ИИ уже умеет генерировать тесты пачками, но зелёный пайплайн по‑прежнему может врать. В статье разбираем на примере Java и JUnit, как отличить тест, который действительно ловит баги, от теста, который просто создаёт иллюзию проверки.
Архитектурные модели часто выглядят убедительно только до первого реального обсуждения: схема есть, элементы связаны, но команда всё равно принимает решения без неё.
В этой статье разберём, как на ArchiMate 4.0 собрать первую рабочую модель предприятия с нуля — на примере интернет‑магазина, с понятной логикой доменов, связей и проверок, которые помогают не превратить диаграмму в клубок стрелок.
Есть целый класс Java‑багов, которые компилятор пропускает, а тесты на счастливом пути не ловят: код синтаксически корректен, но делает не то, что вы имели в виду. В статье разбираем пять таких самых частых ситуаций, которые встречаются у начинающих разработчиков.
В статье разбираем практический маршрут на REST Assured 6.0.0 и JSON Schema: как закрыть структуру ответа одной проверкой, как сделать схему по-настоящему строгой и где в этой связке спрятан капкан, из-за которого схема с условной логикой выглядит рабочей, но не проверяет ничего.
На демо AI‑агент может выглядеть надёжным: вызвать инструменты, собрать ответ и отчитаться об успехе. Но в продакшене быстро всплывают пустые ответы, петли, потеря контекста, ограничения бюджета и проблемы с правами.
Разберём шесть архитектурных ошибок, из‑за которых агент работает в тестовом сценарии, но ломается в реальной системе.
Дашборд зеленеет, число багов падает, команда получает похвалу — а через пару недель прод ловит инцидент на ровном месте. Так бывает, когда метрики дефектов становятся целью для отчёта и начинают подменять реальное управление качеством. В статье — шесть типовых ошибок: от количества багов как личного KPI до доли переоткрытых задач, которую легко обойти красивой статистикой.
В статье разбираем: как за пятнадцать минут превратить обычный метод с @McpTool в инструмент для модели, где проходит граница ответственности (решение принимает LLM — действует ваш код) и почему до прода доезжают единицы.
В статье разбираем на боевом примере (Spring Boot 4.1, Java 21, GitLab 19.1), как поймать уязвимую зависимость в merge request — до прода, не уронив пайплайн. Подключаем SBOM‑сканер нового поколения, включаем reachability, чтобы отсеять весь шум, и ставим security‑гейт, который реагирует, только на уязвимости, которые несет в себе конкретный MR.
AI‑агенту не нужен прямой доступ к базе, чтобы отвечать на вопросы оператора или вызывать действия в системе. Достаточно дать ему набор управляемых инструментов через MCP.
В статье разбираем, как это выглядит в Spring Boot, где заканчивается простая демка и почему перед продакшеном придётся думать не о магии LLM, а о правах, логах, таймаутах и человеке в контуре.
В SOC реальная атака редко приходит с табличкой «срочно расследовать»: чаще она маскируется под очередное ложное срабатывание, которое уже сотни раз закрывали на автопилоте.
В статье разбираем пять типичных ошибок триажа алертов — от mute шумных правил до закрытий одной строкой «FP» — и показываем, как зрелые команды выстраивают процесс так, чтобы слабый сигнал не терялся в потоке шума.
Мажорное обновление редко ломает сервис сразу и красиво. Чаще оно оставляет тихую регрессию в сериализации, безопасности, тестах или рантайме — и всплывает уже после релиза.
В этой статье разбираем, как перейти со Spring Boot 3.x на 4.0 и с Java 21 на Java 25 не одним рискованным прыжком, а как управляемой инженерной процедурой: с промежуточной остановкой, проверками, канарейкой и понятным планом отката.
Разобираем восемь антипаттернов, которые ловят даже сеньоров: от галлюцинированных зависимостей и slopsquatting до context rot и архитектуры, которая по кускам деградирует в God Service. На каждый — симптом, причина, последствия и конкретное исправление. Плюс готовый чек‑лист ревьюера AI‑кода, который можно забрать и повесить рядом с шаблоном PR.
В команде могут быть спринты, дейли и ретроспективы, а работа при этом годами оставаться обычным водопадом под вывеской Agile. В 2026 году такую подмену стало проще заметить: ИИ быстро забирает рутинные церемонии и показывает, где процесс действительно помогает команде, а где лишь производит отчёты и артефакты. В этой статье разберём семь признаков Agile-театра и способы вернуть практикам смысл.
Как на собеседовании отличить системного аналитика, который учил REST по учебнику, от того, кто реально проектировал API?
В статье — три живых кейса из практики в FinTech и e‑commerce. Вы сможете проверить себя, увидите разбор популярных ошибок и узнаете, почему даже опытные инженеры спорят про PATCH и 409.
Когда вокруг десяток микросервисов, документация устарела, а на согласование архитектурного решения есть два дня, обсуждение быстро погружается в детали и теряет общую картину.
На примере внедрения кэширования в API‑шлюз разберём, как системному аналитику применять C4-модель: пройти от границ системы до зон ответственности внутри сервиса, зафиксировать сценарии сбоев и сохранить архитектуру в виде кода.
В статье — разбор основ Ansible: как писать идемпотентные плейбуки, не класть продакшен сухими прогонами и встроить Ansible в CI/CD.
Разбираю структуру ролей, работу с динамическим инвентарём, секретами и типовые грабли новичков. Две наглядные схемы, реальный кейс из боевой практики и набор правил, которые делают автоматизацию предсказуемой и безопасной.
Команда может стабильно закрывать задачи, проходить ревью и деплоить релизы, но при этом терять деньги и скорость в местах, куда обычно не смотрят.
В статье разбираем три источника скрытых потерь в IT‑разработке: лишние согласования, ожидание между этапами и раздувающиеся расходы на облака и SaaS.
В микросервисной архитектуре LLM быстро превращаются из удобного инструмента в отдельный источник рисков: растут счета за токены, появляются задержки, дублируются запросы, а сервисы начинают зависеть от внешних моделей напрямую.
В статье разбираем, как спроектировать AI Gateway — инфраструктурный слой для централизованной маршрутизации, кеширования, лимитов, observability и отказоустойчивости при работе с AI‑моделями.
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев. Эта статья будет не про большую архитектуру и не про разбор тестового задания — а про маленький, почти бытовой случай, который, как мне кажется, хорошо иллюстрирует, насколько мы привыкаем к удобным инструментам и насколько хрупкой бывает их работа.
Преподаю и много пишу код, который потом нужно красиво показать — в документах, статьях и особенно в презентациях для занятий. И на днях я случайно наткнулся на то, что мой давно любимый инструмент — надстройка Code Blocks для Google Docs — просто перестал работать.
Вы когда‑нибудь запускали фичу, которая никому не нужна? По статистике, большинство новых функций в софте почти не используется. Проблема не в коде, а в том, как мы проверяем гипотезы.
В статье — разбираем конкретные 5 шагов, которые помогают отсеять ненужные фичи до того, как вы потратите месяцы разработки.
