Рождена быть качком-разработчиком...
Вынуждена быть депрессивным овощем

П.с. зацените фото

❓Нужно ли постоянно расти или можно иногда просто работать?

В IT идея постоянного роста воспринимается почти как обязательное условие, а не как выбор.

С одной стороны, это понятно, технологии меняются, рынок двигается, и желание развиваться выглядит логично и даже необходимо.

С другой стороны, у меня уже был пост про усталость от этого постоянного "надо расти", и я до сих пор с этим согласна, в какой-то момент это перестаёт вдохновлять и начинает давить.

А можно ли иногда просто хорошо делать свою работу, не пытаясь всё время стать "лучшей версией себя"? И этот вопрос можно задать не только про сферу IT.

По факту, человек может годами качественно выполнять свою работу, быть надёжным специалистом и при этом не гнаться за бесконечным развитием. Кажется, во всем почти компаниях есть такой человек.

Мне интересно, есть ли у вас или в вашем окружении примеры людей, которые добились хороших результатов, не участвуя в этой бесконечной гонке за ростом?

И как вы сами к этому относитесь:
вам важно постоянно расти или вы допускаете для себя периоды, когда хочется просто спокойно работать?

Windsurf сломался

Windsurf* - ИИ плагин для Webstorm

AI Fluency: новая грамотность для тех, кто не хочет быть стажером у собственного чат-бота

Еще недавно казалось, что главный навык будущего — научиться писать промпты. Но промпты оказались примерно как формулы в Excel: полезно, но само по себе не делает человека аналитиком.

AI Fluency — это не просто умение пользоваться ChatGPT или Claude. Это профессиональная способность работать с ИИ как с инструментом: правильно выбирать задачи для делегирования, точно формулировать запросы, проверять качество ответов и понимать последствия автоматизации. Anthropic сводит эту грамотность к четырем навыкам: Delegation, Description, Discernment, Diligence — что поручить ИИ, как это описать, как оценить результат и как использовать технологию ответственно.

Потому что ИИ ускоряет не только хорошую работу, но и плохую. Если задача поставлена криво, критериев качества нет, а проверять результат никто не собирается, модель просто поможет быстрее произвести убедительную ерунду.

Учиться этому лучше не по подборкам «50 промптов, которые изменят вашу жизнь», а по нормальным бесплатным курсам от первоисточников.

1. Anthropic — AI Fluency: Framework & Foundations
Пожалуй, самый точный вход в тему. Курс построен вокруг AI Fluency Framework и разбирает, как планировать проекты с ИИ, делегировать задачи, писать промпты, критически оценивать ответы и итеративно улучшать результат.

2. OpenAI Academy
Бесплатная образовательная платформа OpenAI с материалами про практическое использование ИИ. Полезна тем, кто хочет не только «поиграться с ChatGPT», а встроить ИИ в работу, понять реальные сценарии применения и учиться на материалах от OpenAI и приглашенных экспертов. OpenAI также пишет, что развивает сертификации по разным уровням AI fluency — от основ prompt engineering до AI-enabled work.

3. Microsoft Learn — AI Fluency
Хороший вариант для тех, кто живет в экосистеме Microsoft и Copilot. Learning path обещает пройти путь от базовых понятий до более прикладных тем: что такое ИИ, генеративный ИИ, как использовать эти технологии в работе и как делать это ответственно.

4. Google AI Professional Certificate
Более системный прикладной трек для тех, кто хочет не просто познакомиться с ИИ, а научиться применять его в рабочих сценариях. В программе есть практические задания для развития AI fluency: от решения реальных задач до автоматизации рутины и работы с инструментами вроде Gemini и NotebookLM.

Главная мысль простая: AI Fluency — это умение держать ИИ на правильной дистанции: достаточно близко, чтобы он помогал, и достаточно далеко, чтобы он не начинал руководить вами.

Окак