ИИ автоматизировал разработку, а проблемы остались?
Ошибки в больших проектах возникают не только из-за плохого кода.
— Проблемы больших проектов с участием ИИ часто связаны с отсутствием контроля. С агентами — как с людьми: проверять нужно не только конечный результат. Кто-то должен оценивать и архитектурные решения, которые агент принял в ходе работы, — считает наставник Хекслета Валентин Исипчук.
— Разработку и ревью нужно разделить между разными агентами.
Живой пример: агенту дают элементарную, на первый взгляд, задачу — добавить кеширование ответов внешнего API в большой бэкенд-сервис. Агент пишет рабочий код, добавляет тесты, всё проходит CI. Если смотреть только результат, задача кажется выполненной.
Но агент-ревьюер замечает проблему в подходе к решению: агент-разработчик создал кеш внутри конкретного сервиса, хотя в проекте уже и так был общий слой кеширования. В результате появился второй механизм с собственной логикой инвалидирования. Код пока что работает, но через несколько месяцев это решение превратится в источник трудноуловимых багов.
Задачу вернули агенту-разработчику. Он переделал реализацию через существующую инфраструктуру. Затем другой агент запустил тесты и удостоверился, что ничего не сломалось.
В таких ситуациях разделение ролей и приносит максимальную пользу. Один агент решает задачу, второй смотрит на архитектуру и спорные решения, третий проверяет результат.
Дополнительный плюс: у каждого агента своя задача и свой контекст. Агенту не нужно «держать в голове» весь проект и одновременно быть разработчиком, тестировщиком и ревьюером.
Чем жёстче разделены обязанности и контексты, тем меньше вероятность, что агент начнёт оправдывать собственные решения. Это гораздо ближе к обычной командной разработке, чем к сценарию «задали промт — получили код — выкатили как есть».
Не стоит доверять большой проект одному агенту: он захлебнётся в контексте, перестанет беспристрастно проверять свою работу и начнёт принимать спорные решения.
15 октября на бесплатном воркшопе мы на практике покажем, как довести задачу до готового pull request с помощью команды ИИ-агентов.
За полтора часа на реальном примере разберём:
- как настроить роли в OpenCode,
- что должно быть в AGENTS.md,
- как передавать задачи между агентами,
- как проводить ревью кода и автоматические проверки перед мержем.
Эти вопросы заслуживают того, чтобы потратить на них время. Специалисты посмотрят, как работают другие, а новички увидят принципы и подходы, которые можно применить на практике.
Воркшоп проведёт Валентин Исипчук — наставник в Хекслете и практикующий разработчик (бэкенд-инженер на Java и Kotlin из Cyoda, инженер по ИИ-автоматизации).
Пароли и явки:
15 октября, 19:00, 1,5 часа, бесплатно.
Регистрация по ссылке.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск
Ошибки в больших проектах возникают не только из-за плохого кода.
— Проблемы больших проектов с участием ИИ часто связаны с отсутствием контроля. С агентами — как с людьми: проверять нужно не только конечный результат. Кто-то должен оценивать и архитектурные решения, которые агент принял в ходе работы, — считает наставник Хекслета Валентин Исипчук.
— Разработку и ревью нужно разделить между разными агентами.
Живой пример: агенту дают элементарную, на первый взгляд, задачу — добавить кеширование ответов внешнего API в большой бэкенд-сервис. Агент пишет рабочий код, добавляет тесты, всё проходит CI. Если смотреть только результат, задача кажется выполненной.
Но агент-ревьюер замечает проблему в подходе к решению: агент-разработчик создал кеш внутри конкретного сервиса, хотя в проекте уже и так был общий слой кеширования. В результате появился второй механизм с собственной логикой инвалидирования. Код пока что работает, но через несколько месяцев это решение превратится в источник трудноуловимых багов.
Задачу вернули агенту-разработчику. Он переделал реализацию через существующую инфраструктуру. Затем другой агент запустил тесты и удостоверился, что ничего не сломалось.
В таких ситуациях разделение ролей и приносит максимальную пользу. Один агент решает задачу, второй смотрит на архитектуру и спорные решения, третий проверяет результат.
Дополнительный плюс: у каждого агента своя задача и свой контекст. Агенту не нужно «держать в голове» весь проект и одновременно быть разработчиком, тестировщиком и ревьюером.
Чем жёстче разделены обязанности и контексты, тем меньше вероятность, что агент начнёт оправдывать собственные решения. Это гораздо ближе к обычной командной разработке, чем к сценарию «задали промт — получили код — выкатили как есть».
Не стоит доверять большой проект одному агенту: он захлебнётся в контексте, перестанет беспристрастно проверять свою работу и начнёт принимать спорные решения.
15 октября на бесплатном воркшопе мы на практике покажем, как довести задачу до готового pull request с помощью команды ИИ-агентов.
За полтора часа на реальном примере разберём:
- как настроить роли в OpenCode,
- что должно быть в AGENTS.md,
- как передавать задачи между агентами,
- как проводить ревью кода и автоматические проверки перед мержем.
Эти вопросы заслуживают того, чтобы потратить на них время. Специалисты посмотрят, как работают другие, а новички увидят принципы и подходы, которые можно применить на практике.
Воркшоп проведёт Валентин Исипчук — наставник в Хекслете и практикующий разработчик (бэкенд-инженер на Java и Kotlin из Cyoda, инженер по ИИ-автоматизации).
Пароли и явки:
15 октября, 19:00, 1,5 часа, бесплатно.
Регистрация по ссылке.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск
🔥5❤2👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Какой он — эффективный промпт?
Рецепт от наставника Хекслет Валентина Исипчука: промпт всегда должен содержать описание того результата, который вы хотите получить. Иначе всё сэкономленное время вы потратите на обработку ответа модели.
В промпте описывайте формат, объём и содержимое желаемого ответа. А лучше скормите модели реальный пример нужного ответа.
А 15 октября приходите на бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск
Рецепт от наставника Хекслет Валентина Исипчука: промпт всегда должен содержать описание того результата, который вы хотите получить. Иначе всё сэкономленное время вы потратите на обработку ответа модели.
В промпте описывайте формат, объём и содержимое желаемого ответа. А лучше скормите модели реальный пример нужного ответа.
А 15 октября приходите на бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск
🔥3❤2😁1
Сейчас сайты и сервисы Хекслета временно недоступны из-за внешнего сбоя. Наши технические специалисты делают всё возможное, чтобы как можно скорее восстановить для вас доступ.
Если вам понадобится поддержка, мы здесь и всегда рады помочь.
Как только всё заработает, сразу сообщим.
Если вам понадобится поддержка, мы здесь и всегда рады помочь.
Как только всё заработает, сразу сообщим.
😁24❤9🔥5👾4👍1😴1
Ура! Все заработало! Наши инженеры — герои, которые не носят плащей — смогли сделать почти невозможное — за считанные часы восстановили работу всех сервисов Хекслета.
Можно снова продолжать учебу. А если возникнут какие-то проблемы, сразу пишите нам — оперативно разберемся и всё решим.
А тем, кто еще не с нами, самое время записаться на курс.
У нас вот-вот стартует новый запуск ИИ для разработчиков 2.0, курс AI SDLC по спеццене до 14 октября и профессия Разработчик C# для тех, кто входит в IT с нуля.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | Бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука
Можно снова продолжать учебу. А если возникнут какие-то проблемы, сразу пишите нам — оперативно разберемся и всё решим.
А тем, кто еще не с нами, самое время записаться на курс.
У нас вот-вот стартует новый запуск ИИ для разработчиков 2.0, курс AI SDLC по спеццене до 14 октября и профессия Разработчик C# для тех, кто входит в IT с нуля.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | Бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука
❤14👍10🔥7
«Protobuf быстрее JSON» — говорит кандидат на собесе по system design и получает проблемы себе на голову. Вроде мелочь, но на собеседовании такие мелочи важны.
На техническом собеседовании оценивают не решение, а то, как вы его защищаете. Правильной архитектуры нет, зато есть выгодные компромиссы. Что говорить вслух и как реагировать на подсказки, разбирает Виталий Лихачев, бэкендер и SRE, проводивший десятки таких собесов.
В кадре еще и кот, но это чтобы сбить зрителя с толку.
🎬 Смотреть видео
А если хотите глубже разобраться в архитектуре сложных систем и научиться аргументировать технические решения, 12 ноября в Хекслете стартует новый поток курса «Системный дизайн». Будем разбирать реальные инженерные задачи, ограничения и компромиссы, с которыми сталкиваются разработчики.
👉 Программа курса и запись
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | Бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск
На техническом собеседовании оценивают не решение, а то, как вы его защищаете. Правильной архитектуры нет, зато есть выгодные компромиссы. Что говорить вслух и как реагировать на подсказки, разбирает Виталий Лихачев, бэкендер и SRE, проводивший десятки таких собесов.
В кадре еще и кот, но это чтобы сбить зрителя с толку.
🎬 Смотреть видео
А если хотите глубже разобраться в архитектуре сложных систем и научиться аргументировать технические решения, 12 ноября в Хекслете стартует новый поток курса «Системный дизайн». Будем разбирать реальные инженерные задачи, ограничения и компромиссы, с которыми сталкиваются разработчики.
👉 Программа курса и запись
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | Бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск
❤4👍3
Один дата-центр перестал работать — но почему вместе с ним легли десятки других сервисов?
Почему такое вообще происходит? Как связаны между собой облачные сервисы? И почему хранить все данные и резервные копии в одном месте — плохая идея?
Разбираемся в первом посте нашей серии о надежности инфраструктуры и защите данных. Листайте и сохраняйте, чтобы не потерять.
💬 Расскажите про ваш опыт устранения сбоев и сколько времени заняло восстановление?
В следующем посте разберем, как защитить данные от потери и почему наличие резервной копии еще не гарантирует, что систему удастся быстро восстановить.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | Бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск
Почему такое вообще происходит? Как связаны между собой облачные сервисы? И почему хранить все данные и резервные копии в одном месте — плохая идея?
Разбираемся в первом посте нашей серии о надежности инфраструктуры и защите данных. Листайте и сохраняйте, чтобы не потерять.
💬 Расскажите про ваш опыт устранения сбоев и сколько времени заняло восстановление?
В следующем посте разберем, как защитить данные от потери и почему наличие резервной копии еще не гарантирует, что систему удастся быстро восстановить.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | Бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск
👍10🔥4❤3
1️⃣ Ставь задачу ИИ одной строкой: «посмотри проект и исправь». У ИИ много чипов, он сам разберётся.
2️⃣Контекст забивай до упора. Чем больше информации у модели — тем лучше результат.
3️⃣Не жалей токенов. Даже на разбор почты отправляй самую крутую модель: стыдно экономить на суммаризации.
4️⃣Твой главный KPI — сожжённые токены. Меньше тысячи долларов в месяц — вообще несерьёзно.
5️⃣ Береги свой единственный аккаунт, забудь про git и бэкапы, не забудь выдать агенту полный доступ к проду.
В нашем интервью содержание вредных советов разбирает Сергей Попов, CPO «Консоли», автор телеграм-канала «Серёжа печатает...»
Настройка Claude Code, грамотная постановка задач, выбор модели по способностям и цене, пайплайн, где код за агентом можно не перечитывать.
Хорошая новость: всё это можно реализовать даже в нашей Солнечной системе.
Бонус-эксперимент: что будет, если в Солнечную систему запустить чёрную дыру, пусть даже не самую массивную.
И вовсе не странно, что эта история тоже есть в нашем интервью.
Бесплатный воркшоп про ИИ агентов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍1🔥1
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