Книжный куб

Новогоднее шоу "Дядя Степа" (Рубрика #ForKids)

Вчера были на этом новогоднем шоу с детишками и нашими друзьями и нам очень понравилось и тому есть несколько причин

1. Перед самим шоу есть насыщенная программа для детей до него - лучше приезжать за час до представления и поучаствовать в этих активностях
2. Само представление начинается с Дяди Степы, но дальше мы наблюдаем за мистером Звездопадовым, что действует в стиле Джима Керри из фильма "Маска"
3. Само представление является скорее мюзиклом, чем простой театральной постановкой
4. В середине представления есть акробатические номера на батутах, что отдают цирком - очень динамично и красиво
5. Детям представление нравится, так как мистер Звездопадов озвучивает мысли детей насчет того, что родители своими указаниями и запретами мешают веселиться
6. Вся история заканчивается выверено с точки зрения морали и принятия последсьвий своих поступков и только Дядя Степа помогает в том, чтобы эти почледствия не стали фатальными

В общем, отличное представление. Рекомендую.

#Culture #Theater #ForParents

RepoSwarm - Giving AI Agents Architecture Context Across All Your Repos (Рубрика #Architecture)

Интересный доклад про восстановление архитектурного контекста при помощи AI агентов от Roy Osherove, Chief AI Architect в Verbit AI (компания с ~90 разработчиками, 12 командами и 400+ репозиториями). Интересно, что Roy написал три книги: The Art of Unit Testing, Elastic Leadership, Pipeline Driven (пока в разработке, но про его доклад с таким названием я уже рассказывал). У Роя есть и интересный блог robotpaper.ai, где он документирует AI-паттерны для разработчиков. Из интересного - его книги попали в обучающие датасеты LLM, поэтому промпт "review my tests in Roy Osherove style" работает из коробки в Cursor:)

Если же говорить про основные тезисы доклада изложены ниже

Документация в enterprise - проигрышная битва
В компаниях с 400+ репозиториями реальность такова
- 90% README-файлов устаревшие или неполные
- Архитектурные диаграммы существуют как кот Шредингера (пока не посмотришь не знаешь они еще живы или уже нет)
- Критические вопросы требуют недель ручного анализа: "что за инструменты мониторинга используются", "где хранятся определенные данные", "кто пользуется устаревшими API "

Не только люди страдают от такого качества документации - AI-агенты страдают тоже, так как им нужен контекст для правильных решений (какой UI-компонент использовать, как вызывать внутренний сервис).

Автор доклада в качестве решения создал RepoSwarm, живой архитектурный репозиторий, который доступен в виде open source. Он работает примерно следующим образом
1. Ежедневно сканирует GitHub-репозитории (приватные/публичные) с коммитами за последние 12 месяцев (это настраивается)
2. Генерирует markdown-документацию (один repo.md на репозиторий) через Claude Code SDK
3. Сохраняет в централизованный Architecture Hub — Git-репозиторий с полной историей изменений
4. Никогда не устаревает: при новом прогоне файлы полностью перезатираются (нет никакой backward compatibility)

Ключевое отличие от статической документации в том, что документы сделаны AI-readable (markdown) и у нас есть git-история

Если говорить про то, что автор решил добавить в repo.md, то это такой список инфомрации
- Базовая информация - High-level overview, Dependencies (package.json/requirements.txt), Security checks (top 10 OWASP), Monitoring tools
- Данные и API - Database schemas, API versioning, Events/messaging (pub/sub), Data mapping (GDPR/HIPAA flows)
- Инфраструктура - CI/CD deployment, Authentication/Authorization, Feature flags, ML/LLM usage (Gemini/Claude endpoints)
- Специализированные - Prompt security (injection checks), Mobile UI patterns (для repo_type: mobile), IaC analysis (для Terraform/K8s)

В каких реальных кейсах этот инструмент использовался автором

1. Cross-repo анализ - ответы на вопрос вида "какие monitoring tools используются?"
2. Large-scale migrations - обновление Python, консолидация API gateways (переход на Kong), deprecation внутреннего сервиса (поиск всех зависимостей)
3. Архитектурная история - генерация ретроспективно ADR с ответом на вопросы вида "why we moved to serverless in Q2 2024"
4. AI-агентам как контекст - использование Architecture Hub в Cursor → автоконтекст для features/bugs

Что использование значит для разработки
1. Смещение роли архитектора - от ручной работы к построению и использованию таких инструментов
2. Новый workflow для compliance - проще выстроить соответствие внешним требованиям
3. Эволюция AI-агентов - улучшениие AI-assisted разработки за счет интеграции архитектурной информации в контекст агентов
4. Следование философии "живой документации" - генерация ее из кода и гарантированный freshness

#DevOps #AI #Architecture #Culture #Engineering #ML #Future #Software #SystemDesign

Atomic Heart: Далёкое светлое будущее (Рубрика #SciFi)

Прочитал этот сборник рассказов о мире Atomic Heart с большим интересом. Книга о том, каким был Союз Atomic Heart до старта игры: витрины утопии, роботы в быту, ощущение прогресса “всё под контролем”, где технологии не просто помогают — они становятся фоном жизни, новой нормой. Правда, есть ощущение, что ты читаешь лог системы прямо перед тем, как все пошло по наклонной и мир сошел с ума. Отдельно отмечу, что в книге нет спойлеров к сюжету игры, но все истории вполне могли бы быть правдой и они не противоречат официальному лору. Читая этот сборник чувствуешь переломный момент, когда понимаешь: утопия с роботами легко превращается в антиутопию ...

Интересно проводить параллели с текущим увлечением человеко-подобными роботами и стремлением к воплощению AGI. Появляются мысли про
- Доверие к автоматизации (когда “умно” ≠ “безопасно”),
- Человеческий фактор (главный баг всегда в интерфейсе между людьми и системами),
- Мир, где роботы — базовая инфраструктура, но не ясно какой план "Б"

В общем, эта книга хорошо подходит для любителей игры и не только.

#AI #Future #SciFi #Game

The Truth About The AI Bubble (Рубрика #AI)

Очередной эпизод подкаста Lightcone от ребят из Y Combinator был посвящен теме пузыря AI, поэтому я посмотрел его с большим интересом. Ребята успели обсудить следующие темы

1️⃣ Anthropic стал №1 среди YC-стартапов
Стартапы из Winter 26 batch YC стали использовать чаще Anthropic модели, а не OpenAI:
​- Anthropic Claude: 52% (был ~20-25% в 2024)
- OpenAI: упал с 90%+ до <50%
- Google Gemini: 23% (был в single-digit)

Гипотезы авторов о том, почему Claude впереди
- Лучшая модель для coding
​- Enterprise market share: 32% vs OpenAI 25%
- ​Фокус на safety и надежности для корпораций
- Целенаправленная оптимизация под coding (northstar eval от Tom Brown, co-founder Anthropic)

2️⃣ Vibe Coding стал мейнстримом
Выглядит это как
- ​Разработка через описание задачи на естественном языке LLM
- Генерация кода без детального review
- Фокус на итерациях и результате, а не на структуре кода

Популярные инструменты:
​- Cursor (VS Code + GPT-4o/Claude)
- Claude Code от Anthropic
​- GitHub Copilot, Lovable, Replit, Bolt

3️⃣ AI-экономика стабилизировалась
По мнению одного из партнеров нс Jared Friedman: "Самое удивительное для меня — насколько стабилизировалась AI-экономика. У нас есть компании модельного слоя, прикладного слоя и инфраструктурного слоя. Кажется, что все будут зарабатывать много денег, и есть относительно понятный playbook для построения AI-native компании поверх моделей."

Что изменилось:
- Раньше каждые несколько месяцев новые релизы моделей делали возможными совершенно новые идеи → легко было pivot
- Теперь поиск стартап-идей вернулся к "нормальному уровню сложности"

4️⃣ Модели превращают друг друга в commodity
​Стартапы строят orchestration layer и переключаются между моделями:
- Используют Gemini 2.0 для context engineering
- Затем передают в OpenAI для execution
Выбор модели основан на proprietary evals для specific задач
Аналогия: как эпоха Intel/AMD — конкуренция архитектур, но пользователи могут их взаимно заменять

Что это значит:
- Ценность смещается с моделей на application layer
- Модельные компании коммодитизируют друг друга
- Application-layer стартапы получают преимущество

5️⃣ AI Bubble — это хорошая новость для стартапов
Ребята вспоминают пузырь доткомов, что привел к инвестициям в инфру, а дальше поверх этого пришел условный YouTube и смог существовать — дешевый bandwidth был результатом пузыря
Сейчас:
- Большие компании (Meta, Google, OpenAI) должны инвестировать capex в GPU и дата-центры
- Если спрос упадет — это их capex, не стартапов
- Инфраструктура останется и будет дешевой
Ребята вспоминают про фреймворк Carlota Perez, в котором есть две фазы: installation phase (сейчас), deployment phase (следующие x лет). В первой фазе CAPEX расходы, а во второй создание экономической ценности и появление новых bigtech компаний аля Google.

6️⃣ Космос как решение energy bottleneck
Как оказалось для AI bubble недостаточно электроэнергии на Земле - нечем запитать AI дата-центры. А дальше история
- Лето 2024: StarCloud предложила дата-центры в космосе → люди смеялись
- 18 месяцев спустя: Google и Elon Musk делают это

7️⃣ Больше стартапов делают специализированные модели
Harj отмечает рост интереса к созданию smaller, specialized models в последних YC batches:
- Edge device models
- Voice models для specific языков
- Domain-specific models
Аналогия: как в ранние дни YC знания о стартапах стали распространенными → explosion SaaS-компаний. Сейчас знания о training models становятся common knowledge.

#AI #Engineering #ML #Architecture #Software #Economics #Future

Super Blocks (Рубрика #ForKids)

Недавно приехала очередная прикольная игрушка от компании Giiker, раньше я уже рассказывал про тх игру "4 в ряд в трехмерном пространстве". В супер блоках концепт чуть попроще - надо собирать звгаданные формы из блоков, что есть в комплекте. Чем-то это напоминает тетрис, но блоки не летят сверху вниз, а находятся в коробке, а собрать надо не полные ряды, а фигуру загаданной формы.

В общем, игра мне понравилась, а также зашла жене и сыну 5 лет, который любит логические игры.

#Games #Brain

[2/2] Autonomy Is All You Need (Рубрика #Agents)

Продолжая рассказ про доклад Michele Catasta, president & head of AI в Replit, хочется поделиться выводами о том, что может быть полезно инженерам из этого доклада

1️⃣ “Автономность” надо проектировать как фичу, а не надеяться на модель
Если вы делаете собственный агент/код‑ассистент, важно принять позицию Michele: автономия — это не свойство модели, это свойство системы.
Нужно осознанно строить:
- Слой автоматического тестирования и валидации
- Модели работы с репозиторием и долгим контекстом
- Архитектуру планирования/параллелизации
- Политику откатов и ошибок (recovery)
Иначе вы получаете “очень умный autocomplete”, а не агента.

2️⃣ Автотесты и CI/CD превращаются из “инженерной гигиены” в API для агента
Для команд разработки это переворачивает отношение к тестам и инфраструктуре:
- Хорошее покрытие тестами и быстрый CI — это не только про людей, а про то, чтобы агенты могли безопасно модифицировать систему.
- “Red → Green → Refactor” становится циклом не только для человека, но и для агента.
- Инфраструктура (test env, staging, feature flags) — это уже операционная среда для автономного агента, а не просто удобство для разработчика.

Если вы хотите в будущем доверять агенту делать миграции, фичи и рефакторинги, ему нужно:
- Где запускать код изолированно
- Как проверять, что ничего не сломано
- Куда откатываться, если сломано

3️⃣ Контекст‑менеджмент как новый слой архитектуры продукта
Архитектурно, “context management” для агента — это почти отдельный сервис:
- Индекс кода и артефактов (vector + структурные индексы);
- Долговременная память решений (design docs для агента);
- История траекторий (что агент делал, что сработало, что нет);
- Слой планирования, который может:
-- Резать задачи на подзадачи
-- Отслеживать прогресс
-- Решать, что можно делать параллельно
Это очень похоже на добавление “оркестратора” в микросервисную архитектуру, только теперь мы оркестрируем не сервисы, а действия модели.

4️⃣ Параллелизм в агентах = новые паттерны UX и DevEx
Для технических руководителей и платформенных команд:
- Нужно думать не только о том, как агент “правильно пишет код”, но и о том, как пользователь переживает его работу:
-- Показывает ли агент понятный прогресс;
-- Может ли пользователь вмешаться/скорректировать план;
-- Как отображаются параллельные ветки (логи, диаграммы, “job view”).
- План‑ориентированный UI (как в Replit Agent, LangGraph‑подобных системах) становится новым стандартом: разработчики хотят видеть траекторию агента, а не чёрный ящик.

5️⃣ Стратегический вывод: “AI‑инфраструктура” станет нормой для дев‑команд
Если принять аргументацию Michele всерьёз, ближайшие 2–3 года для инженеров и техлидов означают:
- Надо вкладываться в:
-- Тестируемость/наблюдаемость кода;
-- Явное моделирование домена (чтобы агенту было чем оперировать);
-- Инфраструктуру для экспериментов с агентами (sandbox, telemetry, safety‑rails).
- Нужно перестать мыслить агентом как “персональным Copilot’ом”;
агент — это участник команды, который:
-- Идёт по задачам бэклога,
-- Делает изменения,
-- Проходит те же quality‑гейты, что и человек (тесты, ревью, линтеры).

#AI #ML #Agents #Software #Engineering #Architecture

[1/2] Autonomy Is All You Need (Рубрика #Agents)

Посмотрел интересный доклад Michele Catasta, president & head of AI в Replit, который он рассказывал месяц назад на конференции AI Engineer. До этого Michele работал head of applied research в Google, а сейчас отвечает за всю AI‑стратегию Replit, который собирает прототипы приложений “с нуля до демки” за минуты. Вот основные тезисы его выступления

1️⃣ Автономия — главный измеримый прогресс в агентах
Кодовые ассистенты можно оценивать не только по качеству подсказок, а по тому, насколько далеко агент доходит сам, без человека “на ручнике”. Для нетехнических пользователей это вообще единственный смысл: либо агент способен сам довести задачу до результата, либо продукт для них бесполезен. Отсюда “north star”: степень автономии — ключевая метрика развития AI‑агентов в разработке, а не просто качество одного запроса.

2️⃣ Две фундаментальные способности для настоящей автономии
Michele выделяет два базовых кирпича автономного агента в разработке:

1. Автоматическое тестирование
Агент должен уметь сам проверять себя — через юнит‑тесты, интеграционные проверки, e2e‑сценарии, health‑чеки и т.д. Без автоматической валидации он либо:
- Нуждается в постоянном человеке‑ревьювере
- Либо будет “галлюцинировать” успешность и ломать прод
В Replit вокруг этого построен целый цикл: генерация кода → запуск тестов → анализ фейлов → автопочинка. Без этого никакой реальной автономии нет.

2. Продвинутый контекст‑менеджмент
Агент, который делает что‑то сложнее одного файла, обязан:
- Понимать структуру репозитория и артефактов
- Удерживать состояние долгих задач (дни/недели работы над проектом)
- Помнить решения, компромиссы и ограничения (memory)
- Управлять планом: что сделано, что сломано, какие подзадачи открыты

Без хорошего управления контекстом агент либо “забывает” важные детали через N шагов, либо начинает плодить противоречия в кодовой базе.

3️⃣ После автономии — параллелизм как ключ к UX
Когда агент может действовать сам, следующая проблема — как сделать так, чтобы пользователю не приходилось ждать вечность. Michele разбирает несколько моделей параллелизации:
- Task‑level parallelism. Декомпозиция работы на независимые подзадачи: генерация фронта, бэка, конфигов, тестов и т.п. в разных “ветках” выполнения. Это снижает latency и даёт раннюю обратную связь: пользователь видит прогресс по частям, а не ждёт один гигантский ответ.
- Out‑of‑order execution. Не обязательно выполнять задачи строго в порядке плана, если есть независимые куски, которые можно тащить вперёд. Похожая идея на out‑of‑order в CPU: выигрыш по времени, но нужно аккуратно работать с зависимостями.
- Параллельная план‑декомпозиция. Не один линейный “Chain of Thought”, а дерево плана, где разные ветки могут развиваться отдельно и потом схлопываться. Это повышает устойчивость: можно откатываться не “ко всему началу”, а к узлу дерева.

Ключевая идея: последовательный агент = плохой UX. Пользователь залипает в ожидании и теряет flow. Настоящий “AI engineer experience” — это когда агент шуршит параллельно по нескольким направлениям, а человек видит понятный прогресс.

4️⃣ Баланс: latency vs ресурсы vs корректность**
Как только добавляем параллелизм и автономию, начинается классическая инженерная тройка:
- Меньше latency → больше параллельных веток → выше расход токенов/вычислений.
- Больше автономии → меньше человеческого контроля → выше риск некорректных изменений.
- Жёсткие гарантии корректности → больше проверок/ручных подтверждений → хуже UX.

Michele по сути говорит: нет “магического” решения. Нужно явно проектировать эту тройку под свой продукт:
- где мы готовы платить вычислительными ресурсами ради вау‑эффекта;
- где ради безопасности согласны пожертвовать скоростью;
- где нужна явная точка “здесь всегда спрашиваем человека”.

В продолжении будут мысли о том, а что можно извлечь инженерам при создании своих автономных агентов.

P.S.
Кстати, историю Replit хорошо рассказал Амджада Масада (CEO) в интервью Y Combinator летом (см. мой разбор)

#AI #ML #Agents #Software #Engineering #Architecture

The Human Cloud (Экономика удалёнки) (Рубрика #Economics)

Прочитал книгу "The Human Cloud" еще из тех времен (21 года), когда был еще Sber Cloud, а не Cloud.ru, и их название красуется на обложке - ведь ребята помогли в издании этой книги. Если же говорить про книгу, то главной темой является грядущее преобразование мира труда под влиянием трех факторов:
- Развития технологий удалённой работы
- Взрывного роста фриланс-экономики (гиг-экономики)
- Внедрения автоматизации/искусственного интеллекта (и это было еще до chatgpt момента)
Авторы вводят понятие «Human Cloud» («человеческое облако»), под которым понимается глобальный пул талантов-фрилансеров, доступных через цифровые платформы по принципу облачного сервиса. По мнению Моттолы и Коутни, традиционная офисная модель устарела: современные средства связи (почта, видеосвязь, облачные хранилища, менеджеры задач) позволяют эффективно работать из любой точки мира. Компании всё чаще предпочитают нанимать специалистов под конкретные проекты, а не держать штат, – поэтому полноценная занятость в одном офисе перестает быть нормой. Интересно, что сейчас удаленка уже не в моде, фриланс становится вынужденным из-за сокращений, а AI уже не просто автоматизирует рутинные операции (как много изменилось за 5 лет, что прошли с написания книги).

Но в своей книги авторы оптимистичны - они говорят, что эти три фактора дают новые возможности и работникам, и работодателям. . Они перечисляют ряд ключевых идей и советов:

- Удалённая фриланс-модель повышает эффективность
Индивидуальные исполнители теперь способны выполнять проекты, на которые раньше требовались ресурсы большой корпорации. Благодаря облачным инструментам один талантливый специалист может достучаться до глобальных заказчиков и работать с ними напрямую, без посредников. Для профессионалов это означает больше влияния и свободы в работе.
- Полноценная занятость больше не гарант стабильности
Парадоксально, но авторы отмечают, что многие во время пандемии убедились: постоянная должность не так надёжна, как считалось. Фриланс же может дать стабильный доход, если у человека востребованные навыки. Технологии делают переход к независимой работе проще – от онлайн-платформ поиска клиентов до доступных инструментов разработки, дизайна, аналитики и т.д.
- Главное – результат, а не процесс
В новой модели успех определяют не отсиженные часы и офисная политика, а конкретные результаты (outcomes). Фрилансер ценится за выполненный проект и качество работы, поэтому должен сосредоточиться на своих лучших профессиональных навыках. Эта ориентация на результат, по мнению авторов, сделает и компании эффективнее
- «Human Cloud» + ИИ = будущее работы
Помимо человеческого облака фрилансеров, авторы вводят понятие «Machine Cloud» – условно, облако машинного интеллекта. Речь о том, что автоматизация и ИИ дополняют человеческий труд, беря на себя рутинные или трудоёмкие задачи. В книге подчёркивается: хотя звучат страхи, что «роботы отнимут работу», реальность не столь мрачна. Новые технологии скорее создают новые возможности, а не тотальную безработицу. Моттола и Коутни призывают не бояться, а использовать ИИ-инструменты, чтобы повысить свою продуктивность и ценность на рынке труда.

Основной посыл книги оптимистичный, но если посмотреть на gig-экономику сегодня, то видно, что она в реальности столкнулась и с серьезными проблемами: социальная незащищенность работников, отсутствие стабильности в работе, регуляторные ограничения (когда gig-работников приравнивают к штатным сотрудникам при определенных условиях). Такие тенденции ставят под вопрос неограниченный рост «человеческого облака» в том виде, как его описывает книга. Компании уже не смогут бесконечно экономить за счёт обхода трудового законодательства – возможно, им придётся находить баланс между гибкостью и соцгарантиями.

#Economics #AI #Management #Leadership #Startup #Engineering #Future