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.

@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.

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. 👇

@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.

@gregisenberg The hard part isn't finding dead SaaS — it's finding ones with active customer pain still alive. Most are dead because the pain itself moved on.

I don't know why more people aren't buying dead SaaS companies and turning them into AI agent companies. 1. Use OpenClaw, Hermes, Perplexity Computer etc to build an automation that scans Product Hunt, Acquire, and app stores for dead SaaS products. Filter for ones that launched 2019-2024, had real customers, and went quiet. 2. Reach out to the founder on X. Most of them will respond within a day because they've been wanting to sell for a year and nobody asked. 3. Buy it. $5-30k. Sometimes less. 4. Export the database. Feed it to Claude or GPT. Map every workflow their customers were trying to do. 5. Read the support tickets. This is the goldmine. 200 strangers already told the last founder exactly what they needed and he couldn't deliver it. 6. Build an agent-native version that actually does those workflows instead of giving people a dashboard to do them manually. 7. Upload the old email list to Meta. Build a lookalike audience. Those old customers have moved on. You're not selling to them (realistically). You're using their data to find the next them. 8. Run $20/day ads targeting people who look exactly like the customers who already validated this market for you. 9. Build content around the exact pain points you found in the support tickets. Post on X. Post on YT. You already know what to say. 10. You now have the customer profile, the pain points, the pricing sensitivity, the churn reasons, and a lookalike audience. Your competitor who's starting from scratch has a landing page and a guess. The dead SaaS acquisition playbook is going to be one of the biggest quiet wealth builders of the next 5 years. Most SaaS products are a collection of workflows that can be rewritten as agent skills. Many will die. The top ones will pivot to agent companies. Build agent companies.