Последние посты
Книжный куб
27 сент., 10:11изменён
«Зверский детектив»: читаем с детьмиСегодня дочитали с пятилетним сыном Кириллом «Щипача» из серии «Зверский детектив» Анны Старобинец. Последнюю неделю я читал ему эту книгу перед сном и не только - самому было очень интересно, что же будет дальше. Захватывающая история получилась. У серии есть и экранизация — мультсериал «Барсукот. Очень зверский детектив», который мы с удовольствием смотрели с детьми. Так что про книжки и мультфильм хочется отдельно напомнить тем, кто ищет что-нибудь для совместного чтения и просмотра.Но с «Щипачом» не все так просто - в какой-то момент Кириллу стало страшно от того, как развивается история. Для меня это был увлекательный детектив, а для пятилетнего ребёнка некоторые повороты оказались слишком тревожными, а закончилось все слезами, так как "птичку жалко".В общем, книга — топ, читать её мне было в удовольствие. Но именно «Щипача» я бы советовал читать с детьми постарше.P.S. Щипач - это 4 книга из серии и она еще не экранизирована, а предыдущие уже есть в виде мультиков.#Books #ForKids #Detective #Family
Книжный куб
27 сент., 05:08изменён
Материалы выпуска: команда с ИИ — разговор с Димой Твердохлебовым (Рубрика #Leadership)Собрал материалы разговора с Димой Твердохлебовым — основателем Omnius.team (@dimatverdai), в прошлом продуктовым руководителем в VK и руководителем AI-направления МТС. Эфир Code of Leadership прошёл 24 сентября 2026 года. В анонсе я обещал разговор о переходе из больших компаний к собственному делу, но больше всего времени в итоге ушло на практику: как агентство из девяти человек внедряет генеративный ИИ у крупных заказчиков и при этом не превращает основателя в единственную точку координации. Сам Дима оценивает свою организацию на три-четыре балла из десяти относительно того, какой хочет её видеть. Так что это рассказ о работе в процессе, а не готовый рецепт.Обсудили:1️⃣ Пилот на внешних данных По опыту Димы, у крупных заказчиков внедрение чаще тормозит желание держать всё во внутреннем контуре и повторить там возможности облачных моделей, чем техническая сложность. Omnius.team начинает с задач, где данные идут снаружи внутрь: результат показывают тем, кто принимает решения, и уже потом обсуждают интеграцию, документацию и интерфейсы. Отдельно проговорили, что удачный пилот — ещё не изменение основного бизнеса. 2️⃣ Три кейса Мониторинг налогового законодательства для нефтяной компании, помощник для рекламы в Telegram и поиск замен строительных материалов, где шестнадцать агентов смотрят на разные ограничения, а отдельные критики оспаривают их выводы. Сравнение «30–40 минут вместо месяца работы двух-трёх аналитиков» — оценка гостя, независимого замера нет. 3️⃣ Общая память команды Девять самостоятельных специалистов связывает внутренний помощник: он видит встречи, почту и календари, напоминает о договорённостях, а задачи в Linear появляются как отражение обсуждений. Правила помощника уточняют на реальных ошибках — например, разговор один на один о зарплате не должен уехать в общий чат. 4️⃣ Знания вне пересоздаваемого кода Если реализацию можно сгенерировать заново, требования, причины решений и проверки стоит держать отдельно от неё. А при ошибке агента исправлять не только код, но и условия, которые к ней привели. Читать код всё равно придётся: кто-то должен проверить результат. 5️⃣ Найм и talant.club Дима ищет людей, которые уже пробовали решать свои задачи с ИИ, умеют ясно формулировать мысль и хотят делать полезные вещи. В talant.club несколько проверенных команд предлагают готовые решения под одну спецификацию, заказчик выбирает вариант, а победитель получает половину бюджета. На момент разговора в сообществе пять человек, так что это ранний эксперимент.Материалы выпуска: 📌 Страница выпуска с таймкодами 🎬 YouTube, VK Видео 🎧 Podster, Яндекс Музыка, Apple Podcasts 📝 Текстовый конспект разговораФинальный совет Димы руководителям — самому решить одну небольшую задачу с ИИ, чтобы дальнейшие решения опирались на собственный опыт. Если уже пробовали, расскажите: какую задачу выбрали первой — и что после этого поменяли в работе команды?#CodeOfLeadership #AI4SDLC #Management #Leadership #Engineering #Productpolomodov.techКоманда с ИИ: работа руководителя — Code of LeadershipДмитрий Твердохлебов об ИИ-пилотах, общей памяти Omnius.team, найме самостоятельных инженеров и выборе готовых решений в talant.club.Книжный куб
26 сент., 17:01
Добрались с сыном на прощальный матч Вагнера Лава. Так много давно знакомых имен, элемент шоу, ...В общем, очень красиво провожают легенду клуба
Книжный куб
26 сент., 15:33изменён
System Design Space: задачи, эксперименты и проверка знаний (Рубрика #SystemDesign)В июле я рассказывал про русский язык материалов, новые ML/AI-темы и черновик книги. С июля у system-design.space появился большой практический блок: можно самому спроектировать систему, устроить ей отказ и проверить, насколько хорошо понял прочитанное.Из того, что стоит попробовать:1️⃣ 45 задач для самостоятельного проектирования В разделе практики — задачи от TinyURL и чата до RAG-системы и платформы AI-агентов. Каждая ведёт по семи шагам фреймворка интервью: требования, границы системы, потоки данных, модель данных, технологии, масштабирование и эксплуатация. Сначала собираете своё решение, потом сравниваете с эталонным разбором. Есть короткие задачи на 40 минут и более длинные на час.2️⃣ 8 лабораторных, где можно что-нибудь сломать Они работают прямо в браузере: например, можно устроить массовое истечение кэша, изолировать реплику, проверить миграцию схемы под нагрузкой или переключение между регионами. У лабораторных общий ритм: предсказать поведение, внести отказ, проверить результат и разобрать, почему получилось именно так. Хороший способ обнаружить, в каком месте знакомая схема перестаёт быть понятной :)3️⃣ Отдельный каталог из 20 интерактивных моделей В playgrounds можно покрутить алгоритмы консенсуса и балансировки, репликацию, B-tree и LSM, MVCC, TCP и другие механизмы. Сначала фиксируете прогноз, затем запускаете модель и сравниваете с наблюдением. Настройки эксперимента можно передать ссылкой, результат — экспортировать.4️⃣ Проверка знаний и повторение На странице треков появились входная диагностика, учёт освоенных навыков и интервальное повторение с экспортом карточек в Anki. Освоение навыка учитывается по проверочным заданиям, практикам и лабораториям; одной отметки о прочтении главы для этого недостаточно. Прогресс хранится в браузере. Чтобы продолжить на другом устройстве, можно выгрузить и импортировать учебный архив — вместе с закладками, треком и результатами практики.5️⃣ Ещё 19 глав — теперь в библиотеке 327 Добавились разборы горячих ключей и перебалансировки, распределённых блокировок, аномалий транзакций, Outbox/Inbox/CDC, миграций без простоя и изоляции арендаторов. Есть стенограмма пробного интервью по RAG-платформе, материалы про offline-first и выбор технологий, обзоры Agentic Design Patterns и ранней версии Regenerative Software. Всё — в каталоге материалов.6️⃣ Редизайн и более спокойная цветовая схема Заодно переделал оформление сайта: у страниц теперь общий синий акцент, а разноцветные подложки, менявшиеся от главы к главе, уступили место более спокойной палитре. Цветовые выделения помогают различать предупреждения, риски и полезные выводы. Привёл к единому виду карточки, заголовки и основной текст, доработал контраст в светлой и тёмной темах — чтобы при чтении длинных материалов меньше отвлекаться на оформление.Если давно не были на сайте, то теперь есть повод зайти и глянуть на изменения, а если что-то не работает, то теперь в главах внизу есть кнопка "Предложить исправление", которое приводит к заведению Issue в репо https://github.com/polomodov/system-design-space-community#SystemDesign #Architecture #DistributedSystems #Engineering #InterviewSystem Design SpaceSystem Design Space — Главная, граф знаний, треки и материалыГлавная страница System Design Space: быстрый старт, граф знаний, библиотека материалов, персональные треки и трекинг прогресса.Книжный куб
26 сент., 09:12
Материалы выпуска: чему заново учится CTO в новой отрасли — разговор с Фёдором Сухаревым (Рубрика #Leadership)Собрал материалы разговора с Фёдором Сухаревым, бывшим Head of Solutions в Arrival и Head of Technology в QIC Digital Hub. Эфир Code of Leadership прошёл 23 сентября 2026 года. За плечами у Фёдора биллинг в CBOSS и Orange, электронная торговая площадка OTC.ru, электромобили и страхование. В анонсе я писал, что меня больше всего интересует, как при таких переходах меняется само понимание «продукт готов». Ответ вышел конкретным: с собой переносится способ разбираться в задаче, а решение каждый раз приходится выбирать заново.Мы обсудил много интересных тем и вот, что рассказал Федор1️⃣ Знакомое решение против экономики В Orange первым порывом было купить уже знакомый биллинг, но расчёт стоимости склонил к перестройке собственной системы. Заодно появились контроль версий, Jira и ограничения на прямую работу разработчиков в продакшене.2️⃣ Альфу, бету и гамму для автомобиля В Arrival единицей планирования стала функция, которая затрагивает несколько систем. Альфа — рабочий прототип: разработчик с ноутбуком идёт к машине и не уходит, пока новая железка не заработает. На бете подключается тестирование с мягкими порогами по багам, гамма — готовность к эксплуатации. Так интеграция начинается с первой итерации, а не тогда, когда все команды закончат свои части.3️⃣ Требования, которые не расходятся с тестами. Четыре уровня — бизнес, функция, система, компонент, — а Polarion после изменения требования подсвечивает связи, где нужно перепроверить тесты. Отделение драйверов от общей управляющей логики помогло, когда приоритет сместился с автобуса на фургон.4️⃣ Что вообще считать продуктом В QIC подход ужали до трёх уровней, но несколько месяцев ушло на словарь: «продуктом» называли и мониторинг, и переезд в Google Cloud, и мобильное приложение. Зато всплыли системы без владельцев — безопасность находила в них уязвимости, а чинить было некому.5️⃣ Микросервисы по конкретной причине Расчёт цены полиса, формирование документа и проверки вынесли в сервисы на Go из монолита, который развивала другая компания группы. Фёдор подчёркивает: выбор оправдала зависимость от чужого темпа изменений, универсальным рецептом он его не считает.Ещё Фёдор устроил мини-викторину про происхождение инженерных практик. На code review я угадал не совсем :) Я предположил второе мнение врача, а Фёдор напомнил про производственные корни — формальные инспекции Майкла Фагана в IBM в 1976 году. Дальше обсудили, что у ревью бывают разные цели: найти ошибки, познакомить с системой, держать код единообразным. Если команда не может назвать свою, ревью легко превращается в карго-культ.И честная часть про пределы инженерного влияния. По словам Фёдора, Arrival не хватило финансирования до выхода в производство, а в QIC сокращение бюджета остановило часть проектов. Слаженная инженерия сама по себе не гарантирует, что бизнес выживет.Материалы выпуска 📌 Страница выпуска с таймкодами 🎬 YouTube, VK Видео 🎧 Podster, Яндекс Музыка, Apple Podcasts 📝 Текстовый конспектЕсли переходили в новую отрасль, расскажите: что из прошлого опыта пригодилось сразу, а от какого привычного решения пришлось отказаться?#CodeOfLeadership #Leadership #Management #Career #Architecture #Engineeringpolomodov.techЧему заново учится CTO в новой отрасли — Code of LeadershipФёдор Сухарев о переходах CTO между отраслями: Orange, OTC.ru, Arrival и QIC, экономика решений, готовность функций и управление требованиями.Книжный куб
26 сент., 06:44изменён
Anthropic: три сценария экономики с AI до 2030 года (Рубрика #AI)Прогнозы влияния AI на экономику расходятся на порядок: от «плюс процент к ВВП» до «ВВП удваивается за пять лет». Спорить о них тяжело, потому что каждый считает по своей модели. Экономисты Anthropic Institute (Антон Коринек, Чарльз Джонс и соавторы) в сентябре 2026 года выпустили работу «Economic Scenarios for Transformative AI» на 50+ страниц и интерактивный Economic Scenario Explorer (я осилил именно его). Мне в них интересна сама идея: спор о будущем превращается в спор о нескольких числах, которые можно измерять. Стартовую точку на середину 2026 года модель берёт из данных об использовании Claude, в том числе из "Anthropic Economic Index", про который я уже рассказывал.1️⃣ Как устроена модель Экономика здесь — набор задач. AI затрагивает только «когнитивные» профессии: менеджмент, профессионалов, продажи и офис, это 62,4% занятых в США. Стройку, ремонт, уход и транспорт модель не трогает, роботов в ней нет. Сценарий задают пять ручек: - какую долю задач AI умеет делать; - где им реально пользуются; - во сколько раз он ускоряет задачу; - заменяет он человека или усиливает; - сколько вытесненный человек ищет работу в другой профессии.2️⃣ Три сценария к 2030 году (относительно траектории без AI) - Скромный, «как интернет»: ВВП +1,6%, безработица 3,9% против 3,8%. - Существенный: ВВП +8,3%, рост 5,4% в год (пик доткомов — 4,7% в 1999-м), доля труда в доходе падает с 60% до 56%, безработица когнитивных работников растёт с 2,9% до 4,5%. - Экстремальный: ВВП +32%, рост 15% в год, доля труда 45%, зарплаты когнитивных работников на 11,5% ниже траектории без AI, их безработица 17,9%, общая 11,9%.3️⃣ Что мне кажется главным Механика во всех сценариях одна: выпуск растёт, когнитивная занятость сжимается, остальные профессии выигрывают (в экстремальном сценарии их зарплаты на 34% выше траектории без AI). Сценарии спорят только о масштабе и скорости. Прирост в модели уходит прежде всего владельцам капитала: в экстремальном сценарии трудовой доход остаётся примерно на уровне «без AI», а доход на капитал вырастает на 81%. По оценке авторов, проигравших можно компенсировать переводом около 9% ВВП, но сами по себе такие переводы исторически не происходили. И неприятная деталь: сценарии расходятся в основном после 2027 года, поэтому по сегодняшним данным не понять, в каком из них мы живём.Авторы прямо пишут, что это не прогноз и вероятностей у сценариев нет. Упрощения серьёзные: только США, нет роботов, финансовых шоков и реакции политиков, а вытесненный работник сразу получает зарплату новой профессии без потерь за стаж.4️⃣ Попробуйте на себе В Explorer можно ответить на пять вопросов и получить свой 2030 год. Для сравнения: в августе 2026 года авторы опросили 10 980 американцев, и медианный ответ дал примерно существенный сценарий. Кстати, оказался в своих предсказаниях еще более экстремальным, чем самый экстремальный вариант авторов (именно мое предсказание на картинке, что приложена к посту)Но помимо просто получения предсказания полезнее перенести рамку на свою профессию. Выпишите задачи обычной недели с долей времени и для каждой ответьте: - может ли AI сделать её сейчас, к 2027-му, к 2030-му; - пользуетесь ли вы им там уже; - работает он вместо вас или вместе с вами; - какие новые задачи появились у вас благодаря AI. Доля «вместо вас» — ваш личный уровень автономии AI, новые задачи — то, что модель называет reinstatement. Отдельно честно оцените, сколько месяцев займёт переход в соседнюю роль. Подсказка из отчёта: из безработных менеджеров и профессионалов, нашедших работу, вне когнитивных профессий оказываются лишь 10%, в продажах и офисе — 28%.Прогоните свой вариант и напишите в комментариях, какой сценарий получился для вашей профессии и какая ручка сдвинула его сильнее всего.#AI #Research #Management #Metrics
Книжный куб
25 сент., 18:38
Материалы выпуска Research Insights Made Simple #31: AI4SDLC — что бы я делал по-другому (Рубрика #AI4SDLC)Собрал материалы сольного выпуска Research Insights Made Simple от 22 сентября 2026 года. Это режиссёрская версия моего lightning talk с Deep Tech Night: на конференции было 15 минут, а в эфире — почти полтора часа.Помощник для управления проектами хорошо работает на задачах своей команды, но теряется на проектах, разнесённых по нескольким трекерам. Часть пользователей просто молча перестаёт его открывать. Взять модель посильнее? Сначала нужен набор реальных задач, на котором такую замену можно проверить.В выпуске разобрал cледующие моменты 1️⃣ Граница владения и build/buy решения Модели и базовый агентный цикл арендовать, контекст и адаптеры к внутренним системам дорабатывать, а права, идентичность агента и доказательства качества держать у себя. 2️⃣ Полномочия и инструменты Умение агента спланировать исправление ещё не даёт права его выполнить, а механическая обёртка OpenAPI в MCP не делает инструмент удобным для агента. 3️⃣ Проверка качества Демонстрация, трассировка и проверочный набор отвечают на разные вопросы. Удачные и неудачные задачи стоит сохранять и прогонять при каждой смене модели, контекста или обвязки. 4️⃣ Экономика Когда работа разбита на проверяемые инженерные эпизоды, можно пробовать меньшие модели и отделять планирование от исполнения.А собственные доработки придётся регулярно перепроверять: следующая модель может справиться с той же задачей без накопленных обходных решений.Материалы выпуска: 📌 Страница выпуска с таймкодами 📊 Слайды доклада 🎬 YouTube, VK Видео 🎧 Podster, Яндекс Музыка, Apple Podcasts 📝 Текстовый конспектКакую часть AI-стека вы уже сделали своей? И когда последний раз проверяли, что она всё ещё лучше готового решения?#AI4SDLC #AI #Agents #Architecture #PlatformEngineering #Evalspolomodov.techAI4SDLC: что бы я делал по-другому - Research Insights Made SimpleЧто арендовать и чем владеть в AI-стеке: агентный цикл, контекст, полномочия, инструменты и проверяемые инженерные задачи. Режиссёрская версия Deep Tech Night.Книжный куб
25 сент., 13:03
AI меняет разработку. Что теперь важно инженеру? (Рубрика #Engineering)Выступил сегодня на DotNext с keynote докладом, где взял идею Чада Фаулера и книгу "Regenerative Software" (рассказывал о ней раньше) и рассказал как меняется индустрия, если код уже не то место, где находится ground truth о системе. Конечно начал я с трех слайдов про состояние индустрии, и трех слайдов про большой финтех, но дальше было много интересного с кучей историй из практики - с большим удовольствием потом пошарю видео, но пока можно полистать сам доклад, краткое саммари которого представлено ниже.1️⃣ Ускорить написание кода — ещё не значит быстрее доставить результат. AI уже стал повседневным инструментом, но системный эффект не приходит автоматически. Больше кода и PR — больше нагрузки на проверку. Узкие места смещаются в постановку задач, ревью и приёмку. Особенно важным становится решение: что вообще стоит делать, а от чего отказаться.2️⃣ Эффект требует перестройки всего цикла. На примере финтеха с 10 000+ инженеров: агентам нужна общая платформа с доступом к моделям и инструментам, политиками, песочницами и наблюдаемостью. Они работают с тестами, безопасностью, инцидентами и миграциями. Результат измеряется принятыми изменениями, временем ожидания, переделками и надёжностью поставки.3️⃣ Знание о системе должно переживать её код. Ядро доклада — Regenerative Software Чада Фаулера. Реализацию можно заменять, если вне неё сохранены семь вещей: намерение, архитектурные границы, проверки поведения, причины решений, правила скорости изменений, безопасного удаления и сокращения сложности. Простой мысленный тест: если код исчезнет, сможете ли вы восстановить систему и доказать, что она работает правильно? Ответ показывает, где на самом деле хранится ваше понимание.4️⃣ Перед заменой нужно извлечь то, что знает только старая система. В зрелом коде спрятаны бизнес-правила, последствия инцидентов и неочевидные зависимости — включая ручную работу людей. Сначала нужно выявить эти требования и защитить проверками. Затем менять систему по частям, сохраняя возможность отката и убирая накопленную сложность.5️⃣ Работа инженера смещается к ответственности за систему. Формулировать намерение, задавать ограничения, собирать контекст, управлять агентами и независимо проверять результат. Не делегировать целиком то, ошибочность чего пока не умеешь распознать. Чем дешевле становится код, тем ценнее инженерное суждение.#Engineering #Software #AI #Leadership #AI4SDLC #Agents #SystemDesignpolomodov.techState of AI4SDLC, или Как меняется индустрия… — DotNext 2026Keynote DotNext 2026: срез индустрии, AI-платформа финтеха на 10 000+ инженеров, ядро — Regenerative Software Чада Фаулера: семь примитивов, которые переживают…Книжный куб
22 сент., 17:01изменён
Код, автомобиль, страховой продукт: чему заново учится CTO | Фёдор Сухарев | Code of Leadership S2E21 (Рубрика #Management)23 сентября в 13:00 мск в прямом эфире поговорим с Фёдором Сухаревым и обсудим, а что из опыта технического руководителя можно забрать с собой в новую отрасль? А что придётся пересмотреть, когда после торговой платформы берёшься за автомобиль, а затем за страховой продукт?Федор расскажет про свой путь от первых задач в CBOSS и работы в Orange — к OTC.ru, Arrival и QIC digital hub. Меня здесь особенно интересует, как меняется само понимание «продукт готов», допустимой ошибки и ответственности за результат.- В Arrival разберём путь одной функции от требований и кода до работы их в автомобиле. Где возникают зависимости между софтом, электроникой и физическим устройством? Что делать, если каждая команда закончила свою часть, а целиком всё ещё не работает? И какYouTubeКод, автомобиль, страховка: чему заново учится CTO | Фёдор Сухарев | Code of Leadership S2E2123 сентября в 13:00 мск — прямой эфир Code of Leadership S2E21 с Фёдором Сухаревым. Что из опыта технического руководителя можно забрать с собой в новую отрасль? А что придётся пересмотреть, когда после торговой платформы берёшься за автомобиль, а затем…Книжный куб
22 сент., 09:59
Прямой эфир про AI4SDLC и мои lessons learned начинается, подключайтесь и задавайте вопросыYouTubeAI4SDLC: что бы я делал по-другому | Режиссёрская версия | Research Insights Made Simple #31Что арендовать у AI-провайдеров, что дорабатывать под свою среду и чем владеть самим? 22 сентября 2026 года в 13:00 МСК выйдет Research Insights Made Simple #31 — режиссёрская версия моего выступления на Deep Tech Night 5 сентября: «AI4SDLC: что бы я делал…Книжный куб
22 сент., 09:26
Modern Computer Architecture and Organization — от процессора до AI-дата-центра (Рубрика #Books)У меня на столе лежит первое издание Modern Computer Architecture and Organization Джима Ледина — решил с его помощью освежить знания про архитектуру компьютера. А тут выяснилось, что уже вышло третье, с отдельными главами про GPU и LLM. В GOTO Book Club есть разговор с автором, который хорошо объясняет, как AI-бум добрался до этой книги.Сама книга — последовательный проход по устройству компьютера снизу вверх. Сначала транзисторы, цифровая логика и элементы процессора, дальше память, ввод-вывод и аппаратно-программный интерфейс. Затем кэши, конвейер, параллельное выполнение, x86/x64, ARM и RISC-V. Есть и выход на уровень систем: виртуализация, специализированные вычисления, устройство смартфонов, ПК и облачных серверов. Первое издание вышло в 2020 году.Для разработчика здесь полезнаYouTubeModern Computer Architecture & Organization • Jim Ledin & Maciej «MJ» Jedrzejewski • GOTO 2026This interview was recorded for the GOTO Book Club. #GOTOcon #GOTObookclub http://gotopia.tech/bookclub Check out more here: https://gotopia.tech/articles/452 Jim Ledin - President at Ledin Engineering & Author of “Modern Computer Architecture and Organization”…Книжный куб
21 сент., 14:00
Прямой эфир про Developer Productivity начинается, подключайтесь и задавайте вопросыYouTubeResearch Insights Made Simple #30: Developer Productivity for Humans21 сентября 2026 года в 17:00 МСК — сольный выпуск Александра Поломодова о продуктивности разработки и серии исследований Google Developer Productivity for Humans. Представим, что сборки стали быстрее, AI помогает писать код, а графики активности растут.…Книжный куб
21 сент., 08:14
Research Insights Made Simple #30: Developer Productivity for Humans (Рубрика #Management)21 сентября в 17:00 МСК в сольном выпуске соберу серию исследований Google и мои разборы о продуктивности разработки в одну картину.Представим, что сборки ускорили, AI пишет больше кода, а графики активности растут. Как понять, что команде стало легче доводить работу до полезного результата? И не переехала ли сэкономленная работа к тому, кто теперь всё это проверяет?В этой серии мне интересна связка технических условий с человеческим опытом: скорость, удобство работы и качество результата рассматриваются вместе. На выпуске разберу:- Как выбирать метрики под конкретную инженерную цель и сопоставлять логи с опросами разработчиков; - Что ожидание сборок, переключения и адаптация новичков говорят об условиях работы; - Как учитывать качество, технический долг и вклад коллег, который плохо виденYouTubeResearch Insights Made Simple #30: Developer Productivity for Humans21 сентября 2026 года в 17:00 МСК — сольный выпуск Александра Поломодова о продуктивности разработки и серии исследований Google Developer Productivity for Humans. Представим, что сборки стали быстрее, AI помогает писать код, а графики активности растут.…Книжный куб
21 сент., 05:08
Y Combinator: железо, агенты и основатели (Рубрика #AI)В свежем выпуске The Lightcone «The State of Startups in 2026» команда YC связывает несколько изменений одной идеей: AI позволяет маленьким командам браться за более сложные задачи. В этой картине меня интересуют две вещи: откуда берётся экономика новых производств и зачем каждому софтверному продукту заводить собственного агента. Со вторым тезисом я бы поспорил.По данным, которые ведущие приводят в выпуске от 17 сентября 2026 года: - Доля hard tech среди принятых в YC компаний выросла с 8% до 20%; - Робототехники — примерно с 1% до 6–7%; - Компаний с одним основателем — примерно с 5% до 18–19%.Это статистика отбора YC. На неё влияют и предложения основателей, и предпочтения инвесторов; переносить проценты на весь рынок я бы не стал.1️⃣ Железо и спрос на производство Под hard tech здесь понимают роботов, чипы, энергетику,YouTubeThe State of Startups in 2026YC works with thousands of founders every year, which gives us an early look at how startups are changing. Right now, the shift is striking: startups are moving from bits to atoms, nearly one in five YC companies has a solo founder, and companies are reaching…Книжный куб
20 сент., 14:59
Jev: интеллект для обычного if (Рубрика #AI4SDLC)В предыдущем посте Диогу Алмейда предлагал учить AI принимать решения, которые можно встроить в обычную программу. У этой идеи уже появилось вполне осязаемое продолжение: модель Jev от его компании TypeSafe. Любопытно здесь то, сколько возможностей разработчики согласились отдать ради одного полезного свойства — быстро отвечать на маленькие вопросы.15 сентября 2026 года TypeSafe открыла ранний доступ к Jev и объявила о раунде на $40 млн под руководством DCVC. Модель вообще не пишет свободный текст. Ей передают состояние — например, обращение клиента и сведения о заказе — и набор вопросов с заранее заданной формой ответа: - Choice выбирает вариант из списка: в какую очередь отправить обращение; - Score оценивает по описанной шкале: насколько срочно нужна помощь; - Noul возвращает вероятность ответа «да»: просит ли клиент вернуть деньги.
Книжный куб
20 сент., 12:15
Диогу Алмейда: AI, за которым можно не присматривать (Рубрика #AI4SDLC)Почему AI впечатляет решением сложных задач, а обычный возврат денег клиенту всё ещё страшно поручить ему без проверки? В 18-минутном июльском выступлении на AI Engineer Диогу Алмейда предлагает искать ответ в цели обучения. По его мнению, индустрия научилась делать отличных помощников, а надёжная автоматизация требует другого набора свойств. Алмейда — один из основных авторов InstructGPT, работы 2022 года, которая помогла превратить языковую модель в исполнителя инструкций. Теперь он разбирает ограничения этого подхода. Получается интересная исследовательская петля: сначала научить AI работать с человеком, затем понять, что мешает убрать постоянный присмотр.RLHF учит модель получать хорошие человеческие оценки. В классической схеме люди сравнивают ответы, на этих предпочтениях обучают модель вознаграждения, аYouTubeJev CEO: I made ChatGPT, now I'm building what's nextDiogo Almeida, a GPT-4 co author formerly at OpenAI and now CEO of TypeSafeAI, creators of Jev, argues that RLHF made models that are extraordinary at pleasing the human in the loop, and that is exactly the problem. Optimizing for human preference optimizes…Книжный куб
20 сент., 09:12
Материалы 3 AImigo S1E6: как не утонуть в потоке AI-изменений и сохранить силы (Рубрика #AI)Готовы материалы шестого выпуска 3 AImigo, который вышел 18 сентября 2026 года. Вместе с Евгением Сергеевым и Алексеем Литвиновым обсудили, как оставаться в контексте AI, когда на чтение всех новостей, проверку новых моделей и собственно жизнь претендуют одни и те же часы.Агенты умеют собрать подборку, составить учебный план и напомнить о занятии. А вот сил на его прохождение у человека от этого автоматически не прибавляется. На этом разрыве и сошлись три довольно разных подхода к обучению и работе с информацией.Обсудили - Как выбирать, за чем следить. Евгений начинает с личных целей и планирования недели. Я использую технологический радар: читать сейчас, наблюдать или перестать отслеживать. И прошу подбирать материалы, которые расширяют картину мира, а не только подтверждают то, что ужеpolomodov.techКак не утонуть в потоке AI-изменений и сохранить силы — 3 AImigoМодели, агенты и исследования появляются быстрее, чем их удаётся проверить. Погоня за новостями отнимает время у практики и собственных размышлений.Книжный куб
20 сент., 05:08изменён
Regenerative Software — Чад Фаулер (Рубрика #Books)Книга ещё не дописана, а рекомендовать её уже хочется. "Regenerative Software" Чада Фаулера выходит у O’Reilly в Early Release, и текущие главы, на мой взгляд, очень хорошо объясняют, куда движется разработка софта и почему. Финальный релиз издательство пока планирует на апрель 2027 года, но предмет для разговора уже есть.Фаулер начинает с экономики. Десятилетиями работающий код было дорого создавать, поэтому вокруг его сохранения выросла вся культура разработки. При этом в коде оседало знание о системе: странные исключения, последствия инцидентов, особенности клиентов. Когда всё это существует только внутри реализации, переписывание превращается в археологическую работу. Новую версию написать можно. Вспомнить всё, что было зашито в старой версии, гораздо сложнее (и никто это без острой нужды не делал). Кстати, эти размышленияO’Reilly Online LearningRegenerative SoftwareThe assumptions underneath modern software development have quietly broken. Version control assumes humans make changes incrementally. Code review assumes a human authored the code.... - Selection from Regenerative Software [Book]Книжный куб
19 сент., 14:17
Материалы 3 AImigo S1E5: джун без простых задач (Рубрика #AI4SDLC)Готовы материалы пятого выпуска 3 AImigo, который вышел 11 сентября 2026 года. Вместе с Евгением Сергеевым и Алексеем Литвиновым продолжили разговор о найме со стороны начинающего инженера: если небольшие исправления и доработки можно отдать агенту, на чём теперь учиться человеку, которому ещё только предстоит получить первую работу?В разговоре разделили две вещи: начать делать продукты и начать получать за это деньги. AI помогает быстрее собрать и запустить свой проект. Но работающий продукт сам по себе ещё не гарантирует ни заработка, ни того, что его автор понимает, как всё устроено.Обсудили: - Кто будет растить следующих инженеров. Отрасли нужны будущие опытные специалисты, а отдельной компании может быть выгоднее усилить тех, кто уже умеет работать. Обсудили этот конфликт интересов; при этом успешные стажировкиpolomodov.techДжун без простых задач. Как войти в IT в эпоху AI? — 3 AImigoНачать делать продукты стало проще, а получить первую инженерную работу — сложнее: AI забирает небольшие задачи, на которых раньше учились новички.Книжный куб
19 сент., 09:12изменён
IT как Лего: почему эта ложная метафора приносит больше вреда, чем пользы, и что использовать вместо неё (Рубрика #Architecture)На ArchDays 2024 в докладе про эволюцию архитектуры в Т-Банке у меня был слайд «IT as a Lego». Так выглядела концепция повторного использования решений: выделяем блоки, собираем системы из кирпичиков, всё взаимозаменяемо и красиво. Тогда я сказал коротко, что метафора не работает. Сейчас хочу разобрать, почему именно, тем более что Чад Фаулер пишет для O'Reilly книгу "Regenerative Software" ровно про это (книга топовая и я про нее расскажу сразу, как дочитаю)Чем Лего подкупает У кубика один интерфейс — стандартные выпуклости, и любой кубик стыкуется с любым. У кубика нет состояния, и он не меняется, пока его не трогают. Заменить кубик стоит ноль. Отсюда получается очень удобная логика для планирования: система равна списку блоков, блок равен строке вpolomodov.techАрхитектура в крупном финтехе: вчера, сегодня, завтра — ArchDays 2024Эволюция от коробочных решений к собственной разработке, Spirit и AI-native архитектуре
