Как начать зарабатывать в IT в даже без опыта и образования

Самое странное сейчас это пытаться вкатиться в IT по классике, когда опытные программисты давно кодят с нейронками даже в больших проектах.

Поэтому в 2026 выигрывает тот, кто быстро делает рабочие решения без долгих лет обучения и максимально сокращает путь с нуля до первого реального проекта в IT.

‼️Уже завтра 7 апреля в 19.00 мск Андрей Ивашев запускает бесплатный 3-дневный интенсив:

«Первые деньги на вайбкодинге»

📅 7-9 апреля в 19:00 МСК

Для тех хочет начать программировать с нейронками и заработать на этом первые деньги даже без опыта и образования.

Программа 🔥

7 апреля

почему сегодня вход в IT стал сложнее и почему вайбкодинг меняет правила игры

8 апреля

3 способа заработать на вайбкодинге в 2026 и где брать первого клиента, чтобы сделать проект за реальные деньги

9 апреля

На практике соберём AI-ассистента, который станет твоим первым IT-проектом + покажу как работают АI-агенты

🎁 Бонус за регистрацию доступен только 24 часа:

«Библиотека промптов для заработка на вайбкодинге», которые помогут упаковать портфолио и общаться с клиентами так, чтобы покупали

50 бесплатных нейросетей, чтобы кодить без остановки + серкетные бонусы

Ссылка на подключение, уроки по программированию с нейросетями и бонусы будут в закрытом канале👇

Вступить в закрытый канал
Вступить в закрытый канал
Вступить в закрытый канал

Андрей Карпаты считает, что RAG сломан. Он опубликовал замену 2 дня назад, которая собрала 5 000 звёзд за 48 часов.

Называется LLM Wiki.

Это паттерн, при котором AI не извлекает информацию заново при каждом запросе. Он строит и поддерживает постоянную, накапливающуюся базу знаний. Автоматически.

RAG выводят знания заново при каждом запросе.. LLM Wiki компилирует их один раз и поддерживает актуальными.

Вот разница:

RAG: вы задаёте вопрос. AI ищет по документам. Находит фрагменты. Склеивает их. Всё забывает. В следующий раз начинает заново.

LLM Wiki: вы добавляете источник. AI читает его, извлекает ключевую информацию, обновляет страницы сущностей, пересматривает summary тем, помечает противоречия, усиливает синтез. Знание накапливается. Каждый источник навсегда делает wiki умнее.

Как это работает:

→ Добавляете источник в raw-коллекцию: статья, paper, транскрипт, заметки
→ AI читает, пишет summary, обновляет индекс
→ Обновляет все релевантные страницы сущностей и концепций в wiki
→ Один источник может затронуть 10–15 страниц одновременно
→ Кросс-ссылки строятся автоматически
→ Противоречия между источниками помечаются
→ Задаёте вопросы к wiki. Хорошие ответы сохраняются как новые страницы
→ Ваши исследования накапливаются в базе знаний. Ничего не теряется в истории чата

100% open-source.

Я, пишущий промпты своим агентам в 3 часа ночи.

Кстати, в Claude Code не так давно появилась новая команда /powerup.

Запускаешь её, и прямо в терминале тебя обучают работе с Claude Code с помощью интерактивных уроков, которые открываются по мере прохождения.

Новая статья по мульти-агент системам от Stanford.

Больше агентов - значит лучше результаты, верно?

Не так быстро.

Эта работа ставит под сомнение одно из ключевых допущений вокруг хайпа мульти-агент систем, контролируя то, что большинство исследований игнорирует: общий объём вычислений.

В статье сравниваются одно-агентные и мульти-агентные архитектуры LLM на задачах multi-hop reasoning при выравненных бюджетах thinking-токенов для разных моделей.

Вывод однозначный:

Одно-агентные системы более эффективно используют информацию, если количество reasoning-токенов фиксировано. Также авторы выявили существенные артефакты в контроле бюджета через API, которые могут искусственно завышать преимущества мульти-агент подходов.

Почему это важно? Многие заявленные преимущества мульти-агент систем исчезают, если учитывать неравенство вычислительных ресурсов.

Перед тем как строить такую систему, проверьте, справится ли одно-агентная с тем же бюджетом токенов. В статье предлагается фреймворк для принятия такого решения.

Статья: https://arxiv.org/abs/2604.02460