Максим Цыганков — бывший продукт из российских бигтехов, сейчас фаундер AI-стартапа в Калифорнии: компьютерное зрение для ресторанов (воровство, алкоголь, сервис, уборка, «не встретили гостя»). В этом выпуске мы обсудили, как строится такой продукт: от технического геморроя с подключением камер и оборудования до VLM/детекторов и нарезок событий. Поговорили про продажи как core-скилл фаундера, работу с ресторанами, подходы к ценообразованию, линейный рост vs экспонента через сети, акселераторы/фандрайзинг «тёплой рассылкой» и о том, почему айтишникам пора учиться говорить с людьми.
В разговоре ищем ответы на вопросы: как продавать продукт, которого ещё нет? и почему рестораны — одновременно самые сложные и самые перспективные клиенты для AI?

• (00:00) - Введение. Стартап с нуля в Калифорнии: Порядок в ресторанах с помощью ИИ

Мы с Саматом раньше лично не были знакомы, но всегда крутились в одной технической тусовке. Я давно хотел записать с ним выпуск, потому что мне интересен путь, который он прошёл — как технарь превращается в предпринимателя. Я регулярно делаю подкасты на эту тему, и нам было важно разобрать его историю: он пришёл к бизнесу через запуск собственного аутсорса, а не через стартапы. В этом разговоре мы обсудили, как из разработчика вырастаешь в владельца сервиса, переход от аутсорса к продуктам, изменения на рынке и почему продажи часто важнее кода. Мы говорили о найме и проверке разработчиков, об испытательном сроке как фильтре, а также о скучных, но прибыльных нишах, автоматизации рутины и подводных камнях работы с клиентами.

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog
– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321
– Смотреть в ВК Видео: https://vkvideo.ru/video-224967259_456239167

🔹 Telegram-канал Организованного Программирования: https://t.me/orgprog
🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot
🔹Курсы по программированию — начни учиться уже сегодня: https://ru.hexlet.io/courses
🔹Книга  "Профессия «Программист»" - https://code-basics.com/ru/book
🔹 Вопросы для собеседований - https://github.com/Hexlet/ru-interview-questions
🔹 Тестовые задания - https://github.com/Hexlet/ru-test-assignments

*Деятельность издания «Медуза» (СМИ, которое является в России иноагентом) признана нежелательной. 
*Компания Meta признана экстремистской и её деятельность запрещена в России

• (00:00) - Введение. Аутсорс без иллюзий

В этом выпуске мы поговорили с архитектором и преподавателем Кириллом Витчинкиным о том,  почему DDD переживает второе рождение, как его стратегия, тактика и единый язык спасают микросервисы от «тысячи сервисов ради хайпа», и чем Event Storming помогает вытянуть скрытые знания из трейдеров, курьеров и кол-центров, прежде чем писать код. Обсудили как доменные события делают тесты чище, фичи быстрее, а нервы крепче.
Подписывайтесь, ставьте лайк и делитесь в комментариях: сколько микросервисов живёт у вас, кто уже внедрил DDD в проде и где-то по дороге сломал себе мозг.

• (00:00) - — Введение. DDD снова на расхайпе?

В этом выпуске  у нас в гостях Java‑эксперт Евгений Борисов, и поговорим мы о самом интересном стыке искусственного интеллекта и разработки. Обсуждаем, как использовать локальные LLM‑модели на Mac M‑серии, зачем нужны Spring‑advisers, и как выстроить агентную архитектуру, в которой ассистенты не просто отвечают, а уточняют, учатся и запоминают контекст с помощью RAG и Spring Data.

Евгений расскажет про новый подход — Game‑Driven Development, где разработка превращается в игру с персонажами, а кодирование становится увлекательным и живым процессом. Также затрагиваем PDD, сравниваем Spring и Quarkus, и разбираем, как экономить ресурсы, не теряя в возможностях.

Если вы хотите научиться строить AI‑ассистентов, глубже понять архитектуру современных приложений и узнать, как внедрить AI в рабочие процессы через Java‑экосистему — обязательно посмотрите это видео.

• (00:00) - Введение. Как ИИ меняет подход к разработке и обучению

В этом выпуске мы поговорили с Владимиром Алиповым — нейробиологом и популяризатором науки, о том, действительно ли «математический склад ума» врождён, как работают IQ-тесты и почему поменять профессию в 40 лет — реальный шанс, а не приговор. Обсудили роль интереса против генетики, разобрали мифы о способностях программистов и поделились приёмами сохранения «свежего» мозга. 
А так же:
- Как «g-фактор» помогает в любой умной работе, а не только в высшей математике.
- Почему интерес к алгоритмам важнее любви к формулам, если мечтаете о коде.
- Что общего у хоккеистов и айтишников, и при чём тут месяц рождения.
- Как правильно читать результаты IQ-тестов, чтобы не сломать мотивацию.
- Какие привычки сохраняют мозг острым после сорока и кто такие супер-эйджеры.

Много научно подкреплённых инсайтов, полезных как новичкам, так и опытным разработчикам. Ставьте лайк, подписывайтесь и делитесь в комментариях своим опытом: помогали ли вам когнитивные тесты выбирать путь в IT?

• (00:00) - Старт: о чём выпуск и зачем слушать

В этом выпуске мы поговорили с Денисом Черновым о будущем фронтенда и том, как новые инструменты меняют работу разработчика. Обсудили скоростной TypeScript на Go, «суперстек» вокруг Vite и сборщики на Rust, новые линтеры-форматтеры (Oxlint, Biom) против классики ESLint/Prettier, а также «островной» рендеринг, серверные компоненты React и борьбу за Core Web Vitals. Разобрали стратегии React, Vue, Svelte и Nuxt, влияние поглощений Versel и то, как ИИ-инструменты меняют подход к коду. Вы узнаете, какие тренды стоит изучить уже сегодня, чтобы не отстать завтра, и почему иногда выгоднее выбрать «не-React»-фреймворк.

• (00:00) - - Введение и анонс

В этом выпуске мы поговорили с Александром Вершиловым — разработчиком с 15-летним опытом и руководителем отдела разработки в Сириус.Курсах. Мы устроили дебаты про ORM. Обсудили чем ORM отличается от query-builder’а, разобрали типичные проблемы N+1 и ленивых связей, сравнили подходы Code-First и Data-First к миграциям, а также поделились приёмами, как обойтись без ORM и не потерять производительность.

Вы узнаете, когда строгая типизация (на примере Haskell) спасает проект, какие настройки ORM могут «положить» продакшен и какие практики позволяют держать базу под контролем.  А так же решите для себя, брать ли ORM в следующий проект или сразу писать SQL.

• (00:00) - Введение. Почему мы всё ещё спорим про ORM?

В 2010 году я много собеседовал начинающих разработчиков, и одним из них был Артём Малышев. Он не прошёл испытательный срок, но само собеседование и несколько недель работы с нами оставили у него сильное впечатление и задали вектор всей его карьеры.

С тех пор прошло больше десяти лет. Артём успел поработать на фрилансе, получил грант Mozilla, стал контрибьютором Django Channels, и сейчас входит в core-команду Django. Недавно мы снова пересеклись — и я пригласил его на подкаст, чтобы разобрать, как складывался его путь и что на него повлияло.

Обсудили:
- что давал ранний фриланс на Upwork и почему там важно сразу считать стоимость не только работы, но и валютного контроля;
- как автоматизация антивирусных отчётов превратилась в первый серьёзный питон-опыт;
- Как один твит,  XSLT-плагин и 20 чашек кофе привели к внезапному контракту в Германии;
- коридорный разговор на конференции, который привёл к гранту Mozilla и работе над Django Channels;
- историю о контрибьюторе, продавшем поддержку библиотеки без ведома автора — и чем всё закончилось.

А ещё — поговорили о росте. Сколько времени занимает развитие навыков? Что на самом деле даёт переход от рутинных задач к контрибьютам в open source? И почему нет коротких путей от джуна из региона до ключевого участника глобального проекта.

• (00:00) - — Введение и анонс

В этом выпуске мы поговорили с Андреем Татариновым, инженером, который каждый день работает с языковыми моделями и внедряет ИИ в реальные продукты. Обсудили, как устроены LLM: что на самом деле происходит под капотом ChatGPT, почему ИИ часто галлюцинирует, и как с этим работать.

Разобрали, зачем нужен fine-tuning и RAG, как промт превращается в инженерную задачу, и почему без человека модели пока не справляются. Поделились практическим опытом автоматизации, примерами из реальных кейсов и мнением о том, в каком направлении развивается рынок ИИ.

Вы узнаете, как реально применять языковые модели, какие ошибки совершают новички, и что нужно, чтобы ИИ стал помощником, а не источником проблем.

• (00:00) - Введение и анонс

В этом выпуске мы устроили живую дискуссию о Scrum: Agile-коуч Мария и продакт-менеджер Александр дискутировали о том, когда фреймворк действительно помогает, а когда превращается в формальность. Обсудили ценности и принципы Scrum, разобрали, почему без поддержки руководства он не работает, и сравнили классический подход со «сплошным» потоком задач. Разобрали реальные кейсы внедрения, типичные ошибки механического соблюдения ритуалов и дали практические советы, как подстроить Scrum под свой контекст.

• (00:00) - Введение и анонс