Java *

Strict‑режим включён, схема валидна, ответ успешно парсится — а в проде всё равно всплывают None, пропавшие ограничения и аргументы инструментов не тех типов.

В статье разберём пять ситуаций, где Structured Outputs создают ложное ощущение надёжности, и посмотрим, какие проверки действительно стоит добавить в LLM‑пайплайн.

Локально Testcontainers запускается за секунды, тесты стабильно зелёные, а в CI тот же набор начинает падать в трёх запусках из ста и каждый раз по новой причине.

В статье разберём пять типовых источников такого поведения — от плавающих версий образов и неправильного ожидания готовности до конфликтов портов и нехватки памяти — и покажем, как сделать интеграционные тесты воспроизводимыми на пайплайне.

Размышления на тему, почему LLM в роли основного генератора кода ломает ревью, когнитивную нагрузку и кто ответственен за код?

Привет, друзья!

На связи Михаил Поливаха, технический лидер проекта Axelix.

В рамках Spring АйО Академии я встречал большое количество похожих вопросов, посвященных правильному дизайну сущностей и другим похожим вопросам.

Я обещался на все эти вопросы ответить в рамках статьи. На самом деле, одной статьи у меня не вышло, скорее всего, будет серия статей. Надеюсь, будет интересно :)

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Бардаш, и я CTO интеграционной платформы MWS Octapi. В одной из предыдущих статей я рассказывал, как мы выбирали движок для low-code и почему остановились на Temporal, отказавшись от Apache Camel. С тех пор регулярно получаю один и тот же вопрос — от продактов, аналитиков, а иногда и от коллег-архитекторов: «Подождите, ну сейчас же есть Karavan, Kaoto, нормальные визуальные редакторы. Аналитик там накидает кубики, настроит логику, разве это не cделает Camel доступнее?» Короткий ответ — нет, не cделает. А вот почему, предлагаю разобрать в материале.

Дисклеймер: это мой личный опыт и опыт команды. Тема спорная, у вас может быть своя картина.

Меня заинтересовал новый плагин DB Client, который идёт в составе OpenIDE. Давайте посмотрим, может ли он уже на текущий момент стать достойной альтернативой платному DataGrip? Я не предъявляю каких-то узкоспециальных требований к таким инструментам. В основном требуется писать и оптимизировать sql-запросы, просматривать структуру таблиц и диаграмму связей между ними, просматривать актуальный DDL, выполнять мелкие правки данных “на лету”, а также делать импорт и экспорт данных в различных форматах. Давайте по этим пунктам и пройдёмся.

Открой свой Spring-проект, которому больше двух лет. Найди пакет common, core или framework — а он там есть, я почти уверен. Загляни внутрь.

Ты увидишь BaseEntity с id, createdDate и version. Увидишь AbstractCrudController<T, ID>, от которого наследуются все твои контроллеры. Увидишь самодельный слой прав — что-нибудь вроде @CheckPermission поверх PermissionEvaluator. Увидишь свой SoftDeleteRepository и аудит-слушатель на JPA-события.

Поздравляю: ты написал фреймворк. Свой, внутренний, недокументированный (себя-то не обманывай), поддерживаемый одним человеком (который уже собеседуется в другую компанию). И построил ты его ровно для того, чтобы не брать «тяжёлый и навязчивый» opinionated-фреймворк — ты сделал это «ради контроля».

Давай честно поговорим про этот контроль.

Наконец-то неплохо продвинувшись в написании своего мультиплатформенного приложения Modern Money мне понадобилась аутентификация для Kotlin Multiplatform.

Хотелось иметь один API для PIN-кода и биометрии, а под капотом использовать Android Biometric Prompt, Windows Hello, Touch ID.

Так появился Koncierge — набор KMP-модулей biometric, auth и auth-compose

Казалось бы, задача довольно стандартная: объявить expect-класс и написать несколько actual-реализаций. На Android это примерно так и получилось. А вот Windows Hello, JVM-модуль и публикация всех артефактов заставили немного разобраться в том,

В многомодульных Gradle-проектах рано или поздно появляются вспомогательные классы для тестов: фабрики тестовых данных, билдеры, хелперы. Такие классы не относятся ни к продакшн-коду, ни к обычным тестам. Логично было бы переиспользовать их сразу в нескольких модулях, но классическая модель Gradle этого не позволяет: тестовые артефакты одного проекта нельзя просто так подключить как зависимость в другом. 

На самом деле Gradle умеет решать эту задачу из коробки без вспомогательных проектов и хитрых конфигураций. Начиная с версии 5.6, тестовые фикстуры стали в Gradle полноценной сущностью первого класса, и весь этот пласт боли можно убрать буквально несколькими строчками в build.gradle.

Плагин java-test-fixtures заводит в модуле отдельный SourceSet, а другие модули подключают эти классы через лаконичный DSL. При публикации Gradle даже собирает отдельный *-test-fixtures.jar для независимых проектов. В статье на примерах показано, как расшарить тестовые хелперы между модулями, избавиться от дублирования и при этом сохранить чистые архитектурные границы. Если вы устали таскать тестовый код из модуля в модуль, то Вам точно пригодится.

Привет, Хабр! В этой статье я расскажу об эволюции подсистемы сериализации one-nio — фреймворка для создания высоконагруженных сервисов, работающего в Одноклассниках с 2012 года. Прошлой осенью я работал над обновлением подсистемы и добавил в нее новый режим работы, совместимый с актуальными версиями JDK.

Ситуация, с которой мы столкнулись, довольно прозаична. Библиотеке больше десяти лет, и экстремально быстрая сериализация (превращение объекта в последовательность байтов и обратно) с самого начала строилась в ней на внутренних лазейках JVM, к которым обычный прикладной код доступа не имеет. Когда one-nio только писали, это был стандартный паттерн для высоконагруженных фреймворков.

Сейчас же платформа методично «закручивает гайки»: старые бэкдоры помечаются как устаревшие, а затем безжалостно удаляются. И перед нами встал серьезный вызов: как перевести библиотеку на легальные API вплоть до JDK 25, сохранив производительность и не сломав то, что годами крутится в проде?

Под катом я расскажу, зачем вообще понадобился еще один фреймворк сериализации и как он устроен, на чём держался старый режим, почему его пришлось менять, что получилось по бенчмаркам и куда движется платформа JVM.

Всем привет! Данная статья посвящена регистрации и аутентификации с помощью JWT что помогает нам избавиться от тяжёлых сессий и куки и быть более крутыми и современными разработчиками

Еще несколько лет назад разработчики на Java в основном обсуждали новые инструменты для создания программ, особенности архитектуры приложений и способы сделать сервисы быстрее и надежнее. Сегодня к этим темам добавился еще один важный вопрос — как искусственный интеллект меняет профессию программиста. Именно с этого началась пятая встреча в рамках MTC Web Services Meetup, которая собрала в Москве Java-разработчиков, архитекторов и инженеров.

Вместо привычной серии докладов организаторы открыли вечер большой дискуссией о том, как меняется современная разработка, чему теперь стоит учиться, какую роль играют ИИ-ассистенты и как их использование влияет на безопасность решений. Обо всем этом — в материале.

Прошло больше года с момента публичного релиза первой версии OpenIDE. Сейчас ею пользуются на постоянной основе десятки тысяч разработчиков в сотнях российских компаний.

И практически с самого первого дня к нам начали обращаться крупные компании, не с просьбой добавить фичу, а с предложением заплатить. Потому что когда организация всерьёз рассматривает IDE для команды в несколько сотен человек, ей важно знать: есть договор, есть SLA, есть кто-то, кто несёт ответственность и завтра никуда не денется. Бесплатный open-source продукт эту уверенность не даёт сам по себе, как бы качественно он ни был сделан.

И несмотря на то, что изначально запрос шёл со стороны компаний, мы не хотели делать продукт для галочки. Мы постарались закрыть большинство сценариев использования IDE разработчиками самых разных стеков.

Так появилась OpenIDE Pro.

«Дайте агенту доступ к терминалу и файловой системе, и он сам всё сделает» звучит привлекательно ровно до первого случая, когда агент вместо тестового файла отредактировал конфиг продакшена, или переписал файл с ключами API, потому что тот «мешал» задаче. После этого в компании обычно появляется вопрос от безопасника или тимлида: а как мы вообще контролируем, что этот агент делает с кодом?

Проблема в том, что «контроль над агентом» - это не один переключатель в настройках. Это набор независимых механизмов, каждый из которых ограничивает что-то своё: что агент видит, куда может писать, насколько самостоятельно действует и кто проверяет результат. «Разберём эти механизмы по отдельности на примере того, как это устроено в Veai — агенте, который работает и в OpenIDE, и в JetBrains IDE; в статье возьмём плагин для JetBrains IDE, потому что на нём проще показать конкретные экраны и файлы: так проще говорить предметно, а не абстрактно.»

Идеи аспектно-ориентированного программирования до сих пор широко используются в современных языках и фреймворках — достаточно вспомнить их роль в экосистеме Spring. Однако при всей практической востребованности сама парадигма остается как будто в тени. Чтобы немного это исправить, мы публикуем перевод текста Грегора Кизалеса и его коллег из Xerox PARC — первого полноценного манифеста АОП, представленного на конференции ECOOP ’97 и заложившего основы для дальнейших исследований в этой области.

Событийно-ориентированная архитектура красиво выглядит на схеме — пока не встречается с требованиями реального времени.

В переводе от команды Spring АйО разбирается опыт масштабирования Java-платформы контакт-центра: почему локальные кеши начали расходиться, как повторное воспроизведение Kafka-событий почти сделало бесполезным автомасштабирование, откуда взялось получасовое отставание потребителей и почему часть критических путей пришлось вернуть к синхронному взаимодействию.

Без войны с Kafka и без универсальных рецептов — только архитектурные компромиссы, которые становятся видны под рабочей нагрузкой.

Как одна фича сократила число системных вызовов на TUN-интерфейсе моего VPN почти вдвое — а на bulk-трафике до 44 раз.

В этой статье пойдет речь о том как работает TUN GSO, зачем нужен virtio_net_hdr, какие подводные камни встретились во время реализации и почему эта технология способна заметно снизить нагрузку на VPN-сервер. Статья будет полезна разработчикам VPN серверов и клиентов.

Я уволился! Все задрало! Поздравляйте! :) Чуть позже расскажу, что да как.

Работу, ксати, найти не сложно, за 2 недели оффер я себе нашел, денег чуть поменьше,успокоился и пошел во все тяжкие.

Скатал в Турцию, залез на Эльбрус(весело, чуть позже расскажу,теперь хочу туда заехать на электровеле), достал жену до печёнок, зафигачил забор на даче и замостил всю дачу плиткой. Но экзистенциальная тоска, деградация и декаданс маячат на горизонте.

Кстати, кому интересно, как дела у моего человека-соседа — никак. Стаья про него тут https://habr.com/ru/articles/857774/. Дом так и не пригоден для жилья. Вчера он сказал, что мечтает в нём успеть пожить в этой жизни, но не факт.

Как дела у меня — я скатываюсь в думскроллинг, промискуитет и алкоголизм.

И я решил найти себе хобби и увлечения. Чтобы прям глаза горели, нужно преодолевать и веселиться. И это — рассада помидоров!

Да шучу. Это будет прям альфа-тестостерон-самец-хобби с блестящими глазами и бессонными ночами. Представляете: вы знакомитесь с девушкой, и она спрашивает вас: «А какие у тебя хобби?» — и ты не говоришь там какие-то бег, сноуборд, оверпрайсовые велики или, боже упаси, падл. Ты говоришь: «На прошлой неделе нам с пацанами было скучно, и мы открыли свою пивнуху».

Да я уже открывал свою пивнуху и ностальгирую по этим моментам. Статья тут https://habr.com/ru/articles/739630/

Я снова хочу краудфандинговый IT-AI-пивбар. Краудфандинг ведь раньше было модно? Почему можно краудфандинг на всякую хипстерскую фигню типа коллекции наклеечек или модного стула, а на простой банальный пивбар или шаурмяной ларек нельзя?

Для разработки одного из моих проектов: документа BDoc (Book Document альтернатива устаревшим закрытым бинарным форматами такими как IDML, INDD или Scribus SLA) потребовалась нейросеть, которая может держать контекст очень долго. На данный момент для это цели идеально подходит Gemini, так как контекстное окно у Gemini в 1 миллион токенов. Но есть одна загвоздка, компания Google заблокировала некоторые регионы. То есть запросы от этих регионов не будут доходить до google. Рассмотрев все за и против, было принято решение написать небольшую программу на java - ai-proxy. То есть прокси для нейросетей.

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.