Forwarded from Библиотека задач по DevOps | тесты, код, задания
Какой тип IP-адреса по умолчанию назначается службе в Kubernetes?
👾 — Внешний IP
👍 — Внутренний IP
🥰 — Кластерный IP
⚡️ — Виртуальный IP
Библиотека задач по DevOps
👾 — Внешний IP
👍 — Внутренний IP
🥰 — Кластерный IP
Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰20🌚2👾2
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы — оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы — оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
🤩1
В Docker есть десятки параметров, которые могут заметно уменьшить поверхность атаки контейнера. Проблема в том, что многие из них редко используют — просто потому, что о них не знают.
За основу взяли большую статью Романа Шубина о безопасности Docker-контейнеров
#архитектура_на_салфетке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
7 июля команда Go выпустила второй релиз-кандидат Go 1.27. Одновременно вышли обновления Go 1.26.5 и Go 1.25.12 с исправлениями безопасности в пакетах crypto/tls и os.
Что стоит попробовать уже сейчас
🅰️ encoding/json/v2 становится частью стандартной библиотеки. Новый API предлагает более строгую обработку JSON, лучшую совместимость и более высокую производительность при десериализации.🅰️ Generic methods. В Go 1.27 методы теперь могут объявлять собственные параметры типов — одно из самых заметных изменений языка за последнее время.🅰️ Обновления runtime и инструментов. Улучшена работа с памятью, появились новые возможности профилирования, а go fix получил дополнительные автоматические рефакторинги.
Go 1.27 ожидается в августе 2026 года, поэтому сейчас хорошее время протестировать RC на своих проектах и сообщить о найденных проблемах до финального релиза.
#пульс_индустрии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Не называйте любого продвинутого чат-бота «ИИ-агентом»!
Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru, наглядно разбирает уровни абстракции ИИ-продуктов и убирает путаницу в понятиях.
Что внутри видео:
- Почему ассистент и агент принципиально разные сущности;
- Как ассистент может быть просто «обёрткой» над LLM, а может скрывать под капотом сложнейшую мультиагентную систему;
- Как понимать архитектуру глубже, чтобы проектировать сильные решения.
Начните создавать агентные системы с нашего бесплатного демо-урока. Всего за 2 часа разберем внутреннее устройство агента, научим его чинить свой собственный код и сохранять контекст после перезапуска.
🔗 Забрать бесплатный демо-урок
Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru, наглядно разбирает уровни абстракции ИИ-продуктов и убирает путаницу в понятиях.
Что внутри видео:
- Почему ассистент и агент принципиально разные сущности;
- Как ассистент может быть просто «обёрткой» над LLM, а может скрывать под капотом сложнейшую мультиагентную систему;
- Как понимать архитектуру глубже, чтобы проектировать сильные решения.
Начните создавать агентные системы с нашего бесплатного демо-урока. Всего за 2 часа разберем внутреннее устройство агента, научим его чинить свой собственный код и сохранять контекст после перезапуска.
🔗 Забрать бесплатный демо-урок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁7❤2💯1
В июле 2025 года GitLab столкнулся с инцидентом из-за ошибочного удаления части OAuth refresh tokens во время плановой операции очистки. В результате некоторые OAuth-приложения потеряли возможность обновлять access tokens, а пользователям потребовалась повторная авторизация.
— Ведите инвентаризацию всех долгоживущих credentials.
— Автоматизируйте ротацию и отслеживайте сроки действия токенов, ключей и сертификатов.
— Перед удалением service account или OAuth-токена проверяйте, какие сервисы и приложения от него зависят.
Ошибки такого типа возникают не из-за сложных багов в коде. Чаще проблема появляется значительно раньше — в тот момент, когда создаётся credential, но никто не продумывает, как им будут управлять через год.
#разбор_полётов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе
Когда появляется dev, staging, prod и ещё пара регионов, структура values.yaml быстро перестаёт быть очевидной.
Самые популярные варианты:
— отдельные values-*.yaml;
— umbrella chart;
— Helmfile.
У каждого подхода есть свои плюсы и ограничения.
А что используете вы
🔥 — Отдельные values-файлы
😁 — Helmfile
👍 — Umbrella chart
👾 — GitOps (Argo CD / Flux)
❤️ — Другое (расскажите в комментариях)
P.S. Независимо от выбранного подхода, не храните секреты в открытых values.yaml и не используйте latest в production.
#dev_null
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9👾1
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт
По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.
Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.
Что внутри урока:
После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning.
👉Смотреть закрытый урок на YouTube
Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться.
🔗 Занять место на курсе
По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.
Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.
Что внутри урока:
- Устройство LLM.
- Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.).
- Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.
После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning.
👉Смотреть закрытый урок на YouTube
Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться.
🔗 Занять место на курсе