Полезняшки от "Разбора Полетов"

We are all Product Engineers now Снижение стоимости создания ПО и развитие агентов (например, LLMs) меняют индустрию разработки: рутинные задачи автоматизируются, а ключевыми навыками разработчиков становятся понимание потребностей клиентов и создание качественных решений; появляется новая роль — «forward deployed engineer», ориентированная на работу с клиентами. https://seldo.com/posts/we-are-all-product-engineers-now/

Nobody pays for open source. We can force them to. Модель финансирования открытого ПО может быть усовершенствована за счёт введения платы за корпоративное использование реестров и распределения части доходов между разработчиками пакетов в зависимости от их популярности среди корпоративных пользователей, что позволит решить проблему недостаточного вознаграждения разработчиков. https://seldo.com/posts/nobody-pays-for-open-source-we-can-force-them-to/

Software Development Monthly 8 / 2026 В ежемесячном блоге обсуждаются проблемы использования ИИ в разработке ПО, такие как технические долги, ухудшение навыков разработчиков и сложности с проверкой сгенерированного кода, а также рассматриваются различные аспекты разработки ПО, включая аутентификацию, кэширование и дизайн программного обеспечения. https://www.petrikainulainen.net/monthly/software-development-monthly-8-2026/

I've operated petabyte-scale ClickHouse® clusters for 5 years Tinybird предоставляет платформу для работы с данными, которая позволяет быстро внедрять данные, выполнять запросы с помощью SQL API, проводить аналитику в реальном времени, управлять кластерами и обеспечивать безопасный процесс миграции схем без простоев. https://www.tinybird.co/blog/what-i-learned-operating-clickhouse

AprilNEA - Full Stack Engineer Anthropic разработала AI-native PaaS-платформу, которая позволяет пользователям создавать и разворачивать приложения внутри инфраструктуры компании; в платформе используются такие технологии, как Firecracker MicroVM, а также предусмотрены возможности для работы с контейнерами, развёртывания и использования собственной облачной инфраструктуры (BYOC). https://aprilnea.me/en/blog/reverse-engineering-claude-code-antspace

Agile Is Not Dead. The Agile Industry Might Be. Agile-методология не теряет актуальности с развитием ИИ, так как её основные принципы — быстрая доставка работающего продукта, тесное взаимодействие с заказчиком, простота, техническое совершенство и постоянная адаптация — остаются важными; при этом устаревшие практики и административный аппарат, выросший вокруг Agile, действительно теряют смысл. https://martinelli.ch/agile-is-not-dead-the-agile-industry-might-be/

Houthis Used Claude Code to Develop Missile Guidance Software: Anthropic https://clashreport.com/world/articles/houthis-used-claude-code-to-develop-missile-guidance-software-anthropic-s52mnx4pwpo

If coding is solved, what now?: Measuring the sloppiness of code | EARENDIL Хотя языковые модели способны генерировать формально правильный код, они часто создают избыточный и неэффективный код, и существующие методы оценки качества кода не позволяют в полной мере выявить его «неряшливость»; при этом метрики вроде verbosity и erosion помогают обнаружить избыточность и сложность кода, сгенерированного LLM, по сравнению с человеческим кодом. https://earendil.com/posts/measuring-code-sloppiness/

ChaosTree ChaosTree — это библиотека для Java 21+, которая предоставляет реализации NavigableSet и NavigableMap и обеспечивает более быструю массовую загрузку данных и меньшее использование памяти по сравнению со стандартными структурами данных JDK. https://chaos-vy.github.io/ChaosTree/

Spec Kit 1.0 от GitHub заменяет переписку с ИИ-агентом спекой, плюс десять инструментов для агентов Spec Kit — это открытый инструмент, который позволяет ИИ-агенту сначала создать спецификацию и план проекта, а затем написать код; он совместим с более чем 30 агентами и включает в себя набор команд для управления процессом разработки, расширений для багфикса и оценки идей, а также пресеты и бандлы под разные роли и стандарты команды. https://tproger.ru/news/spec-kit-1-0-i-eshhyo-desyat-ii-repozitoriev-sobravwih-zvyozdy-za-n

Кухня вместо кабинета: Сергей Брин развивает новую ИИ империю и ломает бюрократию Google Сергей Брин фактически вернулся к ручному управлению Google, чтобы ускорить разработку модели Gemini и вернуть компании лидерство в области искусственного интеллекта. Источник информации не определён

Соискатели осваивают новый навык для собесов: изображать восторг от ИИ Из-за растущего спроса на сотрудников с опытом работы с нейросетями соискатели часто вынуждены демонстрировать энтузиазм по отношению к ИИ, даже если сомневаются в его пользе, а также подстраиваться под отношение к технологии конкретного работодателя. Источник информации не определён

Увидимся на Yandex Scale 2026! Сентябрь, месяц когда мы делаем конференцию для разработчиков, тимлидов и создателей продуктов — Yandex Scale 2026. На конференции я и мои коллеги, а скорее мои коллеги и я — расскажем о новых технологиях и анонсах Yandex Cloud. Все пройдет 24 сентября в четверг через 2 недельки. Очно в Москве и в онлайн. Все смотреть в программе не сайте, но из особенно новенького: DeepTech. Новый трек, где мы расскажем, как устроены технологии, исследования и разработки, на которых живут сервисы Яндекса. Обсудим мониторинг AI-агентов в «чёрных ящиках» LLM, экономически эффективный инференс для агентных сценариев и особенности распределённого векторного поиска. Буквально вчера закончили отслушивать репетиции последнего докладчика трека. В программе более 30 выступлений в пяти треках, 15 воркшопов и более 60 экспертов из Yandex Cloud, Азбуки вкуса, Альфа-Банка, Додо Инжиниринга, ИТМО, Красцветмета, Mindbox и других компаний. Короче, приходите и подключайтесь.

Introducing Bluesky Protocol Services - AT Protocol Bluesky запустил сервис Bluesky Protocol Services с обновлённой документацией для разработчиков и представил Jetstream v2 — обновлённую версию сервиса, которая позволяет получать данные из сети с возможностью воспроизведения истории и создания моментальных снимков архива, при этом для доступа к архивам требуется API-токен, а работа с живыми данными остаётся без аутентификации. https://atproto.com/blog/introducing-bluesky-protocol-services

What my dad taught me about AI coding in the 90s Использование ИИ в программировании меняет подход к работе: программисту не нужно запоминать детали и постоянно следить за процессом, однако для эффективной работы с ИИ всё равно требуются навыки, схожие с теми, что нужны для игры в шахматы вслепую — умение строить ментальную модель, упрощать и улучшать решения, контролировать процесс. https://askmike.org/articles/ai-coding-lessons-in-the-90s-from-my-dad/

TDD inside the agent loop - theater or actual value? Эксперименты показали, что TDD (Test-Driven Development) при работе с кодовыми агентами не всегда эффективен и требует больше времени и ресурсов, существуют альтернативные подходы, позволяющие достичь схожих результатов. https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/tdd-in-the-agent-loop.html

С OpenAI случился очередной скандалец. Компания заявила, что решила «задачу тысячелетия» (одна из семи нерешённых задач по математике), а именно — решение уравнений Навье-Стокса (они описывают движение вязкой жидкости). В общем, с этой математической проблемой ей опять помогла их новая суперпупермегакрутая нейросеть, но выяснились довольно плохие подробности. Во-первых, над проблемой работали два математика, которые использовали OpenAI Codex и Claude для поиска возможных ответов примерно за год до всех этих событий. Один из них работал в Anthropic, а второй — профессор математики в университете NYU. Они получили в своей совместной работе сильный результат и потенциального кандидата на решение проблемы в частном случае уравнений Эйлера. Кто-то запостил твит, что, мол, Anthropic «близка к решению задачи тысячелетия» (хотя математики не решали проблему именно для Anthropic — они решали её в свободное от работы время), а OpenAI это, видимо, пришлось не по нраву. Полученное математиками частное решение для уравнений Эйлера/Навье-Стокса внутри OpenAI скормили нейронкам и натравили на его решение около 10 тысяч работающих одновременно ИИ-агентов, которые сожрали около 300 млрд токенов. Спустя 88 часов система получила решение, а спустя ещё 17 часов после его проверки OpenAI написала блогпост о том, что «наша нейронка всё решила». Во-вторых, один из математиков рассказывает, что к нему приходил Себастьян Бубек, руководитель математического направления в OpenAI. И именно этот Бубек не только знал об их работе и частном решении задачи, но и предложил математику два варианта их дальнейших действий: 1) Они публикуют свой результат со своими решениями по Эйлеру, а вечером OpenAI радостно рапортует о своём решении Навье-Стокса. 2) Этот математик (без упоминания своего коллеги из Anthropic) публикует финальный результат работы с решением уравнений Навье-Стокса, но указывает, что результат получила нейронка OpenAI. Причём на варианте «убери своего коллегу из Anthropic» прям сильно настаивал этот самый Бубек. Математик отказался и рассказал, что если OpenAI так сделает, он публично расскажет, что произошло. На что Бубек ему, якобы, угрожал: «Почему ты хочешь разрушить свою карьеру математика?» Сказал он это не аспиранту и не студенту, а профессору NYU. Сам Бубек всё отрицает. Также компания OpenAI уверяет, что их математики не смотрели никакие исследования до того, как скормить решения Эйлера ИИ-агентам. Но публично не отрицает, что «возможно, данные попали в нейросеть в ходе дообучения, поскольку так она работает — обучаясь на специально обезличенных разговорах с юзерами». В итоге пока непонятно, украла ли решение OpenAI или не украла, но сам факт разговора Себастьяна Бубека с коллегами выглядит странно, не говоря уж об обвинениях в угрозах. Ну и влить почти 300 млрд токенов вычислений (это около $18 млн), чтобы решить задачу с призом в $1 млн и лишь бы сказать, мол, «наша нейронка решила то, что долгие годы не могли математики» — это прям как-то некрасиво. @zavtracast

Как говорить с искусственным интеллектом. Книга о промптах Книга Камиля Гадеева посвящена не столько сбору промптов, сколько пониманию принципов работы больших языковых моделей (LLM), ошибок, которые допускают люди при общении с ними, и способов эффективного взаимодействия с LLM — например, чёткой формулировке мыслей и проверке достоверности ответов модели. https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/1079364/

UAE AI model tops 50 million monthly downloads Модель Falcons AI для классификации NSFW-изображений, разработанная в ОАЭ, за 28 дней набрала более 50,8 миллиона загрузок на платформе Hugging Face и вошла в топ-6 самых популярных открытых ИИ-моделей, что демонстрирует растущее влияние эмиратских ИИ-разработок на глобальном уровне. https://www.middleeastainews.com/p/uae-ai-model-tops-50-million-monthly