Азбука айтишника

🛸 Хороший разбо того, как сохранить единый стиль кода, когда вся команда работает с Claude Code.

💡 Разбираемся что такое API API — это способ, с помощью которого программы общаются друг с другом. Когда одному приложению нужна информация или какая-то функция другого сервиса, оно не лезет внутрь его кода. Оно отправляет запрос через API и получает ответ. 🔤 Где ты сталкиваешься с этим каждый день:

🈂️ Заходишь на сайт через Google-аккаунт. Сайт не знает твой пароль — он через API просит Google подтвердить, что это действительно ты.

🈂️ Открываешь приложение с погодой. Оно не собирает данные само, а запрашивает прогноз у специального сервиса через API.

🈂️ Оплачиваешь покупку в интернет-магазине. Магазин передаёт запрос платёжной системе через API, а та сообщает, прошёл платёж или нет.

🈂️ Видишь карту Google на чужом сайте. Сам сайт не хранит карты — он получает их через API Google.

🈂️ Покупаешь билет на поезд через агрегатор. Приложение запрашивает расписание, свободные места и стоимость у перевозчика через API.

Зачем это нужно ❓ — Без API разработчикам пришлось бы заново создавать карты, платежи, авторизацию, прогноз погоды и десятки других сервисов. — Вместо этого можно использовать уже готовые решения и сосредоточиться на своём продукте. — API также позволяет контролировать доступ. Другие программы получают только те данные и возможности, которые сервис решил предоставить. Азбука айтишника

😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью. Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали.

Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель. ❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения.

🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥 Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью. 🔗 Занять место на вебинаре 🏃‍♀️ Proglib Academy

✏️ Если вы уже работаете с Claude Code, Cursor или Copilot, этот вебинар будет особенно полезен. Разберут, как превратить AI из инструмента для отдельных задач в часть инженерного процесса ⬇️

🔀 Как айтишнику оформить отношения с работодателем: разбираем ТД, ГПХ, самозанятость и ИП Подробный гайд по видам трудоустройства в IT-сфере. Разбираем особенности, налоговые ставки, социальные гарантии и подводные камни каждого из популярных форматов сотрудничества. 👉 Статья Азбука айтишника #свежак

🧑‍💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥 🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена. В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹 🏃‍♀️ Proglib Academy

📍 Курс — это не только темы и домашние задания Во многом его ценность определяет опыт тех, кто его разрабатывает и ведёт. Об этом как раз новый пост Proglib Academy 🔥

🏃‍♀️ Proglib Academy #развлекалово

🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат. 1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами. 2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова. Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них. 📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION). На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥 🔗 Регистрация 🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться! Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу. 💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио:

В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио.

🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽! Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом 🔗 Занять место и забрать 3 курса

🤖 У нас уже отобрали работу роботы или есть другие угрозы? Забудь про апокалиптичные прогнозы «AI отберет работу». Реальность интереснее и коварнее: появились новые правила игры, новые способы обмана заказчиков и новая ценность для тех, кто умеет думать головой. Разбираю пять таких сдвигов. 👉 Статья Азбука айтишника #свежак

🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе. Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций. Что внутри урока:

- Устройство LLM. - Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.). - Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.

После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning. 👉Смотреть закрытый урок на YouTube Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться. 🔗 Занять место на курсе

🧩 Терминал и оболочка — это не одно и то же Вы открываете «терминал», набираете ls — и кажется, что всё делает одна программа. На самом деле их две, и путаница между ними мешает понять половину советов из интернета. 📕 Терминал — это окно Изначально терминал был железкой: экран и клавиатура, подключённые проводом к большому компьютеру. Сегодня это программа-эмулятор (iTerm, Windows Terminal, Gnome Terminal), которая только принимает нажатия клавиш и рисует текст на экране. 🤖 Оболочка — это мозг Оболочка (shell) — программа, которая читает вашу команду, разбирает её и просит операционную систему запустить нужный процесс. Bash, Zsh, Fish — это всё оболочки, и они разные: команда, работающая в bash, может не завестись в fish. ⏳ Аналогия Терминал — как браузер, а оболочка — как сайт внутри него. Браузер рисует страницу, но логика живёт не в нём. ❓ Кто что делает при вводе команды Пока вы печатаете, оболочка ничего не знает — символы обрабатывает терминал. И только после Enter строка уходит в оболочку, которая решает, что с ней делать: выполнить встроенную команду вроде cd самой или запустить отдельную программу через ОС. ‼️ Пайпы — это работа оболочки Вертикальная черта склеивает процессы в цепочку: вывод одного сразу становится вводом другого, без временных файлов на диске.

cat log.txt | grep ERROR | wc -l

⚠️ Частая ошибка: менять настройки терминала, когда проблема в оболочке (или наоборот). Не подхватился алиас — смотрите конфиг оболочки (.zshrc, .bashrc). Кривые цвета и эмодзи — это к терминалу. 🚨 Подкаст о терминалах и оболочках от Podlodka ✏️ А в чём вы открываете командную строку? ❤️ — в том, что был в системе 🤩 — поставил свой: iTerm, Alacritty, Ghostty, WezTerm и т.д. 🌚 — только внутри VS Code 🔥 — вообще не открываю терминал 👾 — Другое (напишу в комментариях) 🏃‍♀️ Азбука айтишника

🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»! Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний. Старт уже завтра! Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока! Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой. 🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе

🏃‍♀️ Азбука айтишника #развлекалово

🔥 Не называйте любого продвинутого чат-бота «ИИ-агентом»! Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru, наглядно разбирает уровни абстракции ИИ-продуктов и убирает путаницу в понятиях. Что внутри видео: - Почему ассистент и агент принципиально разные сущности; - Как ассистент может быть просто «обёрткой» над LLM, а может скрывать под капотом сложнейшую мультиагентную систему; - Как понимать архитектуру глубже, чтобы проектировать сильные решения. Начните создавать агентные системы с нашего бесплатного демо-урока. Всего за 2 часа разберем внутреннее устройство агента, научим его чинить свой собственный код и сохранять контекст после перезапуска. 🔗 Забрать бесплатный демо-урок

🚨 Как запустить свой первый код прямо сейчас — без установки программ Кажется, что для программирования нужно скачивать кучу софта? На самом деле всё, что нужно для старта, уже есть в браузере, в котором вы читаете этот пост. Нажмите клавишу F12 (на Mac — Cmd+Option+J). Откроется панель разработчика. Найдите вкладку Console («Консоль») и напишите там:

console.log('Привет, мир!');

Нажмите Enter — и браузер тут же покажет ваше сообщение. Поздравляем, вы запустили код 🎆 А теперь попробуйте эти строчки — по одной, нажимая Enter после каждой:

2 + 2 * 2                    // 6 — консоль считает как калькулятор
'Азбука' + ' ' + 'айтишника' // склеит слова в одну строку
'программирование'.length    // 15 — посчитает буквы
new Date()                   // покажет текущую дату и время
alert('Привет!')             // всплывающее окошко с сообщением

☝️ Видите? Браузер сразу выполняет каждую команду и показывает результат ❗️ Консоль — это как черновик: всё, что вы туда пишете, живёт до перезагрузки страницы. Ошиблись — просто обновите вкладку ✏️ Если хочешь больше постов про основы программирования ставь ⚡️ или пиши в комментариях ⤵️ Основы IT для непрограммистов 🏃‍♀️ Азбука айтишника

🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код? Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD). Вот как этот подход меняет работу агента на практике: 🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти. 🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией. 🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ. Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы — оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂

🔥 ИИ-выходные: Собери своего AI-агента за 2 дня Хватит просто читать про ИИ, пора собирать автономные системы руками! 1–2 августа пройдет хардкорный онлайн-интенсив для junior-middle разработчиков. Формат: теория ➡️ сразу практика. Вы будете управлять AI-инструментами. 🛠️ Как всё пройдет:

День 1 (Суббота): разбираем анатомию агента, подключаем инструменты (shell, GitHub, Postgres) и дебажим трейсы. День 2 (Воскресенье): собираем собственного агента под вашу задачу, настраиваем Eval + Guardrails (чтобы бот не галлюцинировал) и проводим демо.

Для кого: Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом. (С нуля не подойдет, темп очень быстрый!) Артефакт на выходе: Рабочий репозиторий с вашим агентом, который не стыдно показать команде. 👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI). Места ограничены! 👉 Изучить программу и занять место

🎓 Куда податься студенту-айтишнику: 20 актуальных программ стажировок в 2026 году Многие крупные компании (Яндекс, VK, Т-Банк и др.) ведут набор на стажировку круглый год или имеют несколько волн. Но попасть к ним не так-то просто — конкурс на место слишком высокий. Поэтому здесь — 20 альтернативных программ стажировок, которые ничем не уступают стажировкам из БигТеха, но конкурс на место чуть ниже. 👉 Статья