Генерация всего

Александр объясняет, что его должность много лет называется одинаково — технический директор, — а домен под ней меняется: в прошлый приход в подкаст он говорил про архитектуру, теперь фокус сместился с продуктовой разработки и платформ, в том числе клиентских и маркетинговых, на инженерный R&D и на то, как генеративные модели меняют процессы разработки. Он проводит параллель с предыдущей волной больших изменений: она подавалась как digital transformation, айтишники приходили в обычные индустрии, переводили процессы из офлайна в онлайн и были бодрые и весёлые, а вокруг хватало булшита — вплоть до странных должностей, обещавших сделать компанию номер один в мире. Сейчас, по его словам, меняется сама индустрия: людей, закрывающих отдельные роли внутри SDLC, будет становиться меньше, а фулстечность обеспечивается не ассистентами, а агентами, которым делегируют часть работы.

Ведущие спрашивают, как он справляется с темпом. Ответ без позы: ему сорок, он читает и учится со школы, но и его захлёстывает волной информации — периодически хочется выпить успокоительное, а ощущение, что время уходит сквозь пальцы, как песок, никуда не девается; жена советует сходить к психологу. Старый мем про то, что пока учишь один фреймворк на JavaScript, появляется десяток новых, он переформулирует так: пока разворачиваешь одного автономного ассистента, рядом успевает появиться целый пучок других. Хуже всего, что мозгу нужен собранный концепт: раньше его хватало примерно на год вперёд, теперь концепт пересобирается постоянно, и задать можно разве что бейзлайн. Сравнение — дата-платформа, которая обновляется по ночам: диффов приходит столько, что вчерашние не успеваешь обработать, а уже наступает следующий день. Пример: вышла третья версия DeepSeek с заявлением, что натренировали её супердёшево, а купленная год назад книга так и лежит недочитанной.

Разговор сворачивает к проверкам — подкаст всё-таки про качество. Александр рассказывает про проект System Design Space. Он писал книгу про системный дизайн: составил оглавление и собирал текст из своих выступлений и статей, бесился от повторов и самореференсов и двигался медленно и печально. В конце 2025 года, когда стало ясно, что он сдвигается в сторону AI-разработки, ему понадобилось выложить на сайт результаты исследования, и он отдал оглавление и материалы Codex с просьбой сделать простой сайт; первую красивую версию делал другой инструмент. Дальше он смотрел, что получается, и наращивал каркас: не хватает архитектурных диаграмм — добавили; цвета прибиты гвоздями — появилась проверка светлой и тёмной темы на контрастность; Lighthouse показал плохие цифры — появились лимиты на performance. За полгода набралось больше двадцати видов проверок. Побочный эффект — MacBook Air без вентилятора греется как камень: Codex наплодил процессов и выжирает ресурсы на прогонах, так что уже хочется машину помощнее и с охлаждением.

Вторая история — глоссарий. Александра критиковали за англицизмы, а он использует их потому, что не знает русского термина, да и термины в разных местах разные; в итоге он завёл глоссарий и переводит текст на нормальный русский, работая с Codex по шагам. Схема такая: агент показывает план — что вынести в терминологию, что оставить на английском, что просто перевести, как поменять визуализации, — план ревьюится, и дальше агент работает автономно, дольше, но с высокой вероятностью хорошего результата: текст выглядит так, будто его вычитал корректор. Отдельно он предостерегает от привычки ставить всё пачкой, как npm install: если бездумно качать скиллы и подключать MCP, получится свалка тулов, с которой агент якобы разберётся, а на деле результат будет не тот. Маша замечает, что это ровно тот же флоу, по которому у них полтора года переписывали клиентские веб-интерфейсы — сначала на микрофронтенды, потом на SSG, — и что решения, что проверять, принимали QA.

Отсюда вырастает спор про фулстек-инженера: Маша считает, что жёсткого разделения на профессии не останется, Стас возражает — универсального бойца не будет, свой профиль, который человек нарабатывал годами, останется где-то в сердечке. Александр отвечает через Inner Loop: в 2025 году каждый оптимизировал свою фазу — аналитики генерировали документацию, разработчики её суммаризировали и скармливали в промты, у QA зеленело покрытие тестами, — а в конце оказывалось, что сквозное время задачи не сократилось или на выходе получилось не то, что было в спеке, испорченный телефон. Поэтому ценность QA-инженера он видит в умении разобрать, что за фичу просят и как её проверять: многие приходят к тому, чтобы просить у агента сначала обвязку проверок, а потом реализацию, — фактически TDD или BDD. Про период полураспада знаний в этой области кто-то из ведущих подсказывает: месяц.

Один из ведущих добавляет наблюдение: команды, которые давно держат тесты рядом с кодом, тестируют изолированно и описали контракты, AI сильно бустанул, а тем, кто не вложился в базовые процессы в 2010–2015 годах, никакие агенты буста не дают. Александр называет это законом Матфея: AI работает мультипликатором того, что уже есть. Минусы он начинает не с безопасности, а с экзистенциальных рисков: создатели моделей целятся в AGI, и лагеря тут разные. Позитивный сценарий — AlphaFold и Нобелевская премия Демиса Хассабиса: модель предсказывает, как белковая цепочка свернётся в трёхмерном пространстве, а для фармы это ключ, который должен попасть в замок. Другие заблокированные области — космический лифт, где графен на наномасштабе показывал запредельные параметры, но масштабировать их не вышло, и термоядерный синтез, который нечем удерживать, кроме нестабильных магнитных полей. Тёмная сторона: сверхинтеллект, который умнее нас, мы вряд ли проконтролируем, а ближе к земле — размывание цифровой идентичности, потому что голос и видео генерируются легко.