DX (Developer Experience) - это совокупность факторов, которые влияют на то, насколько комфортно разработчику работать с кодовой базой, инструментами и процессами.

Звучит абстрактно, но на практике это прямо бьет по скорости разработки и качеству кода.

Когда линтеры, форматтеры и тесты настроены так, что запускаются автоматом при коммите, то разработчик не тратит время на рутину. Хороший DX это когда проект подымается быстро, а не за минуты. Когда hot reload работает мгновенно, а не заставляет ждать пересборку проекта.

Плохой DX это когда приходится вручную накатывать фиксы, дебажить конфликты зависимостей или разбираться, почему сборка упала на CI, но локально всё окей.

Документация и онбординг
Новый разработчик должен поднять проект за час, а не за неделю. README с актуальными командами, описанием архитектуры и частых граблей, экономит десятки часов.

Когда документация устарела или отсутствует, новый разработчик идет спрашивать коллег, отвлекая их от работы.

Быстрый фидбек от CI/CD критичен. Если pipeline падает через 30 минут после пуша, а разработчик уже переключился на другую задачу и потерял контекст.
Хороший DX - это когда проверки отрабатывают за 5-10 минут максимум.

То же с code review, если MR висит неделю, то мотивация падает, а конфликты в MR растут.

Плохой DX выжигает команду. Разработчики тратят энергию не на решение задач, а на борьбу с инструментами. Это снижает продуктивность, увеличивает количество багов из-за усталости и приводит к текучке кадров.

Инвестиции в DX быстро окупаются. Автоматизация рутины, нормальная документация и быстрый фидбек дают команде возможность фокусироваться на бизнес-логике, а не на технических проблемах.

#dx

Что то я давно не писал тут 😕

В редакторе кода Zed можно подключать как платные API + конект к Codex.
Так и локальные: LM Studio и Ollama.

Можно создавать своих агентов или подключать сторонних.

Сам редактор написан на Rust, так что летает.

#zed #ai

За 20 лет в разработке я прочитал тонну документаций и столько же туториалов. Документация бывает нормальной, а бывает такой, что после нее хочется закрыть вкладку и забыть, что инструмент вообще существует. И думаю вы тоже это проходили.

Есть продукт, есть документация, все описано. А как только тебе нужно сделать конкретную задачу, начинается поиск по внешним источникам. Гугл, видео, статьи, чужие репы с примерами, stack overflow, чаты. В итоге ты тратишь время не на инструмент, а на то, чтобы понять, как его использовать.

Раньше я относился к этому как разработчик. Ну окей, разберусь, найду, пойму. Но когда смотришь на это как на продукт, сточки зрения бизнеса, то это не просто неудобство, это прямые потери финансов. Потому что зачем это терпеть и страдать. Человек просто выберет альтернативу, где есть нормальные гайды, документация, примеры и понятно как-что сделать.

Я с этим сталкиваюсь на стримах. Когда готовлюсь, мне нужно самому пройти весь путь, чтобы показать, как что-то настроить, как интегрировать, как получить какой-то результат. И почти всегда самая большая проблема не в сложности инструмента, а в том, что нет нормального туториала под задачу. Не общего описания, а конкретного сценария. Сделай шаг 1, шаг 2, шаг 3, вот ожидаемый результат, вот такие могут быть ошибки, вот так можно проверить, что все работает.

Для большинства IT-продуктов одной документации мало. Нужны туториалы и гайды. Чтобы человек не выцарапывал знания по кускам из интернета, а мог быстро пройти путь до первого рабочего кода.

Сейчас я как раз этим и занимаюсь. Делаю туториалы и видео-туториалы для IT-продуктов, чтобы разработчикам было проще писать интеграции. А продукту проще расти за счет того, что про него есть информация.

Выложил гайд по Qwen3-TTS

Как локально клонировать свой голос и озвучивать текст. Используя Windows и если у вас видеокарта уровня RTX 3060 Ti 8 GB.

В гайде есть рабочий код python, который берет текст, клонирует голос, озвучивает и собирает результат в один wav.

Плюс отдельный блок troubleshooting, актуально для windows.

👉 Читать гайд

Выложил еще гайд по Qwen3-TTS

Как локально озвучивать текст, используя Qwen3-TTS CustomVoice на Windows. Можно менять голоса из предоставленного списка.

В гайде есть код python, который берет исходный текст и озвучивает его.

👉 Читать гайд

Есть 2 места на менторство.

Одно место по повышению грейда мидл/сеньор. Повышение хард и софт скиллов. Помогаю перейди на следующий уровень в разработке.

Одно место на обучение разработке AI- агентов, CrewAI, LangChain.

Задать вопросы или записаться, пишите в личку @DJWOMS

Как я реализовал поиск промптов и статей на сайте AISferaic

Поиск в два этапа
Первый этап это полнотекстовый поиск: система анализирует название, описание и seo keywords. Учитывает разные веса полей (название важнее), и ранжирует результаты по релевантности. Поиск работает сразу для русского и английского.

Второй этап проверка на сходство. Если по основному запросу найдено мало результатов, подключается механизм похожих совпадений (в том числе при опечатках и неточном вводе). Это снижает количество пустых выдач.

Для скорости используются индексы PostgreSQL (включая триграммные), поэтому поиск остается быстрым даже при росте каталога.

Дополнительно ведется аналитика поисковых запросов, сохраняются уникальные комбинации текста и фильтров, частота запросов и доля пустых результатов.
Это помогает улучшать релевантность и понимать, какие темы пользователи ищут чаще всего.

И так, куда я пропал.

Я решил доделать все курсы которые лежат у меня уже год и более.

Скоро начну их выкладывать на сайте. Курсы в текстовом варианте, для видео пока времени не хватает.
Естественно они бесплатные.

Дайджест новых моделей, февраль 2026

Anthropic Claude Sonnet 4.6
17 февраля Anthropic выпустила Claude Sonnet 4.6, всего через 12 дней после выхода Claude Opus 4.6.

Модель стала заметно сильнее в работе с компьютером, написании кода, дизайне и обработке больших массивов данных. Разработчики заявили, что Sonnet 4.6 теперь тянет задачи, для которых раньше требовался Opus.

Google Gemini 3.1 Pro
19 февраля Google выпустил Gemini 3.1 Pro с акцентом на улучшенное рассуждение для корпоративных задач. Из заметных новинок: модель умеет генерировать готовые к публикации анимированные SVG напрямую из текстового описания.

Alibaba Qwen3.5
16 февраля Alibaba выпустила Qwen3.5 с 397 млрд параметров. Модель вышла в двух версиях, open-weight (можно скачать и запускать локально) и hosted.

Поддерживает 201 язык и диалект против 82 у предыдущего поколения, а также агентные возможности, совместимые с OpenClaw.

ByteDance Doubao 2.0 и SeeDance 2.0
ByteDance выкатил сразу два продукта. Doubao 2.0 с комплексным рассуждением и многошаговым выполнением задач на уровне ChatGPT и Gemini.

SeeDance 2.0 (14 февраля), видеогенератор второго поколения с “режиссёрскими” инструментами управления и иммерсивным аудио.

Zhipu AI GLM-5
11 февраля, Zhipu AI опубликовала open-source модель GLM-5, заточенную под агентный ИИ, многошаговое рассуждение и сложные цепочки задач.
Модель обучена полностью на чипах Huawei Ascend, без американского железа.

По данным LM Arena, GLM-5 занимает первое место среди открытых моделей в Code Arena (наравне с Kimi) и 6-е место в общем рейтинге.

OpenAI GPT-5.3-Codex-Spark
OpenAI выпустила research preview GPT-5.3-Codex-Spark, меньшую и молниеносную версию GPT-5.3-Codex, оптимизированную для real-time кодинга.

Модель выдаёт более 1000 токенов в секунду и запускается на чипах Cerebras - это первый продукт партнёрства OpenAI с этим производителем. Доступна для пользователей Pro в приложении Codex, CLI и IDE.

MiniMax M2.5
MiniMax выпустила M2.5, агентную модель, ориентированную на длительные задачи с минимальными затратами.

На бенчмарке SWE-Bench Verified набрала 80.2%, уровень Claude Opus 4.6. Параллельно вышел вариант M2.5-lightning с той же точностью, но ещё выше скоростью.

Модель уже доступна на OpenRouter, в Cline, Ollama и других инструментах для разработчиков.

Вышла новая версия Nim 2.2.8

Не спрашивайте причем это тут, просто классный язык и иногда на нем пишу.

https://nim-lang.org/blog/2026/02/23/nim-228.html

Написал бесплатный курс по LangChain

В курсе:
1. Вводный урок
2. LCEL: цепочки, операторы, стриминг
3. Промпты и структурированный вывод
4. Память и история диалога
5. Нелинейные пайплайны: параллельность и ветвление
6. Tools: инструменты и function calling
7. Агенты: автоматизация цикла tool use
8. RAG: поиск по документам
9. Продвинутый RAG: гибридный поиск и re-ranking
10. Трейсинг и оценка качества
11. Продакшн: FastAPI + стриминг + RAG

Всё на примерах, каждый блок кода можно запустить. В конце каждого урока есть задание.

👉 Ссылка на курс

—

Если хотите научиться использовать LLM в повседневных задачах, есть платный курс

Добавил на AISferaic каталог навыков для AI-ассистентов.

SKILL.md - это формат от Anthropic.
Файл подключается к Claude Code, Cursor, Windsurf или Gemini CLI и задаёт инструменту конкретную модель поведения. Вызываете слешем, и ассистент работает по нужному паттерну без лишних объяснений.

Собрал 16 навыков из открытых источников: официальные навыки Anthropic, продуктовые фреймворки, архитектурные паттерны, инструменты для работы с кодом. MCP-серверы, чистая архитектура, JTBD, Mom Test, умные коммиты.

Раздел буду пополнять. Если пользуетесь своими SKILL.md, поделитесь, добавлю в каталог.

👉 aisferaic.ru/skills/

Ищу менеджера по продажам B2B на процент - 15% с первого платежа клиента, 7% по ретейнеру первые 3 месяца. Part-time, удаленно.

DXDocs - студия технического контента для IT-продуктов. Превращаем сложные IT-продукты в понятные.
Пишем туториалы и гайды, снимаем видеообзоры и видеогайды, делаем рекламные интеграции.
Также готовим документацию под AI-агентов и RAG-системы.

Клиенты: DevTools, API, SDK, SaaS, AI.

Что предлагаем: аудиты онбординга и документации, туториалы и гайды, видеоконтент, ретейнер на регулярное производство и обновление контента.

Задачи: поиск компаний, первые касания, созвоны, обработка входящих лидов. Ведение сделки до оплаты.

При стабильном потоке вводим фикс и пересматриваем условия.

Кому подходит: опыт продаж B2B услуг (агентства, маркетинг, консалтинг), понимание IT контекста, умеете работать самостоятельно без ежедневного контроля.

Если интересно, напишите в личку. Коротко укажите: что продавали и какие чеки, основной канал поиска клиентов, сколько времени в неделю готовы уделять.

Если знаете подходящего человека, буду благодарен за контакт или репост.

Nullclaw: ai-агенты на zig для встраиваемых систем

Представлен NullClaw – фреймворк для создания ИИ-агентов на языке Zig. Размер фреймворка составляет 678 КБ, он работает на 1 МБ оперативной памяти и загружается за две миллисекунды.

Фреймворк предназначен для встраиваемых систем и сред с ограниченными ресурсами. Он позволяет создавать ИИ-агентов, способных выполнять задачи, такие как обработка естественного языка, компьютерное зрение и робототехника.

NullClaw включает в себя инструменты и библиотеки, упрощающие разработку и развертывание ИИ-агентов. Небольшой размер и быстрая загрузка делают его подходящим для использования в критически важных приложениях.

Освободилось одно место: либо менторство по веб-разработке, либо обучение разработке ИИ-агентов.

Менторство по веб-разработке - 2 созвона в месяц по 60 минут, общаемся в чате между ними.

Разбираем ваш код и архитектурные решения. Работаем с вашими задачами по работе или проекта: смотрим на качество кода, архитектуру, инструменты и т.д.
Подходит junior, middle senior, у кого есть реальный проект, но нет человека рядом, с кем обсудить решения.
Почитать подробнее.

Обучение разработке ИИ-агентов, месяц практики: 4 созвона, общаемся в чате, задания между встречами.

Разбираем архитектуру агента, инструменты, память, контекст, RAG, тестирование и логирование.
Стек: Python, LangChain, LangGraph или CrewAI.
Почитать подробнее.

С чем ещё могу помочь
Консультация (60 минут) по разработке, автоматизации, RAG, ИИ, n8n.


Пишите в личку @DJWOMS