Пост знакомство.
Всем привет. Меня зовут Дима и я разработчик. Интересуюсь гаджетами и всякой около компьюетерной ерундой и буду сюда писать про все это.

В одном известном русскоязычном IT-подкасте любят шутить про пакеты вроде isEven и isOdd в npm. Они еще не знают про https://www.npmjs.com/package/is-even-ai

Посчастливилось вчера побывать на конференции ПСБ Тренды в ИТ: взгляд в будущее. Вообще на конференции я попадаю крайне редко, не дешевое это удовольствие сейчас. Тут же участие бесплатное, отличная организация, интересные темы, атмосфера, мерч и даже вкусная еда.

Немного про доклады:

1. «Будущее управления требованиями: GitOps-подход как основа прозрачных и безопасных изменений». Лев Немировский, руководитель проектов ПСБ - концепция превращения репозитория в единственный испочник правды о системе. Заведение задачи аналитиком, разработка контрактов, генерация по ним тестов и клиентов, автоматическая проверка соблюдения конкрактов в CI/CD или precommit hook, периодическая проверка соблюдения контрактов на продакшне. Shift left во всей красе. Как раз недавно задумывался об удобной системе документации, хранящейся рядом с кодом. Особенно актуально это становится при использовании Spec-kit или Openspec для написания кода агентами. Выписал себе тулзы чтобы посмотреть: AsyncAPI, Schemathesis, Docusaurus, GitBook.

2. «Прежний Agile мёртв. Новая реальность — спринты в один день. Да здравствует промт!». Андрей Шумаков, скрам-мастер ПСБ - Докладчик очень воодушевлен текущими возможностями агентов. В его будущем команда будет давать задания агентам на ночь, а утром проверять результат, выяснять требования у бизнеса, формировать новые задачи и так каждый день. Этакие переводчики - верификаторы. Главные компетенции для будущих разработчиков - понимание бизнес целей, промпт инжениринг, код ревью. Пока по опыту в это слабо верится. Какой-то простой код LLM генерируют в лет, даже локальные вроде Qwen3-coder. Но часто встречаются задачи где агент ходит по кругу без какого-либо результата, или выдает неверно работающий код. Еще вызывает сомнение возможность агентов параллельно работать над несколькими задачами, затрагивающими один и тот же код, как это сейчас частенько бывает у нас в команде. Пока не слышал, чтобы кто-то из крупных игроков двигался в эту сторону, да и в целом не было опыта использования автономных агентов. Интересно будет посмотреть как это будет развиваться. Еще одна мысль вызывает беспокойство в этом дивном новом мире: стоимость и время реализации фич при таком подходе снижается чуть ли не до нуля, и в чем тогда компании будут отличаться от конкурентов? Взять идею из похожего продукта и адаптировать ее в свой - дело не месяцев работы команды, а буквально дней. Когда OpenAI представила Canvas, а также появились Lovable, Replit , Google AI Studio ниша разработки небольших сайтов и приложений уменьшается. Некоторые люди считают, что в конечном итоге LLM смогут генерировать приложения на-лету, а может и сами заменять их, как тот-же Gemini 3 генерирует инфографику. Интересное будущее нас ждет.

3. Воркшоп «Цена невышедшей задачи». Алексей Колесников, Екатерина Агеева, скрам-мастеры ПСБ - Обучающая игра на удачу(выигрыш определяет кубик), помогающая понять из чего складывается стоимость задачи для бизнеса. За 5 спринтов нужно было выполнить задачу, которая при успешном раскладе вписывается два, но вмешиваются негативные факторы и разные события на рынке, не дают приступить к выполнению задачи, снижают выгоду от реализации и т.д. Игра скорее для менеджеров, но и разработчикам будет полезна, чтобы вглянуть на процесс с другой стороны, и не считать, что стоимость задачи - это их рабочее время. Ребята молодцы, было весело, хоть и очевидно для тех кто давно в разработке. Нашей команде не повезло, мы так и не приступили к выполнению задачи.

4. Доклад «Когда RAG на горе свистнет. Оцениваем качество генерации с дополненной выборкой». Михаил Костецкий, управляющий эксперт (QA) ПСБ - хронологически это был первый доклад, но тут мне нечего особо сказать, супер специфичная тема для тех, кто этим интересуется.

Хочется верить, что эта конференция не последняя в таком формате в свете переезда ПСБ в Ярославль. Желаю команде ПСБ успехов в этом начинании.

Свой AI сервер

1. Начало

Желание поиграться с локальными нейросетями возникло у меня год назад вместе с организацией рабочего место и сборкой PC. С этой целью (ну и еще изредка поиграть) была куплена RTX3080 на 10GB. Она позволяла довольно комфортно запускать доступные на тот момент 7B модели вроде llama-2, vicuna и что-то еще. Быстро наигравшись с ними я понял, что хочется большего и следующей покупкой стала P102-100 10 GB – майнинговый обрезок то ли GTX1080TI, то ли еще чего-то, с целью проверки работы 2-GPU. На удивление особых проблем не возникло и в такую конфигурации помещались уже 14B модели. Так, постепенно меняя GPU, я остановился на 2xRTX3090 24 GB в рабочем PC. Эта конфигурация позволяет запускать модели до 70b с небольшим контекстом, и вполне уверенно работать Qwen3-Coder 30B в агентном режиме. Но и этого кажется мало, ведь есть есть куда более интересные модели вроде GLM 4.5 Air, GPT-OSS-120B и Qwen3-Next 80B, которые никак не влезут в 48GB. К сожалению мой корпус (да и мало какой) не вмещает больше двух RTX3090, да PC лишний раз трогать не хочется, т.к. сейчас это мой главный рабочий инструмент. Поэтому в конце лета я решил собрать себе отдельный сервер под AI, тем более на WB подвернулось интересное предложение по видеокартам.

2. Видеокарты

Основа AI сервера - видеокарты, чем они мощнее и чем больше у них памяти - тем больше возможностей, но и выше цена и энергопотребление. Мне не хотелось вкладывать много - уже был довольно неплохой PC с двумя RTX3090 и однажды, увидев на WB AMD Radeon Mi50 Instinct по небольшой цене и почитав про эти ускорители я решился их приобрести. Получалось, что за цену одной RTX3090 четыре Mi50 давали в 5 раз больше памяти с половинной производительностью по GPU. Конечно 5 RTX3090 выглядят гораздо интереснее, но тратить столько денег я не был готов (RTX3090 сейчас чуть ли не лучший выбор по соотношению цена/производительность). Варианты с Tesla M и K серии отмел из-за недостаточной производительности, P100 была примерно в ту же цену, но 16GB, а V100 по привлекательной цене появилась только сейчас (правда тоже только на 16GB еще и с китайским адаптером SXM2 - PCI-E, версия на 32GB все еще в два раза дороже Mi50)

3. Охлаждение видеокарт

Проблема этими видеокартами еще в том, что они рассчитаны на продув вентиляторами в серверном корпусе, а желания ставить их в жилое помещение у меня никакого нет. К счастью из-за небольшой цены у этих видеокарт быстро набралось сообщество фанатов в [дискорде](https://discord.gg/svMRdGFs), которые разработали несколько вариантов охлаждения с приемлемым уровнем шума. Несколько часов печати на 3D принтере и месяц ожидания, и вот турбинное охлаждение для видеокарт выглядит почти как заводское.

3. Платформа

Кроме видеокарт нужны еще прочие компоненты - материнская плата, процессор(ы) и оперативная память. Обычные материнские платы не позволяют так просто подключить четыре видеокарты, обычно не хватает слотов PCI-Ex16 и их расположение. В моем текущем десктопе стоит одна из немногих материнских плат, имеющих расстояние в 4 слота между разъемами PCI-Ex16, но при этом второй разъем фактически только x1. Плюс обычные процессоры имеют ограниченное число линий PCI-E, например для AMD Ryzen 5 9600x который, стоит у меня в PC доступно только 24 линии. Мне же для четырех видеокарт в идеале иметь 64 линии (в теории количество линий влияет лишь на скорость загрузки моделей, но лучше больше, чем меньше). Такую возможность предоставляют серверные платформы на XEON и EPYC, а также HEDT вроде Threadreaper. Проблемы с ними в том, что серверы сильно шумят и никак не рассчитаны на работу в жилом помешении, а HEDT решения обычно представляют из себя обычные ATX или EATX платы с теми же проблемами с подключением нескольких GPU. Тут могли бы помочь райзеры, но это увеличивает размер корпуса и усложняет сборку. В результате поисков на Aliexpress была найдена двухпроцессорная материнская плата на платформе 2011-3 и два процессора Xeon E5-2687WV3, каждый из них дает по 40 линий PCI-E, чего вполне должно хватить.

4. Память

Конец 2025 года странное время для сборки PC (а тем более сервера). Всего за три месяца цены на память выросли на порядок, на SSD - в два раза. К счастью память я покупал в конце лета и по вполне вменяемой, как сейчас кажется цене (по текущей цене я бы вряд ли что-то себе бы собрал) - 256GB DDR4 ECC. Тут критерий простой - платформой поддерживается, цена устраивает, надо брать.

5. Корпус

Сначала думал собрать это все на каркасе для майнинга, но сначала промахнулся с размером (взял на 11 видеокарт), а потом понял, что хочется чего-то более компактного. Со второй попытки получилось найти подходящий корпус опять же от майнинг рига, куда влезает вся система в сборе. К сожалению крепления комплектной материнки от рига и моей не совпадают и эту проблему мне еще предстоит решить.

6. Первый запуск

Чтобы хоть как-то протестить железо запускал его собранным на каркасном риге с одной видеокартой Mi50. И тут меня ждало разочарование - ни один дистрибутив линукса, что я пробовал, не загружался - показывал черный экран, что в графическом режиме, что в текстовом. При этом BIOS и memtest работали без проблем. Видел сообщения, что проблема в Mi50, они не предназначены для вывода изображения( а как их собирают с mini diplay port - вообще загадка), поэтому приобрел еще RTX3070 для подключения монитора.

7. Что имеем

В общем-то все для сборки приобретено и теперь ждет, пока у меня появится время. Очень надеюсь, что получится все собрать и установить систему хотя бы на новогодних праздниках. Дальше уже будем смотреть по результату.

Конец года - время неожиданных IT конференций. На прошлой неделе прошла Тренды в ИТ взгляд в будущее, а на этой IT Talk by Sber 3.0, на этот раз в Вологде. Сбер не так часто проводит подобного рода мероприятия у нас в городе и это первый раз когда мне удалось туда попасть. Интересно насколько разные были темы на этих конференциях. Если у ПСБ говорили о новых технологиях: LLM, RAG, агенты и их потенциальное применение, то тут исключительно практические вещи - миграция с импортного ПО на открытое и его доработка внутри компании. Раньше в Сбере в основном использовался Oracle и была хорошая экспертиза по нему, но теперь старые решения недоступны и приходится адаптировать open source под свои нужды. Так у Сбера теперь есть свой Postgres, Kafka, Kubernetes, Ignite, Linux и много чего еще.

Еще это выглядело как местный филиал конференции Highload++, что не доклад - дикие тысячи транзакций в секунду, три контура резервирования и гонка за миллисекундами ответа. И глядя на свою работу после этого становится грустно, все кажется каким-то мелким и незначительным, а докладчики представляются сверх людьми, постигшими тайны мироздания.

Докладов было всего четыре, но это максимум, что можно уместить в будний день после работы.

1. One Nio vs кастомная Java-сериализация - Чернов Андрей

Далекая от меня тема, я не специалист по Java и особенностям сериализации в ней. Докладчик рассказывал о доработке библиотеки под новые версии Jdk, возникшие проблемы и различные варианты их решения, а также сравнения их производительности. Это был наиболее технически сложный доклад на этой конференции и он занял первое место по оценке зрителей, что лично для меня было удивительно(в течение всего доклада меня жутко клонило в сон)

2. Процессинг Сбербанка: Путь к независимости и надежности - Караваев Иван

Со второго доклада начались истории про переезд с Oracle, Golden gate (средство синхронизации) и проприетарного процессингового софта, плюс серверов от вендора на собственные разработки на основе open source (Ignite + Kafka). По итогу удалось убрать ограничения предыдущего решения по rps и количеству карт, на выходе получили масштабируемое решение, добавили еще ЦОД-ов и контуров для повышения надежности, что опять же раньше было невозможно

3. Монолит в разрезе: еще одно решение старой как мир задачи - Кожемякин Александр

Рассказ о разделении монолита на несколько сервисов сервисы и про возникшие проблемы. Вроде и делали все по уму, но все равно наступили на грабли с общей базой для нескольких сервисов, и дублированием записей при синхронизации. По этой теме есть хорошая книжка От монолита к микросервисам, там как раз описываются возможные проблемы и способы их решения.

4. Как переписать все, не привлекая внимание - Василенко Владимир

Самый интересный на мой взгляд доклад. Правда название звучит обманчиво, сначала думаешь, что речь идет про санитаров, а по факту оказывается что пользователей. Очередная история про переход с Oracle (на этот раз плюс Kotlin) на Postgres (удивительно что никто не вспоминает про MariaDb) и Go (вдвойне удивительно, учитывая предыдущие доклады). По словам спикера Postgres почти во всем хуже Oracle, требует дополнительной тонкой настройки и сторонних средств мониторинга, причем каждая компания пишет для этого свой велосипед. Для себя я выписал pg_profile, обязательно надо посмотреть. Интересная проблема с prepare statement и generic plan, напомнила, что документацию надо читать, и желательно в нее вникать (кто бы дал на это время?). Go показал себя с лучшей стороны, как в плане простоты освоения, так и в плане производительности (аналогичный прототип на Java проиграл по итогам нагрузочного тестирования). Это убедило руководство утвердить выбор в пользу Go, несмотря на первоначальный скепсис.

Послушав истории разных команд, я до сих пор удивляюсь, как настолько разные озвученные подходы

позволяют создавать единый продукт. Теперь хочется послушать про что-то софтовое про организацию межкомандного и межпродуктового взаимодействия. У нас с этим скажем так есть к чему стремиться.

Команде Сбера спасибо за организацию и доклады и успехов.

Как я пытался работать в виртуальной реальности

Вступление

Несколько лет назад я столкнулся с серьезной проблемой дома - у меня пропало рабочее место. Мы жили с семьей в однушке, ребенок уже подрастал и ему требовалась отдельная большая кровать, а другого подходящего место, где бы я мог расположиться в квартире не нашлось. Пришлось избавиться от стола, ПК и главное большого монитора и переехать на ноутбук. Впрочем я не унывал - была возможность работать из офиса, где можно было достать даже два монитора, а в случае чего поработать и с экрана ноутбука. И все было хорошо до февраля 2020. Офис закрылся, и я стал думать как бы поудобней обустроить свой быт разработчика в стесненных обстоятельствах двух рабочих мест на одной кухне.
Первое, что я попробовал были портативные мониторы, о них я расскажу как нибудь в другой раз. Уже после я наткнулся на возможность использования VR-гарнитур в качестве монитора(-ов). Познакомиться с виртуальной реальностью мне хотелось еще с детства. Фильмы вроде Газонокосильщика или Джонни Мнемоника на момент выхода поражали своим видением будущего и предоставляемыми возможностями, а доступные цены на такого рода устройства так и манили. И я решил попробовать приобщиться к прогрессу. На тот момент, да и сейчас в общем-то, в продаже есть два типа устройств - игровые VR-гарнитуры(есть и не игровые, но те дороже и сложнее купить) и AR-очки.

Pico 4 + Immersed

Среди VR гарнитур по сочетанию цена-качество была выбрана Pico 4. Удобный формат, баланс, неплохое качество изображения и железо, нет заморочек с активацией в отличие от Quest 3.
В качестве эмулятора нескольких мониторов - Immersed. Такая связка в сочетании с Macbook Air показала себя достаточно хорошо. В бесплатной версии Immersed сразу доступно три монитора, еще два можно получить работая в программе 5 дней подряд. И это киллер фича для обладателей Macbook Air на M1, ведь он умеет работать только с двумя физическими экранами - своим и одним дополнительным. Доступно несколько цифровых окружений, мое любимое - шале в дождь. Можно настроить порталы - дырки, где через встроенные камеры будет показываться реальный мир (для клавиатуры и мыши это просто необходимо).
Камеры в VR шлеме так себе и разглядеть что-то в них на телефоне невозможно, но тут Immersed позволяет стримить экран телефона прямо в VR и работать с ним также, как экраном ноутбука. Минусов у такого сетапа тоже хватает. Первое - в гарнитуре жарко, снятие маски в помогает, но тогда теряется окружение. Второе это пикселизация, для игр это не так критично, как для работы с текстом, поэтому при проектировании никто на это не расчитывал. Третье - питание, в режиме стриминга шлем держит заряд полтора - два часа, а значит на рабочий день его нужно подключать к питанию по проводу. И четвертое это стабильность соединения - раз в полчаса - час связь отваливалась, изображение зависало и приходилось в него перезаходить на гарнитуре, а грузится оно вполне ощутимое время.

Xreal Air 2 Pro

Решить большинство этих проблемы представлялось возможным с использованием AR-очков. В целом так и получилось - меньше вес, нет проблем с вентиляцией, нет приложения на очках, больше плотность пикселей. Но огромным минусом Xreal оказалось приложение для мака Nebula. Принцип его работы - такой же как у Immersed - создается виртуальный рабочий стол и при повороте головы ты видишь нужную ему часть. Но главная проблема с которой я столкнулся - сломанный жест обзора открытых приложений, вместо них показывалась часть растянутого виртуального монитора. Можно, конечно, было пользоваться Xreal просто как экраном - но это вообще неудобно, разрешение меньше, чем у экрана ноутбука, нет стабилизации - картинка дергается вместе с головой.

Заключение

Поработав некоторое время в VR я сделал вывод, что пока рано. Хотя быть в Apple Vision Pro и решили проблемы с экранами, но вес стал больше и баланс гарнитуры хуже. Да и деньги это уже совсем другие. Новые версии Xreal больше не требуют приложения для создания виртуального монитора, но все равно смущает угол обзора. Хотелось бы устройство, сочетающее в себе плюсы обоих типов. В итоге поигравшись с Xreal очки я продал. Pico 4 пока еще лежит, раз в пару месяцев играю в нем во что-нибудь с ПК. Для ноутбука я остановился на портативном мониторе, а как только появилась возможность собрал себе рабочее место с 34-дюймовым монитором.

Вы задавались вопросом, что в разработке вам нравится больше: процесс или результат, писать код или сдавать фичи. Или их нельзя отделить друг от друга? Решение не существует без задачи, как и фича без кода. С появлением LLM что-то сломалось в процессе разработки.
Код, написанный Claude, будь хоть полностью правильным, обложенный тестами (тоже написанными Claude) не приносит столько удовольствия, как твой кривой, косой, выстраданный кусочек кода, любовно продуманный и как-то протестированный. Это утраченное чувство восторга, когда осознаешь, что вот оно - заработало!.
Теперь за тебя код пишет машина, а ты ей в сотый раз говоришь - тут нужно немного поправить, а тут ты поняла меня неправильно, на самом деле я хотел другое.
Код написанный LLM, пусть и по твоему промпту, воспринимается чужим, ты не испытываешь к нему чувств, привязанности. Ты не потратил на него силы и он для тебя ничего не стоит. В любой момент можно попросить LLM его переписать и это также не будет стоить никаких усилий.
Мне не очень нравится смотреть код от LLM, часто он избыточен, переусложнен и кишит ненужными проверками. "Написано не мной". Может людям, которые получают удовольствие от code review с этим проще? - у них прямо бесконечная возможность читать и проверять код.
Вроде бы вывод напрашивается сам собой: не пользуйся LLM или хотя бы не пользуйся ими постоянно. Тот же DHH говорил об этом в подкасте у Лекса Фридмана. Он любит писать код и хочет этим дальше заниматься.
Но тут есть одно но: бизнес требует отдачи - вам дали инструмент, где результат? Интернет полон success-story о написанном LLM продукте, который уже приносит сотни тысяч долларов. И конечно, OpenAI, Anthropic и прочие уверяют, что с их моделями разработка будет в 100 раз эффективнее.
Что движет людьми, выпускающими такие продукты? Явно не любовь к процессу написания кода. Они хотят сделать продукт, получить деньги, решить свою проблему и LLM для них просто инструмент, позволяющий достичь результата. Получают ли они от этого удовольствие? Хочется верить, что да.
Что остается тем кто любит писать код сам? Писать пет-проекты самостоятельно, без LLM. В промышленной разработке прогресс не стоит на месте, LLM никуда не денутся, как не делись IDE, языки ВУ, no-code решения и другие средства, облегчающие жизнь. Второй вариант - поменять свое отношение, переориентироваться на результат. Развиваться больше в продуктовую сторону. Эту тему также поднимали на недавней конфе ПСБ.
Что думаете вы? Вам нравится писать код с LLM?

Итоги 2025

Поддержу традицию подведения итогов года. Не хотелось подробно расписывать каким был этот год, поэтому решил выделить несколько номинаций и рассказать о своих впечатлениях.

Книга года

Влад Хононов - Изучаем DDD - предметно-ориентированное проектирование
Первое мое знакомство с DDD. Небольшая книга, поначалу немного сумбурная, кажется, что главы совсем не связаны, но в итоге все складывается в общую картину. Однозначно рекомендую всем кто связан с разработкой.

Блюдо года

Aнна Павлова в ресторане Гроза
Павлова - достаточно простое в исполнении блюдо: меренга, масляный крем, ягоды или фрукты. Но, заказывая его в этом месте, ты точно не представляешь, что тебя ожидает целое представление с жидким азотом.

Десерт года

Мороженое с икрой морского ежа
Самое необычное сочетание, которое я пробовал. И на удивление вкусно. Рекомендую.

Приключение года

Фестиваль воздухоплавания Небо Костромы
Не люблю летать на самолетах и к воздушным шарам относился очень скептически, но тут все сложилось. Несмотря на долгое ожидание и неопределенность из-за погоды, нам все-таки удалось подняться в небо и осмотреть Кострому с высоты птичьего полета.

Гаджет года

BOSE QuietComfort Ultra
Мне очень сложно сосредоточиться когда вокруг шумно. А когда работаешь из дома, и вокруг тебя бегает первоклашка, тихо не бывает. Не первые мои наушники с активным шумоподавлением (по факту четвертые), но только в них оно реально ощущается. AirPods Pro, Realme Buds 7 Pro не идут с ними ни в какое сравнение.

Приложение года

Obsidian
То ли я стар стал, то ли количество новой информации вокруг увеличилось настолько, что перестало влезать в голову. Я начал вести заметки в Obsidian и это позволило структурировать мысли и разгрузить голову.

Разочарование года

Creality K1 SE
Это мой второй 3D-принтер. Брал его для более быстрой и качественной печати, но не сложилось. Со скоростью проблем действительно нет, рябь я так и не смог победить. Рецепты с блогов и форумов результата не дали, надо дальше разбираться. Предыдущий Artillery Genius печатал хоть и медленнее, но лучше по качеству.