Advertise on podcast: Организованное программирование

🔹 Присоединяйся к курсу «Системный дизайн» https://ru.hexlet.io/programs/system-design?utm_source=youtube Как инженеру построить DevOps-бизнес, пройти путь от небольшого консалтинга до компании с миллиардным оборотом и самому вырасти из технического специалиста в предпринимателя? В этом выпуске мы поговорили с Александром Титовым — сооснователем Express42, который после объединения компании с «Флантом» стал совладельцем и генеральным директором объединённого бизнеса. Обсудили историю Express42, развитие рынка DevOps и решения, которые помогли Саше перейти от инженерной работы к управлению большой компанией. Вспомнили, с чего начиналась Express42, как появлялись первые клиенты и формировался рынок DevOps-консалтинга. Разобрали, как компания зарабатывала на технической экспертизе, почему сильных инженерных компетенций недостаточно для успешного бизнеса и как менялось понимание того, за что клиенты действительно готовы платить. Отдельно поговорили о пути Саши как фаундера. Как меняется мышление инженера, когда он начинает отвечать не только за технические решения, но и за продажи, деньги, команду и развитие компании? Почему недостаточно просто хорошо делать свою работу и как научиться смотреть на бизнес глазами клиента? Обсудили отношения между партнёрами, распределение долей, принятие решений и ситуации, когда у основателей расходятся представления о будущем компании. Полезные ссылки: Telegram - @atitov Канал АОТ в Telegram - https://t.me/aot_k8s — всё важное тут: новости, отчёты про ассоциацию и чат Канал конференции в Telegram - https://t.me/aot_kuberconf Канал с видео в VK - https://vk.ru/club236057109 Книга - https://www.labirint.ru/books/319787/ Доклад - https://youtu.be/MEen7ioJBfs Про продукты Флант - https://deckhouse.ru/ Экспресс 42 - https://express42.com/ Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog 🔹Сайт конференции https://aot-kuberconf.ru/ — регистрируйтесь, покупайте билеты. По промокоду ORGPROG скидка 1000 рублей — билет обойдётся в 5000 ₽. 🔹 Ускоряем разработку ПО с помощью AI: https://praxor.ru/ 🔹 Присоединяйся к курсам по AI в Хекслет: https://ru.hexlet.io 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #DevOps #Flant #Express42 #PlatformEngineering #ITбизнес #Kubernetes #ITконсалтинг #AIагенты #FinOps #ОрганизованноеПрограммирование

🔹 Присоединяйся к курсу «Системный дизайн» https://ru.hexlet.io/programs/system-design?utm_source=youtube🔹 Ускоряем разработку ПО с помощью AI: https://praxor.ru/?utm_source=youtube 🔹 Присоединяйся к курсам по AI в Хекслет: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube Почему менеджеры принимают решения, которые разработчикам кажутся очевидно глупыми? Почему хорошую техническую идею могут зарубить, а странный на первый взгляд KPI — наоборот, заставить выполнять всю компанию? И действительно ли менеджмент не понимает, как работает разработка? Сегодня у нас в гостях — Евгений Антонов, технический менеджер в Яндекс Инфраструктуре, автор канала «Тимлит очевидности». За ~20 лет в IT он успел побыть системным администратором, разработчиком, тимлидом, менеджером и руководителем технических менеджеров — и посмотрел на одну и ту же систему с разных сторон. Поговорили о том, почему разработчики часто считают менеджеров некомпетентными, как решения превращаются по пути через несколько уровней управления в странные KPI и почему технически правильное решение может оказаться плохим для бизнеса. Отдельно обсудили деньги и ответственность: почему компании не всегда разрешают переписывать проект на новый фреймворк, как разработчику научиться видеть экономику своей работы и что меняется, когда начинаешь отвечать не только за код, но и за деньги, людей и результат. Поговорили про корпоративную политику, конфликты между командами, Performance Review, удалёнку и метрики. А ещё разобрали AI Adoption: зачем компании заставляют разработчиков использовать AI, даже когда прямого профита пока не видно, и почему за внешне бессмысленной метрикой может стоять вполне рациональная стратегия. Полезные ссылки: Telegram: @general_it_talks  @kodakodacast  @teamleadsBar  https://boosty.to/management_hub  https://getmentor.dev/mentor/evgeniy-antonov-34  https://antonov-dev.ru/about Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-230451582_456239402 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #IT #Программирование #Разработка #Менеджмент #ITМенеджмент #Разработчики #Тимлид #КарьераВIT #Бизнес #КорпоративнаяКультура #PerformanceReview #KPI #AI #Удаленка #Tech#ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Эпоха Нейрослопа: что будет цениться, когда любой контент можно сгенерировать

🔹 Присоединяйся к курсу «Системный дизайн» https://ru.hexlet.io/programs/system-design?utm_source=youtube🔹 Ускоряем разработку ПО с помощью AI: https://praxor.ru/?utm_source=youtube 🔹 Присоединяйся к курсам по AI в Хекслет: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube Что произойдёт с интернетом, если большая часть того, что мы читаем, смотрим и обсуждаем, больше не будет написана или сделана человеком? В этом выпуске поговорили с Василием Зубаревым (Вастриком) — разработчиком из Берлина и создателем Вастрик-клуба — о том, как нейросети меняют интернет, сообщества и саму ценность человеческого контента. Разобрались, почему нейрослоп становится проблемой не потому, что он обязательно плохой, а потому что постепенно убивает доверие к тому, что ты читаешь. Если любой человек может за несколько минут сгенерировать пост, статью или ответ на вопрос, зачем тогда вообще читать этот текст? Особенно в сообществе, куда люди приходят за реальным опытом, мнениями и знаниями других людей. Обсудили, где проходит граница между нормальным использованием AI и нейрослопом: можно ли с помощью нейросети исправить текст, собрать фактуру, перевести материал или сформулировать мысль — и в какой момент человек перестаёт быть автором. Поговорили о том, почему полностью сгенерированный контент особенно плохо работает в сообществах, где главная ценность — живой человеческий опыт. Отдельно обсудили, как изменился сам интернет. Почему большие социальные сети постепенно превращаются в бесконечный поток контента, почему люди уходят в Telegram-чаты, Discord, Reddit и небольшие закрытые сообщества, и может ли хорошая модерация стать одним из главных способов защититься от информационного шума. Поговорили о будущем человеческого контента. Станет ли текст, написанный человеком, чем-то вроде ручной работы? Почему часть людей спокойно потребляет AI-контент, а других он мгновенно отталкивает? И может ли случиться так, что массовому пользователю достанется бесконечный поток дешёвого AI-контента, а настоящий человеческий опыт постепенно превратится в новый вид «люкса»? А ещё затронули рабочую этику и разработку: обсудили, что происходит, когда люди начинают общаться друг с другом готовыми ответами из Claude и ChatGPT, как AI изменил работу программистов и почему в эпоху дешёвой генерации всё большее значение приобретают экспертиза, способность думать самостоятельно и ответственность за результат. Полезные ссылки: https://vas3k.blog/  https://vas3k.club/  https://t.me/vas3k_channel  Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239366 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #AI #ИскусственныйИнтеллект #Нейросети #AIКонтент #Нейрослоп #СозданиеКонтента #БудущееКонтента #КонтентМаркетинг #ИИ #ChatGPT #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Эпоха Нейрослопа: что будет цениться, когда любой контент можно сгенерировать

🔹 Присоединяйся к курсу «Системный дизайн» https://ru.hexlet.io/programs/system-design?utm_source=youtube Что будет с разработчиками, IT-образованием и технологическим бизнесом, если AI научится делать всё больше того, за что мы привыкли платить людям? И что останется конкурентным преимуществом, когда практически любую успешную идею можно скопировать, удешевить и превратить в стандарт рынка? В этом выпуске у нас в гостях Алексей Фёдоров и Андрей Морозов — это люди, стоящие за JUG.ru, JPoint, HolyJS и другими крупными IT-конференциями. Разговор начался с обсуждения конференций и образовании, но довольно быстро мы пришли к гораздо более фундаментальным вопросам: как меняется IT-индустрия, когда технологии, навыки и даже целые бизнес-модели постепенно превращаются в коммодити. Мы обсудили, как AI и LLM могут коммодитизировать разработку, онлайн-образование и отдельные профессии, почему качество продукта само по себе перестаёт быть достаточным конкурентным преимуществом и что происходит с рынком, когда всё больше игроков начинают конкурировать прежде всего по цене. На примерах такси, онлайн-образования и технологических компаний разобрали, как новые игроки способны менять экономику целых индустрий. Отдельно поговорили о предпринимательстве и риске. Разобрали, чем специалист отличается от предпринимателя, почему невозможно построить бизнес без неопределённости и почему даже самая красивая аналитическая модель не заменяет решения, которые в какой-то момент приходится принимать на свой страх и риск. Поговорили и о неприятной стороне зрелых рынков: конкуренты копируют успешные идеи, крупные компании приходят с гораздо большими ресурсами, государство меняет правила игры, а преимущества, которые ещё вчера казались уникальными, через несколько лет становятся обычным стандартом. Отдельный блок посвятили IT-образованию. Обсудили, почему пользователю сложно объективно оценить качество обучения, как маркетинговые обещания постепенно становятся нормой рынка и почему реальное преимущество очень быстро перестаёт им быть, если его можно воспроизвести. И в итоге мы пришли к вопросу, который, кажется, становится всё важнее для любого разработчика, предпринимателя и технологической компании: что делать в мире, где почти любое успешное решение рано или поздно копируют, удешевляют и превращают в коммодити? Полезные ссылки: Алексей Федоров https://t.me/channel_23derevo  https://t.me/to_the_limit_channel Андрей Морозов: https://t.me/chief_philosophy_officer  Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239363 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #программирование #AI #нейросети #IT #программисты #разработка #бизнес #предпринимательство #стартап #коммодитизация #образование #онлайнобразование #технологии #будущееIT #искусственныйинтеллект #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Почему хороший продукт больше не преимущество: конкуренция, копирование и экономика IT-бизнеса #93

🔹 Присоединяйся к курсу «Системный дизайн» https://ru.hexlet.io/programs/system-design?utm_source=youtube Через несколько лет в IT может не остаться привычного разделения на фронтендеров, бэкендеров, аналитиков и тестировщиков. Не потому, что эти задачи исчезнут, а потому, что один инженер с AI-агентами сможет закрывать работу, для которой раньше нужна была целая команда. Но есть проблема: большинство крупных компаний к этому вообще не готовы. В этом выпуске мы поговорили с Александром Поломодовым — бывшим техническим директором Т-Банка, который последний год отвечал за внедрение AI в разработку на уровне большой компании. Это разговор не про очередной AI-инструмент и не про то, как «писать код в Cursor», а про гораздо более фундаментальные изменения: что происходит с инженерными командами, процессами и архитектурой компаний, когда код всё чаще начинают писать агенты. Мы обсудили, почему AI может вернуть индустрию от узкой специализации обратно к универсальным инженерам, зачем компаниям теперь пересобирать не только SDLC, но и всю производственную систему разработки, и почему просто раздать разработчикам подписки на Claude недостаточно. Разобрали, как должны меняться платформенные команды, зачем нужны Model Gateway, MCP Hub, Skill Hub и детерминированные проверки, почему безопасность и корпоративные процессы становятся главным тормозом трансформации, а будущее внутри одной компании может быть распределено крайне неравномерно. Отдельно поговорили о том, почему старые инженерные практики — RFC, ADR, design review, спецификации и явные критерии приёмки — внезапно стали гораздо важнее с появлением агентов. Разобрали, почему AI лучше работает не с вайбкодингом и постоянными уточнениями, а с хорошо сформулированной задачей, как доменная экспертиза начинает цениться выше знания конкретного языка программирования и почему правильная терминология внутри проекта напрямую влияет на качество работы моделей. Также разобрали одну из самых болезненных тем для больших компаний: что делать с легаси и внутренними платформами, которые десятилетиями развивались отдельно от open source. Обсудили, почему раньше собственные форки и кастомные решения были активом, а в эпоху AI могут превратиться в дорогой пассив. И почему совместимость с тем, на чём обучались модели, постепенно становится новой инженерной характеристикой системы. Полезные ссылки: https://polomodov.tech/  https://t.me/book_cube  https://www.youtube.com/@TellMeAboutTech Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239359 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #AI #искусственныйинтеллект #IT #AIвIT #AIтрансформация #разработка #ITпроцессы #AIагенты #автоматизация #разработкаПО #ITкоманды #архитектураПО #технологии #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Как AI изменит разработку ПО: будущее программистов, команд и IT-компаний /Александр Поломодов #92

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube Performance Review — одна из самых болезненных управленческих практик в IT. Люди спорят с оценками, менеджеры пытаются объяснить решения, сотрудники учатся «хакать» метрики, а компания тратит огромное количество времени на калибровки. Но зачем вообще нужна вся эта сложная система и почему нельзя просто платить всем хорошо? В этом выпуске мы поговорили с Сергеем Бережным — руководителем, который много лет участвовал в построении Performance Review в Яндексе. Разобрались, зачем компании нужна разница в оценках, почему Performance Review можно рассматривать как способ распространения информации по большой организации и как материальная мотивация превратилась в инструмент управления. Обсудили, как люди оверфитятся под метрики, почему правила Performance Review приходится периодически менять, как Яндекс экспериментировал со шкалой оценок — от букв A–F до C− и цветных плюсов — и зачем вообще учитывать человеческую психологию в, казалось бы, математической системе. Отдельно поговорили о калибровках: почему руководителю нельзя просто доверять собственной оценке сотрудника, как сравнение нескольких «красавчиков» помогает уменьшить менеджерский bias и почему иногда даже плохое Performance Review оказалось лучше, чем полное отсутствие системы. Разобрали и более неприятную сторону: можно ли превратить ревью в инструмент увольнения, насколько легко хачить 360, почему сотрудники обижаются на снижение оценки и почему Performance Review больше напоминает покер, чем шахматы. Нельзя идеально просчитать одну конкретную раздачу — приходится смотреть на long term. Поговорили и о том, где закончился рост разработчика: почему технологическое совершенство не всегда конвертировалось в деньги, как искать точки роста внутри unit-экономики компании и почему настоящий рост на высоких грейдах начинался там, где инженер учился менять экономику бизнеса, а не просто писать больше кода. А ещё обсудили метрики, которые действительно способны резко изменить производительность команды, влияние AI на Performance Review, проблему потери контекста при масштабировании компаний и то, почему удалённая работа не отменяла Performance Review — если менеджмент умел оценивать результаты, а не количество красных глаз в офисе. Полезные ссылки: https://t.me/veged_and_code Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239353 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #IT #управлениеIT #оценкасотрудников #грейды #KPI #360оценка #премии #мотивациясотрудников #ITменеджмент #управлениекомандой #разработка #ITкоманда #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Performance Review в IT: как правильно оценивать разработчиков и сотрудников / Сергей Бережной #91

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube Что происходит, когда разработчик почти перестаёт писать код руками и начинает программировать вместе с AI? В этом выпуске получился почти лайвкодинг-скринкаст. Я открыл реальный проект Хекслета, взял реальные тикеты из работы и показал, как сейчас выглядит мой обычный процесс разработки с Claude Code. Без специально подготовленного демо и искусственных задач.Прямо по ходу записи я запускал несколько сессий параллельно, отдавал им тикеты, смотрел, как агент исследует кодовую базу, находит нужные места, вносит изменения, запускает тесты, работает с линтерами, делает коммиты и даже готовит Pull Request в стороннюю библиотеку. Причём разные задачи требуют совершенно разного уровня участия.Где-то достаточно просто скинуть агенту тикет и через некоторое время получить готовое изменение. Где-то нужно посмотреть, что он предлагает, задать вопросы и немного направить. А есть задачи, особенно продуктовые или архитектурные, где AI может хорошо разобраться в коде, но решение всё равно должен принимать человек. Именно к такому способу программирования я постепенно пришёл за последнее время.Я по-прежнему работаю в терминале и Vim, но большую часть непосредственного написания кода теперь делают агенты. Моя работа всё больше состоит из постановки задач, исследования, принятия решений, проверки результатов и управления несколькими параллельными потоками разработки. При этом меняется и сам проект. Мы постепенно адаптируем его к работе с AI: используем AGENTS.md и skills, приводим в порядок терминологию, названия файлов и тестов, добавляем автоматизацию и стараемся строить кодовую базу так, чтобы агенту требовалось всё меньше специальных объяснений. В этом видео: - как я запускаю 4–5 AI-сессий параллельно и распределяю между ними задачи; - какие тикеты можно практически целиком отдать агенту; - как Claude Code исследует большую кодовую базу и находит нужные места; - как AI работает с Rails, React, TypeScript, тестами, линтерами и Git; - как агент нашёл баг в сторонней библиотеке и подготовил Pull Request; - зачем я продолжаю использовать обычные линтеры, хуки, типы и тесты, а не перекладываю всё на AI; - где я принимаю решение сам и почему даже хороший агент не понимает весь продуктовый контекст; - зачем нужны AGENTS.md, skills и другие артефакты вокруг агентного программирования; - как в реальности выглядит мой текущий режим: AI в основном пишет код, а я управляю процессом. Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239350 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #AI #Программирование #AIАгенты #ClaudeCode #Разработка #GitHub #Автоматизация #Нейросети #AIДляПрограммистов #CodingAgent #AIProgramming #Разработчик #Продуктивность #SoftwareDevelopment #ArtificialIntelligence#ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Мой воркфлоу агентного программирования: параллельные сессии и пулреквесты в опенсорс

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=mave SDD (Spec Driven Development) постепенно превратился из эксперимента с AI-агентами в полноценный подход к организации разработки. Но что произошло, когда его действительно внедрили не на одном проекте, а в компании из 100 человек? В этом выпуске мы поговорили с Иваном Поддубным — CTO Web Practic — о том, как компания внедрила OpenSpec и выстроила сквозной процесс разработки вокруг единой шины контекста. Мы разобрали, почему одних AI-агентов оказалось недостаточно, как спеки связали аналитиков, разработчиков и тестирование, и почему внедрение SDD неожиданно вернуло разработку к идеям водопада, но уже в совершенно другой форме. Разобрали, как OpenSpec устроен на практике — Proposal, Design, Tasks, Changes и Specs, зачем понадобился Main Spec, как сохранился исторический контекст и почему агенту стало гораздо проще работать с кодовой базой, когда у каждого изменения появилось объяснение «зачем» и «почему». Отдельно поговорили о том, как перестроилась работа аналитиков и QA, почему тестировщики постепенно отошли от написания автотестов, как была организована работа frontend- и backend-разработчиков, зачем компании понадобился метарепозиторий для нескольких сервисов и монолитов и как SDD заработал в заказной разработке, где требования приходили от внешнего клиента. Но самое интересное оказалось связано с самим инженером. Если код всё чаще писал агент, какие навыки оставались критически важными? Почему системный дизайн становился важнее знания конкретного языка? Как было не потерять техническую глубину, работая через AI? И где проходила граница между усилением разработчика и настоящим делегированием ответственности? Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239348 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=mave 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #SDD #SpecDrivenDevelopment #OpenSpec #AI #AIразработка #AIагенты #ClaudeCode #Программирование #РазработкаПО #SoftwareEngineering #AICoding #VibeCoding #СистемныйДизайн #Автоматизация #Подкаст #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин  Spec-Driven Development на практике: опыт компании из 150 разработчиков / Иван Поддубный #90

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube В этом выпуске мы поговорили с Асхатом Уразбаевым — одним из самых известных Agile-консультантов в России, основателем ScrumTrek и человеком, который более двадцати лет внедрял Agile в крупнейших российских компаниях. Мы разобрались, почему Scrum победил XP, как сертификации превратили гибкую разработку в огромную индустрию, почему большинство компаний так и не поняли исходные идеи Agile и что на самом деле осталось от него сегодня. Обсудили эволюцию разработки: от водопада и первых Scrum-команд до DevOps, продуктового подхода и современной инженерной культуры. Отдельную часть разговора мы посвятили новой AI-трансформации. Сравнили её с бумом Agile, обсудили, почему агентная разработка меняет не только написание кода, но и устройство команд, зачем компаниям AI-harness, как меняются роли разработчиков, аналитиков и продактов, почему Product Engineer становится новой ключевой профессией и какие организационные проблемы выйдут на первый план, когда писать код станет почти бесплатно. Мы также поговорили о том, как в IT рождаются технологические революции, почему вокруг них неизбежно возникают «религии» и многомиллионные индустрии, и обсудили, какие выводы инженерам стоит сделать сегодня, чтобы не повторить ошибки прошлого в эпоху искусственного интеллекта. Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239343 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #Agile #Scrum #AI #softwareengineering #ClaudeCode #VibeCoding #DevOps #Kanban #ProductEngineering #IT #Разработка #Подкаст #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин  Асхат Уразбаев о взлёте и падении Agile: почему Scrum изменил индустрию и что происходит сейчас #89

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube Кажется, впервые за последние двадцать лет разработчики всерьёз перестали понимать, что будет ценным через пять лет. Языки программирования стремительно сближаются, архитектурные войны теряют смысл, а AI уже сегодня пишется значительная часть кода. На этом фоне особенно интересно посмотреть на экосистемы, которые пережили несколько технологических эпох и продолжают меняться быстрее многих новых игроков. В гостях Сергей Тепляков — разработчик с более чем двадцатилетним опытом, Microsoft MVP, автор одного из самых известных русскоязычных блогов о .NET и инженер, который последние 12 лет работает в Microsoft. Мы поговорили о том, как менялся C# от «клона Java» до одного из самых быстро развивающихся языков индустрии, почему .NET Core стал переломным моментом для всей экосистемы и как внутри Microsoft принимаются решения, влияющие на миллионы разработчиков по всему миру. Отдельно обсудили инженерную сторону больших систем: производительность, внутреннее устройство рантайма, эволюцию TypeScript, роль Андерса Хейлсберга, компромиссы между архитектурой и скоростью разработки, а также реальные кейсы, когда знание внутренних механизмов платформы позволяло находить и устранять проблемы, которые невозможно увидеть на уровне обычного прикладного кода. Большая часть разговора неожиданно ушла далеко за пределы самого C#. Мы поговорили о паттернах проектирования, SOLID, «Чистом коде» Роберта Мартина, причинах популярности этих идей и о том, почему многие опытные инженеры со временем начинают смотреть на архитектуру совсем иначе. Обсудили, что на самом деле стоит за понятиями связанности, ответственности, тестируемости и почему формальные принципы нередко оказываются менее полезными, чем понимание фундаментальных причин их появления. Получился разговор одновременно про C#, архитектуру, инженерное мышление и будущее профессии. Один из тех выпусков, где обсуждение конкретной технологии постепенно превращается в попытку понять, куда вообще движется разработка программного обеспечения. Полезные ссылки: Youtube: https://www.youtube.com/@DissectingTheCode, Linkedin: https://www.linkedin.com/in/sergeyteplyakov/ X: https://x.com/steplyakov Github: https://github.com/SergeyTeplyakov https://dometrain.com/ Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239328 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #dotnet #csharp #microsoft #программирование #разработка #ai #искусственныйинтеллект #claudecode #developer#ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин  Как Microsoft развивает .NET: производительность, Developer Experience и AI / Сергей Тепляков #88

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube За последние недели я выступил на нескольких крупнейших IT-конференциях, провёл воркшопы, пообщался с инженерами, тимлидами и руководителями крупных компаний и собрал десятки инсайтов о том, как в реальности внедряются LLM, агентное программирование и AI в разработку. В этом выпуске я рассказал, почему проникновение AI-кодинга оказалось гораздо ниже ожиданий, как крупные компании строят собственные AI-ассистенты и закрытые контуры, почему внутренние решения пока уступили Claude и другим современным инструментам, а также почему индустрия уже сместила фокус с AI for Coding на AI for SDLC. Порассуждал на тему трансформации процессов разработки, новых ролей, проблем code review, Spec Driven Development, MCP, Skills, автоматической документации и критериев оценки эффективности команд в эпоху ИИ. Отдельно я поделился собственными выводами после общения с десятками компаний: какие AI-антипаттерны уже начали массово появляться, почему многие команды так и не смогли стать «10x», какие практики действительно начали работать, а какие пока остались красивыми идеями с конференций. Этот выпуск стал попыткой собрать объективную картину того, как меняется профессия разработчика прямо сейчас и к чему стоит готовиться middle и senior-инженерам в ближайшие годы. Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239337 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #AI #ИскусственныйИнтеллект #Программирование #Разработка #AgenticCoding #ClaudeCode #CursorAI #LLM #MCP #Программист #BigTech #AI2026 #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube Можно ли сегодня построить прибыльный IT-бизнес практически в одиночку? И почему одни разработчики с помощью AI уже запустили продукты и автоматизировали целые процессы, а другие перестали понимать код, который генерируют модели? В этом выпуске мы поговорили с Антоном Плешивцевым. Обсудили реальный кейс AI-сервиса для фотографий на документы, который вырос из личной потребности и в лучшие месяцы приносил несколько тысяч долларов выручки. Разобрали, как устроен продукт под капотом: компьютерное зрение, обработка изображений, специализированные модели, SEO, монетизация и поиск трафика. Отдельно поговорили о том, почему создать приложение стало проще, чем привлечь в него пользователей. Большую часть разговора посвятили AI-агентам и автоматизации. Антон рассказал, как использовал OpenClaw для поддержки пользователей, обработки отзывов, работы с базой данных и других рутинных задач. Мы также обсудили ограничения агентных систем, стоимость контекста, безопасность, MCP, API и реальные сценарии внедрения AI в бизнес. Во второй половине выпуска разобрали неожиданную проблему рынка: разработчиков, которые приносят идеально выглядящие тестовые задания, но не могут объяснить, как работает написанный код. Поговорили о найме в эпоху LLM, феномене «операторов LLM» и о том, почему способность понимать систему становится важнее способности быстро генерировать решения. Получился практический разговор про AI с реальными кейсами, ошибками, выводами и опытом человека, который использует эти инструменты каждый день. Полезные ссылки: https://www.linkedin.com/in/antonpleshivtsev/ https://ishotaphoto.com - сервис, который помогает за пару секунд подготовить правильное фото для визы, паспорта или ВНЖ. Загружаете обычную фотографию, а система автоматически приводит её к требованиям нужной страны и документа Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239324 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #AI #OpenClaw #Нейросети #ИскусственныйИнтеллект #Стартап #Автоматизация #AIAgents #VibeCoding #Программирование #OpenAI #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Как AI помогает запускать стартапы: вайбкодинг, OpenClaw и ограничения для бизнеса / Антон Плешивцев

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube В этом выпуске у меня в гостях Максим Дорофеев — автор книг о продуктивности, бывший руководителем разработки, и человек, который сам называет себя «бывшим прокрастинатором». Мы обсудили, почему большинство советов по тайм-менеджменту не работают, как устроена настоящая продуктивность и почему главная проблема современных специалистов вовсе не нехватка времени. Мы разобрали, что такое «мыслетопливо» и почему именно оно, а не часы в календаре, становится ограничивающим ресурсом для разработчиков, менеджеров и руководителей. Поговорили о бесконечных созвонах, Open Space, матрице Эйзенхауэра, когнитивной усталости, переключении контекста, влиянии детей и семьи на рабочую эффективность, а также о том, почему попытка делать всё быстрее зачастую только усугубляет проблемы. Отдельно обсудили самонаблюдение, поиск собственных закономерностей, роль рефлексии и то, как современные AI-инструменты могут помогать лучше понимать самого себя. Получился разговор не столько про тайм-менеджмент, сколько про устройство человеческого мышления. Почему одни задачи мы делаем за пятнадцать минут, а другие растягиваем на часы? Что на самом деле мешает нам достигать целей? И можно ли построить систему работы, в которой меньше тушения пожаров и больше осмысленного движения вперёд? Полезные ссылки: https://t.me/mnogosdelal https://vk.com/procrastinatology https://www.youtube.com/@MaximDorofeev Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239319 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #Продуктивность #ТаймМенеджмент #Прокрастинация #Концентрация #Выгорание #Разработка #Программист #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Матрица Эйзенхауэра, KPI и другие мифы корпоративной продуктивности / Максим Дорофеев #86

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube Сегодня выпуск про предпринимательское мышление и про то, почему разработчики часто ищут идеи не там. Технологическое предпринимательство для разработчиков — тема, вокруг которой всегда много шума. Кто-то мечтает о своём продукте, кто-то запускает pet-проекты, кто-то думает про стартапы, но чаще всего всё заканчивается на уровне идей. Я решил собрать в одном выпуске вещи, которые сам понял за годы запуска проектов, общения со стартапами и постоянных попыток разобраться, как вообще устроен этот мир. Разобрал, как видеть возможности в проблемах, где на самом деле рождаются продукты и почему идеи «из головы» обычно плохо работают. Определил разницу между стартапом и обычным бизнесом, B2B и B2C, а также капитализацию, венчурную модель, рост через инвестиции и то, почему многие проекты изначально строятся не вокруг прибыли. Отдельно я разобрал влияние рынка и объяснил, почему сильный продукт может проиграть, а посредственное решение — оказаться в правильное время в правильном месте. На примерах из образования, SaaS, IT-сервисов и собственных проектов показал, как изменения в технологиях, кризисы, законы и тренды в IT способны полностью менять целые отрасли. Также порассуждал, как искать ниши, оценивать рынок и понимать, где вообще есть шанс построить что-то жизнеспособное. Полезные ссылки: – Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Сообщество Вконтакте - https://vk.com/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #стартап #предпринимательство #бизнес #программист #стартапы #itбизнес #saas #фаундер #Кириллмокевнин #технологии #хекслет #организованноепрограммирование #разработка #продукт #айти Как создать успешный стартап: реальные ошибки и опыт Хекслет / Организованное программирование

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=dzen Сегодня у нас в гостях Никита Волков - разработчик Haskell-библиотек и консультант. Мы поговорили про генерацию SQL, и заодно обсудили его новый проект: генерация типизированных SDK под разные языки на основе схемы БД и запросов. Но довольно быстро разговор ушёл сильно шире самой библиотеки. Поговорили про SQL First как подход в целом — откуда он растёт, чем отличается от ORM и query builder, и почему в Go с SQLC это уже фактически стандарт. Отдельно — про динамические запросы и фильтры без query builder, про схему БД и миграции (Code First vs SQL First), про то, почему shared database не всегда антипаттерн, как держать обратную совместимость и как ИИ уже сейчас пишет кодогенераторы под новые языки быстрее, чем их делают руками. Никита в прошлом писал ORM для Scala, потом переписал парсер PostgreSQL на Haskell ради синтаксических проверок при компиляции — и в итоге пришёл к мысли, что над SQL лучше не абстрагироваться, а сделать интеграцию с ним надёжной. Полезные ссылки: - LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nvolkov/ - Twitter: https://x.com/NikitaYVolkov - Telegram: @wormholio - Telegram-канал pGenie: https://t.me/pgenie_io Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog – Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321 - Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239310 🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=dzen 🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot #SQL #PostgreSQL #SQLC #ORM #Backend #Programming #AI #разработка #организованноепрограммирование #кириллмокевнин #хекслет Типизированный SQL: генерация SDK вместо ORM — работает? / Никита Волков #85