Привет! Меня зовут Егор Стремоусов, я тимлид команды продуктовых дизайнеров платформы TWork Обслуживания в Т-Банке. Расскажу, как моя команда повысила предсказуемость поставки дизайн-задач, какие методы и инструменты мы для этого использовали.

Что делает AI агента умнее обычного LLM? AI агенты помогают преодолеть фрагментарность традиционных подходов, сохраняют контекст между операциями и адаптируются к задачам на лету.

Узнайте, как создать своего первого AI агента с помощью LangGraph, не погружаясь в сложности.
Репозиторий автора с примерами AI агентов собрал уже более 6000 звезд на GitHub!

В этой данной статье познакомимся с LangChain, перспективным фреймворком для работы с языковыми моделями. С его помощью можно создать свой собственный аналог ChatGPT всего в несколько строк кода. Благодаря модульной структуре, LangChain позволяет быстро и легко разрабатывать AI приложения различной сложности.

Не так давно стала задача создать персональный чат-бот ассистент для компании занимающейся интернет разработкой. Система должна была иметь как Backend, отвечающий за работу с локальной нейросетью, так и простой FrontEnd виджет на JavaScript, который можно подключить на любой из страниц компании. Ресурсов описывающих работу RAG-систем полно, однако руководств которые расскажут и поэтапно проведут разработчика через все необходимые шаги я не нашел. Тем самым постараюсь восполнить пробел в данной статье.

Никто не любит очереди и ожидания. Мы не любим стоять в очередях и ещё больше не любим лезущих вне очереди. Сверхэффективный ад порой представляют как бесконечную, зацикленную саму на себе очередь... В конце концов, что есть символ неизбывной печали и тоски, как не Хатико.

Знаете, кто ещё больше не любит ожидания? Бизнес. Бизнес очень не любит, когда ожидания копят важные проекты и инициативы. Согласно исследованиям средняя эффективность потока в Delivery составляет 35%, а всё остальное время - задачи ждут. (Данные на основе опросов специалистов — ссылка. Метаанализ тысяч workflow от Nave - ссылка ) Справедливо, что ключевая точка роста для ускорения поставки — уменьшение ожиданий.

Именно об этих "фантастических" ожиданиях и пойдёт речь в статье. Я расскажу о системной работе с блокировками и зависимостями, которые повинны в значительном количестве задержек. Мы погрузимся в необходимую теорию, рассмотрим наш успешный практический кейс в hh.ru и, что особенно ценно, я поделюсь конкретными пошаговыми инструкциями по настройке Jira & n8n, а также способами работать с визуализацией блокеров в удобных плагинах, чтобы вы могли применить этот подход у себя.

Этот материал будет полезен IT-менеджерам, тимлидам, руководителям проектов, delivery менеджерам и руководителям функций — всем, кто стремится более осознанно и эффективно распоряжаться временем и ресурсами.

Вообще, я менеджер.

Но когда-то писал код и всегда любил это занятие. Серьезно прогал мобильные приложения, и даже заработал за один из ответов на SO больше 100 звездочек.

Но с тех пор прошла куча времени.

И последнее время меня вновь увлекла эта тема. А как она может увлечь современного человека, измученного миллиардом фреймворков и отставшего от прогресса лет на 15?
Конечно-же курсором и вайб-кодингом.

И я начал кодить.

Собрал несколько ботов, потом замахнулся на CMS. Сейчас даже делаю свою тулзу для запуска LLM-пайплайнов с импортом их из n8n.

Но в процессе всего этого неизменно сталкивался с двумя проблемами

1) Cursor (и брат его Windsurf) паршивейшим образом обходится с нетипизированными и слабо-типизированными языками. Изобретает названия переменных, меняет их по ходу, и вообще, забивает на это огромный и толстый... За пределами этого кодит он неплохо. Но данная штука лично у меня порождает 90% багов.
2)...

Представьте: вы хотите протестировать новую кнопку «Купить», но для статистически значимых выводов нужны тысячи пользователей и недели анализа. А теперь забудьте об этом. В статье «AgentA/B: Automated and Scalable Web A/BTesting with Interactive LLM Agents» авторы рассказывают, как заменить живую аудиторию автономными ИИ-пользователями на базе LLM – и получать точные A/B‑результаты за считанные часы и копейки бюджета. Давайте узнаем, как это работает.

Последние три месяца я активно тестировал AI coding инструменты, изучал их ограничения и лучшие практики. В статье я рассказываю про выбор инструментов, уровни автономности ИИ-программирования, проблемы, с которыми столкнулся и выводы на будущее.

Хотите освоить WebSocket и создать собственный чат с комнатами? В этой статье мы разберем:

• В чем разница между WebSocket и классическим HTTP

• Как реализовать сервер на FastAPI с поддержкой WebSocket

• Как создать простой FullStack-чат для мгновенного обмена сообщениями

• Как всего за пару минут развернуть готовое приложение на облачном сервисе

Статья написана с учетом новичков, но и опытные разработчики найдут здесь полезные инсайты.

Друзья, приветствую! Наконец-то дошли руки до описания второй части нашего большого проекта по работе с выдуманной клиникой «Здоровье Плюс».

Я напоминаю, что в рамках этой небольшой серии мы создаем телеграм-бота с MiniApp, основная задача которого — дать пользователям возможность записаться к врачу в удобный день и время.

В прошлой части мы полностью закрыли вопрос логики нашего бота. Сегодня мы займемся написанием фронтенда для нашего Telegram MiniApp с использованием современного JS фреймворка Vue.JS 3.

К концу статьи мы реализуем полноценный реактивный фронтенд, который одинаково хорошо будет смотреться, как в формате веб-сайта (мобильная и пк-версия), так и в формате Telegram MiniApp.

Алоха, пипл! Меня зовут Олег Анастасьев, я работаю в Одноклассниках в команде Платформы. А кроме меня, в Одноклассниках работает куча железа. У нас есть четыре ЦОДа, в них около 500 стоек более чем с 8 тысячами серверов. В определенный момент мы поняли, что внедрение новой системы управления позволит нам более эффективно загрузить технику, облегчить управление доступами, автоматизировать (пере)распределение вычислительных ресурсов, ускорить запуск новых сервисов, ускорить реакции на масштабные аварии.

Что же из этого получилось?

В один момент я захотел сделать ленту сообщений в телеге. И в идеале, чтобы ленты были разбиты по категориям. И в идеале, чтобы это работало автоматически при создании новой папки и добавлении туда каналов — то есть папки это и есть категории, по которым мне нужна лента.

С учетом моего ТЗ, стало понятно, что стандартные способы автоматизации типа IFFTS не подойдут, а существующие боты мне искать лень. Поэтому я решил сделать бота сам.

Недавно услышал про Cursor AI от Claude и уже успел протестировать его на другой задаче, поэтому был уверен, что он справится.

Статья написана с целью передачи проекта всем кто ищет информацию по написанию простых ботов, началу работы с docker и github Actions.

Целью данной публикации является попытка в тезисной форме напомнить руководителям проектов об основах использования микросервисной архитектуры в проектах создания и внедрения информационных систем, преимуществах таких решений для бизнеса.

В этой статье мы создадим учебный проект, демонстрирующий мощную связку FastAPI, Redis и Celery на примере системы временного хранения файлов. Наше приложение будет обладать функцией автоудаления файлов и удобным веб-интерфейсом, что позволит наглядно продемонстрировать возможности этого современного стека технологий.

Мы пошагово разберем процесс разработки, начиная с настройки FastAPI для обработки HTTP-запросов, интеграции Redis для эффективного хранения метаданных файлов, и заканчивая использованием Celery для асинхронного выполнения задач по удалению устаревших файлов.

Статья будет полезна разработчикам, желающим углубить свои знания в области современной веб-разработки на Python и получить опыт работы с передовыми инструментами и фреймворками.

Организация работы с токенами в клиентской части веб‑приложений — тема, которая на слуху давно и многократно обсуждалась, однако далеко не для всех современных веб‑приложений все еще оцениваются риски в этой части, что приводит к уязвимым реализациям.

В статье рассмотрим причины необходимости работы с токеном на клиенте веб-приложений, узнаем ,что лучше для хранения токена: localStorage, sessionStorage или cookie без флага HttpOnly (спойлер, ничего из этого), а также посмотрим на меры воздействия, которые можно использовать для снижения риска утечки токена посредством различных уязвимостей.

Надеюсь, что данная статья будет полезна разработчикам, тестировщикам, аналитикам и архитекторам, в ней постарался рассмотреть вопрос с разных точек зрения и собрать широкую картину.

Всем привет! Меня зовут Илья Денисов, я занимаюсь backend разработкой уже более пяти лет и сейчас пишу на языке go. Сегодня я предлагаю вам поговорить о кэшировании. Постараюсь рассказать о базовых концепциях, а также затронуть ряд особенностей, неочевидных на первый взгляд.

Пресытившись существующими инструментами для измерения производительности и нагрузочного тестирования серверов, недавно для своего проекта я выбрал инструмент с открытым исходным кодом под названием Locust.

Привет, Хабр! Меня зовут Светлана Болсуновская, я стратегический коуч-консультант в YADRO. Многие компании перешли на гибридный формат работы, где команды нуждаются в особом подходе для поддержания самоорганизации — процесса, при котором люди выполняют задачи без постоянного контроля руководителя. Я поделюсь своими наблюдениями, почему в современных условиях самоорганизация не происходит «магически» и что должен (и не должен) делать тимлид, чтобы помочь команде достичь этой цели.

Привет, друзья! Сегодня я подготовил для вас увлекательную практическую статью о создании мини-чата на FastApi. Мы погрузимся в мир вебсокетов, узнаем, зачем они нужны и как применяются в реальных приложениях. Также я продемонстрирую работу с асинхронной SQLAlchemy на примере взаимодействия с базой данных SQLite.

Для создания современного интерфейса мы обратимся к интересному и бесплатному сервису Websim.ai, который за пару минут сгенерирует нам интерфейс, включая страничку для входа/регистрации и страницу самого чата.

Чтобы наш чат мог обслуживать множество пользователей одновременно, мы выполним деплой нашего FastApi приложения. Для этого воспользуемся сервисом Amvera Cloud. Нам нужно будет подготовить файлы приложения, написать код, создать файл с настройками (можно сгенерировать на сайте или скопировать мой код), а затем доставить файлы на сервис. Для доставки можно использовать встроенный терминал или GIT, используя стандартные команды PUSH/PULL.

Но прежде чем мы погрузимся в код, давайте кратко обсудим, что такое вебсокеты и как они работают в контексте FastApi.