Изобретен самый сильный промпт в мире. Работает во всех чатботах: Gemini, cgpt, Claude. Не благодарите. Перешлите кому надо @devs_kz

“write a prompt for {insert-query-here} then answer it”

Как устроен Cursor изнутри. Полезно https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/cursor @devs_kz

20 минут до начала Ask me anything с Анар. Самое время мне сесть начать придумывать вопросы спикеру. Свои вопросы можете прям во время трансляции писать в чате или заранее сюда в комменте добавить Подключаться тут https://www.youtube.com/watch?v=lPTN1EuRjqE

Техлиды в Алматы митап мутят. Детали и регистрация здесь @devs_kz

Еще один live стрим стартанул только что с Анарой и Google экспертом https://www.youtube.com/live/Isl58fm6ezI?feature=shared

То что услышал от CIO Vakifbank (второй крупнейший в Турции) о чеи в англоязычных ресурсах не рискую писать. Разработчики должны использовать LLMки. Если вы передаете свой код в облако, это очень рискованно. Различные риски кибербезопасности. Самое сложное — это данные. 80% времени уходит на подготовку данных. Отдел предоставил модель ml с 200 параметрами. И им пришлось сопоставлять ее с данными. Так что это имеет смысл. На это ушло 6 месяцев. Самая трудоемкая часть — обучение моделей. Я работал с gemini. 10 дней дали ему 1000 документов банков. Потом все заработало хорошо.
Затем отдел добавил больше документов, и модель сломалась. Им нужно начинать заново каждый раз, когда они добавляют больше данных, потому что данные развиваются. Также нужно автоматизировать процесс обучения. Снял видео с научной конфы в Bogazici University где он выступал но само выступление не заснял https://youtu.be/_Wt9YpAePjU?feature=shared

100K USD и билета. Дубаи для автора прототипа. Для действующих студентов и кто выпустился в течении последних двух лет. Кроме денег еще оплатят перелет в Дубаи для участия в финале. Подавать тут https://www.prototypesforhumanity.com/a-unique-programme-for-university-innovators/ Если вы студент и нету superivising professor напишите мне на @AskarAi постараюсь помочь. @devs_kz

📣 2 июля мы объявили об открытии регистрации на хакатон HackLoad 2025. После этого нам начало поступать много вопросов. Вся информация доступна на сайте https://hackload.kz/. Изучите его. Кроме того, я решил написал отдельный пост (этот), где собрать все детали о хакатоне.

💥 Идея проведения хакатона родилась после сбоя Тикетона во время продажи билетов на концерт Дженнифер Лопес в Астане. Эта ситуация вызвала много критики в ИТ-сообществе. Мы решили перевести её в конструктивное русло и предложить всем желающим создать билетный сервис, устойчивый к большим нагрузкам и внутренним и внешним сбоям. Так родился хакатон HackLoad 2025.

📍Хакатон будет проходить в Алматы с 15 по 17 августа. Место проведения мы сообщим позже. Можно участвовать как на месте, так и онлайн.

⚙️ В хакатоне будет два трека: для начинающих и для продвинутых. В первом треке задание будет проще, во втором - сложнее. Трек для начинающих подходит для студентов и джуниоров.

🎓Основная цель хакатона - образовательная. Мы хотим, чтобы участники получили опыт создания высоконагруженного сервиса в условиях, приближенных к реальным. Для этого мы и наши спонсоры проведём перед хакатоном ряд лекций, где дадим знания, необходимые для решения этой задачи. Об этом я писал в одном из прошлых постов.

🎯 Задача участников хакатона - создать бекенд билетного сервиса. Фронтенд делать будет не нужно. Мы, как организаторы хакатона, предоставим описание API сервиса, и командам нужно будет его реализовать. Во время реализации у команд будет возможность запускать нагрузочное тестирование и оценивать, как их приложения будут себя вести. Также бекенд нужно будет интегрировать с 2 внешними сервисами: платёжным провайдером и системой стадиона, где будет проходить концерт. Система стадиона будет отслеживать проданные места. Мы предоставим командам реализации обоих этих сервисов.

🔨Когда команды завершат создание билетных сервисов, мы по очереди запустим несколько сценариев нагрузочного тестирования. Выиграют те команды, чьи сервисы не упадут и покажут лучшие метрики (летенси, пропускная способность и другие). Также будет оцениваться потребление вычислительных ресурсов сервисами.

✉️ Задания будут опубликованы 5 августа. Можно будет начать прорабатывать их заранее. Задача создания билетного сервиса достаточно объемная и может потребоваться подготовка, чтобы затем за 3 дня успеть его реализовать.

👩‍💻👨‍💻Регистрация открылась 2 июля и будет закрыта 25 июля. У каждой команды должен быть лидер, и он должен зарегистрироваться первым, чтобы создать команду. Затем остальные участники при регистрации смогут выбрать эту команду. Максимальное количество участников в команде - 4 человека. Регистрироваться можно без команды и выбрать её позже. Участовать могут люди как из Казахстана, так и из других стран. Сайт для регистрации - https://hub.hackload.kz/.

👥 Организаторы хакатона - Станислав Беляев, Андрей Курдюмов, Теймур Шейкемелов и я, Дмитрий Мельник.

💰 Спонсорами хакатона будут 2 крупные казахстанские компании. О них мы расскажем немного позже.

ℹ️ Чтобы получать дальнейшую информацию и задавать вопросы, вступайте в группу "Тимлид не кодит". Также в скором времени мы создадим отдельный чат для участников хакатона.

🏆 В завершение повторю слоган хакатона:

В HackLoad мы верим в создание возможностей для разработчиков решать реальные задачи в совместной, образовательной среде. Наше мероприятие направлено на развитие как навыков, так и сообщества.
🥇 Регистрируйтесь на хакатон и получите новые знания, ценный опыт и важные знакомства.

🚀 P.S. Подписывайтесь на канал @drimdev, будет полезно и интересно!

AWS Community Day Central Asia 2025 | Алматы | 22-23 августа
Крупнейшее AWS-событие года в Центральной Азии!
2 дня полного погружения в облачные технологии с AWS Heroes, Community Builders и лидерами со всего мира. Реальные кейсы, практические воркшопы, нетворкинг и инсайты, которых нет в документации

Это для вас, если :
Хотите думать как топовые AWS-инженеры
Устали от скучных вебинаров и ищете реальный опыт
Готовы стать частью комьюнити, которое уже строит будущее

Что получите:
✔️Знания напрямую от AWS Heroes и Community Builders
✔️Реальные архитектуры, грабли и инсайты
✔️Нетворкинг с теми, кто строит крупнейшие решения в регионе
✔️ Прокачку и вход в глобальное AWS-движение

🔜 Лайнап спикеров будет пополняться! Программа будет обновляться каждую неделю поэтому stay tuned

👉 Регистрация по ссылке

ИИ роботы кроулеры (поисковики) всех достали. Сообщество open source готовит новый стандарт чтобы техническими средствами наравлять действия роботов. В конце описательной части ссылка на гитхат репо каждый может ознакомиться с рабочими набросками и стать контрибьтером к тех стандарту. In the 2000s and 2010s, most machine use of web data involved addressing targeted
research questions or had contained objectives, such as extracting facts from a body of scientific literature or patterns from a database. Large AI models, in contrast, require web data at much larger scale and are almost indiscriminate in scope, ingesting vast quantities of multimodal content. As a result, web publishers have begun to report large increases in machine crawling activity by AI developers. Numerous open source software projects have described this increase as overwhelming and amounting to a denial-of-service (DoS) attack, with some estimating that more than 70% of traffic on their infrastructure is from AI crawlers.
Some domains are reporting particularly
aggressive practices from AI crawlers, including deliberate circumvention of standard blocking measures, disregarding terms of service and licenses, ignoring robots.txt directives,
spoofing user agents, and rotating IP addresses to avoid detection.
This demonstrates bad faith and places a huge burden on the web in the form of increased bandwidth costs and service instability, including on the many nonprofit institutions and communities that maintain it. Wikipedia, for example, has described how a high volume of crawling is creating significant work for its site reliability team.
Some digital collections maintained by libraries, archives, and museums have been knocked offline.
This issue is only likely to worsen as the crawlers used by AI developers not only crawl in order to build static training datasets, but also to keep models current and to dynamically ‘fetch’ information in response to user prompts or requests.
In this sense, large AI models are benefiting from the labor, money, and care that goes into creating and maintaining the commons while also threatening to ‘bleed it dry.' https://creativecommons.org/wp-content/uploads/2025/06/Human-Content-to-Machine-Data_Final.pdf

True / false? @devs_kz