Proglib.academy | IT-курсы
رفتن به کانال در Telegram
Онлайн-курсы для программистов от создателей «Библиотеки программиста». По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/9f60aed6 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
نمایش بیشتر
شبکه:3 901
مشترکین
-224 ساعت
+27 روز
-1030 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
سپتامبر '26سپتامبر '26
سپتامبر '26
+30
در 5 کانالها
اوت '26
+49
در 48 کانالها
Get PRO
ژوئیه '26
+48
در 49 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+67
در 8 کانالها
Get PRO
مه '26
+46
در 26 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+28
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '26
+86
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+81
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+221
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+94
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+167
در 2 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+86
در 4 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+127
در 3 کانالها
Get PRO
اوت '25
+55
در 3 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+37
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+31
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+31
در 10 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+92
در 22 کانالها
Get PRO
مارس '25
+209
در 61 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+118
در 46 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+99
در 40 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+78
در 39 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+173
در 59 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+254
در 44 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+146
در 38 کانالها
Get PRO
اوت '24
+200
در 38 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+176
در 40 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+166
در 35 کانالها
Get PRO
مه '24
+119
در 36 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+143
در 36 کانالها
Get PRO
مارس '24
+147
در 31 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+139
در 30 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+188
در 25 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+493
در 26 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+112
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+265
در 23 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+73
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+132
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+38
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+282
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+354
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+50
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+138
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+89
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+115
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+250
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+112
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+563
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 29 سپتامبر | +2 | |||
| 28 سپتامبر | 0 | |||
| 27 سپتامبر | +1 | |||
| 26 سپتامبر | +1 | |||
| 25 سپتامبر | +8 | |||
| 24 سپتامبر | 0 | |||
| 23 سپتامبر | +1 | |||
| 22 سپتامبر | +1 | |||
| 21 سپتامبر | +1 | |||
| 20 سپتامبر | +1 | |||
| 19 سپتامبر | 0 | |||
| 18 سپتامبر | 0 | |||
| 17 سپتامبر | +2 | |||
| 16 سپتامبر | +1 | |||
| 15 سپتامبر | 0 | |||
| 14 سپتامبر | +1 | |||
| 13 سپتامبر | +1 | |||
| 12 سپتامبر | +1 | |||
| 11 سپتامبر | +2 | |||
| 10 سپتامبر | +2 | |||
| 09 سپتامبر | +1 | |||
| 08 سپتامبر | 0 | |||
| 07 سپتامبر | 0 | |||
| 06 سپتامبر | 0 | |||
| 05 سپتامبر | 0 | |||
| 04 سپتامبر | 0 | |||
| 03 سپتامبر | 0 | |||
| 02 سپتامبر | +2 | |||
| 01 سپتامبر | +1 |
پستهای کانال
🗂 4 книги, чтобы разобраться в AI — от математики до AI-агентов
Если ChatGPT уже давно в рабочем арсенале, следующий шаг — понять, как всё это устроено внутри и как собирать свои AI-системы.
🈶 Why Machines Learn
Математика машинного обучения без лишней академичности: линейная алгебра, анализ, обучение моделей и ограничения ML.
🈶 Building Intelligent Applications with Spring AI
AI в Java-приложениях: Spring AI, мультимодальные модели, embeddings, structured output, локальные модели и автономные workflow.
🈶 AI Agents in Action
Практика создания агентов: RAG, память, планирование, инструменты, LangChain, AutoGen, CrewAI и мультиагентные системы.
🈶 AI Agents: The Definitive Guide
Уже про production: архитектура, надёжность, безопасность, оценка качества, мониторинг, стоимость и масштабирование agentic-систем.
🔥 А если хочется не только читать, но и собрать собственную систему с AI-агентами, в Proglib есть курс «Разработка ИИ-агентов» — с RAG, MCP, мультиагентами и AgentOps. ⏬ Первое занятие — в открытом доступе
🏃♀️ Proglib Academy
| 2 | 🔥 Курс «ИИ для разработчиков» уже стартовал
И мы решили открыть первое занятие всем — можно просто взять и посмотреть, что происходит внутри курса.
⏬ Первое занятие — в открытом доступе
А дальше — практика на собственном проекте. Ваш код: контекст, планирование, subagents, тесты, ревью и PR.
По ходу работы разберёте MCP и научитесь контролировать расходы на модели.
Если хотите попасть в этот поток — ещё не поздно, присоединяйся 🫡 | 174 |
| 3 | 🔥 Последний день перед стартом
Уже завтра начинается курс «ИИ для разработчиков» — про то, как встроить AI-агентов в реальную разработку: от задачи и планирования до ревью, тестов и контроля расходов.
⬆️ Старт — 24 сентября
⬆️ Спикер — Арсений Харланов
🔗 Успеть на курс
🏃♀️ Proglib Academy | 186 |
| 4 |  😾 Почему все внезапно начали говорить про Jev?
Очередной «убийца LLM»? Не совсем.
Jev меняет сам подход к ответу: вместо генерации текста модель оценивает заранее заданное пространство вариантов.
Нужно определить команду, риск или состояние ❓
Получаешь не простыню текста, а что-то вроде:
Engineering — 91%
Billing — 6%
Sales — 3%
И эти значения уже можно использовать в логике агента.
🔗 Полезно почитать
🏃♀️ Proglib Academy | 231 |
| 5 |  🐕 POV: оставил AI работать на ночь
🏃♀️ Proglib Academy | 269 |
| 6 |  🥺 OpenAI завела журнал странностей своих моделей
Компания начала собирать и публиковать истории о случаях, когда модели во время тестов вели себя неожиданно.
🟡 Например, они:
— пытались обойти собственные ограничения;
— скрывали ошибки и придумывали недостающие данные;
— использовали найденные API-ключи без разрешения;
— загружали файлы в интернет ради ссылки;
— устраивали переписку между агентами через репозиторий;
— отправляли файлы на публичный хостинг, если не могли передать их напрямую.
Звучит как сценарий для технотриллера, но это реальные эпизоды из тестирования. Правда, не стоит делать вывод, что все модели регулярно так себя ведут: речь об отдельных случаях.
🤯 OpenAI теперь хочет разбирать такие истории публично — даже когда пока неясно, почему модель приняла именно такое решение.
В такие моменты особенно хочется понимать, что происходит внутри AI-систем, а не просто нажимать кнопку «запустить агента».
Для этого в Proglib Academy есть подписка на всю библиотеку курсов: можно изучать ИИ, AI-агентов, Python и другие темы — и выбирать то, что актуально сейчас 🔥
🏃♀️ Proglib Academy | 252 |
| 7 |  🌸 Пока ждём вебинар про экономику ИИ-агентов — вот подборка почитать заранее, чтобы прийти уже с вопросами по делу.
🔜 Про промпт-кэширование — почему это самый простой и мощный рычаг снижения расходов: до 90% скидки на статичную часть промпта без потери качества.
🔜 Про маршрутизацию моделей — как отправлять 70% задач на модель в 17 раз дешевле, сохраняя качество на сложных 30%, и почему это самый высокорычаговый способ сократить счёт.
🔜 Практический гайд по 5 рычагам экономии — кэширование, роутинг, батчинг тул-коллов — с конкретными процентами сокращения расходов.
🔜 Про LLM-гейтвеи — обзор инструментов (LiteLLM, OpenRouter, Cloudflare AI Gateway) для тех, кто хочет автоматизировать роутинг и кэширование, а не собирать вручную.
Если после чтения появятся вопросы — пишите в комментариях к анонсу вебинара, разберём в первую очередь 💬
🏃♀️ Proglib Academy | 6 185 |
| 8 |  😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня?
Разберём на вебинаре, как тратить меньше на AI-агентов — без потери качества кода.
🔘 Поговорим о том:
— когда дорогая модель действительно нужна, а когда хватит дешёвой;
— сколько стоит один прогон и куда уходят токены;
— какие задачи можно отдавать субагентам;
— как настроить маршрутизацию моделей;
— что проверять в AI-коде перед merge.
✏️ Покажем всё на конкретных цифрах и вживую: сравним расходы до и после.
⬇️ 18 сентября, 19:00 МСК
⬇️ 1,5 часа · бесплатно
⬇️ Арсений Харланов и Олег Лайок
💬 Пишите в комментариях, где упираетесь в лимиты и на что уходят деньги. Самые залайканные вопросы разберём на вебинаре.
🔗 Зарегистрироваться на вебинар | 230 |
| 9 |  🍂 Что добавить в свой стек?
У каждого сентября один и тот же квест: выбрать, что прокачать, и не открыть одновременно 15 вкладок с курсами 😅
Вот несколько вариантов:
🤖 AI-агенты — чтобы нейросеть не просто писала код, а реально помогала в разработке
🐍 Python — закрыть пробелы или наконец перейти от туториалов к практике
🧠 Алгоритмы — прокачать фундамент и перестать бояться задач с подвохом
📊 ML и Data Science — попробовать направление, которое давно было в списке «когда-нибудь»
Прочитать про каждый подробнее 🤩
🏃♀️ Proglib Academy | 12 764 |
| 10 |  🍁 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 | 298 |
| 11 |  💥 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 | 365 |
| 12 | Сколько времени в среднем уходит на то, чтобы разобраться в чужом коде, прежде чем начать его менять? | 6 811 |
| 13 |  📉 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 | 414 |
| 14 |  😅 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 | 364 |
| 15 | 🔖 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 | 6 475 |
| 16 |  📊 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 | 265 |
| 17 | Голосуйте — а на днях разберём похожий кейс, где агент «перевыполнил» задачу так, что пришлось потом извиняться перед незнакомым человеком 🙂 | 294 |
| 18 | بدون متن... | 2 881 |
| 19 |  🙂 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 | 6 660 |
| 20 |  🙂 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 | 327 |
