LLM для кодинга | Подкаст «Под Капотом» с Максимом Шапошниковым

Гость выпуска — Максим Шапошников, Research Engineer в Tessl, ex-Amazon. Сейчас Максим делает инструменты для Spec-Driven Development: агенты пишут код по чётким бизнес-спецификациям (никакого вайбкодинга!). 🤯 В этом выпуске мы обсудили: - достигли ли мы предела в развитии языковых моделей - каким образом интегрировать LLM в рабочие процессы и проекты и ничего не сломать - и как устроиться на работу в Амазон и даже без PhD пройти на исследовательскую позицию Перевод статьи от команды Cursor: , Пост Максима про Cursor: Телеграм-канал Максима: Телеграм-канал Леонида: 00:00:42 | Знакомство 00:01:01 | Релиз GPT-5 и GPT-OSS 00:01:25 | Проблемы с GPT-OSS 00:02:24 | GPT-5 - эволюция, а не революция 00:03:54 | Значение экосистемы и инструментов 00:05:15 | Код перестает быть источником правды 00:06:23 | От кода к спецификации 00:07:22 | Концепция SpecHub 00:08:11 | Формат и структура спецификации 00:10:25 | Код как утилитарный элемент 00:11:27 | Роль человека в принятии решений 00:13:34 | Рабочий процесс разработчика с AI-инструментами 00:15:41 | Эффективность узкого скоупа 00:17:15 | Фрустрация от полноценных агентов (End-to-End) 00:18:22 | Проблемы галлюцинаций и инструкций 00:25:35 | Буст продуктивности и изучение новых языков 00:26:20 | Влияние AI на скорость разработки 00:31:21 | Проблемы сгенерированных тестов 00:35:35 | Бесконечное контекстное окно 00:37:58 | RAG и Context 7 00:40:54 | Эффективные инструменты (Tools) 00:44:31 | Обучение моделей реальной разработке 00:50:48 | Верифицируемый фидбэк 01:07:47 | Работа в Amazon Text-to-Speech Research 01:08:44 | Роль MLE в Amazon 01:09:54 | Text-to-Speech 01:13:49 | Масштаб нагрузки и инфраструктура 01:17:11 | Цена ошибки в расчетах мощностей 01:25:00 | Переход на Applied Scientist 01:47:18 | Причины перехода в стартап 02:02:21 | Сохранение ценности образования