Говорим о том, что вообще означает быть Senior-разработчиком в эпоху AI, почему знание API и Event Loop уже не определяет уровень инженера, как теперь оценивать разработчиков и какие навыки становятся действительно важными. Полное видео в материалах открытого курса: https://gm.nexttick.it/go/data-structures-code-review-online Почему для контрибьюта в Node.js, V8 или PostgreSQL одного умения программировать недостаточно. Почему хороший issue или bug report иногда ценнее pull request. И почему коммуникация в Open Source может оказаться сложнее самого кода. Показываю свой новый workflow разработки с AI и разбираю конкретный пример, где AI превратил простейшую задачу в значительно более сложный код. Во второй половине показываю экспериментальный архитектурный DSL: описание слоев, модулей, зависимостей, DI, событий, адаптеров и композиции отдельно от прикладного JavaScript-кода. Одна и та же архитектура может быть представлена через JavaScript, Lisp или даже Markdown и одновременно использоваться как исполняемое описание системы и компактная карта репозитория для AI. Об экономии токенов и контекста: зачем AI полноценная кодовая база, если можно сначала дать ему компактную архитектурную карту системы. Полное видео в материалах открытого курса: https://gm.nexttick.it/go/data-structures-code-review-online 00:00 Обратимые и необратимые архитектурные решения с AI 00:52 Кто теперь вообще считается Senior-разработчиком 02:35 Что нужно, чтобы контрибьютить в Node.js, V8 и PostgreSQL 03:52 Open Source: код, коммуникация и токсичность 05:05 Почему мне часто не нужны Pull Request'ы 06:00 Хороший bug report написать сложнее, чем код 06:17 Мой собственный набор инструментов для разработки 07:03 Как я перестраиваю workflow под AI 08:29 "AI всех заменит" и "весь AI-код нейрослоп" - две крайности 09:43 Как AI переусложняет простейший код 12:13 Архитектурный язык программирования поверх JavaScript 12:35 Слои, модули и Dependency Injection 14:14 Application Layer и управление зависимостями 15:44 Entry points и архитектурные ограничения 16:13 События, адаптеры и композиция модулей 17:08 Та же архитектура на Lisp 17:22 Архитектура на Markdown 18:16 Как экономить AI-токены 18:23 Архитектура как карта репозитория для AI 19:02 Как AI работает с JavaScript, Lisp и Markdown Полное видео в материалах открытого курса: https://gm.nexttick.it/go/data-structures-code-review-online #AI #Программирование #Архитектура #Senior #Developer #JavaScript #NodeJS #LLM #OpenSource #Software #Architecture #Разработка