Владилен Минин

Актуален ли фронтенд в 2026 году, когда есть искусственный интеллект? Этот вопрос я вижу почти каждый день от абсолютных новичков, от ребят, которые уже что-то учили. От тех, кто застрял без оффера и начал сомневаться, а туда ли вообще идёт. И почти всегда за этим вопросом стоит один и тот же вопрос: «ИИ всё это автоматизирует. Фронтенд больше не нужен. Я учу не то.» Я постарался изложить свои идеи в посте. Если тема откликнется – запишу видео. ИТАК Многие думают, что фронтенд и UI легко автоматизируются. Люди через стереотипы представляют фронт, как: кнопки, цвета, верстка, "что-то на React". И делают поспешный вывод, что если ИИ уже умеет генерировать интерфейсы – значит профессия умирает. Проблема в том, что это искажённое представление о фронтенде. Фронтенд в первую очередь – инженерная дисциплина. Это программирование. Это работа с состояниями, асинхронностью, архитектурой, производительностью, взаимодействием систем. Интерфейс – это не картинка или цвет. Это поведение системы, выраженное через UI. ИИ может помочь написать код. Но он не понимает задачу, если её не понимает человек. Попробуйте поручить нейросети сделать сложный интерфейс, если вы сами не можете: – сформулировать требования – объяснить логику – понять ограничения. Промпт: сделай все за меня и не совершай ошибок, увы, не работает 😃 Другой миф, древний, как все JS фреймворки – "выучи React – и ты разработчик" Это работало. Когда-то. Давно. Больше нет. React – это инструмент. Не профессия. Знание фреймворка (библиотеки) без понимания: – как работает JavaScript – зачем вообще нужны фреймворки – как устроены системы Не даёт конкурентного преимущества. Компании давно не ищут "React-разработчиков". Они ищут людей, которые понимают, что и зачем они делают, и умеют работать в JS экосистеме. Но ведь ИИ теперь сам всё пишет, все это больше не актуально Да, ИИ реально ускоряет, расширяет возможности, снимает рутину написания и даже уменьшает важность в конкретных знаниях деталей или боже упаси спецификации. Но если в начале пути делегировать ему мышление, происходит обратный эффект. Человек перестаёт формировать инженерную модель в голове. Он начинает копировать, не понимая. Он становится "вайб-кодером" в плохом смысле этого слова. Наш мозг не меняется с той же скоростью, что и технологии. Чтобы стать инженером, всё равно нужно пройти путь: понять язык, принципы, базу, алгоритмику. Окей, если фронтенд жив и важен. Что важно сейчас, в 26 году? А важен и логичен следующий фундамент: – понимание JavaScript как языка программирования – базовая архитектура – Git и командная работа – умение правильно формулировать задачи – в том числе для ИИ. Вторично на старте: – идеальная верстка – знание десятков библиотек – заучивание фреймворков «наизусть» Верстка сегодня во многом автоматизируется. Детали инструментов меняются. Да и с ИИ их легко в моменте подтянуть. А вот системное понимание остаётся. Самое важное – это скорость. Вот она точно изменилась с новым временем. Всё это реально освоить за 3–6 месяцев Если, конечно, ты идешь по правильной последовательности, не распыляешься, используешь ИИ осознанно, работаешь с живым наставником. Сейчас не позволительно "учиться год без результата". Сегодня работает только так: 1. Быстрое освоение базы программирования в связке с ИИ. 2. Понимание принципов и логики, а не зубрёжка. 3. Освоение фреймворка как инструмента. 4. Практика и обратная связь. 5. Выход на рынок. Ключевое, еще раз, это скорость. Новички теряются не потому, что не могут. А потому что они теряют время: учат не то, не в том порядке, с рандомными промптами и кодом и без системы. Вывод Если ты чувствуешь, что: запутался, сомневаешься, не понимаешь, что учить и в каком порядке. Я провел подробный вебинар, где: – разобрал экосистему фронтенда в 2026 – покажу, как фронтенд связан с ИИ – объясню, какие навыки реально нужны рынку – и покажу путь, по которому мы ведём студентов.

React Best Practices за 2 минуты Я рассказывал тут про Claude Skills. Вы поставили много реакций, а потому делюсь примером настройки и применения. В качестве примера выбрал репозиторий agent-skills от компании Versel. Там есть полезный skill для разработчиков: react-best-practices Суть в том, что в нем собраны ВСЕ лучшие практики от топ программистов по написанию кода в React. То есть ты просто берешь, добавляешь навык в нейронку (в видео пример с Claude Code) и она уже знает как писать код. То есть правильное применение инструмента сейчас дает больше, чем многолетние знания. Не исключает, но очевидно меняет правила игры. Сам репозиторий тут: https://github.com/vercel-labs/agent-skills Приятного просмотра и применения. P.S. В видео так же показал как в веб версии навыки ставить.

Дарио Амадей снова предсказывает (Claude) Помните его тезисы в начале 2025 года про замену мидлов? Вот, что он говорит в начале 2026: Мы сейчас на таком этапе с моделями, которые пишут код, что у меня инженеры в Anthropic уже говорят: „Я код вообще не пишу больше. Просто заставляю модель написать, а потом правлю, доделываю вокруг“. Думаю, мы где-то в 6–12 месяцах от ситуации, когда модель будет делать почти всё, а может и вообще всё, что делает обычный разработчик от и до. А дальше уже вопрос — насколько быстро этот цикл полностью закроется? Когда осенью писал пост, нейронки были не столь мощные по сравнению с текущим моментом (а прошло то всего пару месяцев). Сейчас они показывают существенно лучше качество кода и понимание контекста. А с техниками в виде SDD и правильной постановкой узкоспециализированной задачи – результаты поражают. Многие действительно уже больше кода нейронкой создают, чем руками. Такому быстрому развитию ИИ поспособствовали техники оптимизации контекста и новые мощные модели, такие как Claude Opus 4.5 & GLM-4.7. Пару мыслей на счет "как быть то и чего делать" Главный вопрос, который я бы ставил: "Какие уникальные навыки у меня есть, которые позволят сохранить работу, карьеру и остаться востребованным?" Простой ответ: Навык работы с ИИ. Технология у нас уже в руках, но мало уметь просто закидывать промпт. Это уже отдельный навык, который включает: метамышление, системное и продуктовое видение, контекстное мышление, навык постановки задачи, ресечь и анализ. Специализация стирается, становятся актуальными навыки работы с инструментами. Теперь если ты не освоил ИИ, твоя специализация может проиграть за 3 месяца проактивному новичку, который использует ИИ. Кстати, я все еще считаю, что необходимость в навыках программирования и освоение базы – обязательны. Иначе мы можем допустить ситуацию, когда не будем знать, что ИИ программирует. Мы должны оставаться регулирующим слоем в принятии решения. Просто скорости выросли. Где раньше ты мог позволить себе учиться 1,5 года – сейчас это превратилось в 2-3 месяца.

Вайбкодинг для новичков: сайт с нуля за 60 минут Решил дропнуть в открытую небольшой курс по вайбкодингу для начинающих. Учимся на практике за 60 минут как создать первый сайт и познаем прелести вайбкодинга, его принципов и мастеринг промптов. Пройти курс можно даже БЕЗ знаний программирования. Да, вот в такое интересное время живем. Когда проекты можем пилить за пару часов и уже тестировать продуктовые гипотезы. Кстати, в курсе привожу пример разных UI тем. Например, недавно Apple релизнули Liquid Glass – так вот разбираемся как и у себя на проекте такую красоту навести. Да и что есть помимо Material Design. Вэлком. Внутри курса много исходников, промптов, инструкций (в т.ч. как бесплатно курсором пользоваться). Все допы оставили в тренинге в личном кабинете. Их можете забрать тут: 📦 Исходники и материалы к видео А сам ролик на посмотреть можете по ссылке: 🍄 Смотреть на Youtube | Rutube

Что делать прямо сейчас (2/2) Лучшие периоды моей жизни начинались после того, как я смертельно уставал от застоя. В 2015 устраивался без опыта, потому что достало быть бедным студентом. Завёл в 2019 году YouTube канал, потому что наёмная работа создавала потолок возможностей. Запускал Result в 2021, потому что достало смотреть, как людей разводят школы. Изменения происходят через один простой алгоритм. Ручка, бумага и письменный ответ на 3 вопроса: 1. Если ничего не изменится – опиши обычную среду через 5 лет. Где просыпаешься, чем занят, сколько получаешь, что чувствуешь вечером. 2. Если бы ты мог щёлкнуть пальцами – опиши среду через 3 года в той жизни, которую хочешь. Детально. 3. Напиши 3 конкретных действия на эту неделю, которые приближают тебя ко второму варианту, а не к первому. Всё. Не нужны курсы, менторы или мотивационные ролики. Нужна честность с собой и готовность действовать. Хочешь результат – получишь результат. Просто помни, что у всего есть цена. Где-то требуется смелость, где-то время, где-то честность с собой. Если готов заплатить, то по сути наши желания ничем не ограничены. Я прошёл через это не раз. Когда начинал карьеру, когда через страх выкладывал первое видео, когда запускал Result, когда выводил себя из финансового нуля в начале 2024. Каждый раз это работало одинаково: осознал, нетерпим к старому, понял куда надо, начал действовать. Всё. Не нужна мотивация. Нужна честность с самим собой и готовность задать неудобные вопросы. В начале 2025 года я записывал видео про ритуал в новом году: как достигнуть своих целей. Хочу поделиться промежуточным результатом и тем, как это работает: Ты ставишь себе цель, и это как прожектор света для твоего сознания. Ты начинаешь действовать в направлении, которое задал. Убираешь лишнее на пути и фокусируешься на основном. Не важно, успеешь ли достичь конкретных цифр за год, важно само направление и старт твоего действия. Конкретно в моём случае большие цели привели к большим решениям за год, которые я тянул несколько лет. Основное коснулось команды Result – за год команда целиком новая. С новым продуктом, эффективностью, процессами и системой. Но за кадром этого результата – целый год работы, много сложностей, эмоций и действий. Все эти действия по-настоящему приблизили к глобальным целям. На них требуется время, так как это касается долгосрочной игры, новой картины мира, навыков и компетенций. Не стоит переживать, если ты поставил себе срок и в него не уложился. Ведь мы можем планировать и ожидать, но мир намного сложнее и интереснее, чем проекция в нашей голове. Мы можем ставить вектор и наслаждаться процессом, а не убиваться ради конкретной точки. Ведь вся жизнь есть процесс. И истинное счастье быть в этом процессе. Чего я вам искренне желаю в новом году. И спасибо, что вы со мной в этом процессе. Те, кто в курсе, в какую игру играем, будут скоро вознаграждены. А потому скоро увидимся. С наступающим 🌲

Почему цели на новый год не работают. И что с этим делать (1/2) Вы знаете как это бывает. Кажется: новый год, новая жизнь и цели. Однако по статистике 80% людей не достигнут своих новогодних целей. Не потому что слабые или ленивые. А потому что подходят к ним совершенно неправильно. За 7 лет работы со студентами я много раз видел одну и ту же ситуацию: человек говорит "хочу стать программистом", учится месяц-два, а потом тихо сливается. Или работает на 80к и жалуется на рынок, но ничего не меняет годами. И дело тут не в мотивации или дисциплине. Проблема глубже. Нужно быть тем человеком, который достиг этих целей Когда люди ставят цель, они решают действовать: "Буду писать код каждый день", "Пройду курс по React", "Начну откликаться на вакансии". Но это вторичное действие. Первичное – изменить себя так, чтобы эти действия стали естественными. Приведу пример. Видел ребят, которые "заставляют себя" учить программирование. Каждый день борьба. Каждая строчка кода через силу. Они говорят "я хочу стать разработчиком", но их действия показывают обратное. А теперь представим разработчика с опытом. Ему не нужно себя заставлять открыть код. Он не может жить по-другому. Для него НЕ писать код – это усилие. То же самое с физической формой (да и со всем остальным). Человек с хорошим телом не "заставляет себя" заниматься спортом. Для него НЕ заниматься – это нарушение комфорта. Если ты хочешь конкретного результата в новом году, ты должен уже быть человеком, который создаёт этот результат. Жить ТАК нужно задолго до того, как результат появится. Буду с вами откровенен, я многие годы пытался понять эту концепцию. Она контринтуитивна для инженерного мышления, ведь логично, что вначале ты делаешь А, потом получаешь Б. Но мир именно так и работает. Вначале мы меняем себя, а только потом получаем новые результаты. Можно систему обмануть и силой воли и подавлением эмоций выдернуть результат, но не закрепить его или не получить удовлетворения. Когда ты по-настоящему меняешься, все твои старые привычки становятся отвратительными. Потому что ты видишь, во что они превращают твою жизнь. Ты говоришь "хочу зарабатывать 250+", но продолжаешь смотреть рилсы по 3 часа в день. Почему? Потому что глубоко внутри ты НЕ хочешь того, что говоришь. Ты не там, где хочешь быть, потому что НЕ хочешь там быть Когда ты прокрастинируешь работу – у тебя есть цель. Просто она неосознанная. Например, защитить себя от страха провала или осуждения. Когда ты сидишь на работе за 80к и ноешь про рынок – у тебя тоже есть цель. Безопасность, предсказуемость, оправдание перед собой и окружающими. Настоящие изменения требуют изменения целей. Не поверхностных ("выучу TypeScript"), а глубинных – изменения точки зрения на жизнь. Потому что цель – это проекция в будущее. Она работает как фильтр восприятия. Когда у тебя есть цель, ты начинаешь замечать идеи, информацию, людей, которые помогают её достичь. Но если твоя настоящая (неосознанная) цель – оставаться в безопасности, то никакие курсы и гайды не помогут.

[Вложение без текста]

AI – это симулятор. Мой опыт использования Хочу поделиться мыслями относительно AI. Активно его использую как в жизни, так и бизнес процессах и есть несколько инсайдов по работе с этим инструментом. Сейчас достижения своих целей больше не работает как раньше. Ровно, как и метод обучения. Наличие AI увеличил скорости. И теперь тот, кто не адаптируется к этим скоростям проигрывают не в качестве, а в скорости. А скорость решает все. Если раньше алгоритм был линейный: тестируешь – смотришь, что сработало – удваиваешь усилия. То сейчас цикл сжимается если умеешь применять AI. Для этого важно правильно понять роль AI. ИИ это не волшебная коробочка, как многим может показаться, которая сделает все за тебя. Просьбы уровня «сделай за меня» почти всегда дают мусорный ответ. Зато AI отлично работает в другой роли: как тренер, партнёр по мышлению, усилитель твоей головы. Ключевая идея, которую я понял за время работы с ним: вместо делегирования задач, использовать метод симуляции. ИИ – это не живое существо (пока). Это симулятор. Ты не разговариваешь с роботом, как нам это показывали в фильмах. Ты проектируешь контекст, внутри которого он становится экспертом. Чем точнее контекст – тем умнее результат. Фактически ты собираешь временный интеллект под конкретную задачу. Нет смысла спрашивать: "что ты думаешь по этому поводу?" Потому, что ИИ и не думал по этому поводу. Логичней спрашивать: "Для выборки Х какое мнение у ЦА У" Алгоритм выглядит примерно так: 1. Чётко понять, чего ты хочешь достичь 2. Найти наглядный пример результата 3. Попросить ИИ разобрать, почему и как это работает 4. Перевести в инструкцию 5. Дальше использовать ИИ как коуча прямо в процессе работы На мой взгляд это исключительно инженерная задача, просто с другим стеком. При этом, если у тебя уже есть опыт в реализации задачи, например, создать сценарий для видео. То через ИИ можно разобрать свою лучшую работу и шаблонизировать ее. Можно удивиться, сколько решений ты делал интуитивно. Если нет опыта, то взять чужую сильную работу и попросить ИИ сделать гайд лично для тебя от лица эксперта по этой работе. ИИ умеет превращать лучший результат в шаблон и персонализированную инструкцию. И дальше ты буквально общаешься с лучшей версией себя, а не с абстрактной моделью. Это экономит сотни часов работы, давая отличный результат. Ну и помните, что любой навык сейчас – это процесс практики и создания. Это все приходит в момент, когда активно пробуешь, используешь и эксперементируешь. Так формируются новые нейронные связи.

Почему ИИ круто пишет код Заметили прогресс за 2025? Этот год был годом агентской разработки, когда ИИ компании соревновались в мощности и универсальности агентов. Пример: ChatGPT 5 с релиза сделал ставку на программирование, а не на чат бота. Claude всегда был про программирование и продолжает в нем доминировать. Gemini 3 PRO очень близок и тоже улучшает свой навык. Причина, по которой программирование это одна из тех сфер, где ИИ развивается быстрее всего — разработка AGI. ChatGPT, Claude, Grok, Gemini все они стремятся создать автономную систему, которая позволит без вмешательства человека разрабатывать новые ИИ, делать их сильнее и лучше. Для этого потребуются навыки автономного программирования у нейронок. Летом я записывал ролик, где объяснял прогрессию развития ИИ до 2027 года. Для примера: последняя версия Claude Sonnet 4.5 уже может разрабатывать 30 с лишним часов сложные задачи без вмешательства человека. Зачем ИИ компании стремятся сделать AGI? Все в мире создано с помощью человеческого интеллекта. Теперь представим, что есть суперкомпьютер, который со сверхчеловеческой скоростью без выходных и больничных может выдавать лучший интеллектуальный результат в любой сфере. Медицина, наука, математика, бизнес, политика. Это ультимативный инструмент доминирования в любой сфере. Да, это опасно по множеству параметров. Но сейчас потенциальная награда столь высока, что безопасность уходит на второй план. Что делать в такой век нам с вами? В краткосрочной перспективе срочно учиться дружить и работать с ИИ. В долгосрочной, как самый антихрупкий вариант качать мышление и навыки, которые ИИ заменит в последнюю очередь. Я уже говорил полтора года назад про эти навыки и готов адаптировать их под текущее время. По разным прогнозам до этого рубежа у нас от 2 до 10 лет.

Если бы я начинал карьеру сегодня, я бы точно не начинал с фреймворков. Они всё ещё нужны, но уже не дают преимущества, как раньше. Преимущество сейчас то, как ты думаешь. За последний год стало очевидным то, что я говорил годами: сильные разработчики отличаются не знанием конкретных фреймворков, а набором базовых навыков, которые позволяют работать с ИИ, проектировать решения и быстро адаптироваться под любой стек. Выделил 7 навыков, которые сейчас решают почти всё: 1. Декомпозиция задачи Разложить задачу так, чтобы стало понятно, что делать первым, вторым, третьим. Это очень поможет при работе с LLM: модели тоже думают пошагово – если дать им правильную структуру, точность резко растёт. 2. Работа с ограничениями Ограничения это рамки решения и контекст: время, память, стек, бюджет, окно модели. Понимая рамки и умея их вербализовать, ты с большей вероятностью доведешь задачу до реализации. 3. Правильные примеры Модель учится на том, что ты ей показываешь. Умение объяснить модели задачу и показать вектор реализации, поможет сделать все в твоем стиле и в заданных условиях. 4. Управление контекстом ИИ работает лучше, когда контекст точный, минимальный и привязанный к задаче. Важно понимать механику токенов, контекста, его суммаризации и очистки. 5. Проверка гипотез Одна из сильных сторон текущего времении с ИИ – это почти гарантированные симуляции, в которых ты заранее можешь тестировать гипотезы и идеи маленькими интеграциями. Это экономит недели. Важный навык. 6. Понимание системности задачи Сейчас инфраструктура не позволят быть узкоспециализированным специалистом. Надо точно понимать взаимосвязь с другими отделами/модулями. Понимать как твое решение влияет на другие элементы системы. Широкое понимание дает более точную оценку инженерной деятельности. 7. Документирование решений Заметки по архитектуре дают модели правильный контекст и снижает хаос. Из позитивного: как раньше писать доку не надо. Достаточно взять в привычку делегировать это LLM. В наше время когда технологии быстрее меняются, чем ты даже узнаешь об этом и уж тем более учишь на первый план выходит фундамент и база – мышление и умение им пользоваться. Нейроки и ИИ в данном случае либо усилят тебя многократно, либо наоборот затянут на дно. Последнее произойдет, если ты будешь делегировать им свою когнитивную работу, а не будешь являться фильтром и лицом, принимающее решение. И это время прекрасно, так как оно дает действительно бесконечные возможности.