AI Makes Me Hate

💨 AI ускоряет разработчика — теперь официально!

В прошлогоднем отчёте DORA были тревожные данные: AI СНИЖАЛ throughput и УВЕЛИЧИВАЛ нестабильность!

Год спустя картина поменялась:

Стало лучше:
✅ AI теперь улучшает скорость доставки (throughput)
✅ AI улучшает производительность продукта
✅ Больше времени уходит на "ценную работу" (раньше было наоборот!)

Но!
Всё ещё проблемы:
❌ Нестабильность доставки по-прежнему растёт (я об этом напишу отдельным постом, там интересно)
❌ Выгорание и friction остаются на том же уровне

Ну что, примерно всё ожидаемо. Мы учимся работать с AI эффективнее. Я это ощущаю на себе тоже. Если поначалу в коммьюнити был еще скептицизм, то он уходит все быстрее и быстрее.

Единственное, мне кажется что процессы пока не успевают за этими изменениями. AI ускоряет разработчика, но pipeline'ы, ревью, QA — всё это осталось прежним пока и становится бутылочным горлышком.

Ну всё, друзья! Теперь есть ресерч, где официально “доказано”, что AI ускоряет разработчика. Теперь не отмажемся 😉

#AI #DevOps #DORA

Субагенты
Два предыдущих поста были разогревом к моей оде самой главной фиче кодинговых агентов 2025 (помимо того факта что они вообще появились в этом году) – субагентам.

Итак, мы разобрались в том, что, для того чтобы эффективно использовать агентов для кодинга, нужно бережно обращаться с контекстом. Для каждой подзадачки создавать отдельную сессию, результаты которой собирать текстовыми файликами в основную сессию. Как бы было круто если бы и это агенты могли делать сами, да?

Вот тут то нам и помогают субагенты. Я люблю о них думать как о функциях в коде – элементах абстракции, которые надо вызвать, чтобы получить какой-то результат, не загружая основной контекст текущей задачи какими-то подробностями. Точно также основной агент может вызвать субагента чтобы получить результат, не потратив контекст основной задачи.

Как правильно использовать субагентов? Можно нагуглить множество репозиториев типа https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-code-subagents чтобы посмотреть как делать НЕ НАДО. Субагенты – не "виртуальная команда" и не надо перечислять ключевые слова из собеседования на позицию миддл фронтендера, чтобы получить "виртуального фронтенд-инженера". Правила кодинга должны лежать отдельно от описания агента – либо в документации, либо в skills.

Как же тогда делать правильно? Правильно дифференциировать агентов по набору доступных им инструментов и используемой модели. Например, сделать research субагента с подключёнными к нему MCP для поиска по документации и гитхабу. Или small субагента с claude haiku для решения простых задач, требующих большого количества контекста без принятия решений: дебаг сборки, поиск нужных файлов в проекте.

Ещё хорошие идеи для субагентов:
- second_opinion: агент с альтернативной моделью для ревью планов и отчэтов о работе. Например, мне не нравится скорость chatgpt-5, но она неплохо подсвечивает проблемы, которые проглядели модели от claude
- internal_docs: агент, который ищет по внутреней документации. Если есть ограничения по nda, можно натравить локальную модель
- manual_qa: агент с дешевой моделью и тулом для доступа к браузеру/эмулятору, который может прокликать сценарий чтобы проверить что код работает

Но вообще, прежде чем выделять каких-то специализированных субагентов, просто напиши use subagents to complete these tasks. Обычно простого вызова изкоробочного субагента общего назначения более чем достаточно для решения задачи.

круговорот биполярных хейтеров в природе

комменты к одному и тому же видео в разных площадках от одного и того же комментатора

в век аи ботов живем

Если вам понравилось то поставьте в ютубе лайк и оставьте комментарий. Полезно для будущих роликов

Использование AI-тулкитов в кровавом бигтехе

Обещал вам давно максимально практичный выпуск про ваши там Cursor'ы, Claude Code и тп и тд. Долго к нему шли. Но здесь уникальность в том, что показываем РЕАЛЬНУЮ КОДОВУЮ БАЗУ ПРОЕКТА.

Позвал своего коллегу @BigAppleMax обсудить вопросы:

🟣Может ли АИ заменить разрабов
🟣Как компании помогают/стимулируют изучать этот набор инструментов
🟣Какие скиллы деформируются, а какие придется качать
🟣Разберем UI, Network, MCP и многое другое

Ставьте лайки, мои любимые друзья

AI становится новой мультиплатформой? 🤔⚡️

Недавно смотрел доклад Kevin Galligan How AI Will Change Mobile Development. Того самого чела, кто годами топит за KMP на Droidcon, KotlinConf и вообще везде.

И в этом докладе он формулирует мысль, которая меня прям зацепила:
наш новый KMP — это AI.

AIMP — AI Multiplatform (это уже я сам придумал 😅).

Идея простая:
- вместо ещё одного кроссплатформенного фреймворка у нас появляется слой из AI-агентов и тулов
- они позволяют нативным командам работать эффективнее, как будто это “кроссплатформа”
- легко переносить фичи между платформами, меньше дублировать логику, быстрее разбираться в чужом стеке.
- зачем нужен кроссплатформенный фреймворк, если c AI мы сами можем стать кроссплатформенными?

Kevin много лет живёт в мире KMP и честно говорит, что массовый адопшн там тормозит не только из-за техники и маркетинга, а из-за банальной сложности быть продуктивным на двух платформах сразу. И вот тут AI внезапно.

Я, честно, сам ещё далеко “не там”.
Но всё чаще ловлю моменты, когда:
- лезу в менее знакомый iOS-код, и быстрее разбираюсь с AI
- или говорю агенту: «смотри, как это сделано на iOS, помоги повторить на Android»

AI уже начал делать меня чуть более “кроссплатформенным” разработчиком, хотя я по-прежнему глубоко знаю только Android.

И вот вопрос к вам 👇
- Для вас AI уже начинает играть роль замены классической кроссплатформы?
- Чувствуете, что стали смелее смотреть на другую платформу — или пока держитесь в своём лагере?
- Не кажется ли вам, что вместо “KMP vs Flutter vs Swift на Android” нас ждёт эпоха, где AI просто делает нас всех кроссплатформенными?

#ai #kmp #aimp #crossplatform #androiddev #iosdev

К сожалению, с повсеместным распространением ИИ, задача отбора кандидатов сильно усложнилась. Многие кандидаты используют ИИ, чтобы выполнить тестовое задание, поэтому задача нанимающего менеджера — обнаружить его использование и отсеять таких кандидатов.

Вашему вниманию предлагаются красные флаги в тестовом задании:

- Задача выполнена полностью и даже немного экстра
- Используются стандартные инструменты и шаблоны
- Код разбит на небольшие понятные функции
- Переменные названы понятно
- Сложные места прокомментированы
- Ошибочные ситуации обрабатываются и выводятся понятные сообщения
- Файловая структура организована логично
- Веб-интерфейс выглядит симпатично
- Есть тесты

Избегайте этих ошибок сами и распространите дальше!

Один из самых заметных людей в современном диплёрнинге Андрей Карпатый очень точно формулирует мысль, которой мы здесь касались:

LLM — это не упрощённая копия человека, а первый широко доступный пример интеллекта, который не вырос из животного тела и эволюции.

Другой эволюционный путь, другие цели оптимизации, другой внутренний язык.

Если это так, то главный вопрос уже не "станет ли ИИ как человек", а: каким образом он вообще видит мир и можно ли этим пользоваться как новой оптикой?

Ровно это я разбирал в тексте про "латентный вуайеризм" — как подглядывать за тем, как нейросеть раскладывает реальность по своим осям, и использовать её геометрию смыслов вместо наших привычных жанров и ярлыков

кстати, купил курс по аи-креаторству вот тут

Честно, сильно повелся на визуал. Мне дико нравится все, что красиво выглядит. А девчонки делают красоту. В своих каналах тоже хочется научиться стилю.

не реклама. посмотрим после нг когда дам полный фидбэк

Красотища: Nano Banana Pro очень впечатляет, особено для генерации схем и слайдов 👏

Ловите промпт:

«Сгенерируй диаграмму [Ваш запрос] в стиле Стивена Биэсти»

Анимацию седлали в Veo 3 🤨

Скорее всего лучший коммент про использование ии - это как используется ии в играх

https://youtu.be/6-gA_rcVh_0?si=l-6FLCwFNNiQrRp7

Главный бестселлер года. Здесь будет полный обзор книги про создание продакшен приложений с помощью АИ.

И другие самые практические вещи об аи

Channel created