Современная сфера веб-разработки пестрит всевозможными технологиями и инструментами, среди которых новичок может легко растеряться. Статья посвящена общему обзору принципов фронтенд- и бэкенд-разработки, а также знакомит начинающих с наиболее актуальными инструментами и навыками, которые им потребуются для успешного продвижения по карьерному пути.

В последнее время я много экспериментировал с написанием кода при помощи LLM (Large Language Model, большая языковая модель). На мой взгляд, эти инструменты отлично справляются с генерацией небольших самодостаточных фрагментов. К сожалению, что-то большее уже требует человеческого участия для оценки результата LLM и предоставления дальнейших инструкций.

В большинстве случаев, когда кто-то утверждает, что «GPT написал X», человек выступает для LLM в роли своеобразного REPL (Read-Eval-Print Loop, цикл чтение-оценка-вывод), внимательно подводя модель к функциональному результату. Я нисколько не хочу принизить ценность этого процесса – очень здорово, что он работает. Но можем ли мы шагнуть дальше? Можем ли использовать LLM для генерации ВСЕГО кода сложной программы за раз без человеческого вмешательства?

Чат-боты стали уже очень распространенным явлением, и появляются во всех мессенджерах ежедневно.

В этой статье по шагам разберем создание бота с набором простых команд и узнаем, как в дальнейшем можно расширить его функционал. Статья будет полезна для самых новичков, которые никогда не пробовали создавать чат-ботов.