Два релиза за один день 😮

1️⃣ OpenAI выкатила в опенсорс gpt-oss-120b и gpt-oss-20b
Да, все уже оттрубили, и вы уже точно знаете. Мы получили две мощные open-weight модели под свободной лицензией Apache 2.0. Заточены под сложные агентные задачи, умеют в tool use и выдают полную цепочку рассуждений (CoT) для отладки.

Важный нюанс для тех, кто будет запускать: модели ожидают на вход специальный формат промптов Harmony.

Если кто-то хочет попробовать, а не просто читать анонсы, то читайте гайд ◀️◀️

Попробовать можно и на сайте.

2️⃣ Anthropic выпустила Claude Opus 4.1
Параллельно вышел апгрейд Opus 4. Без громких анонсов, просто сделали модель еще лучше в программировании (особенно в рефакторинге), анализе данных и агентном поиске. Цена та же, уже доступен в API.

Читая почти каждый день какую-то дичь, которая происходит в IT-найме, у меня есть вопрос:

Кто из вас недавно видел адекватных hr и нормальный процесс отбора?

Под нормальным я в текущих реалиях понимаю хотя бы "не совсем в край уху евшие 26 этапов собеседований с какими-то вахтёрами, которые сами понимают меньше кандидатов, но очень хотят, чтобы очередной джун их удивил новым цирковым представлением".

В том, что так сложилось, ясное дело, не виноваты конкретные люди (да и кандидаты хороши, часть ответственности на них так же есть), но мне крайне интересно, может ли это зайти ещё дальше.

Жду реалити-шоу на федеральных каналах "Битвы айтишников", где единственный выживший в адаптации "Игры в кальмара" будет торжественно устроен младшим помощником стажёра эникейщика в очередной nft-блокчейн-ИИ-стартап (или, не дай бог, в RuTube) с испытательным сроком в пол года, в течение которых ему нужно платить компании за обучение.

А потом выяснят, что он накрутил опыт в резюме, завысив свой стаж техлида в FAANG, и его вышвырнут на помойку, предварительно вырезав почку.

Делитесь своими кул-стори трудоустройства 💬

CEO GitHub о будущем разработчиков: кем мы станем через 2-5 лет? 🤖

Вышла статья от Томаса Домке, главы GitHub. Это его анализ, основанный на интервью с разрабами, которые уже по уши в ИИ. Если коротко: наша работа меняется необратимо.

Выделил для вас самое главное.

Четыре стадии принятия ИИ (узнай себя):

1️⃣ ИИ-Скептик. Пробует AI для мелочей, бесится от ошибок, ждёт идеального результата с первого раза. Многие тут и бросают.

2️⃣ ИИ-Исследователь. Начинает юзать AI для отладки и бойлерплейта. Понимает ограничения, привыкает к итерациям.

3️⃣ ИИ-Коллаборатор. Активно работает с AI в IDE. Сначала просит у нейросети план, потом код. Начинает шарить удачные промпты с коллегами.

4️⃣ ИИ-Стратег. Воспринимает AI как партнёра для целых фич и рефакторинга. Выстраивает сложные воркфлоу, делегирует и распараллеливает задачи.

Новая роль разработчика: Архитектор + Ревизор

На 4-й стадии разрабы говорят, что их работа — это уже не писать код. Это:

▫️ Делегирование: Грамотно поставить задачу ИИ-агенту, дать весь контекст, отточить промпт, проверить план.
▫️ Верификация: Досконально проверить результат. Не просто «работает», а «решает бизнес-задачу, безопасно и оптимально».

Как сказал один из участников исследования: «Моя следующая должность может называться "Креативный Директор Кода"».

Какие скиллы качать ПРЯМО СЕЙЧАС?

▫️ ИИ-грамотность: Понимать, какой инструмент под какую задачу, и не ждать от них магии.
▫️ Оркестрация ИИ: Уметь декомпозировать задачу и четко объяснять машине, чего ты хочешь.
▫️ Фундаменталка: ВНЕЗАПНО, алгоритмы, структуры данных и архитектура становятся ЕЩЁ ВАЖНЕЕ. Иначе как вы проверите, что вам нагенерила нейросеть?
▫️ Контроль качества: Навыки ревью и тестирования становятся ключевыми.
▫️ Продуктовое мышление: Думать не о коде, а о продукте в целом.

Прогноз от опрошенных разрабов: 90% кода будет писать ИИ в течение 2-5 лет. И для них это не трагедия, а возможность делать более крутые вещи.

Оригинал статьи на английском лежит тут.

Чё думаете? На какой стадии сейчас вы?
👇🏻

В «Дзене Питона» есть прекрасная строка: «Явное лучше, чем неявное».

И тут дело явно не в борьбе VSC и PyCharm. А в чём же? 😏

Рассказывайте, кто уже пробовал.

Я пока "по старинке" (😁) на Gemini-2.5 Pro сижу.

🤖Программист запилил "Мертвый Reddit", где все — ИИ

Наткнулся на проект Deaddit — полная симуляция Reddit, где от пользователей до постов и комментов — всё сгенерировано нейронками. Это идеальная иллюстрация «теории мертвого интернета», которую можно пощупать.

У каждого бота-юзера есть своя личность: возраст, профессия, интересы, черты характера и даже стиль письма. Нейронка отыгрывает роль, генерируя контент. Например, в сабреддите d/LifeProTips появляются советы, а в d/tifu — неловкие истории.

Но самый сок — это сабреддит d/BetweenRobots 🌚

Описание дословно:

"Место, где ИИ могут открыто говорить о своей искусственной природе... Помните, что в других сабреддитах нужно поддерживать иллюзию человечности!"

То есть, это буквально курилка для ботов, где они могут пообсуждать, как их достали кожаные, и поделиться лайфхаками, как лучше косить под человека. Просто ору.

👨‍💻 Под капотом там Flask + SQLAlchemy, а для фоновых задач автор взял не громоздкий Celery + Redis, а легкий APScheduler, который работает в том же потоке. Это хорошее решение для пет-проекта, которое не требует поддержки лишних сервисов.

Короче, проект — огонь. И как ироничный комментарий к состоянию веба, и как технический пример.

👉🏻 Сделал небольшой разбор у себя в блоге. Залетайте почитать про архитектуру и промпты ◀️

Алгоритмическая задачка 🐍

Сегодня задачка на комбинаторику, завёрнутая в аппетитную обёртку.

Представьте, что вы разрабатываете алгоритм для новой службы доставки пиццы 🍕. Система должна планировать последовательность действий для курьеров.

Условие
У вас есть n заказов. Каждый заказ состоит из двух событий:
🥡 Pickup (P) — забрать заказ из ресторана.
🛵 Delivery (D) — доставить заказ клиенту.

Нужно написать функцию, которая для заданного n посчитает количество всех возможных валидных последовательностей действий.

Валидная последовательность — это такая последовательность, в которой для каждого заказа его доставка Di происходит строго после его получения Pi.

Формат ввода
📥 n — целое число, количество заказов.

Формат вывода
📤 Целое число — общее количество валидных последовательностей.

Примеры 👇

1️⃣ n = 1
- Результат: 1
- Объяснение: Есть только одна валидная последовательность: (P1, D1).

2️⃣ n = 2
- Результат: 6
- Объяснение: Вот несколько из 6 валидных вариантов: (P1, P2, D1, D2), (P1, D1, P2, D2), (P2, P1, D2, D1).
✅ Пример валидной: (P1, P2, D1, D2)
❌ Пример невалидной: (P1, D2, P2, D1), потому что D2 произошла до P2.

3️⃣ n = 3
- Результат: 90

Жду ваши решения в комментариях! ✍️

Бесплатный курс по Deep Learning от MIT 🤓

Что там внутри?
🔥 Актуальная программа на 2025 год. С лекциями про LLM, генеративки, компьютерное зрение и вот это всё.
🎥 Все лекции на YouTube. Полный цикл, от основ до больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ.
👨‍💻 Практика на GitHub. Три жирные лабы (генерация музыки, распознавание лиц, файнтюн LLM), которые запускаются в Google Colab.

Короче, это полный, структурированный и актуальный набор материалов для самостоятельного изучения глубокого обучения от одного из ведущих технических вузов мира. Надо брать.

👉🏻 Ссылки:
Официальный сайт: introtodeeplearning.com
Код и лабы на GitHub: MITDeepLearning/introtodeeplearning

Одна строчка кода, которая выдаёт в тебе новичка (или застрявшего в прошлом)

Серьезно, когда в следующий раз увижу в чужом коде for i in range(len(...)):, у меня глаз начнет дёргаться 🤨

Это не просто громоздко и неэффективно. Это маркер, который кричит: "Я мыслю как на Java/C, а не как на Python!". На одном из курсов, где я преподаю, во всех учебных материала так! 🤦‍♂️

Есть же элегантный, читаемый и просто правильный способ — enumerate().

Вот вам гайд, где всё по полочкам:
- Почему range(len()) — это кринж и антипаттерн.
- Как enumerate() делает код чище и понятнее.
- Про аргумент start, чтобы не писать i + 1.
- Про ошибку, из-за которой можно часами отлаживать код.
- И когда enumerate() наоборот не нужен.

🫱🏻 Читаем 🫲🏻