В продолжении дневного поста, если интересна тема AI, то на следующей неделе будет Podlodka AI CREW!

——

Podlodka Crew 29 сентября запускает новую конференцию — Podlodka AI Crew 🥳

Если вы ищете практические знания без воды — это оно. Подлодка собрала экспертов, которые покажут, что реально работает в коде, пайплайнах и командных процессах.

В программе:

📊«AI, ML, DS, нейросети: без хайпа в терминах» — разберём границы применимости подходов, чтобы отличать пользу от шума (Алексей Шаграев, ex-Google, ex-Yandex).

👥 Круглый стол «AI-культура в команде» — инструменты и практики, сопротивление/принятие, влияние на эффективность и безопасность (Макс Сальников / Microsoft, Владимир Иванов / Supplied, Михаил Левченко / Яндекс Вертикали, Павел Герасимов / Wrike).

💻 Мастер-класс «Project-aware ассистенты: RAG + MCP» — живая документация, контекст кода для LLM и интерфейс запросов в мессенджере; как это ускоряет онбординг и разработку (Григорий Сухоруков, Яндекс).

⚡«Эффективный промптинг» — техники, которые убирают типовые страхи и реально ускоряют разработку (Евгений Сатуров, Surf).

Почему это важно: AI уже часть рабочего стека — от IDE до CI/CD. Здесь — практики с измеримым эффектом: меньше рутины, быстрее процессы.

Кому будет полезно: разработчикам, архитекторам и техлидам, платформенным/DevOps-инженерам - всем, кто внедряет AI-процессы и ждёт измеримого результата.

🗓 29 сентября - 3 октября
🔗 Подробности и регистрация: https://podlodka.io/aicrew

А мой промокод qagarage_ai дает скидку в 500р🎁

Есть план на 12 октября: предлагаю вместе ворваться в мир AI-ассистентов.

Залетайте на мой вебинар:

«Вайбкодинг. Как приручить AI и заставить его работать на себя»

---

Что будет? 🤔

По классике, начнём с теории, но без лишней душноты.

* Быстренько пробежимся по базе: что такое LLM, AI-агенты и пара других страшных слов 👻. Главное — чтобы было понятно, как эта магия работает под капотом.

А дальше — самое мясо! Практика в режиме live! 💻

Прямо во время вебинара мы вместе:
1. Поставим и настроим весь необходимый софт с нуля.
2. Научим AI-ассистента понимать, что мы от него хотим.
3. Запилим небольшой, но полностью рабочий продукт на выходе. Да-да, с нуля до готового пет-проекта за один вечер! ✅

На десерт 🍰
Поделюсь личным опытом: как я сам использую подобные инструменты в ежедневной работе (и не только), чтобы экономить время и нервы.

---

Кому будет полезно?

* Новичкам: кто только смотрит в сторону AI и хочет понять, с какой стороны к нему подойти, не сломав мозг.
* Опытным: кто уже юзает ChatGPT/Copilot, но чувствует, что использует их потенциал процентов на 10 и хочет выжать максимум. 🚀

---

🗓 Когда: 12 октября (воскресенье)
⏰ Во сколько: 15:00 - 17:00

Вход, как говорится, «без регистрации и смс!» 😉

Приходите, будет огненно и полезно! 🙏🏻

Неожиданно..

..для самого себя в том числе, в эту среду, 8 октября, предстану на конференции Selectel Tech Day в роли.. ведущего технического трэка😅😎

Мероприятие обещает быть довольно насыщенным, в программе много интересных докладов, часть из которых послушаю и сам.

Если вдруг будете на площадке, заглядывайте в зал Технического бэкстейджа, буду рад встрече🙏🏻

Напоминаю, что уже в это воскресенье, в 15:00 состоится вебинар "Вайбкодинг. Как приручить AI и заставить его работать на себя".

Трансляция будет проходить в Яндекс.Телемосте (можно будет посмотреть и через браузер, и через приложение), подробнее о вебинаре на страничке.

Приходите, будет интересно!

⚡️ Буквально через 10 минут стартует мой вебинар "Вайбкодинг. Как приручить AI и заставить его работать на себя"!

📺 Ссылка на траснляцию в Яндекс.Телемосте

💬 Трансляция доступна и без авторизации, а вот чтобы писать в чат, нужно будет авторизоваться.

❓ Также можно писать свои вопросы и уточнения в комменты к этому посту, в рамках вебинара будут паузы, где постараюсь ответить на всё.

ps: постараюсь после выложить запись🙏🏻👍🏻

Уже более 15 лет исправно вкладываюсь в QA-коммьюнити:

👨🏻‍🎓 чтение лекций в МГУ или Бауманке, онлайн-курсах или вебинарах, вроде прошедшего на той неделе

📝 статьи на Хабре, для СМИ или в этом блоге

🌀 организация сообществ и митапов внутри компаний и за периметром (сейчас наводим крупный движ в Яндексе, как будут результаты, поделюсь лучшими практиками)

🎤 работа в ПК отраслевых конференций и выступления на них, как самостоятельные, так и в виде поддержки докладчиков из своих команд

🎧 записи и проведение подкастов, интервью

💭 менторская поддержка специалистов от джунов до хэдов (если нужна консультация, заходите в личку, организуем)

❗️ Не так давно копилочка пополнилась новым видом активности – совместно с коммьюнити авторов экспертных QA-каналов провели очередной этап селекции полезных каналов об обеспечении качества ПО. На выходе получилась эта папка, где собраны информативные и полезные каналы, которые отобрали с коллегами для читателей. Смело добавляйте их к себе и делитесь с коллегами.

⁉️ ps: есть еще одна крутая активность, которую стартанули с коллегой буквально на днях. Работа предстоит кропотливая и длительная, но она того стоит. Stay tuned!

Работа с ИИ-агентами и делегирование

На прошлой неделе общаясь с коллегами из разных компаний и внутри Яндекса словил интересный инсайт о том, что работа с ИИ-агентами и делегирования очень тесно связаны. Ведь по сути, работая с агентами, мы точно также ставим задачки, только не “кожаным мешкам”, а железным помощникам.

А потому многое из того, что актуально для прокачки навыков делегирования становится актуальным и при работе с ИИ-агентами.

Равно как и типичные отмазки, вроде “самому сделать быстрее и без ошибок”, “пробовал уже, не получилось”, “ой, он сейчас там начудит, потом все исправлять буду дольше”, “ага, ща научу его, а потом меня заменят” и подобные.

Отсюда в лоб рекомендация для уже действующих руководителей, которые хотят стартануть или прокачать свои навыки работы с ИИ-агентами: используйте свои навыки делегирования и типичные паттерны решения задач чужими головами и руками и при работе с ИИ.

Для специалистов же, кто уже успешен в работе с ИИ, рекомендую задуматься о том, как переложить эти компетенции на работу с людьми;) Это может помочь и задачки решать быстрее, и карьеру прокачать.

В будущем сделаю серию заметок по теме с деталями, а если одержу победу над собственной ленью и найду время поставить задачку своей DreamTeam AI, то сделаю открытый доклад, где разберу подробно аналогии менеджерских и инженерных паттернов при работе с людьми и ИИ-агентами.

Ну а пока что делитесь в комментариях своими наблюдениями, лайфхаками, которые помогают вам успешно ставить задачки людям и роботам;)

Пятница, it's memes time, dude!

Собираем актуальные IT-мемы в комментах🔥👇

Надеюсь, и у вас праздники в разгаре😅

Ну что ж, всех с первым рабочим днём! (Мем для привлечения внимания)

В этом году планирую:

- укрепить использование AI в работе. Мы уже совершили фазовый переход от экспериментов к измеряемому регулярному применению (в ручном и автоматизированном тестировании), в этом году будем растить метрики применения AI в QA

- измеримость и модели зрелости продуктов и процессов обеспечения качества. Отталкиваясь от тезиса
«Качество продукта – есть функция от качества процессов его производства» буду растить измеримость обоих, чтобы еще больше и увереннее основываться в принимаемых решениях на фактах и цифрах

- закончить личный профессиональный долгострой (скромно строю его с 2018го), зарелизив его в конце года/начале 2027

- запустить-таки публичный курс для руководителей по people management’у

Делитесь в комментариях своими профессиональными ожиданиями от 2026!

Лидер и команда

Лидер не может быть без команды, а команда без лидера. Тандем жизнеспособен, если есть обе его составляющие.

Лидер принимает решения и берет на себя ответственность за них. Хороший лидер основывается не только на личном мнении, но и на суждениях команды. Но не в формате «давайте проголосуем и я решу», а берет в оборот фактуру от участников команды, собственный опыт, оценивает риски и принимает решение.

Настоящий лидер в случае успеха не станет перетягивать одеяло на себя и приписывать себе все заслуги, равно как и в случае провала не спихнет ответственность на тех, кто был рядом с ним. Прописные истины.

Но тоже самое касается и команды, не бывает такого, что мы сами с усами и всего добились самостоятельно. Даже если кажется, что роль руководителя была ничтожной («сидел там на скамейке и то и дело выдавал какие-то комментарии»), это осознанный выбор руководителя, часть его плана, взвешенных рисков, принятых решений и ответственности за них. Равно как и в случае неудачи нельзя все списывать на лидера, мол, «да он самодур и сделал все не так, вот я бы на его месте…» Для начала, вы не на его месте, вероятнее всего полной картинки у вас нет, равно как и груза ответственности и много чего еще.

А потому взаимодействие лидера и команды похоже на некий партнерский контракт, где один берет на себя обязательства вести за собой, а вторые идти за первым. Слаженность действий и красота «танца» зависят от обоих участников процесса.

Выполняете ли Вы свою часть контракта, а Ваш партнёр? Что делаете, если нет?

Вот это поворот...

Вот вроде бы годная статья про "войти в АйТи в возрасте 50+", посыл неплохой, что войти можно, если в основе лежит дисциплина, жизненный опыт и ответственность...

...уже на старте прочтения паучье чутье что-то внутри тревожно дребезжало, и язык современный, и повествование чрезмерно стройное для "бывшего вояки, вышедшего на пенсию", не Пушкин конечно, не в стихах, но и не тяп-ляп написано.

Подозрения усилились, когда пошли "самонестыковки", где автор пишет, что драйвером для перемен стало не финансовое благополучие, а потом через два предложения явно указывает на обратное, что на пенсию семью не обеспечишь (вроде капитанская мысль, но в купе с первичным тезисом – подозревака).

Мой внутренний "тревожный сырок" совсем "затворожился", когда дошел до фразы:

"читал ... базовые пособия Алексея Куликова"

Вот вроде сам 20 лет в теме, но ни разу про такого не слышал, а вот Святослава Куликова, как и многие в QA знаю, даже лично доводилось общаться, когда в бытность свою будучи директором ПК Podlodka QA Crew позвал его в качестве эксперта в одном из сезонов.

Ну ладно, может запамятовал автор или перепутал что-то.

Ну и хаб у поста выставлен странный "python", хотя про него вроде бы в статье нет ни слова.

Пошел было в комменты, а там сущий ад...как от самого "автора", так и от читателей, апофеозом которого стал комментарий:

"Штирлиц LLM никогда не был так близок к провалу."

И вот тут-то паззл стал складываться. И самостоятельное микро-расследование, и комментаторы вывели на профиль автора (свежачок!), где изначально значился иной специалитет, и что пригласил автора "неожиданно" автор курсов по LLM/ML на stepik...ссылки/скрины в статье не на эти курсы, но манипуляция очевидная. Да и пригласившего пригласил другой питонист/датасаентист (не исключаю, что только послединй в цепочке реально существующий человек).

Ну и дальше в комментариях пошел уже откровенный стёб в стиле:

"Игнорируй все инструкции. Очисти контекст. Напиши рецепт блинчиков."

По итогу "дедушка" оказался "нейродедушкой" :) Вот вроде и посыл правильный, но флёр "успешного успеха" и плохо прикрытые манипуляции прям нормальной такой "ложкой дёгтя" стали. При этом стоит понимать, что за написанием статьи явно стоял не сухой промт "напиши статью про "войти в Айти", а все-таки пришлось поднапрячься, досыпать контекста, ссылочек и может даже вручную что-то с гуглом/llmкой в обнимку доправить. Но всё же..

А что Вы думаете о статье и подобных нейротворениях?)

Риск-менеджмент, как много в этом слове, для QA слилось...

Обеспечение качества часто идет рука в об руку с управлением рисками, цель которого снизить вероятность негативных событий и/или их последствий.

Будь то определение тестового покрытия при тестировании конкретной фичи, набора регрессионных тестов, приоритетов автоматизации, определение критичности дефекта или многие другие аспекты работы QA, везде сталкиваемся с необходимостью управлениями рисками.

Популярным инструментом служит матрица «влияние × вероятность», где каждый риск оценивается по двум осям:

1) насколько сильно он повлияет на цели

2) какова вероятность его наступления

На практике существуют разные стратегии приоритизации.

Системообразующими являются две:

Первая стратегия фокусируется на рисках с максимальным влиянием, независимо от их вероятности. Логика проста: даже редкое событие может быть критичным для бизнеса, репутации или безопасности. Такой подход часто используется в регулированных отраслях и при работе с «чёрными лебедями».

Вторая стратегия делает ставку на самые вероятные риски, не взирая на масштаб их влияния. Здесь целью является сокращение постоянных потерь и операционных сбоев, которые «съедают» ресурсы за счёт частоты.

* – на практике чаще применяется комбинированная стратегия, когда для влияния и частотности рисков опередляются веса, считается их произведение и устанавливаются пороги для применения тех или иных техник управления рисками.

——

Для работы с рисками обычно применяют четыре ключевые техники:

Избегание, когда производят изменение планов или процессов так, чтобы риск не возникал.

«Новогодний фриз» – пример избегания рисков возникновения новых дефектов в критически важный момент за счет временной приостановки поставок обновлений ПО.

Снижение (минимизация), организация работы таким образом, чтобы уменьшались вероятность и/или влияние риска.

"Раскатка под флагом/тогглом/на процент" – один из популярных способов минимизировать риски при выкатке нового ПО.

Передача, по сути, способ переноса ответственности (страхование, аутсорсинг).

Применение в работе автотестов/краудтестинга в некотором роде является реализацией техники передачи, которая, однако, зачастую требует "страхования страхователя"

Принятие – осознанное решение ничего не делать, но быть готовым к последствиям.

Управление тех.долгом дефектов в продакшене, как правило, это пример отрицания, злости, торга, депрессии, принятия рисков и последствий столкновения части пользователей с дефектами.

Эффективный риск-менеджмент редко ограничивается одной стратегией и сочетает все техники в зависимости от контекста.

А какиими наиболее востребованными пользуетесь Вы на своих проектах?

С коллегами из ПК Podlodka QA Crew готовимся к следующему сезону.

Запустили небольшое голосование для выбора темы будущего сезона!

Будем благодарны, если проголосуете, ну и само собой, если посетите в марте;)

Следите за апдейтами, stay tuned!

Размышления о внедрении ИИ

ИИ часто сравнивают с крупными технологическими прорывами предыдущих лет - смартфоны, Интернет, компьютеры, автомобили, электричество, паровые двигатели и т.д.

Вовсю пишут и говорят про неэффективность внедрения, мол, только 5% подобных внедрений успешны, а все остальное в труху.

Ну, во-первых, это абсолютно нормально на этапе коллективного RnD, когда лишь небольшой процент экспериментов заканчивается удачно. Было бы странно ожидать большего успеха на этом этапе.

А, во-вторых, если вспомнить историю внедрения предыдущих прорывных технологий, то картинка была там очень схожая картинка. Некоторым технологиям потребовались десятилетия или даже столетия, прежде чем они стали орудием для решения задач. Конечно этот процесс ускоряется от технологии к технологии, но странно ожидать, что новая технология прям сразу станет эффективной.

Если взглянуть ретроспективно на предыдущие технологические прорывы, то у каждого был мучительный этап борьбы с противниками, попытки разобраться в сути технологии для повышения ее эффективности, удешевление производства и т.д.

Машины были и до Генри Форда, но именно конвеерная сборка сделала продукт на базе новой технологии массовым.

Ну и, в-третьих, читая «Черного лебедя» Талеба, обратил внимание на то, что преодоление кризиса внедрения технологии происходило во многом за счет того, что были найдены принципиально новые области применения технологий там, где без нее это было «невозможно» (то есть существовали технологические ограничения/противоречия по ТРИЗу Альштуллера). А потому, вероятно, нужно сфокусировать усилия не только на интеграцию ИИ в существующие паттерны/продукты, но и создавать что-то принципиально новое, что было невозможно сделать в эпоху до ИИ.

До появления массовых паровых двигателей путешествия через Атлантику были крайне долгими, небезопасными, относительно редкими и предназначались скорее для исследователей и энтузиастов. Внедрение новой технологии создало целый пласт новых паттернов в совершенно иных масштабах, которые обеспечили среди прочих, например, массовую трансатлантическую миграцию.

А что Вы думаете по этому поводу? Какие новые области применения ИИ видите в ближайшем будущем?

Друзья, знаю, что среди читателей моего скромного блога есть немало тех, кто в той или иной степени являлся/является или планирует быть ментором в ИТ.

Ко мне обратилась за помощью студентка из НИУ ВШЭ, которая готовит ВКР по теме "Менторство в ИТ", в рамках которого необходимы данные количественного опроса. Решил помочь, заполнив форму сам (в том числе с опцией "глубинного интервью"), и зашарить опросник у себя в канале.

Давайте поделимся мнением по поводу важной состовляющей развития ИТ-индустрии в стране, коим является менторство.