Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как работает сборщик мусора в Go. Автор подробно объясняет семантику алгоритма триколорной маркировки и очистки, механизмы Stop The World, пейсинг и источники задержек. Главное — не бороться со сборщиком, а работать с ним в унисон: устранять лишние выделения и снижать нагрузку на кучу.

Команда Python for Devs подготовила перевод большого туторила по Django Templates. В статье подробно разбирается, как устроен язык шаблонов Django, чем он отличается от Jinja, как правильно наследовать шаблоны и организовать структуру проекта. Если вы хотите сделать свои Django-приложения более чистыми, поддерживаемыми и быстрыми — этот материал для вас.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как Node.js выжимает максимум из I/O в 2025 году. В ней подробно объясняется цикл событий, порядок фаз и то, как правильно писать код, чтобы серверы оставались отзывчивыми даже под нагрузкой.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи по созданию RESTful API на Go с использованием фреймворка Gin. Всего за несколько шагов вы напишете простой веб-сервис, который умеет возвращать список джазовых альбомов, добавлять новые и находить альбом по ID. Отличный старт для знакомства с Gin.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о шести библиотеках Python для визуализации данных. Matplotlib, seaborn, Plotly, Altair, Pygal и Bokeh — у каждой свои сильные и слабые стороны: от академических статичных графиков до интерактивных дашбордов для бизнеса. Выбираем самую подходящую для различных кейсов.

Команда AI for Devs подготовила перевод анонса GPT-5-Codex — новой модели, оптимизированной для агентного программирования. Codex умеет писать проекты с нуля, проводить код-ревью, находить критические баги и даже часами самостоятельно выполнять масштабные рефакторинги.

Команда Go for Devs подготовила перевод пошагового руководства: как написать собственное CLI-приложение прогноза погоды на Go. Проект охватывает всё — от HTTP-запросов и парсинга JSON до удобного интерфейса командной строки. Отличная практика для новичков и хороший повод освежить базовые навыки тем, кто уже работает с Go.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как CSS и HTML могут заменить значительную часть JavaScript. Автор делится взглядом на веб как на искусство, показывает возможности современных фич CSS — от вложенности и @starting-style до динамических viewport-единиц, — и доказывает, что сайты могут быть быстрыми, красивыми и интерактивными даже без JS.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как AI-ассистенты для написания кода одновременно ускоряют разработку и умножают риски. Исследование Apiiro показало: 4-кратный рост скорости сопровождается 10-кратным ростом уязвимостей. Вопрос открытый — готовы ли компании масштабировать не только продуктивность, но и риски?

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как автор выбирает способ написания представлений в Django. Он считает, что обобщённые классовые представления (CBV) скрывают слишком много магии, усложняют чтение кода и отладку. Вместо них он использует базовый View, чтобы сохранять контроль, но при этом избегать громоздких if в функциях.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как Continue обучила Instinct — открытую модель Next Edit для предсказания следующей правки кода. Разработчики собрали тысячи реальных правок, внедрили алгоритм SeleKT для обучения и показали, что их модель работает в 6,4 раза быстрее ручного редактирования.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, какой фреймворк выбрать для веб-разработки на Python: Django, Flask или FastAPI. Django берёт надёжностью и готовой функциональностью, Flask — гибкостью и минимализмом, FastAPI — скоростью и современными возможностями. А какой из них ближе вам?

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о релизе Genkit Go 1.0 — open source AI-фреймворка от Google для экосистемы Go. Теперь можно быстро и безопасно создавать продакшен-ready AI-приложения с типобезопасными флоу, поддержкой RAG, вызова инструментов и богатым локальным тулчейном.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как Groq пытается устранить главное «бутылочное горлышко» современного ИИ — задержку. Их специализированный процессор LPU обещает скорость в реальном времени и открывает путь к новым приложениям: от финансовых систем до Coding AI-ботов. Но за пределами маркетинга остаются вопросы: что с большими контекстами, какова конкуренция с Cerebras и GPU, и выдержит ли бизнес-модель такие вызовы?

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, почему браузеры намеренно замедляют выполнение setTimeout и других таймеров. Автор объясняет, как это связано с защитой пользователей, рассказывает о своём бенчмарке разных подходов (setTimeout, MessageChannel, scheduler.postTask) и делает прогноз, какие таймеры будут использоваться в будущем.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как отлаживать приложения на Go. Автор показывает, что баги бывают разными: воспроизводимые, случайные, гейзенбаги и конкурентные. А в арсенале Go-разработчика должны быть — TDD, стратегическое логирование, Delve, git bisect и даже онлайн-отладчик GoTutor.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как можно освободить десятки гигабайт места в PostgreSQL без удаления данных и индексов. TL;DR: удаляем неиспользуемые индексы, чистим bloat, пересобираем таблицы и используем частичные индексы, чтобы хранить только то, что реально нужно.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи Элa Свейгарта о неудачных экспериментах с vibe coding. Все говорят, что ИИ уже умеет писать приложения, но стоит чуть отклониться от привычных сценариев — и всё идёт наперекосяк. Картофельная Африка вместо карты, пинбол, превращающийся в пинг-понг, и счёты с отрицательными числами — автор собрал коллекцию своих провалов с vibe coding.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего эффективнее дообучения моделей. Vector, Graph и Agentic RAG помогают ИИ работать точнее, быстрее адаптироваться и учитывать реальный контекст — будь то кодовая база, документация или API. Дообучение же остаётся дорогим и негибким инструментом.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о новом экспериментальном API для работы с JSON в Go. Спустя почти 15 лет после появления encoding/json в стандартной библиотеке разработчики столкнулись с его ограничениями. В версии Go 1.25 появился экспериментальный encoding/json/v2 — он решает старые проблемы, добавляет потоковую обработку и повышает производительность.