Лаборатория Математики и Программирования Сергея Бобровского

Очередное пророчество про конец программирования, и кстати достаточно серьёзное, как бы странно не выглядело. "The Final Form of Software Development" (впн) Разработка как минимум критических информационных инфраструктур, где требуется формальная верификация кода, сведётся к связке ассемблер + пруф-ассистант вроде Lean, потому что семантика ассемблера примитивная, только память и регистры. Автор пишет, что с помощью агентов с телефона каждый день делает полтыщи коммитов верифицированного кода ))) Причём агенты в своих доказательствах быстро находят неточности и сами правят. А рассуждать нейронке удобнее именно на формальном уровне, в формальной семантике, по этой теме поясняю в Функциональных архитектурах. Сишечка не подходит потому, что подавляющий объём верификации тратится на доказательства отсутствия undefined behavior, ну а для rust семантику вообще определить невозможно, потому что она задаётся компилятором. Соответственно для КИИ требуется, чтобы и сам компьютер и рантайм были верифицированы, что создаёт с подобными прокладками огромные сложности. А с ассемблером действительно всё тривиально, компилятор простейший, рантайма нету. Итог такой, полагает автор, что все языки, компиляторы и абстракции будут в конечном счёте переведены в эту ассемблерную парадигму, поэтому она конечна и в категорном, и в историческом смысле. Ну хз :) Я бы помечтал, что например если формализовать все системы типов, System F, MLTT, HoTT, HOTT и др. (что уже кстати активно ведётся) и сделать для них единую синтетическую теорию-"крышу", то мы получим наоборот суперязык программирования, код которого будет верифицированным по определению, так как и спецификации можно записывать на нём же (откуда мы впрочем попадаем в темку спецификаций спецификаций, но это уже совсем другая история:). В целом, думаю, всё программирование к этим двум крайностям в итоге и сведётся. Либо будешь весь день херачить с телефона сотнями ai-комиты примерно как тапать хомяка, либо будешь весь день думать суперабстракциями, и комитить один раз. ps. извините дорогие, у меня стоит защита от ботов, в час до 5 человек только пропускает, мне подписчики особо не нужны )

В теории категорий Мили-машина это бесконечный коиндуктивный объект: дай вход - получи выход и снова Mealy-машину. Он идеально ложится на раннера IO-эффектов в функциональщине: каждый вызов возвращает результат и обновлённого исполнителя, готового к следующему вызову. То есть Мили-машина -- это математическая форма вечноживущего stateful-сервера, который помнит контекст!   И когда мы к Мили добавим инвариант состояния, который машина обязуется поддерживать, получаем runner, который носит с собой доказательство своей корректности, которое сохраняется при любой композиции. Соответственно, любой агент, использующий эффект через такой runner, автоматически наследует гарантию без дополнительных проверок в коде агента и без e2e тестов на состояние.

Прекрасное: proarrow a Haskell library for doing category theory with a central role for profunctors.   Стыкуем функторы (вертикальные стрелки, отображения между объектами, преобразования внутри структур fmap) и профункторы (горизонтальные стрелки, обобщённые отношения, преобразования между структурами dimap) через 2-диаграммы без завтипов (проверка стыковки на уровне стандартной системы типов хаскеля). Единообразно работаем с композицией и преобразованиями функторов и профункторов в одном фреймворке. Можно построить универсальную теорию оптик и т.д.   Если же вы пишите код за зарплату, то эта темка вам абсолютно ничего не даст :) Так то, лишь 20%(!) наших сограждан считают обучение ценностью, ну штош.   ...Тупая аиндюшатина нарисовала диаграмму криво, впрочем странно было бы ожидать чего-то другого. Типы профункторов несогласованы, η и ε -- это 2-морфизмы и т.д.

. Облако драгоценностей за неделю. Приватный клуб. В мире мгновенного, стерильного, оптимизированного алгоритмического совершенства активное решение бороться с определённой задачей в течение длительного периода времени самостоятельно может быть самым важным, на что только мы можем потратить наше время... Хотя и я согласен с тем, что искусственный интеллект становится "умнее" и перевернет не только многие рабочие места, но и целые отрасли экономики… Лично я пришел к прямо противоположному выводу о том, как действовать дальше. Для донов-начинающих: Если обучение программированию кажется вам более сложным, чем вы ожидали, это не значит, что вы занимаетесь этим неправильно. Это скорее всего означает, что вы делаете что-то действительно трудное, не пройдя предварительный путь... В настоящее время во многих компаниях от 70 до 90% кода пишется с помощью искусственного интеллекта. В то же время количество вакансий джуниоров резко сократилось. Роль программиста переходит от "производителя" кода к руководителю (агентами). Искусственный интеллект теперь может писать большое количество кода очень быстро, и если вы не умеете правильно и эффективно с ним взаимодействовать, вы будете всё сильнее отставать от тех, кто это делает... Лучшие книги и курсы для программистов — это не те, которые вы читаете/проходите в начале своей карьеры. Это те, которые вы начинаете ценить лет через пять. Подробный разбор темы... Для донов-неначинающих: 88. Пишем безошибочный код с помощью Typestate-Oriented Programming ООП позволяет достаточно хорошо моделировать мир, но основополагающим для качественного моделирования становится состояние объекта, которое, с другой стороны, частая причина ошибок и запутывания кода... Многие разработчики изучают System Design не с той стороны. Они начинают с Kubernetes. Затем переходят к микросервисам. Затем к очередям. Затем к service meshes. Затем они запоминают диаграммы, наполненные квадратиками, стрелочками и логотипами облачных сервисов. Но когда реальная система начинает работать медленно, нестабильно, обходится дорого, всё что они делают — это изо всех сил пытаются придумать стройное объяснение, в 98% случаев не имеющее никакого отношения к реальности... (все старые материалы для донов быстро сгорают) Бандл из 5 гайдов/книг по Software Design (подробный силлабус) 12,999 рублей, купить на бусти. (ментатам не нужно) = Новые материалы для ментатов Лаборатории.  В курс карьеры добавлен 137й материал "Три урока для начинающего инди-хакера" Мы привыкли зацикливаться на рисках, связанных с изменениями при переходе к инди-хакерству. Мы взвешиваем неопределённость, связанную с качественно новым стилем жизни, потерю стабильной зарплаты, и возможность провала. Но мы редко направляем такое же тревожное внимание к риску бездействия. Мы недооцениваем опасность продолжения того стиля жизни, которого мы уже придерживаемся... В СильныеИдеи добавлен материал "143) (Анти)паттерн структурного равенства". Есть такой паттерн test-specific equality (проверка равенства двух объектов не через универсальное сравнение, а с помощью правил, важных только для конкретного теста), который подразумевает, что например экземпляры класса Dwarf в некотором контексте достаточно проверять только по Id и Name (что это тот же гном, и его имя не изменилось). Но на самом деле это анти-паттерн... = "ЛаМПовое": Дзен и искусство ухода за Arch Linux. 5. В процессе установки Arch вы буквально проживаете каждый слой, снизу вверх... 6. Этот пост, думали, постирония? "я вообще не забочусь о своей машине: она потеряна? сломалась? украдена? Я получаю новую машину, запускаю 1 команду, и всё возвращается в точно такую же ситуацию, как я её оставил!!1" Совсем нет, вот что я имею в итоге... "Гарри Поттер и Методы Математического Мышления". Глава 7. Дракон, который не сгорает. = it's a privilege to do things that are hard. 💪🏻 = Главное правило заключается в следующем: никогда не помогай слабому, всегда поддерживай сильного. Кодекс Бене Гессерит, "Дюна"

Прекрасное: "Towards Scalable Dataframe Systems".  В популярных датасайнс-библиотеках типа pandas разработчики без малейшего целостного понимания бессистемно нафигачили сотни методов, которые во многом похожи, и нет чёткого понимания, какие операции действительно фундаментальны.   А вот если посмотреть на темку через теорию категорий, то окажется что более 85% pandas API можно покрыть алгеброй из 15 операторов! DataFrame определён формально как кортеж (данные, метки строк, метки столбцов, домены столбцов).   Реструктуризация (изменение только схемы) +   слияние (группировка и агрегация) +   соединение (join между таблицами) образуют сопряжённую тройку и возникают естественно из отображений между схемами.   200 операторов pandas - 15 алгебраических операций - 3 функтора миграции + 2 теоретико-множественные операции - проверяемая компилятором схема!   В итоге может получиться прекрасный продукт - оболочка pandas как типобезопасный API, где схема данных контролируется на этапе компиляции, а оптимизации (например, удаление мёртвых колонок) следуют из алгебраических законов.

Сейчас 30% среднего и малого бизнеса закрывается, а это и хорошо. Это карма. Подавляющее число этих бизнесов -- паразиты "купи дешевле продай дороже" и те, кто нещадно эксплуатировал других, вот им и прилетело. И не будет им больше ни денег ни здоровья. Бог не фраер. Занимайся творчеством, в крайнем случае услугами и производством (в частности виртуальным), что реально полезно или людям по жизни, или стране в целом, а все промежуточные варианты - бэд карма. Другой востребованный у бизнес-элиты протокол – Pòvte, финансовое истощение. На него много заказов от спецслужб. -- Пелевин

Интересную методологическую фишку откопал в процессе формализации DDD. DDD кстати в России достаточно активно применяется, ментаты из ВОТВАСЯ регулярно рассказывают 👍 Тот самый Эрик Эванс в выступлении "Strategic Design" 2007 в своё время сформулировал три закона, которые почему-то практически нигде не упоминаются в Рунете. И с этими законами мы ничего не можем поделать, кроме как принять их и строить дизайн с их учетом. 1. Далеко не каждая крупная система хорошо спроектирована. 2. Всегда существует множество моделей (которыми мы можем описать наш домен). 3. Диаграмма - не модель, но выражение части модели. При этом ключевой по сути кусок своей методологии "Дизайн, управляемый предметной областью" Эванс лаконично назвал "частью, до которой никто никогда не доберется" 😁 А вот фишку про core domain, supporting subdomains и generic subdomains я сразу утащил в модуль "Мастерство выделения поддоменов". Прекрасная характеристика мейнстрима от ЭЭ: большая часть усилий твоей команды будет потрачена на generic subdomains, однако самому проекту в целом это никакой пользы не добавляет. Следующая по величине доля таких же по большому счёту пустых усилий приходится на supporting subdomains, а наименьшая часть времени -- и, как правило, самая последняя -- уходит на core domain. То есть самое последнее, что приходит в мэйнстимовский проект, само по себе однако есть корень и причина всех причин существования системы 🙈

Купил замечательную книжку «Лекции по грубой геометрии» (coarse book) дорогого брата Кофейного Теоретика. В первую очередь хочу познакомиться  про борнологические группы и грубую неподвижную точку. Темка выросла из алгебраической топологии и теории групп.   В первом приближении, так понял, борнология -- это классная теория по "допустимым" вычислениям (по памяти, времени, размеру)! Идеально для формализации в функциональщине эффектов, f-bounded polymorphism, graded monads... Статическая типизация "что считать ограниченным"!   А грубую фиксточку берём по модулю ограниченной ошибки, и по сути это темка абстрактной интерпретации кода, которая и есть вычисление наименьшей неподвижной точки монотонного оператора на решётке абстрактных свойств! Точный фикспоинт недостижим за конечное время, а тут (widening) мы можем определить борнологию на решётке: "насколько далеко мы готовы прыгнуть, чтобы гарантировать завершение". Там, где обычный let rec эфшарпа зациклится, widening даёт гарантированную остановку с огрублённым ответом. Инварианты циклов выводяся автоматически (эта переменная всегда > 0, список не пуст после N итераций), статический анализ кода (диапазоны, нул-чек, отсутствие переполнений) строже чем в ReSharper...   Ну а когда переходим в любимую HoTT ❤️ получается вообще красотища. Например, иерархия h-уровней; выбор уровня усечения по сути есть выбор борнологии "что считаем неразличимым". Сам фактор ограбления формализуем через HIT: конструктивное widening на уровне типов. А топчик конечно это унивалентность. "Эквивалентные типы равны" для практических целей можем считать как coarse equivalence.   Я уже отмечал много раз, что HoTT -- это самый мощный и непревзойдённый на сегодня "язык программирования". В частности мы на нём можем закодить "равенство по модулю ограниченного огрубления" как первоклассный объект (тот же путь, HIT). И этот ваш widening в статическом анализе кода будет лишь жалкий дискретный аналог усечений в HoTT.

Гарри Поттер и Методы Математического Мышления Книга 1. Гарри Поттер и Неорганический Интеллект. Глава 7. Дракон, который не сгорает. Гарри посмотрел на пустоту: — Потому что они ждут. Они хотят, чтобы я закончил. Чтобы я создал полиморфное заклинание. А потом они его отравят. — Откуда ты знаешь? — Гермиона сжала блокнот. — Потому что это единственное, что им нужно, — ответил Гарри. — Конкретное заклинание они могут переписать. Полиморфное — нет. Но если они получат его до того, как я его защищу, они смогут отравить саму переменную. Не само заклинание, а «любой тип». После этого ни одно заклинание не будет работать для всего. Магия перестанет быть универсальной. Тишина повисла в комнате. Даже холод затаился. — Ты только что описал конец магии, — сказал Невилл.

Чем больше будет (принудительно) внедряться AI, тем больше люди будут стремиться к человеческому общению. В онлайн-школах уже сейчас уровень доверия к кураторам критически низкий (если они такие умные и учат других программной инженерии, то зачем работают за грошовую зарплату меньше джуниорской?), а сейчас ещё их "в целях оптимизации" начинают массово заменять искусственными болванами, которые вообще не шарят в теме, лишь имитируют экспертов. Они преподносятся как абсолютно индивидуализированный подход 24/7, но постоянно промахиваются мимо реального уровня занимающегося, то как будто у него 0 лет опыта, а то как будто 20. А за их ошибки в твоём обучении вообще никто ответственности не несёт. Ну и в целом, когда онлайн обучение -- это бизнес, то вся "методология" обучения тотально затачивается на карго-культ. Главное, чтобы человек не успешно решал трудные задачи, что всегда дискомфортно, и за чем поэтому нужен строгий контроль, а наоборот чтобы процесс обучения выглядел лёгким и простым. Типа, просто читаешь увлекательные руководства с геймификацией, что-то вроде запоминаешь, смотришь многочасовые видосики, и по итогу считается, что ты стал мидлом за полгода, и даже выдаётся сертификат :) И даже когда небольшая онлайн-школа построена вокруг одного ментора эксперта, редко когда кто вкладывается в учеников индивидуально. Если это именно "бизнес" в самом худшим смысле, то здесь обязательно будут кураторы (без них сможешь заработать лишь жалкие копейки на уровне миддла, знаю по себе:), а так сам ментор занимается лишь текучкой, созвонами с командой и продвижением себя любимого. Так в чём разница между инфоцыганством и инфобизнесом? Инфоцыган всегда зарабатывает эксплуатацией других людей, каким бы IT-бизнесом он не занимался. А истинный инфобизнес -- это чистое инди-хакерство, когда человек зарабатывает исключительно творчеством.

Разобрал подробно для гайда "Функциональные Архитектуры" крутейший язык от топовых функциональщиков (нет, не этот), модуль "ФП и AI". Получились своеобразные "микросервисы кодинга", чётко по заветам Алана Кэя - тысячекратная компактность кода уже в действии (пока 10...100- кратная, но идея супер). Они знали они знали!!1 :) Причём это не DSL, а полноценный функциональный язык: современные LLM думают линейно, а он позволяет им думать как дерево вызовов функций. Перестраиваем prompt engineering с императивного на функциональный формат. Моя задача в основном похищать ключевые мета-фишки из подобных темок в отвязке от технических и теоретических аспектов, чтобы вы могли их сразу использовать в своей практике, ну или как минимум получали нереально сильные идеи для этого. (в ФА уже 100 топиков, цена подросла.) И всё же, даже когда за дело берутся топовые спецы в разработке языков программирования и гуру хаскеля, в глубине понимания они безнадёжно проигрывают математикам :) Потому что математик уже мыслит функциями и категориями, в него уже встроена модель вычислений без состояния и без времени, которую формализует λ-оператор, запрещающий императивщину на уровне рефлекса. Математик по дефолту и пишет свои доказательства на чистом ФП, просто без синтаксиса. Единственное чего ему не хватает, это "рантайма", операционной семантики: β-редукция, порядок вычислений, нетерминируемость, Y-комбинатор, ленивость, эффекты через монады...

Зачитался свежаком "Compositional Program Verification with Polynomial Functors in Dependent Type Theory" (композиционная верификация кода на основе полиномиальных функторов в зависимой теории типов, формализована полностью в Agda!) Так понял, это по сути мета-рецепт (категорная база) создания композиционных фреймворков верификации в самых разных сеттингах: меняешь моноидальное произведение -- получаешь конкурентность, меняешь категорию -- получаешь реляционную верификацию и т.д. Круто. По сути, затащили в целостную систему через зависимые полиномы давно известные фишки вроде полиномиальных функторов, свободных монад, триплов Хоара, Mealy-машин... Для "Функциональных архитектур" прикинул уже штук пять следствий полезняшек, будем их разбирать как обычно в формате "вот тебе прикладные рекомендации применяй прямо сейчас, вся математика под капотом", примеры дам на шарпе или питоне. Например, агент -- это программа в free-монаде (AST исполнения) над суммой инструментов, каждый из которых - интерфейс вход-выход, а спеку для него задаём пред/пост условиями. Фишка -- что верифицируем и тестируем только тулы, а не их комбинации, и при этом получаем свободно сменяемый рантайм. План вызовов агента делаем чистой структурой данных (дерево вызовов тулов), которая будет сущностью первого класса, которую можно исполнить, залогировать, прогнать в dry-run, в другой рантайм, закэшировать... А в этом вашем любимом cli, пайп формализуем как композицию Клейсли с контрактами. Каждой утилите добавляем декларативную спеку, и простенькая обёртка проверяет совместимость пред/постусловий до запуска. Реализуется вообще просто: JSON Schema на stdin/stdout каждой команды, и статический чекер пайплайна. На каждую такую штуку буквально достаточно пару сотен строк кода, сам агент/cli вообще трогать не надо, а имеем таким образом статическую проверку склеиваемости инструментов агентов до того, как нейронка сожжёт токены или испортит полпроекта :) Главное — идти от математики, а не от инженерии, и тогда всё будет получаться ясно и естественно.

Сегодня, смотрю, в обучении разным темкам в айтишке растёт популярность всяческих "тусовочных" подходов -- групповые обсуждения, чаты, клубы, опросы в духе "а что вам интересно", совместные решения, и в целом всяческиеi коллективные движухи. У меня подобного не было и не будет по той простой причине, что это всё -- просто нежелание брать на себя абсолютную ответственность за результаты занимающихся, перекладывание ответственности на других (спроси у старших студентов...). Типа, коллективно пообсуждали, что-то порекомендовали, а кто воспользовался и нифига не достиг, ну значит сам дурак. И никто не ответственен за базар. Ну а если не избегание ответственности, значит развод гоев на карго-культ. Я даю технологию, и если ей точно следуешь (что, конечно, тяжело), то и получаешь явно сформулированный результат. Для миддлов сеньоров он конечно более нечёткий, но зато и более мощный, а для начинающих с околонуля вообще ясный на 100%. Поэтому я и дальше продолжу наживаться на несчастных бедняках, которые становятся после следования моей технологии куда более умнее, более счастливее и более богаче. По моей статистике тех, кто слился, половина искала своё "предназначение", 20% хотели создавать AI-стартапы, а остальные повёрнуты на геймдеве. Но заниматься хз чем, или "интересненьким" == детский сад штаны на лямках, лишь бы не брать ответственность на себя/за себя и близких. Во все времена хаоса и тотального пипца большинство людей сдаются и превращаются во всепропальщиков, но кто-то наоборот мощно растёт в карьере, или как минимум к этому отчаянно стремится. Мне интересны только эти вторые. Я понимаю, такие душные истины сегодня крайне непопулярны, но иначе результат просто не получить. Лаборатория сосредоточена исключительно на получении мощных результатов, а это процесс на 90% скучный, трудный и рутинный.

Что привлекает людей к менторам? Одних -- их текстовые блоги, других -- их внешний вид и поставленная речь на ютубе, третьих -- хорошая репутация, четвёртых -- строгость и академичность. Но ничто из этого не будет надёжным критерием. Единственный надёжный критерий -- это то, действительно ли и сколь много учитель посвящает себя практике в программировании, computer science и математике. Если хочешь, я могу дальше подробно разобрать, какие критерии ментора ещё важны -- буквально в 5 пунктах?

Зачем ркнка сбрил гитхаб? Рискну оспорить это мудрейшее решение в пользу гораздо менее популярного, что виноват таки всё же микроговнософт. Я в принципе уже довольно давно удивлялся, а почему гейтсы его всё ещё не закроют для России. И сбои возникают не когда в браузере под своим логином просматриваешь файлы, а когда например мой кодсмеллс агент, которого я написал на сишарпе, получает от гитхаба отлуп при вебриквесте если лезет на ро.гитхабюзерконтент.ком за исходниками, что характерно для ботов и кравлеров. Мелкие уже давно заявляли, что начали сильно ограничивать апи гитхаба из-за этого, а теперь ещё и тотальная проблема из-за набега аи-ботов. Ключевой плюс гитхаба конечно точно такой же как и у ютуба, технологичность площадки тут никакой роли не играет, вопрос исключительно в контенте. Гитхаб - это уже давно не площадка для хостинга сорсов, сегодня это библиотека для поиска и использования подходящих проектов. И вот что России надо сделать пока не поздно: форкнуть весь гитхаб (а затем и весь ютуб), и похер на лицензии. Причём счёт идёт буквально на месяцы, к концу года гитхаб (а следом и ютуб) будет завален эксабайтами сгенерированного аишками говнокода, и полностью сдохнет. Но тем не менее все конечно будут считать, что виноват в блокировках гитхаба ркнка, ибо единожды соврав, кто тебе поверит. И поделом.

Сейчас для России уникальная возможность стать абсолютным топчиком в мировом ИТ (вопрос, правда, а кому-то тут это нужно?). Потому что будущее однозначно за человекочитаемыми формальными доказательствами корректности кода + AI, который сможет переводить структурированные доказательства между доменами и системами, а у нас (пока ещё) есть подходящие умы. Во всём мире, среди всех математиков (Тао юзает и рекомендует) фактически ключевой тут культовый системой стал теорем-прувер + функциональный язык с зависимыми типами Lean(4) -- с ужасающей архитектурой, крайне тормозной и неполный, и при этом из РФ доступный лишь через впн (то есть никак). Так-то формализация математики началась ещё в 1968 году с системы AUTOMATH (на ней в частности доказали полноту вещественных чисел). Другие исторически важные системы: LCF (70-е), HOL (80-е). Boyer–Moore (ACL2 в 90-е) для верификации кода -- все на Лиспе. Ну а потом, во многом трудами Воеводского, явился Coq (ныне Rocq), Agda, Isabelle, Lean и т.д. На них были формализованы доказательства знаменитых теорем: четыре цвета, теорема Фейта–Томпсона, гипотеза Кеплера (1611-й год:)... Lean же привлёк математиков благодаря отказу от навязчивой "конструктивности" и относительно неплохой библиотеке, но это далеко не единственный разумный выбор на сегодня. В частности принцип "пропозиции как типы" не обязателен; AUTOMATH и LCF работают без него. В LCF не нужны громоздкие объекты доказательств благодаря абстрактным типам данных из нашего любимого семейства ML. Isabelle предлагает лучшую "автоматизацию", читаемость, ну и кстати отсутствие завтипов (и связанных с ними проблем) -- многие сложные конструкции (поля, p-адические числа, схемы Гротендика) можно проще формализовать и без них. Но и у этого языка куча своих проблем -- прежде всего исторических конечно, связанных с его развитием в эпоху до AI. Поэтому если сделать свой язык "для AI"+прувер с нуля, в контексте того что происходит сегодня и будет в ближайшем будущем с AI, и с учётом всех минусов и тяжкого наследия вышеупомянутых систем, и с обеспечением совместимости например с лином (или хотя бы с качественным транслятором в него), можно завоевать любовь и поклонение всех топовых математиков мира. Уровень для этого? Вполне достаточно стандартный PhD в cs. Пример приводил недавно, как парнишка в одиночку подобный язык создаёт, и в "Функциональных архитектурах" сейчас разбираю эту темку подробнее. Хотя по хорошему конечно, надо идти не от функциональщины, а от математики -- HoTT, HOTT, топологии в целом... Я тут что-то пытаюсь сделать на коленке...

Со всеми этими штучками с искусственным интеллектом в один прекрасный день ты чувствуешь себя бесполезным, а в другой -- на вершине мира с армией агентов, за считанные часы создающих грандиозные проекты, на которые раньше уходили недели :) И тогда твой мозг просто сходит с ума, когда ты пытаешься уследить за всем этим. У тебя слишком много "доменов", ты всегда на связи, и если кому-то что-то нужно, ты тот, к кому можно обратиться. Потому что, кто еще, как не ты? :) Ты создал это всё, ты владеешь этим, ты управляешь этим, ты никогда никому не рассказывал, как это работает (да и ты сам едва взглянул на это :). Добро пожаловать в когнитивную перегрузку. Интенсивно управлять нечёткой работой куда сложнее, чем когда тебе говорят, что делать, и ты просто выполняешь задания. = Вот почему в ИТ всегда будут рабочие места. Есть сильно ограниченные пределы тому, за чем человек может уследить и ответственно выполнить свою работу. В лучшем случае вы можете переключаться между приоритетами, но по-настоящему работать в многозадачном режиме без делегирования невозможно. Но когда вы говорите искусственному интеллекту, что ему делать, это не настоящее делегирование, потому что он работает, если брать процесс в целом, ну, как весьма и весьма слабый сотрудник. Конечно, у вас больше "рук", чтобы выполнять работу, но вам всё равно приходится думать, отслеживать работу тупящих неорганических, распределять умственную нагрузку -- и это в дополнение к проектированию архитекторству. Вы не можете просто взять и передать это кому-то другому и сказать: "теперь это твоё" :) Причём вы не можете это сделать как с искусственным интеллектом, так и с белковыми. И вот кто всегда будет пользоваться большим спросом: люди которые могут взять на себя максимальную ответственность за всю доверенную им тему. Ваша ценность в новом дивном мире -- учиться снимать когнитивную нагрузку с плеч других людей, не взваливая особо её при этом на себя.

MCP мёртв. Чрезмерная сложность: дополнительный протокол между LLM и инструментами, что лишь усложняет отладку, снижает контроль за агентами и увеличивает количество точек отказа. Ненадёжность LLM: модель часто использует MCP-инструменты неверно. Проблемы с масштабированием: поведение AI со временем дрейфует далеко от задуманного. Особенно заметно на примере Figma MCP ахаха Высокое потребление токенов: каждый подключённый MCP-сервер загружает все свои инструменты в контекст при каждом запросе (та же Figma MCP сжирает за раз 20k токенов). Риски безопасности: AI получает прямой доступ ко множеству всего в системе, и вполне может выполнять вредоносные инструкции. Что взамен? В первом приближении CLI (терминал вечен!) + прямые API-вызовы (вы программисты или где?), а стратегически вот это.

Вы используете код, сгенерённый AI, для которого написали некоторое количество тестов, но в самом коде, в его архитектуре, software design, не разбираетесь, поэтому ваши тесты на самом деле карго-культ. В коде же оказываются ошибки, которые приводят например к потере банком миллиарда рублей, или к травмам или даже гибели людей в медицинских проектах. Кто в этом виноват? Вряд ли получится привлечь к ответственности ЖПТ или использующего его программного агента. Также нереально будет привлечь OpenAI или Anthropic, Сбер или Яндекс. Их юристы скажут, что их нейронка никогда не предназначалась для использования в серьёзных проектах без активного участия человека. Ваш менеджер заявит, что за техническую работу платили именно вам, а роль руководства заключается только в том, чтобы руководить. А если ваш начальник ещё и не разбирается в программировании, это станет очень веским доводом для его адвоката. И к ответственности будете привлечены именно вы. Если пропадают крупные деньги или возникают проблемы со здоровьем людей, в абсолютно любой стране в мире прежде всего начинается поиск подходящего козла отпущения. И заканчиваются они практически всегда на самых низших ветвях организационного дерева (виноват стрелочник). И этим козлом отпущения с большой вероятностью окажетесь вы как программист. А ваш лепет, что в организации был полный бардак и хаос с рабочими процессами, никто во внимание не примет, поверьте. Вы готовы к такому риску?

. Облако драгоценностей за неделю. Из последнего набора 7 человек за 10 дней я забанил уже троих(!). Никогда такого не было, и вот опять. В правилах написано так детально как только можно, специально даю прямые ссылки на как надо, предупреждаю что будет бан — они кивают своими собственными головами, а делают всё равно как не надо. Ну ок, да и мне зачем с такими заниматься? Детский сад штаны на лямках. Не представляю, как ребята будут выживать в эпоху AI, когда знать и уметь надо десятикратно больше, и тема хорошей прокачки когнитивки ключевая соответственно. Возможно, целебный бан поможет немножко это понять, хотя вряд ли. Продолжаю бесконечное ужесточение правил занятий :) Много лет назад специально сделал для удобства банов оплату только после окончания. = Сделал бандл из 5 гайдов/книг по Software Design (подробный силлабус). Выгоден ещё и тем, что когда новые гайды в него будут добавляться, кто уже купил, ничего не доплачивает. Только до завтра цена 9999 рублей - это со скидкой 30%, купить на бусти. (ментатам не нужно!) Приватный клуб. Я пользуюсь Яндекс-картами вместо того, чтобы запоминать каждый маршрут перед началом движения. Я пользуюсь продвинутым калькулятором вместо того, чтобы выполнять длинные арифметические расчёты в уме. Я использую формулы Excel вместо того, чтобы заполнять каждую отдельную ячейку в электронной таблице. Но я очень стараюсь не отдавать на аутсорсинг своё мышление. Мы достигли точки, когда алгоритмы и искусственный интеллект, по сути, избавили нас от необходимости критически мыслить, если мы этого явно не хотим. Для донов-начинающих: null Для донов-неначинающих: 87. Изоморфизмы и программирование Чем больше вы тренируете свою способность формально рассуждать об изоморфизмах, тем больше расширяется ваша способность видеть вроде бы несвязанные вещи эквивалентными, и формировать интересные связи между ними. Например, свободное владение многими распространенными изоморфизмами -- весьма полезный навык в проектировании API, потому что часто бывает полезным взять API, который "не очень" удобен, и отрефакторить его в эквивалентный (изоморфный) API, который гораздо более комфортен в использовании... У программистов сегодня больше книг, видеороликов, гайдов и курсов, чем когда-либо. Реальная проблема в том, что многие разработчики изучают всяческие технологии и фреймворки до того, как поймут, для решения каких проблем они были созданы. ...Результирующая архитектура получается весьма изощрённой (мсье знает толк в извращениях), но в 98% ломается под нагрузкой. (все старые материалы для донов быстро сгорают) = Новые материалы для ментатов Лаборатории. В раздел "Элитный программист" добавлен материал 94) Абсолютная база для deep work и состояния потока Как оказаться в числе 0,01% населения, без преувеличения уникальных людей... В курс карьеры добавлен 136-й материал "Инди-хакерство 2026 - 2" Вы можете попробовать создать стартап, расширить аудиторию блога, запустить SaaS-сервис или стать фрилансером. Проблема в том, что все эти пути занимают существенно больше времени, чем люди предполагают, и если вы хотите получить дополнительный доход сейчас или, по крайней мере, в ближайшее время, вам нужно что-то более конкретное... = "ЛаМПовое": Дзен и искусство ухода за Arch Linux. 4. Graphics Stack (Уровень графики) В Ubuntu это всё «настройки дисплея». В Arch вам придётся много страдать :) "Гарри Поттер и Методы Математического Мышления". Глава 6. Сделка. = Мы здесь, потому что это трудно. 💪🏻 = Самые значительные вещи могут стать абсолютно неважными в мгновение ока. В такие моменты ментат должен испытывать радость. Учитель школы ментатов, "Дюна"