Для себя сделал следующие выводы:
- AI всё плотнее входит в жизнь разработчиков и никуда от нес не денется, так что осваиваем и стараемся поспевать за новыми моделями и инструментами.
- Похоже, что начинается какой то тренд по интеграции с поисковиками. OpenAI буквально сегодня раскатили веб-поиск.
- Рыночек разработчиков (по крайней мере по мнению гитхаба, а они врятли взяли это с потолка) будет расти с огромной скоростью. Порог входа еще сильнее снизится, но в целом отличная новость :)

И снова про Copilot и про революцию в разработке.

GitHub Copilot: Leading the AI revolution in software development

🔹Рост популярности: за два года GitHub Copilot увеличил аудиторию на 180%, став AI-инструментом для миллионов разработчиков и 77,000 организаций, включая треть компаний из списка Fortune 500.

🔹Copilot Upgrade Assistant для Java: автоматизирует обновление Java-проектов, анализируя код, формируя план обновления и внося изменения с учетом всех зависимостей.

🔹Copilot Edits: позволяет редактировать сразу несколько файлов, добавляя или корректируя крупные блоки кода одним запросом.

🔹Интеграция с CI/CD: теперь поддерживает автоматизированные проверки и исправления в CI/CD pipeline, ускоряя процесс тестирования и выпуска.

🔹Автоматизированное код-ревью: новая функция для анализа и ревью кода, сокращающая время на проверку и соблюдение стандартов качества.

Видео: https://www.youtube.com/watch?v=e1kdkKDXmiM

Ну и в последнее из интересного:

GitHub Universe 2024 Day 2 Keynote

🔹 Octoverse 2024 — ежегодный отчет о трендах в разработке. В этом году Python стал самым популярным языком, сместив JavaScript, который занял второе место. На третьем — TypeScript, популярность которого растет благодаря типизации и интеграции с экосистемой JavaScript.

🔹 Copilot Autofix — новая функция GitHub Copilot, автоматически исправляющая уязвимости в коде. Autofix сканирует репозитории, находит проблемы и применяет решения, освобождая разработчиков от рутинных задач по безопасности.

🔹 Learning Sandbox — прототип образовательной платформы от GitHub Next. Система предлагает обучение в формате «песочницы» с возможностью выбора уровня знаний и конкретных технологий. Пользователи могут сразу применять примеры и задавать вопросы ИИ для разъяснений.

Видео: https://www.youtube.com/watch?v=uh9A4LvuGHM

Насыщенно, однако. Я кстати нигде не видел новостей про GitHub Universe в русскоязычных каналах. Только пару слов про Spark. Видимо эту конференцию у нас не жалуют, хотя очень даже зря.

Думаю всё же взять подписку на Copilot. До этого как-то ограничивался OpenAI с их GPT. Но видимо копировать код из чатика в браузере уже прошлый век. Copilot Edits, Autofix, авторевью и т.д звучит очень вкусно.

Однажды я выберу другую картинку. Но не сейчас.

Работа в IT в одной картинке.
Мне вот реально впервые в сезоне нужно будет обновить продакшн. И без хотфиксов не обойдется.

Думаю стоит выделить новую рубрику. Частенько подгорает от разных рабочих моментов, каждый раз что-то новенькое. Так что так и назовём, #подгорает. Для меня критически важно делиться такими историями и слышать их от других коллег по цеху. Помогает вспомнить, что ты не одинок и, что самое главное, бывает и хуже 😀

Из недавнего: на одном из стендов, на котором должен был проходить показ продукта для клиента закончилась место на диске. В самый неподходящий момент. Спешу помочь коллегам, ответственным за инфраструктуру. С их стороны всё нормально, нам машине 80гб памяти. На тачке занято 99%, от чего посыпались запущенные в Docker контейнеры.

Думаю. Проблема новая, еще ни разу мы всю память не сжирали. Значит связано с обновлением. Сразу вспомнил, что это первый релиз с новым логированием. Возможно допустили ошибку и логи заполнили всё, что могли. Ищу проблемный контейнер - всё чисто. Чищу кэш докера, проверяю размер каждого volume с логами - всё в норме. Погружаюсь в issue о проблемах с отображением используемой памяти в docker. Пробую самые экзотические команды для проверки свободного места на диске порыве отчаяния - всё в норме.

Спустя два часа пишет коллега: “Саня, отбой. Там диск не размечен.”.
Аплодисменты, занавес.

P.S Делитесь своими историями в комментах.

Сегодня вышла новая статья на Хабре про кастомизацию Django админки. Спешу поделиться: https://habr.com/ru/articles/857122/

В то время, когда я начинал - ни книжки, ни статьи, ни видео не дали полную картину того, как всё работает. Буквально только через полтора года работы удалось более менее разобраться в том, что от чего зависит и как лучше делать. До этого всё выглядело как волшебство, в которое умел только наш сеньор :)

Тут заметил, что PyCharm даже плагины запрещает ставить с российским айпишником. Сначала запретили только обновляться. Ну, что тут еще скажешь...😂
P.S Сгенерил с помощью Flux с 15 раза. ChatGPT боится фразы "kontora pidorasov" и сразу отказался генерировать

Признавайтесь, кто Хабр сломал?

Давно есть мысли публиковать сюда ошибки из больших (и не очень) айти компаний. Ошибаются все и с завидной регулярностью, просто об этом не очень принято говорить, а зря. То пятоситит, то токен на пушах забудут поменять. Тот же Сбер у меня пока №1 в рейтинге.

Если верить, что никто не делает ошибок, синдром самозванца тебя сожрёт :)

А у вас есть в команде Никита?

Сегодня встретил вот такую вот рекламку. Меня одного триггерят такие вот рекламные посты?) Как будто бы авторы собирают аудиторию аутистов.

Посетил тут небольшой митап от Астры. Уютненько, рядом с м. Таганская арендовали лофт с проектором. Были доклады про питон, закуски, пиво. Было нас человек 50 на вскидку.

Идея крутая. Даже удивило, что можно так заморочиться на такое маленькое мероприятие. Главный минус - доклады. Что-то про GIL, что-то про JSON-RPC, что то про хороший код, но в целом ни о чем.

Если знаете какие то интересные митапы, посоветуйте в комментах :)

P.S Никакого афтерпати не случилось. На этой неделе был релиз. А когда релиз, всего много и все срочно. Так что я выбираю сон 😂

#разработка #процессы #флоу
Во многих компаниях оценивают время на разработку по статье аналитика. Эта примерная оценка и закладывается в спринт. Иногда даже с хорошим запасом (х1.5-х2). И всё равно мимо. Потом выясняется, что для простой апишки (внезапно) нужно обмазаться легаси-кодом, к которому ни документации, ни комментариев. Потом что-то зависнет на другом отделе. Потом что-то придется переделывать, потому что на старте не уточнили. Хотели сделать за неделю, а сделали за месяц. Если повезло.

Да, обычно разработчики перед оценкой всё равно смотрят статью с тех. заданием, связанный код, возможные подводные камни, узнают детали у аналитика, но пока это не выделилось в отдельный осознанный шаг все вокруг (я тоже) сильно промахивались. Иногда чуть-чуть, а иногда очень даже сильно 🙂 Мне столько раз казалось, что ну вообще всё ясно и понятно, а потом приходилось страдать.

Цель этапа проектирования - разобрать задачу с технической стороны, погрузиться и детально продумать реализацию. Сюда входит декомпозиция на более мелкие задачи, PoC (если нужен), проектирование классов, поиск подходящих паттернов, а так же выделяются ограничения и возможные сложности. Всё это можно обсудить с командой, вместе подумать и найти самое удачное решение. По итогу мы получаем практически готовый план по разработке, которому можно следовать. Эти же статьи - отличная доп. документация для аналитиков, тестировщиков и конечно же разработчиков. Всегда можно вернуться и подробнее изучить контекст принятых решений.

Минусы тоже есть. Я выделяю два основных. На проектирование уходит время. И, конечно же, бывают расхождения реализации с документацией (можно тупо забыть обновить статью).

А как у вас построен этот процесс? Делитесь, очень интересно 🤓

#инструменты #ai
Не так давно думал, какие новые инструменты за этот год я стал использовать регулярно. В мой топ №1 входит запрос к ChatGPT "Какой паттерн чаще всего используется при реализации <формулировка вашей задачи>?"
Несмотря на то, что я паттерны люблю и помню (вроде), иногда удается получить очень вкусные решения или идеи для начала разработки.