Локальный агент для диагностики инфраструктуры

В статье описаны результаты, которые получил в поисках ответа на вопрос "можно ли решать реальные задачи диагностики и исправления проблем инфраструктуры на слабом MacBook в агентском режиме (да, но)".

Искусство создания компьютерных программ

В статье описаны результаты, которые получил в поисках ответа на вопрос "можно ли решать реальные задачи диагностики и исправления проблем инфраструктуры на слабом MacBook в агентском режиме (да, но)".

Обычно те, кто выбирает направление разработки в IT, идут учить Python, Java или JavaScript. 1С в этот список не попадает: платформа и профессия, связанные с ней, часто воспринимаются менее «модными», хотя по сложности и масштабу задач это не всегда справедливо.
Но в 2026 году есть несколько обстоятельств, которые влияют на восприятие 1С. На российском рынке у 1С очень сильные позиции, особенно в учёте и ERP (Enterprise Resource Planning — система планирования ресурсов предприятия). Зарплаты 1С-специалистов в 2025–2026 годах заметно выросли, а на уровнях мидл и сеньор они стали сопоставимы с доходами в других популярных IT-направлениях.
В этой статье мы делаем честный обзор того, как сегодня обстоят дела в 1С-разработке, какие преимущества и недостатки есть у этого направления и стоит ли учиться на программиста 1С.
Иногда в разработке возникают задачи, требующие создания типов в рантайме. Чаще всего это необходимо при написании декларативных сервисов, высокопроизводительных мапперов или систем с динамическим проксированием.
В этой статье расмотрим как создавать типы используя Reflection.Emit и реализовывать методы через Expression Trees
Дебаты, касающиеся программирования с применением агентов, в основном касаются подбора инструментария — какую IDE, какую модель, какой CLI использовать и т.д. Гораздо меньше внимания уделяется более интересному вопросу: а сохраняет ли в таких условиях актуальность сам подход к структурированию кода, которому нас учили, если у той штуки, которая теперь пишет код, ограничена долговременная память, а также ограничено контекстное окно? Более того, агент зачастую должен добиваться прогресса по задаче, не имея «перед глазами» всей системы.
Ниже проанализированы различные архитектуры кода — TDD (разработка через тестирование), OOP (объектно-ориентированное программирование, ООП), FP (функциональное программирование, ФП), MVC (модель-представление-контроллер), MVVM (модель-представление-модель представления), микросервисы, событийно-ориентированная архитектура, CQRS (раздельная обработка команд и запросов), гексагональная архитектура, разработка через поведение (BDD), предметно-ориентированное проектирование (DDD). Они отсортированы по показателю прикладной полезности в условиях, когда программирует не человек, а агент.

Самая дорогая ошибка моего B2B SaaS имела ровно одну строчку
Самая дорогая ошибка моего B2B SaaS имела ровно одну строчку: TENANT_ID = “tenant-1” в config.py. Полтора дня поиска бага показали, почему multi-tenant архитектуру нужно закладывать с первого коммита. Разбор трёх архитектурных решений для multi-tenant SaaS в регулируемой отрасли — tenant_id helper, PostgreSQL EXCLUDE USING gist против double-booking, 152-ФЗ как код на FastAPI и SQLAlchemy.

Снова и снова возвращаюсь в одну и ту же точку. Мне становится скучно на работе в найме. Работаешь несколько лет в одной компании, меняешь команды и проекты в надежде, что что-то изменится. Не помогает — меняешь компанию и роль. Но потом все возвращается на тот же круг. Можно назвать это выгоранием, но это слишком широкое понятие. Я захотел копнуть чуть глубже.

В Python всё — объект. Но как язык понимает, что делать при сложении двух классов через +, вызове len() или обращении к несуществующему атрибуту? Вся магия скрыта под капотом dunder-методов. Мы собрали полный гайд для разработчиков любого уровня: от правильной инициализации и перегрузки операторов до создания собственных дескрипторов, контекстных менеджеров и жесткой оптимизации памяти через slots. Никакой воды, только практика, живые примеры и то, что реально спрашивают на собеседованиях.

Краткое примечание для читателей, не знающих о C3: это язык системного программирования, продолжающий традиции C. В статье приведена специфика C3, но все плюсы и минусы применимы к любому языку, в котором нужно выбирать типы для размеров и длин.
C3 переходит к использованию типов со знаком по умолчанию, но почему? Разве как минимум для размеров правильнее не использовать беззнаковые типы? Попытаемся ответить на этот вопрос.

Современная разработка удобная, все сделано для программиста - последние версии компилятора, последние версии ОС, удобный синтаксический сахар.
Однако что если ли у вас нет доступа к последним новшествам? Если у вас на руках только кусок металлолома 20-ти летней давности? А все вендоры и поставщики давным-давно от вас отвернулись?

Привет! Меня зовут Родион, и я фронтенд-разработчик. Когда-то в 2022 году писал свои первые сайты на нативном HTML, CSS и JavaScript. С тех пор успел поработать в стартапах и на фрилансе.
Я работаю в проектах, которые пишутся уже не первый год. И каждый раз, когда я сталкиваюсь с новым, впервые вижу его структуру, то думаю, что разбираться в нем буду несколько месяцев. Нужно понять логику всех вложенностей, правил, «исторических особенностей», но в реальности хочется поскорее приступить к работе. Итак, расскажу о том, как решил эту проблему.
В первые дни на новом месте мне дали задачу по созданию нового виджета. На проекте их уже было много, так что где-то должны были храниться файлы, в которые я планировал дописать строчки, а еще папки, чтобы добавить новые компоненты. Звучит элементарно, на поиск нужных мест я потратил около часа. Просто на то, чтобы понять, где все это лежит.
Такой расклад меня, конечно, не устроил, и я пошел смотреть, что с этим можно сделать, — так и познакомился с Cursor. В этом посте расскажу, как настроил его под проект, какие промпты использовал, благодаря чему реально сэкономил время, и как боролся с багами. Надеюсь, будет полезно таким же как и я начинающим специалистам.

Это не совсем привычная для меня статья, но я давно хотел поделиться одним своим наблюдением. В ней не будет никаких вещей, связанных непосредственно с разработкой на Java или Kotlin, не будет кода. Я просто решил поделиться опытом. Я надеюсь, читать эту статью Вы будете вечером, в спокойный, выходной день.
Ну что же, поехали.
Я предполагаю, что Spring АйО читают в основном Java или Kotlin разработчики. В том или ином виде, Java / Kotlin разработчики часто пишут какие-то Enterprise решения. Одной из отличительных особенностей enterprise является сложная доменная область. Если Вы хотя бы какое-то время писали Enterprise бекенд, то я думаю, для Вас это не новость.

Markdown стал стандартным форматом для общения агентов с разработчиком. Простой, портативный, поддерживает базовое форматирование, легко редактируется. Claude даже научился делать ASCII-диаграммы внутри markdown-файлов.
Но по мере того, как агенты становятся мощнее, markdown начинает ощущаться тесным. Файл длиннее ста строк уже трудно читать. Хочется нормальных визуализаций, цвета, диаграмм — и возможности легко поделиться результатом.
К тому же я всё реже редактирую эти файлы руками. Чаще использую их как спецификации, референсы, брейнсторм-артефакты. Когда правки нужны, их вносит Claude — и тогда одно из главных преимуществ markdown исчезает.
Я перешёл на HTML как основной выходной формат. Вот почему.
(примеры можно посмотреть здесь: https://thariqs.github.io/html-effectiveness — возвращайтесь читать дальше)

Всем привет!
Не знаю, как вы, а я всегда жду новых обновлений Bot API от Telegram. Мне любопытно, что же такого нестандартного нам подкинут в этот раз. Иногда они радуют, как в случае с недавним добавлением цветных кнопок, а иногда откровенно расстраивают, когда весь апдейт сосредоточен на мишуре вроде подарков. Однако обновление, которое выкатили разработчики на этот раз, оказалось поистине неожиданным.
Вчера был представлен релиз Bot API 10.0, который вносит, я бы сказал, серьёзнейшие изменения в саму механику работы ботов и их взаимодействие между собой. Давайте разберём это обновление подробнее.
Если вам интересны подобные материалы и разработка в целом, подписывайтесь на Telegram-канал «Код на салфетке».
Этот пост о моей новой программе для редактирования текста yvi — минималистичном текстовом редакторе, похожем на Vi, и созданном на Yabasic (Yet Another Basic).
Адаптация кода Рида-Соломона (РС) под контроллер esp32-s3. esp32-s3 имеет крайне интересный функционал поддержки работы с векторами. Задача - совместить кодирование РC с векторными возможностями этого микроконтроллера.

Казалось бы, современный С++ дает столько возможностей… Давайте попробуем препарировать всю эту необъятную мощь, начав с первого шага в любом языке программирования — «Hello World».
Как реализации компиляторов встречают новичка, впервые написавшему свои первые строчки кода?

Размышления на тему куда катится вайбкодинг и прочие агентские разработки. Хотите я прочитаю эту статью за вас?

Привет, Хабр! Так вышло, что на работе я активно занимаюсь внутренним обучением по работе с ИИ‑агентами и помогаю коллегам оптимизировать процесс их использования. В этой статье я собрал базовые знания, которые по моему опыту помогают выстроить продуктивный workflow с агентами и избежать типичных ошибок.

Примечание переводчика: на тему «ИИ в кодинге» есть много «хайповых» текстов, но мало технических. Вместо общих слов хотелось бы видеть разборы реальных ситуаций. Такой пост есть у Митчелла Хашимото (создателя терминала Ghostty), и мы решили перевести его для Хабра. Он опубликован ещё осенью, поэтому что-то могло устареть, но главные выводы остаются актуальными. Далее повествование идёт от лица Митчелла.
Недавно я выпустил улучшение для Ghostty (ненавязчивые автоматические обновления для macOS), которое разработал в основном с помощью ИИ.
Меня часто просят поделиться нетривиальными примерами того, как я использую ИИ и инструменты агентного написания кода. И здесь я усмотрел отличную возможность разобрать мой процесс на примере отдельной фичи, реальной и уже выпущенной.

В современном развитии рекомендательных систем и алгоритмов принятия решений особое место занимают Feature Store — хранилища признаков, позволяющие быстро и централизованно управлять данными. В городских сервисах Яндекса для таких задач мы создали собственное решение под названием Avalon. Оно служит универсальным каталогом признаков, которым легко пользоваться разработчикам и аналитикам вне зависимости от того, что им нужно хранить — бинарные индикаторы или сложные метрики вроде количества поездок у водителя.
Наш Feature Store — Avalon — возник в момент, когда понадобилось масштабируемое и производительное хранилище с низкой задержкой, в котором можно структурировать признаки по иерархии «каталог/файл», получать быстрый доступ к ним из рантайма, автоматически отслеживать актуальность данных и контролировать жизненный цикл каждого признака. Роль СУБД для системы выполняет YDB, что позволяет достичь высокой отказоустойчивости и горизонтального масштабирования.
Всем привет! Меня зовут Паша, я руковожу группой разработки технологий эффективности Такси. В этой статье я расскажу, как мы проектировали и строили Avalon, какие вызовы пришлось решать команде по мере роста нагрузок и аудитории, почему прежние подходы перестали соответствовать задачам современного продуктового анализа и как в результате получился удобный и надёжный Feature Store для множества бизнес-сценариев.