Programming Mentor

Чому Cursor? https://youtu.be/DQgwPKgQS-E

Як виглядає код майбутнього? Сьогодні Anthropic випадково злила сорси Claude Code, мені це було дуже цікаво поковиряти. Запиляв на ДОУ статтю, там цікаві висновки :) https://dou.ua/forums/topic/58705/

Agentic Engineering 2026 Як було раніше в IT - вже ніколи не буде :) На каналі fwdays є моє відео про Agentic Engineering, а сьогодні стартуємо швидкий триденний креш курс, ще можна встигнути. Промокод є у відео, або можна використати мій programming_mentor https://youtu.be/NlzcvqbJYlI https://fwdays.com/event/rules-ide-course

OpenReview Цікава штука від Vercel - open source self-hosted бот для PR-рев'ю. Дуже правильний підхід - розгортаємо, тюнимо під свої потреби, юзаємо. https://github.com/vercel-labs/openreview

OpenReview Цікава штука від Vercel - open source self-hosted бот для PR-рев'ю. Дуже правильний підхід - розгортаємо, тюнимо під свої потреби, юзаємо. https://github.com/vercel-labs/openreview

Арсенал Талантів За два тижні за підтримки ДОУ у Києві проходить ярмарок вакансій "Арсенал Талантів". https://arsenal.talantiv.in.ua/ Буде багато IT вакансій з цікавими бенефітами. Запрошую https://arsenal.talantiv.in.ua/

Agentic IDE для великих, brownfield та legacy проєктів Зараз я публікую контент не дуже активно і на те є причини - останнім часом багато працюю з впровадження AI в SDLC в реальні проєкти не просто у вигляді воркшопів/тренінгів, а у активній взаємодії з командами розробників, де ми пишемо промти/правила, дизайнемо скіли, підключаємо MCP, застосовуємо SDD і тому подібне. Жорсткий ентерпрайз, полісі, NDA, величезні проєкти, франкштейн-архітектури, легасі, фреймворки про які всі давно вже забули, самописні бібліотеки, тони застарілої документації, купа технічного боргу - все як ви любите :) І саме тут теорія легкості вайбкодингу натикається на сувору реальність як воно працює насправді. Але я це все збираю до купи, що працює/не працює і як його налагодити і готовий ділитися цими знаннями на своїх воркшопах / курсах. У березні з fwdays ми проводимо триденний креш-курс “Agentic IDE для великих, brownfield та legacy проєктів” де я цьому буду навчати учасників, тут деталі та реєстрація https://fwdays.com/event/rules-ide-course Зараз залишається 5 днів до зростання ціни, традиційно промокод від мене programming_mentor Також команда fwdays шукає менторів для своїх заходів, якщо маєте чим поділитися, то welcome, тут формочка https://fwdays.aidaform.com/mentorship

OpenClaw (ClaudBot, MoltBot) Я поставив цю штуку ще до того як вона встигла змінити назву. Спочатку дав йому локальну модельку GPT-OSS-20B, потім підключив до хмарної GPT-5.2 щоб швидше рухалося і розумніше було. Як на мене, то абсолютно юзабельна штука, головне усвідомлювати ризики використання. Якщо коротко, то це аналог ChatGPT, але ваш власний з усіма можливими інтеграціями і повною свободою дій, причому на такому рівні, що ви можете придумувати до нього фічі і він сам собі їх напише і перезапуститься. Мені комфортніше додавати фічі в курсорі, але просити бота самого себе правити теж можна. Прогнозую що на подібні штуки попит лише зростатиме, ще багато чого побачимо дивного, у тому числі дірки в безпеці та повстання ботів :) https://youtu.be/VGUKEIR7-ss

Intelligence Engineer Вже шукаєте вакансії? https://youtu.be/-cFtNXKScmk

А чи вмієте правильно використовувати LLM? Я пам'ятаю перші дні використання LLM API, коли все що можна було робити - просто закинути промпт і кілька параметрів типу температури. Зараз це вже давно не так і є дуже багато нюансів з тим як правильно працювати з API. У лютому Олександр Краковецький проводить практичний курс по LLM. За Олександра я писав раніше, знаю його давно і він дуже класний фахівець в AI, рекомендую. Далі деталі курсу, там є цікавий бонус для учасників, я сам його маю в паперовому вигляді :) 📅 Коли? 24&26 лютого 👉 Реєстрація та деталі: https://bit.ly/4a3SRZE 🛠 Теорія і практика: 50/50. Перед стартом учасники отримають підбірку матеріалів.

Shipping at Inference Speed Можливо ви бачили як зараз несеться OpenClaw (який ще вчора був MoltBot, а взагалі на публіці з’явився з назвою ClawdBot). Простими словами це відкритий агент, який можна встановити самостійно локально чи в хмарі, і надати йому доступ до месенджерів, пошти, пошукових систем і т.д. - зараз це вже купа різних інтеграцій. Далі просто давати йому завдання і він намагається їх виконувати. Звичайно є нюанси, зокрема по безпеці, але іграшка гарна безперечно. Йому потрібен доступ до LLM, але не обов’язково палити гроші на платних API, в кого є можливість, то можна підняти якусь фрішну модельку локально. Наприклад, у мене цілком пристойно працює OpenAI OSS-20b на карточці nVidia з 16GB VRAM і це значить, що його робота мені обходиться практично безкоштовно. Залишилося тільки придумати для нього задачі. Цікаво, що він написаний на TS і після того як з першого разу не запустився, то я просто склонував репозиторій локально на машину, відкрив в курсорі і прямо в ньому попросив допомогти сконфігурувати і запустити, з чим той успішно справився за лічені хвилини. Але мене найбільше зацікавив автор цього бота - це австрієць Пітер Стейнбергер, за яким я давно слідкую і рівно місяць тому читав його класну статтю “Shipping at Inference Speed” про те як він використовує AI IDE в розробці. Це надзвичайно цікаво, рекомендую всім розробникам. Мені імпонує його підхід, у самого багато в чому дуже схожий. Мені точно також зараз дуже подобається моделька GPT 5.2 Codex, працюю в паралель з кількох машин, значно менше читаю код, зазвичай лише в найбільш критичних точках, останнім часом не пишу довгі промпти, а використовую короткі плюс режим планування, перевикористовую чати, а не створюю кожен раз нові, не витрачаю час на бренчі, якщо в тому немає потреби і т.д. Із принципових відмінностей - він використовує IDE OpenAI Codex, але я переважно користуюся Cursor, хоча думаю, що конкретна IDE не настільки принципова, більш важливі підходи до того як організувати роботу. Отже стаття тут, must read що називається :) https://steipete.me/posts/2025/shipping-at-inference-speed

Традиційно я в списку премії ДОУ, запрошую підтримати, дедлайн спливає завтра (розділ "Вони - надихають") https://dou.ua/awards-2026/#nomination5

Нове відео на каналі: Оркеструємо агентами замість того щоб писати код вручну https://youtu.be/q4h1rUlNjsU

Навіть Торвальдс уже на Темній Стороні. AI в Software Engineering несеться настільки невгамовно, що навіть Лінус Торвальдс зізнався в тому що з вайбкодингом грішить, сьогодні весь Інтернет у його "зраді". Мушу сказати, що я й сам не без гріха - код вручну пишу хіба що під час якихось воркшопів/тренінгів де треба показати саме код, а на практиці вручну писати ніколи: вайбкоджу з агентами так, що не лише писати, а й читати не встигаю. 🙂 Додатково допомагаю налагодити такий процес для команд розробників, не завжди йде гладко, бо є люди, що готові самі померти, аби тільки не допустити AI до коду. Тим не менше і це вдається також, в першу чергу за рахунок системи правил (rules), команд (commands) , а віднедавна - і навичок (agent skills). Запрошую на дводенний воркшоп, який я проводжу разом з fwdays, де поділюся практиками як його все налаштувати, щоб працювало. Починаємо вже завтра увечорі. Хто дочитав до цього місця, є промокод: programming_mentor

З Днем Програміста! Класна вікторина від ДОУ. https://dou.ua/forums/topic/57260/

Історія про те як індуси допомогли українській команді швидко опанувати AI в SDLC Обіцяна історія, яку мені повідав кілька днів тому безпосередній її учасник. Отже, є один проєкт для замовників з США. Приблизно 70% команди, включаючи технічний менеджмент, техліди, сеньйори - це українці, а 30% - індуси, і хоча їх рівень формально мідли, по факту вони більше джуни, просто мають по кілька років досвіду. Так історично склалося. Працювали кілька років, індуси брали на себе зазвичай досить прості таски, наші їх рев’ювали, називали зауваження, ті виправляли, якось воно рухалося, всю основну роботу все одно робили українці, всіх все влаштовувало. Ніхто індусів всерйоз не сприймав, вони навіть на спільні дейліки не приєднувалися, бо є різниця в таймзоні, щось там в чатиках відписували, періодично зідзвонювалися на якісь наради. Але у 2025 році, якщо точніше, то кінець весни-початок літа, почалися якісь дивні речі. Індуси почали брати на себе складніші таски, повноцінні бізнес-фічі, і комітити код, який очевидно є AI-генерований. Хоча фічі зазвичай працювали, у наших розробників до того коду були зауваження - то стандарти коду не такі, то залежності додали зайві, то архітектурно не ок і тому подібне, і відправляли назад переробляти. Індусам переробляти не дуже виходило, і хоча фічі наче зроблені, вони на тривалий час підвисали у невизначеному стані. Ще важливий нюанс - зміни від індусів почали прилітати у вигляді великих обсягів коду, і знайти час на рев’ю виявлялося досить складно, відповідно “висіли” вони по кілька днів, доки когось примусово на ту роботу не залучали, часто це відбувалося лише за втручання замовників, яким індуси рапортували про виконання своєї частини задачі і про те що вони зупиняються на українцях. Тривало так певний час, допоки восени американці не покликали український технічний менеджмент на розмову. Розмова виявилася не дуже приємною: американці висунули претензію, що українці блокують роботу індусів, які успішно впроваджують AI в SDLC і навчилися швидко деліверити фічі потрібні для бізнесу, в той час як наші займаються не пойми чим і лише заважають прогресивним інженерам. І якщо вони не навчаться самі використовувати AI і знайдуть спосіб допомагати, а не заважати колегам з Індії, то вони всі швиденько підуть лісом, команда з України буде скорочена, а в Індії розширена, бо у бізнесі важливо деліверити фічі швидко, а не гратися в інженерію. Цікавий поворот, холодний душ на голову нашим розробникам. На щастя наші все швидко зрозуміли, і почали допомагати індусам виправляти недоліки, і водночас самі почали використовувати AI IDE щоб деліверити фічі швидко. І наче якістю коду жертвувати не довелося, навчилися як рев’ю робити з AI, пулл-ріквести тепер по кілька днів не висять. В результаті всі задоволені - просто фантастичний саксесс кейс, хоча до фейлу було дуже близько. :)

Ось це вчорашнє повідомлення від Principal Engineer з Google за добу отримало майже 6 млн переглядів і є найкращою ілюстрацією того, що я написав про Software Engineering 2026. Вона за годину з Claude Code зробила те, що вони всією командою в Google робили рік :) Від неї ще є додаткові коментарі що воно не зовсім ідеальне, і коли вона керувала агентом, то враховувала попередній досвід, але все ж. https://x.com/rakyll/status/2007239758158975130

[Продовження] Відповідно і такі підходи як Spec Driven Development будуть розвиватися і використовуватися все активніше, органічно інтегруючись у самі AI IDE по прикладу того як це зробили в Kiro (в Cursor, до речі, віднедавна можна зберігати згенеровані ним плани простою командою, що по суті є одним з рівнів SDD). Далі буде зростати важливість інтеграцій, бо інтеграції - це “руки” для агентів. Потрібно вміти не просто “підбирати MCP” для проєкту, а створювати їх для конкретних задач, навіть і “одноразово”, якщо потрібно. Ну і про саму професію розробника - звісно вона не зникне, а буде продовжувати трансформуватися. Виграють ті, хто буде мати потрібні знання і навички відповідно до запитів ринку. Має значення технічний стек: JS/TS будуть продовжувати рулити, бо AI з ними справляється чудово, працює код швидко, а ще й під різними платформами. Мови і фреймворки потрібно вивчати, бо для того щоб валідувати код його потрібно також вміти написати самому, зрозуміти чим відрізняється правильний від неправильно, ефективний від неефективного. Треба вчитися мислити системно, розуміти архітектури і патерни, networking, OS, CI/CD, SQL і багато всього що стосується “традиційного” Software Engineering. Якщо доведеться працювати з фронтендом, то все що стосується сучасного фронтенду з ухилом в React, бо знову ж таки, з ним AI найкраще працює. І це все має підтверджуватися практикою, проєктами, але перш ніж робити своє, потрібно вивчати і розуміти чуже, чому щось є добре і правильно, а чому щось - погано і не правильно. Зробити щось, щоб “просто працювало” мало, потрібно щоб воно було зроблено коректно без дірок у безпеці чи інших критичних вад, цей принцип не змінюється робимо ми з AI чи без. Зі своєї сторони буду продовжувати працювати в напрямку AI в Software Engineering робити побільше контенту, виступів, воркшопів, курсів і тому подібного. Це мені особисто дуже цікаво - є можливість в прямому етері спостерігати найбільшу трансформацію IT галузі від її появи. Ну і хто ще в цей потяг не застрибнув - сам собі винен :)

Software Engineering 2026 Закінчився 2025, почався 2026. Було б добре підвести підсумки і трохи заглянути в майбутнє. Без сумніву це був визначний рік по впровадженню AI в Software Engineering. Навряд чи десь є точний показник AI-згенерованого коду по галузі, але по різним оцінкам це вже понад 40%. Прогноз CEO Anthropic про більш ніж 90% до кінця року не справдився, але я особисто вважаю що це відбудеться у 2026 році, цікаво буде за рік повернутися до цього поста 🙂 Чому я так вважаю? Бо особисто для мене бар’єр у 90%+ подоланий, і зараз рівень AI-генерованого коду впевнено наближається до 100%. Чисто для себе не бачу сенсу в тому щоб навмисно відмовитися від написання коду самому, і якщо потрібно, то звичайно це роблю, але питання в доцільності - з часом її стає все менше. Причому зміни відбулися буквально протягом кількох останніх місяців - ще в серпні 2025 я робив проєкт, де поряд з генерованим кодом немало писав сам, але вже в грудні - практично мізер самостійно написаного коду, майже 100% AI-генерованого. Для галузі я бачу це таким чином: у більшості старих проєктів частка “ручного” коду чисто по інерції залишатиметься значною, але нові переважно будуть стартувати з AI-генерованим кодом. Поступово нові проєкти будуть витісняти старі в першу чергу за рахунок швидкості адаптації до вимог ринку. Відповідним буде попит і на розробників: хто вмітиме писати код лише чи переважно “руками”, незалежно від того яким би він гарним сеньйором не був, буде поступатися тим, хто робить це переважно AI-тулами і володіє відповідними навичками: вміє їх відповідно налаштувати, задати правила, використовувати промпти, приєднати потрібні MCP чи зробити власні, використати skills, оптимізовувати витрати і т.д. і т.п. Також звертаю увагу, що на мою думку ці всі AI-навички не витісняють “традиційні” інженерні в SDLC, а підсилюють їх, дозволяючи робити більше і швидше. Про “краще” я навмисно не пишу, бо завжди знайдуться приклади, коли AI щось зробив не те і так, тим не менше для бізнесу часто “швидше” в пріоритеті (є в мене чудова історія, закину окремим постом). Однак я вважаю, що AI вже зараз здатен зробити краще за середньостатистичного розробника, просто тут є кілька нюансів, головний з яких полягає в тому, що для такого результату треба вміти інструментом користуватися. Ну і звичайно досі досить смішно спостерігати за "борцями зі ШІ", які продовжують щось доводити. Такий нездоровий рівень неприйняття реальності, що не має сенсу витрачати час навіть на суперечки з ними. Мабуть, це вилікується так само, як Мойсей водив свій народ пустелею поки не вимерли ті, хто пам’ятав рабство. Якщо на 2025 рік я прогнозував перехід до активного використання агентів (власне так воно і відбулося), то у 2026 вважаю що агентів буде більше, основним трендом стануть мультиагентні системи, де агенти будуть спеціалізованими наче повноцінна IT-команда (один агент допомагає з вимогами, інший проєктує, далі пишуть код, роблять рев’ю, тести), а ми будемо цією командою керувати, поменше до самого коду заглядаючи. І якщо ще рік тому я вважав, що треба самостійно читати кожен рядок AI-генерованого коду, то зараз вже так не думаю, бо в такому разі ми стаємо слабкою ланкою, що гальмує процес. Зараз я вважаю що треба для цього залучати агентів, а самостійно долучатися до найбільш відповідальних моментів, чи туди, де щось у AI не вийшло зробити. Цінність коду як такого знизиться, але по великому рахунку і раніше цінність проєктів була не в коді, а в інженерних рішеннях, архітектурі і інших складових, для яких код є лише фінальним результатом проведеної роботи. Основна цінність в тому - як ми змогли це все спроєктувати щоб воно вирішувало поставлену задачу. Буде зростати важливість формалізації знань у вигляді правил, документів, команд (промтів), а також навичок (скілів), які зараз отримують AI-інструменти. Власне проєкт буде більше виражений в документах, ніж в коді.

З Рідзвом Христовим! https://youtu.be/E9sQppnSNuw