Go Get Podcast

Большой выпуск про PaaS — Platform as a Service. Как Avito и Plata строят внутренние инструменты, которыми каждый день пользуются сотни инженеров. В Avito зрелая и большая платформа, а Plata — молодой банк, который делает первые шаги в эту сторону.В гостях:— Влад, тимлид команды DevSupport в Авито— Ильдар (https://t.me/deferpanic), инженер команды Developer Experience в PlataВидео Ильдара про 12-Factor App: https://youtu.be/uKyyIWkKDW8Музыкальные трэки Ильдара: https://soundcloud.com/klusterfunСвежий музыкальный альбом Влада: https://sijmusic.bandcamp.com/album/eden👾 Мой Телеграм-канал с анонсами подкастов, роликов и др.: https://t.me/ntuzov🤖 Мой Телеграм-канал про ИИ: https://t.me/tuzov_ai_lab00:00:00 О чём выпуск00:03:20 Оффтоп: электронная музыка: Ableton, VCV Rack и саундтрек к игре00:14:11 Что такое PaaS: какие задачи решает у инженера00:18:32 Что внутри PaaS: Plata CLI и зрелая платформа Avito00:26:16 Bare metal vs Облако00:29:38 12-Factor App: разбираем все 12 принципов00:44:36 Локальная разработка в Avito: Minikube против Docker Compose00:52:50 На каких масштабах оправдан полноценный PaaS?00:54:58 Глазами бэкендера: как PaaS спасает от выгорания01:05:45 Зачем нужна команда DevSupport: 150+ обращений в день01:11:30 ИИ в инфраструктуре: даем LLM доступ к логам Kubernetes01:22:18 Факапы с продом: как мы удаляли БД и роняли сервера из IDE01:26:36 DevSupport: при каких масштабах нужна отдельная команда?01:35:45 Путь фичи: от тикета до релиза через PaaS (CI/CD, канарейки, роллбэки)01:41:08 После релиза: мониторинг, rollback и feature toggles01:48:39 Уровни тестов: юнит, e2e, нагрузочные, мокирование01:54:32 Управление ресурсами: RV-метрики, VPA и «коробочный» подход масштабирования02:08:01 Почему Авито пишет PaaS сам: Navigator, Helmgen и рынок02:15:42 Итоги, рекомендации и где найти гостей

Подробно разбираем релиз Go 1.26. В этот раз команда языка взяла курс на эволюцию и закрытие старых болей. Выясняем, как работает новый Garbage Collector (Green Tea), зачем авторы языка воскресили утилиту go fix в эпоху LLM, и почему изменение в go mod init пришлось спешно откатывать. А еще обсуждаем экспериментальный детектор утечки горутин в pprof от инженеров Uber и полезный пакет runtime/secret.Дима (автор канала https://t.me/go_update) традиционно глубоко погружается в релиз-ноты и исходники, а Глеб выступает в роли главного скептика.Go 1.25 Release Notes: https://go.dev/doc/go1.26👾 Мой Телеграм-Канал с анонсами подкастов, роликов и др.: https://t.me/ntuzov🗣️ Наш чат - Gopher Club: https://t.me/+RfalcB42UspmMDdiВсе гости наших выпусков там присутствуют.00:00 О чём выпуск и представление гостей05:02 Обновление new(): конец хелперам toPtr()13:25 Безопасный dereference: почему fromPtr до сих пор нет14:39 Дженерики: ослабление ограничений и три столпа нечитамого кода в Go22:14 go fix воскресили: автоматический рефакторинг поверх фреймворка analysis26:03 go fix и LLM: замкнутый круг модернизации кодовой базы29:49 Почему go fix нужно прогонять дважды: директива go:fix inline40:09 Скандал с go mod init и откат изменений51:19 Garbage Collector: Green Tea теперь по умолчанию58:02 Как правильно измерить эффект нового GC на своём проекте59:55 CGo-вызовы: overhead снизился на 30%, кому это важно01:03:21 Детектор утечки горутин в pprof от инженеров Uber01:12:21 SIMD в стандартной библиотеке: что это и зачем?01:18:55 runtime/secret: зачистка секретов из памяти и Perfect Forward Secrecy01:30:24 Мелочи релиза: errors.AsType, crypto/rand, testing.ArtifactDir01:42:30 Итоги и прощание

Глубоко копаем тему самообразования разработчиков. Вместе с Кириллом Мокевниным (сооснователь Хекслет) и Владом Теном разбираем, как правильно учиться сложным вещам и почему возникает «иллюзия понимания», когда теорию вроде бы прочитал, а на практике применить не можешь.Обсудили вечный спор теории и практики, ловушку подхода «выучу, когда понадобится» (just-in-time learning) и зачем на самом деле инженеру нужна фундаментальная база на примере сетей, ОС и баз данных. Прошлись по золотому фонду IT-литературы: что реально стоит читать (Петцольд, SICP, Таненбаум), а что лучше скипать. Затронули найм, самостоятельность (A-players), бизнес-романы для инженеров и то, как не отупеть, делегируя написание кода нейросетям.🤖 Мой канал про AI для разработчиков: https://t.me/tuzov_ai_lab👾 Мой Телеграм-Канал с гайдами, анонсами подкастов, роликов: https://t.me/ntuzovТайминги:0:00:00 О чём выпуск и представление гостей0:02:42 Как изучить незнакомую технологию за 48 часов?0:09:08 Теория vs практика: иллюзия понимания0:13:11 Ловушки обучения: проблемно-ориентированный подход и рефлексия0:17:15 SICP, книга Петцольда «Код» и курс Nand2Tetris0:26:02 Книги для программистов: какие читать, какие скипать0:28:02 Культура преподавания: советский хардкор против подхода Фейнмана0:35:48 Какие книги изменили мышление: от «Компьютерных сетей» до Joel Spolsky0:46:38 Собеседование с создателем Denwer (Дмитрием Котеровым)0:53:00 Таненбаум, Кнут и три уровня книг по операционным системам0:58:34 Про TAPL, и когда SICP может навредить новичку1:07:51 Нужна ли джуну база: TCP vs UDP на собеседовании1:13:06 Почему Just-in-Time Learning часто не работает1:21:08 A-players и найм: почему самостоятельность важнее знания фреймворков1:25:16 Олимпиадники, FAANG и синдром самозванца1:35:45 Как база спасает архитектуру1:42:25 Практический кейс с доставкой сообщений (at least once / at most once)1:45:40 Проблема курицы и яйца: Rustlings, Exercism и обучение через практику1:53:32 Золотой фонд ресурсов: книга «Цель» Голдратта и «Проект Феникс»2:01:09 Критика «Чистого кода» Мартина и Совершенный код Макконнелла2:07:34 Золотой фонд Влада: курс 15-213 (CMU) и книга с парусом по базам данных2:13:48 Прощание с Кириллом2:16:17 Как учиться программированию в эпоху LLM2:23:03 Атрофия навыков и вайб-кодинг: трансформация или деградация2:36:57 Deep Research, платформа Poe и кворум нейросетей для сложных вопросов2:46:11 Итоги выпуска#gogetpodcast #ntuzov

Юбилейный 20-й выпуск GoGetPodcast! 🔥Вместе с Глебом и Алексеем разбираем фундаментальную тему — как эффективно учиться программированию и развиваться инженеру.Обсудили вечный холивар «теория vs практика», нужно ли читать Дональда Кнута и учить алгоритмы через LeetCode, стоит ли оверинжинирить пет-проекты и почему спецификацию языка Go нужно считать Библией. В выпуске много личного опыта: от изучения DOS по мануалам в 80-х до современных подходов с LLM.👾 Мой Телеграм-Канал с гайдами, анонсами подкастов, роликов: https://t.me/ntuzov💙 Выпуск вышел при поддержке AvitoTechТайминги:00:00 О чем выпуск: Мета-навык обучения в IT02:18 Представление гостей06:41 Спонсор выпуска: Avito Tech08:11 Челлендж: Как выучить Kubernetes за 48 часов11:02 Метод "Трех прочтений": сначала практика, потом мануал13:10 Практика как детектор "я всё понял" — Зорич и упражнения15:44 Алексей: как выучить Kubernetes за 48 часов17:11 Восприятие информации: Видео vs Текст vs Рисование схем25:21 Дофамин и мотивация: Почему мы бросаем обучение?31:18 Дофамин и компьютерные игры — поиск баланса35:46 Компьютерные игры как замена работе (Factorio, Zachtronics)39:24 Фоновое мышление: как мозг решает задачи во время прогулки53:49 Стратегия "Голод до теории": читать книгу только когда уже "болит"01:03:07 Радикальный подход: решать задачи, не зная теории01:21:51 Разница между изучением языка и программирования01:23:19 Быстрый старт: Tour of Go и "X in Y minutes"01:29:04 Какие книги читать: Учебник vs Книга "о проблематике"01:40:09 Вопрос на собеседовании: "Почему Go — плохой язык?"01:42:35 Метод Фейнмана: обучение через объяснение другим01:59:02 Золотой ресурс: Nand2Tetris (Архитектура ЭВМ с нуля)02:02:12 Золотой ресурс: Deadlock Empire (Многопоточность на пальцах)02:04:33 Алгоритмы: Почему LeetCode нужен не всем и чем заменить (HackerRank)02:17:34 Холивар: Практика вне работы, Over-engineering вне работы02:39:05 Дональд Кнут "Искусство программирования" — читать или нет?02:52:16 Стандарты кода: Effective Go и Google Code Review Comments03:06:58 Go Proverbs и философия языка03:17:28 Зачем читать спецификацию (Spec) и исходники stdlib03:21:57 Аналогия с ведром: почему важно знать базу (OS, Memory Model)03:26:18 Блиц: Что гости читают прямо сейчас?

Обсуждаем с Саввой использование LLM на практике. Разбираем реальные workflow и методы, которые сами используем, чтобы выжимать из Claude Code его максимум. От базовой настройки до запуска десятков агентов одновременно и интеграции китайских моделей.Основные темы:- Claude Code: настройка и продвинутые техники- Агенты, Skills, Hooks: как это работает на практике- Cerebras + китайские модели: x15 к скорости- MCP для Jira, Git и других сервисов- Автоматизация рутины: от тестов до документацииДля кого: разработчики, готовые выжать из AI-инструментов максимумТелеграм-канал Саввы: https://t.me/bringmethecode👾 Мой Телеграм-Канал с гайдами, анонсами подкастов, роликов: https://t.me/ntuzov💙 Выпуск вышел при поддержке AvitoTechТайминги:00:00 О чем выпуск: Практика использования LLM01:29 Спонсор выпуска (AvitoTech)03:04 Савва: Путь в IT и трансформация в эпоху AI07:20 AI в реальной жизни: Gemini 3.0 Pro и помощь в Японии09:08 Почему Claude Code, а не Cursor?12:32 Пайплайн работы: от аналитики до чистого кода15:18 Режимы Thinking и Ultra-Thinking15:58 Планирование и интеграция с Jira через MCP17:56 Перекрестное опыление: использование разных моделей (Gemini + GPT)21:55 Эволюция: от восторга Copilot до суровой реальности26:41 Особенности Claude Code: лимиты и управление контекстом29:38 CLAUDE.md: Глобальные и локальные правила проекта31:06 Skills vs MCP31:50 Skills: Как научить AI писать QA Notes хорошо35:49 Хуки — правильная финализация работы агента37:14 Агенты: Тестировщик, Оркестратор и Девопс38:27 20 агентов параллельно — Метод «Грубой силы»43:20 Проверка идей: написание крипто-парсера за пару часов50:49 Построение DevOps-инфраструктуры с нуля через AI54:31 Поиск багов, анализ логов и цепочек вызовов59:12 Брейншторм архитектуры и работа с базой данных01:02:13 Скорость x15: Китайские модели через MCP (Cerebras)01:12:07 Почему Junie не взлетел: Ассистент vs Автономность01:14:33 Лайфхак: AI для Performance Review01:18:13 Kubernetes и терминал Warp01:19:19 Git: Разрешение конфликтов и массовый рефакторинг01:23:32 Профайлинг (pprof) и поиск узких мест01:25:20 Опасности: удаление тестов и no-lint01:31:12 Использование моделей напрямую в IDE (IntelliJ, Zed)01:32:52 Экономика: стоимость китайских моделей vs OpenRouter01:34:00 Железо для локальных моделей: Mac Studio vs RTX 509001:43:35 Как успевать за обновлениями инструментов01:56:07 Обзор китайских моделей: DeepSeek, Qwen, Yi, Minimax02:04:56 Сравнение топов: Gemini 3.0 Pro, GPT-5 и Claude 4.5 Sonnet / Opus02:06:57 Изучение языков с Gemini (Кейс с японскими глаголами)02:16:44 Будущее джунов и проблема «Vibe Coding»02:22:10 Наш практический стрим с демонстрацией использования LLM

Обсуждаем проблемные места Go с Арсением Тереховым — разработчиком из команды GoLand в JetBrains. Арсений смотрит на Go с необычного угла: он из мира Kotlin, но при этом погружён в Go глубже многих гоферов благодаря работе над GoLand.Что обсуждаем:— Nil safety в Go: почему это проблема и как с ней жить— Слайсы: append выглядит иммутабельно, но мутирует данные— Замыкания и горутины: классические баги с захватом переменных— Shadowing переменных: визуально не отличить, но приводит к багам— Data races при чтении слайсовВыпуск вышел при поддержке AvitoTech 💙Статья про обработку ошибок в Go: https://clc.to/U7_U_wTelegram AvitoTech: https://clc.to/-HtbVgМитапы: https://clc.to/vbUbygСостав:- Николай Тузов- Арсений Терехов — JetBrains, GoLand Team- Глеб Яльчик- Дмтрий Матрёничев👾 Мой Телеграм-Канал с анонсами, гайдами и др.: https://t.me/ntuzovТайминги:00:00 Вступление00:27 Предыстория: вопросы от Арсения02:00 Хорошая новость: новые выпуски теперь будут выходить регулярно03:24 Gophercon West — как это было: 25 часов перелёта и визовый лайфхак06:00 Футболки с конференций и брендинг08:40 Тема #1: Nil safety — старт обсуждения09:57 История: Тони Хоар, Algol и billion dollar mistake11:41 Реальные кейсы: $100k loss и падение Google Cloud14:52 Взгляд на проблему с экономической точки зрения17:13 Nil как валидное значение указателя20:05 История указателей: от ассемблера до высокоуровневых языков25:04 Создатели Go: Rob Pike, Russ Cox, Ken Thompson27:45 Дизайн языка — в чём идея?29:33 Go пофиксил проблемы C/C++?32:03 Философия Go: проверенные решения, а не новации36:23 Семантика указателей в Go: nil-receiver как валидное состояние39:11 Возможен nil safety с учётом рефлексии?42:14 Привет бабушке!42:44 Безопасен ли Go без unsafe/reflect?48:34 Kotlin vs Java: где действительно есть null safety51:07 Ограничения null safety: Spring, рефлексия, interop53:00 Safe enough vs абсолютная безопасность55:38 Итоги по nil pointer59:00 Тема #2: Захват переменных — классический баг с циклами01:02:28 Обратная совместимость: почему сложно что-то менять01:05:23 Революция в тулинге языков программирования01:07:51 Final в Java/Kotlin и почему этого нет в Go01:13:11 Захват переменных в C++: явный синтаксис01:16:01 Когда нужна запись в захваченные переменные01:19:27 Каналы в Go: гарантии и практические сложности01:25:21 Роль линтеров — go vet, staticcheck, golangci-lint01:26:07 Тулинг: data-flow анализ, детектор гонок01:29:21 Почему линтеры простые: философия дизайна01:31:57 Тема #3: Слайсы — самая болезненная тема01:32:23 Загадка про 8 слайсов и capacity01:37:36 Проблемы дизайна слайсов в Go и почему так01:40:15 Как работает append и реаллокация01:47:03 Почему append возвращает значение?01:56:52 Эволюция через тулинг: x/tools/modernize и автопочинка02:00:17 Data races при конкурентном append02:03:53 Тема #4: Shadowing переменных02:09:54 Удобство vs однозначность кода02:13:11 Философия дизайна языков и их эволюция02:17:00 Выводы02:22:03 Каждый новый язык лучше?02:29:07 Относительность решений в программировании02:33:59 Теорема Гёделя о неполноте02:34:53 Аналогия с Nintendo: простота как фича02:36:33 Аналогия с физикой: разные модели для разных масштабов02:37:25 Заключение

Подробно обсудили - что добавилось в новой версии Go 1.25, зачем всё это нужно, как с этим работать.Go 1.25 Release Notes: https://tip.golang.org/doc/go1.25У подкаста есть видео-версия: https://www.youtube.com/@gogetpodcastСостав:- Николай Тузов- Глеб Яльчик- Дмтрий Матрёничев, ведёт ТГ-канал по Go: https://t.me/go_update👾 Мой Телеграм-Канал с анонсами подкастов, роликов и др.: https://t.me/ntuzov🗣️ Наш чат - Gopher Club: https://t.me/+RfalcB42UspmMDdiВсе гости наших выпусков там присутствуют.Тайминги:00:00 Вступление01:05 Представление Димы01:55 Представление Глеба и распределение ролей02:33 План: идём сверху вниз по Go 1.2503:16 GOMAXPROCS: новое динамическое поведение, риски и зачем это нужно06:40 В каких случаях GOMAXPROCS может поменяться динамически?08:32 uber/automaxprocs vs. новая логика Go10:55 Почему избыток тредов это плохо?14:22 setDefaultGOMAXPROCS: когда полезно16:03 Новый Garbage Collector — Green Tea: идея и мотивация19:14 Контекст: Что такое NUMA и при чём CERN и масштабирование?21:10 Ликбез: трёхцветный GC и дороговизна скана26:44 Практическая польза нового GC и ограничения27:16 Как измерять эффект нового GC: trace scavenger31:02 Уберит ли арены памяти?36:57 Trace Flight Recorder: зачем и как использовать42:00 Изменения в panic и VMA names на Linux43:19 Фикс NeoPointer bug в компиляторе53:56 DWARF v5: быстрее компиляция, компактнее бинарь54:48 Faster slices: ускорения и когда заметно58:38 Где читать про решение escape-анализатора01:05:06 FuncAlign: выравнивание функций и latency01:08:12 Про кэш-линии и микропроценты01:11:21 Новый testing/synctest: управляемое время01:15:52 Устойчиво заблокированная горутина — что это значит?01:20:40 В каких кейсах пригодится synctest?01:22:40 Почему моки плохо дружат с реальной средой01:28:45 Новая версия encoding/json: drop-in и токенизатор01:31:07 Бенчмарки: декод быстрее, меньше аллокаций01:35:13 Кастомные маршалёры/анмаршалёры на дженериках01:37:35 Минусы: магия и порядок регистрации01:43:25 sync.WaitGroup.Go: сахарная обёртка01:44:12 Библиотека lo: можно ли тащить огромные библиотеки ради пары строчек?01:47:30 testing: Writer() и атрибуты01:48:37 reflect: меньше аллокаций и финализаторы01:50:39 io/fs root: защита от обходов01:53:41 Про контейнеры и пространство атаки01:54:45 Встроенная CSRF-защита в net/http01:56:00 go test -work: тесты в рабочей директории01:56:21 go.mod ignore: игнорирование каталогов01:58:27 Библиотека lo: почему нельзя тащить огромные библиотеки ради пары строчек?02:05:19 Supply-chain атаки и обновления02:09:45 Финал, благодарности и итоги

Поговорили с Арсением Тереховым — разработчиком из команды GoLand. Обсудили следующие темы:- Про Арсения и его путь в JetBrains: как попал в разработку, а потом в JB, почему именно GoLand, какой был бэкграунд до этого- Про команду и работу: как устроена команда GoLand, типичный рабочий день, процессы разработки, код-ревью- Самое интересное - про два мира Java/Kotlin и Go: каково это писать инструмент для Go на другом языке, насколько глубоко нужно знать Go- Техническая часть: как устроена работа с Go кодом внутри IDE, взаимодействие с командой с gopls- Про другие IDE: VSCode, ZedСостав:- Николай Тузов- Арсений Терехов — JetBrains, GoLand Team- Ильдар Карымов: https://www.youtube.com/@deferpanicМой Телеграм-Канал с анонсами подкастов, роликов и др.: https://t.me/ntuzovНаш чат - Gopher Club: https://t.me/+RfalcB42UspmMDdiВсе гости наших выпусков там присутствуют.Тайминги:00:00 Вступление и план выпуска00:25 Представление Арсения01:34 Представление Ильдара02:45 Бэкграунд Арсения и его путь в JetBrains05:31 Про лабораторию JetBrains на Матмехе08:05 Лаборатория языковых инструментов: проекты и идеи10:45 Магистратура JetBrains в ИТМО — жесткая нагрузка16:22 Почему выбрал GoLand?19:34 Первые впечатления от Go: escape-анализ, GC, горутины24:30 Претензии Арсения к Go: проблема захвата переменных по ссылке29:28 Претензии №2: проблема nil-safety в Go33:28 Как происходят переходы между командами в JetBrains37:20 Про переход в команду IDEA или Kotlin — идеальный Dogfooding39:12 Dogfooding в команде GoLand: пет-проекты на Go (2D игра на Ebitengine)43:42 Встречи с командой gopls / Go Team43:55 Что такое gopls? LSP для Go47:08 GoLand не использует gopls — собственный LSP52:15 Состав команды GoLand: ~10 разработчиков и другие должности53:58 Общий пул задач и свобода выбора1:00:30 Процесс код-ревью1:01:50 Роль QA: как устроено тестирование?1:12:02 Поддержка новых версий Go и type inference1:17:22 Инструменты разработки: TeamCity, Space1:22:05 Как репортить баги через YouTrack1:31:58 Вопросы производительности IDE1:36:39 Совмещение Kotlin и Go в разработке1:42:09 Архитектура: IntelliJ Platform + языковые плагины1:48:45 GoLand vs IDEA + Go plugin - в чем разница?1:53:32 Регулярные встречи с командой gopls / Go Team (продолжение)1:57:10 Nil reference анализ — главная новая фича1:58:54 Глобальный анализ vs локальный (преимущества)2:04:20 Теоретическая неразрешимость задач статанализа2:10:45 Data flow analysis — как это работает2:13:31 Почему пока не поддерживаются поля структур2:20:37 Как иммутабельность упростила бы анализ2:26:45 Обсуждение других IDE: VS Code, Zed, Cursor2:33:39 Уникальность JetBrains — свои языковые движки vs LSP2:37:04 Обращение к сообществу: репортите баги!2:39:04 Планы на следующий выпуск и завершение

Обсуждаем AI-инструменты для разработчиков: Claude Code, Cursor, Copilot, новый редактор Zed. Делимся реальным опытом — что работает, что раздражает, где галлюцинации мешают жить. Поговорили про локальные модели, переход разработчиков из OpenAI в Meta за $100 миллионов и общий хайп вокруг AI. Порассуждали о будущем профессии: когда нас уже наконец заменят роботы?Состав:- Николай Тузов- Влад Тен: https://www.youtube.com/@vladtenten- Ильдар Карымов: https://www.youtube.com/@deferpanicМой Телеграм-Канал с анонсами подкастов, роликов и др.: https://t.me/ntuzovНаш чат - Gopher Club: https://t.me/+RfalcB42UspmMDdiВсе гости наших выпусков там присутствуют.Тайминги:00:00 - Вступление и представление участников02:42 - Какие AI-инструменты использует Ильдар06:04 - Сравнение ChatGPT и Claude для технических задач08:35 - Опыт Влада с AI-инструментами и почему он их редко использует12:52 - Редактор Zed: особенности, дебаггер и сравнение с другими IDE18:02 - Агентный режим в Zed: плюсы и минусы26:24 - Простой AI-агент в 400 строк кода: разбор статьи Thorsten Ball30:42 - Обсуждение терминалов и shell: iTerm, Warp, Fish, Starship37:44 - Чего не хватает у агента из статьи Thorsten Ball?43:37 - Проблемы окна контекста и как их решать48:51 - Локальные модели: DeepSeek и опыт запуска на личном железе52:44 - RAG и MCP серверы: что это и зачем нужно56:35 - Реклама в Windows, смартфонах и телевизорах — современные подходы к монетизации59:28 - Apple Intelligence и локальные модели от Apple1:01:11 - Gemini CLI и сравнение с Claude Code1:02:19 - Какой язык LLM понимают лучше: Go / JS / Python1:06:36 - Переход ключевых разработчиков из Claude Code в Cursor1:07:59 - Meta переманивает сотрудников OpenAI за $100 млн1:14:21 - Внутренние конфликты в OpenAI и отношения с Microsoft1:16:20 - Пузырь AI-стартапов1:33:36 - Статья Apple "Illusion of Thinking" о том, думают ли LLM1:42:57 - Эксперимент с Ebiten: может ли LLM писать код для узкой ниши1:46:51 - Будущее профессии программиста: заменят ли нас AI?1:56:28 - Ошибки LLM при написании тестов и работе с legacy-кодом2:01:03 - Развитие AI: достигнут ли предел обучения на данных?2:06:27 - Итоги от Ильдара: параллели с другими индустриями: музыка и влияние AI2:09:22 - Итоги от Влада: всё зависит от вас2:12:28 - Выводы от Николая: AI дополняет, а не заменяет программиста2:14:10 - AI — таблетка от выгорания программиста2:16:09 - Учиться с помощью AI легче2:17:21 - Важно следить за трендами#gogetpodcast

Обсуждаем развитие ИИ-инструментов и сервисов: кто чем пользуется, как именно, для каких задач и т.п. А также обсудили что нас ждёт в будущем, к чему придём и заменят ли разработчиков роботы?Состав:- Глеб Яльчик- Антон Зиновьев- Фёдор ДоговМой Телеграм-Канал с анонсами подкастов, роликов и др.: https://t.me/ntuzovНаш чат - Gopher Club: https://t.me/+RfalcB42UspmMDdiВсе гости наших выпусков там присутствуют.Тайминги:00:00 Вступление и представление гостей05:43 Эволюция AI инструментов: от GitHub Copilot до агентов12:17 Что такое Cloud Code и как он работает18:02 Глеб о Copilot: плюсы и минусы автокомплита24:07 Проблема галлюцинаций в ChatGPT27:45 Может ли AI определить автора кода на GitHub?29:22 Медицина и AI: опасности и возможности40:31 Фейковые юристы и ChatGPT42:33 AI как виртуальный собеседник и резиновая уточка43:51 Практический опыт Федора с Claude Code53:26 Успешные практические кейсы Николая с Claude Code1:02:16 Рефакторинг с помощью AI агентов1:10:22 Лайфхаки использования AI инструментов1:16:56 Преимущества Claude Code перед Cursor1:20:16 Как качество кода влияет на работу AI1:29:15 Gemini и другие модели: сравнение возможностей1:31:27 Заменят ли AI программистов?1:44:51 Технологическая сингулярность: миф или реальность?1:47:29 Достиг ли AI предела своего развития?1:52:34 История нейросетей: с 1957 года до наших дней2:16:39 Чем опасен ИИ для человечества?2:20:52 Легче или сложнее стать программистом сейчас?2:29:08 AI убивает критическое мышление?2:34:14 Шторм на рынке труда2:38:06 Атрофия навыков при использовании AI2:40:00 Нужно ли читать книги, если есть AI?2:49:16 Заключение2:49:42 AI как лекарство от выгорания