Ресурсы
Что читать и смотреть сверх курса. Без «100 ссылок» — только то, что проверено.
Официальная документация
| Тема | Ссылка |
|---|---|
| OpenCode V2 — документация | https://opencode.ai/v2/docs/ |
| Конфигурация | https://opencode.ai/v2/docs/config/ |
| Права (permissions) | https://opencode.ai/v2/docs/permissions/ |
| Провайдеры и модели | https://opencode.ai/v2/docs/providers/ |
| MCP-серверы | https://opencode.ai/v2/docs/mcp-servers/ |
| Skills | https://opencode.ai/v2/docs/skills/ |
| Каталог моделей и цен | https://models.dev |
Основы LLM
- Anthropic, «Building effective agents» — про циклы и инструменты, без магии.
- OpenAI Cookbook — практические рецепты промптинга.
- «Attention is all you need» (Vaswani et al.) — если хочется понять устройство.
- Andrej Karpathy, «Intro to Large Language Models» (видео) — лучшее объяснение с нуля.
Инженерия процессов
- Google, «Code Review Developer Guide» — классика ревью, применима к диффам агента.
- «Working Effectively with Legacy Code» (Michael Feathers) — про то, как трогать код без тестов; полезно перед миграциями.
- Trunk-based development — почему маленькие коммиты важны.
- 12 Factor App — конфигурация и секреты.
Безопасность
- OWASP Top 10 — обязательный минимум при ревью.
- Supply chain attacks (typosquatting, dependency confusion) — почему новая зависимость от агента требует проверки.
Практика
- Собственный
AGENTS.mdв каждом проекте. - Один эксперимент из модуля 01 раз в месяц: интуиция о моделях быстро устаревает.
- Вести
docs/decisions.md— через полгода это единственный источник «почему так».
Что НЕ читать в начале
- Списки «100 промптов, которые изменят всё» — противоречат содержанию курса.
- Статьи «мы заменили команду ИИ» — маркетинг, а не методология.
- Гайды по конкретным «чит-кодам» промптинга — устаревают быстрее, чем модели.