Как НЕ перекатиться в Golang в 2025 году? Простой тест

Каждый может оценить свои шансы на перекат в Golang. Это простой и веселый тест, основанный на личном опыте прохождении более 300 собесов на backend разработчика в РФ и по миру, а также на опыте трудоустройства более 150+ Python/Golang разработчиков.

[Каждый пункт, в котором вы узнали себя дает +1 балл, чем больше баллов - тем дальше вы от оффера в Golang]

📚 Секция "До собеседований"

1. Смотрите до посинения все мок-собесы на Youtube, но даже не пытаетесь сами ответить на вопросы из видео

2. [+5 баллов] Не сходили ни на 1 собеседование или не взяли мок-собес у ментора, думая, что недостаточно хороши, и говорите “Мне надо ещё подготовиться”

3. Взяли огромный 100-часовой курс на тему, на которую иногда спрашивают 2-3 простых вопроса в конце собеседония (типа: Kubernetes, Observability). Но не отвечаете на базовые вопросы по Kafka, PostgreSQL

4. Думаете, что синтаксис Golang - сложный и что Go Tour-а не хватит в работе крудошлепа. А обчитываетесь «Go 101» (Tapir Liu) и читаете задротские статьи про generics


📝Секция "Во время собеседований"

5. Не меняете резюме, когда нету приглашений на собеседования или вас отшивают на скринингах. И после этого пытатетесь сделать еще 200-300 откликов компаний с удвоенной силой, надеясь, что что-то изменится

6. [+2 балла] Бегаете по чатам в поиске вопросов именно в ЭТУ КОМПАНИЮ и потом получив их, уточняете "А это точно актуальные?". Не пытаетесь 1 раз сесть и разобраться в сути вещей

7. [+3 балла] Не делаете работу над ошибками между собеседованиями. Не отвечаете на 5-10 банальных вопросов про уровни изоляций транзакций и разницу между Kafka и RabbitMQ, которые не менялись последние лет 10. Поcле собеса говорите, что интервьюер «что-то душит»

8. Используете AI на собеседовании для каждого банального вопроса при этом трясетесь и переживаете, что запалят, когда ответ по памяти был бы лучшее и быстрее

9. Не исправляете самопрезентацию после отказов на финалках


🧠 Секция "Целеполагание"

10. Ставите себе завышенные цели по зарплате на 8000-9000$, посмотрев видосы на Youtube. Наглухо игнорируете тот факт, что такие деньги зарабатывают top-1% разработчиков в Европе. А когда получаете оффер на 100-200к рублей больше текущий зарплаты, вините себя, что недостаточно хороши

11. Фиксируетесь на одной желтой компании, тратя на 1 компанию по 5 раунд собеседований, в попытках доказать своему эго, что вы крутой и вы можете получить туда оффер. В конце получаете оффер ниже рынка и уходите в тильт на неделю


🥇Результаты теста:
10+ баллов: в этом году вы вряд ли получите оффер на Golang
5-10 баллов: шансы есть, надо поработать с ментором или пройти курс
< 5 баллов: 1-2 консультации с ментором и оффер у вас

Пишите в комментариях, сколько баллов получилось у вас и делитесь тестом с друзьями и коллегами

ИИ в кодинге — 1 год назад и сейчас

[ О чем НЕ любят говорить в IT? ]

Да уж. Еще в момент, когда только-только начиналось в 2022 году (возьмем точку отсчета с GPT-3.5) — ИИ воспринимали как игрушку.

Глупую. Странную. Ненужную.

💁‍♂️ Конечно, было забавно пофаниться и сгенерировать что-нибудь прикольное.

Но это точно был не инструмент для серьезной работы:

« GPT-штука забавная, но в лучшем случае может генерировать JSON, документацию или немного редактировать код »

Только вот... все это не стояло на месте.

Стали появляться инструменты, которые были интегрированы в среду разработки, и они уже начали:

– читать файлы из проекта,
– понимать контекст,
– становились всё умнее

Это были GitHub Copilot и JetBrains Assistant на GPT-3.5.

Тогда их знали единицы, и большинство продолжало писать «по-старинке»

С выходом GPT-4, Claude 3 и Cursor IDE началась новая волна

GitHub Copilot стал умнее и популярнее, появились полноценные IDE и расширения, работающие с проектом напрямую 👌

Теперь не нужно было копировать код в браузер и просить ChatGPT сделать ревью. Нет. Всё происходило прямо в редакторе

Вот ТУТ-то и прорвало — рост пошел по экспоненте:

1️⃣ AI-хайп усилился — каждый квартал появлялись новости, как ChatGPT «захватывает мир»

2️⃣ Массовое распространение — AI стал у всех, даже у домохозяек в телефоне

3️⃣ Появление reasoning-моделей и AI-агентов — модели стали «думать» и вызывать инструменты (вроде автогенерации кода, фиксов, ревью)

И как результат — начался эффект mass adoption.

Если раньше пользовались 3–5% людей, то позже уже 10–15%.

А когда инструменты вроде Cursor стали решать полноценные задачи — добавлять функционал, менять файлы, делать ревью — пользоваться стало более 20%

👉 AI-разработчики рекомендовали инструменты друзьям, появлялись видео, посты на YouTube, Twitter, Habr, и эффект усиливался

Конечно, появились и «староверы» — те, кто до сих пор пишет код вручную, сидит во Vim, и говорит:

«AI всё ещё тупой, может только документацию писать»

Но объективно, за 1–2 квартала нейросети научились реально решать задачи, а не просто «помогать»

Например, вот один из актуальных примеров, как сейчас все может происходить благодаря AI:

⬇️ Идёшь гулять, отправляешь промпт с телефона в Codex
⬇️ В облаке агент генерирует код в нескольких версиях из них создается мерж реквесты, они сами ревьются
➡️ Возвращаешься домой — и уже есть 5 готовых MR, которые можно просто просмотреть и залить

И это ИЗМЕНИЛО рынок:

📍 появились сотни AI-стартапов — от подсчёта калорий до поисковиков вроде Perplexity

📍 крупные компании (включая Яндекс) показывают на конференциях, как скорость разработки выросла на десятки процентов и что Cursor уже внедряется в десятки команд

Так что тут вывод напрашивается сам собой 😅

Тенденция намечается такая, что разработчик превращается не в «исполнителя кода», а в архитектора и менеджера, управляющего агентами.

Игнорируете вы этот факт или нет — это станет реальностью. Нужно лишь решить для себя, как это использоваться, чтобы остаться на волне, а не уйти на дно.

И ставьте — 🔥, если вы тут за тем, чтобы быть прогрессивным разработчиком