Средний Python — вот что выдает LLM по умолчанию

Из индустриальных данных: разработчики считают, что ИИ пишет около 41% их кода. А без правок принимают только 26,9%. Между этими двумя числами — работа инженера, а не подбор более сильной модели.

Разница в подходах: можно принимать все, что предложила LLM (большие языковые модели), и править за ней вручную. А можно один раз собрать обвязку — правила проекта, стандарт тестов, автопроверку — и получать корректный результат с первого прогона.

16 июля в 19:00 мск на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков разбирает эту обвязку на живом демо поверх готового репозитория. Один и тот же запрос без правил и с правилами: в первом случае код падает на первом тесте, во втором — типизированный код и зеленые тесты.

Спикер — исполнительный директор в Сбере, ех-технический директор направления в KION, 15+ лет в серверной разработке.

После регистрации — получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента» + запись вебинара.

Соберите обвязку, при которой модель работает по стандартам команды: https://clc.to/erid_2W5zFJhHV7P

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJhHV7P

One Day Offer для Python-разработчиков!💚

15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️

Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.

Чем предстоит заниматься:

✔️ развивать backend на Python
✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG
✔️ строить пайплайны оценки качества агентов
✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода

Встречаемся 15 августа онлайн.

Регистрируйся по ссылке

Видео дня. Решаем задачи на Python с Codewars

Продолжаем покорять Codewars. Решаем популярные задачи 5 ранга.

Ссылка на YouTube

#видео