Костя 8Бит | Fullstack AI

ИИ НИКОГО НЕ ЗАМЕНИЛ 🤡

Читаю посты айтишников скептически относящихся к ИИ, и диву даюсь.

Типичные тезисы:

1️⃣ИИ никого не заменил!!
Сегодня бывший создатель твиттера Джек Дорси уволил почти половину сотрудников за счет «внедрения новых подходов к работе с помощью интеллекта».
С помощью какого не сложно догадаться.

Это не значит, что «ИИ уволил людей».
Значит, что:
- ⚙️автоматизация снижает потребность в прежнем объеме ручной работы
- 🚀один человек с AI-инструментами делает работу нескольких
- 🛠компании пересматривают структуру команд

2️⃣ИИ генерирует говно код
Есть отличие от обычного программиста ? 🤣🤣
Это как сказать

экскаватор плохо копает, лопата лучше!

Можно научиться управлять экскаватором и ямы будут копаться быстрее.

🧠Без архитектурного мышления и правильного использования инструментов будет мусор.

3️⃣3️⃣🖤ИИ просто хайп как крипта и блокчейн
Технологии блокчейна используются по сей день и говорить о конце «хайпа» не приходится. Иначе как покупают 🏠недвижку в 🇦🇪Дубае, как в условиях санкций получать оплату за 🛢нефть и отправлять денежки в Китай🇨🇳.
Технологии есть и будут использоваться, просто они перестали быть золотой лихорадкой.


Все мое окружение успешно пользуется ии инструментами, многие ускорили свою работу в 2-3-4 раза.

Глупо отрицать влияние ИИ уже сейчас. Используют все: от крупнейшего банка в РФ до крупнейшего маркетплейса, от джунов до руководителей направлений.

Можно держаться за падающий стул как Алиса, но стул-то падает,идиоты, хватит держаться за него.

Cursor съел миллиард токенов

🍁В октябре 2025 курсор наложил лимиты на использование мощных моделей и я стал сильнее обращать внимание на контекст, токены и как с этим всем работать. Теперь подписка за 💰20$ уже не покрывала моих потребностей. В прошлом посте писал о том что такое токены. Сегодня расскажу как следить за тем чтобы они не тратились моментально.

1. Одна фича = одно контекстное окно
У меня сейчас задача с слоем выдачи ролей. Значит я скормлю все требования этой задачи агенту/агентам и буду работать только в рамках нее.
Если работать в том же окне вместе с другими задачами:
🤯Во-первых, контекст начнет смешиваться.
Во-вторых, предыдущие запросы и все что они тянут за собой тоже будут учитываться и сжирать больше драгоценных токенов.

🪟После задачи со слоем выдачи ролей я открою новое контекстное окно, чтобы не тратить лишние токены.

2. Максимальная конкретизация
Перед началом задачи я говорю сделать ресерч по определенному модулю (указываю заранее нужные файлы и модули, а не весь проект). Дальше если например нужно пофиксить что-то указываю конкретную строку либо файл.

Если у вас открыт файл на 2000–5000 строк, то каждый запрос становится дорогим.

Очень плохо делать так:
Открыт файл на 4000 строк
и писать вопрос:

"почему не работает useEffect?"

Норм открыть только нужный участок кода.

выделить конкретную функцию
Command + L
спросить про неё

Это уменьшает расход в 5–20 раз.

3. Работайте итерациями, а не одним огромным сообщением
Я разбиваю свои потенциальные задачи на стадии составления плана с несколькими итерациями. (Я отдельно напишу пост про все стадии, одна из стадий планирование и составление плана из нескольких итераций).

Я не пишу:

Ну вот код, БД, требования, API и UI. Сделай задачу.

Я скажу:

Сделай первую итерацию по плану: по изменению схемы БД
Сделай вторую итерацию по плану: изменения в middleware

🔥Это уменьшает сжигание токенов и увеличивает качество.

Cursor + Claude Code съели все мои токены

🍔Думаю многие замечали, что условный курсор ест токены невероятно быстро и приходится докупать новую "порцию". Разберёмся, почему так происходит.

Сначала: что вообще такое токены

🗝 Токены = не символы и не слова. Это кусочки текста, на которые модель разбивает всё, что ты пишешь.

Примерно:
- 1 токен ≈ 4 символа на английском
- 1 токен ≈ 0.75 слова
- 1000 токенов ≈ 750 слов

👀Но важно: токены считаются для всего текста, который видит модель.

Это включает:
- твой вопрос к нейронке
- сам ответ модели
- весь предыдущий контекст
- общие системные инструкции
- код

🤹То есть это не "токены на ответ". Это токены на всё "общение".

Как Cursor или Claude тратит токены

Когда ты пишешь, например:

"Расскажи как тут устроены миграции в этом файле"

Cursor на самом деле отправляет модели намного больше данных:
- твой вопрос
- весь файл (иногда несколько файлов)
- соседние файлы
- историю диалога
- системный промпт

💯В итоге вместо 10 токенов уходить 10к+.

Добавилось 2000 токенов кода, 3000 токенов истории диалога и только 10 токенов твоего текста.

⚡Почему токены заканчиваются ОЧЕНЬ быстро

📈1. История диалога растёт

Каждое новое сообщение отправляется вместе со всей предыдущей перепиской.
Диалог на 50 сообщений занимает десятки тысяч токенов.

🤖2. Cursor автоматически добавляет код

Cursor может отправлять:
- текущий файл
- связанные файлы
- импорты
- контекст проекта

Даже если ты этого не видишь.

💀3. Большие файлы = главный убийца токенов

Файл на 1000 строк = примерно 5 000–15 000 токенов.
Пара таких запросов и лимит закончился.


В итоге ты платишь токены не за сообщение.
Ты платишь токены за весь контекст, который получает модель.

И в IDE этот контекст может быть в 100–1000 раз больше твоего вопроса.

ПРОШЕЛ СОБЕС С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОНКИ

Недавно вышло видео у Ивана Ботанова и Антона Назарова, где Антон обсуждал что собесы сильно устарели и хорошо было бы спрашивать о том как ты пользуешься курсором/клодкод.

И пару дней назад знакомый рассказывает как он проводит собеседование в их американский стартап.
Спрашивает про опыт и как соискатель пользуется ИИ-инструментами. В реальном времени просит показать что использует, как настраивает под себя и как пишет промпты.

Стартап серьезный и сотрудничает с крупными компаниями Bloomberg и JPMorgan. А сама позиция Фуллстек Инженер/ИИ-инженер.

В ближайшие года это дойдет и до нас. Зачем в тысячный раз писать бинарный поиск на лайфкодинге, если в реальной работе 70-80% времени код генерирует нейронка, а ты лишь немного правишь?

Понятно что такой процесс будет стопориться разными сторонами. Теперь придется думать, работать и менять найм, но это неизбежно.

Я сам не понимаю как в эпоху развития AI можно давать задачи с литкода обычному миддл разработчику? Один из моих учеников и близко не знает про SOLID или как решать leetcode задачи, но при этом спокойно закрывает в крупном бигтехе.

Со временем поменяется найм и мы можем к нему заранее подготовиться.

Сеньор-студент с 300к ЗП

Год назад мне удалось посотрудничать с разработчиком. Мы проработали резюме, самопрезентацию и отдельные вопросы по собеседованиям.

Спустя год списались и спросил как у него оказалось что он уже сеньор и лутает 300к и при это еще обучается в университете. Стать сеньором в 22 я считаю это очень крутой результат и я решил сделать с ним мини-интервью.

1. Мы не общались почти год. Как изменилась твоя жизнь за этот период?

Жизнь сильно поменялась только в самом начале, когда устроился на новое место работы.

Первые 3 месяца пытался влиться в проект, так как у компании новая для меня сфера бизнеса, а именно кибербезопасноть. Много времени понадобилось для изучения непосредственно проекта, поэтому работал по 10 часов.

После окончания испытательного, время работы снизилось до 4-6 часов. Так же помогал другим ребятам, кто пришёл позже меня.

2. Ты очень быстро вырос в карьерном плане(позиция, деньги). Как думаешь что помогло так быстро расти?

Мне кажется, самое главное для профессионального роста — это эффективная коммуникация.

Выполнять задачи может каждый, но по-настоящему вникнуть в суть и продумать, как решение будет реализовано на всех уровнях проекта, — это уже совсем другой уровень. Особенно важно выстраивать чёткое взаимодействие с тестировщиками, бэкенд-разработчиками и аналитиками: только так можно избежать недопонимания, сократить количество "переделок" и создавать качественный продукт.

Кроме того, на ежедневных встречах всегда стоит предлагать свои решения и подкреплять их фактами.

Если в рамках проекта требуется ставить задачи другим разработчикам — например, junior-специалистам, как в моём случае, — крайне важно описывать их максимально подробно и уже в самом описании задавать чёткое направление к решению.

3. Как тебе удается совмещать университет и работу?

С Божьей помощью

4. Что посоветуешь начинающим?

Не верьте в ТАЛАНТ!
На самом деле почти во всех сферах решающее значение имеет эффективное время, потраченное на обучение. Чем больше вы учитесь, тем больше знаете — и со временем постепенно получаете преимущество над остальными.

Уделяйте достаточно внимания soft скиллам! От них зависит, как вас будут воспринимать другие разработчики, руководство, тестировщики, аналитики и т.д.

И самое главное — не бойтесь собеседований! Первые 3–6 собеседований у меня лично прошли настолько ужасно, что если бы записи об этом попали в сеть, я был бы готов заплатить, лишь бы их удалили)))))

--------------------------

Если у вас есть вопросы трудоустройству, резюме, собеседованиям, продажи себя на интервью можете написать обсудить свой кейс это БЕСПЛАТНО

@kostya_xxxx

Если хотите посотрудничать и получить продающее резюме и понимать как продавать себя на 300к, также можете написать мне. Вы получите:
продающее резюме + самопрезентация + продажа себя на интервью + обход фильтров на ХХ + советы по Linkedin

Джуны проиграли ИИ

Наткнулся на такую статью про исследование от группы экономистов стенфорда.

Что показало исследование
- После массового появления генеративного ИИ (конец 2022 года) уровень увольнений среди молодых разработчиков резко вырос, тогда как у опытных нет
- Этот эффект сохраняется даже если исключить факторы вроде финансовых проблем компаний или изменений в индустрии
- Компании чаще сокращают позиции, а не снижают зарплаты тем, кто остался

Два сценария использования ИИ
1. AI-augmentation (усиление)
ИИ помогает разработчику работать быстрее (подсказки, дебаг) = рабочие места сохраняются.
2. AI-replacement (замена) — ИИ выполняет целые типовые задачи (простые функции, небольшие приложения) = исчезают джун позиции.

🚀 Самый быстрый способ изучить проект Frontend + Backend с помощью ИИ

Представьте ситуацию
💁‍♂️ Вы пришли на новый проект.

Fullstack-репозиторий:
- Backend: Node.js + NestJS
- Frontend: React + Vite
- База: PostgreSQL
Архитектура: monorepo

Нужно:
- быстро понять архитектуру;
- начать закрывать баги и добавлять фичи;
- не тратить недели на «чтение всего подряд».

Самое сложное для изучения

📌 непонятные зависимости между backend и frontend;
📌 сложная структура модулей NestJS;
📌 непонятно, где проходит data flow;

ИИ может сократить этот этап в разы.

Инструменты
- Cursor
- Planning workflow (Plan → Apply)
- Web search

Чек-лист быстрого погружения

1️⃣ Индексируем проект в Cursor

Открываем репозиторий в Cursor и даём задачу:

«Проиндексируй весь репозиторий. Не меняй код.
Определи: backend, frontend, shared-модули, точки интеграции между ними.»

Это позволяет Cursor начать отвечать в контексте всего проекта, а не отдельных файлов.

2️⃣ Explore исследуем архитектуру

Сообщение Cursor:

«Прочитай backend/** и frontend/**.
Составь карту архитектуры:
– основные модули NestJS
– ключевые API endpoints
– какие frontend-модули используют какие backend endpoints
– точки входа приложения»

Важно:
Попросите вывести результат в виде структуры, а не текста-простыни.

3️⃣ Сравнение с вашим прошлым опытом

Следующий запрос:

«Сравни архитектуру проекта с классическим Express + React SPA.
Покажи ключевые отличия: модули NestJS, dependency injection, сервисы, контроллеры, слой API.»

Это резко ускоряет онбординг. Мозг быстрее понимает новую систему через знакомые концепты.

4️⃣Plan план погружения

В Plan-режиме просим:

«Составь план моего онбординга в проект на 2–3 дня:
– какие модули изучить сначала
– какие запросы прогнать локально
– какие бизнес-флоу проследить end-to-end
– где чаще всего происходят изменения»

Получаем конкретный маршрут

5️⃣ Code работа над задачами

Когда приходит первая задача, используем Cursor так:

«Вот задача: <описание>.
Покажи цепочку файлов, которые участвуют в этом флоу:
endpoint → service → repository → frontend вызов.»

Cursor находит всю цепочку изменений и после этого:

«Предложи план изменений без правок кода.»

И только затем Apply.

Миллионы программистов могут остаться без работы

Увидел такой пост в одном телеграмм канале: размышления по поводу замены айтишников ИИ.

Мы сейчас находимся в таком времени, когда мир быстро меняется, а IT-бизнес и тем более разработка — еще стремительнее.
Да, ИИ автоматизировал огромное количество труда и упростил многим жизнь. И кажется что теперь то погромисты больше не нужны никому!

Но, как и в любой промышленной революции, некоторые профессии исчезают, а некоторые трансформируются. Новое время требует новых вызовов. Теперь нужно больше инженеров инфраструктуры для контроля результата нейронок и специалистов для проектирования сложных систем.

Через 2-3 года вас уже на работу не возьмут если вы не знаете как пользоваться Сloude code и ИИ-агентами. Надо будет уметь адаптироваться, а не писать 15 лет подряд на джаве и думать что либо пан, либо пропал.

Поэтому главный навык будущего = способность быстро адаптироваться и работать вместе с ИИ.

Миллионы программистов потеряют работу, только если не будут адаптироваться.

Change by Design or by Disaster?

Что думаете на этот счет?

Как строить архитектуру. Часть Backend

В прошлом посте говорил про выбор стека на фронтенде, сегодня поговорим про бек.

1️⃣Требования
Самый важный пункт. И на бекенде этот пункт куда важнее. От требований зависит много чего:
- безопасность
- масштабируемость
- отказоустойчивость
- бизнес-логика

Тут не надо жалеть время на проектирование, лучше заранее выявить все необходимые требования.

2️⃣Тип продукта
Опять же все от требований.
Если будет Highload значит смотрим в сторону Go, Java.
Работа с большим количеством данных и нужен будет ML? Python
Стандартные CRUD? Node.js, Python и тд

Важно помнить: не существует «лучшего» языка, есть язык под конкретные задачи.

3️⃣Архитектура
Смотрим у нас будет монолит или микросервисная архитектура.

В большинстве случаев начинать стоит с модульного монолита, а не с микросервисов.

4️⃣Язык и модули
Если команда уверенно работает на конкретной технологии выгоднее взять эти технологии для быстрого старта.

Дальше после выбора языка начать выбирать нужные модули и выстраивать архитектуру.

Костя 8Бит | Fullstack AI pinned Deleted message

Что такое AI-агент и как он помогает в разработке

🤖🤖AI-агент — это фактически Бот который самостоятельно выполняет задачи, а не просто отвечает на вопросы. И при этом использует LLM модель и владеет контекстом кода.

AI-агент в разработке:
- генерируют и правят код по требованиям
- анализируют репозитории и предлагают рефакторинг
- могут запускать пайплайны, работать с API и базами.

🚀Они ускоряют рутинные задачи в 2-5 раз и позволяют быстрее прототипировать идеи.

⚡️В ближайшие годы нужно будет учиться управлять сложным воркфлоу таких агентов, а не просто писать промпты.

Шпаргалка про которую говорил в видео 🤓

Почему ты никогда не внедришь чистую архитектуру на фронтенде

👍Причина проста: Фронтенд сам по себе один большой презентационный слой. Он есть часть слоистой архитектуры. Поэтому и не представляет из себя обособленное целое и не применим для такого типа архитектуры.

🏡 Современные фронтенд-фреймворки изначально построены вокруг UI как центра системы, а не вокруг бизнес-ядра, как это предполагает классическая чистая архитектура.

🏠В классическом подходе бизнес-логика должна быть полностью независима от фреймворков. Но по факту любое действие пользователя проходит через механизмы конкретного фреймворка: lifecycle компонентов, hooks, state-менеджеры, роутеры, формы, реактивные системы.

Вместо этого появляются другие подходы == Feature-based архитектура, модульная. Они не пытаются полностью убрать влияние фреймворка. Они контролируют степень связанности и ограничивают места, где UI может влиять на бизнес-логику.

Если хочешь глубоко разобраться, как строить масштабируемую фронтенд-архитектуру (FSD, слои, границы, декомпозиция фич, реальные кейсы из продакшена) - я создал интенсив по архитектуре.


Смотри
👉Посмотреть бесплатный урок по архитектуре

👉 Узнать детальнее в лс

Получить доступ (Оплата РФ)

Получить доступ (Оплата не из РФ)

Redux умер? Не используй его пока не посмотришь это видео

В новом видео рассмотрим все основные стейт менеджеры, которые сейчас используются в проектах

🧩 Чистая архитектура (Clean Architecture) — это подход к проектированию приложений.

Главная идея проста:
бизнес-логика должна быть независима от фреймворков, баз данных, UI и внешних сервисов.
То есть если завтра вы поменяете React на другой фронт, PostgreSQL на MongoDB или REST на GraphQL ядро приложения не должно ломаться.

1️⃣Зависимости направлены внутрь
Внешние слои (UI, API, DB) могут зависеть от внутренних, но не наоборот.
Бизнес-логика не знает, какая база используется или какой фреймворк стоит сверху.

2️⃣Бизнес-логика — в центре
Самое важное = правила домена:
- расчёты
- сценарии использования
- бизнес-процессы
Они должны быть максимально чистыми и независимыми.

3️⃣ Инфраструктура лишь детали
Базы данных, HTTP, очереди, UI это всего лишь способы доставки данных, а не ядро системы.

🧠 Как это выглядит слоями
Обычно архитектура делится на несколько уровней:

Entities — бизнес-сущности и правила
Use Cases — сценарии использования (application logic)
Interface Adapters — контроллеры, presenters, gateways
Frameworks & Drivers — UI, базы данных, внешние сервисы

Если архитектура чистая:
✅ проще тестировать
✅ легче менять технологии
✅ код становится понятнее

На бекенде эти принципы спокойно применимы, но на фронтеде довести до такого вида не получается. Как думаете почему ?

Почему React всех победил ⚛️

В 2017 я уже работал верстальщиком, писал приложения на Javascript и узнал про React, Vue, Angular.

И что учить было не так очевидно. Потрогал vue, потрогал angular,но в итоге выбрал react. И не прогадал. Почему в итоге реакт победил всех? 🤔

В 2013 вышел Angular == полноценный фреймворк.
С роутингом, реактивностью, полноценной архитектурой. Мощный фреймворк.
Казалось бы, круто, но все перешли на React. Почему?

Суть в том, что React — не фреймворк, а библиотека.
Он стал базовой абстракцией, вокруг которой построили экосистему. Можно было подключить такой модуль валидации или другой не важно. Все вокруг легко настраивалось.

Вокруг него выросла огромная экосистема 🚀
• Next.js
• React Native
• тысячи библиотек
• решения под любой кейс

Также не стоит забывать про прорывные концепции:
• Virtual DOM
• Компонентный подход
• Однонаправленный поток данных
• Hooks переход от ООП к функциональному мышлению

Hooks сделали большой шаг в сторону ФП
👉 компонент = чистая функция
👉 состояние и эффекты — тоже функции
👉 никакого this, наследования и иерархий

После этого все другие подхватили 🌍
• Vue перешёл к Composition API
• Angular начал активно двигаться в сторону сигналов и реактивности
• функциональные паттерны стали нормой даже вне React