Breaking change в REST API часто обнаруживают слишком поздно — уже на интеграционном стенде. Разберём, какие риски можно поймать раньше, где помогают OpenAPI и consumer contracts и почему зелёные проверки ещё не гарантируют совместимость со старым клиентом.
В данном тексте я выполнил обзор одного широко известного и очень распространенного мультиметра модели XDM1241.
При тестировании электронных плат часто надо делать множество однообразных измерений напряжений. Например для проверки линейности ADC пинов на автомобильных ECU. Чтобы исключить человеческий фактор надо автоматизировать данную задачу.
В этом тексте я показал как опрашивать мультиметр по последовательному порту без использования лицевого HMI.
В данной статье рассмотрим попытку использования решения Kaspersky Web Traffic Security (KWTS) в качестве обратного прокси (Reverse Proxy). Такой вариант использования не является стандартным и описанным в документации, поэтому данная статья может быть полезной для тех, кто уже выбрал это решение или планирует его использовать в качестве обратного прокси.
Сценариев применения много – например, таким образом можно защитить внутренние ресурсы от внешних атак, основанных на вредоносных файлах. Основная фишка KWTS – это база файловых угроз, которая регулярно обновляется и пользуется заслуженной популярностью. Протокол ICAP позволяет использовать решение в разных сценариях. Я не буду сравнивать другие решения, позволяющие реализовать такой функционал: их безусловно много. Сфокусируюсь только на возможностях именно решения KWTS, проверю его в деле, и покажу, что оно работает как ожидалось. Статья содержит инструкцию по установке, примеры конфигов и результаты проверки решения файлами с «вредоносами». Также будут отмечены некоторые особенности и «неудобства».
В статье - практический кейс создания корпоративного RAG-сервиса для поиска по внутренним регламентным и нормативным документам. Мы прошли путь от стандартного пайплайна на n8n и Qdrant до гибридной архитектуры с BM25, embeddings, RRF, reranking, структурным chunking и обработкой сложных таблиц и документов. Отдельно разбирается, почему обычная нарезка текста плохо работает на нормативных документах, как мы использовали Natasha, словари корпоративных терминов и мультимодальные модели, а также как построили систему измерения качества через Arize Phoenix и LLM-as-a-Judge. Показаны реальные результаты A/B-теста с реранкером по 9 метрикам с объяснением, почему в production-RAG важнее не «самая умная LLM», а качество подготовки документов, retrieval и воспроизводимая оценка изменений.
Три маршрута выполнили по десять сценариев из десяти, но выбирать модель по этой таблице рано. Completion gate отделяет целый артефакт, который вообще можно оценивать, от проверки качества и человеческой приёмки.
27 августа 2026 более 100 ведущих технологических и финансовых компаний — включая OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, IBM, Cisco, Visa, Mastercard и крупные банки подписали совместный призыв к коллективным действиям по киберзащите, предупреждая: у индустрии есть лишь «ограниченное окно», измеряемое месяцами, прежде чем ИИ‑инструменты для атак превзойдут возможности защитных команд.
Ситуация вышла за рамки корпоративной кибербезопасности. 3 сентября 2026 года в США внесён законопроект, запрещающий разработку ИИ‑систем, способных выйти из‑под контроля человека — вплоть до 20 лет тюрьмы для физических лиц и принудительной ликвидации компании‑нарушителя.
Или пример того, что будет, если роль пакетного менеджера доверить AI.
[ Перед прочтением ознакомьтесь с политикой безопасности в вашей компании ]
Два QR одинакового размера, одна строка и пять блоков вместо шести. С виду оба исправны, но из одного два декодера не смогли извлечь ничего. Восстанавливаем опечатку, разбираем её путь через кодировщик и проверяем, почему даже успешное чтение не доказывает правильность QR. Шесть иллюстраций, 160 сочетаний версии и уровня коррекции, 960 сравнений с Nayuki и код эксперимента для самостоятельного запуска.
В новом переводе от команды Spring АйО на простом Java-примере показываем:
– как работает мутационное тестирование с Pitest;
– почему 100% покрытия недостаточно;
– откуда берутся выжившие мутанты;
– почему не стоит прогонять MT по всему проекту;
– и в каких случаях этот подход действительно окупается.
А ещё как поручить настройку и запуск Pitest AI-агенту с помощью готового skill.
Команды и пользователи часто находятся в разных городах, поэтому большинство исследований на моих проектах проходит удалённо. Со временем у нас встроился процесс, который позволяет проверять интерфейсы без лабораторий, специального оборудования и больших бюджетов.
В этой статье расскажу о пяти способах, которые использую в работе. Покажу их не только в теории, но и на примере одного из наших реальных проектов в «Северстали».
Нет повести печальнее на свете, чем повесть о потерянном пакете. А чтобы пакеты не терялись, нужно проводить нагрузочное тестирование и быть уверенным в своем продукте. Особенно когда речь идет о проксирующем балансировщике и UDP-трафике. Ведь UDP выглядит не как упорядоченный контролируемый процесс, а скорей как толпа школьников, бегущих после звонка в столовую, — часть может не добежать и потеряться по пути. Будет очень печально, если из-за кривого пола балансировщика наши дорогие школьники пакеты попадут в статистику потерь.
В этой статье я хочу рассказать о своем опыте тестирования проксирующего балансировщика с помощью генератора трафика TRex. И вроде бы уже есть статья на этот счет, но она про TCP, а при тестировании с UDP-трафиком возникли новые вводные. Плюс в ядре достаточно мало оптимизаций ускорений для UDP, что делает тесты более интересными, чем TCP. В итоге своим кейсом хочу поделиться с коллегами.
Задача была на полчаса: пройтись по списку из 216 адресов вида t.me/имя и понять, какие живы и что это — канал, группа или аккаунт. Ушёл день, и почти весь на то, чтобы перестать верить собственному коду. Ни одна из пяти ошибок не выглядела как ошибка: HTTP 200, валидный HTML, разбор без исключений.
Площадки перестали пускать машинный текст самотёком. Habr проверяет публикации автоматически, а Кевин Индиг пишет о том, что платформы строят anti-slop-системы — механизмы подавления массового низкокачественного ИИ-контента. Дальше обычно следует совет писать хорошо, и на этом разговор заканчивается.
Мне нужно было проверяемое условие вместо совета, поэтому я собрал детектор на правилах и прогнал через него 59 собственных статей. Главный результат оказался не в том, сколько текстов он забраковал, а в том, что при агрегатном подсчёте он не забраковал ни одного, хотя дефекты были в сорока.
Негативные тесты часто выглядят убедительно: отправили некорректный запрос, получили 4xx, проверка зелёная. Но такой результат ещё не гарантирует, что сработало именно нужное бизнес-правило. Запрос мог быть отклонён раньше — на уровне авторизации, схемы или другого поля.
В статье разбираем, как проектировать негативные API-тесты так, чтобы они действительно проверяли ограничения: готовить валидные данные, изолировать одно нарушение за раз, проверять структуру ошибки и убеждаться, что после отказа система не изменила состояние.
Помните DFlash? В начале года о нём много шумели: способ ускорить любую LLM, не трогая саму модель. Nvidia тогда выкатила заголовки «До 15x к пропускной способности на Blackwell». Цифра весомая, звучит как революция.
Мы, конечно, решили покрутить это вручную. Для этого взяли драфтер DFlash для Gemma 4 26B, который лежит прямо в репозитории модели, прогнали на своём стенде.
Но вместо 15x получили 2,3x, и только пока на карте висит один‑единственный запрос… Если запустить 4 пользователей одновременно — ускорение исчезает, а на 8 параллельных запросах DFlash начинает проигрывать.
Сейчас расскажу, откуда берутся магические 15x и почему наши графики расходятся с вендорскими.
Про ИИ и код пишут много, и почти все эти тексты одного жанра: человек попробовал, ему понравилось или не понравилось. Чисел нет. У меня был набор из 60 дефектов, размеченных вручную задолго до того, как возникла мысль мерять на них модели: 51 дыра в тестах, 8 эквивалентов, 1 спорный. Прогнал через четырех ИИ-ревьюеров в двух режимах, с подсказкой и без, и посчитал не только находки, но и шум на нетронутых файлах.
Тест зелёный, а фича сломана — потому что проверка смотрит на форму, а не на эффект: имя поля в файле есть, а в разметку оно не попало. Семь таких случаев из живого проекта на TypeScript и PostgreSQL: колесо мыши, которое убил мой собственный CSS-фикс и диагностика, проверившая defaultPrevented вместо прокрутки; подстрока, совпавшая с другой подстрокой; комментарий в SQL, прочитанный как код; метка источника, из-за которой отчёт показывал ноль и этот ноль читался как «людей нет». С кодом, разбором каждой ошибки и числами мутационного прогона на 13 400 мутантов.
Привет, меня зовут Артем Русов. Я автор курсов и образовательных материалов для тестировщиков. Сегодня первое сентября, и это удобный повод подвести итог одной работы.
С февраля я собираю курсы по тестированию, устроенные как игра: Древняя Греция для REST API, Древний Египет для GraphQL, город Цифроград для основ компьютерной грамотности. Сюжет, персонаж-проводник, задания в декорациях мира.
Задача была не в том, чтобы люди сидели в курсе дольше. Задача была сделать обучение доступнее и интереснее. И при этом не разориться, потому что курсы я продаю. Поэтому мерить пришлось всю воронку: сколько людей приходит, сколько покупает, сколько доходит до конца, что они потом ставят и сколько возвращают денег.
Ответ получился неудобным для заголовка. Геймификация улучшила почти всё, кроме одной метрики.
На связи Сергей Скирдин, технический директор ИТ-интегратора «Белый код». Когда меня спрашивают, как выбрать интеграционную платформу, я обычно советую не ограничиваться сравнением функций и демонстрацией вендора. Гораздо полезнее проверить платформу на конкретной задаче из собственного ИТ-ландшафта.
Недавно для одного из заказчиков мы провели такой пилот: вместо существующей цепочки COM-обменов проверили централизованную схему через DATAREON Platform. Всего три интеграционных потока позволили проверить не только саму платформу, но и ключевую архитектурную гипотезу — может ли одна из систем стать единым источником данных, а зависимость от промежуточной системы быть устранена.
На этом примере разберу, что именно имеет смысл проверять во время пилота ESB и почему пилот не должен превращаться в формальную передачу нескольких сообщений из точки А в точку Б.
Привет, Хабр! Меня зовут Завур, я фронтенд-разработчик в Selectel. Каждый день я работаю в привычной многим среде разработки VS Code. Однако в личных проектах, которые создаю для исследования новых инструментов и методов написания кода, часто использую Cursor.
Он классно ускоряет разработку, но мне давно хотелось проверить: способен ли искусственный интеллект самостоятельно воплотить сырую идею в полноценное рабочее приложение? Иногда хочется быстро увидеть прототип в действии, чтобы решить, стоит ли развивать проект дальше. Именно поэтому я не смог пройти мимо многообещающего сервиса Devin.
Давайте посмотрим, как на практике выглядит реализация идеи с помощью Devin, и попробуем разобраться, действительно ли перед нами потенциальный конкурент Cursor.
