Никита Ульшин про IT
Telegram ·
Два ИИ-радара для наблюдения за IT-индустрией
Не следить за IT-индустрией я не могу, потому что новинки могут повлиять на мои решения. Следить за всем тоже не могу, потому что петабайты контента выжирают все силы и внимание. Поэтому часть этой работы я решил отдать ИИ.
Раньше я писал, что новинки стоит замечать рано, а внедрять лишь после того, как спадёт первый хайп. Теперь я автоматизировал первую половину этого процесса.
Сначала я собрал один еженедельный дайджест, но он то ничего интересного не находил, то притаскивал пачку пустых новостей.
Подумав, я осознал, что смешал две задачи:
➡️ искать изменения, уже созревшие и способные повлиять на мри решения
➡️ ловить ранние сигналы того, что может изменить практику через 6–12 месяцев
Поэтому теперь у меня два радара.
➡️ «Значимые изменения» ищет доказанное «Было → стало» и приносит максимум три результата.
➡️ «Ранние сигналы» собирает проверяемые гипотезы и оценивает их потенциальное влияние.
Оба радара помнят контекст предыдущих выпусков и не повторяются. Сами промпты приложил к посту (сорри что одним файлом, но телега иначе не умеет).
Выход этих промптов мне уже нравится. Например, на этой неделе оба радара зацепились за agentic development (и разница между ними хорошо видна):
➡️ Значимое изменение: агенты превращаются в управляемую часть SDLC. Исследование NBER показывает, что ускорение написания кода вскрывает ограничения на остальных этапах, а другое исследование — что работа разработчика смещается к направлению и проверке AI. Появляются и инструменты управления этим процессом — например, governed agent loops от Atlassian. Для меня это означает, что пора подзабить на скорость написания кода и сосредоточиться на инфраструктуре агентной разработки.
➡️ Ранний сигнал: проверка становится её главным ботлнеком. Генерация дешевеет, но review, тестирование, контроль безопасности и архитектуры масштабируются хуже. Гипотеза радара: через 6–18 месяцев команды будут отличаться не моделью, а качеством своего harness (спецификаций, проверок и ограничений). Эта мысль совпадает с тем, что мне принёс радар значимых изменений.
Конечно, LLM может что-то пропустить. Но прочитать весь поток самостоятельно я всё равно не смогу (и не хочу). Настройка заняла у меня несколько недель, зато теперь два выпуска отнимают 30–40 минут в неделю и оставляют время поразмыслить над найденным.
// Подумываю разбирать самые интересные находки радаров и рассматривать потенциальные перемены в инженерных и управленческих решениях. Стали бы читать такие разборы?
