В крупных компаниях с множеством платформ, например, интерфейсом интернет-магазина и системой обработки данных, часто требуется настроить доступ между системами через единый вход (SSO). Эта статья рассматривает задачу: обеспечить доступ из фронт-системы (reports-frontend) к API отчётов (reports-api) через Keycloak, чтобы JWT-токен содержал роль report_user. В контексте e-commerce это можно представить как интерфейс магазина, где менеджеры запрашивают отчёты о продажах, а Keycloak управляет аутентификацией.

Кому будет полезно?

Аналитики: Узнаете, как составлять заявки (например, в Jira) на настройку Keycloak, координировать с командами и проверять JWT в DevTools, чтобы избежать ошибок, таких как отсутствие роли в токене.

Разработчики: Познакомитесь с примером кода для React-фронтенда и Node.js-бэкенда, реализующим OIDC и PKCE.

Архитекторы: Поймёте, как Keycloak поддерживает SSO, масштабируемость (через PostgreSQL или Active Directory) и безопасность (PKCE, HTTPS).

Что внутри?

Теория: Объясняем SSO, OpenID Connect (OIDC), компоненты Keycloak (realms, хранилища, PKCE) и как JWT с ролью report_user обеспечивает доступ.

Практика: Показываем проект с React (reports-frontend), Node.js (reports-api) и Keycloak, запущенный через Docker Compose. Код включает realm-export.json, App.tsx, server.js, ReportPage.tsx.

Аналитика: Рассказываем, как аналитик формирует заявки на настройку Keycloak и координирует работу с админами, разработчиками и DevOps.

Документация Ktor по server-jwt неполна. Если необходимо сделать что-то за рамками «Hello world», придется лезть в исходники и городить костыли. Какой-то консистентности и предсказуемости ждать не стоит, возможно, не обошлось без заговорщиков.

Статья покроет необходимую базу для работы с JWT и убережет от множества подводных камней.

Откройте для себя революционный подход к разработке софта: как с помощью больших языковых моделей и агентного кодирования довести свой проект от идеи до рабочего прототипа в одиночку. В первой части серии вы узнаете, какие инструменты выбрать, как настроить среду разработки и составить эффективный дизайн-документ, чтобы LLM превратилось в надёжного исполнителя. Объясняю всё на примерах.

Всем привет, меня зовут Кирилл и я Android-разработчик в Scanny.

В прошлой статье, мы описали то, как будет выглядеть наш CI/CD, научились запускать статический анализатор кода, выполнять Unit-тестирование, собирать различные Build Flavors и отправлять их в нашу Telegram-группу.

В этой статье я покажу, как можно подключить и запустить Android-тесты в рамках CI/CD на примере Marathon Labs и Firebase Test Lab.

Вот уже несколько лет я занимаюсь разработкой высокопроизводительных, полностью асинхронных, реактивных, мультиплатформенных приложений. За это время я успел наткнуться на несколько довольно тонких и трудно отлаживаемых проблем с управлением состояниями.

В этой статье я хотел бы поделиться с вами своим опытом, который поможет вам сэкономить множество часов и нервных клеток, и предложить новый подход к управлению состояниями, который лично я никогда раньше не встречал и который навсегда избавит вас от этих проблем.

Привет, $username! Меня зовут Анастасия, я junior-android-разработчик в МТС Диджитал. Пойдем, расскажу тебе про фреймворк OrbitMVI. Узнала я о нем от своего лида: он делегировал мне задачу заменить наш самодельный Redux на Orbit, чтобы в нашем приложении архитектура стала удобнее и однороднее.

Сначала я пошла читать документацию, что из себя представляет Orbit MVI и с чем его едят. Затем попробовала его на небольшом тестовом проекте и поняла: это интересный, удобный и понятный фреймворк. В этом посте я покажу, что в «Орбите» есть полезного и как его можно использовать.

В предыдущих частях мы рассматривали задачу бинарной классификации. Если классов более чем два, то используется MultiClassification, параметру loss_function будет присвоено значение MultiClass. Мы можем запустить обучение на нашем наборе данных, но мы получим те же самые результаты, а обучение будет идти несколько дольше:

Повторяю стекломорфизм в Android на AGSL шейдерах (лучше бы я этого не делал)

Изображение... искажения... размытие... о чём вы подумали? Первое, что приходит в голову – ✨ ШЕЙДЕРЫ ✨

Пользователям Flutter не понаслышке знаком такой проект как Skia. Он является движком для рендеринга всего что мы видим на экране Flutter. С помощью Skia можно рисовать очень сложные элементы интерфейса да и в целом любые 2D сцены с поддержкой плавной анимации и различных эффектов. Так почему бы не взять это на вооружение, подумали ребята из Shoppify и выпустили React Native Skia - библиотеку позволяющую использовать Skia в экосистеме React Native.

Привет! Я Маша Фадеева, методист и преподаватель курсов английского языка в Практикуме. В этой статье хочу поделиться своими любимыми книгами и комиксами на английском — теми, которые с удовольствием читала сама, а теперь рекомендую студентам и вам.

Для удобства все книги распределены по уровням — ориентируйтесь на свой, но не бойтесь пробовать чуть сложнее или проще, если история вас зацепила. А чтобы чтение не превратилось в очередное «надо», я помогу советами, как втянуться, не перегореть и сделать чтение на английском частью жизни. 

В конце статьи бонус: подборка бесплатных онлайн-ресурсов, где можно найти ещё больше книг, журналов и комиксов для любого уровня.

(Продолжение статьи «Системный абсурд: KPI, отчуждение и кризис смыслов»)

Про личный опыт. Философию, природу человека, менеджмент и эффект для экономике. Букв много

Создание динамичных визуальных эффектов для мобильных приложений требует от разработчиков не только творческого подхода, но и соблюдения требований к производительности. Одной из наиболее эффективных техник для реализации плавных переходов и трансформаций объектов является использование шейдеров, которые позволяют выполнять сложные параллельные вычисления на GPU. Это не только обеспечивает плавность анимаций, но также может снизить нагрузку на CPU, делегируя ресурсоемкие задачи графическому процессору в определенных сценариях, что особенно важно для мобильных устройств с ограниченными ресурсами.

В данной статье будет рассмотрен пример реализации плавной анимации морфинга геометрических фигур с использованием SDF (Signed Distance Functions) и GLSL для графического рендеринга.

Для полноценной работы с динамическими элементами пользовательского интерфейса, которые используют тени, фильтры в реальном времени для фото или видео, или адаптивный пользовательский интерфейс и освещение, недостаточно использовать только Canvas. Было бы куда лучше, если бы у нас в распоряжении было что-то помощнее. Раньше мы могли использовать RenderScript, но поддерживается ли он сейчас?

В этой статье я расскажу как использовать стандартные GLSL шейдеры OpenGL в вашем пользовательском view, которое является наследником класса Android View (android.view.View). Я предлагаю вам использовать это решение, если вы работаете над чем-нибудь из нижеперечисленного:

Перевод обновлённого гайда Android по архитектуре приложений. Это — заключительная часть: рассказываем про слой данных.

Перевод обновлённого гайда Android по архитектуре приложений. Это — третья часть из пяти: рассказываем про события UI.

Привет! Это Саша Таболин — старший android-разработчик в red_mad_robot. Мы создали открытую библиотеку Konfeature для оптимизации работы с Feature Flags и хотим поделиться нашей разработкой.

Современная разработка программного обеспечения требует не только написания функционального кода, но и обеспечения его качества, надежности и безопасности.
Для обеспечения этого во многих командах по-прежнему существует Code Review. По моему мнению в 90% случаев это абсолютно бесполезная трата времени и сил разработчиков команды. Code Review это рудимент, который изжил себя. Я не утверждаю, что Code Review должен исчезнуть - принцип и подход должны измениться.
Ручная организация Code Review ведет к деградации продуктивности и взаимоотношений внутри команды. Очень часто Code Review превращается в способ самоутверждения, эмоциональной разрядке одного из участников команды за счет других. Комментарии часто бывают противоречивыми и контр продуктивными.
Как этого избежать?
Ответ – полностью автоматизировать этот процесс.

Одним из ключевых инструментов для достижения этой цели является статистический анализ кода - метод автоматизированной проверки исходного кода без его выполнения.

Я всю свою практику участвовал в командах, где Code Review было ручным и каждый участник команды ставил approve, либо оставлял комментарий. Думаю, так происходит и сейчас во многих командах. Качество такого Review низкое и трудно быть по-настоящему объективным.

Мне повезло участвовать в большом стартапе и начать проект самостоятельно. И в моем проекте я решил покончить с Code Review.

Что мне было необходимо? Нужен был инструмент который бы приводил код к единому стилю и избавил меня и других участников команды от необходимости проверять стиль кода. Сюда входит правила расстановки новых строк, именования методов, отступы и тд. Необходимо чтоб инструмент подсвечивал места где стиль не соблюдается и исправлял автоматически такие места.

Команда Spring АйО перевела новость о стратегическом партнёрстве Kotlin и Spring. Полная null-безопасность, официальные обучающие материалы, мощная рефлексия и выразительный DSL — звучит многообещающе.

Как доставлять информацию на устройства через Google-сервисы или как удаленно заставить приложение отправить уведомление пользователю?

Привет. Меня зовут Андрей Соколов, я руководитель команды LLM в AI VK, которая обучает и дорабатывает модели, а потом помогает другим командам интегрировать их в свои продукты. И сегодня я расскажу про такое направление в LLM, как структурированная генерация.