🇪🇺 Европейское турне
Каждое лето уже три года подряд мы с моим лучшим другом Мишей уезжаем в тур по Европе на пару недель. В этот раз маршрут получился мощный:
Майорка – Санторини – Париж – Амстердам – Мюнхен – Австрия – Доломиты в Италии.
У наших путешествий есть неотъемлимая черта – спонтанность. Мы бронируем только первую точку, а дальше решаем всё на ходу — это даёт максимум драйва и свободы. Хоть и порой бывают ситуации, что приезжаешь в любимый отель, а там нет мест. Люблю, что с Мишей всегда можно сорваться на поход в гору, лежание на пляже, легкую прогулку на яхте вдоль берега или пойти на заброшенный пляж, где за тобой будет бегать козел в поиске твоей еды)
А ведь всё это стало возможным только потому, что в свое время я устроился на работу заграницей за $ и в последствии не побоялся перебраться жить в Испанию, когда все мои друзья были в других странах. Благодарен себе, что не побоялся переезда, а теперь лето происходит таким образом.
Этим летом я зарядился на 100 %, и теперь план до конца года один — полный газ: развитие школы и усиление медийности.
А как у вас прошло лето и какие планы впереди?
Каждое лето уже три года подряд мы с моим лучшим другом Мишей уезжаем в тур по Европе на пару недель. В этот раз маршрут получился мощный:
Майорка – Санторини – Париж – Амстердам – Мюнхен – Австрия – Доломиты в Италии.
У наших путешествий есть неотъемлимая черта – спонтанность. Мы бронируем только первую точку, а дальше решаем всё на ходу — это даёт максимум драйва и свободы. Хоть и порой бывают ситуации, что приезжаешь в любимый отель, а там нет мест. Люблю, что с Мишей всегда можно сорваться на поход в гору, лежание на пляже, легкую прогулку на яхте вдоль берега или пойти на заброшенный пляж, где за тобой будет бегать козел в поиске твоей еды)
А ведь всё это стало возможным только потому, что в свое время я устроился на работу заграницей за $ и в последствии не побоялся перебраться жить в Испанию, когда все мои друзья были в других странах. Благодарен себе, что не побоялся переезда, а теперь лето происходит таким образом.
Этим летом я зарядился на 100 %, и теперь план до конца года один — полный газ: развитие школы и усиление медийности.
А как у вас прошло лето и какие планы впереди?
🔥37❤16👍7🦄6
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
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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥63❤16👍11🦄1
Как трудоустроиться на Golang-разработчика на зарплату от 250к?
Я подготовил для вас видеоурок, где рассказываю, как уже этой осенью перекатиться на Golang, какие есть подводные камни и показываю кратчайший путь до оффера на основе переката более 80 учеников из разных стеков в Go.
Осень — самый горячий сезон найма: именно сейчас закрывается больше всего вакансий
Что ценного узнаете в видео:
— Какие hard и soft skills качать, чтобы устроиться на Golang-разработчика в BigTech?
— Как эффективно собеседоваться на тяжелом рынке осенью 2025? Как выбивать максимальные офферы в РФ и заграницей?
— Разборы реальных кейсов студентов, кто перекатился из Java, Python, Frontend, Mobile в Golang на офферы от 250 000 до 650 000 ₽ чистыми на руки в Яндексе, Авито, Т-Банке, Х5 и на валютные удаленки
🎁 Подарок внутри
Бесплатная консультация со мной или нашей командой, где вы получите пошаговый план по выходу на оффер от 250k.
Жмите на кнопку ниже и забирайте бесплатный урок👇
Я подготовил для вас видеоурок, где рассказываю, как уже этой осенью перекатиться на Golang, какие есть подводные камни и показываю кратчайший путь до оффера на основе переката более 80 учеников из разных стеков в Go.
Осень — самый горячий сезон найма: именно сейчас закрывается больше всего вакансий
Что ценного узнаете в видео:
— Какие hard и soft skills качать, чтобы устроиться на Golang-разработчика в BigTech?
— Как эффективно собеседоваться на тяжелом рынке осенью 2025? Как выбивать максимальные офферы в РФ и заграницей?
— Разборы реальных кейсов студентов, кто перекатился из Java, Python, Frontend, Mobile в Golang на офферы от 250 000 до 650 000 ₽ чистыми на руки в Яндексе, Авито, Т-Банке, Х5 и на валютные удаленки
🎁 Подарок внутри
Бесплатная консультация со мной или нашей командой, где вы получите пошаговый план по выходу на оффер от 250k.
Жмите на кнопку ниже и забирайте бесплатный урок👇
👍9❤5🔥4🦄1
🔥 Мок-собес по System Design с Senior Golang разработчиком
📅 30 сентября в 19:00 МСК (уже сегодня)
⏳ Длительность - 1,5 часа
System Design — один из самых сложных этапов для разработчиков уровня middle и senior. Именно он чаще всего определяет повышение зарплаты на торгах. Здесь не прокатит зубрёжка — нужно уметь мыслить архитектурно, иметь насмотренность.
🎙Владимир Невзоров, интервьюер — Senior Backend Developer (С++), архитектор highload систем 100k+ rps. Работал в банках, BigTech и кибербезопасности. Спикер конференции Highload++
👨🎓 Степан, наш подопытный — Senior Golang разработчик, работал в таких компаниях, как Tabby, Plata Card, Wildberries. Cам проводит тех. собеседования в компаниях.
Модерировать встречу будет Макс Аверин)
Что будет на эфире:
— Разбор кейса, который реально дают на собесе в Avito
— Не базовое интервью, а разбор архитектурных паттернов и глубоких технических деталей
— В конце разбор мышления senior-разработчика и подробный фидбек, чтобы показать, как отвечать хорошо, а как не очень
Ставь 🔥, если будешь завтра и 🦄 если нравится подобный контент!
📅 30 сентября в 19:00 МСК (уже сегодня)
⏳ Длительность - 1,5 часа
System Design — один из самых сложных этапов для разработчиков уровня middle и senior. Именно он чаще всего определяет повышение зарплаты на торгах. Здесь не прокатит зубрёжка — нужно уметь мыслить архитектурно, иметь насмотренность.
🎙Владимир Невзоров, интервьюер — Senior Backend Developer (С++), архитектор highload систем 100k+ rps. Работал в банках, BigTech и кибербезопасности. Спикер конференции Highload++
👨🎓 Степан, наш подопытный — Senior Golang разработчик, работал в таких компаниях, как Tabby, Plata Card, Wildberries. Cам проводит тех. собеседования в компаниях.
Модерировать встречу будет Макс Аверин)
Что будет на эфире:
— Разбор кейса, который реально дают на собесе в Avito
— Не базовое интервью, а разбор архитектурных паттернов и глубоких технических деталей
— В конце разбор мышления senior-разработчика и подробный фидбек, чтобы показать, как отвечать хорошо, а как не очень
Ставь 🔥, если будешь завтра и 🦄 если нравится подобный контент!
🔥55🦄22❤3
Mock-собеседование Go-разработчика по System Design от Senior Backend
Мы выложили на YouTube собеседование, в котором:
— Решаем кейс, который реально дают на собеседовании в Avito
— Разбираем архитектурные паттерны и подходы к highload-системам
— В конце подробный фидбек от Senior Backend Developer (C++), архитектора и спикера Highload++
Собеседуемый — Степан, Senior Golang developer (ex-Tabby, Plata Card, Wildberries)
Видео будет полезно тем, кто готовится к собеседованиям уровня middle и senior и хочет понять, как рассуждают разработчики при решении архитектурных задач на живом собеседовании.
Смотреть на YouTube
Мы выложили на YouTube собеседование, в котором:
— Решаем кейс, который реально дают на собеседовании в Avito
— Разбираем архитектурные паттерны и подходы к highload-системам
— В конце подробный фидбек от Senior Backend Developer (C++), архитектора и спикера Highload++
Собеседуемый — Степан, Senior Golang developer (ex-Tabby, Plata Card, Wildberries)
Видео будет полезно тем, кто готовится к собеседованиям уровня middle и senior и хочет понять, как рассуждают разработчики при решении архитектурных задач на живом собеседовании.
Смотреть на YouTube
YouTube
Mock-собеседование Go-разработчика по System Design от Senior Backend
Заполнить заявку на курс "Подготовка к собеседованиям на Golang" https://lms.interviewhustlers.com/consult?utm_source=youtube&utm_content=1410
После анкеты вы получите крутые бонусы:
— Практикум по Kafka
— Гайд: Как разобрать неудачное собеседование без…
После анкеты вы получите крутые бонусы:
— Практикум по Kafka
— Гайд: Как разобрать неудачное собеседование без…
🔥19❤8👍2
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:
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:
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 😅
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
[ 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 —
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥56❤11🦄6👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍4🦄3
Как много тратите время на поиск багов и оптимизацию кода?
Anonymous Quiz
22%
Много, дебажу принтами им гуглю ошибки
42%
Средне, использую IDE debugger и вбиваю код в chatgpt и аналоги
36%
Мало, я общаюсь в чате с Cursor/CodeX/Claude Code и использую MCP
Классификация разработчиков по уровню внедрения AI
Это сугубо субъективная классификация, основанная на наблюдениях за разработчиками на разных курсах школы и друзьях.
1. Junior — "Копипаст-воин"
Использует СhatGPT или DeepSeek вперемешку с Гуглом для поиска информации. Применяет чат для написания мелких программ или скриптов. Активно копипастит код между ChatGPT и любимым редактором кода.
❌ Какие минусы?
— Поверхностное копирование из LLM без понимания происходящего — просто надеется на авось, что работает
— Не уделяет время на тестирование и проверки. Когда на code review спрашивают "где ошибка?" - все сваливает на AI
— Теряет кучу времени на Ctrl+C/Ctrl+V между окнами
— Отрафируются навыки дебага и понимания решения по мере роста "вайбкод" базы
2. Middle
В быстром доступе есть открытый СhatGPT. Он знает, что такое web-режим, проекты. Осведомлен, какую LLM и в каких прикладных кейсах лучше стоит использовать. Пользуется ИИ auto-complete в IDE. И уже начинает потихонечку использовать Cursor/Claude Codex/Codex для работы и учится общаться в чате с LLM. Инстинкты переходят на первостепенное использование LLM вместо ручного написания кода
❌ Какие минусы?
— Тратит больше времени на исправление AI-кода, чем на написание с нуля
— Не знает prompt engineering, cursor rules или аналоги, не умеет декомпозировать задачки для AI
— Тратит токены как воду — не умеет оптимизировать контекст
3. Senior — "AI дирижер"
Жонглирует Perplexity, ChatGPT, Claude с разными подписками. Не программирует без агентов, сконфигрирвал правильные настройки, умеет эффективно проектировать и формулировать проблему. Знает, как сохранять лимиты. Может использовать MCP по необходимости или фоновых агентов Codex Cloud, Google Jules, которые интегрируются с Github и могут автономно выполнять несколько задач и сами выполнять код, исправлять ошибки и делать PR.
❌ Какие минусы?
— Создается больше дублированного кода и образуется тех. долг
— Выбирается не всегда самая оптимальная архитектура
Пишите в комментарииях, где узнали себя и с какими сложностями сталкиваетесь с AI при разработке?
Это сугубо субъективная классификация, основанная на наблюдениях за разработчиками на разных курсах школы и друзьях.
1. Junior — "Копипаст-воин"
Использует СhatGPT или DeepSeek вперемешку с Гуглом для поиска информации. Применяет чат для написания мелких программ или скриптов. Активно копипастит код между ChatGPT и любимым редактором кода.
❌ Какие минусы?
— Поверхностное копирование из LLM без понимания происходящего — просто надеется на авось, что работает
— Не уделяет время на тестирование и проверки. Когда на code review спрашивают "где ошибка?" - все сваливает на AI
— Теряет кучу времени на Ctrl+C/Ctrl+V между окнами
— Отрафируются навыки дебага и понимания решения по мере роста "вайбкод" базы
2. Middle
В быстром доступе есть открытый СhatGPT. Он знает, что такое web-режим, проекты. Осведомлен, какую LLM и в каких прикладных кейсах лучше стоит использовать. Пользуется ИИ auto-complete в IDE. И уже начинает потихонечку использовать Cursor/Claude Codex/Codex для работы и учится общаться в чате с LLM. Инстинкты переходят на первостепенное использование LLM вместо ручного написания кода
❌ Какие минусы?
— Тратит больше времени на исправление AI-кода, чем на написание с нуля
— Не знает prompt engineering, cursor rules или аналоги, не умеет декомпозировать задачки для AI
— Тратит токены как воду — не умеет оптимизировать контекст
3. Senior — "AI дирижер"
Жонглирует Perplexity, ChatGPT, Claude с разными подписками. Не программирует без агентов, сконфигрирвал правильные настройки, умеет эффективно проектировать и формулировать проблему. Знает, как сохранять лимиты. Может использовать MCP по необходимости или фоновых агентов Codex Cloud, Google Jules, которые интегрируются с Github и могут автономно выполнять несколько задач и сами выполнять код, исправлять ошибки и делать PR.
❌ Какие минусы?
— Создается больше дублированного кода и образуется тех. долг
— Выбирается не всегда самая оптимальная архитектура
Пишите в комментарииях, где узнали себя и с какими сложностями сталкиваетесь с AI при разработке?
❤10🔥5🦄4
Может на рынке просто ПАНДЕМИЯ ИИ?
Как я уже говорил — в один момент рынок захватил бум ИИ и того, как он может помогать в работе прогера. Но там, где есть адекватность, есть и передергивание
Да.
Я говорю про банальные заголовки: «Из-за ИИ прогеры потеряют работу» и бла-бла-бла.
Как бы не хотели этого некоторые айтишники — уже поздно.
ИИ стал новой инженерной грамотностью.
Программисты, компании и даже отдельные команды уже доказывают это цифрами: рост продуктивности, качество кода, ускоренные релизы.
И если раньше действительно нейронку считали конкурентом, то сейчас это мультипликатор. А значит игнорировать его = добровольно остаться в стороне от эволюции профессии.
Посмотрим на факты:
1️⃣ 84% разработчиков уже используют ИИ в работе или планируют это делать (Stack Overflow, 2025).
2️⃣ 51% применяют ИИ-ассистентов ежедневно, не как игрушку, а как часть рабочего процесса.
3️⃣ JetBrains: 85% разработчиков интегрировали ИИ в IDE, Git-ревью или автогенерацию кода.
4️⃣ Google DORA 2025: внедрение ИИ-инструментов коррелирует с ростом скорости поставки и качества сборок.
5️⃣ ИИ перестал быть «дополнительным плагином» — он стал частью инженерного стека, как Git или CI/CD.
Так что, может ИИ — уже не просто какой-то хайп или временная история?
Ну, сами посмотрите:
— Массовое принятие
ИИ стал нормой. Даже скептики используют его ради скорости — автодокументация, ревью, тесты.
— Измеримый эффект
+8–20% производительности — не гипотеза, а телеметрия.
И это не “быстрее написать код”, а быстрее доставить ценность: меньше багов, меньше context switching.
— Эволюция инструментов
ИИ уже не просто чат-бот. Он встроен в VSCode, JetBrains, Cursor, GitHub, Supabase, Linear.
И это доказывают компании, которые показывают на кейсах результаты от внедрения ИИшки, например Accenture × GitHub Copilot
Они создали программу на тысячи разработчиков.
Результаты:
📍 +8,7% Pull Requests на инженера
📍 +15% успешных merge-ов
📍 +84% успешных сборок
Разработчики отметили рост мотивации и фокусировки — ИИ снял «ментальный мусор» и рутину.
Или JPMorgan (финтех-гигант) 🧐
Они запустили внутреннего ИИ-ассистента для десятков тысяч инженеров. Средний прирост эффективности 10–20%. Используется для навигации по коду, генерации SQL, документации, тестов.
💁♂️ Сам CIO банка открыто заявил:
Короче говоря, игнорировать ИИ = проигрывать на рынке
Когда половина отрасли ускоряется с ИИ, оставаться «по старинке» — значит добровольно принять минус 30% скорости, минус 20% возможностей и минус 1 уровень зарплаты.
Но нет. ИИ не заменит программистов.
➡️ Это сделают программисты, которые умеют работать с ИИ.
И если вы выбираете оказаться на стороне тех, кто будет на гребне рынка, то ставьте —🔥
Как я уже говорил — в один момент рынок захватил бум ИИ и того, как он может помогать в работе прогера. Но там, где есть адекватность, есть и передергивание
Да.
Я говорю про банальные заголовки: «Из-за ИИ прогеры потеряют работу» и бла-бла-бла.
Однако... может ИИ — лишь очередная игрушка или пандемия, которой скоро рынок переболеет и все забудут об этом?
Как бы не хотели этого некоторые айтишники — уже поздно.
ИИ стал новой инженерной грамотностью.
Программисты, компании и даже отдельные команды уже доказывают это цифрами: рост продуктивности, качество кода, ускоренные релизы.
И если раньше действительно нейронку считали конкурентом, то сейчас это мультипликатор. А значит игнорировать его = добровольно остаться в стороне от эволюции профессии.
Посмотрим на факты:
1️⃣ 84% разработчиков уже используют ИИ в работе или планируют это делать (Stack Overflow, 2025).
2️⃣ 51% применяют ИИ-ассистентов ежедневно, не как игрушку, а как часть рабочего процесса.
3️⃣ JetBrains: 85% разработчиков интегрировали ИИ в IDE, Git-ревью или автогенерацию кода.
4️⃣ Google DORA 2025: внедрение ИИ-инструментов коррелирует с ростом скорости поставки и качества сборок.
5️⃣ ИИ перестал быть «дополнительным плагином» — он стал частью инженерного стека, как Git или CI/CD.
Так что, может ИИ — уже не просто какой-то хайп или временная история?
Ну, сами посмотрите:
— Массовое принятие
ИИ стал нормой. Даже скептики используют его ради скорости — автодокументация, ревью, тесты.
Как IDE без автодополнения когда-то казалась диковинкой, так и код без Copilot сегодня — редкость.
— Измеримый эффект
+8–20% производительности — не гипотеза, а телеметрия.
И это не “быстрее написать код”, а быстрее доставить ценность: меньше багов, меньше context switching.
— Эволюция инструментов
ИИ уже не просто чат-бот. Он встроен в VSCode, JetBrains, Cursor, GitHub, Supabase, Linear.
Кнопка “Explain this code” — это не магия, это новая инженерная реальность.
И это доказывают компании, которые показывают на кейсах результаты от внедрения ИИшки, например Accenture × GitHub Copilot
Они создали программу на тысячи разработчиков.
Результаты:
📍 +8,7% Pull Requests на инженера
📍 +15% успешных merge-ов
📍 +84% успешных сборок
Разработчики отметили рост мотивации и фокусировки — ИИ снял «ментальный мусор» и рутину.
Или JPMorgan (финтех-гигант) 🧐
Они запустили внутреннего ИИ-ассистента для десятков тысяч инженеров. Средний прирост эффективности 10–20%. Используется для навигации по коду, генерации SQL, документации, тестов.
💁♂️ Сам CIO банка открыто заявил:
«ИИ уже влияет на производительность наших инженеров, а не на слайды руководителей».
Короче говоря, игнорировать ИИ = проигрывать на рынке
Когда половина отрасли ускоряется с ИИ, оставаться «по старинке» — значит добровольно принять минус 30% скорости, минус 20% возможностей и минус 1 уровень зарплаты.
Но нет. ИИ не заменит программистов.
И если вы выбираете оказаться на стороне тех, кто будет на гребне рынка, то ставьте —
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥29❤9👍5🦄4
Пост-знакомство
Привет, меня зовут Макс Аверин — Senior Backend Developer (Go/Python), создатель онлайн-школы по программированию Interview Hustlers. Мне 28 лет, живу в Барселоне, Испания 🇪🇸
Опыт в IT
— 8 лет опыта на позиции Backend Python/Go в РФ и заграницей
— Работал в X5, Lamoda, BestDoctor, DexGuru, GoodRX
— Работал TeamLead (команда из 5 человек)
— Продал аналитическую платформу для маркетплейсов (Ozon, WB), в пике было 20k MAU
— Прошел более 400 собеседований в РФ и заграницей
— Учился в ИТМО на КТ, в школе занимался олимпиадным программированием
Школа Interview Hustlers
— Делаем курсы по Python, Golang, AI для разработчиков
— Более 400 учеников, существуем более 2,5 лет
— Провели 2 потока практикума "AI для разработчиков" на 150 человек
— Помог перекатиться в Golang более 80 разработчикам и устроиться в Python более 75 разработчикам
— Сделали практикумы по Kubernetes, Observability
— Сделали курс "Валютные удаленки" по поиску работы заграницей
В свободное время обожаю играть в гольф, покер и часто путешествую по Европе.
А на канале вы найдете все, что связано c AI, работой в Golang и поиском работы заграницей
Контакт для связи по всем вопросам: @team_interview_hustlers
Привет, меня зовут Макс Аверин — Senior Backend Developer (Go/Python), создатель онлайн-школы по программированию Interview Hustlers. Мне 28 лет, живу в Барселоне, Испания 🇪🇸
Опыт в IT
— 8 лет опыта на позиции Backend Python/Go в РФ и заграницей
— Работал в X5, Lamoda, BestDoctor, DexGuru, GoodRX
— Работал TeamLead (команда из 5 человек)
— Продал аналитическую платформу для маркетплейсов (Ozon, WB), в пике было 20k MAU
— Прошел более 400 собеседований в РФ и заграницей
— Учился в ИТМО на КТ, в школе занимался олимпиадным программированием
Школа Interview Hustlers
— Делаем курсы по Python, Golang, AI для разработчиков
— Более 400 учеников, существуем более 2,5 лет
— Провели 2 потока практикума "AI для разработчиков" на 150 человек
— Помог перекатиться в Golang более 80 разработчикам и устроиться в Python более 75 разработчикам
— Сделали практикумы по Kubernetes, Observability
— Сделали курс "Валютные удаленки" по поиску работы заграницей
В свободное время обожаю играть в гольф, покер и часто путешествую по Европе.
А на канале вы найдете все, что связано c AI, работой в Golang и поиском работы заграницей
Контакт для связи по всем вопросам: @team_interview_hustlers
❤13🔥7🦄3👍1
📍За последнее время нас с вами стало больше и канал вырос почти на 1500 участников. Поэтому пройдите опросы ниже, чтобы мы лучше понимали свою аудиторию и писали полезные и классные посты для вас
❤5👍1
Какой вы разработчик по грейду?
Anonymous Poll
17%
Только ищу первую работу разработчиком
6%
Junior
26%
Middle
23%
Senior
9%
Team Lead/Lead/Stuff
19%
Я не разработчик
Посты, на какие темы вам хочется читать?
Anonymous Poll
56%
Про AI инструменты для разработчика
38%
О работе с Golang
51%
Общие советы про IT/работу и т.д
47%
Как найти работу заграницей?
11%
Чуть больше лайвконтента
2%
Свое (пишите в комментариях)
ИИ — дорога в деградацию или в будущее?
ИИ — это новый виток развития кодинга, а не его деградация. Что, собственно, сейчас и хочу вам доказать. Каким образом?
Представьте себе, что ИИ захватил рынок IT, но не лишил работы всех программистов, а забрал лишь на себя «тупую работу»: проверку кода, изучение информации и т.д.
А разработчикам оставил самый смак — быть архитекторами кода, то есть:
1️⃣ Нести ответственность за ядро и границы, понимать бизнес и транслировать ограничения в систему.
2️⃣ Управлять сложностью и техдолгом через декомпозицию и контрактные швы.
Как это будет выглядеть?
Ну, смотрите:
⬇️ Исследование с сильными reasoning‑моделями.
⬇️ Фиксация решений: диаграммы (Mermaid), контракты, схемы.
⬇️ Планирование и декомпозиция на вертикальные срезы.
⬇️ Имплементация агентами по контрактам.
➡️ Верификация (тесты, в т. ч. сгенерированные агентами).
То есть БОЛЬШУЮ часть работы будут забирать на себя ИИ-агенты в этом идеальном будущем. И заодно освобождать кучу времени.
👉 Да вы уже сейчас можете частично это попробовать — можно создать себе агента-ревьюера, подключив LLM к GitLab через API.
Агент получает ссылку на Merge Request и промт с контекстом проекта и проводит первичное ревью.
Таким образом, в будущем ТОЧНО разработчики будут совмещать роли системного аналитика и менеджера нейронок 📍
И появятся новые роли — тимлид агентов нейросетей, под ним мидл-разработчик, а сами агенты выполняют основную работу.
Такая связка «тимлид + мидл + агенты» способна заменить целый отдел.
При этом важно понимать, что принцип «shit in — shit out» остаётся актуальным, потому что качество работы ИИ напрямую зависит от четкой постановки задачи.
Так что будут нужны «регулировщики» — специалисты, которые контролируют и калибруют работу агентов.
В общем и целом, что хочу сказать?
💁♂️ Ну, сами посудите — если этим научиться пользоваться, то рабочий день можно сократить с 6–8 часов до 2–3, сохранив прежнюю продуктивность.
Это освобождает время на развитие, пет-проекты, хобби, обучение или повышение квалификации.
А стоимость часа работы программиста при этом будет только расти 👌
Ну, а что думаете вы?
🦄 — ИИ станет трамплином в будущее
🔥 — ИИ лишит всех разработчиков работы
ИИ — это новый виток развития кодинга, а не его деградация. Что, собственно, сейчас и хочу вам доказать. Каким образом?
Представьте себе, что ИИ захватил рынок IT, но не лишил работы всех программистов, а забрал лишь на себя «тупую работу»: проверку кода, изучение информации и т.д.
А разработчикам оставил самый смак — быть архитекторами кода, то есть:
1️⃣ Нести ответственность за ядро и границы, понимать бизнес и транслировать ограничения в систему.
2️⃣ Управлять сложностью и техдолгом через декомпозицию и контрактные швы.
Как это будет выглядеть?
Ну, смотрите:
⬇️ Исследование с сильными reasoning‑моделями.
⬇️ Фиксация решений: диаграммы (Mermaid), контракты, схемы.
⬇️ Планирование и декомпозиция на вертикальные срезы.
⬇️ Имплементация агентами по контрактам.
➡️ Верификация (тесты, в т. ч. сгенерированные агентами).
То есть БОЛЬШУЮ часть работы будут забирать на себя ИИ-агенты в этом идеальном будущем. И заодно освобождать кучу времени.
👉 Да вы уже сейчас можете частично это попробовать — можно создать себе агента-ревьюера, подключив LLM к GitLab через API.
Агент получает ссылку на Merge Request и промт с контекстом проекта и проводит первичное ревью.
Это выявляет мелкие ошибки, рефакторинг-возможности, оптимизации кода и улучшает качество до человеческого ревью.
Таким образом, в будущем ТОЧНО разработчики будут совмещать роли системного аналитика и менеджера нейронок 📍
И появятся новые роли — тимлид агентов нейросетей, под ним мидл-разработчик, а сами агенты выполняют основную работу.
Такая связка «тимлид + мидл + агенты» способна заменить целый отдел.
При этом важно понимать, что принцип «shit in — shit out» остаётся актуальным, потому что качество работы ИИ напрямую зависит от четкой постановки задачи.
Так что будут нужны «регулировщики» — специалисты, которые контролируют и калибруют работу агентов.
В общем и целом, что хочу сказать?
ИИ для разработчиков ТОЧНО станут трамплином в будущее, а не якорем, который лишит работы.
💁♂️ Ну, сами посудите — если этим научиться пользоваться, то рабочий день можно сократить с 6–8 часов до 2–3, сохранив прежнюю продуктивность.
Это освобождает время на развитие, пет-проекты, хобби, обучение или повышение квалификации.
А стоимость часа работы программиста при этом будет только расти 👌
Ну, а что думаете вы?
🦄 — ИИ станет трамплином в будущее
🔥 — ИИ лишит всех разработчиков работы
🦄56🔥15❤9👍5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤9
Про какие инструменты хотите послушать?
Anonymous Poll
66%
Claude Code/Codex - тонкости работы
21%
ChatGPT Atlas
16%
Limitles, Granola — созвоны
23%
Warp — умный терминал
18%
SuperWishper и WhisperFlow - в том числе кодинг голосом)
37%
ChatGPT + Research и Thinking режим
32%
Perplexity
4%
Свой (в комментариях)
❤2
Зарабатывать будет хороший инженер, который еще вдобавок умеет использовать ИИ
Об этом сказал Андрей, один из участников прошлого буткемпа, уже ПОСЛЕ прохождения, потому что до этого думал обратное:
Но почему у него изменилась позиция? В этом сейчас шаг за шагом разберемся 🙌
Что было ДО буткемпа?
Около 8 месяцев использовал платный ChatGPT для работы. Использовал примерно «как чувствовал», без каких то паттернов продуманных, без особого промптинга, но и не совсем на отвали.
📍 В общем немного заморачивался над промптами техническим языком, но не более. Использовал для генерации кода.
Также была тревога
Его посещала мысль, что есть вероятность, что нейронки его реально могут заменить
Однако после теоретической части курса про то как работают LLM - такие мысли полностью исчезли, лекция помогла понять, что это не какая-то «магия» и нейронка не генерит из воздуха из ничего текст.
📍 Да, неожиданно курс улучшил ментальное состояние, так как ушла тревожность по этому поводу.
А что касается практики в работе?
В 95% случаев больше не надо читать код, нужно просто спросить у Курсора, что делает данный код и потом сразу становится понятен следующий шаг.
Он часто слышал и много говорил сам фразу:
Но теперь эти времена ушли - теперь читать код нужно редко. Это кучу времени экономит.
И вот конкретные примеры, КАК и ГДЕ используются нейронки:
– Гугл полностью заменил на perplexity, теперь любой вопрос только там
– ChatGPT заменяет тренера, диетолога, помогает вести сессии с психологом
– Cursor теперь главная IDE - 90% времени его использую
– Ведет devlog работы в notepads, чтобы понимать, где остановился, откатываться в рассуждениях, проверять подходы
– Использует cursor rules, чтобы не дублировать в каждом промпте типичные ошибки llm, вроде отхождения от стайлгайдов или добавления лишних комментариев, попыток самостоятельно писать моки, а не генерировать их
💁♂️ На последок хочется добавить, что Андрей начал СИЛЬНО больше ресерчить задачу и что надо сделать.
Причем стал ресерчить и планировать задачу даже больше и лучше, чем до использования Курсора. Следовательно аналитические скиллы прокачались.
👉 Поэтому, как я и говорил в прошлый раз, ИИ — палочка-выручалочка для разработчика, который хочет успевать все делать эффективнее в 2-3 раза
И если вы тоже хотите научиться этому, то ставьте — 🦄
Об этом сказал Андрей, один из участников прошлого буткемпа, уже ПОСЛЕ прохождения, потому что до этого думал обратное:
В будущем ИИ-разрабы будут дешевыми разрабами, которые делают быстро, дешево и некачественно. А хорошие зарплаты будут у тех кто умеет и без ИИ что то делать.
Но почему у него изменилась позиция? В этом сейчас шаг за шагом разберемся 🙌
Что было ДО буткемпа?
Около 8 месяцев использовал платный ChatGPT для работы. Использовал примерно «как чувствовал», без каких то паттернов продуманных, без особого промптинга, но и не совсем на отвали.
📍 В общем немного заморачивался над промптами техническим языком, но не более. Использовал для генерации кода.
Также была тревога
Его посещала мысль, что есть вероятность, что нейронки его реально могут заменить
Однако после теоретической части курса про то как работают LLM - такие мысли полностью исчезли, лекция помогла понять, что это не какая-то «магия» и нейронка не генерит из воздуха из ничего текст.
📍 Да, неожиданно курс улучшил ментальное состояние, так как ушла тревожность по этому поводу.
А что касается практики в работе?
В 95% случаев больше не надо читать код, нужно просто спросить у Курсора, что делает данный код и потом сразу становится понятен следующий шаг.
Он часто слышал и много говорил сам фразу:
«Программист большинство времени читает код, а не пишет».
Но теперь эти времена ушли - теперь читать код нужно редко. Это кучу времени экономит.
И вот конкретные примеры, КАК и ГДЕ используются нейронки:
– Гугл полностью заменил на perplexity, теперь любой вопрос только там
– ChatGPT заменяет тренера, диетолога, помогает вести сессии с психологом
– Cursor теперь главная IDE - 90% времени его использую
– Ведет devlog работы в notepads, чтобы понимать, где остановился, откатываться в рассуждениях, проверять подходы
– Использует cursor rules, чтобы не дублировать в каждом промпте типичные ошибки llm, вроде отхождения от стайлгайдов или добавления лишних комментариев, попыток самостоятельно писать моки, а не генерировать их
💁♂️ На последок хочется добавить, что Андрей начал СИЛЬНО больше ресерчить задачу и что надо сделать.
Причем стал ресерчить и планировать задачу даже больше и лучше, чем до использования Курсора. Следовательно аналитические скиллы прокачались.
А это уже заметил тимлид и давал позитивный фидбек по этому поводу, что он вырос в плане проработки задач и заметно, что стал активней проработывать задачи.
👉 Поэтому, как я и говорил в прошлый раз, ИИ — палочка-выручалочка для разработчика, который хочет успевать все делать эффективнее в 2-3 раза
И если вы тоже хотите научиться этому, то ставьте — 🦄
🦄49🔥7❤6
На рынке IT паника и кризис? А причем тут еще AI?
Эх. Далекий 2015 год.
Рынок IT — пустое поле, куда мог зайти любой новичок без огромного бэкграунда. Да, нужно было что-то понимать, но такой мясорубки не было.
И текущий 2025 уже окрестили кризисом, который аукнется по всем.
Ну, а я так не считаю.
Вспомните 2020 год.
Уже начиная с ковида был какой-то дикий бум на удаленщиков и спрос на разработчиков начал расти. Их было маловато на рынке, так что брали чуть ли не с улицы.
Потом настал 2022 год. И когда часть разработчиков из РФ стало уезжать, то отечетсвенные компании взвентили зарплаты, чтобы хоть как-то удержать.
Так что даже джунам стали платить х2-3 от средней оплаты.
А сейчас...
Происходит коррекция рынка. У компаний и так проблем хватает с учетом всего, что происходит вокруг, например ключевая ставка и повышение НДС.
Вот и расходы начинают контролировать лучше. И в штат набирают только тех, кто реально необходим. Отсюда много новостей о сокращениях текущих и будущих + снижение оплаты труда.
Так снова начинают действовать старые правила: низкая квалификация, массовые курсы и менторы-однодневки уйдут.
Порог входа увеличен, рынку нужны специалисты с сильными навыками и опытом.
👉 И еще масло в огонь подливает AI, которым компании постепенно учатся пользоваться, чтобы сокращать расходы и увеличивать эффективность.
Поэтому к разработчику будет еще больше требований в виде понимания архитектуры, алгоритмов, паттернов и системных знаний в нише.
Но я тут не собираюсь вас пугать. Наоборот.
Предлагаю критически взглянуть на ситуацию.
💁♂️ Не слушайте огромный вой на просторах Интернета — там будут жаловаться только те, кто хотел в моменте заработать побольше денег.
А для тех, кто развивается, вкладывается в себя и свою работу, рынок только станет чище и спрос на вас увеличится.
Собственно, этим мы тут и занимаемся, когда:
— Выпускаем разную аналитику статистики рынка;
— Выдаем разные лайфхаки для разработки с AI;
— Разбираем атуальные вопросы на собесах;
— Выпускаем разные полезные мини-продукты для работы в IT и т.д.
Например, вы смотрели наш мок собес по систем дизайну?
И такого будет только больше!
➡️ Поэтому не ведитесь на панику, а спокойно работайте и развивайтесь. Я и моя команда с этим вам поможет 🫡
А что вы думаете по поводу ситуации на рынке IT? Тоже словили себя на панике или во все это не верите? Делитесь мнением 👇
Эх. Далекий 2015 год.
Рынок IT — пустое поле, куда мог зайти любой новичок без огромного бэкграунда. Да, нужно было что-то понимать, но такой мясорубки не было.
И текущий 2025 уже окрестили кризисом, который аукнется по всем.
Ну, а я так не считаю.
Скажу больше: то, что происходит сейчас — нормальная реакция.
Вспомните 2020 год.
Уже начиная с ковида был какой-то дикий бум на удаленщиков и спрос на разработчиков начал расти. Их было маловато на рынке, так что брали чуть ли не с улицы.
Потом настал 2022 год. И когда часть разработчиков из РФ стало уезжать, то отечетсвенные компании взвентили зарплаты, чтобы хоть как-то удержать.
Так что даже джунам стали платить х2-3 от средней оплаты.
А сейчас...
Происходит коррекция рынка. У компаний и так проблем хватает с учетом всего, что происходит вокруг, например ключевая ставка и повышение НДС.
Вот и расходы начинают контролировать лучше. И в штат набирают только тех, кто реально необходим. Отсюда много новостей о сокращениях текущих и будущих + снижение оплаты труда.
Так снова начинают действовать старые правила: низкая квалификация, массовые курсы и менторы-однодневки уйдут.
Порог входа увеличен, рынку нужны специалисты с сильными навыками и опытом.
👉 И еще масло в огонь подливает AI, которым компании постепенно учатся пользоваться, чтобы сокращать расходы и увеличивать эффективность.
Поэтому к разработчику будет еще больше требований в виде понимания архитектуры, алгоритмов, паттернов и системных знаний в нише.
Но я тут не собираюсь вас пугать. Наоборот.
Предлагаю критически взглянуть на ситуацию.
💁♂️ Не слушайте огромный вой на просторах Интернета — там будут жаловаться только те, кто хотел в моменте заработать побольше денег.
А для тех, кто развивается, вкладывается в себя и свою работу, рынок только станет чище и спрос на вас увеличится.
Собственно, этим мы тут и занимаемся, когда:
— Выпускаем разную аналитику статистики рынка;
— Выдаем разные лайфхаки для разработки с AI;
— Разбираем атуальные вопросы на собесах;
— Выпускаем разные полезные мини-продукты для работы в IT и т.д.
Например, вы смотрели наш мок собес по систем дизайну?
И такого будет только больше!
А что вы думаете по поводу ситуации на рынке IT? Тоже словили себя на панике или во все это не верите? Делитесь мнением 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16❤10🔥3
Ускорям изучение и работу с новыми технологиями/библиотеками с помощью ИИ
[ Часть 1. База. Инструменты. Чек-листы ]
Итак. Мы тут уже пару недель говорим о том, как ИИ помогает разработчику в работе. Но каких-то лайфхаков пока не давали.
И я считаю, что надо исправляться. Согласны?
Поэтому сегодня обсудим, как с помощью ИИ вкатиться в работу с новыми технологиями или библиотеками. В общем, поехали 👌
Представьте! Вы пришли на новый проект.
💁♂️ Один из микросервисов — на Flask (blueprints + app factory). Ваш недавний опыт — FastAPI. Нужно быстро разобраться в архитектуре сервиса, закрыть баги/добавить фичи и не «утонуть» в документации.
Ключевые различия для онбординга:
📌 FastAPI — ASGI‑фреймворк с вшитой валидацией/доками, Flask — WSGI и даёт больше свободы, но меньше «из коробки»;
📌 Придётся вручную решить архитектуру (app factory) и структуру (blueprints). Это влияет на DI, обработку запросов и тестирование.
Что будем использовать из инструментов?
Claude Code (CLI/VS Code).
Planning mode (VS Code).
MCP‑коннекторы.
Web search / Web fetch
Output styles /
Explore‑Plan‑Code (рабочий паттерн).
Чек‑лист: «быстрое погружение во Flask, если ты из FastAPI»
1️⃣ Запуск Claude Code в сервисе
В CLAUDE.md добавьте: как гонять тесты, как запускать dev‑сервер, линтеры, policy для правок/команд.
2️⃣ Подключаем стили обучения
Для онбординга:
(Claude будет просить вас делать часть шагов самими).
Для архитектурных разборов:
3️⃣ Explore (исследование кода и концептов)
Сообщение Claude:
«Прочитай @app/* и @tests/*. Пока не правь код. Составь карту архитектуры (app factory, blueprints, расширения), критические зависимости и точки интеграций».
Параллельно включите web search и MCP:
Попросите:
«Сопоставь концепты FastAPI ↔ Flask (router→blueprint, dependency injection→функции/контекст, middleware, валидация), приложи ссылки из context7 и веб‑поиска.»
4️⃣ Plan (план изменений под Flask‑архитектуру)
В Planning mode попросите Claude составить план из задач:
– выделение/настройка application factory;
– организация blueprints;
– стратегия валидации входных данных (например, Pydantic/маршмаллоу вручную в endpoints);
– тесты (pytest) и smoke‑прогоны;
– список рисков и rollback‑шагов.
Убедитесь, что в плане есть ссылки на оф. доку Flask Blueprints и Application Factory и список edge‑cases.
5️⃣ Code (выполнение по шагам, попеременно с человеком)
В стиле Learning пусть Claude вставляет
Вы делаете эти TODO, Claude — рутину (заготовки, wire‑up, тесты).
6️⃣ Commit (завершение)
Запросите у Claude прогон тестов, обновление README и подготовку PR‑описания с «рисками/проверками». (В VS Code — принять финальные диффы из Plan mode).
Ну, с этим разобрались, думаю 🫡
И чтобы мы в следующем разобрали возможности Claude на практике с кейсом, у меня 2 условия:
— Сохраняйте этот пост к себе в избранное;
— Ставьте —🔥 под этим постом + отвечайте в опросе ниже 👇
[ Часть 1. База. Инструменты. Чек-листы ]
Итак. Мы тут уже пару недель говорим о том, как ИИ помогает разработчику в работе. Но каких-то лайфхаков пока не давали.
И я считаю, что надо исправляться. Согласны?
Поэтому сегодня обсудим, как с помощью ИИ вкатиться в работу с новыми технологиями или библиотеками. В общем, поехали 👌
Представьте! Вы пришли на новый проект.
💁♂️ Один из микросервисов — на Flask (blueprints + app factory). Ваш недавний опыт — FastAPI. Нужно быстро разобраться в архитектуре сервиса, закрыть баги/добавить фичи и не «утонуть» в документации.
Ключевые различия для онбординга:
📌 FastAPI — ASGI‑фреймворк с вшитой валидацией/доками, Flask — WSGI и даёт больше свободы, но меньше «из коробки»;
📌 Придётся вручную решить архитектуру (app factory) и структуру (blueprints). Это влияет на DI, обработку запросов и тестирование.
Что будем использовать из инструментов?
Claude Code (CLI/VS Code).
Planning mode (VS Code).
MCP‑коннекторы.
Web search / Web fetch
Output styles /
/output-style.Explore‑Plan‑Code (рабочий паттерн).
Чек‑лист: «быстрое погружение во Flask, если ты из FastAPI»
1️⃣ Запуск Claude Code в сервисе
npm i -g @anthropic-ai/claude-code
cd services/flask_app && claude
/initВ CLAUDE.md добавьте: как гонять тесты, как запускать dev‑сервер, линтеры, policy для правок/команд.
2️⃣ Подключаем стили обучения
Для онбординга:
/output-style learning (Claude будет просить вас делать часть шагов самими).
Для архитектурных разборов:
/output-style explanatory. 3️⃣ Explore (исследование кода и концептов)
Сообщение Claude:
«Прочитай @app/* и @tests/*. Пока не правь код. Составь карту архитектуры (app factory, blueprints, расширения), критические зависимости и точки интеграций».
Параллельно включите web search и MCP:
claude mcp add --transport http context7 https://mcp.context7.com/mcp
# deepwiki: подключите свой URL MCP‑сервера
/mcp # посмотреть список и состояниеПопросите:
«Сопоставь концепты FastAPI ↔ Flask (router→blueprint, dependency injection→функции/контекст, middleware, валидация), приложи ссылки из context7 и веб‑поиска.»
4️⃣ Plan (план изменений под Flask‑архитектуру)
В Planning mode попросите Claude составить план из задач:
– выделение/настройка application factory;
– организация blueprints;
– стратегия валидации входных данных (например, Pydantic/маршмаллоу вручную в endpoints);
– тесты (pytest) и smoke‑прогоны;
– список рисков и rollback‑шагов.
Убедитесь, что в плане есть ссылки на оф. доку Flask Blueprints и Application Factory и список edge‑cases.
5️⃣ Code (выполнение по шагам, попеременно с человеком)
В стиле Learning пусть Claude вставляет
TODO(human) в места, где важно самому прочувствовать фреймворк (например, регистрирование blueprint, обработка ошибок, конфиг логирования). Вы делаете эти TODO, Claude — рутину (заготовки, wire‑up, тесты).
6️⃣ Commit (завершение)
Запросите у Claude прогон тестов, обновление README и подготовку PR‑описания с «рисками/проверками». (В VS Code — принять финальные диффы из Plan mode).
Ну, с этим разобрались, думаю 🫡
И чтобы мы в следующем разобрали возможности Claude на практике с кейсом, у меня 2 условия:
— Сохраняйте этот пост к себе в избранное;
— Ставьте —
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥47❤6