Protobuf & Edition
После долгих лет стабильности proto3 protobuf наконец-то сменил парадигму и перешёл на Edition — набор настраиваемых фич. Теперь новые возможности можно добавлять эволюционно, не ломая обратную совместимость. А это значит, что теперь начнут активно появляться новые фичи protobuf (я на это надеюсь).
А вот
- field_presence — настраиваемая модель поведения, позволяет контролировать, было ли поле действительно задано или нет (теперь optional не нужны получается); (с 2023 уже работает)
- enforce_naming_style — позволяет валидировать имена полей, сообщений и перечислений в .proto-схемах по единому стилю: код даже не сгенерируется, если названия не по канону (теперь не получится игнорировать линтеры);
- default_symbol_visibility — задаёт видимость сообщений/перечислений, позволяя точнее контролировать, что именно экспортируется наружу, а что остаётся внутренней деталью схемы; Капец какая нужная фича в больших API!
- Opaque API в Go — сгенерированные protobuf-сообщения перестают быть «раскрытыми» структурами с публичными полями и превращаются в более закрытый API. Opaque API отвязывает код пользователя от внутреннего устройства сгенерированного кода. А это значит, что protobuf runtime и protogen могут дальше развиваться, оптимизировать все подряд, не ломая при этом пользовательский код (и они уже это сделали).
Звучит все здорово, но для внедрения в production меня останавливают две вещи:
1. Руками править сотни proto файлов — занятие неблагодарное. Парни из Google обещали сделать утилиту для миграции на edition — prototiller, но её так и нет :) AI в целом с нормальным промтом справляется, но хотелось бы официальной утилиты.
2. Для работы с proto в production я использую Buf, который все еще не поддерживает edition 2024. Парни там обещают скоро добавить поддержку, но официальной даты релиза нет…
Локально я с этим поигрался, жду впервую очередь поддержку в Buf. Уже сейчас можно мигрировать на edition 2023, сохранив обратную совместимость (добиться того же поведения, что и в proto2/proto3 и подготовится к переходу на 2024).
После долгих лет стабильности proto3 protobuf наконец-то сменил парадигму и перешёл на Edition — набор настраиваемых фич. Теперь новые возможности можно добавлять эволюционно, не ломая обратную совместимость. А это значит, что теперь начнут активно появляться новые фичи protobuf (я на это надеюсь).
Edition 2023 — это просто разделение фичей proto2 и proto3 с возможностью настройки их глобально или локально (для конкретного сообщения/поля).А вот
Edition 2024 уже приносит несколько важных изменений:- field_presence — настраиваемая модель поведения, позволяет контролировать, было ли поле действительно задано или нет (теперь optional не нужны получается); (с 2023 уже работает)
- enforce_naming_style — позволяет валидировать имена полей, сообщений и перечислений в .proto-схемах по единому стилю: код даже не сгенерируется, если названия не по канону (теперь не получится игнорировать линтеры);
- default_symbol_visibility — задаёт видимость сообщений/перечислений, позволяя точнее контролировать, что именно экспортируется наружу, а что остаётся внутренней деталью схемы; Капец какая нужная фича в больших API!
- Opaque API в Go — сгенерированные protobuf-сообщения перестают быть «раскрытыми» структурами с публичными полями и превращаются в более закрытый API. Opaque API отвязывает код пользователя от внутреннего устройства сгенерированного кода. А это значит, что protobuf runtime и protogen могут дальше развиваться, оптимизировать все подряд, не ломая при этом пользовательский код (и они уже это сделали).
Звучит все здорово, но для внедрения в production меня останавливают две вещи:
1. Руками править сотни proto файлов — занятие неблагодарное. Парни из Google обещали сделать утилиту для миграции на edition — prototiller, но её так и нет :) AI в целом с нормальным промтом справляется, но хотелось бы официальной утилиты.
2. Для работы с proto в production я использую Buf, который все еще не поддерживает edition 2024. Парни там обещают скоро добавить поддержку, но официальной даты релиза нет…
Локально я с этим поигрался, жду впервую очередь поддержку в Buf. Уже сейчас можно мигрировать на edition 2023, сохранив обратную совместимость (добиться того же поведения, что и в proto2/proto3 и подготовится к переходу на 2024).
🔥5❤3👍3🆒2
🌍 Мир становится многополярным, а это значит, что надо становиться многоканальным.
Я очень трепетно отношусь к своем каналу, честно. Каждый пост здесь — это частичка моей души и вдохновения. На поток такое тяжело поставить...
Мне бы очень не хотелось потерять своих дорогих подписчиков, если вдруг ИНТЕРНЕТ все же станет ИНТРАНЕТОМ😐 .
В общем, я завел канал в...🥁
💙 https://vk.com/leoscode
Подписывайтесь, будем на связи!
Я очень трепетно отношусь к своем каналу, честно. Каждый пост здесь — это частичка моей души и вдохновения. На поток такое тяжело поставить...
Мне бы очень не хотелось потерять своих дорогих подписчиков, если вдруг ИНТЕРНЕТ все же станет ИНТРАНЕТОМ
В общем, я завел канал в...
Подписывайтесь, будем на связи!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15😢6🤡5🔥3🆒2👍1😁1👨💻1
НАПИСАНИЕ HIGHLOAD СЕРВИСОВ ОСТАВЛЯЕТ СЛЕД...
2 года я проектировал сервисы на Go, которые должны были держать 200k+ RPS и иметь время ответа менее 50ms в 99p.
При таких условиях недостаточно написать просто рабочий код, он должен быть потреблять как можно меньше ресурсов. В общем, вырабатывается привычка экономить «каждый байт и аллокацию».
На другом проекте (не highload) как-то раз мне попадает на код ревью MR. В глаза сразу бросается стандартное преобразование слайса байт в строку:
Я сразу пишу в комментариях: «тут можно сделать дешевое преобразование через unsafe»
Разработчик отвечает: «а как это сделать и зачем?»
И тут я понял сразу 2 вещи:
Во-первых далеко не все Go-разработчики работали с unsafe (оно и понятно, не все разрабатывают highload-решения).
Во-вторых, разработчик задал верный вопрос: «Зачем?». Действительно, преждевременные оптимизации скорее мешают, чем помогают. Тем более в сервисе с 1-5 rps…
В общем, свою привычку "оптимизировать все сразу" я отбросил. Но мне все не давало покоя, что какие-то хаки остаются скрытыми от публичных глаз…
Поделюсь одним из неочевидных здесь👉
В Go на каждую аллокацию в куче вызывается функция mallocgc, которая имеет определенную скрытую от наших глаз логику. Когда в одном цикле мы выделяем 1000+ объектов, overhead от mallocgc становится заметным...
Хорошо, а есть более прозрачный способ решить проблему с множеством аллокаций? Да, начиная с версии Go 1.20 появились арены (но все еще как экспериментальная фича):
В итоге такой Hack-аллокатор даже без unsafe дает буст...
P.S. Про unsafe рассказываю на курсе в своем бесплатном уроке
2 года я проектировал сервисы на Go, которые должны были держать 200k+ RPS и иметь время ответа менее 50ms в 99p.
При таких условиях недостаточно написать просто рабочий код, он должен быть потреблять как можно меньше ресурсов. В общем, вырабатывается привычка экономить «каждый байт и аллокацию».
На другом проекте (не highload) как-то раз мне попадает на код ревью MR. В глаза сразу бросается стандартное преобразование слайса байт в строку:
str := string(bytes)
Я сразу пишу в комментариях: «тут можно сделать дешевое преобразование через unsafe»
Разработчик отвечает: «а как это сделать и зачем?»
И тут я понял сразу 2 вещи:
Во-первых далеко не все Go-разработчики работали с unsafe (оно и понятно, не все разрабатывают highload-решения).
Во-вторых, разработчик задал верный вопрос: «Зачем?». Действительно, преждевременные оптимизации скорее мешают, чем помогают. Тем более в сервисе с 1-5 rps…
В общем, свою привычку "оптимизировать все сразу" я отбросил. Но мне все не давало покоя, что какие-то хаки остаются скрытыми от публичных глаз…
Поделюсь одним из неочевидных здесь
В Go на каждую аллокацию в куче вызывается функция mallocgc, которая имеет определенную скрытую от наших глаз логику. Когда в одном цикле мы выделяем 1000+ объектов, overhead от mallocgc становится заметным...
type MyStruct struct {
someFields [64]byte
Value bool
}
func simpleAllocate(n int) []*MyStruct {
result := make([]*MyStruct, 0, n)
for range n {
result = append(result, &MyStruct{Value: true})
}
return result
}BenchmarkAllocate/100/Simple-10 655094 1872 ns/op 8896 B/op 101 allocs/op
BenchmarkAllocate/1000/Simple-10 67028 18604 ns/op 88192 B/op 1001 allocs/op
BenchmarkAllocate/10000/Simple-10 5565 201100 ns/op 881925 B/op 10001 allocs/op
BenchmarkAllocate/100000/Simple-10 526 2377439 ns/op 8802821 B/op 100001 allocs/op
func hackAllocate(n int) []*MyStruct {
var (
result = make([]*MyStruct, n)
resultV = make([]MyStruct, n)
)
for i := range n {
resultV[i].Value = true
result[i] = &resultV[i]
}
return result
}BenchmarkAllocate/100/Hack-10 1657069 754.9 ns/op 7424 B/op 2 allocs/op
BenchmarkAllocate/1000/Hack-10 162456 7304 ns/op 73728 B/op 2 allocs/op
BenchmarkAllocate/10000/Hack-10 17347 70141 ns/op 737284 B/op 2 allocs/op
BenchmarkAllocate/100000/Hack-10 1492 763791 ns/op 7307279 B/op 2 allocs/op
Хорошо, а есть более прозрачный способ решить проблему с множеством аллокаций? Да, начиная с версии Go 1.20 появились арены (но все еще как экспериментальная фича):
func arenaAllocate(mem *arena.Arena, n int) []*MyStruct {
result := arena.MakeSlice[*MyStruct](mem, n, n)
for i := range n {
s := arena.New[MyStruct](mem)
s.Value = true
result[i] = s
}
return result
}BenchmarkAllocate/10000/Simple-10 6948 161145 ns/op 881920 B/op 10001 allocs/op
BenchmarkAllocate/10000/Hack-10 27702 43448 ns/op 737280 B/op 2 allocs/op
BenchmarkAllocate/10000/Arena-10 4921 219361 ns/op 729991 B/op 2 allocs/op
В итоге такой Hack-аллокатор даже без unsafe дает буст...
P.S. Про unsafe рассказываю на курсе в своем бесплатном уроке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
go/src/runtime/malloc.go at 07f0c2074c257e7f89a52152f451c66e7f762481 · golang/go
The Go programming language. Contribute to golang/go development by creating an account on GitHub.
👍13🔥7❤3🆒1
Наблюдая год за всей этой историей с AI агентами в разработке понял, что прогресс слишком быстрый и виден на лицо.
Забавный факт из моих наблюдений на работе: Senior+ разработчики, использующие AI агенты в работе выходят на сверх продуктивный уровень генерируя тонны хорошего кода и готовых решений, на которые раньше могли уйти месяцы.
При этом продуктивность разработчиков уровня Junior/Middle использующие AI не изменилась, а вот качество решений как будто хуже, если бы они сами писали… (не говорю что у всех так, но как есть).
Выходит, что AI агенты это именно инструмент. И в руках профессионалов оно генерирует огромный “value”🙂
Решил, что пора тоже втягиваться и начать все это дело изучать. Буду переодически делиться тем, что узнал и использую для обучения.
Сегодняшняя попытка зарегистрировать аккаунт в Claude провалилась об верификацию по номеру телефона… У меня есть зарубежные номера, но они все не подходят. Проблема не у меня одного (issue свежий). Навайбкодили получается😐
Пока что штудирую документацию Claude. Из того что вынес:
- как и у всех LLM — большой контекст проблема. Нужно держать его как можно меньше, используя разные «хаки» с инструкциями, файлами, скилами.
- Claude довольно умная, чтобы самостоятельно решать задачи. Главное — четко и кратко сформулировать цель и дать необходимый контекст и критерии для самостоятельной проверки решения.
В общем, к Claude надо относиться как к новому разработчику в команде и делегировать ему, используя документации и регламенты.
Пошел дальше читать документацию…
Забавный факт из моих наблюдений на работе: Senior+ разработчики, использующие AI агенты в работе выходят на сверх продуктивный уровень генерируя тонны хорошего кода и готовых решений, на которые раньше могли уйти месяцы.
При этом продуктивность разработчиков уровня Junior/Middle использующие AI не изменилась, а вот качество решений как будто хуже, если бы они сами писали… (не говорю что у всех так, но как есть).
Выходит, что AI агенты это именно инструмент. И в руках профессионалов оно генерирует огромный “value”🙂
Решил, что пора тоже втягиваться и начать все это дело изучать. Буду переодически делиться тем, что узнал и использую для обучения.
Сегодняшняя попытка зарегистрировать аккаунт в Claude провалилась об верификацию по номеру телефона… У меня есть зарубежные номера, но они все не подходят. Проблема не у меня одного (issue свежий). Навайбкодили получается
Пока что штудирую документацию Claude. Из того что вынес:
- как и у всех LLM — большой контекст проблема. Нужно держать его как можно меньше, используя разные «хаки» с инструкциями, файлами, скилами.
- Claude довольно умная, чтобы самостоятельно решать задачи. Главное — четко и кратко сформулировать цель и дать необходимый контекст и критерии для самостоятельной проверки решения.
В общем, к Claude надо относиться как к новому разработчику в команде и делегировать ему, используя документации и регламенты.
Пошел дальше читать документацию…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
[BUG] Phone verification · Issue #34229 · anthropics/claude-code
Preflight Checklist I have searched existing issues and this hasn't been reported yet This is a single bug report (please file separate reports for different bugs) I am using the latest version...
🔥9❤5👍4🆒2
Мой первый удачный опыт вайбкодинга Agent Driven Development
Пока возился с активацией аккаунта Claude, вспомнил, что у меня есть подписка ChatGPT, и решил пока потестировать Codex на реальной задаче.
Взял go-ycsb: нужно было разделить адаптеры для Scylla и Cassandra и обновить драйверы до последних версий (точнее перейти на новые, но не суть). Эту задачу я уже делал сам — потратил около часа, включая погружение в проект. Потом стало интересно: а как с этим справится Codex?
Решил не мелочиться и начать с режима планирования. Сначала попросил его собрать Architecture.md, чтобы модель поняла структуру проекта. Потом, скорее для учебных целей, добавил ещё SKILL brainstorming. И тут был первый приятный сюрприз: нейронка начала задавать очень хорошие уточняющие вопросы, о которых я сам на старте даже не подумал.
Да, для такой простой задачи это уже был overengineering. Но как первый опыт — очень ценный.
Что понравилось больше всего: Codex не ограничился только кодом. Он поправил документацию, сохранил совместимость API, ничего не сломал, прогнал всё в Docker и ещё написал тесты. И вот тут стало особенно интересно, потому что мой собственный вариант был слабее: я не сохранил обратную совместимость и не обновил документацию с интеграционными тестами.
В итоге на всё ушло около полутора часов в спокойном режиме. Если честно сравнивать результаты, то я справился примерно 60-80%, а Codex на все 100% по полноте выполнения задачи.
После этого у меня довольно простой вывод: начинать использовать AI в разработке можно с более простых сценариев — ревью, планирование, архитектурные заметки, документация, проверки на совместимость, актуализация тестов. Это позволит привыкнуть к экосистеме AI агентов и появится понимание как с этим всем работать.
Кстати, у нас в команде мы уже договорились прогонять ревью через AI и сейчас тестируем разные open-source модели. Нейронки правда бывают более дотошными и внимательными, чем человек, особенно в рутинных проверках. Нас они уже несколько раз выручали.
На следующей неделе буду тестировать Claude (все-таки у нее больше комьюнити и прикольных фич).
Кто уже гуру вайбкодинга, поделитесь своими успешными (и не очень) кейсами.
Пока возился с активацией аккаунта Claude, вспомнил, что у меня есть подписка ChatGPT, и решил пока потестировать Codex на реальной задаче.
Взял go-ycsb: нужно было разделить адаптеры для Scylla и Cassandra и обновить драйверы до последних версий (точнее перейти на новые, но не суть). Эту задачу я уже делал сам — потратил около часа, включая погружение в проект. Потом стало интересно: а как с этим справится Codex?
Решил не мелочиться и начать с режима планирования. Сначала попросил его собрать Architecture.md, чтобы модель поняла структуру проекта. Потом, скорее для учебных целей, добавил ещё SKILL brainstorming. И тут был первый приятный сюрприз: нейронка начала задавать очень хорошие уточняющие вопросы, о которых я сам на старте даже не подумал.
Да, для такой простой задачи это уже был overengineering. Но как первый опыт — очень ценный.
Что понравилось больше всего: Codex не ограничился только кодом. Он поправил документацию, сохранил совместимость API, ничего не сломал, прогнал всё в Docker и ещё написал тесты. И вот тут стало особенно интересно, потому что мой собственный вариант был слабее: я не сохранил обратную совместимость и не обновил документацию с интеграционными тестами.
В итоге на всё ушло около полутора часов в спокойном режиме. Если честно сравнивать результаты, то я справился примерно 60-80%, а Codex на все 100% по полноте выполнения задачи.
После этого у меня довольно простой вывод: начинать использовать AI в разработке можно с более простых сценариев — ревью, планирование, архитектурные заметки, документация, проверки на совместимость, актуализация тестов. Это позволит привыкнуть к экосистеме AI агентов и появится понимание как с этим всем работать.
Кстати, у нас в команде мы уже договорились прогонять ревью через AI и сейчас тестируем разные open-source модели. Нейронки правда бывают более дотошными и внимательными, чем человек, особенно в рутинных проверках. Нас они уже несколько раз выручали.
На следующей неделе буду тестировать Claude (все-таки у нее больше комьюнити и прикольных фич).
Кто уже гуру вайбкодинга, поделитесь своими успешными (и не очень) кейсами.
GitHub
GitHub - pingcap/go-ycsb: A Go port of Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB)
A Go port of Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) - pingcap/go-ycsb
❤7🔥6👍4🆒4
Посчастливилось сегодня выступить в Самаре перед студентами в 2-ух университетах с докладом о том, как начать карьеру во время учебы и как это получалось у меня. Приятно делиться опытом и инсайдами.
Хочу отметить, что в Самаре был первый раз и это очень красивый город. Еще раз точно приеду.
Хочу отметить, что в Самаре был первый раз и это очень красивый город. Еще раз точно приеду.
👍13🔥5🆒3
GitHub
GitHub - moguchev/cqlx: Еxtension to GoCQL Driver for Apache Cassandra®
Еxtension to GoCQL Driver for Apache Cassandra®. Contribute to moguchev/cqlx development by creating an account on GitHub.
Давно что-то ничего не публиковал тут...
Продолжаю в свободное время осваивать "Agent Driven Design". На прошлой неделе решил проблему с подписками в Claude и начал с ним играться.
Установил себе сразу следующие SKILLS:
* https://github.com/blader/humanizer - чтобы документация кода писалась "по-человечески". Без нее правда хуже (особенно на русском)
* https://github.com/obra/superpowers - джентельменский набор не требующий рекламы (почти 200k звезд)
* https://github.com/rustyrazorblade/skills - cassandra expert - лично мне нужно в работе)
* https://github.com/JetBrains/go-modern-guidelines - нужная вещь для тех кто пишет на Go
Кто в теме, что еще посоветуете в качестве must-have?
На выходных решил закрыть один issue в go cassandra драйвере — адаптировал обертку gocqlx и разместил у себя: https://github.com/moguchev/cqlx. Надеюсь комьюнити оценит). Благодаря агентам работать с кодом стало сильно проще и быстрее: очень много рутинных операций уходит (если, конечно, промт верно составить и нормально описать спецификации).
Продолжаем изучать чудо-инструмент дальше...
Продолжаю в свободное время осваивать "Agent Driven Design". На прошлой неделе решил проблему с подписками в Claude и начал с ним играться.
Установил себе сразу следующие SKILLS:
* https://github.com/blader/humanizer - чтобы документация кода писалась "по-человечески". Без нее правда хуже (особенно на русском)
* https://github.com/obra/superpowers - джентельменский набор не требующий рекламы (почти 200k звезд)
* https://github.com/rustyrazorblade/skills - cassandra expert - лично мне нужно в работе)
* https://github.com/JetBrains/go-modern-guidelines - нужная вещь для тех кто пишет на Go
Кто в теме, что еще посоветуете в качестве must-have?
На выходных решил закрыть один issue в go cassandra драйвере — адаптировал обертку gocqlx и разместил у себя: https://github.com/moguchev/cqlx. Надеюсь комьюнити оценит). Благодаря агентам работать с кодом стало сильно проще и быстрее: очень много рутинных операций уходит (если, конечно, промт верно составить и нормально описать спецификации).
Продолжаем изучать чудо-инструмент дальше...
❤7👍4👏2🆒1
Podlodka Go Crew 🚀
Пишете на Go и хотите узнать, как закладывать надёжную основу для своих проектов? С 1 по 5 июня Podlodka Go Crew вместе с 2ГИС проведут сезон «Лучшие практики в Go». Организаторы собрали сильную программу с акцентом на живой опыт и прикладные кейсы.
Вот несколько сессий, на которые советуем обратить внимание:
«Практика Go оптимизаций: растем вместе с нагрузкой», Алексей Акулович — про то, как сервис растёт до миллионов RPS, оптимизацию CPU, grpc и protobuf, а также про собственный GC поверх гошного.
«Эволюция структуры Go-проекта: как 30 человек пушат в один репозиторий», Кирилл Возжеников — как развивается продуктовый монорепозиторий и строятся хорошие архитектурные практики.
«Как и зачем писать свой CDC на Go», Юра Саргсян — когда приходится выходить за стандартные решения: Postgres, Kafka, гарантии доставки и подводные камни логической репликации.
В конце сезона участников ждёт «Битва кейсов: 50 оттенков межсервисного взаимодействия» — разбор архитектурных задач с метриками, схемами и поиском решений в реальном времени.
🎟 И это ещё не всё — смотрите полную программу на сайте и забирайте билет!
🎁 По моему промокоду скидка 500р: leoscode_7
Пишете на Go и хотите узнать, как закладывать надёжную основу для своих проектов? С 1 по 5 июня Podlodka Go Crew вместе с 2ГИС проведут сезон «Лучшие практики в Go». Организаторы собрали сильную программу с акцентом на живой опыт и прикладные кейсы.
Вот несколько сессий, на которые советуем обратить внимание:
«Практика Go оптимизаций: растем вместе с нагрузкой», Алексей Акулович — про то, как сервис растёт до миллионов RPS, оптимизацию CPU, grpc и protobuf, а также про собственный GC поверх гошного.
«Эволюция структуры Go-проекта: как 30 человек пушат в один репозиторий», Кирилл Возжеников — как развивается продуктовый монорепозиторий и строятся хорошие архитектурные практики.
«Как и зачем писать свой CDC на Go», Юра Саргсян — когда приходится выходить за стандартные решения: Postgres, Kafka, гарантии доставки и подводные камни логической репликации.
В конце сезона участников ждёт «Битва кейсов: 50 оттенков межсервисного взаимодействия» — разбор архитектурных задач с метриками, схемами и поиском решений в реальном времени.
🎟 И это ещё не всё — смотрите полную программу на сайте и забирайте билет!
🎁 По моему промокоду скидка 500р: leoscode_7
❤3👍2🔥2🆒1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍3❤1
Впечатление о прошедшей конференции TeamLead Conf
Чтобы понять, что творится сейчас с отраслью, достаточно съездить на крупную конференцию. Именно поэтому я отправился на TeamLead Conf в Питере, чтобы посмотреть, что творится вокруг.
Последний раз я был там в 2022 году и мне есть с чем сравнить. Итак, начнем:
1️⃣ Число представленных компаний и стендов. Если в 2022 году было предоставлено более 20 IT компаний из разных секторов экономики , то в этом году их было всего порядка 6-7…
Основная риторика стендов. Если раньше компании стремились перенять экспертизу, схантить крутых кадров и просто рекомендовать себя как хороший IT работодатель, то сейчас это просто реклама своих услуг и продуктов b2b и b2c…
2️⃣ Присутствие топ-менеджеров. Лично помню, как в 2022 году познакомился в кулуарах с несколькими СТО из разных компаний. Топовых менеджеров, правда, было много, причем из разных компаний. В этом году их не было. Честно, я искал топов BigTech, я не нашел… (возможно, не там искал)
3️⃣ Основная риторика докладов. Если в 22 году это были метрики, процессы, оптимизации в орг. структурах и soft скиллы. То сейчас, понятное дело, все внимание было уделено ИИ. Да, ряд крупных компаний, такие как Яндекс, Сбер, активно внедряю AI в процессы разработки. Однако объективных результатов пока еще нет и говорить об этом в этом году рано (ждем 2027-ой).
4️⃣ Общая атмосфера и настроение. Бизнесу сейчас, по понятным всем причинам, не просто, и все это понимают. Уровень неопределенности большой, а тут еще и ИИ революция грядет, и непонятно, кто в итоге останется, а кого упразднят. В общем, понятно одно: золотые времена больших ЗП и крутых карьерных возможностей в IT заканчивается. Легальный и быстрый социальный лифт дорабатывает свои последние деньки…
Как быть дальше?
Лично мои выводы такие: если вы эксперт с глубокой экспертизой в чем-то одном, скорее всего вас не тронут и вы останетесь на своем месте. Если вы junior/middle в одном стеке без смежных знаний и навыков, вас скорее всего заменит не ИИ, а сеньер Валера с ассистентом ChatGPT, Claude, GigaChat, и т. д.
Что делать сейчас?
Честно, я пришел с таким же вопросом на эту конференцию, и четкого ответа так и не нашел… Думаю, тут уместно выражение: «Не дай вам Бог жить в эпоху перемен». Кто увидит новые перспективы и возможности, тот будет на коне, остальным придется ждать указаний.
Чтобы понять, что творится сейчас с отраслью, достаточно съездить на крупную конференцию. Именно поэтому я отправился на TeamLead Conf в Питере, чтобы посмотреть, что творится вокруг.
Последний раз я был там в 2022 году и мне есть с чем сравнить. Итак, начнем:
Основная риторика стендов. Если раньше компании стремились перенять экспертизу, схантить крутых кадров и просто рекомендовать себя как хороший IT работодатель, то сейчас это просто реклама своих услуг и продуктов b2b и b2c…
Как быть дальше?
Лично мои выводы такие: если вы эксперт с глубокой экспертизой в чем-то одном, скорее всего вас не тронут и вы останетесь на своем месте. Если вы junior/middle в одном стеке без смежных знаний и навыков, вас скорее всего заменит не ИИ, а сеньер Валера с ассистентом ChatGPT, Claude, GigaChat, и т. д.
Что делать сейчас?
Честно, я пришел с таким же вопросом на эту конференцию, и четкого ответа так и не нашел… Думаю, тут уместно выражение: «Не дай вам Бог жить в эпоху перемен». Кто увидит новые перспективы и возможности, тот будет на коне, остальным придется ждать указаний.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😢13❤6👨💻2🗿2👍1
Пользуюсь случаем, напишу тут:
ищу заряжененного Go разработчика к себе в команду.
Ссылка на вакансию: HH.ru
ищу заряжененного Go разработчика к себе в команду.
Ссылка на вакансию: HH.ru
hh.ru
Вакансия Go-разработчик, команда NoSQL в Москве, работа в компании Ozon Tech
Зарплата: не указана. Москва. Требуемый опыт: 3–6 лет. Занятость: полная. Дата публикации: 17.07.2026.
🔥5👍4👨💻2🗿1