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 Plata

Видео Ильдара про 12-Factor App: https://youtu.be/uKyyIWkKDW8

Музыкальные трэки Ильдара: https://soundcloud.com/klusterfun

Свежий 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_lab

00:00:00 О чём выпуск

00:03:20 Оффтоп: электронная музыка: Ableton, VCV Rack и саундтрек к игре

00:14:11 Что такое PaaS: какие задачи решает у инженера

00:18:32 Что внутри PaaS: Plata CLI и зрелая платформа Avito

00:26:16 Bare metal vs Облако

00:29:38 12-Factor App: разбираем все 12 принципов

00:44:36 Локальная разработка в Avito: Minikube против Docker Compose

00:52:50 На каких масштабах оправдан полноценный PaaS?

00:54:58 Глазами бэкендера: как PaaS спасает от выгорания

01:05:45 Зачем нужна команда DevSupport: 150+ обращений в день

01:11:30 ИИ в инфраструктуре: даем LLM доступ к логам Kubernetes

01:22:18 Факапы с продом: как мы удаляли БД и роняли сервера из IDE

01:26:36 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 toggles

01:48:39 Уровни тестов: юнит, e2e, нагрузочные, мокирование

01:54:32 Управление ресурсами: RV-метрики, VPA и «коробочный» подход масштабирования

02:08:01 Почему Авито пишет PaaS сам: Navigator, Helmgen и рынок

02:15:42 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/+RfalcB42UspmMDdi

Все гости наших выпусков там присутствуют.

00:00 О чём выпуск и представление гостей

05:02 Обновление new(): конец хелперам toPtr()

13:25 Безопасный dereference: почему fromPtr до сих пор нет

14:39 Дженерики: ослабление ограничений и три столпа нечитамого кода в Go

22:14 go fix воскресили: автоматический рефакторинг поверх фреймворка analysis

26:03 go fix и LLM: замкнутый круг модернизации кодовой базы

29:49 Почему go fix нужно прогонять дважды: директива go:fix inline

40:09 Скандал с go mod init и откат изменений

51:19 Garbage Collector: Green Tea теперь по умолчанию

58:02 Как правильно измерить эффект нового GC на своём проекте

59:55 CGo-вызовы: overhead снизился на 30%, кому это важно

01:03:21 Детектор утечки горутин в pprof от инженеров Uber

01:12:21 SIMD в стандартной библиотеке: что это и зачем?

01:18:55 runtime/secret: зачистка секретов из памяти и Perfect Forward Secrecy

01:30:24 Мелочи релиза: errors.AsType, crypto/rand, testing.ArtifactDir

01:42:30 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/ntuzov

Тайминги:

• 0:00:00 О чём выпуск и представление гостей
• 0:02:42 Как изучить незнакомую технологию за 48 часов?
• 0:09:08 Теория vs практика: иллюзия понимания
• 0:13:11 Ловушки обучения: проблемно-ориентированный подход и рефлексия
• 0:17:15 SICP, книга Петцольда «Код» и курс Nand2Tetris
• 0:26:02 Книги для программистов: какие читать, какие скипать
• 0:28:02 Культура преподавания: советский хардкор против подхода Фейнмана
• 0:35:48 Какие книги изменили мышление: от «Компьютерных сетей» до Joel Spolsky
• 0:46:38 Собеседование с создателем Denwer (Дмитрием Котеровым)
• 0:53:00 Таненбаум, Кнут и три уровня книг по операционным системам
• 0:58:34 Про TAPL, и когда SICP может навредить новичку
• 1:07:51 Нужна ли джуну база: TCP vs UDP на собеседовании
• 1:13:06 Почему Just-in-Time Learning часто не работает
• 1:21:08 A-players и найм: почему самостоятельность важнее знания фреймворков
• 1:25:16 Олимпиадники, FAANG и синдром самозванца
• 1:35:45 Как база спасает архитектуру
• 1:42:25 Практический кейс с доставкой сообщений (at least once / at most once)
• 1:45:40 Проблема курицы и яйца: Rustlings, Exercism и обучение через практику
• 1:53:32 Золотой фонд ресурсов: книга «Цель» Голдратта и «Проект Феникс»
• 2:01:09 Критика «Чистого кода» Мартина и Совершенный код Макконнелла
• 2:07:34 Золотой фонд Влада: курс 15-213 (CMU) и книга с парусом по базам данных
• 2:13:48 Прощание с Кириллом
• 2:16:17 Как учиться программированию в эпоху LLM
• 2:23:03 Атрофия навыков и вайб-кодинг: трансформация или деградация
• 2:36:57 Deep Research, платформа Poe и кворум нейросетей для сложных вопросов
• 2:46:11 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 AvitoTech

Тайминги:

00:00 О чем выпуск: Мета-навык обучения в IT

02:18 Представление гостей

06:41 Спонсор выпуска: Avito Tech

08:11 Челлендж: Как выучить Kubernetes за 48 часов

11:02 Метод "Трех прочтений": сначала практика, потом мануал

13:10 Практика как детектор "я всё понял" — Зорич и упражнения

15:44 Алексей: как выучить Kubernetes за 48 часов

17:11 Восприятие информации: Видео vs Текст vs Рисование схем

25:21 Дофамин и мотивация: Почему мы бросаем обучение?

31:18 Дофамин и компьютерные игры — поиск баланса

35:46 Компьютерные игры как замена работе (Factorio, Zachtronics)

39:24 Фоновое мышление: как мозг решает задачи во время прогулки

53:49 Стратегия "Голод до теории": читать книгу только когда уже "болит"

01:03:07 Радикальный подход: решать задачи, не зная теории

01:21:51 Разница между изучением языка и программирования

01:23:19 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 другим

01:59:02 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 работы

02:39:05 Дональд Кнут "Искусство программирования" — читать или нет?

02:52:16 Стандарты кода: Effective Go и Google Code Review Comments

03:06:58 Go Proverbs и философия языка

03:17:28 Зачем читать спецификацию (Spec) и исходники stdlib

03:21:57 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 документации

Для кого: разработчики, готовые выжать из AI-инструментов максимум

Телеграм-канал Саввы: https://t.me/bringmethecode

👾 Мой Телеграм-Канал с гайдами, анонсами подкастов, роликов: https://t.me/ntuzov

💙 Выпуск вышел при поддержке AvitoTech

Тайминги:

• 00:00 О чем выпуск: Практика использования LLM
• 01:29 Спонсор выпуска (AvitoTech)
• 03:04 Савва: Путь в IT и трансформация в эпоху AI
• 07:20 AI в реальной жизни: Gemini 3.0 Pro и помощь в Японии
• 09:08 Почему Claude Code, а не Cursor?
• 12:32 Пайплайн работы: от аналитики до чистого кода
• 15:18 Режимы Thinking и Ultra-Thinking
• 15:58 Планирование и интеграция с Jira через MCP
• 17:56 Перекрестное опыление: использование разных моделей (Gemini + GPT)
• 21:55 Эволюция: от восторга Copilot до суровой реальности
• 26:41 Особенности Claude Code: лимиты и управление контекстом
• 29:38 CLAUDE.md: Глобальные и локальные правила проекта
• 31:06 Skills vs MCP
• 31:50 Skills: Как научить AI писать QA Notes хорошо
• 35:49 Хуки — правильная финализация работы агента
• 37:14 Агенты: Тестировщик, Оркестратор и Девопс
• 38:27 20 агентов параллельно — Метод «Грубой силы»
• 43:20 Проверка идей: написание крипто-парсера за пару часов
• 50:49 Построение DevOps-инфраструктуры с нуля через AI
• 54:31 Поиск багов, анализ логов и цепочек вызовов
• 59:12 Брейншторм архитектуры и работа с базой данных
• 01:02:13 Скорость x15: Китайские модели через MCP (Cerebras)
• 01:12:07 Почему Junie не взлетел: Ассистент vs Автономность
• 01:14:33 Лайфхак: AI для Performance Review
• 01:18:13 Kubernetes и терминал Warp
• 01:19:19 Git: Разрешение конфликтов и массовый рефакторинг
• 01:23:32 Профайлинг (pprof) и поиск узких мест
• 01:25:20 Опасности: удаление тестов и no-lint
• 01:31:12 Использование моделей напрямую в IDE (IntelliJ, Zed)
• 01:32:52 Экономика: стоимость китайских моделей vs OpenRouter
• 01:34:00 Железо для локальных моделей: Mac Studio vs RTX 5090
• 01:43:35 Как успевать за обновлениями инструментов
• 01:56:07 Обзор китайских моделей: DeepSeek, Qwen, Yi, Minimax
• 02:04:56 Сравнение топов: Gemini 3.0 Pro, GPT-5 и Claude 4.5 Sonnet / Opus
• 02:06:57 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 слайсов

Выпуск вышел при поддержке AvitoTech 💙

Статья про обработку ошибок в Go: https://clc.to/U7_U_w

Telegram AvitoTech: https://clc.to/-HtbVg

Митапы: https://clc.to/vbUbyg

Состав:

- Николай Тузов

- Арсений Терехов — JetBrains, GoLand Team

- Глеб Яльчик

- Дмтрий Матрёничев

👾 Мой Телеграм-Канал с анонсами, гайдами и др.: https://t.me/ntuzov

Тайминги:

• 00:00 Вступление
• 00:27 Предыстория: вопросы от Арсения
• 02:00 Хорошая новость: новые выпуски теперь будут выходить регулярно
• 03:24 Gophercon West — как это было: 25 часов перелёта и визовый лайфхак
• 06:00 Футболки с конференций и брендинг
• 08:40 Тема #1: Nil safety — старт обсуждения
• 09:57 История: Тони Хоар, Algol и billion dollar mistake
• 11:41 Реальные кейсы: $100k loss и падение Google Cloud
• 14:52 Взгляд на проблему с экономической точки зрения
• 17:13 Nil как валидное значение указателя
• 20:05 История указателей: от ассемблера до высокоуровневых языков
• 25:04 Создатели Go: Rob Pike, Russ Cox, Ken Thompson
• 27:45 Дизайн языка — в чём идея?
• 29:33 Go пофиксил проблемы C/C++?
• 32:03 Философия Go: проверенные решения, а не новации
• 36:23 Семантика указателей в Go: nil-receiver как валидное состояние
• 39:11 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 safety
• 51:07 Ограничения null safety: Spring, рефлексия, interop
• 53:00 Safe enough vs абсолютная безопасность
• 55:38 Итоги по nil pointer
• 59:00 Тема #2: Захват переменных — классический баг с циклами
• 01:02:28 Обратная совместимость: почему сложно что-то менять
• 01:05:23 Революция в тулинге языков программирования
• 01:07:51 Final в Java/Kotlin и почему этого нет в Go
• 01:13:11 Захват переменных в C++: явный синтаксис
• 01:16:01 Когда нужна запись в захваченные переменные
• 01:19:27 Каналы в Go: гарантии и практические сложности
• 01:25:21 Роль линтеров — go vet, staticcheck, golangci-lint
• 01:26:07 Тулинг: data-flow анализ, детектор гонок
• 01:29:21 Почему линтеры простые: философия дизайна
• 01:31:57 Тема #3: Слайсы — самая болезненная тема
• 01:32:23 Загадка про 8 слайсов и capacity
• 01:37:36 Проблемы дизайна слайсов в Go и почему так
• 01:40:15 Как работает append и реаллокация
• 01:47:03 Почему append возвращает значение?
• 01:56:52 Эволюция через тулинг: x/tools/modernize и автопочинка
• 02:00:17 Data races при конкурентном append
• 02:03:53 Тема #4: Shadowing переменных
• 02:09:54 Удобство vs однозначность кода
• 02:13:11 Философия дизайна языков и их эволюция
• 02:17:00 Выводы
• 02:22:03 Каждый новый язык лучше?
• 02:29:07 Относительность решений в программировании
• 02:33:59 Теорема Гёделя о неполноте
• 02:34:53 Аналогия с Nintendo: простота как фича
• 02:36:33 Аналогия с физикой: разные модели для разных масштабов
• 02:37:25 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/go1.25

У подкаста есть видео-версия: https://www.youtube.com/@gogetpodcast

Состав:

- 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/+RfalcB42UspmMDdi

Все гости наших выпусков там присутствуют.

Тайминги:

• 00:00 Вступление
• 01:05 Представление Димы
• 01:55 Представление Глеба и распределение ролей
• 02:33 План: идём сверху вниз по Go 1.25
• 03:16 GOMAXPROCS: новое динамическое поведение, риски и зачем это нужно
• 06:40 В каких случаях GOMAXPROCS может поменяться динамически?
• 08:32 uber/automaxprocs vs. новая логика Go
• 10:55 Почему избыток тредов это плохо?
• 14:22 setDefaultGOMAXPROCS: когда полезно
• 16:03 Новый Garbage Collector — Green Tea: идея и мотивация
• 19:14 Контекст: Что такое NUMA и при чём CERN и масштабирование?
• 21:10 Ликбез: трёхцветный GC и дороговизна скана
• 26:44 Практическая польза нового GC и ограничения
• 27:16 Как измерять эффект нового GC: trace scavenger
• 31:02 Уберит ли арены памяти?
• 36:57 Trace Flight Recorder: зачем и как использовать
• 42:00 Изменения в panic и VMA names на Linux
• 43:19 Фикс NeoPointer bug в компиляторе
• 53:56 DWARF v5: быстрее компиляция, компактнее бинарь
• 54:48 Faster slices: ускорения и когда заметно
• 58:38 Где читать про решение escape-анализатора
• 01:05:06 FuncAlign: выравнивание функций и latency
• 01:08:12 Про кэш-линии и микропроценты
• 01:11:21 Новый testing/synctest: управляемое время
• 01:15:52 Устойчиво заблокированная горутина — что это значит?
• 01:20:40 В каких кейсах пригодится synctest?
• 01:22:40 Почему моки плохо дружат с реальной средой
• 01:28:45 Новая версия encoding/json: drop-in и токенизатор
• 01:31:07 Бенчмарки: декод быстрее, меньше аллокаций
• 01:35:13 Кастомные маршалёры/анмаршалёры на дженериках
• 01:37:35 Минусы: магия и порядок регистрации
• 01:43:25 sync.WaitGroup.Go: сахарная обёртка
• 01:44:12 Библиотека lo: можно ли тащить огромные библиотеки ради пары строчек?
• 01:47:30 testing: Writer() и атрибуты
• 01:48:37 reflect: меньше аллокаций и финализаторы
• 01:50:39 io/fs root: защита от обходов
• 01:53:41 Про контейнеры и пространство атаки
• 01:54:45 Встроенная CSRF-защита в net/http
• 01:56:00 go test -work: тесты в рабочей директории
• 01:56:21 go.mod ignore: игнорирование каталогов
• 01:58:27 Библиотека lo: почему нельзя тащить огромные библиотеки ради пары строчек?
• 02:05:19 Supply-chain атаки и обновления
• 02:09:45 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, Zed

Состав:

- Николай Тузов

- Арсений Терехов — JetBrains, GoLand Team

- Ильдар Карымов: https://www.youtube.com/@deferpanic

Мой Телеграм-Канал с анонсами подкастов, роликов и др.: https://t.me/ntuzov

Наш чат - Gopher Club: https://t.me/+RfalcB42UspmMDdi

Все гости наших выпусков там присутствуют.

Тайминги:

• 00:00 Вступление и план выпуска
• 00:25 Представление Арсения
• 01:34 Представление Ильдара
• 02:45 Бэкграунд Арсения и его путь в JetBrains
• 05:31 Про лабораторию JetBrains на Матмехе
• 08:05 Лаборатория языковых инструментов: проекты и идеи
• 10:45 Магистратура JetBrains в ИТМО — жесткая нагрузка
• 16:22 Почему выбрал GoLand?
• 19:34 Первые впечатления от Go: escape-анализ, GC, горутины
• 24:30 Претензии Арсения к Go: проблема захвата переменных по ссылке
• 29:28 Претензии №2: проблема nil-safety в Go
• 33:28 Как происходят переходы между командами в JetBrains
• 37:20 Про переход в команду IDEA или Kotlin — идеальный Dogfooding
• 39:12 Dogfooding в команде GoLand: пет-проекты на Go (2D игра на Ebitengine)
• 43:42 Встречи с командой gopls / Go Team
• 43:55 Что такое gopls? LSP для Go
• 47:08 GoLand не использует gopls — собственный LSP
• 52:15 Состав команды GoLand: ~10 разработчиков и другие должности
• 53:58 Общий пул задач и свобода выбора
• 1:00:30 Процесс код-ревью
• 1:01:50 Роль QA: как устроено тестирование?
• 1:12:02 Поддержка новых версий Go и type inference
• 1:17:22 Инструменты разработки: TeamCity, Space
• 1:22:05 Как репортить баги через YouTrack
• 1:31:58 Вопросы производительности IDE
• 1:36:39 Совмещение Kotlin и Go в разработке
• 1:42:09 Архитектура: IntelliJ Platform + языковые плагины
• 1:48:45 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 фича
• 1:58:54 Глобальный анализ vs локальный (преимущества)
• 2:04:20 Теоретическая неразрешимость задач статанализа
• 2:10:45 Data flow analysis — как это работает
• 2:13:31 Почему пока не поддерживаются поля структур
• 2:20:37 Как иммутабельность упростила бы анализ
• 2:26:45 Обсуждение других IDE: VS Code, Zed, Cursor
• 2:33:39 Уникальность JetBrains — свои языковые движки vs LSP
• 2:37:04 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/@deferpanic

Мой Телеграм-Канал с анонсами подкастов, роликов и др.: https://t.me/ntuzov

Наш чат - Gopher Club: https://t.me/+RfalcB42UspmMDdi

Все гости наших выпусков там присутствуют.

Тайминги:

00:00 - Вступление и представление участников

02:42 - Какие AI-инструменты использует Ильдар

06:04 - Сравнение ChatGPT и Claude для технических задач

08:35 - Опыт Влада с AI-инструментами и почему он их редко использует

12:52 - Редактор Zed: особенности, дебаггер и сравнение с другими IDE

18:02 - Агентный режим в Zed: плюсы и минусы

26:24 - Простой AI-агент в 400 строк кода: разбор статьи Thorsten Ball

30:42 - Обсуждение терминалов и shell: iTerm, Warp, Fish, Starship

37:44 - Чего не хватает у агента из статьи Thorsten Ball?

43:37 - Проблемы окна контекста и как их решать

48:51 - Локальные модели: DeepSeek и опыт запуска на личном железе

52:44 - RAG и MCP серверы: что это и зачем нужно

56:35 - Реклама в Windows, смартфонах и телевизорах — современные подходы к монетизации

59:28 - Apple Intelligence и локальные модели от Apple

1:01:11 - Gemini CLI и сравнение с Claude Code

1:02:19 - Какой язык LLM понимают лучше: Go / JS / Python

1:06:36 - Переход ключевых разработчиков из Claude Code в Cursor

1:07:59 - Meta переманивает сотрудников OpenAI за $100 млн

1:14:21 - Внутренние конфликты в OpenAI и отношения с Microsoft

1:16:20 - Пузырь AI-стартапов

1:33:36 - Статья Apple "Illusion of Thinking" о том, думают ли LLM

1:42:57 - Эксперимент с Ebiten: может ли LLM писать код для узкой ниши

1:46:51 - Будущее профессии программиста: заменят ли нас AI?

1:56:28 - Ошибки LLM при написании тестов и работе с legacy-кодом

2:01:03 - Развитие AI: достигнут ли предел обучения на данных?

2:06:27 - Итоги от Ильдара: параллели с другими индустриями: музыка и влияние AI

2:09:22 - Итоги от Влада: всё зависит от вас

2:12:28 - Выводы от Николая: AI дополняет, а не заменяет программиста

2:14:10 - AI — таблетка от выгорания программиста

2:16:09 - Учиться с помощью AI легче

2:17:21 - 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 Догов

Мой Телеграм-Канал с анонсами подкастов, роликов и др.: https://t.me/ntuzov

Наш чат - Gopher Club: https://t.me/+RfalcB42UspmMDdi

Все гости наших выпусков там присутствуют.

Тайминги:

00:00 Вступление и представление гостей

05:43 Эволюция AI инструментов: от GitHub Copilot до агентов

12:17 Что такое Cloud Code и как он работает

18:02 Глеб о Copilot: плюсы и минусы автокомплита

24:07 Проблема галлюцинаций в ChatGPT

27:45 Может ли AI определить автора кода на GitHub?

29:22 Медицина и AI: опасности и возможности

40:31 Фейковые юристы и ChatGPT

42:33 AI как виртуальный собеседник и резиновая уточка

43:51 Практический опыт Федора с Claude Code

53:26 Успешные практические кейсы Николая с Claude Code

1:02:16 Рефакторинг с помощью AI агентов

1:10:22 Лайфхаки использования AI инструментов

1:16:56 Преимущества Claude Code перед Cursor

1:20:16 Как качество кода влияет на работу AI

1:29:15 Gemini и другие модели: сравнение возможностей

1:31:27 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 дней

2:16:39 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 труда

2:38:06 Атрофия навыков при использовании AI

2:40:00 Нужно ли читать книги, если есть AI?

2:49:16 Заключение

2:49:42 AI как лекарство от выгорания