🧑‍💻 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

Какой из перечисленных типов объектов Kubernetes является допустимым?

👾 — kind: PodTemplate
👍 — kind: ReplicaSet
🥰 — kind: ServiceAccount
⚡ — Все вышеперечисленное

Библиотека задач по DevOps

Проект, созданный для упрощения и оптимизации использования Docker на Mac или Windows. Этот инструмент автоматизирует процесс установки и настройки Docker и предоставляет графический интерфейс пользователя для запуска контейнеров Docker

👾 — Docker Cloud
👍 — Docker Kitematic
🥰 — Docker Compose
⚡ — Docker Control Plane

Библиотека задач по DevOps

😸 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

😸 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

📈 Скоро фраза «умею пользоваться AI» в резюме будет звучать так же странно, как сегодня «умею пользоваться Git»

Это просто станет частью профессии. А вот умение встроить AI в процесс разработки так, чтобы он действительно ускорял работу команды, останется конкурентным преимуществом 💡

🔜 На курсе «ИИ для разработчиков» участники работают со своими проектами и учатся делать AI частью ежедневной разработки: планировать задачи, писать код, проверять изменения, готовить PR и автоматизировать рутину.

До конца июля действует специальная цена — 59 990 ₽ вместо 79 990 ₽ 🥳 И получить бессрочный доступ ко всем материалам курса.

🔗 Посмотреть, как устроен курс

🏃‍♀️ Proglib Academy

В распределённой системе, управляемой через CI/CD pipeline с Kubernetes и Helm, какой подход наиболее устойчив к ошибкам при деплое критических компонентов с нулевым временем простоя?

👾 — Использовать helm upgrade --install с включённым --force, чтобы гарантировать замену всех ресурсов, даже при наличии ошибок.
👍 — Удалять релиз перед каждой установкой (helm uninstall), чтобы очистить состояние и исключить конфликты в конфигурации.
🥰 — Применять blue-green deployment через Helm, управляя двумя namespace и переключением ingress вручную.
⚡️ — Использовать Helm hooks (pre-upgrade, post-upgrade) для управления rollout-ом, полагаясь на helm rollback при ошибке.

🐸Библиотека задач по DevOps

У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓

Что делаете с таким легаси?

❤️ Не трогаю: работает — и ладно
👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее
🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям
👾 У нас такого нет — честно-честно

На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем менять его небольшими безопасными шагами — без одного огромного PR на тысячу файлов.

До 31 июля действует скидка и бессрочный доступ к материалам.

🔗 Занять место со скидкой

🏃‍♀️ Proglib Academy

🎯 У разработчика, DevOps-инженера и техлида разные причины задуматься о системной работе с AI-агентами

Но цель одна: перейти от случайных удачных запусков к управляемому процессу на реальном проекте — с понятными правилами, ревью, контролем расходов и безопасности ✔️

На курсе «ИИ для разработчиков» участники выстраивают такой процесс на практике: подключают инструменты, задают границы для агента и учатся понимать, где ему можно доверять работу, а где требуется проверка.

⚡️ Предзапись на осенний поток уже открыта

🏃‍♀️ Proglib Academy

Где расположен крупнейший кластер центров обработки данных AWS?

👾 — Лос Анжелес
👍 — Северная Вирджиния
🥰 — Лаг Вегас
⚡️ — Нью-Йорк

Библиотека задач по DevOps

В продакшн-кластере вы заметили, что некоторые контейнеры занимают значительно больше места, чем ожидалось. Анализ показал, что Docker-образы разрослись до нескольких гигабайт. Какой из подходов наиболее правильный для оптимизации размера образов?

👾 — Использовать docker system prune -a, чтобы очистить все неиспользуемые образы и освободить место
👍 — Перейти на базовые образы типа alpine и оптимизировать Dockerfile (multi-stage build, минимизация слоёв)
🥰 — Хранить большие артефакты (логи, кеши) прямо внутри контейнера, чтобы не загружать файловую систему хоста
⚡️ — Запускать контейнеры с флагом --rm, чтобы они удалялись сразу после завершения работы

Библиотека задач по DevOps

👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление

Сегодня хочется разобраться в AI-агентах. Через пару недель появляется задача, где нужны алгоритмы. Потом понимаешь, что неплохо бы освежить Python или математику для Data Science.

🔜 Именно поэтому подписка на обучение многим оказывается удобнее отдельных курсов. Можно спокойно переключаться между темами, когда меняются задачи, а не покупать новую программу каждый раз.

В подписку Proglib Academy входят все основные направления — AI, ML, Python, алгоритмы, математика для DS и другие курсы, а ещё закрытый видеохаб с вебинарами практиков.

Начать можно с пробного месяца. Если решите остаться, его стоимость зачтётся при оформлении подписки 😎

🔗 Узнать подробнее

🏃‍♀️ Proglib Academy