Чистил канпюктер от старья и внезапно обнаружил, что за последний год перестал использовать в разработке четыре столпа, которые казались незыблемыми последние лет десять: iTerm, Pycharm, Pyenv, Docker Desktop.

iTerm и Pycharm продолжали обрастать фичами, которые мне ни к чему. Фичи бесплатными не бывают: у iterm в 2024 всплыла неприятная уязвимость, Pycharm продолжал слегка тормозить даже на свежем железе (возможно, я просто не знаю все флаги, как дать ему еще больше памяти). Так я перешел на более легкие альтернативы - Wezterm и Zed.

Pyenv когда-то был отличным способом управлять зоопарком питонов и вместе с poetry делал управление зависимостями терпимым. Но uv разрубил этот узел, оно просто работает. Лучшее, что случилось с Python экосистемой, не считая maturin.

Про избавление от Docker Desktop мне пришлось подумать на работе, потому что в Большой Корпорации для него нужна отдельная лицензия, которая положена не всем. Мне таки положена, но дать продакту демку стало сложнее. Так я познакомился с colima, перешел на нее (все еще с docker runtime / docker cli, которые не требуют коммерческой лицензии) на рабочей тачке, а заодно и на своей, совершенно этого не заметив. Впрочем, чистым докером я тоже пользуюсь все меньше, потому что меня покусал Dagger.

В моем CV много лет написано "Love building dev tools", и типичный нанимающий менеджер смотрел на это в лучшем случае без интереса. Dev tools и devex были чем-то относительно маргинальным.

И вот довольно резко мир поменялся, и dev tools оказались на слуху. За новыми devtools релизами в YC уже невозможно уследить. Но отложим венчурный мир и астрономически суммы в пресс-релизах Cursor и последователей, есть причины и более приземленные.

Во-первых, собственно распространение инструментов AI-powered IDE/agents привело к тому, что технические менеджеры, купив всем подписку на Cursor, вынужденно задумались о том, где боттлнек в software development life cycle. Он и до расцвета кодинг агентов был едва ли в имплементации, но сейчас это стало еще заметнее. Доля кодирования на фоне митингов, согласований, возни с инфрой стала совершенно незначительной. Избавиться от митингов техническими способами невозможно, а вот ускорить путь от коммита до релиза обычно можно.

Во-вторых, devex на самом деле отчасти превращается в agentic experience. Разработчик библиотеки сейчас должен удовлетворить пользователя исключительно фичами, а вот API надо оптимизировать скорее для агентов. Счастье программиста от элегантного API измерять сложно, а вот сходимость агента - довольно легко. Я и сам прошлую неделю строил цепочку, чтобы агент рекомендовал другому агенту, как передизайнить CLI - буквально за несколько итераций сходимость улучшилась на треть.

Я искренне рад этому. Раньше аккуратный фундамент проекта был причудой, на которую никогда не хватало времени, и так сойдет, пострадаем, притерпимся. Сейчас ни один эффективный менеджер не сможет возразить, что этот ваш рефакторинг - бесполезная затея, не показавшись AI-луддитом.

Классический ML был довольно творческой штукой. Придумать хитрую фичу из сырых данных, нашаманить нестандартную аугментацию, собрать гибрид из знакомых блоков. Нестандартные подходы часто вознаграждались.

С AI agents всё строго наоборот: нужно оставаться ближе к канону.

Да, при должно усердии можно заставить агента делать любые причуды. Хочешь промпты на сербохорватском? Пожалуйста. Свой формат tool calls? Не проблема, как-то будет работать. Но если Claude обучен на миллионах траекторий Claude Code, то каждое отклонение от их формата - это как плыть против течения. Можно, но зачем тратить ресурсы на адаптацию к причудам? You can't fight gravity gradient descent.

Потому, хоть и хочется иногда переизобрести велосипед, для большинства задач лучшая стратегия - разбираться, как устроены оригинальные scaffolding, читать рекомендации от провайдера и не выпендриваться.

Примерно двадцать лет назад я "сделал" первый сайт (осилил развернуть wordpress по инструкции и пошатать базовый шаблон). Много воды утекло, но я так и не научился во фронтенд. Тем более, что сложность фронтенда росла экспоненциально, и угнаться за всеми этими фреймворками было сложно, не будучи собственно фронтендером.

Игнорировать существование фронтенда было легко, пока мы не начали делать агента для создания веб-приложений, и тогда-то у меня начала периодически отваливаться жопа. Кажется, что тянуть React и 100500 зависимостей для простой CRUD админки - это как-то слишком, но индустрия в среднем со мной не согласна.

И вот повод настал: хакатон, свободное время, желание разобраться в Claude Skills - и я сделал скилл для создания веб-приложений на стеке для таких же неумех: Rust + HTMX + Alpine.js + PicoCSS + Neon Postgres. Все рендерится на сервере, билдится в один крохотный бинарник, работает на любой картофелине. Попробуйте, если вы тоже не осилили React, а иногда нужно делать простой веб.

Почти закончен перевод нашей книги на русский язык.

Уже доступен предзаказ, сама книга будет в продаже с 26 января.

Предзаказ - промокод на 35%

Личные итоги года по сравнению с 2024:

- много работал, интересно и в основном в кайф, но по итогам почти безрезультатно, back to square one - штош, не прокнуло. Очень благодарен всем соучастникам, вы классные;
- перешел от старого доброго ML к agentic AI шаманству. В целом бодро, но немного ностальгирую по временам, когда модели можно было учить (нытье по этому поводу - раз, два);
- незапланированно оказался в бигтехе с его плюсами и минусами;
- был соавтором статьи, которую не приняли на воркшоп NeurIPS, зато после доработки приняли на SANER;
- почти перестал писать код руками и сдался вайбкодингу, claude code - однозначно инструмент года;
- сделал слегка виральный brainrot пет-проект @ScratchAuthorEgoBot, там все еще теплится жизнь;
- подарил сколько-то экземпляров книги с автографами, каждая подпись - лютый кринж;
- наконец-то выучил и сдал польский на B1, практически сразу после экзамена половину забыл;
- ощутил два землетрясения за три дня (одно на семерку), интересный опыт для жителя равнины;
- впервые оказавшись на горнолыжном курорте, свалился с T-bar подъемника.

С наступающим, дорогие читатели! 🥂

Последние несколько недель баловался с разными консольными кодинг агентами. Claude Code все еще остается моим фаворитом, но смотреть по сторонам полезно, тем более когда что-то про agentic devex написано в моих рабочих задачах.

Клиенты

Попробовал Opencode, Gemini CLI, Github Copilot CLI, Codex. Раз речь про вайбкодинг, то и оценивать буду по вайбам:
- Gemini и Copilot - клиенты сыроваты, работать можно, но не хочется.
- Codex созрел и стал вполне юзабельным.
- Opencode прям хорош, UX отполированный, полностью опенсорсный, есть плагины, развивается очень быстро.

Еще одна фича Opencode: можно не только использовать провайдеров с оплатой по токенам, но и переиспользовать подписки. Серая зона: одни провайдеры (Anthropic) явно запрещают использовать сторонние клиенты, некоторые (Copilot, Minimax, Z.ai) разрешают, так что где-то приходится действовать на свой страх и риск.

Модели

Попробовал и разные модели в Opencode:
- minimax 2.1, GLM 4.7 - похожи на sonnet предыдущего поколения, дешевые рабочие лошадки для простых задач
- GPT Codex 5.2 - задает очень много вопросов, вкапывается в детали - иногда в лишние, а потом уходит работать на пару часов с достойным качеством
- Gemini 3 Pro - на первый взгляд все классно, может предложить нетривиальные идеи или быстро решить сложную задачу... но потом оказывается, что где-то с высокой вероятностью подложена свинья. Например, переписываю большой кусок с питона на раст, агент пишет гору правдоподобного кода и бодро отчитывается, что все проверено и идеально матчится, но в итоге окажется, что 10% функций цинично проигнорировано. Они не просто где-то выпали из контекста, а нагло возвращают константу с комментарием в коде типа "а это делать не буду, и так норм". Что-нибудь молча удалить или наоборот попытаться закоммитить - тоже нередкая ситуация.
- Gemini Flash 3 - аналогично, только быстрее и тупее.

Воскрешение года

Повод удивиться: внезапно подписка Copilot выглядит наиболее выгодной в категории "топ за свои деньги". Copilot можно использовать в стороннем клиенте (включая и вышеупомянутый Opencode, и мой любимый Zed), можно переключаться между моделями (есть все основные провайдеры, и новые модели доезжают довольно быстро).

Кто бы мог подумать: еще год назад, когда я в каком-то разговоре упомянул Copilot, мой собеседник посмотрел на меня с ноткой презрения - мол, ты чего, все пацаны сидят на Cursor/Windsurf, зачем ты вообще помнишь про это старье.

Трейдеры из Wunder Fund остались насколько довольны своим прошлым соревнованием (и рекламой в моем канале), что недолго думая запустили новое. Данные стали ближе к реальности: вот настоящий ордербук, вот сигнал изменения цены, доставайте свой fit_predict. Ограничения по инференсу тоже близкие к жизни. Награды остались такими же: 8 призовых мест, за первое - $5000, ну и на интервью позовут наверняка.

Если еще помните, как делать import torch, набегайте, рубитесь до 1 марта и хвастайтесь позицией на лидерборде!

Предсказание с дивана: навыки классического ML/DL скоро превратятся в знание Cobol Fortran (он еще жив, я даже когда-то постил вакансию фортран-программиста).
Хайпа не будет, но будет нишевый устойчивый спрос на седобородых дедов, которые читали Хасти, Бишопа и Гудфеллоу.

Есть какая-то популяция людей, которые умеет в ML. Верхний перцентиль делает foundational модели в топ лабах, сразу забудем про них. Оставшиеся простые смертные внезапно оказались востребованы в GenAI движухе: пусть умение тюнить бустинги и докидывать лоссы малорелевантно умению переписывать промпты, в среднем почему-то именно таких людей хотят видеть нанимающие менеджеры (там AI, и тут AI, логично). Так что специалистов на классический ML/DL остается меньше.

А ведь задачи никуда не делись. Окей, что-то заменили на вызов API, что-то будет ваншотиться кодинг агентами, но что-то и останется - от рекомендашек и ранкинга до глубоко специфических доменных задач, про которые большинство из нас никогда не думало. Более того, жирные бюджеты на AI вполне позволяют делать компаниям что-то полезное и прагматичное на сдачу от контракта с OpenAI. При этом "скучная" часть как раз упростится - писать коннекторы руками не придется.

Большой босс, которого я загнал в угол со стаканом кофе, рассказал такой анекдот: в одну нефтяную компанию пришел очередной консалтинг продавать AI. В качестве титульного юзкейса предложили сделать чатбота для HR-саппорта. Реакция была прямолинейной: "прогоните этих кретинов" - для этой компании ML важен для оптимизации обнаружения нефтяных запасов на доли процента, они вливают туда десятки миллионов, а на административные затраты эйчаров им глубоко наплевать.

Если вы сколько-то управляете разработчиками и испытываете FOMO от все этой AI движухи, то я принес вам рекламу.

"AI Hard Fork" — практическая онлайн-конфа о том, как AI меняет процессы разработки, и как управлять этими изменениями. Ее организуют Стратоплан и Entropy Talk, а выступают большие боссы и успешные практики разных уровней - от EMов до C-левела. Я даже лично знаю двоих докладчиков, и они действительно умные ребята.

Примеры тем:
- "Скрам не нужен: как AI кодинг меняет представление об эффективной команде." (как будто раньше он был нужен, лол)
- "Как стать 10x-менеджером" (и не успевать еще больше)
- нужны ли программисты во времена вайбкодинга (и снова FOMO!)

Конфа пройдет 24-26 февраля, можно смотреть бесплатно (онлайн или в записи), можно занести немного денег, получить сертификат и флексить. Регистрация по ссылке, набегайте (или не набегайте, если и так без проблем успеваете следить за тем, как AI колбасит всю software engineering индустрию).

Когда агенты начнут всерьез жрать рабочие места белых воротничков, будет два противоположных вида страховки: лицензия от регулятора и контролируемая ебанутость.

С регуляторами все понятно: кто-то должен ставить свою подпись под AI слопом. Мой налоговый консультант отвечает на емейлы явно гпт-шным текстом и берет за это полторы сотни в час. Его лицензия все еще будет иметь ценность, даже если claude 5 будет составлять такие же запросы в налоговую из коробки.

Про ебанутость не так очевидно. Типичные верифицируемые задачи продолжат загоняться в посттрейнинг и будут выучиваться до некоторой моды в статистическом смысле, на выходе много качественного информационного фастфуда. Говорю совершенно без осуждения: фастфуд может быть относительно здоровым, зато безгранично доступным. Вот и средний AI-генеренный код лучше среднего человеческого кода, он редко изящный, но читаемый и решает задачу. Аналогично с текстами, решениями рядовых менеджеров, диагнозами уставших терапевтов и так далее.

Только вот компромиссные решения - это скорее регрессия к среднему, защита от плохих исходов, скучное корпоративное болото с малым прогнозируемым ростом, не прогресс и не искусство. Действия opinionated людей - статистический выброс, они повышают лосс. Иногда надо делать не по учебнику, а иррационально принять риск. Настолько иррационально, что кто-то из нормисов может крутить пальцем у виска. Reward модель вашей любимой LLM скорее всего бы оценила тексты вашего любимого писателя не слишком высоко.

Но первое слово в словосочетании "контролируемая ебанутость" не менее важно - просто быть хаотичным дурачком недостаточно. В Кремниевой долине десятилетиями пели гимны фаундерам, бросившим универ. Но есть нюанс: такой архетипичный бунтарь должен бросить условный Стэнфорд (а значит, и попасть туда для начала), а не смолевическое заборостроительное училище. Иррациональный риск не должен быть лудоманией, а чувак с мнением - просто капризным мудаком.

В одном эти две крайности сходятся: исполнительные закрыватели тикетов в джире не нужны.

Чтобы гора сгенеренного кода меня не поглотила, к процессу вайбкодинга AI assisted разработки нужно было добавить и AI-based ревью. Но ожидаемо Клод слишком любит код, написанный Клодом, и мышей ловил недостаточно.

Так я начал использовать opencode с Gemini для ревью. Сначала все было хорошо, Gemini - такая странная модель, которую нельзя подпускать к написанию кода (мой любимый комментарий про это), но критиковать умеет по делу. Opencode был всем неплох, но жрал тонны памяти и периодически зависал в неинтерактивном режиме (в т.ч. на CI). Короче, not invented here синдром назревал.

https://github.com/arsenyinfo/nitpicker - just another code review agent. Быстрый, маленький, умеет в LLM council (хоть где-то пригодится подписка на z.ai и minimax), и за счет этого ловит довольно много ошибок (хотя и ценой ложных срабатываний).