Python или JavaScript: что учить первым под конкретный проект
Сравниваем Python и JavaScript для новичка по задачам, синтаксису, браузеру, backend, данным и портфолио. Выбор через два одинаковых мини-проекта.
Твой напарник в мире кода
Статьи и гайды от практикующих разработчиков. Узнавайте новое, находите решения и воплощайте идеи.

Можно выбрать несколько — статьи обновятся сразу

Сравниваем Python и JavaScript для новичка по задачам, синтаксису, браузеру, backend, данным и портфолио. Выбор через два одинаковых мини-проекта.

Разбираем зарплаты 1С-разработчиков без ложной средней: уровень, регион, формат, конфигурации, внедрение, налоги и способ собрать актуальную выборку вакансий.

Сравниваем разработку, тестирование, аналитику, дизайн, администрирование и управление. Выбираем направление по рабочим задачам, а не по названию или зарплате.

Рабочий маршрут обучения со смартфона: браузерная IDE, Python и JavaScript, GitHub Codespaces, экранная клавиатура, короткие проекты и перенос на компьютер.

Настраиваем локальный AI-чат в VS Code через Ollama и Continue, выбираем отдельные модели для чата и автодополнения, ограничиваем контекст и проверяем localhost.

Строим обучение с AI без слепого копирования: сначала прогноз, затем подсказка, ручная трассировка, тесты, объяснение своими словами и повтор задачи без модели.

Сравниваем бесплатные и open source альтернативы Cursor по формату работы, IDE, агентным возможностям, Git, локальным моделям, цене провайдера и контролю изменений.

Строим понятную схему RAG для личных конспектов: очистка текста, чанки, embeddings, векторный поиск, контекст для модели, ссылки на фрагменты и тестовый набор.

Собираем сильный промт для генерации и исправления кода: контекст проекта, ограничения, входы, ожидаемый формат, критерии приёмки, тесты и итерации.

Запускаем локальную нейросеть только на CPU: выбираем маленькую GGUF или Ollama-модель, Q4, короткий контекст, число потоков и измеряем реальную скорость.

Подбираем размер локальной модели для Ollama по оперативной и видеопамяти, учитываем квантизацию, KV-кэш, контекст, CPU offload и проверяем ollama ps.

Запускаем небольшую языковую модель прямо на Android без облака: Termux, сборка llama.cpp, GGUF, выбор квантизации, размер контекста и проверка памяти.