Есть у меня один безотказный способ узнать что-то новое.
Слушаю подкаст, и Кирилл Мокевнин говорит: ну, все наверное знают, что такое …
Я не знаю)
И почти всегда, когда иду это ресёрчить, оказывается что-то интересное.
Так я узнал про plan mode.
Пользовался я им в Cursor. Там есть режимы: agent, ask и, собственно, plan.
В agent всё привычно - сказал, он пошёл делать. В plan сначала план, потом код.
Нейронка не бросается писать, а заводит отдельный файл с планом задачи и разбивает её по фазам.
Я в этот файл лез и правил: просил дописать то, что он не учёл, и задавал уточняющие вопросы прямо по плану.
Всё это до того, как написана хоть одна строчка кода.
Дальше говоришь: делай первую фазу. Она делает и сама проставляет галочки по мере выполнения.
И вот тут самое главное.
Пока идёт фаза, ты не сидишь и не ждёшь результат, а докидываешь комментарии прямо по ходу.
Видишь, что пошло не туда - говоришь сразу, а не разгребаешь потом.
Это не «можно», а нужно.
С нейронкой надо вести постоянный диалог, а не кидать один большой промпт и надеяться на лучшее.
Между фазами у нас постоянно был разбор полётов.
Я так делал одну большую фичу. На мелких задачах plan mode казался мне избыточным.
Только у постоянного диалога есть побочка - растёт контекст.
А однажды я посмотрел на расход токенов. Про это в след посте)
Слушаю подкаст, и Кирилл Мокевнин говорит: ну, все наверное знают, что такое …
Я не знаю)
И почти всегда, когда иду это ресёрчить, оказывается что-то интересное.
Так я узнал про plan mode.
Пользовался я им в Cursor. Там есть режимы: agent, ask и, собственно, plan.
В agent всё привычно - сказал, он пошёл делать. В plan сначала план, потом код.
Нейронка не бросается писать, а заводит отдельный файл с планом задачи и разбивает её по фазам.
Я в этот файл лез и правил: просил дописать то, что он не учёл, и задавал уточняющие вопросы прямо по плану.
Всё это до того, как написана хоть одна строчка кода.
Дальше говоришь: делай первую фазу. Она делает и сама проставляет галочки по мере выполнения.
И вот тут самое главное.
Пока идёт фаза, ты не сидишь и не ждёшь результат, а докидываешь комментарии прямо по ходу.
Видишь, что пошло не туда - говоришь сразу, а не разгребаешь потом.
Это не «можно», а нужно.
С нейронкой надо вести постоянный диалог, а не кидать один большой промпт и надеяться на лучшее.
Между фазами у нас постоянно был разбор полётов.
Я так делал одну большую фичу. На мелких задачах plan mode казался мне избыточным.
Только у постоянного диалога есть побочка - растёт контекст.
А однажды я посмотрел на расход токенов. Про это в след посте)
❤7👍2
Были дни, когда у меня улетало по 50 миллионов токенов)
Так рапортовал Cursor.
Подписка личная за 20$, и с таким расходом месячный лимит улетал довольно быстро.
Дошёл я до этого так.
Одну большую фичу я делал в plan mode, фаза за фазой, и всё это время мы с нейронкой переговаривались.
А от постоянного диалога растёт контекст.
Особенно если закидывать туда километровые логи с просьбой найти ошибку.
А ещё, когда я сидел в Cursor, то заметил, что при заполнении контекста он делает саммаризацию.
Это происходило, когда я заполнял весь контекст и он его ужимал, чтобы можно было работать дальше без галлюцинаций.
Я этим так приисполнился, что по одной задаче недели две не начинал новый чат.
Контекст был с 2-х недельной историей и мне было жалко его обнулять (тут я тоже ошибался)
Ещё саммаризация оказалась не бесплатной.
Пару раз ловил, что сказанное несколько итераций назад нейронка просто забыла.
Иногда было неприятно.
Сейчас мне сложно представить, какой нужен объём работы, чтобы столько потратить.
Хотя при желании это делается легко - агентские циклы жрут токены прекрасно.
Только токены можно палить бездумно, гоняя по кругу ненужный контекст, а можно грамотно.
И разница отлично видна по количеству сделанного.
Сейчас plan mode я не использую - перешёл на скиллы.
Но он правда неплох, и если не пробовали - попробуйте.
А про скиллы в следующий раз.
Так рапортовал Cursor.
Подписка личная за 20$, и с таким расходом месячный лимит улетал довольно быстро.
Дошёл я до этого так.
Одну большую фичу я делал в plan mode, фаза за фазой, и всё это время мы с нейронкой переговаривались.
А от постоянного диалога растёт контекст.
Особенно если закидывать туда километровые логи с просьбой найти ошибку.
А ещё, когда я сидел в Cursor, то заметил, что при заполнении контекста он делает саммаризацию.
Это происходило, когда я заполнял весь контекст и он его ужимал, чтобы можно было работать дальше без галлюцинаций.
Я этим так приисполнился, что по одной задаче недели две не начинал новый чат.
Контекст был с 2-х недельной историей и мне было жалко его обнулять (тут я тоже ошибался)
Ещё саммаризация оказалась не бесплатной.
Пару раз ловил, что сказанное несколько итераций назад нейронка просто забыла.
Иногда было неприятно.
Сейчас мне сложно представить, какой нужен объём работы, чтобы столько потратить.
Хотя при желании это делается легко - агентские циклы жрут токены прекрасно.
Только токены можно палить бездумно, гоняя по кругу ненужный контекст, а можно грамотно.
И разница отлично видна по количеству сделанного.
Сейчас plan mode я не использую - перешёл на скиллы.
Но он правда неплох, и если не пробовали - попробуйте.
А про скиллы в следующий раз.
❤8
/grill-me!
Я много раз упоминал скиллы, пора наконец рассказать, что это такое.
Скилл - это обычный md-файл с контекстом.
Внутри есть поле description, где написано, что этот скилл делает.
Вызвать его можно самому. Но все description подгружаются в каждую сессию, так что нейронка теоретически может и сама подобрать нужный скилл ровно тогда, когда он понадобится.
Я пока вызываю сам.
Открытием для меня стали скиллы Мэтта Покока.
https://github.com/mattpocock/skills
Начал я с grill-me, и вот он сильно забустил проработку задач.
Даёшь ему задачу - и он начинает задавать вопросы. Всё, что неоднозначно или имеет несколько вариантов реализации.
Обычно их до десяти, на маленькой задаче - три-пять. Мой рекорд пока пятнадцать.
И всё это до того, как он возьмётся писать спеку. А реализация уже после спеки.
Собственно, grill-me и заменил мне plan mode.
Там план появлялся сразу: нейронка заводила файл и била задачу по фазам.
А grill-me вставляет шаг раньше - сначала выясняет, чего не знает, и только потом планирует.
По сути это скилл, который делает тебя более хорошим разработчиком.
Не садиться сразу делать задачу, а сначала как следует её погрумить, составить план - и только потом выполнять.
Что так надо работать знают все, но почти никто так не делает. А тут за тебя это делает скилл.
С ним даже может показаться, что вы осознанный разработчик, когда придете к заказчику задачи с вопросами)
Одним grill-me дело не кончилось.
Сейчас у меня из скиллов собран целый пайплайн под решение задачи - но про это в другой раз.
Я много раз упоминал скиллы, пора наконец рассказать, что это такое.
Скилл - это обычный md-файл с контекстом.
Внутри есть поле description, где написано, что этот скилл делает.
Вызвать его можно самому. Но все description подгружаются в каждую сессию, так что нейронка теоретически может и сама подобрать нужный скилл ровно тогда, когда он понадобится.
Я пока вызываю сам.
Открытием для меня стали скиллы Мэтта Покока.
https://github.com/mattpocock/skills
Начал я с grill-me, и вот он сильно забустил проработку задач.
Даёшь ему задачу - и он начинает задавать вопросы. Всё, что неоднозначно или имеет несколько вариантов реализации.
Обычно их до десяти, на маленькой задаче - три-пять. Мой рекорд пока пятнадцать.
И всё это до того, как он возьмётся писать спеку. А реализация уже после спеки.
Собственно, grill-me и заменил мне plan mode.
Там план появлялся сразу: нейронка заводила файл и била задачу по фазам.
А grill-me вставляет шаг раньше - сначала выясняет, чего не знает, и только потом планирует.
По сути это скилл, который делает тебя более хорошим разработчиком.
Не садиться сразу делать задачу, а сначала как следует её погрумить, составить план - и только потом выполнять.
Что так надо работать знают все, но почти никто так не делает. А тут за тебя это делает скилл.
С ним даже может показаться, что вы осознанный разработчик, когда придете к заказчику задачи с вопросами)
Одним grill-me дело не кончилось.
Сейчас у меня из скиллов собран целый пайплайн под решение задачи - но про это в другой раз.
❤6
/teach
Меня давно посещала мысль, что нейронку можно нормально приспособить для обучения.
Как я это видел:
Просто просить её писать уроки - немного не то, без фидбека это не работает. Нужен интерфейс.
Возьмём английский. У тебя есть какой-то вокабуляр, какая-то грамматика, на какие-то темы ты уже умеешь говорить.
Хочется, чтобы следующий урок всё это учитывал: и повторение пройденного, и новый материал. И чтобы ты при этом мог сказать, что хочешь учить дальше и в какую сторону двигаться.
Интерфейс - веб-страница, на которой рендерятся задания, которые ты сам считаешь полезными. Прослушать текст и ответить на вопросы, написать небольшой текст и отправить на проверку, что-то проговорить, вставить слова. Что любишь, то и рендерится.
Дальше нейронка складывает это с тем, что ты хочешь учить, и выдаёт следующий урок - размером тоже по твоему запросу, на 15 минут, на полчаса.
Раскрою небольшой секрет: всё, что тебе приходит в голову, уже реализовано минимум сотней способов, и все они тебе, конечно же, не подходят. Зато сразу понятно, что делать это самому смысла уже нет)
Но в этот раз вышло иначе.
Я фанат скиллов Мэтта Покока, поэтому мимо его скилла teach не прошёл.
Посмотрел на ютубе, как через него учат итальянский, технические темы и что угодно.
Нужен был повод начать. Порог входа сейчас упал настолько, что если не лень пошевелить пальцем - уже можешь что-то попробовать)
Прилетела вакансия, а от рекрутера один из вопросов: использовали ли LangChain, LangGraph, RAG, векторные БД, писали ли агентов.
Я этого всего не делал сам, но ответил, что за выходные накручу это на живом проекте и в понедельник смогу говорить предметно.
teach превращает папку в учебный класс.
Сначала спросил, зачем мне это и сколько времени я готов потратить - всего и на один урок. Из ответов родился файл с миссией.
Дальше он составил план уроков, и каждый урок - отдельная html-страница.
Я прохожу урок, задаю вопросы по непонятному, даю фидбек - и следующий урок он собирает уже с учётом этого.
Вот этого не умеет ни курс, ни доки: они не знают ни моей вакансии, ни того, что я не понял в прошлом уроке.
Практиковался я не на учебном датасете, а на спеке своего рабочего проекта.
За вечер: шесть уроков, RAG на PostgreSQL с pgvector, агент на tool calling, потом переписал его на LangGraph и сравнил с голым SDK.
Собеса пока не было, но ответили, что предварительно подхожу)
Но кстати был собес в другую компанию первый за полтора года примерно, и были подняты интересные темы, которые хотел бы осветить в недалеком будущем)
Меня давно посещала мысль, что нейронку можно нормально приспособить для обучения.
Как я это видел:
Просто просить её писать уроки - немного не то, без фидбека это не работает. Нужен интерфейс.
Возьмём английский. У тебя есть какой-то вокабуляр, какая-то грамматика, на какие-то темы ты уже умеешь говорить.
Хочется, чтобы следующий урок всё это учитывал: и повторение пройденного, и новый материал. И чтобы ты при этом мог сказать, что хочешь учить дальше и в какую сторону двигаться.
Интерфейс - веб-страница, на которой рендерятся задания, которые ты сам считаешь полезными. Прослушать текст и ответить на вопросы, написать небольшой текст и отправить на проверку, что-то проговорить, вставить слова. Что любишь, то и рендерится.
Дальше нейронка складывает это с тем, что ты хочешь учить, и выдаёт следующий урок - размером тоже по твоему запросу, на 15 минут, на полчаса.
Раскрою небольшой секрет: всё, что тебе приходит в голову, уже реализовано минимум сотней способов, и все они тебе, конечно же, не подходят. Зато сразу понятно, что делать это самому смысла уже нет)
Но в этот раз вышло иначе.
Я фанат скиллов Мэтта Покока, поэтому мимо его скилла teach не прошёл.
Посмотрел на ютубе, как через него учат итальянский, технические темы и что угодно.
Нужен был повод начать. Порог входа сейчас упал настолько, что если не лень пошевелить пальцем - уже можешь что-то попробовать)
Прилетела вакансия, а от рекрутера один из вопросов: использовали ли LangChain, LangGraph, RAG, векторные БД, писали ли агентов.
Я этого всего не делал сам, но ответил, что за выходные накручу это на живом проекте и в понедельник смогу говорить предметно.
teach превращает папку в учебный класс.
Сначала спросил, зачем мне это и сколько времени я готов потратить - всего и на один урок. Из ответов родился файл с миссией.
Дальше он составил план уроков, и каждый урок - отдельная html-страница.
Я прохожу урок, задаю вопросы по непонятному, даю фидбек - и следующий урок он собирает уже с учётом этого.
Вот этого не умеет ни курс, ни доки: они не знают ни моей вакансии, ни того, что я не понял в прошлом уроке.
Практиковался я не на учебном датасете, а на спеке своего рабочего проекта.
За вечер: шесть уроков, RAG на PostgreSQL с pgvector, агент на tool calling, потом переписал его на LangGraph и сравнил с голым SDK.
Собеса пока не было, но ответили, что предварительно подхожу)
Но кстати был собес в другую компанию первый за полтора года примерно, и были подняты интересные темы, которые хотел бы осветить в недалеком будущем)
❤7🔥3
Разбираем вчерашние задачки
В первой правильный вариант:
В этой задаче есть 3 момента:
1 - значения по умолчанию вычисляются в момент выполнения def и живут всю жизнь ф-ии. Одни на все вызовы. Это важный момент!
2 - При изменении lst внутри ф-ии по сути изменяется общий lst.
3 - 2 вызова ф-ии возвращают ссылки на один и тот же список и только потом вместе принтятся, отсюда и 2 одинаковых результата.
Во второй правильный ответ:
Тут ключевое - ленивое вычисление, список заполняется лямбда-функциями, но они не выполняются сразу, выполняются в строке принта, когда n=10, поэтому вызов любой лямбды из списка даст ответ 100.
В первой правильный вариант:
[3, 4] [3, 4]
В этой задаче есть 3 момента:
1 - значения по умолчанию вычисляются в момент выполнения def и живут всю жизнь ф-ии. Одни на все вызовы. Это важный момент!
2 - При изменении lst внутри ф-ии по сути изменяется общий lst.
3 - 2 вызова ф-ии возвращают ссылки на один и тот же список и только потом вместе принтятся, отсюда и 2 одинаковых результата.
Во второй правильный ответ:
100
Тут ключевое - ленивое вычисление, список заполняется лямбда-функциями, но они не выполняются сразу, выполняются в строке принта, когда n=10, поэтому вызов любой лямбды из списка даст ответ 100.
❤7🔥1
Что бы ещё изучить с помощью /teach?
Опыт с RAG вышел достаточно успешным, так что хочется затестить teach ещё на чём-нибудь.
Набралось пять вариантов, выбираю из них.
Первое - кубер. Пока представление общее, но может понадобиться под проектную работу.
Второе - глубокий курс по базам. Пройти всё, что реально встречается и в работе, и на собесах. Это на случай, если пойду искать работу.
Третье - английский. Я уже рассказал, как это могло бы выглядеть - интерфейс, задания под свой вокабуляр, урок на 15 минут. Но тут скорее всего надо будет допиливать скилл или добавлять свой контекст по заданиям, не уверен, что из коробки получу то, что хочу, благо в процессе можно вносить корректировки в формат обучения.
Четвёртое - готовка. Курс под мои бжу и под то, насколько еда вообще должна быть полезной.
Пятое - французский. Это чисто по фану и скорее всего уже после того, как налажу английский.
Ну и склоняюсь я к куберу)
Так как уроки рендерятся в html, подумываю над тем, чтобы выкладывать их через github pages. Кому такое интересно - отпишитесь, затестим вместе)
Опыт с RAG вышел достаточно успешным, так что хочется затестить teach ещё на чём-нибудь.
Набралось пять вариантов, выбираю из них.
Первое - кубер. Пока представление общее, но может понадобиться под проектную работу.
Второе - глубокий курс по базам. Пройти всё, что реально встречается и в работе, и на собесах. Это на случай, если пойду искать работу.
Третье - английский. Я уже рассказал, как это могло бы выглядеть - интерфейс, задания под свой вокабуляр, урок на 15 минут. Но тут скорее всего надо будет допиливать скилл или добавлять свой контекст по заданиям, не уверен, что из коробки получу то, что хочу, благо в процессе можно вносить корректировки в формат обучения.
Четвёртое - готовка. Курс под мои бжу и под то, насколько еда вообще должна быть полезной.
Пятое - французский. Это чисто по фану и скорее всего уже после того, как налажу английский.
Ну и склоняюсь я к куберу)
Так как уроки рендерятся в html, подумываю над тем, чтобы выкладывать их через github pages. Кому такое интересно - отпишитесь, затестим вместе)
🔥5❤3
Чем я пользуюсь сейчас?
Судя по моим постам, может показаться, что я всё ещё сижу в курсоре.
Курсор никуда не делся, но роль у него теперь другая - и про то, как так вышло, стоит рассказать.
Началось с того, что я стал регулярно вылезать за лимиты. Причём формула работы у меня к тому моменту была уже нормальная - то есть дело было не в кривых руках, а в объёме.
Внутри курсора я и так сидел на моделях Codex, они выходили дешевле Sonnet, а добивал уже композером. Отдельно Codex я при этом не гонял ни разу.
Так что вопрос стоял простой: какую подписку покупать. Свелось к двум - ChatGPT и Claude Code.
Выбирал я конечно долго, как новый ноут или спортивные часы)
Требований изначально было два: чтобы можно было запускать что-то по шедулеру и чтобы можно было самому дёрнуть нейронку из консоли.
Дальше пошёл список помельче: какие модели чаще блокируют запросы, где нужен VPN, а где нет, инфраструктура, качество голосового ввода, удобство работы. И remote control - начать сессию на компе, включить его и продолжить с телефона.
А потом выяснилось, что Claude Code блокирует вызовы из консоли, если у тебя подписка: хочешь из терминала - плати за токены.
Ну ок, думаю, беру Codex.
Но в итоге я всё-таки взял Claude Code. Решил, что консоль - не то, что мне действительно нужно, плюс решил, что надо просто попробовать всё.
С шедулером получилось похоже: он есть внутри самого клодкода, и внешний оказался не таким уж обязательным.
А почему именно он - я сейчас уже и не вспомню.
Потому что, когда разобрался, стало понятно: функционал у них практически одинаковый. Кто-то выкатывает фичу - вторые добавляют её следующим релизом.
Сейчас картина такая. Основное - Claude Code. Курсор остался как ide. Подписка весной случайно продлилась ещё на год, так что он у меня всё равно есть. Иногда закрывает дыры, когда я выжег лимиты клодкода, ну и часть вопросов я по привычке решаю им.
Судя по моим постам, может показаться, что я всё ещё сижу в курсоре.
Курсор никуда не делся, но роль у него теперь другая - и про то, как так вышло, стоит рассказать.
Началось с того, что я стал регулярно вылезать за лимиты. Причём формула работы у меня к тому моменту была уже нормальная - то есть дело было не в кривых руках, а в объёме.
Внутри курсора я и так сидел на моделях Codex, они выходили дешевле Sonnet, а добивал уже композером. Отдельно Codex я при этом не гонял ни разу.
Так что вопрос стоял простой: какую подписку покупать. Свелось к двум - ChatGPT и Claude Code.
Выбирал я конечно долго, как новый ноут или спортивные часы)
Требований изначально было два: чтобы можно было запускать что-то по шедулеру и чтобы можно было самому дёрнуть нейронку из консоли.
Дальше пошёл список помельче: какие модели чаще блокируют запросы, где нужен VPN, а где нет, инфраструктура, качество голосового ввода, удобство работы. И remote control - начать сессию на компе, включить его и продолжить с телефона.
А потом выяснилось, что Claude Code блокирует вызовы из консоли, если у тебя подписка: хочешь из терминала - плати за токены.
Ну ок, думаю, беру Codex.
Но в итоге я всё-таки взял Claude Code. Решил, что консоль - не то, что мне действительно нужно, плюс решил, что надо просто попробовать всё.
С шедулером получилось похоже: он есть внутри самого клодкода, и внешний оказался не таким уж обязательным.
А почему именно он - я сейчас уже и не вспомню.
Потому что, когда разобрался, стало понятно: функционал у них практически одинаковый. Кто-то выкатывает фичу - вторые добавляют её следующим релизом.
Сейчас картина такая. Основное - Claude Code. Курсор остался как ide. Подписка весной случайно продлилась ещё на год, так что он у меня всё равно есть. Иногда закрывает дыры, когда я выжег лимиты клодкода, ну и часть вопросов я по привычке решаю им.
❤8
Кубер стартует!
Писал, что для дальнейшего тестирования скилла /teach выбрал кубер.
Я немного общался с нейронкой, чтобы понять вводные для курса - нужно уметь пользоваться терминалом и знать докер, но совсем поверхностно.
Так вот, первый урок готов! Подключил /frontend-design, чтобы было красиво - можно посмотреть и с телефона.
Уроки рендерятся в html и лежат на github pages.
Дальше буду делать ссылки на каждый урок и в комментариях буду собирать фидбек, если он будет, то буду его подмешивать в следующий урок или отвечать в комментариях.
Писал, что для дальнейшего тестирования скилла /teach выбрал кубер.
Я немного общался с нейронкой, чтобы понять вводные для курса - нужно уметь пользоваться терминалом и знать докер, но совсем поверхностно.
Так вот, первый урок готов! Подключил /frontend-design, чтобы было красиво - можно посмотреть и с телефона.
Уроки рендерятся в html и лежат на github pages.
Дальше буду делать ссылки на каждый урок и в комментариях буду собирать фидбек, если он будет, то буду его подмешивать в следующий урок или отвечать в комментариях.
❤6🔥3
Урок 1 - Docker ровно настолько, насколько нужно для Kubernetes.
https://ffortunado.github.io/k8s-course/lessons/0001-docker-just-enough.html
Комментарии и вопросы - сюда же, под этот пост.
https://ffortunado.github.io/k8s-course/lessons/0001-docker-just-enough.html
Комментарии и вопросы - сюда же, под этот пост.
ffortunado.github.io
Урок 1 · Docker ровно настолько, насколько нужно для Kubernetes
Образ vs контейнер, Dockerfile, слои и кеш сборки, тома — Docker, необходимый перед входом в Kubernetes, на примере своего образа FastAPI-сервиса.
🔥7❤4
Урок 2 - Первый локальный кластер.
https://ffortunado.github.io/k8s-course/lessons/0002-minikube-cluster.html
Комментарии и вопросы - сюда же, под этот пост.
https://ffortunado.github.io/k8s-course/lessons/0002-minikube-cluster.html
Комментарии и вопросы - сюда же, под этот пост.
ffortunado.github.io
Урок 2 · Первый локальный кластер
Поднимаем свой первый Kubernetes-кластер через minikube: control plane, node, kubectl, панель управления — и как устроен кластер изнутри.
❤5🔥4
Урок 3 - Pod и Deployment.
https://ffortunado.github.io/k8s-course/lessons/0003-pod-deployment.html
Комментарии и вопросы - сюда же, под этот пост.
https://ffortunado.github.io/k8s-course/lessons/0003-pod-deployment.html
Комментарии и вопросы - сюда же, под этот пост.
❤4🔥2
Пока можно будет сделать перерыв и собрать фидбек, все ли получилось установить и возможно требуется дополнительный промежуточный урок с пояснением непонятных моментов.
Урок 4 - Service.
https://ffortunado.github.io/k8s-course/lessons/0004-service.html
Комментарии и вопросы - сюда же, под этот пост.
https://ffortunado.github.io/k8s-course/lessons/0004-service.html
Комментарии и вопросы - сюда же, под этот пост.
ffortunado.github.io
Урок 4 · Service
Почему у Pod'а нельзя доверять IP-адресу, как Service даёт стабильный адрес и распределяет трафик между репликами — и как достучаться до сервиса из браузера через minikube.
🔥5
Очень интересный выпуск, тут Кирилл показывает, как реально использует агентов, а не теория с opencode, менеджерить агентами и прочая магия. Все просто опус и клодкод) минимальные промпты.
Я кстати было какое-то время пытался настраивать свою инфраструктуру, но оказалось работать с тем, что есть и ждать обновлений готовых скиллов - более правильная стратегия, к чему как вижу приходят и другие
Я кстати было какое-то время пытался настраивать свою инфраструктуру, но оказалось работать с тем, что есть и ждать обновлений готовых скиллов - более правильная стратегия, к чему как вижу приходят и другие
❤4
Forwarded from Организованное программирование | Кирилл Мокевнин
Выпуск в сети! В этот раз я лайвкожу с агентами. Пока закрывал тикеты фиганул пару пулреквестов в mantine, которые уже приняли https://youtu.be/Eplxom-e1C4?is=3HME8iWRITMJxhe2
YouTube
Мой воркфлоу агентного программирования: параллельные сессии и пулреквесты в опенсорс
🔹 Присоединяйся к курсу «ИИ для разработчиков» https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube
Вторая часть видео: https://youtu.be/CVJ01XSmHEY
Что происходит, когда разработчик почти перестаёт писать код руками и начинает программировать…
Вторая часть видео: https://youtu.be/CVJ01XSmHEY
Что происходит, когда разработчик почти перестаёт писать код руками и начинает программировать…
❤3🔥2
Экватор)
Урок 5 - ConfigMap и Secret.
https://ffortunado.github.io/k8s-course/lessons/0005-configmap-secret.html
Комментарии и вопросы - сюда же, под этот пост.
Если что-то не появляется, то надо обновить страницу через Ctrl+Shift+R
Урок 5 - ConfigMap и Secret.
https://ffortunado.github.io/k8s-course/lessons/0005-configmap-secret.html
Комментарии и вопросы - сюда же, под этот пост.
Если что-то не появляется, то надо обновить страницу через Ctrl+Shift+R
ffortunado.github.io
Урок 5 · ConfigMap и Secret
Выносим настройки и чувствительные значения из образа наружу: ConfigMap, Secret, envFrom в Deployment — и почему Secret по умолчанию не шифрование, а всего лишь base64.
🔥5
https://t.me/it_krasavchik/708
Интересно читать про то, кто как автоматизирует работу.
Недавно тоже ставил плагин клодкода в браузер и для теста попросил поправить резюме в hh, что он сделал прямо очень хорошо, сам нашел сайт, раздел с резюме, отредактировал, сохранил.
Также можно делать отклики с сопроводительными письмами (только важно в промпте написать правило, чтобы не откликнуться в свою компанию).
Но плагин крут и для автоматизации ручного тестирования и автоматизации чего угодно в браузере, тут уже ваша фантазия (отвечать в рабочих чатах тоже можно😄 )
Интересно читать про то, кто как автоматизирует работу.
Недавно тоже ставил плагин клодкода в браузер и для теста попросил поправить резюме в hh, что он сделал прямо очень хорошо, сам нашел сайт, раздел с резюме, отредактировал, сохранил.
Также можно делать отклики с сопроводительными письмами (только важно в промпте написать правило, чтобы не откликнуться в свою компанию).
Но плагин крут и для автоматизации ручного тестирования и автоматизации чего угодно в браузере, тут уже ваша фантазия (отвечать в рабочих чатах тоже можно
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Айтишный Рок-н-Ролл
День второй в роли Staff Engineer за $160k/год 👀
Задача: «зарегайся обычным юзером на нашей платформе и накидай в гуглдок фидбэк - по продукту, технологиям, интеграциям, доке, ну как пойдёт» 🤔
Отдал Клоду - он сам прошелся по сайту через chrome плагин 😎…
Задача: «зарегайся обычным юзером на нашей платформе и накидай в гуглдок фидбэк - по продукту, технологиям, интеграциям, доке, ну как пойдёт» 🤔
Отдал Клоду - он сам прошелся по сайту через chrome плагин 😎…
❤3😁2