Решил проверить как справляется мой проект новый (на бесплатных модельках для инсайтов и для саммари), как мне кажется, получилось гораздо интереснее, смотрите сами (потрачено 0,30$) на вот этот пост https://t.me/chernovdev/1873 :


1. AI-инструменты открывают новую эру разработки: разработчики могут создавать более мощное ПО быстрее, чем когда-либо, строя продукты, недоступные даже сильным командам год назад.
2. Бутылочное горлышко смещается с технической реализации на продуктовое видение: дешевизна и скорость кодирования делают ключевой задачей определение того, что именно стоит построить.
3. Инженеры с навыками управления продуктом (PM) становятся наиболее ценными: они двигаются быстрее и расширяют свою роль.
4. Окружение — ключ к росту: окружайте себя трудолюбивыми, быстро обучающимися и амбициозными людьми; это значительно увеличивает шансы на успех.
5. При выборе работы важнее интересный проект и сильная команда, чем престижный бренд. Избегайте компаний, которые не могут гарантировать конкретную команду до подписания контракта.
6. Низкая стоимость ошибки и высокая выгода от обучения: не ждите разрешения, будьте ответственны и пробуйте строить много вещей.
7. Переход от «крутых» демо к практической пользе: фокус на создании продуктов, которые приносят реальную бизнес-ценность и прибыль.
8. Навык навигации в трендах (signal vs. noise): умение отличать реальные возможности от хайпа и задавать фундаментальные вопросы ("Зачем?") дает конкурентное преимущество.
9. Ответственность в AI эволюционирует: фокус смещается с глобальных социальных проблем на минимизацию репутационных и бизнес-рисков, а также на постоянное обучение на ошибках.
10. Ответственный Vibecoding: генерация кода — это инструмент, но нужно понимать его долгосрочную стоимость (технический долг), строить с ясными целями и избегать спагетти-кода.
11. Бифуркация в AI: индустрия разделяется на большие модели (в облаке) и малые, локальные модели (для приватности и специфических задач). Развитие навыков для работы с малыми моделями — перспективное направление.
12. Интеграция AI на устройствах: благодаря новым чипам (например, с поддержкой SME), AI выходит из облаков, обеспечивая приватность, низкую задержку и работу офлайн.
13. Важно быстро осваивать AI-кодинговые инструменты (LLMs, RAC, Voice AI) и оставаться на их фронте, чтобы не отставать и повышать продуктивность.