Сегодня в 19:00 у нас выступает Оля Пичужкина с мастер-классом по Django. Первый раз в роли преподавателя Debug Skills

Оля - backend-разработчик, пишет на Python уже 10 лет, коммерческая разработка 3 года. Опыт есть. А вот выступать перед аудиторией только начинает.

Когда она предложила провести мастер-класс, я сразу согласился. Мы провели тестовый прогон, подсказали как улучшить доклад и его подачу. А все потому что Debug Skills для меня - это не только про обучение участников, но и про выращивание преподавателей. Своего рода кузница.

Помню свои первые выступления. Волнуешься, сомневаешься в каждом слайде, думаешь "а вдруг спросят что-то, на что не смогу ответить?". Но ведь все через это проходят. Никто не рождается готовым спикером. 💡

Ценно, когда человек выходит из зоны комфорта. У Оли хорошая экспертиза в Python и Django, но выступать страшно. И она идет на это.

Формат Debug Skills дает безопасное пространство для таких экспериментов. Небольшая аудитория, дружелюбная атмосфера, право на ошибку. Здесь можно попробовать, получить обратную связь, вырасти.

Пройдет время, и Оля, возможно, будет выступать на конференциях. А Debug Skills станет строчкой в её опыте преподавателя. Именно так и работает развитие - маленькими шагами, с поддержкой.

Сегодня я буду в роли наблюдателя и болельщика. Уверен, что у неё получится отличный мастер-класс по Django 🚀

А вы помните свой первый раз выступления перед аудиторией? Что помогло справиться с волнением?

#педагогика #django #python #обучение #закулисье

Когда выгорание стало учителем

В начале нового потока по Linux я взял на себя слишком много. Поиски помощников, срывы по срокам, ночные правки методичек. Природная ответственность не позволяла всё бросить, но сил уже не было.

А потом случилось то чего я не ждал - меня спасла не передышка, а... команда AI-агентов.

Я начал экспериментировать с нейросетями не от хорошей жизни, а от отчаяния. Делегировал им рутину: черновики методичек, структуру занятий, проверку однотипных ошибок. И обнаружил - качество материалов выросло. У меня появилось время думать про саму суть занятий, а не тонуть в оформлении.

В очередной раз убедился в том, что AI - не замена преподавателя, а усилитель. Как хороший ассистент, который берёт на себя механику, освобождая голову для творчества.

Накопил столько наработок, что решил - пора делиться. Позвал специалистов: Максима Тачкова (он виртуозно использует Docker для учебных окружений) и Андрея Ерёменка (пишет статьи на Habr с помощью AI). Хочу показать три разных подхода к использованию технологий в преподавании.

📅 12 февраля в 18:30
📍 ToursCoffee (Большой Сампсониевский, 44)
🎯 Методический интенсив MasterUp

Что будет:
• Мой опыт с AI-агентами: методист, редактор, презентер
• Максим про Docker - как создать идеальное окружение для практик
• Андрей про баланс AI и авторского стиля в статьях
• Нетворкинг в кофейной атмосфере

Формат камерный - всего 20 мест. Без официоза, с конкретными примерами и кодом. Будет интересно преподавателям, разработчикам, авторам технических материалов.

Вопрос к вам: с какими рутинными задачами в обучении или написании материалов вы бы хотели разобраться? Что отнимает время, но не приносит удовольствия?

Напишите в чате (https://t.me/IT_Chuyana_chat) - учту при подготовке.

Также заглядывайте в чат нашего сообщества, там можно пообщаться с нашими авторами напрямую -> https://t.me/DebugSkills_chat

🔗 Регистрация: https://debug-skills.timepad.ru/event/3804931/

#ai #обучение #инструменты #педагогика #docker

Подготовка к MasterUp 12 февраля в разгаре — присоединяйтесь, есть еще четыре места.

Немного о себе и о том, что буду показывать
Я расскажу, как делать эффективные материалы для онлайн‑занятий, опираясь на личную базу знаний: методички, презентации, шаблоны и другие практичные приёмы.

Я практик: сделал и регулярно провожу два авторских курса (в сумме 180+ академических часов) и веду лабораторную по Prometheus/Grafana, которую регулярно улучшаю по обратной связи. Подробнее тут

Кто мои соавторы и почему именно они?
Я позвал людей, с которыми у нас был общий “боевой” опыт — и в проектах, и в комьюнити.

Андрей Ерёменок
- Бэкенд + сильные AI‑практики, которыми он реально прокачал наше сообщество.
- Применение AI агентов в различных решениях и сценариях.
- Советую и его выступления, и его материалы на Habr — всегда много пользы.

Максим Тачков
- Очень сильный педагог: его лабораторные по Docker стабильно получают высокие оценки.
- Именно его подход к практике вдохновил меня на развитие своей лабораторной.
- Подключался к моему курсу по Linux и делился экспертизой по безопасности контейнеров.

Почему мне важно выступать именно с ними?
Это не “спикеры с красивым CV”. Это люди, с которыми мы уже делали совместные штуки и понимаем, как давать максимум пользы участникам.

Где нас найти
Если вы в Санкт‑Петербурге — буду рад познакомиться лично на оффлайн MasterUp .
Если вы из другого города — подключайтесь:
- Чат - общение и вопросы
- Канал - новости и материалы без лишнего шума
Там мы публикуем все то полезное, что делает наше сообщество.

P.S. Если вам интересны наши выезды/прогулки (иногда собираемся на природу — напишите в личку , подскажу ближайшие планы.

Короткие интервью с IT‑специалистами.

Сейчас многие ищут работу, и вакансии при этом продолжают появляться. Когда резюме пишутся и читаются через ИИ, кажется, что экспертиза и личные рекомендации снова становятся самым надёжным ориентиром.

Хочу протестировать формат: 10‑минутное знакомство с человеком — чем он занимается, какие задачи решает, какие кейсы были интересными и что важно в профессии.

Ссылки:
- YouTube
- ВК

Как вам идея?
Что улучшить в формате/вопросах? И кого позвать на интервью?

На прошедшем МастерАпе нашего сообщества Андрей Ерёменок поделился секретами написания популярных статей на Habr. Он подробно рассказал, когда AI реально помогает в издательской деятельности, а когда лучше писать самому. А также поднял важный вопрос — так ли важно, кто больше приложил усилий при написании, AI или человек, если статья несёт конкретную пользу для читателей.

Смотреть на:
ВКонтакте
YouTube

🚀 Делаю серьезный рефакторинг своей базы контактов - рассказываю зачем

Я разработал Svyazi — базу профессиональных контактов для нашего сообщества. Ищешь спикера, эксперта или разработчика — система подбирает из базы. Никаких персональных данных, только экспертиза.

И сейчас затеял капитальную переделку.

Что не устраивало:
Раньше система хранила три вида карточек — люди, мероприятия, вакансии. Вроде логично, но код дублировался, связи между карточками путались. А главное — про самих людей система знала меньше чем я бы хотел.

Что меняю:
Ставлю людей в центр. Мероприятия и вакансии — это не отдельные сущности, а просто запросы к базе людей. Написал "нужен спикер на конференцию по ML" — получил подборку. Всё.

⚡️ Важный момент: система работает только с профессиональной информацией — навыки, опыт, интересы, публичные выступления. Никаких персональных данных не собираю и не обрабатываю, потому что они и не нужны. Только то, что человек сам рассказывает о своей экспертизе.

Три вещи, которые понял по ходу:

1. Чем меньше сущностей — тем проще жить. Выкидываю 21 файл, которые отвечали за хранение событий и вакансий. Было "база хранит всё", стало "база хранит людей, остальное — по запросу".

2. Профиль человека надо углублять. Раньше у человека в карточке были навыки и место работы. Маловато. Добавляю:
- Интересы — чем горит, что изучает, за чем следит
- Проекты - что делал, на чём, какой результат
- Публикации и доклады
- Софт-скиллы - менторство, выступления, лидерство
- Карьерная траектория — откуда пришёл, куда движется
- Сильные стороны и подходящие роли

3. Поиск текстом, а не фильтрами. Пишешь обычным языком что нужно - система сама разбирается, ищешь ты спикера, кандидата или эксперта. И под каждый случай своя логика подбора.

В цифрах: Около 60 файлов под изменения — примерно треть всего проекта.

Также в очередной раз убедился, что качество важнее количества: бессмысленно делать умный поиск по пустым карточкам. Если в базе только "Иван, Python-разработчик" — ну и что с этим делать? А если "Иван, 6 лет в бэкенде, пришёл из аналитики, копает в сторону ML, выступал на паре конференций, менторит джунов, хочет в техлиды" — вот тут уже можно нормально рекомендовать человека.

По сути разница между визиткой и реальным знакомством с человеком.

Буду писать как продвигается 🔥

#нетворкинг #разработка #базазнаний #DebugSkills

Еще на лабораторную можно записаться тут

Расскажу о внедрении новой методологии в работе с AI-агентами.

Последний месяц днями и ночами погружаюсь в мультиагентскую систему - и я долго пытался всё держать в одном контуре. Разработка, контент, управление сообществом, публикации - всё через одних и тех же агентов, одни и те же файлы.

Работало? Ну, как-то работало. Но постоянно что-то ломалось, роли путались, задачи терялись.

Потом я вдохновился статьей м решил сделать рефакторинг сделав упор на методологию, а также разнёс общую систему на две отдельные системы:

Первая - чисто под разработку. TDD, оркестратор который координирует входящие, структурированная навигация. Агенты заточены только под код и архитектуру.

Вторая - под управление сообществом. Свои AI-роли с чёткими зонами ответственности, INBOX-система для передачи задач между ролями, тактическое планирование, автопубликация контента.

Между собой системы общаются через общий файл обмена данными и единую навигацию по проекту.

Что изменилось после разделения:
- Перестали ломаться цепочки. Если падает что-то в контент-пайплайне, разработка не замечает.
- Агенты стали точнее. Когда роль узкая - меньше галлюцинаций и отклонений.
- Я сам стал быстрее ориентироваться, потому что знаю куда смотреть.
- Каждая система может развиваться независимо. Обновляю логику публикаций - код в безопасности.

Несколько вещей, которые оказались критически важными на практике:

Во-первых, единый файл навигации. У меня это yaml, в котором описана полная структура проекта, все AI-роли и циклы их взаимодействия. Без этого агенты начинают «забывать» где что лежит и дублировать работу.

Во-вторых, промежуточный файл для обмена между ролями. Что-то вроде почтового ящика - одна роль оставляет результат, другая подхватывает. Простая идея, но именно она решила проблему потерянных задач.

В-третьих, механизм самоулучшения. Роли сами фиксируют что у них не получилось, и эти заметки учитываются при следующем цикле. Это не магия - просто структурированная обратная связь, но разница заметна уже через пару дней.

По ощущениям - продуктивность выросла раза в полтора-два. Не потому что агенты стали умнее, а потому что перестали мешать друг другу.

Если интересна тема оркестрации AI-ролей — могу отдельно рассказать подробнее про архитектуру и как это всё настраивать с нуля. Дайте знать. Ну и заглядывайте в моё сообщество в ВК.

#ПолныйСтек #МультиагентскиеСистемы #AIРазработка

А еще не забываем что в субботу в 16:00 у нас большая лабораторная по Kubernetes!
Добавляемся в Донат чтобы присоединиться бесплатно, пока есть такая возможность!

Подробнее

Подготовили ролик с Максимом, полную версию ждем завтра на нашем ВК и Ютуб

🚀 Уже послезавтра — Лабораторная по Kubernetes на нашем оборудовании!

Хотите не просто послушать теорию, а поработать руками на реальной инфраструктуре?

Тогда присоединяйтесь! 🙌

Как поучаствовать?

Все очень просто:
✅ Подписаться на Донат
— 30 дней бесплатно
— после лабораторной всегда можно отписаться

Также есть Timepad для тех, кому VK неудобен.

✅ Получить доступ
— в приватный чат 💬
— к нашей инфраструктуре ⚙️

✅ Настроить SSH-доступ
— к выделенной лично вам машине 🖥

✅ Подключиться к конференции
— разбирать технологию вместе
— задавать вопросы прямо по ходу занятия 🎙❓

✅ Забрать с собой результат
— понимание Kubernetes
— полезные практические навыки 💡
— и доступ к виртуальной машине еще на 2 недели 🎁

🔥 Ждем всех на лабораторную!
Это будет концентрированная порция полезных навыков, практики и живого разбора Kubernetes.

Только что приехал со встречи с Аней, обсуждали план нашего Кемпа.

Он пройдёт 6–7 июня на севере Ленинградской области под руководством экспертов по туризму, нетворкингу и управлению состоянием.

Также подъехал наш ролик с прошлого кэмпа! Смотрим, насыщаемся атмосферой, готовим рюкзаки!

Как не пропустить Кемп? Добавляйтесь в 👉 чат 👈 и следите за анонсами!

🔍 Нужен DevOps, разработчик, спикер или эксперт?

В нашем сообществе заработала рекомендательная система Svyazi.

Пишете запрос — система подбирает подходящего человека из базы участников. Без фильтров, без списков. Просто обычным языком.

Примеры запросов:
→ «Ищу DevOps с глубоким знанием GitLab»
→ «Нужен ментор по системному дизайну»
→ «Ищу соавтора для статьи об ML в продакшне»

В базе — не просто имена, а реальная экспертиза: проекты, стек, опыт, интересы, публичные выступления.

Как участвовать:
1. Добавиться в базу
2. Найти нужного человека

Чем больше вас в базе — тем полезнее для всех.

#нетворкинг #DebugSkills

💬 «Вписалась по фану, а получила намного больше»

Милла — Wi-Fi инженер с 15-летним опытом, автор канала https://t.me/millaonwifi о профессиональном Wi-Fi инжиниринге и радиопланировании — заполнила базу Svyazi мимоходом. Закинула данные из будущего резюме и ссылку на «полузаброшенный» канал, смутно ожидая какого-нибудь случайного отклика в далёком будущем.

На следующий день получила целый отчёт.

Вот что она написала:

«Получила раскладку на роли, навыки, о которых не особо задумывалась, конкретные рекомендации для интервью, мастер-классов и коллабораций. Оказалось, на самом старте мне уже нашёлся match по теме и скилам — сразу с названием, ролями, планированием и ближайшими шагами. В рекомендациях оказались вещи, которые я уже делала, но не упоминала, или только задумала. Это очень удивило и порадовало.

Я несколько раз была на офлайн-мероприятиях по нетворкингу, маялась с самопрезентацией, пыталась найти общие интересы. Даже при моей общительности это непросто. А тут — такой анализ и готовый результат, с минимизированными барьерами. Без утомительных анкет и когнитивной нагрузки, можно в ленивом режиме за чашкой кофе».

Подробнее о том, как работает система — в статье проекта 👈

#нетворкинг #DebugSkills #Svyazi #коллаборации