Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Claude Opus 4.5 стал переломным моментом в ИИ-разработке. Автор на реальных проектах показывает, как ИИ-агенты уже сегодня способны собирать полноценные приложения — от UI до бэкенда — за считанные часы, и рассуждает о том, зачем человеку вообще читать код в мире AI-first разработки.

Команда Go for Devs подготовила перевод обзора языка Go от практикующего разработчика. Автор без прикрас разбирает сильные стороны Go — конкурентность, простоту и эргономику, — а затем подробно объясняет, почему его разочаровывают enum’ы, неизменяемость и модель ошибок.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как на самом деле работают React Server Components. Автор разбирает RSC на уровне протокола: что именно стримится с сервера, как JSX путешествует по сети, почему состояние не ломается при обновлениях и зачем React вообще понадобился такой странный формат.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о слабых ссылках в Python и управлении памятью. В материале разбирается, как работает подсчёт ссылок, почему циклические зависимости приводят к утечкам памяти и в каких случаях weak references становятся незаменимым инструментом.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как поисковые системы превращают обычный текст в токены и почему этот процесс важнее, чем кажется. Разбираем каждый этап: нормализацию, токенизацию, стоп-слова, стемминг и то, как всё это влияет на качество поиска.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о ключевых изменениях в Python 3.14. Автор разбирает релиз через призму внутреннего устройства интерпретатора и производительности: свободная многопоточность, конкурентные интерпретаторы, удалённая отладка, инкрементальная сборка мусора и новый Tail Calling интерпретатор.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как упростить сборку Go-проектов с cgo, используя Docker. Авторы на реальном примере показывают, как избавиться от платформенной боли, сложных зависимостей и ручной настройки окружения, при этом сохранив воспроизводимость продакшен-сборок. Практичный разбор для тех, кто сталкивался с cgo и кроссплатформенной сборкой.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о поддержке LSP в Claude Code. Начиная с версии 2.0.74 агент получил доступ к семантике кода: переходы к определениям, поиск ссылок и иерархия вызовов. Это заметно ускоряет работу с большими кодовыми базами, но на практике функциональность пока сыровата и требует обходных решений. Разбираемся, как включить LSP, какие языки поддерживаются и с какими ограничениями придётся столкнуться.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как построить Heavy-Read API на Go, способный обрабатывать более 1 млн запросов в секунду. Автор делится продакшен-архитектурой распределённого In-Memory Cache, показывает, как убрать БД и Redis из критического пути чтения, и объясняет, за счёт каких оптимизаций удаётся добиться субмиллисекундных задержек. Практика, цифры и реальные уроки из продакшена.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о CSS Grid Lanes — новом подходе к masonry-раскладкам, который наконец-то становится нативной частью CSS. Grid Lanes используют всю мощь CSS Grid, работают без JavaScript, учитывают доступность и дают дизайнерам и разработчикам гибкость, о которой раньше можно было только мечтать. Разбираемся, как это работает и почему это важный шаг вперёд для веба.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о Manim — Python-инструменте для создания наглядных математических анимаций в стиле 3Blue1Brown. Разбираемся, как с помощью кода визуализировать уравнения, графики и абстрактные идеи так, чтобы они были понятны коллегам, менеджерам и студентам.

Команда AI for Devs подготовила перевод резонансной статьи о том, почему использование кода, сгенерированного ИИ, может сделать разработчика слабее, а не продуктивнее. Автор жёстко критикует AI-ассистентов, рассуждает о деградации навыков, зависимости от инструментов и будущем профессии.

Команда AI for Devs подготовила перевод обзорной статьи о ключевых сдвигах в развитии LLM в 2025 году. Андрей разбирает, почему Reinforcement Learning from Verifiable Rewards стал новой базовой стадией обучения, откуда взялся «рваный интеллект», как появился новый слой LLM-приложений и почему ИИ всё чаще «живёт» прямо на компьютере разработчика.

Команда AI for Devs подготовила перевод и разбор статьи о Prompt Caching — технологии, которая делает входные токены LLM в разы дешевле и заметно снижает задержки. Внутри — подробное объяснение, что именно кэшируют OpenAI и Anthropic, как KV-кэш связан с attention в трансформерах и почему это не имеет ничего общего с повторным использованием ответов.

В новой статье от команды AI for Devs разбираемся, как организовать вайб-кодинг с плагином Kilo Code в VS Code и IntelliJ IDEA из России. Пошагово настраиваем Kilo Code через RouterAI, подключаем Claude, GPT, DeepSeek и другие модели, разбираем роли агента, diff-патчи, правила проекта и нюансы работы с контекстом.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о самых коварных и трудноуловимых гонках данных в Go. Автор показывает на реальных примерах, как даже опытные разработчики легко попадают в ловушки конкурентности: от случайных захватов переменных в замыканиях до неправильного срока жизни мьютексов и скрытых гонок в стандартной библиотеке.

Команда AI for Devs подготовила перевод резонансного расследования о том, как "приватные" VPN-расширения на самом деле зарабатывают на ваших ИИ-переписках. 8 миллионов пользователей, Featured-бейджи от Google и Microsoft, полный доступ к ChatGPT, Claude и Gemini — и всё это утекает дата-брокерам. История о том, почему обещания безопасности в браузере стоит читать особенно внимательно.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о двух новых Rust-базированных анализаторах типов для Python — pyrefly и ty. Оба пока в ранней альфе, но уже демонстрируют впечатляющую скорость, разные подходы к выводу типов и новые возможности.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о трёх языках, которые всё чаще оказываются в одном ряду, но на самом деле решают принципиально разные задачи: Go, Rust и Zig. Автор несколько месяцев изучал каждый из них и попытался понять, какие ценности стоят за их устройством. Go выбирает минимализм и корпоративную предсказуемость, Rust — безопасность и максимальную выразительность, Zig — радикальный контроль и отказ от ООП-мышления. Получился честный и местами провокационный разбор того, зачем нужны эти языки и кому из разработчиков они подходят.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как агентные инструменты разработки меняют экономику создания ПО. Автор утверждает: трудозатраты на выпуск продукта стремительно падают, скрытый спрос на софт растёт, а единственным настоящим конкурентным преимуществом становится глубокая экспертиза в предметной области.