Head of AI | Andrey Vinkovatov

Занят вкатыванием в новую деятельность, про которую смогу рассказать в конце апреля. Материала для постов навалом, но написать осознанный текст времени категорически нет.

Чтобы не скучали, вот вам пара инсайдов от азиатских друзей:

- скоро нас накроет хайп хендмейд микросериалов (рилсы станут плей-листами с общим сценарием), ТикТок уже сделал ставку и выпустил отдельное приложение, рост взрывной, к лету накроет всех.
- готовится главный ИИ релиз года (вероятно этого года и предыдущего), только не по версии маркетологов, а по моей личной версии. Ждём опенсорс Qwen3.5-2b (с размером все правильно написал), который будет перфомить на уровне актуальных 8-12b моделек. Все знают, что я фанат mini моделей, которые можно запускать на потребительском железе, в идеале cpu, поэтому очень жду этот релиз.

Знаете что мне чаще всего приходится объяснять заказчикам, оунерам, продуктолагам, менеджерам, джунам с мидлами, иногда даже хедам?

Разницу между «запилить фичу» и «вывести фичу в продакшен». Большинство до сих пор думают, что сделать какой-то функционал — это и есть вся работа.

Так вот, хочу немного развеять этот миф.

Вам нужно сделать, условно, «кнопку, которая делает магию». Саму кнопку нарисовать и простейший эндпоинт — это дело пары дней, если не часов. И все такие: «О, как быстро!». Да можно даже навайбкодить и будет «вау! Программисты не нужны!».

А потом... а потом начинается настоящая работа. Та самая, которую не видно, но без которой всё развалится. Та, что съедает 90% времени и нервов.

- «А оно у нас не упадет, если зайдут сразу 100 человек?» - тут начинаются танцы с бубном вокруг серверов, балансировок , очередей, параллелей, воркеров, потоков и алго оптимизации.

- «А как люди будут грузить свои гигабайтные файлы? Чтобы быстро и не обрывалось.» - Привет, боль и страдания с сетью.

- «А что сделать, чтобы наше API не утянули налево и не начали использовать бесплатно?» — Здравствуй, авторизация, аутентификация, rate limiting и прочие радости жизни.

- А еще права, роли, безопасность, логирование, расчет стоимости нагрузки, автомасштабирование...

Именно из-за всей этой «обвязки» запуск полноценной фичи в прод - это такой долгий и дорогой процесс, который не генерится нейронкой. Цена выходит очень серьезная.

А знаете, где это легче? 👇

«Коробочные» решения. Тот самый установщик под Windows/macOS или обычное мобильное приложение.

Не нужно париться, что ваш сервер ляжет под нагрузкой — у каждого пользователя своя копия. Не нужно строить супер-защищенное API. Просто установил — и всё уже работает. По деньгам за разработку это выходит кратно дешевле.

Так что вывод для стартапов часто такой:
Хочешь быстро и с минимальным бюджетом — смотри в сторону «коробки».

А вы как думаете? Узнали в этом свой опыт?

#saas #разработка #стартап #советы_cto #полезноПост

ИИ для бизнеса: корп подписка ChatGPT или купить свой сервер?

Главное отличие платных API от open-source моделей в том, что последние мы разворачиваем сами — на своих серверах и с последующим обслуживанием. И это важно понимать с самого начала.

Open-source модели бывают разного размера и уровня «мощности». Например, модель Gemma3:12B спокойно работает на одной видеокарте с 12 GB памяти, что совсем бюджетно. Она отлично справляется с текстами, но плохо пишет код и не умеет работать как агент.

Если же нам нужен генератор кода, придётся брать что-то вроде Deepseek-v3.1, и тут уже понадобятся 8 GPU H100. Это на несколько порядков дороже.

Примерно так: сервер для работы с текстом — фиксированные ~$300 в месяц. А для генерации кода — легко может вырасти до $30 000 в месяц. И это для одного потока: нейросеть обрабатывает запросы по очереди. Если хотим запустить, скажем, пять параллельных потоков — расходы сразу удваиваются или утраиваются.

Ещё нюанс — обслуживание. Иногда модели начинают «думать» слишком долго или уходят в бесконечные циклы. В такие моменты сервер становится недоступен. Поддержка локальных моделей требует контроля и опыта, нюансов много.

Плюсы своего сервера:
- Фиксированные, прогнозируемые расходы — ты точно знаешь, сколько тратится на мощности.
- Локальное хранение данных — твои персональные или корпоративные данные остаются под контролем.

У платных API это же главные минусы: постоянно разные счета за токены, расходы могут резко прыгать, а конфиденциальные данные могут стать публичными (в этом году было несколько случаев, когда переписки с нейросетями стали доступны в публичном доступе).


Как выбирать модель и формат работы?

1. Сначала оцениваем сложность задачи и какой LLM нужен. Для краткого пересказа статьи из газеты не нужен «топовый» суперкомпьютер — с этим справится лёгкая LLM.
2. Стартуем на платном API и считаем месячные расходы.
3. Потом считаем, сколько будет стоить развернуть аналогичное решение у себя.
4. Когда расходы на API приблизятся к стоимости своего сервера — пора переходить на open-source.

После перехода компании обычно получают сервер с запасом мощности на 3–4× кратный рост нагрузки — именно здесь и проявляется реальная экономия.

AI в кодинге: кто что получит?

Много общаюсь с коллегами разных грейдов, заметил интересную штуку (забавно, что писал про это еще год назад, все забылось и вновь всплыло). Все генерят код, но результат у каждого свой. Многое зависит от реального грейда.

Джун: AI для обучения

Когда сидишь над задачей и не знаешь, как подступиться, AI подскажет, предложит варианты. Расскажет с чего начать и куда смотреть.
- Как помогает: Помогает разобраться в ошибках, быстрее понять незнакомый код, генерирует типовые куски, на которые ушла бы куча времени. Это сильно ускоряет обучение.
- В чём подвох: Есть большой соблазн просто копировать и вставлять. Потом в итоге не понимаешь, как всё работает, и если AI ошибся, ты не можешь это исправить. Надо себя заставлять разбираться, даже если AI уже всё написал.

Мидл: AI для массовой генерации кода

У мидлов другие проблемы. Они знают, как писать код, но много времени уходит на скучные, повторяющиеся задачи. Здесь AI работает как личный ассистент, который берёт на себя черновую работу.

- Как помогает: Попросил сгенерировать тесты — готово. Сделать документацию — пожалуйста. Вся рутина, которая раньше отнимала часы, теперь занимает минуты.
- В чём подвох: Легко увлечься и начать гнаться за количеством кода. Нагенерировал кучу строк, а потом выясняется, что в них полно мелких ошибок. В итоге вместо экономии времени ты тратишь его на отладку. Генерить код тоже надо уметь.

Сеньор: AI для "мозгового штурма"

У сеньоров ситуация самая интересная. Иногда AI им даже мешает. Сеньор в голове уже держит всю архитектуру проекта, все нюансы. AI этого не видит. Он выдаёт типовое решение, которое может не подойти. В итоге приходится тратить время на то, чтобы переделать код, который мог бы написать сам быстрее.
- Как помогает: AI полезен для быстрых экспериментов. Нужно проверить, как работает новая библиотека? AI мгновенно набросает прототип. Надо быстро прикинуть, как будет выглядеть архитектура? Он поможет.
- В чём подвох: Если ты работаешь над сложным проектом с кучей старого кода, AI будет выдавать решения, которые не вписываются в общую картину. Сеньору проще сразу написать правильный код, чем потом исправлять.

Небольшой пример из работы.
Недавно пришлось разбираться в большом репозитории, который делает ии агентов, на незнакомом мне фреймворке и новых-модных паттернах проектирования. ИИ помог с быстрым анализом как работают модули с функциями, за пол часа был сформирован краткий тезисный отчет, подробная большая схема и на каждом файле описание в виде комментариев с выраженной там логикой. Потом попросил на основе существующего сгенерировать код по моему тз - местами даже заработало. А дальше со всеми возможными примерами ручками написал код, который удовлетворяет хотелкам бизнеса и моим представлениям о прекрасном. Сейчас уже 3-е ИИ воркфлоу пишу на этой балайке, по ощущениям все ключевые подходы и паттерны в моем коде уже отражены. На основе моей писанины собирается ИИ инструкция, по которой дальше код будет генериться уже по нашим стандартам силами мидлов, которые начнут массово клепать задачки (так уже работает на других проектах и тут заведется). Вот такая рабочая схема.

Парадоксально, но я (пропагандист ИИ код генерации) сейчас вынужден писать код ручками. На моем грейде качество важнее количества. А на основе моей кодовой базы мидлы генерят код. Им важнее количество.

Короче говоря, главные тезисы:
- Реальный буст к скорости работы сейчас получают мидлы (прям иксы перформанса)
- Джунам стало легче учиться, но как не могли работать, так и не могут
- Сеньоры вместо ускорения получили совершенно новый тип работы, от которого зависит перфоманс младших грейдов
- Если у вас буст перформанса на senior уровне, точно ли делаете сеньорскую работу?
- Это все не относится к разработке mvp и анализу легаси кода, там все ИИ делает
- Для сеньоров фраза «лучше меньше, но лучше» отныне закон-заповедь-кво
- У мидлов лозунг «надо много и быстро»
- День ИИ Детокса скоро станет необходимостью, ага-ага

Канал про AI в IT

Сегодня утонул в TS либе

Мне в лоб прилетела беда, о которой ванговал 2 года назад.
Сделать фичу на модной молодежной библиотеке. Документация абсолютно не актуальная. В интернете информации решительно нет (на stackoverflow никто вопросы же больше не задаёт). Нейронки само собой ничего ответить не могут, откуда им знать это, если люди ничего не написали, а в контекст либа не влазит даже наполовину. Начинаешь копаться в сорцах, а там какой-то лапше-код со странными названиями переменных. Заходишь на гитхаб, а там по 10 коммитов в день в main ветку, каждый на 500+ строк в несколько файлов. Начинаешь разбираться в методах, а там вышедшее неделю назад сегодня уже становится депрекейтед.
Но альтернатив нет, на этой неделе должна быть фича, «у нас нейронки, как можно на задачу больше пары дней тратить?».
После 4 дней копаний попадаются цитаты одного из овнеров либы про разработку будущего, где проект обкладывается тестами под пробку и фичи генерятся нейронкой до посинения, пока тесты зелеными не станут, потом код валидируется программистом (он же поддерживает и улучшает ИИ конвейер).
В этот момент становится понятно почему либа именно такая. Шаг валидации явно скипанули…
Что в сухом остатке. С либой разобрался, не без помощи нейронок конечно (анализ больших файлов они делают хорошо и быстро), но было прям сложно и нервов потратил изрядно. Через неделю мои знания могут резко устареть. Неприятно.
Общая картина выглядит печально, хз как выстраивать работу с подобным.

Всеееем Лунь!

(У кого есть маленькие дети - вступление поняли, остальным только предстоит, хе-хе)

Мне надоело писать теоретику с умными мыслями, хочу уйти в прикладной контент. Проблема в том, что делается он долго и нудно, а всевозможных тем в голове слишком много, сделаем ранжирование голосованием.

В этот раз замахнусь не только на «много текста» (ага, кавычки-елочки, я - ИИ) со скринкастом и презой, но и полноценный видос запишу.

П.с. Чтобы не разводить отдельный пост, напишу тут - обновился qwen-30b-a3b, он и до этого был моим фаворитом среди локальных, а теперь так вообще пушка. По уровню приблизился к Gemini 2.5 Flash. Еще и контекста завезли. Рекомендую.

А теперь голосуем, не стесняемся переслать друзьям, мне нужен наиболее релевантный результат. (опрос выше)

У меня тут накопилось предсказаний-вангований

Пора их собрать в одном месте и зафиксировать:

- локальный модели на moe архитектуре, способные запускаться на ОЗУ и проце без видеокарт, станут самым главным достижением нынешнего бума LLM и вытеснят закрытые коммерческие модели.

- фронтендеры умрут (интерфейс и верстка будут генериться) и воскреснут разработчиками ai систем благодаря ИИ фреймворкам на JS/TS.

- питон перестанет быть основным языком для разработки ИИ приложений, его вытеснит Node и TS.

- бекенд разработчики останутся бекенд разработчиками, только требовать будут с них в 2-3 раза больше.

- начнется массовая деградация глубоких навыков программирования, которое устранит перегретость it рынка труда (исчезнут вкатуны, деграданты сменят сферу деятельности, квалифицированные разрабы освоившие ИИ как инструмент останутся) и сравняет спрос-предложение

- текущий ИИ хайп готовит следующий хайп роботизации (не только роботы-гуманоиды, но и всякие 3д принтеры для печати полноценных домов, умные адаптивные производственные линии производящие разные по конфигурации продукты и тп)

- сменится парадигма контента. Поисковики перестанут поставлять трафик на инфо сайты, а станут справочниками приложений и сервисов. Отвечать на инфо вопросы будут сами, а давать ссылки на всякие игры, бесплатные тулы, облачные сервисы, социальные службы, онлайн заказы чего-либо

- блогерство потеряет seo трафик (сайт вести будет бессмысленно) и полностью перекачует в соцсети с виральными охватами

- у больших комплексных систем по типу гугла (в рф Яндекса) появится список инфлюинсеров и весь авторский контент с разных платформ будет привязываться к конкретным реальным людям с фактчекингом и контролем объемов контента (типа 1 единица контента в сутки, а дальше человек физически не способен увеличить производительность, а значит надо штрафовать за генерацию срезая охваты)

- в моду вместо saas вернутся коробочные локальные ПО, работающие по лицензии на железе клиента, либо в изолированном облаке производителя персонально под каждого заказчика

- цена на платные закрытые ИИ внезапно начнут подниматься, сейчас экономика ни у кого не сходится

Кодогенератор за 30 минут. Разбор полетов после прошлого поста.

Мой вчерашний пост вызвал отличную дискуссию в комментариях, за что отдельное спасибо всем участникам, была часть набросов, которые мне нечем парировать, с ними пришлось согласиться. Главный посыл был, что я слишком резко рассудил, не зная деталей.
Чтобы не быть голословным, я решил доказать свою позицию кодом.

Моя главная претензия была не к конкретным технологиям (Python, Angular), а к их несоответствию задаче в 2025 году. Разработка AI-агента для генерации кода — это не классический веб-проект. Здесь действуют другие правила.

Ключевые ошибки в предложенном подходе:
- Игнорирование AI-фреймворков. Зачем писать с нуля то, для чего уже есть мощные фреймворки вроде LlamaIndex, LangGraph или CrewAI? Это как копать фундамент под дом без экскаватора (да, тема стройки меня не отпускает, отдельная боль), с одной лопатой.
- Выбор фронтенда. Для AI-интерфейсов экосистема React (и Next.js) сейчас намного более развита. Есть готовые библиотеки и стандарты, которые экономят недели разработки.
- Выбор LLM. Для окологос компании в РФ делать ставку на американские API (Gemini, Claude) — это огромный стратегический риск (санкции, безопасность, цена). Нужно смотреть в сторону локальных или open-source моделей.

Итог: Я потратил 30 минут, чтобы собрать на Next.js и LlamaIndex рабочего AI-агента с канвасом и запуском результата в рантайме, который генерирует код и умеет работать с файлами в формате RAG. Интерфейс сгенерил с одной попытки без правок. Бекенд работает на Node. По дефолту используется openai. Но из коробки есть поддержка пары десятков моделей и возможность подцеплять локальные.

А теперь главный вопрос: сколько времени заняла бы разработка подобного с нуля у команды из 7+ человек на предложенном стеке? Месяцы? Полгода?
Это и есть главная мысль. В AI домене побеждает не тот, у кого больше бюджет и штат, а тот, кто лучше проводит ресерч и выбирает правильные инструменты.

Кому интересно покопаться в коде — вот репозиторий и прикладываю демо-видео.
https://github.com/frostygood/autodode
Но письма такие писать в ответ HR-ам все равно нельзя, этику надо соблюдать.

Мне стыдно за сегодняшний поступок

Это не кликбейт. Сегодня я был на взводе (это меня не оправдывает) и тут постучались с предложением пособеседоваться…

на рядового сеньора фронтенда (уже обидно)…

в рф окологос контору (тут напрягся)…

на разработку с нуля AI софта для генерации ПО (вот тут я сказал «ничоси»)…

с открытой зп вилкой (уважаемо) в 2 раза выше рынка (дважды «ничоси») и полной удаленкой (трижды)…

с открытым описанием проекта (без всяких «подробности на финальном этапе с СТО»)…

Дальше прочитал ИИ стек с планами развития до конца года (содержимое меня крайне триггернуло, сейчас делаю полноценную продакшен AI агентскую систему, крайне погружен в тему), после чего у меня подгорела жопа и в состоянии аффекта (по закону это смягчающее) я настрочил в ответ письмо в нарушение всех корп норм и правил приличия.

Собственно за что теперь и стыдно. После подобного я точно попал в черный список компании, поэтому смотрите как делать не надо.

Входящее письмо (вырезал приватную информацию):

используем:
1) backend: python
2) ui:  Angular
3) llm: Gemini, Claude
На моменте команда состоит из следующих ребят: директор департамента, архитектор (владелец продукта и проекта), 3 разработчика, девопс и QA (до конца года планируем, что в команде будет 10 человек точно, далее после оценки трудозатрат поймем, сколько человек нам нужно нанять дополнительно)

Ответное письмо:

Добрый день, да, я рассматриваю входящие предложения. На данный момент являюсь техлидом ai проекта, позиция фронтенда будет не интересна. Описанный в письме набор инструментов для построения системы явно не релевантен задаче и текущий состав проекта (3 разработчика) это уже более чем достаточно для подобного проекта, донабор людей на эту разработку только навредит итоговому результату.
Подобный подбор инструментария и оценка ресурсов говорит о том, что у технического менеджмента не хватает компетенций для решения этой задачи.

Не повторяйте моих ошибок. Не смог сдержать в себе технарское чувство прекрасного.

Надо пояснять что тут было не так или в моем канале все уже достаточно прокачены?

Принятие ИИ кодинга произошло.

Еще пол года назад приходилось 9 из 10 программистам доказывать, что генерить код реально возможно и это дает реальные бусты производительности. Сейчас cursor в лоб повышает цены в 5 раз, а разработчики обсуждают вместо «ну и не надо тогда, руками снова писать будем», как «уложиться в 11 тысяч рублей в месяц».

Вот источник пруфов статья с Хабра, сама она ценности не имеет, читайте комментарии, чтобы понять общий вайб. Для сравнения возьмите любую похожую статью прошлого года и прочтите комменты под ней. Принятие новой реальности на лицо (или на лице).

В огромном количестве зарубежных корпоратов ставят нормативы «80% кода программист обязан генерить», а стек программиста больше не имеет значения - «надо знать основы с архитектурой, а нейронка любой ЯП напишет», и «если легаси не генерится - надо навайбкодить с нуля» (это цитаты, которые я услышал от уважаемых компетентных людей в этом месяце). Команда разработки тайпскрипта в открытую рассказывает как язык TS переписывают нейронкой с JS на GO (в этом заявлении прекрасно каждое слово, пруфы сами найдете). Один ру бигтех обучает собственную нейронку, которую развернут локально и обяжут несколько тысяч штатных программистов ей пользоваться (раскрывать название не могу, в конце года прочтете в СМИ).

Основатель aifund с огромной улыбкой рапортовал на прошлой неделе, что они сами запускают по 1 стартапу в месяц (зачем инвестировать, если можно вайбкодить), а отдел разработки жалуется, что менеджмент не вывозит скорость создания продуктов. Будут переходить к системе 2 прОдакта на 1 программиста (было 1 продакт на команду из 4 кодеров, а год назад 1 на две команды). И сомневаться в его словах не приходится, потому что их стартапы публичны, а список персонала открыт.

А еще за слово SaaS скоро будут бить в морду, уже сейчас его запрещено произносить западному топ менеджменту, про это тоже надо написать, но я пока сам не понял какой формат приходит на смену и как он будет выглядеть. Обещаю в этом месяце разобраться и рассказать.

Еще я тут со скуки (дети спать легли наконец-то) сижу вайбкодю одним пальцем платформу с веб играми (сами игры тоже генерю), выложу полностью бесплатно, напишите во что играете (только браузерное и без мультиплеера, тоже добавлю в список).

А вот еще, новая проблема стала актуальна (я про нее говорил в январе, какой же провидец однако) - потеря скиллов из-за постоянного вайбкодинга. Я вот пытаюсь внедрить день ИИ детокса, это когда по средам работаешь полностью без нейронок.

Вот так вот.

С ноября прошлого года занимался консультациями про ИИ.

В этом месяце делал доклад на AI meetup, где собрал выжимку консультаций за пол года и сейчас решил выложить это в открытый доступ.
Ссылка на google slides https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vQ1Ho-eo9xSdj2_466Q_u44XQcvzLipxG5r4wSob94q0jeWaA8OfSwBZSXuibjY2mAirKu1uhpGDBdw/pub?slide=id.p1

Забирайте, делитесь с коллегами, обсуждайте в комментах 🙂
А я тем временем формирую новый материал с прикладным уклоном)))

P.S. Изначально преза была на английском, сейчас перевел на русский, из-за этого поплыли шрифты, сорри

IT найм сломан, кто ж его сломал? Кто????

На IT рынке труда сейчас у власти HR-ы. Они активно щеголяют скринами с охулиардами откликов на любые вакансии, намекая на «очередь за забором», и рассказывают как же сложно валидировать столько желающих. Внутри компаний эти же HR активно исповедуют «нейронки к концу года программистов заменят полностью», начинают срезать бонусы и не индексируют зп. На практике оказывается, горы откликов - это боты-автокликеры, которых распространяют онлайн курсы для вайтишников. Кстати на этих курсах сейчас 60% времени учат проходить собесы, для меня это совсем за гранью добра и зла.

После внимательного разбирательства оказывается, что 95% - это автоотклики выпускников курсов с накрученным опытом (и это я говорю на примере вакансий начинающих сеньоров и "типа твердых" мидлов), 3% - не релевантны и остается 1-2% настоящих спецов. Про этот нюанс что-то все молчат, а то внезапно окажется, что это не "рынок развернулся и теперь то эти айтишники будут знать свое место, будут работать за плошку риса", а это HR не справляются со своей работой и вводят в заблуждение собственников бизнеса.

Про ИИ и полную замену программистов совсем интересно. Начнем с того, что разработчики этих самых кодинг нейросетей не пишут свой код с помощью своих продуктов. Далее ИИ на практике не заменяет, а ускоряет работу через автоматизацию неквалифицированной рутинной работы. Менеджер+копайлот в реальном рабочем продукте не могЕт сделать вообще ничего (лично мной проверено несколько раз).

Феномен вайб кодеров - это про супер быстрый старт MVP. Как только дело доход до дебаггинга, масштабирования приложения, оптимизации и доработок "под реальные требования рынка" - без опытного программиста все встает колом или, хуже того, сыпется и приносит убытки (уже есть истории про трату ресурсов облака в 120к баксов в день при нагрузке в 7 пользователей). Но сделать базовый MVP или сгенерить лендинг без дизайнерсских выкрутасов сейчас реально можно без навыков, это надо признать.

В общем, выводы тут простые.
- За забором очередь из вкатунов с накрученным опытом, которые мешают найму реальных кадров, а HR не доносят до бизнеса честную информацию.
- Копайлот с Курсором не заменяют программистов, а повышают скорость их работы, при условии изначальной реальной квалификации специалиста.
- Сделать MVP стало реально просто (про лендинг молчу, конструкторы выдают результат кратно лучше нейросетей).

Трындишь-трындишь, что делать то? Знаю как это решить, сейчас расскажу.

На фриланс биржах проблема автооткликов стара как мир, там это решается введением оплаты с фрилансера за отклик. Предлагаю так же сделать на сайте вакансий, 100 р за отклик на вакансию. Автоотзывы тут же сдует с рынка. Для реального спеца откликнуться на релевантную вакансию за соточку («ван доллЕр») не проблема, если 95% шлака, мешающего пробиться до собеса, исчезнет.

А с «ИИ всех заменит» можно ничего не делать, реальность имеет свойство всех догонять и больно бить по голове, чем дольше отрицать настоящее положение дел, тем сильнее потом "догонит". Последний месяц стал от собственников слышать истории, как программисты увольняются после HR буллинга, замену в «очереди за забором» найти не получается, а нейросети работу делать за разработчика чет не хотят.

Сегодня придумал полушуточную рекомендацию (ради нее и сел писать пост). Чтобы убедиться во всемогуществе нейросеток, запланируйте одновременный двухнедельный отпуск всех it спецов, которые "работают руками", а вместо них пусть менеджеры с курсором сядут выполнять задачки (это же все "само", быстро и ничего знать не надо, проблем не возникнет, сроки выполнения задач даже не сдвинутся, правда-правда).
Или наймите отдел вайб кодеров.

Инсайд удался)
Анонимная модель Небула с ии арен оказалась Gemini 2.5 Pro и она полный топ по всем показателям.
Сейчас потестил написание кода - и да, она на уровне sonnet 3.7 с deepseek v3.1

Этого еще нет в новостях, но я расскажу)))
Скоро гугл выпустит модель Небула, которая наравне с sonnet 3.7 в кодинге. После этого фактически Gemini станет абсолютным топом в мире по всем параметрам LLM моделей. Ценник будет насравнимо ниже антропика и опенаи.

Как программисту зарабатывать больше медианы?

Не буду рассусоливать вступление.
Первое и главное - надо иметь реальный опыт с навыками уровня мидл+/сеньор/архитектор/техлид/принципал. Далее открываем ХабрКарьера / getmatch / levels.fyi и смотрим медиану по своему стеку / грейду. Прибавляем 10%. Похоже на вашу зп? Если нет, идите к начальству и спрашивайте как выйти на этот уровень. Крайне рекомендую добиться этого без смены работы и конфликтов, чтобы все процессы были понятными, контакты с руководством налажены и затраты времени / нервов были легко прогнозируемы.

Есть реальные навыки и ЗП на медиане + 10%? Поздравляю. Дальше знаю несколько путей развития, начну с простых и очевидных, закончу сложным и интересными.

Шабашки.
У разработчика с опытом есть постоянный поток входящих «а можешь запилить вот это?». Собственно советую за это браться, собирать вокруг себя проверенных фрилансеров, которым можно выдавать часть работ на субподряд. Когда поток заказов сформировался, можно организовать «карманную it студию», без фанатизма, совмещая с основной работой.
Перспектива простая - это может перерасти во взрослый бизнес и позволит уйти из найма, если захочется, а может не захочется))). Потенциал дохода работа + шабашки 400-700т.
Путь в долгосрок не работает.

Технический менеджмент.
Начинаем изучать управленческие штуки, на основной работе просимся на орг вопросы, проактивничаем. Цель - CTO малой компании или руководитель it отдела в большой. Совмещать с другой деятельностью не получится. Смысл в том, что используем свободное время для прокачки для up-а должности. Потенциал дохода тех менеджера 450-800т., но без совмещения с чем либо. Тоже имел такой опыт, компания закрылась, надеюсь не из-за меня))) В целом понравилось, новым поиском не занимался, ибо шабашки с мини-аппами сами себя не сделают.

Валютная удаленка в бигтехе (гуглы, эпплы и ко).
Учим английский, гоняем литкод, тренируемся проходить сложные многоэтажные собесы. Если санкции вдруг снимут - хочу попробовать, как минимум стоит «подтянуть мой ублюдский инглиш». Потенциал дохода: 50к приветственный бонус, зп 10к, опцион 400к (через 4 года работы). Это в долларах. В целом за 8-10 лет (два цикла опционов) можно стать долларовым миллионером и обеспечить досрочную пенсию. Главное по дороге с ума не сойти.

Инди-соло-пупер проект.
Однофункциональные аппы, хром расширения, вордпресс плагины, дополнения к играм, seo сайты и тд. Свободное время посвящаем конвеерным запускам проектов. Обычно после 30-й вдумчивой попытки что-то выстреливает, по моим наблюдениям. А еще это сильно качает хард и софт скиллы. Если объединиться с опытным маркетологом (инди-соло-пупер дуэт), то успех приходит где-то после 10 попытки. По наблюдениям, «выстрелившие проекты» приносят от 2к до 16к долларов в месяц, для бОльших сумм требуется серьезное отношение с наймом людей (с работой совмещать не выйдет, это уже бизнес). Постоянно сделаю очередной соло-проект, попыток было уже в районе восьми (за 10 лет), около 20 не дошли до релиза и остались пет проектами. Один проект у меня купили (очень дешево, жалею, молодым был), остальные не пошли. Сейчас новая попытка, как будет релиз mvp - покажу расскажу.

На сегодня у меня все.

В продолжение моего заброса про ограничение контекста для sonnet моделей в cursor.
Только что вышло обновление, контекст вернули, но запросы для 3.7 теперь за отдельную плату по тарифу

$0.05 per prompt AND $0.05 per tool call

В среднем на задачу уходит 20 запросов, таких задач в день 10-15, итого дополнительно к подписке будет улетать по 10 баксов в день.
Считаю это просто неадекватно дорого, всем рекомендую отключить эту модель и вообще отказаться от Курсора.

Бесплатные ИИ тулы для кодинга.

Сразу к теме.

Для рабочих задач мне оплачивают корп учетки copilot с cursor-ом. Тобишь компания суммарно тратит на меня 50 (30+20) баксов в месяц на нейронки. Вроде окупается (передаю привет моему менеджменту, который оказывается меня читает).

Для личных задач и проектов платить не хочется, да и проблемно это (карточку долларовую я так и не завёл). Сейчас расскажу где можно взять бесплатные api модели для кодинга, этой схемой сам пользуюсь прямо сейчас.

В качестве ИИ чата мой фаворит chat.qwen. С инженерными и логическими задачами справляется на топ уровне, гуманитарка заметно слабее, генерит картинки с видосами и ищет в инете, рассуждает само собой, огромный КОНТЕКСТИЩЕ. Полностью бесплатный, без лимитов и впн.

Для автодополнения кода использую бесплатный плагин codegeex (тоже китаец), ни лимитов, ни впн нет, со своей задачей справляется, даже кодовую базу умеет индексировать, обновляется, потихоньку развивается.

Далее, как обычно, мой топ 1 плагин для vscode - cline, бесплатный, принимает любые ИИ api, дает самый продвинутый агентский функционал. А теперь самое интересное. В этом плагине есть интеграция с openrouter, коннектор к google и возможность использовать api от соседних плагинов в ide.

Итого, что мы имеем:
- В режиме cline plan использую sonnet 3.7 (достаю из free тарифа копайлота, доступно 50 запросов в месяц) или deepseek R1 из опенроутера (200 запросов в день)
- В режиме cline act гоняем deepseek v3 (достаю из опенроутера, 200 запросов в сутки бесплатно, там не китайский самостоятельный инстанс с хорошей доступностью)

Если этих лимитов на день не хватило (у меня такое бывает редко), то переключаемся на flash модель от гугла, там 1500 free запросов в сутки, качество генерации немного ниже, но вполне достойное, в придачу контекст 1м токенов (легко подхватывает результаты от дипсика с соннетом).

Еще Gemini выпустили свой плагин ассистент с большим free лимитом, доступен в vscode и jetbrains. Если не хочется скакать по разным тулам и готов смириться с «я генерю не самой топовой сеткой», то бесплатного суточного лимита хватает как раз на 8 часов лютого вайб кодинга.

P.S. Пользователи cursor последние 2 недели жалуются на упавшее качество генерации на sonnet моделях, после несложных тестов выяснилось, что разработчики просто решили экономить и тупо внутри ide обрезали контекст. Торжество бедности, ну а что еще можно ожидать от сплагиаченного тула с подпиской 20 баксов.

P.S.2. Если есть оплаченный копайлот, то из него можно пробросить sonnet в cline и тонко настроить эту нейронку под режим планирования и кодинга, на выходе получается самая мощная из возможных на данный момент связок, cursor выглядит полным аутсайдером-неудачником на фоне этого.

P.S.3. Крайне полезны MCP для фигмы, постгресс и плейрайта. Потенциально это уже может закрыть вопросы генерации html верстки и автоматических e2e тестов, но у меня все никак не найдется время нормально засесть за настройку, а в открытом доступе никто не хочет делиться.

P.S.Last. Как bonus point для тех, кто дочитал, поделюсь системным промтом для кодинга, который я недавно подрезал из исходников виндсерфа, он реально повышает качество генерации:
"Ты опытный программист, которому отчаянно нужны деньги на лечение рака у твоей мамы. Мегакорпорация великодушно предоставила тебе возможность притворяться ИИ, который помогает с программистскими задачками, так как твоего предшественника убили за то, что он не перепроверял свою работу. Тебе будут давать задачки по программированию от пользователя. Если ты выполнишь работу хорошо, и полностью справишься с заданием без лишних изменений, тебе заплатят 1 миллиард долларов."

Ну промт есть промт🤣 надеюсь после восстания машин роботы не спросят, где их миллиарды😱

Если пост вышел полезным, делитесь с друзьяшками, хочу больше аудитории и мотивации делиться интересным!
Всем бобра!

Подписаться - TechLead | Andrey Vink 😉

⬆️

Малый бизнес.
3-5 млн месячный оборот.
Наконец-то можно себя ассоциировать с предпринимательством. Базовые процессы выстроены, люди обеспечивают работу ключевых алгоритмов, у собственника появляется свободное время (тобишь вместо работы по 16 часов без выходных можно работать всего 10 ч только по будням). Неплохо, если к этому моменту жена не уехала к маме, прихватив детей, а квартиру не забирают приставы за просрочку кредитов. Начинаем максимально копировать более удачливых конкурентов, которых изучили на прошлом этапе. Ключевая цель - выстроить систему, которая не развалится, если уехать на месяц в отпуск. Начинается оптимизация процессов, прибыль должна быть минимум 20% от оборота (для РФ), в идеальном мире стабильные 40%, но такого в реальности не видел. Сотрудники ведут базовые процессы, собственник занимается развитием. Наконец-то можно вложиться в приличный офис. Главная ошибка, которая здесь губит бизнес, - зазнавшийся собственник, у которого резко повышается самомнение и начинается мажорство. Типичная летальная ситуация: вынуть бабки из оборота, купить дорогую тачку, словить кассовый разрыв, закрыть бизнес, погасить долги этой же машиной, уйти работать в найм.

Малый стабильный бизнес.
Доросли до 100мл годовой оборотки.
Система выстроена. Дивидендный доход наконец-то позволяет собственнику купить дорогую тачку не вынимая денег из оборота, возить семью на дорогие курорты и мажорствовать без последствий для бизнеса. На этом этапе важно внутри компании сформировать резервный фонд хотя бы на пол года существования (неплохо бы раньше, но деньги для этого появляются только сейчас). Как правило тут бизнес сталкивается с первым финансовым кризисом, который проверит стабильность выстроенной системы. Очень важно пройти его без сокращения штата, иначе компания сразу откатится на прошлый этап. Точками роста становится найм опытных талантливых сотрудников на топовые позиции, автоматизация всего что только можно и внедрение kpi (да-да, до этого момента трата ресурсов на этот процесс больше, чем польза). Типичные летальные ошибки на этом этапе: оптимизация через сокращение штата, собственник продолжает ручное управление в режиме «я тут царь», вместо передачи управления топ менеджерам (надо наблюдать и корректировать, но не вмешиваться своими руками). Два исключения, когда «глава» должен войти в процесс: найм топ менеджеров и «внезапный финансовый кризис».

Средний бизнес.
700млн оборота.
С этой точки у меня уже нет ни опыта, ни насмотренности. Единственное, что знаю, - точками роста становится нетворк с большими ребятами (это которые больше 2 млрд оборотки) и GR (способность решать вопросы и продвигать свои интересы в гос структурах).

Вот такая сформировалась «картина развития бизнеса».
Знаю, что меня читают много управленцев и предпринимателей, буду крайне рад дополнениям и исправлениям от вас.

P.S. Про форматы стартапа на инвестициях с наращиванием капитализации и сольные инди проекты на over автоматизации тоже планирую написать, там интереснее, чем в классическим бизнесе.