Эволюция Кода / Анонсы

⚡️ Запись воркшопа "INITE Architecture: от AI-продуктов к субъектной операционной системе" уже доступна клубчанам! На воркшопе разбираем Как INITE собирает agents, MCP/skills, Temporal, SurrealDB, Dify/n8n, вертикальные продукты и business interfaces в единую экосистему. Что уже готово, что in progress и куда всё это растёт. Спикер — Михаил Савченко, СЕО inite.ai. ЧТО ВНУТРИ - Эволюция SaaS: от классической архитектуры к генеративному ИИ - Почему low-code не дожил до эпохи AI-агентов - Экономика API: почему AI-SaaS становится слишком дорогим - Перенос вычислений на клиента и локальные модели - Новая AI-native-архитектура INITE - MCP и skills вместо отдельных интеграций - Три столпа архитектуры: Brain, Auth и Billing - Локальная обработка, приватность и безопасность данных - Как «Контент-завод» превратился в библиотеку skills - SurrealDB, PostgreSQL и устройство агентской памяти - Чистый код и границы допустимого для AI-агентов - MCP против REST API - Дядя Боб, тесты и новое понимание чистого кода - Как структура кода влияет на качество работы LLM - Обработка ошибок, наблюдаемость и автоматические гейты 👉 Смотреть в Эволюции Кода

📰 ТОП-4 новости ИИ в программировании из 71-го дайджеста клуба Эволюция Кода 🔸 Anthropic представила Claude Opus 5 и Claude Sonnet 5 Opus 5 почти догоняет Fable 5 в CursorBench 3.2, но обходится примерно вдвое дешевле за выполненную задачу. Цена осталась на уровне Opus 4.8 — $5/$25 за миллион токенов. Sonnet 5 приблизился по возможностям к Opus 4.8, став заметно более доступной моделью для программирования и агентных задач. 🔸 OpenAI выпустила семейство GPT-5.6 В линейку вошли три модели: Sol, Terra и Luna. Флагманская Sol стала сильнейшей моделью OpenAI для программирования и набрала 80 баллов в Artificial Analysis Coding Agent Index. Также появился режим ultra, в котором несколько агентов параллельно работают над одной сложной задачей. 🔸 Moonshot AI представила открытую модель Kimi K3 Это первая открытая модель на 2,8 трлн параметров с контекстом в 1 млн токенов, нативным зрением и сильными навыками программирования. Kimi K3 умеет длительно работать с крупными репозиториями, управлять инструментами и решать инженерные задачи с минимальным контролем со стороны человека. 🔸 Cursor представил Router Система автоматически выбирает наиболее подходящую модель с учётом сложности, контекста и типа задачи. Router обучили на более чем 600 тысячах реальных запросов, а в ранних корпоративных тестах он позволил снизить расходы на модели на 30–50% без заметной потери качества. 💡 Всего в дайджесте 40 новостей в аудио-, видео- и текстовом форматах, так что присоединяйся к клубу 🧬

🔥 Обновил сразу три больших курса по ИИ-разработке — больше 30 крупных изменений. Если вы работаете с ИИ, то знаете главную проблему: информация устаревает быстрее, чем успеваешь её изучить. Модели сменяют друг друга, появляются новые протоколы и инструменты, а вчерашние рекомендации уже сегодня могут быть бесполезны. Поэтому я снова перелопатил Базу Знаний «Эволюции Кода»: актуализировал материалы, добавил новые главы, обновил рейтинги и убрал устаревшую информацию. Что появилось: 🧠 В «Базовой теории»: — большая глава про Dark Factories — MCP, A2A, A2UI, AG-UI, WebMCP, UCP, ACP, x402 и другие ИИ-протоколы — Multi-Token Prediction, agent harness и BYOK — интерактивные визуализаторы трансформеров, диффузионных моделей и нейросетей 💻 В «Основах программирования с ИИ»: — большая глава про Skills и сабагентов: SKILL.md, прогрессивное раскрытие контекста и сравнение Skills, MCP и правил — новые главы про тестирование безопасности и GEO-оптимизацию — полностью переработанная глава про MCP — обновлённый обзор AI-first IDE и CLI-ассистентов — Conductor, context-driven development и паттерн Handoff между агентами 🤖 В «Моделях для разработки»: — новый рейтинг лучших coding-моделей (добавлены свежие Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5, Kimi K3 и GPT-5.6 Luna) — свежие результаты DeepSWE 1.1, SWE-bench Verified и Terminal-Bench 2.1 — рекомендации по открытым моделям и железу для локального запуска База Знаний «Эволюция Кода» — не очередной курс, который записали один раз и забыли. Это живой проект: я постоянно обновляю Базу Знаний, добавляю материалы из созвонов и воркшопов и слежу, чтобы рекомендации не отставали от индустрии. Если вам надоело самостоятельно разбираться: — какая модель сейчас действительно лучше пишет код; — чем Skills отличаются от MCP; — какой CLI-агент стоит попробовать; — какую открытую модель можно запустить на своём железе; — как встроить ШИ в реальную разработку, а не просто вайбкодить, — 👉 присоединяйтесь к «Эволюции Кода»: https://evocoders.ai и погружайтесь в нашу Базу Знаний

📞 Запись клубного созвона №37 / 14 июля 2026 ЧТО ВНУТРИ - ИИ-вакансия для SE, который/ая будет работать в паре с Dark Factory - Разгребание легаси и AI-инженерия - Fable 5 vs Soul: первые впечатления - Бенчмарки, кернелы и работа моделей - Концепция Dark Factory и оркестрация агентов - Безопасность и работа агентов на локальных машинах - Итоги сравнения Soul и Fable - Рекомендации по VPS и облакам для разработки - Память агентов и персонализация - Обсуждение Google Gemini vs OpenAI/Anthropic - Использование ИИ для создания видеопрезентаций - Протоколы общения агентов (A2A) - Поездка Лекса в США: общие впечатления - Технологическая сцена Сан-Франциско и проблема дата-центров - Социальные проблемы и жизнь в США 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

⚡️ INITE Brain: память, время и границы для AI-агентов На воркшопе разбираем bitemporal facts, lifecycle, locale-pinning, retract/forget, decision log, provenance, scopes. Поговорим о том, почему «память агента» — это не RAG, а полноценная когнитивная инфраструктура.. Спикер — Михаил Савченко, СЕО inite.ai. ЧТО ВНУТРИ - Зачем седлать новые архитектуры памяти - Вторая жизнь Obsidian и Markdown-файлов - Почему вопросы памяти важнее всего в ИИ-агентах - Проблемы бесконечного увеличения контекстного окна моделей - Эволюция механизмов памяти в коммерческих LLM - Мифы вокруг Obsidian и концепции Second Brain - Что такое универсальная онтология - Векторные базы данных и семантический поиск (RAG) - Четыре главные проблемы плоской памяти - Понятие "точки актуальности" данных в бизнесе - Управление данными агента: разница между Retract и Forget - Память как управляемое состояние (State Management) - Концепция битемпоральности памяти во времени - Подходы к реализации мультиязычной памяти - Обзор рынка решений: Mem0, Zep, Letta, LangMem - Управление правами доступа (RBAC) и безопасность данных - Демонстрация: Схема работы NightBrain - СУБД SurrealDB — универсальный инструмент для ИИ-агентов - Оптимизация и кэширование семантической экстракции - Применение онтологических масок для удешевления запросов - Кейс: Управление подписками через память агента - Перезапись фактов и связные списки в графах - Безопасность на уровне Data Layer, а не через промпты - Сессия Q&A: Архитектура памяти под капотом и стоимость - Как удешевить пайплайн: Каталог схем и ML-классификаторы - Концепция светового конуса (White Cone) при чтении графа - SQLite vs Obsidian и переход к SurrealDB - Развитие Graph ML и нейросети поверх графовых баз данных - Хранимые процедуры в SurrealDB и перенос вычислений - Вопрос про Temporal: Интеграция с LangChain и LangGraph - Автоматическое заполнение документов: от OCR к LLM - Прогноз: Стоимость токенов и ночные тарифы на вычисления - Извлечение фактов из многопользовательского шума 👉 Смотреть в Эволюции Кода

📞 Запись клубного созвона №36 / 10 мая 2026 ЧТО ВНУТРИ - Fable 5 от Anthropic: первые впечатления и бенчмарки - Цены на Fable 5 и отключение headless-режима (-p) в Claude - Сейфгарды, Red Team и тестирование уязвимостей в контролируемом окружении - Глубина ответов Fable 5, разбор сетевых протоколов и генерация диаграмм - Создание сложных презентаций через Claude Desktop - Как оркестровать агентов через подписки и почему API выходит дороже - Модели Mythos vs Fable: в чем разница и зачем Anthropic замедляет ИИ - Проблемы Claude со скриншотами интерфейсов и логикой - Релиз Minimax M3 и текущие успехи DeepSeek - Зачем нужен Open Source - Практическая автоматизация домашних серверов и Proxmox через ИИ-агентов - Реальная ценность и когнитивная нагрузка при внедрении ИИ в процессы компаний - Сколько стоит запуск автономной ИИ-фабрики из 25 агентов 24/7 - На ком лежит вина за баги ИИ в продакшене - Сопротивление изменениям в возрастных командах и разбор 30-летнего легаси - Стоимость и сроки построения ИИ-фабрики (Dark Factory) вместо классического найма - Кейс: миграция легаси-кода с FoxPro на Java, React и React Native за месяц - Разница между инженерами и кодерами - Написание избыточных спецификаций и блюпринтов для управления агентами - Риски блокировок: запасной план на случай отключения коммерческих API - Как меняются требования к мышлению инженера в эпоху LLM - Практический кейс замены невывозящей команды разработки на ИИ + инженеров - Что делать обычным разработчикам, чтобы пережить ИИ-трансформацию - Как проходить собеседование на позицию ИИ-инженера - Уровень зарплат ИИ-операторов и C-level в Европе (B2B и опционы) - Как обучать новое поколение инженеров без базы кода - Бан аккаунта за использование CLI и падение лимитов Клода - Стоимость капитальных вложений в свое железо - Аренда мощностей для инференса и перспективы рынка б/у оборудования майнеров 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

⚡️ Temporal как позвоночник мультиагентных систем Разбираем, почему agents без durable orchestration превращаются в хаос, чем Temporal сильнее очередей, почему RabbitMQ это транспорт, а не архитектура процессов, и как строить long-running workflows для AI-систем. Спикер — Михаил Савченко, СЕО inite.ai. ЧТО ВНУТРИ - Разница между MVP на вайб-кодинге и реальным продакшеном - Ограничения No-Code платформ (n8n, Dify) и проблема отсутствия Replay - Обработка очередей, enterprise-уровень и кейс «контент-завода» - Концепция Durable Execution (надёжного исполнения) - Преимущества Durable Execution: replay, экономия и самоисцеление - Обзор инструментов для Durable Execution (Temporal, Hatchet, Boss, AWS) - Очереди vs Human-in-the-Loop в мультиагентных системах - «Синдром аквариумной рыбки» в клиентских AI-сервисах - Опыт Inite: почему сложно писать свои обёртки и как помог Temporal -Применение Temporal в андеррайтинге и финансовых пайплайнах - Проблемы пользовательского опыта при масштабировании AI-систем - Манифест «12 Factor Agents» - Скрипты с амбициями: почему проекты вайбкодеров проще переписать с нуля - Чем память и когнитивная архитектура отличаются от классического RAG - Графовые нейросети (Graph Neural Networks) и Graph RAG - Режим дефрагментации памяти (Dreaming) в AI-агентах - Риски галлюцинаций для топ-менеджмента компаний 👉 Смотреть в Эволюции Кода

🔥 Митап с co-creator Gonka Protocol Глебом Моргачёвым доступен в паблике: https://youtu.be/Qh0N3MnXmSU Глеб — один из создателей Gonka наряду с братьями Либерманами и другими участниками команды. Gonka — это децентрализованный блокчейн-протокол, задача которого — предоставлять пользователям децентрализованный инференс открытых моделей и потеснить монополистов-гиперскейлеров вроде OpenAI, Anthropic и других. В этом интервью мы подробно разбираемся, как устроена Gonka, зачем она нужна и какую пользу может принести нам, разработчикам. 👉 Ну а за большим количеством митапов, созвонов, воркшопов и базы ИИ в разработке приходите в Эволюцию Кода https://evocoders.ai

В «Эволюции Кода» стартует мини-серия из трёх воркшопов с Мишей Савченко — CEO INITE и нашим частым спикером. Будем разбирать не просто «как сделать агента на коленке», а нормальную инженерную архитектуру для AI-систем: durable orchestration, память, время, границы, long-running workflows, provenance, Temporal, MCP/skills, SurrealDB, Dify/n8n и всё то, без чего мультиагентные системы быстро превращаются в весёлый, но плохо дебажимый хаос. 📅 29 мая в 16:00 UTC Temporal как позвоночник мультиагентных систем Почему agents без durable orchestration превращаются в хаос, чем Temporal сильнее очередей, почему RabbitMQ — это транспорт, а не архитектура процессов, и как строить long-running workflows для AI-систем. 📅 2 июня в 16:00 UTC INITE Brain: память, время и границы для AI-агентов Bitemporal facts, lifecycle, locale-pinning, retract/forget, decision log, provenance, scopes. Поговорим о том, почему «память агента» — это не RAG, а полноценная когнитивная инфраструктура. 📅 4 июня в 16:00 UTC INITE Architecture: от AI-продуктов к субъектной операционной системе Как INITE собирает agents, MCP/skills, Temporal, SurrealDB, Dify/n8n, вертикальные продукты и business interfaces в единую экосистему. Что уже готово, что in progress и куда всё это растёт. Все три воркшопа пройдут внутри клуба «Эволюция Кода». Для участников они уже добавлены в календарь и клубного бота. Записи тоже будут доступны участникам клуба, так что можно будет посмотреть позже, если не получится прийти онлайн. 👉 Чтобы попасть на воркшопы, задавать вопросы заранее и получить доступ к записям — присоединяйтесь к «Эволюции Кода»: https://evocoders.ai Будет плотно, технично и, кажется, очень полезно для всех, кто уже строит или собирается строить AI-продукты, агентов и нормальные production-ready системы вокруг них.

📰 ТОП-4 новости ИИ в программировании из 70го дайджеста клуба Эволюция Кода 🔸 Google представила новый флагман — Gemini 3.5 Flash Несмотря на название, это уже не тот Flash, что был в линейке Gemini 3: модель позиционируется как новый флагман и обходит Gemini 3.1 Pro. При этом заявлена скорость до 300 токенов/с и сильные результаты на SWE-bench Pro (55,1%) и Terminal-Bench 2.1 (76,2%). Gemini 3.5 Pro обещают выпустить уже в следующем месяце. 🔸 Alibaba выпустила Qwen 3.7 Max Первая модель семейства Qwen 3.7 показывает результаты уровня мировых лидеров: 69,7% на Terminal Bench 2.0, 60,6% на SWE-Pro и 80,4% на SWE-Verified. На фоне этих метрик Alibaba всё увереннее закрепляется среди лидеров AI-гонки, конкурируя с Anthropic и Google. 🔸 OpenAI добавила удалённое управление Codex в ChatGPT Теперь агентом можно управлять со смартфона: приложение показывает скриншоты среды, логи терминала, результаты тестов и diff-файлы в реальном времени. Также появился Remote SSH для работы в корпоративной инфраструктуре; функция уже доступна на macOS и всех тарифах. 🔸 Йошуа Бенджио представил архитектуру GRAM GRAM (Generative Recursive reAsoning Models) развивает идею рекурсивного рассуждения во внутренних состояниях модели без раздувания контекста. Ключевое новшество — стохастичность: модель исследует разные траектории решения и выбирает лучшую через reward-модель. На ARC-AGI система уже показывает около 52%. 💡 Всего в дайджесте 30+ новостей, в аудио, видео и текстовом форматах, так что присоединяйся к клубу 🧬

📞 Запись клубного созвона №35 / 19 мая 2026 ЧТО ВНУТРИ - Обзор новой модели Cursor Composer 2.5 - Лидеры в разработке: GPT-5.5 против Claude Opus - «Белые списки» IP-адресов в регионах и кодинг с Алисой от Яндекса - Использование Claude Agent SDK для автоматизации рутины - Проект G-Brain: векторные базы знаний на MD-файлах - Огромные траты на ИИ: $1.3 млн в месяц на 100 кодинг-агентов - Кейс: найм Head of AI в товарный бизнес и 450 откликов на HH - Реальные кейсы увольнений из-за автоматизации на базе LLM - Инфраструктура для Enterprise: локальный инференс и серверы NVIDIA B200 - Анонс Gemini Flash 3.5 на Google I/O - Как качественно запускать RAG-системы на дешевом CPU - Тестирование локальных моделей на Apple Silicon (Qwen, Gemma, Mistral) - Прикладные задачи локальных LLM и ставка JetBrains на чипы M5 - Разработка Local-First десктопных приложений с ИИ - Автоматизация офисной работы для менеджеров через MCP-серверы - Автоматическое ревью кода с помощью агента Claw Pass - Опыт внедрения OpenClaw и Hermes в реальные бизнес-процессы - Новое обновление Telegram: интеграция ИИ-ботов в личные чаты 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

Обновился лендинг клуба: https://evocoders.ai Теперь там стало гораздо больше полезной информации — можно лучше понять, подходит ли вам клуб и стоит ли в него вступать 😉

🔥 Запись онлайн-интервью с Глебом Моргачёвым — co-creator и главным инженером Gonka Protocol Глеб — один из создателей Gonka наряду с братьями Либерманами и другими участниками команды. Gonka — это децентрализованный блокчейн-протокол, задача которого — предоставлять пользователям децентрализованный инференс открытых моделей и потеснить монополистов-гиперскейлеров вроде OpenAI, Anthropic и других. В этом интервью мы подробно разбираемся, как устроена Gonka, зачем она нужна и какую пользу может принести нам, разработчикам. ПРО ЧТО ГОВОРИЛИ - Что такое «протокол» в контексте децентрализованного AI - Как происходят апгрейды сети: бинарники и голосование майнеров - Философия AI-First: почему блокчейн здесь лишь инструмент - Техническая реализация инференса на децентрализованных мощностях - Обучение моделей: синхронизация градиентов и оффчейн-эксперименты - Экономика проекта: токены GNK и Bitcoin-style реварды - Динамическое ценообразование на инференс - Доступные модели: Qwen, Kimi и критерии их выбора - Proof-of-Compute: как верифицировать правильность ответа модели - Процесс добавления новых моделей и роль DeepSeek - Эффективность железа: конкуренция между H100 и B200 - Разделение логики: что остается On-chain, а что уходит Off-chain - Метрики качества и общая пропускная способность сети - Безопасность сети: защита от перехвата управления и стоимость атаки - Разработчикам: как интегрировать Gonka в свой проект (SDK, Proxy) - Проблема приватности и использование Trusted Execution Environments (TEE) - Почему TEE — это не «серебряная пуля» для безопасности - Для каких задач Gonka пока не подходит - Внутренняя команда и внешние контрибьюторы - Как стать контрибьютором: архитектура и DevShards - Сессия вопросов и ответов (Q&A) - Как реализован консенсус в связке с Cosmos SDK - Прямые конкуренты: Bittensor, Ethereum, Ton 👉 Смотреть и слушать интервью в клубе #evo_интервью

📞 Запись клубного созвона №34 / 5 мая 2026 ЧТО ВНУТРИ - Личный опыт с Claude Code и лимиты подписок - AI-дизайн: создание МВП и концептов - Стандарт Design MD от Google - Новости клуба: митап по протоколу Gonka - Основные темы: GPT 5.5, Claude 4.7 и DeepSeek V4 - Впечатления от новых моделей в реальной работе - Скучная рутина: что остается программисту после AI? - Почему AI-инструменты стали чаще ходить в интернет - Менеджерский подход: мир «бывших анонимных программистов» - Сложность и связанность Legacy-кода - Культура кода как залог успешной работы с агентами - Опасность «вайб-кодинга» и потеря инженерного контроля - Технический вопрос: изоляция ботов в контейнерах (ExoDev) - Обучение и самостоятельный рост в эпоху AI - Экономика: когда людей нанимать дешевле, чем жечь токены - Как потратить $6000 за ночь на автоматический рефакторинг - Spec Driven Development и планирование сложных промптов - Разбор сложного инцидента в S3-бакете с помощью AI - Ошибки в Feature Flags и SSR: важность контекста документации - Когнитивная нагрузка: сможем ли мы ускориться в 10 раз? - Радикальная автоматизация: веб-камеры и контроль роботов - Deep Research: GPT Pro против Perplexity и NotebookLM - Открытый микрофон: новый биллинг GitHub Copilot - Harness-инструменты: p.dev, Claude Code и безопасность - Виртуализация для агентов и SSH-подключения - Локальные модели Qwen 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

📞 Запись клубного созвона №33 / 21 апреля 2026 ЧТО ВНУТРИ - Впечатления от Claude Opus 4.7: точность против UX - Почему разработка через API стала стоить безумных денег - Ожидания от GPT 5.5 Pro и стоимость подписки - Проект приложения для бега и истории: архитектура и выбор Kotlin - Боли с геолокацией на iOS и Android: HealthKit против GPS - Внедрение ИИ в найме против создания собственной студии - Как продавать Time-to-Market и конкурентное преимущество с ИИ - Мифы об ускорении разработки в 10-20 раз - Автоматизация анализа конкурентов и риски ошибок - Карьерный трек: работа на стыке IT и физического мира - Вторая золотая волна стартапов и роль доменных экспертов - Ренессанс «русской шаровары»: опыт разработки инди-игры на Kotlin - Проблема «нейрослопа» (AI slop) в дизайне и арте - Claude Design: первые тесты и реакция - Демонстрация UI игры, созданного полностью через Claude Design - Оптимальный флоу: требования — Claude Design — Claude Code - Баттлнеки разработки: почему ревью и CI/CD замедляют доставку - Подписка Max за $100 и лимиты токенов - Почему PM-ы тратят больше токенов, чем разработчики - Опасные агенты: как ИИ загнал весь диск под Git и «уронил» Mac - Кибербезопасность и 13-летние хакеры с ChatGPT - Как не деградировать в эпоху ИИ: шахматы и когнитивная нагрузка 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

🔥 Давненько ничего не выходило на АйТиБороде, так что держите: ИИ-пантеон, или кто правит нейросетями и миром разработки! В этом выпуске разбираемся, кто на самом деле правит миром ИИ: OpenAI, Anthropic, Google, китайские лаборатории, европейские игроки, производители железа, роботов и инструментов для разработки. Без лишней воды пройдёмся по главным компаниям, людям и силам, которые прямо сейчас формируют рынок нейросетей, и главное — посмотрим на всё это глазами программиста: кто делает лучшие модели, кто двигает AI-разработку вперёд и что вообще важно понимать разработчику в 2026 году. 👉 https://youtu.be/EhVXmdd0dhM

📞 Запись клубного созвона №32 / 14 апреля 2026 ЧТО ВНУТРИ - Слухи про модель Mythos от Anthropic - Новая подписка OpenAI за $100 против лимитов Claude Code - Внедрение LiteLLM в корпорациях и мониторинг токенов - Как мерить эффективность доставки фич с AI - Личный опыт: найм AI-лида и странности в контрактах - Техничка: сжатие контекста и логика работы саб-агентов -Почему OpenAI за $100 сейчас выгоднее Курсора - Деградация Claude Opus: почему модели «тупеют» - Экономика AI в командах: подписки против Pay-as-you-go - Выживут ли джуны: обучение и рост в эпоху агентов - Product Engineering и Spec-Driven Development (SDD) на всю команду - Инструмент Plannotator: визуальные аннотации для код-ревью - Демо: самописная AI-IDE на MCP-тулах и воркфлоу - Как внедрять AI в компании: планы, KPI и амбассадоры - Roadmap AI-разработчика: куда расти дальше Cursor - Голосовые модели (GPT Real-Time API) в телефонии и их стоимость 1:31:10 Как отличить перспективного джуна от «вайбкодера» - Программирование на незнакомых языках (Rust, Crystal) - Лайфхак: оптимизация промптов через GPT для работы в IDE - Саморепликация моделей и качество данных (Nebius/Toloka) 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

Запись созвона на тему применения Spec Driven Development на монолитах и больших кодовых базах В этом видео участник клуба Михаил делится с Антоном опытом использования своей кросс-агентской обвязки и рассказывает про практики применения spec-driven development, которые сработали на его проекте-монолите. Так же, Михаил приглашает поучаствовать программистов со стажем в разработку проекта из видео. В особенности, если у вас есть проекты на Python + Django. 👉 Доступ к записи созвона тут

📞 Запись клубного созвона №31 / 24 марта 2026 ЧТО ВНУТРИ - Экономия на ИИ-инструментах: Cursor, Windsurf и аналоги - Корпоративные подписки и лимиты Claude Opus - Обсуждение альтернатив: GitHub Copilot и Codex - Нужно ли учить менеджеров программировать с помощью ИИ? - Автоматизация с Make, n8n и ИИ-агенты в BigQuery - Вайбкодинг в стартапах: кто должен писать код? - Куда улетают токены? Скрытые системные промпты - Падение лимитов, серверные сбои и деградация ИИ-моделей - Экономия вычислительных мощностей и "отупение" моделей - SDD (Software Design Document): как это работает на практике - Саб-агенты в Cursor и форматы взаимодействия - Как правильно структурировать документацию для ИИ - Инструмент Kiro и удобный UI для отслеживания изменений (Diffs) - Влияние VPN и региона на пинг и задержки ответов ИИ - Использование OpenCloud в домашних и корпоративных условиях - Использование ИИ для верстки научных статей - ИИ как личный ассистент для рутинных задач - Интеграция ИИ и умного дома (IoT) - ИИ в 3D-моделировании и CAD-системах (Blender, MCP) - Можно ли использовать ИИ для настройки 3D-печати? - ИИ в автоматизированном тестировании и подход TDD - Проблемы UI-тестирования, инъекции и настройка MCP-серверов 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

📞 Запись клубного созвона №30 / 10 марта 2026 ЧТО ВНУТРИ - Инструменты для работы с документацией для продукт-менеджеров - Как интегрировать ИИ в монолитные проекты - Опыт генерации документации с Qoder - CodeAlive и общение со своей кодовой базой - Spec Driven Development и ветвистая структура файлов - Загрузка кодовой базы в RAG - Как агенты работают с объемными задачами - Большие контексты и их стоимость - Микроменеджмент фич при генерации кода - Багфиксы в Cursor и старый добрый Opus - Опыт работы с саб-агентами - Работа с Flutter из коробки - Успешный рефакторинг больших объемов кода (более 3000 строк) - Перевод и озвучка аниме с помощью ИИ - Опыт использования Cloud Code и внутренних промптов IDE - Ответственность за код и обязательное код-ревью за ИИ - Использование мультимодальных аудио-моделей (Amazon Nova) - Применение ИИ в научной деятельности и NotebookLM - Веб-разработка с ИИ (Next.js и CMS) - Идея написания собственных ИИ-ассистентов - Локальные базы знаний и подгрузка контекста 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)