• Oxylabs — сервис для автоматического сбора данных с сайтов (парсинг). Он сам обходит капчи и блокировки, отдавая вам чистую информацию без написания сложного кода.
• Blink.new — создание полноценных приложений по одному текстовому описанию. Нейросеть сама напишет код, настроит базу данных, авторизацию и выкатит готовый сайт в сеть.
• Onlook — визуальный редактор интерфейсов для React и NextJS. Вы можете менять элементы на экране мышкой, а инструмент сам перепишет это в готовый код.
• Turso — быстрая и легкая база данных SQLite для крупных проектов. Она идеально подходит приложениям, которым нужно мгновенно и без сбоев сохранять информацию в облаке.
• Koyeb — облачная платформа для быстрого запуска приложений и ИИ-моделей. Вам больше не придется настраивать сервера вручную — проект разворачивается автоматически прямо из GitHub.
• Tines — сервис для автоматизации рабочих задач с помощью перетаскивания блоков. Помогает связывать разные программы между собой по API без программирования.
• Floors.js — готовый чат для сайта, который добавляется всего одной строчкой кода. Отличный способ быстро оживить любой лендинг живым общением.
• Rybbit — простая и быстрая аналитика для сайта взамен тяжелого Google Analytics. Она собирает данные без куки-файлов, избавляя вас от настройки раздражающих баннеров согласия.
• AppSignal — инструмент для отслеживания багов и скорости работы приложения. Он сразу пришлет уведомление, если код сломается или сайт начнет тормозить у пользователей.
🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#магиякода
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1
🤦♂️ 50 TypeScript F**k Ups Mistakes
Книга с, надо признать, красочно названным описанием множества тонких ошибок, с которыми вы можете столкнуться при работе с TypeScript.
Она доступна на Leanpub в форматах PDF, iPad и Kindle, или вы можете прочитать ее целиком прямо в репозитории GitHub. По крайней мере, стоит пролистать, если вы столкнетесь с какими-либо из ее пунктов.
🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Азбука айтишника
#магиякода
Книга с, надо признать, красочно названным описанием множества тонких ошибок, с которыми вы можете столкнуться при работе с TypeScript.
Она доступна на Leanpub в форматах PDF, iPad и Kindle, или вы можете прочитать ее целиком прямо в репозитории GitHub. По крайней мере, стоит пролистать, если вы столкнетесь с какими-либо из ее пунктов.
🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#магиякода
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🦾🧠🏋️ Качаем мозги к лету!
Все готовятся к пляжному сезону, а мы предлагаем прокачать хард-скилы, чтобы забрать крутой оффер, строить продукты будущего иработать из любой точки мира 😎
⚡️ Распродажа @proglib_academy: забирайте самые актуальные образовательные треки по сниженным ценам!
➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽).
➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽).
➡️ Математика для разработки AI-моделей — 23 990 ₽ (вместо 31 990 ₽).
➡️ ML для старта в Data Science — 28 990 ₽ (вместо 38 990 ₽).
Почему мы?
⭐️ Учим для продакшена. Наши программы заточены под реальные задачи бизнеса: как не слить бюджет на токены, как заставить LLM работать стабильно в бэкенде и как выстроить отказоустойчивую архитектуру.
⭐️ Спикеры — суровые практики. Вы будете перенимать опыт у действующих AI-архитекторов, тимлидов и ML-инженеров из топовых IT-компаний.
⭐️ Комплексный подход. Мы даем как мощный математический фундамент для понимания моделей «под капотом», так и передовые инструменты оркестрации агентов.
⭐️ Много практики и фидбека. Вебинары, десятки практических заданий и живое общение с экспертами в чате Telegram на протяжении всего обучения.
⏳ Оставляйте заявку и бронируйте место со СКИДКОЙ 40%
Все готовятся к пляжному сезону, а мы предлагаем прокачать хард-скилы, чтобы забрать крутой оффер, строить продукты будущего и
⚡️ Распродажа @proglib_academy: забирайте самые актуальные образовательные треки по сниженным ценам!
Почему мы?
⏳ Оставляйте заявку и бронируйте место со СКИДКОЙ 40%
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💡 Советы и лайфхаки
Включите авто-режим в Claude — сессии идут параллельно без запросов подтверждения, классификатор вместо них отсекает опасные действия.
CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE задает процент заполнения контекста (1-100), при котором срабатывает автокомпакт. По умолчанию 95%.
По умолчанию 95%. Протестировали 6 подходов к ответам на вопросы по длинным PDF-документам, чтобы выяснить, что лучше: Agentic RAG, Long-Context LLMs или Vision LLM. Использовали 30 реальных PDF-файлов с изображениями и таблицами, задав 171 вопрос Claude Sonnet 4.5. Выяснилось, что Long-Context LLMs чуть точнее (59.6%), но Agentic RAG почти не уступает (53.2%), при этом в 2-3 раза дешевле и без ошибок. Vision LLM — худший вариант для продакшена, т. к. самый дорогой и с 7% неисправимых сбоев.
LLM судит свой код мягче. Кросс-проверки между моделями поднимают качество.
Бессмысленно просить LLM оценить что-либо по числовой шкале. Никакого внутреннего эталона качества у моделей нет, шкала генерируется на ходу и скачет от запуска к запуску. Работает попарное сравнение: ставьте два объекта рядом и спрашивайте «какой лучше и почему».
🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Азбука айтишника
#магиякода
Включите авто-режим в Claude — сессии идут параллельно без запросов подтверждения, классификатор вместо них отсекает опасные действия.
CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE задает процент заполнения контекста (1-100), при котором срабатывает автокомпакт. По умолчанию 95%.
По умолчанию 95%. Протестировали 6 подходов к ответам на вопросы по длинным PDF-документам, чтобы выяснить, что лучше: Agentic RAG, Long-Context LLMs или Vision LLM. Использовали 30 реальных PDF-файлов с изображениями и таблицами, задав 171 вопрос Claude Sonnet 4.5. Выяснилось, что Long-Context LLMs чуть точнее (59.6%), но Agentic RAG почти не уступает (53.2%), при этом в 2-3 раза дешевле и без ошибок. Vision LLM — худший вариант для продакшена, т. к. самый дорогой и с 7% неисправимых сбоев.
LLM судит свой код мягче. Кросс-проверки между моделями поднимают качество.
Бессмысленно просить LLM оценить что-либо по числовой шкале. Никакого внутреннего эталона качества у моделей нет, шкала генерируется на ходу и скачет от запуска к запуску. Работает попарное сравнение: ставьте два объекта рядом и спрашивайте «какой лучше и почему».
🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#магиякода
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
⚡️ Последний шанс забрать курсы со СКИДКОЙ 40%! Прокачайте свой мозг правильно
До конца акции вы можете воспользоваться специальными ценами на самые востребованные IT-направления. Круто и выгодно прокачать свои скиллы,чтобы получить оффер, уехать на Бали и больше не быть онлайн 😎
➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽)
Курс про контролируемую разработку ИИ-агентов: качество, стоимость, наблюдаемость и тестирование. С первого занятия — только практическая работа.
➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽)
Профессиональный трек для разработчиков и LLM инженеров о том, как правильно внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять железную стабильность сервиса.
➡️ Математика для Data Science — от 29 990 ₽ (вместо 39 990 ₽)
Вы научитесь решать сложные математические задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе. Отличная база для мощного старта в DS.
➡️ Курс Специалист по ИИ — 89 000 ₽ (вместо 113 900 ₽)
Комплексная программа для получения профессии в сфере ИИ с нуля. За 8 месяцев вы соберете сильное портфолио из 5 реальных проектов и дипломной работы.
➡️ Архитектуры и шаблоны проектирования — 27 990 ₽ (вместо 37 900 ₽)
Интенсив для разработчиков, который поможет освоить основные паттерны проектирования и прокачать навыки архитектора программного обеспечения.
🌸 Выбирайте направление, оставляйте заявку на сайте распродажи, и наш менеджер подробно вас проконсультирует
До конца акции вы можете воспользоваться специальными ценами на самые востребованные IT-направления. Круто и выгодно прокачать свои скиллы,
Курс про контролируемую разработку ИИ-агентов: качество, стоимость, наблюдаемость и тестирование. С первого занятия — только практическая работа.
Профессиональный трек для разработчиков и LLM инженеров о том, как правильно внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять железную стабильность сервиса.
Вы научитесь решать сложные математические задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе. Отличная база для мощного старта в DS.
Комплексная программа для получения профессии в сфере ИИ с нуля. За 8 месяцев вы соберете сильное портфолио из 5 реальных проектов и дипломной работы.
Интенсив для разработчиков, который поможет освоить основные паттерны проектирования и прокачать навыки архитектора программного обеспечения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
zero2claude — учит работать в Claude Code людей, которые терминал никогда не открывали.
🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#режимразраба
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Вечные споры «монолит или микросервисы» в реальности устроены сложнее.
1. Монолит (2008-2017) Начинали с простого приложения на Ruby on Rails. Поначалу это удобно. Но с ростом компании начался хаос: код стал бесхозным, границы ответственности команд размылись, а деплой стал слишком медленным.
2. Микросервисы (2017-2020) Монолит распилили на отдельные сервисы данных, бизнес-логики и UI. За каждый кусок стала отвечать своя команда. Главный минус: когда сервисов сотни, ты тупо устаешь управлять их зависимостями. Получилось распределенное спагетти.
3. Микро- и макросервисы (2020-настоящее время) В итоге пришли к гибридной модели. Мелкие сервисы объединили в более крупные логические блоки — макросервисы. Весь обмен данными навели порядок и стандартизировали через GraphQL и Thrift.
На старте глупо колхозить сложные распределенные системы — пишите монолит. Но когда проект трещит по швам, а инженеры пишут поверх кода друг друга, пора укрупнять сервисы и делить базу на четкие слои.
Какая стадия архитектуры сейчас в вашем проекте?
❤️ — Монолит
👍 — Погрязли в микросервисах
🔥 — Гибрид
🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1
⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
👍1
Библиотека — это готовый набор чужого кода, который решает конкретную задачу. Зачем писать с нуля то, что до тебя уже написали и отполировали другие инженеры?
Это дико экономит время на разработку.
Снижается риск поймать глупые баги. Популярный код уже протестирован миллионами разработчиков по всему миру.
Pillow (Python) — когда нужно быстро обработать картинку, обрезать её или изменить формат.
NumPy (Python) — берет на себя всю сложную математику и тяжелые массивы данных в Data Science.
React (JavaScript) — база из готовых компонентов, чтобы собирать современные интерфейсы сайтов.
Использовали уже какие-нибудь библиотеки в своих проектах?
❤️ — Да
👍 — Пока только учусь
🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
😎 Знакомьтесь с экспертом Proglib.academy: Senior Software Engineer и Team Lead в Yandex Cloud Роман Барлос
Роман — консультант нашего курса «Разработка ИИ-агентов». Он работает на стыке cloud-native архитектуры и AI, активно внедряя современные ИИ-подходы в реальные процессы разработки.
За что его ценит IT-комьюнити?
🟣 Team Lead и AI-евангелист в команде UX Yandex Cloud
🟣 Техлид Sourcecraft Code Assistant
🟣 Создатель полезного Open Source
🟣 Автор интерактивных ML-визуализаций
Роман регулярно делится инженерными наработками, инсайтами и экспертизой в своем авторском Telegram-канале
На курсе Роман выступает консультантом программы: он помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики и жесткие требования индустрии.
Узнать больше о программе и разработке автономных систем:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»
Так, продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Жду полезные материалы от Романа
Роман — консультант нашего курса «Разработка ИИ-агентов». Он работает на стыке cloud-native архитектуры и AI, активно внедряя современные ИИ-подходы в реальные процессы разработки.
За что его ценит IT-комьюнити?
14-лет в разработке. Занимается AI-адопшеном в команде Yandex Cloud, проводит мастер-классы и продвигает лучшие практики для повышения эффективности разработчиков.
С сильным практическим бэкграундом принимал участие как технический лид в создании мощного AI-расширения для VS Code.
Разрабатывает утилиты, которые позволяют быстро начать эксперименты с инференсом и агентами в локальном окружении: например, набор скриптов vllm-setup для быстрого запуска окружения и mini-proxy — минималистичный прокси для OpenAI API провайдеров.
Объясняет сложные концепции наглядно. Создал серию залипательных обучающих материалов, где можно вживую пощупать работу сетей Хопфилда, машин Больцмана и VC-размерности.
Роман регулярно делится инженерными наработками, инсайтами и экспертизой в своем авторском Telegram-канале
На курсе Роман выступает консультантом программы: он помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики и жесткие требования индустрии.
Узнать больше о программе и разработке автономных систем:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»
Так, продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Жду полезные материалы от Романа
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Спор о том, как правильно организовать кодовую базу проекта — вечный.
1. Монорепозиторий (Monorepo) Весь код компании хранится в одном месте. Так делают Google, Meta, Uber, авторы Linux и Windows.
• Как устроено: Каждый сервис — это просто папка внутри гигантского репозитория. У каждой директории есть свои настройки сборки (BUILD) и файлы контроля прав (OWNERS).
• Плюсы: Общие зависимости для всей кодовой базы. Обновили версию библиотеки — она обновилась сразу везде. Действует единый высокий стандарт качества кода для всех команд.
• Минусы: Из-за колоссальных размеров кода обычный Git начинает тормозить. Приходится внедрять сложные инструменты автоматизации сборки вроде Bazel, Buck, Nix или Lerna.
2. Микрорепозитории (Microrepo) Каждому сервису — свой собственный изолированный дом. Это выбор Amazon, Netflix, LinkedIn и Oracle.
• Как устроено: Команда пилит свой микросервис в отдельном репозитории, полностью отвечая за сборку и доступы.
• Плюсы: Полная свобода. Команда сама решает, какие версии библиотек использовать и когда релизиться. Проект масштабируется быстрее на старте. Используются привычные инструменты вроде NPM, Maven, Gradle или CMake.
• Минусы: Со временем ты тупо устаешь управлять сотнями репозиториев. Качество кода у разных команд начинает сильно отличаться. Обновлять зависимости приходится вручную под график каждого сервиса.
Для маленького проекта или стартапа не нужно колхозить сложные схемы. Начните с микрорепозиториев на привычных инструментах. Но когда проект разрастется, а версии библиотек разъедутся в разные стороны, то пора смотреть в сторону монорепозитория
Какой подход к хранению кода вам кажется более удобным?
❤️ — Микрорепозитории
👍 — Монорепозиторий
🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
🔥 Инженерная методичка по ИИ от Романа Барлоса (Team Lead в Yandex Cloud)
Продолжаем делиться экспертизой команды курса «Разработка ИИ-агентов».
Роман собрал мастхев-инструменты и ключевые работы для тех, кто хочет выйти за рамки вайбкодинга.
🛠️ Полезные инструменты:
📚 Ключевые работы по LLM:
На курсе Роман выступает консультантом программы: помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики».
Занять свое место на потоке:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»
Продолжаем делиться экспертизой команды курса «Разработка ИИ-агентов».
Роман собрал мастхев-инструменты и ключевые работы для тех, кто хочет выйти за рамки вайбкодинга.
🛠️ Полезные инструменты:
• Understand Anything — граф знаний по коду и зависимостям.
• DeepTutor — open-source платформа для персонализированного обучения.
• Superpowers — набор практик для системной разработки с ИИ.
• Awesome Agent Skills — коллекция навыков для ИИ-агентов.
📚 Ключевые работы по LLM:
• Attention Is All You Need (2017) — архитектура Transformer.
• GPT-1 (2018) — начало эпохи GPT.
• GPT-2 (2019) — решение новых задач без дообучения.
• GPT-3 (2020) — обучение на примерах из запроса.
• InstructGPT (2022) — RLHF и современные чат-боты.
На курсе Роман выступает консультантом программы: помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики».
Занять свое место на потоке:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»
🤓 Правильное планирование (забирайте полезный совет)
Все говорят о стратегии, но мало кто умеет планировать. Felipe Bovolon, стратег с многолетним опытом, описывает разницу между двумя дисциплинами. Типичная картина: команда разработала стратегию, разошлись довольные. Через неделю появляется презентация на 50 слайдов: три финансовых сценария (базовый, оптимистичный, пессимистичный), список инициатив с временными рамками. Все кивают. Проблема в том, что во всех трех сценариях организация делает примерно одно и то же.
➡️ Что такое хороший план?
Good Planning — скил, который реализует принципы планирования из статьи Felipe Bovolon.
🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Азбука айтишника
#режимразраба
Все говорят о стратегии, но мало кто умеет планировать. Felipe Bovolon, стратег с многолетним опытом, описывает разницу между двумя дисциплинами. Типичная картина: команда разработала стратегию, разошлись довольные. Через неделю появляется презентация на 50 слайдов: три финансовых сценария (базовый, оптимистичный, пессимистичный), список инициатив с временными рамками. Все кивают. Проблема в том, что во всех трех сценариях организация делает примерно одно и то же.
Допущения — ставки организации на будущее: рынок вырастет на 15%, конкурент не зайдет в этот сегмент, регулятор одобрит за 90 дней. Каждая ставка описана тремя измерениями: какой урон, если она неверна (влияние), насколько она хрупка (уязвимость), и по какому признаку мы поймем, что она не сыграла (ориентир).
Аллокация — реальные деньги и люди, привязанные к реальным приоритетам. Цели, прогнозы и размещения отслеживаются раздельно: цель — чего хотим, прогноз — чего ожидаем, размещение — что реально финансируем.
Координация — обязательства сцеплены друг с другом формально. Не просто «маркетинг и операционная деятельность описывают один план», а у каждого обязательства видны зависимости: это зависит от того, а то — от этого. Если зависимость рвется, видно, где именно.
Адаптация — что делать, если все идет лучше плана (кто станет узким местом?) и что делать, если хуже (что режем первым?).
Большинство организаций кое-как справляются с третьим слоем, а первый, второй и четвертый отсутствуют почти везде. Стратегия решает, куда идти. Планирование решает, выживет ли этот выбор при столкновении с деньгами, временем и реальностью.
Good Planning — скил, который реализует принципы планирования из статьи Felipe Bovolon.
🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#режимразраба
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1