🎯 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

Что выберешь?

🌚 — 2026
🔥 — 1996

🔹 Курс «Математика для разработки AI-моделей»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#небагафича

⚡️ 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

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.

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.

Где AI-агенты реально экономят время, а где только добавляют возни

Все вокруг кричат, что агенты заменят всё. Но по факту, если засунуть агента не в ту задачу, вы получите только боль и сорванные дедлайны 🚬

Где агенты топ:

Ресерч и сбор данных из хаоса: Собрать инфу с 50 сайтов, проанализировать и выдать четкую таблицу. Человек потратит день, агент — 5 минут.

Написание шаблонного кода: Закидываешь архитектуру, он сам пишет, сам тестит, сам дебажит через терминал.

Контент-машина для тридс/X: Агент 24/7 мониторит ленты, находит треды, которые прямо сейчас вирусятся, вытаскивает их структуру и генерит для тебя аналогичные посты под твою нишу.

Сценарист для TikTok/Reels: Парсит платформы на зарождающиеся тренды (форматы), анализирует, почему это залетает, и выкатывает готовые раскадровки и сценарии для роликов на неделю вперед.

Умный лидген: Агент сам гуглит компании по твоим критериям, находит почты и линкедин нужных ЛПР, читает их последние новости и пишет каждому глубоко персонализированное письмо.

Шпионаж за конкурентами: Раз в сутки обходит сайты и соцсети твоих конкурентов. Если они поменяли прайс, запустили акцию или выкатили новую фичу, агент делает краткую выжимку и кидает тебе алерт в Telegram.

Автоматизация HR: На вакансию упало 300 откликов. Агент читает все резюме, отсеивает мусор по твоим критериям, отправляет топ-20 кандидатам тестовое задание, проверяет результаты и сам ставит тебе в Google Календарь собесы с тройкой лучших.

Где от них один геморрой:
— Строгие линейные процессы. Если задачу можно решить в 5 строк на питоне или в обычном Zapier/Make - делайте это скриптом! Агент там на фиг не нужен, он будет только тормозить процесс.
— Работа с непредсказуемым визуалом. Просить агента автономно сверстать пиксель-перфект дизайн, пока что путь к нервному срыву.

Не плодите сущности. Используйте агентов как спецназ для нестандартных задач, а не как дворников.

Умение отличать, куда стоит пихать ИИ, а где хватит пары строк кода, ну вы поняли, это важно ✍️. Залетай к нам и забирай жесткую практическую базу по вайбкодингу и ИИ-агентам.

А теперь больной вопрос. Почему иногда безобидный поход агента в интернет стоит как обед в ресторане? Разберем далее.

Почему они жрут столько денег?

Запустили агента, пошли налить кофе, возвращаетесь, а баланс по API улетел в минус на 10 баксов. Знакомая история? 🤦‍♂️

Люди привыкли к чату GPT: написал промпт, получил ответ = списались копейки.
Агент работает иначе. Он крутится в цикле:
1. Думает, что делать (Chain of Thought).
2. Вызывает инструмент.
3. Читает результат.
4. Понимает, что облажался, и переделывает.

И каждый этот шаг - это прогон всего накопленного контекста через тяжелую модель. Если агент затупил и сделал 15 итераций, он сжег ваши деньги впустую.

Чтобы не остаться без штанов, нужно уметь роутить задачи: сложную логику отдавать дорогим моделям (типа Opus или GPT-4o), а простые функции и парсинг - дешевым (типа Haiku или 4o-mini).

Без понимания архитектуры любая нейронка просто сожрет твой бюджет и не подавится. Рассказываем, как влететь в AI-тренд с умом, правильно распределять задачи и не сливать бабки на старте

Кстати, если вы думаете, что агента можно настроить одним большим и красивым промптом, вы сильно ошибаетесь 😔. В следующем посте объясню почему.

Почему одного промпта мало?

Эра Prompt Engineering в том виде, в котором мы ее знали, заканчивается. Молиться на «пустые слова» больше не нужно. 👆

Если вы пишете полотно текста в духе «Ты супер-эксперт, представь, что ты гений маркетинга, сделай мне всё красиво...», вы собираете обычного чат-бота. Да, он вежливый. Да, он поддержит диалог. Но он беспомощный, как только дело доходит до реального результата.

Что реально должно быть под капотом у нормального агента:

- Цикл рассуждения (ReAct паттерн). Агент не просто выдает ответ, он работает по схеме: Мысль -> Действие -> Наблюдение. Он должен уметь анализировать результат своего шага. Если база данных ответила «пусто», агент должен сообразить, как изменить запрос, а не выдавать вам ошибку.
- MCP (Model Context Protocol). Это база 2026 года от Anthropic. Вместо того чтобы под каждый инструмент писать костыли, мы используем единый протокол, который позволяет агенту мгновенно «подключаться» к вашему Google Drive, Slack или локальному серверу.
- Управление состоянием (State Management). Представьте, что вы собираете агента-кодера. Ему нужно помнить не просто текст промпта, а структуру файлов, результаты прошлых тестов и текущие ошибки компиляции. Для этого мы используем LangGraph — он позволяет рисовать графы логики, где агент не теряется в трех соснах.
- Human-in-the-loop. Архитектура должна позволять вам «вклиниться» в процесс. Например, агент подготовил 10 писем клиентам, но ждет вашего «ОК» перед отправкой. Без этого автономия превращается в хаос.

Именно поэтому мы используем серьезные фреймворки типа LangGraph, CrewAI или AutoGen, а не просто «долбим» в API гптшника одним длинным промптом.

Универы этому не учат, а гайды на ютубе устаревают за месяц. Если не хочешь тратить полгода на то, чтобы дойти до всего самому через боль и сломанный код, забирай актуальную базу по ИИ-агентам

Дальше будем разбирать еще больше внутрянки и рабочих связок. Не переключайтесь.