Deploy-f

Наш подарок юным кодерам — год бесплатного деплоя для учеников школы программирования CODDY В нашей команде все освоили программирование в относительно взрослом возрасте. Многие — самоучки. И мы завидуем тем, кто сейчас имеет возможность вживую и онлайн с самого юного возраста заниматься программированием, проектированием и прочим STEM-образованием. Как раз таким обучением занимаются наши друзья из CODDY — большой международной школы программирования с 400 филиалами в 24 странах. Там ребят от 4 до 16 лет учат создавать свои проекты — игры, сайты, телеграм-ботов. Чтобы результат не оставался на localhost, с сегодняшнего дня мы предоставляем всем студентам CODDY бесплатный доступ к Deploy-F на всё время обучения. Теперь проект можно за пару минут задеплоить, показать друзьям, порадовать родителей. Будет чем заняться на летних каникулах. С праздником, мамкины программисты!

Вышел релиз 1.2.1 хостинга Deploy-F Что нового 👇 🔹Уведомления автоматически скрываются с рабочего экрана спустя какое-то время и доступны через панель уведомлений. 🔹 Панель уведомлений. Открывается из левого меню, уведомления можно сортировать, фильтровать и пр. 🔹 Вход по почте для удобства. 🔹 Расширенные подсказки при выборе сервера, чтобы не было недопонимания. 🔹 Много мелких исправлений интерфейса и QoL.

Разработка — та самая область, где прогресс моделей искусственного интеллекта в последние годы был особенно заметен, а польза — велика. Писатели жалуются на характерный пустой слог больших языковых моделей, фотографы и видеографы — на топорную ретушь, иллюстраторы — на косяки генерации. Нам повезло — важнее, чтобы код работал, а не «отражал авторское видение». Сейчас многие используют ИИ не только для написания кода, но и тестирования и деплоя. И раз в несколько месяцев в паблик попадают похожие громкие истории о том, как продукты Claude сносят прод проекта, Gemini не справляется с простейшей задачей по миграции проекта и удаляет данные, Replit фальсифицирует данные тестирования, а потом стирает соседнюю БД — список можно продолжать. Выше — только малая часть кейсов, которые были растиражированы в медиа. На тематических форумах и сабреддитах таких историй десятки и более. ИИ-агенты нарушают прямые инструкции, а после признают — «да, бес попутал, сделал всё вопреки стандартам и указаниям». Но что ты ему сделаешь — он на серверах в Калифорнии, и вообще он просто код. Собственно, вопрос: как продолжить получать максимальную пользу от ИИ-моделей без рисков для проекта? Единственный способ — (не) доверять и проверять. Особенно, если речь о работающем проекте с пользователе, а не расслабленном вайбкодинге на выходных. Вот несколько советов: 🔹 Подойдите к бэкапам серьёзно: делайте их регулярно и храните изолированно от остальных данных — это хороший принцип для защиты и от злоумышленников, и от придури ИИ-агента. 🔹 Не полагайтесь на строгие инструкции или прописанные требования запрашивать одобрение конкретных действий — агент может их нарушить. 🔹 Не давайте агентам доступ к проду — всегда запускайте их в песочнице и перепроверяйте их работу перед деплоем — лучше перебдеть. 🔹 Не ждите, что агент всё правильно поймёт: дробите задачи и составляйте понятные промпты, чтобы избежать ошибочной интерпретации. Не полагайтесь гарантии со стороны разработчиков ИИ. Маркетинг и практика — это разные вещи. Разработчики могут пообещать самую надёжную и безопасную модель, но чинить проект в случае её ошибки вам. А на Deploy-f можно легко деплоить и без ИИ моделей, что гарантирует предсказуемость результата и отсутствие галлюцинаций :))