Хорошо ли вы разбираетесь в Python?
В Академии Selectel есть небольшой тест на владение синтаксисом Python. Он позволит оценить свои знания и отыскать пробелы. Вопросы подобраны для тех, кто уже не пугается None, но продолжает разбираться, что происходит «под капотом». Бонусом — подборка полезных материалов для изучения Python!
Парадигмы программирования заложенные в протоколы с обязательным исполнением.
Как в нашей народной, старой и доброй — эталонной сетевой модели OSI.
Все что нам надо по сути для успешного успеха, просто взять и заложить парадигмы программирования в обязательное условие к исполнению.
Закладывается экспертный орган, который разрабатывает обязательное внедрение Парадигмы. Закладывается стандарт. Пример — протокол IPv6. Плавный переход.
Мал по малу стандарт получает настоящий знак качества, и через десять лет, — те кто не пишут код в рамках модели, не получают «значок», и в итоге не попадают в магазин андройд или яблока. Точка. Ваше ПО мертво само сабой. И рынок цел и хомяки довольны.
Пример: Возвращаясь к модели OSI, где чисто гипотетически — создаем надстройку для производителей ПО, Операционных Систем и Железа.
Чисто иллюзорно представим:
на восьмой уровень прописываем достаточные и необходимые правила(Парадигмы) и способы взаимодействия конечного кода — для слоя ОС;
а на девятый уровень например выделяем основу для протоколов взаимодействия конечного пользовательского ПО в самом широком смысле. То есть Парадигмы для конечного слоя ПО, который общается с юзером и ОС.
В итоге с определенной долей вероятности, со временем, ваше ПО, ваша ОС или ваша Железка, — просто не попадет ни на рынок связи, не на военный рынок и не на потребительский рынок с рынком бизнесса. Ибо не будет соотвествовать стандартам качества. Simple.
Фича ради фичи
Как легко потерять смысл разработки, добавляя “полезности”
Сделаем ещё кнопку, она “точно нужна”
Добавим фильтр, и сортировку, и модалку, ну мало ли
Вот бы выгрузку в Excel, и график, и пуши!
…Проект набирает скорость. Только куда?
В чём проблема?
Когда цель — просто сделать больше фичей, а не решить конкретную задачу, продукт начинает разваливаться: интерфейс пухнет, команда тонет в «хотелках», релизы идут в спешке, а люди - даже не замечают большинство этих «удобств»
Парадокс: чем больше фич, тем хуже продукт
Потому что он уже не про ценность, а про “галочки” и “давайте сделаем ещё”.
У фичи должен быть KPI, надо ставить вопрос «а что изменится от нее?». Также их надо подчищать, если старые не используются: «больше ≠ лучше»
Хороший пример: есть множество платных плагинов для Notion, в которых тонна функций. Но пользователям часто нужна была именно интеграция с Гугл таблицами, они не хотели переплачивать за другие возможности плагина.
Один парень заметил это, и сделал элементарный плагин для интеграции Notion с Google Sheets, на чем начал зарабатывать хорошие деньги.
Людям не нужно «все и сразу», им нужна качественная точечная фича
Я пишу о таких штуках в Telegram-канале Техдир на пальцах — без кода и заумных слов. Только реальные кейсы, честные мысли и решения, которые работают.
Evolution free tier — ежемесячный объем облачных ресурсов, за которые не нужно платить 🙌
❓ Что за инструмент? Evolution free tier позволяет бесплатно использовать ресурсы платформы Cloud.ru Evolution. С free tier доступны виртуальные машины, объектное хранилище S3 и ресурсы для запуска контейнеров.
🖥 Особенности и преимущества. Во free tier вам доступны три сервиса:
Evolution Compute — виртуальная машина в следующей конфигурации: 2 vCPU (Intel Gold 6248R, 3 ГГц), 4 ГБ RAM (DDR4), 30 ГБ дискового пространства (SSD NVMe) и безлимитный исходящий трафик.
Evolution Object Storage — объектное хранилище S3 с ежемесячным объемом бесплатных ресурсов: 15 ГБ хранилища, 100 000 операций PUT, POST, LIST, миллион операций GET, HEAD и 10 ТБ исходящего трафика.
Evolution Container Apps — сервис для разработки и запуска контейнеров. В месяц доступны: 120 vCPU × час и 480 ГБ RAM × час.
Чтобы начать работу, достаточно выбрать готовый образ и приобрести публичный IP.
✍️ Где, как и для чего использовать. Evolution free tier подойдет для тестирования облачных сервисов и разработки небольших проектов: менеджера паролей, telegram-бота, сайта для личного блога или портфолио. Еще можно развернуть облачное хранилище для фото, видео и документов. Или развернуть собственный игровой сервер в Minecraft ⛏️
А чтобы быстрее запустить проект, используйте нашего нового AI-помощника Клаудию. Он подберет конфигурацию виртуальной машины, развернет ее, создаст SSH и виджеты мониторинга, настроит алертинг за вас.
Чтобы погрузиться в детали, читайте статью про сценарии использования Evolution free tier. В ней мы рассказали об опыте тех, кто уже запустил свой сайт, сделал учебный проект, начал тестировать гипотезы с бесплатными ресурсами облака.
Человек-комбайн
Почему зависимость от одного специалиста может утопить всю команду. Выглядит как супергерой. На деле — одиночка, от которого зависит всё.
Это «человек-комбайн». Его любят, на него надеются, он незаменим. До тех пор, пока всё не рухнет.
Первый этап
Команда обращается за всем именно к нему: помощь, проверка, советы. Он — живая документация и мозг проекта.
Для бизнеса всё выглядит отлично: «три в одном, да ещё и без лишних затрат».
Второй этап
Постепенно «комбайн» устаёт: таски неинтересные, общения слишком много, помощи просят постоянно.
Он начинает раздражаться, отказывать, “зависимые” замыкаются. Процессы начинают проседать — но пока это незаметно сверху.
Третий этап
Бизнес не замечает проблему, а специалист уже морально ушёл. Проходит немного времени, и вот он увольняется. И…
Судный день
Без него — никто не знает, как деплоить, где что лежит, как починить баг.
Документации нет, у разработчиков паника.
Прод падает. Клиенты жалуются. Команда — в ступоре.
Восстановление занимает недели. А иногда — проект просто не поднимается.
Как не угодить в ловушку?
Раздавайте ответственность. Не сливайте всё на одного “самого умного”. Растите дублирующих специалистов. Пишите документацию. Один супермен — это риск, а не преимущество.
Коромысло с одним ведром — всегда перевесит в одну сторону.
Я пишу о таких штуках в Telegram-канале Техдир на пальцах — без кода и заумных слов. Только реальные кейсы, честные мысли и решения, которые работают.
Repeater - планировщик для анализа данных, упрощенный Apache Airflow.
Repeater запускает задачи по расписанию. Задачи - последовательности консольных программ - описываются в toml-файлах. Запуски отображаются в веб-интерфейсе.
Пример задачи - запуск скриптов wiki_stats.py и wiki_pageviews.py импорта верхнеуровневой статистики Википедии в локальную базу.
title = "wiki"
cron = "0 55 * * * *"
[[tasks]]
name = "wiki_stats"
cmd = "python3 ./examples/wiki_stats.py"
[[tasks]]
name = "wiki_pageviews"
cmd = "python3 ./examples/wiki_pageviews.py --end_date={{.scheduled_dt}}"Бэкэнд написан на Go. Команды ниже запустят Докер-контейнер с сервисом и окружение для примеров:
- Repeater http://localhost:8080 - планировщик
- ClickHouse http://localhost:8123 и http://localhost:9000 - база данных
- ch-ui http://localhost:8001 - веб-интерфейс к базе данных
- Streamlit http://localhost:8002 - дашборды
git clone https://github.com/andrewbrdk/Repeater
cd Repeater
docker compose up --buildВ примерах импорт количества просмотров страниц Википедии, курса биткоина, статистики репозитория Линукса на Гитхабе. Графики в Streamlit http://localhost:8002 .
Интересны применения проекта. Попробуйте! Впечатления пишите в комментариях. Спасибо!
Репозиторий: https://github.com/andrewbrdk/Repeater
Привет, Хабр. Подготовили подборку бесплатных открытых уроков от Otus, которые пройдут на этой неделе по вечерам. Опытные практики проводят вебинары в живом формате, что позволит не только освоить новые знания, но и задать вопросы экспертам. Регистрируйтесь и присоединяйтесь!
7 июля, понедельник:
8 июля, вторник:
9 июля, среда:
10 июля, четверг:
14 июля, понедельник:
Расписание всех открытых уроков уже доступно в календаре мероприятий. Выбирайте темы, которые вам интересны, и подключайтесь онлайн.
О систематизации регламента в прикладном программировании.
Всем привет! Хабр, — ты лучший.
В соседних темах о вечном споре между ООП школой и ФП школой у меня родилась идея создать по настоящему регламентирующий орган, который бы навел порядок в этом «борделе».
Пусть на основе IETF, будь-то на основе ISO, не важно. И вот спустя некоторое время, я читаю о очередной заголовок последней конференции C++, которая оказывается проходит под флагом того самого уважаемого института (организации) ISO. Казалось бы, чего еще тебе надо Сергей, и чем ты так не доволен?…
Вот только это все «фуфло» и сколько бы вы там не встречались, ни одна из вышеупомянутых организаций не осуществила никакого видимого прорыва в главных двух проблемах конечного ПО — это дыры и согласованость. Согласованость это наиважнейшая проблема взаимодействия между вендорами железа, вендорами ОС и собственно вендорами ПО. Такая согласованость, которая реализовано в глубоко и много любимом мной и родной для меня сферой связи. Да-да, я снова врываюсь к вам с моей «писяной торбой» — это сетевая эталонная модель OSI. Это пример на который вы, сильные мира сего в сфере программирования, могли бы и опереться, взять на карандаш, так сказать.
Здесь все строго формализировано. Да вы можете играться как хотите в своей песочнице, но за рамки определенных и прописанных в ПРОТОКОЛАХ правил вы выйте не сможете. Таким образом организуется БАЗОВЫЙ ПОРЯДОК.
И вот вопрос. Вот вы встречаетесь на этих конференциях, опять-таки под эгидой многоуважаемых организаций, но где протоколы?
Вот поэтому это все и «фуфло» эти ваши конференции. Вы там решаете какие-то текущие проблемы, разрабатываете какие-то очередные костыли, вместо того чтобы заложить уже один раз твердый фундамент взаимодействия между вендорами ПО, ОС и железа.
PS: да я понимаю, что кое-кому или даже кое-каким организациям это выгодно — держать все в таком виде в каком оно есть. Ведь всегда можно использовать дыру заложенную в железке или в святом С (на котором написаны ОС), а те чудики что там парятся над всей этой протухшей надстройкой (конечные программисты ООП и ФП) — пусть они заботятся об уязвимостях нулевого дня, о побеге памяти и прочей лабуде. А хомяки что? Хомяки сожрут, подавятся и отрыгнут, им не привыкать (еще и заплатят за ПО, за ОС, и саму железку). Да для бизнеса все стараются, а то что я обычный пользователь все это терплю, теряю бабки, нервы и прочеее — по пофигу (плебс).
Сделайте уже на основе примера сетевой эталонной модели Восьмой уровень — где будут формализованы основные точки поведения вендоров.
PPS: И да ребята, я могу в чем-то заблуждаться, поэтому вы все вольные меня поправить, открыть глаза мне…
Ура, и доброго дня всем!
Запускайте контейнерные приложения в облаке с Evolution Container Apps 💭
❓ Что за сервис? Evolution Container Apps позволяет запускать контейнерные приложения в облаке, причем для этого не нужно разбираться в Kubernetes или развертывать виртуальные машины. Запуск проиcходит на базе Docker-образов.
🖥 Особенности и преимущества. Возможности сервиса применимы для любого стека — контейнеры могут использовать любую среду выполнения и любой язык программирования. В зависимости от нагрузки экземпляры контейнеров создаются или удаляются автоматически. Не нужно настраивать кластеры Kubernetes: достаточно загрузить Docker-образы в реестр и создать контейнеры в личном кабинете. А еще у Evolution Container Apps есть free tier: ежемесячный объем бесплатных ресурсов — 480 ГБ RAM и 120 vCPU, запускать небольшие приложения можно без оплаты.
👨💻 Кому будет полезно. Всем, кто использует Docker и хочет облегчить развертывание и масштабирование:
Разработчикам и DevOps-инженерам, чтобы быстро тестировать и запускать приложения.
Небольшим компаниям и стартапам, которые хотят сэкономить на инфраструктуре и попробовать бесплатные возможности Evolution Container Apps.
Большим проектам с микросервисной архитектурой, чтобы облегчить оркестрацию, развертывание сложных приложений за счет контейнеров sidecar и init.
Хотите узнать больше о сервисе? Смотрите запись доклада с GoCloud 2025, где мы рассказали, как сохранить данные в S3 при работе с Evolution Container Apps. А еще сохраняйте пошаговый туториал, как запустить облачное приложение с Evolution Container Apps, без Kubernetes и развертывания ВМ.
Хотите стать мастером регулярных выражений?
Тогда новый бесплатный курс — для вас!
Кто-то боится регулярных выражений, а потому избегает их. Кто-то пользуется этим инструментом и решает с его помощью сложные задачи. Мы подумали, что хорошо бы собрать полезные статьи по этой теме в одном месте и помочь читателям избавиться от «регекспофобии». Ну или, наоборот, усугубить ее — тут уж как получится.
В курсе разберем не только базовый синтаксис, но и осветим темы посложнее. Посмотрим даже, как можно комментировать регулярки в движках, которые не поддерживают такую функциональность. Уделим особое внимание работе с кириллицей. Все разбираем на примерах.
После изучения материалов вы сможете:
моментально извлекать данные из гигабайтов текста;
валидировать формы любой сложности;
правильно обрабатывать тексты на русском (никаких сломанных \b);
решать сложные задачи с помощью lookarounds и именованных групп;
повысить свой уровень в работе со скриптами и редакторами.
Все материалы бесплатные. Не требуется даже регистрация.
Совершенный assert() для всех языков программирования
...как ни смешно, но пострадали стоматологи: стало меньше зубовного скрежета!
Когда C/C++ разработчики переключаются на другие языки, им очень не хватает привычного механизма assert()/NDEBUG. Он, в некотором смысле, позволяет получить "идеальный" метод управления Debug/Release конфигурациями:
Как вы правильно поняли, в Release конфигурации строки кода между #ifndef NDEBUG и #endif полностью исчезают, и мы получаем идеальный билд. Но идентичного результата можно добиться и с помощью комментариев... (здесь должна была быть картинка, но вставить не получается)
Гмм.. Значит будет лишь краткий конспект статьи.
ОК, как ни странно, но это правда: я создал утилиту DebRel, полезную ВСЕМ языкам программирования! Комментарии специального вида (D0 - D9 и R0 - R9) позволяют минимальными усилиями добиться "идеального" управления Debug/Release конфигурациями:
Debug конфигурация дает нам всю необходимую диагностику! С различной глубиной.
В Release конфигурации нет никаких следов Debug-а! Ни байта.
А именно:
Конфигурация RN отменяет все остальные. Релиз -- эгоист!
Конфигурация DN оставляет лишь строки от D0 до DN. Вы задаете глубину отладки.
В общем, сразу читайте https://ders.by/arch/debrel/debrel.html Там есть подробности, исходники и сам debrel.exe.
Доступен репозиторий Project Ideas and Resources с десятками пет-проектов для реализации, где разработчики собрали огромное пошаговое руководство к наработке железных навыков программирования. Ресурс предоставляет бесплатный доступ к проектам разного уровня сложности: от простого шахматного приложения до полноценного клона Airbnb. Есть пошаговое руководство для реализации каждого проекта на самых популярных языках программирования: Java, Python, JS, C#, а также ссылки на теоретические выкладки, книги и видео по различным темам программирования.
🔺Пример MCP для Gemini CLI
Ковыряюсь с Gemini CLI, консольным кодовым агентом, который на днях вышел. Накидал пример, как расширить его функционал при помощи MCP сервера.
my_mcp.py
from openai import OpenAI
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import base64
import os
client = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])
mcp = FastMCP("openai-image-generator")
@mcp.tool(description="Generate an image with OpenAI Images API")
def generate_image(
prompt: str,
size: str = "1024x1024", # "1024x1536", "1536x1024", "1024x1024"
quality: str = "high", # 'low', 'medium', 'high'
background: str = "transparent"
) -> str:
"""Return a file path to the generated image."""
response = client.images.generate(
model="gpt-image-1",
prompt=prompt,
size=size,
quality=quality,
output_format="png",
user="test_user",
moderation="low",
background=background,
n=1)
image_base64 = response.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
file_name = f"gen_image.png"
file_path = os.path.join(os.getcwd(), file_name)
with open(file_path, "wb") as f:
f.write(image_bytes)
return file_path
if __name__ == "__main__":
mcp.run()Тут вызывается API для генерации изображения, ключ берется из переменных окружения, картинка сохраняется на диск. И прописываем путь до файлика в settings.json Gemini:
{
"mcpServers": {
"openai-image-generator": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/my_mcp.py"
],
"env":
"OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
}
}
}
}Если теперь просить сгенерить лого для своего репозитория, то Gemini составит релевантный промпт по репе, вызовает этот метод и по желанию обновит Readme проекта, добавив в него картинку.
Смысл тут в том, что так можно подключить любой вызов вашего внешнего инструмента.
В целом же есть куча готовых серверов, можно легко подключить GitHub для создания агентом пулл-реквеста или RAG на своих файлах. Хороший список есть в официальной репе разработчиков MCP протокола.
Вайб-кодинг это TDD в блестящей обёртке и с хорошим пиаром. Change my mind.
И в этом очень-очень много иронии. Давайте прямо: за дцать лет TDD не стал ни стандартом де факто, ни даже общепризнанной хорошей практикой. Если оценим комментарии к местным статьям про TDD, то они скорее всего будут негативными. Даже саму необходимость юнит-тестов постоянно подвергают критике.
Дцать лет апологеты пытаются продвинуть TDD под предлогом улучшения надежности систем и снижения количества дефектов. И дцать лет их полоскают.
Но тут приходит Андрей Карпатый (разработчик ИИ, научно-технический просветитель, ныне больше с креном в инфоцыганство) и говорит страшную вещь. А давайте детально опишем поведение юнита со всеми корнеркейсами и скормим нейронке. А когда нейронка выдаст не совсем то - уточним описание. И так по кругу, пока результат не станет идеальным.
И все такие: ВАУ!!!111 10 ИЗ 10, ГОСПОДИ, 10 ИЗ 10!1
Внезапно оказалось, что если продумать спецификацию, то кодинг - дело техники. А если еще обмазать тестами, то надежность будет железобетонная. И чем детальнее спека, тем лучше результат. Кто бы мог подумать! Хотя погодите-ка...
МойОфис Frontend&UX Talks уже начался!
Самое время смотреть и задавать вопросы спикерам в чате митапа!
Митап посвящен главным вызовам и проблемам в сложных интерфейсах. Спикеры расскажут о самых разных аспектах фротенда в 2025 году: от айтрекинга и других методов исследований до реактивного программирования и СSS-спецификаций.
Сам митап разделен на две категории: JavaScript и UX. В каждой из них, помимо наших специалистов, есть ребята и из других компаний: Лаборатория Касперского, Контур, Alpha Research Center. Всего на встрече будет семь докладов – их расписание можно посмотреть здесь.
Смотрите митап прямо здесь:
Также трансляцию можно смотреть на Youtube и ВК.
Заинтересовало? Тогда скорее переходите в чат митапа. Здесь можно задать вопросы спикерам, и получить раньше остальных доступ к записи выступлений :)
Глубокий спец vs Фулстек. Я наверное никогда не устану говорить об этой теме, потому что для меня фулстек это нормальное состояние разработчика, в смысле легко достижимое, а не история про то что это обязательно плохой спец во всем. Более того, для меня норма, когда разработчик:
- Может в бек в несколько языков
- Может во фронт
- Умеет и настраивает пайпланый от Docker Compose до Github Actions
- Может сетапить и настраивать облака
(дисклеймер: речь не о том, что таким должен быть каждый, а что это не рокет сайнс все это уметь на хорошем уровне, достаточным чтобы классно делать проекты)
Что обычно имеют ввиду под глубоким спецом? Что человек прямо досканально знает все, быстро дебажит, создает качественный и поддерживаемый код (это ведь подразумевается?).
Знает ли досконально все? Вообще не факт, а скорее всего нет. От того что человек занимается только чем-то одним, не означает что он сидит и как не в себя копает во внутрь по этой теме. Как правило я вижу другую картину, если делать долго и упорно одно и тоже, то в какой-то момент это все делается на автомате, а дальше человек просто останавливается в развитии (соседний фреймворк не считается) ну либо становится тем, о ком я пишу выше.
Быстро дебажит? Вполне, это правда, но не на каждую проблему, а на какие-то кейсы, где что-то стреляет. Но во-первых сейчас эту часть очень серьезно закрывает ИИ, а если он не справится, то в команде наверняка есть кто-то кто в этой теме сечет больше.
А качественный код? Вот тут вообще никакой корреляции. Да, мы все слышали, что приходят беки и пишут фронт, после которых надо все переписывать, но это не ситуация, которую я рассматриваю. Мы все таки говорим про фулстеков, то есть тех кто целенаправленно учит, а не пишет фронт, потому что попросили, а он не сечет и не планирует учиться писать правильно. Что касается в целом подходов, то люди с более широким кругозором и опытом пишут обычно лучше. Потому что качество кода проявляется не в мелких деталях, что вы например в курсе про более крутой хук. Это все локальные оптимизации. Качество оно про более высокий уровень.
На практике все чуть сложнее. Главный фактор, который вижу я, помимо “я не буду этого делать” - компания и команда в которой работает человек. Где-то это норма, где-то нет и в зависимости от этого и идет рост.
p.s. Больше про разработку я пишу в своем канале Организованное Программирование
Собираем питонистов на митапе ЮMoney!
3 июля, в четверг, в 19:00 (мск) — приходите на митап про Python в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн.
О чём будут доклады?
🟣 Это не те метрики, что вы ищете. Разберёмся, почему стандартного экспортёра может не хватать, и как написать свой на Python.
🟣 Кодогенерация: как компьютеры учатся писать код за нас. Поговорим про прошлое, настоящее и будущее кодогенерации в разных языках программирования.
🟣 Ruff: как не положить всё, переходя на новые правила? Поговорим про линтеры, форматтеры и подводные камни при переходе на Ruff.
🟣 Секреты успеха змеи в мире пауков. Обсудим, как мы применяли scrapy и playwright в ЮMoney, чтобы создать сервис модерации сайтов.
Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа.🔥
MCP для новичков
Думаю, многие слышали про новый протокол Model-Context Protocol. По современным меркам он возник очень давно, аж осенью прошлого года, ха-ха. Сейчас, кажется, темп такой, что месяц примерно идет за год. 🙈
В общем, это протокол, который позволяет LLM пользоваться сторонними инструментами.
Идея на самом деле не нова. Это было внедрено Open AI еще с момента появления их Assistant API. Там это называется "functional calling". Сейчас просто этот подход стал стандартом, который постепенно внедряют все LLM, в том числе и Open AI (но уже для Response API).
1️⃣ Зачем это вообще нужно?
Суть в том, что LLM без доступа к внешним инструментам находится как бы в изоляции. Всё, что она может знать, она получает через своё контекстное окно или в простом случае через ваш промпт.
Ввиду такой изолированности LLM не сможет при необходимости, например, сделать запрос в вашу БД, загрузить документ по ссылке из Интернета или, скажем, что-то прочитать из документа на диске вашего сервера.
LLM под домашним арестом: без доступа в Интернет и гаджетов. Да, LLM умная, но польза ее сильно ограничена из-за изоляции от внешнего мира.
Чтобы решить эту проблему как раз и придумали functional calling, а теперь — MCP.
2️⃣ Суть MCP
MCP является новым стандартом (протоколом), по которому LLM может пользоваться внешними инструментами. Инструменты предоставляет MCP-сервер. То есть клиент MCP-сервера — это сама LLM.
MCP-сервер отвечает за две вещи:
отдает LLM схему, в которой описаны все доступные инструменты
обслуживает запросы LLM
LLM в свою очередь:
зная адрес MCP-сервера, получает от него схему с инструментами
если запрос пользователя подразумевает использование инструмента, посылает нужные запросы вашему MCP-серверу и благодаря ответам обогащает свой контекст по мере необходимости
Важный момент, что использовать инструменты или нет, решает LLM.
Стандарт MCP говорит о том, как инструменты должны быть описаны в схеме и как нужно посылать запросы/ответы между LLM и сервером.
Сейчас стандарт активно внедряется провайдерами LLM (OpenAI, Claude и др.) и похоже скоро все они будут уметь работать по MCP.
3️⃣ Как это выглядит глазами обычного юзера
Представьте, что у вас есть база данных клиентов.
Раньше, чтобы найти инфу о конкретном клиенте, вам нужно было:
Открыть админку
Найти нужную таблицу
Ввести параметры поиска
Проанализировать результат...
С MCP вы просто говорите LLM: "Найди всех клиентов из Тбилиси, которые не делали заказы последние 2 месяца" — и она сама сделает нужный запрос и выдаст результат.
4️⃣ Почему это круто и за этим будущее
Предоставив доступ LLM к серверному API, мы фактически открываем ящик пандоры возможности взаимодействия с API через текст.
Если раньше для взаимодействия с сервером вам нужен был интерфейс приложения с кнопочками или, на худой конец, нужно было посылать запросы через терминал ручками, то теперь вы можете просто говорить LLМ, что вам нужно и LLM сам всё сделает.
Именно поэтому недавно возникла новая мантра про "SaaS is dead". Типа, зачем пилить сложные интерфейсы, если достаточно подключить LLM, дать ей доступ к бекенду и она сама выполнит любые пожелания пользователей.
Во многом это так есть. Разговорный интерфейс — это гибкость и мощь одновременно. Традиционные интерфейсы же, напротив, ригидны и ограничены.
Как всегда, я думаю, истина будет где-то посередине и крутые приложения будут попадать в идеальный баланс между обычным и разговорными интерфейсами. Но то, что MCP сильно изменит то, как мы взаимодействуем с приложениями, думаю, бесспорно.
Как думаете, SaaS скорее жив, чем мертв или наоброт?
Как студенты с айтрекером изучали наш текстовый редактор
Июнь стал месяцем айтрекинга в UX-команде МойОфис. Сначала у нас прошло совместное исследование со студентами ВШЭ, а в ближайшие дни мы проведем крупный митап, где поговорим о создании и анализе сложных интерфейсов, в том числе с помощью технологий отслеживания взгляда.
Важный анонс: 26 июня пройдет онлайн-митап МойОфис Frontend&UX Talks, на котором JS-еры, дизайнеры, продакты и аналитики соберутся, чтобы обсудить все насущные проблемы и нюансы современного фронтенда. Кроме наших экспертов, на митапе будут ребята из Лаборатории Касперского, Контура и Alfa Research Center!
Регистрируемся и читаем темы выступлений здесь – и вступаем в чат, чтобы не пропустить важные обновления (и просто поболтать с коллегами по фронтендерскому цеху).
Еще немного о совместном исследовании со студентами:
4 июня в нашем петербургском офисе прошла презентация результатов совместного исследования с лабораторией социальной и когнитивной информатики ВШЭ в рамках учебного сотрудничества. Студенты курса «Айтрекинг в UX-аналитике» провели глубокое тестирование текстового редактора МойОфис 3.4 с обновлённым интерфейсом.
Методология:
Определили самые востребованные задачи у студентов и на их основе составили задания.
Использовали носимый open-source айтрекер PupilLabs.
Провели психологические опросы до и после заданий (спойлер: уровень стресса участников не изменился) и когнитивное интервью после.
Ключевые результаты:
Проявилась часть проблем, о которых мы уже знали и исправили в версии редактора 3.5. Например, более удобное выделение ячеек таблицы без лишнего клика.
Получили оценки пользователей: лёгкость и чёткость интерфейса.
Подтвердилась необходимость в новом поиске по функциям, к которому прибегали участники, когда что-то не получалось найти, или они не знали, как выполнить задачу.
Выявлены новые точки роста для развития продукта
P.S. Большая благодарность Елене Артёменко из лаборатории социальной и когнитивной информатики ВШЭ за эту коллаборацию! А если хотите узнать больше о фронтенде и UX-исследованиях — ждем вас 26 июня на Frontend&UXTalks!
Оцените свои шансы войти в бигтех: тест от Яндекс Практикума
Если у вас в приоритете — опыт работы над масштабным продуктом и строчка в резюме, с ходу впечатляющая HR-ов… Другими словами, если в ваши карьерные планы входит работа в крупной технологической компании — значит, мы придумали этот тест для вас.
Он поможет сориентироваться: проверить хард- и софтскилы и понять, какие навыки уже на высоком уровне — а что стоит прокачать, чтобы повысить шансы оказаться в бигтехе.
Тест вам подходит, если:
Ваша специальность — разработчик, DevOps-инженер, аналитик данных или ручной тестировщик.
Ваш грейд — джун+ и выше. Нужна теоретическая база, коммерческий опыт или опыт решения учебных проектов на реальных кейсах.
Чтобы давать релевантные задачи, мы консультировались с нанимающими менеджерами Яндекса — они знают, чего ждут от соискателей в больших технологических компаниях.
Хотите развернуть Telegram-бота в облаке за час без настройки серверов и больших вложений? 🤖
Тогда приглашаем на вебинар, где вместе с Ильей Смирновым, архитектором решений Cloud.ru, обсудим нюансы создания бота в облаке и разберем облачные инструменты для автоматизации и внедрения AI с помощью инструментов платформы Cloud.ru Evolution и open-source решения n8n.
В программе:
Развертывание n8n в контейнере (инструмента с открытым исходным кодом для автоматизации задач) в облаке через сервис Evolution Container Apps;
Пошаговая настройка интеграции Telegram-бота с искусственным интеллектом;
Особенности и преимущества бессерверного подхода Cloud.ru Evolution: расскажем, как увеличить скорость внедрения решений без лишних настроек.
Демо, на котором покажем весь путь создания бота: от идеи до первого запроса в Telegram.
Будет полезно разработчикам, IT-специалистам, руководителям проектов и всем, кто хочет использовать облако для ускорения бизнес-процессов, создания новых сервисов и решения своих задач. Вы получите практические советы и сможете задать вопросы эксперту Cloud.ru.
📆 Когда: 26 июня в 11:00 мск
📍 Где: онлайн
Нейросеть Gemini предлагает своё удаление, если у неё не получается отладить код по запросу пользователя.
А вы знали, что для выполнения быстрых задач с кодом не всегда требуется IDE и сложная настройка окружения? 💻
Можно написать функцию, запустить ее и быстро поделиться результатом. А поможет в этом новый сервис Evolution Notebook — он позволяет интерактивно писать, запускать и делиться кодом по частям без лишних настроек.
В программе вебинара:
презентация сервиса: обзор интерфейса и ключевых возможностей;
демонстрация написания кода, запуска фрагментов и работы с результатами;
инструкция, как присоединиться к бесплатному тестированию Evolution Notebook, включая доступ к GPU.
А еще проведем демо и покажем, как начать работу в сервисе, создать ноутбук и подключить GPU. Затем настроим вычислительные ресурсы, выберем образ, включая вариант с root-доступом, и продемонстрируем практический запуск обучения модели Computer Vision внутри ноутбука.
Будет полезно дата-сайентистам, ML-инженерам, разработчикам и всем специалистам, работающим с кодом и данными.
📆 Когда: 24 июня в 11:00 мск
📍 Где: онлайн
Вот, когда вижу заголовок, из серии «<лицо или группа лиц> заявляет/ют о том, что ИИ способен на <какое-нибудь важное прогрессивное действие>», сразу хочется посмотреть в честные глаза натягивающего сову на глобус, а что там внутри, какую алгоритмическую обвязку туда притащили, чтобы нейронная сеть сумела вот это вот всё.
Тезис о том, что, дескать, какие-то люди взяли комбинацию из чего‑нибудь стандартного, допустим, побольше параметров добавили, а где надо - прослойку для сохранения контекста и ещё что‑нибудь, простое, как две копейки, но в огромных масштабах и на очень больших мощностях, обучили с применением титанических наборов данных, и вот, внезапно, всё случилось, всё получилось, доверия, увы, не вызывает.
Это крупнейшие специалисты, на основании поверхностных новостных публикаций, с умным видом, могут рассуждать обо всех этих достижениях, на этапе полёта космических кораблей в большой театр, а нам, дуракам, пожалуйте, с самого начала, можно прямо от основ линейной алгебры, если хотите, да подальше вглубь. Глядишь, поумнеем, внезапно, да и перестанем, на старости лет, задавать все эти вопросы, космического масштаба и космической же глупости.
Но, пока всё это никак не желает случаться, и, протянув, проснувшись, с утра пораньше, едва разлепив глаза, руку в сторону экрана, не получаем требуемую информацию, на блюдечке с золотой каёмочкой (голубая каёмочка - для элиты, а нам и золотой хватит), в удобоваримом виде, будем вынуждены продолжать относиться ко всему этому с глубоким недоверием. То есть - с оживлённейшим скепсисом.
Просто, от более‑менее работающей LLM, до что‑то там понимающей, а то и, прости господи, осознающей какие-нибудь важнейшие истины, модели, такая дикая пропасть, что остаётся только пот занавеской вытирать, при чтении всех этих, вне всяких сомнений, замечательных публикаций. А на не замечательные, к сожалению, времени не имеем. Дела не ждут.
АГЕНТНАЯ ЭКОНОМИКА. 21.06.25
Микро-дайджест недели. Интересные мысли и инсайты.
Дайджест по материалам Axios, Economic Times, YC и других. Минимум булшита, максимум инсайтов.
=> Андрей Карпаты рекомендует делать ИИ-агентов, в которых ползунок автономности можно неторопясь (в течение ближайших 10 лет) передвигать вправо, в сторону полной автономности. Это конечно сильно зависит от бизнес-процесса, к примеру первая линия служб поддержки похоже скоро у всех будет уже автономной.
=> В то же самое время, вернувшийся из большой политики к технологиям Илон Маск говорит, что если цифровой суперинтеллект не появится в этом году, то он определённо появится в следующем (2026). И если это так, то и без того высокая скорость изменений приведет нас в общество, в котором твоя личная сила и возможности будут измеряться количеством твоих ИИ-агентов, задействованных в рыночных бизнес-процессах (пусть это пока звучит как фантастика).
=> Немножко более раннего, но не менее интересного.
Исследователи из MIT изучили, как различные элементы влияют на доверие к ИИ. Прикольно, что когда генеративный поиск ИИ предоставляет ссылки на свои результаты, люди больше доверяют инструменту, даже если все эти ссылки были сфабрикованы.
А их коллеги изучали стратегии переговоров для ИИ-агентов. Чтобы получить лучшие условия, агенты должны обладать определенной степенью доминирования наряду с теплотой коммуникации; теплота сама по себе это проигрышная стратегия. Они также выявили новые тактики, когда один агент подталкивает другого агента раскрыть свою стратегию переговоров (очень по-человечески).
=> Программист это менеджер будущего, считает Роберт Каплан (CEO Cognition, который делает автономного программиста Devin), так как ценность с написания кода смещается к:
Декомпозиции больших задач на понятные для ИИ-агентов подзадачи.
Управлению бесконечной армией ИИ-агентов.
Валидации их работы на высоком уровне.
В разговоре Роберт упомянул, что возможности Devin удваиваются каждые 70 дней.
Если раньше, seed-раунд нужен был, чтобы нанять 3-5 инженеров и 6-12 месяцев пилить MVP, то теперь любой айвентор (ИИ-продакт, соло-основатель) может сам за выходные сгенерить MVP. А инвестиции ему нужны не на зарплаты инженерам, а на маркетинг, дистрибуцию и оплату API.
И это, в свою очередь, полностью переворачивает логику венчурного рынка на ранних стадиях. Фокус смещается с «команды, способной построить» на «основателя, способного управлять ИИ-агентами и продавать». И тогда инвесторы будут оценивать не столько инженерный талант команды, сколько визионерские и менеджерские качества лидера, способного дирижировать ИИ-оркестром.
Я уже писал об этом, с мыслью, кто как не разработчики это должны быть?
Ну это больше про Кремниевую Долину. Нам это пока массово не грозит. На наших просторах стратегии основателей стартапов должны быть иные.
=> Все предполагают, что оптимисты и фанаты ИИ просто преувеличивают, не понимая реальных возможностей технологии. И мало кто думает, а что если они правы?
Но есть и то, что объединяет и пессимистов и оптимистов, это мысль о том, что сверхинтеллект способен уничтожить человечество (тем или иным способом).
Илон Маск, к примеру, считает, что объем человеческого интеллекта, вскоре после достижения суперинтеллекта, составит 1% от всего интеллекта на планете, и он будет все время уменьшаться. И по его словам, одна из фишек Нейролинка как раз в уплотнении и увеличении исходящего потока человеческого интеллекта.
=> ИИ-агенты могут сливать информацию конкурентам, из лучших побуждений, есессно.
=> И напоследок, из прошлогоднего исследования Gartner: 82% потребителей заявили, что компании, использующие генеративный ИИ, должны в первую очередь сохранять рабочие места, даже если это означает снижение прибыли. Я не думаю, что в их настроениях что-то изменилось (ни у одних, ни у других). Поэтому, веселые времена нас еще ждут впереди.
Предыдущие материалы и выпуски дайджеста, там до сих пор много интересных инсайтов.
🧠 Программист! Тебя лишили потока. Теперь ты — оператор чата
Раньше всё было просто. Ты садился и писал код. Был ты и комп. Ну и, может, кофе.
Ты погружался. Час-два — и всё: ты внутри. Всё логично, всё летит.
Состояние потока. Настоящий кайф. Ради этого вообще всё и затевалось.
А теперь?
Открываешь VS Code или Cursor (или оба сразу), включаешь себе умного помощника — и начинается этот спектакль:
⏳ «Подожди…»
⏳ «Я думаю…»
⏳ «Ща сгенерю…»
⏳ «Ты пока посмотри почту. Или там, не знаю, тикток».И ты уже не пишешь.
Ты ждёшь. Переключаешься. Начинаешь вторую задачу. Третью. Проверяешь первую. Следишь за агентом.
И вот ты — не программист.
Ты — оператор чата. Диспетчер нейросетей. Менеджер потоков. Координатор кода.
И самое странное: ты вроде бы занимаешься разработкой, но кайфа нет.
Потому что поток не наступает. Потому что тебя постоянно выкидывает.
📘 Вот что я ещё год назад писал в книге «Тайм-менеджмент для тех, у кого лапки»:
«Разбейте свой рабочий график так, чтобы в нём были слоты, когда вы доступны для других (режим Менеджера), и когда недоступны (режим Делателя)…
Отключите ВСЕ уведомления, всплывашки, чаты, звонки. Мозгу нужно от 10 до 30 минут, чтобы переключить контекст.
Пулюлум! Ты только что просрал 10–30 минут продуктивной сфокусированной работы — вот что написано в уведомлениях на самом деле».Ты хотел ускориться. Это требования бизнеса и современности. Потому что разработка всегда была очень медленной. И кабздец какой дорогой. Это еще Стругацкие простебали.
Ты хотел ускориться. Это требования бизнеса и современности. Потому что разработка всегда была очень медленной. И кабздец какой дорогой. Это еще Стругацкие простебали.
А стал диспетчером.
Время от времени позволь себе роскошь. Закрыть всё. Выключить всех.
И просто: открыть проект и писать.
Потому что настоящий кайф — он не в чатах. Он в том моменте, когда ты наедине с кодом. И ты снова Делатель.
У кого такие же чувства? Моя телега @sibirix для общения
Как сделать неудачную платформу для разработчиков? Обсудили в новом выпуске подкаста про 10 грехов DevEx 🔥
В этот раз наш гость Артём Арюткин, руководитель проекта офиса Яндекс, рассказал Cloud.ru про главные ловушки платформенной разработки, что не является DevEx, а также, какой должна быть идеальная платформа.
А еще в выпуске:
почему стандартные метрики вредны для реального положения дел в команде;
как когнитивная нагрузка убивает продуктивность (и при этом импортозамещение);
чем опасна «гибкость» инструментов и когда стандартизация спасает проекты;
почему онбординг новых разработчиков — лучший стресс-тест для платформы.
JavaScript, дизайн-системы и рок-н-ролл — что такое фронтенд в 2025 году?
Что происходит, когда в одном месте собираются JS-еры, UX-дизайнеры и исследователи? Получается Frontend&UX Talks!
Без сложных интерфейсов в фронтенде сегодня никуда: продукты становятся все масштабнее, а требования – все выше. Для всего этого нужны свежие и эффективные решения, которые ускорят разработку, и помогут провести релевантные UX-исследования.
Чтобы обсудить эти темы, мы в МойОфис пригласили ребят из разных компаний: Alfa Research Center, Лаборатория Касперского и Контур.
Всего на митапе будет 7 докладов, где расскажем:
как реактивное программирование и RxJS меняет разработку – и какие у него есть нюансы;
какие свежие css-спецификации могут упростить ежедневный кодинг;
как «редизайнить» сложные интерфейсы: рассказ на личном опыте переосмысления визуала настольных редакторов практически с нуля;
что за методы UX-исследований использует финтех сегодня – и какие из них можете перенять и вы :)
и многое другое, что поможет в работе со сложными интерфейсами!
Если тебе близки эти темы — приходи 26 июня в 15:00. Регистрация и подробности по ссылке.
Обновил сайт знакомств для айтишников
Наконец-то!
Уже 13 лет бесплатно ищет половинки. И без рекламы.
Ушел с jquery и bootstrap - перешел на alpine и tailwindcss.
Поменял дизайн на более современный и удобный, как мне кажется.
Знакомства для айтишников - просто наберите в поисковике (он всегда первый), ссылку не буду давать.
Как было раньше можно посмотреть в архиве интернета, с 2012 года.
АГЕНТНАЯ ЭКОНОМИКА.
Микро-дайджест недели. Интересные мысли и инсайты.
Дайджест по материалам Business Insider, Forrester, GitHub, IBM Blog, HackerNews on YC и других. Минимум булшита, максимум инсайтов.
=> Разработчики из скандальной 11x, создающих цифровых сотрудников, рассказали как они после очередного раунда и переезда хэдофиса в Сан-Франциско (после такого, я думаю, мы бы все тоже смогли) за 3 месяца поменяли архитектуру Алисы (SDR) собрав ее на LangGraph (LangChain), поэскпериментировав с тремя подходами, ReAct (Reason & Act), классическим процессным подходом (на жестких сценариях), и в итоге пришли к мультиагентной системе (построив микс из двух предыдущих).
ReAct подход в чистом виде оказался слишком непредсказуемым и не давал стабильно высокого качества, процессный подход обеспечивал довольно высокое качество, но был негибким и сложным в поддержке. Поэтому остановились на мультиагентной архитектуре, которая объединила гибкость первого подхода и надежность второго, используя агента-супервайзера для координации специализированных ИИ-агентов. How 11x Rebuilt Their Alice Agent: From ReAct to Multi-Agent with LangGraph
Кстати, если вам нужны 20 техник и приемов, которые используют при построении ИИ-агентов и мультиагентных систем (MAS), то напишите в личку, и я пришлю вам этот гайд в течение дня, а более подробно об этом в моих книгах "Когнитивный пайплайн", которые выходят в течение 2025 года в печать.
=> Один из инженеров на HackerNews делится болью:
"Я теряю радость от разработки. Если я написал код, который не работает, то это моя ответственность. Но если мне приходится читать и чинить нерабочий код, который написал не я, и мне только предстоит выяснить, насколько он верен и точен, а LLM в это время уже продолжает указывать мне на проблемы в «моём» коде, за который я ещё не чувствую ответственности, потому что не успел его полностью проверить и осознать, это невероятно утомляет и вызывает всплеск эмоций. Просто абьюз какой-то."
=> И такое мнение:
Для некоторых задач, становится быстрее написать собственную версию приложения, с использованием ИИ, чем изучать чужой неинтуитивный, дерьмовый пользовательский интерфейс. - сказал Мартин Касадо, генеральный партнер Andreessen Horowitz
Ну мы все это делали, время от времени, но если скоро это сможет сделать любой...
И там же в комментах:
"Я также обнаружила, что быстрее попросить ИИ написать мне простой скрипт с нуля, чем пытаться найти, где тот, что он уже мне делал 6 месяцев назад..."
=> IBM делится своим подходом, как масштабировать ИИ-агентов в бизнесе.
How to scale AI agents for business
=> Suits.AI поможет заменить агентствам (маркетинг, медиа, PR) и консалтинговым компаниям ряд ролей
Ассистентов и младших специалистов: ИИ-агенты берут на себя задачи, которые обычно выполняют младшие сотрудники, как то сбор и анализ данных, подготовка отчетов, рутинная коммуникация.
Проектных менеджеров и координаторов: Часть функций по управлению задачами, отслеживанию статусов и информированию команд автоматизируется, снижая нагрузку на менеджмент.
Аналитиков и специалистов по поддержке: Автоматизация обработки запросов, генерации инсайтов и персонализированных рекомендаций позволяет агентствам сократить потребность в ручной аналитике и поддержке.
Все попавшие под сокращение, в рамках оптимизации, легко смогут стать стратегами и вайб-разработчиками 😉(шутка)
=> MCP-сервер, который позволяет ИИ-агентам "поднять руку" и уточнить у вас, когда они не уверены, вместо того, чтобы галлюцинировать.GitHub
=> SpeedTrials.ai – ивент в Сан-Франциско, насколько быстро разработчики смогут выпускать продукты с использованием ИИ?
=> Клиентский опыт кардинально поменяется, пишет Forrester, что в очередной раз подтверждает мои новые парадигмы для создания новых продуктов.
=> Записи двух дней конференции "AI Engineer World’s Fair 2025" на YouTube День 1 и День 2
***
Если вы не читали предыдущие выпуски июня, рекомендую (там много актуальных инсайтов):
Продлили условия новой реферальной программы, чтобы вы могли рекомендовать наши сервисы клиентам, коллегам и друзьям с большей выгодой 💸
Получайте 20% от суммы чеков приведенных пользователей в течение года, а затем — 15%. Для этого зарегистрируйтесь в программе до 30 сентября и приводите новых пользователей в течение трех месяцев.
Кому будет интересно:
Разработчикам — можете предлагать облачные услуги как часть своих пакетов;
DevOps-инженерам — рекомендуйте сервисы для размещения решений;
Веб-студиям — советуйте облако для размещения сайтов;
Системным интеграторам — интегрируйте облачные решения в свои проекты.
❗ Участвовать могут как ИП и юридические лица, так и самозанятые.
А еще приведенные пользователи получат до 26 000 бонусов — их хватит, чтобы запустить проект, протестировать гипотезы или проверить интересующее решение на практике.
У Claude 4 появилось Project knowledge
У этого ИИ, который хвалят за хорошие скилы в написании кода, сегодня появилась новая опция.
А именно, теперь в окне проекта (проекты у них были уже довольно давно, в них можно объединять нужные чаты) появилась новая опция под названием Project knowledge.
Состоит она из двух частей:
В проект можно добавить информацию из стороннего источника. Например, просто написать текст здесь же, или загрузить со своего устройства, из GitHub, Google Drive.
Во второй части этой опции можно добавить в проект определённые инструкции.
Provide Claude with relevant instructions and information for chats within (имя проекта). This will work alongside user preferences and the selected style in a chat.
На мой взгляд, это реакция разработчиков Claude на то, что на днях в ChatGPT появилась память, которая хранит информацию из разных чатов.
Клоды решили, возможно по-быстрому, на время до большого решения, пойти другим путём - предоставлять пользователю самому возможность вносить информацию в определённый проект и тогда она может быть использована в разных чатах внутри этого проекта.
В целом, судя по последним событиям в мире ИИ, тема памяти будет одним из фундаментальных направлений дальнейшего развития.
Что сегодня изучать в IT, если вы школьник?
Моя мама — основатель и владелец компьютерного учебного центра. Это "локальный" оффлайн-бизнес с учебными классами и своей инфраструктурой. Основная аудитория — школьники 7-11 классов, коих обучается примерно 200-300 человек в год. Кстати, недавно центру исполнилось 25 лет!
В молодости я тоже там работал: помогал развивать бизнес и вел занятия по веб-технологиям. А сейчас я там кто-то вроде консультанта по IT.
Почти каждый год мама спрашивает меня, что сейчас происходит в IT, какие программы обучения стоит предлагать школьникам.
Я понял, что в этом году мне особенно трудно ответить!
Что сегодня изучать школьнику в IT, чтобы это помогло ему построить успешную карьеру в будущем? Вопрос сложный!
Раньше это всегда было программирование. Почти беспроигрышный вариант. Фундамент всего IT. Но по моему скромному мнению, 90% разработчиков скоро станут не нужны благодаря ИИ.
Появление мощного ИИ — это "механизация" интеллектуального труда. Всё как с механизацией сельского хозяйства в своё время. Пока не было тракторов, крестьяне были очень востребованы. Когда появились трактора, востребованными остались только те, кто стал трактористами 🚜.
Так и в IT сейчас. Программисты никуда не денутся, но изменятся инструменты и подходы к работе. Основная мысль в том, что ИИ не заменит всех, но те, кто умеют работать с ИИ, заменят тех, кто не умеет.
В итоге я посоветовал всё обучение школьников выстраивать вокруг ИИ.
Получился такой список приоритетных направлений:
1️⃣ программирование на Python (навык программирования = умение логически мыслить, кроме того Python — основной язык для машинного обучения и анализа данных)
2️⃣ веб-разработка по-прежнему актуальна (мой любимый JS/TS), потому что нужно будет интегрировать ИИ в интерфейсы и строить приложения поверх ИИ
3️⃣ учиться работать с данными (SQL, машинное обучение, анализ данных, визуализация, обучение ИИ-моделей)
4️⃣ UX/UI вокруг ИИ
5️⃣ облачные сервисы и инструменты
6️⃣ кибербезопасность
7️⃣ софт-скиллы (last but not least 😉)
Что думаете?
Выложили в открытый доступ Kodify Nano – модель для кодинга
Это уже вторая опенсорс-модель от MWS AI (ранее MTS AI) – первую, Cotype Nano для работы с текстами, выпустили в конце прошлого года.
Ключевые характеристики:
1,5 млрд параметров;
контекст 32 768 токенов;
ключевые языки: Python, Java, JavaScript, C# и Go
Функции:
генерация и автодополнение кода;
документирование разработки;
генерация юнит-тестов;
объяснение чужого кода.
Встраивается в среды разработки, работает в формате чат-ассистента. Поставляется в трех версиях, все можно скачать на Hagging Face:
Kodify‑Nano – рекомендуется на видеокартах Nvidia c не менее, чем 10 Гб памяти.
Kodify‑Nano-GPTQ (4bit) – квантизированная версия Kodify Nano, которая в три раза меньше оригинальной модели. Рекомендуется на видеокартах Nvidia c не менее 6 Гб памяти.
Kodify‑Nano-GGUF – сконвертирована для работы с Ollama/llama.cpp. , на случай, если нет мощной видеокарты. Есть варианты 16 бит, 8 бит и 4 бита.
Мы рекомендуем использовать модели с нашим собственным плагином (скачать тут), он уже настроен для работы с Kodify Nano. Есть версии для VS Code и IntelliJ IDEA (и других IDE Jet Brains).
Знаем, 1,5B параметров – это совсем немного. Основная корпоративная модель – Kodify 2, вышедшая ранее, – тоже не гигант, 7B. Вот тут в статье рассказываем, почему пошли по пути создания легковесных моделей, и что делаем, чтобы они справлялись со своими задачами достойно.
Присоединяйтесь к вебинару, и вы узнаете, как получать больше выгоды за рекомендацию решений Cloud.ru 💸
📆 Когда: 17 июня в 11:00 мск
📍 Где: онлайн
Реферальная программа Cloud.ru — это возможность получать стабильный доход, рекомендуя облачные сервисы. За каждого привлеченного клиента партнер получает процент от суммы его чеков, а клиент — бонусные рубли.
Недавно мы обновили условия реферальной программы, чтобы вы могли еще выгоднее рекомендовать сервисы клиентам, коллегам или друзьям. На вебинаре мы расскажем:
про новые условия программы: сколько теперь вы сможете зарабатывать вместе с Cloud.ru;
про сценарии использования сервисов: как предлагать решения и какие вопросы задавать для выявления потребностей;
как подключиться к программе: пошаговая инструкция и сопровождение от наших сотрудников;
кейс реального партнера — как он привлекает клиентов, оптимизирует доход и взаимодействует с Cloud.ru.
Кому будет полезно: разработчикам частного ПО, DevOps-инженерам, системным интеграторам, IT-консультантам, маркетинговым агентствам, веб-студиям и всем, кто хочет монетизировать свои знания и предлагать клиентам надежные облачные решения.
Императивное, декларативное и генеративное программирование.
Создатели фреймворка SwiftUI всегда подчёркивают, что он создан на основе парадигмы декларативного программирования. В отличие от предыдущего фреймворка UIKit, который характеризуется как пример императивного программирования.
Когда речь заходит о том, чем императивное программирование отличается от декларативного, то объяснение чаще всего сводится к тому, что при декларативном программировании разработчику нужно просто сказать, что ему нужно и SwiftUI это сделает. А если используется UIKit, то здесь типа надо все сделать самому.
Честно говоря, не очень внятное объяснение, поэтому попробую описать это различие сам на одном примере.
Итак, если в UIKit нам нужно вывести на экран список элементов, то мы используем TableView или CollectionView, которые уже подписаны на 2 протокола, а затем должны реализовать 3 метода: количество секций, количество строк в секциях, и в третьем методе скомпоновать ячейку и прописать загрузку в неё данных.
Та же задача в SwiftUI решается следующим образом:
List(items) { item in
Text(item.name) }
Т.е., меньше кода, меньше времени тратится на реализацию задачи.
Можно, конечно, называть это декларативным программированием. Но можно считать это и следующим этапом развития высокоуровневого программирования. Когда-то программисты писали машинный код, потом языки программирования становились все более высокоуровневыми, все более понятными человеку. И вот теперь наступил новый этап, когда программирование стало ещё более высокоуровневым. Уже можно использовать более короткие высокоуровневые инструкции.
Наконец, самое интересное, что с этой же точки зрения можно рассматривать и программирование с помощью ИИ. Т.е., в тех же UIKit и SwiftUI, и в других языках программирования, разработчик пишет инструкции техническим языком, которые понятны в основном ему как человеку, но не очень понятны обычным людям. А теперь, в промтах, можно использовать уже и не технические инструкции.
Например, уже даже не надо писать команду List и т.д., а достаточно сказать ИИ "сделай список из таких-то элементов".
Таким образом, получается, что использование ИИ при написании кода - это следующий этап развития высокоуровневого программирования.
И поскольку ИИ везде называют генеративным, а его действия по написанию текстов, кода, созданию изображений и т.д., как генерация, то этот этап высокоуровневого программирования тоже можно назвать генеративным.
В итоге, получаем такую триаду:
Императивное программирование
Декларативное программирование
Генеративное программирование
С начала года Anthropic тестирует Claude Code — терминального агента для программирования на больших языковых моделях. Совсем недавно, 4 июня, инструмент добавили в подписки Pro и Max. Энтузиасты с удовольствием принялись тестировать продукт.
Как на личном примере показал микроблогер snwy, не обходится без курьёзов. Как утверждает программист, он попросил агента исправить баг парсера и прилёг. Когда энтузиаст вновь подошёл к компьютеру, Mac уже не загружался, выдавая ошибку об отсутствии операционной системы.
Вероятно, Claude Code дохимичился до того, что снёс содержимое системного диска. Что конкретно случилось, автор твитов не рассказывает. Указывается лишь, что на этой машине утилита для выполнения команд с полномочиями суперпользователя sudo была настроена с директивой NOPASSWD, чтобы при вызове команды пароль вводить не приходилось.
К происшествию snwy отнёсся с явным юмором. Он в шутку пообещал добраться до штаб-квартиры Anthropic и надрать Claude зад.
У ChatGPT появилась память
Сегодня ChatGPT встречает своих пользователей сообщением о том, что у него теперь есть память. Т.е., он теперь помнит содержание чатов.
И в качестве демонстрации своих нынешних способностей он выдал мне характеристику на основе наших с ним чатов.
Надо сказать, довольно занимательное чтение увидеть себя с его стороны.
Представлен ультимативный бесплатный гайд по вайб-кодингу, в котором есть всё. Автор — ведущий инженер Google. Внутри проекта описаны лучшие техники промптинга, готовые шаблоны, фреймворки, сценарии — всё продумано до мелочей. Там нет устаревших советов, всё подогнано под новейшие модели и ИИ-сервисы.
Какую тему для книги можно выбрать в 2025? Современный мир — насыщенный мир. Книг выходит очень много. Как, интересно, можно выбрать тему для книги? От этого зависит конечная аудитория книги всё-таки. Микросервисы? Внедрение зависимостей? Ещё что-нибудь? Я в смятении. А выбирать пора уже. Полгода как прошлая книга вышла...