Владилен: IT в эпоху AI

В последнее время я много пишу код вместе с AI, в том числе для реальных бизнесовых проектов. И шишек уже успел набить прилично. Главный вывод пока такой: отдельный кусок кода AI пишет вполне неплохо. Сложности начинаются уровнем выше, там, где появляется фундамент проекта. Как описана архитектура, чем модель кормят в качестве контекста, какие заданы правила, пайплайны и проверки, как устроен code review. Короче, весь тот самый harness вокруг разработки. Что заложили на старте, на том проект дальше и поедет. Плохой фундамент поначалу легко не заметить. Первые несколько дней всё выглядит почти магически. А потом проходит несколько итераций, и проект незаметно превращается в штуку, которую страшно трогать. Я в эту ловушку попадал не раз. Со временем собрал для себя набор подходов и технологий, которые позволяют сохранить скорость AI-разработки и не наблюдать, как всё расползается по швам. Поэтому мне стало любопытно, как ту же задачу решают внутри VK. Сейчас у них идёт большая технологическая перестройка: общая облачная инфраструктура, платформа данных, единые инженерные стандарты. Меня особенно зацепил их подход к AI. Там не ограничились идеей выдать всем ассистента для написания кода. Сначала команды описывают архитектуру, ограничения продукта и процессы. Потом проверяют AI на конкретных участках разработки: оценка задач, написание кода, code review. Если практика работает, её масштабируют дальше. По-моему, это и есть следующий виток AI-трансформации разработки. AI постепенно перебирается из отдельного окошка рядом с IDE во весь инженерный процесс. При этом готового рецепта пока нет. Каждая команда, да и каждая крупная компания, собирает свою схему. И именно поэтому такие разборы мне интересны. Они дают насмотренность: чем больше видишь живых инженерных систем, тем легче понять, что стоит забрать к себе. На эту тему вышел подкаст с СТО VK Сергеем Ляджиным. Поговорили о технологической трансформации компании, инженерной культуре и о том, как они встраивают AI в разработку. Если пишете код с AI или выстраиваете инженерные процессы, думаю, будет полезно посмотреть. → https://vkvideo.ru/video-226803614_456239175

We are cooked... В прямом смысле этого слова. Подключил ВкусВилл MCP. Дальше попросил Claude составить мне рецепт стейков и... заказать все необходимое. Получил ссылку на оплату в нужном мне магазине. Это невероятно круто, что технологии начали интегрироваться с обычными пользовательскими сервисами! Попробовать тут: https://mcp.vkusvill.ru/mcp

Есть такой редактор Orca. Даже не IDE, а ADE Мне его ребята в клубе «Незаменимых» какое-то время дико нахваливали. Причём ребята опытные, разработчики, мнению которых я доверяю. У меня первая реакция была примерно: ну зачем мне ещё один инструмент? У меня есть Codex, Claude Code, всё прекрасно работает. Куда ещё? Но подумав, решил затестить. И, теперь понял, почему они его так хвалили. Главный фишка Orca для меня в том, что я наконец-то смог собрать всех своих рабочих агентов в одном месте. Потому что я постоянно подбираю конкретную модель под конкретную задачу. Что-то делаю через Claude Code, что-то через Codex. Иногда гоняю локально Qwen, Gemma или DeepSeek. Недавно вот тестировал Ox Alpha через OpenCode. И раньше под всё это у меня было миллион разных мест. Здесь Codex. Там Claude Code. Для локалок ещё что-то. Для очередного эксперимента открываем четвёртый инструмент. В Orca я просто собрал всё это в одну нормальную диспетчерскую и могу одновременно менеджерить разные проекты, задачи и агентов. Каждую задачу можно запускать в отдельном git worktree, то есть агенты работают изолированно. Есть сплиты терминала, встроенный Chromium с Design Mode, можно прямо на diff оставлять комментарии агенту, GitHub и Linear внутри, SSH-worktrees для удалённых машин, поиск по проекту, drag&drop файлов агентам, отдельный CLI. Даже usage Claude и Codex можно отслеживать и между аккаунтами переключаться. Плюс есть мобильное приложение. Это одна из удобнейших фичей. Мы плавно приходим к тому, что среда разработки превращается в такую диспетчерскую для агентов. Есть разные модели, задачи, проекты, а ты уже сверху всем этим управляешь, смотришь результаты, ревьюишь и решаешь, кого куда отправить. Если вы много пишете код с нейронками, а особенно если уже используете несколько моделей под разные задачи, очень советую Orca хотя бы потыкать. https://www.onorca.dev/ Если тут накидаете достаточно реакций, сниму отдельный туториал на YouTube и покажу уже свой workflow: что под какие задачи использую и как всё это оркестрирую.

В прошлом году был на Avito.Tech.Conf и вышел оттуда максимально заряженным Чем больше всё уходит в онлайн, тем сильнее вижу ценность в хороших офлайн-конференциях. Доклады - это еще и повод собрать в одном месте людей, которые реально варятся в индустрии: мидлов+, сеньоров, лидов, архитекторов, CTO. В общем, тех, кто каждый день решает примерно те же проблемы, что и ты. За один день начинаешь лучше чувствовать рынок. Живые разговоры быстро показывают, над чем люди работают, где буксуют, что у них взлетело и куда вообще всё едет. Сейчас это особенно полезно: AI меняет разработку и сами процессы внутри компаний. Все на ходу пытаются встроить агентов, автоматизацию и новые инструменты в работу команд. Готовой схемы, кажется, пока нет. Поэтому и интересно смотреть на сильные команды: что уже попробовали, где нащупали рабочий подход. 26 сентября Avito снова проводит Avito.Tech.Conf в Москве. Я знаю довольно много ребят из Avito Tech, и инженерная культура там правда мощная. Если вы уже на уровне middle+/senior/lead и хотите посмотреть, чем сейчас живёт большая IT-компания в плане архитектуры и процессов, я бы обратил внимание. В программе AI, управление ресурсами, люди и кризисы, рост лидов. Ещё будут воркшопы и мастермайнды. Формат тоже не сводится к конвейеру "доклад – кофе – доклад". Будет гараж с настоящей машиной (чтобы «починить» управленческие навыки), редкие лоты с Авито, бильярд,  “покер” для разбора реальных управленческих дилемм, лаунджи и ещё несколько зон для общения. Короче, идти я бы советовал в первую очередь ради людей. Чтобы оказаться среди сильных специалистов, поговорить и познакомиться. В прошлом году меня больше всего зарядило именно это. Регистрация на офлайн уже открыта 👈

Новая неизвестная модель, побившая все бенчмарки На OpenRouter появилась Ox Alpha – абсолютно неизвестная модель, которая уже успела показать очень сильные результаты в программировани и агентских задачах. Контекст до 1 млн токенов – текст, картинки и видео — и при этом сейчас модель можно использовать бесплатно. Забавно то, что пока вообще неизвестно, что это за модель. Сначала все думали на китайцев и новую GLM от Z.ai, сейчас появилась версия, что это может быть ещё не выпущенная Microsoft MAI. Но подтверждений нет. Рассказываю, потому что её уже можно подключать через OpenRouter / OpenCode / CommandCode совершенно бесплатно.

ox-alpha-free

То есть если качество сохранится, Ox Alpha может стать очень неплохим способом гонять агентов и длинные coding-задачи почти без затрат на токены. Я протестил модель в OpenCode и результаты действительно впечатляющие. Моделька хорошо и бодро пишет код! Сайт прикладываю, там найдете бенчи: https://oxalpha.com/

Хочу провести эксперимент Признаюсь честно, что обожаю этот телеграм канал но… мне в нем немного тесно. Вы здесь — потому что любите технологии, айти, аи. Влияние технологий на карьеры, гайды, технические новости. Я тоже это все сильно люблю, но это лишь часть жизни, а не вся. Не хочу на этом ресурсе сильно уходить в сторону от основной тематики и хочу делать наоборот ее более концентрированной. При этом желание делиться контентом без ограничений, цензуры, формата, прогревов, продаж и всего делового — есть. Для этого я буду вести отдельный «лайв» телеграм канал и посмотрим куда это приведет. Заходите туда если: — не ждете пользы — не имеете ожиданий — хотите рофлить, общаться, ставить клоунов — получать часть того, чем живу: спам и рандомные мысли, полезные материалы и ресурсы А этот канал остается без изменений 🫡 Посмотри куда все это приведет: https://t.me/minin_live

Я ничего не слышал про термин куколдинг, но код руками год уже не пишу Толкьо вместо Claude — GPT. Он реально хорош

"2012: Остановите ChatGPT!" В сети вирусится твит с призывом остановить чат. Есть только один нюанс:

твит написан 5 октября 2012 года

Для понимания: – OpenAI не существовала до 2015 года – Проект ChatGPT не существовал до 2018 года – ChatGPT не выпускали публично до ноября 2022 года Остается лишь вопрос, что конкретно тогда имел ввиду автор. Тогда ничего не было названо "chat gpt"... https://x.com/Meytrullers17/status/254231749758943233

Цукерберг наносит ответный удар Марк Цукерберг выпустил манифест Будущее для всех (thefutureisforeveryone). Он филосовствует на тему:

Кто получит доступ к суперинтеллекту и что мы с ним будем делать?

Недавно я писал, что вокруг будущего ИИ идёт борьба за власть, где основные конкуренты Маск, Альтман, Амодей. А теперь и Цукерберг вливается, но с другой стороны. Основная битва сейчас идет за супер интеллект, вычисления и топ модели. Марк в манифесте пытается переопределить критерий победы. Он хочет строить персонализированный супер ИИ для каждого – доступный, встроенный в привычные приложения. А часть моделей – с открытыми весами и локальным запуском. Их план такой: учить мощные модели в дата центрах, а потом их дистиллировать в компактные модели для людей. Как доказательство, они дропнули неплохую модульку Muse Glimmer на 30В, которую можно запустить на довольно скромном железе. Как я понял ситуация выглядит так: OpenAI, xAI, Anthropic пытаются построить мощный мозг, а Meta* хочет стать нервной системой, в которой ИИ будет распространяться через их массовые системы, в тч очках виртуальной реальности. То есть тему с мета вселенными они пока не умертвили. Ещё он пишет про то, что главный вклад ИИ станет не автоматизация, а ускорение исследований. Тут тоже все логично, ибо согласно БОЛЬШОМУ ПЛАНУ автоматизация – первый этап. Сначала ИИ автоматизирует код (не путать с IT). Затем разработку самого ИИ. Потом – более мощные модели. Марк так же не забыл про проблему власти. Приводит пример с ASI юристом или исследователем. Такой если есть у одной компании, то она получает жесткую асимметрию перед другими. Чтоб решить проблему – надо всем давать доступ к моделькам, чтоб все честно было. Такая форма баланса сил. Правда, здесь удобно совпали философия и бизнес-интерес Meta*. Компания потеряла цикл гонки в ИИшке, а китайские лаборатории заняли значительную часть открытого рынка. Открытые веса, локальный запуск и массовая дистрибуция – рациональная стратегия в такой ситуации. Короче, в интересное время мы живем. ИИшка от чат ботиков с текстом стала больше походить на игру престолов Это борьба за власть: кому будет принадлежать интеллект, чьи ценности будут в него встроены. Станет ли ИИ закрытым оружием нескольких компаний или усилителем для каждого.

* Meta – признана экстремистской организацией и запрещена в РФ

Зацените как сделал манифест Сейчас с нейронками довольно просто делать себе сайты, которые раньше вообще были не доступны. Решил сделать демку для клуба сделав на сайте красивый манифест. Обязательно заходите и слушайте с музыкой для атмосферы: https://irreplaceable-ai.ru/manifesto Очень кайфово и эффектно сейчас такие сайты делать и кастомизировать под свои задачи! Кстати, в клуб выложил 40+ подобных премиальных шаблонов, которые можно забрать к себе и делать свои собственные проекты

ИИ пишет код. Почему багов стало больше? | Роман Сакутин (18+) Позвал в подкаст Романа Сакутина — 15 лет в IT, основатель школы по геймдеву, автор образа «Богатого айтишника» и один из самых громких скептиков ИИ-хайпа в русском IT-инфополе. Но разговор пошёл не туда, куда я планировал. Оказалось, Рома не скептик, а практик, который во всю использует ИИ. Как в разработке, так и в своем деле. Внутри подкаста жёсткий спор про то, работают ли агентные спецификации или это шаманизм, почему нейронка отлично пишет CSS, существует ли нейрослоп (спойлер: Рома считает, что нет), и что на самом деле продаёт онлайн-образование в 2026 году, когда есть ChatGPT. Плюс мы завели инфоцыганометр – карточки «ПРОГРЕВ» и «ФАКТ». Каждый мог поймать другого на прогреве и обязан был аргументировать за 30 секунд. Поймали друг друга четырежды. Приятного просмотра в этом смешном, но при этом серьезном подкасте: https://www.youtube.com/watch?v=PRc9bsrw3cQ

⚠️ Осторожно: много мата и чёрного юмора. 18+

Наконец посмотрел подкаст с автором статьи AI 2027 Дэниел Кокотайло работал в OpenAI и занимался прогнозированием развития ИИ. Позже написал свой точный доклад. А на минуточку, именно эта статья заставила меня серьезно относиться к ИИ. Она вышла года полтора назад и прогнозы там супер точные. Вот даже видос снимал по нему. Пару мыслей, которые для себя зафиксировал после каста и делюсь с вами: Когда вышел публичный GPT, айтишники были вне опасности. Интересно было наблюдать за технологией, которая генерит текст. А ПОТОМ КАК ЗАВЕРТЕЛОСЬ. И программирование стало передовой областью для автоматизации. Причина простая: компании хотят быстрее создать универсальный ИИ, а значит нужно ускорить разработку ПО. Стратегия ИИ-компаний выглядит так:

автоматизировать программирования (кодинга, не путать со всем IT) – автоматизация ИИ исследований – ускорение выхода более мощных моделей – создание ИИ, который создает еще более мощный ИИ

То есть ИИ компании: Anthropic, OpenAI, xAI, Google не пытаются сразу все автоматизировать, а начинают именно с себя. А вот потом планы у них на другие ниши, например, экономику. Но мы уже знаем, что там и военная сфера и политика тоже включена. Для человеков у руля (Илон, Дарио, Сэм) это гонка даже не за деньгами, а за влиянием. Они думают примерно одинаково:

Если остановлюсь я, продолжит конкурент. А если он доберётся до сверхинтеллекта первым, вся власть окажется у него

Так рассуждают компании, ровно как и государства. В результате мы имеем очень опасную гонку, где страх перед катастрофой связанной с ИИ меньше, чем страх проиграть конкуренту. А что за катастрофа с ИИ спросите вы? Если просто, то классическое ПО мы пишем сами. Где видим трэйс функций и четко можем понимать логику работы программы. При необходимости корректировать ее. Понимаем почему получился тот или иной результат. НО С ИИ ВСЕ ИНАЧЕ) Логика принятия решений происходит в нейросети. Сейчас это десятки триллионов параметров. Если просто: это черный ящик. Мы не знаем о чем она думает и как принимает решение. То есть мы невероятно быстро усиливаем систему, внутреннюю логику которой пока не умеем полностью контролировать. Звучит как идеальный сценарий апокалипсиса. Ведь когда будет сверх ИИ, то для него уже готовы физические тела в виде роботов. При этом уже по сути очевидно, что любой интеллектуальный труд может быть заменен. Тогда в чем роль человека? Маск говорит про изобилие и, условно, базовый доход для всех. Ведь добавочную стоимость будут пилить машины. Но как будто звучит слишком утопично. Тот же капитализм продается как свобода и равенство для всех, хотя по факту увеличивает разрыв между бедными и богатыми. А искусственный интеллект может начать с огромной скоростью увеличивать разрыв между теми, кто научился им пользоваться, и теми, кто остался сторонним наблюдателем. Один человек с ИИ сможет выполнять работу небольшой команды. А человек, который несколько лет игнорировал технологию, в какой-то момент обнаружит, что отстал уже не на несколько инструментов. Он отстал в самой скорости работы и обучения. И это, конечно же не промпты вписывать. ИИ как и любой навык требует времени, практики и внимания. Я верю в то, что роль человека в виде контролирующего органа останется и полной замены при любом раскладе не будет. Но количество вакантных мест существенно сократится. Кстати, у Дэниела есть ещё один доклад – AI 2040. Там тоже много интересного. Думаю, отдельно запишу об этом видео. https://www.youtube.com/watch?v=_g4l7YkDQwA&t=65s

ё

Меня тут в походе догнал флешмоб от Авито на тему "AI First, но не AI Only: что я бы не хотел отдавать ИИ". Принимайте участие у себя на страничках по хештегу #авитоaifirst или тут в комментариях.

Богатый и честный подкаст На этой неделе планирую выпустить материал. Пока смотрел черновик, понял, что довольно жестко и при этом прямолинейно разобрали многие вопросы, витающие в инфополе. Будет круто, хочу уже поделиться как оформим)

Экспериментальная стадия AI-native-разработки заканчивается Яндекс запускает программу 75/75/75: что эти числа означают — три четверти разработчиков регулярно применяют ИИ, при этом, кодовые агенты участвуют в написании 75% пулл-реквестов, и внутри каждого такого PR — не менее 75% сгенерированного кода Можно спорить о конкретных показателях: цифры ради цифр легко превращаются в корпоративную отчётность. Но я вижу здесь другое. 75/75/75 — это публичный сигнал всему рынку: одна из крупнейших технологических компаний уже не экспериментирует с ИИ, а перестраивает под него сам процесс разработки. И результаты хорошо показывают, зачем это делается: подход уже применяют в разных командах, а вскоре его планирует масштабировать на всю компанию. В Яндекс Еде с помощью ИИ написали код для ИИ-хостес и более чем вдвое ускорили разработку продукта. А в Лавке один сотрудник за три недели собрал прототип кабинета для франчайзи. В отдельных спринтах скорость разработки выросла в 3,3 раза. Кейс Лавки мне особенно близок. Я сам с помощью ИИ создаю продукты, внутренние сервисы, маркетинг, аналитику, планирование и автоматизации. В нашем клубе люди самостоятельно собирают приложения и SaaS-сервисы, для которых ещё недавно понадобилась бы отдельная команда. Ценность постепенно смещается от ручного написания каждой строчки кода к экспертизе, аналитическому мышлению, архитектуре и умению правильно управлять агентами. Именно об этом я говорю последние два года: у каждого сильного специалиста появится собственный штат виртуальных сотрудников, а сам он станет их менеджером. В компании говорят, что такая модель постепенно становится реальностью — в том числе благодаря собственным ИИ-агентам. Например, GENA самостоятельно ведёт задачи от тикета до готового кода и уже подключён более чем к тысяче проектов. Есть и «Стефания» — виртуальный сотрудник, который готовит аналитику, проверяет гипотезы, ищет информацию и помогает с ревью кода. По словам компании, этим помощником еженедельно пользуются около пяти тысяч сотрудников. При этом инструменты создаются не только для внутреннего использования. Внешним разработчикам и компаниям доступны SourceCraft и Yandex AI Studio. SourceCraft я использовал лично: это хорошая среда разработки и, что особенно важно, ещё одна полноценная альтернатива на рынке со своей экосистемой и интеграциями Яндекса. До Yandex AI Studio я пока не добрался, но планирую изучить. Главная мысль для меня простая: пока одни всё ещё время от времени задают нейросети отдельные вопросы, крупные компании уже перестраивают процессы и дают сотрудникам целые виртуальные команды. Пора учиться работать с агентами всерьёз

AI-инженерия с нуля — Полный гайд для разработчика [2026] Последние несколько лет вокруг ИИ было огромное количество разрозненной информации. Что-то действительно работало. Что-то оказывалось хайпом или вбросом. Что-то никуда не вело. Где-то всё сводилось к очередной подборке промптов и инструментов, которые через месяц уже устаревали. Но за всем этим шумом происходит гораздо более важная трансформация: у нас появился алгоритм, который умеет писать код. И это уже меняет саму логику разработки. В этом большом гайде я собрал в одну систему свои наработки за последние два года: создание AI-приложений для бизнеса, прохождение курсов, изучение материалов и спецификаций, собственную практику, общение с CTO, фаундерами, разработчиками и энтузиастами, а также бесконечные подкасты, исследования и эксперименты. Я соединил всё это в одно последовательное повествование и попытался ответить на главный вопрос:

Если искусственный интеллект уже умеет писать код, почему количество качественных продуктов и эффективность команд не выросли кратно? И что нужно изменить, чтобы это произошло?

В видео разберём: — как AI прямо сейчас трансформирует IT; — почему программистов не заменят, но фокус профессии изменится; — почему ценность смещается от ручного описания каждой функции к проектированию архитектуры и систем; — за что отвечает AI-инженер; — как устроены современные AI-приложения; — и какой новый инженерный слой необходимо построить вокруг моделей, чтобы они могли не просто генерировать код, а создавать и поддерживать реальные продукты. В общем, для вас — большой, структурированный и достаточно технический гайд по ИИ-инженерии. Без бесконечных подборок промптов. С попыткой действительно собрать в одну картину то, что сейчас происходит с разработкой. Прошу любить и жаловать: Youtube | Rutube

Так же у нас открыт набор на программу «AI Engineer: Agentic OS». За 4 недели собираем агентскую систему на TypeScript: от первого agent loop до RAG, MCP, memory, evals, observability и production-инфраструктуры

А еще это видео я снимал в прекрасной Японской локации под Питером. Оставляю ссылочку на ребят, там очень уютно: https://shinrin-glamping.ru/

Дополнительные материалы и исследования к видео Я сегодня для вас выпущу видео, где постарался 2х летний опыт работы в AI индустрии на стыке с IT взять и структурировать, чтоб разом и последовательно понять, что происходит. Помимо личного опыта контент видео строил и на дополнительных гайдах из разных ниш, которые сегодня все разложу по полочкам. Тут фиксирую список всех допов. Очень полезные материалы для понимания ниши и того, куда идет: Один из главных современных бенчмарков для кодинг агентов – SWE-bench Leaderboards Как проектировать контекстные окна – Anthropic: Effective Context Engineering for AI Agents Как правильно забирать данные из контекста – Anthropic: Contextual Retrieval Практический материал о повышении качества RAG – Google: Long Context Исследование о том, что миллионный контект под вопросом – Context Length Alone Hurts LLM Performance Despite Perfect Retrieval Построение эффективного харнеса для агентов – Anthropic: Effective Harnesses for Long-Running Agents Дизайн харнеса для автономной разработки – Anthropic: Harness Design for Long-Running Application Development Практика: как строить AI агентов – Anthropic: Building Effective AI Agents Что такое evals и зачем они для агентов – Anthropic: Demystifying Evals for AI Agents Уровни зрелости внедрения AI в разработку от Стэндфорда – Stanford SWEPR: AI Engineering Practices Benchmark Исследование 51 успешных кейсов AI-внедрения – Stanford Digital Economy Lab: The Enterprise AI Playbook Архитектура AI-агентов – OpenAI: A Practical Guide to Building Agents Документация о проверке поведения агентских систем – OpenAI: Evaluate Agent Workflows Логгирование и журналирование поведения агента – OpenAI: Trace Grading Как работает и как внедрять наблюдаемость – OpenAI: Integrations and Observability Про Agent Loops – OpenAI: Build an Agent Improvement Loop with Traces, Evals, and Codex Про безопасность и ограничения – OpenAI: Safety in Building Agents

Как офлайн влияет на ИТ-профессию? В ввиду специфики профессии, мы привыкли делать все онлайн: зумы, созвоны, переписки. Для функционирования норм, однако я и мои знакомые замечаем одну простую вещь: когда выходишь пообщаться в живую с коллегами или людьми из ниши, то происходит эффект похожий на инсайд. Все просто и тут никакой магии. В живую чувствуешь энергию людей, слышишь их более развернутое мнение и аргументы по технологиям, расширяешь свою картину мира – то, что в онлайне пропускаешь. Вот, например, 8 августа в московском «Коломенском» пройдёт ИТ-Пикник — большой летний фестиваль для специалистов из IT и их близких. Это не просто конференция с докладами, а, скорее, полноценный фестиваль на стыке технологий, науки, музыки и живого общения. В программе будут: — лекции и дискуссии про разработку, данные, продукты и искусственный интеллект; — отдельный научно-популярный трек: биология, медицина и будущее науки; — мастер-классы, шахматы, музыкальные лаборатории, образовательные и детские зоны; — музыкальная программа, хедлайнером которой станет проект LAB со струнным оркестром, хором и музыкантами; — и, конечно, тысячи людей из ИТ, с которыми можно познакомиться и спокойно пообщаться без зумов, созвонов и горящих дедлайнов. Из крутого: приехать можно не только одному. В билет включён проход для ещё одного взрослого и двух детей до 16 лет. В общем, хороший повод выбраться в жизнь, особенно пока лето, и пообщаться с людьми, которые тоже живут технологиями. Посмотреть программу и зарегистрироваться можно на сайте ИТ-Пикника.