Журнал «Код»

3 AI-навыка для работы с архитектурой AI-систем Переходим к задачам, которые выходят за пределы отдельно взятого файла. Здесь нужен системный взгляд — как встроить нейросети в ваш продукт, чтобы они работали стабильно, дёшево и безопасно. Навык 1: Работа с LLM API

Навык подключения и интеграции больших языковых моделей через программный интерфейс. Управление токенами и контекстным окном, обработка асинхронных ответов, продумывание стратегий повторных запросов при сбоях и fallback-поведения, если модель вернула что-то неожиданное. Пример простой интеграции: приложение получает запрос от пользователя, отправляет в Claude API с заданной температурой (контролирует креативность ответа) и максимальным количеством токенов, получает ответ в потоковом режиме (streaming) и отдаёт его пользователю по частям. Инструменты: официальные API OpenAI, Anthropic, OpenRouter (единый интерфейс к десяткам моделей), Google Gemini API. Почему важно: базовый навык для любого AI-инженера. Без него следующие два навыка просто не имеют смысла — RAG и выбор моделей надстраиваются именно поверх API.

Навык 2: Построение RAG-систем

RAG-системы подключают к языковой модели собственную базу знаний: документы, инструкции, внутренние регламенты, статьи или переписку. Пользователь задаёт вопрос, система находит в вашей базе релевантные документы и отправляет их модели вместе с вопросом в промпте. Модель отвечает на основе ваших документов — а не общих знаний, которые могут быть устаревшими или неполными. Инструменты: LangChain, LlamaIndex, векторные базы данных (Chroma, Pinecone, Weaviate). Почему важно: чистая LLM знает то, на чём её обучили год назад. RAG — это работа с живыми, актуальными и корпоративными данными. Без него AI-продукт для бизнеса сегодня почти не построишь.

Навык 3: Оценка и выбор моделей под задачу

Умение сравнивать большие языковые модели не по маркетинговым описаниям, а по конкретным параметрам: размер контекстного окна, скорость ответа, цена за токен, качество на вашей задаче. Инструменты: OpenRouter (сравнение моделей по цене и скорости), бенчмарки SWE-bench, AIME, собственные бенчмарки на ваших данных. Почему важно: гнаться за самой умной моделью — это почти всегда переплачивать. Иногда локальная модель решает задачу не хуже облачной: особенно если важны приватность, цена, офлайн-режим или контроль над инфраструктурой.

📌 Сохраните, чтобы не потерять, и приходите качать AI-навыки в Практикум: https://v.thecode.media/7am6v Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Разбираемся, чем проверить сайт на уязвимости, права доступа, открытые порты и SQL-инъекции — и с чего начать, если вы не специалист по ИБ. Внутри — ZAP, Burp Suite Community, sqlmap, Nuclei, Nmap и ещё пять бесплатных инструментов, плюс готовая последовательность проверок для первого пентеста. https://v.thecode.media/rc2g3 Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Код, про нейросети сейчас пишут все, и мы в том числе. Но хочется писать про то, что реально будете применять. Как у вас с этим в рабочих задачах или пет-проектах? Ну и мем для привлечения внимания вам :-) Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Разбираемся, как проходить system design: что спрашивать в начале, что рисовать, как считать нагрузку и объяснять свои решения. Собрали ответы, чек-лист тем, типовые задачи и план подготовки к интервью. https://v.thecode.media/db1v5 Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

🔑 Интересная задача на логику про ключи и пессимиста Есть три ключа, три замка и один пессимист, который точно знает, что ничего с первого и даже со второго раза у него не получится. Каждый ключ открывает только одну дверь. Ключи перемешаны и не подписаны — никто не знает, какой ключ от какой двери. Сколько минимально попыток при наихудшем сценарии потребуется пессимисту, чтобы гарантированно точно подобрать все ключи к дверям? Пишите свой ответ в комментариях. Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

ИИ в работу внедрили, а как работать с ним — не объяснили ¯\_(ツ)_/¯ 8 октября Яндекс Практикум проведет ежегодную конференцию «Руки», чтобы разобраться, как аккуратно сделать ИИ частью процессов, чему учить команду, как управлять изменениями, когда ничего не понятно, и стоит ли вообще нанимать джунов. Рассмотрим только реальный опыт Яндекса и других крупных компаний и не будем лить воду (только на ланче).А еще в программе запланированы нетворкинг, фуршет и розыгрыш призов. Встречаемся в онлайне. Залетайте! Все подробности ищите по ссылке: https://v.thecode.media/kxgwv Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Разбираемся с Playwright — инструментом, который открывает настоящий браузер из кода, кликает по кнопкам, ждёт загрузки элементов и может забрать данные даже с динамического сайта. Внутри — установка на Python и JavaScript, локаторы, автоожидания без sleep(5), парсинг каталога в CSV, авторизация, Codegen и даже способ перехватить чистый JSON вместо ковыряния HTML. В конце будет готовый рабочий скрипт. Поэтому лучше сохранить сейчас. https://v.thecode.media/4jgoo Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Есть три рабочих пути, и у каждого своя цена входа и свой потолок. Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Агенты, пайплайны и вечный вопрос про диплом От системы, где ИИ раздаёт задачи другим ИИ, до сортировки, после которой переменная становится None. Как собрать мультиагентную систему из оркестратора и субагентов — разбираем, как разделить работу между оркестратором и субагентами и почему такая схема сжигает примерно в 15 раз больше токенов, чем обычный чат. Как настроить CI/CD в GitHub Actions с нуля — собираем пайплайн, который делает это сам, и считаем, во что обходятся минуты на macOS (спойлер: дороже всего). Курсы, самообразование или второе высшее: что выбрать в 2026 году — сравниваем сроки, цены и то, что останется на руках после обучения. Внутри формула окупаемости и пример, где курс за 200 000 рублей отбивается меньше чем за семь месяцев. Что такое векторная база данных и как она работает в RAG — объясняем, как векторная база ищет по смыслу, и сравниваем pgvector, Qdrant, Pinecone и ещё три решения на ста миллионах векторов. Как отсортировать список в Python: sorted и sort — разбираем разницу между функцией и методом, сортировку по ключу, словари, кириллицу и семь ошибок новичков. Соскучились по новостям? Мы спрятали их в другом канале, подписывайтесь, чтобы опять их не потерять! Увидимся через неделю, ваш Код 🫶 Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Выходной айтишника Мозг тоже иногда надо переключать. Вот чем. Синдром программиста. Туннельный синдром запястья называют болезнью программистов, хотя страдает от него 4-5% населения мира. Разбираем причины, симптомы по стадиям, диагностику и профилактику. Что смотрят программисты: 50+ фильмов и сериалов. Подборка, собранная из ответов читателей и разложенная по жанрам и настроению. Что порешать на выходных: 7 головоломок. Каждая с картинкой, кратким условием и ссылкой на полный разбор — можно раздать друзьям и посмотреть, кто сдастся первым. Часть задач приходит прямиком с IT-собеседований, так что польза не только развлекательная. Задача про пять Элвисов и ограбление банка. В статье и логический разбор, и рекурсивная функция на Python, которая считает раздел для любого числа грабителей и мешков. Золотая задача по математике для гениев. Из той же рубрики, если предыдущая показалась лёгкой. Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Собрали 10 площадок, куда можно выложить свой пет-проект: от Хабра, Кода и Product Radar до SourceCraft, Яндекс Игр и RuStore. Разбираемся, куда идти за первыми пользователями, фидбэком и что подготовить перед публикацией. Потому что хороший проект, который никто не увидел, — это всё ещё проект, который никто не увидел. https://v.thecode.media/itl9l Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

sorted() или .sort()? Казалось бы, какая разница. Пока однажды вместо отсортированного списка вы не получаете None и не начинаете сомневаться в своих отношениях с Python. Разбираемся, чем отличаются два способа сортировки, как сортировать словари, строки и объекты по нескольким полям. https://v.thecode.media/twoga Внутри — примеры кода, типичные ошибки, шпаргалка на все случаи жизни и четыре задачи для самопроверки. Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Замените слово в названии фильма словом «джун». Мы начнём: «Бойцовский джун». Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

В RAG-системах за поиск нужной информации отвечают векторные базы данных. Они ищут не по точному совпадению слов, а по смыслу. Но выбрать базу — полдела: ещё нужно правильно нарезать документы, настроить индексы и не потерять нужный ответ среди миллионов векторов. Разбираемся, как всё это работает, сравниваем pgvector, Qdrant, Pinecone и другие решения. А заодно выясняем, когда отдельная векторная БД вообще не нужна и можно обойтись обычным Postgres. https://v.thecode.media/nn1h8 Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

5 AI-навыков, которые должен освоить каждый разработчик для ежедневной работы То, с чем разработчик сталкивается каждый раз, когда открывает редактор кода. Навык 1: Промпт-инжиниринг для кода

Промпт-инжиниринг для кода — это способность объяснить нейросети задачу: стек, контекст проекта, ограничения, формат ответа и критерии качества. Не «напиши мне функцию», а с указанием стека, контекста проекта, ограничений по производительности и желаемого формата вывода. Инструменты: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code. Почему важно: расплывчатый запрос даёт соответствующий код, который придётся переписывать. Или хуже — код, который выглядит правильно, но работает не так, как нужно.

Навык 2: Оркестрация AI-агентов

Если промпт-инжиниринг — это диалог с одной моделью, то AI-агенты уже умеют планировать шаги, вызывать инструменты, писать код, проверять результат и возвращаться к задаче после ошибок. Задача разбивается на подзадачи, каждая отдаётся своему агенту, а разработчик настраивает их взаимодействие и контролирует результат. Инструменты: Claude Code (агентский режим), Cursor (мультиагентный режим), Google Jules (автономный coding-агент). Почему важно: агенты делают больше одного шага. Разработчик начинает управлять потоком задач. Это принципиально другой уровень продуктивности.

Навык 3: Ревью AI-генерированного кода

Нейросети галлюцинируют, придумывают несуществующие библиотеки и методы, упрощают пограничные случаи и игнорируют бизнес-контекст. Принимать AI-код на веру без проверки — рецепт катастрофы. Инструменты: SonarQube для статического анализа, CodeQL для поиска уязвимостей, Semgrep для кастомных правил, Cursor со встроенным режимом ревью, а также сам AI-чат — попросите модель проверить свой же сгенерированный код — часто она находит собственные ошибки. Почему важно: GitHub Copilot предлагает код в 46% случаев, но разработчики принимают лишь около 30% этих предложений. Остальное — отбраковки и правки. Это и есть цена работы с AI. Исследования GitClear на основе 153 миллионов строк кода показали четырёхкратный рост клонирования кода при AI-помощи и увеличение оборачиваемости кода — того, который переписывают в течение двух недель. Ревью AI-кода превратилось в отдельную дисциплину.

Навык 4: Написание эффективных спецификаций для AI

Это умение точно описать проект для нейросети, которая в него входит. Речь про системные промпты, контекстные файлы вроде AGENTS.md и CLAUDE.md, а также AI-скиллы — отдельные инструкции, которые агент подключает под конкретные повторяющиеся задачи. Это как онбординг нового разработчика, но для AI-агента. В таком файле описывается архитектура, принятые соглашения по коду, используемые библиотеки и общий контекст принятых решений. Инструменты: файлы .cursorrules, CLAUDE.md, системные промпты в проектах. Почему важно: спецификация заменяет общий запрос на точный с полным контекстом. Разница в количестве итераций и качестве результата — колоссальная.

Навык 5: Использование AI для отладки и объяснения кода

Эффективная отладка через ИИ начинается с развёрнутого описания проблемы: ожидаемое поведение, фактическое, полный стек ошибки с номерами строк, версии библиотек и интерпретатора или компилятора. AI отлично подходит для онбординга. Попросите модель объяснить, что делает большой кусок легаси-кода, на каком языке и в каком стиле он написан, какие у него зависимости — и вы сэкономите часы на разборе чужого наследия. Инструменты: ChatGPT (режим анализа кода с загрузкой файлов), Claude для больших кодовых баз, Cursor с функцией объяснения. Почему важно: на понимание чужого или старого кода уходят часы. Нейросеть делает ту же работу за минуты. И да, отладка через AI часто находит edge cases, о которых вы сами не подумали.

Сохраните, чтобы не потерять 📌 Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Курс за 200 тысяч, второе высшее за миллион или путь «я сам всё найду на Ютубе». У каждого варианта есть один нюанс: платить всё равно придётся — деньгами, временем или карьерой. Разобрались, сколько в 2026 году реально занимают курсы, самообразование и второе высшее, что останется на руках после каждого варианта и через сколько обучение может окупиться. А ещё — когда диплом действительно нужен, а когда работодателю гораздо интереснее ваш гитхаб. https://v.thecode.media/b3f2r → До 30 сентября действует скидка 16% на курсы Практикума

Код, накидайте свои любимые игры в комментарии. Лучшие заберем в подборку на сайте :-) → До 30 сентября действует скидка 16% на курсы Практикума

😱 OpenAI показала больше 20 новинок для ChatGPT, Codex и API на DevDay — ИИ-агенты, новый Codex и подписка за $500. Самые интересные анонсы мероприятия разобрали на сайте: https://v.thecode.media/425bx → До 30 сентября действует скидка 16% на курсы Практикума