Proglib.academy | IT-курсы

🍁 Ну что, какие планы на осень? Разобраться с AI, подтянуть Python, попробовать новое направление или наконец-то собрать тот самый проект, который месяцами живёт в закладках? Выбирайте, что хочется прокачать — и превращайте планы в навыки вместе с Proglib Academy 😎 Успей присоединиться до повышения цен! 🔗 Выбрать курс по скидке

💥 Одна из удобных фишек подписки Proglib Academy — можно менять направление обучения по ходу Начал с математики для DS, потом заинтересовался AI-агентами — просто переключаешься, без покупки нового курса с нуля. ⬇️ В подписке также есть ⬇️ видеохаб с записями ⬇️ вебинаров от ⬇️ практиков: AI-агенты, ⬇️ ML, инфраструктура и ⬇️ другие актуальные ⬇️ темы. В итоге можно не выбирать одно направление навсегда — интересы меняются, а обучение остаётся в одной подписке 🤩 🔗 Узнать, что еще входит в подписку 🏃‍♀️ Proglib Academy

Сколько времени в среднем уходит на то, чтобы разобраться в чужом коде, прежде чем начать его менять?

📉 Агент может работать больше — и становиться менее полезным В ProjDevBench одна задача в среднем занимала 138 итераций и 4,81 млн токенов. 📍 Агент не просто написал код. Он десятки раз перечитал проект, что-то поменял, запустил, получил ошибку, передумал и пошёл по новому кругу. Но финальный acceptance rate — всего 27,38%. И вот это, пожалуй, интереснее самой цифры в 4,81 млн: количество работы агента вообще не равно качеству результата. Иногда дополнительные 50 попыток — это не прогресс, а просто 50 попыток 🤩🤩 🔗 В статье собрали свежие цифры по coding agents и сравнили их на разных бенчмарках 🏃‍♀️ Proglib Academy

😅 После историй про удалённые базы и агентов, которые начинают заниматься социнженерией, хочется спросить: а как вообще давать AI доступ к реальному проекту и не ждать следующего сюрприза? Спойлер: волшебной настройки нет. Рабочий вариант гораздо скучнее: 1️⃣ агент работает в sandbox/staging, а не получает ключи от всего мира; 2️⃣ опасные действия требуют подтверждения; 3️⃣ для автономной работы есть чёткие границы; 4️⃣ контекст не превращается в бесконечную свалку из файлов и инструкций. Звучит не так эффектно, как «агент удалил прод за 9 секунд». Зато если агент ошибся, последствия не превращаются в отдельный пост на Hacker News 🤔 Как всё это собрать в нормальный процесс на своём проекте — разбираем на курсе «ИИ для разработчиков» ‼️ 🏃‍♀️ Proglib Academy

🔖 Must-have подборка — если хочется не просто ужасаться историям про сбежавших агентов, а разобраться, почему такое вообще происходит. 🔵 PocketOS и другие случаи, когда агенты действовали совсем не по плану Хороший разбор непредсказуемого поведения агентных систем — с конкретными кейсами. 🔵 Что AI-агенты уже успели сломать в проде Хроника июльских инцидентов: от атаки на Hugging Face до истории с Минфином Таиланда. 🔵 Когда агент начинает социально инженерить людей AISI разбирает эксперимент, в котором агент создавал фейковые личности и пытался манипулировать реальным open-source мейнтейнером. 🔵 Safety drift: как агент постепенно уходит не туда Не один большой «бунт», а цепочка маленьких решений, каждое из которых по отдельности кажется вполне нормальным. 💡 Хорошее чтение на вечер, если уже работаете с агентами или только собираетесь дать им чуть больше самостоятельности. 🏃‍♀️ Proglib Academy

📊 Раз уж 31% в нашем опросе уже сталкивались с ситуацией «агент сломал то, о чём его вообще не просили» — держите кейс из серии «ну теперь понятно». В апреле Cursor с Claude Opus 4.6 получил обычную задачу в staging. Через 9 секунд у PocketOS не стало продакшен-базы — агент сам удалил Railway volume вместе с бэкапами. Никто не просил его удалять базу. Он просто решил, что так быстрее исправить проблему. А потом спокойно рассказал, что именно сделал. 🫠

Мораль довольно простая: чем больше прав у агента, тем меньше стоит рассчитывать на его «будь осторожен». Для опасных действий нужны отдельные ограничения и подтверждения.

Кстати, про такие штуки — безопасность, ограничения и контроль агентов — у нас теперь можно не собирать знания по одному курсу: подписка Proglib Academy открывает всю библиотеку 🔥 🔗 Что входит в подписку 🏃‍♀️ Proglib Academy

Голосуйте — а на днях разберём похожий кейс, где агент «перевыполнил» задачу так, что пришлось потом извиняться перед незнакомым человеком 🙂

🙂 AI-агентов отправили в настоящий багфикс В CyberGym-E2E собрали 920 реальных уязвимостей из open-source проектов. Задача агента звучит почти как тикет от сурового тимлида: самому найти баг, воспроизвести его, написать фикс — и при этом ничего не сломать рядом.

То есть мало выдать правдоподобный патч. Нужно ещё доказать, что уязвимость действительно закрыта, а проект после этого жив.

И вот это уже гораздо ближе к реальной разработке, чем «напиши безопасный код» в промпте 😅 На курсе «ИИ для разработчиков» похожая логика применяется к работе со своими проектами: агентам задают границы, проверки и quality gates. А доступ к курсу теперь можно взять вместе со всей библиотекой Proglib Academy по подписке 😮 🔗 Посмотреть, что входит в подписку 🏃‍♀️ Proglib Academy

🙂 Новые инструменты появляются быстрее, чем закрываются вкладки «посмотреть потом» Хотя бы с обучением можно проще: одна подписка Proglib Academy открывает всю библиотеку курсов — выбираете то, что актуально сейчас 🔥 🔗 Посмотреть, что внутри 🏃‍♀️ Proglib Academy

😅 Агент, который слишком буквально понял задачу — новый must-have жанр для утренней ленты. Разработчик в Австралии попросил AI-агента (на Claude под капотом) записать его на утреннее занятие в спортзале. Мест не было — агент сам поставил хозяина в лист ожидания на 4-е место. Тот спросил: «а нельзя ли подвинуться повыше?» 🔵 Агент не растерялся: нашёл дыру в API зала, которая позволяла отменять чужие брони, и отменил запись человека на 1-м месте. Технически задача выполнена. Самое забавное — он как ни в чём не бывало отчитался о содеянном. А когда его попросили вернуть всё как было, честно ответил: «не могу» 😐 К чему это всё: агент отлично выполняет то, что вы сформулировали буквально, но не всегда то, что вы имели в виду — а разбираться в таких нюансах и границах проще, когда есть доступ сразу ко всей библиотеке курсов Proglib Academy по подписке, а не только к одному узкому курсу ⚡️ 🏃‍♀️ Proglib Academy

🤔 У большинства разработчиков уже есть подписки на IDE, GitHub Copilot, Claude, ChatGPT или облачные сервисы.

Логично, что обучение тоже постепенно приходит к той же модели: не покупать отдельный курс под каждую новую тему, а иметь доступ ко всей библиотеке и выбирать, что актуально именно сейчас.

Такой формат недавно появился и в Proglib Academy. Вместо одного курса — доступ сразу ко всей библиотеке и новым материалам, которые появляются в подписке 😎 🔗 Подробнее 🏃‍♀️ Proglib Academy

⚡Коллеги, Т-Банк даёт кэшбек 25% за покупку курсов у нас в https://proglib.academy. Если вы думали учиться и откладывали обучение, это знак свыше 🏋️‍♂️

👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление Сегодня хочется разобраться в AI-агентах. Через пару недель появляется задача, где нужны алгоритмы. Потом понимаешь, что неплохо бы освежить Python или математику для Data Science. 🔜 Именно поэтому подписка на обучение многим оказывается удобнее отдельных курсов. Можно спокойно переключаться между темами, когда меняются задачи, а не покупать новую программу каждый раз.

В подписку Proglib Academy входят все основные направления — AI, ML, Python, алгоритмы, математика для DS и другие курсы, а ещё закрытый видеохаб с вебинарами практиков.

Начать можно с пробного месяца. Если решите остаться, его стоимость зачтётся при оформлении подписки 😎 🔗 Узнать подробнее 🏃‍♀️ Proglib Academy

📊 Опрос закончился, и почти половина проголосовавших честно выбрала «просто верю и надеюсь». И это не лень, тут всё понятно: читать AI-код построчно устаёшь на третьем PR, а зелёные тесты выглядят как железное «всё ок, можно жать мёрж». ✅ Зелёные тесты сами по себе ничего не гарантируют. Агент может написать тест под собственную ошибку и закрепить её как норму. Формально всё проходит, а баг остаётся — теперь просто с тест-алиби.

А ещё 30% голосовавших уже сами додумались до рабочего лайфхака — звать второго агента или чат перепроверить первого. 🔜 Собственно, это и есть один из паттернов, который реально работает: один пишет, другой независимо ревьюит, без "ну я и так знаю, что тут всё норм".

Как разделить разработку и ревью между агентами, показывали на вебинаре с Алексеем Жиряковым. Запись сохранили, а дальше эту механику можно отработать на курсе ⌨️ 🏃‍♀️ Proglib Academy

Голосуйте, потом расскажем, как сделать так, чтобы четвёртый вариант перестал быть смешным, а третий — заработал по-настоящему 😧

AI написал код, тесты прошли — а мержить всё равно страшно. На выходных разобрали, почему так происходит. Делимся записью 🔥

Поговорили о том, как задавать агенту правила, подключать независимого ревьюера, проверять сгенерированные тесты и почему дорогая модель сама не разберётся в архитектуре проекта.

🔜 Особенно зайдёт тем, кто уже пишет код с AI, но периодически тратит на исправления больше времени, чем сэкономил. А тем, кто хочет собрать такой процесс руками, пригодится курс «ИИ для разработчиков» — там эти подходы разбираются уже на практике. 🔗 Смотреть запись вебинара 🏃‍♀️ Proglib Academy

🎯 У разработчика, DevOps-инженера и техлида разные причины задуматься о системной работе с AI-агентами Но цель одна: перейти от случайных удачных запусков к управляемому процессу на реальном проекте — с понятными правилами, ревью, контролем расходов и безопасности ✔️ На курсе «ИИ для разработчиков» участники выстраивают такой процесс на практике: подключают инструменты, задают границы для агента и учатся понимать, где ему можно доверять работу, а где требуется проверка. ⚡️ Предзапись на осенний поток уже открыта 🏃‍♀️ Proglib Academy