Примерно с 28 мая DBT запустила новый проект FUSION.
Выглядит как ответ SQLMesh.

https://github.com/dbt-labs/dbt-fusion
Заявили, что пишут на Rust, а не на Python. Не уверен, что это правльное решение для open source проекта.

Скомпилированная версия книги про разработку агентов

Как я пишу код в Cursor!

1) Я использую fdd - feature driven design. Весь код лежит в иерархических папках. Стараюсь строго следовать локальности кода. В одной папке могут быть тесты, python, java scrip, jinja

2) Самое главное в каждой папке держать md файл с описанием фичи. Не больше 500 строк. Что там писать? Как вам фантазия позволяет.

3) Как вносятся изменится:
- пишу текстом что нужно в режиме Plan, auto. Тегаю нужные md файлы
- отвечаю на вопросы, детально проверяю план
- нажимаю кнопку Build, тестирую
- в новых чатах фиксю баги

Фича работает:
- Прошу курсор внести изменения в документацию. Всегда внимательно вычитываю. На мой взгляд, md файлы даже важнее самого кода
- делаю code review в Codex для uncommited изменений

Всё!

У нас получилось завести ducklake!

Catalog в Postgres, данные в S3. Dbt смог залить данные. Удалось также подключить с локальной машины через Dbeaver.
Bueanavista больше не нужна. Как только закончим полный переезд, отпишусь

Про увольнения от AI.
На днях созванивался с рекрутером - внедрить AI в компанию, в корой работает 700 человек.
Цель: сократить персонал до 500 человек.

Я сам работу не ищу, да и задача слишком суровая.
Но имейте ввиду, что спрос на это уже пошел!

Нужны люди, кто занимаются оптовыми продажами, не важно где.

Может есть у меня кто-то тут? Мне нужен звонок на 15 минут

Буду рад, если поделитесь со своими знакомыми

Робо рука, осталось нож научить держать :)
https://github.com/TetherIA/aero-hand-open

Свежее исследование про зарплаты тех специалистов в ФинТехе в UK и USA.

1) текучка высокая - 89% готовы сменить работу
2) Половина недовольны своей текущей ролью - стагнация зарплат и отсутствия роста (91% без повышения).
3) Зарплаты в data особо не растут
4) Тренд на AI - компании активно создают свои команды по работе с ИИ.

Не будь как Cloudflare - проверяй свои коммиты в AI 🙂

В последнее время пишу так:
1) Cursor Auto, Plan mode - рассказываю про то, что нужно сделать. Прошу прочитать нужные MD файлы в проекта (именно прочитать, просто тегнуть не работает). И еще прошу задать вопросы, которые непонятны
2) Cursor пишет план
3) В новом чате тегаю план, прошу его реализовать
4) В codex плагине вставляю план, прошу сравнить его с non-commit изменениями

Немного долго, но хотя бы работает. с MCP я так и не подружился. Пока их больше пишут, чем пользуются

https://antigravity.google кто-нибудь уже пробовал?
Есть отличие от курсора?

UPDATE Оф. видео: https://www.youtube.com/watch?v=nTOVIGsqCuY

Мне в последнее время стал интересен мир лямда-обработки данных.

И это можно делать не только в дорогих AWS или Google cloud.
Hetzner S3 хранилище стоит 5 евро в месяц за терабайт!
Поднимаем там сервер, обрабатываем данные из S3 и кладем в S3 в duckdlake.
Гасим сервер.
Идеальная картинка для медленно меняющихся данных.


У нас это получилось! S3 -> dbt -> ducklake(S3)

PS: собрать конфиг для dbt оказалось непростой задачей, как-нибудь выложу его

Amazon выпустил интересную вещь для RAG - векторные индексы прямо в S3
Я уже писал, что Cursor использует Turbopuffer для индексации кода.
https://turbopuffer.com/customers/cursor

А Amazon решил прийти и на эту поляну
https://venturebeat.com/data-infrastructure/aws-claims-90-vector-cost-savings-with-s3-vectors-ga-calls-it-complementary

И похоже это будет успешно

Мне кажется сейчас интересная ситуация с наймом.

У меня пару друзей в uk искали год работу :(.
И вроде кажется, что стартапам легче нанимать людей стало, потому что рынок стал рынком работодателя.

Но с другой стороны рисковать меньше хочется: уйдешь с текущего места, помучаешься в стартапе пару месяцев, затем сам уйдешь, или тебя. И потом опять много месяцев искать работу.

Когда можно быстро найти работу - рисковать легче.

Что думаете?

Соревнование в стиле Kaggle для LLM агентов - Enterprise RAG Challenge 3

Что там есть:
1) демо бенчмарк - можно быстро проверить, что ваш агент вообще живет, читает задачи и умеет ходить в API
2) бенчмарк интернет магазина - каталог, купоны, корзина. агент должен находить некорректные сценарии и уметь честно завершать задачу отказом
3)тренировочный enterprise бенчмарк

Если хочется попробовать написать своего агета, то ERC3 сейчас один из самых удобных способов это сделать
https://erc.timetoact-group.at

Прочитал, что в Авито работает 600 аналитиков. Какая жесть. Зачем столько?

Маленькие армии сеньоров-помидоров?

https://habr-com.cdn.ampproject.org/c/s/habr.com/ru/amp/publications/978496/

В век автоматизации AI звучит как оверхед

PS: В корпорациях есть одна тема, чем больше у тебя людей в подчинении, тем больше вес. Появляются маленькие императоры.
UK здесь не исключение

Месяц назад я общался с Product Manager Metabase.

Самое интересное из разговора - они создают AI агента (уже в их облачной версии).

В файле полное саммари разговора, вдруг кому пригодится