TGViewer
tl;dr data tl;dr data @tldr_data · 153 subscribers
Post #64 80
Краткий обзор на интервью DHH

Удивительно, в это раз про микросервисы не вспомнили и даже переобулись с темой AI.

Вот вообщем короткая выжимка из интервью.

Всего шесть месяцев назад David Heinemeier Hansson (создатель Ruby on Rails и Omarchy) в подкасте Lex Fridman говорил, что не использует AI-инструменты для написания кода — они были недостаточно хороши. Сейчас он работает иначе: agent-first.

Автор подкаста расспросил за ситуацию про то, как изменился его процесс разработки и что он думает о профессии. В этом плане он последователен: тот же фокус на коде как ремесле, на аккуратности и внимании к деталям.

Первое, что бросается в глаза — его отношение к AI почти не поменялось. Поменялись сами инструменты. Полгода назад автодополнение уровня tab completion только мешало: оно сбивает темп и даёт слишком слабые подсказки. Переход к агентным моделям изменил ситуацию. В связке с более сильными моделями, вроде Opus 4.5, результат стал другим: агент генерирует код, который можно принимать без существенных правок. Это уже не подсказки, а полноценные изменения в кодовой базе.

Второй момент — его взгляд на красоту кода.
Для него это не эстетика ради эстетики.
Он формулирует это жёстко: если что-то выглядит правильно, скорее всего, оно и работает правильно. Здесь он ссылается на Steve Jobs — идея о том, что даже внутренняя часть системы должна быть аккуратно сделана.

Люди, которые внимательно разводят платы, как правило, так же внимательно проектируют интерфейсы. Это один и тот же навык, просто в разных слоях.

И, наконец, его текущий workflow. Он работает в tmux с несколькими сплитами. В одном — быстрая модель (обычно Gemini 2.5), которая даёт быстрые итерации. В другом — более медленная, но сильная (Opus), куда уходят сложные задачи. По центру — Neovim, где он просматривает изменения через Lazygit.

Это не выглядит как AI пишет код вместо разработчика. Скорее как система из инструментов с разной латентностью и качеством, между которыми он маршрутизирует задачи.

В итоге меняется не столько роль разработчика, сколько форма работы. Меньше ручного набора, больше проверки, сборки и принятия решений.

Про настройку и кастомизацию терминала будет следующий пост.

@tldr_data
  • 👍 1
More from @tldr_data
  1. Sep 18, 2026SLayer Спросите агента о выручке дважды — и он дважды напишет два никак не связанных между…
  2. Sep 13, 2026OpenAI запустила Data agent в ChatGPT Work — агента для работы с корпоративными данными. О…
  3. Sep 12, 2026LLMSQLQueryOperator В Airflow появился новый декоратор task.llm_sql, который генерирует SQ…
  4. Sep 11, 2026walshadow walshadow реплицирует данные из PostgreSQL в ClickHouse из физического WAL, вклю…
  5. Sep 9, 2026HydraDB - fast graph database on object storage HydraDB превращает графовую базу данных в…
  6. Sep 8, 2026Make analytics context usable by agents ktx — open-source context layer for data agents, к…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →