Александр Ламков — Friendly Frontend

💼 Почему нормальная работа всегда у кого-то другого Человек с семью годами опыта на созвоне сказал мне, что последние три года страдал херней. Не в шутку, а вполне серьёзно, с интонацией «извини, что рассказываю тебе тут о себе». Внутренний портал, нормальных задач нет, в основном багфиксинг, ну или сделать ещё одну страницу, похожую на ту, что уже есть. Больше всего времени уходило на то, чтобы понять, почему на бэкенде опять ничего не готово. Я его слушаю и понимаю, что он описывает мою работу. И работу всех знакомых разрабов из больших контор. Везде примерно одно и то же: куча багов, несостыковки в требованиях, вечный пинг-понг с аналитиком и бэкендером, и ты в этом варишься спринт за спринтом. Может, где-то в паре топовых мест процессы построены иначе, но я туда не заглядывал и на слово не верю. Штука в том, что он сравнивал себя не с реальностью, а с картинкой, которой в природе нет. Как будто существует какой-то параллельный фронтендер, который каждый день проектирует архитектуру, а не выясняет, почему ручка отдаёт пустой массив. И на фоне этого воображаемого чувака ты, конечно, всегда будешь выглядеть человеком, который три года просидел зря. А ведь ровно эти же слова он потом скажет на собеседовании. Потому что если ты сам считаешь свой опыт мусором, то ты его так и подашь. И человек напротив тебе поверит, у него нет причин спорить. Хотя выяснение требований, споры с аналитиком, ожидание бэкенда, разгребание чужих багов — это и есть разработка, а не помеха ей. Просто звучит непарадно. Я ему сказал: не рассказывай так про себя. Не потому что надо приукрашивать, а потому что это неправда.

😎 Чем больше говоришь сам, тем меньше спросят Самая частая проблема на технических собеседованиях — кандидат молчит. Не потому что не знает, а потому что ждёт экзамен. Сидит с настроем «сейчас мне зададут вопрос, я отвечу, поставят галочку, пойдём дальше». Как будто это ЕГЭ, только по фронтенду. А человеку напротив обычно не хочется тебя валить. Нормальный инженер хочет поговорить с нормальным инженером и понять, потянешь ли ты те задачи, которые у них там лежат. Если ты молчишь и ждёшь вопросов — ему приходится их придумывать. И вот тогда начинается прототипное наследование, каррирование и что происходит при вводе адреса в браузере. Не потому что это важно для работы, а потому что паузу надо чем-то заполнять, а под рукой у него список типовых вопросов. Отсюда простой вывод: чем больше эфирного времени ты займёшь сам, тем меньше останется на всякую дрянь из списка. Не в смысле заболтать человека, а в смысле прийти с готовыми историями. Пара крупных задач или этапов, где тебе было интересно и есть что рассказать. Была проблема, вот так мы её разбирали, вот к чему пришли, вот что в итоге получилось. Это не заучивается по бумажке, это просто тезисы, по которым ты можешь пробежаться не глядя в экран. На лайвкодинге ровно то же самое, только жёстче. Там задачу можно и не дорешать, а вот молчать нельзя вообще. Человек за экраном смотрит не на результат, он смотрит, как ты думаешь. Если ты комментируешь каждый шаг и уходишь не туда — тебя, скорее всего, поправят, и это не будет засчитано как провал. Если ты десять минут молча тужишься в редакторе, помочь тебе никто не сможет, даже если очень хочет. Оговорка: есть места, где всё регламентировано и разговор действительно минимальный, идут строго по списку вопросов. Мой собеседник как раз про такое и сказал. Но это скорее пара крупных контор со своими процессами, а в остальных ты сам решаешь, во что превратится этот час.

📝 Резюме в Word Тут недавно на менторском созвоне человек скинул мне своё резюме. Красивое, одностраничное, собрал сам в ворде. Сразу видно, что сидел, выравнивал, подбирал шрифты. Я такое уважаю, но первое, что я ему сказал — надо брать стандартный шаблон с хэхэ. Он не согласился. Говорит, три года назад общался с рекрутерами, ему все хором советовали: делай одну страницу, делай так, чтобы выделяло, стандартных резюме с хэхэ миллион, ты в них растворишься. И ведь ему правильно советовали. Три года назад это работало, потому что резюме читал живой человек, и среди сотни одинаковых полотен твоё цепляло глаз. А потом появились автопарсеры. У хэхэ свои, у эйчаров на других платформах свои, и все они заточены под один и тот же формат. Твою красивую вёрстку с колонками парсер разбирает как получится, а получается обычно плохо. И тебя отсеивает не человек, которому не понравилось, а скрипт, который просто не нашёл в файле нужные поля. Ты об этом даже не узнаешь, тебе просто никто не ответит. Что меня во всей этой истории цепляет — совет-то был нормальный. Человек его добросовестно выполнил и три года жил с ощущением, что у него всё правильно. Никто же не звонит и не говорит: слушай, помнишь, я тебе в двадцать втором сказал? Забудь. Отдельная категория советов, которые не отменяют, они просто тихо перестают работать, а ты продолжаешь по ним жить. Исключение одно — если ты подаёшься через знакомых или по рефералке. Там твоё резюме кладут человеку на стол, и никакой парсер его не трогает. Вот там можно и ворд, и колонки, и что угодно.

✍️ Как понять, что промпт у тебя так себе Недавно залип в то, как Claude Code думает. Запустил большую задачу, делать всё равно было нечего, ну и открыл рассуждения — там видно весь ход мыслей до того, как он выдаст результат. Раньше это по умолчанию наружу вываливалось, потом спрятали и оставили только выжимку. И, наверное, правильно сделали, потому что зрелище местами так себе. Смотрю: он минуты полторы мусолит какой-то подход, который вообще мимо задачи. Не альтернативное решение, а просто не туда. Потом сам себе объясняет, почему это не взлетит, откатывается и заходит с другой стороны. И так кругов по три-четыре, прежде чем доберётся до того, что я, собственно, и просил. Сначала я решил, что он просто тупит. А потом дошло, что каждый такой заход не туда — это дырка в моём промпте. Я не задал рамку, оставил дверь открытой, он в неё и полез. Ну и проект добавляет: если там гора кода, документации и ни одной инструкции конкретно для агента, он заходит как новый разработчик в первый день — сидит и угадывает, что тут вообще происходит и по каким правилам живёт. Теперь, когда результат не нравится, я не переписываю промпт наугад по десять раз. Сначала лезу в рассуждения и смотрю, на каком месте его унесло. Вот там и надо было ограничить. Работает заметно лучше: и токенов уходит меньше, и с первого раза попадает чаще. Побочный эффект только один — выяснилось, что половину моих промптов нормальный человек тоже бы не понял.

🥺 Как-то раз коллега прямо сказал, что я делаю не так. И спасибо ему Пару месяцев назад впервые работал с одним аналитиком. Он с самого начала как-то напрягся, когда увидел, что я пользуюсь нейронками. Не запрещал, но было видно: для него это что-то мутное, вроде как я списываю на экзамене. Я, естественно, сразу мысленно повесил на него ярлык «ну вот, ещё один скептик» и забил. А потом сел, спокойно подумал — и понял, что он во многом прав. Сами нейронки его, если честно, вообще не парили — бесило то, как я себя с ними веду в работе. А косячил я в том, что хреново задавал вопросы. У меня на руках уже лежал контекст, какие-то факты, я в целом понимал, что мне надо. Но вместо того чтобы сначала самому прогнать всё это через голову, я кидал широкие абстрактные вопросы и, по сути, заставлял человека заново разжёвывать то, что спокойно мог разжевать сам. А нейронка это только ускоряет: за минуту генеришь пачку вопросов и вываливаешь их на живого человека. И тебе кажется, что ты дико продуктивный — вопросов-то вон сколько. А для того, кто сидит напротив, это просто работа, которую ты на него спихнул. И вот тогда до меня дошло, в чём вообще разница между нормальным вопросом и хреновым. Хреновый — это когда ты забиваешь на то, что уже знаешь, и вешаешь на собеседника задачу разбираться во всём с нуля. Нормальный — когда ты сначала сам покопался, а потом формулируешь так, чтобы человеку хватило односложного ответа: вот факты, я понял их вот так, всё верно? Если он может сказать «да» или «нет» — значит, свою часть ты сделал. А если ему приходится думать за тебя, ты просто переложил работу и прикрылся тем, что «ну я же спросил». И я этому аналитику реально благодарен, что он сказал в лицо, а не копил молча раздражение. Нейросети тут вообще ни при чём, и ретроградства в его словах ноль. Они делают ровно то, что ты им скажешь: что закинул на входе, то и получил на выходе. С людьми, если честно, точно так же. Инструмент, которым можно за секунду наштамповать сотню вопросов, сам за тебя думать не начнёт. И когда ты за ним прячешься, лишь бы самому не напрягаться, это прекрасно считывается со стороны. Просто кто-то скажет в лицо, а кто-то молча начнёт тебя недолюбливать.

😁 Один вопрос, который ломает привычку нейронки поддакивать Заметил за собой такое: каждый раз, когда спрашиваю у нейронки «нормальный план?», она кивает. Да, норм, можно катить. А потом катишь — и через две недели вылезает половина рисков, которые просто никто вслух не назвал. И я долго думал, что модель просто слабовата. А оказалось, я неправильно спрашиваю. На днях друг скинул промпт — говорит, попробуй, тебе зайдёт. Идея там простая: не «оцени мой план», а «представь, что план уже провалился, прошло полгода, и расскажи, почему он сдох». То есть ты заранее делаешь разбор так, будто всё уже рухнуло, и отматываешь назад к причинам. И вот это переключение реально меняет ответ. На прямой вопрос получаешь вялый список в стиле учебника по рискам. А когда план уже «мёртв» — вылезает «ты заложился, что юзеры сами разберутся в онбординге, и вот это тебя и закопало». Конкретика, до которой при обычном вопросе сам не докопаешься. Я сначала думал, что это какой-то трюк ради трюка. Но фишка в том, что так ты ломаешь привычку модели поддакивать. По умолчанию она ищет, за что тебя похвалить. А тут ты её разворачиваешь: не хвали, вскрывай, что пошло не так. Гонял в основном на своих вайбкодерских пет-проектах на стадии активной разработки и на паре сложных фич на работе. И пару раз реально поймал то, на что сам бы не посмотрел — какое-нибудь допущение, на котором всё держится, а ты его в упор не видишь, потому что оно «очевидное». Промпт целиком тут.

😏 Надоело платить за приложение — сделал своё за час Несколько лет я платил за приложение для трекинга силовых. Минималистичное, вроде норм, но какие-то мелочи раздражали постоянно — где-то UI кривой, где-то фич не хватало. Я даже писал разработчику на почту, просил добавить пару вещей. За все годы использования так ничего и не появилось. Когда подписка кончилась (полтинник $ в год, если что), я как-то не нашёл в себе желания продлевать ради приложения, которое устраивает меня наполовину. И тут до меня доходит, что я же сейчас целыми днями вожусь с вайб-кодингом. Наболтал агенту минут пятнадцать голосом, накидал скриншотов старого приложения в качестве референса — и он мне в один промпт собрал PWA с деплоем на GitHub Pages, офлайн-режимом и бесшовным переносом данных из старого приложения. Со всеми моими хотелками, включая ровно те места, которые меня годами бесили. Бесплатно. По сути самопальный форк, хотя даже не форк — разработка с нуля, просто за образец взял знакомый мне интерфейс и дошлифовал больные места. Пятнадцать минут я болтал только потому, что многословный до идиотизма и переливаю из пустого в порожнее. Нормальный человек уложился бы минут в пять. Сама сборка заняла минут тридцать-сорок: я сходил попил кофе, вернулся — готово. Открыл задеплоенный сайт с телефона, добавил иконку на рабочий стол, и всё. Неделю уже пользуюсь, полёт нормальный. К чему это. У меня тут весь канал в последнее время пропитан AI, и кейс до дебильного очевидный, но всё же хочется его подсветить. Раньше собственное приложеньице под свои хотелки — это недели возни, поэтому обычно ты просто машешь рукой и живёшь с чужим кривым. Сейчас цена того, чтобы взять любую надоевшую штуку и переделать под себя — буквально час: наговорил, накидал что-то вроде ТЗ, дождался, проверил. Всё, что бесит, теперь можно молча пойти и переписать. И я, если честно, реально этому рад — не надо больше убивать недели на элементарную приложуху, которая просто пишет веса, подходы и рисует пару графиков. Кому интересно само приложение — тык сюды (ПВАшка, вы фронтендеры, разберётесь как ставить). Исходники — тут (забавно, что я их даже не смотрел).

Последний день Fable 5 в подписке - вот на что его потратить, пока не поздно С завтрашнего дня Fable 5 уходит из подписок - останется только за кредиты: $10 за миллион входных и $50 за миллион выходных токенов. Anthropic обещает вернуть его в тарифы, когда нарастят мощности, но когда это будет - неизвестно. 🪼 Так что сегодня я его выжала по полной. И самое ценное применение оказалось - разобрать мои прошлые сессии в Claude Code и найти то, чего я сама не замечаю: повторяющиеся действия, лишнюю ручную работу и места, которые давно пора превратить в skill, автоматизацию или отдельного агента. И вот это прям вау 😍 🪼 Вот запрос: # режим аудита, ничего не менять Изучи мои прошлые сессии Claude Code и найди все, что стабильно съедает время: повторяющиеся задачи, одинаковые цепочки команд, места, где я каждый раз заново объясняю контекст. Разведи анализ по под-агентам, сигналы бери из расшифровок сессий. Сгруппируй находки и по каждой реши: новый skill, автоматизация, точечный фикс или не трогать. Все варианты с приоритетами запиши в отдельный md-файл. В проекте ничего не правь, пока я явно не разрешу. 🪼 Он не выдал общие советы, а разложил все по сессиям: где нужен новый навык, где автоматизация, где исправление, а где лучше не трогать, чтобы не усложнять систему. Самое ценное - не один красивый ответ, а карта улучшений, которую можно внедрять постепенно. Успейте прогнать по своим сессиям сегодня, пока это входит в подписку, а завтра покажу, что я успела собрать руками Claude Code, пока разгребала свои процессы 😉 @NeuralProfit

Не могу не поделиться. На одном из личных проектов сработало шикарно — за 30 минут Fable 5 на Ultracode ризонинге составил 15 мощных пунктов с автоматизацией моментов, при которых я часто орал на ИИ в стиле "да ты задолбал, сделай уже нормально, ну" — те мелочи, которые агент держал в какой-то глобальной памяти и всякий раз переизобретал велосипед. Думаю, и Opus 4.8 справился бы на ура с такой задачей, но раз уж последний день с "почти халявным" Фейбл, чего бы и не выжать из него все соки.

📱 ИИ нагенерил — а на созвон идёшь ты Снобы спрашивают: а может ли ИИ писать хороший код, или это всё нейровысер? Но и это, честно говоря, не самый интересный вопрос. Вопрос в другом: кто отвечает за результат? После экспериментов с попыткой сделать игру с помощью ИИ я очень хорошо почувствовал разницу между «что-то сгенерировалось» и «получился продукт». Генерация — это легко. Дальше начинается работа. Потому что код — это только видимая часть. За ним стоит куча вещей, которые модель не знает и знать не может: бизнес-контекст, реальные ограничения проекта, договорённости команды, легаси, где будет больно через полгода, почему одно решение здесь нормальное, а другое — мина замедленного действия. ИИ не знает, что важно пользователю и что важно бизнесу. Он знает только то, что ты ему сказал. Если модель нагенерила плохое решение, на созвон объяснять, почему всё сломалось, придёшь ты. Ответственность пока не автоматизировали. Разработчик ценен не тем, что умеет писать синтаксис — это давно не дефицит. Ценность в другом: понять задачу, задать неудобные вопросы, увидеть риск, который не очевиден, упростить решение, принять решение и ответить за него. ИИ в прод не мёржит. Это делаешь ты. Мне кажется, это хорошая новость для тех, кто понимает, что делает. Роль разработчика не исчезает — она смещается. От «напиши вот это» к «разберись, что вообще нужно, и сделай так, чтобы потом не было мучительно больно». ИИ здесь хороший помощник. Но помощник, а не тот, кто несёт ответственность.

Есть одна мысль про ИИ, которую не очень приятно слышать: он не уравнивает всех. Скорее наоборот. Во фронтенде я работаю с ИИ довольно уверенно — понимаю код, могу проверить результат, вижу, где модель ошиблась, могу встроить решение в реальный проект. Когда я полез делать игру — область, где у меня нет нормальной базы, — разница стала очень ощутимой. Не потому что ИИ внезапно стал хуже, просто я перестал понимать, хороший результат передо мной или нет. Прикол в том, что сильный специалист с ИИ точнее формулирует задачу, задаёт правильные ограничения, быстро замечает, где модель поехала не туда, понимает, временное решение или нормальное, и может взять ответственность за результат. ИИ в его руках реально ускоряет работу. Человек без понимания области получает код — но не понимает его качества. Может принять красивую генерацию за хорошее решение. Может не заметить архитектурную проблему. Может часами двигаться в сторону, которая никуда не ведёт, и не знать об этом. Это не вина ИИ — он сделал, что попросили. Самая опасная вещь здесь — иллюзия компетентности. Код появился, файлы создались, проект как будто развивается. Ощущение, что всё под контролем. Но если ты не можешь проверить результат, ты не контролируешь работу — ты просто наблюдаешь за ней. Это вовсе не значит, что новичкам не стоит пользоваться ИИ. Как раз наоборот — как инструмент для обучения он очень мощный. Но опасно думать, что он компенсирует отсутствие базы. Нейронка не выдаёт тебе опыт вместе с ответом. Экспертиза не становится менее важной с появлением ИИ. Она становится важнее — потому что теперь главный навык не написать запрос, а оценить, можно ли доверять тому, что пришло в ответ.

Со стороны работа с AI-агентами выглядит красиво: описал задачу, получил код, сэкономил несколько часов. Иногда так и есть. Но иногда это выглядит совсем по-другому. Особенно хорошо я это прочувствовал, когда полез делать игру — область, где у меня не было нормальной экспертизы. Агент что-то генерирует, ты запускаешь, что-то работает не так. Просишь исправить — модель чинит одно и ломает другое. Уточняешь, ждёшь, снова проверяешь. Через пару часов понимаешь, что не ведёшь процесс, а просто тыкаешь палкой в чёрный ящик и смотришь, что выпадет. Самое утомительное в этом цикле — не писать запросы. А пытаться понять, приближает ли очередная генерация к нормальному результату или просто создаёт новый слой проблем. Файлы появляются, код пишется, проект меняется — а продукт почти не двигается. Это иллюзия движения, и она выматывает сильнее, чем просто ничего не делать. Причина обычно не только в модели. Если нет плана, нет критериев качества и нет понимания, что вообще считать хорошим шагом — агент начинает бескнечно чинить последствия предыдущей генерации. Ты не можешь сказать, где именно пошло не так: модель ошиблась, ты плохо поставил задачу или весь текущий подход изначально тупиковый. Без экспертизы эти три варианта практически неотличимы. Осознанная итерация отличается от брутфорса одним: ты понимаешь, зачем делаешь следующий шаг. У тебя есть гипотеза, ты её проверяешь, видишь результат и делаешь вывод. Брутфорс — это «а попробуй так», «а теперь перепиши это», «а почему опять сломалось». Выглядит похоже, но это разные вещи. ИИ реально может ускорить разработку. Но он с таким же успехом ускоряет хаос, если процесс ведёшь не ты. Агент не знает твою цель лучше тебя. Он просто очень быстро делает то, о чём его просят.

HAR-файл: как QA может сэкономить разработчику полдня Хочу рассказать про штуку, которая экономит мне кучу времени на разборе багов, но почему-то про неё знают далеко не все, особенно ручные тестировщики. Называется HAR-файл. По сути это выгрузка всех сетевых запросов со вкладки Network в DevTools — большой JSON, в котором лежит вся история клиент-серверного общения: что страница запросила, что ответил бэкенд, какие данные ушли с фронта, какие пришли обратно. Полная картина взаимодействия, а не пересказ своими словами. К чему это вообще. Есть классическая боль: прилетает баг, а в описании — видосик с экрана и фраза «вот тут сломалось, пофиксите». Ни ожидаемого результата, ни что именно происходит, ни на каких данных. И ты сидишь и гадаешь, что человек имел в виду и при каких условиях оно вообще воспроизводится. А если баг хоть как-то завязан на данные — что пришло с бэка, что улетело на бэк, какой статус у запроса — HAR закрывает добрую половину этих вопросов сразу. После нормального текстового описания это, наверное, вторая по полезности вещь, которую можно приложить к таске. И самое приятное — снять его это пять секунд. Открываешь DevTools, идёшь во вкладку Network, перезагружаешь страницу, повторяешь действия, которые всё ломают, и жмёшь кнопку выгрузки — стрелочка вниз прямо на панели. Скачается всё, что в этот момент в Network висит. Дальше файл можно просто отдать разработчику или скормить нейронке — она по нему отлично находит, где именно отвалилось, потому что контекст узкий и конкретный, без лишнего шума. Кстати, читать его вручную никто не заставляет. HAR импортируется обратно в тот же Network — рядом с экспортом есть импорт, перетянул файл в панель и смотришь все запросы в нормальном удобном виде, а не вычитываешь мегабайтный JSON построчно. Я как фронт обычно так и делаю: получил HAR от QA, закинул себе, прокликал запросы, нашёл, где данные поехали. Про безопасность. Раньше HAR реально мог утащить с собой куки, токены и заголовки авторизации. Но начиная с Chrome 130 (осень 2024-го) браузеры на хромиуме по умолчанию вычищают из выгрузки куки, Set-Cookie и Authorization. То есть обычная кнопка экспорта теперь отдаёт уже подчищенный файл, и чтобы запихнуть туда чувствительное, надо специально лезть в настройки и включать галку. В обычном сценарии «QA снял HAR и кинул разработчику» паниковать не из-за чего. В абсолют я бы это всё же не возводил: токен или персональные данные могут прилететь в теле ответа, поэтому в публичный чат такое лучше не выкладывать, а коллеге или нейронке — спокойно. Короче, передайте это своим QA. Один раз показать — дальше люди сами цепляют HAR к багам, и жить разработчикам становится гораздо проще.

Есть такая вера в ИИ-тусовке: если результат плохой, значит промпт недостаточно хороший. Напиши подробнее, добавь контекст, уточни формат, разбей на шаги — и всё заработает. Отсюда целая индустрия: гайды по промптингу, шаблоны, курсы, треды с «магическими формулировками». Я не говорю, что это бесполезно. Формулировать задачи для ИИ действительно важно. Но после месяца экспериментов с попыткой сделать игру я очень хорошо прочувствовал одну штуку: проблема часто вообще не в промпте. Проблема в том, что у тебя нет понимания продукта. Можно написать запрос на три экрана, подробный, структурированный, с примерами и ограничениями. Но если ты сам не знаешь, как должна работать архитектура, что считать хорошим результатом и где граница между «ок» и «не ок» — модель не вытащит это из воздуха. Она не умеет читать мысли. Она работает только с тем, что ты сумел сформулировать. Каша на входе — красиво оформленная каша на выходе. Это касается не только игр. Во фронтенде, в дизайне, в текстах, в архитектуре бэкенда — везде одно и то же. «Сделай хороший интерфейс», «напиши нормальную архитектуру», «сделай красиво» — для специалиста за этим стоит опыт, вкус и куча контекста. Для модели без утчнений это просто абстрактные слова. Чем лучше ты понимаешь, что строишь, тем точнее можешь поставить задачу. Чем хуже понимаешь — тем сильнее надеешься, что правильный промпт всё исправит. Хороший промпт — это следствие экспертизы, а не её замена. Учиться формулировать задачи для ИИ полезно. Но ещё полезнее понимать, что именно ты строишь.

Можно ли собрать личный сайт через ИИ-агента, если просто скормить ему резюме, голосом объяснить цели и не писать код руками? Вот это и проверим на стриме. Буду вайбкодить свой личный сайт: закину актуальное резюме, наговорю пожелания по структуре и дизайну…

Можно ли собрать личный сайт через ИИ-агента, если просто скормить ему резюме, голосом объяснить цели и не писать код руками? Вот это и проверим на стриме. Буду вайбкодить свой личный сайт: закину актуальное резюме, наговорю пожелания по структуре и дизайну…

Можно ли собрать личный сайт через ИИ-агента, если просто скормить ему резюме, голосом объяснить цели и не писать код руками? Вот это и проверим на стриме. Буду вайбкодить свой личный сайт: закину актуальное резюме, наговорю пожелания по структуре и дизайну, расскажу про стек и посмотрим, что из этого получится. Будет лампово: сайт на фоне, болтовня про фронтенд, ИИ, вайбкодинг, резюме и ответы на вопросы в чате. 🗓️ Когда: 10.06 (среда) в 20:00 МСК 📍 Где: [YouTube] и ре-стрим на [Rutube] ⏱️ Длительность: ~3 часа

Помню, как потратил четыре дня на один баг. Четыре дня — на что-то, что опытный разработчик решил бы за двадцать минут. Гуглил, читал Stack Overflow, натыкался на ответы пятилетней давности, пробовал, не работало. В итоге случайно наткнулся на комментарий в каком-то треде, там один человек мимоходом написал нужную вещь. Я до сих пор помню это чувство — смесь облегчения и лёгкого бешенства от того, сколько времени ушло впустую. Вот так и учились. Это была норма. По-другому и нельзя было. Сейчас смотрю на людей, которые только заходят в профессию, и честно завидую. Большая часть тупиков, в которых я сидел днями, сейчас схлопывается в один диалог. Объяснил проблему нормальным языком, получил объяснение с учётом твоего уровня, с примерами, переспросил десять раз — никто не скажет «это элементарно, читай документацию«. Цикл обратной связи стал в разы короче, а это напрямую влияет на то, как быстро что-то усваивается. Агенты в десктопном приложении — это вообще отдельная история. Не просто чат, где описываешь проблему словами и надеешься, что тебя правильно поняли. Агент видит код, структуру проекта, отрисовку в браузере, ошибки в консоли. Объясняет прямо в контексте твоей задачи. Разница примерно как объяснение по телефону против того, когда человек сидит рядом и смотрит в тот же экран. И при всём этом люди легко платят десятки тысяч за курсы и сидят на бесплатных нейронках. Двадцать долларов в месяц — когда я начинал, час консультации нормального специалиста стоил зачастую больше. Возможностей войти в профессию сейчас кратно больше, чем было у меня. Инструменты есть, информации завались. Единственное, что осталось прежним — нужно регулярно садиться и делать.