Попросили Claude Code CLI сделать AI-чатбот для нашей платформы. Через 4 часа получили рабочее решение: контекстно-зависимый виджет, база знаний на markdown, эскалация в Telegram, автоматический сбор багов. Работает в production, выложили в open source.
GitHub
Лицензия: MIT
Мы живём во времена AI-бума. ИИ упрощает ресёрч информации, визуализирует первые идеи дизайнеров, которые попадают в референсы, и пишет код. Некоторые даже говорят: «скоро разработчики станут не нужны», а «ИИ-агенты будут идеально писать код по промпту «хочу красиво» и т.д.
До этого «скоро» ещё далеко, но это не повод не использовать ИИ-агентов в автоматизации различной рутины. Например, в написании платёжных интеграций для POS-терминалов в разных странах. Передать ИИ-агентам такую задачку — не очень просто, но у нас получилось! Сегодня расскажем, как мы это сделали.
По мере роста компании поток обращений распределяется по разным каналам — почте, мессенджерам, формам на сайте — и быстро превращается в хаос. Мы начали искать HelpDesk, который можно развернуть у себя, без внешних сервисов и ограничений по лицензии.
Подходящих проектов оказалось немного: часть давно не обновляется, часть сложна в установке, а многие используют лицензии, которые затрудняют коммерческое применение. Анализ десятков репозиториев показал, что современных permissive-лицензированных HelpDesk-платформ почти нет.
Была у меня папка на диске C под названием Python. В ней я держал свои проекты. Со временем надоело каждый раз вручную создавать папку для нового проекта, потом вручную создавать стартовый файл app.py. Это одно и то же действие снова и снова. В какой то момент я зае***ся сильно устал, хотелось просто нажать одну кнопку и получить готовую структуру без рутины. Решил автоматизировать
Здарова Хабровчане, на связи King Triton. Ловите мое очередное бесполезное творение PythonProjectManager (далее PPM)
PPM это небольшое приложение на Python. Сделано на PyQt6. Задача простая. Создавать проекты быстро, без лишних движений, с удобным доступом к ним
Привет, Хабр! В качестве пет-проекта для работы с API и базами данных решил написать своего бота-ассистента. Идея простая: прокси к OpenAI, но с нюансами: хотел разобраться, как работать с относительно новой внутренней валютой Telegram Stars, реализовать собственную систему промокодов и админку без использования громоздких фреймворков, оставаясь на библиотеке telebot (pyTelegramBotAPI).
Когда инфраструктура насчитывает тысячи хостов, ручное управление превращается в источник нестабильности. Становится невозможным гарантировать единое состояние систем, своевременно обновлять конфигурации и быстро реагировать на инциденты. Особенно остро это ощущается в масштабах 9000+ рабочих станций, где даже малейшая ошибка масштабируется мгновенно.
Для централизованного и безопасного управления такой инфраструктурой используется связка Puppet и GitLab CI/CD. Эта комбинация позволяет автоматизировать весь цикл: от написания конфигурации до её контролируемого применения на каждом узле.
В основе подхода — принцип постепенного внедрения изменений: сначала изменения тестируются в безопасной среде, где можно экспериментировать без риска, потом — раскатываются на небольшую группу хостов (канареечное тестирование), чтобы посмотреть, как они поведут себя в реальных условиях. И только если всё прошло гладко — обновление отправляется на весь флот.
Откройте любой пулл‑реквест в проекте с любой «чистой архитектурой» и вы скорее всего увидите не обсуждение бизнес‑логики, а срач. «Это нельзя класть в UseCase, это логика домена!», «Зачем тут еще один DTO, мы же просто поле прокидываем!», «Этот интерфейс не нужен, у нас никогда не будет другой реализации!». Полагаю, очень много людей с таким сталкиваются.
Эта статья — о том, почему архитектура из спасения превратилась в тонны говнокода. И, что самое главное, — как прекратить этот хаос и, наконец, начать просто писать код, который работает, а не «следует всем концепциям».
Привет! Недавно наткнулся в GitHub на репозиторий Evolution API — open-source решение для работы с WhatsApp через API. Заинтересовался, решил протестировать и сразу понял, что это отличная альтернатива официальному WhatsApp Business API, который требует верификации бизнеса и стоит денег.
Развернул Evolution API на своем VPS, настроил интеграцию с n8n, и получил полноценный инструмент для автоматизации работы с WhatsApp. В этой статье поделюсь своим опытом установки и настройки — весь процесс занял около часа, включая подключение к WhatsApp и создание простого рабочего автоответчика.
Доброго времени суток, Хабр! Я, как и многие из нас, периодически захожу на тот самый "красный сайт" по поиску работы. В перерывах между задачами скролю ленту вакансий, откликаюсь на интересные и жду отклика. Но с недавних пор всё изменилось.
Если раньше в таком "ленивом" режиме я получал человеческие ответы — иногда даже приглашения на собесы, — то теперь, буквально через секунды после моего отклика, прилетает reject. И не просто "нет", а с шаблонными комплиментами: "Вы отличный специалист, но, к сожалению, не подходите под нашу вакансию". Все как один — сгенерированы роботами.
Раньше было сложно пробиться через HR до технарей, а теперь даже до HR не доберёшься. Добро пожаловать в эпоху нейросетей, где ИИ решает, достоин ли ты собеседования!
Ну что же, очевидно, что для общения с роботом нужен робот, лично я один на один пробиваться через железяк не намерен. Поэтому приступаю к написанию скрипта для автоматизированного поиска работы. Так сказать будем повышать мат. ожидание положительного отклика. На этом я начну свой цикл статей. Не забываю поделиться с работягами ссылкой.
Разработчики на GitHub осталось без аналитики трафика своих репозиториев. Уже месяцы функция недоступна, а сайт статуса сервисов Github показывает, что всё хорошо. Разбираемся почему одна из крупнейших IT-компаний мира не может починить простейшую функцию.
Telegram-бот для администрирования VPS tgbotvpscp получил модульную архитектуру, полную поддержку английского языка, возможность установки в Docker и десятки улучшений. Рассказываю, что сделано и что будет дальше: WebUI, CLI и архитектура «агент-нода».
Откройте package-lock.json любого проекта. Ctrl+F "postcss". Нашли? А теперь "autoprefixer", "browserslist", "nanoid". Всё есть? Поздравляю — вы используете экосистему одного человека, Андрея Ситника.
Redux? Дэн Абрамов, Санкт-Петербург. ClickHouse? Яндекс, обрабатывает триллионы записей в Uber. core-js? В 60% всех npm пакетов. Fira Code? Самый популярный моноширинный шрифт для программистов.
Мы используем русский open-source везде, но не знаем об этом.
Решили это исправить. Собрали кураторский список живых русских проектов с жёсткими критериями отбора. Вот что получилось.
Взгляд безопасника на ежегодный отчет Github Octoverse 2025. Отчет 2025 выглядит как вестник новой реальности, где ИИ в разработке будет отведена ключевая роль. Постарался дать пару советов для безопасников которых ждет такое значимое изменение подходов.
Как мы воскресили русский NLP и сократили потребление памяти на 90%
Форкнули четыре ключевых библиотеки русского NLP (pymorphy, razdel, slovnet, natasha), которые не обновлялись годами. Сократили потребление памяти на 90%, ускорили загрузку в 30 раз, повысили точность токенизации с 70% до 95%. Всё работает offline, 100% совместимо с оригинальными API. Экосистема MAWO — production-ready инструменты для работы с русским текстом.
Помните ли вы тот момент, когда открываешь проект для обработки русского текста и видишь знакомую картину? В requirements.txt красуется pymorphy2, последний коммит в репозитории датирован 2015 годом, Python 3.12 ругается на deprecated методы, а production ждать не будет. Знакомо? Тогда эта история для вас.
Понадобилось мне как-то раз сделать из PWA мобильные приложения. Приключение на 20 минут, зашли и вышли - подумал я и пропал на пару месяцев. В статье будет гремучая смесь из Java, C#, NodeJS, Swift, bash, Dockerfile и github actions. Но в результате возможность непрерывно поставлять свежие сборки в магазины приложений.
Автор: Шерстнев Павел
Что если модель могла бы проектировать саму себя? Подбирать архитектуру, параметры, операторы — без эксперта, без ручного тюнинга и десятков итераций? Эволюционные алгоритмы позволяют это сделать. Я собрал их в рабочую технологию — Thefittest — open-source проект, где эволюция используется для построения и оптимизации моделей машинного обучения.
Однажды при работе с крупной кодовой базой одного фронтенд-приложения я заметил, что функционал постепенно группируется относительно команд (доменов). Каждая из таких групп функционала постепенно накладывает собственные ограничения на архитектуру. Как оказалось, обработка ошибок при сравнении кода двух разных команд неоднородна. В одном случае разработчики структурировали ошибки стандартным наследованием JS/TS, в другом были использованы перехваты возникающих ошибок и логирование.
Стало ясно, что нам требуется обобщить подход к тому, как мы структурируем (называем, наследуем) и выбрасываем ошибки. Как показала практика, соглашений о кодировании недостаточно.
Что мы хотели получить?
Знаете, что я делал вчера с 10 до 12 утра? Деплоил новую версию на production. Вручную. На 15 серверов. По SSH. В 2024 году. И это не самое грустное. Самое грустное — что я делаю это каждую неделю. И каждый раз обещаю себе, что вот на следующей неделе точно автоматизирую. Но следующая неделя наступает, и я снова сижу и копипащу команды в терминал.
Если вы узнали себя — добро пожаловать в клуб анонимных toil-оголиков. Давайте поговорим о том, почему мы все еще делаем руками то, что должны были автоматизировать еще вчера.
В 2025-м помощники для Python распались на 4 класса: онлайн-чаты с изолированной песочницей, IDE-плагины, автономные агенты и локальные/открытые модели. Разбираемся, что чем отличается, где уместно, сколько стоит и на что смотреть разработчикам при выборе. А так же примеры кода.
Git — жизненно важный инструмент для любого разработчика.
Понимание, как работает Git, и какие возможности он даёт, позволит вам не только быстро влиться в проект, но и ничего там не испортить...
В нашей сегодняшней статье мы в деталях расскажем вам об устройстве Git, его основных командах и почему Git занял лидирующее место среди всех систем контроля версий.
