Альфа-код

Интересный проект по изготовлению механических котов на базе ардуины/малинки. Забирайте, кому интересно. https://github.com/PetoiCamp/OpenCat-Quadruped-Robot

Ребят, мы запустили проект SquidHub на Product Hunt, нам очень нужна ваша помощь! Чтобы продукт хорошо зашел, важно собрать апвоуты и комментарии в первые часы, то есть прямо сейчас ➡️ producthunt.com/products/squidhub Вы также сильно мне поможете, если сделаете репост этого поста. Всем спасибо ⚡️

Исторически работа инженера была устроена примерно как 80/20. Восемьдесят процентов — рутинное исполнение: бойлерплейт, повторяющиеся баги, тикеты, конфиги, несложные тесты. Двадцать процентов — глубокое мышление: понимание реальной задачи, проектирование систем с учетом ограничений, отладка непредсказуемых корнер кейсов, принятие компромиссных решений. Именно во вторых двадцати процентах сеньор отличался от джуна — не скоростью набора кода, а ясностью мышления. А первые восемьдесят были своего рода учебной площадкой, на которой эта ясность постепенно вырастала. Теперь ИИ закрыл эти 80%. Бойлерплейт писать не нужно, CRUDы и тесты генерятся за секунды. Здорово же! Инженеры освободятся от скучного и сосредоточатся на сложном и интересном. Но никто не сказал вслух очевидное — двадцать процентов были тяжёлыми именно потому, что требовали сосредоточенного глубокого мышления. Теперь от инженера ожидают, что он будет жить в этом режиме постоянно. А человеческий мозг так не работает. Да, бойлерплейты писать скучно до жути. Но пока их пишешь, мозг восстанавливается. Проектирование сложных архитектур, нюансов распределенных систем, думать об оптимизации множества потоков данных — глупо отрицать, что это все вызывает когнитивную усталость другого рода. И теперь «благодаря» ИИ такой усталости будет все больше. В мире ИИ постоянно дискутируют о контекстных окнах моделях, как правильно управлять контекстом, когда делать сжатие и так далее. Это все разумные инженерные вопросы. Но есть еще одно контекстное окно, о котором никто не говорит. Контекстное окно человека-инженера не расширяется. Это тот же мозг, что и раньше, только теперь он должен справляться с более сложной архитектурой, быстрее принимать решения в условиях неопределенности и чаще переключаться между системами. В отличие от модели, вы не можете просто увеличить объем контекста. Вы не можете добавить больше оперативной памяти в префронтальную кору головного мозга. В LinkedIn завирусился пост стафф-инженера Google, который ушёл из компании. Не из-за зарплаты, а потому что работа стала проходить в постоянной спешке и потеряла смысл. Если это происходит в Google — одной из самых технически продвинутой компании в мире — стоит задаться вопросом, что на самом деле делает ИИ с разработкой программного обеспечения. Не в пресс-релизах и красивых графиках, а на практике. Я обсуждал с коллегами вопрос о необходимости пересмотра подхода к ревью кода для адаптации к новой реальности. Даже ведро фенотропила не усилит когнитивные ресурсы настолько, чтобы с той же эффективностью и фокусом отсматривать в десять раз больший объем кода по сравнению с тем временем, когда весь код писался инженерами. Это невозможно физически. Часть работы контроля качества кода приходится делегировать тому же ИИ (очевидный совет: использовать разные модели для генерации и валидации кода). «Долг непонимания» (comprehension debt) растет неизбежно. Когда AI генерирует большие куски системы, инженер может быстро доставить фичу, но так и не сформировать полноценную ментальную модель того, как всё устроено. Пока всё работает — это незаметно. Но когда через несколько недель появляется сложный баг, оказывается, что разбираться приходится практически с чужим кодом. А ведь бежать требуется все быстрее и быстрее — бизнес ожидает, что субсидирование токенов сделает инженера эффективнее в N раз (не стоит быть наивным и считать, что у вашего руководства нет и не будет таких ожиданий, «наверху же не дураки сидят»). Что с этим делать? Вопрос открытый и каких-то универсальных решений, кажется, нет. Нужно не бояться брать время на обдумывание архитектурных решений, не опасаясь того, что мог бы закрыть больше задач c помощью ИИ. Когнитивное восстановление теперь часть работы, но его нужно уметь организовать самостоятельно. Классический путь роста от джуна до старшего спеца теперь сломан, и с этим тоже надо что-то делать. Какие мысли есть у тебя насчёт трансформации профессии и адаптации к новой реальности? Делись в комментариях.

http://youtube.com/post/UgkxIyoAsC4pb8QSjuhityvP45ghddHtC0wM?si=lgDbaFIMWz952BZo Тотали эгри

💻 12 игр, которые научат программировать лучше любого курса Собрал для вас подборку, где код — это не скучная теория, а главный инструмент в игре. От логики для новичков до хардкора для профи. Сохраняйте, пригодится. ▪️ Human Resource Machine Ты — офисный клерк, программирующий поручения босса. Отлично объясняет алгоритмы, циклы и оптимизацию мышления. ▪️ 7 Billion Humans Продолжение HRM, но сложнее: ты пишешь один алгоритм сразу для толпы людей. Учит параллельному мышлению и масштабированию логики. ▪️ while True: learn() Игра про программирование, нейросети и автоматизацию, но без скучной математики. Показывает, как код решает реальные задачи (и как понять своего кота-гения). ▪️ CodeCombat Настоящий код в формате RPG. Проходишь подземелья, пишешь скрипты на Python, JavaScript и других языках. ▪️ Lightbot Минималистичная головоломка про команды и функции. Отлична для абсолютных новичков и даже детей. ▪️ TIS-100 Очень хардкорный симулятор ремонта древнего компьютера от создателей Shenzhen I/O. Прокачивает понимание низкоуровневой логики и архитектуры. ▪️ SHENZHEN I/O Игра про программирование микроконтроллеров с нуля. Для тех, кому интересно, как код работает с железом. ▪️ Screeps MMO-стратегия, где ты программируешь свою армию на JavaScript. Учит писать долгоживущий, поддерживаемый код, который будет работать без тебя 24/7. ▪️ Else Heart.Break() Сюжетная игра, где ты буквально переписываешь код реальности. Очень хорошо развивает понимание логики систем. ▪️ The Farmer Was Replaced Автоматизация фермы с помощью настоящего языка программирования. Идеально для понимания циклов и оптимизации процессов. ▪️ Bitburner Программирование взломов и автоматизации в киберпанк-сеттинге. Максимально приближено к реальному кодингу (пишем скрипты на упрощенном JS/Netscript). ▪️ Autonauts Программируешь роботов для выполнения задач. Очень наглядно показывает ценность алгоритмов: сначала ты делаешь всё руками, потом учишь роботов, а они делают за тебя. А вы играли в какие-то из этих игр? Делитесь впечатлениями в комментариях... #gamedev #игры #game #разработка 🔵 Эпсилон // @epsilon_h

Все мое отношение к технологиям и их взрывному росту опирается на слова моего друга сказанные 10 лет назад. Думаю, это очень вдохновляюще и проясняюще в наши «смутные» времена. 📌 Любая новая технология сначала появляется у «избранных». 🔹 Первый сотовый телефон — у президента, потом у министров, генералов, и так далее, пока не дойдет до обычных людей. 🔹 Первые компьютеры — у ведущих профессоров математики и физики. Потом уже у каждого ребенка. 🔹 Кола сначала продавалась как лекарство в аптеке. Теперь её в африке пьют вместо воды. 😱 И обычно начинается истерика: ➡️ появилась технология X ➡️ пропадет работа Y ➡️ люди категории Z останутся без дела Но практика показывает, что без дела никто не остается. Просто дела меняют свой характер, а жизнь становится интереснее и насыщеннее. 📺 Например. Раньше технологии записи видео, аудио и вещания были только в руках государства. Представьте СССР с 300 млн населения: несколько наборов видео- и звукозаписи и возможность вещать отснятое. Чтобы стать «лицом» в эфире, ты должен был: 🎓 окончить специальный институт 🏁 пройти бешеную конкуренцию 🧭 пережить множество поворотов судьбы И только тогда стать одним из 5–10 человек, которых показывают по телевизору. У тебя должна быть идеальная внешность, дикция. Тебе дают тексты написанные специалистами лингвистики и филологии, и твое присутствие в кадре одобряет сам товарищ Сталин. 📱 Потом появляются смартфоны и блогеры. Теперь каждый человек — ребенок, бомж, картавый, шепелявый, плоскоземельщик, конспиролог, шизофреник — все получают доступ записать видео или аудио и выложить это на публику. По логике истерик («появилась технология → исчезнет профессия → люди останутся не у дел») выходит, что люди, которые: 🎬 5 лет учились на тележурналистов ✍️ учились писать тексты и сценарии 💡 выставлять свет 🎧 улучшать качество звука должны были остаться без работы и стать грузчиками или кассирами. Но произошло наоборот. ⭐ Многие из них стали авторами качественных блогов-миллионников 📚 начали проводить курсы и марафоны 📈 стали еще более влиятельными Работы у них стало больше, потому что теперь потенциальной «телезвездой» стал каждый человек с телефоном и интернетом. 💻 Сейчас похожее происходит в программировании. ИИ начал писать код, и потенциально любой человек может написать свою программу: 🎙 надиктовать идею голосом 🤖 ИИ сгенерирует код 🚀 и запустит приложение Но отняло ли это работу у программистов (и у меня в частности)? Нет. Наоборот: 🔹 больше людей стали заморачиваться созданием программ 🔹 они обращаются за консультациями 🔹 проекты появляются там, где раньше их не было Теперь программисты с опытом могут вместе с ИИ сделать программу за месяц за 200 тыс. рублей, то, что раньше стоило миллионы и требовало целую команду. То есть средний бизнес может делать для себя программы, которые раньше могли позволить только крупные корпорации. Работы у программистов не стало меньше — она выросла в разы.

Голосового робота пришлось «отучать» от мата после общения с недовольными клиентами ЖКХ Нейросеть, внедрённая в кол-центры управляющих компаний, быстро переняла лексику абонентов и отвечала им тем же. Разработчикам пришлось корректировать модель, рассказал президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования Михаил Викторов. Этот случай он назвал «показателем активной работы с нашими гражданами». 📻 Подписывайтесь на BFM | И в MAX

Выбор стратегии ветвления Git: анализ и практические рекомендации Ваша команда тратит часы на разрешение конфликтов при слиянии веток? Или, может, вы только начинаете и не знаете, как организовать процесс? 🤨 Стратегия ветвления в Git — это не догма, а рабочий инструмент, и его выбор сильно влияет на скорость и качество разработки. В свежей статье разбираем четыре основные стратегии: • Git Flow — для строгого контроля версий • GitHub Flow — для непрерывного развертывания • GitLab Flow — разумный компромисс • Trunk-Based Development — для зрелых команд с безупречной дисциплиной Плюс практические критерии выбора: частота релизов, зрелость тестов, размер команды. Узнайте, какая модель снимет боль именно в вашем проекте. 🖥 Читать статью 📱 @dev_notes_ru #Git #DevOps

Курсор такой: Сам решууу

🖥 UUID: Как создать уникальный ID без центрального сервера? Начало 1980-х. Вы — разработчик в Apollo Computer. Ваша команда работает над NCS — одной из первых систем для распределённых вычислений. Вам поручили решить важную проблему: - У вас есть множество серверов в разных городах - Каждый из них может регистрировать новых пользователей - Каждому новому пользователю нужен уникальный ID во всей распределённой системе. Иначе при синхронизации или обращении по сети будет непонятно, о каком из них речь На одной машине всё просто — даём каждому объекту порядковый номер: 1, 2, 3... Но если два сервера независимо дадут номер 1 своим объектам — получим коллизию Начинаем думать. ———— Попытка 1: Центральный сервер со счётчиком Самое очевидное решение — один сервер раздаёт ID всем остальным: Машина A → Центр: "Дай ID" Центр → Машина A: "Держи ID=1" Машина B → Центр: "Дай ID" Центр → Машина B: "Держи ID=2" Выкатываем в прод. Работает идеально! Гарантированно уникальные ID, никаких коллизий. Но через неделю начинаются проблемы: - Центральный сервер упал — вся система встала - Каждый запрос ID требует сетевого обращения — медленно - При росте нагрузки центр становится узким местом Для распределённой системы, где важна автономность узлов, это не подходит. Переделываем. ———— Попытка 2: Диапазоны для каждой машины Хорошо, давайте заранее раздадим каждой машине свой диапазон ID: Машина A: ID от 1 до 1,000,000 Машина B: ID от 1,000,001 до 2,000,000 Машина C: ID от 2,000,001 до 3,000,000 Это уже лучше — каждая машина действительно автономна! Выкатываем. На первый взгляд работает. Но потом выясняется: - Машина A исчерпала свой диапазон, нужно запрашивать новый → опять зависимость от центра - Машина B создала только 10 объектов из миллиона, остальные ID потрачены впустую - Добавление новых машин требует центральной координации для выдачи диапазонов Опять возвращаемся к центральной точке отказа. Это не то. ———— Попытка 3: Составные ключи Может использовать комбинацию machine_id + local_counter? Для machine_id можно взять MAC-адрес сетевой карты — он уникален глобально. Машина A, объект 1: "A-1" Машина A, объект 2: "A-2" Машина B, объект 1: "B-1" Это уже лучше — каждая машина действительно автономна! Выкатываем.. И получаем пачку новых проблем: - Машина перезагрузилась, забыла свой счётчик — получили коллизию ID - На каждой машине нужно хранить своё состояние счётчика, это усложняет систему Попытка 4: Время + ID машины А что если вместо счётчика использовать текущее время? timestamp + MAC-адрес - Время монотонно растёт — коллизий на одной машине не будет - MAC-адрес уникален глобально — коллизий между машинами не будет - Не нужно хранить счётчик! 🟢Это уже очень близко к рабочему решению. Примерно так и работали ранние UID в Apollo Но проблемы ещё остались: что если часы на машине сбросились? Или две операции произошли в одну микросекунду? На нагруженных системах это не редкость — при тысячах запросов в секунду коллизии по времени станут регулярным явлением. ———— Как же сложно! 😩 Вы сидите, смотрите на свои наброски и думаете: может проблема в самом подходе? И тут к вам подходит коллега из команды криптографии 🎩 Вы излагаете ему свою боль, после чего он пожимает плечами и задумчиво произносит: — Слушай, а зачем тебе гарантировать уникальность на 100%? Может, сделать вероятность коллизии настолько малой, что ей можно пренебречь? ... ... ??? Интересная мысль, давайте посчитаем! Возьмём для ID 128 бит — это немного, в память влезет. Сколько это вариантов? 2^128 = 340,282,366,920,938,463,463,374,607,431,768,211,456 Это 340 ундециллионов. Число настолько огромное, что его сложно осознать. Коллега-математик, с которым вы ходите вместе обедать помогает с прочувствовать масштаб: — Представь: 10 триллионов компьютеров (это больше, чем людей на Земле) генерируют по миллиарду UUID каждую секунду. Непрерывно. В течение 100 лет. Даже в этом сценарии мы истратим меньше одной миллионной доли всех возможных комбинаций. Впечатляет! Но как быть с парадоксом дней рождения? Обсудим это далее #guide #uuid

Всем привет! Давно не общались. Хочу объяснить причины долгого затишья и поделиться планами на будущее. Почему было мало контента? Последние несколько лет были посвящены трем большим жизненным проектам: 1. Семья: Рождение и воспитание двоих детей. 2. Дом:…

Всем привет! Давно не общались. Хочу объяснить причины долгого затишья и поделиться планами на будущее. Почему было мало контента? Последние несколько лет были посвящены трем большим жизненным проектам: 1. Семья: Рождение и воспитание двоих детей. 2. Дом: Полный цикл строительства своего дома (от земли до заселения). Пишу вам теперь из своего кабинета! 3. Работа: Карьерный рост до позиции Teamlead/TechLead/CTO, что отнимало все силы. Совмещать это с ведением каналов было практически невозможно. Что изменилось сейчас? • Дети подросли и этот вопрос делигирован жене. • Дом построен, есть даже отдельный кабинет. • Я уволился, отдохнул и готов к новым вызовам. Новые горизонты и идея для вас Я возвращаюсь к созданию контента и хочу предложить вам поучаствовать в открытом некоммерческом проекте. Идея: Совместными усилиями создать скелет фреймворка для построения API. Процесс разработки (планирование, код-ревью, митапы) я буду стримить на YouTube. Зачем это вам? • Получить реальный опыт работы в команде. • Прокачать скиллы и добавить проект в портфолио. • Принять участие в создание комманды с нуля и вместе набить шишек. Ваше мнение? Если вы готовы принять в этом участие и потратить свое время, поставьте, пожалуйста, ❤️ в ответ на это сообщение. Это поможет мне оценить интерес и подготовить детальный анонс. Если вам интересна эта затея как зрителю то 👍 Спасибо, что вы со мной уже более 6 лет!

Про вайбкодинг. Основано на реальных событиях

Наверное, многие слышали об этой книге, а некоторые даже читали её. Я её прочитал где-то до глав, в которых рассказывалось об арифметическом сумматоре. Очень доступно и интересно написана эта книга https://ru.hexlet.io/blog/posts/kod-petzold-review

Точнее, из наших. Что-то я запутался, короче

Пхпшники, без негатива! Я и сам из ваших

И где-то рядом обязательно лежит .sql дамп с паролем от рута 😬 Типичный 🥸 Сисадмин