Biblioteca de Pythonist: Python Django Flask

🤢 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

The Hitchhiker's Guide to Python: классика которую стоит перечитать Не официальная документация, а мнение опытных разработчиков о том как делать правильно: структура проекта, code style, тестирование, виртуальные окружения, деплой, выбор инструментов под конкретные задачи. Особенно полезны разделы: · Writing Great Python Code — структура, идиомы, common gotchas · Scenario Guide — инструменты под конкретные задачи: веб, CLI, БД, ML, системное администрирование · Shipping Great Python Code — как паковать и шипить код 🔗 Ссылка на ресурс 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

Библиотека питониста #развлекалово

✏️ 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 ⬇️

😸 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

📍 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 🔥

🧑💻 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

🔍 pypimap: интерактивная карта всех PyPI пакетов Визуализация экосистемы Python в одном месте. Можно увидеть как пакеты связаны между собой, найти новые инструменты и понять масштаб экосистемы. 🔗 Ссылка на карту 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🫡 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