Code Ukraine // Програмування

Сучасне програмування одним кадром

AI не замінить вашу професію, але точно змінить те, як ви працюєте просто зараз. Головна пастка для досвідчених спеціалістів сьогодні - застрягти на рівні базових промптів та оптимізації дрібної рутини. Поки базовий AI економить хвилини, ринок починає вимагати набагато глибших речей: • Розробникам уже мало автокомпліту коду - потрібні Agentic-системи, LLMOps і надійні шлюзи в продакшені. • QA вже не просто пишуть автотести з підказками ШІ, а будують AI-пайплайни та тестують недетерміновані системи. • Продактам і бізнесу більше не потрібні абстрактні чат-боти - потрібні автономні агенти та швидкий запуск продуктів. • А в доменах на кшталт DefenceTech ціна архітектурної помилки взагалі стає критичною. Замість того, щоб збирати знання шматками зі статей і гайдів, можна точково додати потрібний скіл до свого стека. У Neoversity якраз зібрали 16 програм рівня Middle+ без базової теорії.  Тут навчають на практиці: у фіналі кожного курсу ви захищаєте Capstone-проєкт — робочу систему, яку можна одразу задеплоїти на роботі чи показати на співбесіді.  🔥 До 1 вересня діють спецумови: • До -33% на окремі програми • До -40% та економія до €590, якщо берете маршрут із 2 курсів під наскрізний стек Переглянути напрями та обрати свій апгрейд: 👉 Знайти свою AI-програму на Neoversity

Шпаргалка по Linux File System Permissions: Linux File System Permissions — система прав доступу до файлів і директорій у Linux, де Read (r) означає право на читання та має значення 4, Write (w) — право на зміну файлу зі значенням 2, Execute (x) — право на виконання зі значенням 1, Octal Mode — числовий запис прав шляхом додавання значень 4 + 2 + 1, наприклад 7 означає rwx, 5 — r-x, а 0 — відсутність прав, Symbolic Mode — символьний запис прав для User, Group та Other, наприклад 755 відповідає rwxr-xr-x

Знашой відкритий проєкт Godogen, який може генерувати повноцінні ігри

• продумує архітектуру та створює ресурси • пише код і запускає рушій • робить скриншоти та перевіряє результат • сам знаходить проблеми у відображенні та намагається їх виправити • підтримує Godot 4, Bevy та Babylon.js • працює на базі Claude Code або Codex

є навіть документація для понад 850 класів GDScript, яка завантажується лише за потреби і все це можна запускати на звичайному комп’ютері

🤖 Якщо ви працюєте в QA, але використовуєте AI лише для простих промптів — ви задіюєте лише малу частину його можливостей. AI уже змінює сам QA workflow. Розробники генерують більше коду, а отже, QA-командам доводиться швидше аналізувати зміни, перевіряти їх і проводити регресію. І просто попросити AI «протестувати це» — недостатньо. Він може:

▪️ втратити контекст ▪️ вигадати вимоги ▪️ пропустити важливий сценарій ▪️ видати PASS без реального доказу

Тому наступний крок для Middle+ QA — не просто навчитися писати кращі промпти, а побудувати контрольований AI-процес, де AI бере на себе рутину, а QA контролює якість і фінальний результат. На практичному спринті AI-QA Engineering: From Manual QA to AI Pipeline ви створите власний AI-QA pipeline та розберете, як використовувати AI для: 🔹 аналізу задач і вимог 🔹 створення test cases 🔹 PR та code verification 🔹 API / DB / Web testing 🔹 аналізу дефектів 🔹 контролю test coverage 🎯 Це не підготовка до нової професії. Програма створена для Middle+ Manual / General QA та QA Lead, які хочуть прокачати свої поточні компетенції та адаптуватися до нового AI-driven підходу. 🎤 Авторка програми — Анна Куркотова, Head of QA в iSpeedToLead, 8+ років у QA та авторка власного AI-QA pipeline. 🗓 Старт — 14 вересня | 6 тижнів ⚡️ Спеціальна умова: до 1 вересня діє знижка -24% на участь у спринті. 👉 Детальніше про програму: https://cutt.ly/wygdbGYW

Free-coding-models Репозиторій із 170+ безкоштовними LLM для програмування від понад 15 провайдерів Можна знаходити, тестувати та підключати моделі для роботи з кодом прямо через CLI

Як ти зрозумів, що цей код згенерований ШІ?

Free Claude Code дозволяє працювати з Claude через CLI та VSCode без API-ключа від Anthropic Інструмент проксить запити через безкоштовні провайдери: NVIDIA NIM, моделі з OpenRouter, DeepSeek або локальні рішення на кшталт LM Studio чи llama.cpp Зручно, якщо хочеш використовувати AI у розробці без додаткових витрат

😁

Куди потрапляє відхилений баг? Відхилений баг зазвичай отримує статус Rejected або Won’t fix у баг-трекері. Іноді його можуть повернути на доопрацювання з поясненням або закрити, якщо помилка не відтворюється чи не є критичною

Оновлений курс з Large Language Models від Georgia Tech На 2026 рік оновили курс CS 8803 «Large Language Model» у Georgia Tech Матеріали охоплюють переднавчання, MoE, reasoning, reinforcement learning і self-play, AI-агентів, довгий контекст, масштабування під час інференсу, дифузійні мовні моделі, безпеку та інтерпретованість

Як ти зрозумів, що цей код згенерований ШІ?

JavaScript-порада За допомогою Page Visibility API можна визначити, коли користувач перемикається на іншу вкладку, і автоматично змінити favicon сайту API відстежує, чи є сторінка видимою або прихованою, що також дозволяє керувати її поведінкою та використанням ресурсів

😁 Python'er

Шпаргалка з Linux Permissions: r — читання файлу або вмісту директорії, w — запис і зміна, x — виконання файлу або вхід у директорію, u — власник, g — група, o — інші користувачі, ls -l — перегляд дозволів, chmod — зміна дозволів, chown — зміна власника, chgrp — зміна групи, chmod u+x file — додати виконання власнику, chmod 600 file — читання й запис для власника, без доступу для групи та інших

Cursor запускає власного конкурента GitHub Origin — платформа для зберігання репозиторіїв прямо всередині Cursor Сервіс дозволяє керувати pull request, проводити code review та розгортати проєкти через інтеграції на кшталт Vercel, не виходячи з робочого середовища. Також доступна двостороння синхронізація з GitHub, який при цьому залишається основним джерелом даних Наразі доступ до Origin відкривають поступово в межах бета-тестування </Codu>

‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні! Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили. 🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду. Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"

⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички

🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/PaHWi

Які культурні особливості потрібно враховувати під час тестування локалізації? Потрібно перевіряти кольори й символи, які можуть мати різне значення, відповідність імен та прикладів місцевій аудиторії, а також локальні закони, стандарти й обмеження контенту. Те, що дозволено в одній країні, може бути неприйнятним або забороненим в іншій

Якщо ти працював із SQL, такий шок ти точно відчував хоча б раз

Шпаргалка REST vs GraphQL: REST — робота з ресурсами через окремі endpoint’и, GraphQL — отримання потрібних полів через один endpoint, REST може спричиняти over-fetching/under-fetching і потребує версіонування API, GraphQL дозволяє клієнту самому визначати потрібні дані та об’єднувати запити до кількох сервісів, REST використовує HTTP-кешування, GraphQL часто покладається на кешування на рівні застосунку