Вне кода | Сергей Фегон

Storybook теперь отдаёт компоненты ИИ через MCP ИИ-агент, верстающий интерфейс, не знает, какие компоненты уже есть в вашей кодовой базе, какие у них пропсы и какие паттерны запрещены. Результат выглядит похоже, но использует выдуманные API и игнорирует принятые решения. Простой костыль — скопировать исходники в промпт. Но в дизайн-системе десятки компонентов с вариантами и состояниями, и всё это не влезает в контекст. Агент вынужден угадывать по кускам текста. В Storybook 10.3 добавили аддон @storybook/addon-mcp, который реализует MCP-сервер: агент может запросить список компонентов, их документацию, сгенерировать сторис или прогнать тесты. Сильная сторона в том, что агент не получает подсказку, а задаёт вопросы библиотеке. Разбор с примером настройки: если у вас есть дизайн-система, ИИ начинает писать в рамках ваших компонентов, а не «где-то рядом».

Кодинг руками умер, официально: автор «Чистого кода» и «Чистой архитектуры» заявил, что вообще не читает код, который ему генерят ИИ-агенты. Один из самых уважаемых кодеров в истории Дядя Боб взорвал Твиттер своим постом — в нём он описал, что прогоняет ИИ-код через автоматические проверки и... всё. На вопрос о том, как он может доверять ИИ, который обманывает и бредит, Боб ответил: Люди делают то же самое. У вайбкодеров праздник 👍 Бэкдор

Кризис найма (как в IT) журналисты прошли ещё в 2013. Как у них получилось выйти? Восемь раундов собеседований, литкод-марафоны с подготовкой на месяцы, требование изучить культуру компании в сопроводительном, резюме, вылетающее из фильтров за неправильный формат, вакансии-призраки без намерения нанимать. Сеньор с 15 годами опыта пишет сопроводительные по ночам и соглашается на -40%. Всё это американская журналистика уже прошла к 2013 году, только вместо литкода там был питч, а вместо HR — семеро редакторов, требовавших выучить их архив за пять лет ради заметки на 600 слов. Механику автор называет Рынком работодателя, где на один слот приходит сотня заявок и отбор идёт по дешёвым сигналам вместо реальной работы. У журналистов этот цикл доигран до конца, середина вымерла, сильные ушли от гейткипера. По их траектории 2013-2026 он читает IT-шные 2026-2034.

Нейросети в ближайшие годы создадут невероятный дефицит сеньоров // СофтТех ИИ может привести к дефициту senior‑специалистов через 5‑10 лет — к такому выводу пришли эксперты из AXENIX. Сегодня, когда инструменты ИИ используют 84% разработчиков, а генерация кода ускоряется в 2‑3 раза, многие компании принимают решение об экономии на программистах. Это и неудивительно — по их данным, средняя экономия при отказе от найма одного начинающего специалиста может достигать 1‑1,5 годовых оклада без учета налоговых отчислений. Только это путь в никуда: несмотря на рост производительности отдельных этапов разработки, реальное сокращение сроков вывода продукта на рынок не всегда ускоряется. Возникает эффект «бутылочного горлышка» в виде необходимости верифицировать сгенерированный код. Сегодня на подобную работу «сеньоры» тратят до 70% своего времени. В итоге для отрасли формируется риск под влиянием 2 основных факторов: Качество сгенерированного кода — команды с активным использованием ИИ накапливают технический долг значительно быстрее, чем при традиционном подходе к разработке. Из‑за активного внедрения ИИ senior‑специалисты все больше времени тратят на проверку и исправление сгенерированного кода, тогда как новых кадров для их замены становится меньше. В результате замены «джунов» ИИ-инструментами воронка профессионального роста сужается уже сейчас — пройти путь от «джуна до сеньора» становится просто некому. Это грозит острым дефицитом опытных специалистов, которые смогли бы отвечать за развитие сложных цифровых продуктов: если в 2020 г. junior‑разработчики составляли около 40% кадровой структуры, то в 2026 г. их доля снизилась до 30%. 📱 Канал CIO ВКонтакте 📲 Канал CIO в Максе 📲 Чат CIO в Максе

При входе в Microsoft Outlook с браузера Microsoft Edge ловлю ошибку 500. Причем с Google Chrome все нормально заходит. "Маленький низкобюджетный стартап" Microsoft удивляет или просто не адаптируют свои продукты под свой браузер

🧠 Развиваем мышление как суперсилу ⚡️В IT от нас требуют скорости, точности и сильных решений — но именно качество мышления определяет, насколько они вообще возможны. Поэтому команда конференции Podlodka Soft Skills Crew запускает новый сезон — «Мышление как навык». Он пройдет с 25 по 29 мая. Мы с коллегами собрали крутую команду спикеров — это IT-лидеры, авторы научпоп-книг, университетские преподаватели и практики из индустрии. Так что будет и научная база, и прикладные инструменты. Участников ждет неделя, где поместятся 10 сессий с демо и практикой и закрытое комьюнити в Telegram. 💡 Что в программе: • коллективное мышление как новый формат работы в эпоху ИИ • критическое и стратегическое мышление • креативность и генерация решений • мышление под давлением: дедлайны, кризисы, конфликты • практики для развития мышления на каждый день. И это ещё не всё — программа дополняется! Кроме того, все участники получат рабочую тетрадь с инструментами и упражнениями по мотивам докладов и сессий конференции. Отдельный плюс конференции — сейчас билеты отдают по минимальной цене, при этом программа остаётся фундаментальной и прикладной по содержанию. Это возможность погрузиться в тему мышления, пересобрать подход к нему и усилить свою профессиональную устойчивость и конкурентоспособность. До 18 мая успей купить билет по early-bird цене, а ещё для подписчиков действует скидка по промокоду: vne_koda_7 🧠 Я в деле!

Работники Amazon научились «обманывать» искусственный интеллект для выполнения KPI. Сотрудники стали имитировать активность, создавая лишние задачи и перерасходуя ресурсы. С момента запуска внутреннего ИИ-агента MeshClaw прошло всего несколько недель, но уже появились сотрудники, которые намеренно ставят агенту избыточные, ненужные или заведомо непродуктивные задачи (так называемый «tokenmaxxing») — чтобы увеличить потребление ИИ-токенов и выполнить KPI. Amazon планирует вложить в развитие ИИ около $200 млрд и рассматривает агентов как ключевой инструмент. По внутренним документам компании, MeshClaw «видит сны, чтобы консолидировать знания, отслеживает рабочие процессы на встречах и распределяет почту, пока вы спите». Однако компания столкнулась с эффектом закона Гудхарта: когда показатель становится целью, он перестает быть надежным. Минимум 80% разработчиков обязаны использовать ИИ еженедельно, а отчеты об израсходованных токенах поступают менеджерам среднего звена. «Эти инструменты внедряются под большим давлением, — говорит один из сотрудников. — Некоторые просто сознательно тратят токены MeshClaw впустую». Amazon утверждает, что расход токенов не будет учитываться при оценке сотрудников и не одобряет включение этого параметра в кадровые отчеты. Но многие сотрудники не верят в это: на внутренних «досках почета» токены всё же учитываются. Бизнес пока не научился корректно измерять эффективность работы людей с поддержкой ИИ. Похожие проблемы наблюдаются в Microsoft, Google, JPMorgan, Disney и других компаниях. @banksta

Когнитивный долг: как ваш мозг «тупеет» от готовых решений, полученных от ИИ «Дай мне ответ» и «помоги мне понять» — ощущаете разницу? Исследователи выяснили, что негативный эффект возникает не от самого ИИ, а от того, как именно вы его используете. Все мы пользуемся ИИ каждый день, потому что с ним быстрее, удобнее, меньше рутины. Казалось бы, живи и радуйся. Но нам попались два любопытных исследования на эту тему, которые заставили нас призадуматься. Хотим поделиться ими с вами — не для того, чтобы испортить ваши отношения с любимым Клодушкой или ЖПТшечкой, а чтобы разобраться, как использовать их так, чтобы они делали вас умнее, а не наоборот. *️⃣В эксперименте AI Assistance Reduces Persistence, пока ИИ был доступен, люди решали задачи отлично. Как только его убирали — результаты падали: показатель 0,57 против 0,73 у тех, кто решал самостоятельно с самого начала. Частота отказов от решения задач выросла вдвое, в тестах на чтение — восьмикратно. И самое поразительное: всего 10 минут взаимодействия с ИИ достаточно, чтобы снизить готовность бороться с трудной задачей. *️⃣Во втором исследовании «Your Brain on ChatGPT» учёные замерили активность мозга через ЭЭГ у трёх групп: тех, кто писал эссе с ChatGPT, кто с поисковиком и кто самостоятельно. У первой группы мозговая активность и связность нейронных сетей оказались самыми слабыми. Когда их пересаживали работать самостоятельно, мозг показывал признаки «когнитивного долга»: сниженная вовлечённость, слабая активность в зонах памяти и мышления. Участники с трудом цитировали собственные эссе — те самые, которые только что написали с помощью ИИ. Паттерн сохранялся на протяжении четырёх месяцев. Происходит вот что. ИИ создаёт ощущение, что вы всё понимаете, потому что ответ перед вами, и он выглядит логично. Но «понять чужой ответ» и «уметь прийти к ответу самому» — совершенно разные вещи. Первое не тренирует второе. Мозг просто перестаёт напрягаться, потому что ему это не нужно. Оба исследования сходятся в одном выводе. 61% участников использовали ИИ как костыль: просили готовый ответ, и именно у них наблюдалась когнитивная деградация. Те, кто просил подсказку или объяснение логики, не показали никаких негативных последствий. Участники, которых переводили с поисковика на ИИ, показывали лучшую память и активность мозга — потому, что привычка думать самому уже была сформирована. Граница проходит ровно здесь: между «дай мне ответ» и «помоги мне понять». Первое заменяет мышление. Второе его катализирует. Поэтому простые вопросы, которые стоит задать себе в следующий раз, когда рука потянется к любимой аишечке: «я хочу получить готовый ответ» и «я хочу с помощью ИИ научиться сам его находить»? От ответа зависит то, кем вы будете через год — человеком, который умеет думать, или тем, кто умеет хорошо формулировать промпты. ❗️Это особенно важно для тех, кто работает с командами и принимает решения. Настойчивость — способность удерживать фокус и продолжать, когда трудно — это профессиональный навык, который либо тренируется, либо атрофируется. Когнитивный долг, как и финансовый, накапливается постепенно, и возвращать его потом значительно сложнее, чем не брать вовсе. Источники: ➖Эксперимент AI Assistance Reduces Persistence ➖Исследование «Your Brain on ChatGPT»

Всем привет. Давно ничего не писал. Работал, был в отпуске и все такое. Некоторое время назад начал изучать агентский кодинг, за небольшое время (один вечер) построил мультиагентную систему из оркестратора и нескольких сабагентов: системного архитектора, различных разработчиков на модели Frontier и послабее, чтоб на простые задачи не кушала много токенов, так же есть дизайнер, тестировщик, код-ревьюер, технический писатель, который формирует документацию для ручного QA человеком. Забавная штука. Меняет парадигму работы очень сильно. Из разработчика ты превращаешься в погонщика роботов и контролёра результатов. Самые большие сложности, что твой мозг становится ленивым и не хочет думать, есть риск отпустить контроль и получить продукт неприемлемого качества. Когда ты кодишь сам, ты понимаешь как работает алгоритм, куда идут какие данные. Тут за минуты моделька выдает сотни или тысячи строк кода. В чужом коде разбираться сложнее, да и мозг - ленивая сущность. Приходится прям себя пересиливать, чтоб проводить должный контроль. Спасает разбивка на супер-мелкие подзадачи, но мозг все ещё ленится читать чужой код и вникать. ИИ должен ускорить работу, но он не облегчит её. Когнитивная нагрузка даже усиливается. А отдать качество на откуп модели, отпустив контроль - неприемлемо для любого продукта, особенно энтерпрайза. Сейчас тестирую и дорабатываю агентов, пробую победить ленивый мозг. Мир изменился, отрицать ИИ больше нельзя. Умение работать по-новому это важный скилл, без которого скоро можно будет остаться на задворках истории. Но не стоит забывать и о фундаменте - о знаниях, умениях и навыках "прошлой эпохи". Об умении мыслить, писать и отлаживать код. О дизайне систем. Без этих хардов проверять за агентами невозможно, а значит мы пропускаем кучу ошибок и уязвимостей. В век ИИ фундаментальные знания не становятся бесполезными. Они все так же нужны и важны, но добавляется ещё потребность в новых знаниях и перестройке мышления. А вы уже используете ИИ в своей работе?

Привет, друзья! У нас уже вовсю идет подготовка к Podlodka Soft Skills Crew (25–29 мая). По итогам голосования победила тема —"Мышление как навык" и мы открываем Call for Papers О чем хотим поговорить в этот раз? 1️⃣ Мышление в эпоху ИИ ➡️ Совместное мышление человека и ИИ: как не делегировать мышление машине ➡️ "Слабое" и "сильное" мышление: что нужно развивать, чтобы оставаться востребованным ➡️ Генеративное мышление — как использовать ИИ для усиления креатива, а не замены ➡️ Коллективное мышление и ИИ-агенты: новый формат работы 2️⃣ Критическое мышление: как не вестись на хайп и манипуляции ➡️ Как проверять факты и смыслы в эпоху ИИ и инфошума ➡️ Когнитивные искажения в продуктовых и управленческих решениях ➡️ Как оставаться критичным, не скатываясь в токсичный цинизм 3️⃣ Системное мышление: видеть не только свою задачу, но и контекст ➡️ Как видеть связи, потоки и последствия, а не только тикеты ➡️ Инструменты: карты причинно-следственных связей, модели, диаграммы 4️⃣ Креативное мышление: как генерировать решения, а не только проблемы ➡️ Методы креатива для инженеров и аналитиков ➡️ Как использовать ИИ, чтобы усиливать креатив, а не убивать его ➡️ Где граница между креативом и хаосом: как управлять идеями 5️⃣ Стратегическое мышление ➡️ Как переходить от "делать задачи" к "менять систему" ➡️ Стратегия в турбулентной среде: сценарии, ревизия решений 6️⃣ Мышление под давлением: дедлайны, кризисы, конфликты ➡️ Работа с неопределённостью и нехваткой данных ➡️ Как не сваливаться в реактивный режим ➡️ Управление когнитивными ресурсами, когда "горит всё" 7️⃣ Ежедневные практики "прокачки головы" ➡️ "Когнитивный детокс": практики умственного восстановления для ИТ-специалистов ➡️ Продуктивные привычки мышления: от рефлексии до моделирования ➡️ Визуализация мыслей: mind mapping, концепт-карты и другие форматы осмысления ➡️ Мышление через письмо, разговор или действие — как выбрать свой инструмент 💬 Что мы ждём от докладов ✔️ Практика, кейсы, живые истории вместо абстрактной теории ✔️ Честные разборы ошибок в мышлении и того, как вы их исправляли ✔️ Инструменты, которые участники смогут забрать и применить "завтра на работе" ➡️ Подробнее почитать о темах и отправить заявку на доклад можно по ссылке Сбор заявок до 31 марта, хотим утвердить состав участников до 14 апреля Отдельно сделали памятку для спикера. В ней подробнее расписали таймлайн и правила подготовки к конференции Ждем ваши доклады. До встречи на Podlodka Soft Skills Crew!

Какие soft skills решают в ИТ? Всем привет! На связи команда Podlodka Soft Skills Crew. Мы готовимся к 7-му сезону нашей конференции, которая пройдёт 25–29 мая. И прямо сейчас нам нужна ваша помощь, чтобы выбрать самую горячую тему! Залетай скорее в форму и выбирай, что тебе ближе и актуальнее: 1️⃣ Навыки 2030: как остаться в рынке уже сейчас 2️⃣ Личный бренд и репутация технаря 3️⃣ Карьера и поиск работы в 2026 4️⃣ Мышление как супернавык: как принимать сильные решения в неопределённости Среди проголосовавших разыграем бесплатную проходку на конференцию 🎁

AI ускоряет разработчиков. Почему фичи начинают шипаться дольше? В свете последних событий с массовым использованием ИИ-ассистентов вижу интересную картину: Разрабы начинают юзать Cursor → Код пишется быстрее → Фичи в проде появляются медленнее Объяснить этот феномен может закон Литтла Cycle Time = WIP / Throughput • WIP — сколько фич одновременно в работе у команды • Throughput — сколько фич полноценно завершает команда за единицу времени • Cycle Time — сколько времени занимает полноценно сделать одну фичу Что происходит с AI Чтобы полноценно сделать фичу, нужна совместная работа дискавери, дизайна, бэка, фронта, QA Cursor увеличивает локальную скорость написания кода И получаем примерно следующую картину: Бэк быстро сделал свою часть фичи → Бэк берет следующую фичу → Очередь перед фронтом и QA растет → WIP растет С WIP разобрались. Но что насчет Throughput? Кажется, что если Cursor ускоряет индивидуальных разработчиков, то должен ускорять и всю команду целиком Но есть нюансы: • Если боттлнек — не разработка, то ускорение разработки сделает только хуже для команды в целом • Из-за роста WIP получаем безумное количество context switching И в реальности получаем, что эффект от ускорения индивидуальных разработчиков невелируется, и Throughput либо не меняется, либо становится хуже Если подытожить: • WIP растет • Throughput либо не меняется, либо ухудшается • Согласно закону Литтла Cycle Time сильно вырастает — Какое минимальное действие можно сделать, чтобы этого избежать? На мой взгляд — это WIP-лимиты на уровне фичей Т.е. команда одновременно работает не более чем над N фичами И если условный бэк сделал все по своей части, он не берет (N + 1)-ую фичу в работу, а вместо этого • либо идет исправлять техдолг • либо в идеале идет помогать текущему узкому месту в команде, например QA Поскольку все основные негативные эффекты с замедлением команды связаны с ростом WIP и переключениями контекста, WIP-лимиты помогут это нивелировать, и обратить ускорение разработки на пользу команды Пишите ваше мнение в комментариях! 👍 — AI-ассистенты ускоряют работу моей команды 🔥 — замедляют

На корпоративном тренинге по ситуативному лидерству. Ситуативное лидерство - это инструмент руководителя для работы с людьми на разном этапе их зрелости к задаче. Суть в подстройке стиля руководства, опираясь на потребности того или иного человека. Основные компоненты ситуационного лидерства: Стили руководства (по Херси-Бланшару): Директивный (S1): Высокий контроль, четкие указания ("делай, как я скажу"). Наставнический (S2): Высокая поддержка и контроль, объяснение решений. Поддерживающий (S3): Низкий контроль, высокая поддержка, участие в принятии решений. Делегирующий (S4): Низкая поддержка и контроль, передача ответственности. Уровни развития сотрудников (D1-D4): D1 (Новичок): Высокая мотивация, но низкие навыки ("энтузиаст"). D2 (Ученик): Низкая мотивация, низкие навыки ("разочаровавшийся"). D3 (Специалист): Низкая мотивация, высокая компетентность ("осторожный"). D4 (Мастер): Высокая мотивация, высокая компетентность ("самостоятельный"). Как применять: Для D1 подходит директивный стиль (S1). Для D2 — наставнический (S2). Для D3 — поддерживающий (S3). Для D4 — делегирующий (S4).

Продолжаю чтение данной книги. Нашел момент, о котором давно знаю, пытаюсь говорить, но часто натыкаюсь на стену непонимания: Первый Закон Акоффа о взаимозависимостях: Для оптимизации системы нужно снизить производительность одного или нескольких элементов. В системе, ориентированной на поставку ценности пользователю разработчики и целые команды могут то и дело простаивать или помогать другим. И это НОРМАЛЬНО. Я часто говорю командам. Если закончились задачи, помогите соседу дотащить его задачи в спринте, либо поизучайте что-то, что пригодится в следующем спринте. Это позволит поставить больше ценности в данной итерации. И уж точно поможет поставить ту ценность, на которую закоммитилась (подписалась) команда.

У вас “Chief Product Owner” и Copy Paste Scrum? https://scrum.ru/tpost/k5gmhun4r1-u-vas-chief-product-owner-i-copy-paste-s Интересные мысли Ильи Павличенко на скрам. Открыл его для себя как хорошего автора благодаря его книге "Дизайн Agile организаций. Системный подход к проектированию адаптивных компаний. Российский опыт", которую читаю прямо сейчас.

Сегодня экстренно замещал приболевшего коллегу. Проводил занятие по "кризисам". Как обыграть замену преподавателя на занятии. 😁

Всем привет. Редко стал писать, все больше анонсы или записи мероприятий. Вот и сейчас делюсь демо-занятием или открытым уроком, где разбирались с синдромом самозванца и профессиональным выгоранием у руководителей на примере тимлидов. Приятного просмотра, можно но x2 😊 https://vk.com/video-145052891_456250300

Каждый руководитель хоть раз думал: «Я здесь случайно?». Это заставляет брать на себя всё больше, пока не станешь частью клуба выгоревших лидеров. Выход есть. 27.01 в 20:00 мск на бесплатном вебинаре онлайн-курса «TeamLead в IT» разберем: • Что такое синдром самозванца и как с ним работать • Выгорание: правда или миф для лидера • Можно ли выгореть, чувствуя себя самозванцем Спикер: Сергей Фегон — опытный СТО в заказной разработке. Вы получите практические приемы для борьбы с выгоранием и сомнениями. Этот вебинар — первый шаг. Для глубокой системной работы над собой и командой приглашаем на продвинутый курс «TeamLead в IT», где вы не только справитесь с вызовами, но и научитесь предвидеть их. Зарегистрируйтесь на вебинар и узнайте о программе курса: регистрация #реклама О рекламодателе

Завтра веду открытый урок. Приходите

Не только зарплата: что мотивирует российских айтишников // Открытые системы Для каждого второго айтишника категорически важны ДМС и гибкий график, а удаленка и вовсе стала самым востребованным форматом работы. Также большинство опрошенных ИТ-специалистов предпочитали стабильность и рост в стенах одной компании. В исследовании, проведенном «Инфосистемы Джет» и Хабр Карьеры, приняли участие более 2,1 тыс. российских ИТ-специалистов, больше половины из них живут в Москве и Санкт-Петербурге. Основу выборки составили мидл-специалисты. В части мотивации лидером уже третий год остается ДМС: оно входит в пятерку самых доступных опций и одновременно в список условий, без которых айтишники не готовы работать. В тот же «базовый минимум» попадают гибкое начало рабочего дня, наличие корпоративной техники (например, ноутбука), а также оплачиваемые отгулы и больничные. Корпоративы и мерч, хоть и присутствуют в большинстве компаний, оказываются в конце списка того, что действительно важно для комфортной работы. Доступность бонусов зависит от города, грейда и размера компании. Топ-3 самых распространенных опций (ДМС, гибкий старт дня, корпоративная техника) чаще встречаются в Москве и Санкт-Петербурге и заметно реже — в регионах. Чем выше грейд, тем больше бенефитов: более 70% лидов и сеньоров имеют ДМС, а среди стажеров и джунов — лишь 43%. В компаниях-гигантах ДМС есть у 93% опрошенных, тогда как в компаниях до 100 сотрудников — только у 32%; в небольших компаниях главным преимуществом становится гибкий рабочий день.