Владение и локальность

Итак, Вы – руководитель разработки (главный инженер, архитектор и т.п.) большой системы. После здравых размышлений Вы (обосновано) выбираете для системы микросервисную архитектуру. Далее Вы (и опять обоснованно) разделяете систему на микросервисы, продумываете API, рисуете стрелочки и диаграммы и можно программировать.

Можно? Наверное, но лучше сначала рассмотреть принципы для организации доступа к данным.

 

Принципы

 

Мы будем рассматривать и сравнивать между собой два принципа:

·       Данными владеет только владелец.

·       Локальность данных.

 

Данными владеет только владелец

 

(далее…)

Интересные кейсы про ADR + ИИ

Всем привет! Меня зовут Катя, я развиваю Gramax — базу знаний для ИТ-команд.

Мы в команде давно и настойчиво говорим об одном: документация — это не довесок к разработке, это ее часть. Писать доку нужно до кода, вместе с кодом, а не после — когда контекст уже размылся, а решения давно забыты. Считаем, что это инженерная культура, без которой появляется куча проблем: медленный онбординг, повторяющиеся споры об уже принятых решениях, техдолг.

(далее…)

Системный подход: откладываем Канбан в сторону

Канбан это не мультитул

Канбан это не мультитул

(далее…)

Как плохое ТЗ может удвоить стоимость проекта

Как плохое ТЗ может удвоить стоимость проекта - 1

Автор статьи: Дмитрий Курдюмов

Участвовал в Аджайл-трансформациях в крупнейших компаниях в России (Альфа банк, МТС, Х5 retail group), с международным опытом в стартапе зарубежом

(далее…)

Системный подход к Agile: исследование совместимостей Java библиотек [лонг]

Java называют языком программирования. С формальной точки зрения это может быть и так. На практике картина более широкая. Я же утверждаю, что Java — это технология: целая программная система для гибкой (agile) разработки. В ней можно выделить четыре ключевых подсистемы, которые вместе образуют Java платформу:

  1. Система ведения онтологии, то есть модели мира из набора абстрактных концептов, которые каждый разработчик переносит к себя в голову через когнитивные ассоциации.

  2. Система формальной верификации типов (далее…)

Исследование: ИИ увеличивает время на каждую задачу до 346%

Аналитики ActivTrak Productivity Lab провели исследование с использованием данных пользователей после внедрения ИИ-сервисов в рабочие процессы. Они сравнили активность 10 584 сотрудников за 180 дней до и после внедрения таких инструментов. Выяснилось, временные затраты на все категории рабочих задач выросли от 27% до 346%.

(далее…)

Мы протестировали 34 AI-модели на задачах менеджера. Вот что доступно в России без VPN

Каждый производитель LLM заявляет о лидерстве. OpenAI – «самая мощная модель». Anthropic – «самая безопасная». Яндекс – «лучше всех понимает русский». Проверить эти заявления, не потратив месяц на ручное тестирование, – задача нетривиальная. Мы решили попробовать.

Обновление от 17 марта 2026. В первой версии статьи модели Grok (xAI) были отнесены к категории «доступны в России без VPN». Это ошибка – x.ai и API Grok заблокированы для российских IP. Мы исправили таблицы и рейтинги. Grok остаётся сильной моделью, но для доступа из России потребуется VPN. Также в исследование добавлена модель GLM-5 от (далее…)

Сократили срок выхода задач в продакшен почти вдвое: что реально сработало

Меня зовут Василий Ферапонтов, я отвечаю за SaaS-направление в Аспро. Мы развиваем собственный продукт — облачную систему управления бизнесом. В команде несколько продуктовых и платформенных групп, всего больше двадцати человек в разработке.

Год назад у нас была ситуация, которая многим знакома. Команды заняты, задачи двигаются, релизы происходят… но предсказуемости нет. Сроки плавают, бэклог разрастается, внутри много устных договоренностей. Все работают, но система не работает.

За один квартал мы перестроили процессы и получили вполне измеримый результат:

Собеседование QA-инженера в 2026: От HR до оффера. Гайд по этапам и вопросам для manual и automation

Джуниоров больше не нанимают. Я собрал данные — и понял, что бомба рванёт через 3 года

Я залез в эту тему чтобы написать очередной пост про «AI меняет рынок труда». Ну знаете, дежурная штука. Поискать циферки, добавить мнение, опубликовать.

А потом я начал складывать числа из разных источников. И мне стало реально не по себе.

Цифры, которые я не ожидал увидеть

Гарвард опубликовал исследование — Guy Lichtinger и Seyed Mahdi Hosseini Massoum отследили 62 миллиона работников в 285 000 компаний. Результат: когда фирма внедряет генеративный AI, найм джуниоров падает на 9-10% в течение шести кварталов. Сеньорный найм при этом почти не двигается.

Девять-десять процентов. За полтора года. По всем 285 тысячам фирм в среднем.

(далее…)