Хекслет
Открыть в Telegram
Программы обучения - https://ru.hexlet.io/courses Сообщество @hexletcommunity AI Клуб @hexletclub Поддержка @hexlet_help_bot
Больше7 937
Подписчики
Нет данных24 часа
+167 дней
+1430 дней
Загружаем данные
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
октябрь '26окт. '26
октябрь '26
+75
в 3 каналах
сентябрь '26
+144
в 6 каналах
Get PRO
август '26
+112
в 1 каналах
Get PRO
июль '26
+89
в 1 каналах
Get PRO
июнь '26
+150
в 3 каналах
Get PRO
май '26
+115
в 4 каналах
Get PRO
апрель '26
+118
в 1 каналах
Get PRO
март '26
+91
в 3 каналах
Get PRO
февраль '26
+99
в 2 каналах
Get PRO
январь '26
+94
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+91
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+92
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '25
+111
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+107
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+197
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+184
в 1 каналах
Get PRO
июнь '25
+152
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+165
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+176
в 0 каналах
Get PRO
март '25
+317
в 1 каналах
Get PRO
февраль '25
+184
в 11 каналах
Get PRO
январь '25
+119
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+390
в 4 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+148
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '24
+115
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+117
в 0 каналах
Get PRO
август '24
+122
в 0 каналах
Get PRO
июль '24
+135
в 1 каналах
Get PRO
июнь '24
+155
в 1 каналах
Get PRO
май '24
+111
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+192
в 2 каналах
Get PRO
март '24
+159
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+197
в 0 каналах
Get PRO
январь '24
+223
в 1 каналах
Get PRO
декабрь '23
+179
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+140
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '23
+184
в 2 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+251
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+257
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+394
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+164
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+210
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+170
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+356
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+334
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+991
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+210
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+254
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+304
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+205
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+295
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+286
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+223
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+270
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+229
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+327
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+75
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+157
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+105
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+118
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+106
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+76
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+102
в 0 каналах
Get PRO
июль '21
+69
в 0 каналах
Get PRO
июнь '21
+72
в 0 каналах
Get PRO
май '21
+60
в 0 каналах
Get PRO
апрель '21
+97
в 0 каналах
Get PRO
март '21
+92
в 0 каналах
Get PRO
февраль '21
+107
в 0 каналах
Get PRO
январь '21
+100
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '20
+2 789
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 15 октября | +15 | |||
| 14 октября | 0 | |||
| 13 октября | +7 | |||
| 12 октября | +2 | |||
| 11 октября | +1 | |||
| 10 октября | +5 | |||
| 09 октября | +5 | |||
| 08 октября | +14 | |||
| 07 октября | +4 | |||
| 06 октября | +5 | |||
| 05 октября | +5 | |||
| 04 октября | +6 | |||
| 03 октября | +2 | |||
| 02 октября | +1 | |||
| 01 октября | +3 |
Посты канала
| 2 |  GitHub сообщает: изменяются требования к SSH. Первый блок изменений вводится сегодня, 14 октября.
При соединении с GitHub по SSH в скором времени перестанут работать:
— Подпись ssh-rsa на SHA-1
— Обмен ключами diffie-hellman-group-exchange-sha256
Ещё нововведения:
— Размер новых RSA-ключей должен быть не менее 3072 бит (с сегодняшнего дня)
— Добавляется постквантовый (post-quantum) обмен ключами mlkem768x25519-sha256
4 ноября и 9 декабря на GitHub будет пробное введение новых правил. В эти дни станет видно, готова ли ваша машина к новшествам.
13 января 2027 года новые правила вводятся целиком и полностью.
Don't panic, как написано на обложке великой книги. Мы составили инструкцию: что проверить, как проверить, как провести собственную репетицию, не дожидаясь отказа от GitHub.
Читать статью на Хабр: https://habr.com/ru/companies/hexlet/articles/1094004/
Настоящий DevOps решает такие задачи одной левой, за что его и ценят. Для инженера, который отвечает за инфраструктуру, смена правил SSH на GitHub — рядовая задача. Освоить эти навыки можно на программе Хекслета «DevOps‑инженер с нуля». Кстати, старт 15 октября.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | | 982 |
| 3 |  Алексей Могильников — AI-консультант, техлид, преподаватель Хекслета и автор курса «AI SDLC». Публикуем его комментарий.
Anthropic объявила о вложении $100 млн в Claude Frontier Academy. Цель — подготовить 10 000 Frontier Deployed Engineers к концу 2027 года. Участники проходят очное обучение, затем 12 недель ведут реальный проект внедрения Claude в своей компании при поддержке инженеров Anthropic.
Они внедряют системы на базе LLM в рабочие процессы заказчика. Разбираются в задаче и ограничениях бизнеса, определяют требования и проектируют решение. Пишут приложения и агентов, подключают корпоративные системы и данные. Настраивают наблюдаемость, проверяют качество и решают вопросы безопасности. Доводят систему до стабильной эксплуатации и помогают сотрудникам начать ею пользоваться. Удачные решения превращают в повторно используемые инструменты, проблемы внедрения передают продуктовой команде.
У Anthropic два клиента обеспечили 24% выручки за 2025 год — по 12% каждый. Такая концентрация выручки делает крупных заказчиков особенно важными для бизнеса разработчика моделей.
При этом сам по себе доступ к модели в виде чата дает крупным корпоративным клиентам мало ценности. Им нужно интегрировать модель с существующими системами, обеспечить наблюдаемость и безопасность. Построить вокруг LLM-агентов продукты, которые будут решать задачи бизнеса и приносить измеримую пользу.
Anthropic называет нехватку таких специалистов одной из основных проблем внедрения ИИ. Это ограничение роста для крупных разработчиков LLM и компаний, которые строят и продают продукты на их основе: сложные внедрения требуют людей, способных довести их до эксплуатации.
Academy позволяет готовить этих людей внутри компаний-заказчиков и партнеров. Anthropic рассчитывает, что таких специалистов потребуется существенно больше, и вкладывается в их подготовку.
Подобные команды есть у OpenAI, Google и xAI. Такие инженеры нужны и компаниям, которые строят решения на базе сторонних моделей. У Palantir продукт развивается через работу инженеров с заказчиками: они строят решения под конкретные процессы, а опыт внедрения влияет на платформу.
В такой бизнес-модели инженеры внедрения становятся основой бизнеса. Их число и квалификация ограничивают его рост. Поскольку нехватка этих специалистов остается одним из главных ограничений для разработчиков LLM и компаний, которые строят продукты и услуги вокруг моделей, число инженеров внедрения будет расти.
Об инженерной работе с ИИ поговорим и на курсе Алексея Могильникова «AI SDLC» в Хекслете. Старт 29 октября. Посмотреть программу и записаться на курс можно по ссылке.
p.s. А еще у нас скоро новый запуск курса ИИ для разработчиков 2.0 | 910 |
| 4 | +8 Алексей Могильников — AI-консультант, техлид, преподаватель Хекслета и автор курса «AI SDLC». Публикуем его комментарий.
Anthropic объявила о вложении $100 млн в Claude Frontier Academy. Цель — подготовить 10 000 Frontier Deployed Engineers к концу 2027 года. Участники проходят очное обучение, затем 12 недель ведут реальный проект внедрения Claude в своей компании при поддержке инженеров Anthropic.
Они внедряют системы на базе LLM в рабочие процессы заказчика. Разбираются в задаче и ограничениях бизнеса, определяют требования и проектируют решение. Пишут приложения и агентов, подключают корпоративные системы и данные. Настраивают наблюдаемость, проверяют качество и решают вопросы безопасности. Доводят систему до стабильной эксплуатации и помогают сотрудникам начать ею пользоваться. Удачные решения превращают в повторно используемые инструменты, проблемы внедрения передают продуктовой команде.
У Anthropic два клиента обеспечили 24% выручки за 2025 год — по 12% каждый. Такая концентрация выручки делает крупных заказчиков особенно важными для бизнеса разработчика моделей.
При этом сам по себе доступ к модели в виде чата дает крупным корпоративным клиентам мало ценности. Им нужно интегрировать модель с существующими системами, обеспечить наблюдаемость и безопасность. Построить вокруг LLM-агентов продукты, которые будут решать задачи бизнеса и приносить измеримую пользу.
Anthropic называет нехватку таких специалистов одной из основных проблем внедрения ИИ. Это ограничение роста для крупных разработчиков LLM и компаний, которые строят и продают продукты на их основе: сложные внедрения требуют людей, способных довести их до эксплуатации.
Academy позволяет готовить этих людей внутри компаний-заказчиков и партнеров. Anthropic рассчитывает, что таких специалистов потребуется существенно больше, и вкладывается в их подготовку.
Подобные команды есть у OpenAI, Google и xAI. Такие инженеры нужны и компаниям, которые строят решения на базе сторонних моделей. У Palantir продукт развивается через работу инженеров с заказчиками: они строят решения под конкретные процессы, а опыт внедрения влияет на платформу.
В такой бизнес-модели инженеры внедрения становятся основой бизнеса. Их число и квалификация ограничивают его рост. Поскольку нехватка этих специалистов остается одним из главных ограничений для разработчиков LLM и компаний, которые строят продукты и услуги вокруг моделей, число инженеров внедрения будет расти.
Об инженерной работе с ИИ поговорим и на курсе Алексея Могильникова «AI SDLC» в Хекслете. Старт 29 октября. Посмотреть программу и записаться на курс можно по ссылке.
p.s. А еще у нас скоро новый запуск курса ИИ для разработчиков 2.0 | 1 |
| 5 |  😐 Пять популярных привычек при работе с ИИ:
1️⃣ Ставь задачу ИИ одной строкой: «посмотри проект и исправь». У ИИ много чипов, он сам разберётся.
2️⃣Контекст забивай до упора. Чем больше информации у модели — тем лучше результат.
3️⃣Не жалей токенов. Даже на разбор почты отправляй самую крутую модель: стыдно экономить на суммаризации.
4️⃣Твой главный KPI — сожжённые токены. Меньше тысячи долларов в месяц — вообще несерьёзно.
5️⃣ Береги свой единственный аккаунт, забудь про git и бэкапы, не забудь выдать агенту полный доступ к проду.
🎉 Вы прочли материал из рубрики «Вредные советы».
В нашем интервью содержание вредных советов разбирает Сергей Попов, CPO «Консоли», автор телеграм-канала «Серёжа печатает...»
Настройка Claude Code, грамотная постановка задач, выбор модели по способностям и цене, пайплайн, где код за агентом можно не перечитывать.
Хорошая новость: всё это можно реализовать даже в нашей Солнечной системе.
Бонус-эксперимент: что будет, если в Солнечную систему запустить чёрную дыру, пусть даже не самую массивную.
И вовсе не странно, что эта история тоже есть в нашем интервью.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | Бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск | 1 405 |
| 6 |  +5Один дата-центр перестал работать — но почему вместе с ним легли десятки других сервисов?
Почему такое вообще происходит? Как связаны между собой облачные сервисы? И почему хранить все данные и резервные копии в одном месте — плохая идея?
Разбираемся в первом посте нашей серии о надежности инфраструктуры и защите данных. Листайте и сохраняйте, чтобы не потерять.
💬 Расскажите про ваш опыт устранения сбоев и сколько времени заняло восстановление?
В следующем посте разберем, как защитить данные от потери и почему наличие резервной копии еще не гарантирует, что систему удастся быстро восстановить. | 1 191 |
| 7 |  «Protobuf быстрее JSON» — говорит кандидат на собесе по system design и получает проблемы себе на голову. Вроде мелочь, но на собеседовании такие мелочи важны.
На техническом собеседовании оценивают не решение, а то, как вы его защищаете. Правильной архитектуры нет, зато есть выгодные компромиссы. Что говорить вслух и как реагировать на подсказки, разбирает Виталий Лихачев, бэкендер и SRE, проводивший десятки таких собесов.
В кадре еще и кот, но это чтобы сбить зрителя с толку.
🎬 Смотреть видео
А если хотите глубже разобраться в архитектуре сложных систем и научиться аргументировать технические решения, 12 ноября в Хекслете стартует новый поток курса «Системный дизайн». Будем разбирать реальные инженерные задачи, ограничения и компромиссы, с которыми сталкиваются разработчики.
👉 Программа курса и запись
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | Бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск | 1 374 |
| 8 |  Ура! Все заработало! Наши инженеры — герои, которые не носят плащей — смогли сделать почти невозможное — за считанные часы восстановили работу всех сервисов Хекслета.
Можно снова продолжать учебу. А если возникнут какие-то проблемы, сразу пишите нам — оперативно разберемся и всё решим.
А тем, кто еще не с нами, самое время записаться на курс.
У нас вот-вот стартует новый запуск ИИ для разработчиков 2.0, курс AI SDLC по спеццене до 14 октября и профессия Разработчик C# для тех, кто входит в IT с нуля.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | Бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука | 1 618 |
| 9 | Сейчас сайт Хекслета временно недоступен из-за сбоя у нашего облачного провайдера. Специалисты уже работают над восстановлением, а мы следим за ситуацией.
Как только всё заработает, сразу напишем. | 1 689 |
| 10 |  Какой он — эффективный промпт?
Рецепт от наставника Хекслет Валентина Исипчука: промпт всегда должен содержать описание того результата, который вы хотите получить. Иначе всё сэкономленное время вы потратите на обработку ответа модели.
В промпте описывайте формат, объём и содержимое желаемого ответа. А лучше скормите модели реальный пример нужного ответа.
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | ИИ для разработчиков 2.0: новый запуск | Бесплатный воркшоп про ИИ агентов от Валентина Исипчука | 1 659 |
| 11 |  ИИ автоматизировал разработку, а проблемы остались?
Ошибки в больших проектах возникают не только из-за плохого кода.
— Проблемы больших проектов с участием ИИ часто связаны с отсутствием контроля. С агентами — как с людьми: проверять нужно не только конечный результат. Кто-то должен оценивать и архитектурные решения, которые агент принял в ходе работы, — считает наставник Хекслета Валентин Исипчук.
— Разработку и ревью нужно разделить между разными агентами.
Живой пример: агенту дают элементарную, на первый взгляд, задачу — добавить кеширование ответов внешнего API в большой бэкенд-сервис. Агент пишет рабочий код, добавляет тесты, всё проходит CI. Если смотреть только результат, задача кажется выполненной.
Но агент-ревьюер замечает проблему в подходе к решению: агент-разработчик создал кеш внутри конкретного сервиса, хотя в проекте уже и так был общий слой кеширования. В результате появился второй механизм с собственной логикой инвалидирования. Код пока что работает, но через несколько месяцев это решение превратится в источник трудноуловимых багов.
Задачу вернули агенту-разработчику. Он переделал реализацию через существующую инфраструктуру. Затем другой агент запустил тесты и удостоверился, что ничего не сломалось.
В таких ситуациях разделение ролей и приносит максимальную пользу. Один агент решает задачу, второй смотрит на архитектуру и спорные решения, третий проверяет результат.
Дополнительный плюс: у каждого агента своя задача и свой контекст. Агенту не нужно «держать в голове» весь проект и одновременно быть разработчиком, тестировщиком и ревьюером.
Чем жёстче разделены обязанности и контексты, тем меньше вероятность, что агент начнёт оправдывать собственные решения. Это гораздо ближе к обычной командной разработке, чем к сценарию «задали промт — получили код — выкатили как есть».
Не стоит доверять большой проект одному агенту: он захлебнётся в контексте, перестанет беспристрастно проверять свою работу и начнёт принимать спорные решения.
15 октября на бесплатном воркшопе мы на практике покажем, как довести задачу до готового pull request с помощью команды ИИ-агентов.
За полтора часа на реальном примере разберём:
- как настроить роли в OpenCode,
- что должно быть в AGENTS.md,
- как передавать задачи между агентами,
- как проводить ревью кода и автоматические проверки перед мержем.
Эти вопросы заслуживают того, чтобы потратить на них время. Специалисты посмотрят, как работают другие, а новички увидят принципы и подходы, которые можно применить на практике.
Воркшоп проведёт Валентин Исипчук — наставник в Хекслете и практикующий разработчик (бэкенд-инженер на Java и Kotlin из Cyoda, инженер по ИИ-автоматизации).
Пароли и явки:
15 октября, 19:00, 1,5 часа, бесплатно.
Регистрация по ссылке. | 1 400 |
| 12 |  Будущее уже здесь: приключение в трёх частях
1️⃣Часть первая: Скрытая угроза
В конце июля Большой Яндекс презентовал программу 75/75/75. Это не вес, не возраст и не пропорции тела. К концу этого года Яндекс хочет добиться вот такой статистики:
👨💻 не менее 75% разработчиков будут использовать ИИ-инструменты при написании кода;
🤖 75% изменений на уровне всей компании будут создаваться через ИИ;
↖️ в каждом таком изменении ИИ будет создавать не менее 75% кода.
2️⃣Часть вторая: Атака клонов
В конце сентября Сбер открыл открыл для внешнего бизнеса мультиагентное приложение GigaCode Desktop. Это оркестратор команды ИИ-агентов, которые пишут код, собирают аналитику, изучают документацию, пишут отчёты и делают презентации — это разработчики, проджект-менеджеры и тестировщики.
Вот что по этому поводу думаеь Евгений Бартенев, старший архитектор облачных, прикладных и AI-решений:
«Я бы вообще не называл это каким-то инновационным решением, скорее это вынужденная адаптация к новой реальности. Можно сколько угодно спорить о качестве кода от ИИ, но прямо сейчас он уже достаточно неплохо снимает с разработчика большую часть рутинной работы.
Плюс это ещё и вопрос рынка труда: сильному разработчику странно идти туда, где ему принципиально не дают современные инструменты и предлагают работать «как раньше».
Поэтому для меня это не столько менеджерско-маркетологическая история, сколько довольно банальная производственная необходимость».
3️⃣Часть третья: Новая надежда
Всё это означает, что ИИ берёт на себя работу, на которую всегда приглашали джунов.
От джуна требовали знания синтаксиса и фреймворков, тестирования, умения работать с простыми запросами, навыков работы с Git.
Требования поменялись: в дополнение ко всему от джуна будут ждать (да чего уж там — уже ждут) понимания архитектуры, знания алгоритмов и структур данных, навыков в код-ревью и в отладке. И, разумеется, кто-то должен стать погонщиком ИИ-агентов — эта работа тоже ляжет на плечи джуна, хоть и не полностью.
Однако вход в разработку никуда не исчез: просто поменялся маршрут, и этот маршрут уже виден. Компании будут искать не тех, кто быстро пишет простой код, а тех, кто понимает, как устроены программы, умеет проверять решения ИИ, находить ошибки, работать с архитектурой и управлять агентами. И раз есть прогноз — то вместо проблемы мы имеем список задач. А у задач всегда есть решения.
Например, можно начать с курса ИИ для разработчиков 2.0... | 1 296 |
| 13 |  🎂 Хекслету 14 лет. По этому поводу дарим вторую профессию
С 1 по 15 октября при покупке профессии вы получите 10 месяцев базовой подписки.
С ней можно самостоятельно пройти вторую профессию — без наставника и ревью.
А вот какие программы стартуют в ближайший месяц.
🤖 20 октября — ИИ для разработчиков 2.0
Пять недель агентного программирования: контекст, модели, инструменты, агентный харнес, циклы верификации, Spec Driven Development и интеграция AI в SDLC через GitHub Workflow.
Автор курса — Кирилл Мокевнин. Доступ к ИИ-инструментам на время обучения предоставляем, так что отдельно оплачивать подписки не придется.
⚙️ 27 октября — Инженерия AI-агентов для SDLC
Для middle+ разработчиков, тимлидов и платформенных команд.
Разберем агентный харнес изнутри: цикл, инструменты, контекст, MCP и границы полномочий. Научитесь строить воспроизводимые evals, отличать реальное улучшение агента от случайности, запускать его автономным сервисом и проектировать многоагентное ревью кода.
🧠 29 октября — AI SDLC
Четыре занятия для CTO и тимлидов.
Coding agent пишет код в несколько раз быстрее, а релиз почему-то не становится в несколько раз быстрее. Значит, узкое место просто переехало.
Разберем процесс от требования до продакшена и посмотрим, как перестроить его, когда внутри уже работают AI-агенты.
🧩 1 ноября — Продакт-инженер
Для разработчиков, тестировщиков и аналитиков, которым хочется видеть за задачей продукт.
За четыре месяца пройдете путь от бизнес-цели и проблемы пользователя до гипотезы, экономики и A/B-теста.
И да: деньрожденная акция действует только до 15 октября. | 1 571 |
| 14 |  Валентин Исипчук, наставник Хекслета рассказал о том, работает ли метод задать для ИИ роль. Можно ли сказать LLM что-то вроде «представь, что ты разработчик уровня синьор» и все действительно полетит? Рабочий ли это способ улучшить ответ модели, или ритуал из прошлого? Разбираемся вместе с экспертом.
Telegram | YouTube | AI Клуб | 1 530 |
| 15 |  С Днем Рунета! Или CONNECT 33600
Так модем в 1998-м сообщал, что интернет случился. 33,6 кбит/с. У сегодняшнего домашнего подключения около 100 Мбит/с, рост почти в три тысячи раз.
Задержка до сервера за то же время улучшилась в разы, не в тысячи. Свет по стеклу быстрее не побежит, физика не масштабируется. Поэтому канал шире в три тысячи раз, а спиннер живёт на прежнем месте: страница упирается в задержку и число запросов, а не в ширину трубы.
Аппетиты выросли не хуже. Пользователь 1998-го тянул порядка 3 МБ в сутки, один шортс. Сегодня по данным AppLogic Networks около 5,6 ГБ. Месячный трафик всего мира 1998-го, около 12 ПБ, сегодняшняя сеть пропускает секунд за 30–80.
Слово «скорость» тут давно путают с «пропускной способностью». Версии «виноват фронтенд» и «виноват бэкенд» принимаются в комментариях. Побеждает та, что подкреплена профилем из DevTools. | 1 524 |
| 16 | Сооснователь Хекслета Кирилл Мокевнин через 20 минут выступит на Podlodka Frontend Crew — это известная в среде разработчиков недельная онлайн-конференция. В течение недели обсуждается одна тема, но со всех возможных ракурсов и сторон.
Тема этой недели как раз фронтенд с AI. И в 19 00 начинается круглый стол с обсуждением «О новых ролях в эпоху AI», где в числе спикеров также будет Никита Баев, Head of Web & Mobile @ Bereke Bank (Kazakhstan), и Юрий Карпов — Lead AI Researcher, Sber Сбер AI. | 1 280 |
| 17 | Блокбастер «Подключить LLM к продукту через API и дожить до продакшена»: наставник Хекслета Валентин Исипчук разбирает путь от выбора модели до защиты бюджета.
Первое правило: можешь работать без LLM — работай без LLM.
Если ответ можно вычислить или достать из базы — пиши обычный код. Модель нужна там, где результат должен генерироваться и меняться на лету — например, в службе поддержки.
Дальше — живая инженерия. Провайдеры с доступом из России, риски отключения иностранных API, роутеры с бесшовным переключением моделей.
Внимательное отношение к ключам: как и где хранить, что делать, если ключ всё-таки утёк (спойлер: всё, что утекло в интернет — останется в интернете).
System prompt и structured output: модели могут послушаться строгих ограничений в промпте (ключевое слово — «могут»).
В продакшене тоже интересно: prompt injection, сжатие контекста и RAG, версионирование промптов в git, лимиты токенов и кэш.
В финале интервью — демо на Gemini, где прилетела ошибка 503, и история про бесплатным Claude для всех в чат-боте McDonald's.
Уже можно смотреть на Youtube
(И на ВК тоже можно)
Кстати, 20 октября у нас стартует курс ИИ для разработчиков 2.0 (автор — Кирилл Мокевнин)
Telegram | YouTube | AI Клуб | VK | X | 1 448 |
| 18 |  React 19, AI-агенты, C# и еще пачка обновлений в Хекслете
Пересобрали сразу несколько программ и добавили новые направления.
Курс по React теперь полностью работает на React 19. Redux Toolkit в основных программах сменил Zustand: задача та же — хранить общие данные приложения, но кода требуется меньше.
Там, где раньше использовали Bootstrap, перешли на Tailwind. Интерфейсы на React теперь пишем на Mantine. При этом Bootstrap и Redux Toolkit никуда не исчезли — их по-прежнему можно изучать отдельными навыками.
Добавили Vue.js, Tailwind, ветвление в Git, FastAPI, Selenium и Playwright. В Java появился отдельный курс про интерфейсы.
Еще запустили три новые программы:
«Продакт-инженер» — для разработчиков, тестировщиков и аналитиков, которые хотят отвечать за продуктовый результат.
«Инженерия AI-агентов для SDLC» — для middle+ разработчиков, тимлидов и платформенных команд.
AI SDLC — для CTO и тимлидов, которые хотят перестроить процесс разработки с учетом AI-агентов.
А 16 октября стартует профессия «Разработчик C#» для тех, кто входит в IT с нуля.
Все обновления и ссылки на программы собрали в статье
Не забудьте подписаться на наши соцсети, чтобы не пропустить свежие обновления и запуски учебных программ.
Telegram | YouTube | AI Клуб | 1 397 |
| 19 | Привет! Выбираем тему следующего вебинара про ИИ в разработке. Всё будет вживую на реальном коде: где агент справляется, где ошибается и как это исправить. Какую тему разобрать? 👇 | 1 640 |
| 20 | Как сэкономить токены? Или почему модель не обязана быть самой большой, чтобы быть эффективной. Разбираем на примере Claude.
Владислав Сукманюк — наставник на курсах LLM-разработчик и PHP-разработчик в Хекслете и Senior-бекенд разработчик/тимлид. Он приоткрыл завесу тайны, какую модель все-таки выбирать, чтоб при этом не разориться на токенах.
Самая большая модель стоит дороже за каждый токен и обычно отвечает медленнее. Для сложной задачи эта цена оправдана, однако в реальной работе много простых шагов: прочитать файл, найти строку, переименовать переменную, собрать сводку из логов.
Меньшая модель тоже с ними отлично справляется, и разница в качестве на результате не видна. Зато заметна разница в счёте, во времени ожидания и в том, как быстро кончаются лимиты подписки. Если на каждый шаг ставить самую сильную модель, вы переплачиваете за возможности, которые на этих шагах не используются.
При этом у моделей нет одной ультимативно лучшей по всем параметрам. Их сравнивают по качеству рассуждений, скорости, цене, размеру контекстного окна и доступности у нужного провайдера. Причем это все еще и может быть динамично + зависит от задачи.
Обычно выигрыш по одному параметру стоит проигрыша по другому. Поэтому запрос в поисковике «лучшая ии модель 2026» не поможет — всегда нужно понимать, с чем именно предстоит работать.
Аналогия про инструменты всегда спасает: можно ведь сказать, что отбойный молоток сильнее забьёт металлический предмет в другой предмет. Но без уточнения, что именно и куда забивать, неправильный инструмент в неправильном месте может обрушить здание.
Поэтому правильнее спрашивать, какой модели хватит для конкретного шага. Для планирования архитектуры это одна модель, а для grep по репозиторию другая.
В Claude Code этот подход можно настроить. Основной диалог работает на модели, которую вы выбрали для сессии, и она отвечает на каждый шаг, пока вы её не смените. Разнести работу по моделям можно несколькими способами.
/model переключает модель вручную. Новая модель отвечает начиная со следующего запроса.
opusplan включает Opus в plan mode, а на выполнении переключается на Sonnet.
Субагенты с полем model для экономии. Даже документация называет экономию одной из причин их использовать: задачи можно отдавать более быстрым и дешёвым моделям вроде Haiku.
Пример:
---
name: log-reader
description: Читает логи и возвращает сводку ошибок
tools: Read, Grep, Glob
model: haiku
---
Обязательны только name и description. В model можно указать sonnet, opus, haiku, fable, полный ID модели или inherit.
А ещё есть такая штука как Advisor. Claude по ходу задачи консультируется со второй, обычно более сильной моделью, например, перед выбором подхода, при повторяющейся ошибке, или перед тем как объявить задачу готовой.
Советник получает весь разговор, включая все вызовы инструментов и их результаты. Когда именно вызвать советника, решает сама модель. Включается командой /advisor opus.
Возьмём пару Sonnet и Opus-советник. Sonnet выполняет рутину, а планирование, непонятные падения и проверку завершения отдаёт Opus. Советника вызывают на развилках, а не на каждом шаге, поэтому быстрая основная модель с сильным советником обычно обходится дешевле, чем сильная модель на всю сессию.
Но есть ограничение: функция экспериментальная и на текущий момент работает только через Anthropic API. Советник должен быть не слабее основной модели. Haiku может звать советника, но сам советником быть не может (по старшенству это opus sonnet haiku). А если выключено получение feature flags, например, переменной DISABLE_TELEMETRY, advisor тоже не включится. | 1 601 |
