просто дает лицензию, но и инвестирует в OpenAI $1 млрд, а также становится крупным корпоративным клиентом, внедряя API OpenAI в свои внутренние инструменты.
Это тектонический сдвиг для индустрии Generative AI. До этого момента студии и бигтех находились в состоянии холодной войны из-за обучающих данных. Сделка Disney легитимизирует использование защищенного IP в генеративных моделях. Для разработчиков это сигнал: рынок движется от «дикого запада» к лицензируемым API и легальным песочницам.
Ждем начало 2026 года, когда ленты соцсетей захлестнет волна легальных кроссоверов, где Дарт Вейдер пьет чай с Баззом Лайтером.
ИИ-пузырь и призрак 2008 года: кто оплатит банкет на $7 трлн?
Пока инвесторы молятся на свечи графиков Nvidia, аналитики The Atlantic бьют тревогу: нынешняя схема финансирования ИИ-бума пугающе напоминает прелюдию к Великой рецессии. Только вместо токсичных ипотечных деривативов у нас теперь — «облачные» схемы перекрестного опыления.
Рынок превратился в закрытый клуб (Microsoft, Nvidia, OpenAI, CoreWeave и др.), где все инвестируют друг в друга. Nvidia дает денег стартапу, стартап на эти деньги покупает чипы у Nvidia, Nvidia отчитывается о рекордной выручке. Круг замкнулся, акции растут, реальный приток денег извне — под вопросом.
На кону астрономические $7 трлн инвестиций в инфраструктуру до 2030 года. Эти ресурсы высасываются из других секторов экономики. Самая циничная (и исторически достоверная) теория гласит: цель Биг Теха — построить физическую инфраструктуру (дата-центры и железо) любой ценой.
А дальше? А дальше нужен кризис. Идеальный шторм позволит списать триллионные долги на «форс-мажор» и налогоплательщиков, оставив реальные активы (те самые GPU-кластеры) в руках гигантов. Ровно так же строились железные дороги в XIX веке: рельсы остались, а мелкие инвесторы пошли по миру.
Пока инвесторы молятся на свечи графиков Nvidia, аналитики The Atlantic бьют тревогу: нынешняя схема финансирования ИИ-бума пугающе напоминает прелюдию к Великой рецессии. Только вместо токсичных ипотечных деривативов у нас теперь — «облачные» схемы перекрестного опыления.
Рынок превратился в закрытый клуб (Microsoft, Nvidia, OpenAI, CoreWeave и др.), где все инвестируют друг в друга. Nvidia дает денег стартапу, стартап на эти деньги покупает чипы у Nvidia, Nvidia отчитывается о рекордной выручке. Круг замкнулся, акции растут, реальный приток денег извне — под вопросом.
На кону астрономические $7 трлн инвестиций в инфраструктуру до 2030 года. Эти ресурсы высасываются из других секторов экономики. Самая циничная (и исторически достоверная) теория гласит: цель Биг Теха — построить физическую инфраструктуру (дата-центры и железо) любой ценой.
А дальше? А дальше нужен кризис. Идеальный шторм позволит списать триллионные долги на «форс-мажор» и налогоплательщиков, оставив реальные активы (те самые GPU-кластеры) в руках гигантов. Ровно так же строились железные дороги в XIX веке: рельсы остались, а мелкие инвесторы пошли по миру.
Как внедрить Copilot, чтобы им никто не пользовался?
История, которая выглядит как сатира, но слишком болезненно напоминает реальность любого крупного энтерпрайза. Специалист по кибербезопасности (анонимно, разумеется) расписал анатомию «успешного» внедрения ИИ в корпорацию.
Суть кейса: Компания купила 4 000 лицензий Microsoft Copilot ($30/юзер в месяц). Бюджет — $1,4 млн в год. Совет директоров в восторге от фразы «цифровая трансформация». Реальность? Через три месяца инструментом пользовались 12 человек. Один из них — сам внедренец, который тратил 45 секунд на генерацию саммари письма, которое читается за 30.
Самый показательный момент — диалог со старшим разработчиком. На вопрос «Почему не Claude или ChatGPT?» (которые реально работают), был дан универсальный ответ-затычка: «Корпоративная безопасность» и «Compliance». После этого разработчику назначили «беседу о развитии карьеры», чтобы лишних вопросов не задавал.
Что в итоге? Microsoft опубликовала «историю успеха» с выдуманной экономией в 40 000 часов (никто ничего не проверял).
CEO получил 3000 лайков в LinkedIn.
Автор ждет повышения до старшего вице-президента.
Это блестящая иллюстрация того, как в корпоративном мире график «ИИ-вовлеченности» (метрика, придуманная на ходу) важнее реального написания кода. Если ваш менеджер требует внедрить ИИ «для галочки» — теперь вы знаете, как выглядит этот процесс изнутри.
История, которая выглядит как сатира, но слишком болезненно напоминает реальность любого крупного энтерпрайза. Специалист по кибербезопасности (анонимно, разумеется) расписал анатомию «успешного» внедрения ИИ в корпорацию.
Суть кейса: Компания купила 4 000 лицензий Microsoft Copilot ($30/юзер в месяц). Бюджет — $1,4 млн в год. Совет директоров в восторге от фразы «цифровая трансформация». Реальность? Через три месяца инструментом пользовались 12 человек. Один из них — сам внедренец, который тратил 45 секунд на генерацию саммари письма, которое читается за 30.
Самый показательный момент — диалог со старшим разработчиком. На вопрос «Почему не Claude или ChatGPT?» (которые реально работают), был дан универсальный ответ-затычка: «Корпоративная безопасность» и «Compliance». После этого разработчику назначили «беседу о развитии карьеры», чтобы лишних вопросов не задавал.
Что в итоге? Microsoft опубликовала «историю успеха» с выдуманной экономией в 40 000 часов (никто ничего не проверял).
CEO получил 3000 лайков в LinkedIn.
Автор ждет повышения до старшего вице-президента.
Это блестящая иллюстрация того, как в корпоративном мире график «ИИ-вовлеченности» (метрика, придуманная на ходу) важнее реального написания кода. Если ваш менеджер требует внедрить ИИ «для галочки» — теперь вы знаете, как выглядит этот процесс изнутри.
Mistral выпустил Devstral 2
Пока техногиганты соревнуются в гигантомании параметров, французская Mistral AI делает точечный, но болезненный для конкурентов укол. Встречайте Devstral 2 — специализированную модель для кодинга, которая не просто конкурирует с топами, но и готова жить прямо на вашем ноутбуке.
В чем соль? Mistral выпустила не только мощную API-версию, но и «облегченный», но злой open-source вариант, оптимизированный для локального запуска.
Почему это game changer для индустрии:
Приватность 80 уровня: Ваш проприетарный код больше не нужно отправлять на сервера в Калифорнию. Для Enterprise-сектора и параноиков из службы безопасности — это аргумент, перевешивающий всё.
Нулевой Latency: Когда «второй пилот» сидит прямо в IDE, а не на другом конце океана, автокомплит работает со скоростью мысли, а не со скоростью пинга.
Дешевизна: Инференс на собственном железе стоит примерно... электричество.
Это классический ход «Давида против Голиафа». Mistral дает разработчикам швейцарский нож вместо промышленного станка: он легче, всегда под рукой и не требует подключения к заводской электросети. Кажется, тренд на локальные LLM в 2025 году окончательно закрепляется.
Пока техногиганты соревнуются в гигантомании параметров, французская Mistral AI делает точечный, но болезненный для конкурентов укол. Встречайте Devstral 2 — специализированную модель для кодинга, которая не просто конкурирует с топами, но и готова жить прямо на вашем ноутбуке.
В чем соль? Mistral выпустила не только мощную API-версию, но и «облегченный», но злой open-source вариант, оптимизированный для локального запуска.
Почему это game changer для индустрии:
Приватность 80 уровня: Ваш проприетарный код больше не нужно отправлять на сервера в Калифорнию. Для Enterprise-сектора и параноиков из службы безопасности — это аргумент, перевешивающий всё.
Нулевой Latency: Когда «второй пилот» сидит прямо в IDE, а не на другом конце океана, автокомплит работает со скоростью мысли, а не со скоростью пинга.
Дешевизна: Инференс на собственном железе стоит примерно... электричество.
Это классический ход «Давида против Голиафа». Mistral дает разработчикам швейцарский нож вместо промышленного станка: он легче, всегда под рукой и не требует подключения к заводской электросети. Кажется, тренд на локальные LLM в 2025 году окончательно закрепляется.
👍1🔥1
Rust 1.92.0: Когда компилятор снова стал умнее (и строже) вас
Если ваш DevOps на днях проснулся в холодном поту — скорее всего, это выкатили Rust 1.92.0. Свежий релиз «краба» подъехал 11 декабря, и это тот случай, когда чейнджлог нужно читать не за чашкой кофе, а держа палец на кнопке перезапуска CI/CD.
Команда Rust продолжает полировать тулчейн. В версии 1.92.0 фокус сместился на стабильность и производительность компилятора. Но мы-то знаем, что скрывается за формулировкой «улучшения и изменения»: новые правила линтеров.
Почему это больно (и полезно): Для команд, у которых в пайплайнах прописано жесткое deny(warnings), этот релиз — гарантированный «красный свет» на сборке. Компилятор научился находить новые нюансы, которые раньше считались нормой, а теперь — warning.
Это классическая дилемма Rust: обновление бьёт по скорости поставки здесь и сейчас (привет, рефакторинг миграций), но в долгосрок — это чистый ROI. Код становится чище, а баги отлавливаются еще до того, как попадут в прод.
Совет: Не откладывайте обновление rustup. Лучше потратить час на разбор новых варнингов сейчас, чем потом разгребать технический долг, когда версия 1.92.0 станет legacy.
🔗 Источник: Rust Blog
Если ваш DevOps на днях проснулся в холодном поту — скорее всего, это выкатили Rust 1.92.0. Свежий релиз «краба» подъехал 11 декабря, и это тот случай, когда чейнджлог нужно читать не за чашкой кофе, а держа палец на кнопке перезапуска CI/CD.
Команда Rust продолжает полировать тулчейн. В версии 1.92.0 фокус сместился на стабильность и производительность компилятора. Но мы-то знаем, что скрывается за формулировкой «улучшения и изменения»: новые правила линтеров.
Почему это больно (и полезно): Для команд, у которых в пайплайнах прописано жесткое deny(warnings), этот релиз — гарантированный «красный свет» на сборке. Компилятор научился находить новые нюансы, которые раньше считались нормой, а теперь — warning.
Это классическая дилемма Rust: обновление бьёт по скорости поставки здесь и сейчас (привет, рефакторинг миграций), но в долгосрок — это чистый ROI. Код становится чище, а баги отлавливаются еще до того, как попадут в прод.
Совет: Не откладывайте обновление rustup. Лучше потратить час на разбор новых варнингов сейчас, чем потом разгребать технический долг, когда версия 1.92.0 станет legacy.
🔗 Источник: Rust Blog
Microsoft опубликовала мануал по настройке Blue-Green
Чтобы релизы в облаке окончательно перестали напоминать русскую рулетку, Microsoft выкатила подробный мануал по настройке Blue-Green deployment в Azure Container Apps, используя свой Azure Developer CLI (azd).
Вместо того чтобы «гасить» прод и надеяться, что новый билд взлетит, azd теперь позволяет элегантно дирижировать версиями. Вы поднимаете новую ревизию (Green) параллельно с живой (Blue). Трафик переключается только тогда, когда новая версия подтвердит свою жизнеспособность.
Microsoft наконец-то делает сложные CI/CD паттерны доступными «из коробки» без необходимости писать километровые YAML-простыни с нуля. Используя хуки в azure.yaml и GitHub Actions, инструмент сам управляет переключением трафика.
Это, по сути, страховка от «ой, прод упал». Если новая версия окажется с багом, пользователи этого даже не заметят, а вы просто тихо удалите контейнер, не краснея перед менеджером.
Практика build once, deploy everywhere в действии — и с человеческим лицом.
🔗 Источник: Microsoft DevBlogs
Чтобы релизы в облаке окончательно перестали напоминать русскую рулетку, Microsoft выкатила подробный мануал по настройке Blue-Green deployment в Azure Container Apps, используя свой Azure Developer CLI (azd).
Вместо того чтобы «гасить» прод и надеяться, что новый билд взлетит, azd теперь позволяет элегантно дирижировать версиями. Вы поднимаете новую ревизию (Green) параллельно с живой (Blue). Трафик переключается только тогда, когда новая версия подтвердит свою жизнеспособность.
Microsoft наконец-то делает сложные CI/CD паттерны доступными «из коробки» без необходимости писать километровые YAML-простыни с нуля. Используя хуки в azure.yaml и GitHub Actions, инструмент сам управляет переключением трафика.
Это, по сути, страховка от «ой, прод упал». Если новая версия окажется с багом, пользователи этого даже не заметят, а вы просто тихо удалите контейнер, не краснея перед менеджером.
Практика build once, deploy everywhere в действии — и с человеческим лицом.
🔗 Источник: Microsoft DevBlogs
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В России собрали специальную ёлку для айтишников.
😁2