Заканчиваем коллекцию по оркестрируемым агентным системам

"Рад приветствовать вас на канале для тех, кто хочет разбираться в программировании лучше". Кажется уже пора менять это приветствие на канале. Вопрос на что?

Забавно, что люди спорят с тем, что мол творчество — это удел человека, бездушный нейрослоп не способен заменить «думающих» людей, а потом идут смотреть видео, построенные по типовому сценарию, с типовыми фактами, сопровождающиеся типовой инфографикой. Даже скилл, который может сделать такой сценарий, можно накидать за один промпт: «Создай скилл, который будет писать сценарии для видео на ютубе, возьми за основу следующую структуру: введение (5-10 секунд), отсылка к мировой статистике (Gartner, IDC, Forrester), приведи инфографику на 3-4 скрина, содержащую "график растущий вверх", "юзерпики" и стрелки между ними (30-40 секунд), затем сделай "живой пример" из новостей, где разбери один конкретный кейс (30 секунд), далее сделай предположение, основанное на статистике и обобщающий вывод (40 секунд)». Дополните этот скилл хорошим превью в стиле «ИХ точное не заменят» или «Те кто ВЫЖИВУТ в АйТи» и собирайте просмотры. Не благодарите.

Сегодня у бизнеса сильно изменилось представление о технически грамотном специалисте. Оно, кстати, изменилось не за один день: уже много лет специалист — это тот, кто «решает проблемы бизнеса», а не зубрит техничку до потери пульса. Но если раньше техничку всё же надо было закрывать и нужны были люди, то теперь техничку стали закрывать с помощью ИИ. Сейчас чтобы хорошо чувствовать на рынке нужно больше ориентироваться на более высокие "уровни абстракции", но так как обычно люди не понимают, что это за уровни, то вот конкретный список: ## Харды 1. Архитектурное проектирование и системное мышление 2. Ревью и верификация сгенерированного кода 3. Владение ИИ-инструментами с пониманием их ограничений 4. Отладка и диагностика кода, написанного не тобой 5. Комплаенс и безопасность на техническом уровне 6. Продуктово-техническая грамотность (метрики, unit-экономика) ## Софты 1. Декомпозиция размытых требований 2. Инженерное суждение (когда сказать «нет») 3. Коммуникация компромиссов бизнесу 4. Ответственность за результат (ownership) 5. Обучаемость и адаптивность 6. Кросс-функциональность и эмпатия

Почему из всех известных паттернов и принципов больше всего негатива достаётся бедному «SOLID»? Кажется, что уже и сам Дядюшка Боб сильно поменял свои взгляды на кодинг и активно использует ИИ для работы, а из критических заметок, объясняющих, почему SOLID плохо работает на практике, можно сложить вторую китайскую стену. Но по-прежнему слышу, что если ты не знаешь SOLID, то ты не специалист. Откуда этот бред берётся?

Продажа подписок приостановлена до 01.01.2027г. Сейчас на сайте в разделе подписок нет ни одного предложения, это не баг - это приостановка продаж. С нового года продажи будут возобновлены. Это не прогрев и не реклама, поэтому не предупреждал заранее, причина простая - в клубе количество мест ограничено, сейчас лимит исчерпан.

В начале года темы ИИ на ютубе уже залетали, но по сравнению с тем, что происходит сейчас было очень "холодно", сейчас десятки (а то и сотни) тысяч просмотров под темами о сокращениях, замене айтишников, признаков скорого увольнения. Одни авторы откровенно хайпят, другие реально пытаются разобраться, но если нужно мое мнение, о котором никто не спрашивал, то в моменте нужно просто наблюдать. Далеко не так безупречен ИИ как его многие представляют, есть проблемы технического долга, архитектуры, развития систем. Так что айтишники, которые раньше были чаще "программистами", чем "инженерами", теперь должны больше погружаться в инженерию, а не просто писать код. Кому-то это нравится, кому-то нет. Но вот такой вектор развития на ближайшее время.

Есть популярное мнение, что оферты никто не читает, а значит написать можно все что угодно. Но по факту, мне кажется, что общая грамотность и ответственноть среди айтишников растет, и возможно такое "мнение" уже не соответствует действительности. Поэтому вопрос к вам - "Читаете ли вы оферты, прежде чем регистрироваться на сайте?". Да - 👍, Нет 👎. Ну а если читали оферту soerdev, то 👌.

Заметил, что перестал использовать средства мониторинга как основной источник информации, теперь анализ логов делает агент, формирует отчет и присылает результат мне в мессенджер. Недавно из-за сбоя у провайдера упал веб-сервер, ИИ не только понял, в чем проблема, но и нашел репорт на инфраструктуре провайдера, скинул мне ссылку, чтобы я принял решение, что делать дальше. По сути, раньше средства мониторинга помогали решать две задачи: аналитическую — цель в поиске «корневой причины» и оперативную — цель найти отклонения или деградацию сервиса в реальном времени. Сейчас смысл этой прослойки отпал, нужна централизованная база хранения метрик, логов и трейсов, плюс ИИ-агент (или система агентов), которые мониторят данные в реальном времени. Визуализация остается только для проверки.

После публикации информации о PHP уязвимостях какой-то невероятный наплыв сканеров, которые пытаются узнать не использую ли я PHP. Агенты не успевают отчеты безопасности генерировать (и это при условии, что fail2ban тоже работает на полную). Видимо, ИИ действительно сильно поменяет наш мир, и уже скоро.

Скоро финиш коллекции по оркестрируемым агентным системам, а у меня уже накопился материал для версии 2.0. Область оркестрируемых систем развивается с бешеной скоростью: есть варианты архитектуры для локальных LLM, для облачных, решения для шлюзов, оптимизаторов, реализации наблюдаемости, много вещей по безопасности и т.д. Стартапы в качестве основы для бизнеса выбирают AI-native подход, работающие компании стремятся закрыть AI-ready уровень. И это тоже сильно влияет на требования к инженерам. Что будет буквально через год — непонятно, но безумно интересно, поэтому продолжаю собирать новый материал и готовлю обновление коллекции на следующий год. P.S. возможно стоит уходить в формат регулярных семинаров, которые помогут гибко учитывать изменения, а то сейчас пока все отснимешь и выпустишь уже половина устарела.