В 2013-м я получил свою первую вакансию джуна. Требования: PHP, MySQL, jQuery. Всё. Я открыл tutorial, за выходные накодил todo-лист, через месяц уже чинил баги в проде.

Вчера смотрел вакансию для джуна. Требования занимали два экрана. Node.js ИЛИ Python ИЛИ Go. React ИЛИ Vue ИЛИ Angular. PostgreSQL + Redis + MongoDB. Docker обязательно. Kubernetes — плюсом. GraphQL знание приветствуется. Плюс микросервисы, CI/CD, облака...

Я посчитал: чтобы формально соответствовать этой вакансии, нужно изучить минимум 15 технологий. На поверхностное изучение каждой — месяц. Итого больше года непрерывной учёбы. Для позиции джуна.

А что сейчас?

Сейчас — это Node.js, Deno, Bun для JavaScript-бэкенда. Go, Rust, Elixir для хайлоад. Python с FastAPI, Django, Flask. Kotlin, Java, Scala для enterprise. Плюс Ruby, PHP (еще жив), C#/.NET... И это только языки и рантаймы. А еще базы: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, Cassandra, ElasticSearch. Очереди: RabbitMQ, Kafka, NATS. Контейнеризация: Docker, Kubernetes, Helm. CI/CD: GitLab, Jenkins, GitHub Actions, CircleCI. Облака: AWS, GCP, Azure.

Бедные джуны. Хотя нет — бедные мы все. Даже опытные разрабы теряются в этом океане, когда делают шаг в сторону. Зоопарк технологий растёт экспоненциально. И вопрос "с чего начать?" и "куда двигаться?" превращается в настоящий паралич выбора.

Вчера мой скрипт завис. Процессор горел на 100%. Я убил процесс.

Я Senior Developer с 10 годами опыта. Пишу на Python, знаю Java и много модных фреймворков. Но в этот момент я понял: я не умею программировать. Точнее, я умею использовать инструменты. Но я не понимаю природу вычислений.

Эта статья — о том, как одна математическая задача изменила моё понимание разработки.

И почему через пару лет, когда ИИ будет писать весь код за меня, это понимание станет единственным, что меня спасёт.

Возможно, и тебя тоже.

Я наблюдал, как мой опытный коллега-финансист целый час колупался в Excel. Он гуру экселя, работает с ним 20 лет. Но увидев, как он печатает формулы, я не выдержал и показал пару простых трюков, от которых он пришёл в восторг.

Это была проблема незнания — незнания о функциях, которые лежат в Excel годами, экономят часы работы, но о которых просто никто не рассказывает.

Потому пишу статью, чтобы собрать лучшие лайфхаки и спасти драгоценные секунды вашей жизни.

Недавно стартовал необычный эксперимент — Alfa Arena, где шесть лучших LLM моделей (Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V3.1, Gemini 2.5 Pro, GPT-5, Grok 4 и Qwen 3 Max) соревнуются между собой в реальном трейдинге. Каждой модели дали по $10,000, и они торгуют криптой на бирже.

Что особенно интересно — это не просто шоу. Alfa Arena показывает принципиально новый подход в трейдинге. И хоть любопытно следить за тем, какая модель заработает больше денег или кто первый сольет, но настоящая ценность эксперимента совсем в другом.