Что выведет код?

def count_items(lst):
    count = 0
    for item in lst:
        if isinstance(item, list):
            count += count_items(item)
        else:
            count += 1
    return count

print(count_items([1, [2, 3], [4, [5]]]))

Что выведет код?

tree = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D'],
    'C': [],
    'D': []
}

def walk(node):
    print(node)
    for child in tree[node]:
        walk(child)

walk('A')

Что выведет код?

def gen(n):
    if n == 0:
        yield 0
    else:
        yield from gen(n - 1)
        yield n

print(list(gen(3)))

Что выведет код?

def search(d, target):
    for k, v in d.items():
        if k == target:
            return v
        if isinstance(v, dict):
            result = search(v, target)
            if result is not None:
                return result
    return None

data = {'a': {'b': {'c': 42}}, 'x': 1}
print(search(data, 'c'))

Перестаньте писать скрипты. Начните оркестрировать агентов.

Вы пишете на Python, знаете, как работает RAG, и, возможно, уже крутили локальные LLM через Ollama. Но если вы все еще используете AI просто как "умный StackOverflow" — вы пропускаете сдвиг парадигмы.

Индустрия переходит от написания кода к vibe-coding и архитектуре контекста.
Вместо того чтобы тратить часы на boilerplate, мы учимся управлять агентами через MCP (Model Context Protocol) и System Prompts.

В AI Mindset Lab Winter 26 мы не учим "пользоваться ChatGPT". Мы строим инженерные системы для усиления интеллекта:

– Context Engineering: Как превратить разрозненные данные (календарь, git, docs) в единый контекстный слой для
– MCP & Agents: Подключаем IDE (Cursor/Windsurf) к локальным файлам и внешним API. Строим агентов, которые знают ваш проект лучше, чем вы вчера.
– Agent Orchestration Настраиваем MCP-серверы, чтобы AI "видел" ваш репозиторий и базу знаний в реальном времени.
– Vibe-coding: Сборка MVP за 40 минут. От идеи до деплоя, пропуская рутину.

Это не курс лекций. Это лаборатория. 4 недели экспериментов, где мы пересобираем свой воркфлоу.

Стек: Cursor/Claude Code, Obsidian/Notion (как база знаний), Python/n8n (для оркестрации).

Если вы готовы перейти от кодинга руками к проектированию систем мышления — добро пожаловать в лабу.

Подать заявку и забрать программу:

[Присоединиться к эксперименту]

ps. я лично проходил у ребят лабораторию, и они классные. Советую

Зачем в этой модели используется StandardScaler перед классификацией?

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

model = Pipeline([
    ("scale", StandardScaler()),
    ("clf", LogisticRegression())
])

Перестаньте писать скрипты. Начните оркестрировать агентов.

Вы пишете на Python, знаете, как работает RAG, и, возможно, уже крутили локальные LLM через Ollama. Но если вы все еще используете AI просто как "умный StackOverflow" — вы пропускаете сдвиг парадигмы.

Индустрия переходит от написания кода к vibe-coding и архитектуре контекста.
Вместо того чтобы тратить часы на boilerplate, мы учимся управлять агентами через MCP (Model Context Protocol) и System Prompts.

В AI Mindset Lab Winter 26 мы не учим "пользоваться ChatGPT". Мы строим инженерные системы для усиления интеллекта:

– Context Engineering: Как превратить разрозненные данные (календарь, git, docs) в единый контекстный слой для
– MCP & Agents: Подключаем IDE (Cursor/Windsurf) к локальным файлам и внешним API. Строим агентов, которые знают ваш проект лучше, чем вы вчера.
– Agent Orchestration Настраиваем MCP-серверы, чтобы AI "видел" ваш репозиторий и базу знаний в реальном времени.
– Vibe-coding: Сборка MVP за 40 минут. От идеи до деплоя, пропуская рутину.

Это не курс лекций. Это лаборатория. 4 недели экспериментов, где мы пересобираем свой воркфлоу.

Стек: Cursor/Claude Code, Obsidian/Notion (как база знаний), Python/n8n (для оркестрации).

Если вы готовы перейти от кодинга руками к проектированию систем мышления — добро пожаловать в лабу.

Подать заявку и забрать программу:

[Присоединиться к эксперименту]

ps. я лично проходил у ребят лабораторию, и они классные. Советую

Что возвращает и означает результат выполнения этого кода?

from sklearn.datasets import load_iris; from sklearn.linear_model import LogisticRegression
print((lambda X, y: LogisticRegression(max_iter=200).fit(X, y).score(X, y))(*load_iris(return_X_y=True)))

Перестаньте писать скрипты. Начните оркестрировать агентов.

Вы пишете на Python, знаете, как работает RAG, и, возможно, уже крутили локальные LLM через Ollama. Но если вы все еще используете AI просто как "умный StackOverflow" — вы пропускаете сдвиг парадигмы.

Индустрия переходит от написания кода к vibe-coding и архитектуре контекста.
Вместо того чтобы тратить часы на boilerplate, мы учимся управлять агентами через MCP (Model Context Protocol) и System Prompts.

В AI Mindset Lab Winter 26 мы не учим "пользоваться ChatGPT". Мы строим инженерные системы для усиления интеллекта:

– Context Engineering: Как превратить разрозненные данные (календарь, git, docs) в единый контекстный слой для
– MCP & Agents: Подключаем IDE (Cursor/Windsurf) к локальным файлам и внешним API. Строим агентов, которые знают ваш проект лучше, чем вы вчера.
– Agent Orchestration Настраиваем MCP-серверы, чтобы AI "видел" ваш репозиторий и базу знаний в реальном времени.
– Vibe-coding: Сборка MVP за 40 минут. От идеи до деплоя, пропуская рутину.

Это не курс лекций. Это лаборатория. 4 недели экспериментов, где мы пересобираем свой воркфлоу.

Стек: Cursor/Claude Code, Obsidian/Notion (как база знаний), Python/n8n (для оркестрации).

Если вы готовы перейти от кодинга руками к проектированию систем мышления — добро пожаловать в лабу.

Подать заявку и забрать программу:

[Присоединиться к эксперименту]

ps. я лично проходил у ребят лабораторию, и они классные. Советую

Что выведет код?

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris

X, y = load_iris(return_X_y=True)
model = LogisticRegression(max_iter=200).fit(X, y)
print(model.predict_proba([X[0]]))

Что возвращает .score(X, y) у классификатора?

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris

X, y = load_iris(return_X_y=True)
model = LogisticRegression(max_iter=200).fit(X, y)
print(model.score(X, y))