Все инсайты

Образование против опыта, зелёные потоки и LLM как разведчик

Период: 2–8 июня · 929 сообщений · 7 тем

Ключевые темы

1. Образование против опыта в эпоху ИИ – нужен ли вообще диплом?

Большой спор о ценности высшего образования для разработчика, у которого под рукой есть ИИ. Уалихан и Артур держали радикальную линию: знания доступны каждому, важно лишь уметь их обрабатывать, а значит год опыта ценнее четырёх лет учёбы. Андрей и Павел возражали – без образования не построишь широкую картину мира и навык синтеза нового знания.

Максим зашёл с прагматичной стороны: лучше получить диплом и понять, что он был не нужен, чем в 40 лет идти навёрстывать упущенное. А Галымжан подкинул ключевой нюанс, который примирил стороны: айтишникам просто повезло, что их «станок» – компьютер – доступен каждому. Микробиологом или патологоанатомом дома не станешь, и дело тут не в самом дипломе, а в доступе к инфраструктуре.

Получается, для computer science опыт действительно даёт фору, но не потому, что образование бесполезно, а потому что порог входа в практику аномально низкий. Василий едко подметил закономерность: громче всех против образования выступают те, кто его толком не получал. А вы бы выбрали 4 года опыта или 4 года учёбы?

«Год опыта более полезен чем 4 года образования?)) Да) Именно так)» – Артур
«нам просто повезло, что аппаратура для computer science доступна каждому. представьте какого получать образования микро-биолога, не имея доступа к инфраструктуре» – Галымжан
«топят за то что и без образования норм, те кто образование особо не получал)))» – Василий
Читать в чате →

2. ИИ и студенческая задача – почему без экспертизы LLM не спасает

Чтобы проверить тезис «образование не нужно, есть ЛЛМ» на деле, Андрей дал Артуру конкретную студенческую задачу: устранить левую рекурсию из грамматики и доказать эквивалентность. Артур решал её через промпты к модели, но Андрей раз за разом показывал слабые места – проверка лишь на 12 значениях, генерация, неэффективно удаляющая дубликаты, отсутствие контроля качества обратной проверки.

Суть не в том, справилась модель или нет. Суть в том, что LLM не подсказывает те самые мелочи, которые и составляют экспертизу – о них надо знать заранее, чтобы попросить. Артур защищался, что глубинный поинт всё равно засчитан, а Дмитрий резюмировал тред как ценную конкретную демонстрацию.

Конкретные примеры бьют абстрактные споры. Об ИИ часто рассуждают общими словами – а здесь на одной задачке стало видно, где проходит граница между «сгенерировать» и «сделать правильно».

«это как бы и есть "экспертиза". знание этих мелочей. ЛЛМ тебе не предлагает почему-то это» – Андрей
«Отличный пример того, что в руках человека без опыта и широкого понимания домена LLM не даёт особой пользы 👍» – Дмитрий
«4 промта и не нужно высшее образование)) Скинь еще сложнейшие задачи, мне нравится эта игра)» – Артур
Читать в чате →

3. Зелёные потоки против async/await – холивар, который привёл к прозрению

Многочасовой технический спор: эквивалентны ли горутины и виртуальные потоки (Go, JVM) тасках с async/await (.NET)? Василий настаивал, что они решают одну задачу I/O-конкурентности с похожим перформансом. Дмитрий подробно объяснил разницу: JVM паркует виртуальный поток на блокирующем вызове и освобождает ОС-поток без «раскраски» стека ключевыми словами – чего C# добиться так и не смог.

Андрей занял мета-позицию: спор «что лучше» непрофессионален без реальных замеров, можно лишь описать механику и на том успокоиться. И тут спор дал неожиданный плод – вместо того чтобы упереться, участники полезли в дизайн-документ команды .NET, а позже Андрей и вовсе вытащил GC из дотнета в программу на голом C++, чтобы разобрать механику руками.

Заодно обсудили, почему Go так залетел на рынке. Андрей считал – из-за низкого порога входа, Василий и Жоха возражали, что быстрые деплои в Kubernetes требуют квалификации повыше. Лучший способ понять рантайм-примитив – не спорить о нём, а собрать его самому.

«JVM умеет парковать виртуальный поток на блокирующих вызовах и освобождать ОС-поток. В итоге получаешь ту же эффективность, что async/await в C#, но без ключевых слов и раскрашивания стеков» – Дмитрий
«я в целом считаю что дискуссия что лучше - не профессиональна и не имеет смысл» – Андрей
«Я просто давно хотел выцарапать ГЦ из дотнета и наконец это случилось» – Андрей
Читать в чате →

4. LLM как разведчик, а не вечный жилец в бизнес-процессе

Андрей поделился редким взглядом innovation director крупной британской компании: держать LLM постоянным элементом бизнес-процессов рискованно – это и vendor dependency, и делегирование мышления стохастическому компоненту. Альтернатива – использовать модель как временный исследовательский слой: дать людям ИИ-помощников, логировать, что они реально делают и какие правила живут только в головах, а потом перевести извлечённые паттерны в обычный детерминированный код.

Главная мысль элегантна: классическая автоматизация всегда буксовала на этапе discovery – люди не могут объяснить, как именно они работают. И вот тут LLM незаменима. Адильбек поддержал осторожность примерами из практики: юридическим задачам и расшифровке аудио для протоколов он модель полностью не доверяет, потому что цена галлюцинации высока.

Денис уточнил, что в разных процессах разное соотношение детерминированной и вариативной составляющей. Вопрос, выходит, не «внедрять ИИ или нет», а где он должен остаться в рантайме, а где нужен лишь как разведчик – чтобы понять, что именно стоит автоматизировать обычным кодом.

«Не могу же сказать совету директоров, ну сорян пацики тут нейронка проебалась» – Адильбек
«В разных бизнес процессах разное соотношение детерминированной и вариативной/интеллектуальной составляющей» – Денис
Читать в чате →

5. Метрики как серебряная пуля – и кейс несходящихся цифр

Дискуссия о культе метрик в корпорациях. Василий саркастично описал, как метрики стали универсальным инструментом для всего – грейда, решения, цвета кнопки, внедрения ИИ – но «каждый находит в них только то, что ищет». Галымжан привёл реальный кейс интеграции в суперапп: партнёр заявлял 200 тыс. переходов от двухмиллионной аудитории, а на их стороне видели лишь 35 тыс. даже с логами на уровне прокси.

Василий разобрал техническую природу расхождений при кросс-платформенных интеграциях: клик по уведомлению – это ещё не открытый webview, а тот – ещё не авторизованный пользователь. Андрей же доказывал, что несходящиеся данные означают невозможность совместного бизнеса – нет доверия цифрам друг друга.

Финал кейса показателен: стороны «согласились не соглашаться» и презентовали своему менеджменту разные картины. При клиентских интеграциях расхождение один-в-один почти недостижимо – а ожидания партнёров редко учитывают воронку потерь.

«хочешь грейд апнуть? - собери метрики. хочешь решение принять? - собери метрики. хочешь кнопку покрасить? - собери метрики. хочешь ИИ? - собери метрики» – Василий
«в итоге согласились не соглашаться и каждая сторона презентовала своему менеджменту разные картины. клоунада» – Галымжан
Читать в чате →

6. Этично ли реверсить чужой API – кейс «Яндекс против Onay»

Максим рассказал историю: Яндекс.Такси начал показывать автобусы Алматы, отреверсив непубличный API onay. Когда onay менял формат выдачи – автобусы пропадали, пока стороны не договорились. Развернулся этический спор о границах дозволенного.

Андрей Звёздочка занял позицию «законов физики»: раз приложение существует, протокол можно реверсить, а мнение владельца API неважно, если ты готов взять на себя риски. Максим резко не согласился – такой подход про «делаю, потому что могу», а не про право. Василий и Азат указали на правовую сторону: можно и в суд подать, если есть что взыскать.

А вот и неудобная реальность, которую подсветил Андрей: принудить мелкого к штрафу почти невозможно, и в итоге «малыши идут договариваться к крупнякам, а не наоборот». Где здесь проходит граница между инженерной свободой и этикой – вопрос, на который у чата не нашлось общего ответа.

«Всем плевать на публичность. Приложение есть? Значит зареверсить протоком можно спокойно. А учитывая развитие ЛЛМ - даже не привлекая людей во многом» – Андрей
Читать в чате →

7. Агрегатор вакансий для ИИ-ролей – пет-проект или продукт?

Артём анонсировал опенсорс-агрегатор вакансий новых ИИ-ролей (ai product engineer, vibecoder, llm engineer) из телеграм-каналов и сайтов компаний – без войн с HH и LinkedIn. Андрей долго не понимал ценность («чем лучше линкедина?», «где болит?»), пока не дошло, что ниша – необслуженные вайбкодеры.

Артур, наоборот, сразу увидел коммерческий потенциал – «Перплексити для вакансий». Но Артём резко отбивался: продукт делать он не хочет, ему интересен опенсорс и польза сообществу. Жахонгир развил это в философскую ноту о ценности безымянного вклада, вспомнив проект умершего разработчика, который живёт дальше с сохранённым авторством как данью уважения.

Любопытный контраст ролей: один смотрит на тот же проект глазами предпринимателя, другой – глазами инженера. И не факт, что монетизация – единственная мера ценности сделанного.

«Перестаньте в этом видеть джобборд пожалуйста» – Артём
«Ты полагаю глядишь как предприниматель, а я как инженер, усталый стартапер и комьюнити Биддер» – Артём
Читать в чате →

Хотите продолжить обсуждение?

Обсудить в Telegram