как бы печально не звучало - "или развивайся или пиши письма по старинке, в конверте!". мы живем в мире и в такое время, да и думаю оно уже навсегда, когда развинтите в таких направлениях это уже необходимость каждого кто не хочет писать письма в конверте и звонить по проводному телефону.. ни как, как еще.. тут скорее речь о бизнесе а не о бабушке. а бабушке придется Мах (не Макс а Мах правильно, тип очень быстрый) освоить. для семьи, близких, самое простое VPN. свой сервер, оно вообще не дорого на 10 человек плотненьких, 300-500р вашими деревянными в месяц. у меня, хотя я не в РФ, VPN личный развернут всегда. он у меня был за долго до того как я пришел работать в ИТ компнаии. это как минимум безопасность!
времена такие настали, тут ничего не исправить..
вообще, я бы постепенно все выносил в децентразизованные сети (типо Matrix). все самое необходимое: ИИ, месседжеры и тд.. их заблокировать, надо еще постараться, это только если вообще выключить интернет..
самая большая проблема те кто пытается работать с Python, это не знание самого языка и как он работает под капотом! в данном языке это сверх важно для успеха! я тестировал сам это все со знаниями Python не синтаксиса, а хорошим пониманием как он работает. как итог вышло так: 36к запросов на 2 потока (воркера), 0 ошибок, 0.6 сек задержка в среднем, 100 одновременных в сек.
понимание как работают воркеры, как работают сокеты и работа с сетью под капотом, очень важно в Python! так же важно понимание как он работает с памятью. на одно ядро можно повесить много воркеров. НО! надо занижать одновременное обращение на воркер, ибо GIL... если не занизить толку не будет, потеряете скорость как итог.. это не Си подобный язык! и многие путают работу Си подобных с Python, вот у них и получается абы что.. вроде делают все верно, а на деле ерунда..
у меня по итогу тестов получилось разогнать Python Flask на одном ядре до 50к+ запросов в секунду при RPS 98... это очень много, и можно больше если более глубоко разобраться в самом Python.
50к это очень и очень много! если для вас это мало на одном ядре, то я не знаю что вы там делать собрались.. в 99% вы упретесь на 15к в базу.. после 15к уже будет борьба за обращение базу, часто раньше.
в Python очень сложно писать что-то хорошее, потому что надо глубокие знания языка и не только его. но легко изучать само программирование. не путайте простоту Python с его не пригодностью! он был медленный на 2.7 версии. уже давно 3.14 которая в сотни, если не в тысячи раз быстрее. учитесь программировать а не писать код, который легко генерирует LLM..
я написал как получить результат. еще есть разные сервера под разные задачи, в Flasck тоже их несколько и все они под разные задачи! даже асинхронных несколько! основной который часто используют не совсем про асинхронность, там есть прекрасный сервер для асинхронной работы синхронного Flask. вроде про все сказал, дальше сами учите, ищите, изучайте кому оно интересно. есть еще две превосходные книги на эти темы, даже три. и все у вас получиться! одно из книг "сетевое программирование на Python". могу ошибиться в названии. вторая чисто на английском есть.. третья "AsyncIO и конкурентное программирование на Python", тут важно не перепутать конкурентное с многопоточным и разбиение на процессы.. на инглише точно названия не помню.. вспомню свернусь напишу.
сокеты в Linux особенно Ubuntu могут работать с задержками если их не настроить!
PS. к сожалению люди оценили в большой минус.. поэтому проект пришлось закрыть.. не хочу делать для тех, кто не умеет хотя бы думать перед тем как ругать.. у меня получился не язык а протокол работы с фокусом ИИ. то есть вызов нужного результата при затрате в несколько (очень много раз) меньшего ресурса. провел горы тестов, все подтвердилось.. но поймал просто безумный булинг от людей.. так и не понял за что.. прям как Тесло в свое время, опередив науку.. чтоб не тратить в пустую нервы, закрыл проект.. для себя я использую, более чем эффективно, но только для себя. как хакер который нашел уязвимость нулевого дня. у меня и так очень мало времени и сил, еще и тратить его в пустую не хотелось бы... вам отдельно спасибо еще раз!
От части, если брать очень поверхностно, вы правы.
Человек и ИИ похожи внешне: оба "думают" шагами. Но внутри - разное.
Человек учится через тело: толкнул стакан -> он упал -> разбился -> больно. Он чувствует причину и следствие. ИИ учится на тексте: видит, что "стакан", "упал", "разбился" часто идут рядом. Но физику не понимает - для него это просто слова.
Человек может взять задачу, которой никогда не видел, и сам придумать, как к ней подступиться. ИИ повторяет то, что видел в данных. Если такого не было - гадает или врёт.
Органы чувств - это не "подключение к миру". Это то, откуда берётся понимание: что тяжело, что горячо, что нельзя пройти сквозь стену. Без этого любая абстракция - пустые слова. ИИ их и произносит - красиво, но без опоры в реальность.
Самокоррекция у человека: ошибся -> почувствовал ошибку -> поправился сам. У ИИ: ошибся -> ждёт, пока человек скажет "давай подумаем ещё раз" -> повторяет. Без внешней подсказки - не заметит.
Не говорю, что ИИ плох. Он решает свои задачи. Но называть его "как человек, только без рук" - как называть велосипед "как машина, только без двигателя". Оба с колесами - принцип работы другой. Или как самолет и птицы.. Оба летают, но это очень разное не смотря на то что самолет делали вдохновляясь птицами и остальными летающими, живыми существами.
Мозг не "симулирует будущее" - он строит байесовские предсказания на основе прошлого опыта для минимизации сенсорной ошибки. Это не магия, а математика.
~20Вт потребления при такой мощности.. около 20Вт при параллельной обработке мультимодальных потоков в реальном времени... Покажите аналоги!
Про цвет вообще абсурд.. вы уже перемешали к концу все что было в голове.. Цвет это рецепторы а не мозг..
Мозг работает с точностью до миллисекунд в моторном контроле - "чистый рандом" так не умеет. То есть каждый такт это четкие данные а не рандомные значения из близких по значению (весу данных).
Мозг, как и мыслительный процесс на сегодня изучен менее чем на 10%! А не очень хорошо. Мы не знаем, как возникает субъективность, но частично знаем механизмы памяти, внимания, пластичности. Не смешивайте "неизвестное" с "неразгаданной мистикой" - это две разные категории. Может вы свой мозг имели. ввиду, тогда уточните пожалуйста.
Вы хоть понимаете что цена такой хрени 3 в минуту, дажеине час!!! 😁 1 миллион токенов в минуту оно сольет в раз.. А это до 30 в час, это уже будет не дешево + 7 сеньоров операторов за 50$ час.. 😁
Есть прекрасный учёный в РФ, имя не помню, да и Сурдин тоже этот вопрос поднимал и прказал что толку ноль на деле. 😁 Так вот, он в одном из интервью прекрасно обосновал почему LLM впервых даже на минимум не ИИ. Во вторых, даже то что Китайцы используют реальные нейроны человека, искусственно выраженные, все ровно не заменят человека. Минимум, это опыт! Мы мыслим на основе опыта! Вырасченные нейроны, не имеют этого всего вообще.. И загрузить туда это невозможно.. А LLM так вообще и без этого по многим параметрам даже близко не похоже на мозг. Я не помню, в 90х примерно, чуть раньше вроде, уже отказались от модели похожей на мозг ибо она не работает.. Поэтому это воприоре не может заменить человека. Оно может усилить умного, и сильно ослабить не очень умного. Это основная опасность ИИ сегодня. 😁
Человеческое до конца не раскрыто. Но даже тот минимум что есть, говорит что LLM это не ИИ даже близко. Человеческое мышление очень сложное и ни какого рандома там нет. Человек чаще мыслит отталкиваясь от опыта. Часть мышления уже заготовлено подсознанием пока вы спали. Много чего за день уже мозг проанализировал заранее, предугодал на основе старых данных, и заложил как программу на день. Часть происходит в процессе. LLM не понимает что и зачем делает, от слова совсем.. Человек, как раз прекрасно понимает зачем и что делает + применяет старый опыт и еще много чего. То есть LLM еще очень далеко до даде минимум. Да и это невозможно.. Есть сейчас реальные нейроны человеческого мозга. Но и даже это не ИИ.. Но уже более близкое. Мы осознает что и зачем. Они же просто выполняют последовательность действий. Понятно что есть персонажи которым и до LLM далеко.. 😂 Но все же, мы про здоровых человеков. 😁
Отличная статья, резонирует с болью многих. Но, как практик, позволю себе несколько контраргументов из личного опыта.
Про объяснения отказов. Это утопично в условиях масштаба. На позицию приходит 1000+ откликов. Как, физически и экономически, HR должен давать обратную связь каждому? Если кандидат заведомо не подходит, а то и вовсе "спамный" — ему так и написать? Это мгновенно приведет к конфликтам и судебным искам за "некорректную формулировку". Обратная связь — это диалог, а не обязанность платформы. Её дают на собеседовании, а не на этапе отклика.
Про "фейковые" вакансии и отсутствие ответов. Вы их видите сразу — компания без признаков жизни, вакансия-клон, смутное описание. Мой подход: я ищу не вакансии, а компании. Выбираю 10-15 целевых, изучаю, что делают, смотрю стек, и только потом целюсь в конкретные открытые позиции или пишу в HR напрямую. Откликов — штучно. Ответ от HR — выше 80%. Проблема часто не в HH, а в стратегии поиска: пассивное "разбросать резюме по всем дыркам" vs. активный "таргетированный хантинг".
Про активность. Согласен, это порочный круг. Но рецепт не в том, чтобы HH его отменил, а в том, чтобы не играть в его игру. Ваша настоящая активность — это не клики на сайте, а изучение компаний, прокачка навыков, обновление портфолио, сеть контактов. HH — лишь один из инструментов, часто не самый эффективный.
Итог: HH — это зеркало рынка, усугубленное плохим дизайном некоторых функций (той же "активности"). Но винить его во всем — как винить молоток в криво забитом гвозде. Да, молоток мог бы быть лучше, но 80% успеха — это навык и стратегия того, кто им пользуется. Статья хорошо описывает симптомы, но лечение — не в тотальной прозрачности платформы (это технически и экономически нереально), а в смене парадигмы соискателя с пассивного потребителя на активного стратега.
То что у вас оно получилось, вы молодец. Но то что вы не понимаете о чем говорите, это большой минус.. Вы перепутали GIL и CPU-bound, что прям сразу показывает на тот факт, что о программировании вы явно знаете из ИИ.. Как и ваши комментарии о С++ или Rust в будущем.. Аналогично про 50 горутин и 50мб.. Такое наверное даже ИИ не выдаст, ибо знает что этт в вакууме.. 😁
Минусов я никогда не сиавлю, только если не вообще дичь. 😁 Python в сетевых задачах не в 10 раз медленее Go, а в 2-3 всего. 😁 Аналогично как и "сотни RPS", я чуть не подавился кофе в моменте.. Я на Flask недавно показал 90000 на одном ядре! 😁 А вы про сотни.. 20 000 python берет с коробки даже на asyncio.. Почитайте за httpx если вам надо прям серьёзно управлять запросами, есть еще мощнее если что на С++ и уже есть на Rust решения. Так что тут проблема как всегда не в python, а в том что вы в нем не разбираетесь как явно и в Go.
Я не буду сильно душить, обозначил минимум. Если вы в чем-то не очень понимаете, не надо орать во все горло что оно плохое! 😁 Я вообще не понимаю зачем вы взяли python изначально.. Аналогично не совсем понимаю зачем столько RPS.. Верно подметили в комментариях что это похоже больше на DDOS атаки..
Вообще python хорошо справляется с задачами в сети, минус там только стриминг. Блокчейн какой писать на python будет плохой идеей, или стриминговый пориам на миллионы пользователей. Осиальное он хорошо держит, вы все ровно упретесь в какую базу, ожидание отвеиа от сети, от диска и тд.. Но чтоб писать что-то нормальное на python, надо хорошо знать python! Он ошибки не простит как Go, сразу обнулит производительность... 50к RPS на ~98.9-99.9 (зависит от задач) можно брать на python, даже на одном ядре! Но надо уметь это делать. Больше там могут быть посадки. Но и ~98.9-99.9 это очень круто. 😁 Все зависит от задач! Не надо брать python, где можно легко сделать все на Go или Rust.
По поводу "чистая архитектура", читайте книги когда есть опыт, чтоб понимать где оно избытачно! "чисиая архитектура", это не серебренная пуля! Это очень коварная ловушка для не очень опытных. Очень быстро создать overengineering.
А так удачи с проектом. Вещь полезная, уверен пригодиться и не раз.
Я так понимаю хочет много RAM при работе в моментах? Не запускали диагностики? Был опыт сборки Strapi.js, там оказалось надо 6гиг озу для его, пришлось warp винить.. Хотя проек мелкий. Я так понимаю под такие ситуации warp и пригодиться в данном случае.
Спасибо за ваш комментарий — он прекрасно иллюстрирует проблему, о которой я писал.
Вы пишете:
«А что это вы от меня требуете целый отдел? Я сеньор, а не отдел!»
Это не просто ваша боль — это прямой пример «Paper Senior». Потому что настоящий сеньор не требует «целого отдела» — он сам закрывает цепочку от идеи до продакшена. Не потому, что «он суперкрутом», а потому, что понимает, как работает система в целом.
Вы правы: если разработчика заставить менеджерить — будет плохой менеджер. Но статья не об этом. Она о том, что сеньор сегодня обязан уметь минимум то, что раньше делали три человека — потому что бизнес больше не может позволить себе «наем на авось».
Когда вы говорите:
«Если разработчика заставят менеджерить — будет плохой менеджер» — вы не спорите с данными. Вы доказываете, что не понимаете, что значит быть сеньором.
Потому что настоящий сеньор не требует «отдела» — он сам решает задачи, которые раньше распределялись между DevOps, архитектором и QA. И если он не умеет — он не сеньор. Он «Paper Senior».
Ваш комментарий — не исключение. Это пример того, о чём статья. И да — это больно. Но пока мы будем называть себя «сеньорами», не умея решать задачи, которые требуют реального опыта — рынок будет отвергать нас.
Вы описываете очень реальную ситуацию - и она, к сожалению, типична для многих.
Но статья была не о том, "как вас эксплуатируют" или "почему нет карьерного роста".Она была о структурной причине, из-за которой такие ситуации становятся массовыми:
- В 2023-2026 гг. рынок переполнен кандидатами с званием "senior", но без соответствующей экспертизы (по данным 200 000+ вакансий).- Компании больше не могут позволить себе "нанимать на авось" - они ищут тех, кто сразу закроет задачу, а не будет требовать "ещё полгода на адаптацию".- В результате - вместо долгосрочного найма возникает модель "временного отдела": человек берётся за $3000, чтобы сделать всё сам, и уходит, когда задача выполнена.
То, что вы называете "лишь бы полгода проработал" - это следствие, а не причина. Причина - в том, что бизнес больше не верит в инвестиции в людей, потому что видит тысячи "Paper Seniors", которые не справляются даже с базовыми задачами.
Ваш случай - не исключение. Он подтверждает, что проблема глубже, чем "плохой менеджер". Она в системе.
Спасибо, вы затронули тему моего недавнего исследования. Как раз хотел написать статью на эту тему, но, к сожалению, мою карму обнулили - и публикация задерживается.
Если кратко: проблема в том, что им выгодно тянуть кота за хвост.
Судя по собранным данным (у меня есть вакансии за год - более 200 000 штук), сейчас происходит намеренное затруднение поиска. То, что я нашёл, отлично ложится под эту модель: агентства запускают ботов, которые атакуют вакансии. А сами перетягивают соискателей в Telegram для серого сбора CV.
Зачем? Чтобы стричь деньги с таких, как вы.
Вы сами не сможете нанять - потому что цена за 1000 ботовских откликов настолько низкая, что они могут так поднять "муть" вокруг вашей вакансии, что найти кого либо будет невозможно. В таких условиях поиск просто становиться бесконечным.
Как итог - ни вы не находите нужных людей, ни мы - работу. А посредники прекрасно на этом зарабатывают.
Вы правы: не все тогда писали ядра - большинство действительно работало с готовыми CMS, формами и кастомизацией. Но это не отменяет того, что в то же время другие люди создавали: - первые российские ERP-системы без готовых решений, - высоконагруженные сервисы на "голом" Apache + MySQL, - интеграции между legacy-базами без API, - безопасность "на коленке", когда даже SSL был роскошью.
То, что одни клепали формы - не значит, что другим не приходилось решать задачи, которые сегодня решаются за 5 минут в Kubernetes.
Уважение к прошлому - это не воспевание "всех подряд". Это признание: когда инструментов почти нет, даже простая задача становится инженерным вызовом.
И да - сегодняшние разработчики не хуже. Просто вызовы другие. Но обесценивать тех, кто строил из пустоты - несправедливо.
Писали серверную часть для игр - да и сам сайт (бэкенд) - на Bash, пока другие формочки лепили. Потому что писали на том, на чём умели! Напишите сайт на Bash по качеству и функциональности как на PHP - сможете? А они могли.
То, что вы рассказываете про себя, не значит, что все работали так же. Не надо обесценивать тех, кто стоял у истоков и потом приходил всё это чинить.
Я правил SQL-запросы в Joomla, закрывал дыры в её безопасности после тех, кто считал себя "гуру". Чистил шаблоны от вирусов и вшитых бэкдоров.
Ребята писали статьи сюда и в "Хакер". Вы совершенно правы: тогда тоже были "бумажные сеньоры". Но речь не о них - а о тех, кто строил то, чем вы сейчас пользуетесь.
Я сам создавал первый сайт с кнопочным телефоном в руках вместо ноутбука - потому что разобраться в технологии хотелось, а денег на дорогущий ПК не было.
Я был знаком с людьми, которые на коленке, на том ещё полумёртвом JavaScript'е создали продукты, принёсшие миллионы, и уехали. Я учился у таких - у тех, кто задавал темп, а не формочки клепал.
Я говорю про людей о которых выше рассказал у которых учился. А не про тех о ком вы говорите. То что у вас был такой опыт, спасибо что поделились. У меня был совершенно другой опыт.
Каждый судит по себе и своему окружению. Спасибо за рассказ о вашем опыте и ваше мнение.
Вы частично правы: пик массовых увольнений в Big Tech (который нет в СНГ вообще, поэтому и цифры скроменее) действительно пришёлся на США и Европу (2022-2024). Но утверждать, что в России "нет сокращений" - значит игнорировать реальность последних двух лет. Вот факты: 1. По данным HeadHunter (январь 2026), количество вакансий в IT-секторе РФ снизилось на 38% по сравнению с 2021 годом. При этом число соискателей выросло на 22%. Это прямой признак сжатия рынка. 2. Крупнейшие российские IT-компании провели значительные сокращения: - Яндекс (2023-2025): более 25% штата в core-подразделениях (по собственным отчётам); - VK (2024): сокращение до 15% в продуктовых командах; - Тинькофф, Сбер, Ozon - все сообщали о "оптимизации" в 2023-2025, особенно в подразделениях, не связанных с ядром бизнеса (AI, финтех, логистика). 3. Аутсорс и аутстаффинг - ключевой сегмент для многих российских разработчиков - сдулся почти полностью: - По данным аналитики DOU и hh_ru, заказы от западных клиентов упали на >90% после 2022 г.; - Местные компании не компенсировали этот объём - они сами сокращают бюджеты на IT-аутсорс из-за роста стоимости облаков, лицензий и сложностей с импортозамещением. 4. Демографический дефицит - да, он есть. Но он не создаёт автоматического спроса на всех. Рынок стал выборочным: - Высокий спрос - на узких экспертов (AI, безопасность, embedded, legacy-модернизация); - Крах спроса - на универсальных CRUD-разработчиков, "бумажных сеньоров", джунов без глубины. ИИ здесь не "спасает от коллапса", а ускоряет фильтрацию: компании могут позволить себе быть разборчивее, потому что базовые задачи теперь решаются автоматически. Так что да - в России нет глобальных сокращений уровня Meta или Google (потому что тут даже близко нет компаний такого масштаба). Но локальный коллапс среднего сегмента IT-рынка уже произошёл. И именно об этом статья - независимо от географии.
Спасибо. Ваш комментарий действительно греет - приятно видеть, что кто-то не просто прочитал текст, а понял его по сути.
После просмотра остальных комментариев возникает ощущение, что мыслить стало опцией, а не базовым навыком. Хотя статья написана максимально прямо - без метафор, без зауми, просто констатация фактов.
Но, видимо, даже такая ясность сегодня требует усилия - а многие предпочитают рефлексию шаблонному возмущению.
Вы поселили надежду в моей душе, что есть еще шанс что-то изменить.
как бы печально не звучало - "или развивайся или пиши письма по старинке, в конверте!". мы живем в мире и в такое время, да и думаю оно уже навсегда, когда развинтите в таких направлениях это уже необходимость каждого кто не хочет писать письма в конверте и звонить по проводному телефону..
ни как, как еще.. тут скорее речь о бизнесе а не о бабушке. а бабушке придется Мах (не Макс а Мах правильно, тип очень быстрый) освоить.
для семьи, близких, самое простое VPN. свой сервер, оно вообще не дорого на 10 человек плотненьких, 300-500р вашими деревянными в месяц.
у меня, хотя я не в РФ, VPN личный развернут всегда. он у меня был за долго до того как я пришел работать в ИТ компнаии. это как минимум безопасность!
времена такие настали, тут ничего не исправить..
вообще, я бы постепенно все выносил в децентразизованные сети (типо Matrix). все самое необходимое: ИИ, месседжеры и тд.. их заблокировать, надо еще постараться, это только если вообще выключить интернет..
прям аналогично!
спасибо за мнение!
самая большая проблема те кто пытается работать с Python, это не знание самого языка и как он работает под капотом! в данном языке это сверх важно для успеха!
я тестировал сам это все со знаниями Python не синтаксиса, а хорошим пониманием как он работает. как итог вышло так:
36к запросов на 2 потока (воркера), 0 ошибок, 0.6 сек задержка в среднем, 100 одновременных в сек.
понимание как работают воркеры, как работают сокеты и работа с сетью под капотом, очень важно в Python! так же важно понимание как он работает с памятью.
на одно ядро можно повесить много воркеров. НО! надо занижать одновременное обращение на воркер, ибо GIL... если не занизить толку не будет, потеряете скорость как итог..
это не Си подобный язык! и многие путают работу Си подобных с Python, вот у них и получается абы что.. вроде делают все верно, а на деле ерунда..
у меня по итогу тестов получилось разогнать Python Flask на одном ядре до 50к+ запросов в секунду при RPS 98... это очень много, и можно больше если более глубоко разобраться в самом Python.
50к это очень и очень много! если для вас это мало на одном ядре, то я не знаю что вы там делать собрались.. в 99% вы упретесь на 15к в базу.. после 15к уже будет борьба за обращение базу, часто раньше.
в Python очень сложно писать что-то хорошее, потому что надо глубокие знания языка и не только его. но легко изучать само программирование. не путайте простоту Python с его не пригодностью! он был медленный на 2.7 версии. уже давно 3.14 которая в сотни, если не в тысячи раз быстрее. учитесь программировать а не писать код, который легко генерирует LLM..
я написал как получить результат. еще есть разные сервера под разные задачи, в Flasck тоже их несколько и все они под разные задачи! даже асинхронных несколько! основной который часто используют не совсем про асинхронность, там есть прекрасный сервер для асинхронной работы синхронного Flask.
вроде про все сказал, дальше сами учите, ищите, изучайте кому оно интересно. есть еще две превосходные книги на эти темы, даже три. и все у вас получиться!
одно из книг "сетевое программирование на Python". могу ошибиться в названии. вторая чисто на английском есть.. третья "AsyncIO и конкурентное программирование на Python", тут важно не перепутать конкурентное с многопоточным и разбиение на процессы.. на инглише точно названия не помню.. вспомню свернусь напишу.
сокеты в Linux особенно Ubuntu могут работать с задержками если их не настроить!
PS.
За статью спасибо!
С уважением!
Это уже не пост, это какой-то тест на IQ.. 😂 Спасибо! Смотрю не все оценили юмор. Я сам если честно не сразу вкурил в чем дело.. 😁
огромное спасибо. посмотрю!
PS.
к сожалению люди оценили в большой минус.. поэтому проект пришлось закрыть.. не хочу делать для тех, кто не умеет хотя бы думать перед тем как ругать.. у меня получился не язык а протокол работы с фокусом ИИ. то есть вызов нужного результата при затрате в несколько (очень много раз) меньшего ресурса. провел горы тестов, все подтвердилось.. но поймал просто безумный булинг от людей.. так и не понял за что.. прям как Тесло в свое время, опередив науку.. чтоб не тратить в пустую нервы, закрыл проект.. для себя я использую, более чем эффективно, но только для себя. как хакер который нашел уязвимость нулевого дня. у меня и так очень мало времени и сил, еще и тратить его в пустую не хотелось бы...
вам отдельно спасибо еще раз!
От части, если брать очень поверхностно, вы правы.
Человек и ИИ похожи внешне: оба "думают" шагами. Но внутри - разное.
Человек учится через тело: толкнул стакан -> он упал -> разбился -> больно. Он чувствует причину и следствие. ИИ учится на тексте: видит, что "стакан", "упал", "разбился" часто идут рядом. Но физику не понимает - для него это просто слова.
Человек может взять задачу, которой никогда не видел, и сам придумать, как к ней подступиться. ИИ повторяет то, что видел в данных. Если такого не было - гадает или врёт.
Органы чувств - это не "подключение к миру". Это то, откуда берётся понимание: что тяжело, что горячо, что нельзя пройти сквозь стену. Без этого любая абстракция - пустые слова. ИИ их и произносит - красиво, но без опоры в реальность.
Самокоррекция у человека: ошибся -> почувствовал ошибку -> поправился сам. У ИИ: ошибся -> ждёт, пока человек скажет "давай подумаем ещё раз" -> повторяет. Без внешней подсказки - не заметит.
Не говорю, что ИИ плох. Он решает свои задачи. Но называть его "как человек, только без рук" - как называть велосипед "как машина, только без двигателя". Оба с колесами - принцип работы другой. Или как самолет и птицы.. Оба летают, но это очень разное не смотря на то что самолет делали вдохновляясь птицами и остальными летающими, живыми существами.
Мозг не "симулирует будущее" - он строит байесовские предсказания на основе прошлого опыта для минимизации сенсорной ошибки. Это не магия, а математика.
~20Вт потребления при такой мощности..
около 20Вт при параллельной обработке мультимодальных потоков в реальном времени...
Покажите аналоги!
Про цвет вообще абсурд.. вы уже перемешали к концу все что было в голове.. Цвет это рецепторы а не мозг..
Мозг работает с точностью до миллисекунд в моторном контроле - "чистый рандом" так не умеет. То есть каждый такт это четкие данные а не рандомные значения из близких по значению (весу данных).
Мозг, как и мыслительный процесс на сегодня изучен менее чем на 10%! А не очень хорошо. Мы не знаем, как возникает субъективность, но частично знаем механизмы памяти, внимания, пластичности. Не смешивайте "неизвестное" с "неразгаданной мистикой" - это две разные категории.
Может вы свой мозг имели. ввиду, тогда уточните пожалуйста.
Вы хоть понимаете что цена такой хрени 3
в минуту, дажеине час!!! 😁 1 миллион токенов в минуту оно сольет в раз.. А это до 30
в час, это уже будет не дешево + 7 сеньоров операторов за 50$ час.. 😁
Есть прекрасный учёный в РФ, имя не помню, да и Сурдин тоже этот вопрос поднимал и прказал что толку ноль на деле. 😁 Так вот, он в одном из интервью прекрасно обосновал почему LLM впервых даже на минимум не ИИ. Во вторых, даже то что Китайцы используют реальные нейроны человека, искусственно выраженные, все ровно не заменят человека. Минимум, это опыт! Мы мыслим на основе опыта! Вырасченные нейроны, не имеют этого всего вообще.. И загрузить туда это невозможно.. А LLM так вообще и без этого по многим параметрам даже близко не похоже на мозг. Я не помню, в 90х примерно, чуть раньше вроде, уже отказались от модели похожей на мозг ибо она не работает.. Поэтому это воприоре не может заменить человека. Оно может усилить умного, и сильно ослабить не очень умного. Это основная опасность ИИ сегодня. 😁
Человеческое до конца не раскрыто. Но даже тот минимум что есть, говорит что LLM это не ИИ даже близко. Человеческое мышление очень сложное и ни какого рандома там нет. Человек чаще мыслит отталкиваясь от опыта. Часть мышления уже заготовлено подсознанием пока вы спали. Много чего за день уже мозг проанализировал заранее, предугодал на основе старых данных, и заложил как программу на день. Часть происходит в процессе. LLM не понимает что и зачем делает, от слова совсем.. Человек, как раз прекрасно понимает зачем и что делает + применяет старый опыт и еще много чего.
То есть LLM еще очень далеко до даде минимум. Да и это невозможно.. Есть сейчас реальные нейроны человеческого мозга. Но и даже это не ИИ.. Но уже более близкое.
Мы осознает что и зачем. Они же просто выполняют последовательность действий. Понятно что есть персонажи которым и до LLM далеко.. 😂 Но все же, мы про здоровых человеков. 😁
У меня в api как было 128к, так и осталось.. Ни какого миллиона контекста подтвердить нн могу.. 😁
Отличная статья, резонирует с болью многих. Но, как практик, позволю себе несколько контраргументов из личного опыта.
Про объяснения отказов. Это утопично в условиях масштаба. На позицию приходит 1000+ откликов. Как, физически и экономически, HR должен давать обратную связь каждому? Если кандидат заведомо не подходит, а то и вовсе "спамный" — ему так и написать? Это мгновенно приведет к конфликтам и судебным искам за "некорректную формулировку". Обратная связь — это диалог, а не обязанность платформы. Её дают на собеседовании, а не на этапе отклика.
Про "фейковые" вакансии и отсутствие ответов. Вы их видите сразу — компания без признаков жизни, вакансия-клон, смутное описание. Мой подход: я ищу не вакансии, а компании. Выбираю 10-15 целевых, изучаю, что делают, смотрю стек, и только потом целюсь в конкретные открытые позиции или пишу в HR напрямую. Откликов — штучно. Ответ от HR — выше 80%. Проблема часто не в HH, а в стратегии поиска: пассивное "разбросать резюме по всем дыркам" vs. активный "таргетированный хантинг".
Про активность. Согласен, это порочный круг. Но рецепт не в том, чтобы HH его отменил, а в том, чтобы не играть в его игру. Ваша настоящая активность — это не клики на сайте, а изучение компаний, прокачка навыков, обновление портфолио, сеть контактов. HH — лишь один из инструментов, часто не самый эффективный.
Итог: HH — это зеркало рынка, усугубленное плохим дизайном некоторых функций (той же "активности"). Но винить его во всем — как винить молоток в криво забитом гвозде. Да, молоток мог бы быть лучше, но 80% успеха — это навык и стратегия того, кто им пользуется. Статья хорошо описывает симптомы, но лечение — не в тотальной прозрачности платформы (это технически и экономически нереально), а в смене парадигмы соискателя с пассивного потребителя на активного стратега.
То что у вас оно получилось, вы молодец.
Но то что вы не понимаете о чем говорите, это большой минус.. Вы перепутали GIL и CPU-bound, что прям сразу показывает на тот факт, что о программировании вы явно знаете из ИИ.. Как и ваши комментарии о С++ или Rust в будущем..
Аналогично про 50 горутин и 50мб.. Такое наверное даже ИИ не выдаст, ибо знает что этт в вакууме.. 😁
Минусов я никогда не сиавлю, только если не вообще дичь. 😁
Python в сетевых задачах не в 10 раз медленее Go, а в 2-3 всего. 😁 Аналогично как и "сотни RPS", я чуть не подавился кофе в моменте.. Я на Flask недавно показал 90000 на одном ядре! 😁 А вы про сотни.. 20 000 python берет с коробки даже на asyncio.. Почитайте за httpx если вам надо прям серьёзно управлять запросами, есть еще мощнее если что на С++ и уже есть на Rust решения. Так что тут проблема как всегда не в python, а в том что вы в нем не разбираетесь как явно и в Go.
Я не буду сильно душить, обозначил минимум. Если вы в чем-то не очень понимаете, не надо орать во все горло что оно плохое! 😁 Я вообще не понимаю зачем вы взяли python изначально.. Аналогично не совсем понимаю зачем столько RPS.. Верно подметили в комментариях что это похоже больше на DDOS атаки..
Вообще python хорошо справляется с задачами в сети, минус там только стриминг. Блокчейн какой писать на python будет плохой идеей, или стриминговый пориам на миллионы пользователей. Осиальное он хорошо держит, вы все ровно упретесь в какую базу, ожидание отвеиа от сети, от диска и тд.. Но чтоб писать что-то нормальное на python, надо хорошо знать python! Он ошибки не простит как Go, сразу обнулит производительность... 50к RPS на ~98.9-99.9 (зависит от задач) можно брать на python, даже на одном ядре! Но надо уметь это делать. Больше там могут быть посадки. Но и ~98.9-99.9 это очень круто. 😁
Все зависит от задач! Не надо брать python, где можно легко сделать все на Go или Rust.
По поводу "чистая архитектура", читайте книги когда есть опыт, чтоб понимать где оно избытачно! "чисиая архитектура", это не серебренная пуля! Это очень коварная ловушка для не очень опытных. Очень быстро создать overengineering.
А так удачи с проектом. Вещь полезная, уверен пригодиться и не раз.
Я так понимаю хочет много RAM при работе в моментах? Не запускали диагностики? Был опыт сборки Strapi.js, там оказалось надо 6гиг озу для его, пришлось warp винить.. Хотя проек мелкий. Я так понимаю под такие ситуации warp и пригодиться в данном случае.
Спасибо за ваш комментарий — он прекрасно иллюстрирует проблему, о которой я писал.
Вы пишете:
Это не просто ваша боль — это прямой пример «Paper Senior».
Потому что настоящий сеньор не требует «целого отдела» — он сам закрывает цепочку от идеи до продакшена. Не потому, что «он суперкрутом», а потому, что понимает, как работает система в целом.
Вы правы: если разработчика заставить менеджерить — будет плохой менеджер.
Но статья не об этом.
Она о том, что сеньор сегодня обязан уметь минимум то, что раньше делали три человека — потому что бизнес больше не может позволить себе «наем на авось».
Когда вы говорите:
Потому что настоящий сеньор не требует «отдела» — он сам решает задачи, которые раньше распределялись между DevOps, архитектором и QA.
И если он не умеет — он не сеньор. Он «Paper Senior».
Ваш комментарий — не исключение. Это пример того, о чём статья.
И да — это больно. Но пока мы будем называть себя «сеньорами», не умея решать задачи, которые требуют реального опыта — рынок будет отвергать нас.
Вы описываете очень реальную ситуацию - и она, к сожалению, типична для многих.
Но статья была не о том, "как вас эксплуатируют" или "почему нет карьерного роста".Она была о структурной причине, из-за которой такие ситуации становятся массовыми:
- В 2023-2026 гг. рынок переполнен кандидатами с званием "senior", но без соответствующей экспертизы (по данным 200 000+ вакансий).- Компании больше не могут позволить себе "нанимать на авось" - они ищут тех, кто сразу закроет задачу, а не будет требовать "ещё полгода на адаптацию".- В результате - вместо долгосрочного найма возникает модель "временного отдела": человек берётся за $3000, чтобы сделать всё сам, и уходит, когда задача выполнена.
То, что вы называете "лишь бы полгода проработал" - это следствие, а не причина. Причина - в том, что бизнес больше не верит в инвестиции в людей, потому что видит тысячи "Paper Seniors", которые не справляются даже с базовыми задачами.
Ваш случай - не исключение. Он подтверждает, что проблема глубже, чем "плохой менеджер". Она в системе.
Спасибо, вы затронули тему моего недавнего исследования. Как раз хотел написать статью на эту тему, но, к сожалению, мою карму обнулили - и публикация задерживается.
Если кратко: проблема в том, что им выгодно тянуть кота за хвост.
Судя по собранным данным (у меня есть вакансии за год - более 200 000 штук), сейчас происходит намеренное затруднение поиска. То, что я нашёл, отлично ложится под эту модель: агентства запускают ботов, которые атакуют вакансии. А сами перетягивают соискателей в Telegram для серого сбора CV.
Зачем? Чтобы стричь деньги с таких, как вы.
Вы сами не сможете нанять - потому что цена за 1000 ботовских откликов настолько низкая, что они могут так поднять "муть" вокруг вашей вакансии, что найти кого либо будет невозможно. В таких условиях поиск просто становиться бесконечным.
Как итог - ни вы не находите нужных людей, ни мы - работу. А посредники прекрасно на этом зарабатывают.
Вы правы: не все тогда писали ядра - большинство действительно работало с готовыми CMS, формами и кастомизацией. Но это не отменяет того, что в то же время другие люди создавали:
- первые российские ERP-системы без готовых решений,
- высоконагруженные сервисы на "голом" Apache + MySQL,
- интеграции между legacy-базами без API,
- безопасность "на коленке", когда даже SSL был роскошью.
То, что одни клепали формы - не значит, что другим не приходилось решать задачи, которые сегодня решаются за 5 минут в Kubernetes.
Уважение к прошлому - это не воспевание "всех подряд". Это признание: когда инструментов почти нет, даже простая задача становится инженерным вызовом.
И да - сегодняшние разработчики не хуже. Просто вызовы другие. Но обесценивать тех, кто строил из пустоты - несправедливо.
Писали серверную часть для игр - да и сам сайт (бэкенд) - на Bash, пока другие формочки лепили. Потому что писали на том, на чём умели! Напишите сайт на Bash по качеству и функциональности как на PHP - сможете? А они могли.
То, что вы рассказываете про себя, не значит, что все работали так же. Не надо обесценивать тех, кто стоял у истоков и потом приходил всё это чинить.
Я правил SQL-запросы в Joomla, закрывал дыры в её безопасности после тех, кто считал себя "гуру". Чистил шаблоны от вирусов и вшитых бэкдоров.
Ребята писали статьи сюда и в "Хакер". Вы совершенно правы: тогда тоже были "бумажные сеньоры". Но речь не о них - а о тех, кто строил то, чем вы сейчас пользуетесь.
Я сам создавал первый сайт с кнопочным телефоном в руках вместо ноутбука - потому что разобраться в технологии хотелось, а денег на дорогущий ПК не было.
Я был знаком с людьми, которые на коленке, на том ещё полумёртвом JavaScript'е создали продукты, принёсшие миллионы, и уехали. Я учился у таких - у тех, кто задавал темп, а не формочки клепал.
Я говорю про людей о которых выше рассказал у которых учился. А не про тех о ком вы говорите. То что у вас был такой опыт, спасибо что поделились. У меня был совершенно другой опыт.
Каждый судит по себе и своему окружению.
Спасибо за рассказ о вашем опыте и ваше мнение.
Вы частично правы: пик массовых увольнений в Big Tech (который нет в СНГ вообще, поэтому и цифры скроменее) действительно пришёлся на США и Европу (2022-2024). Но утверждать, что в России "нет сокращений" - значит игнорировать реальность последних двух лет. Вот факты:
1. По данным HeadHunter (январь 2026), количество вакансий в IT-секторе РФ снизилось на 38% по сравнению с 2021 годом. При этом число соискателей выросло на 22%. Это прямой признак сжатия рынка.
2. Крупнейшие российские IT-компании провели значительные сокращения:
- Яндекс (2023-2025): более 25% штата в core-подразделениях (по собственным отчётам);
- VK (2024): сокращение до 15% в продуктовых командах;
- Тинькофф, Сбер, Ozon - все сообщали о "оптимизации" в 2023-2025, особенно в подразделениях, не связанных с ядром бизнеса (AI, финтех, логистика).
3. Аутсорс и аутстаффинг - ключевой сегмент для многих российских разработчиков - сдулся почти полностью:
- По данным аналитики DOU и hh_ru, заказы от западных клиентов упали на >90% после 2022 г.;
- Местные компании не компенсировали этот объём - они сами сокращают бюджеты на IT-аутсорс из-за роста стоимости облаков, лицензий и сложностей с импортозамещением. 4. Демографический дефицит - да, он есть. Но он не создаёт автоматического спроса на всех.
Рынок стал выборочным:
- Высокий спрос - на узких экспертов (AI, безопасность, embedded, legacy-модернизация);
- Крах спроса - на универсальных CRUD-разработчиков, "бумажных сеньоров", джунов без глубины.
ИИ здесь не "спасает от коллапса", а ускоряет фильтрацию: компании могут позволить себе быть разборчивее, потому что базовые задачи теперь решаются автоматически. Так что да - в России нет глобальных сокращений уровня Meta или Google (потому что тут даже близко нет компаний такого масштаба). Но локальный коллапс среднего сегмента IT-рынка уже произошёл. И именно об этом статья - независимо от географии.
Спасибо. Ваш комментарий действительно греет - приятно видеть, что кто-то не просто прочитал текст, а понял его по сути.
После просмотра остальных комментариев возникает ощущение, что мыслить стало опцией, а не базовым навыком. Хотя статья написана максимально прямо - без метафор, без зауми, просто констатация фактов.
Но, видимо, даже такая ясность сегодня требует усилия - а многие предпочитают рефлексию шаблонному возмущению.
Вы поселили надежду в моей душе, что есть еще шанс что-то изменить.