GPT в реальных проектах: взгляд разработчика Spring AI | Евгений Борисов #54

В этом выпуске мы поговорили с Евгением Борисовым — признанным экспертом в мире Java и создателем Spring AI, который сегодня увлечён созданием решений на базе искусственного интеллекта. Обсудили, почему локальные LLM могут конкурировать с облачными моделями, как правильно «приручать» AI-ассистентов в микросервисах и чему научат «игры для разработчиков», над которыми работает Евгений. Разобрали плюсы и минусы Spring AI, Quarkus и подходов game-/prompt-driven development, а также затронули будущее профессии программиста в эпоху LLM. Вы узнаете, как экономить ресурсы при работе с AI-микросервисами, какие инструменты уже сегодня упрощают обучение и продажи, и почему «все станут программистами». 00:00 Введение. Как ИИ меняет подход к разработке и обучению 01:24 С чего начинается обсуждение трендов в IT и искусственном интеллекте 05:20 GPT в разработке: что получилось в живом эксперименте 07:05 Почему Spring Boot не подходит для микросервисов 10:25 Парфюм по подписке как SaaS: бизнес-модель на примере 11:53 Микросервисная архитектура и Spring Framework 13:10 История Java и Spring: эволюция фреймворков за 20 лет 16:43 Почему разработчики выбирают Spring: реальные преимущества 18:40 Как интегрировать ИИ в рабочие процессы программиста 26:45 Где ИИ реально экономит время и деньги в разработке 29:50 Новый подход к написанию кода: автоматизация или замена разработчиков? 34:34 Как вайб-кодинг влияет на мышление программиста 39:13 Как работать продуктивнее: методы и подходы ведущих IT-специалистов 43:30 GDD: как геймдизайн помогает писать код эффективнее 50:03 Как программируется логика под задачи LLM 55:03 Перспективы EdTech с ИИ-агентами: что ждёт онлайн-обучение 01:01:06 Концепция нового образования: как учиться в 2025 году 01:07:22 Сравнение edtech-проектов России и США 01:12:28 Что происходит с языками программирования: актуальные тренды 01:15:08 Языки будущего: что заменит Java и Python? 01:21:07 Как изменилась IT-индустрия за 10 лет: ретроспектива 01:25:11 Какую роль играют эксперты, если всё делает ИИ 01:30:11 Уникальные проблемы в крупных IT-системах: что не решить автоматизацией 01:32:10 Есть ли универсальные решения для всех проектов? 01:34:06 Как стандартизация кода убивает креатив и детали 01:38:58 Сравнение ChatGPT и Claude 3: кто лучше справляется с кодом 01:41:28 Заключение: ИИ, Spring, обучение и технологии будущего