Комментарии 30
Создать разработчика, который является архитектором и оптимизатором сложных систем, способным эффективно использовать ИИ как мощный инструмент, но не зависящим от него для критических инженерных решений
Зачем? Что бы что?
работать в симбиозе с искусственным интеллектом
Биороботы это коченчто здорово, но конечная цель какая?
программа неплохая. Но за год такой объём не осилить, мне кажется. Особенно если ещё и работаешь. Тут года на два в режиме обучения дневного. Да и неясно нужны ли массово рынку такие унивенсалы. или смысл сосредоточится в части пунктах.
Почему вопрос возник- эксператиза такаяглубокая- это удел серъёзных крупных проектов. но там обычно идет специализация. где 1-2 специлиста там универсалы нужны. Но нужно ли это на большей части работ? разве что в роли техлида в стартапе
Решил дополнить статью, отвечая на ваши вопросы🙂↕️
Раздел: Вопросы, ответы, цель
сам дополнил или это твой AI-агент отреагировал?
Решил дополнить статью, отвечая на ваши вопросы🙂↕️
Раздел: Вопросы, ответы, цель
Цель твоя ясна, санПитон. В конце длинного текста есть ссылка на канал в Telegram.
Но исполнение вызывает вопросы:
Текст кажется слишком объемным, а количество новых терминов для целевой аудитории может быть избыточным.
Весь материал представлен одним большим блоком. Ты упускаешь возможность разбить его на несколько статей.
Если бы статья преследовала просветительскую цель, автор знал бы, что новую информацию нужно дозировать. После третьего или пятого малознакомого термина аудитория начинает уставать или раздражаться.
GPT-форматирование заметно. ChatGPT, Copilot и DeepSeek красиво оформляют списки, но им не хватает «души». Чтобы достучаться до читателей, нужно вкладывать душу в текст.
Хабр оценивает время чтения статьи в 15–20 минут. Я смог прочитать только по диагонали и воспользоваться Яндекс-пересказчиком. Даже в этом случае в тексте есть повторы и противоречивый пересказ мыслей.
Детальный анализ текста делать нет смысла. По этим вопросам можно сделать выводы и дать рекомендации:
Заголовок удачный. В комментарии придут многие. Не знаю, какая часть из них будет целевой аудиторией канала.
Ты разобрался с выходом в ИИ-чат и задаванием вопросов. Но с генерацией логически непротиворечивого текста у тебя не всё получилось.
Анализ текста при помощи ИИ, проверка противоречий и рекомендации по сегментации — это пока не твой конёк.
Приёмы работы с ИИ-ботом, которые придают тексту нужную стилистическую окраску, ещё предстоит изучить.
А чтобы меня не обвинили, что я просто решил самоутвердиться в комментариях, то можешь считать, что с тебя 500₽ за консультацию. Можешь прийти в Диалоги, скажу куда донатить и дам ссылку на методические материалы( Мои. Авторские 😁).
Я не Python-разработчик, и со специфичными для питона инструментами не знаком, но могу выразить свое мнение по поводу статьи:
Во-первых, в ней перечислены много областей, которые предлагается освоить на экспертном уровне. От простого написания кода со всеми вытекающими, до девопсинга. Познать все эти области, - это, конечно, благое начинание. Однако для начала стоит сосредоточить силы на чем-то одном, а смежные области изучать во вторую очередь, и по мере необходимости.
Во-вторых, указаные сроки весьма оптимистичны. С нуля за год при должном усердии вы, вероятно, сможете достичь джуновского уровня в какой-то конкретно взятой области (например, в написании кода, или работе с БД). Для достижения экспертного уровня в этой области, скорей всего, потребуется как минимум несколько лет живого опыта в реальных проектах. Нужно быть готовым к тому, что для становления экспертом придется приложить много усилий, докапываться до мелочей, и не ждать быстрых результатов.
Хорошая новость тут в том, что знания имеют кумулятивный эффект, чем больше вы знаете и понимаете в какой-то области IT, тем проще будет разобраться в смежных.
В целом, нужно понимать, что попасть в топ-1 разработчиков, придется потратить больше времени и сил, чем это делает большинство ваших коллег (и не факт, что у вас это действительно ролучится). Нужно ли это вам – решать только вам.
Беда ведь в том, что мы не знаем на что ставить. С одной стороны, можно штудировать всё, что ИИ нам расписал, а с другой есть вероятность, что наши знания всё равно вскоре ИИ накроет "козырями" и мы его просто не догоним. Для себя я пока развиваю следующую философию. Разработка проекта - это прежде всего социальная, групповая практика. Пока ИИ мыслится отдельно от нашей динамики, мы имеем преимущество. Но завтра ИИ начнёт участвовать на митингах, прорабатывать требования, работать с клиентами, быть неутомимым тимлидом, лопатить тонны инфы по проекту, и т д, и тут уже непонятно чем и как мы будем полезны.
Как обогнать 99% Python-разработчиков, с фокусом на эру ИИ — по версии ИИ ((гайд) но это не точно)
ИМХО промт-блогеров (AI-monkey-копирайтеров), которые не могут самостоятельно отредактировать сгенерированный текст или при помощи дополнительных запросов вложить в него "искусственную душу", пора ставить в угол на колени на видеокарты, на которых от перегрева отвалился основной чип или чипы памяти, либо лупить по *опе прилюдно розгами патч-кордами cat 6e.
Учитывая что в ДС зеленым джунам платят 150к за то чтобы прокидывать данные из одного API в другой, то вообще не удивительно, что большинство заменит ИИ.
Сама IT индустрия культивировала целый пласт беспомощных котят на овер зп, а теперь эта индустрия решает «возникшую проблему» с помощью ИИ.
Ну и к слову, обогнать их не то чтобы сложно даже без ИИ.
Это очень смешно.
как обогнать 99% разработчиков на Python
Писать на плюсах.
Учёба - это не опыт. Это конечно все нужно и правильно, пет проекты это прекрасный способ учиться, но ничего из этого опытом не является. Любая разработка реального коммерческого продукта будет опытом, даже без знания метаклассов, и будет цениться гораздо дороже.
Я к тому что это все очень хороший план учебы, но "в топ 1%" разработчиков он вас не выведет, а в топ джуниоров - вполне.
Ну вот, хороший длинный промпт получился для кодерской нейронки. Она теперь и обучит себя по этому плану, и будет потом нейрокодить лучше всех. 🤣
Однако, если уж готовить нормального разработчика, то начинать его глубокое обучение стоит сперва с фундаментальных основ и общих базовых методологий - анализа предметной области, построения архитектур, проектирования систем, использования унифицированных языков типа UML для коммуникаций и всего такого.
Выбор конкретных платформ, инструментов и языков программирования, наиболее подходящих для решения вытекающих из проекта задач имплементации и развертывания, - дело десятое и рутинное.
Зачем сужать область действия этой секретной программы подготовки нейрокиллеров, ограничивать их и опускать до уровня виртуозных питонистов?
Замочить этих дегенеративных нейронок смогут только те естественные мозги, в которых устойчивые концептуальные связи образованы не вероятностями последовательностей словесных токенов, а глубоким пониманием базовых идей на абстрактном невербальном уровне.
Поржал с "Примерного графика" если просто узнать, что такое есть, то да, можно уложится. Если требуются условно мидловские знания, то примерно по году на каждый пункт). Лет за 5 можно уложится, а точно к тому времени знания устареют и придется все по новой учить)
Ну станете вы универсалом. А с вашей шеи свесят ножки и будут говорить что так медленно делаете? Пм архитектуры техлиды быстро привыкают к тому что вы все силы будете вкладывать в это но выгорание никто не отменял. В итоге вам скажут все вы скатились делаете плохо медленно и вы нам больше не нужны...
AI это идеальный мир и пока он всех людей не заменит мир не станет таким. Наш текущий реальный мир идеальные на данный момент совсем не является...
Пм архитекторы техлиды очень заинтересованы получить повышение за счет вашего понижения даже если они будут вам улыбаться каждый день. Такой мир отношений никто не отменял хоть ai хоть что угодно будет посредником.
@sunPythonспасибо за статью!
Меня не покидает внутреннее (духовное) ощущение, что часть текста написана LLM. Интересно, использовались ли такие инструменты при написании? Было бы полезно отметить это для понимания стиля и источников.
поскольку нейросети уже сейчас довольно успешно справляются с написанием даже тысячи строк кода за считаные минуты
и это сильно заметно, с пол года уже меня бомбит каждое обновление очередного софта. я не знаю, как они там проверяют, но каждый раз только хуже. меня БОМБИД!!!
Статью не читал, но она очень похожа на ChatGPT
Статья про жизнь в эпоху ИИ. Но в статье вообще нет ИИ. Как он может помогать в интеграции с Кафками? А он может. Так зачем глубоко изучать Кафку и другие сервисы, если ИИ поможет (должен помочь). Надо изучать принципы работы систем. Глубокое изучение особенностей это долгие годы практики. За то и деньги платят.
Предлагается изучать тонкости Питона. Это конечно хорошо, но в реальности вы их сами не изучите, вы сами даже не узнаете о их существовании. Ну или узнаете, но только в ходе выполнения нетривиальных проектов, а это время и время. И совсем не месяц. Просто прочитать документацию по питону или какую то книгу это тот же месяц.
Архитектура сложных систем. Пока вы не напишете или не поучавствуете в разработке такой системы, вы даже не будете знать в чём у них есть сложность. А это годы. Сложная система разрабатывается долго.
И так по всем разделам. Нет помощи от ИИ, занижена сложность изучения. Для Илона Маска, возможно, этот план и реализуем. Но где мы и где Илон Маск :)
Можете посоветовать похожий гайд, только для backend'a?
Вот бы была статья, как с помощью ИИ фильтровать публикации про эру ИИ, написанные ИИ
Как обогнать 99% Python-разработчиков, с фокусом на эру ИИ — по версии ИИ ((гайд) но это не точно)