Вы используете ИИ-агентов для разработки программных продуктов?
Anonymous Poll
22%
Нет, не использую
40%
Да, но не часто
35%
Да, часто
3%
Полностью отдал написание кода ИИ
Сталкивались с проблемами при использовании ИИ для разработки программных продуктов?
Anonymous Poll
11%
Нет, проблем нет
41%
Да, иногда бывают проблемы
37%
Да, проблем много
11%
Быстрее сделать самому ручками
Видим, что вы часто сталкиваетесь с проблемами при использовании ИИ в разработке. Мы уже писали о первой ловушке, которая мешает разработчикам научиться использовать ИИ в разработке. Сегодня поделимся еще двумя.
✍️Ложная автономность (proxy autonomy)
— Что это: кажется, что «агент делает», но вы всё продумываете за него;
— Симптом: чтобы получить результат, вы пишете слишком подробные инструкции до уровня «вот в этом файле поменяй эту функцию». Быстрее было бы сделать руками;
— Пример: задача выглядит как «сделай фичу», а по факту вы диктуете агенту пошаговый рецепт, потому что без него он не попадает в архитектуру.
— Лечение: поднимать глубину делегирования кодинга там, где можно описать ценность и критерии приемки, а не технические шаги. Инвестировать в контракты (например, схему API) и шаблоны задач.
✍️Разрастание скоупа (scope explosion)
— Что это: агент начинает «улучшать всё подряд»: правит форматирование, переименовывает, меняет архитектуру, добавляет лишние зависимости;
— Симптом: слишком большой набор изменений без понятной цели, много побочных правок, сложно ревьюить;
— Пример: вы попросили «починить баг», а агент параллельно переименовал половину модулей и заменил библиотеку логирования;
— Лечение: жесткие рамки (что трогаем/не трогаем), лимит на размер изменений, стоп-правила («остановись и спроси»), приоритет «минимальное изменение, которое дает ценность».
— Дополнительно: ввести бюджет код-ревью (Code Review Budget): лимит времени и внимания на ревью, под который подгоняете объем изменений;
— Дополнительно: фиксировать архитектуру и ценность ее компонентов, чтобы агент не «оптимизировал» то, что трогать нельзя.
Аналогия: вы приехали на замену масла, а мастер решил «заодно оптимизировать» систему охлаждения и разобрал полмашины. Иногда это делает лучше, но чаще превращает простую операцию в непредсказуемый ремонт.
👉А с какими еще ловушками при использовании ИИ-агентов вы сталкивались? Делитесь в комментариях!
✍️Ложная автономность (proxy autonomy)
— Что это: кажется, что «агент делает», но вы всё продумываете за него;
— Симптом: чтобы получить результат, вы пишете слишком подробные инструкции до уровня «вот в этом файле поменяй эту функцию». Быстрее было бы сделать руками;
— Пример: задача выглядит как «сделай фичу», а по факту вы диктуете агенту пошаговый рецепт, потому что без него он не попадает в архитектуру.
— Лечение: поднимать глубину делегирования кодинга там, где можно описать ценность и критерии приемки, а не технические шаги. Инвестировать в контракты (например, схему API) и шаблоны задач.
✍️Разрастание скоупа (scope explosion)
— Что это: агент начинает «улучшать всё подряд»: правит форматирование, переименовывает, меняет архитектуру, добавляет лишние зависимости;
— Симптом: слишком большой набор изменений без понятной цели, много побочных правок, сложно ревьюить;
— Пример: вы попросили «починить баг», а агент параллельно переименовал половину модулей и заменил библиотеку логирования;
— Лечение: жесткие рамки (что трогаем/не трогаем), лимит на размер изменений, стоп-правила («остановись и спроси»), приоритет «минимальное изменение, которое дает ценность».
— Дополнительно: ввести бюджет код-ревью (Code Review Budget): лимит времени и внимания на ревью, под который подгоняете объем изменений;
— Дополнительно: фиксировать архитектуру и ценность ее компонентов, чтобы агент не «оптимизировал» то, что трогать нельзя.
Аналогия: вы приехали на замену масла, а мастер решил «заодно оптимизировать» систему охлаждения и разобрал полмашины. Иногда это делает лучше, но чаще превращает простую операцию в непредсказуемый ремонт.
👉А с какими еще ловушками при использовании ИИ-агентов вы сталкивались? Делитесь в комментариях!
🤔 Давайте вместе разберемся, что не так с этим кодом?
👉 Чтобы понять, что можно исправить, загляните в типичные улучшения Девмана.
➡️Пишите в комментариях, что можно исправить!
...
for vacancy in response.json()['items']:
...
pages = response.json()['pages']
...
👉 Чтобы понять, что можно исправить, загляните в типичные улучшения Девмана.
➡️Пишите в комментариях, что можно исправить!
Превращение JSON строки в структуру данных Python требует много процессорного времени. Этот ресурс не безграничен, поэтому нельзя допустить, чтобы программа транжирила его на неоправданно частые вызовы метода
Код из нашего примера может выглядеть так:
Спасибо большое, что активно писали в комменты и предлагали свои варианты!
response.json().Код из нашего примера может выглядеть так:
...
payload = response.json()
for vacancy in payload['items']:
...
pages = payload['pages']
...
Спасибо большое, что активно писали в комменты и предлагали свои варианты!
🔥4
❓Зачем проходить мок-интервью
Мы часто сталкиваемся с тем, что наши ученики не понимают ценность прохождения мок-интервью. Сегодня расскажем о том, чем полезен этот инструмент!
Mock-interview (от англ. mock — имитация, тренировка) — имитация собеседования с опытным ментором. В роли ментора может быть опытный HR или сильный технический эксперт.
✅ Мок-интервью позволяет:
— Проверить соответствие своих навыков выбранной вакансии;
— Выявить пробелы, получить подробную обратную связь о своих хард- и софт-скиллах;
— Повысить уверенность за счёт тренировки.
❗️При прохождении мок-интервью у многих есть психологический барьер, который похож на языковой, когда человек учит иностранный язык, но боится на нем говорить. Его сложно преодолеть.
✍️Вот, причины, из-за которых наши ученики откладывают мок-интервью:
— Кажется, что пока нечего рассказать о себе и своем опыте;
— Кажется, что ещё не всё прочитал/изучил, пока не готов;
— Кажется, что мне это пока не нужно.
❗️Но, это только так КАЖЕТСЯ.
📌Основная цель мок-интервью — отрепетировать будущее собеседование — выстроить самопрезентацию, ответы на вопросы интервьюера, наработать шаблоны.
Все это придает уверенности, понимания, какие вопросы могут задать и как на них отвечать. Эти навыки не появляются сами собой и их почти невозможно выработать «дома, перед зеркалом». Их можно получить либо в ходе реальных интервью, где вы набьете шишки сами, либо в ходе тренировки с опытными наставниками.
По каким критериям мы оцениваем мок-интервью
Мы выработали следующие подходы по прохождению мок-интервью:
1️⃣Серия из 3 мок-интервью для тех, кто идет в профессию с нуля
Почему 3 интервью? Минимально, именно столько нужно, чтобы «набить руку». Мы не загоняем никого в рамки и даем время на подготовку, анализ результатов и ошибок.
Процесс выстраиваем итерациями: прошёл первое мок-интервью → получил обратную связь → ушел готовиться и закрывать пробелы.
После третьего интервью мы видим, что удалось подтянуть те знания, на которые раньше не хватало времени или внимания, сформировать шаблоны ответов на типичные вопросы, выстроить четкую самопрезентацию и в разы вырастить уверенность в себе и своем опыте.
2️⃣Точечная подготовка к тех.интервью по конкретной вакансии
Интервьюер:
— Пройдет с вами по требованиям в вакансии;
— Задаст именно те вопросы, которые вы, скорее всего, услышите на собеседовании;
— Проведёт быстрый ликбез, там, где у вас не хватает каких-то знаний;
— Даст развернутую обратную связь и рекомендации.
🗣Вот отзыв нашего выпускника, прошедшего мок-интервью:
В Devman, вне зависимости от выбранного курса, любой студент может запросить прохождение мок-интервью. Не упускайте возможности, проходите подготовку и получайте привлекательные офферы!
Мы часто сталкиваемся с тем, что наши ученики не понимают ценность прохождения мок-интервью. Сегодня расскажем о том, чем полезен этот инструмент!
Mock-interview (от англ. mock — имитация, тренировка) — имитация собеседования с опытным ментором. В роли ментора может быть опытный HR или сильный технический эксперт.
✅ Мок-интервью позволяет:
— Проверить соответствие своих навыков выбранной вакансии;
— Выявить пробелы, получить подробную обратную связь о своих хард- и софт-скиллах;
— Повысить уверенность за счёт тренировки.
❗️При прохождении мок-интервью у многих есть психологический барьер, который похож на языковой, когда человек учит иностранный язык, но боится на нем говорить. Его сложно преодолеть.
✍️Вот, причины, из-за которых наши ученики откладывают мок-интервью:
— Кажется, что пока нечего рассказать о себе и своем опыте;
— Кажется, что ещё не всё прочитал/изучил, пока не готов;
— Кажется, что мне это пока не нужно.
❗️Но, это только так КАЖЕТСЯ.
📌Основная цель мок-интервью — отрепетировать будущее собеседование — выстроить самопрезентацию, ответы на вопросы интервьюера, наработать шаблоны.
Все это придает уверенности, понимания, какие вопросы могут задать и как на них отвечать. Эти навыки не появляются сами собой и их почти невозможно выработать «дома, перед зеркалом». Их можно получить либо в ходе реальных интервью, где вы набьете шишки сами, либо в ходе тренировки с опытными наставниками.
По каким критериям мы оцениваем мок-интервью
Мы выработали следующие подходы по прохождению мок-интервью:
1️⃣Серия из 3 мок-интервью для тех, кто идет в профессию с нуля
Почему 3 интервью? Минимально, именно столько нужно, чтобы «набить руку». Мы не загоняем никого в рамки и даем время на подготовку, анализ результатов и ошибок.
Процесс выстраиваем итерациями: прошёл первое мок-интервью → получил обратную связь → ушел готовиться и закрывать пробелы.
После третьего интервью мы видим, что удалось подтянуть те знания, на которые раньше не хватало времени или внимания, сформировать шаблоны ответов на типичные вопросы, выстроить четкую самопрезентацию и в разы вырастить уверенность в себе и своем опыте.
2️⃣Точечная подготовка к тех.интервью по конкретной вакансии
Интервьюер:
— Пройдет с вами по требованиям в вакансии;
— Задаст именно те вопросы, которые вы, скорее всего, услышите на собеседовании;
— Проведёт быстрый ликбез, там, где у вас не хватает каких-то знаний;
— Даст развернутую обратную связь и рекомендации.
🗣Вот отзыв нашего выпускника, прошедшего мок-интервью:
«Было вообще отлично, Олег рассказал проще чем в документации и понимание было нормальное, поэтому сегодня уже прошел собес, везде все ответил вроде, по ощущениям прошло успешно.»
В Devman, вне зависимости от выбранного курса, любой студент может запросить прохождение мок-интервью. Не упускайте возможности, проходите подготовку и получайте привлекательные офферы!
❤6
🥳🥳🥳Запускаем распродажу мини-курсов с 20 апреля по 3 мая!
Длинные майские праздники — отличный повод начать что-то новое!
Дарим вам скидку 10% на все наши мини-курсы!
✅Преимущества мини-курсов:
👉 Поддержка куратора в личном чате, если не удается пройти урок;
👉 Код-ревью от действующего разработчика по каждому проекту;
👉 Гибкий график занятий — занимайтесь в любое время;
👉 Прокачивайте навыки точечно — только по необходимой теме;
👉 Можно начать занятия в любое время. Курс ваш навсегда.
⚡️Выбирайте мини-курсы со скидкой здесь или задавайте вопросы нам в Telegram!
Длинные майские праздники — отличный повод начать что-то новое!
Дарим вам скидку 10% на все наши мини-курсы!
✅Преимущества мини-курсов:
👉 Поддержка куратора в личном чате, если не удается пройти урок;
👉 Код-ревью от действующего разработчика по каждому проекту;
👉 Гибкий график занятий — занимайтесь в любое время;
👉 Прокачивайте навыки точечно — только по необходимой теме;
👉 Можно начать занятия в любое время. Курс ваш навсегда.
⚡️Выбирайте мини-курсы со скидкой здесь или задавайте вопросы нам в Telegram!
Forwarded from Юля рулит || Про роль руководителя, AI и Python
Нейросети все еще туповаты или руки кривые?
Тему ИИ обсуждают все. Есть две крайности — ИИ тупой, ничего не может vs ИИ может/сможет заменить всех. Истина, как обычно, где-то посередине)
1️⃣ Бесплатные модели отстают в развитии от текущих на 1-2 года. При это функционально каждая следующая модель выходит все чаще и при этом многократно превосходит предыдущую. А с учетом острой конкуренции и при этом внедрении самих ИИ для разработки следующего поколения ИИ, то скорость прогресса и правда космическая!
2️⃣ ИИ уже в бизнесе, обучении, быту. Мир уже изменился.
3️⃣ Сейчас ограничения возможностей не в ИИ, а в процессах и в мышлении. Будешь пытаться работать с ними как с привычными алгоритмами или 1-к-1 воспроизводить процессы без ИИ = получится 💩
Если говорить про разработку кода, то нельзя загонять ИИ на жесткие рельсы — его сила в ассоциативности и генерации нового. Нужен жесткий алгоритм - напишите скрипт и выдайте ИИ-агенту как инструмент. Оставьте место нейросети для разумного креатива. Как и человеку — нужны критерии результата и контекст, но не инструкция "жми сюда - потом сюда - затем ...". Ведь все мы немного по-разному действуем, но можем при этом достигать сопоставимых результатов. А иногда и превосходить ожидания, найдя новый путь.
4⃣ Придется обзавестись целой пачкой инструментов, которые помогут отлаживать работу ИИ, тестировать. Говоря про эффективный вайбкодинг, то надо сосредоточиться на оптимизации код-ревью, сбора требований и ревью архитектуры прежде всего, потому что это теперь узкие горлышки процесса.
Даже если пишете контент с помощью ИИ, то инструменты все равно нужны. Можно найти варианты, где они уже готовы. MCP сервера для работы с гугл-таблицами, например, есть почти во всех платформах для агентов вроде ChatGPT.
Тему ИИ обсуждают все. Есть две крайности — ИИ тупой, ничего не может vs ИИ может/сможет заменить всех. Истина, как обычно, где-то посередине)
1️⃣ Бесплатные модели отстают в развитии от текущих на 1-2 года. При это функционально каждая следующая модель выходит все чаще и при этом многократно превосходит предыдущую. А с учетом острой конкуренции и при этом внедрении самих ИИ для разработки следующего поколения ИИ, то скорость прогресса и правда космическая!
2️⃣ ИИ уже в бизнесе, обучении, быту. Мир уже изменился.
3️⃣ Сейчас ограничения возможностей не в ИИ, а в процессах и в мышлении. Будешь пытаться работать с ними как с привычными алгоритмами или 1-к-1 воспроизводить процессы без ИИ = получится 💩
Если говорить про разработку кода, то нельзя загонять ИИ на жесткие рельсы — его сила в ассоциативности и генерации нового. Нужен жесткий алгоритм - напишите скрипт и выдайте ИИ-агенту как инструмент. Оставьте место нейросети для разумного креатива. Как и человеку — нужны критерии результата и контекст, но не инструкция "жми сюда - потом сюда - затем ...". Ведь все мы немного по-разному действуем, но можем при этом достигать сопоставимых результатов. А иногда и превосходить ожидания, найдя новый путь.
4⃣ Придется обзавестись целой пачкой инструментов, которые помогут отлаживать работу ИИ, тестировать. Говоря про эффективный вайбкодинг, то надо сосредоточиться на оптимизации код-ревью, сбора требований и ревью архитектуры прежде всего, потому что это теперь узкие горлышки процесса.
Даже если пишете контент с помощью ИИ, то инструменты все равно нужны. Можно найти варианты, где они уже готовы. MCP сервера для работы с гугл-таблицами, например, есть почти во всех платформах для агентов вроде ChatGPT.
🔥1
Девман для питонистов
🥳🥳🥳Запускаем распродажу мини-курсов с 20 апреля по 3 мая! Длинные майские праздники — отличный повод начать что-то новое! Дарим вам скидку 10% на все наши мини-курсы! ✅Преимущества мини-курсов: 👉 Поддержка куратора в личном чате, если не удается пройти…
🤔 Давайте вместе разберемся, что не так с этим кодом?
👉 Чтобы понять, что можно исправить, загляните в типичные улучшения Девмана.
➡️Пишите в комментариях, что можно исправить!
from django.db import models
class Owner(models.Model):
full_name = models.CharField('ФИО владельца', max_length=200)
owner_phonenumber = models.CharField('Номер владельца', max_length=20)
owner_flats = models.ManyToManyField(
'Flat', verbose_name='Квартиры в собственности', related_name='owners')
def __str__(self):
return self.full_name
👉 Чтобы понять, что можно исправить, загляните в типичные улучшения Девмана.
➡️Пишите в комментариях, что можно исправить!
Нет смысла в названиях полей дублировать название модели: в прикладном коде название поля и так всегда следует за названием модели. Высушите названия полей.
Код из нашего примера может выглядеть так:
Код из нашего примера может выглядеть так:
from django.db import models
class Owner(models.Model):
full_name = models.CharField('ФИО владельца', max_length=200)
phonenumber = models.CharField('Номер владельца', max_length=20)
flats = models.ManyToManyField(
'Flat', verbose_name='Квартиры в собственности', related_name='owners')
def __str__(self):
return self.full_name
Девман для питонистов
🥳🥳🥳Запускаем распродажу мини-курсов с 20 апреля по 3 мая! Длинные майские праздники — отличный повод начать что-то новое! Дарим вам скидку 10% на все наши мини-курсы! ✅Преимущества мини-курсов: 👉 Поддержка куратора в личном чате, если не удается пройти…
Самопрезентация: что и как рассказать о себе на собеседовании
Самопрезентация — неотъемлемая часть собеседования. На любом из этапов отбора, вас могут попросить коротко рассказать о себе и своем опыте.
Кажется, что рассказать о себе не так уж и сложно. Но, когда в рамках подготовки к тех. интервью, мы просим наших студентов рассказать о своем опыте, студенты отвечают: «Я не знаю, что говорить и что именно рассказать».
✅Как оценивает самопрезентацию работодатель:
— «Начинка» — что вы говорите о себе;
— «Обертка» — как вы говорите о себе. Это структура рассказа, то, как вы формулируете мысли, легко ли вас слушать.
Второй критерий не очевидный, но он важен для работодателя.
❌Вот, что может повлиять негативно:
— несвязная речь,
— отсутствие структуры в рассказе,
— неспособность сформулировать мысль кратко,
— скачки с темы на тему,
— отсутствие или потеря логики,
— возвращение к тому, о чем уже говорили,
— неожиданные паузы (потеря мысли, забытое слово),
— долгий, монотонный рассказ,
— слова-паразиты
❓Почему это влияет?
Технического руководителя это может навести на мысль: если у кандидата такая речь, способен ли он в принципе логически мыслить, будет ли порядок в документации, коде, последовательной работе с задачами. Все это тесно переплетается с вашими хард-скиллами и влияет на вашу оценку как профессионала.
✍️Как подготовить самопрезентацию?
1️⃣Составьте письменный рассказ о себе. Вы сможете наглядно увидеть проблемы в устной речи. В тексте проще составить структуру, логику и определить последовательность, убрать лишнее. Скорее всего, вы будете возвращаться к своему черновику не единожды и с каждым разом будете улучшать свой рассказ.
📌 Вот шпаргалка, если не знаете, что рассказать и как структурировать:
— Вводная часть. Представьтесь, расскажите, как пришли в разработку/почему именно эта специальность интересна, про свой опыт в разработке, про последнее или текущее место работы;
— Про проекты. На каких проектах работали (не только на последнем месте работы), с какой предметной областью (финтех, ритейл и т.д.), какие продукты разрабатывали, для кого (кто заказчик, конечный пользователь), команда проектов, стек проектов.
Если опыт большой, выберите самые релевантные проекты для компании, где вы проходите интервью;
— Про задачи и личные достижения. Расскажите о своих задачах и достижениях, приведите примеры. Начните с крупных, значимых, интересных задач и переходите к более мелким. Делайте упор на то, где требования в вакансии пересекаются с вашим опытом, подчеркивайте, что вы умеете именно то, что требуется в вакансии и вашей будущей команде;
— Свой личный стек и компетенции. Технологии и инструменты, которыми владеете лично вы, в чем вы сильны, что вам можно доверить, чем вы можете быть полезны для проекта и команды. Начните с тех.навыков, закончите софт-скиллами, личными характеристиками;
— Заключение. Почему вы сейчас в поиске работы и что ищите: какие проекты, компанию, команду, как вы видите свое профессиональное развитие.
2️⃣Перечитайте вслух то, что у вас получилось. Оцените, насколько это «ваша речь», насколько вам комфортно говорить. Засеките время вашей устной презентации. Если у вас короткий HR-скрининг, ваша презентация не должна быть дольше 2-3 минут. Если полноценное интервью, не больше 5-6 минут. Можно составить 2 текста на разную длительность.
3️⃣ Внесите корректировки в текст и порепетируйте устно наедине. В начале можно выучить самопрезентацию, чтобы чувствовать себя увереннее на встрече. Достаточно быстро вы освоитесь, отточите текст и устная речь станет более связной и логичной. Распечатайте текст и держите под рукой как шпаргалку на удаленных интервью.
Эта методика поможет не теряться и при ответах на точечные вопросы интервьюера. Когда в вашей голове уже есть отрепетированные паттерны рассказа, вам гораздо легче сориентироваться и ответить на незапланированные вопросы.
Самопрезентация — неотъемлемая часть собеседования. На любом из этапов отбора, вас могут попросить коротко рассказать о себе и своем опыте.
Кажется, что рассказать о себе не так уж и сложно. Но, когда в рамках подготовки к тех. интервью, мы просим наших студентов рассказать о своем опыте, студенты отвечают: «Я не знаю, что говорить и что именно рассказать».
✅Как оценивает самопрезентацию работодатель:
— «Начинка» — что вы говорите о себе;
— «Обертка» — как вы говорите о себе. Это структура рассказа, то, как вы формулируете мысли, легко ли вас слушать.
Второй критерий не очевидный, но он важен для работодателя.
❌Вот, что может повлиять негативно:
— несвязная речь,
— отсутствие структуры в рассказе,
— неспособность сформулировать мысль кратко,
— скачки с темы на тему,
— отсутствие или потеря логики,
— возвращение к тому, о чем уже говорили,
— неожиданные паузы (потеря мысли, забытое слово),
— долгий, монотонный рассказ,
— слова-паразиты
❓Почему это влияет?
Технического руководителя это может навести на мысль: если у кандидата такая речь, способен ли он в принципе логически мыслить, будет ли порядок в документации, коде, последовательной работе с задачами. Все это тесно переплетается с вашими хард-скиллами и влияет на вашу оценку как профессионала.
✍️Как подготовить самопрезентацию?
1️⃣Составьте письменный рассказ о себе. Вы сможете наглядно увидеть проблемы в устной речи. В тексте проще составить структуру, логику и определить последовательность, убрать лишнее. Скорее всего, вы будете возвращаться к своему черновику не единожды и с каждым разом будете улучшать свой рассказ.
📌 Вот шпаргалка, если не знаете, что рассказать и как структурировать:
— Вводная часть. Представьтесь, расскажите, как пришли в разработку/почему именно эта специальность интересна, про свой опыт в разработке, про последнее или текущее место работы;
— Про проекты. На каких проектах работали (не только на последнем месте работы), с какой предметной областью (финтех, ритейл и т.д.), какие продукты разрабатывали, для кого (кто заказчик, конечный пользователь), команда проектов, стек проектов.
Если опыт большой, выберите самые релевантные проекты для компании, где вы проходите интервью;
— Про задачи и личные достижения. Расскажите о своих задачах и достижениях, приведите примеры. Начните с крупных, значимых, интересных задач и переходите к более мелким. Делайте упор на то, где требования в вакансии пересекаются с вашим опытом, подчеркивайте, что вы умеете именно то, что требуется в вакансии и вашей будущей команде;
— Свой личный стек и компетенции. Технологии и инструменты, которыми владеете лично вы, в чем вы сильны, что вам можно доверить, чем вы можете быть полезны для проекта и команды. Начните с тех.навыков, закончите софт-скиллами, личными характеристиками;
— Заключение. Почему вы сейчас в поиске работы и что ищите: какие проекты, компанию, команду, как вы видите свое профессиональное развитие.
2️⃣Перечитайте вслух то, что у вас получилось. Оцените, насколько это «ваша речь», насколько вам комфортно говорить. Засеките время вашей устной презентации. Если у вас короткий HR-скрининг, ваша презентация не должна быть дольше 2-3 минут. Если полноценное интервью, не больше 5-6 минут. Можно составить 2 текста на разную длительность.
3️⃣ Внесите корректировки в текст и порепетируйте устно наедине. В начале можно выучить самопрезентацию, чтобы чувствовать себя увереннее на встрече. Достаточно быстро вы освоитесь, отточите текст и устная речь станет более связной и логичной. Распечатайте текст и держите под рукой как шпаргалку на удаленных интервью.
Эта методика поможет не теряться и при ответах на точечные вопросы интервьюера. Когда в вашей голове уже есть отрепетированные паттерны рассказа, вам гораздо легче сориентироваться и ответить на незапланированные вопросы.
👍8🔥2❤1🥰1
⚡️Мы завели канал в Макс!
Подписывайтесь на нас по ссылке, чтобы не потеряться!
Канал в Телеграм мы продолжим вести. Также напоминаем, что у нас есть группа в VK.
Расскажите, пользуетесь ли Макс? Выбирайте ответ в опросе!
Подписывайтесь на нас по ссылке, чтобы не потеряться!
Канал в Телеграм мы продолжим вести. Также напоминаем, что у нас есть группа в VK.
Расскажите, пользуетесь ли Макс? Выбирайте ответ в опросе!
😢3
Пользуетесь ли Макс?
Anonymous Poll
65%
Буду сидеть в Телеграм до последнего
8%
Не в РФ, проблем с Телеграм нет
28%
Уже завел аккаунт в Макс на всякий случай
Пока нейросети захватывают мир, холивар на тему Django vs FastAPI так и не решен
Часто видим одну и ту же боль: у вас здоровенный монолит на Django, куча легаси или сложная админка. Но задачи по API становятся всё более капризными: нужна строгая типизация, авто-доки и нормальная валидация. DRF не предлагать — с ним еще хуже, чем без него, уже тошнит от сериализаторов-мутантов.
Переписывать всё на FastAPI (и плодить зоопарк микросервисов на ровном месте) — неоправданный суицид.
❓Что делать?
✅Затаскивайте в проект Django Ninja.
💥Главная киллер-фича — нативная дружба с Pydantic (а в последних версиях — и с Pydantic v2).
✍️Типовые проблемы → Решения Ninja:
Проблема: Данные приходят грязные, строки вместо чисел, даты в диком формате.
Ninja: Просто описываете модель Pydantic’ом. Всё. Автоматическая валидация, coercion типов и JSON Schema.
Проблема: Вложенные объекты валидировать больно.
Ninja: Схемы вкладываются как матрёшки, глубоко и без боли.
Проблема: OpenAPI/Swagger документация вечно устаревшая.
Ninja: Доки генерируются автоматически из ваших type hints. Код = Документация. Никакой магии и декораторов-уродцев.
⚔️Django Ninja vs FastAPI: война, которой нет
Зачем Ninja, если есть FastAPI и SQLAlchemy?. Ответ прост: экосистема и реальный мир.
✅ Когда вы выбираете Ninja вместо FastAPI:
Монолит Django: У вас уже есть модели Django ORM, админка, система аутентификации. Ninja просто садится сверху как современный API-слой, не требуя переписывать бизнес-логику.
Сложная аутентификация: Бесшовная интеграция с сессиями Django, куками и встроенной
Синхронность: Django ORM в основе своей синхронна. FastAPI с async SQLAlchemy требует дисциплины и легко ловит «зеленые потоки» на продакшене. Ninja работает в родной среде без сюрпризов.
Батарейки в комплекте: Кэширование, очереди (Celery), ORM с Signals — всё это стабильно работает в Django и ломается, если начать переезжать фрагментами.
🚀 Для сложных веб-сервисов: профит в скорости разработки
Вам не нужно спорить с тимлидом о том, какой ASGI сервер выбрать или как подружить Alembic с продакшен-миграциями. У вас уже есть панель администратора на сотню таблиц — просто навесьте на неё Ninja-эндпоинты и получайте JSON со скоростью FastAPI. Да, он реально быстрый, по бенчмаркам не уступает, а где-то и обгоняет благодаря оптимизациям.
📝 Синтаксис, который вы полюбите:
‼️Риски
Основной
В 2025 году появились форки батарейки. Если в процессе работы вы упретесь в баг, имейте в виду, что есть форк
Вердикт: Если Django для вас — готовый авианосец, а не помеха, Django Ninja превращает его в современный быстроходный катер. Это не «замена FastAPI ради замены», а эволюционный скачок для экосистемы Django.
✍️Мы уже дискутировали на эту тему в видео-формате. Если не смотрели, то вот ссылки:
— Ютуб
— Рутуб
— VK
Часто видим одну и ту же боль: у вас здоровенный монолит на Django, куча легаси или сложная админка. Но задачи по API становятся всё более капризными: нужна строгая типизация, авто-доки и нормальная валидация. DRF не предлагать — с ним еще хуже, чем без него, уже тошнит от сериализаторов-мутантов.
Переписывать всё на FastAPI (и плодить зоопарк микросервисов на ровном месте) — неоправданный суицид.
❓Что делать?
✅Затаскивайте в проект Django Ninja.
💥Главная киллер-фича — нативная дружба с Pydantic (а в последних версиях — и с Pydantic v2).
✍️Типовые проблемы → Решения Ninja:
Проблема: Данные приходят грязные, строки вместо чисел, даты в диком формате.
Ninja: Просто описываете модель Pydantic’ом. Всё. Автоматическая валидация, coercion типов и JSON Schema.
Проблема: Вложенные объекты валидировать больно.
Ninja: Схемы вкладываются как матрёшки, глубоко и без боли.
Проблема: OpenAPI/Swagger документация вечно устаревшая.
Ninja: Доки генерируются автоматически из ваших type hints. Код = Документация. Никакой магии и декораторов-уродцев.
⚔️Django Ninja vs FastAPI: война, которой нет
Зачем Ninja, если есть FastAPI и SQLAlchemy?. Ответ прост: экосистема и реальный мир.
✅ Когда вы выбираете Ninja вместо FastAPI:
Монолит Django: У вас уже есть модели Django ORM, админка, система аутентификации. Ninja просто садится сверху как современный API-слой, не требуя переписывать бизнес-логику.
Сложная аутентификация: Бесшовная интеграция с сессиями Django, куками и встроенной
User моделью. Не нужно городить велосипеды на JWT, если используются сессии.Синхронность: Django ORM в основе своей синхронна. FastAPI с async SQLAlchemy требует дисциплины и легко ловит «зеленые потоки» на продакшене. Ninja работает в родной среде без сюрпризов.
Батарейки в комплекте: Кэширование, очереди (Celery), ORM с Signals — всё это стабильно работает в Django и ломается, если начать переезжать фрагментами.
🚀 Для сложных веб-сервисов: профит в скорости разработки
Вам не нужно спорить с тимлидом о том, какой ASGI сервер выбрать или как подружить Alembic с продакшен-миграциями. У вас уже есть панель администратора на сотню таблиц — просто навесьте на неё Ninja-эндпоинты и получайте JSON со скоростью FastAPI. Да, он реально быстрый, по бенчмаркам не уступает, а где-то и обгоняет благодаря оптимизациям.
📝 Синтаксис, который вы полюбите:
from ninja import NinjaAPI, Schema
class ItemIn(Schema):
name: str
price: float
quantity: int = 1 # дефолтные значения!
api = NinjaAPI()
@api.post("/items")
def create(request, payload: ItemIn):
# Поля payload.name, payload.price уже провалидированы
return {"success": True, "id": 1}
‼️Риски
Основной
django-ninja — стабильный продукт, который прекрасно работает. С 2024 года активность единственного мейнтейнера Виталия Кучерявого в основном репозитории по код-ревью и слиянию pull request'ов почти остановилась. На GitHub накопились десятки PR, включая исправления критических ошибок и улучшения производительности.В 2025 году появились форки батарейки. Если в процессе работы вы упретесь в баг, имейте в виду, что есть форк
Django Shinobi как более оперативно обновляемая альтернатива в той же экосистеме.Вердикт: Если Django для вас — готовый авианосец, а не помеха, Django Ninja превращает его в современный быстроходный катер. Это не «замена FastAPI ради замены», а эволюционный скачок для экосистемы Django.
✍️Мы уже дискутировали на эту тему в видео-формате. Если не смотрели, то вот ссылки:
— Ютуб
— Рутуб
— VK
🔥5
✅Как внедрить ИИ и получить прибыль, а не убытки?
В апреле мы выступали для бизнес-клуба «Гермес»! Собрали главные тезисы и кейсы из выступления в статью!
➡️ Читайте и делитесь своими кейсами использования ИИ в комментариях!
В апреле мы выступали для бизнес-клуба «Гермес»! Собрали главные тезисы и кейсы из выступления в статью!
➡️ Читайте и делитесь своими кейсами использования ИИ в комментариях!
⚡️Обновили урок из мини-курса «API веб-сервисов»
Урок 5 из модуля «API веб-сервисов» долгое время был одним из самых любимых и популярных. Ученик парсил данные по API и прикидывал какую зарплату станет получать после курса на HH.ru и паре других сервисов.
И сейчас это более чем актуально, ведь около 67–75% компаний и рекрутеров используют технологии искусственного интеллекта и автоматизированные ATS-системы (Applicant Tracking Systems) для первичного отбора и скрининга резюме.
Уже видели мемы про разговор ИИ-рекрутера и ИИ-кандидата? ИИ пишет резюме, ИИ фильтрует резюме. А API позволяет легко подключить бота, парсить вакансии и откликаться на них. В итоге количество откликов зашкаливает, просмотреть всех в принципе невозможно, найм превращается в безумие!
❗️HH в конце прошлого года принял важное решение — закрыть публичное API, чтобы снизить накал страстей. По факту API работал до апреля текущего года. И наш урок тоже.
Нам пришлось все-таки искать другую площадку, на которой можно парсить зарплаты. Обновили урок «Прикиньте будущую зарплату» — hh.ru заменен на habr.career. Навыки по работе с API те же, но размах не тот, конечно.
➡️ А вы проходили мини-курс API веб-сервисов? Какой ваш любимый урок? Делитесь в комментариях!
Урок 5 из модуля «API веб-сервисов» долгое время был одним из самых любимых и популярных. Ученик парсил данные по API и прикидывал какую зарплату станет получать после курса на HH.ru и паре других сервисов.
И сейчас это более чем актуально, ведь около 67–75% компаний и рекрутеров используют технологии искусственного интеллекта и автоматизированные ATS-системы (Applicant Tracking Systems) для первичного отбора и скрининга резюме.
Уже видели мемы про разговор ИИ-рекрутера и ИИ-кандидата? ИИ пишет резюме, ИИ фильтрует резюме. А API позволяет легко подключить бота, парсить вакансии и откликаться на них. В итоге количество откликов зашкаливает, просмотреть всех в принципе невозможно, найм превращается в безумие!
❗️HH в конце прошлого года принял важное решение — закрыть публичное API, чтобы снизить накал страстей. По факту API работал до апреля текущего года. И наш урок тоже.
Нам пришлось все-таки искать другую площадку, на которой можно парсить зарплаты. Обновили урок «Прикиньте будущую зарплату» — hh.ru заменен на habr.career. Навыки по работе с API те же, но размах не тот, конечно.
➡️ А вы проходили мини-курс API веб-сервисов? Какой ваш любимый урок? Делитесь в комментариях!
🤔 Давайте вместе разберемся, что не так с этим кодом?
👉 Чтобы понять, что можно исправить, загляните в типичные улучшения Девмана.
➡️Пишите в комментариях, что можно исправить!
Мы в Макс
owners = flat.owner.all()
👉 Чтобы понять, что можно исправить, загляните в типичные улучшения Девмана.
➡️Пишите в комментариях, что можно исправить!
Мы в Макс
Неправильная форма числа ведёт к обманутым ожиданиям и ошибкам. Если
Код из нашего примера может выглядеть так:
💙Спасибо вам, что делились своими вариантами в комментариях!
Мы в Макс
related_name в ManyToManyField указан в единственном числе, то запросы с его участием будут выглядеть странно и неожиданно.Код из нашего примера может выглядеть так:
owners = flat.owners.all()
💙Спасибо вам, что делились своими вариантами в комментариях!
Мы в Макс
👍2