Миграция фреймворков через AI. Где ломается наивный подход
Принято считать, что миграция с одной библиотеки на другую - типичная задача для LLM. Открыл файл, попросил переписать с React на Vue, получил результат.
На паре компонентов работает. На реальном проекте перестаёт работать к десятому файлу.
👉 одинаковые паттерны переписываются по-разному
👉 контекст между файлами теряется
👉 решения деградируют к пятой итерации
👉 тесты, которые зеленели, начинают падать
Код выглядит мигрированным, но ведёт себя иначе.
Что работает
Детерминистический рефакторинг: LLM формулирует правила перехода на двух-трёх файлах, дальше OpenRewrite или ts-morph применяет их через AST. После каждого этапа компиляция и тесты. Бонусом ревью плана до применения и откатываемость.
Это один из десятка приёмов, без которых AI-разработка на больших проектах разваливается. SPEC-разработка, AGENTS.md, SKILLS.md, контекст-инжиниринг, Plan Mode. Всё можно изучить в документации, собрать в систему самому - примерно год.
Команда Naition научит этому за 12 недель на буткемпе с преподавателями из Google, Yandex Cloud, Сбера и других компаний.
Формат: живые онлайн-встреч: 30 минут теории, час разбора кейса, полтора часа практики на своём коде.
За 14 уроков вы научитесь:
• Настраивать ИИ-окружение — RAG-системы, MCP, SPEC-разработка, агенты и контекст под свой стек.
• Создавать фичи в разы быстрее, используя ИИ в каждом этапе — от планирования до внедрения.
• Управлять полноценной командой ИИ-агентов — ваш продукт 24/7 создают бекэнд / фронтэнд разработчики, системные аналитики, DevOps и другие агенты.
И не только!
Записаться
Старт 5 мая.
По промокоду FRONTENDER — скидка 20%.
Бонус для участников первых когорт: 3 месяца в закрытом клубе после обучения.
Записаться
Команда также собрала бесплатную дорожную карту из 40+ концептов со ссылками на источники. По сути оглавление того, что сейчас составляет базовую инженерную грамотность для работы с AI.
Забрать роадмеп по ссылке
На Stepik запустили годный курс по «Troubleshooting Docker и Kubernetes: поиск и устранение проблем»
В программе только важные аспекты:
— troubleshooting Docker и образов
— диагностика сетевых проблем
— настройка readiness/liveness probes
— отладка pod’ов, деплоев и ingress
— анализ логов контейнеров и кластера
— разбор ошибок CrashLoopBackOff, OOMKilled, ImagePullBackOff и других
Собеседования на DevOps/SRE сейчас всё чаще строятся вокруг реальных инцидентов. Данный курс фокусируется именно на таких сценариях и помогает в подготовке к практическим вопросам
Разработчик Митчелл Хашимото, создатель популярного эмулятора терминала Ghostty, переносит проект из-за проблем со стабильностью платформы.
«Я пользователь GitHub под номером 1299, присоединился в феврале 2008 года. Я заходил на GitHub почти каждый день в течение более 18 лет. Для меня никогда не было вопроса, куда размещать свои проекты: всегда GitHub. Мне очень грустно это говорить, но пришло время уходить», — пишет он.
Карпатый написал 4 инструкции для Claude Code. Репа набрала 40к звёзд за пару дней
Скилл из четырёх файлов меняет поведение модели: больше планирования, меньше галлюцинаций, аккуратнее код, чаще самопроверка. Андрей формализовал собственный подход к работе с агентами и выложил на GitHub.
Раньше работа с агентом выглядела так: «попросил в чате, получил код, скопировал».
Теперь рабочий цикл другой:
👉 SKILLS.md фиксирует повторяющиеся паттерны: как пишутся миграции, как оформляются ошибки, какие соглашения по логированию
👉 AGENTS.md лежит рядом с кодом и описывает архитектуру директории: что здесь живёт, что нельзя трогать
👉 MCP подключает агента к вики, БД, API-докам через стандартный протокол
За полгода узкое место сместилось с возможностей модели на навыки разработчика. Скиллов нужно освоить много: SPEC-разработка, контекст-инжиниринг, Plan Mode, AGENTS.md под каждую директорию, мультиагентные пайплайны. Собрать всё это в рабочую систему самому займёт примерно год экспериментов.
Команда Naition.ai научит этому за 12 недель на своем онлайн-буткемпе.
Преподают практики из Google, Yandex Cloud, Сбера. 15 живых вебинаров по 3 часа: теория, разбор кейса, практика на своём коде:
• настраиваешь ИИ-окружение под свой стек — RAG, MCP, агенты, контекст
• начинаешь быстрее делать фичи — от идеи до внедрения с ИИ на каждом этапе
• собираешь набор ИИ-агентов, которые берут на себя часть задач (бек, фронт, аналитика, DevOps)
• и много другое!
Записаться
Старт: 5 мая.
По промокоду WEUSEJS — скидка 20%.
Бонус для участников первых когорт: 3 месяца в закрытом клубе после обучения.
Записаться
Команда также собрала бесплатную дорожную карту из 40+ концептов со ссылками на источники. По сути оглавление того, что сейчас составляет базовую инженерную грамотность для работы с AI.
Забрать роадмеп по ссылке
💸 Сооснователь GitHub поднял $17 млн на нового Git-клиента
Скотт Чакон считает, что классический Git УСТАРЕЛ И плохо работает в мире, где код пишут не только люди, но и ИИ-агенты. Поэтому он создал пару лет назад GitButler и теперь выкатил CLI-версию. Главная его идея — более удобный интерфейс и отсутствие классического переключения между ветками + параллельная работа.
Вообще внутри много прикольных фич — сразу видно, что разрабатывал не новичок