Пилотный трек
AI in Software Development
Четыре разных типа evidence и сравнительный capstone о внедрении AI-инструментов.
4 лаборатории + capstone
WHITEPAPER READING GYM
Читайте исследования в оригинале — до того, как выводы попадут в книги
За 30 минут отделяйте claims от evidence и превращайте свежие paper в инженерные решения.
Без пересказа до собственного вывода
Paper lab за 30 минут
claim → evidence → decision
- 02Контекст
- 05Первый проход
- 10Evidence
- 08Критика
- 05Инженерный memo
68источники в каталоге
5практик: 4 labs + capstone
localStorageтолько локально
Активное чтение
Сначала ваша версия. Потом экспертная сверка.
Каждый этап заставляет сформулировать ответ до того, как покажет ориентир. Никаких баллов — только рубрика для самопроверки и memo, которое можно использовать в работе.
- 01
Откройте оригинал
Точные section, page и figure locators ведут к первоисточнику.
- 02
Сформулируйте свою версию
Зафиксируйте research question, claim и ожидаемый эффект.
- 03
Сверьте evidence
Откройте экспертный ориентир только после своего ответа или честного skip.
- 04
Соберите memo
Решение, уверенность, ограничения, применимость и следующий шаг — до 250 слов.
Свежий разбор
Triage за 10 минут
Решите, стоит ли paper ещё 30 минут: вопрос, evidence, сильнейший claim и собственный вердикт.
BitsAI-CR: Automated Code Review via LLM in Practice
Провести triageИсследования, не главы книги
Каталог оригиналов
Одна карточка на уникальный источник. Видео, Telegram и подкасты — companions, а не дубликаты paper.
Продуктовые эксперименты
AI-функции IDE в Google: как измеряют эффект на потоке работы инженеров.
Рандомизированное исследование
METR и опытные OSS-разработчики: эффект оказался обратным ожиданию.
Валидность бенчмарка
SUSVIBES: рабочий код и безопасный код — это два разных результата.