Алексей Могильников — AI-консультант, техлид, преподаватель Хекслета и автор курса «AI SDLC». Публикуем его комментарий.
Anthropic объявила о вложении $100 млн в Claude Frontier Academy. Цель — подготовить 10 000 Frontier Deployed Engineers к концу 2027 года. Участники проходят очное обучение, затем 12 недель ведут реальный проект внедрения Claude в своей компании при поддержке инженеров Anthropic.
Они внедряют системы на базе LLM в рабочие процессы заказчика. Разбираются в задаче и ограничениях бизнеса, определяют требования и проектируют решение. Пишут приложения и агентов, подключают корпоративные системы и данные. Настраивают наблюдаемость, проверяют качество и решают вопросы безопасности. Доводят систему до стабильной эксплуатации и помогают сотрудникам начать ею пользоваться. Удачные решения превращают в повторно используемые инструменты, проблемы внедрения передают продуктовой команде.
У Anthropic два клиента обеспечили 24% выручки за 2025 год — по 12% каждый. Такая концентрация выручки делает крупных заказчиков особенно важными для бизнеса разработчика моделей.
При этом сам по себе доступ к модели в виде чата дает крупным корпоративным клиентам мало ценности. Им нужно интегрировать модель с существующими системами, обеспечить наблюдаемость и безопасность. Построить вокруг LLM-агентов продукты, которые будут решать задачи бизнеса и приносить измеримую пользу.
Anthropic называет нехватку таких специалистов одной из основных проблем внедрения ИИ. Это ограничение роста для крупных разработчиков LLM и компаний, которые строят и продают продукты на их основе: сложные внедрения требуют людей, способных довести их до эксплуатации.
Academy позволяет готовить этих людей внутри компаний-заказчиков и партнеров. Anthropic рассчитывает, что таких специалистов потребуется существенно больше, и вкладывается в их подготовку.
Подобные команды есть у OpenAI, Google и xAI. Такие инженеры нужны и компаниям, которые строят решения на базе сторонних моделей. У Palantir продукт развивается через работу инженеров с заказчиками: они строят решения под конкретные процессы, а опыт внедрения влияет на платформу.
В такой бизнес-модели инженеры внедрения становятся основой бизнеса. Их число и квалификация ограничивают его рост. Поскольку нехватка этих специалистов остается одним из главных ограничений для разработчиков LLM и компаний, которые строят продукты и услуги вокруг моделей, число инженеров внедрения будет расти.
Об инженерной работе с ИИ поговорим и на курсе Алексея Могильникова «AI SDLC» в Хекслете. Старт 29 октября. Посмотреть программу и записаться на курс можно по ссылке.
p.s. А еще у нас скоро новый запуск курса ИИ для разработчиков 2.0
Anthropic объявила о вложении $100 млн в Claude Frontier Academy. Цель — подготовить 10 000 Frontier Deployed Engineers к концу 2027 года. Участники проходят очное обучение, затем 12 недель ведут реальный проект внедрения Claude в своей компании при поддержке инженеров Anthropic.
Они внедряют системы на базе LLM в рабочие процессы заказчика. Разбираются в задаче и ограничениях бизнеса, определяют требования и проектируют решение. Пишут приложения и агентов, подключают корпоративные системы и данные. Настраивают наблюдаемость, проверяют качество и решают вопросы безопасности. Доводят систему до стабильной эксплуатации и помогают сотрудникам начать ею пользоваться. Удачные решения превращают в повторно используемые инструменты, проблемы внедрения передают продуктовой команде.
У Anthropic два клиента обеспечили 24% выручки за 2025 год — по 12% каждый. Такая концентрация выручки делает крупных заказчиков особенно важными для бизнеса разработчика моделей.
При этом сам по себе доступ к модели в виде чата дает крупным корпоративным клиентам мало ценности. Им нужно интегрировать модель с существующими системами, обеспечить наблюдаемость и безопасность. Построить вокруг LLM-агентов продукты, которые будут решать задачи бизнеса и приносить измеримую пользу.
Anthropic называет нехватку таких специалистов одной из основных проблем внедрения ИИ. Это ограничение роста для крупных разработчиков LLM и компаний, которые строят и продают продукты на их основе: сложные внедрения требуют людей, способных довести их до эксплуатации.
Academy позволяет готовить этих людей внутри компаний-заказчиков и партнеров. Anthropic рассчитывает, что таких специалистов потребуется существенно больше, и вкладывается в их подготовку.
Подобные команды есть у OpenAI, Google и xAI. Такие инженеры нужны и компаниям, которые строят решения на базе сторонних моделей. У Palantir продукт развивается через работу инженеров с заказчиками: они строят решения под конкретные процессы, а опыт внедрения влияет на платформу.
В такой бизнес-модели инженеры внедрения становятся основой бизнеса. Их число и квалификация ограничивают его рост. Поскольку нехватка этих специалистов остается одним из главных ограничений для разработчиков LLM и компаний, которые строят продукты и услуги вокруг моделей, число инженеров внедрения будет расти.
Об инженерной работе с ИИ поговорим и на курсе Алексея Могильникова «AI SDLC» в Хекслете. Старт 29 октября. Посмотреть программу и записаться на курс можно по ссылке.
p.s. А еще у нас скоро новый запуск курса ИИ для разработчиков 2.0
❤6👍4🔥3
GitHub сообщает: изменяются требования к SSH. Первый блок изменений вводится сегодня, 14 октября.
При соединении с GitHub по SSH в скором времени перестанут работать:
— Подпись ssh-rsa на SHA-1
— Обмен ключами diffie-hellman-group-exchange-sha256
Ещё нововведения:
— Размер новых RSA-ключей должен быть не менее 3072 бит (с сегодняшнего дня)
— Добавляется постквантовый (post-quantum) обмен ключами mlkem768x25519-sha256
4 ноября и 9 декабря на GitHub будет пробное введение новых правил. В эти дни станет видно, готова ли ваша машина к новшествам.
13 января 2027 года новые правила вводятся целиком и полностью.
Don't panic, как написано на обложке великой книги. Мы составили инструкцию: что проверить, как проверить, как провести собственную репетицию, не дожидаясь отказа от GitHub.
Читать статью на Хабр: https://habr.com/ru/companies/hexlet/articles/1094004/
Настоящий DevOps решает такие задачи одной левой, за что его и ценят. Для инженера, который отвечает за инфраструктуру, смена правил SSH на GitHub — рядовая задача. Освоить эти навыки можно на программе Хекслета «DevOps‑инженер с нуля». Кстати, старт 15 октября.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X |
При соединении с GitHub по SSH в скором времени перестанут работать:
— Подпись ssh-rsa на SHA-1
— Обмен ключами diffie-hellman-group-exchange-sha256
Ещё нововведения:
— Размер новых RSA-ключей должен быть не менее 3072 бит (с сегодняшнего дня)
— Добавляется постквантовый (post-quantum) обмен ключами mlkem768x25519-sha256
4 ноября и 9 декабря на GitHub будет пробное введение новых правил. В эти дни станет видно, готова ли ваша машина к новшествам.
13 января 2027 года новые правила вводятся целиком и полностью.
Don't panic, как написано на обложке великой книги. Мы составили инструкцию: что проверить, как проверить, как провести собственную репетицию, не дожидаясь отказа от GitHub.
Читать статью на Хабр: https://habr.com/ru/companies/hexlet/articles/1094004/
Настоящий DevOps решает такие задачи одной левой, за что его и ценят. Для инженера, который отвечает за инфраструктуру, смена правил SSH на GitHub — рядовая задача. Освоить эти навыки можно на программе Хекслета «DevOps‑инженер с нуля». Кстати, старт 15 октября.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X |
❤4👍4🔥1
Как не переплатить за надежную инфраструктуру
Самая дорогая ошибка в инфраструктуре — выбирать архитектуру без ответа на вопрос, сколько бизнес теряет при простое.
Для одного проекта час недоступности — неприятность, но не смертельная. Для другого он означает невыполненные заказы и нарушение обязательств, как следствие — большие денежные потери. От этой разницы зависят нужные RPO и RTO, число зон, частота копий и необходимость отдельного плана аварийного восстановления.
Считать важно не только стоимость серверов. Добавьте сетевой трафик между площадками, хранилища, мониторинг, инженерное время и регулярные проверки сценариев восстановления. И помните, что сложная архитектура не обязательно самая разумная.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X |
Самая дорогая ошибка в инфраструктуре — выбирать архитектуру без ответа на вопрос, сколько бизнес теряет при простое.
Для одного проекта час недоступности — неприятность, но не смертельная. Для другого он означает невыполненные заказы и нарушение обязательств, как следствие — большие денежные потери. От этой разницы зависят нужные RPO и RTO, число зон, частота копий и необходимость отдельного плана аварийного восстановления.
Считать важно не только стоимость серверов. Добавьте сетевой трафик между площадками, хранилища, мониторинг, инженерное время и регулярные проверки сценариев восстановления. И помните, что сложная архитектура не обязательно самая разумная.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X |
👍8❤1🔥1
Интернет — совсем не облако. Это кабели на дне океана. Разобрали путь одного фото по 7 уровням модели OSI. Сохраняй, чтобы не забыть на собеседовании — вдруг спросят.
Сохрани шпаргалку «7 уровней OSI» и отправь тому, кто говорит «интернет — это одно большое облако».
#hexlet #сети #osi #интернет #программирование #ITбаза
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X
Сохрани шпаргалку «7 уровней OSI» и отправь тому, кто говорит «интернет — это одно большое облако».
#hexlet #сети #osi #интернет #программирование #ITбаза
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X
❤6👍6🔥5
Гранд апдейт на платформе Хекслета: React 19, новый стек для Java-веба, проекты в Vue.js и четыре навыка в каталоге. Курсы обновлены с учётом новых версий библиотек и фреймворков.
Подарки достались всем. Специалистам — новый курс «Системный дизайн» (с этим навыком можно не бояться экспансии ИИ).
Новичкам — курс «Основы ИИ» (бесплатно) и дверь в профессиональную разработку — курс «Разработчик C# с нуля»
Полный changelog — в статье на блоге
#обновленияХекслет
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X
Подарки достались всем. Специалистам — новый курс «Системный дизайн» (с этим навыком можно не бояться экспансии ИИ).
Новичкам — курс «Основы ИИ» (бесплатно) и дверь в профессиональную разработку — курс «Разработчик C# с нуля»
Полный changelog — в статье на блоге
#обновленияХекслет
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X
❤6🔥6👍4
Пример из жизни — от эксперта. Кастомную CRM развивала команда из шести человек. Агенты уже помогали писать код и тесты, но поручить им задачу целиком не получалось. Не было актуальных спецификаций: часть сведений оставалась в тикетах, обсуждениях и у сотрудников.
Начали с нескольких компонентов. Агент подготовил первичные спецификации, PM уточнил поведение и ограничения.
Для задач ввели карточки инкрементов с контекстом и критериями приемки. По этим материалам агент готовил код, тесты и merge request. Разработчики проверяли техническую часть, тестировщик — сценарии и регрессии, PM — соответствие требованиям. После проверки обновляли спецификацию и журнал решений.
На компонентах с проверенными спецификациями среднее время от готовой постановки до принятого MR для сопоставимых небольших задач сократилось с четырех дней до двух, включая ожидание, проверку и переделки. Финальную приемку по-прежнему выполняли люди; в остальной части системы агентам все еще требовалось больше пояснений.
Как перейти от локального помощника к агенту уровня задачи, обсудим на вебинаре Хекслета 26 октября в 19:00. Регистрация уже началась! Тему внедрения в существующие проекты также разбирает Алексей Могильников — автор и преподаватель Курса Хекслета AI SDLC.
#вебинарХекслет #опытным #ИИ
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X
Начали с нескольких компонентов. Агент подготовил первичные спецификации, PM уточнил поведение и ограничения.
Для задач ввели карточки инкрементов с контекстом и критериями приемки. По этим материалам агент готовил код, тесты и merge request. Разработчики проверяли техническую часть, тестировщик — сценарии и регрессии, PM — соответствие требованиям. После проверки обновляли спецификацию и журнал решений.
На компонентах с проверенными спецификациями среднее время от готовой постановки до принятого MR для сопоставимых небольших задач сократилось с четырех дней до двух, включая ожидание, проверку и переделки. Финальную приемку по-прежнему выполняли люди; в остальной части системы агентам все еще требовалось больше пояснений.
Как перейти от локального помощника к агенту уровня задачи, обсудим на вебинаре Хекслета 26 октября в 19:00. Регистрация уже началась! Тему внедрения в существующие проекты также разбирает Алексей Могильников — автор и преподаватель Курса Хекслета AI SDLC.
#вебинарХекслет #опытным #ИИ
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X
👍3❤2🔥1