DegenSing

мой стек 2026 года — это в основном «зачем что-то делать самому?»
старый способ:
→ выбрать один инструмент и стать в нём экспертом
→ ждать, пока появятся новые функции
→ переключение контекста между 6 разными интерфейсами
→ фактическое выполнение работы
новый способ:
→ цепочка инструментов, которые взаимодействуют друг с другом
→ выпуск быстрее, чем обновляются инструменты
→ один запрос — несколько результатов
→ делегирование задач стеку вместо людям
настоящий ход — не иметь лучшего ИИ. а иметь ИИ, который общается с другими ИИ, пока ты буквально на беговой дорожке.

На прошлой неделе я зашел на презентацию стартапа.
CTO потратил 15 минут, объясняя свою «кастомную архитектуру», которая буквально состояла из React + того, что он использовал на последней работе + реализация аутентификации через Stack Overflow + «мы переработаем позже».
На презентации было указано, что компания готова к раунду серии A.
В кодовой базе было написано: «Боже, пожалуйста, наймите специалиста по DevOps».
Инвестор спросил о тестировании.
Получил пустой взгляд и ответ: «Честно говоря, мы движемся быстро».
Но вот в чем дело: это сработало. Они привлекли 10 миллионов доллар

кладбище продолжает заполняться, но победители никогда не меняются. 2018-2024: → CSS-фреймворки (tailwind доминировал). → JS-фреймворки (react выиграл). → планировщики Twitter (buffer остались). → инструменты низкого кода (zapier продолжали побеждать). → обертки chatGPT (умерли за несколько месяцев). → API openAI

начальный уровень раньше означал, что вы могли учиться на работе.
сейчас это означает:
→ минимум 5 лет опыта.
→ навыки работы с данными полного стека (SQL, Python, ML, эксперименты).
→ знания в области DevOps (AWS/GCP/Azure, Kafka, Spark).
→ деловая хватка и профессиональная экспертиза.
→ "мышление владения" (жаргон стартапов, означающий: выполняй 3 работы за одну зарплату).
→ коммуникативные навыки, соперничающие с техническими.
планка не поднялась.
она стала совершенно другим видом спорта.

кладбище продолжает заполняться, но победители никогда не меняются.
2018-2024:
→ CSS-фреймворки (tailwind доминировали).
→ JS-фреймворки (react выиграл).
→ планировщики Twitter (buffer остались).
→ инструменты low code (zapier продолжали побеждать).
→ обертки chatGPT (мертвы за несколько месяцев).
→ обертки openAI API (также мертвы).
2025-2026:
→ все строят на claude.
→ все строят на openAI.
→ все строят на anthropic.
вы больше не создаете продукты.
вы арендуете вычислительные ресурсы у трех компаний.
смена всегда была отвлечением от настоящей закономерности.

все гоняются за ролями в области ИИ. упоминаешь обработку данных — и люди как будто отключаются. смотрел около 100 студентов магистратуры, выбирающих направления в прошлом месяце. ИИ был переполнен. данные были... да, не переполнены. это происходит снова и снова. нас привлекает то, что кажется мощным. мы на самом деле не...

все гоняются за ролями в области ИИ.
упоминание инженерии данных и люди как бы зевают.
посмотрел около 100 студентов магистратуры, выбирающих направления в прошлом месяце. ИИ был переполнен. данные были... да, не переполнены.
это продолжается по тому же сценарию.
нас привлекает то, что звучит мощно.
мы действительно не задумываемся о том, что делает это мощным изначально.
один студент точно выразился:
"ИИ — это выражение силы. данные — это сама сила."
услышал это, и оно просто застряло у меня в голове.
ИИ получает все внимание. данные — это просто... выполнение реальной работ

все хотят стать инженерами ИИ. никто не хочет выполнять работу. математика, питон, данные, основы машинного обучения, глубокое обучение, pytorch, NLP, компьютерное зрение, LLms, инженерия подсказок, тонкая настройка, векторные базы данных, эмбеддинги, RAG, агенты, оценка, развертывание, docker, облако, масштабирование,

два типа людей прямо сейчас:
группа 1:
"ИИ заменит меня"
"всё насыщено"
"слишком поздно начинать сейчас"
"я упустил свой шанс"
группа 2:
учат себя тому, чему школы не учат
на самом деле создают, а не жалуются
собирают навыки ИИ, пока группа 1 собирает оправдания
позиционируются на следующий десятилетие, пока вы спите
одна группа пишет в Твиттере о будущем, как будто оно происходит с ними.
другая создает его в 2 часа ночи с подпиской за 20 долларов в месяц и той самой концентрацией, от которой вы отказались годы назад.
разрыв между этими двумя группами — это не талант. даже не доступ. это буква

vibe coding — это просто зависимость от дофамина с репозиторием на github. → ты вызываешь claude. ты получаешь приложение. ты чувствуешь себя гением. → потом ты вспоминаешь: нужно рассказать об этом людям. → поэтому ты открываешь новую вкладку и строишь что-то другое. → удар от построения. маркетинг.

все хотят стать инженерами ИИ.
никто не хочет выполнять работу.
математика, питон, данные, основы машинного обучения, глубокое обучение, pytorch, NLP, компьютерное зрение, LLms, инженерия подсказок, тонкая настройка, векторные базы данных, эмбеддинги, RAG, агенты, оценка, развертывание, docker, облако, масштабирование, мониторинг.
это не дорожная карта.
это фильтр.
большинство людей бросают примерно на этапе глубокого обучения.
те, кто не бросили, создают продукты, которыми вы пользуетесь прямо сейчас.
порог высок специально.
именно поэтому его стоит преодолеть.

vibe coding — это просто зависимость от дофамина с репозиторием на github.
→ ты вызываешь claude.
ты получаешь приложение. ты чувствуешь себя гением.
→ потом ты вспоминаешь: нужно рассказать об этом людям.
→ поэтому ты открываешь новую вкладку и строишь что-то другое.
→ наступает момент, когда строительство останавливается.
маркетинг страдает.
→ мы создали создателей, страдающих аллергией на распространение.
→ интернет скоро станет кладбищем 24-часовых проектов.
→ технически впечатляюще.
ноль пользователей. повтор.
печальная часть? ты уже знал это до того, как нажал «новы

эпоха одержимости стеком прошла. старый способ (2020-2024): → тратить 3 месяца на оценку фреймворков. → читать 47 блогов о стратегиях развертывания. → обсуждать postgres против mongoDB в Slack. → оптимизировать перед тем, как что-либо отправлять. → отправить в 4-м месяце. новый способ (2026): →

эпоха одержимости стеком мертва. старый способ (2020-2024):
→ тратить 3 месяца на оценку фреймворков.
→ читать 47 блогов о стратегиях развертывания.
→ обсуждать в Slack postgres против mongoDB.
→ оптимизировать перед отправкой чего-либо.
→ отправить в 4-м месяце.
новый способ (2026):
→ клод пишет код за несколько часов.
→ supabase управляет базой данных.
→ railway разворачивает его мгновенно.
→ stripe принимает платежи.
→ github actions запускает тесты.
→ вы в эфире до обеда.
разница не в инструментах. в людях, которые перестали притворяться, что выбор инструментов важен. доставка важнее иссле

инженерия программного обеспечения — единственная профессия, где собеседование — это Олимпийские игры, а работа — переименование переменных.
вы потратили 6 месяцев на освоение динамического программирования.
ваша реальная работа:
- исправление сломанного API-эндпоинта
- переименование «данных» в «userData»
- участие в собрании о собрании
разрыв между тем, что они тестируют, и тем, что вы делаете, — преступление.

успех Product Hunt и качество продукта являются ортогональными. вы можете манипулировать одним без другого. и все это знают. настоящий вопрос не в том, хорош ли ваш продукт. а в том, подходит ли он для алгоритма PH. тренд в первый день означает: - подготовленную аудиторию, готовую к развитию

успех Product Hunt и качество продукта являются ортогональными.
вы можете играть одну без другой.
и все это знают.
настоящий вопрос не в том, хорош ли ваш продукт. а в том, подходит ли он для алгоритма PH. популярность в первый день означает:
- заранее подготовленную аудиторию, готовую голосовать
- крючок, вызывающий у людей достаточно любопытства, чтобы кликнуть
- тайминг, который захватывает окно импульса алгоритма
ничего из этого не требует продукта, который продержится шесть месяцев.
некоторые из лучших продуктов, когда-либо созданных, никогда не становились трендами на PH.

старшие разработчики переживают кризис идентичности, пока младшие выпускают функции с помощью Клод.
→ младшие реализуют всю функцию за 2 часа с ИИ
→ старшие тратят 3 дня на проверку кода из-за «беспорядка»
→ буквально никому в продакшене не важна эстетика кода
→ скорость превосходит совершенство в 2025 году
→ рынок платит за отгруженный код, а не за красивый
→ старшие оптимизируют мастерство, в то время как мир оптимизирует скорость, и узкое место проверки кода стало устаревшим.

все сейчас используют ИИ для создания резюме. поэтому рекрутеры создали ИИ, чтобы игнорировать их.
→ ваше резюме выглядит идентичным тысячам других
→ "идеальное" форматирование ИИ вызывает спам-фильтры
→ вы оптимизировали под алгоритм, а не под человека
→ стандартные пункты автоматически отклоняются, прежде чем их увидит человек
→ побеждающие? всё ещё имеют странную личность, встроенную в них
→ подлинность стала настоящим конкурентным преимуществом, ирония удушает.

такие скучные дни на CT