Разработка под e-commerce *

Привет, Хабр!

Меня зовут Кирилл Невзоров, я руководитель отдела анализа и управления проектами. В первой части речь шла про роли, ответственность и точки входа в команды. Но чтобы процесс стал управляемым, одного организационного контура недостаточно. Настоящие изменения начались тогда, когда мы навели порядок в Jira и начали считать числа.

Раньше многое держалось на договорённостях и личной ответственности, теперь — на понятном процессе и метриках. Я расскажу, что именно мы поменяли в рабочем процессе, планировании и трекинге, и как это повлияло на доставку задач в прод. При этом покажу не только общие подходы, но и конкретные практики: как разделили discovery и delivery в Jira, какие правила и процессы ввели, как считаем capacity, зачем появился отдельный статус Hold и какие метрики помогают управлять delivery.

Многие вещи разберу на примерах структуры Jira и operational-практик, которые у нас в итоге прижились и начали влиять на предсказуемость поставки.

Привет, Хабр! Это снова Алиса из KISLOROD. В прошлых частях мы вынесли из Битрикса каталог, корзину, цены и чекаут. Но в любом ecommerce-проекте есть еще одна зона турбулентности — интеграции.

Платежки, ERP, CRM, доставки, SMS, веб-хуки — все это любит тормозить, дублировать запросы и внезапно падать в самый неподходящий момент. Если держать такие вызовы внутри чекаута или админки, проект быстро начинает жить по SLA внешних сервисов.

В этой части разбираем Integration Hub: очереди, веб-хуки, DLQ, идемпотентность и отдельный контур для интеграций, который не блокирует пользователей и не тянет за собой весь чекаут.

В конце мая Яндекс открыл Yandex Commerce Protocol для всех — теперь онлайн-магазины могут подключать продажи через Алису AI, Поиск и Яндекс Ритм. Из коробки готовые решения есть для Яндекс KIT, Яндекс Маркета и 1С-Битрикс. Для WooCommerce — нет. У меня магазин на WP, и я написал плагин сам. Open-source, GPL-2.0, все 10 эндпоинтов протокола закрыты. Разбираю архитектуру: как боролся с письмами “новый заказ на 0 ₽”, зачем идемпотентность по session_id, как сделать совместимость с HPOS-хранилищем заказов, и пара других граблей, в которые наступил.

В этой статье показываю, как мы устранили хаос в воронках продаж ВКонтакте. Когда два разных чат-бота конфликтуют в одном паблике, бизнес теряет лиды и спамит клиентам. Разбираем под капотом (n8n + Postgres), как построить жесткую маршрутизацию трафика, сэкономить на кастомной разработке бэкенда и спасти конверсию промо-акций

Сбер2В Онлайн-продажи — платформа для управления продажами на маркетплейсах и в интернет-магазинах, раньше известная как inSales. С помощью неё можно создать интернет-магазин, контролировать заказы с остатками товаров и получать аналитику от Wildberries, Ozon и Яндекс Маркета.

Рассказываем о пяти инструментах платформы, которые вышли относительно недавно: ИИ-аналитик на основе чата с доступом к API маркетплейсов, обновлённый фоторедактор, два блока в аналитике для учёта расходов и себестоимости, а также новые шаблоны сайтов.

У вас небольшой релиз. Вы меняете пару строк кода, выкатываете обновление - и через несколько минут сервис начинает отдавать странные ошибки. Баги появляются в местах, которые вы вообще не трогали.

Знакомо?

Обычно проблема не в конкретном изменении, а в архитектурной связанности системы: инфраструктурные детали начинают протекать в бизнес-логику, и зависимости между компонентами становятся слишком плотными.

Разберём это на примерах. Примеры будут псевдореальные, иначе статья быстро превратится в книгу.

Посмотрите на функцию загрузки инвойса:

Есть мнение, что редизайн интернет‑магазина — это история про «освежить главную и поменять шрифты». Второй вариант — зачем менять, если и так работает. Но за внешним обновлением или скрепами почти всегда скрыт вопрос, протянет ли бизнес со своей текущей архитектурой еще год без потери клиентов. Привет, я — Александр Кузьмин, менеджер проектов в Morizo, на примере В2В‑магазина с оборотом в 1,5 млрд руб. расскажу, почему дизайн и архитектура в опте не работают как в В2С, а даже наоборот — приносят убытки. 

Заголовок звучит как что-то из разряда «хакерских трюков», но на деле это официальный релиз.

3 мая 2026 года (в мой день рождения) разработчики Ollama опубликовали версию 0.23 — и главным событием стала прямая интеграция с десктопным приложением Claude. 

Всем привет, на связи Solar appScreener!
В этой статье расскажем о нашем опыте использования ИИ в нашем собственном продукте.

ИИ‑агенты уже стали неотъемлемой частью процесса разработки, это больше не мимолетный хайп, а новая реальность. По данным исследования Sonar (State of Code Developer Survey 2026, https://www.sonarsource.com/state‑of‑code‑developer‑survey‑report.pdf), 72% разработчиков, попробовавших использовать ИИ, стали использовать его ежедневно. А 42% всего написанного кода уже сгенерирован ИИ, или существенно им доработан. Какие‑то запредельные числа. Стоит признать, что мы живем в новой реальности, в которой вайбкодинг — это новый стиль программирования.

Бум интернет-магазинов давно позади, на смену пришли маркетплейсы. Но темпы развития никто не отменял. Дикая нагрузка на продавцов сегодня вынуждает их возвращаться к тому, от чего уходили: разрабатывать новые интернет-магазины или наконец заняться поддержкой давно заброшенных сайтов.

Ситуация на рынке сегодня парадоксальная. С одной стороны, открыть магазин на готовой CMS можно за вечер. С другой — когда дело доходит до его нормального, взрослого сопровождения, цены кусаются так, что хочется все бросить и уйти в оффлайн. Московские агентства просят от 80 до 300 тысяч в месяц за абонементы, и далеко не факт, что ваш магазин действительно получит все эти деньги вниманием.

Давайте разбираться по порядку.

Николай Гусев · 29 апр в 12:00 · Старший инженер внедрения, Группа Астра

«NEVER FUCKING GUESS! - и именно это я и сделал. Я угадал, что удаление staging volume через API будет ограничено staging-окружением. Я не проверил. Я не читал документацию Railway.»

- AI-агент Cursor на Claude Opus 4.6, письменное признание после удаления production-базы PocketOS

Привет, меня зовут Николай, я 23 года в DevOps, последние несколько лет - внедряю продукты Группы Астра. И за последний год я наблюдаю, как индустрия повторяет одну и ту же ошибку снова и снова: она продаёт AI-агентов как решение, а на деле продаёт проблему.

Если вы развиваете маркетплейс или сервис, где клиент общается с выездными специалистами, то важно удерживать звонки внутри платформы. Когда мастер и клиент уходят в прямой контакт, компания теряет комиссию, историю общения и повторные продажи.

Полностью избежать обмена номерами невозможно, при встрече исполнитель и клиент могут договориться напрямую. Но если клиент не хочет оставлять личный номер исполнителям и предпочитает гарантии и возможности вашей платформы, такой сценарий помогает сохранять контакт защищённым.

В этом материале соберём такой сценарий на Python, используя вместо базы данных Битрикс24. Решение берёт контекст из CRM в момент звонка и через МТС Exolve соединяет клиента, исполнителя или поддержку. 

Привет! Сегодня продолжу рассказ о том, как мы создавали Личный кабинет покупателя (ЛКП) и Корзину — инструменты, которых нет ни у одного агрегатора недвижимости.

Первая часть была о том, почему мы решили создать ЛКП и о том, какие проблемы он призван решить. Сегодня перейдем к практике.

Привет! Продолжу рассказ о том, как мы работаем над цифровой платформе для риелторов. Сегодня расскажу, как мы за полтора года создали Личный кабинет покупателя (ЛКП) и Корзину — инструменты, которых нет ни у одного агрегатора недвижимости.

Привет всем.

Расскажу про свой личный опыт разработки через Qwen 3.6 Plus и Qwen ClI. И да, статья полностью написана человеком.

Это небольшой pet-проект, сделанный в момент, когда Qwen 3.6 Plus был бесплатным с лимитом в 1000 запросов в день. Проект представляет из себя фронтенд вымышленного интернет-магазина по продаже микрокомпьютеров.

Цель была протестировать возможности Qwen. На весь проект у меня ушло 4 дня по 2-3 часа.

Изменения интерфейса мобильного приложения часто упираются не в сложность реализации, а в скорость релизного цикла: даже простые правки проходят через полный конвейер — разработку, рецензирование, сборку и публикацию. При высокой частоте изменений это увеличивает time-to-market, перегружает команду и делает быстрые итерации по интерфейсу практически невозможными.

Меня зовут Михаил Рыбочкин, я бэкенд-разработчик в компании GRI. Участвую в разработке и поддержке платформы для крупного ювелирного ритейлера. Я расскажу, как реализован Server-Driven UI для интернет-торговли с более чем 1000 розничных магазинов; как устроено управление конфигурацией интерфейса через Django Admin и как это позволяет менять интерфейс без релизов приложения; какие у этого подхода есть ограничения и какой инцидент произошёл в эксплуатации. Особенность нашего подхода в том, что SDUI одновременно обслуживает и нативные мобильные приложения, и веб на Vue. Один конфиг, один API, две целевых платформы

В январе я купил подписки на Cluely, Final Round AI и Sensei. Хотел посмотреть как они справляются с русским айти-собесами, раз уж все три заявляют о поддержке русского. Подключил по очереди к тестовому звонку в Телемосте (сомневаюсь, что платформа имела роль, но все же), прогнал одну и ту же запись: Senior Python backend разработчик, 45 минут, стек FastAPI + PostgreSQL + Kafka + Kubernetes. Обычный русский спикер, если важно - из Москвы, с речью проблем не было, нормальный микрофон

Все три выдали транскрипт и все три провалились, как неожиданно..

"Кафка" в половине случаев становилась "как-то" или "кофта". "Кубернетис" превращался в "губер нет тест". "Сабскрайбер патерн" - в "саб скрайп патерн". "Middleware для CSRF" - "мидл-вер для си эс эр эф" - это еще норм

Проблема не в том, что человек говорил по-русски, и не в том, что Whisper не умеет русский (сноска: хорошо не умеет). Whisper умеет русский нормально, около 9.8% WER на Common Voice. Проблема в другом: русскоязычный айтишник не говорит ни на чистом русском, ни на чистом английском. Он говорит на гибриде: русская грамматика плюс английские термины плюс своеобразное произношение этих терминов плюс местами свой жаргон вроде "гошечки" и "крудошлёпа"

Этот гибрид ни один из популярных STT не держит. Потому что его в тренировочных данных почти нет

Разбираю ниже, как устроена эта проблема, что с ней делают конкуренты (почти ничего), и что сделали мы

Модный тренд “Вайбкодинг” (VibeCoding) звучит заманчиво: “Я просто описываю идею на пальцах, а нейросеть пишет код!”. Это похоже на суперсилу, пока вы не пытаетесь запустить это в прод. Спойлер: Вайбкодинг калечит живые проекты. Вот почему.

Фасетный поиск в eCommerce — штука коварная. Пока фильтров три и категорий пять — можно написать примерно любое своё решение и оно будет работать. Но когда каталог растёт, появляются десятки фасетов, динамические атрибуты, а пользователи начинают кликать по фильтрам быстрее, чем успевает обновляться интерфейс, — тут-то и начинаются сложности.

В этой статье я расскажу, как мы прошли путь от самописного велосипеда через InstantSearch.js с кастомным клиентом до связки TanStack Query + nuqs. С костылями, сомнениями и парой архитектурных «а что, если…».

> Важно: это описание нашего практического опыта, а не истина в последней инстанции. Возможно, мы что-то делали не так, где-то не докрутили, а где-то луна была не в той фазе. Если у вас получилось подружить InstantSearch с кастомным поисковым движком без лишних проблем — мы только за. Нам же хочется поделиться тем, к чему пришли сами, и, возможно, сэкономить кому-то время.

Как забавно, но с развитием прогресса мы получили немного старого доброго Советского Союза в интернете - речь про виртуальные очереди. Правда в интернете стоять в очереди не так утомительно, как в реальности, но тоже не очень приятно.