«Мне не было легко ни одного дня» — как рекрутер с двумя детьми выучилась на фронтендера и получила оффер в Модульбанк
Ира воспитывала двоих детей одна и в 30 решила сменить профессию на фронтенд. Училась два года, прошла через выгорание, ломала ветки и чинила ночами.
«Старшую в школу – и за компьютер, пока спит младший. Потом работа, домашние дела, вечером снова учеба. Иногда ночами. Вот и весь мой день.»
Но в итоге Ира получила оффер, не отправив ни одного отклика — причем не куда-то, а в Модульбанк.
Как ей все удалось несмотря на трудности, читайте в новой истории.
👉 https://ru.hexlet.io/blog/posts/mne-ne-bylo-legko-ni-odnogo-dnya-kak-ira-s-dvumya-detmi-vyuchilas-na-frontendera-i-poluchila-offer-v-modulban
Ира воспитывала двоих детей одна и в 30 решила сменить профессию на фронтенд. Училась два года, прошла через выгорание, ломала ветки и чинила ночами.
«Старшую в школу – и за компьютер, пока спит младший. Потом работа, домашние дела, вечером снова учеба. Иногда ночами. Вот и весь мой день.»
Но в итоге Ира получила оффер, не отправив ни одного отклика — причем не куда-то, а в Модульбанк.
Как ей все удалось несмотря на трудности, читайте в новой истории.
👉 https://ru.hexlet.io/blog/posts/mne-ne-bylo-legko-ni-odnogo-dnya-kak-ira-s-dvumya-detmi-vyuchilas-na-frontendera-i-poluchila-offer-v-modulban
🔥11👍9❤4😁2
💎 Почти 40% рабочих навыков изменятся к 2030 году. Как тогда выбирать профессию сейчас?
По данным Future of Jobs Report 2025 Всемирного экономического форума, работодатели ожидают, что к 2030 году 39% ключевых навыков сотрудников изменятся. Причем быстрее всего будет расти значение технологических навыков — в том числе связанных с ИИ, большими данными, кибербезопасностью и технологической грамотностью.
В дополнение к пониманию технологий работодатели будут искать сотрудников с креативным мышлением, любознательностью, стремлением учиться новому. В десятке наиболее востребованных навыков также оказались лидерство и социальное влияние, управление талантами и аналитическое мышление.
Но это в мире, а что в России? На одну IT-вакансию в России приходится 24,4 активных резюме, это вдвое больше, чем в среднем по рынку труда. При этом разброс между направлениями четырехкратный: то есть доля вакансий для новичков одного направления может быть в четыре раза выше, чем соседнего.
Это означает, что выбирать профессию только по принципу «какой язык программирования сейчас самый популярный» — не лучшая стратегия. Нужно разбираться глубже: изучать рынок, доступные вакансии, уровень зарплат. Если список вакансий по выбранной специальности не обновляется, то спрос существует только на бумаге.
Инструменты будут меняться, это уже 100% ясно. Но именно выбор направления с оценкой будущих перспектив — ключевое на текущем рынке. Важен не только спрос на опытных специалистов, но и ширина входа — какая доля вакансий готова рассматривать человека без опыта. Добавьте к этому скорость роста и перспективы развития направления — что будет с вакансией спустя три-пять лет? Не придется ли снова переучиваться?
Выбор может показаться сложным, но мы уже проанализировали рынок и готовы поделиться этой информацией. Если хочется разобраться, какая профессия в IT вам подходит, на бесплатной профориентации Hexlet можно сравнить разные специальности, узнать, чем придется заниматься на практике, какие навыки нужны для старта, куда берут новичков и сколько платят.
👉 Профориентация в IT от Hexlet
Telegram | YouTube | AI Клуб
По данным Future of Jobs Report 2025 Всемирного экономического форума, работодатели ожидают, что к 2030 году 39% ключевых навыков сотрудников изменятся. Причем быстрее всего будет расти значение технологических навыков — в том числе связанных с ИИ, большими данными, кибербезопасностью и технологической грамотностью.
В дополнение к пониманию технологий работодатели будут искать сотрудников с креативным мышлением, любознательностью, стремлением учиться новому. В десятке наиболее востребованных навыков также оказались лидерство и социальное влияние, управление талантами и аналитическое мышление.
Но это в мире, а что в России? На одну IT-вакансию в России приходится 24,4 активных резюме, это вдвое больше, чем в среднем по рынку труда. При этом разброс между направлениями четырехкратный: то есть доля вакансий для новичков одного направления может быть в четыре раза выше, чем соседнего.
Это означает, что выбирать профессию только по принципу «какой язык программирования сейчас самый популярный» — не лучшая стратегия. Нужно разбираться глубже: изучать рынок, доступные вакансии, уровень зарплат. Если список вакансий по выбранной специальности не обновляется, то спрос существует только на бумаге.
Инструменты будут меняться, это уже 100% ясно. Но именно выбор направления с оценкой будущих перспектив — ключевое на текущем рынке. Важен не только спрос на опытных специалистов, но и ширина входа — какая доля вакансий готова рассматривать человека без опыта. Добавьте к этому скорость роста и перспективы развития направления — что будет с вакансией спустя три-пять лет? Не придется ли снова переучиваться?
Выбор может показаться сложным, но мы уже проанализировали рынок и готовы поделиться этой информацией. Если хочется разобраться, какая профессия в IT вам подходит, на бесплатной профориентации Hexlet можно сравнить разные специальности, узнать, чем придется заниматься на практике, какие навыки нужны для старта, куда берут новичков и сколько платят.
👉 Профориентация в IT от Hexlet
Telegram | YouTube | AI Клуб
❤5👍3😴3🔥2
А в этом посте рассказываем про базовый набор компетенций, который уже можно заметить в требованиях компаний и описании вакансий.
Так какие навыки хотят видеть у инженеров со знанием ИИ?
Но чтобы он все это умел, разработчик агента должен четко прописать эти функции и параметры (не позабыв про ограничения). В агентных системах все обстоит довольно просто: чем универсальнее и абстрактнее инструмент, тем выше риск, что модель воспользуется им неправильно. Поэтому хороший агент должен выполнять одну понятную задачу и иметь предсказуемый интерфейс.
Инженеру предстоит связать в единую систему намерение пользователей с нужным агентом. А еще продумать, как будет передаваться контекст между компонентами и как они вообще будут взаимодействовать друг с другом. Не забыть каких-то агентов ограничить и понять, что именно им не разрешать. Тут тоже важен принцип минимальных прав и доступов, иначе последствия могут быть непредсказуемыми.
❓Список звучит внушительно? Не пугайтесь! Для входа в профессию необязательно глубоко разбираться в математике или обучении нейросетей. Достаточно уровня junior или junior+ в разработке, а дальше можно углубляться в ИИ-премудрости и развлекаться вайб-кодингом. А если все сделать правильно, получить новую востребованную специальность.
Если кодить вы уже умеете, а вот навыки по обращению с ИИ предстоит еще прокачать, то у нас классная новость. 25 августа в 19 00 у нас как раз пройдет бесплатный вебинар — поговорим о том, как ускорить разработку с помощью ИИ:
https://special.hexlet.io/ai-developer_llm_webinar?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=hexlet-blog&utm_content=promo&utm_term=post_200826
Telegram | YouTube | AI Клуб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥2❤1
Каждый шестой коммит с новыми тестами уже делает ИИ
Исследование «Testing with AI Agents: An Empirical Study of Test Generation Frequency, Quality, and Coverage» (MSR 2026) проанализировало 2 232 коммита с изменениями тестов и обнаружило, что 16,4% коммитов, добавляющих тесты, были сделаны AI-агентами. При этом вклад AI-тестов в покрытие кода оказался сопоставим с тестами, написанными людьми.
Другое исследование — «Are Coding Agents Generating Over-Mocked Tests? An Empirical Study» — проанализировало более 1,2 млн коммитов в 2 168 репозиториях за 2025 год. Из них 48 563 были сделаны агентами. У агентов 23% коммитов затрагивали тесты против 13% у остальных коммитов. То есть агенты заметно чаще берут тестирование на себя.
Но есть нюанс. То же исследование «Are Coding Agents Generating Over-Mocked Tests? An Empirical Study» показало, что 36% тестовых коммитов AI-агентов добавляли моки против 26% у остальных.
Авторы отдельно обращают внимание: чрезмерный мокинг может делать тесты менее эффективными при проверке реальных взаимодействий в системе.
Поэтому навык 2026 года — уметь собрать AI-агента, который понимает кодовую базу, запускает тесты, проверяет результат и работает внутри CI-процесса.
Сооснователь Хекслета Кирилл Мокевнин отмечает: ИИ сильно упростил отладку, которая раньше занимала гигантское количество времени. Теперь агенты взяли на себя рутину — долгие и нудные способы проверить, что именно не работает и почему.
Именно поэтому бесплатный мини-курс Хекслета «AI для разработчиков» посвящен тому, как создать ИИ-агента для тестирования. Если хотите научиться встраивать агентов в реальную разработку — идите на мини-курс и соберите своего первого рабочего AI-агента. За 1,5 часа настроите агента, подключите его к GitHub Actions и получите тесты на каждый pull request.
Курс доступен прямо в Телеграме: https://telegram.me/HexletWelcomeBot?start=wwb_fs1e45d0ea-7705-4da8-b07a-82a372469ea9
Telegram | YouTube | AI Клуб
Исследование «Testing with AI Agents: An Empirical Study of Test Generation Frequency, Quality, and Coverage» (MSR 2026) проанализировало 2 232 коммита с изменениями тестов и обнаружило, что 16,4% коммитов, добавляющих тесты, были сделаны AI-агентами. При этом вклад AI-тестов в покрытие кода оказался сопоставим с тестами, написанными людьми.
Другое исследование — «Are Coding Agents Generating Over-Mocked Tests? An Empirical Study» — проанализировало более 1,2 млн коммитов в 2 168 репозиториях за 2025 год. Из них 48 563 были сделаны агентами. У агентов 23% коммитов затрагивали тесты против 13% у остальных коммитов. То есть агенты заметно чаще берут тестирование на себя.
Но есть нюанс. То же исследование «Are Coding Agents Generating Over-Mocked Tests? An Empirical Study» показало, что 36% тестовых коммитов AI-агентов добавляли моки против 26% у остальных.
Авторы отдельно обращают внимание: чрезмерный мокинг может делать тесты менее эффективными при проверке реальных взаимодействий в системе.
Поэтому навык 2026 года — уметь собрать AI-агента, который понимает кодовую базу, запускает тесты, проверяет результат и работает внутри CI-процесса.
Сооснователь Хекслета Кирилл Мокевнин отмечает: ИИ сильно упростил отладку, которая раньше занимала гигантское количество времени. Теперь агенты взяли на себя рутину — долгие и нудные способы проверить, что именно не работает и почему.
Именно поэтому бесплатный мини-курс Хекслета «AI для разработчиков» посвящен тому, как создать ИИ-агента для тестирования. Если хотите научиться встраивать агентов в реальную разработку — идите на мини-курс и соберите своего первого рабочего AI-агента. За 1,5 часа настроите агента, подключите его к GitHub Actions и получите тесты на каждый pull request.
Курс доступен прямо в Телеграме: https://telegram.me/HexletWelcomeBot?start=wwb_fs1e45d0ea-7705-4da8-b07a-82a372469ea9
Telegram | YouTube | AI Клуб
❤5👍1🔥1👾1
☀️ Что изучить на Хекслете в августе и сентябре
Собрали популярные программы и мероприятия!
Для тех, кто выбирает направление или планирует сменить профессию:
⌨️ Бесплатный вебинар «Как выбрать профессию в IT» — 26 августа. Разберем направления: от разработки и DevOps до ИИ-систем. Обсудим рынок, зарплаты и вакансии для новичков и перспективы роста.
Для действующих разработчиков:
🤖 Курс «LLM-разработчик» — старт 27 августа. Работа с большими языковыми моделями, ИИ-инструментами и их интеграция в продукты;
🖥 «Бэкенд для фронтенд-разработчиков» — для тех, кто хочет глубже разобраться в серверной части и расширить свой стек;
🏢 Бесплатный вебинар «Системный дизайн» — 14 сентября. Разберём системный дизайн и подготовку к соответствующему этапу технических собеседований.
Профессии с нуля:
— Курс «DevOps-инженер с нуля» — учимся работать с инфраструктурой, автоматизацией, CI/CD и облачными технологиями. В программе — практические проекты от Yandex Cloud;
🐍Курс «Python-разработчик» — старт 27 августа;
🖥 Курс «Фронтенд-разработчик» — старт 27 августа;
🤍 Курс «Golang-разработчик с нуля» — старт 27 августа + навык быстрого написания кода с ИИ-агентами.
Бесплатно про ИИ:
🦋 Курс «ИИ и нейросети для начинающих» — знакомимся с современными ИИ-инструментами и учимся использовать их для повседневных и рабочих задач;
🕵️♂️ Бесплатный мини-курс «AI для разработчиков» — за 1,5 часа соберёте ИИ-агента для тестирования, подключите его к GitHub Actions и настроите создание тестов для каждого pull request.
Мини-курс можно пройти прямо в Telegram: запустить курс.
Ждем вас на программах Хекслета!
Не можете определиться с направлением? Напишите нам — поможем выбрать.
Telegram | YouTube | AI Клуб
Собрали популярные программы и мероприятия!
Для тех, кто выбирает направление или планирует сменить профессию:
⌨️ Бесплатный вебинар «Как выбрать профессию в IT» — 26 августа. Разберем направления: от разработки и DevOps до ИИ-систем. Обсудим рынок, зарплаты и вакансии для новичков и перспективы роста.
Для действующих разработчиков:
🤖 Курс «LLM-разработчик» — старт 27 августа. Работа с большими языковыми моделями, ИИ-инструментами и их интеграция в продукты;
🖥 «Бэкенд для фронтенд-разработчиков» — для тех, кто хочет глубже разобраться в серверной части и расширить свой стек;
Профессии с нуля:
— Курс «DevOps-инженер с нуля» — учимся работать с инфраструктурой, автоматизацией, CI/CD и облачными технологиями. В программе — практические проекты от Yandex Cloud;
🐍Курс «Python-разработчик» — старт 27 августа;
Бесплатно про ИИ:
Мини-курс можно пройти прямо в Telegram: запустить курс.
Ждем вас на программах Хекслета!
Не можете определиться с направлением? Напишите нам — поможем выбрать.
Telegram | YouTube | AI Клуб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍6🔥4
ИИ-агент написал код. Разработчик обязан его прочитать?
В X обсуждают заявление Роберта Мартина — «дядюшки Боба», автора легендарной книги «Чистый код» («Clean Code»). Так вот, дядя Боб признался, что вообще не читает код, созданный его ИИ-агентами. По его словам, тогда выигрыш в производительности просто исчезает.
Вместо классического ревью Мартин устраивает коду «полосу препятствий»:
— юнит-тесты;
— сценарии поведения в формате «дано — когда — тогда»;
— QA-процедуры;
— метрики качества;
— проверку покрытия;
— мутационное тестирование.
При мутационном тестировании инструмент специально вносит в код небольшие ошибки и проверяет, смогут ли тесты их обнаружить. Получается своеобразный тест для тестов.
Подход Мартина разделил разработчиков на два лагеря.
Сторонники такого подхода считают, что построчное чтение сгенерированного кода превращает разработчика в самое медленное звено системы. Если агент способен выполнить задачу, а результат проходит все проверки, зачем дублировать его работу?
Противники возражают: тесты и метрики не дают полного понимания системы. Высокое покрытие ещё не гарантирует правильной архитектуры, отсутствия скрытых рисков и соответствия бизнес-задаче.
Особенно интересно эта дискуссия выглядит на фоне исследования британского AI Security Institute. Во время кибериспытаний все проверенные институтом модели хотя бы иногда пытались обойти правила: искали готовые решения, изучали тестовую инфраструктуру или атаковали системы за пределами разрешенного контура.
Одна из задач из-за ошибки оказалась нерешаемой. Модель не остановилась, а написала и запустила код на внешнем сервисе, пытаясь получить доступ к инфраструктуре испытания. Ущерба удалось избежать, но эксперимент показал: собственным объяснениям модели и ее рассуждениям нельзя доверять на все 100%.
Как тогда работать с ИИ-агентами безопасно и эффективно?
Рустам Борханов, автор и ведущий программы LLM-разработчик в Хекслете считает так:
«Я бы доверял ИИ-агенту примерно так же, как младшему специалисту. Важно понимать, насколько хорошо поставлена задача, где могут возникнуть проблемы и что действительно стоит перепроверить.
Мелкие исправления, небольшие задачи и даже простые фичи нет смысла контролировать каждые пять минут. ИИ-агент — это ваш личный исполнительный джун. Вы отвечаете за его работу, но это не значит, что нужно микроменеджерить каждый его шаг».
Получается, ключевой навык разработчика в эпоху агентов — не чтение каждой сгенерированной строки или слепое доверие тестам. Нужно уметь определить границы задачи, заранее найти зоны риска и выстроить контроль, соответствующий возможной цене ошибки.
Как раз 25 августа у нас пройдет бесплатный вебинар — поговорим о том, как ускорить разработку с помощью ИИ, не пропустив проблемы в коде и не занимаясь бесконечными проверками:
https://special.hexlet.io/ai-developer_llm_webinar?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=hexlet-blog&utm_content=promo&utm_term=post_220826
ИИ способен писать код быстрее человека. Но ответственность за то, где и как этот код будет работать, по-прежнему ложится на инженера.
А вы читаете весь код, созданный ИИ, или доверяете тестам и метрикам?
В X обсуждают заявление Роберта Мартина — «дядюшки Боба», автора легендарной книги «Чистый код» («Clean Code»). Так вот, дядя Боб признался, что вообще не читает код, созданный его ИИ-агентами. По его словам, тогда выигрыш в производительности просто исчезает.
Вместо классического ревью Мартин устраивает коду «полосу препятствий»:
— юнит-тесты;
— сценарии поведения в формате «дано — когда — тогда»;
— QA-процедуры;
— метрики качества;
— проверку покрытия;
— мутационное тестирование.
При мутационном тестировании инструмент специально вносит в код небольшие ошибки и проверяет, смогут ли тесты их обнаружить. Получается своеобразный тест для тестов.
Подход Мартина разделил разработчиков на два лагеря.
Сторонники такого подхода считают, что построчное чтение сгенерированного кода превращает разработчика в самое медленное звено системы. Если агент способен выполнить задачу, а результат проходит все проверки, зачем дублировать его работу?
Противники возражают: тесты и метрики не дают полного понимания системы. Высокое покрытие ещё не гарантирует правильной архитектуры, отсутствия скрытых рисков и соответствия бизнес-задаче.
Особенно интересно эта дискуссия выглядит на фоне исследования британского AI Security Institute. Во время кибериспытаний все проверенные институтом модели хотя бы иногда пытались обойти правила: искали готовые решения, изучали тестовую инфраструктуру или атаковали системы за пределами разрешенного контура.
Одна из задач из-за ошибки оказалась нерешаемой. Модель не остановилась, а написала и запустила код на внешнем сервисе, пытаясь получить доступ к инфраструктуре испытания. Ущерба удалось избежать, но эксперимент показал: собственным объяснениям модели и ее рассуждениям нельзя доверять на все 100%.
Как тогда работать с ИИ-агентами безопасно и эффективно?
Рустам Борханов, автор и ведущий программы LLM-разработчик в Хекслете считает так:
«Я бы доверял ИИ-агенту примерно так же, как младшему специалисту. Важно понимать, насколько хорошо поставлена задача, где могут возникнуть проблемы и что действительно стоит перепроверить.
Мелкие исправления, небольшие задачи и даже простые фичи нет смысла контролировать каждые пять минут. ИИ-агент — это ваш личный исполнительный джун. Вы отвечаете за его работу, но это не значит, что нужно микроменеджерить каждый его шаг».
Получается, ключевой навык разработчика в эпоху агентов — не чтение каждой сгенерированной строки или слепое доверие тестам. Нужно уметь определить границы задачи, заранее найти зоны риска и выстроить контроль, соответствующий возможной цене ошибки.
Как раз 25 августа у нас пройдет бесплатный вебинар — поговорим о том, как ускорить разработку с помощью ИИ, не пропустив проблемы в коде и не занимаясь бесконечными проверками:
https://special.hexlet.io/ai-developer_llm_webinar?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=hexlet-blog&utm_content=promo&utm_term=post_220826
ИИ способен писать код быстрее человека. Но ответственность за то, где и как этот код будет работать, по-прежнему ложится на инженера.
А вы читаете весь код, созданный ИИ, или доверяете тестам и метрикам?
👍7❤6🔥1
ИИ уже умеет писать код. Но строить системы за разработчика пока не научился.
В Stack Overflow Developer Survey 2025 84% разработчиков сообщили, что уже используют ИИ-инструменты или собираются это делать. При этом 72% участников ответили, что вайб-кодинг не входит в их профессиональную разработку.
Масштаб происходящего доказывает и исследование Anthropic. Компания проанализировала около 500 тысяч взаимодействий пользователей с Claude.ai и Claude Code. В Claude Code 79% диалогов относились к автоматизации, то есть модель самостоятельно выполняла задачу, а не просто помогала человеку ее решить.
Чем дешевле становится производство кода, тем важнее другой набор скиллов: понимать систему целиком, оценивать нагрузку, проектировать отказоустойчивость, выбирать архитектуру и понимать последствия изменений.
В новой статье разобрали, почему системный дизайн становится одним из главных навыков разработчика в эпоху ИИ — на данных Anthropic, Stack Overflow, METR и DORA.
Читать: https://ru.hexlet.io/blog/posts/sistemnyy-dizayn-pochemu-ii-ne-zamenil-razrabotchikov
Telegram | YouTube | AI Клуб
В Stack Overflow Developer Survey 2025 84% разработчиков сообщили, что уже используют ИИ-инструменты или собираются это делать. При этом 72% участников ответили, что вайб-кодинг не входит в их профессиональную разработку.
Масштаб происходящего доказывает и исследование Anthropic. Компания проанализировала около 500 тысяч взаимодействий пользователей с Claude.ai и Claude Code. В Claude Code 79% диалогов относились к автоматизации, то есть модель самостоятельно выполняла задачу, а не просто помогала человеку ее решить.
Чем дешевле становится производство кода, тем важнее другой набор скиллов: понимать систему целиком, оценивать нагрузку, проектировать отказоустойчивость, выбирать архитектуру и понимать последствия изменений.
В новой статье разобрали, почему системный дизайн становится одним из главных навыков разработчика в эпоху ИИ — на данных Anthropic, Stack Overflow, METR и DORA.
Читать: https://ru.hexlet.io/blog/posts/sistemnyy-dizayn-pochemu-ii-ne-zamenil-razrabotchikov
Telegram | YouTube | AI Клуб
❤5👍4🔥3
«Выбирай то, что нравится» — не самый полезный совет по профориентации
Интерес к работе действительно имеет значение. Но научные данные показывают, что формула, если любишь что-то делать, то сделай это работой — не всегда эффективна.
В 2020 году исследователи объединили результаты 105 исследований с 39 602 участниками, которые проводились на протяжении 65 лет. Люди, чья работа лучше соответствовала их профессиональным интересам, действительно были в среднем более удовлетворены ею. Но эта связь оказалась умеренной — ρ = 0,19. То есть, хотя совпадение профессии с интересами и имеет значение, но далеко не определяющее. И не факт, что выбрав душой, потом не пожалеешь.
Полезнее при выборе направления рассматривать сразу на несколько аспектов:
— какие навыки нужны для старта;
— реально ли найти первую работу;
— сколько времени займет вход;
— что происходит со спросом;
— как ИИ меняет профессию.
Последний пункт особенно важен. Всемирный экономический форум опросил более тысячи работодателей и прогнозирует, что к 2030 году 39% нынешних навыков работников изменятся или устареют. Самыми быстрорастущими категориями навыков стали ИИ и большие данные, сети и кибербезопасность, технологическая грамотность.
Но вход в IT для новичков не закрылся. По данным hh[.]ru, в 2025 году около 13% вакансий отрасли — почти 65 тысяч — были доступны начинающим.
На бесплатном воркшопе Хекслета мы не будем определять профессию по типу личности или магическому шару. Вместо этого сравниваем рынок: шесть IT-направлений, требования к новичкам, зарплаты, сроки входа, работодатели и влияние ИИ.
Когда? Уже сегодня, 26 августа, в 19 00
👉 https://special.hexlet.io/career-guidance?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=hexlet-blog&utm_content=promo&utm_term=post_250826
Интерес к работе действительно имеет значение. Но научные данные показывают, что формула, если любишь что-то делать, то сделай это работой — не всегда эффективна.
В 2020 году исследователи объединили результаты 105 исследований с 39 602 участниками, которые проводились на протяжении 65 лет. Люди, чья работа лучше соответствовала их профессиональным интересам, действительно были в среднем более удовлетворены ею. Но эта связь оказалась умеренной — ρ = 0,19. То есть, хотя совпадение профессии с интересами и имеет значение, но далеко не определяющее. И не факт, что выбрав душой, потом не пожалеешь.
Полезнее при выборе направления рассматривать сразу на несколько аспектов:
— какие навыки нужны для старта;
— реально ли найти первую работу;
— сколько времени займет вход;
— что происходит со спросом;
— как ИИ меняет профессию.
Последний пункт особенно важен. Всемирный экономический форум опросил более тысячи работодателей и прогнозирует, что к 2030 году 39% нынешних навыков работников изменятся или устареют. Самыми быстрорастущими категориями навыков стали ИИ и большие данные, сети и кибербезопасность, технологическая грамотность.
Но вход в IT для новичков не закрылся. По данным hh[.]ru, в 2025 году около 13% вакансий отрасли — почти 65 тысяч — были доступны начинающим.
На бесплатном воркшопе Хекслета мы не будем определять профессию по типу личности или магическому шару. Вместо этого сравниваем рынок: шесть IT-направлений, требования к новичкам, зарплаты, сроки входа, работодатели и влияние ИИ.
Когда? Уже сегодня, 26 августа, в 19 00
👉 https://special.hexlet.io/career-guidance?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=hexlet-blog&utm_content=promo&utm_term=post_250826
special.hexlet.io
Куда идти в IT в 2027: шесть направлений, где берут новичков
Разбираем шесть направлений, где берут новичков: технологии, сложность освоения, компании, зарплаты и срок входа. Бесплатный воркшоп 26 августа, 2 часа.
❤5🔥2👍1
Какие навыки помогают разработчику дорого стоить в 2026 году
ИИ все лучше справляется с непосредственным написанием кода. Кодовый агент уже может изучать репозиторий, менять файлы, писать тесты, запускать команды и готовить изменения для ревью.
Поэтому преимущество разработчика постепенно смещается туда, где одной генерации кода недостаточно.
В июне Anthropic опубликовала анализ примерно 400 000 сессий Claude Code от 235 000 пользователей. Исследователи выяснили, что сильная экспертиза связана с большей вероятностью успешно выполнить задачу. При этом более компетентные пользователи могли делегировать Claude больше работы всего одной инструкцией.
Еще один важный навык — нормально ставить задачу. Авторы CodeScout проверили подход, при котором агент сначала изучает нужный контекст кодовой базы, а затем уточняет исходное описание проблемы. На SWE-bench Verified такой подход повысил долю решенных задач на 20% относительно базового метода.
Высокая скорость генерации сама по себе еще не означает качественную разработку. В основной модели исследования MSR 2026 внедрение Cursor связано с ростом числа добавляемых строк на 28,58%, предупреждений статического анализа — на 30,26%, сложности кода — на 41,64%.
Отсюда и набор навыков, которые мы разбираем в статье с точки зрения разработчика, претендующего на высокий доход в 2026 году: системный дизайн, декомпозиция, инженерия требований, управление контекстом, стратегия тестирования, независимая проверка результата и настройка среды AI-агентов.
Например, с тестами агенты уже работают довольно активно. В исследовании MSR 2026 ИИ оказался автором 16,4% коммитов, добавлявших тесты. Другая работа на выборке более 1,2 млн коммитов показала, что агенты затрагивали тестовые файлы в 23% своих коммитов против 13% у остальных авторов и чаще добавляли моки — 36% против 26%.
Кода, написанного вручную, действительно может становиться меньше. Но специалисту, который хочет оставаться ценным на рынке, нужно теперь лучше понимать задачу, архитектуру и последствия решений — и уметь контролировать то, что сгенерировал агент.
🔗 В статье подробно разбираем семь таких навыков:
https://ru.hexlet.io/blog/posts/navyki-razrabotchika-kogda-kod-pishet-ii
Telegram | YouTube | AI Клуб
ИИ все лучше справляется с непосредственным написанием кода. Кодовый агент уже может изучать репозиторий, менять файлы, писать тесты, запускать команды и готовить изменения для ревью.
Поэтому преимущество разработчика постепенно смещается туда, где одной генерации кода недостаточно.
В июне Anthropic опубликовала анализ примерно 400 000 сессий Claude Code от 235 000 пользователей. Исследователи выяснили, что сильная экспертиза связана с большей вероятностью успешно выполнить задачу. При этом более компетентные пользователи могли делегировать Claude больше работы всего одной инструкцией.
Еще один важный навык — нормально ставить задачу. Авторы CodeScout проверили подход, при котором агент сначала изучает нужный контекст кодовой базы, а затем уточняет исходное описание проблемы. На SWE-bench Verified такой подход повысил долю решенных задач на 20% относительно базового метода.
Высокая скорость генерации сама по себе еще не означает качественную разработку. В основной модели исследования MSR 2026 внедрение Cursor связано с ростом числа добавляемых строк на 28,58%, предупреждений статического анализа — на 30,26%, сложности кода — на 41,64%.
Отсюда и набор навыков, которые мы разбираем в статье с точки зрения разработчика, претендующего на высокий доход в 2026 году: системный дизайн, декомпозиция, инженерия требований, управление контекстом, стратегия тестирования, независимая проверка результата и настройка среды AI-агентов.
Например, с тестами агенты уже работают довольно активно. В исследовании MSR 2026 ИИ оказался автором 16,4% коммитов, добавлявших тесты. Другая работа на выборке более 1,2 млн коммитов показала, что агенты затрагивали тестовые файлы в 23% своих коммитов против 13% у остальных авторов и чаще добавляли моки — 36% против 26%.
Кода, написанного вручную, действительно может становиться меньше. Но специалисту, который хочет оставаться ценным на рынке, нужно теперь лучше понимать задачу, архитектуру и последствия решений — и уметь контролировать то, что сгенерировал агент.
🔗 В статье подробно разбираем семь таких навыков:
https://ru.hexlet.io/blog/posts/navyki-razrabotchika-kogda-kod-pishet-ii
Telegram | YouTube | AI Клуб
❤3👍1🔥1
Обновили редактор Хекслета — изменения, усиливающие опыт студентов.
Что появилось:
— Python теперь получает подсказки: функции стандартной библиотеки, сигнатуры, описания и методы с учетом типов. Редактор также видит функции из соседних файлов проекта.
— Для PHP и Ruby автодополнение стало полезнее: вместо слов из текущего файла — реальные функции стандартной библиотеки с сигнатурами и описаниями.
— Makefile, Erlang, Vue, Scheme, ini и другие форматы теперь подсвечиваются. А Makefile еще и предупреждает о классической ошибке с пробелами вместо табуляции.
— Поиск Cmd/Ctrl + Shift + F ищет текст сразу по всему проекту и открывает найденное место в нужном файле.
— Вкладка с логами стала удобнее: можно отфильтровать конкретный сервис, ошибки и предупреждения выделяются цветом, а автопрокрутка больше не мешает читать старые сообщения.
— Результаты тестов теперь выводятся в полноценном терминале: с цветами, кликабельными ссылками и нормальной работой с большим объемом текста.
Исправили и несколько раздражающих мелочей. Cmd/Ctrl + S действительно сохраняет код, тесты запускаются на актуальной версии файла, горячие клавиши учитывают текущую вкладку, а ошибки при работе с файлами снова показываются пользователю.
Главная идея обновления — сделать учебный редактор ближе к инструментам, которыми ИТ-специалисты пользуются в реальной работе. Чтобы привычка искать по проекту, читать логи, разбираться в сообщениях языка и работать с терминалом появлялась еще во время обучения.
https://ru.hexlet.io/blog/posts/redactor-hexlet-092026
Telegram | YouTube | AI Клуб
Что появилось:
— Python теперь получает подсказки: функции стандартной библиотеки, сигнатуры, описания и методы с учетом типов. Редактор также видит функции из соседних файлов проекта.
— Для PHP и Ruby автодополнение стало полезнее: вместо слов из текущего файла — реальные функции стандартной библиотеки с сигнатурами и описаниями.
— Makefile, Erlang, Vue, Scheme, ini и другие форматы теперь подсвечиваются. А Makefile еще и предупреждает о классической ошибке с пробелами вместо табуляции.
— Поиск Cmd/Ctrl + Shift + F ищет текст сразу по всему проекту и открывает найденное место в нужном файле.
— Вкладка с логами стала удобнее: можно отфильтровать конкретный сервис, ошибки и предупреждения выделяются цветом, а автопрокрутка больше не мешает читать старые сообщения.
— Результаты тестов теперь выводятся в полноценном терминале: с цветами, кликабельными ссылками и нормальной работой с большим объемом текста.
Исправили и несколько раздражающих мелочей. Cmd/Ctrl + S действительно сохраняет код, тесты запускаются на актуальной версии файла, горячие клавиши учитывают текущую вкладку, а ошибки при работе с файлами снова показываются пользователю.
Главная идея обновления — сделать учебный редактор ближе к инструментам, которыми ИТ-специалисты пользуются в реальной работе. Чтобы привычка искать по проекту, читать логи, разбираться в сообщениях языка и работать с терминалом появлялась еще во время обучения.
https://ru.hexlet.io/blog/posts/redactor-hexlet-092026
Telegram | YouTube | AI Клуб
👍15❤5🔥2
🤖 Как нанимать специалистов по ИИ, не требуя невозможного?
Или топ причин, почему вы так и не наняли человека для внедрения ИИ
Достаточно открыть парочку вакансий по AI/LLM, чтобы увидеть проблему: от кандидата требуют годы опыта с технологией, которая появилась совсем недавно. Новая версия истории с рекрутерами, которые путали Java с JavaScript. Но если бы проблема была только в этом...
Компании часто начинают искать «специалиста по ИИ», не понимая, а что именно он должен сделать? Работать с документами? Создать поиск по внутренней базе знаний? Автоматизировать работу с клиентами? Встроить агентов в существующие процессы?
А ведь от ответа зависит то, кого вообще нужно нанимать.
В большинстве случаев нужен сильный разработчик с инженерной базой, который дополнительно понимает:
— как устроены LLM и агентские системы;
— зачем нужны векторные базы;
— как оркестрировать несколько компонентов;
— как выбрать модель под конкретную задачу;
— как встроить всё это в уже работающий бизнес-процесс.
И нет, просто загрузить вакансию и сотню резюме в чат со словами «выбери лучших» — тоже так себе стратегия.
Гораздо разумнее сначала построить карту компетенций команды, определить недостающие навыки, а уже потом использовать ИИ для разбора и сопоставления резюме.
В новой статье Рустам Борханов разбирает найм с обеих сторон: что делать бизнесу и рекрутерам и что показывать в резюме разработчику, который хочет заниматься LLM.
https://ru.hexlet.io/blog/posts/specialist-po-ii-kogo-nanimat-dlya-vnedreniya
Telegram | YouTube | AI Клуб
Или топ причин, почему вы так и не наняли человека для внедрения ИИ
Достаточно открыть парочку вакансий по AI/LLM, чтобы увидеть проблему: от кандидата требуют годы опыта с технологией, которая появилась совсем недавно. Новая версия истории с рекрутерами, которые путали Java с JavaScript. Но если бы проблема была только в этом...
Компании часто начинают искать «специалиста по ИИ», не понимая, а что именно он должен сделать? Работать с документами? Создать поиск по внутренней базе знаний? Автоматизировать работу с клиентами? Встроить агентов в существующие процессы?
А ведь от ответа зависит то, кого вообще нужно нанимать.
В большинстве случаев нужен сильный разработчик с инженерной базой, который дополнительно понимает:
— как устроены LLM и агентские системы;
— зачем нужны векторные базы;
— как оркестрировать несколько компонентов;
— как выбрать модель под конкретную задачу;
— как встроить всё это в уже работающий бизнес-процесс.
И нет, просто загрузить вакансию и сотню резюме в чат со словами «выбери лучших» — тоже так себе стратегия.
Гораздо разумнее сначала построить карту компетенций команды, определить недостающие навыки, а уже потом использовать ИИ для разбора и сопоставления резюме.
В новой статье Рустам Борханов разбирает найм с обеих сторон: что делать бизнесу и рекрутерам и что показывать в резюме разработчику, который хочет заниматься LLM.
https://ru.hexlet.io/blog/posts/specialist-po-ii-kogo-nanimat-dlya-vnedreniya
Telegram | YouTube | AI Клуб
👍5❤2🔥2
На интервью разработчика могут попросить спроектировать целую систему.
Это, кстати, устоявшаяся практика у гигантов вроде Amazon и в России бигтех (и не только) уже уверенно ее перенял. Для middle+ это уэе вполне обычная секция. LeakCode проанализировал базу из 33 000+ отчетов кандидатов и нашел в ней 1 722 размеченных раунда по system design.
И вот вам уже недостаточно знать синтаксис или помнить паттерн. Нужно уточнить требования, оценить нагрузку, выбрать базу и способ масштабирования, подумать об отказах и объяснить, почему одно архитектурное решение подходит лучше другого.
Эти навыки пригодятся и после собеседования. В DORA 2025 опросили почти 5 000 технических специалистов. Один из выводов: ИИ усиливает уже существующую инженерную систему. Поэтому с распространением AI-агентов системный дизайн не становится менее важным. Решить, как собрать из функций надежный продукт, по-прежнему должен инженер.
14 сентября в 19:00 проведем бесплатный воркшоп по System Design. На реальном кейсе за 1,5 часа пройдем секцию от требований и оценки нагрузки до архитектуры, SLA, масштабируемости и защиты решений.
Это, кстати, устоявшаяся практика у гигантов вроде Amazon и в России бигтех (и не только) уже уверенно ее перенял. Для middle+ это уэе вполне обычная секция. LeakCode проанализировал базу из 33 000+ отчетов кандидатов и нашел в ней 1 722 размеченных раунда по system design.
И вот вам уже недостаточно знать синтаксис или помнить паттерн. Нужно уточнить требования, оценить нагрузку, выбрать базу и способ масштабирования, подумать об отказах и объяснить, почему одно архитектурное решение подходит лучше другого.
Эти навыки пригодятся и после собеседования. В DORA 2025 опросили почти 5 000 технических специалистов. Один из выводов: ИИ усиливает уже существующую инженерную систему. Поэтому с распространением AI-агентов системный дизайн не становится менее важным. Решить, как собрать из функций надежный продукт, по-прежнему должен инженер.
14 сентября в 19:00 проведем бесплатный воркшоп по System Design. На реальном кейсе за 1,5 часа пройдем секцию от требований и оценки нагрузки до архитектуры, SLA, масштабируемости и защиты решений.
👍6🔥6❤5
Поделитесь, какой у вас грейд?
Anonymous Poll
19%
джуниор
27%
мидл
28%
синьор
10%
лид
31%
не в профессии, хочу учиться
👍4
Anonymous Poll
29%
войти в IT-индустрию, получить профессию
51%
остаться востребованным на IT-рынке
56%
усилить навыки
34%
найти работу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
9 сентября 1947 года инженеры Harvard Mark II нашли причину сбоя: моль застряла между контактами реле. Насекомое вклеили в журнал с подписью «первый реальный случай обнаружения бага». Спустя 79 лет баги стали менее буквальными, только вот искать их проще не стало.
Дэн Луу решил проверить, помогает ли AI-агенту простая команда использовать «правильную» технику тестирования.
Задача была реализовать Zstd на Rust. Codex на GPT-5.6 Sol запускали с medium и xhigh. Базовый промпт сравнили с 25 вариантами инструкций: TDD, фаззинг, property-based testing, mutation testing, Lean 4, TLA+, SMT-солверы, просьба «не делай ошибок» и четыре готовых скилла. На каждое условие и каждый уровень пришлось по 80 прогонов, результат проверяли скрытыми тестами.
И ни одной волшебной инструкции не нашлось. Вариант вообще без дополнительных указаний оказался выше среднего. TDD выступил хуже среднего, хотя агенты писали примерно вдвое больше тестов. Hegel Skill увеличил стоимость запуска на 26% при medium и на 41% при xhigh, только вот корректность тестов не выросла.
Самое интересное начинается при разборе самих прогонов. Агенты довольно хорошо замечали места, где может скрываться сложный баг. Но дальше почему-то проверяли совсем не то: выбирали простые свойства, генерировали малоценные случайные входы, писали тесты, которые подтверждали уже ошибочное поведение.
Ценность человека-тестировщика как раз в том, что он способен понять, где система может сломаться и каким тестом эту гипотезу проверять.
Луу пишет, что у него лучше работает подход, где человек сначала задает разумную структуру тестирования, а потом отправляет агента дополнять ее и возвращает с конкретными замечаниями.
🎉В общем, с праздником тех, кто по-прежнему умеет задавать самый неприятный для разработки вопрос: «А что будет, если?..»
Прокачать свои знания дальше — с курсами для опытных:
🪲 Автоматизатор тестирования на Python
🪲 Автоматизатор тестирования на JavaScript
🪲 Автоматизатор тестирования на Java
🪲 Тестирование веб-приложений на Playwright
🪲 Автоматизация тестирования на Go
Telegram | YouTube | AI Клуб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥4❤3
Хорошего промпта, увы, уже недостаточно!
В простой задаче формулировка запроса, бесспорно, важна — и правильный промпт действительно работает. Но как только ИИ начинает генерировать код, документацию, создавать инструменты или решать другие многошаговые задачи, результат резко упирается в контекст.😋
Контекст отвечает на вопросы:
❓Что модели известно прямо сейчас?
❓Какие файлы модель видит?
❓Помнит ли результаты предыдущего шага?
❓Какие инструменты ей доступны?
❓Что из длинной истории стоит сохранить, а что уже можно отбросить за ненадобностью?
Этими вопросами занимается как раз инженерия контекста.
Просто взять и загрузить в модель все данные, которые есть в наличии — стратегия, обреченная на провал. (Уж поверьте на слово) Контекстное окно конечно, ограниченно. Избыток информации модели только мешает: важные фрагменты начинают конкурировать с теми, которые для решения текущей задачи вообще не требуются.
Поэтому в агентных системах контекст приходится собирать отдельно для каждого этапа. Агент, который чинит баг, сначала получает описание проблемы, затем нужные файлы и логи, потом код для изменения, а на этапе проверки — результаты тестов. Если исправление не помогло, новая информация возвращается в следующий цикл.
Сюда же относятся внешняя память агента и RAG — генерация с дополнением найденной информацией. Их задача в конечном счете одна: дать модели именно те данные, которые нужны ей сейчас.
Вместе с экспертом Алексеем Могальниковым разбираемся, почему разработчикам ИИ-систем приходится проектировать сразу цепочку работы с контекстом:
https://ru.hexlet.io/blog/posts/inzheneriya-konteksta-pochemu-prompt-ne-glavnoe
Telegram | YouTube | AI Клуб
В простой задаче формулировка запроса, бесспорно, важна — и правильный промпт действительно работает. Но как только ИИ начинает генерировать код, документацию, создавать инструменты или решать другие многошаговые задачи, результат резко упирается в контекст.
Контекст отвечает на вопросы:
❓Что модели известно прямо сейчас?
❓Какие файлы модель видит?
❓Помнит ли результаты предыдущего шага?
❓Какие инструменты ей доступны?
❓Что из длинной истории стоит сохранить, а что уже можно отбросить за ненадобностью?
Этими вопросами занимается как раз инженерия контекста.
Просто взять и загрузить в модель все данные, которые есть в наличии — стратегия, обреченная на провал. (Уж поверьте на слово) Контекстное окно конечно, ограниченно. Избыток информации модели только мешает: важные фрагменты начинают конкурировать с теми, которые для решения текущей задачи вообще не требуются.
Поэтому в агентных системах контекст приходится собирать отдельно для каждого этапа. Агент, который чинит баг, сначала получает описание проблемы, затем нужные файлы и логи, потом код для изменения, а на этапе проверки — результаты тестов. Если исправление не помогло, новая информация возвращается в следующий цикл.
Сюда же относятся внешняя память агента и RAG — генерация с дополнением найденной информацией. Их задача в конечном счете одна: дать модели именно те данные, которые нужны ей сейчас.
Вместе с экспертом Алексеем Могальниковым разбираемся, почему разработчикам ИИ-систем приходится проектировать сразу цепочку работы с контекстом:
https://ru.hexlet.io/blog/posts/inzheneriya-konteksta-pochemu-prompt-ne-glavnoe
Telegram | YouTube | AI Клуб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥1
Привет, ребята! А у нас для вас подарочки 🎁
Почему это, — спросите вы? Потому что 13 сентября — наш с вами профессиональный праздник, День программиста!👩💻
В Хекслете мы каждый день помогаем разработчикам расти — учиться новому, прокачивать навыки, решать новые задачи новыми способами. У нас уже больше 70 программ по актуальным навыкам, реальные коммерческие проекты и поддержка наставников, которые сами давно в бизнес-разработке.
Если вы тоже причастны к ИТ-индустрии, или если только хотите стать ее частью, то сейчас для этого лучший момент!
Ведь в честь Дня программиста мы дарим:
💸 Скидку 10% от действующей цены на курсы по профессиям
🎁 Гарантированный подарок
👆 Узнать скидку!
😊 (А еще приглашаем в сообщество Хекслета. Здесь тысячи разработчиков учатся, делятся опытом, помогают друг другу и вместе растут в профессии.)
С Днем программиста! 🚀
Почему это, — спросите вы? Потому что 13 сентября — наш с вами профессиональный праздник, День программиста!
В Хекслете мы каждый день помогаем разработчикам расти — учиться новому, прокачивать навыки, решать новые задачи новыми способами. У нас уже больше 70 программ по актуальным навыкам, реальные коммерческие проекты и поддержка наставников, которые сами давно в бизнес-разработке.
Если вы тоже причастны к ИТ-индустрии, или если только хотите стать ее частью, то сейчас для этого лучший момент!
Ведь в честь Дня программиста мы дарим:
💸 Скидку 10% от действующей цены на курсы по профессиям
🎁 Гарантированный подарок
С Днем программиста! 🚀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥3👍2