Режим auto не робить Claude Code безпечним
Режим auto знижує поріг входу, але користувачі перестають розбиратися з permission-системою та ізоляцією середовища. Чому ручний режим, як не дивно, підштовхував до безпеки.
// пишу
Пости
Нотатки про впровадження AI, agentic engineering, архітектуру, найм та інженерне лідерство. Першоджерело — мій Telegram-канал і LinkedIn.
На захист метрики витрачених токенів: adoption vs delivery
Кількість токенів — погана метрика цінності, але добра метрика впровадження. Чому впровадження AI потребує двох етапів, кожен зі своїми метриками.
«JIRA налаштовувати нікому»: як знецінили роль Scrum Master
Від Agile Manifesto й цифрових трансформацій до «JIRA в нас налаштовувати нікому». Як роль Scrum Master втратила свій зміст.
Чи потрібно ще дивитися доповіді з конференцій в епоху AI?
Натхнення, кругозір, нові знання: які причини дивитися доповіді ще працюють, коли AI-асистенти можуть зробити самарі, ресерч і покласти знання в персональну базу?
Тренди AI-агентів: управління знаннями та harness engineering
Довгострокове управління знаннями та повнофункціональні безпечні агентські середовища — наступний крок до автономних AI-агентів. Уроки від OpenAI, Karpathy та Anthropic.
Перевірка реальністю: баг-трекер самого Claude Code
У демо Claude Code сортує баги, виправляє їх через тести й стереже від регресій. Його власний GitHub-репозиторій розповідає зовсім іншу історію.
Масштабування AI в організації: сім пунктів, які мають значення
Меми про впровадження AI в ентерпрайзі смішні, бо життєві. Адекватніший підхід у порядку важливості: від стратегії, яку пояснить кожен, до чесного вимірювання.
Чому я вірю в автономних агентів: кейс з агентом ChatGPT
Отримавши задачу візуалізувати час фінішу на IronMan 70.3, агент ChatGPT клікав по діаграмі, читав код сторінки, писав Python і перевіряв власні дані. Завзятість, якій позаздрять люди.
Чому AI сповільнив досвідчених розробників у дослідженні METR
Заголовок каже, що AI-інструменти сповільнили розробників на 19%. Якщо вчитатися в умови експерименту, результат очікуваний: без формалізованих знань про проєкт експерту швидше руками.
Звільнення на тлі рекордних прибутків: три способи зменшити ризик
Навіть прибуткові компанії більше не тримають людей «про всяк випадок». Постійне навчання, помітне використання AI та участь у трансформаціях підвищують шанси залишитися.
2025 — рік автономних агентів для розробки
Від Devin до Codex і Jules: чому розробка стала першою великою ареною для автономних AI-агентів і як виглядає наступний крок їхньої еволюції.
Впровадження AI стримують люди, а не інструменти
Інструменти стають кращими щомісяця. Бракує AI-driven мислення, і організації, які не бачать результатів, повертаються до вимірювання персональної ефективності.
Як аналізувати співбесіди за допомогою AI
Повний транскрипт співбесіди та модель із великим контекстним вікном дають фідбек кандидату, розвиток інтерв'юерів і об'єктивнішу оцінку. Game-changing застосування AI.
Чотири види сеньйорності, і який із них ви наймаєте
Технологічна, корпоративна, прикладна й доменна сеньйорність — усі справжні, і кожна цінна у своєму контексті. Ефективний найм починається з розуміння, який мікс вам потрібен.
Три пастки при переході на наступний рівень впливу
Переходите з розробника в техліди чи з техліда в архітектори? Операційка, тяга до зрозумілих задач і недовіра до чужої роботи — пастки, які варто якнайшвидше обійти.
CQRS і event-driven архітектура — це не одне й те саме
CQRS і event-driven архітектуру часто вважають однією ідеєю, хоча зв'язок між ними слабкий. Про що насправді кожен підхід і чому жодному не потрібні мікросервіси.
// наступний крок
Поговорімо про ваш AI delivery gap
30-хвилинний дзвінок-знайомство: ви розповідаєте, де ви зараз, а я чесно кажу, чи можу допомогти і як саме.