Типичный программист

Финтех, нефтегаз или госсектор: куда двигаться мидлу в 2026-м Сменить отрасль в энтерпрайзе — это не «выучил новый фреймворк и поехал». Меняется вообще всё: культура требований, инфраструктурные ограничения, цена ошибки и привычные процессы. Разработчику из agile-команды, где гипотезу проверяют на проде за неделю, госпроект с ГОСТами покажется сущим адом. А суровому технарю из энтерпрайза стартаперы будут выглядеть людьми, которые деплоят на коленке и ни за что не отвечают. Обе реакции понятны — и обе немного неправы. Авторы из Centicore Group разобрали, как в каждой из трёх отраслей ставят задачи, устроена инфраструктура и что реально происходит с ИИ на живых проектах. Полезно мидлам, техлидам и фаундерам, которые выбирают направление или ищут подрядчика. @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

ИИ уже добрался до книг @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

OpenClaw требует свой DevOps. 5 фреймворков, которые — нет У OpenClaw одна задача: уметь всё. Мультиагентность, локальный запуск, кастомные каналы. Но за это приходится платить: самостоятельно крутить инфру, поднимать брокеры, следить за контейнерами. Если не хотите стать своим DevOps для агента, то у нас на сайте найдёте пять альтернатив, которые делают разные ставки: — NanoClaw — агент в контейнере, WhatsApp, долговременная память. — PicoClaw — лёгкий рантайм для edge. Меньше компонентов, меньше точек отказа. — TrustClaw — управляемая платформа, не требует self-host. — NanoBot — Python-каркас. — IronClaw — модульная база: сбор данных → проверка → отчёт. Все пятеро работают с OpenAI-compatible API, то есть подключаются без платформенных костылей. Можете выбрать тот вариант, который подходит вам лучше всего. @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

Автор поста — сениор-разработчик с 15+ лет опыта, который рассказывает, как отказывался от рефакторинга 20-летнего PHP-проекта и перешёл на Go только чтобы упростить. Вот несколько признаний из обсуждения: — Обсуждение legacy-кода часто вырождается в политические игры, а не в технические решения. — Рефакторинг должен быть инкрементальным, а не большим-взрывом. — Новый язык/фреймворк не гарантирует решение проблем — он просто меняет форму. А вы как поступаете с legacy-кодом? Рефакторите, оберегаете или переписываете? Поделитесь в комментариях — интересно почитать разные подходы. @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

Нашёл на GitHub проект, который позволяет запускать локального исследовательского агента — полностью бесплатно и локально На бенчмарках SimpleQA даёт ~95% точности при использовании Qwen3.6-27B на RTX 3090. Поддерживает все локальные и облачные LLM (llama.cpp, Ollama, Google), 10+ поисковых движков — arXiv, PubMed, личные документы. Всё шифруется локально. Можно интегрировать глубокое исследование прямо в свои проекты без подписок на API. GitHub: github.com/LearningCircuit/local-deep-research Автор на Reddit пишет, что за ~2 недели проект набрал 3.5K звёзд и 200 форков. #ии @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

Поиск файлов звучит как нерешённая задача уровня «найди папку Downloads». Но у кодинг-агентов это один из самых проблемных примитивов: прежде чем что-то изменить в репозитории, агент должен найти нужный файл — и чем хуже работает этот шаг, тем больше ошибок дальше по цепочке. fff решает именно это: нативные привязки для Rust, C и Node.js, готовая интеграция с Neovim и отдельная оптимизация под сценарии ИИ-агентов. Авторы позиционируют его как самый быстрый и точный файловый поиск — и почти 6 тысяч звёзд на GitHub говорят, что в это охотно верят. Как устроен тулкит — в репозитории на GitHub. @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

Стена символов из git log --oneline --graph, в которой пять минут разбираешься, что куда сливалось — оказывается, опциональный опыт. Interactive Git Log встраивает нормальный визуальный граф прямо в редактор: ветки, коммиты, связи — всё на одном экране. Главная фича — drag-and-drop rebase: перетаскиваете ветку на нужный коммит, и Git переносит всю её историю туда. Обычно это несколько команд с флагами и мысленная модель дерева. Здесь — одно движение мышью. Плюс управление ветками и интеграция с пул-реквестами. Расширение бесплатное, 12 700+ установок — смотрите на VS Code Marketplace. @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

Откуда в России взялись программисты — история, которую вам не рассказывали Если вы думаете, что российский IT начался с нулевых — нет. Всё началось на несколько десятилетий раньше, в закрытых НИИ и институтских подвалах. В конце 1940-х Советскому Союзу понадобились вычислительные машины — моделировать ядерные реакции и считать ракетные траектории вручную было нереально. Учёный Сергей Лебедев построил первую советскую ЭВМ, а потом серию БЭСМ. Пиковая модель, БЭСМ-6, выпускалась почти 20 лет — именно на ней учили программированию в лучших технических вузах. Культура, сложившаяся в условиях жёстких ограничений, никуда не исчезла. Она и стала фундаментом для Яндекса, Контура и всего остального российского бигтеха. Читайте все 7 фактов на Tproger @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

В ответ на пост Давненько вы ничем не хвастались! А значит, у вас накопилось много всего интересного. Кидайте свои проекты, наработки, идеи и просто планы в комментарии. #хвастаемся