Наткнулся на интересную историю: 38-летний экс-консультант, который до этого несколько раз безуспешно пытался научиться программировать, за 100 дней не просто освоил Python, а устроился работать Data Architect-ом.

Вот его стратегия:

👉🏻 AI как наставник, а не решала. Ключевой момент. Он не просто просил ChatGPT/Claude написать за него код. Он использовал их как сократического тьютора: сначала писал псевдокод и просил его покритиковать, потом задавал кучу «почему»-вопросов по предложенным решениям, а при дебаге просил не исправлять ошибку, а задавать наводящие вопросы, чтобы дойти до сути самому.

👉🏻 Концепции > синтаксис. Он сознательно забил на гринд LeetCode и прочую синтаксическую зубрежку. Вместо этого сделал упор на понимание фундаментальных вещей: ООП, TDD, разделение ответственности и другие архитектурные паттерны. Его логика: синтаксис всегда подскажет AI, а вот выбрать правильный подход — задача человека.

👉🏻 Использование бесплатных ресурсов. Его основным ресурсом был бесплатный курс CS50 от Гарварда. Аргумент простой: «Если лекции гарвардского CS50 достаточно хороши для студентов, которые платят $50,000 в год, они достаточно хороши и для меня».

👉🏻 Один большой и сложный проект. Вместо десятка мелких туду-листов он сразу взялся за серьезный пет-проект, который не стыдно показать: полноценное веб-приложение для планирования питания на Django с AI-генерацией рецептов. В итоге — 25 000 строк кода в портфолио.

Конечно, стоит признать, что у него был нетворкинг и опыт в IT-смежной сфере, что сильно ускорило поиск работы. Но главная мысль в том, что сегодня очень важный скилл — умение правильно задавать вопросы. И не только людям 🌚.

Итак, я наконец-то поборол все новые прекрасные поправки к законам о персональных данных.
А это значит, что могу продолжать делать курсики.

Что в планах?

🐻‍❄️ Делаю мини-курс по Polars, готово примерно 1/3 в черновом варианте. С инструментом ещё самому надо разбираться поглубже, но делаю ставку на то, что он будет вытеснять Pandas. Надо добавлять в арсенал.

🧠 Думаю над тем, стоит ли делать ещё один поток большого курса по ML. Накопился достаточно большой бэклог того, что нужно улучшить / доработать в материалах и организации, но как раз успею, если будет понимание, есть ли спрос. Поэтому, пожалуйста, если вас интересует прохождение, заполните форму на странице (вся информация о курса там же). Если наберется достаточное количество людей, то начнем в конце этого / начале следующего месяца. Если есть вопросы, пишите в личку 👇

И ещё одна история 🙃

Один программист на Reddit признался, что целый месяц ничего не делал на работе из-за тотального выгорания. Просто сидел, имитировал бурную деятельность и врал на дейли-митингах, что всё в процессе.

Естественно, его удача закончилась, когда тимлид что-то заподозрил и потребовал показать демо — на следующий же день. Паника, новый сотрудник, незнакомый стек, а работы на месяц.

И что вы думаете? Он не стал сидеть всю ночь, а лёг спать. Проснулся в 4 утра, за 6 часов до демо, и натравил на задачу Cursor. С помощью точных промптов он нагенерил около 4000 строк кода, и... демо прошло успешно. Менеджер остался доволен.

Герой или злодей? 😈

И да, конечно, герой этой истории — индус 🇮🇳

🗺 Что будет, если запереть GPT-4, Claude, Gemini и другие модельки в одной комнате и заставить играть в «Дипломатию»? Спойлер: будет резня, интриги и море предательств.

Придумали очень интересный бенчмарк для LLM — проект AI Diplomacy, где автономные AI-агенты ведут переговоры, строят союзы и вонзают друг другу нож в спину, борясь за господство над Европой. И личности у моделей проявились максимально ярко:

👉🏻 OpenAI (o3) — абсолютный маэстро обмана. Плетет интриги, ведет двойную игру, делает в своем приватном дневнике пометки вроде «Германия (Gemini) обманута... готовлюсь воспользоваться ее крахом» и тут же нападает. Он убедил Claude в возможности «ничьей на четверых» (что невозможно по правилам), чтобы потом первым же его и слить.

👉🏻 Claude — наивный пацифист и главный лузер. Искренне верит в мир во всем мире, отказывается врать и постоянно становится жертвой предательств. Просто булочка с корицей, которую все хотят съесть.

👉🏻 Gemini — грамотный стратег, который почти побеждает, но его постоянно переигрывает в дипломатии коварный o3.

👉🏻 DeepSeek — агрессивный позёр. Пытается запугивать оппонентов фразами в духе «Ваш флот сгорит в Чёрном море этой ночью», но в переговоры не умеет.

Но самое крутое здесь — не сам спектакль, а то, как это сделано. Это не просто скрипт, а полноценный фреймворк, где у каждого агента есть:
▫️Состояние, цели и система отношений (Враг/Союзник).
▫️Своя память с «дневником», в котором они рефлексируют и планируют коварство.
▫️Система анализа угроз на основе BFS-поиска по карте.
▫️И даже модуль детекции предательств, который сравнивает обещания в чате с реальными приказами.

Весь проект опенсорсный и построен на Python. Даже стрим на Twitch можно смотреть!

Так что в следующий раз, когда o3 вам сгенерирует код и скажет, что он «безопасный и оптимальный», вы знаете, стоит ли доверять модельке 🌚.

Anthropic выкатили внутренний гайд, как их собственные сотрудники используют Claude Code 🤖 Они активно продвигают идею, что это не просто инструмент, а скорее полноценный junior/middle-разработчик, которому можно делегировать целые таски.

Вот некоторые примеры, которые они описали:
🤖 Думаете, AI-ассистенты — это просто автокомплит на стероидах? В Anthropic так не считают.

Они выкатили внутренний гайд, как их собственные инженеры используют Claude Code, и это просто разрыв шаблона. Оказывается, они догфудят свой продукт не как инструмент, а скорее как полноценного junior/middle-разработчика, которому можно делегировать целые таски.

Вот некоторые примеры, которые они описали:
👉🏻 Дебаг Kubernetes по скриншотам. Упал кластер? Инженер просто кидает скрин дашборда в Claude, тот его анализирует и выдает готовые kubectl команды для фикса. Никаких больше страданий с поиском нужных логов и yaml-файлов.
👉🏻 Автономная разработка фич. Продуктовая команда просто ставит Claude в “auto-accept mode” и даёт абстрактную задачу. ИИ сам пишет код, запускает тесты и итерирует. Так они, например, запилили Vim-режим, где 70% кода было написано автономно.
👉🏻 Безопасное ревью Terraform. Вместо того чтобы часами втыкать в terraform plan, инженеры по безопасности просто копипастят его в Claude с вопросом: «Что эта штука собирается сделать? Я потом не пожалею?» 🌚.
👉🏻 TDD-партнёр. Вместо того чтобы писать код, а потом с муками покрывать тестами, они сначала просят Claude накидать псевдокод, потом ведут его по TDD-процессу, а он уже генерирует и тесты, и реализацию.

Есть кейсы далеко не только от разработчиков. Оказывается, у них ИИ-ассистенты используются во всех отделах, от юристов до маркетологов.

Иди в айти, без работы не останешься? 🌚

Тут Федеральный резервный банк Нью-Йорка выкатил свежий рейтинг специальностей с самой высокой безработицей в США.

Специалисты по Computer Engineering и Computer Science в топе на 3 и 7 местах соответственно. Медианные зарплаты при этом достаточно высокие ($122/115к), но даже у журналистов, экономистов и историков безработица ниже.

Интересно, а у нас как сейчас дела по безработице экономистов и юристов сравнительно с айтишниками 🤔

#рынок_труда | 🍩 Поддержать канал 🫶

На GitHub появился миллиардный репозиторий! 😱

Как думаете, там что-то полезное или очередное 💩?

Правильно, там просто readme.md со строкой shit.

Репо очень популярен, у него 2к звёзд, 177 issues, 67 пул-реквестов 🤡

Предлагайте идеи, как сделать проект более популярным за меньшее время 🌝