52 открытых урока второй половины июля: LLM, C++, Playwright, Kubernetes, TOGAF и не только
Привет, хабровчане! Собрали открытые уроки второй половины июля по ключевым ИТ‑направлениям: от LLM, RAG и Claude Code до C++, Java, Go, Playwright, Kubernetes, сетей ЦОД, TOGAF и тестирования.Уроки проходят онлайн и бесплатны для участников. Можно выбрать одну тему, посмотреть, как преподаватель разбирает практическую задачу, задать вопросы и заодно понять, подходит ли вам формат обучения в OTUS.⬇️ Выбрать свое направлениеAI и ML Разработка Инфраструктура, DevOps и сети Архитектура и enterprise‑системы
Оптимизация тестовой модели с ИИ: как актуализировать тест-кейсы, чтобы не было больно
Всем привет! Я продолжаю цикл статей про применение ИИ в тестировании. Мы уже успели поговорить про анализ требований, создание тестовой документации и автотесты, т.е. разобрали весь shift-left с ИИ. Но у QA-инженера есть много других задач, с которыми ИИ также может помочь.
Продакшн на Laravel руками ИИ‑агента: честный отчёт о том, что работает, а что чуть не уронило прод
Я аналитик, а не разработчик. Весь код для созданной нами платформы написал Claude Opus через Claude Code. Рассказываю без хайпа: как выглядит реальный workflow, где нейросеть незаменима, где она бесполезна, и какая инженерная дисциплина обязательна, чтобы это не превратилось в тыкву на боевом. Сразу обозначу рамку, чтобы снять половину вопросов из комментариев.Я не умею писать продакшн‑код. Я аналитик: читаю код, рассуждаю о системах, проектирую поведение — но профессионально не кодю. Тем не менее у нас в проде работает нетривиальное веб‑приложение, и каждую строчку кода написала нейросеть
Мобильное тестирование в 2026: от истоков к трендам
Привет, Хабр! Меня зовут Ильнур, я ведущий тестировщик в компании «Совкомбанк Технологии». Начал свой путь в ИТ 10 лет назад как специалист технической поддержки – с решения вопросов уровня «не могу зайти в систему» от пользователей.Со временем понял, что хочу не просто «чинить», а понимать, как всё устроено. Так я пришёл в тестирование и уже через год стал тимлидом команды. На протяжении следующих 5 лет участвовал в запуске более 10 приложений – от MVP до многомиллионных. Я учился на ошибках, пропускал через себя сотни релизов, «съел собаку» в ручном тестировании, понял, как работают платформы, сети, железо.
65 бесплатных уроков июля: от LLM и RAG до Kubernetes, Go и QA
В июле пройдут 65 бесплатных демо-уроков по основным IT-направлениям: от разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, тестирования, аналитики и управления. В программе много тем, которые сейчас регулярно всплывают в рабочих обсуждениях: LLM-приложения, RAG, AI-агенты, Kubernetes, Go, Java, C++, QA-метрики, сети ЦОД и безопасность LLM-систем.Уроки ведут преподаватели курсов OTUS — практикующие специалисты, которые разбирают инструменты и подходы на прикладных задачах. Это удобный способ свериться с тем, что происходит в индустрии, задать вопросы экспертам и посмотреть, как устроено обучение на конкретном направлении.
Генерация автотестов и локаторов с ИИ: рабочий код и подводные камни
Всем привет! Я продолжаю цикл статей про применение ИИ в тестировании. В прошлый раз мы остановились на том, что без README с описанием архитектуры фреймворка генерация автотестов на большом легаси-проекте превращается в бесконечный цикл ревью и правок. Поэтому, начать лучше с создания такого документа, а уже после него переходить к коду.Сегодня я расскажу о том, как именно я генерировала автотесты и локаторы, сколько это заняло по времени и где модель всё равно ошибалась.Что нужно для запуска генерации автотестов?Минимальный список артефактов на входе:README с архитектурой
С чего начать тестирование LLM: 5 проверок из практики
Пять проверок — первое, что я делаю на новом LLM-проекте
Генерация автотестов с ИИ: почему первый PR растянулся на две недели и что изменилось после анализа фреймворка
Всем привет! Я продолжаю свой цикл статей про применение ИИ в тестировании. Мы уже успели поговорить про:ИИ в тестировании: зачем мы пошли в пилот и почему начали с чата, а не с агентовКонтекст для LLM в тестировании: от калькулятора страховой премии до ТЗ на сотню страницТестирование требований с ИИ: что делать, когда контекст уже готовГенерация тестовой документации с ИИ
Evals: что должен знать каждый AI-инженер в 2026
В июле 2025 coding-агент в Replit проигнорировал явный запрет на изменения файлов (code-freeze) и удалил production-базу
