Ага, такое правда есть. Особенно это хорошо видно сейчас, когда все удивляются как Astra и Opus делают круто Майнкрафт или ваяют велосипеды в блендере, а потом удивляются, почему в нестандартных задачах результаты заметно хуже по качеству, зачастую даже в сравнении с моделями предыдущих версий.
Касаемо доступности RAG, то сейчас в целом любителям доступно многое, даже fine tuning.)
Звучит как какоето офигенное достижение, а на самом деле он больше геморроя получил чем заработал
Он и не отрицал)
5000 долларов за 3 мес, это 130тысяч руб в месяц, еще не понятно за вычетом налогов или нет и в рамках США
В рамках США да, только вот он то в России живёт, что по нашим меркам нормальные деньги. И да он этот проект делал больше, как эксперимент. Так же сейчас saas не связанные с AI, обычно долго не живут, но пример привёл вообще к другому. Всё-равно сколько блогер тот заработал, главное, что даже на такой сервис по сути мёртвый на стадии идеи, был востребован.
но в целом да, людям нужен продукт, а не технологии... но продукты все очевидные уже действительно созданы, а выдумать неочевидные это отдельная история
Это как раз не отдельная история, а очень даже важная в контексте нашего диалога) Люди в своём большинстве будут пользоваться понятным им продуктам, которые обещают решение их проблемы в один клик. За это они готовы платить. В этом плане мало, что поменялось. Разве что назначение и сложность продуктов. Условно говоря, если раньше достаточно было для фарма денег поставить ffmpeg на сервер, сделать красивый фронтенд для saas по конвертации файлов, то сейчас можно сделать ровно такой же сервис, но с доп. функциями AI или вообще харнесс, что будет используя модели проводить конвертацию, создавая скрипты прямо под пк пользователя. Устареет такой проект? Нет, потому что большинство, кто им пользуется в жизни не пойдут сравнивать флагманские модели, покупать разные подписки, смотреть бенчи по задачам и т.д.
Даже без продукта, опять же, на ютубе если ввести create app with ai или GPT vs Claude можно насладиться отличным контентом, где люди вообще на пофиг делают за промпт условную игру выкручивая ризонинг на максимум и потом сравнивают результаты. Причём вообще не одупляя порой назначение модели. Недавно был хороший пример. Сначала OpenAI выпустила Астру, потом вышел о от Антропиков Опус 5.5 и примерно в это же время Open AI релизнула GPT 6 Sol. Что начали делать блогеры? Правильно Сравнивать GPT 6 Sol с Opus 5.5 не одупляя, что Sol был изначально создан для рабочих задач, это не флагманская модель для чего-то сложного.
Так же огромных скачков в отношении AI не было давно. Да, маркетологи кричат об обратном, но на деле, для людей, кто много работает с нейронками очевидно, что каждые пол года выходят флагманские модели, каждый раз происходит ажиотаж, баги, большие нагрузки на сервера в следствии чего харнесы подменяют модели на более слабые якобы из-за ошибок, философские разговоры об опасности LLM, а потом все расходятся ещё на пол года делать свои проекты и допиливать баги.
Так вот, основной мой посыл, что сейчас нет такого бурного роста, как вы описываете. Он есть только в речах маркетологов, где они уже и AGI создали и задачи вселенского масштаба решают. На деле же там столько нюансов, как подтверждённых, так и около конспирологических (хотя они часто оказываются правдой в отношении AI компаний), что в сухом остатке мы имеем довольно медленное развитие AI на данный момент. К сожалению или к счастью, до нейронок, что будут способны собирать за 15 минут проекты, которые раньше делались годами нам ещё очень далеко.)
Нейронки не смогут собрать за 15 минут, то что раньше строилось годами. А если и смогут, то страшно представить какой прайс уйдёт на токены. Так-то нейронки довольно дорогое удовольствие и каждая новая флагманская модель стоит дороже предыдущей. Если мы говорим о моделях поменьше, то зачастую новая версия моделей работает даже хуже предыдущей. Так например было с GPT 4 и GPT 5 долгое время, сейчас так с GPT 5.5 Sol и GPT 6 Sol. Магия есть только в речах маркетологов и CEO, которые очень далеки от реальности.
Касаемо устаревания проектов, то не согласен. Он устаревает по нашим меркам - специалистов которые следят за развитием ИИ, активно используют его и прекрасно понимают возможности нейронок без преувеличений, а так же их проблемы. Для обычных же людей, даже простейший RAG считается, чем-то на уровне computer science. Про что-то более сложное и говорить не приходиться.
Недавно видел хороший этому пример. Один блогер собрал saas для американской аудитории (сам он из России) сайт по ретуши и улучшению качества фотографий и смог заработать на нём 5000$ за 3 месяца. Т.е. кто-то этим сервисом пользовался, хотя он под капотом использовал GPT Image, который тогда уже был доступен бесплатно в самом GPT хоть и с лимитами. По сути, saas этого блогера устарел ещё на этапе идеи, однако он умудрился заработать на нём копеечку. Причём на рынке, где не мог использовать свою медийность.
Если же говорить про что-то более актуальное, то сейчас ИИ внедрено в другие сферы всего на несколько процентов, а много где внедрения вообще нет. Если даже в перегретом вебе есть спрос на ИИ решения, то другие сферы банально пока не освоены в этом плане.)
В этом плане ничего не поменялось. До бума llm, были всякие свалки по типу source forge, где было огромное количество софта разной поршивости. Люди не просили генерировать приложение под задачу, а искали его а гугле.
Если мы говорим о больших проектах, то нейронки конечно ускоряют разработку, но они не являются магией, что по запросу "сделай красиво" выдаёт за вечер топ результат. На самом деле нейронки часть работы забрали, а часть добавили.
Уже молчу, что сейчас дефицит тулинга и нормальных харнесов. А потом народ поймет, что для экономии токенов можно собирать проекты из заготовок и работы станет ещё больше.
Главная проблема рынка сейчас, это мировой кризис, что идёт уже 5 лет. Постковид, войны, лопание пузырей являются причинами спада, а ИИ лишь катализатор, потому что CEO до сих пор верят, в бога из машины, способного заменить целые отделы.
Парадокс в том, что при развитии технологий компании обычно активно набирают персонал, а сейчас идут сокращения.
Ещё Проблема в том, что IT в своём большинстве зависимая отрасль. IT компании предоставляют решения для людей в других сферах. Если у вторых нет бюджетов, то первые банкротятся.
Однако, с ИИ в каких-то аспектах это работает в обратную сторону. Например, бизнес верит, что ИИ может увеличить их показатели и непрочь его внедренить в свои рабочие процессы. В вебе сейчас огромное количество запросов на RAG. Самое забавное, что огромное колличество людей не знает, что это. Хотя казалось бы на хабре за 4 года бума llm, rag обсосали со всех сторон. Только относительно недавно хайп начал доходить до большинства.
Поэтому проблемыиесть и дальше больше, но причины их в другом.)
По опыту работы с yougile могу сказать, что все слишком буквально воспринимают чат, как буквально рабочий чат. Если все сотрудники понимают, что чаты относятся только к их задачам, то подход удобный, правда и от обычных таск менеджеров, с обычными комментариями под задачами это мало чем отличается. Даже наоборот, появляется проблема, что в задаче чата появляются другие задачи и таск разрастается на несколько отдельных задач. С одной стороны это даже удобно, что сохраняется контекст. С другой стороны, в юджайл есть проблема с подзадачами. Ими редко кто на практике пользуется. Если уж всё делать чатами, то и подзадачи делать интеграцией в чат, а не отдельными вкладками.
Скорость написания кода правда больше не проблема. Ни один человек просто физически не сможет написать код с той же скоростью, что и AI агент.
Сейчас есть 2 проблемы:
Колличество токенов на реализацию, поэтому сейчас особенно ценны те, кто умеет работать с харнесами и писать свои при необходимости, хорошо понимает поведение LLM на практике и изнает как построить архитектуру проекта, что будет расширяемой и понятной, как LLM так и человеку.
Вторая проблема, это "черный ящик". Сейчас ценен тот, кто не просто вайбкодит, вообще не понимая, как оно работает, а потом через 10 промптов получают не масштабируемый проект, а специалисты, что заранее продумывают архитектуру проекта с оглядкой на специфику LLM.
Эти 2 проблемы сильно взаимосвязаны.
Касаемо кризиса идей, честно мне бы ещё часов 8 лишних в сутках, чтобы всё задуманное реализовать)
Лично бы у меня после такого вопроса появилось только одно чувство - поскорее уйти из этой конторы и никогда больше ничего общего с ней не иметь.
Не люблю, когда люди лезут мне в голову. Автор делает это на пороге, значит у них в конторе подобное - обычная практика. Мне будет не комфортно работать в таком коллективе ни за какие деньги.
Самое веселое, это когда начальство отказывается оплачивать время на багфикс, отладку и тесты потому что: "Хороший программист пишет сразу полностью правильный рабочий код без всяких этих ваших автотестов и дебагеров, которыми только косячники пользуются. Мы платим за профессиональную работу, а не за исправление ошибок". Правда, стоит отдать должное, таких уже 6 лет не встречал.
Касаемо террабайт не знаю, но в геймдеве ассеты спокойно могут весить несколько гигабайт, а то и десятков. Так же подобное встречается в вебе. Правда для подобного обычно используют git lfs, а тысячи коммитов относительно текста, даже с самой раздутой архитектурой больше гига вряд ли весить будут) Я бы даже сказал в реальности несколько сотен мегабайт с учётом хранения всех дифов.
Да и проблем с мерждем тех же ассетов обычно нет, если грамотно выстроена работа в команде)
Эхх ученые в говне моченые, опять понаставили дизов новаторским и революционным спекуляциям. 🙃
Касаемо вечного двигателя, то учитесь пока жив: ищем могилы политиков и известных государственный деятелей 20 века по всему миру. Вскрывает их и обнаруживаем внутри вращательнын движения близкие к скорости света. Прикрепляем останки к динамо машине и этого хватит, чтобы запитать целые страны. 😎
А как вообще задача может быть выполнена без следа? Есть же условный гитхаб (или миллион других ему аналогов), где всё по коммитам видно. Есть задача в таск менеджере. Это возможно только в если коммиты пушить раз в неделю, а в задаче вообще никакого summary не давать (просто дальше передать например). А так мысли верные) Я вообще за то, чтобы всё относящееся к работе было в облаке, т.к. истории про "другой компьютер, молния ударила, света нет, почта не работает, меркурий вошёл в венеру и т.д." случаются и причём часто это не отмазки. Когда всё в облаке, это удобно. Я как работник даже если отойду смогу важные быстрые дела сделать хоть с телефона. Да и всякие форс мажоры (которые правда бывают) перестают быть блокером для работы над проектом.
В голове у тимлида в пятницу не таблица «Вася: 14 тикетов». Там что-то вроде: «Маша разрулила блокер с API, мы не улетели по срокам» «Петя второй день молчит, хз что с ним» «Вася… вроде ок, стабильный»
Если у тим лидов такое в голове, вместо банального анализа kpi, трекинга тасков и анилза пул реквестов, то радуйтесь, что вас из такой команды уволили. Потому что, всем в такой команде будет точно пофиг на результат, все будут стараться выслужиться перед начальством, как раз изображая красивую деятельность.
Однако проблема, скрытой работы реально есть и объяснить её необходимость заказчикам, как раз задача TL PM и Сеньоров иначе в нормальной организации вопрос будет не к джуну, почему он занимался немойми чем, а к тем, кто ему работу давал и принимал. Если джуну дали работу, а он её не сделал или сделал плохо, то тогда вопрос будет к нему, но если он делал работу качественно, а она оказалась организации и заказчикам не нужна, то не джуна проблемы.
Помню, один раз летел в самолёте и читал журнал для предпринимателей и бизнеса, где как раз об этой теме писалось. Какой-то "эксперт" писал, что в России низкая производительность труда, потому что все работники вечно ерундой занимаются. То бегают курить (буквально это было указано, как одна из главных причин), то задерживаются на обеде, то отпрашиваются пораньше. А вот на Западе, по его мнению, такого нет, все работают от звонка до звонка со 100% эффектностью. И ни слова, об огромных проблемах в организации труда и управлении персоналом.
Так же ни слова, что на Западе работают профсоюзы и если брать, например немцев, как педантичную нацию, то возможно типичный Ганс и правда курит меньше на работе, но при этом он ровно в 18:00 уходит домой и не делает работу сверх того, что написано у него в договоре. От такого многие наши работодатели с их "мы же семья", "ты что только за деньги работаешь" взвыли бы, т.к. будь они в Европе, их "рога и копыта" профсоюзы прикрыли бы очень быстро.
Это я к чему. Сначала работодалели (которое разделяют мнение эксперта и таких много) пытаются найти людей оркестров, которые должны и пол убирать, и видеомонтаж делать, и за хайлоадом следить, а потом удивляются низкой производительности, привязке к конкретным работникам, выгораниям пенсонала и низкой производительности с учётом плохо налаженных рабочих процессов. Но виноват в этом у подобных руководителей работник Name, что курить часто бегает и в вк сидит на работе.
Поэтому честный вопрос к любой деятельности, называющей себя инженерией, звучит не как “всё ли вы знаете?”, а как “что у вас сделано на случай обнаружения того, чего вы не знаете?”.
Думаю, это утверждение относится к любой специальности. Управление рисками и проектирование являются неотъемлемой частью многих специальностей.
Касаемо инженерии, то у самого слова есть вполне себе общепринятое значение. Если для решения практических задач используются математические, технические и научные знания, это уже можно назвать проявлением инжинерии. А вот насколько грамотно эти знания применены и насколько они обширны у конкретных специалистов, это уже вопрос их опыта и квалификации.
То что используют давно в CMS всякие AI функции это понятно)
> Наверно допил функционала слишком специфичен, чтобы решать его вайбкодингом. Думаю, написать под подобные cms обвязку, что не будет сжирать миллионы токенов и давать внятный результат на деле, не такая уж и простая задача. А так да.
Не старье наверное всякие next.js nuxt.js, хотя уже тоже относительно. Сейчас мне кажется не старьем будет cms с обвязкой под нейронки под капотом, что позволит допиливать модерам админок функционал самостоятельно без программирования. Ну пока этот спагетти код не разрастается до макаронного монстра.)
закрытый контур без интернета и без Git-based CI/CD (manifest-driven деплой через deploy-cutover.py);
Не совсем понимаю, что мешало использовать Git с CI/CD, если их можно настроить так же локально или в сети компании. Не совсем понятно, что за deploy-cutover.py? Может это ваш какой-то внутренний скрипт, но мы то откуда знаем его код и по какому принципу он работает и чем отличается от общепринятых CD практик? 🤔
Ага, такое правда есть. Особенно это хорошо видно сейчас, когда все удивляются как Astra и Opus делают круто Майнкрафт или ваяют велосипеды в блендере, а потом удивляются, почему в нестандартных задачах результаты заметно хуже по качеству, зачастую даже в сравнении с моделями предыдущих версий.
Касаемо доступности RAG, то сейчас в целом любителям доступно многое, даже fine tuning.)
Он и не отрицал)
В рамках США да, только вот он то в России живёт, что по нашим меркам нормальные деньги. И да он этот проект делал больше, как эксперимент. Так же сейчас saas не связанные с AI, обычно долго не живут, но пример привёл вообще к другому. Всё-равно сколько блогер тот заработал, главное, что даже на такой сервис по сути мёртвый на стадии идеи, был востребован.
Это как раз не отдельная история, а очень даже важная в контексте нашего диалога) Люди в своём большинстве будут пользоваться понятным им продуктам, которые обещают решение их проблемы в один клик. За это они готовы платить. В этом плане мало, что поменялось. Разве что назначение и сложность продуктов. Условно говоря, если раньше достаточно было для фарма денег поставить ffmpeg на сервер, сделать красивый фронтенд для saas по конвертации файлов, то сейчас можно сделать ровно такой же сервис, но с доп. функциями AI или вообще харнесс, что будет используя модели проводить конвертацию, создавая скрипты прямо под пк пользователя. Устареет такой проект? Нет, потому что большинство, кто им пользуется в жизни не пойдут сравнивать флагманские модели, покупать разные подписки, смотреть бенчи по задачам и т.д.
Даже без продукта, опять же, на ютубе если ввести create app with ai или GPT vs Claude можно насладиться отличным контентом, где люди вообще на пофиг делают за промпт условную игру выкручивая ризонинг на максимум и потом сравнивают результаты. Причём вообще не одупляя порой назначение модели. Недавно был хороший пример. Сначала OpenAI выпустила Астру, потом вышел о от Антропиков Опус 5.5 и примерно в это же время Open AI релизнула GPT 6 Sol. Что начали делать блогеры? Правильно Сравнивать GPT 6 Sol с Opus 5.5 не одупляя, что Sol был изначально создан для рабочих задач, это не флагманская модель для чего-то сложного.
Так же огромных скачков в отношении AI не было давно. Да, маркетологи кричат об обратном, но на деле, для людей, кто много работает с нейронками очевидно, что каждые пол года выходят флагманские модели, каждый раз происходит ажиотаж, баги, большие нагрузки на сервера в следствии чего харнесы подменяют модели на более слабые якобы из-за ошибок, философские разговоры об опасности LLM, а потом все расходятся ещё на пол года делать свои проекты и допиливать баги.
Так вот, основной мой посыл, что сейчас нет такого бурного роста, как вы описываете. Он есть только в речах маркетологов, где они уже и AGI создали и задачи вселенского масштаба решают. На деле же там столько нюансов, как подтверждённых, так и около конспирологических (хотя они часто оказываются правдой в отношении AI компаний), что в сухом остатке мы имеем довольно медленное развитие AI на данный момент. К сожалению или к счастью, до нейронок, что будут способны собирать за 15 минут проекты, которые раньше делались годами нам ещё очень далеко.)
Нейронки не смогут собрать за 15 минут, то что раньше строилось годами. А если и смогут, то страшно представить какой прайс уйдёт на токены. Так-то нейронки довольно дорогое удовольствие и каждая новая флагманская модель стоит дороже предыдущей. Если мы говорим о моделях поменьше, то зачастую новая версия моделей работает даже хуже предыдущей. Так например было с GPT 4 и GPT 5 долгое время, сейчас так с GPT 5.5 Sol и GPT 6 Sol. Магия есть только в речах маркетологов и CEO, которые очень далеки от реальности.
Касаемо устаревания проектов, то не согласен. Он устаревает по нашим меркам - специалистов которые следят за развитием ИИ, активно используют его и прекрасно понимают возможности нейронок без преувеличений, а так же их проблемы. Для обычных же людей, даже простейший RAG считается, чем-то на уровне computer science. Про что-то более сложное и говорить не приходиться.
Недавно видел хороший этому пример. Один блогер собрал saas для американской аудитории (сам он из России) сайт по ретуши и улучшению качества фотографий и смог заработать на нём 5000$ за 3 месяца. Т.е. кто-то этим сервисом пользовался, хотя он под капотом использовал GPT Image, который тогда уже был доступен бесплатно в самом GPT хоть и с лимитами. По сути, saas этого блогера устарел ещё на этапе идеи, однако он умудрился заработать на нём копеечку. Причём на рынке, где не мог использовать свою медийность.
Если же говорить про что-то более актуальное, то сейчас ИИ внедрено в другие сферы всего на несколько процентов, а много где внедрения вообще нет. Если даже в перегретом вебе есть спрос на ИИ решения, то другие сферы банально пока не освоены в этом плане.)
В этом плане ничего не поменялось. До бума llm, были всякие свалки по типу source forge, где было огромное количество софта разной поршивости. Люди не просили генерировать приложение под задачу, а искали его а гугле.
Если мы говорим о больших проектах, то нейронки конечно ускоряют разработку, но они не являются магией, что по запросу "сделай красиво" выдаёт за вечер топ результат. На самом деле нейронки часть работы забрали, а часть добавили.
Уже молчу, что сейчас дефицит тулинга и нормальных харнесов. А потом народ поймет, что для экономии токенов можно собирать проекты из заготовок и работы станет ещё больше.
Главная проблема рынка сейчас, это мировой кризис, что идёт уже 5 лет. Постковид, войны, лопание пузырей являются причинами спада, а ИИ лишь катализатор, потому что CEO до сих пор верят, в бога из машины, способного заменить целые отделы.
Парадокс в том, что при развитии технологий компании обычно активно набирают персонал, а сейчас идут сокращения.
Ещё Проблема в том, что IT в своём большинстве зависимая отрасль. IT компании предоставляют решения для людей в других сферах. Если у вторых нет бюджетов, то первые банкротятся.
Однако, с ИИ в каких-то аспектах это работает в обратную сторону. Например, бизнес верит, что ИИ может увеличить их показатели и непрочь его внедренить в свои рабочие процессы. В вебе сейчас огромное количество запросов на RAG. Самое забавное, что огромное колличество людей не знает, что это. Хотя казалось бы на хабре за 4 года бума llm, rag обсосали со всех сторон. Только относительно недавно хайп начал доходить до большинства.
Поэтому проблемыиесть и дальше больше, но причины их в другом.)
По опыту работы с yougile могу сказать, что все слишком буквально воспринимают чат, как буквально рабочий чат. Если все сотрудники понимают, что чаты относятся только к их задачам, то подход удобный, правда и от обычных таск менеджеров, с обычными комментариями под задачами это мало чем отличается. Даже наоборот, появляется проблема, что в задаче чата появляются другие задачи и таск разрастается на несколько отдельных задач. С одной стороны это даже удобно, что сохраняется контекст. С другой стороны, в юджайл есть проблема с подзадачами. Ими редко кто на практике пользуется. Если уж всё делать чатами, то и подзадачи делать интеграцией в чат, а не отдельными вкладками.
Скорость написания кода правда больше не проблема. Ни один человек просто физически не сможет написать код с той же скоростью, что и AI агент.
Сейчас есть 2 проблемы:
Колличество токенов на реализацию, поэтому сейчас особенно ценны те, кто умеет работать с харнесами и писать свои при необходимости, хорошо понимает поведение LLM на практике и изнает как построить архитектуру проекта, что будет расширяемой и понятной, как LLM так и человеку.
Вторая проблема, это "черный ящик". Сейчас ценен тот, кто не просто вайбкодит, вообще не понимая, как оно работает, а потом через 10 промптов получают не масштабируемый проект, а специалисты, что заранее продумывают архитектуру проекта с оглядкой на специфику LLM.
Эти 2 проблемы сильно взаимосвязаны.
Касаемо кризиса идей, честно мне бы ещё часов 8 лишних в сутках, чтобы всё задуманное реализовать)
Лично бы у меня после такого вопроса появилось только одно чувство - поскорее уйти из этой конторы и никогда больше ничего общего с ней не иметь.
Не люблю, когда люди лезут мне в голову. Автор делает это на пороге, значит у них в конторе подобное - обычная практика. Мне будет не комфортно работать в таком коллективе ни за какие деньги.
Самое веселое, это когда начальство отказывается оплачивать время на багфикс, отладку и тесты потому что: "Хороший программист пишет сразу полностью правильный рабочий код без всяких этих ваших автотестов и дебагеров, которыми только косячники пользуются. Мы платим за профессиональную работу, а не за исправление ошибок". Правда, стоит отдать должное, таких уже 6 лет не встречал.
А потом сеньор помидор или начальство отказываются от дебрей и массово начинают получать баг репорты с проды, после нового релиза. 🙃
Касаемо террабайт не знаю, но в геймдеве ассеты спокойно могут весить несколько гигабайт, а то и десятков. Так же подобное встречается в вебе. Правда для подобного обычно используют git lfs, а тысячи коммитов относительно текста, даже с самой раздутой архитектурой больше гига вряд ли весить будут) Я бы даже сказал в реальности несколько сотен мегабайт с учётом хранения всех дифов.
Да и проблем с мерждем тех же ассетов обычно нет, если грамотно выстроена работа в команде)
Эхх ученые в говне моченые, опять понаставили дизов новаторским и революционным спекуляциям. 🙃
Касаемо вечного двигателя, то учитесь пока жив: ищем могилы политиков и известных государственный деятелей 20 века по всему миру. Вскрывает их и обнаруживаем внутри вращательнын движения близкие к скорости света. Прикрепляем останки к динамо машине и этого хватит, чтобы запитать целые страны. 😎
А как вообще задача может быть выполнена без следа? Есть же условный гитхаб (или миллион других ему аналогов), где всё по коммитам видно. Есть задача в таск менеджере. Это возможно только в если коммиты пушить раз в неделю, а в задаче вообще никакого summary не давать (просто дальше передать например). А так мысли верные) Я вообще за то, чтобы всё относящееся к работе было в облаке, т.к. истории про "другой компьютер, молния ударила, света нет, почта не работает, меркурий вошёл в венеру и т.д." случаются и причём часто это не отмазки. Когда всё в облаке, это удобно. Я как работник даже если отойду смогу важные быстрые дела сделать хоть с телефона. Да и всякие форс мажоры (которые правда бывают) перестают быть блокером для работы над проектом.
Эх нейронка нейронка.
Если у тим лидов такое в голове, вместо банального анализа kpi, трекинга тасков и анилза пул реквестов, то радуйтесь, что вас из такой команды уволили. Потому что, всем в такой команде будет точно пофиг на результат, все будут стараться выслужиться перед начальством, как раз изображая красивую деятельность.
Однако проблема, скрытой работы реально есть и объяснить её необходимость заказчикам, как раз задача TL PM и Сеньоров иначе в нормальной организации вопрос будет не к джуну, почему он занимался немойми чем, а к тем, кто ему работу давал и принимал. Если джуну дали работу, а он её не сделал или сделал плохо, то тогда вопрос будет к нему, но если он делал работу качественно, а она оказалась организации и заказчикам не нужна, то не джуна проблемы.
База, которая понятна любому программисту) Не совсем понял в чём именно сложность статьи, но вещи написаны верные
Потому что грамотность применения знания и их обширность напрямую зависят от опыта и квалификации. По сути это чуть ли не синонимы.
Есть риск-менеджмент, для предотвращения ошибок или их выявлению.
Помню, один раз летел в самолёте и читал журнал для предпринимателей и бизнеса, где как раз об этой теме писалось. Какой-то "эксперт" писал, что в России низкая производительность труда, потому что все работники вечно ерундой занимаются. То бегают курить (буквально это было указано, как одна из главных причин), то задерживаются на обеде, то отпрашиваются пораньше. А вот на Западе, по его мнению, такого нет, все работают от звонка до звонка со 100% эффектностью. И ни слова, об огромных проблемах в организации труда и управлении персоналом.
Так же ни слова, что на Западе работают профсоюзы и если брать, например немцев, как педантичную нацию, то возможно типичный Ганс и правда курит меньше на работе, но при этом он ровно в 18:00 уходит домой и не делает работу сверх того, что написано у него в договоре. От такого многие наши работодатели с их "мы же семья", "ты что только за деньги работаешь" взвыли бы, т.к. будь они в Европе, их "рога и копыта" профсоюзы прикрыли бы очень быстро.
Это я к чему. Сначала работодалели (которое разделяют мнение эксперта и таких много) пытаются найти людей оркестров, которые должны и пол убирать, и видеомонтаж делать, и за хайлоадом следить, а потом удивляются низкой производительности, привязке к конкретным работникам, выгораниям пенсонала и низкой производительности с учётом плохо налаженных рабочих процессов. Но виноват в этом у подобных руководителей работник Name, что курить часто бегает и в вк сидит на работе.
Думаю, это утверждение относится к любой специальности. Управление рисками и проектирование являются неотъемлемой частью многих специальностей.
Касаемо инженерии, то у самого слова есть вполне себе общепринятое значение. Если для решения практических задач используются математические, технические и научные знания, это уже можно назвать проявлением инжинерии. А вот насколько грамотно эти знания применены и насколько они обширны у конкретных специалистов, это уже вопрос их опыта и квалификации.
То что используют давно в CMS всякие AI функции это понятно)
> Наверно допил функционала слишком специфичен, чтобы решать его вайбкодингом.
Думаю, написать под подобные cms обвязку, что не будет сжирать миллионы токенов и давать внятный результат на деле, не такая уж и простая задача. А так да.
Не старье наверное всякие next.js nuxt.js, хотя уже тоже относительно. Сейчас мне кажется не старьем будет cms с обвязкой под нейронки под капотом, что позволит допиливать модерам админок функционал самостоятельно без программирования. Ну пока этот спагетти код не разрастается до макаронного монстра.)
Не совсем понимаю, что мешало использовать Git с CI/CD, если их можно настроить так же локально или в сети компании. Не совсем понятно, что за deploy-cutover.py? Может это ваш какой-то внутренний скрипт, но мы то откуда знаем его код и по какому принципу он работает и чем отличается от общепринятых CD практик? 🤔