Валера Ковальский
17 May 2026 11:07
Как искать вайбкодера?
Намедни мне задали один интересный вопрос:
Как пишут навыки по вайбкоду в резюме?
Казалось бы, простой вопрос, ведь действительно как найти именно вайбкодера, как оформить резюме, чтобы показать, что у тебя есть навыки вайбкода, но при этом есть и нормальный технический бэкграунд и понимание того, как всё работает. Прошерстил hh.
По каким словам искать?В заголовке должности на hh встречается солянка различных вариантов, искать стоит не только по слову "вайб", иначе пропустим половину людей, которые попросту стесняются говорить о том, что умеют вайбкодить.
У меня нет оплаченной учётки работодателя на hh, базу резюме нормально не почекать, поэтому смотрел по описаниям вакансий (полнотекстовый поиск, вся Россия, май 2026). Цифры в скобках возле ключевых слов значат сколько вакансий нашлось по этому запросу.
Какие должны быть заголовки?- вайб-кодер (8), vibe coder (12), vibe-coding (63), vibe coding (63), вайбкодинг (56), вайбкодер (19)
- AI-native developer (47), AI automation builder (16)
- full stack + vibe-coding в одной строке (7)
- AI-оператор (8), LLM оператор (52), prompt engineer (219) - часто рядом с vibe-coding
- инженер по вайбкодингу (14) - да, такое тоже бывает
Что должно быть в ключевых навыках?- Cursor (290), Claude Code (285), Codex (111), Windsurf (13), GitHub Copilot (91), ChatGPT (1021), OpenClaw (23), OpenCode (8), Hermess (30), Antigravity (16)
- vibe-coding (63), AI-assisted development (451), разработка с ИИ (2389)
- prompt engineering (219), промпт-инжиниринг (84), in context learning (29)
- n8n (202), flowice (1), langgraph (185), langchain (272), llamaindex (87)
- плюс обычный стек, его я не считал: JS/TS, Python, Go, React, API, SQL, Git, Linux, Docker
Что должно быть в описании опыта?- MVP за дней (33) - имеется в виду "MVP за N дней"
- доработка кода AI (65) - имеется в виду доработка и отладка кода, который нагенерил AI
- RAG (604), боты, harness (17), интеграции, деплой
- ссылки на конкретные репозитории и проекты, выведенные в прод
Что писать в CV?Важно помнить, что вайбкодинг - это нечто среднее между soft и hard скиллами, так как AI-агенты - это уникальная в своём роде технология, которая требует от разработчика опыта бизнес-анализа для составления спецификаций, опыта менеджмента для декомпозиции сложных задач, опыта использования инструментов для вайбкодинга и, наконец, технического бэкграунда для валидации результата.
Исходя из сказанного ранее, можно сделать ряд предположений о том, как правильно оформить своё резюме, чтобы и отобразить свои скилы правильно и чтобы был хороший матчинг с вакансиями.
Иными словами, нормальный вайбкодер с хорошим бэкграундом должен в резюме иметь следующие признаки:
- в навыках обязательно упоминаются AI-инструменты, указаны языки, фреймворки и так далее, плюс хорошо, если упомянуты системы тестирования, системы CI/CD, а также Linux, контейнеризация и так далее
- в опыте - конкретные проекты и желательно ссылки, а не абстрактное "работаю с нейросетями"
- используется терминология, которая предполагает наличие навыков менеджмента, или, например, прямое указание на соответствующий опыт, скажем тим лид или пм
- есть ключевые слова, связанные с бизнес-аналитикой и написанием спецификаций, разработкой документации по ГОСТу или, например, упоминание Cucumber и подобных систем
При этом подозрительно будет, если в резюме у соискателя:
- только условный Claude Code и "вайбкодинг", без стека
- ни одного кейса с деплоем, API, БД, Git
- опыт как у классического джуна
Короче как-то так, это само собой моё имхо, а как у вас? Напишите в комментариях, по каким словам вы ищете вакансии и что реально пишете в резюме про AI, агентов и вайбкодинг - в заголовке, в навыках, в описании проектов. Интересно сравнить, кто как упаковывает опыт и что срабатывает на hh и других площадках. Если есть удачные формулировки или, наоборот, провальные - делитесь, разберём вместе.
Читать полностью…
Валера Ковальский
13 May 2026 12:15
Харнесы умирают? Часть 2
Собрал коменты через ллм и чутка обработал
После моего наброса накидали в комментах много чего полезного, собираю в одно место
Главное что унес
Pavel Zloi разнес идею что что-то умирает
Хайп спадает а технология остается и сидит на своей задаче
Так было с RAG, агентами, MCP, скиллами, теперь с харнесом
Все живо просто эволюционировало
ElKornacio ткнул что современный харнес это не про тулинг а про упакованный процесс
У него имплементация 15-20% времени, ревью и рефакторинг 50-60% и это факт с которым не поспорить
Узкое горлышко не написать код а проверить
Мой пост был именно про основу кода, ревью и тесты отдельная история и там автоматизация нужна
Mike Shevchenko принес три категории харнеса
Экзоскелет который двигает руками модели умирает
Память identity и recall между сессиями не умирает
Инструменты shell браузер поиск точно не умирает
Vladimir дал простой критерий Харнес нужен если экономит время на план дебаг следить за дурилкой
Если больше ковыряешься чем экономишь значит что-то не так
Kirill B про лень задать вопрос агенту
Это не лень а неготовность брать ответственность за результат
Проще пнуть мейнтейнера чем принести пуллреквест
Записал себе
Полезности из коментов забрал в сохраненки
Mutation testing через LLM про которое ElKornacio говорил
LLMorpheus
Meta ACH разбор
Cross-model review Claude + Codex Официальный плагин ставится через /plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
Get Shit Done про который Maxim рассказал Convergency planning через все CLI одновременно Claude, Codex, OpenCode, GLM
Best practices от Boris Cherny и Anthropic для тех кто еще не видел
Официальный гайд
Заголовок был кликбейтным признаю
Умирает излишняя сложность поверх того что модели уже умеют
Умирают саб-агенты для ревью когда хватает второй сессии кодекса
Умирают графовые оркестраторы из 50 нод когда работает один реакт цикл
Умирают тысячестрочные AGENT.md когда хватает 200 строк с context7, web_search, playwright
Не умирает упакованный процесс, память между сессиями и cross-model review на объемных задачах
Сначала собери процесс руками на одном CC или Codex с парой промптов
Упираешься в потолок и теряешь время на копипасты бери харнес типа GSD Харнес жрет больше времени чем экономит выкидывай и возвращайся к простоте
Чем проще велосипед тем лучше и надежнее едет Но если везешь 150к строк кода с брейк ченджами велосипед не подойдет нужен грузовик
Спасибо всем кто накидал, пишите что у вас работает, собираем общую картину
Читать полностью…
Валера Ковальский
04 May 2026 07:41
С большой GPU большая ответственность
Разберем стек
vLLM + LiteLLM + Codex CLI
Часть первая, когда у вас много GPU серверов под LLM инференс, а у меня часть в одном офисе, часть в колокейшене (когда арендуешь стойку в датацентре под свое железо, не AWS) и нужно все же понять как сделать одно API окно сверху всего этого, привет https://hub.neuraldeep.ru/ и все наши эксперименты выше =)
В целом это проблема любой связки vLLM + LiteLLM даже если вы заводите это внутри компании, не на продажу
У меня заняло неделю по вечерам найти, и решить проблемы, пройдусь по пунктам чтобы вам было быстрее
Вы так же найдете те же проблема на GitHub vLLM висят открытые issues с января-апреля 2026
#33089 (multi-turn Responses API),
#39426 (tool-aggregation protocol drift) десятки людей жалуются на одно и то же, апстрим месяцами не закрывает
Боль набер ван роутинг
LiteLLM по дефолту simple-shuffle или следующий кандидат latency-based routing
Звучит умно выбирает самый быстрый сервер или рандомим
По факту на двух одинаковых инстансах LLM с GPU он залипает на winner-сервер навсегда, второй простаивает в ноль, курит за деньги вашей компании
Включить round-robin?
Нельзя
Round-robin для multi-turn агент loop убивает кеш на каждом turn'е попадаешь на другой сервер история пере-prefillится с нуля +5-10s к ответу, песня да?
Нужен sticky session (один user всегда на одном сервере) + балансировка между разными user'ами
Из коробки в LiteLLM такого нет, оно как бы есть но его как бы нет 💀
Решение простое как две копейки главное на него выйти сразу, "custom routing strategy"
180 строк кода
Внутри consistent-hash md5 от api_key_alias, один user всегда на одном сервере
Разные user'ы, разные сервера через равномерное распределение хеша, что делать когда будет требоваться масштабирование дальше? Расскажу в следующих сериях
Сервер в колокейшене ожил (ура) и по логам есть кеш!
Боль набер два кеш умирает без sticky решается первым пунктом и сильно связан с роутингом, но дальше сложнее
Боль 3 Codex CLI шлет нестандартные tool types
Я хочу использовать Codex CLI как агентный харнес в своих экспериментах, с qwen3.6 все просто фиксим протокол и поехали, с gpt oss 120b чуть сложнее так как там что? Правильно harmony =)
Codex CLI отправляет в запрос tools которые vLLM не понимает custom, image_generation, namespace
vLLM на это шлет вам 400 tool type custom not supported, вы оптекаете и думаете что с этим делать
Codex падает на старте, до первой генерации
Лезу в исходники vLLM есть файл harmony_utils.py (harmony это внутренний формат сообщений для gpt-oss моделей, как ChatML для других)
Там whitelist tool types web_search_preview, code_interpreter, container, function
Все
Никаких custom или image_generation 😳
Решение в лоб, bind-mount (монтируете файл с хоста поверх файла в контейнере, апстрим не трогаете) с пропатченным harmony_utils.py
Расширил whitelist на custom, web_search, file_search, image_generation, local_shell, apply_patch, mcp_*
После этого Codex реально начинает работать делает git rev-parse, читает файлы, пишет код
Боль набер 4 Responses API строгая валидация
Responses API это новый OpenAI endpoint /v1/responses (на смену /v1/chat/completions)
С server-side state через previous_response_id
Codex с ним и работает (completions дипрекейтнули еще 2-3 месяца назад)
На каждом turn'е шлет previous_response_id + полный input[] с историей
В истории assistant-айтемы которые vLLM ранее сам сгенерировал
У них нет полей id, status="completed", annotations=[]
По OpenAI-схеме это required-поля
vLLM строгая Pydantic-валидация запрос делает что?
Правильно отлетает
Codex в ступоре
Вы тоже
Решение тот же подход bind-mount пропатченных Pydantic-моделей делаем поля optional с дефолтами
Итого
Кодинг агенты помогли собрать все это в кучу, и локализовать проблемы, да не так элегантно но работает!
Базовый вывод это легко находится через Codex/Claude Code главное тесты и что бы вы понимали что делаете
Все это решилось так же через подробные логи на всех сторонах систем
Затестить все это можно тут https://hub.neuraldeep.ru/docs#agents
Читать полностью…
Валера Ковальский
26 April 2026 16:28
FOMO в обнимку с кодинг-агентом
Заметил, что лагеря разделились особенно в коментах под постом Тимура
Есть те, кто обвешивается плагинами, скиллами, автоматизациями саб-агентов, методологиями, которые состоят из 1 000 000 нюансов. И те, кто течет по течению, как я =)
Буду честен: последние мои ИИ-проекты, которые были сделаны с агентами, используют только playwright-плагин для теста вэба и, наверное, всё
80–150 строк CLAUDE.md + оглавление и гиперссылки на заголовки, стартовые папки /docs). Папка /docs с понятной и читаемой вложенностью
И, наверное, всё
CLI и токен в глобальном env + на старте объясняю, где живет моя личная база знаний (сервера, токены до Cloudflare и MikroTik)
Такой сет-ап на сегодня позволяет создавать то, что я вам показываю, за 120–300 минут
Если вожусь дольше, как я это называю «пережарил идею», либо я уже переборщил, либо ушел не туда (не учитываем улучшения базовой версии, которая получилась успешно за 120 минут)
Самая базовая рекомендация, которая у меня к вам есть при вкатывании в ИИ-кодинг:
Просите агента искать в интернете
Просите делать тесты и поглядите, что из них есть код
Старайтесь спрашивать у агента, как бы он сделал лучше (модели на сегодня и так очень умные по статистике)
Просите агента сделать вам отображение логов всего, что вы делаете, в удобном для вас виде(какой, посоветуйтесь с агентом)
Но, кстати, Тимур очень много разговаривает про базу
Загляните к нему в канал, точно найдете очень много полезной инфы
Даже есть очень крутой курсец, который он недавно запустил, мой личный рек
UPDATE: Тимур закинул код на курсец, забираем TMY5XJ
Читать полностью…
14058