Курс "Генеративный ИИ для начинающих с JavaScript" от Microsoft
Microsoft уже выпустила несколько обучающих курсов по ИИ, таких как "AI Agents for Beginners", "Copilot Adventures" и "Generative AI for Beginners". В этом курсе "Генеративный ИИ для начинающих с JavaScript", размещенном на GitHub, вы научитесь создавать приложения GenAI с использованием JavaScript.
Это новое предложение можно рассматривать как продолжение общего курса "ИИ-агенты для начинающих", но посвящённого JavaScript. Курс также заимствует повествовательный стиль исследования из курса "Copilot Adventures", оформленного в виде приключения с путешествием во времени. Суть курса заключается в том, что вы выбираете задачу, или так называемое приключение, и затем пишете код для его выполнения.
Таким образом, вы отправитесь в захватывающее приключение, путешествуя во времени и сотрудничая с величайшими умами истории. Вместе вы будете решать сложные задачи и изучать, как генеративный ИИ может произвести революцию в ваших JavaScript-приложениях.
Microsoft уже выпустила несколько обучающих курсов по ИИ, таких как "AI Agents for Beginners", "Copilot Adventures" и "Generative AI for Beginners". В этом курсе "Генеративный ИИ для начинающих с JavaScript", размещенном на GitHub, вы научитесь создавать приложения GenAI с использованием JavaScript.
Это новое предложение можно рассматривать как продолжение общего курса "ИИ-агенты для начинающих", но посвящённого JavaScript. Курс также заимствует повествовательный стиль исследования из курса "Copilot Adventures", оформленного в виде приключения с путешествием во времени. Суть курса заключается в том, что вы выбираете задачу, или так называемое приключение, и затем пишете код для его выполнения.
Таким образом, вы отправитесь в захватывающее приключение, путешествуя во времени и сотрудничая с величайшими умами истории. Вместе вы будете решать сложные задачи и изучать, как генеративный ИИ может произвести революцию в ваших JavaScript-приложениях.
Я сделал $100K на iOS-приложении. Apple забрала 30%. Остальное ушло на исправление ошибок и выгорание.
100 тысяч долларов дохода от приложения — это звучит заманчиво в твите.
Но в реальной жизни это означает бессонные ночи, постоянную поддержку и непредвиденные расходы. Это означает баланс между ростом и психологическим здоровьем и умением говорить «нет» — даже собственным идеям новых функций.
Я рад, что сделал это. Но я бы не назвал это лёгкими деньгами.
Если вы планируете запустить что-то самостоятельно, убедитесь, что вы готовы не только разрабатывать, но и поддерживать, чинить, общаться с пользователями и улучшать.
Вот это и есть настоящая работа. И вот где настоящие затраты.
100 тысяч долларов дохода от приложения — это звучит заманчиво в твите.
Но в реальной жизни это означает бессонные ночи, постоянную поддержку и непредвиденные расходы. Это означает баланс между ростом и психологическим здоровьем и умением говорить «нет» — даже собственным идеям новых функций.
Я рад, что сделал это. Но я бы не назвал это лёгкими деньгами.
Если вы планируете запустить что-то самостоятельно, убедитесь, что вы готовы не только разрабатывать, но и поддерживать, чинить, общаться с пользователями и улучшать.
Вот это и есть настоящая работа. И вот где настоящие затраты.
❤4
10 простых внутренних инструментов, которые любой разработчик может создать менее чем за 2 часа
Автор утверждает, что современные инструменты (особенно AI) позволяют инженерам-менеджерам (Engineering Managers, EM) создавать полезные внутренние приложения буквально за пару часов между встречами. В статье предлагается 10 идей таких быстрых инструментов, которые решают реальные рабочие задачи, повышают эффективность команды и дают менеджеру возможность продолжать активно создавать решения, а не только руководить.
Автор утверждает, что современные инструменты (особенно AI) позволяют инженерам-менеджерам (Engineering Managers, EM) создавать полезные внутренние приложения буквально за пару часов между встречами. В статье предлагается 10 идей таких быстрых инструментов, которые решают реальные рабочие задачи, повышают эффективность команды и дают менеджеру возможность продолжать активно создавать решения, а не только руководить.
Cactus - кроссплатформенный фреймворк для локального развертывания LLM/VLM/TTS моделей
По мере того, как небольшие устройства становятся всё более мощными, на них теперь можно запускать большие языковые модели (LLM). Это критически важно для полной конфиденциальности и контроля, поскольку модели, использующие приватные данные, могут работать локально без подключения к внешним серверам. Cactus — это лёгкий, высокопроизводительный фреймворк с открытым исходным кодом, который делает именно это, позволяя запускать ИИ-модели на мобильных устройствах.
Основные фичи Cactus:
• Поддерживает Flutter, React Native и Kotlin Multiplatform
• GGUF модели: работает с любой моделью GGUF от Hugging Face, включая Qwen, Gemma, Llama и DeepSeek
• Мультимодальный ИИ: запуск различных моделей, включая LLM, VLM, Embedding модели и модели TTS (преобразование текста в речь)
• Оптимизированная производительность: эффективное выполнение моделей от FP32 до 2-битных квантованных версий
• Работа с агентами: используйте агенты Cactus для интеграции пользовательских инструментов для сложных, расширенных рабочих процессов
• Нативная поддержка: включает iOS xcframework и JNILibs для нативной работы
• Компактная сборка C++: идеально подходит для развертывания на кастомном оборудовании
Cactus также ориентирован на «local first». Последствия отсутствия владения данными широко известны, и локальный подход направлен на решение этой проблемы путем создания адаптивных и удобных для пользователей приложений, которые при этом позволяют им работать в автономном режиме. Cactus особенно эффективен в сценариях, где не гарантируется постоянное подключение к данным или когда предпочтителен полностью автономный режим работы. Однако при необходимости он может использовать облачный вывод для длительных или асинхронных задач.
Cactus на GitHub: https://github.com/cactus-compute/cactus
Платформа: искусственный интеллект
⭐️: 2.9K
По мере того, как небольшие устройства становятся всё более мощными, на них теперь можно запускать большие языковые модели (LLM). Это критически важно для полной конфиденциальности и контроля, поскольку модели, использующие приватные данные, могут работать локально без подключения к внешним серверам. Cactus — это лёгкий, высокопроизводительный фреймворк с открытым исходным кодом, который делает именно это, позволяя запускать ИИ-модели на мобильных устройствах.
Основные фичи Cactus:
• Поддерживает Flutter, React Native и Kotlin Multiplatform
• GGUF модели: работает с любой моделью GGUF от Hugging Face, включая Qwen, Gemma, Llama и DeepSeek
• Мультимодальный ИИ: запуск различных моделей, включая LLM, VLM, Embedding модели и модели TTS (преобразование текста в речь)
• Оптимизированная производительность: эффективное выполнение моделей от FP32 до 2-битных квантованных версий
• Работа с агентами: используйте агенты Cactus для интеграции пользовательских инструментов для сложных, расширенных рабочих процессов
• Нативная поддержка: включает iOS xcframework и JNILibs для нативной работы
• Компактная сборка C++: идеально подходит для развертывания на кастомном оборудовании
Cactus также ориентирован на «local first». Последствия отсутствия владения данными широко известны, и локальный подход направлен на решение этой проблемы путем создания адаптивных и удобных для пользователей приложений, которые при этом позволяют им работать в автономном режиме. Cactus особенно эффективен в сценариях, где не гарантируется постоянное подключение к данным или когда предпочтителен полностью автономный режим работы. Однако при необходимости он может использовать облачный вывод для длительных или асинхронных задач.
Cactus на GitHub: https://github.com/cactus-compute/cactus
Платформа: искусственный интеллект
⭐️: 2.9K
Как замедлить программу и почему это может быть полезно
Большинство исследований производительности языков программирования задают вариации одного и того же вопроса: как ускорить конкретную программу? Иногда мы ищем способы использовать меньше памяти. Это означает, что многие исследования сосредоточены исключительно на уменьшении объёма ресурсов, необходимых для достижения какой-либо вычислительной цели.
Так зачем же нам тогда замедлять программы?
Большинство исследований производительности языков программирования задают вариации одного и того же вопроса: как ускорить конкретную программу? Иногда мы ищем способы использовать меньше памяти. Это означает, что многие исследования сосредоточены исключительно на уменьшении объёма ресурсов, необходимых для достижения какой-либо вычислительной цели.
Так зачем же нам тогда замедлять программы?
Писать код легко. Читать его — нет.
Это имеет реальные последствия для того, как мы используем ИИ-инструменты. Вместо того, чтобы просить ИИ генерировать большие блоки кода, нам, возможно, лучше попросить его помочь нам понять существующий код. Вместо того, чтобы измерять производительность по количеству написанных строк кода, нам следует измерять её по тому, насколько быстро команды могут создавать точные ментальные модели своих систем.
Будущее программирования может заключаться не в более быстрой генерации большего количества кода, а в более быстром формировании понимания. И это гораздо более сложная задача.
Это имеет реальные последствия для того, как мы используем ИИ-инструменты. Вместо того, чтобы просить ИИ генерировать большие блоки кода, нам, возможно, лучше попросить его помочь нам понять существующий код. Вместо того, чтобы измерять производительность по количеству написанных строк кода, нам следует измерять её по тому, насколько быстро команды могут создавать точные ментальные модели своих систем.
Будущее программирования может заключаться не в более быстрой генерации большего количества кода, а в более быстром формировании понимания. И это гораздо более сложная задача.
🔥3
Forwarded from AppGrowth - инди, пет, рост и монетизация
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Pluely - открытый аналог Cluely
Cluely - система “списывания для всего”. Приложение невидимо сидит в трее, расшифровывает речь и может помогать при собеседованиях, митингах и т.п. вещах. Разработчик сделал ее open source аналог. Pluely — ИИ-помощник, ориентированный на конфиденциальность и абсолютно невидимый во время встреч, собеседований и звонков.
Ключевые особенности:
• Захват звука с транскрипцией в реальном времени
• Работает с любым поставщиком LLM (OpenAI, Claude, Gemini, Grok, локальные модели)
• Полная незаметность во время видеозвонков, демонстрации экрана и записи
• Режим полной невидимости с горячими клавишами
• 100% локальная обработка — ваши данные никогда не попадают на наши серверы
Уже более 600 ⭐️ на GitHub. Так и до монетизации недалеко.
Cluely - система “списывания для всего”. Приложение невидимо сидит в трее, расшифровывает речь и может помогать при собеседованиях, митингах и т.п. вещах. Разработчик сделал ее open source аналог. Pluely — ИИ-помощник, ориентированный на конфиденциальность и абсолютно невидимый во время встреч, собеседований и звонков.
Ключевые особенности:
• Захват звука с транскрипцией в реальном времени
• Работает с любым поставщиком LLM (OpenAI, Claude, Gemini, Grok, локальные модели)
• Полная незаметность во время видеозвонков, демонстрации экрана и записи
• Режим полной невидимости с горячими клавишами
• 100% локальная обработка — ваши данные никогда не попадают на наши серверы
Уже более 600 ⭐️ на GitHub. Так и до монетизации недалеко.
🔥2
Почему каждый знакомый мне Senior разработчик планирует уйти
К вопросу о кризисе в IT. Топовая статья с Medium, в которой автор сетует на сложившуюся культуру разработки (обилие совещаний, корпоративный бюрократизм, создание ценности, но не получение денег от нее, технический долг, искусственные ограничения и т.п.) и говорит, что каждый его знакомый Senior планирует уйти с работы.
К вопросу о кризисе в IT. Топовая статья с Medium, в которой автор сетует на сложившуюся культуру разработки (обилие совещаний, корпоративный бюрократизм, создание ценности, но не получение денег от нее, технический долг, искусственные ограничения и т.п.) и говорит, что каждый его знакомый Senior планирует уйти с работы.
Senior разработчики — это канарейки в угольной шахте. Следующее десятилетие принадлежит:
• Независимым разработчикам, монетизирующим экспертные знания
• Небольшим командам, создающим специализированные продукты
• Консультантам, решающим конкретные проблемы
• Разработчикам, владеющим своей цепочкой создания стоимости
Традиционной занятости была оптимизирована для индустриальной эпохи — стандартизация, контроль и процессы. Информационная эпоха поощряет креативность, скорость и прямое создание ценности.
Исход не грядет, он уже наступил.
❤1
Я заставил мое приложение работать в офлайне - архитектурный сдвиг
Моё приложение на самом деле не было приложением. Оно было просто марионеткой, которой управлял интернет, дергая за все ниточки.
А когда я отключил ниточки, марионетка рухнула.
И я принял решение. Я переделаю своё приложение так, чтобы оно работало только в offline режиме.
Никаких оправданий. Никаких сообщений «попробуйте ещё раз позже». Только локальная архитектура.
И этот выбор изменил всё в моём подходе к разработке приложений.
Моё приложение на самом деле не было приложением. Оно было просто марионеткой, которой управлял интернет, дергая за все ниточки.
А когда я отключил ниточки, марионетка рухнула.
И я принял решение. Я переделаю своё приложение так, чтобы оно работало только в offline режиме.
Никаких оправданий. Никаких сообщений «попробуйте ещё раз позже». Только локальная архитектура.
И этот выбор изменил всё в моём подходе к разработке приложений.
Forwarded from Mobile Development by AppTractor
МТС приглашает на масштабный ИТ-чемпионат True Tech Champ 2025!
Соревнования пройдут в двух треках: алгоритмы и программирование роботов. Участвовать могут начинающие ИТ-специалисты и опытные разработчики.
В этом году ты сможешь:
— решать алгоритмические задачи в индивидуальном зачете;
— объединиться в команду с другими участниками и управлять роботом в лабиринте с помощью кода;
— попасть на офлайн шоу-финал в качестве участника или зрителя;
— побороться за призовой фонд 10 250 000 рублей.
Отборочные этапы состоятся онлайн, финал — 21 ноября в МТС Live Холл в Москве.
Регистрация открыта до 20 октября. Подай заявку прямо сейчас.
Соревнования пройдут в двух треках: алгоритмы и программирование роботов. Участвовать могут начинающие ИТ-специалисты и опытные разработчики.
В этом году ты сможешь:
— решать алгоритмические задачи в индивидуальном зачете;
— объединиться в команду с другими участниками и управлять роботом в лабиринте с помощью кода;
— попасть на офлайн шоу-финал в качестве участника или зрителя;
— побороться за призовой фонд 10 250 000 рублей.
Отборочные этапы состоятся онлайн, финал — 21 ноября в МТС Live Холл в Москве.
Регистрация открыта до 20 октября. Подай заявку прямо сейчас.
Forwarded from AppGrowth - инди, пет, рост и монетизация
Prompt Packs
А вот подборка готовых промптов для любых ситуаций использования ChatGPT. Есть для продаж, customer success, продуктовых исследований (например, есть готовый пак для исследования онбординга конкурентов), конечно программирования, маркетинга и т.п.
Если ты используешь ИИ (а ты его используешь) - подходи к вопросу с готовыми правильными промптами.
AppGrowth про инди, пет и монетизацию
А вот подборка готовых промптов для любых ситуаций использования ChatGPT. Есть для продаж, customer success, продуктовых исследований (например, есть готовый пак для исследования онбординга конкурентов), конечно программирования, маркетинга и т.п.
Если ты используешь ИИ (а ты его используешь) - подходи к вопросу с готовыми правильными промптами.
AppGrowth про инди, пет и монетизацию
👎1
Мировой чемпионат по плохому UX
Надо написать максимально непростую форму ввода даты. Осталось около 7 дней на создание работ.
Сайт: https://badux.lol/
Надо написать максимально непростую форму ввода даты. Осталось около 7 дней на создание работ.
Сайт: https://badux.lol/
Как я реверснул обфускацию Amazon Kindle Web, потому что их приложение было отстойным
Отличная история о том, как невозможность читать КУПЛЕННУЮ книгу привела к реверс-инжинирингу читалки Amazon и, как следствие, вскрытии всей системы обфускации.
TL;DR
• Я купил свою первую электронную книгу на Amazon
• Приложение Amazon Kindle для Android было очень глючным и постоянно вылетало
• Пытался скачать книгу, чтобы использовать её в работающей читалке
• Понял, что Amazon больше не позволяет этого делать
• Решил назло провести реверс-инжиниринг их системы обфускации
• Обнаружил несколько уровней защиты, включая случайный алфавит
• Обошел их все с помощью волшебства сопоставления шрифтов
Отличная история о том, как невозможность читать КУПЛЕННУЮ книгу привела к реверс-инжинирингу читалки Amazon и, как следствие, вскрытии всей системы обфускации.
TL;DR
• Я купил свою первую электронную книгу на Amazon
• Приложение Amazon Kindle для Android было очень глючным и постоянно вылетало
• Пытался скачать книгу, чтобы использовать её в работающей читалке
• Понял, что Amazon больше не позволяет этого делать
• Решил назло провести реверс-инжиниринг их системы обфускации
• Обнаружил несколько уровней защиты, включая случайный алфавит
• Обошел их все с помощью волшебства сопоставления шрифтов
Великий крах качества программного обеспечения: как мы нормализовали катастрофу
В Apple Calculator утечка 32 ГБ оперативной памяти.
Не используется. Не выделено. Утечка. Простое приложение-калькулятор потребляет больше памяти, чем большинство компьютеров имело десять лет назад.
Двадцать лет назад это привело бы к экстренным патчам и пост-мортемам. Сегодня это просто очередной отчёт об ошибке в очереди подобных.
Мы довели программные катастрофы до того, что утечка 32 ГБ оперативной памяти из Calculator едва ли попадает в новости. Дело не в ИИ. Кризис качества начался за годы до появления ChatGPT. ИИ просто превратил существующую некомпетентность в оружие.
Мой перевод на Хабре: https://habr.com/ru/articles/959332/
Поставьте ⬆️ по возможности ☺️
В Apple Calculator утечка 32 ГБ оперативной памяти.
Не используется. Не выделено. Утечка. Простое приложение-калькулятор потребляет больше памяти, чем большинство компьютеров имело десять лет назад.
Двадцать лет назад это привело бы к экстренным патчам и пост-мортемам. Сегодня это просто очередной отчёт об ошибке в очереди подобных.
Мы довели программные катастрофы до того, что утечка 32 ГБ оперативной памяти из Calculator едва ли попадает в новости. Дело не в ИИ. Кризис качества начался за годы до появления ChatGPT. ИИ просто превратил существующую некомпетентность в оружие.
Мой перевод на Хабре: https://habr.com/ru/articles/959332/
Поставьте ⬆️ по возможности ☺️
❤2🗿1
Octoverse 2025: ежегодный отчет от GitHub
Вышел новый ежегодный отчет Octoverse, в котором GitHub рассматривает индустрию открытого программного обеспечения и свою роль в ней. Отчет за 2024 год вы можете найти здесь.
Данные этого года выделяют три ключевых изменения:
• Генеративный ИИ теперь является стандартом в разработке. Более 1.1 миллиона публичных репозиториев теперь используют LLM SDK, и 693,867 из этих проектов были созданы за последние 12 месяцев (+178% в годовом исчислении, август 2025 г. по сравнению с августом 2024 г.). Разработчики также смерджили рекордные 518.7 млн пул-реквестов (+29% в годовом исчислении). Более того, внедрение ИИ начинается рано: 80% новых разработчиков на GitHub используют Copilot в первую неделю.
• TypeScript теперь является самым используемым языком на GitHub. В августе 2025 года TypeScript обогнал Python и JavaScript. Его рост иллюстрирует, как разработчики переходят на типизированные языки, которые делают кодирование с помощью агентов более надежным в продакшене. Немаловажно и то, что практически все основные фронтенд-фреймворки теперь по умолчанию используют TypeScript. Тем не менее, Python по-прежнему доминирует в работе с ИИ и в науке о данных, в то время как экосистема JavaScript/TypeScript по-прежнему обеспечивает большую общую активность, чем Python в отдельности.
• ИИ меняет выбор, а не только код. Раньше разработчик подразумевал выбор IDE, языка или фреймворка. В 2025 году ситуация меняется. Мы наблюдаем корреляцию между быстрым внедрением инструментов ИИ и меняющимися языковыми предпочтениями. Этот и другие изменения свидетельствуют о том, что ИИ влияет не только на скорость написания кода, но и на то, какие языки и инструменты используют разработчики.
Вышел новый ежегодный отчет Octoverse, в котором GitHub рассматривает индустрию открытого программного обеспечения и свою роль в ней. Отчет за 2024 год вы можете найти здесь.
Данные этого года выделяют три ключевых изменения:
• Генеративный ИИ теперь является стандартом в разработке. Более 1.1 миллиона публичных репозиториев теперь используют LLM SDK, и 693,867 из этих проектов были созданы за последние 12 месяцев (+178% в годовом исчислении, август 2025 г. по сравнению с августом 2024 г.). Разработчики также смерджили рекордные 518.7 млн пул-реквестов (+29% в годовом исчислении). Более того, внедрение ИИ начинается рано: 80% новых разработчиков на GitHub используют Copilot в первую неделю.
• TypeScript теперь является самым используемым языком на GitHub. В августе 2025 года TypeScript обогнал Python и JavaScript. Его рост иллюстрирует, как разработчики переходят на типизированные языки, которые делают кодирование с помощью агентов более надежным в продакшене. Немаловажно и то, что практически все основные фронтенд-фреймворки теперь по умолчанию используют TypeScript. Тем не менее, Python по-прежнему доминирует в работе с ИИ и в науке о данных, в то время как экосистема JavaScript/TypeScript по-прежнему обеспечивает большую общую активность, чем Python в отдельности.
• ИИ меняет выбор, а не только код. Раньше разработчик подразумевал выбор IDE, языка или фреймворка. В 2025 году ситуация меняется. Мы наблюдаем корреляцию между быстрым внедрением инструментов ИИ и меняющимися языковыми предпочтениями. Этот и другие изменения свидетельствуют о том, что ИИ влияет не только на скорость написания кода, но и на то, какие языки и инструменты используют разработчики.