Будущее ИТ и что в нём делать разработчику
Привет, Хабр! Я — Руслан, а это — моя статья написанная в основном по следам моего доклада про будущее ИТ, ИТ-архитектуры и работы айтишников + часть мыслей дооформилась после участия в подкасте (все ссылки в конце).
Альтман выиграл пари. Я строю фабрику агентов, чтобы выиграть следующее
Medvi выиграл на регуляторной дыре. Я ставлю на семь AI-агентов и портфель из пяти попытокАнтон Саркисян, CCO GPTunneL | ex.Yandex | ex.VK |Две недели назад Альтман написал в NYTОн сказал, что, похоже, выиграл пари. Помнишь то самое: про первое миллиардное предприятие от одного человека? NYT опубликовали профайл на компанию Medvi: два месяца разработки, $20K стартового капитала, $401M выручки в 2025, прогноз $1.8B на 2026, команда - два человека. Парень по имени Мэттью Галлахер. Ноутбук, три LLM, гостиная в Лос-Анджелесе. Идеальная обложка для AI-эры.
Хроники Облачного княжества: как я приручал монолит‑дракона: Орден SLO и игла Кощея
Часть 3.Самая опасная магия в IT — это магия целей. Потому что цель легко обещает, а потом требует процентами отчёта.Есть особый вид страха, который появляется у инженера, когда два календаря совпадают.Первый календарь — релизный.Второй — организационный.И когда в один и тот же день на вас назначают «большую миграцию» и «большую презентацию результатов», реальность начинает пахнуть дымом ещё до того, как загорелся прод.Архимаг OKR стоял у проектора и рисовал стрелки.
Как я спас агентов в VS Code от передоза инструментами, сжав зоопарк MCP-серверов в один Go-бинарник
Когда вы ставите в VS Code популярные агентные расширения (Cline, Roo Code, Kilo), быстро выясняется одна мерзкая вещь. Обычно начинаешь подключать к ним новые инструменты быстрее , чем LLM под их капотом способна их адекватно переварить.Сначала все выглядит безобидно. Вы подключаете к редактору пару MCP-серверов: один для файлов, другой для поиска. Агент радуется, вы радуетесь, всё работает. Но потом начинается: "О, прикручу-ка я еще сервер для базы данных... и GitHub... и внутреннюю Jira... и вон тот OpenAPI-каталог".В какой-то момент вы открываете свой mcp.json и видите там 25 серверов. А агент начинает творить дичь.
Почему эволюция не прошла бы код-ревью: инженерный разбор гемоглобина
Представьте, что вам на собеседовании дали задачу: спроектировать систему доставки газа по трубам переменного давления, причём система должна загружаться почти на 100% в зоне высокого давления, а разгружаться (быстро и почти полностью) в зоне низкого. Вы бы, наверное, нарисовали линейную зависимость. Больше давления — больше загрузка. Просто, и главное, что будет легко тестировать.Эволюция посмотрела на этот вариант, подумала 500 миллионов лет и сделала всё наоборот.Техзадание от природыПредлагаю чуть формализовать. У нас есть два «дата-центра»:Лёгкие
Разворачиваем ИИ в контейнерах: опыт интеграции LocalAI и Kubeflow
Привет, Хабр! Мы — команда dBrain.cloud, и сегодня хотим поделиться нашим путем по внедрению ИИ-сервисов на нашей платформе контейнеризации. Искусственный интеллект стремительно проникает практически в каждый цифровой продукт, будь то аналитика, корпоративные сервисы или клиентские приложения. В связи с этим перед нами встал важный вопрос: как обеспечить надежную и масштабируемую инфраструктуру для развертывания собственных и готовых ИИ-моделей?
В 70% компаний собственная разработка не успевает за бизнесом
Привет! Мы команда LDM (входит в ИТ-холдинг LANSOFT
Четверо вместо тридцати пяти: российские ИТ-платформы от Диасофт снижают стоимость разработки
Компания «Диасофт» заявила, что ее конвейер по производству ПО позволяет команде из четырех человек выпускать продукт, на который раньше требовалось 35 специалистов. Платформы экосистемы Digital Q разворачиваются за четыре дня — тогда как аналогичные решения от других компаний могут потребовать на это девять месяцев и десятки миллионов рублей.
Распил монолита в 2026: а может, не надо? Как AI переворачивает закон Конвея
Десятилетие индустрия повторяла мантру: «монолит — плохо, микросервисы — хорошо». Мы честно дробили, нанимали команды на каждый сервис, строили service mesh, мучились с distributed tracing. А потом пришёл AI-ассистент, которому не нужно держать в голове весь монолит, чтобы менять любую его часть — и возник неудобный вопрос: а зачем мы вообще это делали?В 2025-м компании начали массово внедрять AI-ассистентов в разработку — и обнаружили, что архитектурные аксиомы, казавшиеся незыблемыми, перестают работать.Зачем вообще дробят монолиты: шесть канонических причин
