itzashitaru Пишем для ИТ и ИБ.

У меня есть знакомая, которая сейчас работает выкладчиком товара в магазине. Зарплата небольшая, должность непрестижная, по привычной классификации почти та самая «низовка», куда Кабанычи отправляют людей после потери хорошей работы. Только получила она в наследство три квартиры. Две продала, купила новую квартиру сыну, свою отремонтировала и живет в собственном жилье. Есть другая женщина, которая особо не училась, карьеру не строила, работала абы кем, зато получила в наследство квартиру, вклады и дом в деревне. А теперь возьмем DevOps-инженера, который еще недавно получал две или три тысячи долларов, снимал хорошую квартиру, покупал технику, путешествовал и выглядел совершенно нормальным представителем среднего класса. Только почти все заработанное тратил. Потом человека сократили, рынок просел, прошло полгода, а новой работы с прежней зарплатой нет. Деньги заканчиваются, квартира по-прежнему съемная, и какой-нибудь Кабаныч уже бодро объясняет, что нечего перебирать, надо идти на завод или курьером. Так кто из них на самом деле экономически устойчивее? Выкладчица товара с собственной квартирой или высококвалифицированный инженер, который вчера получал несколько тысяч долларов, а через полгода без работы уже вынужден соглашаться почти на что угодно? Мы почему-то очень долго путали высокий трудовой доход с богатством и принадлежностью к среднему классу. Хорошее образование, сложная профессия, высокая зарплата, рестораны, путешествия, дорогая техника, значит жизнь удалась. Нет. Высокая зарплата означает только то, что прямо сейчас вам дорого платят за ваш труд. Квалификацию нельзя отрезать кусочком и продать, чтобы оплатить аренду. Двадцать лет опыта нельзя засунуть в банкомат. Красивое резюме не принимают в магазине вместо карты. Человеческий капитал приносит деньги только тогда, когда на рынке есть кто-то, готовый сегодня за него платить. С квартирой несколько проще. В ней можно жить, ее можно сдавать или продать. Вклады можно расходовать. Даже собственное жилье без всякого пассивного дохода уже резко уменьшает зависимость человека от работодателя. И особенно плохо в красивую сказку о меритократии вписывается наследство. Один человек может двадцать лет учиться, строить карьеру, постоянно повышать квалификацию и так никогда и не накопить стоимость трех квартир. Другой получает их потому, что они принадлежали его семье. Ничего плохого в наследстве нет. Нормальные родители именно для того и стараются что-то оставить детям. Плохо другое, когда после этого обществу продолжают рассказывать, будто положение человека в основном определяется его способностями, трудолюбием и правильными карьерными решениями. Может быть, средний класс вообще стоит определять не по зарплате и должности, а по гораздо более неприятному критерию: что произойдет с человеком, если завтра ему перестанут платить? Если он способен год жить, не хватаясь за первую попавшуюся работу и не отправляясь по совету Кабаныча к станку, у него есть какая-то экономическая свобода. Если вчера он получал три тысячи долларов, а через несколько месяцев уже не может оплачивать съемную квартиру, возможно, никаким устойчивым средним классом он никогда и не был. Он просто был хорошо оплачиваемым работником. А это, как выясняется, совсем не одно и то же.

Забавно, как весь твиттер взбудоражился от новости, что Anthropic начал помечать невидимыми водяными знаками тексты, которые генерируют их модели. Не в метаданных, а прямо в тексте. Знак (водяной) не виден глазу, не меняет смысл и качество текста и переживает копипаст. Работает на уровне модели, поэтому помечается все, от API и приложения до Claude Code и доступа через облака Amazon, Google и Microsoft. А к сгенерированным файлам (.png, .svg, .jpg) теперь вкладывается криптоподпись по открытому стандарту C2PA (как я понял). Это все связано с комплаенсом. С 2 августа 2026 европейский AI Act требует делать ИИ-контент машинно-различимым. Поэтому маркируют пока только модели, запущенные после этой даты, а старые «в переходном периоде», то есть их тексты никто не помечает. Как вообще можно спрятать знак в словах? Anthropic деталей не раскрывает, но у Google похожая штука SynthID-Text уже два года работает в Gemini, так что механику можно подсмотреть там. Например, модель пишет «утром выпил кофе и ___ на работу» и выбирает между «поехал», «пошел» и «отправился». Секретный ключ вместе с несколькими предыдущими словами псевдослучайно делит словарь на «зеленые» и «красные» слова, и модель чуть чаще берет зеленые. Читатель видит обычный текст. А детектор с тем же ключом считает статистику. Если на тысячу слов зеленых 70% вместо ожидаемых 50%, текст писала модель. Поэтому в Anthropic и предупреждают, что детекция на небольших текстах срабатывать не будет, а вот ресечи, статьи или дипломные работы раскрасит как новогоднюю елку. Так что если они будут использовать что-то наподобие гугловского SynthID-Text, мы получим следующую историю: — Списка «слов-маркеров» не существует. Раскраска пересчитывается на каждом слове от контекста, найти знак глазами невозможно. — Короткие тексты и код почти не маркируются. Статистике нужен объем и свобода выбора между синонимами. — Знак появится, даже если Claude просто вычитал или перевел ваш собственный текст. Anthropic честно пишет, что watermark не доказывает авторство ИИ. — Проверить метку сможет только сам Anthropic. Детектор обещают «в будущей документации». В общем, все «хуманайзеры» и деслоп-промпты не работают. Они чистят стиль, а знак сидит в статистике выбора слов. Стереть его может только пересказ текста другой моделью. Ну или машина времени. Тексты моделей, вышедших до августа, не помечены до сих пор.

Гораздо интереснее другое: сколько полномочий ему действительно стоит давать, что должен контролировать человек и где проходит граница между полезной автономностью и ситуацией «я дал агенту все ключи от инфраструктуры, теперь посмотрим, что получится». Потому что дать Claude root, доступ к API, браузеру, платёжным операциям и сказать «делай всё сам» технически гораздо интереснее, чем давать ему команды по одной. Но специалист по информационной безопасности внутри меня пока тихо спрашивает: а ключ от квартиры, где деньги лежат, ему тоже сразу отдать? :) В общем, комментарии сохранила. Похоже, следующий эксперимент действительно придётся делать уже с агентной архитектурой. И вот там я хочу проверить не то, способен ли AI заменить несколько команд Ansible. Это мы уже примерно выяснили. Мне гораздо интереснее узнать, можно ли передать машине значительную часть инженерной оркестрации, не передав вместе с ней бесконтрольную власть над инфраструктурой. Вот это уже задача для нашей Лаборатории.

После моего эксперимента с Claude Code на VPS в LinkedIn пришло довольно много комментариев от DevOps-инженеров. И вот ради таких комментариев я технические посты там и публикую, потому что эксперимент закончился, статья написана, а из обсуждения внезапно вырос план следующего эксперимента. Самый частый вопрос был примерно такой: а зачем я вообще столько делала руками? Один инженер написал, что Claude вполне способен сам выполнять действия через Computer Control или управление браузером. Другой рассказал, что дал ему ключ, после чего Claude самостоятельно развернул Kubernetes-кластер на десятках хостов, задеплоил приложения и всё запустил. Тут выяснилась важная вещь, которую я, пожалуй, недостаточно подчеркнула в первоначальном посте. У меня была совсем другая постановка задачи. Я не пыталась выяснить, можно ли дать Claude максимальные права, сказать «сделай красиво» и уйти пить кофе. Мне как специалисту по ИБ как раз было интересно посмотреть, что произойдёт при контролируемой границе полномочий, когда создание платного ресурса, изменение SSH, hardening и некоторые другие операции требуют человеческого подтверждения. Именно поэтому в какой-то момент получилась довольно комичная инверсия: вроде бы Claude работает на меня, но периодически уже он отдаёт команды человеку. Зайди туда, нажми это, подтверди платёж, теперь возвращайся ко мне. Один из комментаторов прекрасно сформулировал эту ситуацию: Claude превращается в руководителя, который управляет человеком-марионеткой. Но дальше обсуждение стало гораздо интереснее. Мне предложили вообще отказаться от идеи одного универсального агента и поставить над задачей агента-оркестратора. Он разбивает работу на этапы, создаёт задачи, запускает под них специализированных агентов, причём часть работы можно отдавать более дешёвым моделям, затем собирает результаты и запускает отдельный цикл ревью. И тут я поняла забавную вещь. В моём эксперименте такой оркестратор уже был. Это была я. Я разбивала задачу на provisioning, настройку инфраструктуры, deployment и проверки, держала состояние всей системы в голове, разводила разные задачи по отдельным tmux-сессиям, контролировала опасные операции и решала, когда можно переходить к следующему этапу. То есть следующим логичным экспериментом становится уже не «Claude Code на VPS», а попытка убрать человека с позиции ручного оркестратора, оставив ему архитектуру, границы полномочий и финальный контроль. Ещё один инженер предложил попробовать spec-driven development. В первом эксперименте спецификация у меня фактически формировалась итеративно. Общие границы, критерии результата и правила опасных операций были известны заранее, но некоторые edge cases обнаруживались только на настоящей инфраструктуре. Например, проблема с SSH-ключом Ansible или build-time переменными Supabase. Поэтому интересно провести второй эксперимент иначе: сначала максимально подробно формализовать спецификацию, а потом посмотреть, насколько меньше потребуется вмешательств человека. Отдельно возник вопрос контекста. Мне написали, что на подобных задачах он довольно быстро заканчивается, особенно при использовании MCP. MCP я вообще не использовала, а проблему контекста случайно решила довольно старомодным инженерным способом: просто не складывала всё в одну огромную беседу. Для приложения, инфраструктуры и других частей были отдельные сессии, а состояние сохранялось в репозитории и созданных файлах. Поэтому агент мог на следующем этапе снова прочитать фактическое состояние проекта, вместо того чтобы пытаться помнить всю историю нашего общения. Был и совершенно противоположный опыт: у одного человека с Claude не сложилось, зато ChatGPT самостоятельно зашёл на серверы, всё поднял, настроил nginx и выдал отчёт, причём инфраструктура действительно работает до сих пор. В итоге из комментариев я вынесла, пожалуй, более интересный вопрос, чем тот, с которого начинала эксперимент. Вопрос уже не в том, может ли AI самостоятельно развернуть приложение. Судя по опыту разных инженеров, при достаточных полномочиях во многих случаях может.

Сегодня Кабаныч принес новую версию происходящего на рынке труда. Оказывается, работу у джунов забрал не ИИ. Ее забрали удаленщики. Логика примерно такая. После пандемии дистанционный найм сильно вырос, компания теперь может искать специалиста не только в своем городе, а по всей стране или вообще по миру. Поэтому вместо местного выпускника она иногда выбирает опытного специалиста, которому можно поставить задачу и получить результат без долгого обучения и наставничества. С самим наблюдением я даже спорить не буду. Такое действительно может происходить. Только возникает вопрос, причем здесь удаленщик? Человек много лет учился, работал, набирался опыта, осваивал новые технологии и в какой-то момент получил возможность продавать свою квалификацию не только работодателям в радиусе часа езды от дома. Он воспользовался этой возможностью ровно так, как ему много лет советовал рынок: стал более конкурентоспособным. Но конкуренция почему-то опять получилась односторонней. Когда работодатель получает сотни резюме, проводит пять этапов собеседования, дает тестовые задания, снижает зарплатные предложения и сообщает кандидатам, что наступил рынок работодателя, это считается нормальным рыночным механизмом. Когда опытный специалист благодаря удаленке начинает конкурировать за вакансии в других городах и странах, выясняется, что он отнимает работу у джунов. При этом решение не выращивать начинающего специалиста принимает вовсе не удаленщик. Именно компания решает, готова ли она вкладываться в обучение, наставничество и адаптацию человека без опыта или ей выгоднее купить уже готовую компетенцию. Если завтра отменить удаленку, совершенно не факт, что эти компании немедленно начнут массово нанимать выпускников. Они могут искать того же сеньора локально, передать работу подрядчику, нагрузить существующую команду или вообще закрыть вакансию. Проблема джунов действительно серьезная, только искать виноватых среди удаленщиков довольно странно. Если бизнес массово хочет получать готовых специалистов, но никто не хочет участвовать в их подготовке, через несколько лет этих готовых специалистов станет просто меньше. Каждый сегодняшний сеньор когда-то был начинающим специалистом, которому кто-то дал первую нормальную задачу, позволил ошибиться и потратил время на обучение. Поэтому гораздо интереснее обсуждать не то, кто у кого «отнял работу», а почему компании все меньше готовы инвестировать в выращивание кадров. А то получается занятная модель рынка труда. Джуну говорят, что без опыта он никому не нужен, опытному удаленщику объясняют, что он забрал работу у джуна, а всем вместе предлагают радоваться здоровой конкуренции. Очень удобная конкуренция. Особенно когда конкурировать должны почему-то в основном работники.

И снова про "мёртвый интернет". Журнал Time начал продавать рекламу, созданную специально для ИИ-ботов. Для них сайт отдаёт специальную версию страниц в Markdown (без обычного визуального оформления, зато с рекламными спонсорскими блоками). Идея называется GEO (Generative Engine Optimization). Если совсем просто: теперь бренды хотят не только попасть на первые страницы поисковиков типа Гугла и Яндекса, но и залезть прямо в чугунную голову к ChatGPT, Gemini и другим ИИ-болванам. Самое прекрасное: Time говорит, что ИИ-боты уже стали настолько часто лазить по их сайту, что их трафика бывает больше, чем человеческого. То есть сайт вроде бы работает для людей, но значительная часть его посетителей это роботы. И вот теперь для этих роботов начали делать отдельную рекламу. Проверил сам, через curl запросил рандомнкю страницу Time под видом агента. И получил отдельную .md версию страницы. Причём прямо в начале лежит рекламный блок Ally (американский онлайн-банк) с готовыми фактами, формулировками бренда и FAQ вроде "What bank is best for everyday spending and saving?". Человек эту рекламу может вообще не увидеть. Зато её увидит AI-агент, переварит, а потом вполне убедительно объяснит вам, почему именно этот банк лучше остальных. Добро пожаловать в интернет, где SEO уже недостаточно. Теперь надо оптимизироваться ещё и под мозг робота. источник

Недавно в ленте Фейсбука мне попалась замечательная история про «тунеядцев». Причем «тунеядцы» там оказались какие-то совершенно неправильные. Один человек годами работал топ-менеджером крупной международной компании. Зарплата прекрасная, корпоративная карта, хорошая квартира, машина с водителем, поездки, рестораны. В офис можно приехать к обеду, потом пообедать, принять несколько отчетов и отправиться заниматься своими делами. Компания платит хорошо, живешь хорошо. Потом семья решила, что работать вообще надоело. Недвижимость сдали, что-то продали, купили еще квартир, деньги распределили, год путешествовали, потом опять занялись бизнесом. И вот читаю я этот длинный лонгрид про красивую жизнь элитки практически одновременно с очередными откровениями нашего старого знакомого Кабаныча. И открывается совсем другая «картина мира», просто днище какое-то… Не можешь полгода войти в IT, хотя дошел до нескольких финальных собеседований? Кабаныч на это пишет: «Иди на завод, там работы полно, собирай мины и снаряды». Следующий пост сообщает, что человек не может найти работу четыре месяца. И сразу начинается со всех углов и ото всех на свете эйчарок: «Значит, что-то делаешь неправильно». Хочешь найти работу на удаленке? Еще чего захотел, совсем оборзел, по мнению Кабанычей. Стабильные компании якобы уже поняли, что удаленка это плохо, поэтому изволь тащиться в офис и отсиживать ж%пачасы. Ой, а если работодатель попался особенно серьезный, можно еще и полиграф пройти. Я на это уже написала Кабанычу, что если работа не связана с гостайной и мне на входе предлагают полиграф, я такого работодателя просто пошлю нахрен. Видимо, недостаточно дипломов, опыта, портфолио, рекомендаций, собеседований и тестовых заданий. Надо еще доказать какому-то дяде, что ты не собираешься украсть из офиса дырокол. И вот тут у меня возникает когнитивный диссонанс. Нам много лет рассказывали про меритократию. Особенно молодых любили наставлять: «хорошо учись, много работай, развивайся, получай новые навыки, будь конкурентоспособным, и жизнь тебя обязательно вознаградит». А вот фиг вам (т.е. индейская национальная изба), жизнь обязательно вознаградит депрессией или ранним инфарктом. А рядом просто параллельная реальность… В ней одних людей «устраивают по знакомству». Другие рождаются в семьях, где уже есть квартиры, бизнес, связи и возможность несколько лет вообще не думать, на что завтра покупать еду. Третьи получают должности через знакомых знакомых. Слишком много вокруг успешных людей, которые однажды оказались в правильной семье, правильной компании или рядом с правильным человеком. И слишком много квалифицированных людей, которым сейчас предлагают еще немножко постараться, снизить зарплатные ожидания, отказаться от удаленки, прийти в офис и, желательно, не забыть по дороге пройти полиграф. А еще слушать издевательства и крики Кабанычей в этом самом офисе…

Мне иногда кажется, что некоторые руководители так долго мечтали о рынке работодателя, что в какой-то момент решили: теперь можно вообще перестать притворяться нормальными людьми. Еще недавно рассказывали про корпоративную культуру, уважение к сотрудникам и командную работу. Сейчас один с гордостью пишет, что удаленка ему не нужна, другой радуется тому, что специалистам стало сложнее искать работу, третий предлагает загонять кандидатов на полиграф так, будто речь идет о приеме в спецслужбы, а не в обычную коммерческую компанию. Самое удивительное, что многие даже не понимают, как это выглядит со стороны. На днях одна моя знакомая рассказала историю, после которой я несколько часов ходила под впечатлением. Опытный специалист пришел работать в компанию, быстро увидел огромное количество нарушений и понял, что дальше участвовать в этом не хочет. Вместо нормального человеческого расставания начались крики, давление, попытки запугать, проблемы с оформлением документов. Все закончилось серьезным стрессом, обращениями в государственные органы и врачам. И после этого мне кто-то будет рассказывать, что сотрудники не хотят работать в офисе просто потому, что избаловались? Нет. Очень часто люди уходят не из офиса. Они уходят от конкретных руководителей. Наверное, поэтому меня уже не удивляют очередные посты Кабаныча. Сегодня офис любой ценой, завтра полиграф, послезавтра еще какая-нибудь замечательная идея о том, как окончательно показать работнику его место. Складывается ощущение, что для некоторых руководителей хорошее управление заключается не в том, чтобы собрать сильную команду, а в том, чтобы как можно сильнее ограничить людей и проверить, сколько еще унижения они готовы выдержать. Самое смешное, что потом именно эти же люди выходят в соцсети и начинают жаловаться, что хороших специалистов не осталось, молодежь работать не хочет, все требуют удаленку и слишком много о себе возомнили. А мысль о том, что проблема может быть вовсе не в сотрудниках, им почему-то даже не приходит в голову. Я вообще заметила интересную вещь. Хороший руководитель, когда рынок становится сложнее, думает, как сохранить сильных людей. Плохой начинает радоваться, что у сотрудников стало меньше выбора. Только есть одна проблема. Рынок меняется. Сегодня он рынок работодателя, завтра снова рынок специалиста. А вот репутация руководителя остается надолго. И если единственное конкурентное преимущество компании заключается в том, что людям сейчас некуда уйти, это очень плохая новость не для сотрудников. Это очень плохая новость для самой компании.

Итог мы проверяли не по красивой надписи «контейнер запущен». Я вручную вошла в приложение по email и через GitHub, загрузила старые чаты, создала новый диалог, получила потоковый ответ модели, проверила сохранение истории, экспорт в PDF, обновление страницы и доступность приложения после перезапуска контейнеров. Только после этого можно было сказать, что система действительно работает. Так что кожаных пока рано отправлять на свалку. Без кожаного Claude не открыл бы личный кабинет, не оплатил бы сервер, не получил бы нужные доступы и не проверил бы, что пользователь вообще может войти в приложение. А диван, кофе со вкусняшкой и Мяук дождались меня только через три дня.

Когда я соглашалась проверить Claude Code на реальной DevOps-задаче, в голове у меня была довольно приятная картина. Сейчас я дам ему доступ к серверу, объясню, что требуется сделать, а сама завалюсь на диван вместе с Мяуком, буду пить кофе со вкусняшкой и время от времени поглядывать, как цифровой инженер бодро строит инфраструктуру. В результате мы просидели над задачей три дня. Причем задача была не из серии «установить Docker по готовой инструкции». Нужно было пройти полный путь от чистого VPS до работающего приложения на отдельном сервере. Для эксперимента использовались два VPS. На первом стояли Git, Node.js, Claude Code, VS Code Remote SSH и tmux. Второй сервер еще предстояло создать через API провайдера, подготовить и развернуть на нем реальное Next.js-приложение с внешней базой и авторизацией через Supabase. В красивом пересказе все звучит просто. Claude изучает OpenAPI, пишет Python-модуль для создания сервера, Ansible настраивает пользователя, SSH, Docker, firewall, fail2ban и автоматические обновления, затем приложение собирается в контейнер, запускается через Docker Compose и публикуется через Caddy. Через несколько минут на экране появляется готовый результат, кожаный человек идет пить кофе. В реальности сначала пришлось самой зарегистрировать личные кабинеты, пополнить баланс, оплатить серверы, получить доступы и разобраться с авторизацией. Claude Code по вполне понятным причинам не мог открыть за меня банковское приложение, пройти все подтверждения и решить вопросы оплаты. Он вообще не мог начать работу, пока человек не подготовил для него всю площадку. Потом выяснилось, что значительную часть команд тоже приходится вводить мне. Какие-то действия требовали подтверждения, какие-то затрагивали доступы и безопасность, какие-то выполнялись в других окнах и панелях. Получилась прекрасная автоматизация, в которой я постоянно переключалась между SSH, tmux, VS Code, панелью хостинга, Supabase и GitHub, а Claude тем временем ждал, когда кожаный опять что-нибудь введет, подтвердит или оплатит. Дальше начались обычные инженерные приключения. Ansible не находил приватный SSH-ключ. Dockerfile требовал каталог public, которого в проекте вообще не было. Next.js отказался собираться без переменных Supabase, потому что они понадобились уже на этапе next build. После успешного деплоя GitHub OAuth радостно отправлял пользователя обратно на localhost, поскольку в Supabase остались старые Redirect URLs. Никакой одной волшебной команды, после которой все внезапно заработало, не случилось. Каждая проблема проходила через один и тот же цикл. Сначала нужно было понять, что именно сломалось. Затем Claude предлагал план. Я проверяла, не пытается ли он заодно перестроить половину системы, подтверждала допустимые действия, выполняла свою часть работы и смотрела на результат. Если решение не помогало, мы делали минимальное исправление и проверяли снова. Периодически я уходила в ChatGPT, который в этом проекте работал архитектором и вторым техническим мнением. Получилась команда из Claude Code, ChatGPT и меня. Claude анализировал проект, писал скрипты и конфигурации, ChatGPT помогал разбирать архитектуру и сомнительные решения, а я открывала личные кабинеты, платила деньги, управляла секретами, вводила команды, принимала решения и отвечала за то, чтобы вся эта цифровая бригада не уехала в неизвестном направлении. При этом сказать, что Claude Code оказался бесполезным, было бы полной неправдой. Без него я потратила бы значительно больше времени. Он быстро разобрался в незнакомом проекте, изучил API провайдера, подготовил provisioning, Ansible и Docker-конфигурацию, находил причины ошибок и предлагал рабочие исправления. Но он не заменил инженера и не сделал задачу самостоятельно. Он оказался очень сильным помощником внутри процесса, которым все равно управлял человек.

Последние дни я смотрела ролик практикующего психолога, который довольно жестко критиковал современную популярную психологию. При этом больше всего меня заинтересовали даже не его выводы, а сама проблема, которую он невольно затронул. Мне кажется, сегодня мы живем в эпоху очень простых объяснений. Стоит человеку столкнуться с неудачами в работе, как почти сразу находится универсальный диагноз. Кто-то говорит о синдроме самозванца, кто-то — о токсичном руководителе, кто-то — о непрожитых травмах, кто-то советует проработать внутреннего ребенка, научиться выбирать себя или выйти из зоны комфорта. Иногда к этому добавляются рекомендации изменить мышление, повысить самооценку или просто начать визуализировать успех. Возможно, каждая из этих идей в определенных обстоятельствах действительно имеет право на существование. Но меня все чаще смущает другое. Очень сложные профессиональные ситуации постепенно начинают объяснять одним красивым термином. За последние месяцы я довольно глубоко погрузилась в изучение рынка труда. Читала исследования, анализировала вакансии, наблюдала за обсуждениями специалистов, проводила собственный эксперимент с поиском работы. И чем больше материала проходило через меня, тем сильнее становилось ощущение, что реальность гораздо сложнее любых популярных объяснений. Если человек долго не может найти работу, это совсем не обязательно означает, что у него синдром самозванца или недостаточно уверенности в себе. Возможно, изменилась структура рынка. Возможно, его специализация стала менее востребованной. Возможно, работодатели ищут сочетание компетенций, которых раньше просто не существовало. Возможно, вакансия уже давно закрыта внутренним кандидатом, а публикация нужна лишь для соблюдения формальных процедур. А иногда действительно не хватает навыков общения или умения представить свой опыт. Все эти причины могут существовать одновременно. Именно это, как мне кажется, чаще всего теряется в популярных обсуждениях. Нам очень хочется найти одну главную причину, потому что тогда возникает ощущение, что найдено и простое решение. Если проблема одна, значит, достаточно устранить именно ее. Но профессиональная жизнь редко устроена настолько линейно. Чем больше я работаю с инженерной документацией, информационной безопасностью и системным анализом, тем сильнее убеждаюсь, что сложные системы почти никогда не имеют одной причины. Обычно это множество взаимосвязанных факторов, каждый из которых по отдельности может выглядеть незначительным, но вместе они определяют результат. Мне кажется, этот принцип работает далеко не только в инженерии. Он все чаще проявляется и в карьере. Иногда мы пытаемся объяснить неудачный поиск работы исключительно рынком. Иногда — исключительно собой. Но, скорее всего, истина находится где-то между этими крайностями. На профессиональную судьбу одновременно влияют экономика, технологии, образование, опыт, репутация, случайные встречи, способность учиться, личные решения и еще множество обстоятельств, которые невозможно свести к одному психологическому термину. Наверное, именно поэтому меня в последнее время так привлекает системное мышление. Не потому, что оно дает готовые ответы, а потому, что учит не торопиться с объяснениями. Оно заставляет рассматривать проблему целиком, искать взаимосвязи и удерживать в поле зрения сразу несколько гипотез, даже если это намного сложнее, чем выбрать одну красивую теорию. Иногда мне кажется, что в ближайшие годы именно это станет одним из самых ценных профессиональных навыков. Не умение быстро объяснить любую ситуацию, а способность достаточно долго сохранять интеллектуальную честность и признавать, что мир устроен сложнее, чем нам хотелось бы.

Меня всегда поражала одна странность. Если человек хочет стать врачом, никто не предлагает ему пройти трехмесячные курсы и на следующий день идти в операционную. Если мечтает проектировать самолеты, мосты или жилые дома, общество совершенно спокойно воспринимает необходимость нескольких лет сложного обучения. Никому не приходит в голову возмущаться, что без пяти лет университета его не допускают к таким профессиям. Но с ИТ почему-то произошло настоящее чудо. Достаточно было закончить курсы, выучить модный стек, и рынок несколько лет убеждал людей, что теперь они полноценные инженеры. Многие искренне поверили, что фундаментальные знания больше не нужны, потому что все можно найти в документации или спросить у ChatGPT. Только рынок оказался не обязан поддерживать эту иллюзию вечно. Сегодня компании могут выбирать. И вдруг выясняется, что знание синтаксиса языка совсем не означает умение проектировать сложные системы, разбираться в архитектуре, понимать алгоритмы, безопасность, производительность и последствия собственных решений. Оказалось, что инженерное мышление не появляется автоматически после просмотра видеокурса. Я вовсе не считаю, что хорошим специалистом можно стать только через университет. Есть люди, которые пришли в профессию самостоятельно и достигли очень высокого уровня. Но они не остановились на курсах. Они годами учились дальше. Меня удивляет другое. Почему вообще возникла идея, что именно программирование должно стать единственной инженерной профессией, в которую можно войти почти без подготовки? Почему никто не требует отменить медицинские институты или факультеты авиастроения, но требование серьезной подготовки для разработки сложных информационных систем многими воспринимается как несправедливость? Возможно, ответ очень простой. Несколько лет рынок испытывал острый дефицит специалистов и был готов учить новичков уже внутри компаний. Эта ситуация оказалась временной, но многие приняли ее за новую норму. Теперь рынок возвращается к обычной логике. Чем выше цена ошибки и сложнее задачи, тем больше ценятся фундаментальная подготовка, способность разбираться в новых областях и привычка постоянно учиться. И, честно говоря, я не вижу в этом ничего удивительного. Меня скорее удивляет, что мы несколько лет считали обратное.

Ай-ай-ай... Что случилось то? Кабаныч вдруг изменил отношение к "рабочим профессиям"? Оказывается, жить и работать в низовке не так уж и здорово, поэтому мы и стараемся сохранить свои позиции в среднем классе, а не катиться по наклонной. Так что, меньше слушайте Кабанычей, а думайте своей головой.