Организованное программирование

Фрагмент из видео "Spec-Driven Development на практике: опыт компании из 100 человек / Иван Поддубный #90" Как построить систему AI-агентов, которая действительно способна работать автономно и обеспечивать сквозной процесс? Проблема часто заключается не в самих агентах. Внутри одной команды каждый может использовать собственные источники контекста, способы хранения информации и отдельные AI-инструменты. По отдельности всё работает, но вместе такая система не складывается в единый процесс. В этом видео разбираем, зачем мультиагентной системе нужна единая шина контекста, как связать между собой разных AI-агентов и почему для масштабирования автономной работы необходим единый SDD workflow и соответствующий движок или фреймворк. Это важный принцип построения современной AI-инфраструктуры: не просто создавать всё больше агентов, а проектировать архитектуру, в которой они могут эффективно взаимодействовать и использовать общий контекст. #AI #ИИ #AIАгенты #AIAgents #Нейросети Как сделать AI-агентов автономными: архитектура и SDD workflow | Иван Поддубный

Фрагмент из видео "Spec-Driven Development на практике: опыт компании из 100 человек / Иван Поддубный #90" AI-агенты позволяют делегировать нейросетям всё больше задач. Но всегда ли это действительно делегирование? В этом видео разбираем важное различие между делегированием ответственности и использованием AI как собственного «экзоскелета». Если вы работаете в области, которую хорошо понимаете, агент может взять на себя огромный объём рутинной работы, а вы при этом сохраняете экспертизу, контроль и ответственность за результат. Но есть и другой сценарий: когда человек работает в области, в которой сам ничего не понимает. Например, финансовый учёт. Здесь делегирование ИИ становится необходимым способом масштабироваться, потому что самостоятельно контролировать каждую деталь невозможно. Обсуждаем уровни делегирования, развитие AI-агентов, личную продуктивность и то, как искусственный интеллект позволяет одному человеку делать значительно больше. #AI #ИИ #AIАгенты #Нейросети #Автоматизация AI как экзоскелет: новый способ работать с нейросетями | Иван Поддубный

Фрагмент из видео "Spec-Driven Development на практике: опыт компании из 100 человек / Иван Поддубный #90" Вайбкодинг позволяет создавать полноценные проекты с помощью AI, практически не написав код вручную. Но что происходит, когда проект становится большим и в нём появляется множество сложных деталей? В этом видео — личный опыт разработки большого проекта на Go, где практически весь код генерируется с помощью искусственного интеллекта. На простых задачах такой подход работает впечатляюще, но в сложных местах возникает главный вопрос: насколько хорошо ты понимаешь то, что построила нейросеть, и можешь ли контролировать направление разработки? Разбираем границу между вайбкодингом и полноценным программированием, почему одного просмотра AI-кода может быть недостаточно и зачем разработчику иногда снова садиться за клавиатуру и писать код руками. #Вайбкодинг #VibeCoding #AI #ИИ #Программирование Вайбкодинг против ручной разработки: где граница? | Иван Поддубный | Организованное программирование

Фрагмент из видео "Spec-Driven Development на практике: опыт компании из 100 человек / Иван Поддубный #90" Как измерить, насколько действительно выросла эффективность разработки после внедрения AI? Это гораздо сложнее, чем кажется. Даже до появления искусственного интеллекта компании далеко не всегда умели корректно измерять производительность команд. В этом видео разбираем практический подход — baseline типовых задач. Если заранее зафиксировать, сколько времени обычно занимают стандартные задачи фронтенда, бэкенда, аналитики и тестирования, можно сравнить этот показатель с результатами после внедрения AI. Именно такой подход позволил увидеть неожиданный результат: после переоценки baseline более половины задач показали кратный рост — примерно в 3, 4 и даже 5 раз. Разбираем, как измерять эффективность AI-разработки, почему субъективные ощущения могут обманывать и зачем компании нужен baseline ещё до внедрения искусственного интеллекта. #AI #ИИ #Нейросети #AIDevelopment #Программирование Эффективность разработки с ИИ: как измерять результат | Иван Поддубный

Фрагмент из видео "Spec-Driven Development на практике: опыт компании из 100 человек / Иван Поддубный #90" В этом видео разбираем один из главных вопросов эпохи AI-разработки: теряют ли программисты свои навыки, когда начинают активно использовать AI и кодинг-агентов? Что происходит с компетенциями разработчика, если большую часть кода теперь генерирует искусственный интеллект? Можно ли забыть язык программирования, архитектурные подходы и детали реализации? И где проходит граница между эффективной автоматизацией и реальной потерей навыка? В разговоре разбирается важное различие между написанием кода и пониманием того, каким должен быть код. Можно писать руками медленнее, чем AI-агент, но при этом сохранять способность проектировать архитектуру, продумывать модели данных, валидировать решения, находить ошибки и направлять разработку в правильную сторону. Особенно интересен момент перехода в новую технологическую область: когда разработчик работает с языком или стеком, который знает недостаточно хорошо, возникает риск потерять контакт с деталями реализации. Поэтому даже в эпоху AI важно периодически пропускать технические решения «через себя», чтобы сохранять способность качественно оценивать работу агента. AI не обязательно отнимает компетенции у программиста — но меняет то, какие компетенции становятся критически важными. Архитектурное мышление, системное проектирование, понимание ограничений технологий и способность валидировать решения становятся всё более ценными. Если вы используете Cursor, Claude Code, AI coding agents, ChatGPT или другие AI-инструменты для программирования, это видео поможет взглянуть на проблему потери навыков с практической стороны. #SDD #SpecDrivenDevelopment #OpenSpec #AI #AIразработка #AIагенты #ClaudeCode #Программирование #РазработкаПО #SoftwareEngineering #AICoding #VibeCoding #СистемныйДизайн #Автоматизация #Подкаст #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Как из-за AI деградируют навыки программиста и архитектурное мышление

Фрагмент из видео "Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин" Многие разработчики попробовали ChatGPT и другие нейросети ещё на ранних этапах их развития, получили слабые результаты и сделали вывод, что ИИ не подходит для реальной разработки. Но современные LLM изменились кардинально — и вместе с ними должны измениться наши привычки. В этом видео рассказываю, почему старый опыт больше не актуален, какие ошибки совершают команды при внедрении искусственного интеллекта и почему недостаточно просто перейти на новую модель. Чтобы получить реальную пользу от AI, нужно менять сам подход к работе. Если вы внедряете ChatGPT, Claude, Gemini или другие нейросети в разработку, этот выпуск поможет избежать распространённых ошибок и быстрее получить ощутимый результат. #ChatGPT #AI #ИИ #Claude #Gemini Что изменилось в AI-разработке: пора менять подход | Кирилл Мокевнин

Фрагмент из видео "Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин" Стоит ли привязывать KPI разработчиков к прибыли компании? На первый взгляд идея кажется логичной, но в реальности между качеством разработки, количеством реализованных функций и финансовым результатом бизнеса почти никогда нет прямой зависимости. В этом видео разбираем, почему денежные KPI отлично работают в продажах и маркетинге, но плохо подходят для IT-команд. Обсуждаем, какие факторы действительно влияют на прибыль компании, почему крупные сделки, решения руководства или оптимизация затрат могут иметь гораздо больший эффект, чем отдельные фичи, и как правильно оценивать эффективность разработчиков. Видео будет полезно владельцам бизнеса, CTO, техническим директорам, тимлидам, HR и разработчикам, которые хотят построить справедливую систему оценки результатов работы. #KPI #ITManagement #SoftwareEngineering #Developers #EngineeringManagement Почему денежные KPI не подходят разработчикам | Кирилл Мокевнин | Организованное программирование

Фрагмент из видео "Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин" Большинство разработчиков пытаются адаптировать искусственный интеллект под свой проект, добавляя всё больше инструкций, описаний и кастомной логики. Но современный подход работает наоборот: проект должен быть устроен так, чтобы нейросети могли эффективно использовать свои встроенные знания без лишних подсказок. В этом видео разбираем, почему архитектура под LLM становится важнее сложных промптов, как уменьшить количество кастомных решений и использовать стандартные инструменты там, где это возможно. Такой подход делает разработку быстрее, дешевле и значительно проще в поддержке. Если вы создаёте AI-продукты, работаете с ChatGPT, Claude, Gemini или AI-агентами, этот принцип поможет по-новому взглянуть на архитектуру ваших проектов. #ChatGPT #AI #ИИ #LLM #claude Как сделать AI-разработку быстрее и дешевле | Кирилл Мокевнин | Организованное программирование

Фрагмент из видео "Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин" Все говорят, что искусственный интеллект позволяет писать код в 10 раз быстрее, но означает ли это, что команды стали работать в 10 раз эффективнее? В этом видео разбираем, почему рост объёма кода не равен росту продуктивности и как AI создаёт новое узкое место в процессе разработки. Обсуждаем, почему Code Review становится главным ограничением, как увеличивается количество Pull Request, почему разработчики не успевают проверять изменения и почему простая оптимизация существующих процессов уже не решает проблему. Разберём, как искусственный интеллект меняет инженерные процессы и почему командам, вероятно, придётся полностью пересматривать подход к ревью кода. Видео будет полезно разработчикам, тимлидам, архитекторам и инженерным менеджерам, которые внедряют AI-инструменты в разработку и хотят сохранить качество продукта без потери скорости. #AI #ChatGPT #GitHubCopilot #CodeReview #Programming Почему больше кода ≠ выше продуктивность команды | Кирилл Мокевнин | Организованное программирование

Фрагмент из видео "Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин" Ведение документации — одна из самых нелюбимых задач в разработке. Но что, если искусственный интеллект сможет делать это автоматически? В этом видео рассказываю о современном AI-инструменте, который сам формирует и постоянно обновляет документацию проекта на основе ваших обсуждений, уточнений и рабочих сессий. Вместо ручного написания спецификаций система задает вопросы, анализирует изменения и поддерживает документацию в актуальном состоянии. Вы узнаете, как автоматизировать ведение проекта, сократить количество рутинной работы и сделать процесс разработки значительно эффективнее с помощью современных AI-агентов и нейросетей. #ChatGPT #AI #ИИ #Нейросети #Документация Новый способ вести документацию без команды | Кирилл Мокевнин | Организованное программирование

Фрагмент из видео "Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин" В этом видео разбираю, способен ли искусственный интеллект действительно трансформировать бизнес или пока речь идет только об ускорении привычных процессов. Делюсь своим опытом использования ИИ при разработке, рассказываю, как изменился подход к написанию кода и почему за последние годы мои взгляды на возможности искусственного интеллекта несколько раз полностью менялись. Также объясняю, почему сегодня я остаюсь осторожным скептиком и считаю, что настоящие последствия развития ИИ мы пока ещё не можем предсказать. #AI #ИскусственныйИнтеллект #Программирование #Разработка #AgenticCoding #ClaudeCode #CursorAI #LLM #MCP #Программист #BigTech #AI2026 #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Массовые увольнения из-за AI уже начались: что происходит на рынке?!

Фрагмент из видео "Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин" Большинство пользователей ChatGPT и других нейросетей совершают одну и ту же ошибку — они подробно объясняют искусственному интеллекту, как нужно решить задачу, вместо того чтобы объяснить, какой результат нужен. В этом видео разбираем, почему современные модели ИИ работают эффективнее, когда получают описание проблемы, а не готовый алгоритм действий. Вы узнаете, как правильно формулировать запросы, почему стоит вести диалог с ChatGPT и как получать более сильные, нестандартные и современные решения. Если вы хотите научиться писать качественные промпты, эффективнее использовать искусственный интеллект и получать максимум пользы от нейросетей, это видео поможет полностью изменить ваш подход к работе с ИИ. #ChatGPT #ИИ #Промпты #Нейросети #AI ChatGPT думает лучше? Ошибка, которую совершают почти все | Кирилл Мокевнин

Фрагмент из видео "Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин" Искусственный интеллект стремительно меняет рынок труда. Все больше крупных компаний заявляют о планах повысить производительность и сократить до 30% персонала. В этом видео разбираем, почему массовые увольнения только начинаются, какие профессии окажутся под наибольшим риском, какие отделы AI заменит раньше остальных и почему разработчики пока находятся в более выгодной позиции. Также обсудим, действительно ли искусственный интеллект способен заменить программистов, какие изменения уже происходят в бизнесе и как подготовиться к новой реальности рынка труда. #AI #ИскусственныйИнтеллект #Программирование #Разработка #AgenticCoding #ClaudeCode #CursorAI #LLM #MCP #Программист #BigTech #AI2026 #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Массовые увольнения из-за AI уже начались: что происходит на рынке?!

Фрагмент из видео "Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин" Большой расход токенов в ChatGPT и других нейросетях — это не всегда ошибка. На этапе обучения пользователям важно свободно экспериментировать, пробовать разные подходы и не бояться «потратить лишнее». Именно такой подход позволяет быстрее освоить искусственный интеллект и со временем научиться работать значительно эффективнее. В этом видео разбираем, почему ограничения на использование ИИ могут замедлить обучение, как формируется навык эффективной работы с нейросетями и почему сначала важно количество практики, а уже потом — оптимизация расходов токенов. Если вы только начинаете пользоваться ChatGPT или хотите повысить эффективность работы с искусственным интеллектом, это видео поможет понять, как правильно выстраивать процесс обучения без страха совершать ошибки. #ChatGPT #ИИ #Нейросети #AI #OpenAI Как правильно учиться работать с ИИ: стратегия без ограничений | Кирилл Мокевнин

Фрагмент из видео "Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин" Искусственный интеллект стремительно меняет рынок труда. Все больше крупных компаний заявляют о планах повысить производительность и сократить до 30% персонала. В этом видео разбираем, почему массовые увольнения только начинаются, какие профессии окажутся под наибольшим риском, какие отделы AI заменит раньше остальных и почему разработчики пока находятся в более выгодной позиции. Также обсудим, действительно ли искусственный интеллект способен заменить программистов, какие изменения уже происходят в бизнесе и как подготовиться к новой реальности рынка труда. #AI #ИскусственныйИнтеллект #Программирование #Разработка #AgenticCoding #ClaudeCode #CursorAI #LLM #MCP #Программист #BigTech #AI2026 #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин Массовые увольнения из-за AI уже начались: что происходит на рынке?!

Фрагмент из видео "Как Microsoft развивает .NET: производительность, Developer Experience и AI / Сергей Тепляков #88" Почему вокруг .NET так много споров? Одни разработчики продолжают использовать .NET Framework, другие давно перешли на современный .NET, а третьи считают, что C# развивается слишком быстро и за новыми возможностями становится сложно успевать. В этом видео обсуждаем эволюцию платформы Microsoft, причины появления .NET Core, историю VB.NET и C#, а также то, почему Visual Basic практически перестал получать новые возможности, в то время как C# продолжает активно развиваться. Вы узнаете, как меняется экосистема .NET, почему скорость развития языка вызывает споры и что это означает для разработчиков сегодня. #DotNet #CSharp #DotNetCore #DotNetFramework #VBNet Эволюция C#: почему язык постоянно меняется | Сергей Тепляков | Организованное программирование

Фрагмент из видео "Как Microsoft развивает .NET: производительность, Developer Experience и AI / Сергей Тепляков #88" Принцип Single Responsibility Principle (SRP) считается одним из фундаментальных принципов SOLID, но действительно ли он настолько однозначен? В этом видео разбираем, почему опытные разработчики могут по-разному понимать SRP, как субъективность влияет на архитектурные решения и почему один и тот же код можно разделить десятками разных способов — при этом каждый будет выглядеть логичным. Обсуждаем идеи Роберта Мартина (Uncle Bob), ограничения принципов SOLID, влияние контекста и изменяющихся требований на проектирование программного обеспечения. Вы узнаете, почему архитектура — это не набор универсальных правил, а постоянный поиск компромиссов. Видео будет полезно разработчикам, архитекторам, тимлидам и всем, кто изучает SOLID, Clean Architecture и проектирование сложных программных систем. #SOLID #SRP #CleanCode #CleanArchitecture #softwareengineering Роберт Мартин ошибается? Разбор принципа SRP | Сергей Тепляков | Организованное программирование

Фрагмент из видео "Как Microsoft развивает .NET: производительность, Developer Experience и AI / Сергей Тепляков #88" Многие до сих пор оценивают C# и .NET по их репутации десятилетней давности. Но за последние годы платформа значительно изменилась: появились современные возможности языка, высокая производительность, развитая экосистема и удобные инструменты разработки. В этом видео обсуждаем, почему старые стереотипы всё ещё влияют на популярность C#, как изменилась конкуренция с Java и почему удовлетворённость разработчиков .NET продолжает расти. Разберём, что делает современный C# привлекательным выбором для разработки и почему многие разработчики пересматривают своё отношение к платформе. Видео будет полезно начинающим и опытным разработчикам, которые выбирают язык программирования, сравнивают C#, Java и другие технологии или хотят понять текущее состояние экосистемы .NET. #CSharp #DotNet #Java #Programming #softwareengineering Java или .NET: что изменилось за последние годы | Сергей Тепляков | Организованное программирование

Фрагмент из видео "Как Microsoft развивает .NET: производительность, Developer Experience и AI / Сергей Тепляков #88" Почему многие технические дискуссии заканчиваются победой самого опытного, а не поиском лучшего решения? В этом видео обсуждаем, как авторитет, опыт и уверенность могут влиять на инженерные решения, почему даже сильный специалист способен убедительно защищать противоположные точки зрения и чем опасен подход, когда цель спора — победить собеседника. Разбираем принципы конструктивного конфликта, культуру инженерных обсуждений и способы принимать технические решения на основе фактов, а не статуса участников. Вы узнаете, как сделать обсуждения в команде продуктивнее и почему настоящий профессионал стремится не выиграть спор, а найти наиболее правильное решение. Видео будет полезно разработчикам, тимлидам, архитекторам, техническим руководителям и всем, кто участвует в обсуждении архитектуры, технологий и проектных решений. #SoftwareEngineering #Programming #Developers #TechLead #Architecture Почему опытный разработчик может быть неправ | Сергей Тепляков | Организованное программирование

Фрагмент из видео "Как Microsoft развивает .NET: производительность, Developer Experience и AI / Сергей Тепляков #88" Почему одни проекты приходится полностью переписывать, а другие успешно развиваются годами? В этом видео разбираем инженерный подход команды TypeScript, которая делает ставку не на масштабные переписывания, а на постоянные небольшие улучшения архитектуры и качества кода. Вы узнаете, почему многие команды живут с техническим долгом до критической точки, чем опасен подход «перепишем потом» и как непрерывный рефакторинг помогает поддерживать качество продукта даже при изменении требований и росте системы. Видео будет полезно разработчикам, тимлидам, архитекторам и всем, кто занимается развитием долгоживущих программных проектов. #TypeScript #JavaScript #SoftwareEngineering #CleanCode #Refactoring Главный принцип развития TypeScript, о котором мало говорят | Сергей Тепляков