en
Feedback
S0ER

S0ER

Open in Telegram

Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие Соер.Клуб - https://t.me/soer_live По всем вопросам писать на @soerdev

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel S0ER

Channel S0ER (@softwareengineervlog) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 545 subscribers, ranking 11 759 in the Technologies & Applications category and 62 220 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 545 subscribers.

According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -23 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 25.22%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 660 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 131.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as rbp, архитектура, callme, mov, указатель.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие Соер.Клуб - https://t.me/soer_live По всем вопросам писать на @soerdev

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 10 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

10 545
Subscribers
-224 hours
-127 days
-2330 days
Attracting Subscribers
June '26
June '26
+7
in 0 channels
May '26
+77
in 0 channels
Get PRO
April '26
+41
in 0 channels
Get PRO
March '26
+127
in 0 channels
Get PRO
February '26
+159
in 2 channels
Get PRO
January '26
+42
in 0 channels
Get PRO
December '25
+37
in 2 channels
Get PRO
November '25
+27
in 0 channels
Get PRO
October '25
+31
in 0 channels
Get PRO
September '25
+37
in 0 channels
Get PRO
August '25
+53
in 3 channels
Get PRO
July '25
+51
in 3 channels
Get PRO
June '25
+48
in 0 channels
Get PRO
May '25
+41
in 2 channels
Get PRO
April '25
+54
in 0 channels
Get PRO
March '25
+108
in 1 channels
Get PRO
February '25
+110
in 0 channels
Get PRO
January '25
+56
in 1 channels
Get PRO
December '24
+151
in 5 channels
Get PRO
November '24
+203
in 4 channels
Get PRO
October '24
+81
in 0 channels
Get PRO
September '24
+125
in 2 channels
Get PRO
August '24
+171
in 2 channels
Get PRO
July '24
+244
in 5 channels
Get PRO
June '24
+164
in 5 channels
Get PRO
May '24
+245
in 4 channels
Get PRO
April '24
+198
in 5 channels
Get PRO
March '24
+211
in 5 channels
Get PRO
February '24
+307
in 2 channels
Get PRO
January '24
+323
in 4 channels
Get PRO
December '23
+907
in 4 channels
Get PRO
November '23
+190
in 3 channels
Get PRO
October '23
+218
in 2 channels
Get PRO
September '23
+173
in 0 channels
Get PRO
August '23
+247
in 0 channels
Get PRO
July '23
+273
in 0 channels
Get PRO
June '23
+195
in 0 channels
Get PRO
May '23
+2 925
in 0 channels
Get PRO
April '23
+397
in 0 channels
Get PRO
March '23
+321
in 0 channels
Get PRO
February '23
+221
in 0 channels
Get PRO
January '23
+798
in 0 channels
Get PRO
December '22
+385
in 0 channels
Get PRO
November '22
+229
in 0 channels
Get PRO
October '22
+645
in 0 channels
Get PRO
September '22
+208
in 0 channels
Get PRO
August '22
+153
in 0 channels
Get PRO
July '22
+186
in 0 channels
Get PRO
June '22
+241
in 0 channels
Get PRO
May '22
+402
in 0 channels
Get PRO
April '22
+1 176
in 0 channels
Get PRO
March '22
+2 018
in 0 channels
Get PRO
February '22
+25
in 0 channels
Get PRO
January '22
+41
in 0 channels
Get PRO
December '21
+60
in 0 channels
Get PRO
November '21
+26
in 0 channels
Get PRO
October '21
+63
in 0 channels
Get PRO
September '21
+375
in 0 channels
Get PRO
August '21
+185
in 0 channels
Get PRO
July '21
+122
in 0 channels
Get PRO
June '21
+20
in 0 channels
Get PRO
May '21
+35
in 0 channels
Get PRO
April '21
+61
in 0 channels
Get PRO
March '21
+40
in 0 channels
Get PRO
February '21
+39
in 0 channels
Get PRO
January '21
+41
in 0 channels
Get PRO
December '20
+1 613
in 0 channels
Date
Subscriber Growth
Mentions
Channels
10 June+1
09 June0
08 June0
07 June0
06 June+1
05 June+3
04 June+2
03 June0
02 June0
01 June0
Channel Posts
ИИ база Ну что, дожили до того светлого будущего, когда все больше работодателей интересуются, умеет ли соискатель работать с ИИ. Сразу успокою, пока — это далеко ни каждый первый и даже ни каждый второй, поэтому есть время подготовиться и понять, что вообще могут спросить и как отвечать. Почему стали проверять знания ИИ? Тут все просто — строили, строили и наконец построили процессы, которые включают работу агентов как дополнительный инструмент для решения рабочих задач. Раньше джун мог выехать на одном языке и фреймворке, а теперь даже на старте ждут, что ты не просто пишешь код, а понимаешь, как подключить к этому делу LLM. Лично мне положение дел скорее радует, чем огорчает. Для инженеров (соеров) — это дополнительная возможность карьерного роста, да, снова надо учиться новому и уходить в сторону M-shape, но так было всегда — учись лавировать или уходи из профессии. Для джунов ситуация стала сложнее — кроме обязательного System Design, появляется "покажи, как ты умеешь с агентами работать". И если по системному дизайну еще можно измерить нагрузку городами и как-то проскочить со словами "ну что вы от меня хотите, я ж только учусь", то по ИИ нужно показать хотя бы базовые практические навыки, и здесь все зависит от желания развиваться, так что шансы есть, особенно если подкачать базу. Сейчас в приоритете агенты (с постепенным переходом к командам агентов и оркестрации), нужно уметь: Теория: - промпт-инжениринг — нужно рассказать про принципы, подходы, техники рассуждений и т.д. - контекст-инжениринг — нужно объяснить, что такое контекстные окна, «загнивание» контекста, управление вниманием, RAG и т.д. - обосновать выбор модели под задачу (например, тебя просят разработать небольшую фичу за разумное время и потребление токенов — тут главное не гонять дорогую модельку на задачах, а показать, что ты понимаешь, где проходят «границы возможностей»); - архитектура агентов (включая команды агентов) Практика Например, задача на 20–30 минут, где нужно показать основные моменты разработки с агентами. На собеседовании дается живой кейс с уже настроенным агентом (либо можно взять свой привычный инструмент) и нужно: - построить структуру проекта c учетом spec-driven development, ADR и т.д.; - подобрать набор инструментов (в том числе MCP) и скиллов; - разбить задачу на этапы (планирование, проектирование, реализация, контроль); - решить проблемы галлюцинаций и в завершение сделать качественное ревью результата (т.е. показать, что именно «вы» будете делать и почему human in the loop так важен). И для общей статистики предлагаю поставить 💡 если в твоей компании уже просят использовать ИИ или на собесах задают вопросы по ИИ.

2
Курс по микросервисам стартует 20.04.2026. Продолжаю создание курсов по теме архитектуры. Ранее в сообществе были созданы коллекции материалов по сервисам и монолитам, и вот настала очередь микросервисов. О курсе: ❗️ приоритет на проектирование, документирование и анализ (будем разбираться, как проводить границы, формировать требования, распределять обязанности и т.д.) ❗️ изучать можно индивидуально или общаясь в группе ❗️ еженедельные семинары с разбором проблем и консультациями (только для Подписки №3) ❗️ часть созвонов предполагает интерактивный формат круглого стола (например, общая Event Storming сессия) Важно! Это не формат обучения. Нет никаких обязательных лабораторных работ, программы обучения и прочих вещей. Вместо этого — набор материалов, доступных по подписке, и обмен реальным опытом. Можно просто смотреть лекции (для этого нужна Подписка №1), можно дополнительно смотреть мастер-классы (подписка №2), а для обратной связи приходить на семинары (подписка №3). Наибольшая польза достигается за счет участия в семинарах: у нас собрана команда из 10 человек — это специалисты разного уровня, от архитекторов до новичков.  Мы обсуждаем не только информацию из курсов, но и практические вопросы, которые есть у ребят. Поэтому встречи — это отличный способ обменяться опытом, задать вопросы, получить информацию, которая выходит за пределы курса. Количество участников на семинарах ограничено, сейчас есть 4 места, которые доступны, если вы приобрели подписку №3. Важный момент! Подписка предусматривает доступ ко всем имеющимся материалам, встречам, созвонам и т.д., в общем, всему тому, что входит в подписку. Поэтому не надо думать, что подписка идет на курс: курс — лишь часть того, что есть в подписке. Мы реализуем идею поэтапного развития (движения к цели короткими шагами), постоянно шлифуем свои навыки, собираем актуальную информацию, которую можно применять на практике, обмениваемся опытом и т.д., а подписка определяет уровень доступа. Например, после курса по микросервисам планирую курс по архитектуре агентных систем, дополнительные созвоны, публикацию материалов в ИИ-лаборатории и т.д. В общем, приобретая подписку, вы получаете не только курс, а участие в нашем сообществе и его активностях.
0
3
Последнее видео по промпт-инженерии далось с особой болью, раньше я бездумно использовал советы из интернета, которые определяли, что нормальный промпт - это когда ты задаешь роль, контекст, задачу, пример (строго в таком порядке) и добавляешь конкретные измеряемые критрии качества. Я использовал и мне казалось, что "Вау! Это работает". А потом я решил сделать ролик в котором показать "плохие" и "хорошие" промпты. Оказалось, что "плохие" промпты работают ничуть не хуже чем "хорошие", т.е. все это время я делал промпты не понимая, что делаю "шляпу". В итоге я собрал те моменты, которые реально дают изменения, перестал писать портянки текста, больше фокуса на примеры и техники размышления и вот здесь уже удалось показать разницу. А знаменитое "представь что ты программист" оказалась не такой полезной штукой, как я думал.
0
4
Сделал видео по созданию промптов, идея была в том, чтобы рассмотреть разные варианты текстов и выделить общие правила, которые опубликовать на soerdev.space в картах знаний. В итоге получилось очень плотное информативное видео, смотреть можно тут: YouTube | Vk | RuTube
0
5
Отвечаю на вопрос из комментариев к видео: вы говорите о важности умения проектировать ПО, умения писать архитектурные доки, умения подбора стека-технологий и т.п., а в чем проблема так же отдавать эту работу на плечи LLM и относится к итоговому коду и архитектуре, которая генерирует LLM - как к чему-то низкоуровневому? Проблем несколько: 🔴Недостаточно материала для обучения. Для кода — куча информации для датасета, для архитектуры — мало. Поэтому ИИ выдает довольно сомнительные по качеству решения. Он легко может логику засунуть в инфраструктурный слой, не провести границы между разными модулями, упустить важные требования. 🔴Проблемы с контекстным окном и вниманием. LLM теряет и искажает существенные моменты по мере заполнения контекстного окна, причем современные LLM, которые имеют окно 1 млн токенов, по субъективным ощущениям вместо улучшения качества проработки решений, наоборот, ухудшают их. 🔴Неравномерность результата — проект собирается из частей. Иногда LLM делает довольно хорошо какую-то часть, а потом сваливается в галлюцинации для другой части. В целом стратегия «разделяй и властвуй» в LLM пока плохо реализуема. В будущем, скорее всего, LLM сможет создавать и качественную архитектуру проекта, но пока до этого далеко.
0
6
На Хабре вышла статья о развитии отечественной модели GigaChat 3.1. У меня по этому поводу какие-то двоякие чувства. С одной стороны, GigaChat — это, ИМХО, единственная "честная" отечественная модель, которая более-менее может решать прикладные задачи, не связанные с кодом. С другой стороны, описанные в статье сравнения с DeepSeek-V3-0324 и Qwen3-235B-A22B-Non-Thinking подтверждают факт приличного отставания в гонке ИИ. Модели годовалой давности, по современным меркам — это много. Сейчас счет на месяцы идет. Если взять Gemini 3.0 и 3.1, там огромный разрыв в результатах за короткий срок. Но тем не менее есть и позитивные моменты — ребята нарабатывают опыт, что, пожалуй, самое важное. Судя по статье, Сбер не стал изобретать что-то радикально новое, а использовал проверенные инженерные наработки (например, DeepGEMM и подходы к FP8), сосредоточившись на качестве данных, пост-тренинге и инженерной доводке. Это более разумно, чем колупаться со своими решениями и отставать еще больше. Поэтому держу кулачки и надеюсь, что у ребят все получится. Пока огромный минус — цена вопроса при доступе через API. Вот тут надо сильно переосмысливать.
0
7
Продолжаю размышлять о том как работать в условиях, когда ИИ бурно развивается. Сегодня решил поговорить о том, как архитектура программного обеспечения помогает при создании ИИ агентов и новых проектов. YouTube | VK | RuTube
0
8
На канале вышло видео о том как конкурировать с ИИ. Кажется, что ИИ становится настолько умным, что уже куда не кинься, а там нет места человеку. Многие рутинные вещи уже неплохо делает машина, а что делать человеку - большой вопрос. Далеко ходит не надо, даже монтаж этого видео на 60% сделан ИИ. Но если присмотреться, есть несколько вещей, которые пока нас защищают от тотальной замены: вопрос ответственности (ее по-прежнему несут люди), скорость внедрения новых технологий, абстракции и инфраструктурные вопросы. Подробнее смотрим в видео: YouTube | VK | RuTube
0