Библиотека IT-мемов

😳 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

😏 Документация давно перестала быть формальностью. Особенно когда проект нужно объяснить кому-то ещё 👇

🤢 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.

Сегодня 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

Хороший разбор для тех, кто уже использует Claude Code в команде или только собирается его внедрять 🎹

🐸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

✏️ 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 ⬇️

🐸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

📍 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

🫡 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

🐸Proglib.academy

🔥 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