Этом курс о том, что нужно знать чтобы правильно настроить ИИ-агента (Claude Code). Чтобы эффективно использовать токены. Чтобы работа с агентом была продуктивной и успешной. А еще про то, как заставить ИИ-агента писать правильный код. То код, который соответствует правилам и принципам Code Style вашего проекта. Я покажу настройки своего реального проекта, которые вы сможете использовать для своих проектов.
- Уроков: 51
- Тестов: 76
- Видео: 59 минут
- Учеников: 1
Курс про объектно-ориентированное программирование от разработчика .NET с опытом более чем 25 лет. Практическое программирование с обучением. Рассказ о том, как правильное использование подходов ООП в C# может существенно упростить жизнь разработчика.
- Уроков: 23
- Тестов: 38
- Видео: 2 часа 6 минут
- Учеников: 0
Вы этом курсе речь пойдет про управление состоянием объекта в приложениях на Blazor на платформе ASP.NET Core. На ваш выбор будет представлено четыре способа, которые основываются на разных принципах. Немного теории и практическое программирование, которое представлено в формате видео.
- Уроков: 16
- Тестов: 14
- Видео: 42 минуты
- Учеников: 3
В этом курсе о том, что такое "Микросервисная архитектура". Основы построения, протоколы коммуникации. А также про ее "плюсы" и главное про ее "минусы", которые, на первый взгляд, трудно заметить. Также я озвучу некоторые заблуждения на тему микросервисной архитектуры.
- Уроков: 16
- Тестов: 12
- Видео: —
- Учеников: 4
23.09.2026 00:33:54
Автор интерпретатора HydraScript на C# перевёл проект на Native AOT ради бинарника без установки .NET Runtime — пришлось заменить логирование на source-generated [LoggerMessage], регулярки на [GeneratedRegex], Scrutor на keyed DI и сериализацию на source-generated JSON; итог — NuGet tool сразу под три платформы.
23.09.2026 00:33:51
11 недель автор сравнивал Claude Code и тестировщика-человека: агент отработал 277 часов против 213 у человека и нашёл 77 подтверждённых багов против 16, при этом стоимость агентского часа — около 80 рублей против 1200 у штатного инженера (экономия ~16% на задачу).
23.09.2026 00:33:48
Автор построил систему тестов-«сторожей», сверяющих документацию с кодом: версии из go.mod/Dockerfile, реально зарегистрированные API-маршруты через фейковый мультиплексор, переменные окружения, ключи локализации и имена таблиц БД из миграций — 110 тестов в 9657 строках кода выполняются за 12,3 секунды.
23.09.2026 00:33:44
ЮKassa запустила MCP-сервер, который позволяет подключать ИИ-агентов к платёжной инфраструктуре. Теперь агент может создавать счета и ссылки на оплату, получать информацию о платежах и возвратах, а также отображать статус операции прямо в диалоге.
MCP-сервер уже доступен для подключения. В дальнейшем ЮKassa планирует развивать решение с учётом обратной связи и реальных сценариев использования.
Мы планируем разобрать разные аспекты решения в статьях на Хабре — подпишитесь на наш блог, чтобы не пропустить.
23.09.2026 00:33:15
OpenAI утверждает, что внутренняя модель, которую начали обучать 28 августа, уже решила более 100 давних открытых задач почти по всем основным областям математики.
24 дня обучения — и больше сотни открытых задач. Звучит так, будто OpenAI решили заспидранить математику, но пока это слухи. Разбираемся в очередных сплетнях.
Оговорюсь, компания не публиковала полный список этих задач, их доказательства или подробную методику подсчёта. В сообщении говорится лишь, что модель «resolved more than 100 long-standing open problems across most areas of mathematics». Поэтому пока корректнее говорить именно о заявленных OpenAI результатах. При этом история не возникла из ниоткуда.
