Можно сопротивляться новой реальности а можно использовать ее на пользу. Это я про новую эру AI кодинга конечно же.
Claude выпустили свой сборник рекомендаций по использованию Claude Code который они использовали внутри. Очень полезная штука. И Хотя Claude Code все еще в бета, он уже показывает хороший результаты.
https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
Claude выпустили свой сборник рекомендаций по использованию Claude Code который они использовали внутри. Очень полезная штука. И Хотя Claude Code все еще в бета, он уже показывает хороший результаты.
https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
Anthropic
Claude Code Best Practices
A blog post covering tips and tricks that have proven effective for using Claude Code across various codebases, languages, and environments.
🔥7
Когда у меня появился компьютер, интернета еще толком небыло и все знания вперемешку с легендами передавались только лично. Ну например: Если двигать мышку при загрузке windows, то компьютер загрузится быстрее (похоже на легенду). Ну или: Не ставь на обои картинки, они сожрут много оперативки (логично, для того времени когда оперативка измерялась единицами MB :) ). Как же я был удивлен, когда я увидел сегодняшнюю статью. По заголовку тоже очень была похожа на легенду.
"Why did Windows 7, for a few months, log on slower if you have a solid color background?"
Вообщем в Windows 7 пару месяцев был баг, если у вас не установлены обои, то welcome screen мог отображаться 30 секунд не зависимо от того за сколько времени загрузился рабочий стол. В статье разбирается почему так случилось. Если коротко, не учли edge case что не все устанавливают обои.
https://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20250428-00/?p=111121
"Why did Windows 7, for a few months, log on slower if you have a solid color background?"
Вообщем в Windows 7 пару месяцев был баг, если у вас не установлены обои, то welcome screen мог отображаться 30 секунд не зависимо от того за сколько времени загрузился рабочий стол. В статье разбирается почему так случилось. Если коротко, не учли edge case что не все устанавливают обои.
https://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20250428-00/?p=111121
Microsoft News
Why did Windows 7, for a few months, log on slower if you have a solid color background?
It's waiting for Godot and eventually gives up.
👍2❤1🤩1
Недавно во время продажи билетов на концерт JLo в Казахстане у сервиса Тикетон случился масштабный сбой. Он наделал много шума в соц. сетях. В одном из технических чатов в том числе много обсуждали отсутствие публичного постмортема. Круто что команда таки сделала и опубликовала его. Респект.
https://freedomlabs.kz/analiz-intsidienta-s-prodazhiei-bilietov-na-jlo-na-tikietonie/
https://freedomlabs.kz/analiz-intsidienta-s-prodazhiei-bilietov-na-jlo-na-tikietonie/
Freedom Product Lab
Анализ инцидента с продажей билетов на JLo на Тикетоне
Алексей Ли:
11 апреля 2025 года при запуске концерта на JLo на Тикетоне произошел сбой, который повлек дублирование более 10 тыс. билетов и кризисную ситуацию. За 13 лет работы Тикетона технический сбой такого масштаба случился впервые. Это породило большое…
11 апреля 2025 года при запуске концерта на JLo на Тикетоне произошел сбой, который повлек дублирование более 10 тыс. билетов и кризисную ситуацию. За 13 лет работы Тикетона технический сбой такого масштаба случился впервые. Это породило большое…
👍2❤🔥1
OpenAI предложила новый бенчмарк для оценки моделей в медицине - HealthBench
Оценили корректность ответов моделей по 7 направлениям. Далее ответы моделей оценивали врачи. В конце посчитали уровень согласия с ответами моделей. Вообщем если кратко, то по многим направлениям модели уже отвечают так, что врачи согласны с их мнением. Стран откуда были медики довольно много. Получается ждем новых интеграций и внедрений.
P.S. Это не рекомендация не ходить к врачам а просто комментарий новости. Помните что модели склонны ошибаться, перепроверяйте ответы!
https://openai.com/index/healthbench/
Оценили корректность ответов моделей по 7 направлениям. Далее ответы моделей оценивали врачи. В конце посчитали уровень согласия с ответами моделей. Вообщем если кратко, то по многим направлениям модели уже отвечают так, что врачи согласны с их мнением. Стран откуда были медики довольно много. Получается ждем новых интеграций и внедрений.
P.S. Это не рекомендация не ходить к врачам а просто комментарий новости. Помните что модели склонны ошибаться, перепроверяйте ответы!
https://openai.com/index/healthbench/
Openai
Introducing HealthBench
HealthBench is a new evaluation benchmark for AI in healthcare which evaluates models in realistic scenarios. Built with input from 250+ physicians, it aims to provide a shared standard for model performance and safety in health.
👍3
OpenRewrite - инструмент массового "автоматического" рефакторинга.
И так, типичная проблема где инструмент может пригодится. У вас большая однообразная (не в смысле скучная а в смысле стандартизированная) кодовая база. Вам нужно массово обновить все проекты. Поднять версию фреймворка или зависимостей. Можно конечно писать самодельные скрипты, ну или взять OpenRewrite, записываем "рецепт" что нам нужно поменять и запускаем где-нибудь. OpenRewrite - OpenSource решение от компании Moderne (у них есть платное решение)
У проекта интересная история, Jonathan Schneider работал в Netflix на инструментами для разработчиков и разработал там Rewrite. Команды и код в Netflix очень распределенные и инструмент помогал командам обновлять свои зависимости. Спустя несколько лет Jonathan основал компанию Moderne и разработал OpenRewrite.
На офсайте есть много готовых скриптов для решения разных проьлем. Обновления версии спринга, версии jUnit, переименование методов.
И вот попалась статья про реальный кейс, Allegro обновляли свои проекты с помощью OpenRewrite, но они сделали еще вокруг него свою автоматизацию на базе gihub бота Dependabot. Это решение теперь у них работает на постоянку (например для критичных уязвимостей, когда нужен срочный апдейт)
https://blog.allegro.tech/2024/09/automating-code-migrations-at-scale.html
Jonathan Schneider, Co-founder, Moderne
https://www.youtube.com/watch?v=bQgO33LLfAs
И так, типичная проблема где инструмент может пригодится. У вас большая однообразная (не в смысле скучная а в смысле стандартизированная) кодовая база. Вам нужно массово обновить все проекты. Поднять версию фреймворка или зависимостей. Можно конечно писать самодельные скрипты, ну или взять OpenRewrite, записываем "рецепт" что нам нужно поменять и запускаем где-нибудь. OpenRewrite - OpenSource решение от компании Moderne (у них есть платное решение)
У проекта интересная история, Jonathan Schneider работал в Netflix на инструментами для разработчиков и разработал там Rewrite. Команды и код в Netflix очень распределенные и инструмент помогал командам обновлять свои зависимости. Спустя несколько лет Jonathan основал компанию Moderne и разработал OpenRewrite.
На офсайте есть много готовых скриптов для решения разных проьлем. Обновления версии спринга, версии jUnit, переименование методов.
И вот попалась статья про реальный кейс, Allegro обновляли свои проекты с помощью OpenRewrite, но они сделали еще вокруг него свою автоматизацию на базе gihub бота Dependabot. Это решение теперь у них работает на постоянку (например для критичных уязвимостей, когда нужен срочный апдейт)
https://blog.allegro.tech/2024/09/automating-code-migrations-at-scale.html
Jonathan Schneider, Co-founder, Moderne
https://www.youtube.com/watch?v=bQgO33LLfAs
blog.allegro.tech
Automating Code Migrations at Scale
At Allegro, we continuously improve our development processes to maintain high code quality and efficiency standards. One of the significant challenges we encounter is managing code migrations at scale, especially with breaking changes in our internal libraries…
👍1
Интересный пост в блоге Gitlab о том, как они обнаружили supply chain attack в модуле для GO. В компании есть своя комбинированная система обнаружения таких атак. Это смесь песочницы, анализа работы кода подключаемого модуля + ревью модуля человеком. Всегда впечатляет когда такие системы конструируются и создаются в компании самостоятельно, это ли не из показатель развитой инженерной культуры.
https://about.gitlab.com/blog/gitlab-catches-mongodb-go-module-supply-chain-attack/
https://about.gitlab.com/blog/gitlab-catches-mongodb-go-module-supply-chain-attack/
about.gitlab.com
GitLab catches MongoDB Go module supply chain attack
Learn how GitLab detected a supply chain attack targeting Go developers through fake MongoDB drivers that deploy persistent backdoor malware.
🔥4
Просто фантастическое интервью от Gergely Orosz с крутым спикером. Farhan Thawar - Head of Engineering Shopify.
В видео много примеров как Shopify адаптирует AI внутри, не буду их все перечислять просто посмотрите видео. По большей части для разработчиков но есть и другие примеры. И их примеры конечно очень круто вдохновляют.
- Локальный Chat AI like интерфейс на базе librechat dot ai. Благодаря этому можно снимать статистику, кто, как и сколько использует AI + добавлять privacy и прочие элементы поверх если надо.
- MCP для всего что есть в компании и потом выводится в тот же AI Chat (long term strategy)
- AI Lab - пробуют новые выходящие модели в pair coding sessions.
Ну и пара интересных идей из видео с пояснением контекста:
"Вам не нужно быть 100% AI разработчиком, достаточно 90%-95%. " - спикер рассказал что они на интервью разрешают использование copilot и смотрят на то как разработчик взаимодействует с инструментом и (самое главное!) как он дает оценку cгенерированному коду! Хороший он или плохой? И это очень крутой взгляд на всю эту AI шумиху. Не будьте 100% AI разработчиком - достаточно 90%-95%.
В компании есть кодинг интервью для достаточно высоких ролей типа VP of Eng. или Director of Eng. Потому что они верят что от программирования не уходят и даже крутые Tech менеджеры все равно пишут код.
Так что похоже виральное письмо CEO Shopify о том что AI обязателен для использования всем сотрудникам это не просто для корпоративного красного словца, в компании есть для этого вся база, глупо этого не делать.
Видео в первом комментарии.
https://www.youtube.com/watch?v=u-3IILWQPRM
В видео много примеров как Shopify адаптирует AI внутри, не буду их все перечислять просто посмотрите видео. По большей части для разработчиков но есть и другие примеры. И их примеры конечно очень круто вдохновляют.
- Локальный Chat AI like интерфейс на базе librechat dot ai. Благодаря этому можно снимать статистику, кто, как и сколько использует AI + добавлять privacy и прочие элементы поверх если надо.
- MCP для всего что есть в компании и потом выводится в тот же AI Chat (long term strategy)
- AI Lab - пробуют новые выходящие модели в pair coding sessions.
Ну и пара интересных идей из видео с пояснением контекста:
"Вам не нужно быть 100% AI разработчиком, достаточно 90%-95%. " - спикер рассказал что они на интервью разрешают использование copilot и смотрят на то как разработчик взаимодействует с инструментом и (самое главное!) как он дает оценку cгенерированному коду! Хороший он или плохой? И это очень крутой взгляд на всю эту AI шумиху. Не будьте 100% AI разработчиком - достаточно 90%-95%.
В компании есть кодинг интервью для достаточно высоких ролей типа VP of Eng. или Director of Eng. Потому что они верят что от программирования не уходят и даже крутые Tech менеджеры все равно пишут код.
Так что похоже виральное письмо CEO Shopify о том что AI обязателен для использования всем сотрудникам это не просто для корпоративного красного словца, в компании есть для этого вся база, глупо этого не делать.
Видео в первом комментарии.
https://www.youtube.com/watch?v=u-3IILWQPRM
YouTube
How AI is changing software engineering at Shopify with Farhan Thawar
What happens when a company goes all in on AI?
At Shopify, engineers are expected to utilize AI tools, and they’ve been doing so for longer than most. Thanks to early access to models from GitHub Copilot, OpenAI, and Anthropic, the company has had a head…
At Shopify, engineers are expected to utilize AI tools, and they’ve been doing so for longer than most. Thanks to early access to models from GitHub Copilot, OpenAI, and Anthropic, the company has had a head…
❤4👍2
Очень интересная статья вышла в блоге anthropic. Это use cases использования Claude Code внутри компании, т.е. командами которые ее разрабатывают (разработчики, дизайнеры, юристы, маркетологи). Вообщем чистый dogfooding. Статья конечно же не про конкретные промпты а про подходы в первую очередь. Очень полезно.
https://www.anthropic.com/news/how-anthropic-teams-use-claude-code
https://www.anthropic.com/news/how-anthropic-teams-use-claude-code
👍2
Anthropic опубликовали отчёт о том, как используют AI в криминальных целях. В отчёте подробно описываются различные примеры того, как хакеры обходят меры безопасности Anthropic и используют Claude в своих атаках. Читается как хороший детектив, рекомендую почитать полную версию.
Оказывается, уже давно гуляет термин "Vibe hacking", думаю аналогии понятны :)
Кейсы:
Vibe hacking: Claude Code был использован для проведения операции по вымогательству данных. AI автоматизировал разведку, сбор учётных данных, проникновение в сети и даже принимал стратегические и тактические решения, например анализировал данные для определения размеров выкупа и сгенерировал разные варианты писем о требовании выкупа(!), чтобы они максимально "давили" на пользователя. В результате пострадали как минимум 17 организаций, а суммы выкупа достигали $500,000.
Remote worker fraud: Северокорейские разработчики активно использовали Claude Code для того, чтобы сгенерировать фейковую личность, пройти собеседование и собственно работать на удалённых вакансиях. Судя по примерам диалогов которые приводились в отчете уровень знаний там был минимальный(вывод авторов отчета). И тут AI - это мультипликатор знаний.
No-code malware: Пользователь-непрофессионал в разработке malware использовал Claude Code, чтобы разработать и продавать вариации уже существующих malware. Claude Code тут заменил технического эксперта, целиком генерируя код и давая рекомендации.
В итоге:
AI понижает уровень входа в сложные киберпреступления - пользователи с минимальным опытом могут делать сложные вещи, например генерацию ransomware, что раньше потребовало бы годы тренировок.
Agentic AI-системы уже используются как инструмент атак, а не только как консультант о том, как эти атаки провести.
Киберпреступники встраивают AI на всех этапах своих операций - сбор данных, исследование, анализ данных.
AI уже используется на всех стадиях фрод-операций - создание фальшивых личностей, анализ украденных логов, кража данных кредитных карт.
Практически по всем пользователям, которые пытаются использовать Claude Code таким образом, Anthropic блокируют доступ, ищут связанные аккаунты, а где-то передают информацию властям. Ну и конечно улучшают свои внутренние процессы по обнаружению такого использования.
https://www.anthropic.com/news/detecting-countering-misuse-aug-2025
Оказывается, уже давно гуляет термин "Vibe hacking", думаю аналогии понятны :)
Кейсы:
Vibe hacking: Claude Code был использован для проведения операции по вымогательству данных. AI автоматизировал разведку, сбор учётных данных, проникновение в сети и даже принимал стратегические и тактические решения, например анализировал данные для определения размеров выкупа и сгенерировал разные варианты писем о требовании выкупа(!), чтобы они максимально "давили" на пользователя. В результате пострадали как минимум 17 организаций, а суммы выкупа достигали $500,000.
Remote worker fraud: Северокорейские разработчики активно использовали Claude Code для того, чтобы сгенерировать фейковую личность, пройти собеседование и собственно работать на удалённых вакансиях. Судя по примерам диалогов которые приводились в отчете уровень знаний там был минимальный(вывод авторов отчета). И тут AI - это мультипликатор знаний.
No-code malware: Пользователь-непрофессионал в разработке malware использовал Claude Code, чтобы разработать и продавать вариации уже существующих malware. Claude Code тут заменил технического эксперта, целиком генерируя код и давая рекомендации.
В итоге:
AI понижает уровень входа в сложные киберпреступления - пользователи с минимальным опытом могут делать сложные вещи, например генерацию ransomware, что раньше потребовало бы годы тренировок.
Agentic AI-системы уже используются как инструмент атак, а не только как консультант о том, как эти атаки провести.
Киберпреступники встраивают AI на всех этапах своих операций - сбор данных, исследование, анализ данных.
AI уже используется на всех стадиях фрод-операций - создание фальшивых личностей, анализ украденных логов, кража данных кредитных карт.
Практически по всем пользователям, которые пытаются использовать Claude Code таким образом, Anthropic блокируют доступ, ищут связанные аккаунты, а где-то передают информацию властям. Ну и конечно улучшают свои внутренние процессы по обнаружению такого использования.
https://www.anthropic.com/news/detecting-countering-misuse-aug-2025
Anthropic
Detecting and countering misuse of AI: August 2025
Anthropic's threat intelligence report on AI cybercrime and other abuses
👍4❤1
Недели три назад вышел новый DORA report и там очень много интересного. ИИ тему конечно же не прошли стороной.
Отчет проводился в период с 13 июня по 21 июля 2025 года. На опрос ответило 4867 человек!
- 95% респондентов полагаются на ИИ и более 80% считают, что он повысил их продуктивность. В то же время 30% респондентов говорит о низком или полном отсутствии доверия к коду, сгенерированному ИИ.
- Platform engineering является почти must have, внедрено у 90% - 94% организаций. Более того внутренние платформы являются одним из ключевых факторов для успешности внедрения ИИ. Единое окно, легче внедрять, легче контролировать. Больше влияние. Кстати в отчете есть целый раздел про Platform engineering и про популярные стратегии их разработки. Рекомендую.
- ИИ увеличивает скорость доставки но добавляет нестабильности в качество (уже не первый источник про это пишет). Сэкономленное время (генерация/написание коде) просто перешло в проверку/ревью. Выигрывают те компании, у которых процесс проверки качества настроен.
- По результатам опроса, с 78% вероятностью, авторы утверждают что использование ИИ не лишает разработчика чувства владения кода. Т.е. разработчики воспринимают ИИ как продвинутого ассистента, нежели как абсолютно автономного агента который полностью ответственен за авторство кода.
- Очень интересные данные в главе "Understanding your software delivery performance". Авторы исследования кластеризовали команды по разным признакам и примерно обозначали их характеристики. Ну например, скорость релизов - медленная, качество - высокое. Выгорание - среднее. Так вы можете например посмотреть и примерить на свои команды ну и понять куда улучшаться. Впечатлили кластеры 6 и 7. В этом кластере команды которые одновременно быстро и качественно деливерят. Т.е. например для таких команд внедрение ИИ будет офигенным мультипликатором. И таких порядка 40% от всей выборки.
В общем рекомендую к чтению
https://services.google.com/fh/files/misc/2025_state_of_ai_assisted_software_development.pdf
Отчет проводился в период с 13 июня по 21 июля 2025 года. На опрос ответило 4867 человек!
- 95% респондентов полагаются на ИИ и более 80% считают, что он повысил их продуктивность. В то же время 30% респондентов говорит о низком или полном отсутствии доверия к коду, сгенерированному ИИ.
- Platform engineering является почти must have, внедрено у 90% - 94% организаций. Более того внутренние платформы являются одним из ключевых факторов для успешности внедрения ИИ. Единое окно, легче внедрять, легче контролировать. Больше влияние. Кстати в отчете есть целый раздел про Platform engineering и про популярные стратегии их разработки. Рекомендую.
- ИИ увеличивает скорость доставки но добавляет нестабильности в качество (уже не первый источник про это пишет). Сэкономленное время (генерация/написание коде) просто перешло в проверку/ревью. Выигрывают те компании, у которых процесс проверки качества настроен.
- По результатам опроса, с 78% вероятностью, авторы утверждают что использование ИИ не лишает разработчика чувства владения кода. Т.е. разработчики воспринимают ИИ как продвинутого ассистента, нежели как абсолютно автономного агента который полностью ответственен за авторство кода.
- Очень интересные данные в главе "Understanding your software delivery performance". Авторы исследования кластеризовали команды по разным признакам и примерно обозначали их характеристики. Ну например, скорость релизов - медленная, качество - высокое. Выгорание - среднее. Так вы можете например посмотреть и примерить на свои команды ну и понять куда улучшаться. Впечатлили кластеры 6 и 7. В этом кластере команды которые одновременно быстро и качественно деливерят. Т.е. например для таких команд внедрение ИИ будет офигенным мультипликатором. И таких порядка 40% от всей выборки.
В общем рекомендую к чтению
https://services.google.com/fh/files/misc/2025_state_of_ai_assisted_software_development.pdf
🔥2👍1
50 способов использовать Claude code. Первые 18 доступны открыто (для остальных нужна подписка).
https://www.lennysnewsletter.com/p/everyone-should-be-using-claude-code
https://www.lennysnewsletter.com/p/everyone-should-be-using-claude-code
Lennysnewsletter
Everyone should be using Claude Code more
How to get started, and 50 ways non-technical people are using Claude Code in their work and life
👍1
Пропустил интересную новость, Atlassian купил компанию DX.
Если про Atlassian все в курсе, то про DX знает меньше людей. А между тем, там довольно известная команда. Они начали активно заниматься изучением Developer Experience и создание продукта вокруг него, наверное пару лет назад . Я сам неоднократно цитировал их CTO (Laura Tacho), ну и у них просто десятки интервью где они рассказывали про свой фреймворк (частично закрытый) измерения продактивити, ну и в целом довольно хорошо попали в волну интереса к этой теме. Зачем это Atlassian? У них есть свой Developer Portal - Compass (писал про него здесь) куда они могут сложить все идеи DX. Плюс они усиливают свою платформу для разработчиков Rovo-Dev (AI Agent для разработчиков). Тут и интеграция с Jira и Bitbucket и как раз есть место для DX. Потому что он сразу даст ответы и про ROI от внедрения AI да и вообще еще кучу всего интересного. А название то у этого будет какое красивое: Atlassian + DX: Engineering Intelligence for the AI Era!
https://www.atlassian.com/blog/announcements/atlassian-acquires-dx
Если про Atlassian все в курсе, то про DX знает меньше людей. А между тем, там довольно известная команда. Они начали активно заниматься изучением Developer Experience и создание продукта вокруг него, наверное пару лет назад . Я сам неоднократно цитировал их CTO (Laura Tacho), ну и у них просто десятки интервью где они рассказывали про свой фреймворк (частично закрытый) измерения продактивити, ну и в целом довольно хорошо попали в волну интереса к этой теме. Зачем это Atlassian? У них есть свой Developer Portal - Compass (писал про него здесь) куда они могут сложить все идеи DX. Плюс они усиливают свою платформу для разработчиков Rovo-Dev (AI Agent для разработчиков). Тут и интеграция с Jira и Bitbucket и как раз есть место для DX. Потому что он сразу даст ответы и про ROI от внедрения AI да и вообще еще кучу всего интересного. А название то у этого будет какое красивое: Atlassian + DX: Engineering Intelligence for the AI Era!
https://www.atlassian.com/blog/announcements/atlassian-acquires-dx
Telegram
Бесконечное ИТ
Оказывается у Atlassian уже год как есть новый продукт - Compas. Это такое коммерческий backstage в атлассиан стиле.
"Compass is a developer experience platform that brings your distributed software architecture and the teams collaborating on them together…
"Compass is a developer experience platform that brings your distributed software architecture and the teams collaborating on them together…
👍7❤1
Вчера половина интернета висело из за сбоя в Cloudflare. Вообще управление инцидентами в распределенной среде это мега сложно, тем более в такой большой. Пост-мортем от команды Cloudflare (меньше чем за 24 часа!)
https://blog.cloudflare.com/18-november-2025-outage/
https://blog.cloudflare.com/18-november-2025-outage/
❤🔥1👍1👏1