😱 Мне не дали «вайбкодить» — потому что я сам помогал организовать наш корпоративный вайбатон 🙃

Собрались офлайн: 22 команды, 110+ участников. И это не только разработчики. Была отдельная команда HR, была техподдержка, многие команды — смешанные. В итоге разработчики не «сидят и кодят» отдельно — все в общем потоке.

Перед ивентом провёл установочный вебинар: как подготовиться, какие инструменты и подходы выбрать, как писать промпты. Показал, как собрать рабочий прототип за 40 минут — это многим добавило уверенности.

Утром выдали на выбор из пяти реальных кейсов, где нам важны свежие идеи, например:
• агент по созданию заказа по фото,
• анализатор жалоб и предложений,
• игра для геймификации привлечения курьеров.
Ограничений на использование инструментов и сервисов не было → полная свобода.
Сам в течение всего ивента консультировал команды по техчасти, выдавал подготовленные API-ключи, помогал с сервисами и подходами.

🤔 Скепсис → результат

Честно, сомневался: хватит ли двух часов, справятся ли, чтобы получилось что-то «живое», и будет ли вообще что показать зрителям. НО: 17 из 22 команд сделали решения, которые можно трогать и тестировать. Из них собрали шорт-лист из 10 — эти команды питчили на сцене.

Я чуть забыл, как соревновательный эффект влияет на всех: хочется победить, сделать лучший прототип и правильно его показать — включаются все средства. Даже количество купленных подписок на AI-инструменты резко подскочило (особенно когда есть вкусное предложение за первый месяц $12 здесь и сейчас) 😆

Выбрать победителя было тяжело. Жюри не смогло остановиться на одном варианте — победили сразу двое:
• практический прототип для быстрого создания заказа,
• игра для привлечения курьеров.
Кейсы разные, но по импакту и качеству — одинаково сильные. Спорили до последних секунд 🙂

🏁 Жизнь после вайбатона

Минимум три прототипа уже «оторвали с руками» и уводят в доработку до пользовательских тестов. Значит, сможем быстро погонять их внутри, собрать фидбек и довести до production-ready в короткие сроки.

⭐ Что впечатлило лично

Команда HR сделала Telegram-бота с веб-админкой для скрининга готовности к performance review по матрице компетенций. Я сам потом залип, проверяя себя по техвопросам на нужный грейд 🙂

✨ Зачем это было

Главная цель — снять отторжение к AI. Он не обязан закрывать задачу целиком, но как инструмент — уже сегодня полезен. В «курилках» слышал: «Обходил ИИ стороной, но теперь вижу, что он мне пригодится — буду пользоваться и пробовать». Значит, с задачей информирования и распространения подходов мы справились.

💚 Обожаю это чувство, когда всё кипит и ты понимаешь: к этому приложил руку.

А вы больше любите участвовать или организовывать движуху?

⏭️ В след посте расскажу, почему не у всех получилось и какие подходы оказались эффективными.

P.S. Сам тоже успел засветиться — на другом мини-вайбатоне внутри компании взял первое место 🙂

Как и обещал в прошлый раз, делюсь наблюдениями с нашего вайбатона, ну и выдам базу. Почему у одних команд получались крутые прототипы, а другие застревали и разочаровывались в ответах ИИ? 🤔 Дело не в том, что кому-то «не повезло» с чат-ботом. Чаще всего проблема в подходе.

Я выделил топ-3 ошибки, которые мешают получить от чатботов и нейросетей максимум пользы для всех.

1. Задавать слишком общие вопросы 🤷‍♂️
Представьте, что вы просите друга: «Посоветуй фильм». Скорее всего, он растеряется. А чатбот мне ответил:

Рекомендую фильм “Грешники” от Райана Куглера

А если спросить: «Посоветуй научную фантастику, это может быть сериал, что-то в стиле „Задачи трёх тел“ Лю Цысиня» — шансы на классный совет резко возрастают.

«Основание» (Foundation), «Пространство» (The Expanse), «Рассказы из Петли» (Tales from the Loop)

С ИИ то же самое. Он не умеет читать мысли.

Запрос «напиши пост про маркетинг» даст вам скучную общую статью. А вот «напиши пост для Telegram-канала о трёх неочевидных трендах в диджитал-маркетинге на 2025 год, для аудитории начинающих предпринимателей, стиль — дружелюбный и без сложных терминов в формате MarkDown» — это уже конкретная задача. Чем больше деталей (контекст, цель, аудитория, формат), тем лучше результат.

2. Бросать после первой же попытки 🗣️
Многие думают, что чат-бот — это как поисковик: задал вопрос, получил ответ. Не подошло — значит, не работает. Но на самом деле это диалог! ИИ помнит, о чём вы говорили, и готов исправляться.

Первый ответ — это не финал, а черновик. Попросите его переделать! Используйте команды вроде: «Сделай этот текст более официальным», «Сократи до трёх абзацев», «Добавь примеры из реальной жизни», «А теперь объясни то же самое, но для пятиклассника». Ведите диалог, уточняйте и направляйте, пока не получите то, что нужно. Если совсем ИИ запутался, начните сначала и измените вводные.

3. Используйте итеративный подход ⛓️
Это одна из самых частых ловушек. Мы хотим получить готовое решение в один клик и пишем промпт на страницу: «Напиши код для приложения, которое заказывает пиццу, с базой данных, личным кабинетом и оплатой, а ещё пусть оно пишет стихи». В итоге ИИ «теряется» в таком объёме информации, путает контекст и выдаёт кашу, которая не работает.

Работа с ИИ — это не спринт, а марафон с пит-стопами. Действуйте итеративно, по шагам:

- Сначала каркас. Попросите: «Давай набросаем структуру приложения для заказа пиццы: какие экраны нужны и как они связаны». Убедитесь, что логика вам понятна.
- Затем детали. «Отлично, теперь напиши код для экрана выбора пиццы с картинками и кнопкой „В корзину”». Так нейросеть сфокусируется на одной конкретной части.
- Потом следующие части. После экрана выбора переходите к корзине, потом к оформлению заказа — шаг за шагом, проверяя каждый элемент.

Такой подход вам самим позволит проверить, что на каждом шаге все происходит как вы задумали, убирает и для вас и для ИИ лишнюю когнитивную нагрузку и позволяет откатывать шаги и пробовать по другому решить небольшую локальную задачу.

Вот и весь секрет: больше контекста, не бойтесь вести диалог и всегда проверяйте результат. Сам много пользуюсь именно чатботами и даже такие базовые советы позволяют получать полезные ответы, начиная с рассуждений о идеях, заканчивая анализом документов и написания кода.

Ну и конечно, детальные запросы можно писать и с помощью чатбота, пусть он создаст базовый запрос для поста, изображения или написания кода, а вы уже в него добавите свои детали. А то писать запросы на сотни строк, выглядящие очевидными и правда не всегда хочется :)

А какие у вас топ ошибок, которые вы научились избегать?

Секция Backend на UFADEVCONF 2025

Константин Шибков – ведущий разработчик в СДЭК. В промышленной разработке 6 лет. Специализация — бекенд на Java/Spring Boot, сторонник чистой архитектуры и доменно-ориентированного дизайна. Ведет YouTube-канал, спикер онлайн-курсов по разработке, участник подкастов «Выше вилки», «StringConcat», «Между Скобок».

Константин расскажет о Value Object по-взрослому:

«Разберу почему Value Object стоит использовать даже в отрыве от DDD.

1. Какие проблемы создают вездесущие примитивы в сложной бизнес логике? Как выглядят и считаются проценты? Как легко запутаться в видах штрихкодов когда они обычные строки. Какой тип брать для weight?
2. Как можно решить проблемы упаковывая бизнес значения в Value Object и не страдать микропроверками.
3. Проектируем удобный Value Object. Сохраняем инвариантность бизнес правил на протяжении жизни объекта.
4. Есть ли валидация в Value Object? Где граница между валидацией и инвариантами.
5. Всегда ли нужен Value Object? Как влияет на производительность? Или когда стоит избегать этого подхода и не стать одержимым Value Object.
6. Мечтают ли AI агенты о Value Object в коде?»

Программа конференции http://dc.ufacoder.com

Настало время, когда решил пойти впервые на большую конфу и выступить там, а не только по онлайнам ходить. Волнительно, но очень интересно.

Ах, да. Правильно подметили, регистрация на конференцию закончилась. Регистрация закончилась в течение первого часа после открытия. 🙈 Популярное событие!

И я не успел стать участником. В прошлый год тоже не успел, но помогал в развитии местных сообществ — делал и выставлял баннеры.

А в этот раз, как шутят, через другую дверь решил зайти. 😆

Рутинные и однобразные задачи это прямой путь к ИИ.

Недавно возникла типично бюрократическая головоломка: нужно было срочно создать сотни бюллетеней для собрания МКД (Многоквартиного дома), причем формулировки и перечень вопросов меняются чуть ли не в последние часы до голосования. А еще и новые условия изменились с 1 сентября 2025г. Если вы вдруг состоите в Совете Дома, то ставьте реакции поддержки, я вас отлично понимаю :)

В итоге появился небольшой, но очень гордый скриптик — чистый пример того, как ИИ способна взять на себя «узкую» задачу. Скрипт сгенерировал шаблоны Word, сам грамотно вставил специальные слова для работы шаблонизатора, а ещё помог написать документацию, чтобы можно было это повторить, а ну еще он собрал данные и сделал мини базу знаний о жильцах в виде CSV файла.

И всё равно, без ручного труда не обошлось: ИИ не до конца уловила все детали канцелярского языка из приказа, а официальная документация местами больше путает, чем помогает. Поэтому пришлось шаблоны документов доводить до ума уже руками.

Кому интересно — вот репозиторий: https://github.com/sendelufa/mkd_voting_documents_generator

🚀 И вот я готов поделиться личным левел-апом — как я выступил на офлайн конференции UfaDevConf.

Часть I – Подготовка

🧠 Выбор темы
Тема доклада была максимально приземлённой и для меня очень значимой: «Как Value Object может упростить ваш бизнес-код».

Без архитектурных сложностей и AI-хайпа, просто про боль боевого кода и как аккуратные объекты-значения спасают от хаоса. Доклад было подготовить несложно: я просто вытаскивал из памяти реальные кейсы, а не придумывал пример из воздуха.

🏋️ Как готовился
Собрав тезисы, я отправил их в Программный Комитет (ПК). Тему одобрили и я начал собирать сценарий и презентацию. Ушло около двух дней, с учётом работы. на подготовку черновой презентации и подробной структуры рассказа.

Первый тестовый прогон достался моей команде. Они выслушали доклад длиннее запланированного времени на 10 минут и сказали, что было не очень. Спасибо вам за честное мнение! 💚

В итоге, выкинул из доклада занудство и пересобрал порядок повествования. Получились плавные переходы между темами и не было «А вот можно еще так и так».

Второй тестовый прогон был уже с ПК. Прошло всё отлично, уже тут уложился в тайминг и было значительно проще рассказывать. Замечаний не было и мне оставалось отполировать презентацию.

После этого я еще раз на скорости x4 пробежался докладом через презу и проверил: порядок появления элементов на слайдах, порядок самих слайдов и возможные ошибки. В итоге вышло 48 слайдов и около 113 прокликиваний анимации появления элементов. Хотелось, чтобы одна картинка не висела слишком долго на экране.

Отправил финальную презентацию организаторам и оставалось два дня до выступления. Больше до выступления не притрагивался ни к презентации, ни к докладу.

А то могут появится мысли что-то улучшить. Был уже такой опыт переработки всей презы в ночь перед презентацией (да еще и не своей 😁.

И вот наступила суббота, день UfaDevConf.

Продолжение, видео и преза в следующем посте. А в комментах приму любые советы, вопросы и личный опыт по подготовке к выступлениям. Фишки и бесполезности)

Весь год мы куда-то бежим, стараемся, достигаем. И вот когда настала пора фича фризов, самое время остановиться и понять: а куда мы вообще прибежали?

Вот тут помог пост Александра с канала Delivery Manager про годовое ретро.

Всё по делу, как провести ретро так, чтобы команда не просто «поставила галочку», а реально почувствовала, что изменилось за год — и что стоит взять с собой в следующий. И самое главное, чтобы это не превратилось в скучный и нудный созвон.

С Александром мы познакомились лично на конференции UDW'2024 и как мне нравится как он умеет всё расложить по полочкам, объяснить и показать как работает Kanban, какие есть фишки. Как собирать метрики и их анализировать. Поэтому очень приятно рекомендовать весь его контент и рекомендовать подписаться. Там уже множество полезных материалов!

Написал статью на Habr.

tl;dr: Value Object: как победить примитивную одержимость

Но пост не про содержание, а про процесс написания статью. И да, снова без ИИ не обошлось. Но если у вас акк на хабре, добавить карму всегда вам будет плюсиком в вашу карму)

Входные данные: опубликованное видео и презентация в PDF. Сценарий дословного я не делал. Только якоря.

Поэтому, чтобы не писать с нуля, прогнал через:

1. Получил звук из видео:
yt-dlp -f bestaudio --extract-audio --audio-format wav -o "talk_raw.%(ext)s" "url"

2. Перевёл в 16кГц для оптимизации дальнейшеней работы
ffmpeg -i talk_raw.wav -ac 1 -ar 16000 talk_16k.wav

3. Скачал модельку ggml-large-v3-turbo и прогнал с помощью whisper-cli

whisper-cli \
  -m ~/whisper-models/ggml-large-v3-turbo.bin \
  -l ru \
  -otxt \
  talk_16k.wav

Получил сырой текст, в начале даже получился перевод на англ. Полный результат можно почитать на GitHub

4. После этого взял попробовать ChatGPT 5.2 Thinking для создания текста статьи из текста речи + PDF презентации в формате MarkDown. Получилось не с первого раза, пришлось сделать более человечным, в формате прозы, а не таблиц и списков. Все примеры из презентации отлично перенёс, но тут спасибо мне, так как примеры были в виде текста, а не скриншотов.

5. А вот тут пошла ручная работа – по настоящему очеловечивание текста. Правка форматирования и подгонка под себя. В итоге получилась хорошая статья.

✋ Ничего нового тут нет, такой подход очень широко можно использовать, просто набалтываете что угодно – распознаете и превращаете в нужный контент.

Сейчас в телефонах, в мессенджерах есть возможности speech-to-text. А если и нет, или качество ужасное, то надеюсь у вас найдется 2гб видеопамяти на запуск модельки для распознования.

Ну и карму или коммент на забудьте оставить или скажите, насколько запах ИИ в статье имеется)