1. Введение в искусственный интеллект
→ pll.harvard.edu/course/cs50s-i
2. Лидерство: основополагающие принципы
→ pll.harvard.edu/course/exercis
3. Развитие личной стрессоустойчивости
→ pll.harvard.edu/course/buildin
4. Введение в переговоры
→ online.yale.edu/courses/introd
5. Введение в психологию
→ online.yale.edu/courses/introd
6. Управление эмоциями в стрессовых ситуациях
→ medicine.yale.edu/childstudy/cen
7. Предварительный обзор продвинутых курсов по кибербезопасности
→ online.stanford.edu/courses/xacs10
8. Планирование карьеры
→ online.stanford.edu/courses/tds-y0
9. Статистическое обучение с помощью Python
→ online.stanford.edu/courses/sohs-y

Рассмотрены подходы и технологии, применяющиеся для проектирования информационных систем и подбора инструментов с учетом развития и поддержки программных продуктов. Эта книга состоит из двух частей: теоретической и практической. Первая часть предоставляет «сухой» обзор подходов и технологий с их положительными и отрицательными чертами. Во второй части демонстрируется разбор примеров с обсуждением, какие технологии стоит выбирать и почему. Разобрана теория развертывания, тестирования, автоматизации, балансировки нагрузки и поддержка новых возможностей в развивающемся продукте. Материал теоретической части рассмотрен на основе гипотетической информационной системы для сказочных персонажей. В практической части описанные теоретические концепции применяются в рамках реализации технического задания и в условиях ограниченности ресурсов. Среди рассмотренных примеров — разработка телеграм-бота, интернет-магазина и плагина к редактору для 3D-моделирования. Для программистов, бизнес-аналитиков, архитекторов IT-решений.

Тестирование — важная часть разработки программного обеспечения. Основная цель тестирования — повышение уровня доверия к программному обеспечению в том смысле, что оно функционирует корректно при любых возможных обстоятельствах. Хотя тестирование — это шаг, который не добавляет функциональности, но занимает время, отсутствие тестирования может привести к катастрофическим последствиям.

1. Агент для написания кода на основе ИИ → t.co/gkTwIb7T9s
2. Готовые стартовые приложения → t.co/PtEclReNCv
3. Официальные навыки агента → t.co/1RZ7lpP3xB
4. Маркетплейс плагинов → t.co/GVeknTu56n
5. Полная экосистема → t.co/HOkmGrvrvL
6. Мастер-список → t.co/BVrGRmcQdV
7. Более 1000 плагинов → t.co/8lzXVbeps2
8. Огромная библиотека навыков → t.co/wnArbr7a7N
9. Отобранные навыки → t.co/apIhhs1UEG
10. Кроссплатформенные навыки → t.co/7wcdPfFLSh
11. Конвейеры больших языковых моделей → t.co/iqzPWyUrXk
12. Рабочие процессы агентов → t.co/bXPebvjN4v
13. Мультиагентные системы → t.co/o6NGMPl9h7
14. Агенты на основе команд → t.co/Ay1jn8wFpZ
15. Команда разработчиков ИИ → t.co/IXZNK0ym7r
16. Агенты кода → t.co/Uq0aHekO6Y
17. Автоматические исправления PR → t.co/zbCEAnFHlD
18. Помощник по написанию кода на основе ИИ → t.co/rAeiD6uphU
19. Поиск кода → t.co/gDIpT7KMs3
20. Стандарты для агентов → t.co/S6YyQF6v8v
21. Плагины для повышения продуктивности → t.co/xOowIKylVb
22. AI SDK → t.co/eIYxaxaDLm
23. Уровень памяти → t.co/mXiinRZafi
24. Голосовые агенты → t.co/mWSwV3YifX
25. Развертывание агентов → t.co/NtTWJdcqx4
26. Веб-агенты → t.co/b8HiXRrI7G
27. Агенты логического вывода → t.co/fMvI18BxYn
28. Долговременная память → t.co/sJK9vrePQI
29. Инфраструктура приложений с ИИ → t.co/RYXlG8O4xD
30. Уровень API → t.co/i7JfKyvYy1
31. Чистый пользовательский интерфейс → t.co/vqyN30JVso
32. Пользовательский интерфейс на собственном хостинге → t.co/mi8adckJBZ
33. Современный пользовательский интерфейс → t.co/auzUkeggzf
34. Настольное приложение → t.co/8yK33a3izg
35. Клон Next.js → t.co/9zpY0oN5Qv
36. Шаблон → t.co/2kkhJIIafG
37. Готовый к использованию интерфейс Claude → t.co/yoaCZQco7W
38. Минималистичный интерфейс → t.co/dh9HOubWu8
39. Легкий интерфейс → t.co/lr4f3N8CKv
40. Адаптивный интерфейс → t.co/f6ekpq25Ik

1. reverse-skill — Автоматически подбирает инструменты, необходимые для реверс-инжиниринга или санкционированного тестирования на проникновение, в зависимости от ситуации. Встроенная саморазвивающаяся база знаний, доступная через Claude Code или Cursor.
2. TencentDB-Agent-Memory — Преобразует диалоги, документы и код в четыре типа ресурсов памяти, что позволяет использовать их в нескольких ИИ-агентах. Обеспечивает обмен аналитическими данными и управление ими в разных фреймворках.
3. OmniRoute — Шлюз ИИ с открытым исходным кодом, который позволяет переключаться между более чем 290 провайдерами и 500 моделями через единый интерфейс. Подключитесь через Claude Code или Cursor, и он автоматически переключится на другую модель, если вы достигнете лимитов использования.
4. DeepSeek-Reasonix — Агент кодирования, оптимизированный для DeepSeek, разработанный для использования в терминале. Он повторно использует первую половину взаимодействий из кэша, благодаря чему стоимость токенов не растет даже при длительных сессиях.
5. book-to-skill — Просто загрузите PDF-файл технической книги, и ее содержание мгновенно станет навыком в Claude Code. Получайте знания из книги прямо во время практической работы.
6. generative-ai-for-beginners — Официальный курс Microsoft, посвященный основам генеративного ИИ и разработке приложений, состоит из 21 урока. Выпущено под лицензией MIT и идеально подходит для самостоятельного обучения с нуля.
7. loopx Механизм управления состоянием для команд ИИ-агентов, которые работают непрерывно в течение длительного времени. Сохраняет цели, задачи и логику рассуждений, обеспечивая плавный переход между исполнителями, такими как Codex или Claude Code.
8. openwork — Настольное приложение, позиционируемое как альтернатива Claude Cowork с открытым исходным кодом. На основе opencode, добавьте один MCP, чтобы использовать те же навыки, что и в Claude Code, Codex или Cursor.
9. ComfyUI — Модульный графический интерфейс для создания рабочих процессов по генерации изображений, видео и аудио путем простого соединения узлов. Встраивается в пользовательские приложения или производственные конвейеры с помощью локального API или режима приложения.
10. LiveKit Agents — Платформа для ИИ-агентов, которые общаются в режиме реального времени с помощью голосовых вызовов. Поставляется с клиентскими SDK WebRTC и интеграцией с телефонией, что позволяет создавать ИИ-агентов для голосовых ответов прямо из коробки.

1. Освоение Claude Code: от настройки до реальных проектов
→ imp.i384100.net/QY2Wg3
2. Основы ИИ с помощью Claude
→ imp.i384100.net/9Vyr33
3. Claude Code в действии
→ imp.i384100.net/5k1x3N
4. Claude ИИ для маркетинга
→ imp.i384100.net/enkbGz
5. Claude с нуля
→ imp.i384100.net/AgRGD7
6. Claude Code: разработка ПО с генеративными агентами ИИ
→ imp.i384100.net/OeGoDn
7. Claude Cowork для автоматизации процессов
→ imp.i384100.net/JkRWaE
8. Освоение Claude AI: подсказки, API, RAG и специализация MCP
→ imp.i384100.net/X42Kqg
9. Знакомство с Claude AI
→ imp.i384100.net/WO20aX
10. Автоматизация ИИ с помощью Claude
→ imp.i384100.net/E0RWXK
11. Сотрудничество с ИИ на платформе Claude
→ imp.i384100.net/JkRaN2
12. Основы ИИ с Claude
→ imp.i384100.net/9Vyr33
13. Разработка с использованием API Claude
→ imp.i384100.net/n4WzQV

Практическое руководство по подготовке к OOD-собеседованиям в ведущих IT-компаниях.

Книга предлагает четкую 4-этапную схему проектирования, глубокий разбор основ ООП и SOLID, а также 14 готовых к реализации систем (парковка, кинотеатр, банкомат, ресторан, лифты и др.). Каждый кейс сопровождается сбором требований, UML-диаграммами, рабочим кодом и проработкой граничных случаев. Дополнительно — паттерны проектирования и советы по коммуникации. Идеальный инструмент, чтобы перейти от теории к уверенной практике.

▪️ Discover Vibe Coding (~5 минут) —знакомство с вайбкодингом и возможностями AI-агентов;
▪️ Learn How to Vibe Code (~1 час) —учимся правильно формулировать запросы и собираем промпт для будущего приложения;
▪️ Create Your App Using AI Studio (~1 час) — создаём приложение в Google AI Studio: работаем с промптами и файлами, исправляем ошибки, дебажим и дорабатываем проект.

1. ООП
→ github.com/practical-tuto
2. Упражнения по основам Python
→ github.com/realpython/pyt
3. Домашнее машинное обучение
→ github.com/trekhleb/homem
4. Статистика для машинного обучения
→ github.com/PacktPublishin
5. Pandas
→ github.com/pandas-dev/pan
6. Шпаргалки по Matplotlib
→ github.com/matplotlib/che
7. Потрясающее машинное обучение
→ github.com/josephmisiti/a
8. Практическое машинное обучение
→ github.com/ageron/handson
9. Потрясающее глубокое обучение
→ github.com/ChristosChrist
10. Машинное обучение для начинающих
→ github.com/microsoft/ML-F
11. Более 500 проектов в области ИИ и машинного обучения
→ github.com/ashishpatel26/
12. Думай как статистика
→ github.com/AllenDowney/Th
13. Инженерия данных Zoomcamp
→ github.com/DataTalksClub/
14. База данных Chinook SQL
→ github.com/lerocha/chinoo
15. План развития для специалиста по анализу данных
→ github.com/MrMimic/data-s
16. Вопросы для собеседования по машинному обучению и анализу данных
→ github.com/andrewekhalel/