Организованное программирование

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=dzen


Сегодня у нас в гостях Никита Волков - разработчик Haskell-библиотек и консультант. Мы поговорили про генерацию SQL, и заодно обсудили его новый проект: генерация типизированных SDK под разные языки на основе схемы БД и запросов. Но довольно быстро разговор ушёл сильно шире самой библиотеки.
Поговорили про SQL First как подход в целом — откуда он растёт, чем отличается от ORM и query builder, и почему в Go с SQLC это уже фактически стандарт. Отдельно — про динамические запросы и фильтры без query builder, про схему БД и миграции (Code First vs SQL First), про то, почему shared database не всегда антипаттерн, как держать обратную совместимость и как ИИ уже сейчас пишет кодогенераторы под новые языки быстрее, чем их делают руками.
Никита в прошлом писал ORM для Scala, потом переписал парсер PostgreSQL на Haskell ради синтаксических проверок при компиляции — и в итоге пришёл к мысли, что над SQL лучше не абстрагироваться, а сделать интеграцию с ним надёжной.
Полезные ссылки:
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nvolkov/
- Twitter: https://x.com/NikitaYVolkov
- Telegram: @wormholio
- Telegram-канал pGenie: https://t.me/pgenie_io
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
- Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239310
🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=dzen
🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#SQL #PostgreSQL #SQLC #ORM #Backend #Programming #AI #разработка #организованноепрограммирование #кириллмокевнин #хекслет
Типизированный SQL: генерация SDK вместо ORM — работает? / Никита Волков #85

🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube
Работа есть не только в бигтехе. Просто её не видно
В IT-твиттере кто-то написал: куда вообще идти работать, если вокруг один сплошной бигтех? Никто в треде не предложил альтернативы. А она есть, и огромная.
B2B SaaS-компании с миллиардными оборотами существуют, их много, и большинство разработчиков не знает ни одной из них по имени. Разбираю почему так получилось, смотрим на конкретные рейтинги и обсуждаем, чем интересна работа в небольших продуктовых командах против роли винтика в экосистеме.
Отдельно про то, как маркетплейсы и no-code инструменты тихо уничтожили целые категории работы задолго до всякого ИИ. И куда сместился спрос.
Второй большой блок про собесы. Год я проводил интервью на реальном открытом продакшне и разрешал использовать агентов. Это изменило моё понимание найма. Агент не помогает кандидату так, как все думают. Зато он сразу показывает, как человек рассуждает, куда идёт, как дебажит незнакомую проблему. Подробно про то, что я увидел.
В конце про циклы рынка и T-shape. Эти разговоры повторяются каждые несколько лет. Объясняю механику: почему это просто экономика, и что за этим стоит на самом деле.
– Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog
– Сообщество Вконтакте - https://vk.com/orgprog
– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321
🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube
🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#IT #Программирование #AI #ChatGPT #Разработка #Собеседование #Программист #Нейросети #BigTech #SaaS #Fullstack #Карьера #Джуниор #Hexlet #Подкаст
Где работать кроме бигтеха / Бизнес без программистов / Найм в эпоху агентов / Кирилл Мокевнин

В этом выпуске у меня в гостях — Александра Брызгалова, практик и сертифицированный специалист, которая много лет работает с TOC. Мы разобрали теорию ограничений — подход, который часто вспоминают через Голдратта, но редко применяют на практике в разработке.
Мы начали с базы: откуда появилась теория ограничений, какую проблему она решает и почему за десятилетия в индустрии мало что изменилось. Сроки по-прежнему срываются, фичи застревают, команды перегружены. Разобрались, как локальная оптимизация ломает систему и почему привычные метрики вроде velocity или «фич в месяц» могут давать обратный эффект. Поговорили о том, как на самом деле устроен поток создания ценности.
Полезные ссылки:
https://t.me/AABryzgalova
https://www.youtube.com/@ABryzgalova
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_456239298
🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube
🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot
Отдельно обсудили практику. Как находить узкие места и почему это не всегда там, где их ищут. Почему их не нужно «расшивать» напрямую и как попытки ускорить разработку нередко только ухудшают результат. Затронули и классические проблемы: многозадачность, постоянное переключение контекста и перегруз потока задачами — всё это напрямую влияет на time-to-market.
В конце разобрали реальные примеры из разработки: длинные релизы, перегруженные тестировщики и код, который так и не доходит до продакшена. Поговорили и про попытки «ускорить всё» с помощью AI — и почему без понимания системы это часто делает только хуже.
#теорияограничений #разработка #ITменеджмент #agile #продуктивность #bottleneck
#тимлид #программисты #организованноепрограммирование #кириллмокевнин
Теория ограничений в it: почему быстрее не значит лучше / Александра Брызгалова #84

В этом выпуске у меня в гостях Евгений Дёмин — Ruby-разработчик и автор нескольких популярных open source библиотек, которые решают проблемы с базами данных, валидацией и производительностью. Женя начинал как математик в Калининграде, попал на западный рынок почти случайно — друг порекомендовал его британскому рекрутеру, а всё собеседование свелось к фразе «Yes, please» в телефонной трубке. Тем не менее его взяли.
Разобрались, почему open source — это не просто код на GitHub, а полноценный продукт, который нужно продвигать, объяснять и защищать. Женины библиотеки приносят ему живые деньги каждый месяц — и это получилось не по плану, а как результат маленьких последовательных шагов.
Полезные ссылки:
https://www.linkedin.com/in/evgeniydemin
https://github.com/djezzzl/
https://x.com/EvgeniyDemin
evgeniydemin.medium.com
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_456239293
🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence
🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot
Отдельно поговорили про schema.rb — файл, который Rails кладёт прямо в репозиторий и который даёт возможность строить инструменты автоматического анализа. В других экосистемах этого долго не было, а где-то нет до сих пор.
Прошлись по конкретным инструментам. Выяснили, что расхождение между валидациями в коде и реальными ограничениями в базе данных — это не редкий edge case, а системная проблема, с которой сталкиваются даже крупные компании вроде 37signals. Подискутировали про N+1, что это не болезнь ORM, и вообще она существовала ещё когда люди писали запросы в циклах на чистом PHP. Обсудили, как можно пофиксить без ручного проставления includes — просто подключив нужную библиотеку.
В конце разговор свернул в неожиданную сторону — обсудили, не станут ли все эти инструменты просто скиллами для ИИ-агентов, и нужны ли они вообще в том виде, в котором существуют сейчас.

#opensource #rubyonrails #backend #programming #softwareengineering #postgresql #orm #nplusone #rails #developers #организованноепрограммирование #кириллмокевнин
Что должен знать каждый backend про N+1, lazy preload и производительность / Евгений Демин #83

Сегодня у меня в гостях Дмитрий Коваленко, инженер, который глубоко погрузился в тему AI-агентов и оказался в центре одной из самых неожиданных точек роста современной разработки, связанной с файловым поиском. Мы обсудили, почему в эпоху агентов привычные инструменты вроде ripgrep начинают давать сбой и как меняется сама природа поиска, когда вместо человека код исследует система, выполняющая десятки запросов подряд без памяти и контекста.

Полезные ссылки:
https://x.com/neogoose_btw
https://youtube.com/@neogoose_btw
https://github.com/dmtrKovalenko

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_456239287

🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence
🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

Также разобрали, как на самом деле работают AI-агенты. Обсудили, почему их базовая операция сводится к поиску файлов и генерации диффов, зачем нужен stateful-поиск и почему каждый лишний tool call превращается не просто в оверхед, а в прямые затраты денег и рост latency. Подробно прошлись по архитектуре, включая SIMD, индексы, биграммы, sparse-подходы и попытки переосмыслить классический full-text search под новые сценарии.

Затронули и более широкий контекст:

— почему LSP может оказаться не нужен агентам

— как устроены MCP и tool calls под капотом

— зачем агентам дополнительный контекст (git status, definitions)

— почему UX таких систем не только инженерная задача, но и продуктовая

— почему терминальные UI до сих пор боль

— куда движутся OpenCode, Cursor и Code Agents

— почему большие компании, вероятно, всё равно победят

— и как меняется роль разработчика, когда код всё чаще пишет не он

#программирование #ai #разработка #coding #devtools #neovim #backend #искусственныйинтеллект #opencode #aiagents @mokevnin #кириллмокевнин

Как работают AI-агенты для программистов: поиск кода, индексы, эффективность. Дмитрий Коваленко #82