Kirill

Заметил за собой: Половина рабочего дня — не код писать, а читать, что написал агент. Не «вайб-кодить», а «вайб-ревьюить». Сениорство ближайших лет — другие паттерны. Не реализация, а системный дизайн: пайплайн вокруг LLM, контекст, увидеть, где наврала.

@Multovich @bodryachog О, тема холиварная — соберу отдельный тред. На мой взгляд далеко не так применима, как сейчас раскручивают. Кину ссылку сюда когда напишу.

@bodryachog @werkodev Про Вики от Карпаты, правда больше локальная, под интерпрайс - нужно дб прикручивать, но про управление и сам флоу, мне показалось интересно.. youtu.be/2ZHHzfMSeWc?si…

Так друзья, я заколебался. Я сегодня на работе деплоил три приложения, причем они еще не написаны, а именно часть скелетонов, чтобы вебка отдавала статичечную страницу, ну и чтобы все там было сендбоксед с базками нетворк полисями, авторизациями итд. У меня работало два агента с опусами в параллель, настравивая как скелетоны так и деплой в кубер. Куча разрозненных репо. Столкнулся я с проблемой, что секреты у нас стали как-то давно менеджится через Ж и вообще там еще одна репа участвует. Пошел к девопсам, говорю ребята, как секреты создаем, чето мне там накидали команд, я говорю ну ок, только это будет дев, а как льем на стейжинг и прод, ну это тебе милый друг надо в тераформе сделать еще кучу шагов, вот тебе два документа иди читай. Я кароче скормил эти документы агенту, он за меня прочитал сказал мне шаги. Монополия на знания это конечно уже забирается, но надо идти дальше. Кто сможет сделать и продать энтерпрайзу систему взаимодействия с памятью, где будут дружить и кожанные и агенты, тот озолотится. Потому что в идеале, агент должен дотюхивать сам как и где ему посмотреть по знаним кожанных. Почему мне надо лазить в 3 репах и конфлуенс / вики / notion чтобы там чето найти? Сегодня взял машину от оракла 4 ядра 24 гига, если проканает то она должна быть бесплатной. Опишу какие шаги надо сделать, чтобы такую тачку получить и один из подписчиков поделился своим тераформом как там все разливать. Опишу завтра / послезавтра в своей телеге. А на тачке как раз хочу погонять часть системы своей памяти для энтерпрайзов над которой мои трудяги агенты сейчас работают. Кодовое название проекта mnemoria про него я периодически пишу в своих issues. 👇

@dharmesh Same. Left a big complex task running overnight — woke up to find the agents had spiraled into reviewing each other's reviews and burned through every limit. The strange part is silent failure — they don't escalate, they just keep going.

There's an inexplicable joy in waking up in the morning and realizing your agents worked successfully all night. I know that's going to be the norm someday, but right now, I'm doing enough experimental work that sometimes things go bump in the night.

@bodryachog @softwarevlogger Согласен. Лояльную аудиторию никакой алгоритм не заменит. Изменилось только то, что планка теперь не про размер, а про плотность активной части.

@werkodev @softwarevlogger Да это кстати никак не отменяет того факта, что он как был так и остается компетищеном аудиторий. Меня алгоритм не меня не поможет. Если ты умеешь просить свою аудиторию и она лояльна то будет все ок.

В конце мая планирую запуск своего приложения Summit на Product Hunt. Самое время законнектиться! 👇

@bodryachog @softwarevlogger Недавно копал ту же тему. По свежим разборам 2025–26 алгоритм PH поменялся: апвоуты весят меньше, выше ранжируются комменты в первый час, реплаи и time-on-page. Решает активная часть — те, кто реплаит, комментирует, а не просто подписан.

@softwarevlogger Вот интересно. Ты изучал статистику про фолловеров? Я то прийду проголосую, я за любой кипишь кроме голодовки. А какой там процент обычно от аудитории приходит? Как я понимаю ты сейчас набирать начал этих 70+ . Получается это активная аудитория.

@gregisenberg The car analogy actually undersells it — at least you'd feel the engine getting weaker. Silent model nerfs you spend a week debugging your own prompts before realizing the model behind the name changed. No version pin, no rollback.

Call me crazy but I think nerfing AI models should be illegal. Imagine buying a car and the manufacturer remotely downgrading your engine 6 months later. Not cool.

@arvidkahl Agree on the principle. What keeps surprising me is how much of the work that used to need bespoke craft now doesn't — every few months a chunk slides over. The line holds, it just moves inward.

I really like this theory. It’s why 3D-printing is still a niche hobby interest and not a mainstream activity. Coding is pretty much the same. Of course you can prompt your way to almost anything now. But it will always be less than the bespoke thing planned & built by experts.

@simonw @josephruscio @heavybit Yeah, I keep landing on the same — it's not really about agentic vs vibe, it's about whether I had a clean idea of what I wanted before I started typing. Less about which agent, more about whether I knew what I was after.

I was talking with @josephruscio on the @heavybit podcast the other day when I realized that vibe coding and agentic engineering have started to blur a bit in some of my work - I published some extracts from the transcript simonwillison.net/2026/May/6/vib…

@bodryachog Согласен. Обновляемость — это процесс: триггер при изменении тулзов + регулярный аудит. И снова упирается в людей, кто отвечает. LLM-агент поможет как второй-пилот, но не заменяет.

@werkodev это можно все и так положить но данные должны быть обновляемые / актуальные и так же разграничение прав.

@bodryachog Согласен на все 100.

@werkodev Да в этом и идея такой подход много что покажет. Как человек мыслит как проблемы решает какие знания. Глупые вопросы порождают глупые ответы.

А вот они реалии найма в 2026. И это просто к дополнению, то что было до, просто часто новый этап добавился. Причем реально в два часа могут впихнуть задачу, которая в старом мире делалась бы несколько дней.

@bodryachog Как эксперимент сейчас пробуем то же. Как кандидат работает в паре с агентом — это вне методичек: формулирует задачу, реагирует на промах, ставит критерии или берёт что дали. 30 минут наблюдения говорят больше, чем 3 часа алгоритмики. Системный дизайн в цене.

@werkodev Я бы давал сделать. Больше проверить можно в еще бы и рядом сидел и смотрел как человек с машиной дружит

Получается, инженерное мастерство 2026 смещается: меньше «писать код», больше «умение строить системы и выстраивать флоу проверки». И почти весь этот следующий слой — тоже LLM. Парадокс: автоматизировали работу — получили работу автоматизировать автоматизацию.

Особенно с юнит-тестами. LLM пишет тесты, которые формально проходят, но проверяют не то. Нужен второй LLM-слой — оценить: соответствует ли тест требованию, покрывает ли инвариант. Это работа, которая раньше была у тимлида на ревью.

Работа с LLM-кодом в продакшене показала закономерность. Чем больше кода пишет агент, тем больше нужно автоматических проверок. И не статикой.

@simonw Curious — what's the breakdown of time between describing the feature vs reviewing the diff? For me agent-built features feel like 80% review, 20% direction.

I added a new feature to my blog (built entirely on my phone with Claude code for web) that imports my iNaturalist photos and adds them to my site's overall timeline simonwillison.net/2026/May/2/sig…

@arvidkahl It's not just compute — the read/write patterns are alien. An agent will git fetch 200 times in an hour where a human did it 5. The infra was sized for humans.

Oh wow, I wasn't aware that agentic coding increased the load on GitHub THAT much. No wonder they're losing nines. This is a completely different scale.

@softwarevlogger Это база. У меня сегодня вышел пост ровно про это с другой стороны: половина рабочего дня превратилась в чтение того, что написал агент. ИИ не дал новых проблем — увеличил скорость старых. Где было плохо с ревью, теперь это видно за неделю, а не за полгода.

ИИ не создаёт проблемы, а подсвечивает те которые у вас уже были. В последнее время я наблюдаю работу с ИИ на масштабе и могу видеть не только свой опыт, а спектр. Оптимистов и скептиков. Тех, кто слепо доверяет, кто не доверяет и тех, кто проверяет. И вот такие мысли есть: ИИ не мультипликатор продуктивности, а мультипликатор вашей культуры. Лучше всего идёт у людей, которые и раньше строили управляемые конвейеры. Которые работали в рамках спланированных повторяемых экспериментов. У людей, которые знали когда достигли 80%, и понимают, что оставшиеся 20% недостижимы. У тех, кто понимает что важно на самом деле. У ИИ скептиков работа пока не изменилась. Потому что их защищают те кто слепо верит ИИ. Получается, что всегда можно найти уйму примеров, почему ИИ использовать нельзя и выглядеть это будет очень достоверно. С другой стороны ИИ-проверяторы реально нагибают, но пока всё ещё считаются ошибкой выжившего, а не системой. Получается, весь бонус проверяторов нивелируется доверяторами, а скептики стоят в стороне и посмеиваются. Так вот. Правда в том, что с доверяторамм всегда были проблемы. Если "мне так Клод сказал" - для человека валидный ответ,в котором он не видит проблемы, то это то же самое, что "тесты зелёные" или "дядя Боб так в книге пишет", или "Голуб пишет, что Амазон деплоит каждые 4 секунды". Проверяторы научились строить вокруг доверяторов системы, которые доверяторов пинают в яйца. Это теперь предстоит повторить с ИИ. Построить систему, которая позволит доверяторам дальше работать. Систему будут как всегда строить проверяторы под руководством скептиков.