✏️ Пишем качественный и длинный текст с помощью ChatGPT

Здесь собран реальный рабочий гайд — без маркетинговой шелухи и розовых очков. Только проверенные фишки, практические схемы и здравый смысл.

📍 Главное — понимание процесса:

— Не рассчитывайте на идеальный текст за один запрос: нужно 3–4 итерации и участие человека.

— Проверяйте факты вручную: нейросеть может выдумывать.

📍Готовимся к работе:

— Формулируйте запросы на английском → переводите в DeepL.

— Проводите ресёрч темы перед генерацией.

— Заранее составьте план статьи.

📍 Формулирование промптов:

— Используйте роли: Act like a SEO expert, Act like an editor.

— Делайте уточняющие запросы: «Что добавить для пользы?», «Проверь ошибки», «Расширь статью на тему X».

— Не бойтесь дробить работу на этапы: история → особенности → факты → список.

📍 Работаем с текстом:

— Сначала генерируйте структуру, затем запрашивайте полноценный текст.

— После генерации: проверяйте факты вручную, отредактируйте стилистику, уберите лишнее.

📍 Применяем расширенные техники:

— Кормите Chat GPT примерами реальных текстов (референсами).

— Делайте серию схожих статей по одной структуре.

— Добавляйте конкретику в промпты для повышения уникальности.

📍 Создаем лонгриды:

— Начинайте с тщательного плана.

— Прорабатывайте каждый параграф отдельными промптами.

🔴 Используем полезные промпты:

• Write an outline for an article about [тема]

• Write an article using the outline

• Act as a text editor, correct spelling and punctuation

• Imagine you are an SMM-manager, write a post about [тема]

• What could be added to make the text more useful?

• Write an article similar to this one, but about [новая тема]

Сохраняй себе 📌

🔗 Источник

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

😁 5 способов оптимизировать тестирование

Поздно найденные баги = недовольный тимлид или минус премия.

Чтобы этого избежать, важно внедрять проверенные методы QA:

1️⃣ Планируем тестирование

Без плана наступает хаос: тестировщики не знают, что проверять, разработчики – как исправлять. Четкое планирование делает процесс предсказуемым.

Как улучшить:

🔘 Оставляйте только важную информацию в тест-планах — фокусируйтесь на ключевых сценариях использования, критичных функциях и потенциальных уязвимостях.

🔘 Регулярно обновляйте планы — пересматривайте после каждого спринта или значимого изменения требований, убирайте устаревшие тест-кейсы и добавляйте новые.

🔘 Сделайте их доступными всей команде — храните в общих репозиториях и используйте единую терминологию.

2️⃣ Используем подход «сдвиг влево»

Раннее тестирование сокращает затраты на исправление багов.

Как это работает:

🔘 Участвуйте в обсуждении требований на ранних этапах, задавайте уточняющие вопросы, составляйте чек-листы требований.

🔘 Пишите тесты до написания кода — создавайте тестовые сценарии еще до передачи задач разработчикам.

🔘 Настройте автоматизацию на каждом этапе — используйте модульные и интеграционные тесты.

3️⃣ Оптимизируем автоматизированное тестирование

Автоматизация ускоряет тестирование, расширяет тестовое покрытие и снижает влияние человеческого фактора.

Как улучшить:

🔘 Балансируйте ручное и автоматизированное тестирование — автоматизируйте повторяющиеся задачи и критические бизнес-процессы.

🔘 Создавайте структурированные, понятные тесты — разделяйте на уровни и поддерживайте единый стиль кода.

🔘 Внедряйте автоматизированное тестирование в CI/CD — настройте автоматический запуск тестов при каждом коммите, отслеживайте метрики.

4️⃣ Делаем приемочное тестирование

Реальные пользователи находят проблемы, незаметные тестировщикам. UAT проверяет, удобен ли продукт и соответствует ли он ожиданиям клиентов.

Как организовать:

🔘 Привлекайте опытных пользователей — составляйте подробные инструкции для тестирования и тестовые сценарии.

🔘 Используйте удобные инструменты для сбора обратной связи — анализируйте пользовательские сессии, чтобы выявить нетипичные места.

5️⃣ Организуем баг-репортинг

Плохо описанные баги значительно усложняют процесс исправления ошибок.

Как улучшить:

🔘 Проверяйте воспроизводимость бага — документируйте все шаги.

🔘 Избегайте расплывчатых формулировок («не работает») — используйте структуру «Дано-Когда-Тогда».

🔘 Используйте специализированные инструменты — JIRA, Mantis, Trello.

🔘 Сообщайте только одну проблему за раз — создавайте отдельные тикеты для каждого бага.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🔥 Выучи математику за 60 дней!

Чем важна математика расскажет Мария Тихонова - кандидат компьютерных наук, руководитель исследовательского направления SberAI, доцент факультета компьютерных наук и преподаватель НИУ ВШЭ на курсе «Математика для Data Science» от Proglib Academy.

👀 Мария - человек, который реально работает с LLM и делает так, чтобы модели понимали человеческую речь, а не делали вид.

Что еще внутри курса:

- живые вебинары, на которых можно задать вопросы спикерам
- доступ к материалам в записи, если не успели на лекцию и чат
- 3 задания с практикой на Python и финальный проект с подробной обратной связью от экспертов курса
- актуальные знания: программа разработана в ноябре 2025г.
- программа без воды - 2 месяца только самого нужного для старта
- для старта нужны всего лишь знания школьной математики и основы Python
- скидка 40% до 30 ноября
- если оплатить до конца ноября, получите курс «Базовая математика» в подарок

👇👇👇
Записаться на курс

А вы смеётесь, а так половина проектов и работает

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

👍 Шпаргалка по целям нагрузочного тестирования

Нагрузочное тестирование оценивает производительность системы под определенной нагрузкой.

Какие вопросы помогает решить:

➡️ Сколько пользователей одновременно может работать в системе

➡️ Не замедлится ли работа при повышенной нагрузке

➡️ Какие «узкие места» есть в архитектуре

➡️ Где возможны точки отказа

Основные цели нагрузочного тестирования:

1️⃣ Проверка надежности: выясняем, будет ли система работать стабильно под большой нагрузкой, без неожиданных сбоев.

2️⃣ Определение максимальной производительности: находим, сколько пользователей или запросов выдержит система до того, как начнет тормозить или падать.

3️⃣ Проверка отказоустойчивости: смотрим, что произойдет, если нагрузка резко увеличится или выйдет из строя один из компонентов.

4️⃣ Выявление «узких мест»: пределяем, какие части системы замедляют работу – сервер, база данных, сеть или что-то еще.

5️⃣ Воспроизведение проблем промышленной среды: имитируем реальные условия, чтобы понять, какие проблемы могут возникнуть в боевом режиме.

6️⃣ Определение оптимальных настроек: ищем, как можно настроить систему так, чтобы она работала быстрее и эффективнее.

7️⃣ Определение показателей производительности: фиксируем важные метрики: время отклика, скорость обработки данных, загрузку ресурсов.

8️⃣ Подбор оптимального оборудования: выясняем, какие серверы, базы данных и облачные мощности нужны, чтобы система работала без лагов.

Нагрузочное тестирование помогает предотвратить сбои, улучшить производительность и подготовить систему к реальной эксплуатации.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

📌 Подборка полезных шпаргалок по созданию и изучению локаторов, включая XPath и CSS

Сохраняй себе 🐁

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🤔 SOSAL — современный социальный подход к программированию

В мире программирования существует множество идеологий написания кода: Unix-way отвечает за коммуникацию, Agile — за гибкость, DRY и KISS — за чистоту и читаемость. Все они улучшают качество кода, но их слабое место — ориентация на индивидуальную работу. Именно поэтому появился новый, социальный подход к программированию.

SOSAL — это современная идеология, основанная на предположении, что над проектом работает команда самых разных людей. Этот подход помогает сделать процесс разработки максимально удобным и продуктивным для всех участников.

SOSAL строится на пяти принципах:

1. Socially-Conscious Code (Социально-осознанный код)
Главная ценность командной работы — кооперация. Чтобы кодовая база была дружелюбной, важно не только знать язык программирования, но и придерживаться его стиля, писать чисто и использовать идиоматичные решения. Это облегчает вхождение новых участников в проект и ускоряет совместную работу.

2. Open by Default (Открытость по умолчанию)
Код должен быть открыт, если нет веских причин для обратного. Комментируйте так, будто ваш код читает новичок. Если решение не очевидно или требует времени на понимание, обязательно оставьте комментарий.

3. Simple Scalability (Сбалансированная масштабируемость)
Пишите код, который легко масштабировать, но избегайте преждевременных оптимизаций. Простота не означает примитивность, а сложность — не признак качества.
«Преждевременная оптимизация — корень всех зол.»

4. Agile Adaptivity (Адаптивность выше догм)
Код должен быть готов к изменениям, даже если они кажутся маловероятными. Используйте гибкие решения, например, готовые библиотеки для конфигурации, чтобы облегчить будущие доработки. Балансируйте между принципом YAGNI и возможностью эволюции кода.

5. Learning-Driven Logic (Логика, основанная на обучении)
Пишите код так, чтобы он учил вас и других. Рефакторинг — это не наказание, а возможность применить новые знания. Экспериментируйте, но всегда оставляйте после себя чистый и понятный код.

Будете ли вы использовать подход в своих проектах?

🏃‍♀️ Proglib Academy

#междусобойчик

Мало кто знает, но за буст канала админа отпустят в отпуск на 1 день раньше 🥺🥺🥺

🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 — Хочу настроить всё, но не хочу настраивать всё
👍 — «Сейчас быстренько настрою»

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово