Собрал коллекцию по материалам, которые нужно изучить на этой неделе интенсива.

В субботу будет созвон для участников с подпиской №3, будем плотно обсуждать основные концепции:

• базовую анатомию агентов
• инструменты
• MCP

Вспоминается нестареющая классика "Ури! Где у него кнопка?". Какой же глубокий смысл приобретают эти слова в современном мире.

Вот почему на эскалаторе есть большая красная кнопка, а на роботе нет? Кто-то так уверен в силе ИИ?

"Ломай меня полностью"
- Найм, 2026 н.э.

Рынок IT в этом году сильно так себе.

Помимо того, что попасть на собеседование - это задачка, выясняется, что есть еще одна: увернуться от бандитской пули при поиске собеседования.

Недавно студенту на менторстве прислали тестовое задание с трояном.

Да, штука не новая, уже случалась. Угоняли крипто-кошельки, делали гадости, блокировали жесткий диск с требованием выкупа. 

Но чтобы это было настолько рядом со мной, а не в каких-то рассказах в чатиках, для меня впервые. 

Будьте бдительны и аккуратны. Если вы на Windows, наверное, нужно обложиться антивирусом. Еще можно в контейнере с помощью нейронки запустить тестовое задание, чтобы проверить, что там к чему.

Думаю - разберетесь. Предупрежден — значит, вооружен.

Всем предохраняться!

Я не считаю себя супер продуктивным, я сторонник взвешенного подхода ко всему. У меня всегда одна и та же тактика: поставил цель и идешь к ней постепенно.

Но есть несколько твердых "НЕ", которые сильно помогают:

1. Не ври себе. Знаете, вот эти все истории "начну с понедельника", "скажи сколько ты зарабатываешь и я смогу так же", "похудею к лету, а пока мне этого не надо".
Цель должна быть четкой и измеримой, двигаться к ней нужно регулярно.

2. Не бойся меняться. Вот это прямо бич современного общества, все строят из себя не пойми кого, волевых альфачей, которые сказали как отрезали. Потом сидят в патовой ситуации и держат красивую мину при плохой игре. В АйТи каждый день что-то меняется и это нужно принимать.

3. Не спорь с дураками. У дураков всегда они самые умные, и на факты им плевать. Лучше смотри на цифры и оценивай ситуацию трезво.


Ну а продуктивность - это упорство умноженное на время. Здесь никаких тайных секретов нет

Завтра семинар в рамках интенсива "Архитектура ИИ агентов".
21.03.2026 в 10:00 по Мск.

- Для всех с участников с подпиской №3.
- Ссылка на телемост опубликована на soer.pro: смотрим ленту документов "Семинар. Базовая анатомия агентов"
- Так же ссылка на soerdev.space, после входа доступна на главной странице.

Сегодня на созвоне много говорили о том, как выстроить успешную стратегию развития на рынке с учетом увеличивающихся возможностей ИИ. Получился интересный и живой разговор. В процессе обсуждения затронули вопросы «памяти» агентов. Мне кажется, это важная тема, поэтому продублирую свой ответ здесь.

Есть три варианта организации памяти ИИ-агента:

• Контекстная память (состояние) - память о событиях, полученных в рантайме агента. Обычно это сессия, которая содержит все события и формирует контекст для модели.

• Эпизодическая память - память, относящаяся к агенту (желательно для каждой роли делать свою память). В этой памяти агент сохраняет информацию из текущей сессии. Это, по сути, «характер», персонализация и т.д. В процессе работы агент должен накапливать важные сведения и сохранять их в память.

• Семантическая память - память «проекта», способ обогатить сессию фактами, относящимися к решаемой задаче (библиотека знаний о проекте).

Обычно агенты из коробки реализуют только первый вариант - контекстную память. Эпизодическая и семантическая память - это дополнительные механизмы, которые реализуются через инструменты (RAG, коллекции файлов и т.д.).

Современный взгляд на агентов подразумевает механизм саморазвития: агент наполняет память и в будущем использует ее для работы. Поэтому агентные системы должны реализовывать все три варианта памяти.

Вы заметили как сейчас все стали буквально рвать друг друга на куски из-за проблем в найме? HR-ы боятся, что найм через резюме окончательно нагнется и готовы на все чтобы не потерять свою работу, а соискатели уже устали от постоянных отказов и готовы на любые условия, лишь бы хоть как-то зацепиться.

Особенно цепляет как люди пытаются убедить, что есть секретный секрет, который точно поможет устроиться на работу.

Я такой жести за 20 лет не видел, а видел многое.

UPD. Теперь все больше слышу "ну тебе нужен цифровой след, иначе никак"... А где людям взять этот цифровой след, если им в уши лили, что все будет пучком, только денег занеси?

Сегодня записал видео на канал "Промпт инженерия", параллельно создал карту знаний, которая доступна бесплатно всем желающим. Карта включает следующие моменты:
• Принципы и подходы
• Структура
• Техники рассуждений

Если есть что дополнить, пишите в комментарии.

Опубликовал второй блок интенсива по архитектуре ИИ агентов. Теперь коллекция содержит все материалы! В субботу будет встреча, где обсудим вопросы по второму блоку.

На Хабре вышла статья о развитии отечественной модели GigaChat 3.1. У меня по этому поводу какие-то двоякие чувства. С одной стороны, GigaChat — это, ИМХО, единственная "честная" отечественная модель, которая более-менее может решать прикладные задачи, не связанные с кодом.

С другой стороны, описанные в статье сравнения с DeepSeek-V3-0324 и Qwen3-235B-A22B-Non-Thinking подтверждают факт приличного отставания в гонке ИИ. Модели годовалой давности, по современным меркам — это много. Сейчас счет на месяцы идет. Если взять Gemini 3.0 и 3.1, там огромный разрыв в результатах за короткий срок.

Но тем не менее есть и позитивные моменты — ребята нарабатывают опыт, что, пожалуй, самое важное. Судя по статье, Сбер не стал изобретать что-то радикально новое, а использовал проверенные инженерные наработки (например, DeepGEMM и подходы к FP8), сосредоточившись на качестве данных, пост-тренинге и инженерной доводке. Это более разумно, чем колупаться со своими решениями и отставать еще больше.

Поэтому держу кулачки и надеюсь, что у ребят все получится. Пока огромный минус — цена вопроса при доступе через API. Вот тут надо сильно переосмысливать.

Случается, что запустили агента шуршать, и отвлеклись: пошли наливать себе чай, заговорились, а может банально свернули терминал/программу?

Вспоминаете позже: "Там же агент работал, посмотрю - ка результаты!". Открываете, а он всю дорогу ждал разрешения, либо ответ на вопрос. 

Вот, чтобы такого не допускать, решил использовать хук. Смысл крюка в том, чтобы вызвать системное уведомление в тот момент, когда агент ожидает интеракции. Продемонстрировано на видео: звуковой сигнал и тост в углу экрана.

Код для мака выглядит так:

  "hooks": {
    "Stop": [
      {
        "matcher": "",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "osascript -e 'display notification \"Жду подтверждения\" with title \"CC\" sound name \"Ping\"'"
          }
        ]
      }
    ]
  }

Вызывается уведомление и висит себе спокойно.

Наслаждайтесь. 

И казалось бы закончили с ситуацией, но в воспаленном воображении родилось: а что если бы Алиса сообщала, что пора проверить терминал? Лезу в API Яндекса и вуаля - Клод дергает колонку вежливо позвать меня!

Лайкайте как не в себя, если нужно составить инструкцию по Алисе + выложить готовый скрипт.

Кто как еще интересно использует хуки?

Обычно у меня агенты работают ночью, поэтому решение Ивана 👆👆👆, может разбудить весь дом. А вот простая опция в оркестраторе агентов решает проблему.

Суть в том, что если один агент подвис на подтверждении, срабатывает хук и подключается агент, который отправляет подтверждение, если риск операции невысокий.

Застопятся только операции полного удаления или форматирования, простые чтение и запись проходят без проблем.

Семинар. Контекст, память и мультиагентные системы
Дата: 28.03.2026 10:00 (Мск)
Ссылка на встречу

Встреча только для участников с подпиской №3, в рамках встречи разберем второй блок коллекции по ИИ агентам:
- Контекстная инженерия, сессии и память
- Мультиагентные системы и подготовка к эксплуатации


Что за встречи и для кого они проводятся?

У нас в сообществе регулярно публикуются материалы по разным темам, ранее были опубликованы два больших курса по монолитам и сервисам (материалы доступны в записи), сейчас идет интенсив по ИИ агентам, в апреле стартует "Микросервисная архитектура" (анонс будет позже).

Подписка №3 кроме доступа к материалам, дополнительно дает возможность участвовать в созвонах и онлайн семинарах, которые проходят по субботам и связаны с темами, которые рассматриваем на курсах и интенсивах. Основная задача - обмен опытом, у нас подобралась сильная команда из людей, которые хорошо шарят в программировании и активно качают свои харды. На последнем созвоне было 12 человек, обсуждали не только вопросы интенсива, но и в целом прошли по использованию ИИ агентов в реальной работе.

P.S. Меня просили сделать кроме годовой подписки вариант на 6 месяцев, поэтому сейчас есть и такая возможность.

В общем начну этот разговор, потому что уже давно пора. Те кто думает, что я его не слышу, ошибается, я прекрасно слышу фразы по типу "Соер, тебе легко говорить потому, что":

- у тебя вагон опыта и прокаченный личный/публичный бренд;
- твоя констультация стоит 150к;
- ты входил в айти, когда не было таких "жестких" правил;
- ты соображаешь в техничке;
- ты умный (да! мне и такое говорят)
- ты продуктивный и тебе легко все дается...
- ты уже заработал коппечку, купил себе жилье, теперь вот сделал себе студию, чтобы просто пилить видосы...

И прочие "тебе легко, а нам сложно".

Скажу честно, этот паттерн мышления "другим легко, а мне трудно, потому-что..." - гоните его от себя, вокруг вас абсолютно такие же люди, с абсолютно теми же проблемами - семья, дети, здоровье, дурацкие правила игры.

Разница только в подходах, чем больше ищешь причин что-то не делать, тем больше находишь причн что-то не делать. По сути чтобы обойти 90% соперников нужно уделять 1-2 час в неделю (!) тому чтобы немного посмотреть вокруг, немного попробовать что-то новое, немного почитать на досуге.

И не надо делать вид, что ты не знаешь о том, что вода камень точет. Технические навыки и знания всегда ценились, ценятся и будут цениться. Чтобы нормально строить карьеру нужно всего две вещи: образование (и да, образование офигенный буст для карьеры) и умение методично бить в одну цель.

Все метания, поиски себя, сравнения с другим, объяснения свои промахов и прочие методики "самоуспокоения" - это огромная трата личных ресурсов и времени.

А вот постепенная, методчиная работа - это лучшее, что можно придумать для достижения цели.

Так что нет никаких "но!", есть лишь твой личный выбор и время, потраченное на поиск "темок".

Ситуация в найме ахтунг. Все и так все понимают.

Но я хочу сделать очередное напоминание. Когда где-то возникает большой спрос, то скаммеры всегда найдутся. Случаи нередкие и происходят уже со знакомыми с определенной частотой
Поэтому напоминание:

НИЧЕГО не ставьте на комп связанное с работой до последнего.

- ни для тестового задания!
- ни для интервью!
- ни для работы в первый день (если работаете неофициально)!

Ни приложения, ни установки "пакетов содержащих апи" НИ ЧЕ ГО.

Если вас вынуждают, то используйте:
- дев окружения: CodeSandbox, Stackblitz и тп
- если все же нужно со своего и хоть какое-то доверие есть, то используйте Dev Container или как самый минимум просто докер
- для выхода на новой работе тоже лучше соблюсти меры предосторожности, особенно если никаких реальных документов вы не заключали. Докер, в идеале отдельная система и отдельный пользователь, чтобы даже в случае проблемы вы не потеряли доступ к устройству и данным.

Также рассказали о новом виде скама с логином в iCloud. Со своего ПК не лезьте и не логиньтесь никуда. Если дают какой-то сервис, то лучше зайти с инкогнито + сгенерировать рандомный пароль (понимаю, что это базовая сейчас рекомендация по безопасности, но пароли многие все еще пишут руками по паттерну).

Кризис найма 2026

От многих ребят слышу, что сейчас стало намного сложнее найти работу в IT, а некоторые столкнулись с сокращениями. С чем же это связано: быть может, могучий AI правда начал заменять программистов?

Выскажу несколько соображений на этот счет:

1. Когда случилась пандемия, рынок бросило в другую крайность: спрос резко вырос, а планка найма пробила дно (достаточно просто сравнить, как проводились собесы ДО и ВО ВРЕМЯ пандемии). Разумеется, количество новых «айти-вкатунов» множилось быстрее, чем появляются грибы после дождя. Я до сих пор помню разговор с джуном на собесе в Яндексе, который ожидал ЗП не меньше 200к на старте и мотивировал это как раз планкой рынка.

2. Сейчас рынок перенасыщен, и это одна из причин, почему спрос и просел.

3. В мире идет затяжной финансовый и политический кризисы. Кризис в начале может создать излишний ажиотаж, но потом всё равно наступает фаза «депрессии».

4. AI для менеджеров сейчас выглядит как «волшебная таблетка», но уже приходит отрезвление и понимание возможностей инструментов. Например, по тому же опросу MIT, еще ни одна компания не получила какой-либо существенный профит от ИИ-перехода, а проблемы… да, впрочем, сейчас пост не про это.

5. Такое уже было неоднократно. Кризис доткомов (я был ребенком, так что меня не коснулось), потом мировой финансовый кризис 2008 года. Я вот прекрасно помню, как в 2012 году одним днем закрыли найм в Яндексе. А потом? А потом был отскок с набором всех кого только можно. Помню, как люди, проработав пару месяцев в одном бигтехе, уходили в другой, потому что получали новый оффер с лучшим предложением.

Короче говоря, взлеты и падения — это естественный ход вещей. И лучшая стратегия тут — сильно не нервничать и методично продолжать оттачивание навыков. Боитесь, что вас заменят? Ну сами подумайте, кого проще заменить: профессионального программиста или вчерашнего вкатуна-вайбкодера?

Стоит ли переходить в АйТи и чего опасаться?

Здравствуйте! Хотелось бы поинтересоваться, насколько реально, а главное — насколько правильно в 34 года начинать изучать программирование с целью дальнейшей смены профессии?

Честный ответ: шансы низкие, но они есть. Дело не в возрасте, а в том, что на рынке куча проблем (сокращения, кризис доверия, кризис компетенции и т.д.), сейчас даже с опытом сложно. Попытайтесь трезво оценить свою ситуацию, нужно быть готовым, что вложенные усилия и время не окупятся, если готовы рискнуть, то учитывайте следующее:

• Вся информация есть в публичном доступе бесплатно
Сегодня информация ничего не стоит. Всё, что требуется на старте, можно найти абсолютно бесплатно в открытом доступе. Никаких тайн и секретных секретов нет. Лучшее, что можно взять за деньги, — это структурированная информация (бывает проще, когда кто-то за вас составил план и ведёт по нему). Альтернатива — использовать ИИ для изучения теории.

• Практика важнее теории
Сегодня в LLM можно найти любую информацию: она поможет составить план, проверит, насколько правильно вы всё усвоили, даже поможет сделать свой проект. Но проблема в том, что это не означает, что вы получите опыт, сравнимый с коммерческим. Опыт — это объединение практики и знаний. Его на старте можно получить, общаясь с сильными спецами, или найдя первую работу.

• На рынке кризис компетенций
Технические знания сегодня — основной товар на рынке. Разговоры, что «у меня крутые софтскиллы, этого достаточно», уже не работают. Крутые софты не помогут составить грамотный промпт для LLM, а это сегодня основной навык. Поэтому упор на понимание технических терминов и грамотную прокачку «жёстких» навыков.

• Нетворкинг + рефералки + рассылка резюме
Чтобы повысить шансы на успех, нужно смотреть все возможные варианты. Откликов для новичков очень мало, поэтому тут надо трезво смотреть на вещи и пытаться работать не только на рассылку резюме, а в процессе обучения смотреть по сторонам.

• Менторская помощь
Многие надеются, что с помощью менторов будет намного проще. Тут надо помнить о том, что я писал в самом начале. Главное правило — оплата по итогу трудоустройства и прохождения испыталки. Если ментор действительно имеет опыт и выход на компании, то ему нет смысла брать с вас никаких «базовых» тарифов. Только после прохождения испыталки. Иначе я бы не рисковал.

• Скам
Сейчас появилось много скама. Нужно соблюдать базовую цифровую гигиену: не раскрывать свои данные, не ставить левый софт. Если уж сильно надо, то делать «песочницу», в которой выполнять задания. В целом здесь нужно быть очень аккуратным.

Подксажите, а насколько вообще стоит углубляться в изучение TPL и прочего (мне на C#) в текущих реалиях, если я это знаю в целом на среднем уровне (без супер глубины). Я вот просто думал - подтянуть ли мне там знания или сейчас LLM всё порешает и лучше углубиться в архитектуру (монолиты, сервисная, DDD и прочее)? Что практичней?

Всё больше вопросов о том, стоит ли изучать ЯП и низкоуровневые вещи.

Если мы говорим с позиции поиска работы и продвижения по карьере, то продавать навыки написания кода становится всё сложнее. Работодатель требует внедрения ИИ, для этого нужно понимать архитектуру и уметь анализировать код, сам код довольно быстро пишет ИИ.

К сожалению, из-за действий наших оппонентов многие люди по-прежнему тратят кучу времени и сил, изучая материалы, которые были актуальны 2-3 года назад, зубрят вопросы, которые не имеют смысла в новых условиях. Людей пытаются убедить, что рынок не меняется, что на самом деле он сломан и скоро починится.

С моей позиции рынок структурно изменился, чтобы оставаться востребованным, нужно так же меняться и идти по тем векторам развития, которые диктует новая реальность:

- использование ИИ для написания кода;
- использование оркестрируемых агентных систем;
- документирование архитектуры проекта (для генерации с помощью ИИ);
- учиться делать грамотную грануляцию и проводить границы;
- знать архитектурные фреймворки.