Deploy as f**k

Карго-культ ИИ-стартапа В сообществе ИИ-энтузиастов часто встречается легенда об ИИ-единороге — стартапе на миллиард, за которым стоит один человек с командой ИИ-агентов. Человек предполагает (выступает визионером), а ИИ располагает и берёт на себя операционные задачи и всю предпринимательскую рутину. Сегодня мы разберёмся, насколько эта история далека от действительности — и почему современные инструменты хороши и безо всех этих сказок. Это обман, чтобы набрать баксы !!1! Возможно, важнейшая роль в популяризации идеи стартапа-единорога из одного человека принадлежит главе OpenAI Сэму Альтману, и это должно навести на определённые мысли. Альтман — главный в мире продавец ИИ-сервисов и инфраструктуры, который техногикам каждый год обещает общий искусственный интеллект (AGI), чувствительных пугает идеей восстания машин, а венчурных капиталистов соблазняет ИИ-единорогами. Справедливости ради, за идеей единорога из одного человека стоит не только желание заработать, но и культура солопренёрства. У нас на глазах выросло поколение ИТ-предпринимателей-генералистов, которые способны запускать проекты малыми силами и могут взять на себя разные скопы задач и справиться благодаря сильным гибким навыкам, адаптивности и умению учиться. Именно для таких людей мы и создаём Deploy-f. Мы не обещаем, что ваш стартап точно взлетит, но можем обеспечить надёжную инфраструктуру, простой деплой и поддержку в работе. В неестественной среде обитания Потенциал идеи нужно проверять на практике. Писатель и журналист Эван Рэтлифф в материале для WIRED рассказал о своём эксперименте — стартапе, все роли в котором играют ИИ-агенты. Для этого Рэтклифф «нанял» пять сотрудников от компании, которая обещает заменять людей ИИ, и дополнил каждого сгенерированным голосом и аватаром. С одной стороны, эта команда мечты за три месяца действительно разработала прототип приложения, спродюсировала подкаст, справлялась с исследованиями по открытым источникам и мозговыми штурмами под руководством человека. Агенты в целом хорошо показали себя в несложных задачах с чёткими вводными, прописанным процессом и ясным результатом. Но были и фундаментальные проблемы, происходящие из самого дизайна современных ИИ. Агенты галлюцинировали, фальсифицировали данные (например, о пользовательских тестах или улучшениях), а затем верили в собственную выдумку, сохраняли её в память и начинали считать истиной и исходить в работе из ложных предпосылок. ИИ-агенты игнорировали триггеры, не проявляли инициативу, не использовали навыки и ждали прямого указания. Но когда их начинало нести, они могли сжечь все доступные кредиты на ерунду.

Deploy as f**k pinned «Мы каждый день работаем над небольшими улучшениями, чтобы сделать Deploy-F лучше для пользователей. Если прошлые релизы касались, в первую очередь, фронта и бэка, то этот выпуск — о quality of life-улучшениях. Раздел Templates (Шаблоны) — это заготовки кода…»

Мы каждый день работаем над небольшими улучшениями, чтобы сделать Deploy-F лучше для пользователей. Если прошлые релизы касались, в первую очередь, фронта и бэка, то этот выпуск — о quality of life-улучшениях. Раздел Templates (Шаблоны) — это заготовки кода для быстрого старта. Пока что там варианты ботов для разных мессенджеров, веб-серверы и приложения, а также базовые PHP и HTML-страницы. Они помогают преодолеть страх белого листа и экономят время. Ready Bots (Готовые боты) — набор востребованных ботов, которых можно развернуть за несколько кликов. Они уже предварительно настроены, остаётся добавить ваши данные и запустить. Мы собрали варианты по результатам опроса пользователей: бот-магазин, расшифровщик аудиозаписей, ассистент для поиска по базе знаний, линия поддержки — и так далее. Теперь Deploy-f не только помогает забыть о трудоёмком деплое, но и позволяет вовсе отключить голову (в хорошем смысле слова). Когда попробуете, напишите нам о своём опыте с шаблонами и готовыми ботами сюда или на ceo@deploy-f.com — если вам всё понравилось или если что-то работает не лучшим образом. 💙💙💙

И, наконец, ИИ Исследования в области искусственных нейронных сетей — ровесники компьютера. Но знаковый прорыв в их практическом применении пришёлся на 2010-е, а затем в конце десятилетия на основе наработок по нейросетям были созданы современные модели искусственного интеллекта. Впервые в истории человек получил возможность напрямую взаимодействовать с прорывной технологией. Но настолько ли отличается хайп вокруг ИИ от прошлых сдвигов в сфере разработки? Все знаковые сдвиги в сфере разработки встречали с сомнениями и скепсисом. Высокоуровневые языки давали недостаточно чистый код. Персональный компьютер был игрушкой, неспособной на сложные вычисления. Гибкие методологии предлагали перевернуть разработку с ног на голову и заменить нормальное планирование встречами с мастером и работой с бэклогом. Хранить данные на чужом компьютере в каком-то «облаке» — что может быть менее безопасно? И так далее. Но технологии двигались вперёд, и каждый раз появлялись новые профессии, специальности и рабочие места. Вчерашние ноу-хау становились стандартами в отрасли. А те, кто предпочитал работать по-старинке оставались на своём месте — занимались legacy-кодом. Страх того, что новая технология лишит разработчиков работы всегда оказывался напрасным. Да, современные модели могут ценой колоссального расхода ресурсов писать вразумительный код, но у технологии есть потолок — и он близок (вопреки обещаниям маркетологов). Промпт-кодинг также укладывается в тренд на повышение уровня абстракции в программировании. Первые разработчики писали машинный код. В 1950-х появились первые высокоуровневые языки, которые сделали программирование более доступным. В 1990-х — специализированные языки для нишевых задач в вебе. В 2010-х выстрелили low-code и no-code подходы, при которых пользователь уже не писал код, а собирал программу в конструкторе. И в конце этого пути находится вайбкодинг — создание программы с использованием естественного языка. Главное, что изменили ИИ-инструменты — они сделали программирование доступным для любого. И это очень здорово.

2010-е годы — затишье перед бурей Контейнеризация Как и «Фортран» (автору которого было влом писать код на языке ассемблера), контейнеризация явно родилась из человеческой лени. Контейнеризация кратно упрощает дистрибуцию и деплой — в комплекте с приложением поставляется инструкция по автоматической сборке, все настройки и зависимости. Золотым стандартом в этой области стал Docker (2013). Для адаптации контейнеров к микросервисной архитектуре были созданы оркестраторы, которые автоматизировали мелкие задачи для развёртывания приложений в кластерах. Самая база здесь — Kubernetes, код которого Google открыл в 2014 году. Данные всё больше и больше В эпоху интерактивного «веб 2.0» и масштабирования в облаках начался взрывной рост количества данных, которые мы производим. Для работы с этими данными понадобились новые подходы и новые специальности — дата-инженеры с уклоном в программирование и дата-аналитики, которые больше занимаются изучением и интерпретацией данных. В контексте рекламных платформ или маркетплейсов обработка больших данных буквально превращала их в золото, а специалистов по ним — в ценный актив.

Будем завтра рассказывать про Deploy-f на митапе в Питере) Приходите🫶🏻 https://t.me/deusops/1057

Ревущие 2000-е На 2000-е годы пришлась целая череда связанных изменений. Гибкие методологии Важнейшей идеей начала 2000-х годов, которая в корне изменила подход к разработке ПО стал Agile. Базовые принципы, которые в 2001 году опубликовали в своём манифесте 17 адвокатов гибких методологий (Extreme Programming, Scrum, Crystal, Adaptive Software Development) сейчас считаются «базой», а тогда звучали по меньшей мере вызывающе. Исторически основной моделью разработки была «водопадная» (waterfall), которая предполагала чёткое планирование, документирование и последовательную разработку, тестирование и деплой программ. Метод работал, но если вводные требования были расплывчатыми или менялись, разработка могла превратиться в катастрофу, а итоговый продукт — устареть на момент выхода. Agile, завязанный на короткие итерации, обратную связь и тестирование отвечал запросу рынка. Гибкие методологии заслуженно казались многим шаманскими практиками и годились далеко не для любого проекта. Критики справедливо указывали на недостатки — отсутствие нормальной документации и понятных рабочих инструкций, отсутствие фокуса, странные ритуалы и названия ролей. Однако принципы Agile изменили подход к разработке, сделав нас всех чуть более гибкими. Облачные вычисления Ответом на растущий спрос на вычислительные мощности, быстрое масштабирование и оплату по факту стали облачные решения. Модели IaaS (инфраструктура как услуга) и PaaS (платформа как услуга) стали базой для SaaS (программное обеспечение как услуга) — революционной для своего времени модели дистрибуции ПО. На пару десятилетий идея обладания собственными серверами вышла из моды (её ренессанс в последние годы связан, скорее, с выросшей стоимостью облачного хранения и вычислений). На базе облаков выросли десятки новых специальностей в ИТ. DevOps Совокупность новых технологий расширила возможности разработчиков и сблизила направления создания ПО (Dev) и ИТ-операций (Ops), которые ранее были зонами ответственности разных отделов. DevOps вырос из идей гибких методологий, которые применили к управлению. Ключевыми свойствами нового подхода стали циклы сборки и тестирования (Continuous integration, CI), автоматизация деплоя(Continuous delivery, CD), автоматизация управления инфраструктурой (Infrastructure as Code, IaC) и постоянный мониторинг производительности, поиск ошибок, сбор обратной связи для совершенствования продукта. Микросервисы На протяжении большей части истории, архитектура ПО была монолитной. Программы были едиными артефактами, которые включали все компоненты — интерфейс, логику, слои данных. Обычно использовался один язык программирования, а весь код хранился в одном репозитории. Это было удобно для небольших проектов, но делало разработку больших сложных продуктов чрезвычайно медленной. Микросервисная архитектура предполагала разделение функций между отдельными сервисами, связанными через API. Она позволила создавать более гибкие и легко масштабируемые проекты и дала большой толчок развитию инфраструктурных решений с открытым исходным кодом. There is an app for that Первые смартфоны стали феноменом, сравнимым по масштабу с персональным компьютером. В 2007 году Apple выпустила первый iPhone, а год спустя Google представил платформу Android. К ним прилагались SDK, которые упрощали разработку, и магазины приложений, предлагавшие новую модель дистрибуции ПО. Смартфоны запустили волну mobile-first стартапов, создали спрос на кроссплатформенность, дали начало новым языкам программирования, заточенными именно под мобильную разработку. Вслед за потешными приложениями, такими как iBeer (‎iBeer - Drink from your phone App - App Store), на мобильные устройства пришли (почти) полновесные офисные пакеты и другое рабочее ПО. К смартфонам добавились планшеты, умные часы, AR-очки и другие гаджеты с специфическими функциями. Всё это повышало спрос на специалистов, освоивших новые платформы и компоненты.

1990-е Главным прорывом 1990-х годов стало массовое распространение интернета, а вместе с ним — новых подходов, новых языков программирования, новых классов программ (веб-браузеры, клиенты электронной почты и систем обмена мгновенными сообщениями). Появилась клиент-серверная архитектура, которая унаследовала идею мейнфрейма, но добавила в неё гибкость. На конец 1990-х годов пришёлся бум доткомов — период завышенных ожиданий, одержимости новой технологией. Именно с бумом доткомов скептики часто сравнивают хайп вокруг ИИ. Одним из символов того времени стал офисный стул Aeron от Herman Miller — популярный среди множества стартаперов, которые привлекли на волне хайпа инвестиции, но понятия не имели, как заработать в интернете (и потому прогорали). Профессии в ИТ становились всё более массовыми, и популярность приобретали стандартные для современного человека инструменты и подходы — IDE, системы контроля версий и так далее. В те же годы были созданы ныне базовые языки разработки, такие как HTML, JS или PHP.

1980-е Первым по-настоящему «народным» персональным компьютером стал IBM Model 5150, более известный как IBM PC (1981). А первой стандартной операционной системой стал Microsoft Disk Operating System (MS-DOS). В 1984 году Apple представил первый Macintosh — компьютер для массового пользователя с графическим интерфейсом и набором программ. IBM PC создал массовый рынок разработки: всего за год после его выхода были опубликованы 750 программ — колоссальные цифры для того времени. ПК был маломощным в сравнении с типовым мейнфреймом, но стоял в каждом доме и офисе и служил для учёбы, работы и отдыха. Именно в тот момент родилась индустрия ПО, которую мы знаем. IBM-совместимые персональные компьютеры стали универсальной платформой, а архитектура x86 — основной для процессоров на многие годы вперёд. Первый 32-разрядный процессор 80386 (i386) был представлен в 1985 году, и заложенные в него принципы без кардинальных изменений дошли до наших дней.

Ведение канала в телеграм - сложная задача. На это нужно находить время и желание. И даже, когда понятно, зачем оно, все равно бывает непросто. Особенно, если есть, чем ещё заняться. А заняться есть чем ещё ) Сейчас довольно глубоко погрузился в вайбкодинг, причем не с точки зрения изучения, а с точки зрения достижения реального практического результата (который объективно нужен организации). С учетом того, что у меня есть полноценный ИТ-бэкграунд, делаю все руками. Это в теории неправильно, на практике довольно интересно и полезно для меня, как для человека, несущего ИИ в мир управления. По ходу сформулировал для себя несколько мыслей по организации процесса: 1. Выстраивать полноценную систему управления разработкой так, как если бы на меня работал не ИИ, а команда разработчиков. 2. Делать ещё более строгую систему документации, чем если бы велась живая разработка. 3. Разбивать разработку на очень маленькие итерации и смотреть на результат. 4. Продумать, как организовать тестирование системы на ранних этапах. Последнее самое сложное. Потому что организация тестирования тут будет немного отличаться от классической. Особенно, если делаете все от и до самостоятельно и у вас нет команды тестировщиков. Главная проблема в том, что пользователей нужно подготовить к тому, что баги будут вылезать регулярно и их нужно внятно описать. Тут я сначала запутал коллег, но нашел простое решение: записывать по ВКС устные баг-репорты коллег, а потом показывать это ИИ, составлять план доработок, заводить отдельные тикеты на доработку. Кстати, нашел отличный сервис для деплоя приложений: https://deploy-f.com/ - удобно, когда хочешь быстро и просто запуститься. Ребята не просили меня о рекламе (это в принципе невозможно), мне и правда очень понравился сервис.

1970-е Те, кто внимательно изучал историю Apple и Microsoft или смотрел «Пиратов кремниевой долины» 1999 года хорошо помнят, что компьютер с экраном (в портретной ориентации!), графический интерфейс, рабочий стол и мышь изобрели не они, а компания Xerox. В 1973 компания создала первый персональный компьютер Xerox Alto. Однако, устройство не пошло в массовый выпуск и использовалось, главным образом, самой Xerox и рядом университетов. В то же время в недрах Bell Labs велась работа над интерпретируемым языком программирования. Если компилятор обрабатывает весь файл программы, а затем исполняет его, то интерпретатор переводит код в инструкции построчно. Это значит, программу не нужно компилировать каждый раз перед запуском и тестированием, что здорово ускоряет разработку. Недостаток такого подхода — меньшая производительность из-за фонового процесса интерпретации. Язык удалось создать с третьей попытки. Знакомому нам языку C («Си») предшествовал неудачный B («Би»). Язык был представлен в 1972 году, и его регулярно критиковали за производительность и количество ошибок в сравнении с компилируемыми языками и ассемблером. Спустя полвека «Си» всё ещё востребован.

⚡️ Что случилось с t.me и работают ли Telegram-боты? UPD. Уже всё хорошо😌

Гном-деплоер живет тут🤫 @deployf_support

1960-е В 1964 году IBM представила семейство массовых модульных мейнфреймов IBM/360, которые стали стандартом на долгие годы. В то время ЭВМ были чрезвычайно дорогими, и модель их использования обычно предполагала существование мейнфрейма (мощного компьютера) и терминалов для доступа к нему. Фактически, все коммерческие программы в то время писались под мейнфреймы — альтернативы не существовало.

1950-е Первой революцией в программировании стали компилируемые языки, которые позволяли писать универсальные программы, работающие на разных моделях ЭВМ. Компилятор транслировал код на исходном высокоуровневом языке в инструкции или ассемблер, который поддерживали любые устройства. Первый компилятор создала в 1952 году Грейс Хоппер (великая женщина, контр-адмирал и пионер программирования), а в 1947 году IBM представила первый высокоуровневый язык Fortran (сокр. от FORmula TRANslator) и первый же массово производимый компьютер с аппаратной поддержкой вычислений с плавающей точкой IBM 704. С этого началась широкая разработка для бизнеса, а не только научных исследований и вооружённых сил. Были ли все рады? Конечно, нет. Клиенты отказывались использовать язык программирования, который давал менее производительный код, чем ассемблер. Программисты старой школы тоже смотрели на «язык для лентяев» (как его характеризовал сам создатель Джон Бэкус) со скепсисом. Всё это не помешало «Фортрану» стать первым массовым языком программирования. «Фотран», COBOL и другие высокоуровневые языки середины XX века изменили отрасль и создали огромный спрос на программистов, на удовлетворение которого ушло всё следующее десятилетие. Стандартизация в разработке позволила университетам запустить учебные программы в сфере компьютерных наук. Всё больше людей начинали программировать — для работы и развлечения.

Вышел релиз 2.0 - масштабный апгрейд сборки и управления файлами приложения Что нового 👇 Сначала о красивом: Страница приложения 🔵 Вкладка "Основное" заменена на вкладку "Сборка", переработан дизайн и наполнение вкладок "Файлы", "Настройки" и "Адреса в сети". 🔵 Название приложения редактируется кликом, кнопки управления запуском приложения перенесены наверх. Статусы и кнопки стали более предсказуемыми. 🔵 Некоторым типам приложений, созданных до обновления, потребуется миграция - один клик, и для них тоже будут доступны преимущества нового файлового менеджера. Новая сборка 🔵 Приложение создаётся сразу, а собирается в фоне. Можно уйти со страницы - сборка продолжится, приложение не потеряется. 🔵 Вкладка "Сборка": статус, живые логи, скачивание логов последней сборки, отмена сборки на ходу. 🔵 Пересборка сохраняет и ваши правки, и данные, накопленные приложением за время работы. Новый файловый менеджер 🔵 Работает даже когда приложение остановлено - теперь можно поправить конфиг, из-за которого приложение не стартует. 🔵 Интуитивно понятный интерфейс: дерево файлов с навигацией и кнопками управления, изменения копятся как черновики, сохраняются по кнопке, можно откатить до сохранения. 🔵 Правки больше не теряются при перезапуске, остановке или пересборке - всё сохраняется в исходниках приложения. 🔵 После сохранения платформа подсказывает, что нужно приложению: перезапуск или пересборка. Платформа 🔵 Сборки стали надёжнее для PHP, Ruby, Rust, Go, Java, .NET, Next.js и статических сайтов. 🔵 Много мелких исправлений интерфейса и QoL. Столкнулись с проблемой или хотите поделиться мнением о хостинге - пишите на @deployf_support 👨‍💻

Когда ночью выкатили большой релиз, а утром никто не пишет в поддержку🤔 Тихо, слишком тихо...

Фабл👨‍💻 или Опус🖕?

(продолжение серии постов про историю современной разработки) Историю программирования мы будем отсчитывать от трёх устройств — первой программируемой вычислительной машины Colossus (1943—1944), первого универсального перепрограммируемого компьютера ENIAC (1945) и развития его идей в EDVAC (1949), в документации к которому впервые упоминается принцип хранения программы и данных в памяти устройства. Первые компьютеры создавались под специфические военные и научные задачи, а программисты были сродни чародеям, носителей эзотерически сложного знания. Машинный код писался строго под конкретное оборудование. Вычислительные ресурсы были ограничены, а оптимизация ПО — абсолютной. Первым шагом к программированию, которое мы знаем, стал язык ассемблера (1949), который представил двоичный код в виде понятных человеку команд и позволил сосредоточиться на логике, а не микроменеджменте отдельных байтов.