Может ли LLM создать заготовку Django-проекта?
Мне всегда хотелось, чтобы генераторы Django-проектов работали совсем иначе:Вы пишете одно предложение: «Доска вакансий. Postgres, вход через Google, фоновые задачи, Stripe, деплой на мой VPS». Через пару минут у вас уже есть заготовка проекта: нужные пакеты подключены и связаны между собой, настройки для разработки и продакшена разделены, CI настроен, проект запускается.В теории всё выглядит идеально: вместо готового шаблона ИИ сам выбирает нужные компоненты, связывает их между собой и собирает проект под ваши требования. Но справляется ли он с этим на практике?
Чем является ваша работа сегодня?
Сейчас проходит конференция Compile от Cursor, и одно выступление сразу попало в мою личную боль: кто я теперь? Если мы отождествляем себя через результат своего труда, то код – то, что мы пишем писали большую часть времени – уже не является произведением твоего умственного труда. Но все таки... Что сегодня представляет работа в ИТ?Это перевод выступления и самостоятельно переведенные слайды. Далее повествование будет вестись от первого лица, чтобы не менять суть и нить. Часть текста я намеренно сократил, так как на мой взгляд оно не влияло на суть. Приятного чтения!Фархан Тавар | Compile 26
Как я создал «Тунец» — платформу для попадания в ответы нейросетей с помощью нейросетей…
…. и программиста. Нейросети меняют паттерны поведения людей при поиске информации. В частности они становятся сложнее и длиннее. Если вы спросите ChatGPT, куда дольше ехать из Москвы — в Питер, Казань или Краснодар, то классический поиск не найдет статью, которая полностью ответит на вопрос. А вот нейросеть, понимая интент, разобьет промпт на три простых поисковых запроса:«расстояние Москва-Санкт-Петербург», «расстояние Москва-Казань»,«расстояние Москва-Краснодар».
Увольте своих программистов. Или спросите их…
Увольте своих программистов. Или хотя бы спросите их, почему ваш продукт всё время тонет.... или спросите их, почему ваш продукт всё время тонет?!
Почему ваш AI-ассистент пишет «вырвиглазный» код, и как это исправить грубой силой
Привет, Хабр! У нас на носу 2026 год, Илон Маск обещал AGI ещё вчера (раз уж упомянул: это действительно было в одном из его интервью, где он сказал, что ожидает AGI в 25-26 годах), а AI-ассистенты для кода слышны из каждого утюга. Все мы знакомы с Cursor, многие пробовали его коммерческие (Windsurf) и открытые (Cline, Continue.dev) альтернативы. И поначалу — чистый восторг. Кажется, еще чуть-чуть, и можно будет просто говорить машине, что делать.
«Автопилот» для HeadHunter — как я потратил 100 часов на бота- чтобы сэкономить тысячи часов айтишникам на поиске работы
Привет- Хабр!Поиск работы – это... боль. Нет- не так. Это – ад.Это бесконечный скроллинг- десятки открытых вкладок.Это "Tinder-свайпинг" вакансий- где ты 200 раз жмешь "Нет" и 10 раз "Да"- чтобы получить 0 ответов.Это ручное написание "Здравствуйте- - меня заинтересовала вашу вакансия..." – 50 раз в день.Это тошнотворное состояние- когда ты- квалифицированный инженер- тратишь 80% времени не на решение задач и подготовку к собеседованиям- а на тупую- механическую работу по "кликанью".Я – инженер. Я должен был это автоматизировать.
Самые популярные Python фреймворки и библиотеки 2025 года
Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о самых популярных Python-фреймворках и библиотеках 2025 года. FastAPI уверенно догоняет Django и Flask, Requests и Asyncio остаются незаменимыми, а Streamlit и Starlette усиливают свои позиции в нишевых сценариях.Создаёте ли вы API, дашборды или пайплайны для машинного обучения — выбор подходящего фреймворка может определить успех или провал проекта.Каждый год мы опрашиваем тысячи Python-разработчиков, чтобы показать, как развивается экосистема: от инструментов и языков до фреймворков и библиотек. Наши данные из отчёта State of Python 2025
