Через API модель генерувала гірше, ніж у готовому чаті.
Василь Кричун розповідає, як побудував власний harness для генерації StemJSON-модулів: із пошуком у специфікації, програмною валідацією та перевіркою результату іншою моделлю.
👉 https://dou.ua/goto/f2xm
DOU готує рейтинг IT-роботодавців. Долучайтеся до опитування!
Василь Кричун розповідає, як побудував власний harness для генерації StemJSON-модулів: із пошуком у специфікації, програмною валідацією та перевіркою результату іншою моделлю.
👉 https://dou.ua/goto/f2xm
DOU готує рейтинг IT-роботодавців. Долучайтеся до опитування!
❤3
Щоб знаходити українські метал-релізи в закордонних магазинах, Михайло Сидорук створив Metal Release Tracker.
У статті він розбирає парсинг сайтів із Cloudflare, перевірку даних через Claude API та перехід від 19 контейнерів до двох.
👉 https://dou.ua/goto/Zge7
DOU готує рейтинг IT-роботодавців. Долучайтеся до опитування!
У статті він розбирає парсинг сайтів із Cloudflare, перевірку даних через Claude API та перехід від 19 контейнерів до двох.
👉 https://dou.ua/goto/Zge7
DOU готує рейтинг IT-роботодавців. Долучайтеся до опитування!
🔥6
Маємо для вас пропозицію: донат 500 грн на збір НРКастом — і надсилаємо вам запис цього двогодинного воркшопу — "Як побудувати AI-агента з нуля: від моделі до робочої системи"
Хто вже подивився — дуже задоволені, кажуть, кличте Дениса ще! І ми погоджуємося, але давайте спершу закриємо його дружню банку збору: https://send.monobank.ua/jar/7x1CZfnK3E
Скрін донату — надішліть на maria@dou.ua, а ми вам — лінк на запис.
Хто вже подивився — дуже задоволені, кажуть, кличте Дениса ще! І ми погоджуємося, але давайте спершу закриємо його дружню банку збору: https://send.monobank.ua/jar/7x1CZfnK3E
Скрін донату — надішліть на maria@dou.ua, а ми вам — лінк на запис.
У першій статті серії Світлана Сумець будує міцну основу для подальшого занурення в типізацію Python.
Авторка розбирає, як працює Python typing, що насправді бачить статичний аналізатор і де його можливості закінчуються. Від базових анотацій, Any та object - до TypeIs, Never, TypedDict, типізації функцій і runtime-валідації.
👉 https://dou.ua/goto/pvj5
Авторка розбирає, як працює Python typing, що насправді бачить статичний аналізатор і де його можливості закінчуються. Від базових анотацій, Any та object - до TypeIs, Never, TypedDict, типізації функцій і runtime-валідації.
👉 https://dou.ua/goto/pvj5
❤10👍2
Чи варто обирати AWS serverless у 2026 році, коли є Vercel, Cloudflare та інші альтернативи? Олег Пустовіт ділиться досвідом побудови бекендів для стартапів на AWS Lambda, SQS та DynamoDB.
Автор розбирає практичні кейси, порівнює платформи та пояснює, коли serverless виправдовує себе, а коли краще обрати інший підхід.
👉 https://dou.ua/goto/7SUS
Автор розбирає практичні кейси, порівнює платформи та пояснює, коли serverless виправдовує себе, а коли краще обрати інший підхід.
👉 https://dou.ua/goto/7SUS
🔥4
У новому Ruby-дайджесті Дмитро Чекалін зібрав найцікавіше за жовтень - новини про першу попередню версію Ruby 4.1 з важливими покращеннями, історію підготовки доповіді для Rails World 2026, техрозбір перших вимірювань продуктивності ZJIT у реальних умовах та багато іншого 🔥
👉 https://dou.ua/goto/5zUy
👉 https://dou.ua/goto/5zUy
❤4
Запускаємо нову рубрику «AI, наробили!» — діліться своїми проєктами, налаштуваннями агентів і маленькими автоматизаціями, навіть якщо все пішло не за планом 🤖
Щоп’ятниці один із ваших кейсів показуватимемо в соцмережах DOU 😎
👉 https://dou.ua/goto/0i4e
Щоп’ятниці один із ваших кейсів показуватимемо в соцмережах DOU 😎
👉 https://dou.ua/goto/0i4e
🔥6
MCP - не просто обгортка над REST API, яку можна підключити до Claude та забути. Хороша AI-інтеграція потребує більше логіки, а її самостійна розробка та підтримка можуть коштувати дорожче, ніж використання готового рішення.
Віталій Михайлюк розбирає, навіщо MCP потрібен QA-командам, як AI-агенти можуть працювати з тест-кейсами та чому нативна інтеграція в TMS може бути практичнішою за саморобне рішення.
👉 https://dou.ua/goto/9nsA
Віталій Михайлюк розбирає, навіщо MCP потрібен QA-командам, як AI-агенти можуть працювати з тест-кейсами та чому нативна інтеграція в TMS може бути практичнішою за саморобне рішення.
👉 https://dou.ua/goto/9nsA
👍3❤1
Гардероб сам себе не оновить, а збір для «Азову» сам себе не закриє 😎
Тому до 19 листопада за донат від 430.8 грн розігруємо цілий набір азовського мерчу — лонгслів, футболку, сумку, термочашку та прикольні дрібнички.
Банка для розіграшу тут: https://dou.ua/goto/gHbS
📌 Підтримуєте не через моно? Залиште контакт у примітках до платежу.
Тому до 19 листопада за донат від 430.8 грн розігруємо цілий набір азовського мерчу — лонгслів, футболку, сумку, термочашку та прикольні дрібнички.
Банка для розіграшу тут: https://dou.ua/goto/gHbS
📌 Підтримуєте не через моно? Залиште контакт у примітках до платежу.
Розпізнати рахунок — ще не означає підготувати документ до обліку. Юрій Котович розбирає підготовку чернеток у BAS за фото документів та показує, чому якість інтеграції залежить від перевірок, довідників та участі бухгалтера.
У статті автор розповідає про перевірку сум та ПДВ, зіставлення номенклатури та захист від дублів.
👉 https://dou.ua/goto/He7U
У статті автор розповідає про перевірку сум та ПДВ, зіставлення номенклатури та захист від дублів.
👉 https://dou.ua/goto/He7U
👎2
Хто може заморозити токени, чим вони забезпечені та чи змінював емітент свої обіцянки? Дмитро Дійкун створив архів, який збирає відповіді з документів емітентів, зберігає джерела та відстежує зміни умов.
У дописі автор розповідає, як відрізняє змістовні правки від шуму, зіставляє документи з даними блокчейну та використовує криптографічні мітки часу.
👉 https://dou.ua/goto/yMMB
У дописі автор розповідає, як відрізняє змістовні правки від шуму, зіставляє документи з даними блокчейну та використовує криптографічні мітки часу.
👉 https://dou.ua/goto/yMMB
Максим Корюковець із командою зібрали фреймворк, який перекладає «додайте AI» на мову продукту.
У своїй статті автор ділиться великим оглядом продуктових та інженерних підходів до впровадження AI та розповідає про вибір сценарію, вимірювання ефекту, архітектуру, витрати та ризики для 12 категорій продуктів.
👉 https://dou.ua/goto/sxFC
У своїй статті автор ділиться великим оглядом продуктових та інженерних підходів до впровадження AI та розповідає про вибір сценарію, вимірювання ефекту, архітектуру, витрати та ризики для 12 категорій продуктів.
👉 https://dou.ua/goto/sxFC
❤3😁1