Плагин для Obsidian и поиск работы: как учить технологии с AI

Автоматическое саммари по записи стрима: - Если откликаешься на вакансии в один клик, то конкурируешь с сотнями таких же кандидатов. А вот там, где нужно заполнить форму или решить задачку на HackerRank, поток людей гораздо меньше, и шансы заметно растут. - AI-чаты — это огромный ускоритель в обучении. Можно попросить его объяснить Kafka «как для ребенка», а следом — накидать ключевые вопросы для собеседования по этой же технологии. Это гораздо быстрее, чем гуглить статьи. - Публикуя пакет в npm, нельзя просто сослаться на исходный TypeScript-файл. Важно помнить, что потребители пакета ожидают готовый JavaScript и отдельный файл с декларациями типов (.d.ts). - Опыт в специфической отрасли, например в финтехе или биотехе, часто ценится работодателем выше, чем знание еще одной технологии. Это уникальный опыт, который выделяет резюме среди других. - С помощью no-code инструментов можно собрать автогенератор контента. Он будет анализировать старые посты, писать на их основе новые, создавать к ним картинки или видео и постить в соцсети — всё без вашего участия. Плейлист: https://www.youtube.com/playlist?list=PLPWIEpU1jfB4Tj3qZy7mIblYkkjyq8As8 Стримы про разработку плагина для Obsidian каждый день https://www.twitch.tv/pfrankov 00:00 — Вступление 02:49 — Демо: автогенерация контента 05:56 — Возвращение к плагину для Obsidian 09:11 — Работа над интеграционными тестами 10:31 — Обсуждение: почему нет приглашений на собеседования 15:45 — Стратегия откликов на вакансии 17:29 — Эффективность тестовых заданий 20:08 — Использование HackerRank для скрининга 25:31 — Публикация TypeScript-файлов в npm 28:25 — Разница между файлами .ts и .d.ts 37:31 — Как использовать AI для быстрого изучения технологий 39:03 — Пример: объяснение Kafka для пятилетнего 42:40 — Подготовка к собеседованию с помощью AI 49:16 — Рефакторинг типов в .d.ts файл 54:01 — Планы на будущие стримы 55:40 — Статус плагина: ожидание ревью