Codu - лампова IT спільнота

Бесплатні сервіси для розробників free-for-dev — великий список безкоштовних сервісів для розробки та деплою. Репозиторій має 132 тис.+ зірок і регулярно оновлюється

Серед доступного: → Oracle Cloud — 2 сервери та 12 ГБ RAM безкоштовно → AWS Lambda — до 1 млн запусків на місяць → Cloudflare — сайти, DNS, SSL і CDN → Google Cloud Run — до 2 млн запитів на місяць

У списку лише сервіси, які мають безкоштовний тариф щонайменше на рік Збережіть, щоб не витрачати час на пошук безкоштовних інструментів для наступного проєкту </Codu>

🤖 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

Бібліотека промптів для GPT-Image 2 Усередині — готовий генератор промптів, велика колекція шаблонів і регулярні оновлення Можна просто обрати потрібний шаблон і одразу використовувати його для генерації зображень Зберігайте зараз, поки стрічка ще не заповнилася картинками, створеними за цими промптами </Codu>

Тут все логічно </Codu>

Anthropic запустила нову безкоштовну навчальну платформу — Academy Тут зібрані курси та навчальні матеріали про продукти компанії: від промптингу Claude до роботи з AI-агентами Також є повноцінні вебінари та практичні матеріали для тих, хто хоче краще розібратися з інструментами Anthropic </Codu>

Ну майже </Codu>

Для чого використовується as під час імпорту? as дозволяє задати псевдонім імпортованому модулю або об'єкту. Це зручно, якщо назва занадто довга або збігається з іншою, а також робить код коротшим і зрозумілішим </Codu>

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 </Codu>

GitHub розповів причину масштабного збою 18 серпня Падіння тривало 7 годин 47 хвилин і зачепило Issues, PR, API, Actions, Copilot та інші сервіси Причиною стала помилка в автомасштабуванні Istio sidecar, через яку система поступово перевантажилася. Далі ситуацію погіршили повторні запити, які замість відновлення створювали ще більше навантаження Окремо постраждав Copilot: через баг у механізмі retry кількість запитів до Token Service зросла приблизно у 10 разів — до 70–100 тис. запитів/с Класичний випадок: механізм, створений для підвищення надійності, сам став причиною масштабнішого збою </Codu>

Я, коли вставляю [object Object] у форми на сайтах, які мене дратують: JavaScript

Шпаргалка з OSI-моделі: 7 — Application — прикладні протоколи HTTP, HTTPS, FTP, DNS, 6 — Presentation — форматування й кодування даних, 5 — Session — керування сеансами та з’єднаннями, 4 — Transport — TCP/UDP і доставка даних, 3 — Network — IP та маршрутизація пакетів, 2 — Data Link — MAC-адреси та передача кадрів, 1 — Physical — передача бітів через кабелі, оптоволокно або інше фізичне середовище </Codu>

OpenChatBI - це розумний інструмент BI з відкритим кодом, який дозволяє запитувати та аналізувати дані звичайною людською мовою. Тобто можна забути про ручний SQL Він побудований на LangGraph і LangChain, розуміє природний опис запиту і сам генерує SQL, виконує його і може будувати візуальні графіки

Інженерний турнір ZORIA: Гейміфікація реального кейсу Платформа UA SKILLS - це не про курси, не про «вхід в IT за два тижні» і не про синтетичні задачі з підручників. 14 вересня ми відкриваємо реєстрацію на турнір ZORIA. Це 3-тижневе змагання, де недостатньо просто написати робочий синтаксис - потрібно побудувати стратегію системи, яка витримає обмеження ресурсів і некоректні дані. Параметри та умови: Практична база: Симуляція реальної технічної задачі у гейміфікованій формі. Стек: TypeScript, Node.js, NestJS, React, WebSocket, PostgreSQL. Тривалість: 3 тижні (14.09 - 05.10). Автономна оцінка: Жодного суб'єктивного суддівства. Результати рахує автоматика за логами та таймінгами. «У Наглядача немає улюбленців. Є розклад». Залучення AI: Дозволено та рекомендовано для аналітики й моделювання рішень. Підказки: Надаються за запитом, але кожен запит фіксується і зменшує підсумкові бали. Призовий фонд: $5 000 🗓 Дати: 14.09 - 05.10 🔗 Подати заявку: https://ua-skills.com

Що таке FROM у SQL? FROM вказує, з якої таблиці або таблиць потрібно отримати дані під час виконання запиту SELECT </Codu>

Ловіть добірку розв'язків задач із LeetCode на найпопулярніших мовах програмування, зокрема Python, Java, C++ та інших Охоплює безліч тем — від алгоритмів і структур даних до оптимізації, що робить репозиторій корисним як для підготовки до співбесід, так і для покращення навичок програмування </Codu>

Користувачі Linux при вигляді пінгвіна: </Codu>

Шпаргалка з DOM-методів JavaScript: getElementById() — пошук за ID, querySelector() / querySelectorAll() — пошук елементів за CSS-селектором, createElement() — створення елемента, appendChild() — додавання дочірнього елемента, removeChild() / replaceChild() — видалення та заміна елементів, textContent / innerHTML — зміна вмісту, getAttribute() / setAttribute() / removeAttribute() — робота з атрибутами, classList.add() / remove() / toggle() / contains() — керування класами, parentNode, children, firstChild, lastChild, previousSibling, nextSibling — навігація по DOM </Codu>

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>

Безкоштовний 30-хвилинний курс про пам’ять в агентних системах Колишній інженер Google пояснює, як працює пам’ять в AI-агентах і чому кожен новий виклик LLM фактично починається «з чистого аркуша»

У курсі розглядаються: • чому моделі не мають довготривалої пам’яті за замовчуванням (0:00) • зберігання пам’яті у тексті, таблицях і графах (2:31) • пошук через ключові слова, RAG і Graph RAG (5:04) • додавання, видалення та оновлення пам’яті (7:29) • побудова системи пам’яті на звичайному тексті та SQLite (9:47) • використання векторних сховищ лише тоді, коли вони справді потрібні (13:13) • графова та часова пам’ять для агентів (14:38) • запуск коду для всіх розглянутих підходів (21:03)

</Codu>