Мой тимлид не пишет код 3 года. Почему он — лучший тимлид, с которым я работал
На Хабре любят хейтить менеджеров, которые «забыли, как кодить». Мол, оторвались от реальности, не понимают сроков, не чувствуют боль разработчика. Я раньше тоже так думал. А потом попал в команду к человеку, который три года не открывал IDE, и за полгода понял, что был неправ.Контекст: что было доДо Серёги (это нынешний тимлид) у нас был Андрей. Андрей — зверь в техническом смысле. Кодовую базу знал так, что мог в голове прокрутить стек вызовов уровней на пять. Каждый PR ревьюил лично. Сам писал кучу кода.И команда его в итоге ненавидела. Не сразу — сначала было восхищение, потом привыкание, потом тихое раздражение.
Data Structure Protocol (DSP): как дать LLM-агентам «долговременную память» о большом репозитории
Есть паттерн, который видит кажд��й, кто работает с агентами: первые 5–15 минут уходят не на задачу, а на "ориентацию". Где точка входа? Откуда растут зависимости? Почему эта библиотека, а не другая? Кто считает это публичным API? В маленьком проекте раздражает. В большом — превращается в постоянный налог на токены и внимание.DSP (Data Structure Protocol) "выносит карту проекта наружу" — в простой, версионируемый, языковой граф, который живёт рядом с кодом и доступен агенту как постоянная память.k-kolomeitsev/data-structure-protocolЦель в архитектуре сформулирована так:
ИИ Claude помог добиться «50-80-кратного улучшения» для IO_uring в Linux
Сопровождающий блочного интерфейса Linux и ведущий разработчик IO_uring Йенс Акбо применил Claude AI для отладки замедлений в коде AHCI/SCSI, связанных с использованием IO_uring. В итоге он разработал патчи, которые могут обеспечить «буквально 50-80-кратное улучшение производительности io_uring в системах, находящихся в режиме ожидания».
Claude Code для продакт-менеджеров (2026): Гайд и роадмэп, который ускоряет работу
Есть ощущение, что в 2026 у продакта появился новый KPI, про который никто не говорит вслух: скорость превращения туманных идей в проверяемые прототипы и понятный план работ.
6 инструментов для параллельного Claude Code: тестирую всё, чтобы вам не пришлось
Conductor, Crystal, Auto-Claude, Claude Squad, CCManager и Cursor 2.0 — честное сравнение с плюсами, минусами и рекомендациями по сценариям.Если некогда читать:Проблема: Один агент Claude Code — это медленно. Хочется запустить 5-7 задач параллельно, но каждый агент должен работать изолированно, не ломая код другим.Решение: Git worktrees — стандартный механизм изоляции. Вокруг него выросла целая экосистема инструментов.Кто побеждает (февраль 2026):СценарийИнструментПочему
Я пришёл в программирование из логистики. И в итоге начал строить систему по проверке кода
Привет, Хабр.Немного контекста, потому что я уже успел наступить на грабли: написал технический пост, получил пару “вежливых” комментариев, пару очень невежливых, и карма улетела туда, где зимой холодно. )))Нюанс какой: я зашёл “с места в карьер”, как будто все уже знают, кто я, откуда и почему я так пишу и так думаю. А по факту — нет, конечно. Поэтому этот пост — “паспорт”: кто я, откуда выросла идея, почему я вообще полез в код, почему у меня агенты, почему “завод”, и что я могу обсуждать с инженерами предметно (а что — не могу и не буду, потому что там секреты/безопасность/коммерческое ядро).
Google объявила даты проведения конференции I-O 2026
Google анонсировала проведение своей ежегодной конференции I/O 2026 с 19 по 20 мая. Компания представит обновления продуктов, от ИИ-помощника Gemini до ОС Android.
ITFB Group вошла в топ-10 поставщиков CRM-систем в России по версии TAdviser
ITFB Group заняла 8 место в рейтинге крупнейших поставщиков CRM-систем
Заглянуть под капот ИИ-агентов: новый инструмент раскрывает «магию» Claude Code
TL;DR: Появился открытый инструмент Coding Agent Explorer — обратный прокси-сервер, который в реальном времени показывает всё общение между вашим ИИ-агентом (пока только Claude Code) и API Anthropic. Вы видите системные промпты, последовательность вызовов инструментов, токены (включая кэш), мышление агента шаг за шагом. Запускается за пару минут, работает локально, ключи маскируются автоматически.
LLM вместо «прочитаем потом»: анализ постмортемов и паттерны инцидентов
Ваши инциденты содержат основу для самых стратегических улучшений инфраструктуры — если вы умеете правильно их «слушать».TL;DR: Мы подключили LLM как ассистента для SRE и прогнали через него тысячи постмортемов, чтобы вытащить из архива повторяемые причины и сценарии отказов. Конвейер автоматически находит паттерны инцидентов — в нашем случае в основном вокруг хранилищ данных: Postgres, AWS DynamoDB, AWS ElastiCache, AWS S3 и Elasticsearch. Это заметно ускоряет разбор, подсвечивает скрытые точки напряжения и помогает формировать список приоритетных инвестиций в надёжность.
