Азбука айтишника
3.55K subscribers
2K photos
89 videos
9 files
1.54K links
Айти для неайтишников: постигаем азы программирования.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/d6fce3cb

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
📌 Что такое токен в IT

Токен это цифровой пропуск, который подтверждает, что пользователь уже прошёл проверку и может получить доступ к системе.

Проще говоря, вместо того чтобы каждый раз заново вводить логин и пароль, система смотрит на токен и понимает, кто вы и что вам можно.

Токены обычно живут ограниченное время, их можно отозвать, а значит доступ проще контролировать.

🔹
Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Python Roadmap

Это подробное руководство и дорожная карта, которая помогает освоить Python, охватывая ключевые концепции, инструменты и технологии для обучения профессии разработчика.

😸 Ссылка

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#карьерныйкоммит
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
🐧💡Если вы не можете вспомнить название команды в Linux, просто используйте ключевые слова для поиска на страницах руководства.
$ man -k grep


🔹
Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#магиякода
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
👩‍💻 Шпаргалка по основным функциям и встроенным командам командной оболочки bash

👉 Источник

🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#магиякода
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
📌 Что такое стек в программировании

Стек это структура данных, которая работает по принципу «последним пришёл, первым вышел». Добавил элемент, он будет обработан первым.

В первую очередь при вызове функций. Каждая функция кладётся в стек со своими данными, а после выполнения удаляется.

По сути, стек управляет тем, в каком порядке выполняется код и куда программа возвращается после завершения функций.

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Так что вообще считается AI-агентом?

Меня просто выносит, когда сейчас любую поделку на коленке гордо называют ИИ-агентом. 🤡

Заходишь в телегу, а там очередной эксперт продает бота. Ты ему пишешь «привет», он тебе через апишку гпт отвечает «привет, чем помочь». И чел сидит довольный, думает что он Тони Старк, а его скрипт - это Джарвис.

Давайте сразу проясним, чтобы не путаться.

Обычная нейронка - это когда ты кидаешь промпт, а она выдает текст или кусок кода. Она не умеет действовать сама. Она тупо ждет твоей команды.

Агент - это когда ты даешь не команду, а ЦЕЛЬ.

Например: «собери мне базу лидов из поисковика по такому-то запросу, найди их контакты, проанализируй их сайты и закинь все это в гугл-табличку».

И вот тут начинается. Агент начинает думать своей головой.

Он идет в поисковик.
Парсит сайты.
Если сайт не пускает - он понимает это, меняет подход, лезет через другой инструмент.
Если у него падает скрипт - он сам читает ошибку, сам себя дебажит, сам переписывает код и запускает заново.

Ему не нужен ты, чтобы держать его за ручку. Ты просто ставишь задачу и уходишь по своим делам.

Сейчас для этого даже не нужно быть хардкорным прогером с 10 годами опыта. Через вайбкодинг можно собирать таких агентов чисто на понимании логики. Ты объясняешь нейронке структуру, а она сама пишет и связывает код.

Короче, я запускаю серию постов про это. Будем разбирать, где они реально экономят сотни часов, а где от них один геморрой.

Но если вы уже выкупили, куда летит рынок, и не хотите тупо сидеть на обочине, мы собрали нормальный, жестко практический курс, где разберем связку вайбкодинг + ИИ-агенты.

В следующем посте разберу на реальных примерах, где заканчивается обычный бот и начинается нормальный агент.
👏3👍1
Где тут бот, а где уже AI-агент?

Многие до сих пор путают эти два понятия, и это прямо классика 🚬

Давайте проведем черту. Если ваш «умный помощник» просто пересказывает PDF-ку или отвечает на вопросы по базе знаний — поздравляю, это обычный бот. Да, он на нейронках. Да, он молодец. Но он тупой исполнитель, который не может выйти за рамки чата.

Настоящий AI-агент начинается там, где появляется автономия и доступ к инструментам.

Вот вам простой чек-лист:
- Бот ждет, пока вы нажмете кнопку. Агент сам решает, какую кнопку нажать.
- Бот выдает текст. Агент выдает результат: готовую таблицу, деплой на сервер или письмо клиенту.
- Бот тупит, если API выдало ошибку. Агент читает лог ошибки и пробует другой путь, пока не заработает.

Короче, агент - это когда вы делегируете не «написание текста», а бизнес-процесс целиком.

Например, агент может сам мониторить цены конкурентов, сравнивать их с вашими и менять прайс в интернет-магазине, если вы дали ему на это право. Без вашего участия. Вообще.

Разбираться в этом сейчас - это как учиться гуглить в 2000-х. Кто успел, тот и папа. 🤧

Но если вы уже выкупили, куда летит рынок, и не хотите тупо сидеть на обочине, мы собрали нормальный, жестко практический курс, где разберем связку вайбкодинг + ИИ-агенты.

В
следующем посте расскажу, почему не надо пихать агентов в каждую дыру и где они только добавляют лишнего геморроя.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏2💯1
Enumeration Mindmap.pdf
268.8 KB
🎯 Enumeration mind map

Коллекция инструментов для перебора, которые могут пригодиться на разных этапах пентеста.

👉 Источник

🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
⚡️ Кэширование данных выполняется на нескольких уровнях:

➡️ Клиентские приложения: HTTP-ответы кэшируются браузером. При первом запросе данные приходят с expiry policy, при повторном — берутся из кэша.

➡️ CDN (Content Delivery Network): кэшируют статические ресурсы, данные отдаются с ближайшего узла.

➡️ Балансировщик нагрузки (Load Balancer): может кэшировать данные.

➡️ Брокер сообщений (Message Broker): пишет сообщения на диск, потребители читают по мере необходимости. Данные кэшируются (например, в Apache Kafka) по retention policy.

➡️ Сервисы: несколько уровней кэша — CPU → память → иногда диск.

➡️ Распределенный кэш (Distributed Cache): Redis хранит key-value в памяти, быстрее БД.

➡️ Полнотекстовый поиск (Full-text Search): Elasticsearch индексирует копии данных для быстрого поиска.

➡️ БД: несколько уровней кэша:

- WAL (Write-ahead Log): запись перед построением B-дерева
- Bufferpool: кэш результатов запросов в памяти
- Materialized View: заранее вычисленные результаты
- Transaction Log: фиксация транзакций
- Replication Log: состояние репликации кластера

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Азбука айтишника pinned «Так что вообще считается AI-агентом? Меня просто выносит, когда сейчас любую поделку на коленке гордо называют ИИ-агентом. 🤡 Заходишь в телегу, а там очередной эксперт продает бота. Ты ему пишешь «привет», он тебе через апишку гпт отвечает «привет, чем помочь».…»
Не надо пихать AI-агента в каждую задачу

Сейчас модно лепить агентов куда попало. Вижу ребят, которые пытаются собрать автономную систему, чтобы просто… переименовать файлы в папке. Мужики, это клиника 🤦‍♂️

Агенты - это мощно, но у них есть жирные минусы:
- Они жрут токены. Если задача решается простым скриптом на 10 строк, агент сожрет ваши баксы на бесконечные размышления.
- Они медленные. Агент думает, пробует, ошибается, снова пробует. Это занимает время.
- Они могут «галлюцинировать». Если дать агенту слишком много свободы в тупой задаче, он может наворотить делов.

Когда агент НЕ нужен:
Если у вас понятный, линейный алгоритм. Типа «возьми из А и положи в Б». Тут обычный код или простой бот справятся лучше, быстрее и дешевле.

Когда без агента никак:
Где есть неопределенность. Где нужно гуглить, анализировать неструктурированный текст, подстраиваться под меняющиеся условия.

Агент — это микроскоп. Не надо забивать им гвозди.

Короче, хватит верить в сказки про «одну кнопку для всего». Мы за честный подход и результат, поэтому на курсе подробно разберем связку вайбкодинг + ИИ-агенты.

В следующем посте накидаю список дел, которые уже сегодня можно смело отдавать на аутсорс нейронкам. Реально рабочие кейсы.
1
Что уже можно спокойно делать через AI-агентов?

Хватит теоретизировать, давайте про реальное мясо. Что я и мои знакомые уже переложили на плечи агентов и это РАБОТАЕТ.

Вот топ-4 задачи, где агенты сейчас чувствуют себя как рыбы в воде:

- Глубокий ресерч. Даешь тему, и агент перерывает весь интернет, отсеивает мусор, проверяет пруфы и выдает тебе краткую выжимку со ссылками. Часы работы экономятся в ноль.
- Кодинг и дебаг. Через вайбкодинг агенты пишут целые куски софта, сами проверяют их на ошибки и исправляют. Это то, как я сейчас собираю свои пет-проекты.
- Лидогенерация. Найти компанию, найти ЛПР, найти его почту, проанализировать, чем они занимаются, и написать персонализированное письмо. Агент делает это за копейки.
- Контент-машины. Не просто «напиши пост», а «следи за трендами, выбирай темы, пиши посты в моем стиле и планируй их в телегу».

если вы до сих пор копипастите текст из ChatGPT вручную — вы просто тратите свою жизнь впустую 🤡

Пора переходить на уровень выше. Заходите к нам, там мы по косточкам разберем связку вайбкодинг + ИИ-агенты.

Но не всё так радужно. Далее разберем, куда агентов подпускать вообще нельзя, если не хотите проблем на свою голову.
🙏2
А что через AI-агентов пока лучше не трогать?

Буду честен: ИИ-агенты - это не волшебная таблетка (хотя многие инфоцыгане пытаются вам это впарить). Есть области, где давать агенту полную свободу - это прямой путь к премии Дарвина. 😂

Куда пока лучше не лезть:
- Финальные платежи и живое бабло. Не стоит давать агенту полный доступ к вашей кредитке с лимитом в миллион. Один глюк в логике и он купит вам 1000 резиновых уток вместо рекламы.
- Критическая инфраструктура. Если от работы агента зависит жизнь людей или безопасность серверов, то держите руку на пульсе.
- Общение с очень важными клиентами. Агент может выдать базу, но он не чувствует контекст и иронию так, как человек. Можно легко схватить репутационный риск.

Главное правило: Trust, but verify. (Доверяй, но проверяй).

Хватит клепать кривые демки, пора делать системы, которые не разваливаются. Внутри программы мы как раз разберем ИИ-агенты.

Реально ли всё это собрать самому за вечер или это сказки для наивных? Разберем в следующем посте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Можно ли просто сесть вечером и собрать себе AI-агента?

Короткий ответ: Да, если ты не тупой. 😏

Длинный ответ: Раньше для этого нужно было учить Python полгода, разбираться в библиотеках типа LangChain и страдать над каждой строчкой кода.

Сейчас наступила эра вайбкодинга.

Это когда ты:
1. Понимаешь логику (что за чем должно идти).
2. Умеешь правильно поставить задачу нейронке.
3. Пользуешься нормальными инструментами (типа Cursor или специальных агентских фреймворков).

Реально ли за вечер собрать бота, который будет за тебя парсить новости и кидать сводку в личку? Абсолютно.

Проблема в том, что когда ты делаешь это по гайдам из ютуба, всё разваливается на следующий день. Чтобы сделать нормально, нужно понимать базу: как работают промпты, как устроена память агента и как связывать всё это в рабочую цепь.

Чекайте курс, там мы максимально подробно разберем ИИ-агенты.

В следующий раз поговорим о том, с чего именно начать, если руки уже чешутся что-то собрать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
С чего вообще начать, если хочется попробовать AI-агентов

Многие думают, что для старта нужно лезть глубоко под капот нейросетей. Часто вижу, как новички идут курить хардкорные репозитории типа micro-gpt-and-beyond, пытаясь осознать, как собрать GPT с нуля от голого Python до PyTorch, JAX и MLX. Спору нет, для понимания базы и математики это супер.

Но камон. Чтобы водить машину, не обязательно уметь собирать двигатель с нуля 🤦‍♂️

Если ваша цель решать рабочие задачи, вам не нужно кодить нейронки.

С чего реально стоит начать:
1. Инструмент: Ставьте Cursor. Сейчас это тупо стандарт рынка для вайбкодинга.
2. Фреймворки: Забудьте про самописы на коленке. Изучайте LangGraph (если нужна сложная логика и контроль состояний), CrewAI (если нужна команда из разных агентов) или AutoGen.

Не тратьте месяцы на изучение того, что уже работает «из коробки». Учитесь связывать это в реальные бизнес-процессы.

Хватит копить туториалы в «смотреть позже» и ждать идеального момента, когда ты внезапно станешь экспертом. Действие первично. Забирай базу по ИИ-агента на нашем курсе.

В следующем посте разберем, почему ваш хваленый ИИ-агент может внезапно поехать кукухой и начать творить полную дичь.
Почему AI-агент может внезапно начать творить дичь

Собрали вы агента, запустили, а он вместо парсинга сайта ушел в бесконечный цикл или вообще на ходу придумал несуществующие данные. Классика 🤡

Почему так происходит?


Обычный скрипт просто падает с ошибкой и ждет вас. Агент — автономный, он пытается ошибку исправить. Если ему не хватает контекста или нужных инструментов, он начинает галлюцинировать. Нейронке «стыдно» признаться, что она не может, поэтому она имитирует бурную деятельность.

Главные причины шизы:

- Отсутствие Guardrails (предохранителей). Если вы не ограничили агента жесткими рамками, он будет импровизировать. А импровизация ИИ всегда риск.
- «Петля смерти». Агент вызывает инструмент, получает кривой ответ, скармливает его себе же, запутывается и сходит с ума, попутно сжигая ваши токены.

Агенту нельзя давать полную свободу. Его нужно держать на коротком поводке из строгой системной логики.

Склепать кривую демку, которая развалится через час, сейчас может любой школьник. Выстроить надежную систему, которая работает 24/7 - это навык, за который реально платят. Рассказываем, как правильно влететь в AI-тренд и собирать агентов без шизы.

Кстати, не везде этот поводок вообще нужен. Далее расскажу, где агенты реально экономят время, а где только добавляют вам лишней возни.
👍1