Национальные парки США – это настолько красиво и разнообразно, что жизнь меня к этому вообще не подготовила. 7500км, 7 штатов и 8 нацпарков – держите тред про самые классные места!

Очень хороший и душевный выпуск, где я рассказываю, как @hhariri спас меня от того, чтобы не спросить "what's so special about number two" на аудиторию в несколько тысяч человек

из Японии привезен идеальный способ очень долго заваривать очень мало кофе

Очень ищу активных пользователей GitHub Spec Kit, в идеале использующих в масштабе одной или нескольких команд. Подскажите контакты!

Еще часто набрасывают, что SDD – это реинкарнация вотерфолла, но: - минусы будут? - при изменении требований откатиться на пару этапов и обновить спеку не стоит вообще ничего - вносить изменения в существующую спеку проще, чем начинать с чистого листа

AI-тулинг входит в новую эпоху благодаря GSD: - скачиваешь пачку md файлов - веришь что это будущее, покупаешь официальную крипту проекта - автор всех кидает, ты теряешь деньги - понимаешь, что скачал еще тонну JS, в котором может быть любой майнер reddit.com/r/ClaudeAI/s/2hBt…

Yesterday joined the 📷Podlodka AI Engineers Club meetup. Strong engineers, honest talks about AI in real work: agents, workflows, code review, team practices, and the messy parts behind demos. Great energy in the room. Thanks Podlodka AI and @igrekde for organizing it.

Кирилл Мокевнин @mokevnin (Хекслет, Организованное программирование) в новой Podlodka Deep Dive объясняет, почему Ruby on Rails похоронили слишком рано, как рельсы повлияли на веб, почему они ещё дают огромную скорость и когда их магия начинает мешать. 🎧youtu.be/EL53I0klc2w

Июнь: React is the new HTML Июль: React Node.js is the new React Август: k8s 10 microservices SPA is the new React Node.js

как же мне нравится, что Telegram за пределами России из мессенджера для покупки наркотиков и секса, который немного стыдно вспоминать в приличном обществе, постепенно превращается в лучшую платформу для AI агентов

A few thoughts on what Bun migration from Zig to Rust means for programming languages. Language choice is now an autoresearch hypothesis Historically language choice was mostly driven by subjective stuff. Personal taste – you like the language syntax and concepts or you don’t. Talent availability – pick e.g. OCaml and you’ve just capped your hiring forever. Meanwhile, objective factors like performance were hard to factor in. Synthetic benchmarks aren't really representative. Until you’ve actually built the system, you don’t know where your bottlenecks will be, and whether you’ll hit the performance ceiling of, say, JVM. That whole picture is flipping. When agents write the code, the human UX of a language stops mattering. Team experience matters significantly less – you don't need everyone to be experts. But objective evaluation actually becomes possible! Write the system, hit performance issues, profile them, rewrite it in another language, measure again. Language choice gets reduced to just another hypothesis in the autoresearch loop – a bit expensive in tokens, but that’s not a huge issue. On the evolution of language ecosystems Choice of programming language has always been one of the strongest possible vendor lock-ins. You pick a language, you stay with it forever and die on that hill if needed. And that was a driver for fixing the weaknesses of specific ecosystems. Shopify picked Ruby, which had no decent IDE support in VSCode? Then Shopify spins up a team to build that plugin and then open sources it. This kind of corporate open source pushed language ecosystems forward – such projects ended up pretty mature, with much lower maintainer burnout risk and company resources behind them. This actually was the core of our strategy for Kotlin Multiplatform. We optimised the technology for large teams with huge codebases, expecting them to invest in open source libraries and tooling in return. It worked greatly, and helped us to catch up with more mature ecosystems, despite having less users overall. If the economics of migration changes, that’s definitely going to affect this picture. Why pour engineering into fixing your ecosystem’s gaps when you can just leave? Where this ends up The migration cost is dropping. The motivation to invest in existing ecosystems is falling with it. We’re going to see a lot more rewrites like this. The languages that win long-term will be the ones that win on the metrics agents actually care about – runtime performance and agent-oriented UX, meaning strong compiler checks, simple build tooling, clear error messages, hard-to-misuse APIs. The endgame is stagnation of the majority of languages, with just a few of them staying relevant.

Rolling out AI across an organization quickly shows who creates value, who creates noise, who resists, and who just waits. I map them with a simple 2x2. 🧵

Проносить на борт самолета жидкости больше 100мл – огромная угроза безопасности. Но если они лежат в детской сумке, то это их автоматически разминирует, проноси сколько хочешь. Какой цирк а.