惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Help Net Security
Help Net Security
U
Unit 42
T
Tailwind CSS Blog
Y
Y Combinator Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园_首页
云风的 BLOG
云风的 BLOG
博客园 - Franky
D
DataBreaches.Net
Last Week in AI
Last Week in AI
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Know Your Adversary
Know Your Adversary
宝玉的分享
宝玉的分享
V
Visual Studio Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
NISL@THU
NISL@THU
I
Intezer
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
P
Privacy International News Feed
T
Tor Project blog
S
Securelist
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Recorded Future
Recorded Future
C
Cisco Blogs
P
Palo Alto Networks Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
月光博客
月光博客
T
Threat Research - Cisco Blogs
N
News and Events Feed by Topic
AI
AI
Cyberwarzone
Cyberwarzone
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
Scott Helme
Scott Helme
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Martin Fowler
Martin Fowler
量子位
L
LINUX DO - 热门话题
H
Heimdal Security Blog
GbyAI
GbyAI
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
博客园 - 【当耐特】

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром T-TOPS: Как распутать гордиев узел проекта после выхода в прод (меч не понадобится) Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Опыт разработчика как экономика внимания
Екатерина Кильгишова · 2026-04-16 · via Все публикации подряд на Хабре

Опыт разработчика как экономика внимания

Простой

7 мин

6.3K

Привет, Хабр! Эта статья выросла из двух материалов, которые неожиданно хорошо коррелируют между собой.

Источники:

Сначала Роман Елизаров выступил на Java Rock Star Meetup с докладом про  опыт разработчика (DX,Developer Experience). По сути про то, как современный разработчик тратит слишком много сил не на бизнес-задачу, а на обслуживание сложности вокруг себя: выборы, переключения, бойлерплейт, инфраструктурную возню, разрозненные инструменты.

И не так давно нам попался отчет Chainguard Engineering Reality Report 2026. Это уже не взгляд одного сильного практика, а международный срез: 1200 инженеров и технологических руководителей из США, Великобритании, Германии и Франции рассказали, что именно сегодня ломает Developer Experience. Картина оказалась удивительно знакомой: рутина съедает время, поддержка и сопровождение побеждает инновации, инструменты не стыкуются между собой, AI помогает, но не магически, а ровно настолько, насколько хорошо встроен в процесс.

Нам показалось интересным не просто пересказать оба материала, а собрать в единую картину.  Где выводы российского специалиста и международной команд рифмуются между собой. Где Елизаров идет глубже и объясняет причины. И где начинается самое интересное - то есть различия между глобальной картиной и тем, как эта тема ощущается на российской почве.

Сразу оговорюсь: отчет Chainguard не исследует российский рынок. Поэтому все, что ниже про локальную специфику,  это не “данные по России”, а интерпретация через доклад Романа Елизарова и через практику крупных инженерных организаций у нас.

Куда у инженеров уходит время, когда задача - делать изменения


Важно сразу оговорить рамку: отчет Chainguard смотрит на инженерную работу широко - туда входят и разработка, и сопровождение, и эксплуатационные задачи. Но в этой части статьи нас интересует более узкий вопрос: сколько времени у команды остается именно на создание и внедрение изменений. Это важный акцент, потому что в эксплуатации новизна не самоцель и часто, наоборот, источник риска.

Самый неприятный вывод отчета Chainguard очень простой: инженеры любят создавать новое, но заняты в основном не этим.

  • По данным отчета, 93% инженеров считают написание кода и создание новых фич ценной и интересной частью работы, но в реальности на такую работу у них уходит около 16% недели

  • При этом 72% говорят, что из-за объема обязательных задач им трудно вообще найти время на разработку нового

  • Еще 79% называют сопровождение кода крупным пожирателем времени. Иными словами, инженер хочет строить, а система заставляет его обслуживать.

Это очень важный сдвиг. DX сегодня - это уже не разговор в стиле “давайте купим разработчикам удобную IDE”. Это разговор о том, сколько времени и внимания у инженера вообще остается на работу, которая создает новую ценность.

И отчет хорош именно тем, что переводит знакомое всем ощущение в цифры. То, что внутри команды обычно звучит как “день опять ушел фиг знает на что”, в отчете разложено довольно сухо: обновления, патчи, уязвимости, технический долг, переключение между задачами, административные нагрузки, несвязанные инструменты. Именно это и съедает место для нормальной инженерной работы.

DX - это не про комфорт. Это про переключение контекстов

У Романа Елизарова этот же сюжет разворачивается на уровень глубже.

Если Chainguard описывает симптомы, то Роман говорит про причину: главный дефицит разработчика - не часы в календаре, а когнитивный ресурс. То есть проблема не только в количестве задач, а в том, сколько лишних решений, лишнего шума и лишних переходов инженер вынужден держать в голове по пути к результату.

Это очень точная мысль. Потому что день инженера редко ломается одной большой проблемой. Он ломается десятком мелких: какой инструмент здесь “правильный”, где лежит нужная конфигурация, почему соседний сервис устроен иначе, кто отвечает за этот кусок пайплайна, почему один и тот же тип задачи в трех командах делается тремя разными способами.

На языке отчета это поддержка, рутина и “зоопарк” инструментов (maintenance, toil и tool sprawl). На языке Елизарова - когнитивная нагрузка.

И вот здесь два материала сходятся почти идеально: хороший Developer Experience - это не “приятнее работать”. Хороший DX - это когда у разработчика меньше шансов растратить внимание на мусор.

“Зоопарк” инструментов  - это не неудобство, а скрытый налог

Одна из самых сильных частей отчета Chainguard - раздел про разрастание инструментального ландшафта.

  • 57% респондентов сказали, что их open source инструменты не полностью интегрированы в рабочие процессы. 

  • 70% инженеров используют больше пяти инструментов в неделю. 

  • Почти 9 из 10 говорят, что постоянное переключение между ними бьет по продуктивности. 

  • 44% сообщают о серьезной потере фокуса.

Это не мелкая бытовая боль. Это и есть скрытый налог на инженерную организацию.

На бумаге у компании может быть “очень зрелый стек”: отличный CI, хорошие репозитории, сканеры безопасности, платформы деплоя, мониторинг, внутренние сервисы, ассистенты на базе AI. Но если разработчик вынужден сам быть клеем между всем этим хозяйством, организация не ускоряется. Она просто перекладывает издержки интеграции на человека.

Именно поэтому в отчете так хорошо звучат комментарии респондентов про “единый связный рабочий процесс” и “стандартизированную, хорошо задокументированную среду”. Это не просьба “сделайте красиво”. Это просьба вернуть человеку собранную рабочую среду вместо набора отдельных островов.

Что отвечает Роман Елизаров: не еще один инструмент, а платформа

У Романа на эту проблему есть очень практичный ответ - внутренняя платформа разработчика.

Причем не как модное словосочетание, а как штука с очень конкретными признаками. По его логике, такая платформа должна иметь четыре свойства.

  • Во-первых, это курируемый и интегрированный стек. Не просто набор технологий, а собранная среда, за которую кто-то отвечает.

  • Во-вторых, это самообслуживание. Разработчик не должен бегать по другим командам, чтобы создать сервис, получить окружение или задеплоить изменение.

  • В-третьих, это эталонные пути, тот самый golden path   (“срединный путь”) в отчете у Chainguard. Не бесконечная свобода выбора, а понятный стандартный способ делать типовые вещи.

  • В-четвертых, платформа - это продукт. С гипотезами, UX, обратной связью, бэклогом и ответственностью за опыт пользователя.

И вот здесь особенно важно последнее. Очень многие внутренние инструменты сначала пишутся “для себя”, а потом внезапно становятся инфраструктурой для сотен и тысяч разработчиков. И в этот момент выясняется, что там нет нормальной документации, нет понятного поведения, нет продуктового мышления, нет пользовательского опыта. Это уже не инструмент команды. Это полуфабрикат платформы. И если его не начать развивать как продукт, он сам становится источником DX-проблем.

Золотой путь - это не ограничение, а способ снизить цену изменений

Одна из самых сильных мыслей у Елизарова — защита стандартизации без стыда и без реверансов.

Он прямо говорит: хороший эталонный путь уменьшает когнитивную нагрузку не только потому, что разработчику меньше надо выбирать. Он еще и делает систему обслуживаемой в будущем. Его пример с миграцией с OpenAPI на gRPC здесь очень показателен: если сервисы построены по одному шаблону, их можно массово и предсказуемо мигрировать. Если каждый сервис - это маленькое авторское произведение, масштабное изменение превращается в кошмар.

Это важная развилка для любой большой организации.

На раннем этапе разнообразие кажется свободой. На масштабе разнообразие превращается в стоимость. Каждый уникальный способ “делать почти то же самое” — это будущая цена миграции, поддержки, онбординга, автоматизации и диагностики.

Именно поэтому “золотой путь” не значит  “сделать всех одинаковыми”. Это про снизить стоимость повторяемых изменений.

Здесь Chainguard и Елизаров почти полностью согласны

Если совсем сжато, точки совпадения такие.

Во-первых, оба источника говорят одно и то же: главный враг инженера - не сложная бизнес-логика, а сопутствующие операционные издержки. Сопровождение, обновления, техдолг, ручные действия, переключения, инфраструктурный “шум”.

Во-вторых, и отчет, и доклад сходятся в том, что ценность DX измеряется не абстрактным “удобством”, а тем, удается ли вернуть инженера к созданию нового.

В-третьих, оба источника выводят к одному ответу: выигрыш дают не разрозненные лучшие инструменты сами по себе, а интеграция, стандартизация и автоматизация в рамках связной среды.

И в-четвертых, ИИ в обоих случаях - не волшебник, а рабочий инструмент против рутины. Не замена инженерному мышлению, а разгрузка там, где работа однообразна и утомительна.

На этом месте статья могла бы закончиться аккуратным выводом про то, что “все сошлось”. 

Различие не между странами, а между уровнями масштаба

Здесь, пожалуй, важнее не противопоставление рынков, а разница в оптике.

Отчет Chainguard смотрит на DX широко: как на всю инженерную среду, где время уходит на сопровождение, безопасность, рутину, переключения и разросшийся набор инструментов. Доклад Романа Елизарова смотрит уже на более конкретный слой — на платформу разработки и на то, как убрать лишнюю когнитивную нагрузку из повседневной работы разработчика.

Поэтому главный водораздел здесь проходит не между странами и рынками, а между уровнями масштаба. В маленькой команде разнообразие инструментов и подходов часто еще терпимо. В большой организации оно быстро превращается в стоимость поддержки, миграций и эксплуатации. Именно в этот момент платформа начинает быть полезной не потому, что она дает больше свободы, а потому что она уменьшает число повторяемых решений и делает типовые сценарии предсказуемыми.

Это, пожалуй, и есть практический тезис Елизарова: хорошая платформа нужна не для красоты и не для идеологии, а для того, чтобы на масштабе разработка не производила слишком много лишней сложности сама для себя.

ИИ нужен не везде. Он нужен там, где хуже всего пахнет рутиной

Блок про ИИ в этих двух материалах тоже интересно совпадает.

Отчет Chainguard показывает, что ИИ и автоматизация уже вполне массово встроены в инженерные процессы. 89% организаций сообщили, что инженеры экономят минимум три часа в неделю благодаря ИИ. 94% тех, кто сильно автоматизировал типовые задачи, говорят, что проводят большую часть времени за работой, которая их заряжает.

Но одновременно отчет честно показывает и тревоги: безопасность, приватность, доверие, shadow AI - скрытый ИИ (по сути это несанкционированное использование ИИ-инструментов ), разрыв между тем, как ситуацию видят руководители, и тем, как ее ощущают инженеры.

У Романа на это очень трезвый ответ. Он предлагает задавать к любому новому инструменту два вопроса: улучшает ли он производительность бизнеса и улучшает ли он опыт разработчика. А дальше из этого рождается простая и очень практичная стратегия: ИИ в первую очередь надо отправлять туда, где работа рутинная, скучная и повторяющаяся.

Это сильная мысль, потому что она обрезает большую часть маркетингового шума вокруг ИИ.

Не надо начинать с мечты о том, что ИИ  станет архитектором, тимлидом и философом инженерной организации. Гораздо полезнее сначала забрать у человека то, что сам человек ненавидит делать изо дня в день: однообразные рефакторинги, бойлерплейт, массовые правки, повторяемые проверки, типовые подготовительные действия.

То есть хороший ИИ-сценарий  - это не “замена инженера”. Это вернуть инженеру часть внимания.

Главный вывод

Если свести вместе отчет Chainguard и доклад Романа Елизарова, получается довольно жесткая, но полезная картина.

Developer Experience - это уже не тема про комфорт инженера. И даже не только тема про счастье разработчика. Это тема про то, как организация управляет инженерным вниманием.

Chainguard показывает проблему в цифрах: инженеры хотят строить новое, но сидят в сопровождении, рутине, переключениях и фрагментированных инструментах. Роман показывает инженерный ответ: уменьшать когнитивную нагрузку, строить внутренние платформы, задавать эталонные пути, относиться к платформе как к продукту и отправлять автоматизацию туда, где она действительно снимает тяжесть.