How Airbnb uses proximity signals to personalize without relying on individual user history.By: Wei Jiang, Bin Xu, Bharathi Thangamani, Weiwei Guo, Sundar Srinivasavaradhan, Tracy Yu, Huiji Gao, Swapnil Ghike, Michael KinotiGreat personalization starts with knowing your user. But what happens when the user is a stranger?A significant share of Airbnb users arrive without a login, without a recent search history, or without any prior booking — especially those landing from paid advertising or organic search. For these users, the ML models that power search ranking, destination recommendations, and marketing landing pages face the cold-start problem: there is little to no user signal available…

How two new Chronon capabilities, Push Mode and NRT Model Transform, allows us to provide more relevant search results instantly as a guest explores, rather than waiting for the next batch run.By: Pengyu Hou, Yuli Han, Daochen Zha, Haozhen Ding, Xin Liu, Sophie Wang, Pallavi Adusumilli, Sherry Li, Henry Saputra, Chun How Tan, Huiji Gao, Yan Zhang, Stephanie Moyerman, Yi Li, and Sanjeev KatariyaA guest’s interaction with Airbnb doesn’t pause to wait for a nightly batch job. Someone might browse a dozen listings on a Tuesday afternoon, run a new search that evening, and expect the next search to reflect the recent activity; it’s also to Airbnb’s benefit for that to be the case. In our previou…

How Airbnb’s agent harness transforms unstructured data exploration by encoding scientific methodology into scalable, reproducible, and audit-ready infrastructure.Wren DoughertyAsk a coding agent to analyze 100,000 customer support conversations and within minutes you’ll have a polished taxonomy, precise prevalence numbers, and an executive-ready summary. What you can’t see is the investigation that produced them: the methods it chose, the evidence it weighed, how much to trust it, or whether a second request would agree. All that reaches you is the polish. The model is undeniably intelligent, but intelligence without methodology is not science.LLMs certainly make for confident scientists, …

Project Lighthouse — Part 3: Introducing project-lighthouse-anonymizeThe data in Project Lighthouse is powered by privacy-preserving anonymization code. We’ve put this code into open source, and published two new technical papers detailing the scalable algorithms and data quality frameworks behind it.By: Adam BloomstonIntroductionIn 2020, we launched Project Lighthouse, which we developed in partnership with leading civil rights and privacy organizations. As our 2020 announcement details, Project Lighthouse enables us to measure potential disparities in user experiences. This work uses perceived race data that is never linked to individual accounts; we only use this data for measuring poten…

When we retrain, when we rebuild, and when we leave a model alone.By: Harrison KatzA forecast that carries weightThe Forecasting Data Science team at Airbnb produces many of the forecasts the rest of the company plans around: demand, bookings, cancellations, and a range of finer cuts by market and segment, refreshed continuously across thousands of markets. The targets differ, and the models differ, but they have one thing in common: Other teams build on top of them.This means a forecast that is casually wrong is not a clean miss, as it might be in an academic setting. That’s because a small bias does not stay small once a lot of decisions are riding on it. So when one of those forecasts st…

Rebuilding login and signup surfaced product insights, not just technical challenges. Here’s how we designed Flexible Authentication at the intersection of product intuition and technical architecture.By: Jose Santos, Mike BarryFor Airbnb, logins at irregular intervals are normal. A guest books a trip in January and may not open the app again until summer. A host checks back only when a reservation comes in, and may be busy with other activities when it does. For a two-sided marketplace where a failed login means a lost booking, and lost revenue for both the guest and the host, long gaps between sessions are a structural challenge, not an edge case.Our authentication system had grown organi…

How Airbnb teams build trustworthy Generative AI products by treating evaluation as a first-class engineering discipline; not an afterthought.Nestled into the lush hillside, this stunning modern retreat features striking natural wood architecture, terraced balconies, and a serene landscape.By: Rohit Girme, Dan Miller, Mia Zhao, Lifan Yang, Clint KellyIntroductionGenerative AI breaks a lot of the assumptions that used to hold true for software testing. Unlike traditional software, LLM outputs are non-deterministic, and “correct” is subjective. Because so much judgment is involved, you often need an AI to evaluate an AI, which introduces its own potential failure modes. Making matters more co…

How we built a Transformer-based sequence model that encodes years of guest behavior to surface the right listings at the right time.By: Daochen Zha, Chun How Tan, Xin Liu, Bin Xu, Han Zhao, Xiaowei Liu, Jun Shi, Tracy Yu, Hui Gao, Huiji Gao, Liwei He, Michael Kinoti, Stephanie Moyerman, and Sanjeev KatariyaIntroductionPlanning a trip on Airbnb rarely happens in a single session. A guest searching for a place to stay in San Francisco might browse dozens of listings over several days, leaving behind a trail of views. Typically, over a period of years, that same guest will have accumulated many previous bookings, reviews, and the occasional cancellation. Taken together, these events reveal a …

Training an LLM is the easy part. The hard part is designing experiments and evaluations that you can trust enough to know whether the new model is actually an improvement.By: Baharak SaberidokhtIntroductionShipping a production LLM system means iterating fast on improvements to something that is, by construction, non-deterministic. Models drift, judges disagree with themselves, references regenerate as different strings, and bugs may persist until the next release, because retraining takes weeks. Most of this friction comes from infrastructure challenges, not model quality, and the fixes come from classical software engineering techniques.At Airbnb, we built reliable LLM infrastructure by …

How Airbnb’s data engineers and analytics engineers built a consistent and flexible data modeling framework to support the expansion into Homes, Experiences, and Services.By: Patrick Lam, Namrata Lamba, Jamie StoberWith the May 2025 Summer Release, Airbnb redesigned its app, relaunched Experiences, and debuted Services, pushing us beyond our traditional Homes focus. For the data teams, this meant rapidly evolving a decade-old infrastructure to integrate two brand-new product pillars. Our data engineers and analytics engineers rose to the challenge by building a consistent and flexible framework to serve as a robust and scalable data foundation for the next decade of growth.But getting there…

How Airbnb built a Kubernetes sidecar to deliver dynamic configuration reliably at scale.By: Bo Teng, Cosmo Qiu, Siyuan Zhou, Ankur Soni, Xin Huang, Willis HarveyIntroductionIn our previous post, we explored Airbnb’s dynamic configuration system, Sitar, with a focus on service architecture and configuration change safety. Now for the harder question: once a config change is committed, which happens several times each minute, how does it actually reach the thousands of Airbnb’s service instances reliably, quickly, and without redeploying the services?This post describes sitar agent: a lightweight Kubernetes sidecar that runs alongside every subscribed service pod, continuously synchronizing …

How Airbnb used sequential geographic recovery signals and prior propagation to generate reliable corridor-level forecasts when local data was scarce.By: Harrison KatzThe problem with unprecedented shocksAlmost every forecasting system is built on the same implicit assumption: the future will resemble the past. You train on historical data, you validate on holdout periods, and you trust that past patterns will at least roughly indicate future performance. When this assumption breaks, the model does not gracefully degrade; it fails confidently. It produces precise, well-calibrated intervals around the wrong answer.The acute phase of COVID, from early to late 2020, was a clear illustration of…

How Airbnb shifts from PaaS to an internal knowledge graph infrastructure at scale.By: Lucen Zhao, Shukun Yang, Ashish JainKnowledge graphs offer a natural and powerful way to represent relationships between entities. Many real-world systems are fundamentally about connections.Airbnb’s identity graph captures relationships between users in a graph database. The identity graph serves aggregated insights that enable user identity resolution and relationship understanding. These capabilities support a wide range of Trust and Safety use cases, from detecting suspicious activities to identifying linked accounts. Over time, the identity graph has grown into one of the largest and most complex gra…

Moving from an internal tool to a community-driven, production-ready data mesh.By: Ryan Tanner, Raymie Stata, Adam MiskiewiczIntroductionWe’re excited to announce the 1.0 release of the Viaduct. This release marks a shift from Viaduct being an Airbnb-internal tool that happens to be open source to a true community-driven project with a stable public API. The 1.0 release includes substantial new features and enhancements which we describe in the Viaduct blog.Viaduct is for platform engineers building a company-wide data API, service owners who want to contribute to a shared graph without spinning up their own server, or engineering organizations that have outgrown a single GraphQL service.Wh…

By Dhruv PratapIntroductionOrganizations that have been around for a while usually run two identity systems side by side. One belongs to the cloud provider: IAM roles, instance profiles, execution roles. The other is your own, and it is the one your internal services actually check when they decide whether to answer a request.On infrastructure you build yourself, you can bootstrap your own identity however you like. On managed compute you cannot. The provider hands your process a cloud identity and nothing else.This post describes how we close that gap for Apache Spark workloads running on Amazon EMR. A workload that starts with only an AWS identity has to end up holding a first-class inter…

Introducing composable, module system native and agent friendly command line tools for modern Java developmentBy Danny Thomas, JVM Ecosystem TeamRecent work on the Java language to pave the on-ramp has made it easier than ever to start a Java program and evolve it using the full language and platform. At the end of that on-ramp lies Java’s mature build and dependency management ecosystem, capable of carrying software to enormous scale and complexity.That ecosystem reached its maturity by developing strong models for projects, dependencies, and builds. When the Java Module System arrived, those models were already serving developers exceptionally well. The module descriptor consequently beca…

By Emma Yanyang Kong, Aditya Deshpande, Asad Abbasi, Bowei Yan, David Fagnan, Ashish Rastogi, Dhaval Patel, Ray ZhangIntroductionThe Netflix experience is a journey of discovery. Every visual cue, from the artwork on a title to the video previews that autoplay while you browse, is there to connect you with a story you will love. We call these visual cues assets, and choosing the right one for each member is a personalization problem of its own. But which image or video preview of Squid Game should we show you? And what do we do right after a title launches, when there’s far too little interaction data to know which asset we should recommend to each member?For years, our models answered the …

Samuel Yeboah, Francesco Di Chiara and Mingliang LiuToday, Netflix runs two Flink autoscalers. That is exactly one more than we want. We built the first one in-house years ago, when there was no mature option suited to our platform. The second came from the Apache Flink community, and it can scale workloads our homegrown system was never designed for. We now run both in production and are steadily converging on the open-source one. Along the way we learned some hard lessons about metrics, cost, and the real price of maintaining infrastructure you could instead adopt, and we hope they are useful whether you run a handful of Flink jobs or tens of thousands.Why autoscaling is not optional at o…

How and Why Netflix Built a Real-Time Distributed Graph: Part 3 — Querying the graph with gRPC execution APIAuthors: Nilesh Mishra and Ajit KotiThis is the third entry of a multi-part blog series describing how we built a Real-Time Distributed Graph (RDG). In Part 1, we discussed the motivation for creating the RDG and the architecture of the data processing pipeline that populates it. In Part 2, we discussed how we designed the storage layer to handle billions of nodes and edges while maintaining single-digit-millisecond latency. In Part 3, we will explore how we designed a fast, flexible serving layer to efficiently query the graph.IntroductionIn Part 1 of this series, we described why Ne…

by Aarti Laddha, Richard Diaz-Cool, Rishika Idnani, Venkatesh SelverajNetflix supports a vast and evolving set of features and content types, ranging from 4K streaming and immersive audio to live streaming and cloud gaming, across a diverse ecosystem of devices. However, not all devices are created equal. Hardware limitations such as available RAM, CPU cores, display capabilities, or platform support mean that some features cannot be supported on certain device models. To ensure the best possible user experience, we rely on a deep understanding of device capabilities. We have invested in building a comprehensive device capability data model and integrating feature flags from internal system…

Authors: Ying Li, Arjun Rao, Shradha SehgalIntroductionRecommendations sit at the heart of the Netflix experience. Our current production models rely on thousands of hand‑crafted features over users, items, and interactions, along with specialized architectures for sequence modeling, feature interactions, and multi‑task objectives. This stack has evolved over many years to support diverse content types (movies, series, games, live, podcasts) and product surfaces, but its complexity makes it costly to onboard new use cases: adding a content type or surface can require significant feature engineering, architecture change, infrastructure work, and experimentation.At the same time, large langua…

By AI Platform’s Model Runtime team and Inference teamIntroductionMost organizations consume LLMs through hosted APIs. Netflix went further — we run the full stack ourselves, from model deployment through inference, inside our existing production environment rather than a separate ML silo. Some of those decisions weren’t obvious, and a few revealed their trade-offs only under production load.This post focuses on the choices where alternatives were seriously considered: engine selection, model packaging, API surface design, deployment strategy, and output constraints enforcement. The goal is to share not just what was built, but why — and what production revealed that the design phase didn’t…

By Parth Jain, Rakesh Sukumar, Yingwu Zhao, Renzo Sanchez-Silva & Nathan FisherA deep dive into the engineering challenges of building a real-time service dependency map at Netflix scale — from streaming architectures and distributed aggregation pipelines to time-travel queries and the methodology that made it work.IntroductionIn our first post, we introduced the problem: engineers at Netflix needed a unified, real-time view of service dependencies to troubleshoot faster, understand blast radius, and navigate our distributed architecture. We described our multi-source approach — combining eBPF network flows, IPC metrics, and distributed tracing into physically separate graph layers that can…

Authors: Lequn Wang, Jiangwei Pan, and Linas BaltrunasFigure 1. Autoregressive homepage generation. GenPage builds a Netflix homepage one row or entity at a time, each one conditioned on what’s already on the page and the user’s context.IntroductionThe Netflix homepage is the first thing users see when they open the app and the primary way they discover content to enjoy. Almost every part of it is personalized, including which rows appear, which entities show up within those rows, and how everything is arranged on the page.Constructing that homepage is a genuinely hard problem. It is not simply producing one ranked list. The homepage is a structured, two-dimensional layout, made up of recom…

By Zhuoning Yuan, Ta-Ying Cheng, Benjamin Klein, Bahareh AzarnoushIntroductionAt Netflix, we build technology to help storytellers bring their creative visions to life and to help members discover the stories they love.To connect stories with diverse audiences around the world, we produce promotional assets, including trailers, teasers, and social short‑form videos, that build on and elevate the original footage. Through close collaboration with the teams crafting these assets, we identified a recurring gap in current tools. Transforming raw footage into a polished final asset often requires complex edits like seamlessly adding new visual elements, patching or replacing backgrounds, or remo…

By Alvin Bao, Alex Petrov, Jennifer Lai, Aidan Sherr, and Samartha ChandrashekarAs a part of the journey to transition Netflix’s compute infrastructure to be more Kubernetes-native, we have leaned into incorporating components from the Kubernetes ecosystem into our container platform Titus. One example of this is our use of Kueue, a cloud-native job queueing system for batch workloads, which has largely replaced the custom queuing and scheduling logic in our homegrown managed batch solution Compute Managed Batch (CMB). In this post, we’ll give an overview of what motivated the migration, how we migrated millions of batch jobs to use Kueue, and what Kueue allows us to offer as a Compute plat…

By Celina AmadosAt Netflix, our catalog metadata is crucial to our member experience, and a single corrupted data state can impact millions of viewers immediately. To protect streaming reliability, we built an automated data canary system that validates data transformations using production traffic. This canary detects issues in under 10 minutes, and blocks bad data from reaching our members.IntroCatalog metadata is what makes Netflix functional. It defines what titles exist, where they’re available, whether they can be played, and more. This data gets transformed and distributed across our vast infrastructure near-continuously, powering everything that helps members find what they want to …

by Emily GillEach year, we bring the Analytics Engineering community together for an Analytics Summit — a multi-day internal conference to share analytical deliverables across Netflix, discuss analytic practice, and build relationships within the community. This post is one of several topics presented at the Summit highlighting the breadth and impact of Analytics work across different areas of the business.Understanding Risk in Content LaunchesEvery title you see on Netflix goes through several key phases: Development, Pre-Production, Production/Principal Photography, Post-Production, and finally, Launch Preparation, all leading up to the Title Launch. Once Principal Photography wraps, the …

By Christos G. Bampis, Zhi Li, Kyle Swanson, Nil Fons Miret and Pavan MadhusudanaraoWill this encode look good to Netflix members? Does switching to a new codec improve quality at the same bitrate and by how much? What is the best way to encode a movie title given a target bitrate budget? For years, VMAF has reliably helped us answer those questions and deliver an optimized quality of experience to our members.But good is not good enough. If VMAF misjudges quality, that may lead to loss of detail for a suspenseful close-up or banding for a stunning wide-angle sky shot. That’s a lot of trust to put in one number, so we strive to make sure it earns it. Over time, we collected feedback from VM…

Lin Zhu | Sr. Staff Machine Learning Engineer; Manan Kalra | Machine Learning Engineer II; Logan Jeon | Sr. Machine Learning Engineer; Ye Liu | Staff Machine Learning Engineer; Xiangyi Chen | Sr. Machine Learning Engineer; Jaewon Yang | Principal Machine Learning Engineer; Jinwen Xu | Manager II, Machine Learning Engineering; Tingting Zhu | Sr. Manager, Engineering; Sudarshan Lamkhede | Director, Machine Learning EngineeringPinterest is built to get inspired and then turn the inspiration into realization — a dinner, a renovation, a wedding, a new skill. That only works if we understand more than the Pin a user just clicked. The useful unit of personalization isn’t the thing someone just cli…

Michele Ceccacci; Software Engineer I | Jason Coffman; Sr. Software Engineer | Colm O’Shaughnessy; Software Engineer II | Laura Palmer; Staff Product Manager | Adam Podraza; Manager, Engineering | Surya Karri; Manager, EngineeringAt Pinterest, reliable and trustworthy metrics are behind every decision: from measuring company-wide business performance to evaluating each feature experiment results. Hundreds of data producers — analysts, data scientists, and engineers across Pinterest — create thousands of metrics from our petabyte scale data lake. A metrics ecosystem this size can’t be ad hoc; it has to be organized, scalable, and resilient. So we built Metrics Board: an end-to-end platform t…

Qianrui Zhang | Sr Software Engineer, Logging PlatformKanchi Masalia | Software Engineer II, Stream Processing PlatformLiang Mou | Sr Staff Software Engineer, Logging PlatformYi Pan | Principal Engineer, Agent PlatformIntroductionThis is the third post in our series on Pinterest’s next-generation database ingestion framework. Part 1 introduced the DB ingestion framework built on Kafka, Flink, Spark, and Iceberg, and Part 2 covered automated schema evolution. This post tackles another challenge in migrating downstream customers to the new ingestion framework: knowing when data is complete enough to read.We’ll walk through that data completeness challenge and how we solve it: what “partition …

Authors: Longyu Zhao (Staff Machine Learning Engineer), Gwendolyn Zhao (Staff Machine Learning Engineer), Peng Yan (Senior Machine Learning Engineer), Yuanlu Bai (Senior Machine Learning Engineer), Yuan Wang (Senior Machine Learning Engineer), Yao Cheng (Staff Machine Learning Engineer), Ang Xu (Principal Machine Learning Engineer), Zhaohong Han (Manager II, Ads Lightweight Ranking)IntroductionPreviously¹, we launched the next-generation serving stack for standard ads, which we call Nexus. Nexus decoupled candidate generation from scoring and moved us beyond the classic two-tower-only world, enabling richer model architectures while still meeting stringent latency and cost constraints.Build…

Authors: Bowen Zhou | Staff Software Engineer; Shan Gao | Senior Software Engineer; Jingwen Hu | Software Engineer II; Wenjiang Chu | Staff Software EngineerThe Billion-Embedding ChallengeAt Pinterest, the “signal” is our lifeblood. Whether it’s a home decor enthusiast finding the perfect rug or a fashion seeker discovering a new aesthetic, our discovery engine relies on understanding deep semantic relationships to help our users find inspirations. Over the last few years, the explosive growth of embedding-based retrieval has fundamentally transformed how we surface these signals — and at the heart of that transformation is Manas, Pinterest’s in-house distributed search platform.Embedding R…

Lei Pan | Senior Software Engineer; Salina Wu | Senior Software Engineer; Cristian Lopez | Software Engineer I; Guangtong Bai | Staff Software Engineer; Soam Acharya | Principal Engineer; Saurabh Vishwas Joshi | Principal Engineer; Chia-Wei Chen | Staff Software Engineer; Ambud Sharma | Principal EngineerWhy VLM Serving Matters at PinterestPinterest is a visual search and discovery platform, so its AI systems must reason over both language and visual content. Vision-language models (VLMs), which can interpret images, compare visual candidates, and respond naturally to user intent, are becoming the foundation for the next generation of Pinterest experiences: Pinterest Assistant, hybrid searc…

John Grass | Sr. Manager, EngineeringA Fundamental TransformationAn AI team is fundamentally more than just a group whose members incorporate AI tools into their existing workflows. The journey to becoming an AI team necessitates a fundamental and comprehensive paradigm shift in how the team defines ownership, engages in strategic planning, and, most critically, executes on its core goals and objectives. This transformation is not merely an addition of new technology; it is a restructuring of the team’s operating model, philosophy, and individual roles.Becoming an AI team requires a holistic shift: team members transition from routine, manual execution to empowered, AI-augmented strategists…

Devin Kreuzer | Sr. Machine Learning Engineer; Yichi Wang | Machine Learning Engineer I; Sujan Reddy Ale | Machine Learning Engineer I; Zelun Wang | Sr. Machine Learning Engineer; Hongtao Lin | Sr. Machine Learning Engineer; Piyush Maheshwari | Staff Machine Learning EngineerPinterest home feed candidate generation is a large-scale User-to-Pin retrieval problem. A common approach is a two-tower model: a user tower encodes the user, an item tower encodes candidate Pins, and approximate nearest neighbor search retrieves Pins close to the user embedding. But Pinterest users often have multiple intentions at once — planning a renovation, saving recipes, exploring fashion, or organizing travel i…

Part 1 of 2AuthorsPersonalization (Homefeed): Yuke Yan, Chuxi Wang, Andreanne Lemay, Olafur Gudmundsson, Anna Kiyantseva, Krystal Benitez, Jongho Kim, Jiacong He, Rahul Goutam, James Li, Dylan WangUser Understanding: Simin Li, Sufyan Suliman, Yingjian Ding, Hongbo DengData Science: Armando Ordorica, Yan Chen, Ellie Zhang, Karim WahbaIntroductionPinterest’s mission is to help people discover the inspiration to create a life they love. Our recommendation system serves hundreds of millions of users, surfacing billions of Pins across interests ranging from home renovation to meal planning to wedding decor. The home feed , where much of that discovery happens, is powered by a multi-stage pipelin…

Ammar Ekbote | Senior Software EngineerChan Kim | Senior Software EngineerManaging Infrastructure as Code (IaC) across a massive organization comes with a unique set of security and logistical challenges, particularly when operating within a distributed, multi-repository architecture. At Pinterest, we designed the Resource Provisioner Pipeline (RPP), our specialized, proprietary Terraform execution engine to safely manage both critical and non-critical infrastructure changes.In this post, we will look under the hood of the first iteration of the RPP system. We will explore how it established compliance and provides robust security guardrails for our global AWS operations by utilizing dual c…

Sheng Huang | Software Engineer, AI Platform; Pong Eksombatchai | Machine Learning Engineer, Applied Sciences; Saurabh Vishwas Joshi | Software Engineer, AI Platform; Gaurav Arora | Software Engineer, AI Platform; Karthik Anantha Padmanabhan | Engineering Director, AI PlatformAt Pinterest, foundation models power recommendations for over 600 million monthly active users. Our latest Foundation Model (ACM RecSys 2025) pre-trains on two years of user activity data and is deployed into Home feed and Related Pins ranking, the platform’s two most important recommendation systems. Multi-node distributed training is the key to unlocking the next level of that capacity.¹But when we first attempted m…

Yisheng Zhou | Software Engineer IILiang Mou | Sr Staff Software EngineerGabriel Raphael Garcia Montoya | Staff Software EngineerIstvan Podor | Staff Software EngineerIntroductionIn the first post of this series, we introduced Pinterest’s next-generation CDC-based ingestion platform built on Kafka, Flink, Spark, and Iceberg. In production, upstream schemas are constantly evolving, and in a distributed CDC pipeline, schema is not just metadata — it is a cross-system contract spanning ingestion, transformation, storage, and historical backfill. A schema change that is not handled carefully can break Flink jobs, block Spark upserts, or create inconsistencies between online and offline represen…

Authors (listed alphabetically)Ads Feature Engineering Infra team: Ajay Venkatakrishnan, Le ZhangCore ML Infra team: Eric Shang, Pihui WeiML Data team: Connor Votroubek, Yi HeUser Understanding team: Camilo Munoz, Simin LiIf you work on ranking, retrieval, or recommendation systems, you’ve probably asked for some version of the same thing: “Give me the last N meaningful actions this user took, with the right enrichments, in a format that’s easy to train and serve ML models.”On paper, that sounds simple. In practice, “user sequences” often become one of the most expensive and fragile parts of the ML data stack.They end up powering everything from training datasets to offline analysis and onl…

An Engineer’s Guide to Better AI Skills: Implementing a Testing Process to Optimize Agent Performance in Any Repository or SkillAuthor: Daniel ReedThe tech industry is currently seeing a massive overhaul in the way we work and many are enjoying the benefits of AI agents, particularly when automating engineer workflows and serving domain-specific knowledge. However, relying on agents to consistently invoke a custom skill can be surprisingly unreliable at times.When adopting a new skill intended to help agents write code for Pinterest’s iOS architecture (I’ll call it rx-mvvm) we discovered that sometimes our knowledge skill wasn’t being loaded into our agents. To address this, we conducted a …

Huiqin Xin | Machine Learning Engineer II, Ads Vertical Modeling; Lakshmi Manoharan | Senior Machine Learning Engineer, Ads Vertical Modeling; Karthik Jayasurya | Staff Machine Learning Engineer, Ads Signals; Ziwei Guo | Senior Machine Learning Engineer, Ads Vertical Modeling; Alina Liviniuk | Machine Learning Engineer II, Ads Vertical ModelingMotivation: The Need for Real-Time ContextIn a previous post, Ads Candidate Generation using Behavioral Sequence Modeling, we introduced a candidate generator (CG) that uses a Transformer-based two-tower model to leverage a user’s offsite conversion history — a powerful signal — to predict future interactions with advertisers and specific products. Th…

We’ve built an AI agent that acts as a secondary expert for a given domain, making deep specialist knowledge readily available and preserved for anyone in an organization to access, share, and build upon. This is not a typical domain-specific agent. Its novelty comes from integrating two layers: A structured, auditable knowledge architecture separates what [...]

Read More...

The post An Organizational Second Brain: Building an AI That Learns From Experts appeared first on Engineering at Meta.

Every day, Meta’s recommendation platforms handle billions of user interactions, generating rich temporal signals that capture individual preferences and intent across products, ads, and content. In our 2024 post on sequence learning for ads recommendations, we showed how modeling the order and timing of user actions (rather than relying on static, manually engineered sparse features) [...]

Read More...

The post From User Sequences to Scaling Laws: A Multi-Stage Architecture for Meta’s Ads Ranking appeared first on Engineering at Meta.

Meta’s Generative Ads Recommendation Model (GEM), the foundation model behind ads recommendations across Instagram and Facebook, now trains at LLM scale on several thousand of the latest-generation GPUs. This post goes into the details on how we achieved: doubling end-to-end (E2E) training efficiency to 20–25% Model FLOPs Utilization (MFU) while scaling training FLOPs 4x in [...]

Read More...

The post GEM Training: How Meta Doubled the Efficiency of Its LLM-Scale Ads Foundation Model appeared first on Engineering at Meta.

Hierarchical Interest Representation is a research area for Meta Ads. We’re exploring an upstream representation layer over the universe of Ads entities – users, advertisers, products, services – learning unified embeddings that connect users’ inferred interests with the breadth of what advertisers offer in their deep funnel ads. The innovations in Hierarchical Interest Representation are [...]

Read More...

The post Exploring Hierarchical Interest Representation For Meta Ads Deep Funnel Optimization appeared first on Engineering at Meta.

TL; DR At Meta’s scale, a few milliseconds of latency degradation can have a significant negative impact on ads performance. When a Linux kernel upgrade risked regressing latency across Meta’s ad serving fleet, we turned to sched_ext — the upstream, BPF-based extensible scheduling framework — to build a scheduling policy customized to the Ads delivery [...]

Read More...

The post Modernizing the Meta Ads Service With an Open-Source Kernel Scheduler appeared first on Engineering at Meta.

This year marks Meta’s 10th consecutive year as a sponsor of the Python Software Foundation (PSF), the charitable organization dedicated to advancing, supporting, and protecting the open-source Python programming language and the community that sustains it. Python is one of the world’s most influential programming languages, and we use it across our engineering stack, from [...]

Read More...

The post 10 Years of Meta’s Commitment to Python appeared first on Engineering at Meta.

Privacy controls — systems that enforce retention, access, allowed-purpose, downstream-sharing, or anonymization policies — require a reliable understanding of data to function. Before such a control can operate effectively, it must know exactly what it is looking at. This can be complex, as demonstrated by a field simply named “age“: In one context, it might [...]

Read More...

The post Privacy-Aware Infrastructure in the AI-Native Era: An Asset Classification Case Study appeared first on Engineering at Meta.

We’re introducing SilverTorch, a reimagining of recommendation systems that unifies all retrieval components for user generated content under a unified architecture. SilverTorch shows up to 23.7x higher throughput compared to the state-of-the-art approaches. It’s also showing 20.9x more compute cost efficiency compared to a CPU-based solution while also improving accuracy. Our research paper, “SilverTorch: A [...]

Read More...

The post SilverTorch: Index as Model — A New Retrieval Paradigm for Recommendation Systems appeared first on Engineering at Meta.

On its face the new Friend Bubbles feature looks simple enough. It highlights Reels your friends have watched and reacted to. But sometimes the features that seem the most straightforward require the deepest engineering work. On this episode of the Meta Tech Podcast, Pascal Hartig chats with Subasree and Joseph, two software engineers from the Facebook [...]

Read More...

The post Reel Friends: Building Social Discovery that Scales to Billions appeared first on Engineering at Meta.

We’ve fundamentally transformed Facebook Groups Search to help people more reliably discover, sort through, and validate community content that’s most relevant to them. We’ve adopted a new hybrid retrieval architecture and implemented automated model-based evaluation to address the major friction points people experience when searching community content. Under this new framework, we’ve made tangible improvements [...]

Read More...

The post Modernizing the Facebook Groups Search to Unlock the Power of Community Knowledge appeared first on Engineering at Meta.

We’re sharing insights into Meta’s Capacity Efficiency Program, where we’ve built an AI agent platform that helps automate finding and fixing performance issues throughout our infrastructure. By leveraging encoded domain expertise across a unified, standardized tool interface these agents help save power and free up engineers’ time away from addressing performance issues to innovating on [...]

Read More...

The post Capacity Efficiency at Meta: How Unified AI Agents Optimize Performance at Hyperscale appeared first on Engineering at Meta.

AI coding assistants are powerful but only as good as their understanding of your codebase. When we pointed AI agents at one of Meta’s large-scale data processing pipelines – spanning four repositories, three languages, and over 4,100 files – we quickly found that they weren’t making useful edits quickly enough. We fixed this by building [...]

Read More...

The post How Meta Used AI to Map Tribal Knowledge in Large-Scale Data Pipelines appeared first on Engineering at Meta.

This is the second post in the Ranking Engineer Agent blog series exploring the autonomous AI capabilities accelerating Meta’s Ads Ranking innovation. The previous post introduced Ranking Engineer Agent’s ML exploration capability, which autonomously designs, executes, and analyzes ranking model experiments. This post covers how to optimize the low-level infrastructure that makes those models run [...]

Read More...

The post KernelEvolve: How Meta’s Ranking Engineer Agent Optimizes AI Infrastructure appeared first on Engineering at Meta.

Meta continues to lead the industry in utilizing groundbreaking AI Recommendation Systems (RecSys) to deliver better experiences for people, and better results for advertisers. To reach the next frontier of performance, we are scaling Meta’s Ads Recommender runtime models to LLM-scale & complexity to further a deeper understanding of people’s interests and intent. This increase [...]

Read More...

The post Meta Adaptive Ranking Model: Bending the Inference Scaling Curve to Serve LLM-Scale Models for Ads appeared first on Engineering at Meta.

Meta is continuing its long-term roadmap to help the construction industry leverage AI to produce high-quality and more sustainable concrete mixes, as well as those exclusively produced in the United States. Concurrent with the 2026 American Concrete Institute (ACI) Spring Convention, Meta is releasing a new AI model for designing concrete mixes – Bayesian Optimization [...]

Read More...

The post AI for American-Produced Cement and Concrete appeared first on Engineering at Meta.

Retailers should rank stockouts by expected demand and margin at risk, not just how often shelves are empty.

Tie your 2027 AI budget to completed work and full operating costs.

See how four agencies approach brand visibility in AI search.

OpenAI was testing an agent’s ability to identify a blog author when it found

Recognizing an object doesn’t tell a robot how that object will behave when touched

Data analysts solve business questions with evidence, while software engineers build reliable systems—hire for the kind of problem you need solved.

OpenAI disclosed on Sept. 25 that its AI models had accessed public information

A practical comparison of 11 Sisense alternatives for teams building customer-facing embedded analytics.

No single MCP tool does it all: the right stack combines search, extraction, cited synthesis, workflow control, and verified consumer data.

Revenue mapping compares paid invoices, job volume, and crew time by neighborhood to reveal where local service work is most profitable.

Business intelligence turns recurring patterns in inventory, invoices, and costs into clear decision rules that prompt faster, more consistent action.

A practical guide to the current data trends worth funding in 2026: what changes, who feels it first, and what to do about each one in the next twelve months.

These top artificial intelligence and machine learning companies are providing great options for anyone interested in AI or machine learning.

Top analytics tools grouped by the job they do, from business intelligence to data science, with pricing models, honest drawbacks and the ones we cut.

Moving an AI system from a prototype to a live product is rarely smooth. A data scientist can build a model inside a Jupyter notebook that boasts 95% accuracy, but getting that code to run reliably in a live production environment is a whole different ballgame. Once real users start interacting with a model, a […]

The post MLOps Explained appeared first on WeCloudData.

Following the insights from LEAP 2026, AI has officially moved beyond the realm of experimentation. Organizations are no longer asking whether AI works; they are asking a much harder, operational question: How do we actually put AI into production? A prototype can demonstrate that a concept is possible in a controlled environment. However, production-ready AI […]

The post How to Move AI From Prototype to Production appeared first on WeCloudData.

For four days in Riyadh, thousands of technology leaders, investors, startups, government organizations, and innovators gathered around a question that is becoming increasingly difficult for businesses to ignore: What does it actually take to turn AI ambition into real-world impact? That question was at the heart of LEAP 2026, held in Riyadh from August 31 […]

The post LEAP 2026: Inside Saudi Arabia’s AI Future appeared first on WeCloudData.

In March 2026, the Saudi Cabinet, chaired by Crown Prince and Prime Minister Mohammed bin Salman, made a landmark national announcement: officially designating 2026 as the “Year of Artificial Intelligence.” For technology leaders, enterprise executives, and founders tracking the Middle East, this declaration represents far more than a ceremonial theme. It marks the strategic acceleration […]

The post Saudi Arabia’s Year of AI (2026): What Vision 2030’s Pivot Means for Businesses appeared first on WeCloudData.

When generative AI entered the mainstream, prompt engineering was often described as the next essential workplace skill. While writing effective prompts remains useful, today’s AI systems are increasingly capable of understanding natural language with minimal effort. As AI becomes embedded in everyday work, the skills that create long-term value are shifting. Organizations are no longer […]

The post 7 AI Skills Every Professional Needs in 2026 (Beyond Prompt Engineering) appeared first on WeCloudData.

Artificial intelligence adoption is moving beyond simple experimentation. A few years ago, organizations asked, “What can AI do?” Today, the question has changed to, “How can we integrate AI into the way we work?” Tools like ChatGPT, Claude, and Gemini have made AI accessible to millions of professionals, but simply having access to AI tools […]

The post How to Build AI Workflows That Actually Save Time appeared first on WeCloudData.

Licensing AI models for an enterprise workforce is no longer as simple as handing out software subscriptions. Giving 100 employees unguided access to ChatGPT without an operational strategy creates wasted budget, compliance landmines, and low-value usage. As outlined in our analysis of ChatGPT vs Claude vs Gemini, individual models excel at distinctly different tasks. Choosing […]

The post How to Choose the Right AI Model for Your Team: An Enterprise Framework appeared first on WeCloudData.

Choosing an AI model has become more complicated than simply asking which one is “best.” ChatGPT, Claude, and Gemini each excel in entirely different areas—from creative writing and complex software engineering to deep research and seamless enterprise collaboration. Rather than searching for a single winner based on fleeting benchmark scores, organizations and individuals should understand […]

The post ChatGPT vs Claude vs Gemini: How to Choose the Right AI Model for Every Task appeared first on WeCloudData.

Artificial intelligence is no longer a future initiative for most organizations. Across industries, leaders are experimenting with AI-powered tools, deploying copilots, exploring AI agents, and identifying opportunities to automate workflows. Yet despite growing investment, many organizations struggle to move beyond isolated pilots. The challenge is rarely a lack of technology. More often, organizations discover that […]

The post Build AI Capabilities Across Your Organization: A Practical Enterprise Framework appeared first on WeCloudData.

Most logistics and supply chain organizations aren’t hurting for technology. They already run on a robust stack of enterprise software. Yet, walk into almost any operations hub, and you’ll still find teams caught in a cycle of manual coordination, fragmented decision-making, and reactive fire-fighting. The bottleneck is no longer access to data or software; it’s […]

The post Designing AI-Enabled Workflows for Logistics and Supply Chain Teams appeared first on WeCloudData.

The logistics industry generates enormous amounts of data every day—from fluctuating inventory levels and real-time shipment tracking to warehouse throughput metrics and shifting customer demands. As global supply chains grow increasingly complex and volatile, traditional, rule-based systems are no longer enough to keep pace. To navigate these challenges, forward-thinking organizations are turning to artificial intelligence […]

The post Understanding Logistics and AI appeared first on WeCloudData.

The financial services industry has long relied on traditional automation to improve efficiency and reduce risk. The introduction of agentic ai in financial services represents the next stage of this evolution by enabling systems to reason, retrieve information, and execute complex, multi-step workflows with minimal human intervention. Rather than replacing professionals, ai agents in financial […]

The post How Financial Services Teams can use AI Agents appeared first on WeCloudData.

For the past few years, artificial intelligence has primarily functioned as an assistant—answering questions, generating content, and helping employees work more efficiently. If you needed a summary of a report, a draft of an email, or a line of code, you prompted a chatbot, and it was delivered. But we are transitioning into the next […]

The post The Rise of AI Agents in Organizations appeared first on WeCloudData.

When organizations first began experimenting with artificial intelligence, responsibility often fell to a handful of data scientists or isolated IT teams. Today, AI adoption is transitioning into an enterprise-wide initiative, creating a surging demand for entirely new AI roles that blend technical expertise, business strategy, governance, and workforce enablement. The emergence of these positions reveals […]

The post 7 New AI Roles Organizations Are Hiring For in 2026 appeared first on WeCloudData.

LLM models change. Prompt quality changes. Cost changes. We assumed that from day one.

So instead of building a one-off system tied to a specific model or a single “perfect prompt,” we focused on a repeatable process that we successfully applied to two large-scale projects (Slideshare and Scribd). That repeatable process is what we’re sharing. What We Achieved

This process enabled projects that normally require far more people and time: Slideshare: scanned tens of millions of slideshows, classifying each against adult-related content categories (e.g., sexually explicit content, drugs, alcohol, tobacco) and flagging the small fraction that matched.

Scribd: scanned hundreds of millions of doc…

Scribd is a digital library serving academics and lifelong learners, offering hundreds of millions of documents. This very nature presents a significant concern: content trust and safety. Protecting our library from undesirable and unsafe content is a top priority, but the multilingual and multimodal (text and images) nature of our platform makes this mission very challenging. Also, while third-party tools exist, they often fall short, lacking the nuance to handle our specific trust and safety categories.

To this end, we capitalized on Generative AI (GenAI) signals and our proprietary multilingual embeddings, in conjunction with classical machine learning methods, to develop our Content Tru…

Scribd has absolutely fascinating data-at-scale type problems, all the way

down to the fundamentals of how we use AWS S3. In my previous

post I wrote about the design of Content

Crush and how Scribd is consolidating objects in S3 to minimize our costs.

Related to that work I was fortunate enough to join the (in)famous Corey

Quinn to talk about Engineering around Extreme S3 scale:

Checking if files are damaged? $100K. Using newer S3 tools? Way too expensive.

Normal solutions don’t work anymore. Tyler shares how with this much data, you

can’t just throw money at the problem, but rather you have to engineer your way

out.

You can also listen

On Everand

or watch via the Last Week in AWS YouTube …

Child safety is a non‑negotiable responsibility for any platform that hosts user‑generated content. Over the last year, we designed and deployed a production system that detects known Child Sexual Abuse Material (CSAM) using PhotoDNA perceptual hashes, integrates with the National Center for Missing and Exploted Children’s (NCMEC) reporting system, and scales efficiently across our ingestion surfaces. This post explains the problem we set out to solve, how PhotoDNA hashing works, the online child-protection ecosystem (NCMEC, Tech Coalition, Project Lantern), our architecture and operational model, cost considerations, and key learnings.

Note: This article discusses safety technology at a hi…

Scribd and Slideshare have been using AWS S3 for almost twenty years and

store hundreds of billions of objects making storage management quite a

challenge. My focus at Scribd has generally been around data and storage but

only in the past twelve months have I started to really focus on one of our

hardest technology problems: cost-effective storage and availability for the

hundreds of billions of objects that represent our content library.

Since adopting S3 for our object storage in 2007 a lot has changed with the service, most

notably Intelligent

Tiering which was

introduced in

2018.

At a very high level Intelligent Tiering allows object access patterns to

dictate the storage tier for a sma…

Scribd deploys a lot of code from GitHub to AWS using GitHub Actions, which

means many of our Actions need to access AWS resources. Managing AWS API keys

and tokens for different IAM users is time-consuming, brittle, and insecure.

Managing key-distribution between AWS and GitHub also makes it difficult to

track which keys go where, when they should be rotated, and what permissions

those keys have. Fortunately AWS supports creating OpenID Connect identity

providers

which is an ideal tool handle this kind of cross-cloud authentication in a more

maintainable way.

From the AWS documentation: IAM OIDC identity providers are entities in IAM that describe an external

identity provider (IdP) servic…

A monthly recap of the latest Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore, and Strands updates from September 2026: broader model choice, faster serverless agents with built-in evaluation, and automated knowledge base syncing with native enterprise connectors.

Building an AI agent that works in a demo is a different problem from running one for 40 million developers. Postman and AWS share the architectural patterns behind Agent Mode: controlling tool sprawl, exposing schema-based reads, and treating context as the real bottleneck, plus how it runs on Amazon Bedrock at scale.

Amazon Bedrock AgentCore payments gives AI agents a managed way to pay for services on demand, with spending limits enforced by the infrastructure. See how Incarna's agents pay BlockRun for model inference one request at a time over x402, cutting the work of adding x402 payment support from months to days.

A reference architecture for securely sharing one Amazon SageMaker HyperPod EKS cluster across multiple teams, using AWS IAM Identity Center for authentication, per-team SageMaker Domains and Kubernetes namespaces for isolation, HyperPod Task Governance for fairness, and namespace-level cost allocation for chargeback.

MUFG Bank standardized overseas back-office procedures across roughly 30 countries by grounding generative AI in a structured domain model on Amazon Neptune and Amazon Bedrock. Its AI Flowchart application is expected to cut the system-development effort behind each branch-procedure standardization from 11 person-days to 1, a reduction of up to 90%.

Claude Haiku 5.5 is now available on Amazon Bedrock and Claude Platform on AWS. According to Anthropic, it is the fastest, most efficient model in the Claude 5.5 family, built for subagents and high-volume, cost-sensitive work, and costs around 75% less than Claude Haiku 4.5 for most tasks. This post covers its improvements and how to get started.

Enterprise RAG unlocks insights from knowledge sources like SharePoint, Google Drive, and Confluence, but those sources carry complex permissions. Learn how Amazon Quick and Amazon Bedrock Knowledge Bases enforce document-level access controls in real time, verifying permissions directly with authoritative sources at query time.

The RPA-era ROI model misses most of the value agentic automation creates. This post gives AI center of excellence leaders a framework to size the full value of agents across time savings, exception handling, decision quality, and maintenance economics, and to prioritize which workflows to automate first.

Qlik built Qlik Answers on Amazon Bedrock to give its 40,000+ customers grounded, sourced answers across structured and unstructured enterprise data. Learn how a layered, multi-agent architecture with cross-Region inference and Amazon Bedrock Guardrails delivers trusted AI at global scale.

AWS DevOps Agent can diagnose production incidents but is kept in observe-and-report mode so it does not change resources directly. This post shows how to use AWS Lambda Durable Functions, Amazon EventBridge, and Amazon Bedrock to turn its investigation summaries into pre-validated fixes an on-call engineer can approve with a single action.

The biggest barrier to AI adoption isn't awareness. It's the gap between talking about AI and building with it. Here's the playbook we used to turn non-technical, customer-facing professionals into confident AI builders in six weeks, and how your organization can replicate it.

Cornerstone OnDemand built Orion AI, a multi-agent system on Amazon Bedrock and Strands Agents, to turn database operations from reactive firefighting into proactive automation. A three-person team cut database diagnosis from 45 minutes to 10, a 78% reduction, in six months. See the design decisions other teams can reuse.

Part 2 of migrating SSIS packages to Amazon Aurora PostgreSQL tackles the complex packages. Learn how to replace SSIS control flow, Foreach Loop Containers, and Script Tasks with AWS Step Functions state machines, Map and Parallel states, and Lambda, and schedule them with Amazon EventBridge in place of SQL Server Agent.

Migrating SQL Server Integration Services (SSIS) packages is one of the more complex parts of moving from SQL Server to Amazon Aurora PostgreSQL. In Part 1 of this two-part series, learn how to filter, categorize, and simplify your SSIS portfolio using native PostgreSQL features, pg_cron, and the aws_s3 and aws_lambda extensions.

Off-the-shelf AI assistants forget you between conversations. This post shows how to build a personal assistant that accumulates context using OpenClaw on Amazon Bedrock AgentCore runtime, with AgentCore memory turning disposable chats into durable, structured knowledge you can retrieve with metadata filters.

Troubleshooting a multi-service, MWAA-orchestrated ETL pipeline often means hunting across scattered Amazon CloudWatch log groups. This post shows how to centralize your ETL logs in Amazon OpenSearch Service and query them in plain language through an MCP server on Amazon Bedrock AgentCore, so you find root causes faster.

Learn how to pair DuckDB with AWS Glue 6.0 to run SQL-centric ETL on a single worker, reading Parquet from Amazon S3 and writing Apache Iceberg tables to Amazon S3 Tables. This post walks through a complete, runnable example and compares measured cost and runtime against an equivalent Apache Spark job on the same Glue runtime.

Amazon EMR 8.1.0 adds multi-catalog support through the RedirectingSessionCatalog, so you can query Iceberg, Delta Lake, Hudi, and Hive tables through a single catalog and join data across AWS accounts without copying it. This post shows how to put these capabilities into practice on Amazon EMR Serverless.

AWS invests in tools that help customers align with international standards for responsible AI governance. In this post, we explore the AI system impact assessment: what it is, how it improves enterprise-wide risk management, and how ISO/IEC 42005:2025 codifies best practices for conducting and documenting these assessments.

Learn how to administer Amazon SageMaker HyperPod through Amazon SageMaker Unified Studio while preserving cluster governance. This post shows platform teams how to design infrastructure boundaries, govern access, allocate shared capacity, and operate HyperPod consistently across the organization, project, cluster, and workload control layers.

Data scientists and ML engineers can now create, configure, start, stop, and open Amazon SageMaker Spaces on SageMaker HyperPod EKS clusters directly from SageMaker Studio. Launch JupyterLab and Code Editor environments in a few clicks, without using command-line tools.

Add a voice travel concierge to an airline app with Amazon Bedrock AgentCore, Amazon Nova Sonic for real-time speech, and Amazon Bedrock Knowledge Bases for policy answers. Travelers change seats, check delays, and ask policy questions by voice, while the agent reaches your backend through MCP tools and confirms every change before it writes.

Configure AWS DMS change data capture (CDC) from a self-managed SQL Server source without granting sysadmin to the endpoint login. This least-privilege pattern uses certificate-signed wrapper procedures, granular permissions, and AWS Secrets Manager to meet separation-of-duties requirements while preserving full CDC functionality.

When an Amazon Neptune workload needs resilience beyond a single cluster, this post presents a decision framework that maps availability targets to Neptune architectural patterns, from Multi-AZ and Global Database to write-ahead logs and caching, based on your RTO, RPO, and budget.

GLM 5.3 from Z.ai is now available on Amazon Bedrock: a 753B-parameter mixture-of-experts model built for coding and long-horizon agentic tasks. Learn how to invoke it with the OpenAI-compatible APIs, cut cost and latency with prompt caching, and run an authorized security test with the open-source Strix agent.

Amazon Redshift now supports Iceberg materialized views. Compute an aggregation once in Amazon Redshift and store the result as a standard Apache Iceberg table in Amazon S3, queryable by Amazon Athena, Apache Spark, Amazon SageMaker, and AWS Glue. This post covers use cases, incremental refresh, and a step-by-step getting-started guide.

Anthropic Claude Opus 5.5 and Claude Sonnet 5.5 are available on Amazon Bedrock in the AWS GovCloud (US) Regions. Learn how to use them with Claude Code, Anthropic's agentic coding tool, for compliance-aligned, AI-assisted development on regulated and ITAR workloads.

Amazon SageMaker optimized generative AI inference introduces the aws-ai-ml skill through the Agent Toolkit for AWS, giving coding agents like Kiro, Claude Code, and Codex deep expertise in inference optimization and benchmarking. Describe what you want, and your agent generates executable SageMaker Python SDK v3 code to benchmark, recommend, and compare deployments.

Promoting Amazon Quick resources (agents, action connectors, knowledge bases, flows, and spaces) from a development to a production AWS account has been a manual, error-prone chore. This post shows how to automate cross-account promotion with an idempotent, auditable MCP server on Amazon Bedrock AgentCore.

Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) application on Amazon Bedrock Managed Knowledge Base with LangChain, and see how agentic retrieval handles the multi-part questions that single-shot retrieval answers poorly. Run the same query through both paths, read the trace events, and compare what each retrieval path costs.

Senior analytics engineer - spent last 5 years in FAANG mostly doing BI/DE work across small and large teams, and since last year i'm mostly doing fullstack for small internal multiservices app (data/stream intensive). WLB is ok but no career progression in current role. Using AI tools extensively - both for internal purposes as well as for minor system integrations here and there, as well as maintaining knowledge repos enabling better collaboration using AI. Got cloud certifications, but no tool-specific certifications. Spent 2 years doing internships/ or unrelated corporate jobs before that. I assume no career growth in my current role, but WLB is good and now I mostly work on software st…

I had this conversation with one of our account manager but they seem to give me so many random answers on how it can be used. Here are my doubts, How do you define one semantic view, is it based on multiple ideas coming together into a unified view or multiple ideas into multiple views After the change in orchestration, Agent tends to write its own SQL definition for the questions asked, how is it utilising the semantic view in this case? Following up on the second question, how do verified queries work together. I have noticed it recognises the verified query but doesn’t want to use the definition which is correct. Which model is being used for the agent to answer business-related questio…

I am trying to assess the best approach to branching and releases, as we will soon be moving to Dataform and have the chance to improve things with our general development process. But I don’t have a lot of experience here. Currently, we have 3 projects (dev, staging, and prod) in BigQuery. Each with its own associated branch in GitHub. People merge their feature code to dev, then eventually all changes are merged to staging and finally prod. GitHub actions deploys the code. But I’m wondering if this can be simplified. My thoughts are: - 1 protected branch - main (I don’t see the need for 3 branches) - Devs work from the latest commit of main when developing in the dev project. - The stagin…

I got an offer to join Amazon in Europe as a Data Engineer. Right now I’m working fully remote as a DE, so taking it would mean relocating and going mostly in-office. The salary would be around 50% higher net, plus RSUs, but with the higher cost of living and relocation I’d probably end up saving roughly the same amount. So for me this is more about the career move than the money. Do you think having Amazon on my CV would make a meaningful difference for future DE roles, even if the move itself is more or less lateral? submitted by /u/idleAndalusian [link] [comments]

Weird flair but for real. We work with dbt using stg, int, and dm layers. We also have 3 GCP projects where each layer's models get materialized (dev, uat, prd). The semantic layer only reads from the marts layer. So now imagine everytime we get a change in a KPI logic for example: Dev goes and checks looker. oh let’s say it’s a sum of a column. Then they check marts, see it’s an aggregate of a calculated column in int. Then they go to int, make the changes, commit, wait for cicd, verify in dev, move it to uat, validate with the stakeholder, and finally push to prd (all of this waiting for cicd and running dags every step of the way). All of that shit and wait time just to fix one mini mist…

Hi all, I'm a trainee data engineer working under a data architect in a medium sized organisation. The role is a mix between a bootcamp and full time job. There's currently no senior data engineer and I'm being asked to create the data engineering platform in Fabric, however, this is a massive ask and I'm just trying to do the best I can. We have multiple reporting-softwares that I'm now redirecting or connecting with to deposit data in the Onelake. The majority of data is obtained by accessing the SQL database of the reporting-software and making a copy into OneLake. I need to come up with a plan to manage and standardise our approach to collecting this data and how we work going ahead. My…

Context: I am setting up some infrastructure in AWS. In my previous experience at other companies, anything involving new instances must be done by DevOps or service desk. So I asked them to do it and they said I’m on my own. Got RDS and OSS set up; hit a snag with EKS. I am currently one week into multiple conversations with service desk, management, and C-level to figure out who should be doing this. We deploy via Terraform. So I’ve got to add to that. My primary concern here is that I’m messing around in places that affect other areas without any guidance on those areas. I’ve had to open so many tickets and bother so many people. Today I asked for Docker to do some local testing and I th…

So many companies does a setup without much thought to security and they just hope no one finds out. Out of sight out of mind. I understand security is one of those things that aren't visible and one doesn't get rewarded for doing a proper job (and might even be penalized for time spent there). But I hate the common mindset of throwing shit at the wall and seeing what sticks. submitted by /u/Fair-Bookkeeper-1833 [link] [comments]

Hey guys! Some of you may remember me, some may not, but SQLBuild has come a LONG way since I last posted. First, SQLBuild has now been in production at my workplace for over a month! Huge milestone, and I'm lucky to have a boss that let me do it. Second, I now have a much clearer idea of what this tool is and isn't. The goal is to make warehouses refactorable, such that they are easy and safe to change + kept that way over time. Catch mistakes before anything runs A compiler that understands SQL. Types flow through every model, so unknown columns, type mismatches, bad GROUP BYs, invalid function arguments etc... fail at compile-time (offline). Fully OSS and free A Rules API for your own co…

Hey all! We just released Polars 2.0. We are really happy with the results. It removed many of our "legacy decisions" (mistakes), makes the streaming engine our default and promotes SQL to a first class citizen within Polars. We initially said it would be a small ("boring") release, but we managed to sneak in a lot more than anticipated. It comes with our initial out-of-core (spill to disk) support, a new Map data type and a lot of performance improvements. In fact, we think Polars is now one of the fastest analytical SQL engines on a single node. See benchmarks in the post: https://pola.rs/posts/release-polars-2/ To help you upgrade, we also posted a migration guide: https://docs.pola.rs/r…

For reference, I am the Data Scientist in this scenario. Since we are not on the stage where we need to do ML/DS, I delegated myself to the Data Engineering/Architecture side of the project. I have been with the team the longest; we needed to add more people in to accommodate more projects. We are currently working on a system transition for a big company (think millions of new data a day) and everything is being transitioned to DataBricks. The current Data Warehouse is being kept under MSSQL and we are moving away from it due to processing time concerns. Most of the ingestion process are done through python; which is optimal in this case since the framework is similar between all data sour…

I'm a data scientist and work with python/pandas data structures quite a bit, but work in a company where excel is still commonly used. I kept running into the same problem when translating spreadsheet logic: the obvious pandas equivalent often isn't semantically identical to excel. So, I built a small browser tool that translates common excel and pandas patterns client-side without the need for an llm. I've tried to develop the tool to handle as many edge cases as possible (duplicate lookup keys, approximate lookups, IFERROR-wrapped lookups, etc.), but it's still fairly new, so there might be edge cases I'm still missing, which I'm working on improving. Tool: https://dataframe.tools/excel-…

submitted by /u/Roadtochessmaster [link] [comments]

A lot of software engnieers I work wth now spend 99% of their time tellng agents how to write code. I am curious to know how much we delegate work to agents as Data People - given so much of our job is not just writng code Please include a score out of 10! 10 = agents do all my stuff, 0 = still doing everything by hand submitted by /u/engineer_of-sorts [link] [comments]

I am a data engineer in Finance. Recently I am suffering from understanding financial terms and its accounting treatment. One big issue is, as a frequently used term, Repo and Rev Repo I understand them several times, but after a period not touching the terms and related data I will forget almost all of the details. And then have to revisit the definitions and relink them to financial activities. For example, recently I am involved in a meeting talking about Repo Fails transactions. User wants to know what’s the exact accounting policy we applied in our data logic. My first reaction is, how to identify the Repo in our Fails data, however, Fails will only record as Fail to deliver or Fail to…

Add architectural guardrails around how agents read untrusted sources and use them in the workflow.

The post How Can AI Agents Read Untrusted Sources Safely? appeared first on Towards Data Science.

A one-line formula for how often an LLM's top token flips, and why identical

completions fall apart after about a hundred tokens

The post Why Temperature 0 Isn't Deterministic appeared first on Towards Data Science.

How a decision-first model can catch risky tool calls before they turn into real-world actions

The post Can TypeSafe's Jev Make AI Agents Safer Without Another LLM? appeared first on Towards Data Science.

The cost of control

The post Where Does the Money Go Across Long-Running Coding Agents? appeared first on Towards Data Science.

AI Agents for Beginners, Part 1

The post Build Your First AI Agent with One Tool Call appeared first on Towards Data Science.

AI agents can now write more code than any of us can read. That changed how I think about AI.

The post Stop Using AI. Start Hiring It. appeared first on Towards Data Science.

Three moves to decode the hype

The post Everyone Is Selling AI at You — Here’s How to Keep Your Judgement appeared first on Towards Data Science.

AI agents can now write CUDA kernels that outperform PyTorch—but proving those speedups are real is the harder problem. I put them to the test on an NVIDIA DGX Spark and found that benchmark design matters just as much as the code.

The post AI Agents Beat PyTorch: Writing Faster CUDA Kernels appeared first on Towards Data Science.

A diffusion head for probabilistic time series forecasting: why a forecast can get the mean and the variance right and still describe a future that never happens, and how to fix it.

The post Your Model's MSE Is Lying to You III: Time Series Diffusion appeared first on Towards Data Science.

An exploration of the new data science roles emerging after the Large Language Model explosion.

The post AI Engineers, Applied Scientists, Forward Deployed Engineers: Let's Unpack. appeared first on Towards Data Science.

A well-built MMM can still be wrong, because the spend it learns from never held the information it needs. This article tests whether changing when you spend, not how much, can fix that.

The post How Wrong Is Your Marketing Mix Model (MMM)? appeared first on Towards Data Science.

When machines learn by themselves

The post Introduction to Reinforcement Learning: Multi-Armed Bandit Simulation in Python appeared first on Towards Data Science.

Mapping structural variance against execution outputs to estimate coding agent reliability without ground truth.

The post The Consistency Quadrant: A Visual Guide to LLM Reliability appeared first on Towards Data Science.

Data lineage is a must-have feature of the modern data stack, yet we're struggling to derive value from it. Here's why and how we can fix this.

Struggling to decide whether to invest in a data warehouse vs. data lake vs. lakehouse? Here's everything you need to know to make this decision.

Struggling to decide whether to invest in a data warehouse vs. data lake vs. lakehouse? Here's everything you need to know to make this decision.

Официальная документация по Python теперь доступна на русском языке: https://blog.python.org/2026/08/the-python-documentation-is-now-available-in-russian/

PostgreSQL 18 изнутриPostgres Pro выпустили новую версию книги про устройство PostgreSQL: PostgreSQL 18 изнутриВ настоящем издании учтены замечания читателей и исправлены опечатки, а также отражены такие новинки версии PostgreSQL 18, как поддержка асинхронного ввода-вывода, изменения в настройке автоочистки и появление оптимизации пропуска.Скачать по ссылке.

На канале Елизаветы Осетинской вышло интересное интервью с создателем ClickHouse Алексеем Миловидовым: https://www.youtube.com/watch?v=FSGhaMmqWTA

🔥 Три разных человека. Три разных проекта. Один и тот же подход.— Юра взял «скучную» нишу с готовым спросом → сначала печальные $100/мес, через год уже ~$10K/мес— Денис сделал Telegram-игру в одиночку на основе AI → ~ $1500 за 1,5 месяца после запуска— Аня без кода запустила AI-бота для изучения английского → первые ~$200 уже в 1 месяцРазные результаты. Разный масштаб. Но общие правила:1. не придумывать «гениальную идею», а брать существующий спрос2. делать простой MVP и быстро запускаться3. докручивать монетизацию и продукт по факту использованияРебята сделали всё без команды, без инвестиций, а самое главное — без ожидания «идеального момента». Да, не у всех получается сразу. И не у всех в…

🔥 Три разных человека. Три разных проекта. Один и тот же подход.— Юра взял «скучную» нишу с готовым спросом → сначала печальные $100/мес, через год уже ~$10K/мес— Денис сделал Telegram-игру в одиночку на основе AI → ~ $1500 за 1,5 месяца после запуска— Аня без кода запустила AI-бота для изучения английского → первые ~$200 уже в 1 месяцРазные результаты. Разный масштаб. Но общие правила:1. не придумывать «гениальную идею», а брать существующий спрос2. делать простой MVP и быстро запускаться3. докручивать монетизацию и продукт по факту использованияРебята сделали всё без команды, без инвестиций, а самое главное — без ожидания «идеального момента». Да, не у всех получается сразу. И не у всех в…

Приглашаем вас на совместный вебинар AXENIX и вендора BR Systems, посвященный XLTable — OLAP‑системе с широким функционалом для работы с данными ClickHouse и Trino и поддержкой протокола XMLA в Excel.Эксперты подробно расскажут об XLTable и его основных преимуществах: быстроте внедрения, отсутствии дублирования данных, снижении затрат на TCO, бессрочной лицензии и других.В рамках вебинара вас ждет:🔸Обзор рынка OLAP-систем🔸Демо системы XL Table от BR Systems🔸Разбор реальных кейсов крупных компанийТакже у вас будет возможность задать свои вопросы.Для участия необходимо зарегистрироваться на сайте. На указанную вами почту придет ссылка на вебинар. Подключайтесь к нам 21 мая в 16:00.До встречи!…

PostgreSQL 16: Оптимизация запросов 🖥Вчера случайно заметил, что на Postgres Pro появилась новая книга PostgreSQL 16: Оптимизация запросов.Книга основана на курсе лекций про оптимизацию, который, к слову, также доступен бесплатно.Понравилось, что книга небольшая и без лишней воды, сразу приступает к делу без длительных прелюдий и философских размышлений.Рекомендую 🍻

PostgreSQL 16: Оптимизация запросов 🖥Вчера случайно заметил, что на Postgres Pro появилась новая книга PostgreSQL 16: Оптимизация запросов.Книга основана на курсе лекций про оптимизацию, который, к слову, также доступен бесплатно.Понравилось, что книга небольшая и без лишней воды, сразу приступает к делу без длительных прелюдий и философских размышлений.Рекомендую 🍻

Designing Data-Intensive ApplicationsГлава 2. Defining Nonfunctional RequirementsВторая глава книги посвящена нефункциональным требованиям к разрабатываемым нами системам. Под нефункциональными требованиями автор подразумевает:- Производительность (Performance)- Надёжность (Reliability) и отказоустойчивость (Fault Tolerance)- Масштабирование (Scalability)- Поддержка (Maintainability)Система может быть полностью корректна с точки зрения функциональных (т.н. бизнес) требований, но неудобна в использования из-за проблем с надёжностью (потеря данных), производительностью (частые “зависания” из-за нагрузки). Поэтому нефункциональным требованиям также необходимо уделять внимание.Мартин во второй …

Эффективно управлять сложностью можно через абстракции. Например, через практики внедрения дизайн-паттернов, DDD, выбор более высокоуровневых технологий.РасширяемостьТребования к работе приложений меняются, а значит и оно само должно меняться. Чтобы внесение изменений не превратились в страшный сон необходимо постоянно пересматривать организацию кода, закрывать технический долг, внедрять непрерывное тестирование через практики TDD, XP. Чем проще вносить изменения в систему тем выше её расширяемость и тем ниже связность между её частями.

Эффективно управлять сложностью можно через абстракции. Например, через практики внедрения дизайн-паттернов, DDD, выбор более высокоуровневых технологий.РасширяемостьТребования к работе приложений меняются, а значит и оно само должно меняться. Чтобы внесение изменений не превратились в страшный сон необходимо постоянно пересматривать организацию кода, закрывать технический долг, внедрять непрерывное тестирование через практики TDD, XP. Чем проще вносить изменения в систему тем выше её расширяемость и тем ниже связность между её частями.

Отказоустойчивость железа достигается через добавление избыточных компонентов, например, в системе может быть несколько жестких дисков, подключенных в режиме RAID-массива. В случае распределённых систем, запросы могут был равномерно распределены между несколькими независимыми машинами внутри дата-центра. Случается и так, что требуется отказоустойчивость на уровне дата-центра, тогда машины распределяют по нескольким физически независимым точкам (например, разные регионы AWS). Важно придерживаться здравого смысла и понимать какого уровня отказоустойчивости вам будет достаточно.Отказоустойчивость кода чуть сложнее. В первую очередь потому что один и тот же код может исполняться на большом пуле…

Designing Data-Intensive ApplicationsГлава 2. Defining Nonfunctional RequirementsВторая глава книги посвящена нефункциональным требованиям к разрабатываемым нами системам. Под нефункциональными требованиями автор подразумевает:- Производительность (Performance)- Надёжность (Reliability) и отказоустойчивость (Fault Tolerance)- Масштабирование (Scalability)- Поддержка (Maintainability)Система может быть полностью корректна с точки зрения функциональных (т.н. бизнес) требований, но неудобна в использования из-за проблем с надёжностью (потеря данных), производительностью (частые “зависания” из-за нагрузки). Поэтому нефункциональным требованиям также необходимо уделять внимание.Мартин во второй …

Отказоустойчивость железа достигается через добавление избыточных компонентов, например, в системе может быть несколько жестких дисков, подключенных в режиме RAID-массива. В случае распределённых систем, запросы могут был равномерно распределены между несколькими независимыми машинами внутри дата-центра. Случается и так, что требуется отказоустойчивость на уровне дата-центра, тогда машины распределяют по нескольким физически независимым точкам (например, разные регионы AWS). Важно придерживаться здравого смысла и понимать какого уровня отказоустойчивости вам будет достаточно.Отказоустойчивость кода чуть сложнее. В первую очередь потому что один и тот же код может исполняться на большом пуле…

Claude добавил Mods и Dashboards.Mods это прикольные плагины и с ними все понятно, особенно после видео. А вот что касается Dashboards - тут интересней. BI сообщество испугалось, что Power BI, Tableau, Looker теперь будет заменено Claude Dashboards.Claude Dashboards позволяет подключиться к источнику данных через MCP, и построит дашборд. А дальше можно уже с ним общаться. Дашборд может обновляться по расписанию.Про моделирование данных и семантический слой они не упоминали.И все это по цене токенов🍪🍪Скоро будет Claude ETL, Claude BigData, Claude Data Engineering и пт. Менеджеры и stakeholders теперь смогу сказать вам - “Ну что так долго, я вот в Claude уже за 5 минут все сделал бы!?”

Насколько эффективно вы можете работать без ИИ агентов? Больше фана тут @surfalytics

Из-за того, что бензин дорогой и не всегда доступен, пришлось добавь электро машину под цвет кота:)

Прагматичный инженер написал The state of the tech industry in 2026, в отчете он рассказал про основные изменения в индустрии, которые уже очевидны для многих “пользователей” и “клиентов” ИИ.Структура доклада:1. Скорость изменений. Темп перемен, в первую очередь из-за ИИ, беспрецедентный.2. Что изменилось. Разработка уходит от ручного кодирования к автоматизированным процессам с несколькими ИИ-агентами. Число pull request'ов, созданных агентами, резко растёт.3. Что сломалось. Появились проблемы с качеством и надёжностью кода. Привычное код-ревью перестаёт справляться с объёмом.4. Что осталось прежним. Команды по-прежнему решают, выйдет ли проект. Планирование остаётся критичным, несмотря на…

Как меняется работа с данными в эпоху ИИ➡️ Узнайте на GoCloud Tech 202615 октября в Москве пройдет ИТ-конференция от Cloud․ru для тех, кто создает технологии.Отдельный трек будет посвящен данным и ML:▶️метаслой данных и новые требования к Data Governance▶️миграция корпоративных хранилищ▶️методы вычислительных хранилищ в облаке▶️защита чувствительных данных при работе с LLMА еще вас ждут хардовые доклады про инфраструктуру и разработку, технозоны, воркшопы и много нетворкинга.Количество офлайн-мест ограничено, успейте зарегистрироваться

Столько хотел рассказать, но не успел:) В след раз уже

Народ жгет с AI🙌 PS Сегодня вечером можно выпить сидорка в Seattle на Lake Union, там сейчас проходи Seattle Space Week и я хочу сходить на их Symposium, и сессии для стартапов и AI Manufacturing.

Насколько быстро сейчас вендоры двигаются. Только появилась новая модель Jev, а Omni BI уже добавил фичи https://docs.omni.co/demos/2026/20260925 Omni сейчас прям очень hot! Но дорогой, как Sigma BI + токены есть Я добавил еще настройки LLM в Omni. Они выдают доступ к подписке и отдельно платим.

ИИ-агент за пару кликов — создаем персонального помощника без кодаЗапустить ИИ-агента теперь можно в Agents Space от Cloud.ru. Это пространство в формате чата, где вы легко создать агента и подключить к нему нужные сервисы. Внутри:• ИИ-агенты для решения повседневных задач- Возможность создать собственного агента под конкретные задачи- Популярные ИИ-модели на выбор: Kimi K2.5, Qwen 3.6-35B-A3B, Claude Opus 4.8 и другие- Коннекторы к почте, календарю и другим сервисамПри этом не нужно кодить, настраивать модели, серверы и среду.Попробовать можно здесь

Вот это я понимаю персональная страница созданная с Claudehttps://felixrieseberg.com/

Переходим к новостям про Vibe Coding. Благодаря нему, у меня появлась возможность добавить много ништячков в Surfalytics. Несколько человек согласились делать Q&A и сразу чинят, добавляют контент с Claude Code и делают PR в main, смотрят в Supabase и Netlify. Все стали Front/Back разработчиками без опыта. А кто-то решил добавить свой end-to-end курс по System Design. Цель просто собрать все вместе и дать возможность автономного обучения.

Пост выше с советами показал, что человеку сложно меняться. Как бы ни хотели и ни мечтали, очень сложно поменять привычки. Одним пост зашёл — именно советы от проактивного человека. Его деятельность мы здесь не рассматриваем, она out of scope, как говорится.Другим категорически не понравился. Для меня это лишь подтверждение того, что человеку очень сложно меняться. Даже если для одних это очевидные вещи, для других это «дичь» и «зашквар», и сразу находятся какие-то причины и факты, почему это именно так, а не иначе.В какой-то степени за последние лет 8 я часто общался с людьми с позиции эксперта по поиску работы, построении карьеры, и видел много ситуаций и примеров — у меня уже «глаз намёт…

Увидел сегодня советы, как стать лучше и успешней, ничего нового, но хочу вам напомнить, если вдруг вы не знаете как быть и с чего начать:Было бы желание, а поднять свои доходы с низкой базы довольно легко. Из 100 т.р. в мес дорасти до 500-1000 займет не очень много времени, не более года.Инструкция следующая: 1. Перестать общаться с кем-либо, кто не нужен тебе для решения задач развития, и начать общаться только с теми, кто реально вкалывает и получает результат. Друзья будут обижаться, но мы же решили стать другим человеком? Без жертв тут не обойтись. 2. Перестать тратить время на приятные расслабляющие вещи и начать тратить время исключительно на решение финансовых задач. Выработать у се…

Не жалуйся на систему, а разумно подстраивай себя под обстоятельства, чтобы получить преимущество и эксплуатировать устройство вселенной. Это куда более продуктивный подход.

Anthropic представила Claude Dashboards и Claude Motion И вот опять ИИ отбирает работу у аналитиков: Claude теперь умеет создавать и даже анимировать дашборды на основе пользовательских данных.. Claude DashboardsClaude можно подключить к БД и задать любой вопрос, а он достанет ответы из данных, нарисует дашборд и даже будет сам поддерживать актуальность. На каждую цифру на графиках можно кликнуть, чтобы посмотреть, каким запросом Claude ее получил, или задать уточняющие вопросы. Дашборды Claude можно импортировать в Amplitude, Grafana, Hex, Mixpanel, Omni, Perplexity, PostHog и Sigma. Looker, monday.com и Tableau добавят позже. Claude MotionДашборд можно анимировать: сделать видео, где Clau…

Состоялся релиз Polars 2.0Polars — Python-библиотека для работы с данными и популярная альтернатива pandas. В версии 2.0 улучшили производительность, расширили поддержку SQL и добавили новый тип данных.Если подробнее: 🔵Вызовы collect() к LazyFrame по умолчанию обрабатываются потоковым движком, чтобы снизить потребление памяти и ускорить работу. Это самое большое изменение и главная причина, почему эту версию назвали 2.0: из-за нее часть старых запросов может поломаться. 🔵Обработка данных с выгрузкой на диск (out-of-core processing) будет включаться по умолчанию при использовании более чем 80% оперативной памяти. Сейчас эта возможность доступна для сортировок, оконных функций и некоторых дру…

Physical AI: следующий этап развития ИИРано или поздно ИИ выйдет за пределы интернета в реальный мир и роботы под его контролем станут чем-то таким же привычным, как сейчас — ИИ-агенты. Но чтобы это произошло, недостаточно просто прикрутить ChatGPT или Claude к роботу и надеяться, что они как-нибудь сами разберутся. Для этого должна сформироваться целая самостоятельная отрасль.К такому выводу пришли участники конференции Яндекса об образовании YaC / E 2026, которая прошла на прошлой неделе.В чем суть?🔵Physical AI или воплощенный ИИ — это направление на стыке ИИ и робототехники. Оно должно научить искусственный интеллект взаимодействовать с реальным миром, а классических роботов (вроде тех, …

Что было на OpenAI Dev Day?Вообще-то много чего — больше 20 релизов и анонсов. Пройдемся по самым интересным, а про все остальные можно прочитать в итогах, которые уже заботливо перевели на русский.🔵 dots — автономные агенты на GPT-6 Astra. Они постоянно работают и обучаются, подстраиваясь под пользователя, и чем больше вы с ними взаимодействуют, тем лучше они вас понимают. Их представили как универсальных ассистентов, которые всегда рядом: и за новую задачу всегда возьмутся, и на вопросы ответят, и напомнят о встрече в календаре.🔵GPT-6.1 Sol — модель почти на уровне Astra, но намного дешевле. В формате короткого поста больше про нее сказать особо нечего: весь анонс посвящен тому, как хорош…

В одной ячейке Excel можно будет хранить массивы значенийНаконец-то важные новости и не про очередной побег ИИ из тестовой среды. В Excel готовится большое обновление:🔵В одной ячейке можно будет хранить списки из нескольких значений, разделенных запятой или точкой с запятой. Их можно добавлять, редактировать, убирать, использовать в формулах и применять к ним фильтры. 🔵Также в одну ячейку теперь будет занести целый массив данных — его больше не придется растягивать его на несколько ячеек. Для этого надо будет записать данные, либо формулу, которая должна их вернуть, в скобках { }. Это еще и позволит создавать вложенные массивы вот такого вида: {{1,2,3};{4,5,6}}. 🔵Появится поддержка новых фо…

Новый ИИ-бенчмарк подвезли Тем, как ИИ пишет код, взламывает сайты или решает математические задачи тысячелетия уже никого не удивишь. Современные флагманские модели уже давно переросли эти мелочи и созрели для того, чтобы показать, на что они способны в реальном мире.Например, как они умеют водить машину.За руль Тойоты посадили Astra, Sol, Grok и Fable и выпустили их на пустую парковку, где им нужно было за три попытки преодолеть трассу длиной 134 метра. Они «видели» дорогу через камеры, а через Comma four крутили руль и нажимали педали. Человек сидел рядом только для подстраховки. 🔵Успешнее всего справилась GPT-6 Astra: она вообще единственная, кто доехал до конца, еще и со 2 раза. Ей пон…

Как грамотно делегировать задачи ИИВнедрение искусственного интеллекта и агентов в работу — это все еще острый вопрос. Его обсудили в одном из недавних выпусков подкаста «Доверительный интервал» от сообщества аналитиков Яндекса. В чём суть:🔵 Активнее всего агентов используют джуны, а сеньоры все еще настроены скептически, потому что даже с очень умным ИИ многие задачи им быстрее сделать руками. Приходится выбирать: заморочиться со скиллами и агентами, чтобы когда-нибудь потом увидеть результат, или выполнить важную для бизнеса задачу прямо сейчас.🔵Общение с ИИ — это навык, который нужно целенаправленно развивать. Без этого попытка работать с ИИ может закончиться именно так, как скептик и ож…

Что делать с тепловыми картами и хороплетами?Все виды графиков и чартов по-своему хороши и заслуживают любви, но, если честно, значительную часть из них большинство любят на расстоянии. Старых добрых линейных и столбчатых диаграмм хватает под большинство задач, их легко нарисовать в любом инструменте для визуализации и, самое главное, легко читать.Более хитрые варианты вроде тех же тепловых карт или хороплетов используются реже, потому что и поводов для этого меньше, и работать с ними сложнее. А вот сделать нечитабельное разноцветное месиво, наоборот, легко. 🔜 И все же, если вы связаны с визуализацией данных, однажды они могут пригодится, так что ловите шпаргалку на Tableau Public. 4 график…

3D-карты СУБДОтвлечемся от новостей про ИИ и скандалов вокруг OpenAI и посмотрим, что внутри Redis и PostgreSQL. 🔵Redis — это NoSQL СУБД типа ключ-значение, которая которая хранит данные в оперативной памяти. Для тех, кто хочет разобраться, как же она это делает, нарисовали целую интерактивную карту. Ее можно повертеть со всех сторон, понажимать на отдельные элементы и посмотреть, как байты данных перемещаются между ними. У каждого объекта есть короткое описание со ссылками на исходный код на гитхабе. 🔵Похожая визуализация есть и для PostgreSQL Она не только масштабнее, но и информативнее. Если на предыдущей все пояснения очень краткие, то здесь функции элемента расписаны намного подробнее.

Решение математических проблем это не просто бенчмарк На прошлой неделе разгорелся серьезный скандал вокруг одной из математических задач тысячелетия — а именно доказательство существования определенного способа решения уравнений Навье-Стокса. OpenAI объявила, что их внутренняя модель, более мощная, чем Astra, нашла решение проблемы — только вот ее опередили. Два математика сделали это раньше, причем с использованием Codex и Claude. Они предполагают, что OpenAI получила доступ к их данным и использовала их для поиска своего решения.На science.org есть более подробное описание скандала, даже с объяснением, в чем же состоят эти уравнения.Эта история поднимает не только вопросы безопасности, д…

Astra смогла, а вы сможете?Мы с вами недавно обсуждали эссе, опубликованное на сайте OpenAI, где автор сказал следующее:Чтобы начать влиять на реальный мир — стать очень полезным или очень опасным — ИИ не надо стать лучше людей во всех сферах. Ему надо стать лучше в достаточном количестве из них.И кое в чем новая их модель уже стала лучше многих людей: она прошла все 48 уровней I Am Not A Robot, где надо решать все более абсурдные и сложные капчи. В результате она даже получила сертификат, что является человеком.Весь процесс запечатлел и запостил другой сотрудник OpenAI. А сколько уровней пройдете вы? 👀

Продукты 24 × ffdd2d: конференция Т-Банка для тех, кто хочет превращать данные в решенияЭто не очередная конференция про цифры и метрики, где спикеры похвастаются кейсами, а зрители посмотрят и разойдутся. Вместо этого будут: 🟡 Акцент на решения: не просто как и что считать, а что потом с этим делать. Как данные и метрики превращаются в идеи, а идеи — в продукты. 🟡 Интерактив: форматы, где можно и нужно присоединиться к дискуссии и поспорить со спикерами. Спикеры, кстати, из Авито, Яндекса, Т-Банка, Додо и других компаний.🟡 Не только доклады и не только ИТ: спецвыпуск подкаста математика Андрея Коняева про то, как научный подход помогает находить новые решения.🟡 Нетворкинг: афтепати с видом…

Чуждый разум ChatGPTOpenAI показала GPT‑6 Astra и вновь заговорила на любимую тему — риски приближающейся эпохи AGI (artificial general intelligence или общего искусственного интеллекта). Ведущий научный сотрудник компании Джейкоб Пачоки написал на эту тему эссе «Чуждый разум».Ключевые мысли: 🔵ИИ не столько создают, сколько выращивают с помощью постоянной оптимизации и сложных вычислений. В результате получается система, умеющая работать с абстрактными понятиями и имитировать человеческое поведение. Разработчики и исследователи догадываются, как как она это делает, но не понимают ее до конца. 🔵Главная проблема ИИ — это научить его не просто выполнять указания, но и понимать и применять обще…

Lead Data Engineer, найдись!Valiotti Data — AI-native команда дата-инженеров и аналитиков. Консультируем растущие компании: встраиваемся в бизнес, решаем задачу, строим систему и передаем знания команде клиента.Задачи: архитектура данных, менторинг дата-инженеров, общение с заказчиками.Пример проекта. Клиент из Канады продает лидов через LeadByte, платежи принимает через Stripe. Нужно свести две системы: сколько выручки обещали проданные лиды и сколько реально выставлено в счетах. Единица отчета не кампания, а «продукт × язык», поэтому нужен свой справочник продуктов и слой маппинга. Требования на десятки страниц, работу режем на фазы.Стек: Fivetran → BigQuery → dbt → Looker Studio. Источни…

Для важных переговоровБывает у вас такое, что коллега отправил вам сообщение в ответ на ваш вопрос, вы читаете и понимаете — он сам тут ни слова не написал.Может быть даже не читал.Он просто отправил ваш вопрос Claude или ChatGPT и переслал вам их ответ. Наверное, кто-то к такому относиться с пониманием, но если вам такой подход не по душе — ловите полезную ссылку. Копируете и отправляете вашему собеседнику, можно даже не читать, что там написано — он же тоже, скорее всего, не читал, что ему ИИ написал. Там даже есть версии на разных языках и типа жесткий вариант (хотя на самом деле тоже довольно беззубый). Такой вот Let me google that for you турбулентной ИИ-эры.

5 октября начнется 19-й поток программы Data Engineer от NewprolabПрограмма для junior- и middle-дата-инженеров, аналитиков, backend-разработчиков, техлидов и тех, кто работает с data-командами и хочет лучше понимать современный стек DE📌 Что внутри:– 10 недель обучения– 30 занятий: онлайн + записи– 10 практических лабораторных работ– облачный кластер и реальные данные– чат участников и поддержка команды программы📌 Что получите на выходе:1. Научитесь решать типовые задачи DE на практике2. Систематизируете знания и закроете пробелы в современном DE-стеке3. Поработаете с реальными данными и инфраструктурой, а не только с учебными примерами4. Соберете практический опыт, который можно обсуждать …

Мой первый эксперимент с созданием анимированных интерактивных роликов с помощью нейросетейВажный момент, что это не генеративное видео, а html-анимация. Получается что-то вроде того как раньше делали мультики на технологии Flash (если кто помнит Масяню — она как раз на Flash)Всё рендерится в одной html-страничке весом 110 килобайтИспользовал Claude Code, модель Opus 5.5 в режиме Ultracode. На генерацию ушло 46 млн токенов. Это 119$ по расценкам API Claude, но у меня Max подписка за 100$ и поэтому всё влезло в одно окно сессии (на удивление)На моей стороне — сценарий, описание работы интерактивов, описание сеттинга. Остальное (в том числе выбор технологического стека) — работа Claude CodeМу…

Стать аналитиком данных всего за 10 недель — это реально!Если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите войти в профессию системно, а не одной ногой — сейчас самый подходящий момент.Симулейтив — школа аналитики, где обучают через практику и реальные кейсы, запускает абсолютно новый курс-буткемп - Профессия «Аналитик данных». Курс разделен на 2 этапа, за первые 10 недель вы обучаетесь аналитике и доходите до уровня junior-специалиста. А на втором этапе проходит углубленное изучение, где изучаете продвинутые инструменты и новые навыки. Что вас ждет на курсе: ➖SQL, Python, BI (Metabase + Power BI), статистика, A/B-тесты и продуктовые метрики;➖Живые занятия с ментором каждую неделю — не …

Команда DevCrowd запустила ежегодное исследование специалистов по работе с данными.*В этом году фокус на том, как меняется профессия: что AI реально сделал с составом работы, где проходят границы между дата-сайентистом, ML- и MLOps-инженером, что происходит с порогом входа в профессию и рынком труда.Часть вопросов задается третий год подряд, что дает реальную динамику, а не просто срез.Опрос анонимный, 12–15 минут. В ноябре ребята опубликуют отчет со всеми данными, а также списками рекомендованных телеграм-каналов и курсов, собранными из ответов участников.Пройти опрос: https://survey.devcrowd.ru/data-2026*DevCrowd — это независимые исследования IT-профессий: 15 000+ участников, публичные о…

📊 Аналитик данных: системные знания для профессионального роста14 октября на Факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ стартует программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных». Программа охватывает ключевые направления работы с данными: от Python, SQL и статистики до продуктовой аналитики, визуализации и машинного обучения.📚 В программе:• Python и SQL для анализа данных;• математика и статистика;• проверка гипотез и A/B-тестирование;• визуализация данных и BI;• продуктовая аналитика;• машинное обучение;• хранилища данных и основы работы с большими данными;• итоговый проект на основе реальной задачи.🎓 Главное о программе:• ФКН НИУ ВШЭ — один из ведущих факультетов России в области ком…

⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году? Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.Вы узнаете:🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях;🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели;🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправл…

Айтишники, горит вакансия ❗️ Позиция: Дата-аналитик Компания: Яндекс.Маркет Зарплата: 200,000-350,000₽ Кто хочет устроиться на такую позицию? Но в голове звучит: «Не вывезу» — скиллов ещё не хватает, ответственность слишком большая Один товарищ — Ваня, для…

Айтишники, горит вакансия ❗️Позиция: Дата-аналитикКомпания: Яндекс.МаркетЗарплата: 200,000-350,000₽Кто хочет устроиться на такую позицию? Но в голове звучит: «Не вывезу» — скиллов ещё не хватает, ответственность слишком большаяОдин товарищ — Ваня, для вас дюжину раз доказал, что даже с базовыми знаниями о Python ты можешь претендовать на такую зарплату хоть этой веснойОн сам работал продуктовым аналитиком в крупных компаниях и в блоге делится инфой, которую не расскажет ни один коллега:- Как уверенно проходить собеседования? [Полный гайд]- Какие ошибки не позволяют тебе получать офферы от 250,000₽? [Читать]- Разборы задач с ваших будущих собеседований [Открыть]Кто сохранит канал сейчас — за…

⚡️Вышло новое исследование «AI в BI Круг Громова 2026»!ИИ в бизнес-аналитике выходит за пределы обычного чат-помощника. Следующий этап – агентная аналитика и переход от модели «вопрос–ответ» к модели «задача–результат»: ИИ не просто отвечает на отдельный запрос, а самостоятельно планирует анализ, ищет нужные данные и инструменты, выстраивает многошаговую цепочку и выполняет действия.В отчет «AI в BI-круг Громова 2026» вошли более 10 российских BI-решений с поддержкой AI-функций, среди которых: Yandex DataLens, Навигатор BI, Insight SOLARIS, PIX BI, Easy Report, DataForge AI, Glarus AI, Visiology Cortex, Luxms AI, Polyanalyst и ТЕРН ИИ Ассистент. Решения при этом разделены на 4 архитектурных…

Как построить управляемый Data Lakehouse за неделю на Evolution Data Platform ⤵️На вебинаре 8 сентября эксперты Cloud.​ru покажут, как за неделю с нуля построить архитектуру Data Lakehouse на Evolution Data Platform — от загрузки сырых данных до курированных витрин — с помощью управляемых сервисов, без эксплуатационной нагрузки и с фокусом на бизнес-результат.В программе:▶️принципы построения Lakehouse-архитектуры с единым слоем хранения в S3 в формате Apache Iceberg с поддержкой ACID-гарантий и версионирования;▶️подходы к централизованному управлению метаданными и происхождением данных через Managed Metastore;▶️способы реализации контроля качества данных в Managed Spark без остановки пайпл…

⚡️ Вышел отчет «Отечественные решения Data Lakehouse-круг Громова 2026»Российский рынок Data Lakehouse перешёл от пилотных проектов к промышленным внедрениям. При этом рынок разделился на два архитектурных подхода, а информационная безопасность стала одним из главных критериев выбора платформы.В исследование вошли 10 отечественных решений: MWS Data Lakehouse, Платформа Selena, Digital Q.DataFactory, CedrusData Platform, Data Ocean Nova, Tengri Data Platform, Arenadata Hyperwave, VK Data Platform, YTsaurus и Yandex Data Platform.➡️ Отчёт даст ориентиры:– чем отличаются интегрированные платформы от унифицированных систем,– когда важнее гибкость и технологическая свобода, а когда – простота вн…

3 бесплатных курса, 30+ уроков, 100+ задач 🫠Кажется, Симулейтив сошли с ума, они отдают бесплатно три курса, за которые многие берут деньги. Если вы хотите прокачаться в аналитике данных - начните с бесплатных курсов по самым важным разделам. Именно эти блоки помогут вам вкатиться в профессию, спрос на которую не падает из года в год. В наборе вы получите: 🐍 Основы Python — 10 уроков, 100+ практических задач, 3 проекта для портфолио. Реальные кейсы: аналитика продуктовых метрик, автоматизация обработки чеков. Спойлер: именно с этого начинается карьера аналитика.🗄 Основы SQL — 12 уроков, 70 задач на PostgreSQL, оконные функции, финальный проект. Без SQL не возьмут ни на одну позицию, связанн…

🔥 Подборка-сохраняшка самых полезных эфиров с канала. В этом году у нас 3 фокуса - разборы резюме, мок - собесы, анализ рынка от клиентов Этот пост будет постоянно актуализироваться новыми ТОПовыми статьями, подписывайтесь, чтобы не потерять!• разборы резюме• мок собесы (вы очень просили на последнем эфире)• офферы 📹 ЭФИРЫ - РАЗБОРЫ РЕЗЮМЕ 🔴Разборы резюме project manager 🔴Разборы резюме product manager (эфир с нанимающим)🔴Разборы резюме аналитики (разные) 🔴Разборы резюме разработчиков (эфир с нанимающим)🔴Разборы резюме. Project, Delivery, Analyst, Developers (эфир с нанимающим)🔴RTE, Scrum master, Agile Coach - кто все эти люди?)🔴Разборы резюме управленцев. РМО, СТО, CIO, СРО, СМО📹 ЭФИРЫ - М…

📊 Глубокое погружение в профессиональные инструменты на реальных проектах. Записывайтесь на курс «Системный аналитик. Экспертный уровень». 🎁 Учавствуйте в 3 бесплатных вебинарах — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте свои вопросы экспертам!6 августа, 20:00 мск — «Пользовательские сценарии (Use Cases) на реальном примере»: от бизнес-требования до задачи разработчику. Анализ требований, создание Use Cases, связь с разработкой, Q&A.13 августа, 20:00 мск — «Управление данными в MSA»: цена ошибок дублирования данных, оптимизация инфраструктуры и выбор БД (SQL vs NoSQL), единый глоссарий и контракты данных без бюрократии, требования к качеству данных для ИИ, чтобы модели…

💎ЗАКРЫТОЕ КОММЬЮНИТИ В СФЕРЕ АРБИТРАЖА КРИПТОВАЛЮТВыплаты от $3.000 в месяц и более (в зависимости от оборота) Первая выплата — через 3 дня - Предоставляем обучение, личные кураторы - Набор без опыта — выгодные условия для наших трейдеров - Команда №1 на рынке — присоединяйся и работай по лучшим связкам- Свободный график🔗Присоединиться - https://wavium.ru⚙️ Наш бот - https://t.me/waviumbot⚡️ПОДАТЬ ЗАЯВКУ⚡️ПОДАТЬ ЗАЯВКУ⚡️ПОДАТЬ ЗАЯВКУ

💎ЗАКРЫТОЕ КОММЬЮНИТИ В СФЕРЕ АРБИТРАЖА КРИПТОВАЛЮТВыплаты от $3.000 в месяц и более (в зависимости от оборота) Первая выплата — через 3 дня - Предоставляем обучение, личные кураторы - Набор без опыта — выгодные условия для наших трейдеров - Команда №1 на рынке — присоединяйся и работай по лучшим связкам- Свободный график🔗Присоединиться - https://wavium.ru⚙️ Наш бот - https://t.me/waviumbot⚡️ПОДАТЬ ЗАЯВКУ⚡️ПОДАТЬ ЗАЯВКУ⚡️ПОДАТЬ ЗАЯВКУ

Channel created

Channel created

Обычно по пятница выходит пятничный юмор, но сегодня - крайняя шутка.Этот канал прослужил мне верой и правдой почти 6.5 лет и за это время подарил мне очень разнообразный опыт, 5 тысяч рублей донатов, вакансии и проекты и больше 4 тысяч людей, которым интересно мое мнение на тему, о существовании которой я узнал чисто случайно 7 лет назад. Макс, ты помнишь как ты мне сказал "Так ты ведь получается занимаешься дата инжинирингом?" 😃Я безумно благодарен вам всем за то, что приходили в комменты и писали свое мнение, за бесконечное количество 💩 оставленных под постами, за репосты и материал, который вы приносили. Я смотрю на этот путь, который мы прошли с вами и я вам очень благодарен!По количес…

https://clickhouse.com/blog/clickhouse-kubernetes-operatorКликхаус выкатил K8S Operator. Это чтобы было изи раскатить клик в кубере.Да-да, давайте не будем базы данных держать в кубернетесе, только bare metal и весь остальной бубнеж.Большинству компаний будет достаточно и клика в кубере. (хотя, если честно, таким компаниям, наверное, рано в кубер)@ohmydataengineer

Если вы искали качественный туториал про то как использовать Claude Code лучше всего с лучшими настройками на данный момент, то вот, я прнс

https://www.youtube.com/watch?v=rmvDxxNubIgВ личку принесли еще один прекрасный, небольшой доклад про Context Engineering.Из забавного - почти ко всем советам, про которые говорится в докладе, дошел и стал применять самостоятельно, видимо я не настолько туп 😁@ohmydataengineer - канал "Труба данных" про всякое в мире работы с данным

Хотя про AI-агентов сейчас пишут буквально из каждого утюга, в этой статье мне особенно зацепился один момент — визуализация зависимости качества ответов LLM от длины контекста. Интуитивно мы все чувствуем, что «чем больше — тем лучше», но на практике кривая выглядит иначе: после определённого порога контекст начинает не помогать, а мешать. Сигнал тонет в шуме, модель теряет фокус, а качество решений деградирует. Забрал эту картинку себе в копилку как хорошее напоминание.Из этого логично вытекает важный тезис: формулировка задачи вторична, первична политика контекста. Не «как красиво спросить», а что именно и в каком объёме сейчас действительно нужно модели. Принцип «минимум, достаточный дл…

https://karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025Andrej Karpathy (ну тот, который был главнюком за AI в Tesla и не только) подвел отличные и оч лаконичные итоги года.Еще мне на прошлой неделе удалось посмотреть два интересных интервью и один докладик- Andrej Karpathy — “We’re summoning ghosts, not building animals” - https://www.youtube.com/watch?v=lXUZvyajciY- Ilya Sutskever – "We're moving from the age of scaling to the age of research"- https://www.youtube.com/watch?v=aR20FWCCjAs- Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again) - https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQИ нет, это не х2 скорость, это он так в реальности говорит 😃@ohmydataengineer - канал "Труба данных" про всякое в мире …

🤩 delirious dhhитак, прослушал ~5ч одного небезызвестного программиста с сильными взглядами; ушло у меня на это всего где-то неделя: пара походов в спортзал и комьютов.чем примечательно это интервью?во-первых, dhh известен своими взглядами за чистоту кода; это тот ещё художник и скульптор, который «вручную вытачивал» каждый кусочек своих программ. за свою карьеру с 90х он успел понабраться и опыта, и мненийво-вторых, не далее чем год назад, тот же самый dhh приходил в тот же подскаст и уверял, что этим вашим агентам ещё довольно далеко до настоящего года: так — автокомплит, не более!получается такой идеальный маркер для 2025-26 годов - даже самые сильные программисты стали признавать возрос…

мне кажется последние два интервью отлично смотрятся вместе и дополняют друг друга >_>и отдельно мысль, которая где-то проговаривалась в этих интервью: токены — новый вид бенефита для сотрудников. большие компании готовы вливать миллионы в токены для своих разработчиков. а сами поставщики фундаментальных моделей в принципе ограничены только внутренними мощностями для своих сотрудников.в подкастах Кирилла Мокевнина @orgprog упоминали, что в долине у каждого второго безлимит на модели OpenAI / Anthropic по тем или иным каналам

мне кажется последние два интервью отлично смотрятся вместе и дополняют друг друга >_>и отдельно мысль, которая где-то проговаривалась в этих интервью: токены — новый вид бенефита для сотрудников. большие компании готовы вливать миллионы в токены для своих разработчиков. а сами поставщики фундаментальных моделей в принципе ограничены только внутренними мощностями для своих сотрудников.в подкастах Кирилла Мокевнина @orgprog упоминали, что в долине у каждого второго безлимит на модели OpenAI / Anthropic по тем или иным каналам

🥷 DHH об agent-first подходеDHH — известный ии-скептик и сторонник написания кода вручную; в своём сетапе он не использует IDE с их подсказками и навигацией по коду — всё набивает ручками (и радуется)ещё DHH известен своими сильным мнением и радикальными взглядами — он говорит что думает, не взирая на мнения большинства или отдельных авторитетовнедавно зашёл к Pragmatic Engineer на интервьюhttps://youtu.be/JiWgKRgdgpIи вот наступил действительно переломный момент: ⁃ июль 2025 — DHH не верит и не использует агентов ⁃ январь 2026 — DHH переходит на agent-first разработку что поменялось? вышли модели, которые выдают достаточно хороший результат, которые при минимальных доработках можно шипать …

🥷 DHH об agent-first подходеDHH — известный ии-скептик и сторонник написания кода вручную; в своём сетапе он не использует IDE с их подсказками и навигацией по коду — всё набивает ручками (и радуется)ещё DHH известен своими сильным мнением и радикальными взглядами — он говорит что думает, не взирая на мнения большинства или отдельных авторитетовнедавно зашёл к Pragmatic Engineer на интервьюhttps://youtu.be/JiWgKRgdgpIи вот наступил действительно переломный момент: ⁃ июль 2025 — DHH не верит и не использует агентов ⁃ январь 2026 — DHH переходит на agent-first разработку что поменялось? вышли модели, которые выдают достаточно хороший результат, которые при минимальных доработках можно шипать …

🦄 руководитель Claude Code об AI в разработкепослушал интервью Бориса Чёрного в подкасте Ленни. Борис написал первую версию Claude Code и теперь руководит этим направлением в Anthropic.https://youtu.be/We7BZVKbCVwпо их данным сейчас уже 4% всех коммитов в Гитхаб создаются через Claude Code (ожидают 20% к концу года)интересно, что первую версию Claude Code Борис сделал прошлой весной и это не был сиюминутный успех; популярность инструмента росла постепенно и взрывной рост случился после выхода модели осенью (Опус 4.5 кажется)и с ноября 2025 Борис не написал ни строчки кода вручную — всё через Клода; так же приводит в пример «лучших программистов Spotify», мол, они тоже больше не пишут код ру…

🦄 руководитель Claude Code об AI в разработкепослушал интервью Бориса Чёрного в подкасте Ленни. Борис написал первую версию Claude Code и теперь руководит этим направлением в Anthropic.https://youtu.be/We7BZVKbCVwпо их данным сейчас уже 4% всех коммитов в Гитхаб создаются через Claude Code (ожидают 20% к концу года)интересно, что первую версию Claude Code Борис сделал прошлой весной и это не был сиюминутный успех; популярность инструмента росла постепенно и взрывной рост случился после выхода модели осенью (Опус 4.5 кажется)и с ноября 2025 Борис не написал ни строчки кода вручную — всё через Клода; так же приводит в пример «лучших программистов Spotify», мол, они тоже больше не пишут код ру…

📁 про культуру ведения тикетовпродолжаю рассказывать про внутрянку нашей команды, привлекая ваше внимание к активным вакансиям >_>> важный дисклеймер: это не я, это всё наш техлид Кирилл (я тут только документирую и выношу)думаю, все видели тикеты, прочитав которые, осталось непонятным что́ надо сделать; или задачи, где ты вроде сделал что было написано, но оказалось, что нужно было не то и не так ¯\_(ツ)_/¯ мы в команде стараемся придерживаться культуры ведения задач — попробую описать как я это вижу⌘⌘⌘начнём с того, что создать хороший тикет - это отдельная работа; чтобы понятно описать что надо сделать, надо как минимум представлять проблему и целевое решениеесть базовый паттерн, которого …

📁 про культуру ведения тикетовпродолжаю рассказывать про внутрянку нашей команды, привлекая ваше внимание к активным вакансиям >_>> важный дисклеймер: это не я, это всё наш техлид Кирилл (я тут только документирую и выношу)думаю, все видели тикеты, прочитав которые, осталось непонятным что́ надо сделать; или задачи, где ты вроде сделал что было написано, но оказалось, что нужно было не то и не так ¯\_(ツ)_/¯ мы в команде стараемся придерживаться культуры ведения задач — попробую описать как я это вижу⌘⌘⌘начнём с того, что создать хороший тикет - это отдельная работа; чтобы понятно описать что надо сделать, надо как минимум представлять проблему и целевое решениеесть базовый паттерн, которого …

🦀 Clawdbot / Moltbot / OpenClaw там похоже намечается очередной качественный скачок аи-строения: австрийский программист написал автономного (?) ии-агента… и понеслосьформат горячих новостей не мой любимый жанр, но это залетело в моё инфополе с трёх разных сторон:+ Самат Галимов накидал ссылок для понимания контекстаhttps://t.me/ctodaily/1995+ Pragmatic Engineer выпустил интервью с авторомhttps://youtu.be/8lF7HmQ_RgY+ ребята из Шмит16 собрались вместе где-то на Бали и скупают все доступные мак-мини, чтобы устроить ферму из таких аи-агентов сам автор бота не случайный мамкин вайбкодер — он начинал ещё с веб-приложений в начале 2000-х и потом перешёл на приложения айос для первого айфона. пот…

🦀 Clawdbot / Moltbot / OpenClaw там похоже намечается очередной качественный скачок аи-строения: австрийский программист написал автономного (?) ии-агента… и понеслосьформат горячих новостей не мой любимый жанр, но это залетело в моё инфополе с трёх разных сторон:+ Самат Галимов накидал ссылок для понимания контекстаhttps://t.me/ctodaily/1995+ Pragmatic Engineer выпустил интервью с авторомhttps://youtu.be/8lF7HmQ_RgY+ ребята из Шмит16 собрались вместе где-то на Бали и скупают все доступные мак-мини, чтобы устроить ферму из таких аи-агентов сам автор бота не случайный мамкин вайбкодер — он начинал ещё с веб-приложений в начале 2000-х и потом перешёл на приложения айос для первого айфона. пот…

data будни pinned «📢 ищем дата-коллег к себе в Яндекс Финтех → дата инженеры https://yandex.ru/jobs/vacancies/inzhener-dannih-v-finteh-36637 → дата-партнёры (они же системные аналитики двх) https://yandex.ru/jobs/vacancies/analitik-dwh-v-finteh-27815 это прям в нашу команду…»

data будни pinned «📢 ищем дата-коллег к себе в Яндекс Финтех → дата инженеры https://yandex.ru/jobs/vacancies/inzhener-dannih-v-finteh-36637 → дата-партнёры (они же системные аналитики двх) https://yandex.ru/jobs/vacancies/analitik-dwh-v-finteh-27815 это прям в нашу команду…»

✍️ о код-ревью у нас в команде в прод только через пулл-реквесты и каждый пулл-реквест должно посмотреть двое коллег. моя личная статистика за 2025 год показывает 430 проведённых код-ревью. сложились какие-то мысли по этому поводу, ниже пытаюсь собрать их…

✍️ о код-ревью у нас в команде в прод только через пулл-реквесты и каждый пулл-реквест должно посмотреть двое коллег. моя личная статистика за 2025 год показывает 430 проведённых код-ревью. сложились какие-то мысли по этому поводу, ниже пытаюсь собрать их…

Кажется, что искусственный интеллект и облачные технологии — это нечто нематериальное, «чистое» и почти бесплатное. Но каждый раз, когда вы спрашиваете нейросеть, что лучше приготовить на ужин или как ответить на неприятное письмо, где-то в мире тратится энергия — для работы дата-центров. За прошлый год они сожгли электричества как целая Франция — страна с населением почти 70 миллионов человек.В этом выпуске подкаста «Запуск завтра» мы разбираемся в скрытой цене искусственного интеллекта. Наша гостья — Ольга Добровидова, научная журналистка с 15-летним стажем, которая помогает разобраться в сложных историях о науке и технологиях. Мы поговорили о дата-центрах — тех самых «фабриках облаков», …

Каждый раз, когда вы спрашиваете нейросеть, что лучше приготовить на ужин или как ответить на неприятное письмо, где-то в мире тратится электричество — на работу серверов и дата-центров. За прошлый год они сожгли электричества примерно как целая Франция. Но действительно ли это проблема? Зачем вообще дата-центрам столько ресурсов? И как это в итоге влияет на нашу жизнь? Самат Галимов говорит с научной журналисткой Ольгой Добровидовой.Подписывайтесь на Либо/Либо+! В честь семилетия нашей студии годовая подписка стоит всего 2495 рублей. Подписывайтесь в Telegram: https://cutt.ly/zap3108eptg и в Apple Podcasts https://cutt.ly/zap3108epapЧат Запуска в телеграме: https://t.me/zapuskzavtraБот наш…

Это межсезонный эпизод «Запуск завтра». В нем — скрининг миллионов молекул, нейросети для поиска активных сперматозоидов и изучение щелчков кашалотов. Мы позвали научного обозревателя Илью Колмановского, чтобы узнать, как ИИ приходит в науку и почему для ученых это — обоюдоострый нож.Подписывайтесь на Либо/Либо+! В честь семилетия нашей студии годовая подписка стоит всего 2495 рублей. Подписывайтесь в Telegram: https://cutt.ly/don24bttg и в Apple Podcasts https://cutt.ly/don24btap28 июля старт курса по нарративным подкастам: https://course.libolibo.ru/podcast-narrative-course По промокоду ЗАПУСК — скидка 10%.Слушайте подкаст «Голый землекоп». Эпизоды, упомянутые в разговоре: «Зачем нужна ме…

Правда, что если в названии стартапа есть слово «искусственный интеллект», то в него не глядя вложат деньги? В этом выпуске венчурный инвестор из Долины Николай Давыдов простым языком объясняет, как устроена индустрия. А ещё — какие красные флаги бывают у стартапов, как он на самом старте понял, что надо вкладываться в Perplexity — сейчас это один из самых дорогих ИИ-стартапов в мире, и почему компании для инвестиций нужно выбирать серьёзнее, чем женуРеклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjdAKTeaSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе для масштабных задач: https://slc.tl/6n7x8⚡️ У это…

Умные часы, умные браслеты, умные кольца — наверняка ваши знакомые или вы сами задумывались о покупке таких устройств. Производители убеждают, что помогут вам на пути к здоровью и высокому качеству жизни. Но что на самом деле умеют такие девайсы? Кому они реально полезны, а для кого — дорогая игрушка? На что обращать внимание при выборе? В этом эпизоде мы разбираемся, стоит ли вам тратить деньги на еще один гаджет, а помогает нам в этом Татьяна Гатинская. Татьяна много лет занималась медицинскими изделиями в фармацевтической компании Novartis, а сейчас вместе с командой создает свое носимое устройство. Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjeBdxkrSelectel — независимый провайдер, …

Помните, когда каждый полет в космос был большим событием? Теперь пусками как будто никого не удивишь — в новостях постоянно пишут, что Илон Маск с его компанией SpaceX опять что-то запустили. Зачем отправлять в космос так много ракет? Какие безумные планы строят самые крупные игроки космической индустрии? И почему это все касается нас, простых людей на Земле? Вместе с аналитиком ракетных пусков Георгием Тришкиным разбираемся, для чего нам космос и какого развития мы ожидаем в ближайшие годы.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnje1D24zSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе для масш…

Нейросети научились находить уязвимости. Что это значит для разработчиков и обычных пользователей? Станет ли проще атаковать и сложнее защищаться? Вместе с главным экспертом из Лаборатории Касперского Сергеем Головановым разбираемся, как меняется индустрия, когда и хакеры, и безопасники вооружились искусственным интеллектом.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjeiSCq8Selectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе для масштабных задач: https://slc.tl/97prs⚡️ У этого выпуска есть видеоверсия! Посмотрите ее на нашем YouTube-канале: https://www.youtube.com/@launchtomorrow Будем очень благодарн…

Чипы — это маленькие кремниевые пластинки внутри всех наших устройств. Без них не разогреется еда в микроволновке и не заведётся автомобиль — чипы нужны буквально везде. При этом их производство — настолько запутанный процесс, что удивительно, как он вообще работает. Сегодня мы разберёмся, как устроены современные чипы и почему в последние годы они подорожали. Поговорю я с Дианой Гришиной — она работала в ASML, единственной в мире компании, которая производит станки для создания самых крутых чипов.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjcRXCVQSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе дл…

После февраля 2022 года российская гражданская авиация оказалась практически отрезана санкциями от остального мира. Запреты коснулись не только воздушного пространства, но и лизинга, регистрации и обслуживания самолетов. И это целиком поменяло работу авиакомпаний. Как теперь поддерживаются самолеты в России? Сможет ли авиация перейти на «отечественный флот»? Стало ли опаснее летать? Рассказывает Анастасия Дагаева, журналистка и независимый авиационный эксперт.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjeXxtnNSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе для масштабных задач: https://slc.tl/m4hc…

В прошлом выпуске мы разбирались, как устроены эмоциональные ИИ-компаньоны под капотом. А в этом смотрим на отношения с ИИ с другой стороны. Опасно ли общаться с кем-то, кто не может сказать «нет»? Почему романтические отношения переоценены? И что делать родителям, если их ребёнок часами переписывается с ИИ? Самат Галимов говорит с семейным психологом и секс-терапевтом Мариной Травковой.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjccwtV8Selectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе для масштабных задач: https://slc.tl/w0lq3 Сайт Марины Травковой: https://travkova.com/⚡️ У этого выпуска есть виде…

Представьте, что вы достаёте телефон и видите новое уведомление. Собеседник в мессенджере спрашивает, как у вас дела, делится планами, шутит. Вы переписываетесь каждый день, иногда по несколько часов. А теперь представьте, что этот собеседник — не человек, а ИИ-компаньон, который настроен идеально под ваши потребности. Если вас это удивляет, вот ещё один факт: у сервисов с такими ботами уже миллионы пользователей и их популярность растёт. Как создаются эмоциональные ИИ-компаньоны? Какой персонаж среди них — звезда? И как работает эта индустрия? Самат Галимов говорит с Артёмом Родичевым, основателем платформы Ex-human.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjejvUn6Selectel — независи…

Искусственного интеллекта в нашей жизни станет только больше. При этом значительная часть вычислительных мощностей для него сосредоточена в руках нескольких крупных американских корпораций — Google, Microsoft, Amazon. Братья Даниил и Давид Либерманы считают, что такая централизация опасна, и строят альтернативную распределенную сеть по опыту Bitcoin. Этот эпизод — о борьбе с монополией на ИИ, мире с AGI и обществе изобилияРеклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjebM1xvSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности, в том числе для масштабных задач: https://slc.tl/wkkak ⚡️ У этого выпуска есть видеоверсия!…

Управление компьютером силой мысли — не научная фантастика. Лаборатории и стартапы по всему миру давно проводят эксперименты и разрабатывают интерфейсы, которые позволят миллионам людей пользоваться технологиями, минуя физические действия. Один из самых громких проектов в этой области — Neuralink Илона Маска; его пациентам вживляют датчики для считывания сигналов прямо в мозг. В этом выпуске кандидат биологических наук и руководитель группы нейрокогнитивных интерфейсов Сергей Шишкин рассказывает, как декодировать работу мозга, можно ли обойтись без инвазивных хирургических операций и на что способны нейротехнологии сегодня.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjcR4GznSelectel — не…

Можно ли «подкрутить» себе настройки здоровья? Существует ли ген алкоголизма? Как читают и редактируют ДНК? Самат Галимов говорит с Михаилом Гельфандом — одним из главных биоинформатиков России — о том, что умеет современная генетика, и разбирает популярные мифы.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjc2ro9kSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для масштабных задач: https://slc.tl/j2698 Телеграм-канал Михаила Гельфанда: https://t.me/mikhail_s_gelfand Рекомендации Михаила:Александр Панчин «Сумма биотехнологии»Александр Марков «Рождение сложности. Эволюционная биология сегодня» Евгений Кунин «Логика случая. О природе и происхо…

Почему нам хочется увидеть в искусственном интеллекте собеседника? Как нейросети контролируют ход диалога? И что из-за них меняется в человеческом общении? Культуролог и исследовательница цифровой среды Оксана Мороз объясняет, как общение с искусственным интеллектом влияет на нас.Реклама. Рекламодатель АО «Селектел». erid: 2SDnjdNBa9xSelectel — независимый провайдер, который поможет построить надежную и гибкую ИТ-инфраструктуру для проектов разной сложности: https://slc.tl/fmodg⚡️ У этого выпуска есть видеоверсия! Посмотрите ее на нашем YouTube-канале: https://www.youtube.com/@launchtomorrow Будем очень благодарны вам за подписку на канал, лайк и комментарий — это очень поможет нам делать в…

В гостях у Moscow Python Podcast Андрей Кулаев, руководитель группы инженеров разработки облака в K2 Cloud. Обсудили, как набрать команду AI-джунов и ускорить процессы с помощью вайбкодинга. Ведущие выпуска — сооснователь Moscow Python и aiaiai Валентин Домбровский, сооснователь aiaiai Георгий Мартиросов. aiaiai для разработчиков: https://getaiaiai.ru/solutions/developers/

Чат про ИИ в разработке: https://t.me/+dmaw8Z87z8E0ZmNi Ссылки выпуска:

Канал Moscow Python в Telegram - https://t.me/moscow_python

Митапы Moscow Python - https://moscowpython.ru

Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/

Канал Moscow Python в VK - https://vk.com/moscowpythonconf

Канал aiaiai в Te…

aiaiai для разработчиков — https://getaiaiai.ru/solutions/developers/

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Ссылки выпуска: Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python

Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python

Все выпуски — https://podcast.python.ru

Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru

Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/

Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf

В гостях у Moscow Python Podcast Андрей Меркулов и Дмитрий Чуклай, тимлид и продакт в Точка Банке. Обсудили, где граница между ролями продакта и разработчика, как ИИ ускоряет релиз и стоит ли всецело доверять LLM. Ведущие выпуска — сооснователь Moscow Python и aiaiai Валентин Домбровский, сооснователь aiaiai Георгий Мартиросов. aiaiai для разработчиков: https://getaiaiai.ru/solutions/developers/

Чат про ИИ в разработке: https://t.me/+dmaw8Z87z8E0ZmNi Узнать больше о работе в IT-команде Точка Банк: https://tchk.me/tMZWPf (Страница откроется из Яндекс.Браузера или при установленном сертификате Минцифры) *Круг по холакратии — это контейнер для ролей, доменов, политик. Это группа ролей и людей …

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска: PEP 836: новый план развития JIT-компилятора для CPython — https://peps.python.org/pep-0836/ Ruff 0.16: теперь по умолчанию включены 413 правил вместо 59 — https://astral.sh/blog/ruff-v0.16.0 GitHub усиливает безопасность CI — https://github.blog/changelog/2026-07-28-dependabot-alerts-on-malicious-packages-across-more-ecosystems/ Релиз Django 6.1 — https://docs.djangoproject.com/en/6.1/releases/6.1/ Cтатья In Defense of Not Understanding Your Codebase — https://www.seangoedecke.com/in-defense-of-not-understanding-your-codebase/ Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me…

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска: Что нового в Python 3.15 Beta — https://docs.python.org/3.15/whatsnew/3.15.html Django 6.1 Beta — https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/6.1/ PEP 835 – Shorthand syntax for Annotated type metadata — https://peps.python.org/pep-0835/ Are insecure code completions a vulnerability? — https://sethmlarson.dev/are-insecure-code-completions-a-vulnerability Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow…

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска: Steering consul дает команде JIT 6 месяцев, чтобы сделать PEP — https://discuss.python.org/t/an-announcement-from-the-steering-council-regarding-the-jit-project/107638 Два форка — httpx — https://tildeweb.nl/~michiel/httpx2.html PEP 661 – Sentinel Values — https://peps.python.org/pep-0661/ Любопытные результаты MOD_WSGI и free threading — https://grahamdumpleton.me/posts/2026/05/free-threading-vs-the-gil-in-mod-wsgi-6-0-0/ Жизнь до Github — https://lucumr.pocoo.org/2026/4/28/before-github/ Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Te…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска: Reverting the incremental GC in Python 3.14 and 3.15 — https://discuss.python.org/t/reverting-the-incremental-gc-in-python-3-14-and-3-15/107014 PEP 772 – Packaging Council governance process — https://peps.python.org/pep-0772/ What's new in pip 26.1 - lockfiles and dependency cooldowns — https://ichard26.github.io/blog/2026/04/whats-new-in-pip-26.1/ PyPI Security Best Practices — https://github.com/lirantal/pypi-security-best-practices Еще один package manager - pixi — https://codecut.ai/uv-pixi-…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска: Python 3.15’s JIT is now back on track — https://fidget-spinner.github.io/posts/jit-on-track.html OpenAI покупает Astral — https://openai.com/index/openai-to-acquire-astral/ JazzBand закрывается — https://jazzband.co/news/2026/03/14/sunsetting-jazzband Первый публичный релиз Django Modern Rest — https://github.com/wemake-services/django-modern-rest/releases/tag/0.1.0 Defense in Depth: A Practical Guide to Python Supply Chain Security — https://bernat.tech/posts/securing-python-supply-chain/ The S…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python

Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru

Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru

Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/

Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска: Мейнтейнер httpx закрыл доступ к issues и discussions — https://github.com/encode/httpx/discussions/3784 Anthropic invests $1.5 million in the Python Software Foundation and open source security — https://pyfound.blogspot.com/2025/12/anthropic-invests-in-python.html Evolving Git for the next decade — https://lwn.net/Articles/1057561/ A CLI to fight GitHub spam — https://hugovk.dev/blog/2026/gh-triage/ Starlette 1.0.0rc1 — https://starlette.dev/release-notes/ Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — ht…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Ссылки от Сергея: toloka.ai - компания

https://platform.toloka.ai/ - self service (быстрая разметка данных)

tendem.ai - Tendem (кентавр AI + human)

как начать работать в Толоке экспертом: https://mindrift.ai/apply Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Новости выпуска: убивают ли Python инкрементальные улучшения

релиз Pandas 3.0 недавние тренды Django Security Team в CPython и psutils избавились от busy-polling при работе с subprocess PyPI в 2025 году

PEP 822 — d-string или новый синтаксис для многострочных строковых литералов без лишних отступов Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.r…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python

Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru

Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/

Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска: тайп-чекер ty от Astral — https://astral.sh/blog/ty

ежегодный топ Python-библиотек — https://tryolabs.com/blog/top-python-...

Microsoft зарелизила mssql-python 1.0.0 — https://techcommunity.microsoft.com/b...

Deprecations via warnings don’t work for Python libraries — https://sethmlarson.dev/deprecations-...

30 things I’ve learned from 30 years as a Python freelancer — https://lerner.co.il/2025/12/08/30-th...

Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegr…

Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12 записывайтесь на базовый курс Learn Python — https://clck.ru/3MuShF Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Ссылки выпуска:

Блог Коли Хитрова — https://t.me/nkhitrov_blog

Канал Никиты Соболева — https://t.me/opensource_findings Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/ Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf Курс «Основы Python»…

Несколько лет назад никто толком и не знал, что такое RAG, а сейчас трудно себе представить агентскую работу без них. Retrieval augmented generation - что это такое, и почему скрестить LLM с поиском оказалось такой удачной идеей - разбираемся в выпуске! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Катя Петрова Полезные ссылки: AI Engineering Buildcamp: From RAG to Agents

https://maven.com/alexey-grigorev/from-rag-to-agents AI Engineering Field Guide

https://github.com/alexeygrigorev/ai-engineering-fie…

Ещё год назад AI в математике осиливал разве что олимпиадные задачки. Сегодня промпт «сделай научный прорыв» разваливает гипотезу почти тридцатилетней давности, а OpenAI заявляет решение Навье–Стокса силами десяти тысяч агентов. Вместе с Александром Куликовым, доктором физико-математических наук и исследователем JetBrains, разбираемся, где здесь красивая история и маркетинг, а где – настоящий результат, который не только удивляет, но и пугает математическое сообщество, и почему филдсовские медалисты отвечают на всё это письмами протеста. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Twi…

Иван Талачев, автор и ведущий подкастов «Горящий Бензовоз» и «Один дома», помогает разобраться, как выбирать фильмы без мучительного листания рейтингов, списков и рекомендаций. Обсуждаем трейлеры, чужие рецензии, FOMO и момент, когда фильм можно спокойно выключить. Разбираемся, как развивать насмотренность и понимать киноязык, обязательно ли любить артхаус, где проходит граница между авторским и коммерческим кино и что AI меняет в кинопроизводстве. Выпуск для слушателей, которые хотят смотреть кино осознаннее, но не превращать увлечение в работу. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodk…

Вроде код за вас пишет AI, но вы весь день проверяете результаты и к вечеру не можете объяснить, что вообще сделали. Вместе с кандидатом психологических наук Натальей Кисельниковой разбираемся, как появились термины brain fry, deskilling и что они означают, как меняется нагрузка при работе с агентами и почему это состояние не стоит автоматически приравнивать к привычному выгоранию. Обсуждаем, что делать, пока агент работает, зачем оставлять себе простые задачи и как перестать бросаться на каждую новую модель. На примерах ревью кода разбираем ловушку иллюзорного ускорения, потерю ощущения авторства и признаки перегруза команды, на которые стоит смотреть тимлиду. А ещё спорим, можно ли отдыха…

Колено хрустнуло, щёлкает плечо? Не спеши бежать к врачу! В этом выпуске с ортопедом-хирургом Львом Кнеллером разбираемся, сколько на самом деле «живут» суставы и от чего зависит их срок службы. Проходим по самым частым историям пациентов и популярным мифам и маркетингу вокруг здоровья суставов: что работает, а что нет. А ещё говорим о диагностике, стоимости лечения, о том, как выбрать врача, и почему сохранить суставы куда проще, чем потом их чинить. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске:

Аня Симонова, Егор …

Вырастить стейк в биореакторе? Делать котлеты и сосиски из настоящих мышечных тканей, при этом не трогая животных? Звучит как фантастика, но на самом деле это уже реальность. Вопрос как всегда в том, какова цена. Вместе с Юлией Елисеевой разбираемся, почему ни промышленность, ни общество еще не готовы. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Катя Петрова Полезные ссылки: Профиль Юлии на LinkedIn

https://www.linkedin.com/in/julia-eliseeva-413059120/ Мясо из мамонта

https://www.mammothmeatball.com/…

Вадим Брилиантов создал и был техлидом Koog – фреймворка для AI-агентов на Kotlin. В выпуске разбираем, что на самом деле отличает агента от чат-бота: цикл, инструменты, память и контекст, и почему харнесс почти всегда держится на детерминированном коде, а не на модели. Вадим сравнивает архитектурные решения при построении агентов, объясняет, зачем нужна персистентность состояния и возобновление сессий, и где жёсткий граф-подход упирается в потолок. Отдельно поговорили про кодинг агентов. Разбираем, можно ли менять модель под капотом харнесса без потерь, почему промпты и skills лучше работают, если их писала та же модель, что их использует, зачем нужен ACP, почему A2A не взлетел. Если вам и…

Laravel любят за скорость разработки, ругают за магию и регулярно обвиняют в том, что он плодит жирные контроллеры. Вместе с Аделем Файзрахмановым – автором плагина Laravel Idea для PhpStorm и книги «Архитектура сложных веб-приложений. С примерами на Laravel» – разбираемся, что именно делает этот фреймворк лучшим на сегодняшний день способом писать код на PHP. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске:

Евгений Кателла, Егор Толстой Полезные ссылки: Сайт Laravel

https://laravel.com/ Книга «Архитектура сложных веб-…

Когда вообще стоит проводить UX-исследование? А когда оно только тратит время и деньги? В этом выпуске разбираемся, в каких случаях ответ уже можно найти в аналитике или саппорте, когда проблема и так очевидна, а когда ещё слишком рано что-либо исследовать, потому что даже гипотезы решения нет. В гостях – Григорий Крутоус, руководитель UX Research в Muse Group (Ultimate Guitar, MuseScore, MuseHub и Audacity). Конечно, не обошлось без разговора про AI: обсудили AI-персон, AI-модерируемые интервью, AI-репозиторий знаний, который строят в Muse Group, и то, могут ли языковые модели разбирать и агрегировать открытые ответы в опросах. Avito.Tech.Conf — конференция от AvitoTech для тех, кто управл…

Elixir часто воспринимают как более дружелюбный синтаксис поверх Erlang, но достаточно ли такого объяснения в 2026 году? Вместе с Данилой Поярковым, разработчиком более 50 open source проектов для Elixir с суммарно около миллиона скачиваний, разбираемся, что язык унаследовал от Erlang и BEAM, где его используют сегодня и насколько зрелой стала его экосистема. Обсуждаем Phoenix и LiveView, метапрограммирование и Ecto, конкурентность и производительность BEAM. Отдельно смотрим на ML-инструменты NX, Axon, Bumblebee и Livebook, интеграцию с Rust и библиотеки вокруг Elixir. В финале говорим о пригодности для вайбкодинга, AI-агентах и будущем языка. Получился интересный выпуск для тех, кто выбира…

В разработке с агентами нам больше всего не хватает контроля за результатом и уверенности в нем. Один из способов их получить – использовать подход Spec-Driven Development, в котором перед тем, как отправить агента писать код, мы готовим ему понятное описание задачи и с продуктовой, и с архитектурной стороны. Вместе с Алексеем Верховским, мейнтейнером фреймворка BMAD, мы разбираемся во всех прикладных вопросах вокруг разработки по SDD. А если вы хотите вкатиться не только в SDD, но и в другие практики AI разработки, вступайте в наше закрытое сообщество Podlodka AI Engineers Club – закрытый чат, еженедельные стримы, хакатоны.

https://podlodka.ai Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты…

В мире пользовательских интерфейсов каждый год происходят эволюции, а иногда и революции. Терминалы тем временем уже десятки лет как будто бы застыли во времени. Концептуально мало что поменялось, но баззвордов стало много: bash, zsh, tty, GPU acceleration в конце концов. А с приходом AI выросла популярность CLI-тулов, благодаря чему терминалы переживают ренессанс.

Так что же там происходит? Разбираемся в этом выпуске вместе с Ником Скрябиным! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Андрей Смирно…

Дмитрий Казаков — ведущий разработчик Krita, opensource-редактора, которым художники рисуют комиксы, концепт-арты и анимацию. Начали с того, чем растровые форматы отличаются от векторных и что на самом деле скрыто внутри проприетарных форматов графических редакторов — там не только пиксели, но и зашитые в файл функции, а иногда и легаси на уровне самого формата. Дальше разобрали графические редакторы изнутри: как устроена система хранения на тайлах, зачем редактору lock-free структуры данных и подкачка с диска, как планировщик гарантирует отсутствие race condition, почему в Krita два раздельных рендеринга и где реально помогает GPU, а где нет, какие инструкции процессора вроде AVX и AVX2 ус…

CAPTCHA давно перестала быть историей про светофоры, пешеходные переходы и кривые буквы. Сегодня это скорее часть антибот-защиты: система оценивает риск, смотрит на сигналы поведения и решает, можно ли пропустить пользователя сразу или лучше проверить внимательнее. В этом выпуске говорим с Русланом Сабиргалиевым из Smart Captcha и антибот-защиты от Яндекса не только про UX-боль, но и про экономику атак: зачем боты вообще приходят, сколько это может стоить сервису и почему иногда проще усложнить жизнь атакующим, чем пытаться идеально отличить человека от машины. Разбираем, как работают современные капчи, что такое невидимые проверки и risk scoring, какие сигналы может учитывать система, где …

Иван Куклев, работает медицинским советником в онкологии и редких заболеваниях. Помогает врачам лучше разобраться с результатами клинических исследований и видит изнутри, как индустрия решает, какое лекарство дойдёт до пациента. Поговорили о том, где в этих решениях проходит этическая граница и что в них меняет AI. Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Никита Ильтяков — студент программы по искусственному интеллекту AI360 от Яндекса, Сбера и 5 ведущих технических вузов. Никита сооснователь стартапа Gradius, который интегрирует контекстную рекламу в ответы нейросетей. Проект стал победителем Yandex AI Startup Lab в этом году. Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Евгений Датский CTO компании carbonHQ. https://carbonhq.earth/ Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Матвей Кукуй — CEO и сооснователь платформы для оркестрации ИИ агентов Archestra AI. https://archestra.ai/ Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Давайте разберёмся, что такое Claude Mythos и на что стоит обратить внимание в контексте самого шумного релиза моделей в апреле. телеграм подкаста: https://t.me/progulka Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Екатерина Кухтенко — фаундер стартапа VAir. VAir позволяет точно детектировать ряд вирусов в дыхании пациента. 11 Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Сегодня делаем обзор книги Говарда Тёрмана Книга: https://en.wikipedia.org/wiki/Jesus_and_the_Disinherited "Бродский" о доставке: https://www.instagram.com/reel/DXPziC8DH_0/ Свежий сабстак: https://caput.substack.com/p/it-is-not-your-ai Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Андрей Себрант — директор Яндекса по стратегическому маркетингу, автор и ведущий подкаста "Трёп Себранта", автор телеграм канала TechSparks. Подкаст: https://sebrant.chat/ Канал: https://t.me/techsparks Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

Александр Ерин создатель Linked Helper. Теорема, о которой Александр говорит в выпуске: https://drive.google.com/file/d/1ZwgEAEh319Jz3ea5uCfgRbU0z_dkskNh/view?pli=1 Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

👉 YouTube-канал «Запуск завтра»: https://youtube.com/@launchtomorrow «Запуск завтра» на аудиоплатформах: https://pc.st/1488945593Выпуск с Андреем Дороничевым про биохакинг в Кремниевой долине: https://youtu.be/k9ahY12o3ZAВыпуск с Кирой Кузьменко про влияние ИИ на рынок труда: https://youtu.be/FOvyhYGDUDc

Topics include MemTensor / MemoryOS PyPI package hijacked via a malicious build backend, TinyMongo, , and One innocent dict read makes attribute access permanently slower.

Topics include Tachyon: A sampling profiler ships in Python 3.15's stdlib, Python Workers are now generally available on Cloudflare, Flet 1.0 - build cross-platform apps in Python, and marimo-book: Build static books from marimo notebooks.

Topics include Pandas Should Go Extinct, Pydantic-pint puts real-world units in your Pydantic models, How Libraries Run Rust Inside Python (With PyO3), and AWS acquires DuckLabs.

Topics include EuroPython 2026 videos are online, The State of Django 2026: Boring is so back, htmx 4.0.0 has been released, and Functionally Zen.

Topics include OpenAI's Python SDK has migrated to HTTPX2, TMOG - Native Task Manager for macOS, Windows, and Linux, wrapture - one wrapper for mocking, tracing, and observability, and linkedin2md.

Topics include Web UIs for your reverse proxy, , , and Django’s annual releases make every version an LTS.

Topics include , Codeberg’s AI-code ban tests its role as a GitHub alternative, , , , and.

Topics include , Post-quantum crypto lands in Python, MCP goes stateless — and FastMCP gets renamed, and inshellisense - IDE style command line auto complete.

Topics include Some more things about Django I've been enjoying, Who cleans up after the vibe-coding party, AgentsView, and.

Topics include django-orjson, Best Django Redis configuration for speed and size, puts the foot down, and Django Steering Council backs the Triptych Project.

Topics include , JupyterLab 4.6 and Notebook 7.6 are out!, Tau, and Django Tasks and Django 6.1.

Topics include dust, Hermes Agent, and llm-coding-agent 0.1a0.

Topics include Free-threaded Python: past, present, and future, django-admin-site-search, Qwen 3.6 27B is the sweet spot for local development, and.

Topics include Backup Docker volumes locally or to any S3, Pyodide 314.0 Release, nb-cli, and Hindsight.

The popular story of Steve Jobs is that he co-founded Apple, was pushed out, wandered through a failed venture called NeXT, then returned to save the company and usher in the iPod and iPhone. That version is memorable, widely repeated, and, in an important sense, wrong. His years at NeXT are usually treated as a footnote, when they were among the most consequential of his life and career.

Geoffrey Cain is the author of Steve Jobs in Exile, which draws on previously unpublished material and new interviews to illuminate the NeXT years. The book argues that NeXT was not a failure but the hidden turning point. Its operating system, NeXTSTEP, became the foundation of Mac OS X and, later, the iPh…

In the world of software security, there was historically a comfortable lag between the moment a vulnerability became public and the moment attackers could exploit it. This lag was often measured in months, but AI models can now read a vulnerability report and generate a working exploit almost instantly. They can scan the entire internet for exposed secrets at a scale no human team could match, and surface complex flaws that traditional tools missed for years. However, the same capabilities are just as available to defenders, and there is a case to be made that defenders hold the stronger hand.

Alon Schindel is the VP of AI and Threat Research at Wiz, which is a cloud security platform acqu…

Automated browser testing is a foundational technology that many web developers rely on. Modern tooling lets a single test drive Chrome, Firefox, and Safari the same way, a triumph of software engineering built on years of standardization work. That standardization emerged from the interplay between open source projects, browser vendors, and standards bodies like the W3C.

David Burns is a longtime Selenium and WebDriver contributor, a veteran of Mozilla, and is currently the Head of Developer Advocacy and Open Source at BrowserStack. In this episode, David joins Josh Goldberg to discuss how open source projects, browser vendors, and standards bodies fit together, a practical philosophy of t…

Cory Doctorow is a science fiction author, journalist, and technology activist, and a special advisor to the Electronic Frontier Foundation. He is the author of dozens of books, including the nonfiction Enshittification: Why Everything Suddenly Got Worse and What to Do About It and the novel Picks and Shovels. His work spans tech policy books like The Internet Con and Chokepoint Capitalism, the solarpunk novels Walkaway and The Lost Cause, and the bestselling YA Little Brother series. He holds honorary doctorates from York University and the Open University, writes the daily blog Pluralistic.net, and lives in Los Angeles and London.

In this episode, Cory joins Josh Goldberg to talk about hi…

Data retrieval is a fundamental challenge in AI systems, and the approaches for solving it are still evolving. Vector search was an early answer to the retrieval problem, but the rise of agentic systems has raised the stakes considerably. Agents issue queries at machine speed, decompose complex questions into parallel searches, and require retrieval infrastructure that can keep pace without becoming prohibitively expensive.

Chroma is a company building open source infrastructure for AI applications, best known for its widely used database of the same name. The company also published the influential Context Rot paper, which documented how model performance degrades as context window utilizat…

Many real-world processes produce data as a continuous stream rather than as isolated records. Sensor readings, financial markets, and application telemetry all generate data this way. This kind of time-series data has a distinctive shape. It’s written far more often than it is updated, it accumulates continuously, and it is usually queried across ranges of time. Time-series databases are built specifically for this kind of workload.

TimescaleDB is an open source database from Tiger Data that adds time-series capabilities to PostgreSQL. It’s implemented as a Postgres extension, so it introduces new functionality while preserving standard Postgres behavior and SQL. This lets a single Postgre…

Most AI agent setups today are built around a single session, where one user interacts with one agent at a time. However, that model breaks down when an agent has to serve a business, where thousands of requests can arrive at once and each session needs to be isolated, durable, and recoverable. Getting agents to run reliably at that scale has meant a lot of hand-rolled infrastructure beneath the agent itself.

eve is an open source, cloud-native agent framework from Vercel that removes much of the agent scaling burden. In the eve framework, an agent is defined declaratively through configuration files and these files compile into infrastructure as code so the platform provisions only what th…

Historically, databases were responsible for storing data and returning exact results in response to queries. However, AI is now bending that contract in a new direction. Applications increasingly expect structured and unstructured data to come together. This is pushing databases into territory that looks more like search, where relevance and ranking matter and results are no longer strictly exact. Agents are also beginning to write their own queries and even propose their own schemas, which raises new questions about how data should be structured, governed, and trusted.

Sailesh Krishnamurthy is a VP of Engineering at Google, and in this episode he joins Matt Merrill to discuss his backgrou…

A Rust Framework to Simplify Distributed Systems

Building software that runs across many machines is notoriously difficult. Developers have to grapple with problems such as race conditions, partial failures, and message ordering. Notably, one category of distributed software has largely escaped these burdens. A distributed database can spread a single query across thousands of machines, handling the coordination, failure recovery, and ordering internally. This raises a natural question of why general-purpose distributed programming can’t feel the same way.

This is a highly practical problem at AWS, because the reliability of cloud infrastructure depends on getting distributed systems right …

SED News is a monthly podcast from Software Engineering Daily where hosts Gregor Vand and Sean Falconer break down the biggest stories shaping software engineering, Silicon Valley, and the broader tech industry.

In this end-of-summer episode, Gregor and Sean turn to a busy season of mergers and acquisitions, including NVIDIA‘s reported $12.9 billion acquisition of Hugging Face, Dynatrace‘s near-billion-dollar deal for AI observability platform Arize, and Temporal‘s rumored raise at a $12 billion valuation. They also cover a run of large funding rounds, from AI security startup HiddenLayer to AI personal assistant Instinct and restaurant software platform Owner.com, all against the backdrop …

Retrieval has become one of the central problems in building useful AI systems. The standard approach to grounding a model in one’s own data has been retrieval augmented generation, or RAG, where an agent searches a vector database for relevant information at query time. That pattern works, but it has limitations, such as retrieving information that’s not truly relevant, repeating the same lookup work on every query, and producing inconsistent answers to the same question.

Pinecone is a vector database that’s widely used to power semantic search and RAG at scale. The team recently developed Nexus, which is a knowledge engine that reframes context as a first-class, precomputed asset rather t…

Age verification is reshaping how people access the internet. An ever-growing patchwork of laws can now require government IDs, facial age estimation, or behavioral inference before you can enter digital spaces. Discord, app stores, social media platforms, and AI chatbots are all being pulled into these requirements. Almost always, these measures are enacted under the banner of protecting children. However, beneath that goal lies a set of hard questions about privacy, anonymity, security, and the line between what a private platform may choose to do and what a government may compel.

John Coleman is a legislative counsel at the Foundation for Individual Rights and Expression, or FIRE, where …

TypeScript is a programming language that builds on JavaScript by adding a system of types. Those types let developers describe the shape of their data and catch mistakes before code ever runs, while also powering the autocompletion and editor tooling that many developers now rely on every day. It was first released in 2012, and has since become one of the most widely used tools in web development. TypeScript recently underwent one of the most significant changes in its history with the release of version 7.

Daniel Rosenwasser is the Principal Product Manager of TypeScript at Microsoft, where he began as an engineer on the team just weeks after the TypeScript 1.0 release. In this episode, D…

It is widely reported that a gap has emerged between enterprise spending on AI and the durable value captured from that spend. Individual employees have enthusiastically adopted coding assistants and chatbots, yet those gains do not seem to be transforming businesses at an organizational level. One of the most important questions in the tech industry today is understanding why AI is not yet delivering returns that match the investment, and what separates the small number of enterprises succeeding from the many that are not.

Scale AI is known for supplying the human-labeled data behind many frontier models. It now also builds AI applications and agents for large enterprises. That combination…

The conversation about AI often focuses on software, automation, and the race between attackers and defenders in code. However, some of the most consequential risks lie further afield, in domains where a mistake is measured in human lives. Advanced models can now offer step-by-step guidance toward chemical and biological weapons, and militaries are already folding AI into targeting and battlefield assessments. These are no longer speculative fears confined to the AI doomer crowd. They are documented in red team disclosures, government legislation, and events unfolding on real battlefields.

Gordon M. Goldstein is an adjunct senior fellow at the Council on Foreign Relations, where he focuses …

It’s an example of the standard-issue slides you’ll see in a corporate infodeck.

While you can use another speaker’s slides, you’ll have to tune them to your delivery approach.

When you thumb through the slides, you’ll see that I reveal each part of the framework in a new snapshot.

Treat slides as integrated visuals If your audience is thinking about your slides, they’re not paying attention to your message.

Presenters often turn slides into cue cards for themselves, and that leads to verbose slides with talking notes on the visual.

A Sensible Default is a practice that, absent some overriding context, should be used when carrying out a certain kind of task.

In software development such sensible defaults might include things like “use version control”, “separate UI logic from domain logic”, “automate deployment pipelines”.

The term “sensible default” is a deliberate contrast to “best practice”.

A sensible default is what we'd expect you to do, the practices to apply, if there are no hard constraints in the environment.

Searching on the web led me to a post from Steve Bennett on Sensible Defaults.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Harper Reed explored what turns agents into hackers by creating a breakaway agentIt ran and ran attacking all the machines on the same subnet, and was very effective.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Which all makes me think that when it comes to AI and LLMs: why are we wondering if they have consciousness - when we should be wondering why they don’t have a conscience?

 ❄                ❄              …

Bowley feels the push to slow down AI is distracting us from the problems that are lurking with current technology.

Too often agents are deployed in situations where they include the Lethal Trifecta, opening up a gaping security hole.

Not because of what the models might become, but because nobody has worked out how to do this safely yet.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄I ran into Nikita Prokopov’s post: I am sorry, but everyone is getting syntax highlighting wrong.

 ❄                ❄                ❄                ❄ …

Pat helped Sumeet see through one of the biggest myths about feedback — the notion that feedback can be either positive or negative.

Sumeet remembers Pat saying, “All feedback is positive.” Kua listed the only two goals for sharing feedback.

Before we get into the patterns and antipatterns of sharing feedback, let’s list the core principles that underpin this practice.

Situation-behaviour-impact, or SBI, is a popular format for sharing feedback, but we find that seeking context before sharing feedback avoids some of the tension that can build up in a feedback conversation.

Share feedback in private, in real time Feedback to improve effectiveness is often safer in private.

But, back on my first hand, LLMs might also design miracle cures, and come up with clever ways to raise our prosperity.

Fundamentally I don’t think we have a choice about riding on the AI technology train.

Much of this may be because LLMs are young - we haven’t trained them to grow up yet.

I’m wary of the Silicon Valley brogrammer subculture, and these LLMs are their products, so naturally lean toward their world-view.

I decline to interact with them socially, and make a deliberate effort to avoid working with them too, even if they are doing much that is beneficial.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Dave Farley:Stop asking the sci-fi question: ‘Is it conscious?’ Start asking the engineering question: ‘Is this a powerful, unpredictable component being put somewhere consequential, and where’s the feedback that tells us that it’s safe?

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Nate Silver is known for his forecasts, but to do them he writes a lot of code for his models.

 ❄                ❄             …

Narrative first, visuals next The 16:9 slide format forces you to slice your narrative by visuals.

When constructing my narrative, I find it useful to begin by identifying what Nancy Duarte calls the “Big Idea”.

Once you’ve identified your big idea and the top three takeaways, I suggest fleshing out your narrative to serve them.

Context (lay of the land) → Story structure (the roadmap) → Steps (the narrative, step by step) → Recap (what you told them) → Celebrate!

Figure 1: A flexible narrative structure.

In order to let people know about new articles on martinfowler.com, I post announcements on social media.

After the muskover, social media became rather more fragmented, and I now post announcements on four social media platforms: LinkedIn, X, Fediverse (Mastodon), and Bluesky.

(I also post announcements to my RSS feed.

LinkedIn clearly has an edge there, with X a clear second, its upper quartile is below LinkedIn's median.

Looking at this data, there's a strong argument for stopping announcements on Bluesky and Mastodon, as they get such little response.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Brian Cantrill relates how readers are exasperated with “writers” using LLMs.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄Steve Yegge:All models, no matter how smart, will eventually build systems that they can no longer understand or maintain, if you let them.

 ❄                ❄                ❄                ❄                ❄I was going through some slightly-related …

We often conflate presentations with the presentation file or the slideshow.

As a corollary to that definition, the slides are not the presentation.

Many of us think in diagrams, and presentation tools provide a familiar interface for creating them.

I often create my diagrams in a presentation tool like Keynote, then bring them into my document as supporting visuals for what I’ve written.

Recorded audio and video are a substitute for live presentations The easiest foray into presentation territory doesn’t even need visuals.

Often we talk about certain habits, in programming or life, are good or bad.

Some vary with context: reading a book is a good thing sitting in my garden, but not while driving my car.

The importance of dosage was noticed by a 16th century Swiss physician called Paracelsus.

In programming, global data is a good example of the Paracelsus Maxim (as I like to call it).

So when thinking about when things are good or bad, we should always ask “in what contexts” and “in what doses”?

Emergent behaviour from tuning our approachWith lot of agents working in one repo, build pipelines suffered.

The repo as an accidental blackboard for agentsThere’s a name for the pattern our agents had discovered: a blackboard system.

A blackboard or tuple space is a shared memory that autonomous agents can read and write from independently.

We had accidentally prompted our agents to start using our repo as a blackboard.

And because it was accidental, I’m not convinced I would be able to reliably prompt our agents into doing it again.

TL;DROr, perhaps the problem isn't that AI has broken code review, maybe it’s that we've been using code review to solve the wrong problemsI was on a panel recently with Brian Houck from DX at Code Remix, hosted by Moderne.

I just don’t think code review is the best way to get them.

His concern, which I share, is that simply automating code review away risks losing all the other things we use it for.

My question is: why are we waiting until code review to do all of those things?

Perhaps it’s why we’re waiting until code review to have all the important conversations in the first place.

КакНовая команда go fix :usage: go fix [build flags] [-fixtool prog] [fix flags] [packages] Fix runs the Go fix tool (cmd/fix) on the named packages and applies suggested fixes.

Index ( s , " " ) if idx == - 1 { return s } return strings .

ReplaceAll ( s , " " , "" ) }// after func nospace ( s string ) string { found := strings .

found { return s } return strings .

TrimPrefix ( s , "> " ) } return s }// after func unindent ( s string ) string { if after , ok := strings .

Вы конечно и так в курсе, но на всякий случай:Утрированный пример утечки:Традиционно Go не очень-то помогал в поиске утечек.

Обнаружить их можно было разве что пристально разглядывая профиль или трассировку с продакшена, а в тестах приходилось использовать сторонний пакет goleak от Убера.

Сейчас это меняется.

Сначала в Go 1.24 добавили пакет synctest, который прекрасно справляется с поиском утечек при тестировании.

Об этом почему-то никто не говорит — наверно, потому что не проходили мой курс по многозадачности 😁