# Глава Stripe о миграции на V2, отказоустойчивости 99.999% и «vibe coding» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=motX94ztOzo Канал: Cursor Опубликовано: 15.07.2025 --- В интервью команде **Cursor** сооснователь и генеральный директор **Stripe** **Патрик Коллисон (Patrick Collison)** делится глубоким анализом развития технологий программирования, объясняет архитектурные решения, стоящие за успехом Stripe, и рассуждает о том, как искусственный интеллект изменит экономику и биологию. Коллисон, известный своим интересом к истории науки, проводит параллели между эзотерическими языками программирования 70-х годов и современными инструментами разработки, подчеркивая важность «крафтового» подхода в инженерии. ## 🏛️ Наследие Smalltalk и «живая» среда разработки [[JUMP:00:12]] Первый стартап **Патрика Коллисона** был написан на языке **Smalltalk** [00:12]. По мнению Коллисона, это один из лучших языков программирования, который до сих пор предлагает уникальный опыт «живой» разработки. До этого он работал с диалектами **Lisp**, создавая веб-фреймворки, и когда пришло время строить бизнес, он обнаружил, что стандартные инструменты вроде **Ruby on Rails** ограничивают его [00:40]. Ключевые преимущества Smalltalk и Lisp, которые выделяет Коллисон: * **Интерактивный дебаггер:** возможность редактировать код прямо во время выполнения веб-запроса. Если возникает ошибка, программист может исправить её в кадре стека и продолжить выполнение с того же места, вместо того чтобы перезапускать весь процесс [01:46]. * **Континуации (Continuations):** Патрик искал фреймворки на основе континуаций для управления состоянием веб-приложений, чего на тот момент не было в Ruby [00:54]. * **Отсутствие разделения на «редактор» и «рантайм»:** в Smalltalk среда разработки и выполняемый код — это единое целое, что Коллисон считает идеалом, к которому стоит вернуться современным IDE [07:34]. Патрик признаёт, что использование Smalltalk могло показаться странным решением для бизнеса, затрудняющим найм, но утверждает, что умные люди осваивают новые языки очень быстро [02:36]. Впрочем, для Stripe был выбран более мейнстримный **Ruby**, так как выигрыш от эзотерических языков оказался не столь велик, как ожидалось [02:48]. ## 🧠 Ранние эксперименты с ИИ и генетическими алгоритмами [[JUMP:03:42]] Ещё до основания крупных компаний Патрик работал над ИИ-ботом на Lisp для **MSN Messenger** [03:54]. Это был простой байесовский предсказатель следующего слова, обучавшийся на реальных диалогах пользователей. Коллисон отмечает, что бот успешно проходил «слабые» версии теста Тьюринга: люди могли подолгу общаться с ним, не подозревая, что это программа [04:59]. В тот период Коллисон больше интересовался генетическими алгоритмами, чем нейросетями, так как последние требовали огромных вычислительных мощностей [05:24]. Примером практического применения стал оптимизатор раскладки клавиатуры: * Патрик написал генетический алгоритм, чтобы найти идеальную раскладку для максимального комфорта печати [05:37]. * Результатом работы алгоритма стала раскладка, практически идентичная **Dvorak** [05:52]. * С тех пор и Патрик, и его брат Джон используют Dvorak, из-за чего никто другой не может пользоваться их компьютерами [05:37]. ## 🛠️ Архитектура Stripe: почему MongoDB и Ruby? [[JUMP:20:20]] Коллисон описывает ранние этапы Stripe как «момент Большого взрыва», когда технические решения, принятые наспех парой основателей на диване, определили жизнь сотен инженеров на десятилетия вперёд [20:37]. Основной технологический стек Stripe: * **MongoDB:** Выбор пал на неё, так как Патрику не нравился **SQL**. По его мнению, SQL создаёт «трансляционное несоответствие» между объектной моделью приложения и реляционной базой данных [24:28]. Stripe пришлось построить огромную инфраструктуру вокруг MongoDB, чтобы сделать её отказоустойчивой и надежной [22:03]. * **Ruby:** Язык был выбран как компромисс между мощностью Lisp и доступностью для найма разработчиков [25:18]. * **Java:** Со временем ключевые сервисы с высокой пропускной способностью были переписаны на Java, так как в Ruby приходилось постоянно бороться с аллокатором памяти и неэффективной работой со строками [23:24]. Результатом инженерных усилий стала беспрецедентная доступность API Stripe. В прошлом году она составила **99,99986%**, что эквивалентно всего **44 секундам простоя за весь год** [22:15]. Коллисон полагает, что это лучший показатель в индустрии [22:15]. ## 🚀 Stripe V2: исправление фундаментальных абстракций [[JUMP:25:57]] В 2022 году команда Stripe осознала, что некоторые базовые абстракции, созданные 15 лет назад, изжили себя [26:12]. Это привело к разработке **Stripe V2**. Основные изменения в новой версии: 1. **Унификация сущностей:** Stripe объединяет представления клиентов, субаккаунтов и получателей платежей в единую систему сущностей [27:32]. Это позволит пользователям перемещать свои аккаунты между странами и не вводить данные повторно [27:47]. 2. **Сложные связи:** Коллисон вывел правило — если в системе возможны отношения «многие-ко-многим», нужно поддерживать их изначально, даже если сейчас это кажется ненужным [29:47]. 3. **Совместимость:** Самым сложным в переходе на V2 является не дизайн новых API, а создание слоёв трансляции для обеспечения работы со старым кодом клиентов [28:14]. Коллисон сравнивает это с миграцией архитектуры набора команд (ISA) в процессорах [28:41]. ## 🤖 Будущее разработки в эпоху ИИ и Cursor [[JUMP:11:30]] Коллисон считает, что ИИ не просто поможет писать код быстрее, а изменит саму природу программирования. Он выделяет концепцию «vibe coding» (программирование по наитию), которую популяризирует **Андрей Карпатый (Andre Karpathy)** [15:07]. По мнению Коллисона, ИИ должен взять на себя две важные роли: * **Ночной рефакторинг:** ИИ может приходить «ночью» и чистить код, превращая нагромождение функций в элегантные абстракции, пока разработчик спит [15:32]. * **Интеграция рантайма в IDE:** Коллисон хотел бы видеть в **Cursor** данные о профилировании, логи и ошибки прямо при наведении на переменную или функцию [08:54]. Патрик утверждает, что языки программирования станут менее формальными и более высокоуровневыми — важнее будет «что» нужно сделать, а не «как» [12:22]. При этом он скептически относится к качеству текстов, генерируемых ИИ, считая их слишком «общими» и лишенными индивидуального стиля [33:02]. Для фактологических вопросов он активно использует **Grok** в голосовом режиме [34:06]. ## 📈 Экономика, «Исследования прогресса» и биология [[JUMP:35:13]] Как исследователь темы «Progress Studies», Коллисон обеспокоен тем, что развитие IT пока не отражается в цифрах роста производительности труда [38:35]. Он ссылается на недавние исследования, утверждающие, что использование LLM пока не даёт измеримого всплеска ВВП на уровне стран [39:03]. Тем не менее, он видит огромный потенциал в **программировании биологии**: * Патрик стал сооснователем биомедицинской организации **ARC**, которая занимается обучением фундаментальных моделей на данных ДНК [42:09]. * Цель — перейти от лечения симптомов к пониманию причин сложных заболеваний (рак, сердечно-сосудистые болезни), которые человечество до сих пор не научилось полностью излечивать [43:03]. * Коллисон описывает новый цикл в биологии: **Read** (секвенирование одиночных клеток) — **Think** (глубокое обучение и трансформеры) — **Write** (CRISPR и редактирование генома) [45:07]. На вопрос о том, на чьи акции стоит ставить в мире победившего ИИ, Патрик отвечает осторожно. По его мнению, это могут быть ограниченные реальные активы (недвижимость в Сан-Франциско), сырьё (медь) или уникальный культурный контент (каталог песен Тейлор Свифт), но точно предсказать это сейчас невозможно из-за непредсказуемости траектории технологий [46:51].