Какой самый легкий язык программирования?

Самого «самого легкого» языка нет. Легкость зависит от цели и времени до первого результата. Для веба чаще всего проще JavaScript: ничего ставить не надо, код запускается прямо в браузере. Для анализа данных - Python: понятный синтаксис, горы примеров, Jupyter-ноутбуки. Для детей и полного нуля - Scratch: блоки вместо кода. Если знаешь цель, выбор сужается за минуту.

Как понять, что язык легкий именно для тебя? Смотри на пять вещей: 1) старт без боли (нужно ли ставить сложные инструменты), 2) скорость первого «вау» (за сколько минут увидишь работающий результат), 3) понятность ошибок (сообщения и подсказки), 4) экосистема (есть ли готовые библиотеки под твою задачу), 5) сообщество и учебники (чтобы не застревать в одиночку).

Быстрые решения. Хочешь верстать и оживлять сайты - начни с JavaScript: открой DevTools в браузере и сразу пробуй. Нужны таблицы, графики, машинное обучение - бери Python: ставь Anaconda или открой Google Colab и пиши без установки. Игры и роботы - посмотри Lua (Roblox, LÖVE) или C# в Unity: C# чуть строже, зато отличные инструменты. Хочешь простой и быстрый бэкенд - Python (FastAPI) стартует мягко; хочешь строгий и предсказуемый билд - Go, там мало «магии» и простые бинарники.

Как стартовать за 15 минут. JavaScript: открой любой сайт, F12 → Console, набери console.log("Привет") - готово. Дальше - CodePen или StackBlitz, чтобы видеть результат мгновенно. Python: открой colab.research.google.com, создай ноутбук, напиши print("Привет") и импортируй pandas - не нужно ничего ставить. Дальше - один проект: парсер цен, телеграм-бот, маленький API на FastAPI. Никаких 10 курсов параллельно.

Главные мифы. «Нужно начать с C/С++, чтобы понять базу» - для старта это лишнее трение: память и указатели отвлекают от задач. «Самый простой язык = лучший» - нет, лучший тот, что быстро ведет к твоей цели. «Типы мешают новичкам» - динамика в Python и JS дружелюбна, но со временем стоит посмотреть на TypeScript или добавить типы в Python, чтобы ловить ошибки раньше.

• Что значит «легкий»
• Короткий обзор языков
• Выбор под цель
• Мифы и ловушки
• План на 30 дней

Что значит «легкий»

«Легкий» - это не про магический язык, где всё само работает. Это про скорость до первого результата, минимум настройки, понятные ошибки и дорожку из готовых примеров, по которым можно идти без наставника. Для ориентира: JavaScript запускается в любом современном браузере без установки, Python даёт рабочий старт через Google Colab, а Go славится простой моделью сборки - одна команда go run.

Если говорить строго, «легкость» складывается из нескольких факторов. Ниже - чек-лист, который помогает сравнивать языки без вкусовщины.

• легкий язык программирования = мгновенный старт: можно ли запустить «Hello, world» без сложной установки? JS - да (консоль браузера). Python - да (Colab/Jupyter). Go - да (оф. playground).
• Порог синтаксиса: сколько правил нужно помнить, чтобы писать простые вещи. Факт: Python использует отступы вместо фигурных скобок - код читается как псевдокод. У Go компактная спецификация (около 50 страниц), что удобно для новичка.
• Понятность ошибок: помогают ли сообщения быстро исправлять код? У Python часто прямые подсказки (NameError: name 'x' is not defined). У современных браузеров JS-стек трейс кликабельный.
• Инструменты: насколько сложно ставить и обновлять окружение. JS можно начать в браузере, но дальше появится npm и менеджер версий. В Python полезно сразу освоить venv/conda. В Go почти всё встроено (fmt, test, mod).
• Экосистема для быстрых побед: готовые библиотеки, шаблоны и песочницы. Python - pandas, matplotlib, FastAPI. JS - p5.js, DOM, fetch. Lua - LÖVE и Roblox Studio.
• Сообщество и материалы: есть ли ответы на Stack Overflow и туториалы. По опросу Stack Overflow 2023 JavaScript - самый используемый язык, а Python стабильно в топе для обучения, значит ответов и примеров очень много.

Важно отделять «удобно начать» от «удобно расти». Пример: Rust славится очень полезными ошибками компилятора, но сам язык сложнее для старта из-за системы владения памятью. Go проще в освоении и сборке, но строгая типизация заставляет чуть дольше формулировать решение. Динамические Python и JS дают быстрый старт, но без типов легко пропустить ошибки - тут помогают mypy или TypeScript.

Как понять, что язык лёгкий именно для тебя, а не «по версии интернета»? Проверь на практике за час.

1. Запуск без установки: открой песочницу. JS - Console в браузере или StackBlitz. Python - Google Colab. Go - Go Playground.
2. Первый мини-проект: JS - кнопка на странице, которая меняет текст. Python - парсинг CSV и график. Go - CLI, который читает файл и печатает статистику строк.
3. Сломай намеренно и глянь ошибки: понятно ли, что исправить?
4. Найди библиотеку «по задаче»: возьми первый туториал и доведи до результата.
5. Оцени: сколько времени ушло до «работает», сколько вкладок с гуглом открыл, где застрял.

Чтобы было проще сравнить стартовые ощущения, посмотри на короткую таблицу.

Вывод простой: «легкий» - это тот, где ты за один вечер сделал маленькую вещь и понял, как повторить её без подсказки. Если сомневаешься между двумя языками, устрой короткий спринт по схеме выше и выбери тот, где чувство контроля пришло быстрее.

Короткий обзор языков

Смотрим на популярные варианты через призму старта, первых результатов и экосистемы. По данным GitHub Octoverse 2023, JavaScript и Python стабильно входят в топ по активности репозиториев, что означает тонны примеров и готовых решений. Если цель - как можно быстрее почувствовать «получается», выбираем самый понятный для своей задачи легкий язык программирования, а не «самый модный».

JavaScript (1995). Автор - Брендан Айк. Работает в каждом современном браузере, на сервере через Node.js. Главный плюс для новичка - старт без установки: открыл DevTools → Console и поехали. Огромная экосистема: React для фронтенда, Express/NestJS для сервера. Обратная сторона - зоопарк инструментов и быстро меняющиеся практики. Если захочешь больше строгости, подключай TypeScript позже - он добавляет типы и ловит часть ошибок на этапе сборки.

Python (1991). Автор - Гвидо ван Россум. Лаконичный синтаксис, много образовательных материалов, простая работа с данными (pandas, NumPy), визуализация (matplotlib, seaborn), ML (scikit-learn, PyTorch). Запуск без установки возможен в Google Colab или JupyterHub. Минусы: скорость ниже, чем у Go/С++, и иногда хаос окружений (virtualenv/conda), но для старта есть Anaconda и Colab.

Go (2009). Разработан в Google (Роберт Гриземер, Роб Пайк, Кен Томпсон). Статическая типизация, компилируется в один бинарник, быстрые сборки, форматирование кода «из коробки» (gofmt). Отлично подходит для бэкенда, CLI, сетевых сервисов. Порог входа выше, чем у Python/JS из-за компиляции и типов, но меньше «магии» и сюрпризов в продакшне. Корутины (goroutines) и каналы упрощают конкурентность.

Lua (1993). Создана в PUC-Rio (Роберто Иерусалимшки, Луис Энрике ди Фигередо, Вальдемар Селес). Очень лёгкая и встраиваемая: игры, движки, встраиваемые системы. Roblox использует диалект Luau, а это тысячи готовых примеров для новичков. Синтаксис простой, запускается быстро, но экосистема меньше, чем у Python/JS.

C# (2000). Команда Microsoft под руководством Андерса Хейлсберга. Современный .NET, удобные инструменты (Visual Studio, Rider, VS Code), сборка под Windows/Linux/macOS. Unity использует C# для скриптов, так что порог входа в геймдев щадящий. С C# 9 появились «top-level statements» - можно написать Console.WriteLine("Hello") без лишнего шаблона, но всё равно нужен проект/SDK.

Scratch (2007). Проект MIT Media Lab, визуальное программирование блоками. Ошибок синтаксиса нет, логика видна на экране. Идеален для детей и полного нуля, чтобы понять условия, циклы, события. Когда станет тесно - переход на Python/JS даётся заметно проще.

• Хочешь оживить сайт или собрать интерактивный прототип - начинай с JavaScript, а IDE тебе заменит браузер.
• Нужны таблицы, графики, базовая аналитика или ИИ - стартуй с Python и Colab, чтобы не тратить время на установку.
• Собираешь быстрый, предсказуемый бэкенд или утилиту - посмотри Go, он прост в поддержке и поставке.
• Делаешь игры или UI-инструменты под .NET - бери C#, экосистема и документация сильные.
• Хочешь учить ребёнка или совсем боишься синтаксиса - попробуй Scratch, потом переходи на текстовый код.

Если сомневаешься между Python и JavaScript, решай по выводу результата: для веба удобнее JS (видно сразу в браузере), для данных - Python (ноутбук, графики, модели). Для продакшн-бэкенда без боли со сборками - Go или C# тоже отличные старты, если не пугает установка SDK и минимальная компиляция.

Выбор под цель

Выбор языка - это не про «чей синтаксис милее», а про скорость пути от идеи до работающего результата. Если цель понятна, самый легкий язык программирования - тот, который быстрее и дешевле ведет к нужному продукту в этой нише.

Как принять решение без метаний? Пройдись по пяти вопросам и отметь ответы за 10 минут:

1. Какой результат ты хочешь показать через 2 недели: сайт, бота, дашборд, игру, мобильное приложение, устройство?
2. Где будет запускаться код: браузер, сервер, телефон, микроконтроллер?
3. Какие данные/интеграции важны: базы, таблицы, файлы, камеры, API?
4. Какие ограничения есть: время на обучение, бюджет, железо, требования по скорости?
5. С кем будешь работать: один, с друзьями, в команде на работе (какой стек у них)?

Теперь к конкретике. Куда идти под каждую цель - короткая карта с проверенными стеками и реальными инструментами.

• Веб‑фронтенд (интерактивные сайты): JavaScript. Это единственный язык, который нативно выполняется во всех браузерах по стандарту ECMAScript. Начинай с DOM и Fetch API, потом добавляй React/Vue при необходимости. Для обучения достаточно DevTools в Chrome/Firefox.
• Веб‑бэкенд и API: быстрый и мягкий старт - Python (FastAPI, Django). Альтернатива - JavaScript/TypeScript (Node.js с Express или NestJS). Нужны бинарники без «магии» и простая деплойка - смотри Go (статическая компиляция, простая модель конкуренции через goroutines).
• Данные, аналитика, ML: Python с pandas, NumPy, scikit‑learn, PyTorch/TensorFlow. Jupyter и Google Colab дают запуск в браузере без установки. R удобен для статистики и визуализации (ggplot2, dplyr), особенно в исследовательских командах.
• Автоматизация и скрипты: Python (Selenium/Playwright для браузера, requests для API, openpyxl для Excel). Для системных задач на Windows - PowerShell, на Linux/macOS - Bash + cron.
• Мобильные приложения: Android - Kotlin (Google официально рекомендует Kotlin с 2017 года), iOS - Swift (Apple представила его в 2014). Кроссплатформа: Flutter (Dart) или React Native (JS/TS) - быстрее, если одна команда и общий код.
• Игры: самый дружелюбный вход - Roblox (Lua) или Godot (GDScript с синтаксисом, похожим на Python). Для коммерческого масштаба и большого сообщества - Unity (C#). Unreal - мощно, но порог выше (C++/Blueprints).
• Встроенные и IoT: быстрая «лампочка мигает» - MicroPython/CircuitPython (ESP32, Raspberry Pi Pico). Для продакшн‑прошивок и максимального контроля - C/C++ (Arduino, Zephyr, ESP‑IDF).

Ниже - ориентиры по старту. Время и размер - это реальная оценка, если идешь по минимальной траектории (браузер/онлайн‑среда где возможно).

А если сомневаешься между Python или JavaScript? Смотри на среду: нужен интерфейс в браузере - бери JS, нужен анализ/боты/скрипты - Python. По опросам разработчиков Stack Overflow последних лет, JavaScript остаётся самым часто используемым языком в продакшене, а Python стабильно входит в топ по «любви» и «желанию изучать» - это хороший сигнал для новичка: много вакансий и материалов.

Быстрые выборы, если времени мало:

• Хочу сайт с интерактивом сегодня - JavaScript + GitHub Pages/Netlify.
• Хочу API и телеграм‑бот - Python + FastAPI + aiogram.
• Хочу дашборд из Excel - Python + pandas + Streamlit.
• Хочу мобильное MVP - Flutter; если строго Android/iOS - Kotlin/Swift.
• Хочу игру‑песочницу - Roblox (Lua) или Godot (GDScript).
• Хочу «железку» с сенсором - ESP32 + MicroPython.

Последний штрих - план обучения под цель:

1. Собери микропроект на 50-150 строк кода за выходные. Это может быть To‑Do, парсер цен, мини‑игра, дашборд.
2. Сразу подключи внешние данные: публичный API, CSV, база. Так ты почувствуешь «реальность» задачи.
3. Настрой деплой: GitHub + бесплатный хостинг (Render/Netlify/Vercel/Fly.io) или мобильный билд на устройстве.
4. Добавь одну «профессиональную» практику: типизацию (TypeScript или typing в Python), тесты (pytest, vitest), форматер (black, prettier).
5. Повтори цикл ещё дважды. На третьем проекте станет ясно, куда копать глубже.

Смысл прост: не искать идеальный язык вообще, а выбирать инструмент под конкретную цель и быстро подтверждать результат. Так экономишь недели и сразу получаешь опыт, который видно в портфолио и на собеседовании.

Мифы и ловушки

Главная ловушка - гонка за чудо-кнопкой. Идеи про легкий язык программирования часто путают простую установку с простым развитием. Быстрый старт - это плюс, но важнее цикл «попробовал - увидел результат - понял ошибку - исправил».

Еще одна причина путаницы - опыт чужих людей. Тебе советуют язык, на котором советчик уже решал похожие задачи. Это не зло, просто смещение. Смотри на свою цель и на трение по пути к ней: установка, первые примеры, читаемость ошибок, готовые библиотеки, инструменты.

• Миф: «Надо начать с C/C++, чтобы понять основу».
  Факт: для старта это лишняя сложность: ручное управление памятью и компоновка отвлекают от логики задач. Базу алгоритмов можно освоить на Python/JavaScript, а потом перейти к системным языкам осознанно.
  Что делать: начинай с языка, где короткий путь до результата и дружелюбные ошибки. Если цель - микроконтроллеры/игровые движки на C++, вернешься к нему позже с проектом.
• Миф: «Типы мешают новичкам».
  Факт: динамика помогает быстро начать, но подсказки типов ускоряют отладку в проектах. TypeScript стал стандартом фронтенда в крупных командах, а Python поддерживает тайпинги (PEP 484) и показывает их в IDE.
  Что делать: стартуй на JS/Python без типов, но через 2-4 недели добавь mypy или TypeScript поверх - увидишь меньше скрытых багов.
• Миф: «Без математики нечего ловить».
  Факт: для веба, ботов, автоматизации достаточно логики и внимательности. Линал и статистика важны для ML, но они подключаются по мере роста задач.
  Что делать: выбери проект без сложной математики (бот, парсер, пет-проект). Для ML возьми готовые ноутбуки с датасетами и добавляй теорию по мере необходимости.
• Миф: «IDE - это для профи, новичку только консоль».
  Факт: хорошие инструменты снижают трение. VS Code и JetBrains подсказывают ошибки, форматируют код и дают моментальный фидбек. Это ускоряет обучение.
  Что делать: поставь расширения под свой стек (Python, Pylance; ESLint, Prettier; Go, gopls) и включи автоформатирование при сохранении.
• Миф: «Локальная установка - единственный правильный старт».
  Факт: облачные среды дают нулевой порог входа. Google Colab и Codespaces позволяют писать код без установки, а браузер выполняет JS прямо из DevTools.
  Что делать: начни в облаке, а потом перенеси проект локально, когда поймешь, какие инструменты реально нужны.

Пара точных фактов, которые экономят время. В Python 3.10 заметно улучшили сообщения о синтаксических ошибках с подсказками (это спасает новичков). Python 3.11 ускорил интерпретатор в среднем на 10-60% по сравнению с 3.10 - приятно, когда ноутбук не «задыхается». JavaScript выполняется в любом современном браузере; ошибки и стек трек доступны в Console. Go компилирует проект в один бинарник и идет с обязательным gofmt - код выглядит одинаково у всех. Roblox использует диалект Luau, совместимый с Lua - поэтому порог входа в скрипты для игр ниже.

Частые ловушки поведения и как из них выбираться:

• Туториал-хоппинг. Постоянно смотришь новые курсы и не доводишь ни один проект до конца. Лекарство: правило одного проекта на 2-3 недели. Меняй курс только если он не ведет к результату.
• Синдром фреймворка. Пытаешься «сразу правильно» и тонешь в выборе между FastAPI, Django, Flask или между React, Vue, Svelte. Лекарство: выбирай по наличию хорошего туториала под твою цель и стабильной документации. Научишься одному - остальные даются легче.
• Копипаст без понимания. Код работает, но ты не знаешь почему. Лекарство: перед запуском объясни вслух, что делает каждая строка. Если не можешь - разбей на куски и запусти по частям.
• Игнор ошибок. Смотришь только на финальный результат и пропускаешь подсказки компилятора/линтера. Лекарство: настраивай линтеры с автофиксом (ESLint/Prettier, black/ruff для Python, go vet) и читай первую ошибку до конца.
• Русские только источники. Теряешь часы на устаревших переводах. Лекарство: ставь цель - 20% времени читать англ. доки. Начни с официальных «Getting Started».

Как распознать, что ты попал в ловушку:

1. Неделя прошла - кода нет, только «выбор стека» и «настройка окружения».
2. Есть три «Hello, world», но ни одного мини-проекта с сохранением данных.
3. Одинаковые ошибки всплывают снова, а ты их исправляешь наугад.

Рабочая стратегия выхода:

1. Один язык под одну цель на 30 дней. Пример: «телеграм-бот на Python» или «мини-сайт на JS без сборщика».
2. Один источник + официальная дока. Курс/плейлист + документация фреймворка.
3. Один проект с полезным результатом: бот, который шлет напоминания; парсер цен; страница-портфолио. Деплой хоть на бесплатный хостинг - это фиксирует навык.

Трезвая установка. Не ищи идеальный стартовый язык - ищи короткий путь до работающей штуки. Чем чаще ты видишь результат и читаешь понятные ошибки, тем быстрее растешь.

План на 30 дней

План простой: 60-90 минут в день, один фокус - один результат. Выбираешь трек под цель: веб на JavaScript или анализ данных/автоматизация на Python. Без распыления: один мини‑проект в неделю, итог - рабочий пет‑проект в портфолио и уверенность, что ты реально пишешь код.

Почему так? Популярные языки дают быстрый первый результат и море примеров. Это ускоряет путь, и ты реально чувствуешь, что такое легкий язык программирования на практике, а не в теории.

Источник: Stack Overflow Developer Survey 2023. Эти цифры помогают понять, где проще найти ответы и примеры, а значит - быстрее двигаться.

Как работать по плану: каждый день фиксируй прогресс в GitHub (минимум один коммит), веди короткие заметки «что сделал/что завтра», и каждые 7 дней - демо самому себе или другу. Это дисциплина, которая реально двигает вперед.

1. День 1 - Выбор цели и настройка. Реши, что делаешь через 30 дней: лендинг с интерактивом (JS) или анализ CSV/бот/мини‑API (Python). Поставь VS Code, оформи GitHub, создай пустой репозиторий. Установи Node.js (актуальная LTS) или Python 3.12+; если не хочешь ставить - открой Google Colab.

2. День 2 - Инструменты и быстрый «Hello». JS: браузерные DevTools (F12), консоль, snippets; Node: npm init. Python: запуск в Colab/Jupyter, pip install. Цель дня - один файл с «hello» и первый коммит.

3. День 3 - Синтаксис и типы. Переменные, числа, строки, булевы значения, приведение типов, ввод/вывод. JS: let/const, === vs ==. Python: int/float/str/bool, f-строки.

4. День 4 - Условия и циклы. if/else, for/while, практические задачи: сумма, фильтр, поиск минимума. Мини‑чек: решить 5 задач на циклы.

5. День 5 - Функции и ошибки. Объявление функций, параметры по умолчанию, возврат значений. JS: try/catch. Python: try/except, собственные исключения.

6. День 6 - Пакеты. JS: npm, импорт модулей, fetch/axios. Python: pip, venv, pandas/numpy. Цель - подключить минимум один внешний пакет и использовать его по делу.

7. День 7 - Мини‑проект 1. JS: To‑Do в браузере (добавление/удаление, сохранение в localStorage). Python: анализ CSV (pandas), 2‑3 графика (matplotlib/seaborn). Описание в README и скриншоты.

8. День 8 - Работа с данными. JS: массивы, методы map/filter/reduce. Python: Series/DataFrame, группировки.

9. День 9 - Работа с файлами/DOM. JS: DOM‑события, формы, валидация. Python: чтение/запись файлов, pathlib, csv/json.

10. День 10 - Визуализация. JS: отрисуй график через Chart.js. Python: построи 3 типа графиков (line/bar/hist).

11. День 11 - HTTP и API. JS: fetch к публичному API (OpenWeather, PokéAPI), обработка ошибок сети. Python: requests, статус‑коды, таймауты.

12. День 12 - Тесты и форматирование кода. JS: ESLint + Prettier, базовые тесты (Jest/Vitest). Python: pytest, Black + Ruff. Добавь чек в README, как запустить тесты.

13. День 13 - Мини‑проект 2. JS: «Курс валют» с запросом к API и кешированием. Python: «Парсер цен» + отчёт в CSV/Excel.

14. День 14 - Ревизия недели. Пройдись по коду, почисти, закрой баги, запиши короткий пост: чему научился, что болит.

15. День 15 - Бэкенд‑старт. JS: Node + Express, один эндпоинт /health. Python: FastAPI, /health. Факт: FastAPI запускается командой uvicorn app:app --reload и даёт автодоки по /docs (Swagger UI).

16. День 16 - CRUD. Реализуй создание/чтение/обновление/удаление в памяти. Напиши 3-5 тестов к API.

17. День 17 - Хранение. Для простоты - JSON‑файл или SQLite. Подумай о структуре данных и валидации.

18. День 18 - Клиент + сервер. JS: маленький фронт на чистом JS или Vite, работающий с твоим API. Python: CLI‑клиент, который дергает эндпоинты.

19. День 19 - Авторизация по‑простому. Токен в .env, заголовок Authorization, middleware/Depends. Не храни секреты в репозитории.

20. День 20 - Логи и ошибки. Добавь логирование запросов, корректные коды ответов, показ ошибок пользователю.

21. День 21 - Мини‑проект 3. JS: «Заметки» с синхронизацией через твой API. Python: «Телеграм‑бот напоминалок» (BotFather, python-telegram-bot).

22. День 22 - Деплой. JS‑фронт: Vercel/Netlify (бесплатные тарифы с лимитами). Python API: Railway/Render. Цель - публичная ссылка.

23. День 23 - CI. Подними GitHub Actions: прогон тестов и линтеров на каждый commit/pull request.

24. День 24 - Документация. Пропиши в README установку, запуск, переменные окружения, скриншоты/GIF. Добавь «Roadmap» - что сделаешь потом.

25. День 25 - Оптимизация UX. JS: состояние загрузки, пустые состояния, ошибки пользователя. Python: прогресс‑бар (tqdm), аккуратная обработка исключений.

26. День 26 - Рефакторинг. Разнеси код по модулям, дай понятные имена, убери дубликаты. Проверь покрытие тестами.

27. День 27 - Маленькие фичи. 1-2 улучшения, которые заметны: тёмная тема, экспорт в CSV, поиск/фильтры.

28. День 28 - Пользовательское тестирование. Дай другу ссылку, попроси выполнить 3 сценария. Запиши проблемы и исправь 2-3 самые частые.

29. День 29 - Финальная полировка. Метаданные проекта, бейджи (build, tests), лицензия MIT, короткое демо‑видео (1-2 минуты).

30. День 30 - Публикация и обратная связь. Поделись в соцсетях/чате, попроси ревью кода. Составь план на следующие 30 дней: углубиться в TypeScript или в библиотеки данных (pydantic, polars).

Полезные правила, чтобы не сойти с дистанции:

• Одно сидение - одна цель: «сделать X», а не «почитать про X».
• Если застрял на 20 минут - меняй подход: другой источник, другой пример, минимальная воспроизводимая версия.
• Каждый день - один коммит. Пробел в коде - тоже коммит, если он фиксит проблему.
• Учишься вслух: короткий отчёт в заметках/блоге помогает структурировать знания.

Ориентиры результата через 30 дней: у тебя есть 2-3 мини‑проекта, один из них задеплоен; ты умеешь читать ошибки, писать простые тесты, подключать библиотеки и работать с API. Это уже не теория - это работающий навык.