Азбука айтишника

🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры

Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!

Что внутри:

— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.

👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube

🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!

👉 Успеть на курс AgentOps

✏️ Кто вы? Расскажите нам!

В канале собралась очень разная аудитория. PM, разработчики, дизайнеры, HR, маркетологи...

И всем нужны разные знания.


‼️ Вот почему это важно:

• PM нужны знания про технические ограничения и сроки
• Разработчикам нужно понимать бизнес-сторону
• Дизайнерам важно знать, что технически возможно
• HR должен отличить профессионала от заученных слов
• Новичку нужны основы с нуля

Когда мы знаем, кто вы — мы даём только самое полезное. Не общие рассказы, а конкретные знания для вашей ситуации.


❗️В какой сфере вы работаете?

• ❤️ IT-компания
• 🥱 Банк/Финансы
• 🌚 E-commerce
• ⚡️ Образование
• 🤩 Производство
• ❤️‍🔥 Свой бизнес
• 🎉 Ищу работу в IT
• 🥰 Только учусь на IT'ка
• 👾 Другое


⤵️ P.S. Выбирайте основную роль или напишите в комментариях! 😊

🏃‍♀️ Азбука айтишника

📹 Что должен делать агент-оркестратор?

Посмотрите короткий отрывок из вебинара с Дмитрием Юдиным, внутри концентрат инсайтов о ии-агентах. А если хотите погрузиться в тему с головой, у нас доступна и полная запись этого эфира.

Готовы перейти от теории к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?

Прямо сейчас действует мощная акция «3 курса по цене 1»:

🔥 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!

Выгода в цифрах: два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, можно подтянуть математику для AI). Ваша чистая экономия — 129 000 ₽!

Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.

👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1

ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁

Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.

Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!

👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод

🚨 Exit code 0: почему "ничего не случилось" — это хорошая новость

Каждый процесс в Unix-подобной системе при завершении возвращает число — exit code. И первое, что нужно понять: 0 всегда означает успех, а всё остальное — тем или иным образом провал.

$ ls /tmp
$ echo $?
0   # команда отработала успешно ($? хранит код последней выполненной команды)

$ ls /несуществующая_папка
ls: cannot access: No such file or directory
$ echo $?
2   # команда завершилась с ошибкой

Это соглашение идёт ещё из ранних версий Unix и стандартизировано в POSIX — именно поэтому его соблюдают буквально все языки и утилиты.

❗️Частая ошибка — писать скрипт, который печатает "Error" в консоль, но забывает вызвать exit 1. Для CI/CD такой скрипт всё равно считается успешным.

✅ Правило: любой ваш скрипт или CLI-утилита должны явно возвращать 0 при успехе и ненулевой код при ошибке — это единственный способ, которым внешние системы понимают результат.

🏃‍♀️ Азбука айтишника

⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps!

Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.

🔥 Заберите 3 курса по цене 1:

● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление).

● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽.

● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.

Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.

👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок

🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока!

Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».

Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:

— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор

— В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление.

— Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.

👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1

🤷‍♂️ Разбираем топ бесплатных ИИ-ассистентов для кодинга в 2026 году

Маркетологи обожают писать слово «бесплатно», но на деле каждый прячет под капотом свои подводные камни.

Свежая аналитика рынка от Crackr AI показывает, какие бесплатные ИИ-инструменты реально использовать в работе без кредитной карты.

1. Gemini Code Assist — самый щедрый тариф
Если вам нужен инструмент формата «поставил и забыл», то это лучший выбор. Он дает безумные 180 000 автодополнений в месяц и 240 запросов в чат ежедневно. Встраивается в VS Code и JetBrains. По возможностям настройки он так же прост, как Copilot, но его лимит закончится примерно в 90 раз позже.

2. Windsurf Free — безлимитный автокомплит
Новый форк VS Code, который идеален для чистого написания кода. Разработчики выкатили абсолютно бесплатный и безлимитный инлайн-автокомплит. Правда, их продвинутый ИИ-агент Cascade на бесплатном тарифе сильно урезан, но для умной подсказки строк на лету — идеальный вариант.

3. GitHub Copilot Free — привычная классика
Официальный бесплатный тариф от GitHub. Работает стабильно, ставится в два клика в любую IDE, но лимиты скромные: всего 2000 генераций и 50 чат-запросов в месяц. Для плотной ежедневной работы этого откровенно мало, и вы быстро упретесь в стену.

4. Continue + Ollama — абсолютная свобода и приватность
Полностью открытый (Open Source) плагин для VS Code и JetBrains. У него вообще нет лимитов, потому что нейросеть работает локально на вашем ПК. Под капотом обычно крутят связку с моделью Qwen2.5-Coder 32B. Но учтите: чтобы локальный код не тормозил, нужен мощный ПК (желательно Apple Silicon серии Max или хорошая видеокарта) и от 32 ГБ оперативной памяти.

5. Cline + OpenRouter — бесплатные облачные модели
Еще один крутой open-source агент для VS Code. Вы можете подключить его к сервису OpenRouter и использовать абсолютно бесплатные API-ключи для открытых моделей вроде DeepSeek или Llama. Вы получаете полноценного автономного агента прямо в редакторе, но бесплатные ключи часто имеют жесткие суточные ограничения на количество запросов.

Bдеального бесплатного ИИ без ограничений не существует.

Какой ИИ-ассистент сейчас помогает вам писать код?
❤️ — Gemini
👍 — Только Copilot
🔥 — Развернул локальную модель через Ollama.

🔹 Курс «Математика для разработки AI-моделей»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#режимразраба

Что выведет код сверху?

👾 — 3
👍 — 3.5
🥰 — Error

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#режимразраба

🎬 Где ломаются архитектуры ИИ-агентов и как этого избежать: запись урока от Proglib.Academy и cloud․ru

Proglib.аcademy вместе с cloud․ru провели вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!

Что внутри:

— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— разбор популярных архитектурных ошибок;
— реальные ограничения современных ИИ-агентов;
— практические рекомендации по проектированию агентных систем.

👉 Посмотреть запись можно тут:
● VK
● YouTube

🐍 Что такое SOLID?

SOLID — это акроним принципов объектно-ориентированного программирования, которые помогают писать гибкий, поддерживаемый и расширяемый код:

S — Single-responsibility principle (Принцип единственной ответственности).
O — Open-closed principle (Принцип открытости/закрытости).
L — Liskov substitution principle (Принцип подстановки Лисков).
I — Interface segregation principle (Принцип разделения интерфейса).
D — Dependency Inversion Principle (Принцип инверсии зависимостей).

Основные идеи SOLID:
— Каждый класс должен нести единственную ответственность.
— Классы должны быть открыты для расширения, но закрыты для модификации.
— Подклассы должны быть взаимозаменяемы со своими базовыми классами.
— Множество узких интерфейсов лучше, чем один широкий.
— Зависимости должны строиться на абстракциях, а не конкретных классах.

Библиотека собеса по Python

🤖 Запускаем новый курс: «Spec-Driven Development»!

Всем надоело, что ИИ-агенты (Cursor, Claude) генерируют сотни строк хаотичного кода, который приходится переписывать. Дело не в нейросети, а в том, что вы заставляете её угадывать условия задачи.

На курсе вы освоите методологию SDD (Spec-Driven Development) — управление ИИ через спецификации (спеки) и тесты вместо «вайб-кодинга».

Как это работает?

До генерации кода вы фиксируете в спеке контракты, инварианты и граничные случаи. Документ четко определяет ЧТО делать, сводя лотерею в PR к нулю.

За 8 недель с экспертами из BigTech вы:

🔹 Встроите ИИ в личный или командный workflow.
🔹 Превратите генерацию кода в предсказуемый инженерный процесс.
🔹 Перестанете перепроверять за моделями каждую строчку.

📖 Полный разбор методологии с примерами и готовый промпт для генерации спеки — в нашей статье

👉 Освоить SDD и ускорить разработку

👀 Умеете строить предсказуемую архитектуру с ИИ? Станьте спикером Proglib academy

Мы в Proglib.academy запускаем курс по Spec-Driven Development (SDD) — учим разработчиков управлять ИИ-агентами (Cursor, Copilot, Claude) через спецификации, контекст и тесты, чтобы не перепроверять за нейросетью каждую строку.

Для этого курса мы ищем классных спикеров-практиков.

➡️ Что требуется от вас?

● BigTech бэкграунд: опыт работы разработчиком, тимлидом или архитектором в крупных технологических компаниях.
● Опыт управляемой разработки с ИИ: вы на практике знаете, как встроить AI-инструменты в личный или командный workflow (от постановки задачи до ревью AI-кода).
● Системный подход: умение превращать хаотичную генерацию кода в предсказуемый инженерный процесс (работа с архитектурой, чек-листами, легаси и покрытием тестами).

➡️ Что мы предлагаем?

● Достойную оплату за подготовку материалов и проведение занятий.
● Мощное продвижение личного бренда через медиаресурсы Proglib (наша аудитория — 1 млн+ айтишников).
● Возможность публиковать свои экспертные материалы и статьи на наших площадках.
● Доступ к сильному и закрытому профессиональному сообществу.

Также мы ищем консультанта программы.

Если вы практикующий эксперт и готовы помочь нам отвалидировать программу курса, дать рекомендации по актуальности тем и финальным результатам обучения — мы вас очень ждем.

➡️ Как с нами связаться:

Telegram: @alinaa_kh
E-mail: alina@proglib.io

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок!

Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее.

Тема:

«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»

Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины.

🎙 Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei).

👉 Узнать, как ускорить разработку с AI

📌 Что такое компилятор в программировании

Компилятор — это программа, которая переводит код с одного языка программирования (исходного) на другой (целевой).

Проверка на ошибки. Компилятор читает весь ваш код целиком. Если вы опечатались в команде или забыли закрыть скобку, он сразу ругнется и остановит сборку.

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

📝 Вайб-кодинг: почему слепая вера в ИИ ломает реальный прод

В начале 2025 года Андрей Карпати ввёл термин «vibe coding», стиль разработки, когда ты полностью доверяешь написание кода нейросети и вообще не вникаешь в результат. Хайп был огромный, но к 2026 году накопилась жесткая статистика. Реальные данные полностью разбивают этот красивый миф.

1. Лавина багов и падение качества

ИИ-код генерирует в 1.7 раза больше ошибок, чем человеческий. По данным CodeRabbit, логические баги растут на 1.75x, а сложные проблемы с параллельностью (concurrency) в 2 раза. Исследования GitClear показывают, что доля качественного рефакторинга в проектах упала с 25% до 9.5%, зато плодится тонна бездумного копипаста.

2. Кошмар для безопасности

В коде от нейросетей содержится в 2.74 раза больше уязвимостей (XSS, SQL-инъекции и слив токенов). К марту 2026 года зафиксировано уже 74 крупных инцидента безопасности, вызванных ИИ. Живой пример стартап Enrichlead: его полностью написали через Cursor, но нейросеть вынесла логику платежей на сторону клиента. Хакеры взломали оплату через консоль браузера за трое суток.

3. Парадокс продуктивности

Исследование компании METR показало забавный разрыв шаблонов. Разработчики были уверены, что ИИ ускоряет их работу на 20%. Измерения доказали обратное: инженеры стали на 19% медленнее. Программисты просто устают дебажить, проверять и постоянно переписывать кривые подсказки от моделей.

Не зря сам Карпати написал свой недавний проект Nanochat полностью руками, когда дело дошло до реального релиза. Навык понимания кода и работы систем сейчас важен как никогда.

Замечали, что на исправление кода за ИИ иногда уходит больше времени, чем на написание с нуля?
❤️ — Проще самому написать, чем вычищать скрытые баги за ии.
👍 — Нет, ИИ всё равно ускоряет рутину, просто нужно уметь его контролировать.

🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

🤖 Мы тут подготовили небольшую игру по ИИ-агентам

В ней нужно собрать AI-агента на LangGraph: выбрать узлы, пройти развилки и запустить собственный workflow.

Никакой теории — сразу практика. Можно наглядно увидеть, как работают агентные системы, проверьте свои знания или показать другим как это всё работает 🔥

🎁 За прохождение получите персональную скидку на курс. Чем больше баллов наберете — тем больше будет скидка.

Плюс сейчас действует предложение: покупаешь 1 курс, получаешь еще 2 любых в подарок. Для этого надо будет оставить заявку на сайте академии после прохождения игры.

🚀 Собрать своего AI-агента

🤖 Используешь AI для написания кода? В Яндексе покажут, как применять AI для реальных задач разработки.

23 июня в 19:00 совместно с Яндексом проведём открытый урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».

Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft. Более 18 лет развивала инструменты для разработчиков в JetBrains и руководила разработкой IDE в Huawei.

Что получишь на уроке:

— поймёшь, как использовать AI-ассистентов и облачных агентов в работе;
— научишься быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
— узнаешь, какие задачи стоит отдавать AI и как получать качественный результат;
— увидишь полный workflow работы с AI: от постановки задачи до код-ревью.

На уроке — живой разбор реального проекта с кодом. Ольга покажет промпты из рабочих сценариев и ответит на ваши вопросы в Q&A.

⚠️ Количество мест ограничено

🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК)

👉 Занять место на открытом уроке

💬 Как Discord хранит триллионы сообщений?

Этап 1: Ламповый старт на MongoDB (2015 год)

В первой версии Discord всё крутилось на одной реплике MongoDB. На отметке в 100 миллионов сообщений оперативная память серверов просто закончилась. База больше не могла вмещать данные и индексы чатов, задержки взлетели, и инженеры экстренно начали искать замену.

Этап 2: Масштабирование на Cassandra (2017 – 2022 годы)

Для спасения выбрали распределенную БД Cassandra. Начинали с 12 узлов (nodes), а к началу 2022 года кластер разросся до 177 узлов с триллионами сообщений.

Но на таком объеме начался ад. Cassandra использует структуру LSM-дерева, где чтение данных стоит намного дороже записи, а на серверах с сотнями тысяч юзеров одновременное чтение приводит к перегрузкам (горячим точкам).

Добивали систему фоновые задачи (сжатие SSTables) и паузы сборщика мусора (Garbage Collection) — серверы тупо «замирали» на время, генерируя дикие скачки задержек.

Этап 3: Финал на ScyllaDB и Rust

Инженеры полностью переписали архитектуру. Вместо старой связки они внедрили монолитный API, промежуточный сервис данных на Rust (для объединения одинаковых запросов) и переехали на ScyllaDB.

ScyllaDB полностью совместима с Cassandra, но написана на C++. Нет Java — нет сборщика мусора и внезапных зависаний. При этом количество серверов базы данных удалось сократить со 177 до 72.

Результаты в цифрах:

Чтение (p99): Задержка упала до 15 мс (было 40–125 мс в Cassandra).
Запись (p99): Задержка снизилась до 5 мс (было 5–70 мс в Cassandra).

🔹 Курс «Математика для разработки AI-моделей»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#магиякода

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!

Тема:

«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»

🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.

Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.

🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.

🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».

👉 Успей присоединиться к уроку