Domitoro Gima

A must read for anyone interested in building practical AI systems in 2026: Dive into Claude Code: The Design Space of Today's and Future AI Agent Systems The paper explains the architecture of a modern production-grade AI agent system (Claude Code) by analyzing its source code. This is what they call a "harness" of an agentic coding system. Learn by reading with an AI tutor: chapterpal.com/s/9b6bb47a/div… PDF: arxiv.org/pdf/2604.14228

@vladJavaScript Ну і якщо хочеш швиденько зробити фото в моменті або почати записувати відео - чекаєш 10-15 сек, щоб він рлздуплився. Перед цим на 14 про макс такого не спостерігав

@vladJavaScript Маю Flip 6, iPhone 17 pro max, у дружини 17 pro max і fold 7. Айфон досі юзаю, бо екосистема - і навушники, і комп'ютери, і планшети - все працює разом гарно. Але якщо важлива камера, то у айфонах (чи то останніх iOS) з цим дуже погано - додаток камери довго грузить

📱 Невеличкий пост не про машину, а про телефон :) Мова піде про мій Samsung Galaxy Fold 7. До Fold7 у мене були PRO Айфони передостаннього покоління. Конкретно я продав Айфон 15pro і купив Fold7. Я взяв Fold7 в розтермінування на чорну пятницю в 2025 і от в травні закінчую виплачувати його і хочу міняти на Samsung Galaxy S26 Ultra - теж в розтермінування бо це вигідно. 🤔 Чому мені не зайшов Fold7? 1️⃣ Сама основна причина напевно в моїй голові Коли я на людях його розкриваю що б щось написати то всі одразу роблять круглі і очі і такі: ооооо, це ж Фолддддд. І це заєбало якщо чесно. Я просто перестав його розкривати на людях і використовую більшість часу у складеному режимі, а це не зручно, бо він реально вузький: не зручно набирати текст. 2️⃣ Друга проблема це камери Вони сильно гірші ніж у топового Айфона. Особливо дратує фронтальна. 3️⃣ Третя проблема це відсутність s-pen Я великий поціновувач записувати щось стилусами в телефон/планшен. У мене є Айпад з стилусом і Fold мав бути заміною Айпаду але він ним не став бо у Фолда немає підтримки s-pen, а звичайні китайські стилуси не дуже коректно працюють. 4️⃣ Четверта проблема: в розвернутому стані він квадратний то ж фільми я переважно дивлюсь з чорними полосками зверху і знизу і тому не завжди навіть його розкриваю для цього. Я от щойно поміряв: 150мм на 80 мм це розмір видимої частини екрану в розкладеному стані. У S26 Ultra він фактично такий же: 167 на 76мм. ✅ Що сподобалось Самсунгівський інтерфейс One UI зручний і нічим не гірший Айфонівського. Я вже звик і не хочу назад на яблука переходити бо ніколи не використовував звязку телефон-годинник-навушники-макбук повноцінно. 📌 Чому хочу Samsung S26 Ultra Він має великий, 6.9 екран і підтримку s-pen. І хороші камери. Якщо хтось має Samsung S26 Ultra то скажіть що вам в ньому не подобається: можливо краще взяти Iphone 17 Pro Max? #fold7 #samsung #s26ultra

@NadozirnyS @CaptainGPU Є якийсь репозиторій з іграми? Теж дітям скомпілив би, бо в сторах якась одна фігня з купою реклами

@CaptainGPU ... написав бухоблік і кадровий для укр законодавства, Написав wibetutor.ndev.online на якій в коледжі вчаться студенти, ще дитячі онлайн ігри 3+ щоб не платити еплу і гуглу

Вайбкодери, показуйте ще ви робите за допомогою ШІ-агентів.

Собеседования на ИИ-инженера в 2026 Мне стало интересно как поменялся процесс собеседований и что происходит на рынке и я ввязался в авантюру. В аутсорсинговых компаниях есть позиция Solution Architect, это человек который изучает запрос клиента с техническим взглядом и готовит предложение с оценкой сроков, доступных технологий и ресурсов. Что-то типа прораба который оценивает будущую стройку или ремонт. В разных компаниях бывает по разному, где-то этот человек выстраивает траст с клиентом и потом глубоко погружается в проект и ведет его полностью, где-то участвует в предпродаже и потом переключается на следующие продажи. Например, архитектор мобильного направления в отпуске, а клиент есть прямо тут и сейчас и приглашают того кто есть. Обычно в этом случае архитектор решений обращается к синьору или лид разработчику чтобы уточнить оценки сроков. Нормальная ситуация в принципе чего-то не знать, айтишка большая. Мне интересно как другие компании приспосабливаются к меняющимся условиям найма. И дело даже не в работе. Я всегда считал продажи своим следующим шагом после того как перестану писать код руками. А тут наступил ИИ и я подумал, что пробовать надо уже и согласился. Короч, надо быть в струе. Короче, меня пригласили на собеседование. Как вы поняли разработчика мне была совсем не интересна, я хотел в продажи и об этом сразу сказал рекрутеру. И началось мое приключение в 7 актов. После предварительного общения мне назначили первое техсобеседование на котором все шло достаточно просто и незатейливо. Меня поспрашивали по каким-то базовым тех вопросам и попросили спроектировать небольшую RAG систему на подобие той которую компания уже реализовала и сделала клиенту. Я бодро отвечал на вопросы понимая что для продаж мне не надо прямо сильно что-то показывать. Тем более что у меня на компьютере уже лежала написаная система которая справляется с поставленной задачей. Без некоторых нюансов, но близкая к заказу компании. Так случайно совпало. При общей несложности диалога меня немного дергало от уровня задаваемых вопросов. Было понятно, что собеседник вообще очень плох в вопросах о которых спрашивает. Я несколько раз попытался мягко уточнить: может мне рассказать как работают вектора или косинусное расстояние? Но это было не интересно, зато с некоторым пафосом меня спрашивали о сомнительных инженерных задачах типа количества токенов. Я понимаю если бы мы сначала обсуждали стратегии чанкования. Но клиенту этой конторы судя по всему продали решение в котором документ засовывали в контекст полностью и поэтому у них были проблемы. Плюс возникло впечатление, что они не понимают взаимосвязь контекста, размера входящего документа и дельты остающейся для дополнения. Я не сильно парился. Стыдно, но как-то не моя проблема. Мне прислали тестовое. Я решил идти до конца и выделил время на выходных. Расписал реализацию агенту и мы подготовили базовую проектную документацию и архитектуру решения. Поскольку я это делал много раз в жизни то проблем у меня не возникло. Но проблема возникла с документом обоснования бюджета для клиента. Вы все видели коммерческое предложение, оно напоминает меню в ресторане: какое блюдо сколько стоит и количество. Второй близкий формат это написать сколько каких людей надо, фронты - 2, бэки - 4, девопс - 1. Весь мир применяет эти варианты. В документе этой конторы все было вывернуто наизнанку. Надо было разбить проект на фазы вписать все роли которые участвуют в этих фазах. Видимо чтобы проще было наебать клиента. Я не против, если вы на рынке, то рынок такое кушает. Но зарплату же вы платите каждому сотруднику за фактические часы в проекте. Я уточнил действительно ли надо переделать так странно и получил ответ, что да. Поэтому я отправил три варианта расчетов проекта. С разбивкой по задачам и ролям, суммарно по позициям и в странном формате. Со мной встретился главный компании и пообщался по результатам моего задания. Мы вроде как друг-другу понравились. И я ждал фидбека. Все настолько уже превратилось кафкианский процесс, что я решил, что точно дойду до конца. Смысла останавливаться уже не было. Прошла еще неделя и меня предупредили, что надо встретиться еще раз. Теперь с самым умным! И я пришел на очередное собеседование длинной в 2.5 часа. Мы очень долго обсуждали RAG систему. Я думал что меня завалят на сложной математике которую я не знаю. Может быть окажется, что я не знаю про поиск или что-то еще что не обязательно должен знать продажник. Но меня продолжили мучать вопросами которые происходят как следствие очень сомнительных инженерных решений, типа что делать если прислать параметр max_tokens, а ответ модели будет больше чес разрешенный размер ответа в токенах. Было очень много специфичных вопросов которые подразумевали, что я должен был знать какие-то детали проекта. И так выяснилось, что мне прислали только небольшое описание задания, а главный документ не дошел. Было понятно, что встреча затягивается поэтому я в какие-то моменты на нетехнические вопросы спрашивал, типа "надо ли мне рассказать, как считать юнит экономику бизнеса или упустить?" Если было "не надо", то пропускал. В целом встреча была достаточно доброжелательная и я откровенно отвечал. Например у меня до 2008 года была своя аутсорсинговая компания, интересные или сложные проекты. Собеседование закончилось и я начал ждать ответа. Казалось мы уже пообщались с программистом, лидом, менеджером, и даже архитектором. Не говоря о рекрутершах. Спустя непродолжительное время мне приходит фидбэк на полторы страницы печатного текста. При том, что я его даже не просил. Последний самый умный написал большой текст о том какой я ужасный человек. О том, что я ничего не знаю, не умею, что я плохой, что подлый и злой, что я конфликтный. Отдельно перечислил все пункты по которым я спросил "надо ли рассказать подробнее" как "не знает". Обвинительный приговор был максимально суров: не брать 😀. К концу процесса я уже не понимал к чему меня готовят, но когда получил эту простыню уже взоржал. Я хотел сходить на собеседование на позицию продажника в компанию которая продает ИИ решения, а не узнать стыдную правду, что они очень плохо продают что-то своим клиентами. Но у меня возникло много вопросов: - Зачем мне вообще прислали этот текст? Я его не просил и мне он нафиг не нужен, мне в целом пофиг на мнение людей с которыми я не буду работать и общаться - Почему у девочки не моргнул глаз обсудить эту обратную связь со своим руководством? На лицо глубокий внутренний конфликт в менеджменте. "Самый умный" поц фактически обозначил идиотами всех предыдущих сотрудников с которыми я общался. Если бы он написал "мне не понравился", то вопросов бы не было. Но тут он в моем лице хуесосит не меня, а тех кто пропустил такого ужасного человека к нему. - Было понятно, что есть глубокая несимпатия ко мне лично. Видимо этот специалист пошел меня гуглить и ему глубоко не понравилось то что я пишу в соцсетях 😆 С моей стороны было забавно наблюдать за процессом. Я думал узнать что-то новое, но столкнулся с явной шизой и глубоким непониманием как работают ИИ системы, даже такие относительно простые как RAG. Мне было стыдно отвечать на примитивные вопросы людей пытающиеся меня уличить в непонимании того какие ошибки они налажали у себя в коде. Было неприятно читать явный газлайт, но я в целом понял, что я хороший специалист и достаточно плотно в рынке и уровень религиозного непонимания технологии очень большой даже у тех кто продает ее как змеиное масло. Увидел хтонический пиздец в организации процессов, если даже такие тупые мудаки продают на текущем рынке, то работы на нем полно. Неприятно было узнать, что это российская компания, но на общем фоне это уже ничего не решало. И я бы не рассказывал ничего про этот эпизод. Честно говоря похер. У меня достаточно крутое CV и мне часто приходилось встречаться с ситуациями когда люди ущемлялись и приходили мне доказать, что они лучше. Было даже приглашали коллег из своих отделов. Просто сегодня общался со знакомым который пошел на крупную ИИ конференцию. Спонсоры топ конторы из той самой страны, докладчики тоже. Но самое забавное, что открывающий доклад одной из секций поц из этой же конторы 🫣. Ахаха, уровень события если такие ходят читать доклады! Если кто-то из вас сомневается в том, что плохо разбирается в ИИ, то вообще не переживайте. Можно 100 раз обосраться, системно впаривать клиентам фуфло и все равно выступать на центральной конференции с рассказом о своих достижениях. Если получилось у этих, то у вас точно получится! А я не буду переживать о своем уровне, не искал новую работу и не попал в контору мудаков значит меньше буду тратить время своей бесценной жизни. К тому же уже скоро несколько релизов RAG систем которые я написал, есть чем заняться.

this guy just cracked 134 tok/s on qwen 3.5-27b dense and 73 on new qwen 3.6-27b on a single 3090. open source moves at godspeed in 2026. weights ship in the evening, dynamic ggufs land by midnight, fused kernel + speculative decoding stack runs the new model 12 hours after release. his dflash + ddtree stack loads qwen 3.6 asis because the architecture string matches 3.5. zero retraining of the draft model, zero waiting for upstream support. the same hand tuned consumer hardware kernel work that pushed 3.5 to 134 tok/s already eats 3.6 at 73, with a regression he is openly flagging because the draft model needs a dedicated pass for 3.6. this is the lane almost nobody is working on. major labs are stuck shipping framework abstractions optimized for h100 fleets. @pupposandro is hand tuning kernels for the silicon actual builders own. 3090 has 24 gigs of vram, mature cuda support, and almost zero kernel level optimization coming out of the big shops. it is the most underrated research platform in consumer ai right now. i am running honest baseline q4_k_m on llama.cpp now to set the dense floor without tricks. then sandro's stack runs on the same gpu, same model, same prompt. generic inference vs hand tuned kernels with speculative decoding. that delta is where the next 5 years of consumer ai live. receipts incoming.

Gentle reminder that all you need to start with local AI is: - 2x RTX 3090s (pick them up for $700-$900 a piece on r/hardwareswap) - Qwen 3.6 27B - Your favorite agent (Claude Code / OpenCode / etc) - Self-hosted SearXNG for web access And you got yourself Opus 4.5 at home

96% of the system design interviews at FAANG are just these concepts repeated.

The kids are gonna be alright

In the last 6 months, I've coached 100 Mid-level, Senior and Staff level engineers on system design interviews and this has come up 80% of the time. This is my tried and tested way to get over this phase in your learning journey:

If you're serious about system design (in 2026), learn these 26 case studies: 1 How Stock Exchange Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/stock-exchan… 2 How YouTube Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/youtube-syst… 3 How Kafka Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/how-kafka-wo… 4 How Google Docs Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/how-does-goo… 5 How URL Shortener Works: ↳ systemdesign.one/url-shortening… 6 How WhatsApp Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/whatsapp-sys… 7 How Airbnb Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/airbnb-syste… 8 How Spotify Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/spotify-syst… 9 How Slack Works: ↳ systemdesign.one/slack-architec… 10 How Reddit Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/reddit-archi… 11 How Bluesky Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/how-does-blu… 12 How Tinder Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/tinder-archi… 13 How Twitter Timeline Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/system-desig… 14 How Uber Finds Nearby Drivers: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/how-does-ube… 15 How Pastebin Works: ↳ systemdesign.one/system-design-… 16 How Amazon S3 Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/s3-architect… 17 How Do Apple AirTags Work: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/how-do-airta… 18 How LLMs Actually Work: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/llm-concepts 19 How Uber Computes ETA: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/uber-eta 20 How Real Time Leaderboard Works: ↳ systemdesign.one/leaderboard-sy… 21 How ChatGPT Apps Work: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/apps-in-chat… 22 How Nginx Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/how-does-ngi… 23 How ChatGPT Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/chatgpt-syst… 24 How Meta Serverless Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/serverless-a… 25 How YouTube Was Able to Support 2.49 Billion Users With MySQL: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/vitess-mysql 26 How Google Search Works: ↳ newsletter.systemdesign.one/p/web-crawler-… What else should make this list? === 👋 PS - Want my System Design Playbook for FREE? Join my newsletter with 200K+ software engineers now: → newsletter.systemdesign.one/join === 1 Save & RT to help other software engineers ace system design. 2 Follow @systemdesignone + turn on notifications.

What am I working on? Condensing everything I do into one place: - local AI / LLMs - inference + benchmarking - hardware + cluster builds - LLM research + notes - agent workflows - real-world perf (tokens/sec, concurrency, thermals) All into a single, searchable, indexable platform > The Buy a GPU Website Think > less “content” > more living system Where you can: - compare real runs, not vibes - trace configs → results - see what actually scales (and what breaks) - steal battle-tested setups If you’re serious about local AI this becomes your playbook COMING SOON

Вот собрал тут что важно по хардскилам, вместо ваших алгоритмов, литкода, высоконагруженных кабанчиков и карго-культа микрооптимизации: - Data structures (just how to use) - Type systems: nominal, structural, variance... - Modularity system (in your language) - Polymorphism (Ad-hoc, Subtype, Parametric, etc...) - Structural composition, aggregation, delegation - Functional composition, pure functions - Abstraction layers separation - Dispatch and Dynamic dispatch - Referential transparency - Law of Demeter - Referential transparency - Abstract data types (ADT) - Hidden and explicit state - Lazy evaluation - Declarative vs imperative style - Recursion versus loops - Generics (generic programming) - Separation of concerns - Isolation, interfaces, architectural boundaries - Dependency injection and Inversion of control - Coupling and cohesion - Mutable vs immutable data - Idempotent operations - Naming conventions - Error handling - Refactoring, code review process - Tests (unittesting, coverage, end-to-end...) - Multiparadigm programming - Metaprogramming (codegeneration and dynamic) - Platform-agnostic, framework-agnostic approach - Domain-Specific Language (DSL), Interpreter, AST - Contract programming - Concurrency and Asynchronous programming - Separation of system and applied code - Language and semantics - AI-assisted engineering Но все это тоже должно занимать в голове не более 30% от развития инженера, as of 2026. Про 70% напишу еще чуть позже

Від Premiorri до Continental: як вибрати літню гуму під свою машину у 2026 році Бачу, що у людей гостро стоїть питання вибору літньої гуми: взяти топову чи може середняка чи може китайську? А як справи у української гуми? Я люблю пробувати різну гуму, то ж накопичив за 15 років доволі великий досвід і знання, якими хочу з вами поділитись. Також обов'язково пишіть свій досвід з літньою гумою в коментах :) Погнали, тред. 👇@OlgaGrichkina

Anthropic's CEO: "coding is going away first. then all of software engineering." the 5% that survives? systems thinking. 3 months ago I published 5 projects for this exact moment. 21K bookmarked it. not syntax. orchestration. harness. memory. edge inference.

This 2 hour Stanford lecture shows exactly how Stanford trains it's engineers to build AI systems. It's more practical than every Claude tutorial & prompting threads you've seen. Bookmark & give it 2 hours, no matter what. It'll be the most productive thing you do this weekend.

zero-human company, It's like a CEO simulator, but the company actually ships code with recursive optimization

→ 2024: mass pay $20/mo for ChatGPT, mass hit limits, mass cry → 2025: mass pay $200/mo for Claude Code, mass hit limits, mass cry harder → 2026: mass use Opus 4.6 + Gemini + GPT-5.4 for $0 → zero payment. zero hacks. one GitHub account. → limits hit? auto-switch to next account. keep coding. → people are paying $200/mo for what you're about to get for free → full guide below. no course. no paywall. no catch.