DevOps

🚀 Оптимизация рабочего процесса с Pro Workflow Pro Workflow — это мощный инструмент для улучшения продуктивности разработчиков, использующий AI для автоматизации и самокоррекции. Он включает функции, такие как адаптивные контрольные точки качества и анализ тепловых карт исправлений, что помогает пользователям эффективно управлять своим кодом и учиться на ошибках. 🚀 Основные моменты: - Интеграция с AI для автоматического обучения и исправления. - Функции для анализа и документирования сессий. - Поддержка параллельной работы и адаптивных контрольных точек. - Удобные команды для управления процессами разработки. 📌 GitHub: https://github.com/rohitg00/pro-workflow #typescript

Почему управление разработкой разваливается по дороге в продакшен? Разрозненные инструменты для разработки и доставки кода, непрозрачные процессы и потеря контроля над кодом делают работу кросс-функциональных команд сложной и непредсказуемой. На вебинаре 27 февраля в 12:00 разберём, как выстроить единый процесс разработки и вернуть контроль над кодом на всех этапах — от идеи до релиза — с помощью Deckhouse Code.

Вы узнаете, как: • объединить команды вокруг одной платформы, не ломая привычные процессы; • обеспечить прозрачность и контроль изменений от идеи до продакшена; • управлять доступами и ролями без ручной рутины; • выстроить CI/CD, который масштабируется вместе с командой;

👉 Зарегистрироваться 🗓 27 февраля в 12:00

💡 КАК НАЧАТЬ РАБОТАТЬ С DOCKER Docker кажется сложным только до первого запуска контейнера. Главное - понять, что это не “магия серверов”, а способ запускать приложение в изолированной среде с уже готовыми зависимостями. Самый быстрый старт - перестать ставить всё на систему и начать упаковывать проекты в контейнеры. Тогда у тебя одинаково работает код на ноутбуке, сервере и у коллег. Базовый подход такой: у тебя есть приложение → ты описываешь среду в Dockerfile → собираешь образ → запускаешь контейнер. Всё. Никаких конфликтов версий, “у меня работает”, сломанных Python/Node окружений. Начни с простого правила — каждый новый проект сразу оборачивай в Docker, даже если он маленький. Через пару недель это станет привычкой, а проблемы с окружением исчезнут.

    
        

Установка Docker уже сделана
Проверка

docker --version

Простой Dockerfile

FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

Сборка образа

docker build -t myapp .

Запуск контейнера

docker run -p 8000:8000 myapp{}
    

Секрет прост...

👣 На Stepik вышел новый курс: Go - с нуля до рабочего backend-проекта Ты знаешь синтаксис Go. Но готов написать сервис с нуля и запустить его в продакшене? Большинство курсов учат командам. Этот курс учит думать как Go-разработчик. Внутри: - путь от основ до полноценного сервиса - архитектура, API, база данных, структура проекта - конкурентность и работа с нагрузкой - только реальные практики без воды - финальный проект, который можно добавить в портфолио Это не теория ради галочки. Это навыки, которые нужны на работе. 🎯 Результат - вы умеете писать и запускать Go-сервисы, а не просто знаете синтаксис. ⏳ Скидка 50% -в честь праздника Начать учиться: https://stepik.org/a/274119/

Экс-исследователь DeepMind привлекает $1 млрд на AI-стартап без LLM Дэвид Сильвер, один из ключевых исследователей DeepMind, запускает новый стартап Ineffable Intelligence в Лондоне. По данным источников: - планируется $1 млрд seed-раунд - лидер — Sequoia Capital - оценка компании — около $4 млрд - это может стать крупнейшим seed-финансированием в истории Европы - продукта пока нет Главное отличие - ставка не на LLM. Вместо моделей, обученных на огромных текстовых датасетах, команда делает упор на reinforcement learning. Цель - создать *world models*: - внутренние симуляции мира - прогноз последствий действий - обучение через пробу и ошибку - непрерывное самообучение По сути - интеллект, который учится действовать, а не просто генерировать текст. Сильвер и часть топ-исследователей считают, что: - архитектуры Transformer близки к потолку - масштабирование даёт всё меньший прирост - следующий шаг — обучение через взаимодействие с миром Индустрия начинает смещаться от LLM (понимание текста) к Agent Learning (понимание действий и последствий). Следующий этап AI - не генерация, а системы, которые учатся на опыте, как люди и животные.

Когда «просто в облако» — не срабатывает.На сайте всё выглядит красиво: переносим в облако — масштабируемся — живём счастливо.В реальности чаще так:• Задержки при работе с критичными приложениями.• Вопросы с безопасностью и комплаенс.• Ограниченные конфигурации.• Сюрпризы в “биллинге”.В таких случаях приходит на помощь не «коробочное решение для всех», а спроектированная архитектура под конкретную задачу.В канале 'https://t.me/+ashmJYIw6yk1YWQy?erid=2W5zFKAHfnh' rel='nofollow'>DataSpace мы разбираем:— как'https://t.me/+ashmJYIw6yk1YWQy?erid=2W5zFKAHfnh' rel='nofollow'> онлайн-ритейлер выдержал рост нагрузки в 10 раз без деградации сервисов— где 'https://t.me/+ashmJYIw6yk1YWQy?erid=2W5zFKAHfnh' rel='nofollow'>гибридная модель действительно оправдана— как быстро сравнить разные 'https://t.me/+ashmJYIw6yk1YWQy?erid=2W5zFKAHfnh' rel='nofollow'>варианты конфигурации стоимости— какие ошибки чаще всего допускают 'https://t.me/+ashmJYIw6yk1YWQy?erid=2W5zFKAHfnh' rel='nofollow'>при выборе провайдераТолько разбор архитектуры и практики, с которыми потом не больно жить в проде. Подписывайтесь — 'https://t.me/+ashmJYIw6yk1YWQy?erid=2W5zFKAHfnh' rel='nofollow'>@dataspace_ru

🌟 DOCKER КАК НАСТРОИТЬ ПЕРЕД КАЖДЫМ ПРОЕКТОМ Совет - Docker: настраивай окружение ДО начала проекта, а не когда всё уже «почти готово». Большинство проблем в проде появляется не из-за кода, а из-за разницы окружений. Правильный подход - сначала контейнерная база, потом разработка. Выбирай лёгкий базовый образ без лишнего мусора, фиксируй зависимости отдельным слоем, обязательно делай .dockerignore, чтобы не тащить в образ кэш и хлам. Сразу разделяй dev и prod конфигурации, используй docker-compose даже если сервис один, не храни секреты в Dockerfile и добавляй HEALTHCHECK, чтобы контейнер считался «живым» только когда реально работает приложение. Docker - это фундамент проекта, а не финальный штрих.

    
        
Dockerfile (база для Python-проекта)

FROM python:3.12-slim

WORKDIR /app

Сначала зависимости — кеш будет работать правильно

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

Потом код

COPY . .

EXPOSE 8000

HEALTHCHECK CMD curl --fail http://localhost:8000/health
 || exit 1

CMD ["python", "app.py"]

.dockerignore

.git
pycache
venv
node_modules
*.log

docker-compose.yml

version: "3.9"
services:
app:
build: .
ports:
- "8000:8000"
env_file:
- .env{}
    

Сегодня ИИ становится частью разработки. Компании ждут не экспериментов, а рабочих решений, которые можно встроить в продукт и масштабировать. На программе «ИИ-разработчик» от МТУСИ и Нетологии учат создавать такие решения. За 6 месяцев вы пройдёте полный цикл ИИ-разработки: от работы с API и векторными базами данных до продакшена, агентов и MLOps. В программе много практики. Вы разработаете ИИ-помощников, чат-ботов с контекстом, RAG-системы и агентные решения. В портфолио будет 5 проектов, которые покажет реальный уровень навыков. Обучение проходит онлайн, в формате вебинаров и практических заданий с проверкой. По итогам вы получите два диплома о профессиональной переподготовке — от МТУСИ и Нетологии. Промокод AIDEVNETO дает скидку 10 000 на курс. Подробная программа и условия обучения – https://netolo.gy Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5wEoye1

⚡️ В одном месте собрали инфу о 925 (!) провалившихся венчурных стартапах. Да, это буквально кладбище проектов - но невероятно полезное. Внутри не просто список, а полноценные разборы: почему взлетели/упали, сколько денег сожгли, какие решения их убили, где была критическая ошибка - и главное: что из этого можно безопасно забрать себе, а что повторять нельзя ни при каких условиях. А ещё там встроенный ИИ, который берёт провалившийся проект и делает “версию 2.0”: придумывает название, концепт, рынок, техстек, план запуска и монетизацию, но уже с учётом прошлых ошибок. Как минимум - очень залипательно. Стартаперы, вам точно стоит изучить