DynamoDB
Несколько дней назад произошёл глобальный сбой у крупнейшего облачного провайдера планеты - AWS. Из-за этого упали как часть сервисов самого AWS, так и другие сервисы: Snapchat, Reddit, Pinterest, Spotify. Последствия сбоя устраняли больше суток.
Уже вышел подробный постмортем произошедшего. Надо отдать должное специалистам Амазона, они смогли детально восстановить, что послужило причиной сбоя, и как он развивался. Это говорит о высокой инженерной культуре.
Можно ли было предотвратить сбой? Теоретически, да. Но на практике в системах подобного планетарного масштаба невозможно учесть все риски и периодически они будут приводить к сбоям. Нужно лишь стараться уменьшить их масштаб и влияние на связанные сервисы.
В этом посте я не буду разбирать постмортем. Это уже сделали на множестве других ресурсов. Но в то же время, я убеждён, что подобные ситуации должны давать новые знания и опыт сообществу. И поэтому я хочу поговорить о самом DynamoDB - сервисе, отказ которого из-за DNS привёл к каскаду остальных сбоев. Будет небольшая серия постов.
Что такое DynamoDB?
Для хранения данных можно использовать классическую реляционную базу данных (например, PostgreSQL или MySQL). В таких базах данные хранятся в строго структурированных таблицах с заранее определенной схемой. Для получения связанных данных из разных таблиц используются операции JOIN. Этот подход хорошо подходит для сложных запросов, но он сложнее масштабируется.
DynamoDB, в свою очередь, является базой данных NoSQL. Она оптимизирована для очень быстрого доступа к данным по заранее известному ключу и, в отличие от реляционных баз, очень сильно масштабируется.
Amazon DynamoDB - это полностью управляемая, бессерверная (serverless) NoSQL база данных, созданная для обеспечения производительности с задержками в единицы миллисекунд при любом масштабе. Разберем по частям:
* «Полностью управляемая» и «бессерверная» означает, что разработчикам не нужно заниматься администрированием серверов, установкой ПО, настройкой или обновлениями. AWS берет на себя все эти задачи. Более того, DynamoDB может масштабироваться до нуля: если к таблице нет запросов, вы за нее не платите.
* NoSQL означает, что у базы нет жесткой схемы, как в реляционных базах (за исключением первичного ключа). Каждый элемент (запись) может иметь разный набор атрибутов. DynamoDB поддерживает две основные модели данных: ключ-значение и документо-ориентированную, что позволяет хранить данные в форматах вроде JSON.
Использование внутри AWS
Сама Amazon использует DynamoDB для своих самых критически важных и высоконагруженных систем. Это классический пример «dogfooding» - использования собственных продуктов.
Ежегодная распродажа Prime Day является самым показательным примером. Статистика пиковых нагрузок на DynamoDB во время Prime Day:
* Prime Day 2024: 146 миллионов запросов в секунду
* Prime Day 2023: 126 миллионов запросов в секунду
* Prime Day 2022: 105,2 миллиона запросов в секунду
* Prime Day 2017: 12,9 миллиона запросов в секунду
Эти цифры на 4 порядка выше производительности любой реляционной БД в стандартном исполнении (10-15 тысяч запросов в секунду на мощном железе).
Использование клиентами
Тысячи компаний по всему миру полагаются на DynamoDB для своих самых требовательных приложений:
* Snapchat: Перестроил свою самую большую рабочую нагрузку на запись - функцию Stories - для работы на DynamoDB, чтобы улучшить производительность и снизить стоимость.
* Disney+: Использует глобальные таблицы DynamoDB для таких функций, как списки просмотра и рекомендаций, обеспечивая низкую задержку для миллионов пользователей по всему миру.
* Capcom: Обеспечивает работу своих популярных онлайн-игр, которые требуют обработки миллиардов запросов с задержками в единицы миллисекунд.
В следующих постах узнаем, как устроена эта БД и за счёт чего она так хорошо масштабируется. Для этого возьмём реальный бизнес-кейс и реализуем его на реляционной БД и на DynamoDB. В процессе увидим все компромиссы. Также поговорим о том, какие существуют альтернативы. Оставайтесь на связи, будет интересно 🚀
#aws #dynamodb
Несколько дней назад произошёл глобальный сбой у крупнейшего облачного провайдера планеты - AWS. Из-за этого упали как часть сервисов самого AWS, так и другие сервисы: Snapchat, Reddit, Pinterest, Spotify. Последствия сбоя устраняли больше суток.
Уже вышел подробный постмортем произошедшего. Надо отдать должное специалистам Амазона, они смогли детально восстановить, что послужило причиной сбоя, и как он развивался. Это говорит о высокой инженерной культуре.
Можно ли было предотвратить сбой? Теоретически, да. Но на практике в системах подобного планетарного масштаба невозможно учесть все риски и периодически они будут приводить к сбоям. Нужно лишь стараться уменьшить их масштаб и влияние на связанные сервисы.
В этом посте я не буду разбирать постмортем. Это уже сделали на множестве других ресурсов. Но в то же время, я убеждён, что подобные ситуации должны давать новые знания и опыт сообществу. И поэтому я хочу поговорить о самом DynamoDB - сервисе, отказ которого из-за DNS привёл к каскаду остальных сбоев. Будет небольшая серия постов.
Что такое DynamoDB?
Для хранения данных можно использовать классическую реляционную базу данных (например, PostgreSQL или MySQL). В таких базах данные хранятся в строго структурированных таблицах с заранее определенной схемой. Для получения связанных данных из разных таблиц используются операции JOIN. Этот подход хорошо подходит для сложных запросов, но он сложнее масштабируется.
DynamoDB, в свою очередь, является базой данных NoSQL. Она оптимизирована для очень быстрого доступа к данным по заранее известному ключу и, в отличие от реляционных баз, очень сильно масштабируется.
Amazon DynamoDB - это полностью управляемая, бессерверная (serverless) NoSQL база данных, созданная для обеспечения производительности с задержками в единицы миллисекунд при любом масштабе. Разберем по частям:
* «Полностью управляемая» и «бессерверная» означает, что разработчикам не нужно заниматься администрированием серверов, установкой ПО, настройкой или обновлениями. AWS берет на себя все эти задачи. Более того, DynamoDB может масштабироваться до нуля: если к таблице нет запросов, вы за нее не платите.
* NoSQL означает, что у базы нет жесткой схемы, как в реляционных базах (за исключением первичного ключа). Каждый элемент (запись) может иметь разный набор атрибутов. DynamoDB поддерживает две основные модели данных: ключ-значение и документо-ориентированную, что позволяет хранить данные в форматах вроде JSON.
Использование внутри AWS
Сама Amazon использует DynamoDB для своих самых критически важных и высоконагруженных систем. Это классический пример «dogfooding» - использования собственных продуктов.
Ежегодная распродажа Prime Day является самым показательным примером. Статистика пиковых нагрузок на DynamoDB во время Prime Day:
* Prime Day 2024: 146 миллионов запросов в секунду
* Prime Day 2023: 126 миллионов запросов в секунду
* Prime Day 2022: 105,2 миллиона запросов в секунду
* Prime Day 2017: 12,9 миллиона запросов в секунду
Эти цифры на 4 порядка выше производительности любой реляционной БД в стандартном исполнении (10-15 тысяч запросов в секунду на мощном железе).
Использование клиентами
Тысячи компаний по всему миру полагаются на DynamoDB для своих самых требовательных приложений:
* Snapchat: Перестроил свою самую большую рабочую нагрузку на запись - функцию Stories - для работы на DynamoDB, чтобы улучшить производительность и снизить стоимость.
* Disney+: Использует глобальные таблицы DynamoDB для таких функций, как списки просмотра и рекомендаций, обеспечивая низкую задержку для миллионов пользователей по всему миру.
* Capcom: Обеспечивает работу своих популярных онлайн-игр, которые требуют обработки миллиардов запросов с задержками в единицы миллисекунд.
В следующих постах узнаем, как устроена эта БД и за счёт чего она так хорошо масштабируется. Для этого возьмём реальный бизнес-кейс и реализуем его на реляционной БД и на DynamoDB. В процессе увидим все компромиссы. Также поговорим о том, какие существуют альтернативы. Оставайтесь на связи, будет интересно 🚀
#aws #dynamodb
👍9🔥7✍1
Следующая статья про DynamoDB получилась объёмной и не помещается в максимальный размер поста Telegram. Я на днях запущу персональный блог и опубликую статью там. А пока пост из жизни нашего сообщества Drim Team 🙂
👍4🔥1
Недавно к нашему сообществу Drim Team присоединился новый участник - Денис @imajus. Мы с ним познакомились на проведённом нами хакатоне HackLoad 2025. Денис опытный разработчик с 20+ годами опыта. Недавно он опубликовал статью про своё участие уже в другом хакатоне - ETHOnline - где он решал ту же задачу создания надёжного билетного сервиса, но уже на основе блокчейна. Вот ссылка на статью, рекомендую к прочтению, очень интересно. Вот ссылка на репозиторий с кодом.
По файлам проекта видно, что Денис активно использовал Claude Code. Для получения стабильных результатов он применял spec-driven development. Это важный опыт для современной разработки и я уверен, что Денис усилит наше сообщество и вместе мы сможем ещё быстрее прорабатывать и внедрять новые подходы использования ИИ для кратного ускорения разработки. Что касается опыта с блокчейном, то он у Дениса тоже большой, ведь он на постоянной основе участвует в хакатонах и занимает там высокие места. Это тоже будет полезно для Drim Team.
А мне стало вот что интересно. Хайп блокчейна уже давно прошёл. Что происходит на рынке сейчас? В каких сферах блокчейн реально приносит пользу? Актуально ли разработчикам специализироваться на блокчейне? Много ли вакансий и хорошие ли зарплаты? Давайте попробуем разобраться.
Опыт Дениса очень показателен, и чтобы ответить на эти вопросы, я изучил последние отраслевые отчеты. Первое, что бросается в глаза: пока хайп вокруг NFT и Web3-революции стихал, корпоративный и инфраструктурный рынок рос экспоненциально. Разные агентства дают разные цифры, но все сходятся в прогнозах: ожидаемый совокупный среднегодовой темп роста (CAGR) на ближайшие 5-10 лет составляет от 53% до 65%.
Так где же "скучная", но реальная польза? Ответ - в корпоративном секторе. Более 70% предприятий в 2024 году начали использовать блокчейн для повышения прозрачности цепочек поставок и эффективности цифровых платежей. Это уже не спекуляции, а реальная оптимизация бизнес-процессов, приносящая измеримую пользу.
Вопреки шуму вокруг публичных сетей, сегмент частных (private) блокчейнов занимает огромную долю рынка - 43% в 2025 году. Регулируемые отрасли, такие как финансы и здравоохранение, выбирают их за возможность контроля и безопасности.
Теперь о главном: вакансии и зарплаты. Компенсации в индустрии остаются одними из самых высоких в IT. Средняя зарплата блокчейн-разработчика в США в 2025 году составляет около $146,250. Для Senior-специалистов (5+ лет опыта) вилка $150,000 - $200,000 является нормой, а специализированные роли, такие как Blockchain Architect или Security Engineer, оплачиваются еще выше, достигая $200,000.
Существует ли "блокчейн-премия"? Да, но это не плата за знание Solidity. Это премия за риск и безопасность. Ошибка в смарт-контракте необратима и может стоить компании сотен миллионов. Для тех, кто ищет удаленную работу, ставки фрилансеров достигают $80 - $150 в час, а средняя зарплата на постоянной удалённой позиции держится в районе $60,000.
Но "легкого входа" здесь нет. Рынок испытывает острый дефицит специалистов, но этот дефицит существует на уровне Senior/Architect. Данные показывают, что более 81% блокчейн-компаний находятся на ранних стадиях (seed или venture). Они не нанимают джуниоров для поддержки, а агрессивно ищут опытных Senior+ инженеров, способных с нуля построить и обезопасить ядро продукта.
И здесь мы возвращаемся к опыту Дениса и хакатонам. Это действительно один из главных "лифтов" в индустрию. Масштаб огромен: хакатоны Solana (Renaissance, Radar) собирают по 8,000-10,000+ участников из 100+ стран. Призовые фонды достигают $1 миллиона, с гран-при в $50,000 и призами по трекам в $30,000.
Вывод: Рынок блокчейна - это не «прошлое», а вполне реальное и быстрорастущее настоящее. Если поставить цель и целенаправленно двигаться к ней, то можно построить на этом рынке хорошую карьеру.
#drim_team #blockchain
По файлам проекта видно, что Денис активно использовал Claude Code. Для получения стабильных результатов он применял spec-driven development. Это важный опыт для современной разработки и я уверен, что Денис усилит наше сообщество и вместе мы сможем ещё быстрее прорабатывать и внедрять новые подходы использования ИИ для кратного ускорения разработки. Что касается опыта с блокчейном, то он у Дениса тоже большой, ведь он на постоянной основе участвует в хакатонах и занимает там высокие места. Это тоже будет полезно для Drim Team.
А мне стало вот что интересно. Хайп блокчейна уже давно прошёл. Что происходит на рынке сейчас? В каких сферах блокчейн реально приносит пользу? Актуально ли разработчикам специализироваться на блокчейне? Много ли вакансий и хорошие ли зарплаты? Давайте попробуем разобраться.
Опыт Дениса очень показателен, и чтобы ответить на эти вопросы, я изучил последние отраслевые отчеты. Первое, что бросается в глаза: пока хайп вокруг NFT и Web3-революции стихал, корпоративный и инфраструктурный рынок рос экспоненциально. Разные агентства дают разные цифры, но все сходятся в прогнозах: ожидаемый совокупный среднегодовой темп роста (CAGR) на ближайшие 5-10 лет составляет от 53% до 65%.
Так где же "скучная", но реальная польза? Ответ - в корпоративном секторе. Более 70% предприятий в 2024 году начали использовать блокчейн для повышения прозрачности цепочек поставок и эффективности цифровых платежей. Это уже не спекуляции, а реальная оптимизация бизнес-процессов, приносящая измеримую пользу.
Вопреки шуму вокруг публичных сетей, сегмент частных (private) блокчейнов занимает огромную долю рынка - 43% в 2025 году. Регулируемые отрасли, такие как финансы и здравоохранение, выбирают их за возможность контроля и безопасности.
Теперь о главном: вакансии и зарплаты. Компенсации в индустрии остаются одними из самых высоких в IT. Средняя зарплата блокчейн-разработчика в США в 2025 году составляет около $146,250. Для Senior-специалистов (5+ лет опыта) вилка $150,000 - $200,000 является нормой, а специализированные роли, такие как Blockchain Architect или Security Engineer, оплачиваются еще выше, достигая $200,000.
Существует ли "блокчейн-премия"? Да, но это не плата за знание Solidity. Это премия за риск и безопасность. Ошибка в смарт-контракте необратима и может стоить компании сотен миллионов. Для тех, кто ищет удаленную работу, ставки фрилансеров достигают $80 - $150 в час, а средняя зарплата на постоянной удалённой позиции держится в районе $60,000.
Но "легкого входа" здесь нет. Рынок испытывает острый дефицит специалистов, но этот дефицит существует на уровне Senior/Architect. Данные показывают, что более 81% блокчейн-компаний находятся на ранних стадиях (seed или venture). Они не нанимают джуниоров для поддержки, а агрессивно ищут опытных Senior+ инженеров, способных с нуля построить и обезопасить ядро продукта.
И здесь мы возвращаемся к опыту Дениса и хакатонам. Это действительно один из главных "лифтов" в индустрию. Масштаб огромен: хакатоны Solana (Renaissance, Radar) собирают по 8,000-10,000+ участников из 100+ стран. Призовые фонды достигают $1 миллиона, с гран-при в $50,000 и призами по трекам в $30,000.
Вывод: Рынок блокчейна - это не «прошлое», а вполне реальное и быстрорастущее настоящее. Если поставить цель и целенаправленно двигаться к ней, то можно построить на этом рынке хорошую карьеру.
#drim_team #blockchain
🔥7❤3👍2👏1
Drim Dev
DynamoDB Несколько дней назад произошёл глобальный сбой у крупнейшего облачного провайдера планеты - AWS. Из-за этого упали как часть сервисов самого AWS, так и другие сервисы: Snapchat, Reddit, Pinterest, Spotify. Последствия сбоя устраняли больше суток.…
После крупного сбоя у AWS в октябре я решил написать серию статей о сервисе, который стал виновником сбоя, - о DynamoDB. Эта база данных является представителем семейства NoSQL и весьма интересно посмотреть, как она устроена, и как ей пользоваться. Так сказать, увидеть альтернативу привычным реляционным базам данных.
Я начал писать серию на канале, но понял, что такой формат не подходит для нормального изучения. Поэтому я решил развернуть свой блог и написать статью там. В процессе я думал, как ещё можно повысить эффективность обучения. И решил, что читателям было бы хорошо не только получить знания, но и тут же проверить их. И прикольно было бы использовать для этого ИИ. Сказано - сделано. Так родилась новая версия сайта https://drim.dev.
На этом сайте есть блог, где я буду публиковать свои мысли. И ещё есть раздел "Навыки". Это набор навыков и знаний, которые нужны разработчикам, чтобы преуспеть в современной индустрии. И первый опубликованный навык - Amazon DynamoDB. Это не самая важная технология, которую нужно знать. Но на её примере я решил начать развивать свою методику.
Навык представляет собой одну страницу с детальным материалом, структурированным от простому к сложному. Я не стал делать много страниц для каждого навыка. Это упростит навигацию. Пользователь будет читать часть материала и после него может проверить себя. Для этого есть две возможности.
Первая это классический квиз. Читатель видит вопросы и должен дать на них ответы исходя из того, что он только что узнал. Это помогает закрепить материал.
Второй механизм - это ИИ-наставник. Он ставит вам задачу и ведёт в процессе её решения. Задаёт вопросы, направляет, объясняет непонятные вещи. Разговаривать с наставником можно после каждого раздела. Есть одна сквозная задача - создание конкурента Twitter. И вы шаг за шагом её решаете, используя DynamoDB. Это ещё более мощный способ закрепить материал. Кстати, у наставника есть имя - Назар 🙂.
Для общения с Назаром используется LLM, каждый вызов которой нужно оплачивать. Поэтому у каждого пользователя есть отдельный бюджет токенов, которые тратятся во время обсуждений с наставником. Каждый месяц пользователи получают по 5 миллионов токенов. Но также есть возможность запросить дополнительные, если не будет хватать.
Также я планирую сделать и третий механизм - задания, где вам нужно будет писать код. Написанный код пользователь будет загружать на платформу и она будет автоматически его проверять и рассказывать о проблемах. Этот функционал я сделаю позже.
Приглашаю вас зайти и изучить DynamoDB. Всего за несколько часов вы получите хорошее представление об этой технологии. Это пригодится при выборе архитектурных решений и на собеседованиях. Вот ссылка на навык - https://drim.dev/skills/amazon-dynamodb. Постепенно я буду добавлять новые навыки и совершенствовать методику обучения. Будет интересно 🚀
P.S. Отдельно хочу отметить, что разработку сайта и материалов я начал 28 октября. В неделю тратил часов по 12. То есть за 60 часов (5 недель) я с нуля разработал программное решение и написал детальную статью с проверочным материалом. Это получилось сделать благодаря активному использованию ИИ. Без него я бы на эту работу потратил раз в 5 больше времени. Качество решения было бы хуже. Скоро я расскажу о том, как я использую ИИ в процессе разработки. Чтобы каждый из вас тоже смог повысить свою эффективность и качество работы.
Я начал писать серию на канале, но понял, что такой формат не подходит для нормального изучения. Поэтому я решил развернуть свой блог и написать статью там. В процессе я думал, как ещё можно повысить эффективность обучения. И решил, что читателям было бы хорошо не только получить знания, но и тут же проверить их. И прикольно было бы использовать для этого ИИ. Сказано - сделано. Так родилась новая версия сайта https://drim.dev.
На этом сайте есть блог, где я буду публиковать свои мысли. И ещё есть раздел "Навыки". Это набор навыков и знаний, которые нужны разработчикам, чтобы преуспеть в современной индустрии. И первый опубликованный навык - Amazon DynamoDB. Это не самая важная технология, которую нужно знать. Но на её примере я решил начать развивать свою методику.
Навык представляет собой одну страницу с детальным материалом, структурированным от простому к сложному. Я не стал делать много страниц для каждого навыка. Это упростит навигацию. Пользователь будет читать часть материала и после него может проверить себя. Для этого есть две возможности.
Первая это классический квиз. Читатель видит вопросы и должен дать на них ответы исходя из того, что он только что узнал. Это помогает закрепить материал.
Второй механизм - это ИИ-наставник. Он ставит вам задачу и ведёт в процессе её решения. Задаёт вопросы, направляет, объясняет непонятные вещи. Разговаривать с наставником можно после каждого раздела. Есть одна сквозная задача - создание конкурента Twitter. И вы шаг за шагом её решаете, используя DynamoDB. Это ещё более мощный способ закрепить материал. Кстати, у наставника есть имя - Назар 🙂.
Для общения с Назаром используется LLM, каждый вызов которой нужно оплачивать. Поэтому у каждого пользователя есть отдельный бюджет токенов, которые тратятся во время обсуждений с наставником. Каждый месяц пользователи получают по 5 миллионов токенов. Но также есть возможность запросить дополнительные, если не будет хватать.
Также я планирую сделать и третий механизм - задания, где вам нужно будет писать код. Написанный код пользователь будет загружать на платформу и она будет автоматически его проверять и рассказывать о проблемах. Этот функционал я сделаю позже.
Приглашаю вас зайти и изучить DynamoDB. Всего за несколько часов вы получите хорошее представление об этой технологии. Это пригодится при выборе архитектурных решений и на собеседованиях. Вот ссылка на навык - https://drim.dev/skills/amazon-dynamodb. Постепенно я буду добавлять новые навыки и совершенствовать методику обучения. Будет интересно 🚀
P.S. Отдельно хочу отметить, что разработку сайта и материалов я начал 28 октября. В неделю тратил часов по 12. То есть за 60 часов (5 недель) я с нуля разработал программное решение и написал детальную статью с проверочным материалом. Это получилось сделать благодаря активному использованию ИИ. Без него я бы на эту работу потратил раз в 5 больше времени. Качество решения было бы хуже. Скоро я расскажу о том, как я использую ИИ в процессе разработки. Чтобы каждый из вас тоже смог повысить свою эффективность и качество работы.
🔥6❤3👍1
Курс по ускорению разработки с помощью ИИ
Если бы меня спросили, что самое важное произошло в моей карьере в уходящем году, я бы сразу ответил - внедрение агентов для разработки во все мои проекты. В течение года я много экспериментировал и в итоге сформировал процесс, который ускорил меня минимум в 3 раза. Теперь я почти не пишу код руками. Я руковожу ансамблем из агентов Claude Code, которые описывают требования, создают UI, пишут тесты и пишут код. Для этого я дообучил агентов, чтобы они использовали мои знания и мои подходы к разработке.
Всё это ощущается как супер-сила. Я теперь быстрее завершаю проекты и могу делать вещи, которые не были бы возможны, если бы агентов не было. Выше я уже писал, что сайт Drim Dev я разработал и запустил с начальным контентом всего за 60 часов. Это полторы недели, если работать по 8 часов в день. Без агентов я бы его разрабатывал минимум 2-3 месяца. Всё это дало ускорение моей карьере. Я стал значительно больше зарабатывать.
В то же время, в сообществе до сих пор много скепсиса и непонимания, как правильно использовать ИИ для разработки. Использовать ли агентов и, если да, то каких? Как заставить агента не писать лишний код? Не вырастет ли количество багов, если код будет писать агент? Как правильно писать тесты с помощью ИИ? Как научить агента использовать правильные подходы и соглашения команды? Что такое MCP? Что такое RAG? Не атрофируются ли мои навыки? Как джуниору или мидлу правильно использовать ИИ?
Для ответов на все эти вопросы я решил обобщить весь полученный мною опыт и создал курс, где разработчики смогут за 5 недель пройти тот путь, который я прошёл за год.
У курса две задачи. Первая - сформировать фундаментальное понимание того, как устроены LLM, контекст, агенты, MCP, RAG. Только понимая основы, можно системно и осознанно использовать эти технологии. Также это позволит в дальнейшем следить за развитием ИИ и с пониманием дела внедрять новинки в свою работу.
Вторая задача - каждый студент должен на практике использовать полученные знания. Для этого в течение курса мы вместе разработаем 2 проекта: ИИ-ментора и собственного агента для разработки. Кроме того, каждый студент получит возможность разработать собственный проект на "родном" стеке и закрепить весь процесс. Я буду проводить ревью и консультировать на всём протяжении этого проекта.
Вот ссылка на страницу курса https://drim.dev/courses/ai-superpower-for-developers. Там вы сможете узнать больше деталей и записаться. Если есть вопросы, можете задать их мне напрямую - @mitro52.
Записывайтесь на курс и вы получите знания и опыт, которые многократно увеличат вашу продуктивность. Пусть следующий год для вас тоже пройдет под эгидой ИИ и стремительного развития вашей карьеры. Подарите себе супер-силу в новом году 🚀
#drim_dev #courses #ai
Если бы меня спросили, что самое важное произошло в моей карьере в уходящем году, я бы сразу ответил - внедрение агентов для разработки во все мои проекты. В течение года я много экспериментировал и в итоге сформировал процесс, который ускорил меня минимум в 3 раза. Теперь я почти не пишу код руками. Я руковожу ансамблем из агентов Claude Code, которые описывают требования, создают UI, пишут тесты и пишут код. Для этого я дообучил агентов, чтобы они использовали мои знания и мои подходы к разработке.
Всё это ощущается как супер-сила. Я теперь быстрее завершаю проекты и могу делать вещи, которые не были бы возможны, если бы агентов не было. Выше я уже писал, что сайт Drim Dev я разработал и запустил с начальным контентом всего за 60 часов. Это полторы недели, если работать по 8 часов в день. Без агентов я бы его разрабатывал минимум 2-3 месяца. Всё это дало ускорение моей карьере. Я стал значительно больше зарабатывать.
В то же время, в сообществе до сих пор много скепсиса и непонимания, как правильно использовать ИИ для разработки. Использовать ли агентов и, если да, то каких? Как заставить агента не писать лишний код? Не вырастет ли количество багов, если код будет писать агент? Как правильно писать тесты с помощью ИИ? Как научить агента использовать правильные подходы и соглашения команды? Что такое MCP? Что такое RAG? Не атрофируются ли мои навыки? Как джуниору или мидлу правильно использовать ИИ?
Для ответов на все эти вопросы я решил обобщить весь полученный мною опыт и создал курс, где разработчики смогут за 5 недель пройти тот путь, который я прошёл за год.
У курса две задачи. Первая - сформировать фундаментальное понимание того, как устроены LLM, контекст, агенты, MCP, RAG. Только понимая основы, можно системно и осознанно использовать эти технологии. Также это позволит в дальнейшем следить за развитием ИИ и с пониманием дела внедрять новинки в свою работу.
Вторая задача - каждый студент должен на практике использовать полученные знания. Для этого в течение курса мы вместе разработаем 2 проекта: ИИ-ментора и собственного агента для разработки. Кроме того, каждый студент получит возможность разработать собственный проект на "родном" стеке и закрепить весь процесс. Я буду проводить ревью и консультировать на всём протяжении этого проекта.
Вот ссылка на страницу курса https://drim.dev/courses/ai-superpower-for-developers. Там вы сможете узнать больше деталей и записаться. Если есть вопросы, можете задать их мне напрямую - @mitro52.
Записывайтесь на курс и вы получите знания и опыт, которые многократно увеличат вашу продуктивность. Пусть следующий год для вас тоже пройдет под эгидой ИИ и стремительного развития вашей карьеры. Подарите себе супер-силу в новом году 🚀
#drim_dev #courses #ai
🔥13