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

Martin Fowler
Martin Fowler
D
DataBreaches.Net
F
Fortinet All Blogs
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园_首页
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
H
Help Net Security
M
MIT News - Artificial intelligence
美团技术团队
人人都是产品经理
人人都是产品经理
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
The Cloudflare Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
L
LangChain Blog
博客园 - Franky
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
博客园 - 【当耐特】
S
SegmentFault 最新的问题
V
Visual Studio Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
B
Blog
I
InfoQ

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 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 Опыт разработчика как экономика внимания
Вообще, кажется, сейчас начинается золотое время в IT
DragorWW · 2026-04-28 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение3 мин

Охват и читатели193

Ретроспектива

В каком-то смысле у всех снова обнулился опыт

И мы опять заходим в новый виток развития. Я уже видел что-то похожее в прошлый раз, когда информации почти нигде не было, все учились дома сами, через эксперименты, и программисты ещё не были так жёстко разобраны на классификации. Тогда было много универсалов, которые понимали всё через личный опыт. И тогда реально решала именно экспертиза.

Сейчас, с приходом ИИ, всё как будто повторяется заново. Снова нужны любознательные люди с широким кругозором, которые умеют быстро разбираться в новом, собирать знания из разных областей и применять технологии по делу, а не просто знать стек.

Параллельно с этим очень заметно набирает силу разработка маленькими командами

Если посмотреть, как релизятся тот же Cursor или Anthropic, там ощущение, что маленькие команды поставляют в прод какое-то бешеное количество фичей. И вот это, мне кажется, новое бутылочное горлышко в разработке.

С агентской разработкой ты теперь можешь генерировать настолько много, что тебе буквально нужно совсем немного людей, чтобы система стабильно двигалась. А если людей становится слишком много, то ты очень быстро теряешь всю эффективность, которую эти инструменты вообще могли тебе дать.

И вот тут начинается самое интересное. Чтобы это работало, тебе нужны не идеальные процессы. Тебе нужна автономия, право быстро тестировать гипотезы, доставлять их и ошибаться не умирая от этого.

Бюджет на ошибки как часть системы

У Booking, кстати, была очень интересная статья про похожий подход. Суть там была примерно такая: у бизнеса есть основная метрика, через которую он зарабатывает деньги. И он сознательно говорит: окей, вот такой-то процент потерь мы готовы допустить за счёт экспериментов. Пока вы в этот бюджет укладываетесь, вы двигаетесь быстро. Когда начинаете слишком сильно подъедать метрику, вам говорят: давайте усилим контроль качества. А если, наоборот, вы почти не тратите бюджет ошибок, к вам приходят и спрашивают:

А что это вы так засиделись, где более радикальные эксперименты?

И это очень здравая мысль. Потому что движение компании это и есть жизнь. Как только она закрывается в старых процессах, она начинает стагнировать. Развитие почти всегда происходит через эксперименты.

Я вообще не устану повторять, что все самые крутые вещи, которые я видел внутри компаний, обычно рождались не из процессов, а в свободное время от процессов.

Иногда мне вообще кажется, что главная задача хороших процессов не в том, чтобы всё зарегламентировать, а в том, чтобы у людей оставалось пространство делать эксперименты.

Даже далеко ходить не надо.

Тот же Claude Code у Anthropic, который взорвал рынок агентской разработки, по сути вырос из внутреннего эксперимента, нишевой инициативы, которая просто начала вирусно распространяться по компании. И теперь это один из их флагманских продуктов.

Вот как такое заранее спланировать? Как искусственно вырастить инновацию? Может, как-то и можно. Но я пока не знаю другого пути, кроме такого: ограничения, цель, свободное время, право на ошибку, процессы, которые этому помогают, и люди, которым это реально интересно.

При этом мы очень часто делаем ровно наоборот. Начинаем слишком сильно заботиться о внутреннем качестве, создаём тепличные условия для процессов, полируем систему изнутри, а на выходе получаем слабый результат.

Смешно, что недавно у Anthropic утёк исходный код Claude Code

И у многих сразу началась истерика в духе: какой ужасный у них код. Хотя более трезвые люди справедливо заметили: вообще-то эта штука приносит им дохерища денег и прекрасно решает свою задачу. Зачем пытаться высекать её в камне идеального кода, так же как некоторые пытаются высекать в камне идеальные процессы?

Тут очень в тему старая мысль Маска

Самая частая ошибка в том, что люди начинают автоматизировать то, что сначала надо было упростить или вообще удалить.

И вот мне кажется, мы примерно здесь и ошибаемся раз за разом. Вместо того чтобы убирать лишнее, упрощать, прототипировать и делать систему легче, мы сразу бежим строить процессы, контуры качества и автоматизацию.

Поэтому, если сделаешь тепличные условия, убьёшь среду, которая поощряет эксперименты, от тебя разбегутся несистемные, но вовлечённые люди, и ты сам не заметишь момент, когда ты свернул не туда, но ты ничего с этим уже не сможешь сделать.


Так что сейчас самое время, пока старый мир не перестроился, но знания уже обнулились, и при этом ИИ дает дикие преимущества одиночкам.

Добро пожалость в NG+, введи любой промт что бы начать. Удачи!