Egor Tolstoy

Национальные парки США – это настолько красиво и разнообразно, что жизнь меня к этому вообще не подготовила. 7500км, 7 штатов и 8 нацпарков – держите тред про самые классные места!

Теперь ребята эти оркестраторы забирают допиливать себе в компании, будем следить, что получится. Ну и вообще, я прямо супер-рад, что получается не просто собрать еще одну площадку с докладами, а еще и сразу же пробовать реализовывать многие новые идеи!

Провели в AI клубе хакатон, и сделали 14 разных оркестраторов агентов, которые автоматически вытаскивают задачи из бэклога, пишут код, запускают проверки и доводят до PR. Посмотрите, какие классные проекты получились! podlodka.ai/hacker-sprints…

A few thoughts on what Bun migration from Zig to Rust means for programming languages. Language choice is now an autoresearch hypothesis Historically language choice was mostly driven by subjective stuff. Personal taste – you like the language syntax and concepts or you don’t. Talent availability – pick e.g. OCaml and you’ve just capped your hiring forever. Meanwhile, objective factors like performance were hard to factor in. Synthetic benchmarks aren't really representative. Until you’ve actually built the system, you don’t know where your bottlenecks will be, and whether you’ll hit the performance ceiling of, say, JVM. That whole picture is flipping. When agents write the code, the human UX of a language stops mattering. Team experience matters significantly less – you don't need everyone to be experts. But objective evaluation actually becomes possible! Write the system, hit performance issues, profile them, rewrite it in another language, measure again. Language choice gets reduced to just another hypothesis in the autoresearch loop – a bit expensive in tokens, but that’s not a huge issue. On the evolution of language ecosystems Choice of programming language has always been one of the strongest possible vendor lock-ins. You pick a language, you stay with it forever and die on that hill if needed. And that was a driver for fixing the weaknesses of specific ecosystems. Shopify picked Ruby, which had no decent IDE support in VSCode? Then Shopify spins up a team to build that plugin and then open sources it. This kind of corporate open source pushed language ecosystems forward – such projects ended up pretty mature, with much lower maintainer burnout risk and company resources behind them. This actually was the core of our strategy for Kotlin Multiplatform. We optimised the technology for large teams with huge codebases, expecting them to invest in open source libraries and tooling in return. It worked greatly, and helped us to catch up with more mature ecosystems, despite having less users overall. If the economics of migration changes, that’s definitely going to affect this picture. Why pour engineering into fixing your ecosystem’s gaps when you can just leave? Where this ends up The migration cost is dropping. The motivation to invest in existing ecosystems is falling with it. We’re going to see a lot more rewrites like this. The languages that win long-term will be the ones that win on the metrics agents actually care about – runtime performance and agent-oriented UX, meaning strong compiler checks, simple build tooling, clear error messages, hard-to-misuse APIs. The endgame is stagnation of the majority of languages, with just a few of them staying relevant.

Rolling out AI across an organization quickly shows who creates value, who creates noise, who resists, and who just waits. I map them with a simple 2x2. 🧵

@dan_note The main issue here is that many users don't actually know what they want, can't express it, or simply will never to admit it even to themselves. We want to think of ourselves better than we actually are. Not saying that exploiting it is a good thing, totally no.

Why are we still relying on archaic recommendation systems based on likes and user cohorts? Why not let users describe directly what they want to see in their feeds? Likes, clicks, and views are very weak signals compared to explicit intent

С другой стороны, с датасетами все уже совсем плохо, если последняя надежда – код от "coders like me"...

А вы говорите, на рынке работы нет! Ни на что этот ваш AI без теплого лампового человеческого кода не способен, конечно.

@meow_friendly Очень сильно растет количество таких изменений, и одновременно с этим падает их среднее качество.

@igrekde > которые дадут им катить тысячи экспериментов, не сломав основной продукт А чем это отличается от последних лет 10-15?

Следующие 10 лет принадлежат не разработчикам, которые будут лить тонны кода в прод. Они принадлежат платформенным инженерам, которые дадут им катить тысячи экспериментов, не сломав основной продукт – через архитектуру, харнесс для агентов и инфру CD.

@Ildar_De Продвижение – это функция от количества денег и наличия доступа к уникальным каналам дистрибуции. Я бы скорее сказал, что командам, которые могут так дифференцировать свой продукт, чтобы другим недостаточно было просто скопировать код, чтобы повторить их успех.

@igrekde И маркетологам, способным продвигать продукты вперёд среди других миллиардов сгенерированных

@bunopus А я бы не сужал только до качества. Для того, чтобы запускать идеальные фичи, нам надо не только уметь быстро их добавлять в продукт, но и быстро удалять неидеальные. А это как раз требует и архитектурных, и инфраструктурных решений.

Я бы расширил мысль: идеальная фича сделана быстро, никогда не ломается и зарабатывает деньги. Скорость обеспечивает AI, деньги обеспечивает маркетинг и большое количество экспериментов, а вот качество провисает. Так что согласен, те кто сможет "накинуть поводок" на агентов будут нужны: QA, DevOps etc. А скорее сплав всего вместе

Именно поэтому моя ставка на то, что лучшее место в индустрии в ближайшие годы – это не быть погонщиком агентов, а делать инфру для них внутри своей компании.

3. Бизнес всегда вкладывался в инфру, которая позволяла бежать быстрее, при этом ограничивая негативный импакт – AB платформы, BDUI, etc. Сейчас приз еще выше => инвестиций будет больше. 4. Инженеров с инфровым опытом на порядок меньше, чем продуктовых, и новым неоткуда браться.

Проносить на борт самолета жидкости больше 100мл – огромная угроза безопасности. Но если они лежат в детской сумке, то это их автоматически разминирует, проноси сколько хочешь. Какой цирк а.

@ValeriiZhyla получается, став менеджером, я сделал себе прививку заранее!

Мне 26, и я даже не столько тупею от ии, тут ощущение ещё сложнее. Я отдал ии все задачи, которые раньше давали почувствовать себя умным – и результаты на порядок лучше и на три порядка дешевле моих. А я остался заниматься деятельностью по организации контекста, процессов и взаимодействием с другими людьми – как раз деятельностью, которая раньше казалась далеко не такой "интеллектуальной". Ну и ответственность за результаты работы на мне всё ещё, а не на агентах.

Кто-нибудь живет в Севилье, или может быть планирует туда в ближайшие пару месяцев? Я бы очень попросил купить одну маоенькую штучку у классного деда!

@WhyTECHx но не про колени!

@igrekde блин, у вас выпуск был со специализированными медиками!

Может ли кто-нибудь посоветовать крутого спортивного врача в Москве, который специализируется на травмах колен?

мы в прямом эфире наблюдаем, как AI агенты и тулинг для них вступают в эпоху маркетинговых техник уровня золотого века крипты