Наш курс по LLM уже ChatGPT советует. 😇 🔥
Вот до чего техника дошла, это она ещё про обновление не знает)
Вот до чего техника дошла, это она ещё про обновление не знает)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Всем привет! 👋
Отличный to watch на выходные от самого Эндрю Ына.🔥
Как АИ внедряется и ускоряет стартапы.
На английском, но есть автосубтитры.
https://youtu.be/RNJCfif1dPY
Отличный to watch на выходные от самого Эндрю Ына.
Как АИ внедряется и ускоряет стартапы.
На английском, но есть автосубтитры.
https://youtu.be/RNJCfif1dPY
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Andrew Ng: Building Faster with AI
Andrew Ng on June 17, 2025 at AI Startup School in San Francisco.
Andrew Ng has helped shape some of the most influential movements in modern AI—from online education to deep learning to AI entrepreneurship.
In this talk, he shares what he’s learning now:…
Andrew Ng has helped shape some of the most influential movements in modern AI—from online education to deep learning to AI entrepreneurship.
In this talk, he shares what he’s learning now:…
Крутейший релиз от Anthropic — парни выпустили собственные бесплатные курсы!
Опубликованный десятки лекций на английском. Даже есть сертификаты по различным темам: от Anthropic API до MCP и лучших практик Claude Code. Всё с примерами на LLM.
🎚️ Забираем здесь.
Опубликованный десятки лекций на английском. Даже есть сертификаты по различным темам: от Anthropic API до MCP и лучших практик Claude Code. Всё с примерами на LLM.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🗿2👎1 1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI запустили Агента в ChatGPT
Может сам ходить по сайтам, кликать по кнопкам, заполнять формы и выполнять цепочки задач.
Это микс DeepResearch и Operator.
Работает не на вашем компе, а на виртуальной машине OpenAI — вы просто видите, что он делает, и можете в любой момент остановить.
Релиз уже пошёл: сначала для Pro, потом — Plus и Team.
#vibeweb #news
Может сам ходить по сайтам, кликать по кнопкам, заполнять формы и выполнять цепочки задач.
Это микс DeepResearch и Operator.
Работает не на вашем компе, а на виртуальной машине OpenAI — вы просто видите, что он делает, и можете в любой момент остановить.
Релиз уже пошёл: сначала для Pro, потом — Plus и Team.
#vibeweb #news
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Про измену CEO Astronomer завайбкодили игру 😂
В Coldplay Canoodlers вы оператор, которому необходимо поймать кадр обнимающейся парочки из Astronomer в толпе.
CEO сейчас: «Да когда же это всё закончится?» 🙈
В Coldplay Canoodlers вы оператор, которому необходимо поймать кадр обнимающейся парочки из Astronomer в толпе.
CEO сейчас: «Да когда же это всё закончится?» 🙈
😁22
Охренеть! $1,25 МИЛЛИАРДА за знания ИИ
Meta на днях предложила одному специалисту по AI зарплату 1,25 миллиарда долларов за 4 года.
Куда катится этот мир?))
Чтоб оценить масштаб этого безумия:
— Самый высокооплачиваемый игрок в NBA Стеф Карри: $55 млн/год
— Один из самых известных футболистов Лионель Месси: $20 млн/год
— AI-специалист: $312 млн/год!
Мы живём в эпоху, когда знания об ИИ стоят дороже золота. Буквально!
Meta уже приобрела несколько специлистов с контрактами на $50-100 миллионов и сейчас продолжает повышать ставки.
Почему сейчас платят такие сумасшедшие зарплаты AI-специалистам?
Ответ очевиден. Компании понимают: тот, кто контролирует лучшие AI-мозги, контролирует будущее!
Стоит ли говорить, что тебе неплохо бы разобраться в самом перспективном направлении в ИИ на сегодня — ИИ-агентах?)
📌 Сделать это можно на нашем LLM практикуме и вайб-кодинг интенсиве 👨💻
Нас уже 2 000 студентов, изучающих направление
P.S. По информации на сегодня, специалист отказался от оффера Меты…🤯
Meta на днях предложила одному специалисту по AI зарплату 1,25 миллиарда долларов за 4 года.
Куда катится этот мир?))
Чтоб оценить масштаб этого безумия:
— Самый высокооплачиваемый игрок в NBA Стеф Карри: $55 млн/год
— Один из самых известных футболистов Лионель Месси: $20 млн/год
— AI-специалист: $312 млн/год!
Мы живём в эпоху, когда знания об ИИ стоят дороже золота. Буквально!
Meta уже приобрела несколько специлистов с контрактами на $50-100 миллионов и сейчас продолжает повышать ставки.
Почему сейчас платят такие сумасшедшие зарплаты AI-специалистам?
Ответ очевиден. Компании понимают: тот, кто контролирует лучшие AI-мозги, контролирует будущее!
Стоит ли говорить, что тебе неплохо бы разобраться в самом перспективном направлении в ИИ на сегодня — ИИ-агентах?)
Нас уже 2 000 студентов, изучающих направление
P.S. По информации на сегодня, специалист отказался от оффера Меты…🤯
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Stepik: online education
Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT и других LLM моделей 2.0
🤖 На курсе даются базовые и продвинутые техники работы с ChatGPT-like моделями. Разбирается их использование для личных или бизнес целей в виде готового сервиса.
Курс значительно обновлён и переработан в июле 2025 года, также добавлен дополнительный материал.
Курс значительно обновлён и переработан в июле 2025 года, также добавлен дополнительный материал.
👍9❤4🤝2👎1🤯1
Forwarded from Data New Gold
Тренд на вайб кодинг уже настоящее в России
Вот пруфы:
1. Появились вакансии в РФ с вайб кодингом - тык
2. Скриншот про собесы в Яндексе на вайб кодинг
3. А еще мы с моим Тим лидом обсуждаем, как будет меняться BI профессия на вайб BI
4. И у нас внутри Т-банка много рабочих групп на тему применения ИИ в процессах компании
Вот пруфы:
1. Появились вакансии в РФ с вайб кодингом - тык
2. Скриншот про собесы в Яндексе на вайб кодинг
3. А еще мы с моим Тим лидом обсуждаем, как будет меняться BI профессия на вайб BI
4. И у нас внутри Т-банка много рабочих групп на тему применения ИИ в процессах компании
🤪9💯2❤1 1
Forwarded from Vlad: Bit by Bit 🅴
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
навайбкодил заказ на $4,000 за 2 часа 🤭
в интересное время мы живем…
это, конечно, вообще не финальный вариант — это шоукейс
финальный продукт будет сидеть делать наш прекрасный CTO из теслы, но! мы щас находимся на той стадии, когда у нас еще не так много разнообразных кейсов, и когда люди выбирают с кем работать, им нужны пруфы
сегодня собрал в Replit за пару часов proof of concept для клиента: бот для снабжения на стройке
прорабы — заказывают что-то, снабженцы получают запросы
в итоге это все будет литься уже в существую CRM, но на видосе пример того, как это все будет работать
как это все делается?
идете в replit.com один примерно такой проект получится сделать даже бесплатно 1 раз в месяц
пишете в чат гпт, чтобы он вам выдал готовый промт: хочу сделать бота в тг с таким-то тз, должен делать то-то и то-то, напиши промт для replit
готовый прост копируете в реплит, прикрепляете всякие блок-схемы, и всякую любую доп инфу, как это все должно работать, присылаете тг бот токен, ждете 5 минут, И!!!!
нихуя не работает
ну и потом остается часа полтора напильником пилить, а именно по циклу
repeat until done:
1. test
2. report the bug
3. wait for fix
4. ask to delete trash
короче просто тестите бота, что-то не работает — пишите: тут не работает, тут присылает не то, тут присылает 3 раза, в таблицу не пишет, пишет не то, просите удалить мусорный код и оптимизировать проект
и получается благодать
вот такое, всех обнял 🫂
#ai #case #work
TL;DR
можно прототип для клиента собрать на коленке за 2 часа на replit.com (он, конечно, напишет мусор, но для демо — ок)
@vladbitbybit
в интересное время мы живем…
это, конечно, вообще не финальный вариант — это шоукейс
финальный продукт будет сидеть делать наш прекрасный CTO из теслы, но! мы щас находимся на той стадии, когда у нас еще не так много разнообразных кейсов, и когда люди выбирают с кем работать, им нужны пруфы
сегодня собрал в Replit за пару часов proof of concept для клиента: бот для снабжения на стройке
прорабы — заказывают что-то, снабженцы получают запросы
в итоге это все будет литься уже в существую CRM, но на видосе пример того, как это все будет работать
как это все делается?
идете в replit.com один примерно такой проект получится сделать даже бесплатно 1 раз в месяц
пишете в чат гпт, чтобы он вам выдал готовый промт: хочу сделать бота в тг с таким-то тз, должен делать то-то и то-то, напиши промт для replit
готовый прост копируете в реплит, прикрепляете всякие блок-схемы, и всякую любую доп инфу, как это все должно работать, присылаете тг бот токен, ждете 5 минут, И!!!!
ну и потом остается часа полтора напильником пилить, а именно по циклу
repeat until done:
1. test
2. report the bug
3. wait for fix
4. ask to delete trash
короче просто тестите бота, что-то не работает — пишите: тут не работает, тут присылает не то, тут присылает 3 раза, в таблицу не пишет, пишет не то, просите удалить мусорный код и оптимизировать проект
и получается благодать
вот такое, всех обнял 🫂
#ai #case #work
TL;DR
можно прототип для клиента собрать на коленке за 2 часа на replit.com (он, конечно, напишет мусор, но для демо — ок)
@vladbitbybit
👍7👎5💅4👏3🗿2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⌨️ Figma выкатила генератор сайтов Make.
За несколько секунд он создает по описанию работающие MCP с готовым интерфейсом.
Make шустро работает в браузере, дает поправить результат вручную и не требует знания кода.
➡️ И всё это бесплатно
За несколько секунд он создает по описанию работающие MCP с готовым интерфейсом.
Make шустро работает в браузере, дает поправить результат вручную и не требует знания кода.
🟡Под капотом — Claude Sonnet 4.
🟡Можно захостить прямо из Figma.
🟡Поддерживает макеты и картинки на входе.
➡️ И всё это бесплатно
🤫 Знали бы вы, какой анонс мы вам готовим, вы бы до вторника не заснули …
😱16🍾4🤬3🤪3👏1
Дизайнеры, внимание! Lovart на подходе 🚀
Новый инструмент Lovart уже доступен и готов облегчить вашу жизнь: он помогает создавать макеты любой сложности с функционалом, похожим на Figma.
С его помощью агент буквально за минуты генерирует всё: от иллюстраций и веб-дизайна до коллекций одежды и игровых ассетов. А встроенный видеогенератор позволяет создавать рекламные ролики прямо на платформе.
Передаём креативные задачи ИИ — заходите по ссылке. Бесплатные кредиты предоставляют возможность попробовать около 10 проектов без лишних затрат.
Новый инструмент Lovart уже доступен и готов облегчить вашу жизнь: он помогает создавать макеты любой сложности с функционалом, похожим на Figma.
С его помощью агент буквально за минуты генерирует всё: от иллюстраций и веб-дизайна до коллекций одежды и игровых ассетов. А встроенный видеогенератор позволяет создавать рекламные ролики прямо на платформе.
Передаём креативные задачи ИИ — заходите по ссылке. Бесплатные кредиты предоставляют возможность попробовать около 10 проектов без лишних затрат.
Forwarded from 🏆 Data Feeling | AI (Aleron M)
Прими участие в соревновании по обработке данных — одной из дисциплин проектно-образовательного интенсива «Архипелаг 2025».
Тебе предстоит обучить нейросеть, которая поможет искать пропавших людей на сложной местности по снимкам с БВС.
Почему тебе точно надо участвовать?
Возможно полное участие онлайн с финалом 10-11 августа.
Что нужно?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1🤝1
🧑💻 Vibe-coding | AI практика 🤖
🤫 Знали бы вы, какой анонс мы вам готовим, вы бы до вторника не заснули …
Запустили новый концепт, получилось очень круто, но пока сюда не будем публиковать😅🤫
🗿8🤨4😁3🤔1
Forwarded from import that
Был сегодня на выступлении зампреда Совкомбанка, они там ЛЛМки прям в хвост и в гриву! И для них это уже не техническая, а управленческая история.
Купили оборудования почти на ярд, накатили опенсорсные дипсик с квеном в полных версиях, прикрутили раг и довольны.
Разработали 5 уровней обучения для сотрудников, условно, в колл-центре достаточно изучить первый из них, другим надо двигаться выше по ступенькам знаний. Мотивируют аналогиями с 90-ми годами, когда не освоил ПК = безнадежно отстал.
Приучают всех юзать ллм для работы с документами по принципу: никто не имеет права поручить задачу человеку, если это может сделать нейронка. Главная инвестиция не в GPU, а в изменения стиля мышления.
Считают по всему банку метрику "ИИ-доход" как добавочный эффект от внедрения в виде фонда оплаты труда, если кодер стал писать в 1.5 раза больше кода с копайлотом, то ИИ-доход это 0,5 от его з/п. Каждое подразделение постоянно генерит и фиксирует идеи как еще можно поднять этот доход в их бизнес-процессах.
Понравился один из кейсов - генерится шпаргался для b2b-продажника о контрагенте, к которому он едет на переговоры: последние события в компании, ситуация в отрасли и т.п., чтобы продажник был в теме и на одном языке говорил.
Прям умнички, звучало очень вдохновляюще.
Купили оборудования почти на ярд, накатили опенсорсные дипсик с квеном в полных версиях, прикрутили раг и довольны.
Разработали 5 уровней обучения для сотрудников, условно, в колл-центре достаточно изучить первый из них, другим надо двигаться выше по ступенькам знаний. Мотивируют аналогиями с 90-ми годами, когда не освоил ПК = безнадежно отстал.
Приучают всех юзать ллм для работы с документами по принципу: никто не имеет права поручить задачу человеку, если это может сделать нейронка. Главная инвестиция не в GPU, а в изменения стиля мышления.
Считают по всему банку метрику "ИИ-доход" как добавочный эффект от внедрения в виде фонда оплаты труда, если кодер стал писать в 1.5 раза больше кода с копайлотом, то ИИ-доход это 0,5 от его з/п. Каждое подразделение постоянно генерит и фиксирует идеи как еще можно поднять этот доход в их бизнес-процессах.
Понравился один из кейсов - генерится шпаргался для b2b-продажника о контрагенте, к которому он едет на переговоры: последние события в компании, ситуация в отрасли и т.п., чтобы продажник был в теме и на одном языке говорил.
Прям умнички, звучало очень вдохновляюще.
1❤20 8👍5😁2
Forwarded from 🏄 Соревновательный Data Science | Kaggle | Чемпионаты (Aleron M)
Меняем правила игры в AI: обходим классические бенчмарки и ищем лучшие модели
Недавно работая над проектом чат-бота, моя команда студентов начала с классических бенчмарков - GLUE, SQuAD и прочих. На стандартных тестах всё выглядело круто, но в реальных условиях всё было не так радужно.
Пришлось менять подход. Вместо того чтобы гнаться за лидербордами, ребята начали комбинировать разные метрики. И тут их ждал сюрприз! Модели вроде DistilBERT и ALBERT реально выстрелили, особенно в понимании контекста и генерации ответов.
Вдохновленные этим, мы решили узнать, как другие ребята в AI выбирают свои модели. Запустили опрос среди ML-инженеров, дата-сайентистов, продактов и MLOps. Оказалось, что многие используют кастомные метрики, такие как F1-score и BLEU, что дало нам кучу идей для улучшения.
Так что, ребята, не бойтесь отходить от стандартов и учиться у сообщества. Это может привести к классным решениям!
➡️ Если есть желание внести вклад, то пройдите опрос и поделитесь своим опытом (7 минут): 👉 https://forms.gle/dDWeWaWbxhk6qsNL7
Репост = карма👼
Недавно работая над проектом чат-бота, моя команда студентов начала с классических бенчмарков - GLUE, SQuAD и прочих. На стандартных тестах всё выглядело круто, но в реальных условиях всё было не так радужно.
Пришлось менять подход. Вместо того чтобы гнаться за лидербордами, ребята начали комбинировать разные метрики. И тут их ждал сюрприз! Модели вроде DistilBERT и ALBERT реально выстрелили, особенно в понимании контекста и генерации ответов.
Вдохновленные этим, мы решили узнать, как другие ребята в AI выбирают свои модели. Запустили опрос среди ML-инженеров, дата-сайентистов, продактов и MLOps. Оказалось, что многие используют кастомные метрики, такие как F1-score и BLEU, что дало нам кучу идей для улучшения.
Так что, ребята, не бойтесь отходить от стандартов и учиться у сообщества. Это может привести к классным решениям!
➡️ Если есть желание внести вклад, то пройдите опрос и поделитесь своим опытом (7 минут): 👉 https://forms.gle/dDWeWaWbxhk6qsNL7
Репост = карма👼
Google Docs
Как реально выбирают LLM для своего кейса в 2025 году?
Бенчмарки переживают кризис: отдельные лидерборды всё хуже отражают реальную эффективность моделей в прикладных сценариях. Всё больше специалистов комбинируют метрики, тесты и косвенные сигналы, чтобы подобрать модель под свой конкретный кейс.
Мы проводим…
Мы проводим…
5👍3❤1
Чем заняться в выходные?
> конечно вайбкодить
Anthropic в своем YT выложили 15 лекций [Код с Клодом]
Там создание AI агентов, Claude Code, MCP, промптинг, про Manus, Canva, вайбкодинг в прод и др. Все это мы так же разбираем подробно с практикой тут.
> конечно вайбкодить
Anthropic в своем YT выложили 15 лекций [Код с Клодом]
Там создание AI агентов, Claude Code, MCP, промптинг, про Manus, Canva, вайбкодинг в прод и др. Все это мы так же разбираем подробно с практикой тут.
❤8⚡3👍3😁1
Forwarded from 🏆 Data Feeling | AI (Aleron M)
🔥 ТОП-10 технологий, без которых ты ноль в AI в 2025
Готов к жёсткой правде? Если не подружись с этими технологиями — будешь топтаться на месте, пока другие качают скиллы и улетают в топы. Вот что реально нужно учить прямо сейчас:
✅ Python - король ИИ.
Без него - даже не подходи к AI. 90% всего машинного обучения, датасаенса и нейросетей написано на нём. Хочешь писать агентов, тренировать модели и внедрять их в продакшн? Python or nothing.
✅ LangChain - базовый конструктор для ИИ
Если до сих пор не юзаешь — ты либо новичок, либо живёшь в 2022-м. Это готовый код под любые простые ИИ-автоматизации с помощью LLM. Вызываешь функции, подставляешь данные - и вуаля, AI агент работает и свайпает девчонок вместо тебя в тиндере.
✅ n8n - текущий лидер в автомазации рабочих процессов.
Задумайся, 80% задач машинного обучения, особенно в бизнесе, сводятся к классификации. Причем, огромный пласт тут - это текстовые задачи, а лидеры по точности на текстах - это LLM. Так в n8n пару лет назад завезли AI ноды (AI агенты) и демократизовали доступ к AI-инструментам, позволив людям без глубоких технических знаний решать сложные задачи. А значит этот пласт бизнес задач теперь решается без опытых ML/DS спецов. Живем в новой парадигме.
✅ Cursor - твой вайбовый IT кент)
Я специально поставил этот пункт сильно ниже Python, потому что скорее всего после Cursor, ты не захочешь уже глубоко нырять в классическую парадигму программирования. Cursor - это тот самый сумасшедший друг из IT, который берет твою идею и в считанные часы реализует. Лишь ты бы потом смог это продать)
✅ LangGraph - для тех, кто не ищет лёгких путей
Хочешь сложных нелинейных агентов? Тогда это твой выбор. Работает поверх LangChain, но даёт гибкость графов и состояний. По сути, это как n8n, но для кода, только мощнее.
✅ FastAPI - твой мост к продакшну
Если твой ИИ крут, но у него нет API - он никому не нужен. FastAPI позволяет за пару часов поднять рабочий эндпоинт, через который фронтенд или клиенты смогут получать результаты.
✅ Firebase - твой стартовый набор для стартапа
Представь: ты один, а нужно написать и фронт, и бэкенд. Фронт ты завайбкодил, но че по бэку? Firebase - это готовый бэкенд от Google. Он даёт тебе NoSQL-базу, аутентификацию и хранилище для файлов. Всё это через один простой SDK. Твоя задача — сосредоточиться на клиенте, а все серверные заботы оставить ему.
✅ Supabase - Open Source брат Firebase
Представь: тебе снова нужен бэкенд, но ты уже на всю голову вайбкодер, ты не хочешь тратить недели на настройку сервера, базы данных и API. Supabase — это как Firebase, но с открытым исходным кодом. Он даёт тебе всё, что нужно для бэкенда: мощную PostgreSQL базу, удобное API для общения с ней, аутентификацию пользователей и хранилище файлов. Весь готовый, мощный и гибкий набор, чтобы ты мог быстро запустить свой проект и сосредоточиться на главном - привлечь инвестиции! 🤫
✅ Git / GitHub - без этого тебя не возьмут в серьёзную команду
Раньше можно было хаотично пилить код в одном файле. Теперь каждый коммит = потенциальное трудоустройство. Если не умеешь мержить ветки и пушить без костылей - учись.
✅ CI/CD - деплой без головной боли
Твой код должен автоматически тестироваться и выкатываться. Railway, GitHub Actions, Docker — выбирай, но без автоматизации ты будешь тратить часы на рутину вместо прокачки моделей.
🔥 Вывод:
Без этого стека можно писать простые скрипты, но не сложные AI-продукты. Хочешь прокачаться? Начинай с Python, переходи на LangChain, подключай FastAPI и CI/CD, по возможности усиливай все это Cursor и n8n.
Накидайте реакций, если делать такие разборы и дальше! 🚀👇
Готов к жёсткой правде? Если не подружись с этими технологиями — будешь топтаться на месте, пока другие качают скиллы и улетают в топы. Вот что реально нужно учить прямо сейчас:
Без него - даже не подходи к AI. 90% всего машинного обучения, датасаенса и нейросетей написано на нём. Хочешь писать агентов, тренировать модели и внедрять их в продакшн? Python or nothing.
Если до сих пор не юзаешь — ты либо новичок, либо живёшь в 2022-м. Это готовый код под любые простые ИИ-автоматизации с помощью LLM. Вызываешь функции, подставляешь данные - и вуаля, AI агент работает и свайпает девчонок вместо тебя в тиндере.
Задумайся, 80% задач машинного обучения, особенно в бизнесе, сводятся к классификации. Причем, огромный пласт тут - это текстовые задачи, а лидеры по точности на текстах - это LLM. Так в n8n пару лет назад завезли AI ноды (AI агенты) и демократизовали доступ к AI-инструментам, позволив людям без глубоких технических знаний решать сложные задачи. А значит этот пласт бизнес задач теперь решается без опытых ML/DS спецов. Живем в новой парадигме.
Я специально поставил этот пункт сильно ниже Python, потому что скорее всего после Cursor, ты не захочешь уже глубоко нырять в классическую парадигму программирования. Cursor - это тот самый сумасшедший друг из IT, который берет твою идею и в считанные часы реализует. Лишь ты бы потом смог это продать)
Хочешь сложных нелинейных агентов? Тогда это твой выбор. Работает поверх LangChain, но даёт гибкость графов и состояний. По сути, это как n8n, но для кода, только мощнее.
Если твой ИИ крут, но у него нет API - он никому не нужен. FastAPI позволяет за пару часов поднять рабочий эндпоинт, через который фронтенд или клиенты смогут получать результаты.
Представь: ты один, а нужно написать и фронт, и бэкенд. Фронт ты завайбкодил, но че по бэку? Firebase - это готовый бэкенд от Google. Он даёт тебе NoSQL-базу, аутентификацию и хранилище для файлов. Всё это через один простой SDK. Твоя задача — сосредоточиться на клиенте, а все серверные заботы оставить ему.
Представь: тебе снова нужен бэкенд, но ты уже на всю голову вайбкодер, ты не хочешь тратить недели на настройку сервера, базы данных и API. Supabase — это как Firebase, но с открытым исходным кодом. Он даёт тебе всё, что нужно для бэкенда: мощную PostgreSQL базу, удобное API для общения с ней, аутентификацию пользователей и хранилище файлов. Весь готовый, мощный и гибкий набор, чтобы ты мог быстро запустить свой проект и сосредоточиться на главном - привлечь инвестиции! 🤫
Раньше можно было хаотично пилить код в одном файле. Теперь каждый коммит = потенциальное трудоустройство. Если не умеешь мержить ветки и пушить без костылей - учись.
Твой код должен автоматически тестироваться и выкатываться. Railway, GitHub Actions, Docker — выбирай, но без автоматизации ты будешь тратить часы на рутину вместо прокачки моделей.
🔥 Вывод:
Без этого стека можно писать простые скрипты, но не сложные AI-продукты. Хочешь прокачаться? Начинай с Python, переходи на LangChain, подключай FastAPI и CI/CD, по возможности усиливай все это Cursor и n8n.
Накидайте реакций, если делать такие разборы и дальше! 🚀👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
100 22❤10👍4🤝2😱1