Этот текст я написал для людей, которые как и я, ещё 3 месяца назад про Python только слышали. Для тех, кто неплохо знает английский, но иногда хочет простого русского «ща сделаем». Для тех, кто решил написать свой первый запрос для API Amazon и не понимает, почему ничего не работает.

Писать скрипт для Amazon SP‑API — это как пытаться собрать мебель из IKEA без инструкции: сначала ты рад, что купил новинку, а потом мучаешься, пытаясь понять, как это вообще работает. Вернее, в данном случае инструкции есть, но по словам самой же поддержки Amazon она «не полностью отражает возможности сервиса».

В этой статье я расскажу, как выполнить самый простой запрос на получения токена, сформировать любой доступный отчет (зависит от вашего «статуса»), выгрузить и правильно его прочитать.

Небольшое отступление. Возможно, название некоторых переменных, функций или чего бы то ни было ещё, покажутся вам странными. Прошу отнестись с пониманием — я умею писать на C#, но опыта с Python у меня мало и он на уровне «посмотрел два четырехчасовых ролика на Youtube». Я уверен, что можно что‑то оптимизировать, использовать библиотеки и так далее. Но мы рассматриваем первые шаги, которые лично мне было крайне сложно сделать, потому что желание помогать у поддержки Amazon отсутствует, как и внятная инструкция на русском языке (а часто и на английском тоже). Все обсуждают отдельные ошибки, а не работу скриптов в целом.

Сразу расставлю все точки над «и»: LLM полезны. Вопрос не в том, могут ли LLM писать код, они на это способны. Вопрос в том, почему вайб-кодинг может оказаться вашей худшей карьерной инвестицией.

Я начал замечать перемены, когда темы бесед разработчиков полностью поменялись. Теперь они обсуждают лишь то, как заставить Claude написать код за них. Или конечную цель: как заставить ИИ делать всё без вмешательства человека.

До недавнего времени я по большей мере игнорировал этот ажиотаж. Я читал заголовки, время от времени просил Claude или ChatGPT помочь мне в отладке, но ничего больше. Пришла пора учиться вайб-кодингу!

Глава 1: мой коллега, программист

Пустая оболочка человека. Он больше похож на попугая, чем на личность. Мой начальник, искренне верящий в священнодействие Парного Программирования, сковал цепью меня и этого коллегу-«программиста», как сиамских близнецов с разных планет. Общей была наша клавиатура, но не мышление. Боже, как же он был далёк от этого.

«Постой-ка. У меня появилась идея. Дай мне клавиатуру.»

Идея. Ага. Как у младенца появляется «идея» засунуть вилку в розетку. Я почти доделал нечто прекрасное; стройную, изящную логику, пронзающую сложность подобно ножу, режущему масло. И тут появился он — бьёт по клавиатуре, как будто она ему деньги должна, копипастит код-франкенштейн из комментария на StackOverflow, написанный последователем Дяди Боба в 2014 году.

Знает ли он, что делает наша система? Нет.

Прочитал ли он тикет? Разумеется, нет.

Ощущает ли он уверенность, когда безрассудно корёжит глобальное состояние? Разумеется, да.

Привет, Хабр! На связи команда Seller API, а именно её тимлид Саша Валов и старший разработчик Никита Денисенко. В этой статье мы разберём одну из проблем большого API и расскажем, как мы её решили.

Всем привет!

Меня зовут Гребенюк Гузель, я QA-руководитель группы тестирования в АЭРО.

В данной статье расскажу о том, как мы организовали тестирование SEO на проектах.

Начнем с того, что значит SEO, для каких продуктов и проектов оно важно и нужно, почему тестировщикам необходимо уметь тестировать SEO,  как и какими инструментами это можно сделать.

SEO -  «search engine optimization»  дословно в переводе означает «поисковая оптимизация». Если кратко SEO — это набор стратегий и методов для улучшения видимости сайта в поисковой выдаче.