Programming Mentor

Agentic Engineering для нових (greenfield) проєктівНа наступному тижні протягом трьох днів разом з fwdays Academy я проводжу інтенсивний креш-курс по розробці нових проєктів з AI агентамиВи приходите зі своїм інструментом, може бути будь-який: Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Antigravity, OpenCode і т.д. - у них принципи роботи схожі, курс на інструмент не зав’язаний. Робити будете власний проєкт, можете реалізувати стартап, про який роками мріяли.Це буде не вайбкодинг, а виважений інженерний підхід, де ми задіємо комплекс заходів для того щоб результати нашої роботи були передбачуваними.Хоча курс в першу чергу орієнтований на software інженерів, але подачу матеріалу я буду робити максимально доступною, писати код руками ми не будемо, тому навчитися робити проєкти за цим підходом можуть люди, які взагалі ніколи код не писали - BA, QA, QA, продакт- і проджект-менеджери, дизайнери, а також усі, хто хоче зрозуміти, як побудувати робочий процес з AI-агентами по-інженерному, а не покладаючись на удачу.Цікаво, що в цій галузі настільки швидко все розвивається, що з моменту анонсу курсу два місяці тому до його запуску зараз вже встигли завіруситися такі підходи як Loop Engineering, які я прямо зараз інтегрую до курсу.Я покажу як зробити повністю автоматичну фабрику проєктів, що дозволить вам швидко, але керовано генерувати рішення, які валідуються до вимог, автоматично тестуються, виправляють дефекти і навіть записують відео з пруфами виконаної роботи. Скорочено концепт цього підходу був на моєму виступі на DOU Day 2026, тут ми все розберемо детально, а ще в нас буде багато додаткового.Окремий блок - це взагалі нова концепція розробки, де ми не просто пишемо детермінований код, а керуємо такими агентами як OpenClaw/NanoClaw/Hermes, які достатньо розумні, щоб робити корисну для нас роботу, не розмінюючись на дрібні деталі.Додатково я покажу свій власний сетап для розробки на основі Claude Code + Cursor, який я вважаю найбільш ефективним на сьогодні і поясню як з нього витягти максимум по швидкості та витратам на використання.Маю спеціальний лінк зі знижкою, заходьте, реєструйтеся, до зустрічі у вівторок! (Кому розклад не підходить, то можна працювати по записах, задавати питання в чаті підтримки, на здачу проєкта буде ще тиждень після закінчення курсу). Лінк з промокодом тут https://bit.ly/3QK37j2

Байка Три дні тому вийшла Fable 5, я прям під неї перейшов на підписку Claude на $200/міс. і за цей час встиг нормально так поганяти модельку в Cowork / Claude Code. В Cursor вона теж була доступна, але там її використання виходить дорожче.Модель дуже сподобалася, хоча у неї якийсь параноїдальний рівень безпеки, бо вона часто відмовлялася робити роботу, особливо якщо десь слова security / vulnerability зустрічалися. У Антропіків взагалі з цим проблеми - у одного з моїх клієнтів так заблочили корпоративний екаунт разом з усіма грошима на балансі. Нічого відновити не вдалося, тільки час змарнували.На вихідні мав великі плани на неї, але сьогодні зранку побачив, що її заблочили для всіх неамериканців за вказівкою уряду США.Ну що тут скажеш - в довготривалій перспективі штати самі своїми діями підштовхують до розвитку опенсорсу та конкурентів з інших країн, і найбільшим бенефіціаром від цього стане Китай. А для нас всіх важливий урок в тому, що ніколи не можна ставити себе в абсолютну залежність від будь-якого стороннього постачальника і завжди бути готовим до подібних кейсів, їх далі буде тільки більше.Якщо говорити про AI в SDLC, то стараємося структурувати проєкт таким чином, щоб працювати з ним могли люди з різними AI-інструментами одночасно. Я сам останнім часом працюю у зв’язці Cursor + Claude Code, і якщо в останньому упираюсь в ліміти, то спокійно переключаюсь на перший і продовжую в ньому. Робити це зовсім нескладно, більшість складових для агентної розробки універсальні, а те що не універсальне стараємося уникати за можливості. Цікаво, що Claude Code в багатьох аспектах ігнорить стандарти і робить по-своєму, але окремий ріспект Cursor за те що вони їх підхоплюють конфіги і можуть напрямку використовувати (конфіги хуків, CLAUDE.md і т.п.).Також моя порада взагалі поменше використовувати якихось сторонніх сервісів та інтеграцій, намагайтеся все тримати в репозиторії проєкту (доки наприклад) - це не лише вирішує подібні питання з можливими блокуваннями, але і сильно спрощує агентам робити свою роботу.

Професія тестувальника та AIМожливо ви здивуєтеся, але все йде до того, тестувальник - це професія, яку найближчим часом не просто не замінить AI, а ще й збільшить на неї попит.Звісно що професія трансформується і звичайні Manual QA / виконавці тест-кейсів не дуже будуть потрібні, але попит на кваліфікованих QA інженерів схоже лише зростає і буде продовжувати зростати в майбутньому.Причина насправді досить очевидна - коли AI-генерованих рішень стає більше, то зростає попит на його перевірку. Але тут виявляється ще один досить забавний нюанс - згенерувати проєкт з AI стає кратно простіше в порівнянні зі створенням його вручну в минулому, а от перевірити його в усіх деталях настільки простіше не стає. Тому що тестування – це не просто натискати кнопки і звіряти результат з очікуваним. Це про побудову стратегії тестування, вміння ставити незручні питання, виявляти неочевидні ризики, розуміти контекст продукту, поведінку користувача, бізнес-логіку і місця, де система може зламатися не лише технічно, а і концептуально.Так, AI може допомогти згенерувати тест-кейси, автотести, проаналізувати логи чи підказати edge cases. Але хтось має зрозуміти, що саме варто перевіряти, а що не варто, чому це важливо і які наслідки матиме помилка. І звичайно не варто забувати про повноту - в тестуванні це особливо критично, і якщо в розробці достатньо пройтися по вимогах і проставити галочки про їх виконання, то в тестуванні потрібно перевірити не лише те, що описано у вимогах, а й те, про що в них забули, що неправильно сформулювали, що користувач зрозуміє не так, як очікувалось, і т.д. і т.п.Саме тому в епоху Agentic Engineering гарні QA будуть на вагу золота, і так, щоб таким QA інженером стати, треба також повчитися інженерному мисленню: системному аналізу, тест-дизайну, роботі з вимогами, ризик-орієнтованому підходу, автоматизації та вмінню використовувати AI інструменти.PS. До речі, прямо зараз на один з проєктів для моїх клієнтів шукають QA, який зможе якісно протестувати телеграм-бота, що керується LLM. Оплата буде гарна (самі оцінюєте відповідно до обсягів робіт), кому цікаво - додаю формочку, закиньте туди свої дані, з вами зв’яжуться.Лінк на формочку https://forms.gle/AMMefVP6e2n5CYA46

DOU Day 2026Багато про AI, але вже говорили переважно про те як правильно користуватися, а не абстрактно що "за ним майбутнє".Потужно звучить наш мілтек – зараз це серйозна альтернатива “традиційному” сервісному та продуктовому IT. Квитки не дешеві. Але якщо брати заздалегідь, розраховувати, що це інвестиції у себе, нетворкінг, який простіше/дешевше здобути навряд чи вийде, то воно точно того вартує.Приємно, що мій виступ зібрав повний зал і багато позитивних фідбеків. Обіцяю, що далі буде більше – вся ця історія з AI у Software Engineering мене зачепила не на жарт. Вважаю що це і є Golden Era у Software Engineering - шлях від ідеї до реалізації ще ніколи не був таким коротким - придумуйте ідеї та імплементуйте і поменше слухайте критиків, якби їх слухали винахідники та бізнесмени, то багато з того що ми знаємо і чим користуємося - просто б не існувало.Окрема подяка організаторам - зробити івент на кілька днів на понад 4 тис. учасників, з якого не хочеться йти - то і є топовий рівень. :)

AI бульбашка10 березня 2000 року неочікувано для багатьох почав провалюватися індекс Nasdaq, оснований на акціях високотехнологічних компаній. Це спричинило паніку, відтік коштів з фондового ринку IT-компаній і масові банкрутства та звільнення, що пізніше були назвали “бульбашкою доткомів”.Але краху ринку як такого не відбулося, відбулася корекція. Незважаючи на те, що багато компаній закрилося, а інвестори втратили кошти, веб який такий це все успішно пережив, а деякі компанії, як, наприклад, Amazon, тільки посилили свої позиції. Втратили кошти ті інвестори, що легковажно довірилися компаніям-шахраям, що не були здатні запропонувати цікавий для клієнтів конкурентоспроможний продукт чи сервіс, а просто збирали гроші інвесторів та давали порожні обіцянки.Думаю що зараз ми наблизилися до чогось схожого в світі AI, де є завищені очікування та залитий інвестиціями ринок що складається з тисяч AI-компаній, у багатьох з яких туманні реальним продуктом і його плейсментом.https://youtu.be/XFBPgIfCDKk

Про HarnessЗазвичай ми багато уваги приділяємо появі нових AI-моделей: кілька днів тому вийшов Opus 4.7, буквально вчора – GPT 5.5.Але покращення моделей дедалі більше схоже на повільну еволюцію: відсотки в рейтингах ростуть, а на реальних задачах різниця не завжди очевидна. Іноді навіть здається, що нова модель працює гірше – хоча часто вона просто потребує іншого підходу.А от де зараз справді багато інновацій – це harness, тобто обв’язка навколо моделі.Для розробників це особливо помітно. Одна й та сама модель може відчуватись по-різному в Cursor, Claude Code чи іншому devtool не тому, що “мозок” інший, а тому що інша система навколо нього: system prompt, routing, tool use, доступ до контексту, робота з файлами, memory, UX, evals.Відповідно мене не дивує, що Opus 4.7 в Cursor може працювати краще, ніж у Claude Code :)Саме тому найжорсткіша конкуренція вже йде не лише між моделями, а між harness. Бо користувачу потрібна не “найкраща модель у вакуумі”, а система, яка стабільно вирішує його задачу.

Запрошую на Fwdays AI Summit25-го квітня планую бути в Києві та виступати вживу на Fwdays AI Summit, топік – «Agentic Engineering для brownfield проєктів». У мене назбиралося багато цікавого досвіду, тож буде що розказати: у brownfield реально багато підводних каменів у порівнянні з greenfield. Буде багато реальних кейсів і нюансів, з якими стикаєшся саме в легасі-проєктах. Приходьте, не пошкодуєте :)Деталі Fwdays AI Summit! 🚀📅 25 квітня 2026📍 Київ + онлайнІнші спікери:✅ Олександр Краковецький – CEO at DevRain. Розповість про LLM API, ефективну взаємодію з ними та виклики побудови RAG-систем.✅ Олексій Мінаков – Consultant & Educator in Generative AI. Поговорить про використання ШІ для особистого розвитку, навчання, рефлексії та пов’язані ризики.✅ Дмитро Шабанов – Solution Architect at Temabit. Покаже, як AI-агенти можуть брати на себе задачі performance-оптимізації та як контролювати результат.Більше тем та доповідей на сайті конференції 👈Також маю промокод на 15% знижки: 24DE775F7F

Agentic IDE для великих, brownfield та legacy проєктівЗараз я публікую контент не дуже активно і на те є причини - останнім часом багато працюю з впровадження AI в SDLC в реальні проєкти не просто у вигляді воркшопів/тренінгів, а у активній взаємодії з командами розробників, де ми пишемо промти/правила, дизайнемо скіли, підключаємо MCP, застосовуємо SDD і тому подібне. Жорсткий ентерпрайз, полісі, NDA, величезні проєкти, франкштейн-архітектури, легасі, фреймворки про які всі давно вже забули, самописні бібліотеки, тони застарілої документації, купа технічного боргу - все як ви любите :)І саме тут теорія легкості вайбкодингу натикається на сувору реальність як воно працює насправді.Але я це все збираю до купи, що працює/не працює і як його налагодити і готовий ділитися цими знаннями на своїх воркшопах / курсах.У березні з fwdays ми проводимо триденний креш-курс “Agentic IDE для великих, brownfield та legacy проєктів” де я цьому буду навчати учасників, тут деталі та реєстрація https://fwdays.com/event/rules-ide-course Зараз залишається 5 днів до зростання ціни, традиційно промокод від мене programming_mentorТакож команда fwdays шукає менторів для своїх заходів, якщо маєте чим поділитися, то welcome, тут формочка https://fwdays.aidaform.com/mentorship

Shipping at Inference SpeedМожливо ви бачили як зараз несеться OpenClaw (який ще вчора був MoltBot, а взагалі на публіці з’явився з назвою ClawdBot). Простими словами це відкритий агент, який можна встановити самостійно локально чи в хмарі, і надати йому доступ до месенджерів, пошти, пошукових систем і т.д. - зараз це вже купа різних інтеграцій. Далі просто давати йому завдання і він намагається їх виконувати. Звичайно є нюанси, зокрема по безпеці, але іграшка гарна безперечно.Йому потрібен доступ до LLM, але не обов’язково палити гроші на платних API, в кого є можливість, то можна підняти якусь фрішну модельку локально. Наприклад, у мене цілком пристойно працює OpenAI OSS-20b на карточці nVidia з 16GB VRAM і це значить, що його робота мені обходиться практично безкоштовно. Залишилося тільки придумати для нього задачі.Цікаво, що він написаний на TS і після того як з першого разу не запустився, то я просто склонував репозиторій локально на машину, відкрив в курсорі і прямо в ньому попросив допомогти сконфігурувати і запустити, з чим той успішно справився за лічені хвилини.Але мене найбільше зацікавив автор цього бота - це австрієць Пітер Стейнбергер, за яким я давно слідкую і рівно місяць тому читав його класну статтю “Shipping at Inference Speed” про те як він використовує AI IDE в розробці. Це надзвичайно цікаво, рекомендую всім розробникам. Мені імпонує його підхід, у самого багато в чому дуже схожий. Мені точно також зараз дуже подобається моделька GPT 5.2 Codex, працюю в паралель з кількох машин, значно менше читаю код, зазвичай лише в найбільш критичних точках, останнім часом не пишу довгі промпти, а використовую короткі плюс режим планування, перевикористовую чати, а не створюю кожен раз нові, не витрачаю час на бренчі, якщо в тому немає потреби і т.д. Із принципових відмінностей - він використовує IDE OpenAI Codex, але я переважно користуюся Cursor, хоча думаю, що конкретна IDE не настільки принципова, більш важливі підходи до того як організувати роботу.Отже стаття тут, must read що називається :)https://steipete.me/posts/2025/shipping-at-inference-speed

Історія про те як індуси допомогли українській команді швидко опанувати AI в SDLCОбіцяна історія, яку мені повідав кілька днів тому безпосередній її учасник.Отже, є один проєкт для замовників з США. Приблизно 70% команди, включаючи технічний менеджмент, техліди, сеньйори - це українці, а 30% - індуси, і хоча їх рівень формально мідли, по факту вони більше джуни, просто мають по кілька років досвіду. Так історично склалося. Працювали кілька років, індуси брали на себе зазвичай досить прості таски, наші їх рев’ювали, називали зауваження, ті виправляли, якось воно рухалося, всю основну роботу все одно робили українці, всіх все влаштовувало. Ніхто індусів всерйоз не сприймав, вони навіть на спільні дейліки не приєднувалися, бо є різниця в таймзоні, щось там в чатиках відписували, періодично зідзвонювалися на якісь наради.Але у 2025 році, якщо точніше, то кінець весни-початок літа, почалися якісь дивні речі. Індуси почали брати на себе складніші таски, повноцінні бізнес-фічі, і комітити код, який очевидно є AI-генерований. Хоча фічі зазвичай працювали, у наших розробників до того коду були зауваження - то стандарти коду не такі, то залежності додали зайві, то архітектурно не ок і тому подібне, і відправляли назад переробляти. Індусам переробляти не дуже виходило, і хоча фічі наче зроблені, вони на тривалий час підвисали у невизначеному стані.Ще важливий нюанс - зміни від індусів почали прилітати у вигляді великих обсягів коду, і знайти час на рев’ю виявлялося досить складно, відповідно “висіли” вони по кілька днів, доки когось примусово на ту роботу не залучали, часто це відбувалося лише за втручання замовників, яким індуси рапортували про виконання своєї частини задачі і про те що вони зупиняються на українцях.Тривало так певний час, допоки восени американці не покликали український технічний менеджмент на розмову. Розмова виявилася не дуже приємною: американці висунули претензію, що українці блокують роботу індусів, які успішно впроваджують AI в SDLC і навчилися швидко деліверити фічі потрібні для бізнесу, в той час як наші займаються не пойми чим і лише заважають прогресивним інженерам. І якщо вони не навчаться самі використовувати AI і знайдуть спосіб допомагати, а не заважати колегам з Індії, то вони всі швиденько підуть лісом, команда з України буде скорочена, а в Індії розширена, бо у бізнесі важливо деліверити фічі швидко, а не гратися в інженерію. Цікавий поворот, холодний душ на голову нашим розробникам.На щастя наші все швидко зрозуміли, і почали допомагати індусам виправляти недоліки, і водночас самі почали використовувати AI IDE щоб деліверити фічі швидко. І наче якістю коду жертвувати не довелося, навчилися як рев’ю робити з AI, пулл-ріквести тепер по кілька днів не висять. В результаті всі задоволені - просто фантастичний саксесс кейс, хоча до фейлу було дуже близько. :)