Podlodka Podcast

Podlodka #477 – Ruby on Rails Deep Dive

Podlodka Podcast

Show Notes

Кирилл Мокевнин – сооснователь онлайн-школы программирования «Хекслет», разработчик с почти двадцатилетним стажем, амбассадор организованного программирования и автор одноимённых YouTube- и Telegram-каналов. Он работал с Ruby on Rails ещё в коммерческой разработке, вокруг Rails строился сам Хекслет, и во многом на рельсах формировался его инженерный опыт.

Rails много раз хоронили, но он почему-то продолжает жить. В него коммитят, вокруг него остаются большие продукты, он по-прежнему очень быстро закрывает типовые веб-задачи и даёт то самое ощущение, что один человек может сделать приложение от и до. Разбираем главные идеи рельсов: convention over configuration, ActiveRecord, миграции, серверную шаблонизацию, jobs, очереди и готовую инфраструктуру.

Отдельно обсуждаем тёмную сторону этой философии: магию, метапрограммирование, динамически сгенерированные методы, колбэки в моделях, before_validation, жирные модели и боль больших проектов. А ещё – Sorbet, Tapioca и то, почему Кирилл со временем стал больше ценить типизацию, кодогенерацию и более «деревянный» код.

Не обходим стороной фронтенд в рельсах: Hotwire, Inertia, React, TypeScript и вечный спор о том, где не писать JavaScript действительно полезно, а где превращается в тупиковую ветку.

Ну и конечно обсуждаем главное: кому Rails вообще нужен сегодня. Почему его рано списывать, в каких продуктах он всё ещё даёт огромную скорость, а где лучше честно выбрать другой стек.

Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!

YouTube-канал: youtube.com/@PodlodkaDeepDive Telegram-чат: t.me/podlodka Telegram-канал: t.me/podlodkanews Twitter-аккаунт: twitter.com/PodcastPodlodka

Ведущие в выпуске: Андрей Смирнов, Женя Кателла

Полезные ссылки:

YouTube-канал Кирилла https://youtube.com/@mokevnin

Курсы по ИИ от Хекслета https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence

Исходники https://github.com/hexlet-basics/hexlet-basics

More from Podlodka Podcast

Oct 19, 2026

Рассказать AI о своих переживаниях бывает проще, чем записаться к психологу: он терпеливо выслушает даже в три часа ночи и, кажется, неплохо вас поймёт. Но достаточно ли этого, чтобы стало лучше? В этом выпуске вместе с Натальей Кисельниковой разбираемся, что исследования говорят об эффективности такой помощи, с какими запросами AI может справиться, а в каких случаях на него точно не стоит полагаться. А ещё заглянем по другую сторону терапии: как сами специалисты используют AI в своей практике и как это меняет работу психотерапевта. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
 Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka

Oct 14, 2026

Тема стартапов неисчерпаема, и в этот раз мы сосредоточились на самой нервной и драматичной её части — фандрейзинге. Аня Коган, CEO Fitwise и руководитель разработки OpenCV.ai, поделилась искренней историей о том, как она поднимала раунд. Обсудили процесс поиска инвесторов и подготовки питч-дека, разницу в мышлении инвесторов и фаундеров, психологию отказов и то, как AI меняет весь венчурный ландшафт. Спойлер: теперь не только идея ничего не стоит, но и реализацией впечатлить сложновато, а вот раскрученная ферма TikTok-аккаунтов вполне может стать весомым аргументом для инвестора. За остальными инсайтами — скорее включайте выпуск!

Oct 5, 2026

Заказная разработка переживает сложные времена: проектов меньше, клиенты экономят, а AI заставляет пересматривать модель работы. В первой части говорим с Денисом Германенко, СЕО CleverPumpkin. Он рассказывает, что происходит с рынком мобильной разработки в России, какие проекты еще отдают подрядчикам и за что им готовы платить.

Sep 29, 2026

Несколько лет назад никто толком и не знал, что такое RAG, а сейчас трудно себе представить агентскую работу без них. Retrieval augmented generation - что это такое, и почему скрестить LLM с поиском оказалось такой удачной идеей - разбираемся в выпуске!

Sep 21, 2026

Ещё год назад AI в математике осиливал разве что олимпиадные задачки. Сегодня промпт «сделай научный прорыв» разваливает гипотезу почти тридцатилетней давности, а OpenAI заявляет решение Навье–Стокса силами десяти тысяч агентов. Вместе с Александром Куликовым, доктором физико-математических наук и исследователем JetBrains, разбираемся, где здесь красивая история и маркетинг, а где – настоящий результат, который не только удивляет, но и пугает математическое сообщество, и почему филдсовские медалисты отвечают на всё это письмами протеста.

See all episodes →