5 статей о том, как работать с ИИ в 2026 году

Собрали подборку статей от журнала «Код». В них разбираемся, каким инструментам стоит доверять и в каких задачах, пробуем вайб-кодинг и учимся отличать код, написанный ИИ, от написанного человеком.

❤ Промты — прошлый век: 15 скилов для ИИ-агентов

Если вы работаете с Claude Code или другим ИИ-агентом и постоянно объясняете одно и то же, больше этого можно не делать, — скилы решают именно эту проблему. Рассказываем подробнее.

❤ Как создать ИИ-агента: пошаговое руководство

Рассказываем простыми словами, чем ИИ-агент отличается от обычного ИИ, и как за десять шагов создать своего цифрового помощника. Также делимся примерами сценариев для ИИ-агентов и разбираем вопрос безопасности.

❤ Лучшие ИИ для программирования в 2026 году

ИИ помогает писать шаблонный код, делает автокомплит, генерирует тесты и документацию. В этой статье рассматриваем лучшие ИИ для программирования в 2026 году, сравниваем их возможности и показываем, где они могут накосячить.

❤️ Вайб-кодинг для новичков: с чего начать

Рассматриваем несколько популярных платформ для вайб-кодинга и пробуем сделать сайт. Первую версию сделаем за 15 минут без установки IDE и других сложных инструментов. Также поделимся готовыми промптами для других проектов: например, для портфолио разработчика и телеграм-ботов.

❤ Как отличить код, написанный ИИ, от написанного человеком

Рассказываем, зачем вообще отличать ИИ-код, что плохого в том, если весь код будет сгенерирован, и какие есть явные признаки такого кода. А ещё мы позвали синьора, чтобы он прокомментировал примеры — получилось занятно.

Обновление курса «Python-разработчик»

Недавно мы провели рефакторинг программы: добавили больше практики, обновили версии фреймворков и сделали обучение более сбалансированным для студентов. Рассказываем, что поменялось.

⚡️Добавили новые модули:

— по Computer Science, чтобы наши студенты усилили фундамент для прикладного программирования;
— по FastAPI во все версии курса — раньше он был доступен только в расширенном тарифе;
— по Kubernetes, чтобы джуниор мог понимать, как внутри него работать с приложением;
— по вайбкодингу, чтобы познакомить с инструментом и избежать распространенных ошибок.

⚡️Снизили нагрузку: разделили теорию на основную и дополнительную части. Также распределили базу по алгоритмам по всему курсу — раньше она давалась отдельно в рамках двух спринтов.

⚡️Добавили больше практики: студенты с базовым тарифом выполняют 20 проектов, вся практика рассчитана на 355 часов. С расширенным — на семь проектов больше, у них на 176 часов больше практики.

⚡️Разработали персональный тренажёр по Python, чтобы студент мог разбирать дополнительные примеры по пройденным темам с учётом его интересов и уровня погружения в материал.

⚡️Переработали карьерный трек, сделали акцент на мок-собеседованиях, добавили сопровождение пет-проекта и начали устраивать собеседования для лучших студентов.

⚡️И ещё много всего: добавили продуктовый кейс, проект с применением Celery и RabbitMQ и внедрением ML-инструментов, парное программирование на Django REST Framework, а также обновлённые итоговые проекты.

Обо всех изменениях рассказали подробно в статье на Хабре. Также обновлённую программу и информацию о тарифах можно посмотреть на странице курса «Python-разработчик».

Последние дни, чтобы подать заявку

«Сделано с ИИ» — премия для тех, кто успешно применяет ИИ в работе: разработчиков, аналитиков, продактов и других специалистов. Ждём и опытных, и новичков.

Нам уже прислали много крутых проектов — возможно, не хватает именно вашего. Напоминаем, что победителей ждут денежные призы, гранты и подарки.

▶️ Узнать подробности и подать заявку до 15 мая

Новый тариф на курсе «Python для анализа данных»

Добавили расширенный тариф для тех, кто хочет не только обрабатывать данные, но и создавать наглядные диаграммы и графики. Помимо основного обучения, вы научитесь строить визуализации в DataLens и создавать презентации на их основе, чтобы убедительно представлять результаты анализа.

Что вас ждёт на расширенном тарифе:

— 4 месяца обучения с нагрузкой ~10 часов в неделю
— Python, библиотеки Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, Seaborn
— Проект на основе реальных данных
— 4 практических задания
— 6 вебинаров с наставниками
— Основы машинного обучения
— Модуль «Визуализация данных»
— Чат с преподавателями
— Удостоверение о повышении квалификации

➡️ Узнать о курсе подробнее и начать учиться бесплатно

Начать учиться выгоднее — до 29 мая

Пройдите бесплатную вводную часть любого курса и оплатите его до 29 мая, чтобы получить скидку 15%, а также 5 мини-курсов и 5 книг стоимостью ~75 000 ₽. Мини-курсы различаются в зависимости от направления.

➡️ Выбрать курс и начать учиться бесплатно