Как Supabase внезапно стал фундаментом вайб-кодинга
Supabase переживает настоящий взлёт, получив инвестиции в 200 миллионов долларов от фонда Accel и оценку в 2 миллиарда. Насколько это серьёзно? Достаточно серьёзно, чтобы инвестор из Accel решился на 17-часовой перелёт для встречи с генеральным директором Полом Коплстоуном в одном из самых отдалённых уголков Новой Зеландии. Коплстоун потом шутил, что так и не понял, прилетел ли инвестор из-за сделки или просто хотел потом рассказывать "эпическую историю", но в любом случае был впечатлён таким подходом.
Халява уходит из программирования
Для меня халява — это гарантированный результат за вложенные усилия. Логика повествования требует такого определения, дальше всё будет ясно.Халяве учили и учат в школе. Сделай домашнее по алгебре, выучи стихотворение, научись решать линейные уравнения — и получишь пятерку, то есть лучшее из возможного. Любовь получать пятерки сыграла злую шутку со многими, ведь в жизни вне учебных заведений халявы практически нет.Слово «легко» ниже по статье тоже означает гарантированный результат за усилия, но подразумевается «легко, если умеешь работать с собственной мотивацией».
Навайбкодил с Cursor AI рабочее приложение. Но в чём подвох?
Я устал писать бойлерплейт и базовые стили. В итоге заставил ИИ делать это за меня. Результаты, размышления и откровения — внутри.О тексте в двух предложениях
Представлено руководство по ответственной разработке с использованием ИИ в режиме вайб-кодинга
Руководитель отдела инжиниринга в Google Эдди Османи предложил правила, следование которым позволит успешно пользоваться инструментами вайб-кодинга. По его словам, развитие ИИ-помощников не является оправданием для низкокачественного кода.
Хватит говорить, что ИИ нас заменит
Сидишь вечером и смотришь на то, как ChatGPT за несколько секунд пишет полнофункциональное CRUD-приложение. Пялишься на экран и спрашиваешь себяЗаменит ли меня эта штука или нет?Ты не один, кто задается таким вопросом – и нет, твоя карьера, к счастью, ещё не закончилась.ИИ хорош, но ИИ ≠ разработчикИИ уже вошёл в индустрию – инструменты как ChatGPT, Copilot, и Claude заметно повышают скорость разработки. Ещё в 2022, когда ChatGPT только появился, никто не мог себе такого представить.Что ИИ делает хорошо?Хорошо справляется с боилерплейтом, например, при написании кода для работы с базами данных
Вайб-кодинг с LLM для не-разработчиков
Хорошо, я уберу все ссылки на источники и актуализирую информацию о модели OpenAI o3, используя данные из официального анонса.Введение: Что скрывается за модным "вайбом"?
Лучшие нейросети 2025
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Для себя регулярно пользуюсь списком нейросетей ниже, сразу видно лучшие ИИ в своей нише. Еще в ней интересная аналитика по трендам.
Гендиректор GitHub: учиться программировать нужно как можно раньше
Генеральный директор GitHub Томас Домке считает, что, несмотря на развитие технологий, людям всё равно требуются навыки кодинга. По его словам, этому нужно начинать учиться как можно раньше.
Вайб-кодинг: практика, о которой почему-то не говорят
В феврале мир разработки перевернулся с выходом Sonnet 3.7. Потому что вдруг внезапно оказалось, что джуны уже не очень-то и нужны. И нейросетка нормально заменяет мидлов тоже. Я откидываюсь в кресле, беру наушники и смотрю, как работает LLM. Можно сразу несколько, работающих над разными частями проекта: Пример проекта с прикручиванием аналитики к инфраструктуре: Сначала в GPT 4.5 провёл продуктовые исследования и сформулировал требования. Попросил превратить это в архитектурный план. Отревьюил, поправил тупые ошибки. Затем этот план (как метапромпт) скормил Sonnet в VS Code через плагин Cline. Попросил сначала создать общую структуру, шаблонные имплементации, документацию, спецификации API (protobuf для gRPC, REST API). Архитектурно сразу заложил микросервисы. Sonnet для каждого сервиса подобрал и обосновал оптимальную базу данных (где-то Postgres, где-то ClickHouse и т.д.). Сгенерировал SDK для взаимодействия, примеры использования. Сразу заложил observability: централизованные логи, метрики Prometheus, трейсинг Jaeger/Tempo, дашборды для Grafana. Потом итерационно генерировал код: сначала тесты (End-to-end, BDD), потом имплементацию под эти тесты. Написал манифесты для Kubernetes и Docker Compose для локального запуска. Сгенерировал даже скрипты для тестов REST API через curl и gRPC через gRPCurl. И всё. А теперь практика — что делать с тем, что современные нейросети учились преимущественно на говнокоде и как быть с джунами.
Как я начал бояться вайб-кодинга, или почему мы доверяем ИИ больше, чем коллегам
Ещё год назад я смеялся над мемами про Copilot, который "пишет весь код за тебя". Теперь - я уже не смеюсь. Потому что вижу, как всё чаще код влетает в main почти без участия человека. Его не пишут - его принимают. Почти как оракульское послание.Это не всегда плохо. Но иногда - страшно.Началось с удобстваЯ не анти-ИИ и не неолуддит - я сам пользуюсь им в работе. Более того - я первый, кто радовался, когда Copilot или Claude помогали дописать скучные if-else, док-блоки и избавляли от гуглинга array_unique третий раз за неделю. Это круто. Это ускоряет. Это экономит силы. Но со временем, что-то начало меняться.
