Лекції

Як чесно й професійно розповідати про роботу з Claude Code у резюме, на GitHub і на інтерв’ю: без знецінення власного внеску, з ownership, перевіркою та чітким професійним наративом.

Ця лекція пояснює, як зібрати чесний банк доказів для карʼєри: чим внутрішній індекс артефактів відрізняється від сирого лога, як обирати сильні матеріали, як безпечно готувати їх до публікації та як оформити першу робочу чернетку PROOF_OF_WORK.md без вигадок і роздування масштабу.

У цій лекції розбираємо, як чесно обрати свій рівень narrative, зібрати сильні докази з навчальних артефактів і сформулювати професійну історію так, щоб вона спиралася на реальні результати, а не на амбіції.

Практична лекція про те, як зібрати узгоджений карʼєрний пакет для AI-native розробника: резюме, GitHub і LinkedIn, не втрачаючи чесний scope й спираючись на реальні артефакти.

Ця лекція допомагає впевнено відповідати на незручне запитання про роль AI в проєкті: як показати ownership, пояснити внесок Claude, спиратися на артефакти та спокійно пройти через уточнювальні запитання.