fa
Feedback
Библиотека ИИ для айтишников

Библиотека ИИ для айтишников

رفتن به کانال در Telegram

Все самое полезное про ИИ: работающие промты, баттлы нейронок и свежие новости. Наши курсы: https://clc.to/pe9QmA По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/5b542799 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

نمایش بیشتر
6 540
مشترکین
-324 ساعت
-267 روز
-6430 روز
جذب مشترکین
اوت '26
اوت '26
+26
در 0 کانال‌ها
ژوئیه '26
+55
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+76
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+87
در 1 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+295
در 3 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+213
در 3 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+398
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+609
در 6 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+509
در 6 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+353
در 2 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+206
در 3 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+86
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+117
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+103
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+137
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+109
در 1 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+136
در 9 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+483
در 54 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+205
در 35 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+146
در 36 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+124
در 41 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+112
در 38 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+3 040
در 63 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+159
در 36 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+186
در 37 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+204
در 39 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+2 465
در 30 کانال‌ها
تاریخ
رشد مشترکین
اشارات
کانال‌ها
30 اوت0
29 اوت+1
28 اوت0
27 اوت+1
26 اوت+1
25 اوت0
24 اوت0
23 اوت0
22 اوت0
21 اوت0
20 اوت0
19 اوت0
18 اوت+1
17 اوت+2
16 اوت+1
15 اوت0
14 اوت+3
13 اوت+2
12 اوت+2
11 اوت0
10 اوت0
09 اوت+1
08 اوت0
07 اوت+2
06 اوت+4
05 اوت+1
04 اوت0
03 اوت+1
02 اوت+2
01 اوت+1
پست‌های کانال
🔖 Must-have подборка — если хочется не просто ужасаться историям про сбежавших агентов, а разобраться, почему такое вообще п
🔖 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

2
😬 После истории с удалённой прод-базой захотелось разобраться, что ещё агенты умудряются вытворять. Собрали несколько хороших разборов: реальные инциденты, safety drift, социальная инженерия и другие случаи, когда агент пошёл немного не туда. Если работаете с AI-агентами — подборка точно пригодится 👇
532
3
بدون متن...
704
4
Голосуйте — а на днях разберём похожий кейс, где агент «перевыполнил» задачу так, что пришлось потом извиняться перед незнакомым человеком 🙂
659
5
🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_glitch
🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_glitch
842
6
🙂 AI-агентов отправили в настоящий багфикс В CyberGym-E2E собрали 920 реальных уязвимостей из open-source проектов. Задача а
🙂 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
730
7
Новый уровень проверки AI-кодера: вот тебе уязвимый проект, дальше разбирайся сам 👇
711
8
😅 Агент, который слишком буквально понял задачу — новый must-have жанр для утренней ленты Разработчик в Австралии попросил A
😅 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
956
9
⌨️ Как AI-агент случайно взломал систему бронирования спортзала, чтобы продвинуть хозяина в очереди на одно место
851
10
Как часто вы принимаете ответ ИИ без проверки ❓ ❤️ — Почти всегда 👍 — Иногда 🤩 — Только после проверки 🔥 — Никогда 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_challange
856
11
🤔 У большинства разработчиков уже есть подписки на IDE, GitHub Copilot, Claude, ChatGPT или облачные сервисы. Логично, что о
🤔 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
669
12
Кажется, у онлайн-обучения появился формат, которого давно не хватало 👇
710
13
Как часто вы принимаете ответ ИИ без проверки ❓ ❤️ — Почти всегда 👍 — Иногда 🤩 — Только после проверки 🔥 — Никогда 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_challange
1
14
🔥 3 промпта для учебы Учеба перестала быть скучной — нейросети помогают структурировать материалы, выжимать главное и проверять свои идеи. Вот три запроса, которые особенно полезны: 🔴 План обучения с повторениями Create a study schedule for me using spaced repetition so I don't forget what I learn. [Your time frame] [Upload docs] 🔴 Выжимка по принципу 80/20 I want to learn about [topic]. Identify and share the most important 20% of learnings from this topic that will help me understand 80% of it. 🔴 Проверка логики I want to pressure-test this thesis before I keep writing. Suggest the existing opposing viewpoints and any flaws in my logic. [Upload docs] 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #prompt_lab
1 129
15
AI написал код, тесты прошли — а мержить всё равно страшно. На выходных разобрали, почему так происходит. Делимся записью 🔥
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
1 041
16
🇨🇳 Kimi K3 вышла в открытый доступ вместе с весами и техотчётом Moonshot AI опубликовала веса своей новой флагманской модел
🇨🇳 Kimi K3 вышла в открытый доступ вместе с весами и техотчётом Moonshot AI опубликовала веса своей новой флагманской модели Kimi K3. Что внутри: — 2,8 трлн параметров в MoE-архитектуре; — нативное понимание изображений; — контекстное окно на 1 млн токенов; — новая архитектура, которая даёт до 2,5 раза больше качества на единицу вычислений. Открыли не только модель, но и часть инфраструктуры: быстрые attention-ядра, библиотеку для обмена между MoE-экспертами и инструменты для массового запуска агентных окружений 🔥 🔗 Веса на Hugging Face 🔗 Техотчёт на GitHub 💡 А научиться собирать собственных AI-агентов с MCP, инструментами и eval-тестами можно на практическом спринте 1–2 августа 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #neuro_glitch
867
17
📊 Как OpenAI построила собственного Data-агента В новом разборе Эмма Танг, руководитель направления Data Platform Engineerin
📊 Как OpenAI построила собственного Data-агента В новом разборе Эмма Танг, руководитель направления Data Platform Engineering в OpenAI, показывает, как внутри компании устроен агент для работы с данными. В видео: — из каких компонентов он состоит; — как команда использует Codex; — какие пять выводов пригодятся инженерам при создании собственных агентов. 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #use_case
877
18
😎 Продолжаем рубрику про проекты студентов Сегодняшний герой — backend-разработчик, который начал с AI-сомелье для пива: гов+3
😎 Продолжаем рубрику про проекты студентов Сегодняшний герой — backend-разработчик, который начал с AI-сомелье для пива: говоришь ему настроение и что на столе — он подбирает подходящий сорт. Забавная штука для пятничного вечера 🍻🍻 Но по пути к этому сомелье он собрал кое-что посерьёзнее — свою систему деплоя с AI-ассистентом, который сам читает логи и разбирается, что сломалось. Как из пивного пет-проекта выросло что-то реально полезное — читай в карточках 🔥 Уже открыта предзапись на осень ⚡️ 🏃‍♀️ Proglib Academy
873
19
От AI-сомелье до собственного деплоя с разбором логов — хороший пример того, как пет-проект может вырасти в полезный инструмент 💡
717
20
🔍 Как устроена LLM изнутри Разобраться проще, если собрать свою. Автор выложил 7 видеоуроков, где по шагам показывает: ➡️ На
🔍 Как устроена LLM изнутри Разобраться проще, если собрать свою. Автор выложил 7 видеоуроков, где по шагам показывает: ➡️ Настройку окружения, ➡️ Архитектуру трансформера и внимания, ➡️ Обучение и дообучение модели. На всё уходит около 12 часов. Запустить можно даже на обычном ноутбуке. Материалы — YouTube | GitHub 🔗 💡 А собрать уже прикладного AI-агента с MCP, инструментами и eval-тестами можно на двухдневном практическом спринте 1–2 августа. 🐸 Библиотека ИИ для айтишников #cheat_sheet
828