Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему увлечение MCP-серверами может быть избыточным. Автор показывает на практике: во многих сценариях агенты справляются куда лучше, когда работают напрямую через Bash и небольшие скрипты, без громоздких серверов, длинных описаний и лишнего контекстного шума.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, почему автору SQLAlchemy нравится… но не настолько, чтобы не попробовать создать собственный ORM. SQLORM ― минималистичный, прямолинейный и честный: никакой магии, никаких скрытых Unit of Work, максимум контроля над SQL и минимум связности с сессией.

Команда Go for Devs подготовила перевод материала о том, как изменилась экосистема Go к 2025 году. Рост числа профессиональных разработчиков, смещение баланса между веб-фреймворками, развитие инструментов тестирования, взлёт AI-редакторов и укрепление позиций Go в корпоративных и инфраструктурных командах — язык уверенно взрослеет и расширяет своё влияние.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как устроена внутренняя культура Cursor — самого быстрорастущего SaaS-стартапа в истории. Почему компания с десятками бывших основателей, очным форматом работы и культом взаимного доверия растёт так стремительно — и что из этого может взять для себя любая команда?

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод истории о том, как маленькая деталь — favicon — может рассказать о продукте больше, чем кажется. От первой раздражённой мысли до полноценной игры, которая проверяет ваш глаз на внимательность к мелочам, автор прошёл путь через данные, ИИ, категории, боль деплоя и удивительное открытие: интернет уже не тот, что раньше. Оцените, насколько хорошо вы знаете любимые сайты — и их крошечные значки.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи Пола Кинлана о том, почему новые веб-фреймворки сегодня оказываются «мёртвыми при рождении». Автор утверждает: сочетание сетевых эффектов, экосистемы React и обучения LLM формирует замкнутый цикл, в котором альтернативы просто не успевают набрать критическую массу.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как "free-threaded" Python меняет правила игры для веб-сервисов. Автор сравнивает Python 3.14 с GIL и без него на реальных ASGI и WSGI приложениях — и приходит к неожиданному выводу: несмотря на локальные просадки в производительности, "free-threaded" Python уже сейчас может упростить масштабирование и снизить накладные расходы.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, почему большинству проектов не нужна Kafka, «веб-масштабные» очереди и зоопарк из пяти баз данных. Автор на бенчмарках показывает, как далеко можно уехать на одном Postgres — и заодно разбирает, почему карго-культ масштабирования и «инфраструктура ради резюме» только мешают делать работу.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему свежий отчёт Anthropic о «кибершпионаже с помощью ИИ» вызывает больше вопросов, чем даёт ответов. Автор критикует отсутствие технических деталей, IoC и доказательной базы, а сам документ считает больше маркетинговым, чем аналитическим.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как Go отмечает шестнадцать лет в Open source. От новых инструментов для тестирования и профилирования до модернизаторов кода, MCP и прорывов в производительности — язык переживает один из самых насыщенных периодов развития.

Команда AI for Devs подготовила перевод исследования OpenAI о том, как обучение разреженных моделей может сделать ИИ более прозрачным. Авторы показывают: если заставить модель использовать меньше связей, внутри неё появляются понятные цепочки вычислений, которые можно изучать и проверять. Это может стать шагом к созданию мощных, но интерпретируемых систем.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о первой зафиксированной кибератаке, почти полностью выполненной ИИ. Атака, где человек нужен лишь для того, чтобы пару раз «подтвердить заказ», — и это уже не фантастика, а реальность 2025 года.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи Саймона Уиллиссона о том, как он решил поэкспериментировать с новой моделью OpenAI — GPT-5-Codex-Mini. Немного наглости, немного Rust и щепотка инженерного любопытства — и вот уже Codex CLI превращается в инструмент, который напрямую обращается к закрытому API. Получилось ли заставить модель нарисовать пеликана?

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о RedCodeAgent — первой полностью автоматизированной системе red-teaming для проверки безопасности кодовых агентов. Исследователи из Чикаго, Оксфорда, Беркли и Microsoft Research показали: даже самые продвинутые LLM-агенты могут генерировать и выполнять уязвимый код. RedCodeAgent не просто тестирует ответы — он атакует, анализирует поведение и находит уязвимости, которые пропускают все остальные методы.

Команда AI for Devs подготовила перевод краткой выжимки свежих статей о безопасности LLM. Meta предлагает «Правило двух» — архитектурный принцип, ограничивающий права AI-агентов, чтобы защитить их от prompt injection. А исследователи из OpenAI, Anthropic и Google DeepMind показывают: все существующие защиты легко обходятся адаптивными атаками.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о новом экспериментальном сборщике мусора Green Tea, появившемся в Go 1.25. Он уже используется в Google и показывает снижение затрат CPU на GC до 40%. Разбираемся, почему это не просто оптимизация, а новый уровень эффективности.

Команда AI for Devs подготовила перевод исследования о парадоксе безопасности локальных LLM. Если вы запускаете модели на своём сервере ради приватности, эту статью стоит прочитать. Эксперименты показывают: локальные модели вроде gpt-oss-20b куда легче обмануть, чем облачные аналоги. Они чаще вставляют вредоносный код, не замечая подвоха, и превращаются в идеальную цель для атак.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как memory maps (mmap) обеспечивают молниеносный доступ к файлам в Go. Автор показывает, что замена обычного чтения и записи на работу с памятью может ускорить программу в 25 раз — и объясняет, почему это почти магия, но с нюансами.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Google Переводчик может ломать React и другие современные веб-приложения. Причина в том, что расширение вмешивается в DOM, нарушая работу виртуального DOM и вызывая ошибки вроде removeChild и insertBefore. Автор показывает реальные кейсы, обходные пути и поднимает важный вопрос: имеет ли фреймворк право на полный контроль над DOM?

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как превратить код Python в элегантные математические формулы прямо в Jupyter-ноутбуке. Если вы строите финансовые модели, алгоритмы или научные расчёты — LaTeX поможет оформить их профессионально. В статье разбираем четыре инструмента: IPython.display.Latexдля ручного рендеринга, handcalcs для пошаговых вычислений, latexify-py для автоматического преобразования функций и SymPy для символьной математики.