Proglib.academy | IT-курсы

😱 Знакомо? Лимит уже закончился, а задача всё ещё не готова. Часть токенов могла уйти на повторное чтение файлов, лишний контекст и неудачные попытки. ⚡️ Этому посвящён отдельный блок курса «ИИ для разработчиков». Вы разберёте расходы на собственных проектах, сравните подходы и найдёте места, где агент выполняет лишнюю работу.

В итоге станет понятнее, сколько ресурсов выделять на запуск, когда его останавливать и в какой момент лучше изменить подход 🔍

До 31 июля курс можно купить со скидкой, а все материалы останутся в бессрочном доступе. 🔗 Узнать подробности о курсе 🏃‍♀️ Proglib Academy

У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓ Что делаете с таким легаси? ❤️ Не трогаю: работает — и ладно 👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее 🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям 👾 У нас такого нет — честно-честно На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем менять его небольшими безопасными шагами — без одного огромного PR на тысячу файлов. До 31 июля действует скидка и бессрочный доступ к материалам. 🔗 Занять место со скидкой 🏃‍♀️ Proglib Academy

😳 Documentation Driven Development звучит как ещё один модный термин. Пока не попробуешь объяснить свой проект AI. Агент работает только с тем контекстом, который ему дали. Если документация неполная или устарела, он начинает додумывать — отсюда появляется неверный код. 🔘 На курсе «ИИ для разработчиков» эту тему разбирает Арсений Харланов. Он покажет, как подготовить документацию и контекст, чтобы агент понимал архитектуру проекта, ограничения и связи между компонентами. Также разберём, как выбирать модель под задачу: Claude, DeepSeek, Qwen и другие ✏️

Впереди 7 недель работы со своим репозиторием. Вебинары проходят вживую и остаются в записи.

Стартуем 31 августа. До конца июля можно присоединиться по ранней цене, а доступ к материалам останется бессрочным 😀 🔗 Посмотреть, что будет на курсе 🏃‍♀️ Proglib Academy

📈 Скоро фраза «умею пользоваться AI» в резюме будет звучать так же странно, как сегодня «умею пользоваться Git» Это просто станет частью профессии. А вот умение встроить AI в процесс разработки так, чтобы он действительно ускорял работу команды, останется конкурентным преимуществом 💡 🔜 На курсе «ИИ для разработчиков» участники работают со своими проектами и учатся делать AI частью ежедневной разработки: планировать задачи, писать код, проверять изменения, готовить PR и автоматизировать рутину. До конца июля действует специальная цена — 59 990 ₽ вместо 79 990 ₽ 🥳 И получить бессрочный доступ ко всем материалам курса. 🔗 Посмотреть, как устроен курс 🏃‍♀️ Proglib Academy

🤢 Чем больше разработчиков в команде начинают пользоваться Claude Code, тем заметнее одна проблема: кодовая база перестаёт выглядеть как работа одной команды. Где-то есть тесты, где-то их забыли. Где-то агент следует архитектуре проекта, где-то предлагает решение, которое с ней не сочетается. ⚠️ И это не проблема Claude Code. Он просто следует тому контексту, который получает от каждого разработчика. Завтра покажем, как передать AI инженерный контекст команды и не превратить его внедрение в ещё один источник хаоса. 🗓 23 июля, 19:00 МСК Бесплатно. 60 минут доклада + 30 минут вопросов. 🔗 Занять место на вебинаре и разобраться, почему так происходит 🏃‍♀️ Proglib Academy

😸 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

🧑‍💻 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

🫡 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

🔥 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

😎 Запускаем новую рубрику — будем показывать проекты наших студентов Не учебные примеры, а решения реальных задач, которые появились во время обучения. 🅰️ Первый отзыв — от Ксении, backend-разработчица из финтеха. Она устала каждый раз искать нужную таблицу в документации и решила эту проблему с помощью AI-агента 🤩 Как появился DB Navigator и что получилось в итоге — в карточках 🔥 5 поток курса стартует завтра. Не успеете — можно присоединиться в первые дни без потерь 🔗 🏃‍♀️ Proglib Academy

🚀 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

🤫 Кажется, у AI появилась новая болезнь — агентомания Сегодня агента пытаются добавить почти в любую задачу. Но на курсе мы постоянно задаем себе вопрос:

А здесь вообще нужен агент?

Потому что иногда агент — это как собрать целую команду специалистов, чтобы узнать, какая сегодня погода. Да, они справятся. Но один запрос к модели справится быстрее, дешевле и проще 👍 🟢 Обычно агент нужен, когда:

— задача состоит из нескольких шагов; — следующий шаг зависит от результата предыдущего; — нужно принимать решения, использовать инструменты и проверять собственную работу.

Если же задача сводится к схеме «запрос → ответ», чаще всего достаточно хорошего промпта. Такие инженерные решения редко приходят сами собой — именно поэтому на курсе мы уделяем много внимания не только реализации, но и выбору правильной архитектуры 💡 Согласны: ❤️ — да 🔥 — нет 🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 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 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🙂

💬 «У меня нет опыта в Python, мне рано на курс?» Это вопрос, который нам задают чаще всего. Честный ответ — да, рано. Мы рекомендуем хотя бы базовый Python. 🔜 Но в прошлом потоке был студент, который почти не писал код. Собрал рабочего агента с помощью AI-инструментов и вайбкодинга — да, проще, чем у разработчиков с опытом, но рабочего 💅 Если опыта пока нет — не расстраивайтесь. Начать можно с того уровня, который есть сейчас, а дальше уже вместе разберёмся.

Главное — начать.

🔥 Присоединяйтесь к потоку 14 июля 🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 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

🤨 Признавайтесь, кто хоть раз копипастил код агента из туториала, запускал и молился, чтобы он не ушёл в бесконечный цикл? Мы тоже через это проходили. Поэтому сделали бесплатный демо-урок, где показываем, что на самом деле происходит внутри агента, пока вы смотрите на спиннер загрузки 🔥 За 2 часа с Андреем Носовым (PhD, чинил системы в Apple, Nokia Bell Labs и Huawei — так что знает, что такое «сломанное в проде») вы:

🔵 разберёте, чем мышление агента отличается от его ответа — и почему это не одно и то же 🔵 научите агента помнить, что он делал, даже после перезапуска (привет, SQLite) 🔵 дадите ему Python-интерпретатор и научите чинить свой код самостоятельно, без вашего участия 🔵 поймёте, зачем городить дорогую модель, если можно сэкономить и не потерять в качестве

Посмотреть урок можно в любое время. А если после него захотите собрать собственного AI-агента с нуля, уже 14 июля стартует новый поток курса. Самое время успеть🙂 🔗 Забрать демо-урок 🏃‍♀️ Proglib Academy

🤨 Признавайтесь, кто хоть раз копипастил код агента из туториала, запускал и молился, чтобы он не ушёл в бесконечный цикл? Мы тоже через это проходили. Поэтому сделали бесплатный демо-урок, где показываем, что на самом деле происходит внутри агента, пока вы смотрите на спиннер загрузки 🔥 За 2 часа с Андреем Носовым (PhD, чинил системы в Apple, Nokia Bell Labs и Huawei — так что знает, что такое «сломанное в проде») вы:

🔵 разберёте, чем мышление агента отличается от его ответа — и почему это не одно и то же 🔵 научите агента помнить, что он делал, даже после перезапуска (привет, SQLite) 🔵 дадите ему Python-интерпретатор и научите чинить свой код самостоятельно, без вашего участия 🔵 поймёте, зачем городить дорогую модель, если можно сэкономить и не потерять в качестве

Посмотреть урок можно в любое время. А если после него захотите собрать собственного AI-агента с нуля, уже 14 июля стартует новый поток курса. Самое время успеть🙂 🔗 Забрать демо-урок 🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал! Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK! 👨‍💻 Спикер: Андрей Носов Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM. Что в программе: ● State machine: инварианты и терминальные состояния; ● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve; ● Детекция циклов и настройка аварийных выходов; ● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера; ● Адаптация графов под ограничения локальных моделей; ● Версионирование графов и миграции стейта. Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов. 👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!