Result: IT в эпоху AI

Зацените как сделал манифест Сейчас с нейронками довольно просто делать себе сайты, которые раньше вообще были не доступны. Решил сделать демку для клуба сделав на сайте красивый манифест. Обязательно заходите и слушайте с музыкой для атмосферы: https://irreplaceable-ai.ru/manifesto Очень кайфово и эффектно сейчас такие сайты делать и кастомизировать под свои задачи! Кстати, в клуб выложил 40+ подобных премиальных шаблонов, которые можно забрать к себе и делать свои собственные проекты

10 августа открываем первый поток AI Engineer Материалы курса находятся в записи, а доступ сохраняется на шесть месяцев. Поэтому можно спросить: зачем вообще нужна дата старта? Потому что «получить доступ» и «собрать работающую систему» — разные результаты. Можно посмотреть первые уроки, отложить практику до свободных выходных и через несколько месяцев получить ещё одну незавершённую папку с материалами. Поэтому маршрут первого потока разделён на три контрольные точки: 1. Agent Core: agent loop, reviewer, harness, structured outputs и tools. 2. Knowledge & Integrations: MCP, внешние сервисы, RAG и eval-набор. 3. Agentic OS: router, память, streaming, deployment и итоговый проект. У каждой точки будут обязательные артефакты, критерии готовности и рекомендации по самопроверке. Те, кто пройдёт все этапы и соберёт собственную Agentic OS, смогут отправить проект на публичный групповой code review. Будем смотреть не стиль одной функции, а архитектурные решения: границы движка и домена, tools, MCP, RAG, evals, безопасность и production-риски. Именно поэтому первый поток ограничен 50 участниками. Основной набор закрываем 10 августа, в день открытия курса. Стоимость — 70 000 ₽, доступна рассрочка. Посмотреть программу и присоединиться →

«У меня уже есть Cursor. Зачем мне Agentic OS?» Это один из самых частых вопросов про курс «AI Engineer». И он логичный. Cursor, Claude Code и Codex уже умеют читать репозиторий, менять несколько файлов, писать тесты и проверять сборку. Разработчику они дают огромный рычаг. Но coding agent и AI-продукт — не одно и то же. Допустим, вы строите агента для работы с документацией компании. Ему нужно найти достоверные данные, выбрать разрешённый инструмент, обратиться к внешней системе, сохранить контекст, проверить ответ, пережить ошибку и оставить trace всего процесса. Cursor поможет написать код этих компонентов. Но сам по себе не ответит на инженерные вопросы: - где проходит граница ответственности модели; - чем контекст отличается от памяти и базы знаний; - когда нужен tool, а когда MCP; - как ограничить опасные действия; - как воспроизвести ошибку; - как измерить качество и не пропустить регрессию; - как сменить модель, не переписав приложение. Это уже задача AI-инженера: построить управляемую систему вокруг модели. Именно поэтому на курсе мы собираем не «ещё одного чат-бота», а Agentic OS на TypeScript. Один проект проходит десять версий: от agent loop в одном файле до tools, MCP, RAG, памяти, evals, observability, streaming и production-инфраструктуры. Coding agents остаются рабочим инструментом. Но после курса вы должны понимать не только как попросить AI написать код, а какую систему нужно построить и как доказать, что она работает. Первый поток стартует 10 августа. Основной набор открыт до старта. Посмотреть программу и присоединиться →

AI-инженерия с нуля — Полный гайд для разработчика [2026] Последние несколько лет вокруг ИИ было огромное количество разрозненной информации. Что-то действительно работало. Что-то оказывалось хайпом или вбросом. Что-то никуда не вело. Где-то всё сводилось к очередной подборке промптов и инструментов, которые через месяц уже устаревали. Но за всем этим шумом происходит гораздо более важная трансформация: у нас появился алгоритм, который умеет писать код. И это уже меняет саму логику разработки. В этом большом гайде я собрал в одну систему свои наработки за последние два года: создание AI-приложений для бизнеса, прохождение курсов, изучение материалов и спецификаций, собственную практику, общение с CTO, фаундерами, разработчиками и энтузиастами, а также бесконечные подкасты, исследования и эксперименты. Я соединил всё это в одно последовательное повествование и попытался ответить на главный вопрос: Если искусственный интеллект уже умеет писать код, почему количество качественных продуктов и эффективность команд не выросли кратно? И что нужно изменить, чтобы это произошло? В видео разберём: — как AI прямо сейчас трансформирует IT; — почему программистов не заменят, но фокус профессии изменится; — почему ценность смещается от ручного описания каждой функции к проектированию архитектуры и систем; — за что отвечает AI-инженер; — как устроены современные AI-приложения; — и какой новый инженерный слой необходимо построить вокруг моделей, чтобы они могли не просто генерировать код, а создавать и поддерживать реальные продукты. В общем, для вас — большой, структурированный и достаточно технический гайд по ИИ-инженерии. Без бесконечных подборок промптов. С попыткой действительно собрать в одну картину то, что сейчас происходит с разработкой. Прошу любить и жаловать: Youtube | Rutube Так же у нас открыт набор на программу «AI Engineer: Agentic OS». За 4 недели собираем агентскую систему на TypeScript: от первого agent loop до RAG, MCP, memory, evals, observability и production-инфраструктуры А еще это видео я снимал в прекрасной Японской локации под Питером. Оставляю ссылочку на ребят, там очень уютно: https://shinrin-glamping.ru/

Я допилил курс «AI-инженер» — показываю программу Последние месяцы я постоянно говорю о том, что разработка меняется гораздо быстрее, чем кажется. Модели уже довольно хорошо пишут код. Но попросить Cursor собрать отдельный компонент и спроектировать полноценную агентскую систему — совершенно разные уровни. Ценность разработчика постепенно смещается от «уметь писать код руками» к «уметь проектировать систему целиком»: — давать агенту контекст, память и инструменты; — выстраивать взаимодействие между несколькими агентами; — проверять качество их работы; — превращать вероятностную модель в управляемый продукт. Именно этому посвящён мой новый четырёхнедельный курс «AI-инженер». Я наконец допилил полноценный лендинг. На нём подробно разобрал программу, формат обучения, проекты и весь путь: от первого agent loop до полноценной агентской системы. Это не курс по промптам и не обзор очередных AI-инструментов. Это переход от обычного TypeScript-разработчика к инженеру, который умеет проектировать и создавать рабочие системы вокруг искусственного интеллекта. Если вы уже используете ChatGPT, Claude или Cursor, но пока не понимаете, как собрать всё это в единую архитектуру, — посмотрите программу: Посмотреть лендинг и оставить заявку⁠ До 31 июля включительно действуют льготные условия для предсписка. Чтобы их получить, нужно оставить заявку на странице. С 1 августа стоимость участия повысится. До встречи на курсе!

Как мы создаём Agentic OS: от TypeScript-скрипта до полноценной AI-системы Что на самом деле нужно изучить, чтобы перейти от обычного AI-кодинга к разработке полноценных агентных систем? Недостаточно научиться вызывать модель через API. И нет особого смысла собирать десять разрозненных учебных проектов, которые никак не связаны между собой. Важно понять, как AI-система растёт слой за слоем: — где появляется первый agent loop; — зачем вокруг модели нужен harness; — когда подключаются tools, MCP и RAG; — как находить ошибки через traces и evals; — что превращает красивую демонстрацию в систему, готовую к реальным пользователям. Я подготовил большую статью, в которой подробно разобрал весь путь программы. Мы начинаем с небольшого TypeScript-скрипта, а затем последовательно превращаем его в веб-приложение, рабочего агента и полноценную Agentic OS. При этом каждый новый слой появляется не потому, что очередную технологию «сейчас модно знать». Предыдущая версия системы упирается в конкретное ограничение — и мы учимся это ограничение устранять. Для каждого этапа мы нарисовали отдельную схему, поэтому всю архитектуру программы можно не только прочитать, но и буквально увидеть. В статье я подробно показываю: — что именно вы будете создавать на каждом модуле; — почему темы расположены именно в такой последовательности; — как связаны agent loop, harness, tools, MCP, RAG, память и observability; — какой проект останется у вас после завершения программы. Если вы хотите понять, как сегодня проектируются современные агентные приложения и чему именно мы будем учиться на программе, начните с этой статьи. https://result-university.com/ai_engineer_program

Последние несколько лет мы воспринимали AI как помощника разработчика. Сначала ChatGPT помогал написать отдельную функцию. Потом появились Cursor, Claude Code и Codex, которые уже умеют рабoтать с целым репозиторием. Но сейчас начинается следующий этап. AI постепенно перестаёт быть просто инструментом рядом с программистом и становится полноценным участником разработки, способным самостоятельно выполнять задачи. Есть удобная классификация этого перехода — Stanford AI Adoption Model. Она показывает пять уровней зрелости: L0 — разработчики пишут всё самостоятельно. L1 — у каждого сотрудника появляется чат-помощник. L2 — человек делегирует задачи локальным агентам. L3 — background-агенты рабoтают самостоятельно, а человек подключается по необходимости. L4 — бизнес ставит задачу, а система агентов доводит её до готового результата. Я написал большую статью, в которой простыми словами разобрал: — где сейчас находится большинство команд; — почему одного Claude Code или Codex недостаточно; — что такое harness, observability и evals; — зачем проекту отдельная инфраструктура для работы агентов; — и почему роль разработчика постепенно смещается от ручного написания кода к проектированию системы, которая способна создавать код сама. Читать статью Самая интересная зона сейчас находится между вторым и третьим уровнями. Локальные агенты уже могут выполнять большую часть разработки, но для перехода к background-агентам нужно научиться правильно проектировать сам проект: создавать спецификации, правила, память, harness и механизмы проверки качества. Именно этому будет посвящён мой новый курс. Мы будем учиться рабoтать с Claude Code, Codex и другими агентами, а затем строить вокруг них инфраструктуру для выполнения полноценных задач. Сейчас открыта предзапись. Оставив заявку, вы сможете получить самые льготные условия участия на старте. Записаться в предзапись

Роль разработчика меняется Люди спрашивают, в каком плане сейчас происходит слом. Что в моем понимании «старое IT»? Старое IT — это IT до искусственного интеллекта. Прецедент искусственного интеллекта в том, что у нас появилась технология, которая способна писать код. Раньше это была привилегия программистов. Теперь писать код может любой человек, который обладает естественным языком. То есть у нас повысился уровень абстракции для того, чтобы создавать программное обеспечение. И это подразумевает, что теперь системы и программное обеспечение создаются совершенно иначе. Теперь мы не учим в деталях архитектурные паттерны, конкретные языковые моменты: синтаксис, функции — вот это всё специфичное для языка. Нам теперь, в принципе, неважно, на каком языке всё это написано. Нам важно, как мы проектируем систему. По факту, мы все переходим в так называемого продуктолога, архитектора — человека с более широкими областями знаний. Остальное, когда мы спроектировали систему и алгоритм, мы уже передаем искусственному интеллекту. Так вот, в этой картине мира AI-инженер — это человек, который способен создать систему вокруг ИИ-агента. Потому что сам по себе агент — это просто штука, которая делает запрос к LLM и выдает тебе информацию. Иногда несколько таких запросов. Но она галлюцинирует, ошибается, не понимает контекста, не сохраняет персонализацию данных. Что делает AI-инженер? Он создает инфраструктуру, так называемый harness, вокруг этой модели. Это архитектура, которую ты понимаешь, как выстроить для того, чтобы модель выдавала тебе нормальный результат. И ты создаешь процессы вокруг нее. По факту, Claude, Cursor, Codex, Hermes, OpenClaw — это всё инструменты, которые как раз и сделаны такими людьми, AI-инженерами. Они запоминают, индексируют, работают с контекстом — и это позволяет получать очень высокое качество от модели. Поэтому, когда вы учитесь всем этим концепциям, вы уже переходите в стадию инженера, который способен работать в новых реалиях. Более того, сейчас IT компании стали перестраивать свой процесс разработки – помимо кода появляется еще и архитектурный слой для агентов. Чтоб ИИ мог понимать проект и работать с ним оптимально. Зачастую, без привязки к конкретной модели. Вот такая смена парадигмы сейчас и идет. Отсюда вопрос, который мне задают чаще всего: Если AI уже пишет код, в чём теперь моя ценность? Ответ простой – в архитектуре, постановке задач, контексте, инструментах, памяти, контроле и качестве всей системы. Адаптации системы под агентов. Про это и будет новый курс по AI-инжинирингу. Как строить харнес вокруг модели, чтобы она выдавала стабильный результат в реальных проектах, а не в демках. Страница предзаписи уже открыта: https://irreplaceable-ai.ru/products/ai-engineer/pre Предзапись бесплатная и ни к чему не обязывает. Те, кто в списке, первыми узнают дату старта и получат лучшие условия на запуске. Как бонус за регистрацию вы получите полный Agentic OS Blueprint, который даст понимание как все это выглядит сейчас с точки зрения карты технологий и концепций.

Result: IT в эпоху AI pinned a photo

Кто такой AI-инженер? Сейчас на фоне развития искусственного интеллекта появляется новая профессия — AI-инженер. Это профессия не про то, кто знает конкретный язык программирования, фреймворк или дисциплину. AI-инженер — это человек, который по большей части умеет выстраивать архитектуру вокруг агента. Делать так, чтобы это была не просто вероятностная глючная модель, а прогнозируемая рабочая система, которая приносит действительно классный результат. По большей части это именно архитектурная дисциплина: ты понимаешь, как строить различные блоки и соединять их между собой. Но уже сейчас здесь присутствует огромное количество технологий, дисциплин и инфраструктуры. Во многом похлеще, чем в том же фронтенде. Честно скажу: я очень долго сам не записывал никакие курсы, да и не хотел этого делать. Но всё лето я работал над тем, чтобы соединить весь свой практический опыт и создать образовательный материал, с помощью которого вы сможете освоить эту новую профессию. Моя задача была сделать не курс по Cursor или ChatGPT. Курс по конкретному инструменту — это абсурд. Prompt Engineering давно уже вымер. Я хотел сделать прикладной гайд, в рамках которого поэтапно вводятся технологии из мира искусственного интеллекта. Чтобы вы могли освоить новую профессию, а в результате работы — создать свою Agentic OS. Это сервис, в котором вы работаете с агентом, он подстраивается под вас и выполняет весь необходимый прикладной функционал. Повторюсь: здесь много именно про архитектуру и работу с современными ИИ инструментарием. В курсе предусмотрена 10-ступенчатая архитектура, в рамках которой мы поэтапно подключаем различные концепции: MCP, external MCP, RAG, память, валидацию ответов, observability, agent loop, safety, invalidation, tools, streaming, router, prompt management, durable execution и отслеживание всей системы. Сейчас я впервые рассказываю об этом и больше деталей пока давать не буду. Я открываю предзапись на курс. Полный публичный анонс будет немного позже. На первом потоке будет 50 мест. Естественно, первые ребята получат самые выгодные условия. Но уже за регистрацию вы получите документ, который показывает, что в принципе представляет собой Agentic OS. Вы разберётесь, как работает нынешняя AI-экосистема и как действительно можно зайти в создание подобных продуктов. Сразу скажу: когда я создал такую систему, я просто офигел. Это настолько невероятно крутая штука, которая действительно кратно расширяет ваши возможности. И самое главное — для этого не нужно обладать какой-то сверхэкспертизой. Более того, это абсолютно готовая система под ЛЮБУЮ нишу. Но важно понимать, что материал рассчитан на junior+ и middle-разработчиков. Понимание программирования – обязательно. Обо всём этом подробнее расскажу позже. Пока вы можете бесплатно получить понимание того, как устроена эта экосистема. Оставляете почту — получаете документ и только самую важную информацию о старте курса: https://irreplaceable-ai.ru/products/ai-engineer/pre

Красивое оформление GitHub Нашел клевый промпт, который позволяет в таком стиле оформить себе гитхаб. В живую можете посмотреть у меня в профиле: https://github.com/vladilenm Сам промпт выложил для вас сюда: Забрать промпт Забиваете его в нейронку, задаете свой контекст и заливаете в репозиторий с названием вашего гитхаб профиля. Наслаждаетесь красотой)

Вышел GPT-5.6 – 3 новые модели Итак, у нас есть новый набор именованных моделей от OpenAI: Sol, Terra, Luna. Sol Топовая модель для самых сложных задач. Судя по бенчам от самих OpenAI, особенно в режиме ultra – на ряде из них превосходит антропиков. Мне кажется, шанс того, что Fable уберут из включенного доступа 12 июля, резко снизился после выхода. Terra Модель для повседневных задач, примерно на уровне 5.5, только в 2 раза дешевле. Luna Самая дешевая и быстрая. Что-то вроде Haiku от Claude: для самых простых и рутинных задач. Еще стоит отдать должное чату – у них теперь просто невероятно крутое десктопное приложение ChatGPT, с которым объединили Codex. В нем есть режим Codex для разработки и режим Work для обычных задач. Документация, файлы, презентации, спецификации. Отличный ответ для Cowork. https://openai.com/index/gpt-5-6/ Пару недель назад вернул полную подписку на GPT, модели стали невероятно крутыми после не самых удачных 5.2, 5.3

Друзья, напоминание вам, что 30 июня 2026 года мы сделали последний закрытый поток на курс по фронтенду. Ребята будут доучиваться до ноября, и больше такого потока в Result не будет. Мы закрываем фронтенд. Cейчас ребята уже заходят, учатся, успели попасть в последний поток. И это самое последнее, самое маленькое обновление, потому что ребята уже неделю учатся. Но еще есть два дня, когда вы можете зайти. Потому что неделя — это все равно организационные моменты, настройки и так далее. Поэтому сейчас еще нормально влиться. Это отличный способ структурировать все фронтенд-знания, которые есть по актуальному стеку. Изучить программирование, чтобы быть готовым к миру с искусственным интеллектом. Потому что, уж поверьте, без знаний программирования вы не сможете писать на нем серьезные приложения. Просто примите как факт. Даже мне с 14-летним опытом бывает сложновато. Поэтому ссылочку оставляю. Если сомневатесь, вы можете просто оставить заявку и проконсультироваться – а стоит ли вообще или уже поезд ушел. Это последнее предупреждение, и больше мы к теме не возвращаемся. Зато у нас есть для вас новые классные новости, но об этом чуть позже.

ИИ пишет код, а ты понимаешь? Ты просишь ChatGPT или Cursor: «сделай авторизацию на React + TypeScript». Он выдаёт код, ты вставляешь, запускаешь — работает. Вроде победа. А теперь честно: ты понимаешь, что он написал? Потому что через день всплывают вопросы, на которые нечего ответить. Где хранить токен. Что будет после перезагрузки. Как устроен refresh, когда токен протух. Что показать пользователю при ошибке сервера. Как это типизировать. И как объяснить всё это на собеседовании. Код есть. Понимания нет. Вот это и есть AI-пассажир: он едет, но рулём не управляет. И тут вещь, которую я правда хочу, чтобы ты услышал. ИИ не опасен для инженера — ему он развязывает руки. ИИ опасен ровно для того, кто инженером так и не стал. Потому что он быстро и дёшево делает именно то, что раньше делал слабый новичок. Завтра, 29 июня, на бесплатном эфире разберём, как перейти из «копирую и надеюсь» в «понимаю систему и использую ИИ как инструмент». И ещё контекст, без которого картина неполная: это финальный поток фронтенд-направления Result University. Дальше школа уходит в сторону AI-продуктов, новых потоков по frontend не будет. Так что эфир — это ещё и возможность спокойно решить, идти ли тебе во фронтенд сейчас. Без сказок про «вкатывание за две недели». Регистрация на завтрашний эфир После неё — «Карта frontend-инженера 2026» в подарок. Загляни сегодня, и завтра эфир ляжет плотнее.

Старый путь умер Если ты учил frontend, но до сих пор не чувствуешь себя разработчиком — это не твоя вина. Я серьёзно. Дело не в способностях и не в том, что ты «мало старался». Дело в том, что путь, по которому ты шёл, перестал работать. Раньше схема была простой: посмотрел уроки, повторил пару проектов, выучил React, разослал резюме, ждёшь оффер. Ещё пару лет назад эта дорога реально вела к работе. Сейчас она ведёт в тупик. Рынок стал жёстче, планка junior выросла, а ИИ пишет шаблонный код быстрее любого новичка. И главное — разрозненные знания больше не собираются в профессию сами. Можно посмотреть ещё десять курсов и остаться ровно там, где был полгода назад. Но frontend не умер. Умер один конкретный подход — «посмотрю ещё один курс, и в голове само сложится». 29 июня проведу бесплатный эфир «Эволюция разработчика: почему ИИ не заменит тебя, если ты умеешь с ним работать». Разберём, как учиться фронтенду в 2026-м, чтобы не стать человеком, который копирует код из нейросети и надеется, что пронесёт. Что будет внутри: — что ИИ уже забирает у слабых разработчиков — какие навыки, наоборот, дорожают — почему «знать React» уже мало — как собрать кашу из знаний в инженерную систему — что учить дальше именно тебе, под твой уровень Регистрация → https://result-ai.tech/web_ai_dev Сразу после неё заберёшь «Карту frontend-инженера 2026» — гайд, по которому видно, что учить, а что уже не стоит твоего времени. Можешь начать разбираться ещё до эфира.

Вчера был на конференции в Питере. Зал, полный сильных инженеров. И почти все уже перешли на агентскую разработку — код пишут не руками, а через ИИ. Звучит как приговор фронтенду? Я так не считаю. И вот почему. Каждый человек в том зале умеет программировать. Без ИИ. Они смотрят на то, что выдала нейронка, и за секунду видят: это рабочее решение или красивая галлюцинация. Понимают, как устроен код, как связаны элементы, как собирается система. ИИ для них — усилитель, а не замена. Консервативное мнение звучит так: код теперь пишет нейронка, значит учить языки и фреймворки бессмысленно. Контраргумент простой. Нейронка генерит код, но не отвечает за него. Отвечает человек, который этот код принял. И если он не отличает рабочее решение от красивой галлюцинации — это оператор случайных ответов. А операторов случайных ответов нанимать никто не спешит. ИИ отлично лепит верхнюю оболочку. Простая страница, типовой компонент — без проблем. Но на сложной системе всё рассыпается. Декомпозиция компонентов, архитектура, то, как фронтенд реально собирает страницы, — тут нужно понимать, что происходит под капотом. Я знаю это не из теории. Когда сам делаю сервисы и сайты, без своей базы я бы их не вытянул. ИИ ускоряет меня в разы. Но ведёт — я. Сначала инженерная база. ИИ — сверху. В обратном порядке не работает. Все сильные AI-инженеры, которых я знаю лично, выросли из обычных разработчиков. База первична, ИИ её умножает. Умножать ноль бесполезно — математика на стороне базы. Поэтому фронтенд в 2026 — это не «вчерашний навык». Это твоя точка входа в инженерию. То, что превращает тебя из оператора промптов в человека, который командует ИИ. 📌 Мы открываем финальный поток. Что внутри: — Менторы, которые преподают больше 5 лет. Не теоретики — практики. — Отлаженная за годы система и актуальный стек. Без устаревшего материала. — Полный путь до middle+ с личным наставником. — Курс по ИИ в подарок сверху — чтобы сразу учиться ставить ИИ на свою базу, а не вместо неё. Базу реально заложить за 3 месяца. Но я знаю, что это работа, а не магия, поэтому веду вас до 6 месяцев — пока навык не встанет крепко. И важное. Это последний поток, где можно поработать с этими менторами. Дальше формат закрываем. Не маркетинговый ход — мы правда сворачиваем это направление. До закрытия набора 6 дней. Мест с наставником осталось 9. https://lk.result-university.com/frontend?utm_source=tg&utm_medium=tg_channel&utm_campaign=js_by_vladilen&utm_content=post&utm_term=20_06

Чуть позже прокомментирую кружочек, запомните его

Конвертим вкладку сразу в MD Суперудобной экстеншн нашел, который страницу сразу переводит в формат, понятный агенту. Инструкции, документацию теперь легко скармливать через него и не нужно качать HTML. Вот ссылочка, пользуйтесь: https://chromewebstore.google.com/detail/webpage-to-markdown/ajeinonckioeekcfanjndliandidilid

Многие сейчас смотрят на AI и думают: «А есть ли смысл идти во фронтенд? Профессия же изменилась». Да, изменилась. Но не так, как многие думают. AI не отменил инженеров. Он отменил иллюзию, что можно годами смотреть видеоуроки, копировать код и когда-нибудь стать разработчиком. Сейчас выигрывает не тот, кто знает синтаксис, а тот, кто быстрее учится думать как инженер. И вот здесь ничего не поменялось. Мы всё ещё быстрее растём рядом с теми, кто уже прошёл этот путь. Когда senior смотрит твой код и говорит: – «здесь ты решил задачу, но заложил проблему на будущее» – «это будет сложно поддерживать» – «вот так сделал бы человек в продуктовой команде» – «а это типичная ошибка новичка, из-за которой тебя развернут на ревью» — такой фидбек не заменить видеоуроком. Урок показывает, как правильно. Наставник показывает, почему именно у тебя сейчас неправильно. В этом и ценность финального потока. Мы не набираем сотни людей в бесконечный курс. Было 16 мест, осталось 9. С вами работают не случайные кураторы, а практикующие senior-наставники, которые больше 5 лет преподают у нас. Они видели сотни ошибок новичков, знают, где человек обычно застревает, и помогают пройти эти места быстрее. Не «дают мотивацию», а показывают реальный способ думать, писать код и расти в профессии. Про актуальность фронтенда и AI расскажу отдельно. Если коротко: фронтенд не умер. Просто вход в профессию стал требовать более качественного обучения. Поэтому в последнем потоке мы делаем ставку на наставников. Полгода рядом с практикующим инженером могут сэкономить тебе годы хаотичного самообучения. Осталось 9 мест из 16. https://lk.result-university.com/frontend?utm_source=tg&utm_medium=tg_channel&utm_campaign=js_by_vladilen&utm_content=post&utm_term=20_06