IT Books - for programmers

📕 Learn C++ by Example: Covers Versions 11 to 23 (2024) Практическое руководство по C++, которое знакомит с возможностями языка от C++11 до C++23 через реальные проекты. ❓ Что внутри: — Новые возможности C++11–23 — STL, ranges и алгоритмы — Smart Pointers и полиморфизм — Контейнеры и итераторы — Coroutines и std::visit — std::format и библиотека chrono — Тестирование C++-кода — Практические проекты и мини-игры Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Какие возможности появились в современных версиях C++ ✅ Как использовать STL и новые инструменты языка на практике ✅ Как писать более современный и безопасный C++-код ✅ Как применять новые возможности C++ в реальных проектах 💡 Изучить тему глубже поможет курс «Архитектуры и шаблоны проектирования». 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

🔥 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

📕 AI Agents in Action: Build, Orchestrate, and Deploy Autonomous Multi-Agent Systems (2025) Практическое руководство по созданию AI-агентов и мультиагентных систем с использованием современных LLM-фреймворков. ❓ Что внутри: — Архитектура AI-агентов — OpenAI Assistants API — LangChain, AutoGen, CrewAI и Prompt Flow — Память и управление знаниями (RAG) — Планирование и принятие решений — Feedback Loops и самообучение агентов — Мультиагентные системы — Интеграция речи, зрения и внешних инструментов Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как создавать AI-агентов для реальных задач ✅ Как организовать взаимодействие нескольких агентов ✅ Как реализовать память, RAG и работу с инструментами ✅ Как разрабатывать production-ready агентные системы 🔗 Скачать Изучить тему глубже поможет курс «Разработка ИИ-агентов» 💡 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

🤨 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🙂

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

🔥 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

💬 «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

📕 PostgreSQL Mistakes and How to Avoid Them (2025) Практическое руководство по типичным ошибкам при работе с PostgreSQL и способам их предотвращения. ❓ Что внутри: — Ошибки конфигурации PostgreSQL — Производительность и оптимизация запросов — Распространённые ошибки в SQL — Безопасность и администрирование — Диагностика проблем в базе данных — Миграция и обновление PostgreSQL — Практические примеры и рекомендации Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как избежать распространённых ошибок в PostgreSQL ✅ Как находить причины проблем с производительностью ✅ Как безопасно обновлять и сопровождать базы данных ✅ Какие практики помогают строить надёжные PostgreSQL-системы 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

😐😐 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом