Алексей Рыбак: системный дизайн, хайлоад, разработка с агентами

Последние места в буткемп “Product Engineer: программирование с агентами”

Друзья, только сейчас обработали первые заявки на участие в AI-буткемпе “Product Engineer: программирование с агентами”. Много было заявок, и много вопросов, но спрос высокий, даже решили сделать дополнительную группу.

Что это будет за новая роль Product Engineer — время покажет, всем очень интересно. Буткемп запустили в stealth-режиме, language-agnostic, agent-agnostic и LLM-agnostic. Проект коммерческий, про условия ниже, у нас пока нет “лэндинга” и продажных компаний, мы хотим сформировать первый поток “для своих”, и фактически продавая места за полцены.

В первую очередь в этом наборе мы ориентировались на тех, кто только собирается начать программировать с агентами, перейти от промтинга к агентскому программированию, или недавно начал работать с агентами, но сталкивается с типичными для первых шагов сложностями, хочет освоить SDD-like подходы (plan/code, grill-with-docs, open-spec), научиться использовать агентские циклы.

Наш фокус на тех, кто умеет программировать, но только делает первые шаги в настоящей агентской разработке. Это когда агент делает профессиональный UI по дизайн-системе, пилит таски и тесты, ревьюит артефакты, короче, решает задачи, сформулированные на естественном языке. Хорошо зайдет как бекендерам, так и системным аналитикам и даже менеджерам, кто когда-то программировал и теперь AI открыл второй шанс кайфануть.

При необходимости мы дадим доступ ко всем моделям через свой api, вам не нужен будет ни впн, ни иностранная карта, ни иностранный номер телефона. Вы получите всю базу по агентам, а также выберите и выполните AI-native проект в SDD-стиле (SDD = spec-driven development).

Буткемп проведем примерно за месяц, старт в начале октября, текущая стоимость участия физикам — 35.000 рублей (это примерно 30% скидка для физиков). Возможна оплата от юрлиц, но по полной цене 50.000. Токенов подарим более чем достаточно на месяц, и ещё дадим после буткемпа попользоваться, если не израсходуете.

Мы также ведём переговоры с провайдером локального инференса, чтобы всем участникам дали доступ к открытым моделям, пригодным для онпрем-размещения.

Выйдете из буткемпа с уверенным пониманием принципов агентской разработки, настроенным окружением и выполненым проектом. Кому интересно — напишите мне личное сообщение “AI-буткэмп” или в любом другом виде, особенно если есть вопросы — ответим, вышлем все подробности. У нас есть рассрочка, оплата картой из любой точки мира, человеческий саппорт. Вести этот трек буду я лично, в основном будет практика, много демо, встречи будут и утренние и вечерние 50/50, примерно по 2 в неделю, все с записью. Приходите сами, приводите друзей.

Бриф буткемпа высылаем лично по запросу, для этого достаточно написать мне сообщение на @alexeyrybak.

Ребят, кто следит за здоровьем и старается выхаживать хотя бы 10К шагов в день 🚶‍♀️🚶‍♂️. Мы с женой и френдами уже несколько лет “ходим онлайн-группой”, используя приложение Pacer. Это виртуальные соревнования, стимулирующие участников “выхаживать” свои 10К каждый день. Совершенно некоммерческая инициатива for fun, посмотрите и присоединяйтесь, это довольно весело. Люди со всего земного шара, всё онлайн.

Что нового в PostgreSQL 19 - II

Традиционно каждую осень выходит очередная мажорная версия СУБД PostgreSQL. Что нам готовит 19я версия — рассказываем с нашим экспертом по СУБД и автором курса по архитектуре и тюнингу SQL в PostgreSQL, Николаем Ихалайненом.

Консистентные чтения с реплик с использованием WAIT FOR LSN

Многие приложения не могут надёжно читать данные из реплик, потому что сразу после модификации ищут новые строки на реплике, а репликация не происходит синхронно. Теперь можно подождать, когда реплика обработает новые данные и делать селект.

Для этого после записи на основном сервере можно получить метку репликационного лога:

SELECT pg_current_wal_lsn() AS target_lsn
\gset


А на реплике ждём и потом выполняем селект

WAIT FOR LSN :'target_lsn' WITH (MODE standby_replay, TIMEOUT '10s');
SELECT * FROM orders WHERE order_id = 1234;


Таким образом приложение пишет на primary, получает позицию WAL после записи, передаёт её в запрос к реплике, а реплика ждёт, пока до этой позиции доедет и применится репликация. После этого SELECT на реплике уже увидит записанные данные.

LSN — это Log Sequence Number, позиция в WAL, журнале предзаписи PostgreSQL. Грубо: “до какого байта WAL мы дошли”. Если реплика применила лог до определенного LSN, значит все изменения, попавшие в лог до этой позиции, уже применены на реплике и видны обычным запросам.

Режимы:
• standby_replay — дождаться, пока реплика применит WAL; это то, что нужно для консистентного чтения.
• standby_write — дождаться, пока WAL записан на standby, но не обязательно применён.
• standby_flush — дождаться, пока WAL сброшен на диск standby.
• primary_flush — ждать flush на primary.

🔥 PostgreSQL — наше всё!
🤔 А разбухание bloat они исправят когда-нибудь?
💯 ну всё, мигрируем на 19й!
👍нам и на PostgreSQL 12 хорошо

Уже сегодня Вебинар Devhands по Lakehouse, кейс переезда с Greenplum.

В четверг 20 августа 18:30 MSK,

автор и ведущий стримов по Lakehouse и Clickhouse, Алексей Белозерский.

Он проведет интересную встречу. В гости к Алексею придет Алмаз Хайфуллин, Руководитель Офиса Данных Skillbox. Запись на встречу, как обычно, через бота Devhands: @devhands_meetup_bot.

Что нового в PostgreSQL 19 - I

Традиционно каждую осень выходит очередная мажорная версия СУБД PostgreSQL. Что нам готовит 19я версия — рассказываем с нашим экспертом по СУБД и автором курса по архитектуре и тюнингу SQL в PostgreSQL, Николаем Ихалайненом.

Графы в SQL

Не так часто бывают полезные изменения на уровне SQL. Наверное, самая необычная фича — это поддержка графовых запросов. Как обычно мы создаём таблицы (или используем существующие), но вместо сложных JOIN, теперь достаточно описать граф связи таблиц и сделать выборку из графового представления.

Короче, берем традиционную e-commerce модель:


CREATE TABLE products (product_no integer PRIMARY KEY, name varchar, price numeric);
CREATE TABLE customers (customer_id integer PRIMARY KEY, name varchar);
CREATE TABLE orders (order_id integer PRIMARY KEY, ordered_when date);

CREATE TABLE customer_orders (
customer_orders_id integer PRIMARY KEY,
customer_id integer REFERENCES customers (customer_id),
order_id integer REFERENCES orders (order_id)
);


Создаём графовое представление myshop: обычные таблицы products, customers, orders становятся вершинами графа, а таблица customer_orders описывает связи между покупателями и заказами.


CREATE PROPERTY GRAPH myshop
VERTEX TABLES (products, customers, orders)
EDGE TABLES (customer_orders SOURCE customers DESTINATION orders);


И теперь можем читать данные из графа myshop через специальную табличную функцию GRAPH_TABLE: она превращает результат графового поиска MATCH в обычную SQL-таблицу для SELECT.


SELECT customer_name
FROM GRAPH_TABLE (myshop
MATCH (c IS customers)-[IS customer_orders]->(o IS orders WHERE o.ordered_when = current_date)
COLUMNS (c.name AS customer_name)
);


🔥 PostgreSQL — наше всё!
🤔 А разбухание bloat они исправят когда-нибудь?
💯 ну всё, мигрируем на 19й!
👍нам и на PostgreSQL 12 хорошо

Product Engineer: стартуем AI-буткемп

Вообще невозможно уследить, что происходит за последние месяцы в AI, поэтому тезисно:
- успели попробовать GLM 5.2? а уже вышла GLM 5.3 (и они обе хороши)
- только более-менее освоили claude/codex/opencode и может быть даже hermes? а все вокруг уже начинают нахваливать zcode, а гики вообще советуют pi.dev
- вышел deepseek V4 pro, нормальный и недорогой, и также deepseek открывает агентский харнесс dsh (https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness, уже 150К+ звезд на гитхабе, интересный подход с плагинами, LLM-agnostic, но не забудьте DSH_TELEMETRY_DISABLED=1)
- qwen 3.8 не только доступна у гейтвеев, но также вышла 27B, которая влезает элементарно онпрем в домашнюю лабораторию (кто откладывал покупку нового ноута — похоже, момент настал, и уже можно брать не за полляма, правда, похоже придется чутка потрахаться с MTP (multi-token prediction / speculative decoding) чтобы получать не 20 tok/sec, а 60-80).

А ещё вы возможно не обратили внимание, но вот что становится трендом. Две крупнейшие банды конференций в РФ запускают AI-треки и трансформируют language-specific стримы, фактически становясь language-agnostic. Потому что язык уже почти не имеет значения.

Да, ребят, почти всё, что формировало ценность программиста десятилетиями — катится к херам. Новая профессия будет больше про “что” и очень высокоуровнево “как”. Думаю на уровне системного дизайна и знания особенностей компонент, но не кишок, не кода, и уж тем более не алгоритмов. Почти нет смысла учить языки программирования, ребят.

Что это будет за новая роль Product Engineer — время покажет, но очень интересно. А devhands в stealth-режиме запускает language-agnostic, agent-agnostic и LLM-agnostic AI-буткемп. Проект коммерческий, за деньги, про условия ниже, у нас пока нет “лэндинга” и продажных компаний, мы хотим сформировать первую группу “для своих”, и фактически продавая места за полцены.

Наш фокус на тех, кто умеет программировать, но только делает первые шаги в настоящей агентской разработке. Это когда агент делает профессиональный UI по дизайн-системе, пилит таски и тесты, ревьюит артефакты, короче, решает задачи, сформулированные на естественном языке. Хорошо зайдет как бекендерам, так и системным аналитикам и даже менеджерам, кто когда-то программировал и теперь AI открыл второй шанс кайфануть.

При необходимости мы дадим доступ ко всем моделям через свой api, вам не нужен будет ни впн, ни иностранная карта, ни иностранный номер телефона. Вы получите всю базу по агентам, а также выберите и выполните AI-native проект в SDD-стиле (SDD = spec-driven development).

Буткемп проведем примерно за месяц, старт в начале октября, текущая стоимость участия физикам — 35.000 рублей (это примерно 30% скидка для физиков). Возможна оплата от юрлиц, но по полной цене 50.000. Токенов подарим нормально, думаем об интервале лимитов в $$50-100, и этого будет более чем достаточно на месяц, и ещё дадим после буткемпа попользоваться, если не израсходуете.

Выйдете из буткемпа с уверенным пониманием принципов агентской разработки, настроенным окружением и выполненым проектом. Кому интересно — напишите мне личное сообщение “AI-буткэмп” или в любом другом виде, особенно если есть вопросы — ответим, вышлем все подробности. У нас есть рассрочка, оплата картой из любой точки мира, человеческий саппорт. Вести этот трек буду я лично, в основном будет практика, много демо, встречи будут и утренние и вечерние 50/50, примерно по 2 в неделю, все с записью. Мест в группе будет немного. Приходите сами, приводите друзей.

Вебинар Devhands по Lakehouse, кейс переезда с Greenplum

В четверг 20 августа 18:30 MSK, наш автор и ведущий стримов по Lakehouse и Clickhouse, Алексей Белозерский, проведет интересную встречу. В гости к Алексею придет Алмаз Хайфуллин, Руководитель Офиса Данных Skillbox.

Расскажем кейс переезда на лейкхаус с Greenplum с экономией TCO в 10 раз (!)

Алмаз рассказажет про ход переезда, найденные лайвхаки, полезные конфиги и многое другое.

А для devhands это крутой кейс ещё и потому, что Алмаз был слушателем первого потока курса Алексея по Lakehouse (ноябрь 2025).

Тема: Переезд из КХД на Greenplum в Lakehouse (S3-Iceberg-Trino)
Характеристики: 35 ТБ полезных сжатых данных

Результаты:
⁃ Экономия более чем в 10 раз
⁃ Срок - 3 месяца.

На встрече обсудим:
⁃ Как ускорить переезд с КХД (DWH -> DLH)
⁃ Как сделать ETL, рассчитанные на Iceberg и причем тут различные метакаталоги
⁃ Какие есть подводные камни при подключении различных BI
⁃ Какие узкие места архитектуры Лейкхаус правда, а какие миф.
⁃ Какие в реальности получились показатели до и после переезда. На какой результат можно рассчитывать? Как правильно подсчитать лейкхаус с учетом практики?
⁃ В каких случаях рекомендуем и НЕ рекомендуем переезд

Запись на встречу, как обычно, будет через бота Devhands: @devhands_meetup_bot.
До встречи!

🔥 Lakehouse рулит
👍 старый Postgres/Greenplum борозды не испортит

Можно ли оценивать новую стоимость кода в пересчете на токены?

TL;DR: делать в лоб не совсем правильно, единой формулы нет, но в целом оценить можно.

Все LLM по API продаются по выходным/выходным токенам. Есть соблазн грубо оценить стоимость сгенерённого кода через стоимость выходных токенов. Подписки этот подход ломают, но как будто подписочная модель наиболее “честная” для оценок.

Перевод строк кода в токены не такой-то простой, берем такой код:


if (user.status_code === 404) {


В этой строке — 14 токенов по алгоритму BPE:
- отступ в начале строки
- if
- открывающая скобка
- user
- точка
- status
- подчеркивание
- code
- пробел перед оператором
- оператор сравнения ===
- число с пробелом 404
- закрывающая скобка )
- открывающая скобка { с пробелом
- перенос строки

А в сгенерённом коде еще будут комментарии, длинные названия переменных и функций. Поэтому если очень грубо оценивать “стоимость кода в пересчете на выходные токены”, то на 1 строку кода надо брать не 10, а скорее 20 токенов, и 1 млн выходных токенов получится не 100.000 строк кода, а меньше, наверное нормальной оценкой взять 50.000 строк.

Кстати, 50.000 строк — столько приходилось на 1 программиста в Badoo в лучшие годы, кода кодовая база сильно росла. То есть это даже не “в год”, это сколько на 1 сотрудника приходилось строк кода в репозитории. И затем эта цифра снижалась.

А в реальности всё сложнее. В агентном кодинге вход тоже важен, контекст перечитывается, стоимость добавляет и инпут, и процент попаданий в кэш. Допустим есть коэффициент, на который надо умножить цену миллиона выходных токенов. Он не универсальный, зависит и от “обвязки” / агента, и от модели.

Я тут поколдовал с помощником, не буду приводить полный расчет, короче, этот K по оценкам от 3 до 5, причем ниже у американских флагманов, и выше у китайских. Но даже с такими оценками стоимость 50.000 строк кода получается следующей:


Модель Out Real K
Fable 5 $50 $145 2.9
GPT-5.6 Sol $30 $78 2.6
Opus 5 $25 $73 2.9
Sonnet 5 $10 $29 2.9
Qwen 3.8 Max $6 $27 4.5
GLM-5.2 $4.40 $23 5.3
DeepSeek V4 Pro $0.87 $3.2 3.7
DeepSeek V4 Flash $0.28 $1.1 4.0


Выводов не будет, просто оставлю вас с размышлениями о текущей стоимости написания 50.000 строк кода - кодовой базы, которая приходилась на 1 разработчика в проекте с миллиардной капитализацией.

🔥за новую эру “наш код не стоит ничего”
👍за дипсик

Сегодня день дешман-эксперимента: для ресерча, конфигурации, составления всяких учебных и маркетинговых матриалов (не для кодинга) использую только DeepSeek V4 Flash из облака Алибабы.

Алибаба рулит, кстати. Обычно надо немного повозиться, чтобы по логам выбрать самого быстрого провайдера, но зато если не полениться, то в итоге получается супер-скорость. Пока не сообразил, можно ли выкачивать логи по API, чтобы отдать такие задачи агентам 😉

За полдня потратил кучу денег — около пятнадцати центов. Но модель туповата, конечно, прям очень точные нужно давать указания. Завтра попробую то же самое, но с DeepSeek V4 Pro.

Обучение devhands.io | что за Рыбак | Devhands AI Club | Внедрение AI

Stripe купит OpenRouter?

TL;DR: Stripe ведет переговоры о покупке OpenRouter примерно за ~70x годовой выручки, идут переговоры.

Всем, кто начинает или активно программирует/автоматизирует с агентами, я категорически рекомендую использовать OpenRouter (лучше через квн или прослойки типа нашего devhands-прокси), хотя бы в дополнение к моделям Anthropic/OpenAI, но можно и как основной доступ к моделях.

OpenRouter — это “гейтвей”, который позволяет очень легко получить доступ сразу к 400+ LLM-моделям, американским и китайским, и гибко настраивать обвязки, оптимизируя стоимость, особенно если вы часто вылетаете по лимитам и по каким-то (не всегда понятным мне) причинам не хотите переходить на нормальные дорогие тарифы (AI экономит дофига времени и ресурсов, и я лично не понимаю, чего мелочиться, но дело ваше, конечно).

Stripe ведёт переговоры о покупке OpenRouter примерно за $10 млрд. Это ~70x годовой выручки, безумный мультипликатор, но если учесть, что это 8x последней оценки, то уже не выглядит совсем сумасшедше. Сделка пока не закрыта — по последним данным, переговоры продолжаются.

Есть мнение, что смысл сделки — контроль за рождающейся экономикой агентских платежей. OpenRouter стоит в точке выбора модели и видит, что покупает рынок. Stripe стоит в точке расчёта и знает весь операционный контекст - вместе они могут стать транзакционным слоем этой новой экономики.

Справка:
• OpenRouter - американский стартап из Нью-Йорка, который дал разработчикам единый API-шлюз для доступа к 400+ языковым моделям (OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek и др.) через один интерфейс.
• Основан в начале 2023 Алексом Аталлахом и Луи Виши
• Зарабатывает на комиссии, забирает ~5% оплат за инференс
• Обрабатывает ~25 трлн токенов в неделю (~100 трлн в месяц), 8 млн+ пользователей
• Привлёк $174 млн инвестиций
• Май 2026 — раунд Series B на $113 млн от CapitalG (Alphabet), оценка выросла до $1,3 млрд
• Июль 2026 годовая выручка (ARR) выросла до ~$140 млн (втрое с апреля)
• Конец июля 2026 — переговоры со Stripe

Во всех наших онбордингах подобные гейтвеи играют центральную роль, они позволяет миновать все вопросы с регистрацией, телефонами, картами и потенциальными банами из-за всех этих “так а че банк не открылся а я ж в квн” и “мать запалят надо ж было через квн”. Кстати, можем дать на тест доступ к нашему прокси — поймете, как удобно жить без квн и вот этого всего, так же можем развернуть для вас “персональный” гейтвей.

Обучение devhands.io | что за Рыбак | Devhands AI Club | Внедрение AI

У моего приятеля, Саши Горного, есть курс по Клоду для предпринимателей: https://claude.aiacademy.me/

Проходил часть этого курса, хотя мне он был интересен даже не столько тем, чему я могу научиться, сколько тем, как учат предпринимателей.

Программу можете посмотреть на сайте, не буду пересказывать. Всё по делу: анализ данных, презентации-отчеты, лэндинги, контент, автоматизации. Понравилась глубина проработки некоторых тем типа контент-фабрики, ребята делятся собственным опытом и открыто говорят о своих ошибках, что сработало и что не сработало. И очень отзывчивый и доброжелательный чат, в котором отвечают не только авторы курса, но и сами участники помогают.

В-общем, предприниматели, если хотите освоить Клод системно — это хорошая точка входа.

Вынесу из нашего AI-клуба: про SDD (spec-driven development c агентами).

Кстати, завтра в AI-клубе — встреча с Максом Лапшиным, в 19:00 MSK (тот самый кейс Erlang -> Rust).

Участник чата спрашивает, кто как внедряет SDD, смущает зоопарк подходов и фреймворков, как борятся с распуханием контекста.

1) зоопарк дикий, инструменты в принципе все верхнеуровнево примерно одинаковые, но куча нюансов и дальше их каждый допиливает под себя, тем более что умный агент типа клода постоянно предлагает дотюнить обвязку и легко меняет её на ходу

2) в SDD с контекстом ведется работа по четкому алгоритму, как в жизни, в трекере или файлах строго с сохранением принятых решений, статусов, открытых вопросов, принятых решений; нарезка на задачи + спека сохраняется и агент получает все необходимые референсы внутри текста. Есть свои погремушки при работе с большими кодовыми базами, но они решаются специализированными индексами.

В ближайшее время мы сделаем демо свежих grill-with-docs Мэтта Покока, плюс если посмотреть по истории тут несколько человек рассказывают про свои пайплайны, может быть сделаем отдельные демо. У нас образовательный проект, поэтому мы все наиболее известные фреймворки/обвязки рано или поздно разберем, но и агенты становятся умнее и стараются в себя это всё втянуть, так что поживем-увидим как экосистема будет развиваться.

Но главное: тех, кто думает что SDD всем даст супер-автономность, вот эти «черные кухни агентов», «я заменил свою команду агентами и она выполняет работу круглосуточно» — на творческих задачах продуктовой разработки и постоянным принятием решений «что делать» их ждет некоторое разочарование по крайней мере пока. Но будет конечно быстрее, чем совсем руками.

Обучение devhands.io | что за Рыбак | Devhands AI Club

Организаторы Agentic Conf выложили в паблик полезный доклад
https://www.youtube.com/watch?v=EZwcBSX_Rbs

Иван Поддубный,
“Spec-Driven Development через все роли команды: как мы внедрили единый процесс в монолит с 10-летней историей”

Инджой.

Обучение devhands.io | что за Рыбак | Devhands AI Club