Программирование *

Февраль в ИИ выдался оживленным: вышло всё, сразу и у всех. Лидеры индустрии синхронно обновили флагманы, причем фокус сместился с «универсальных болталок» на уклон в кодинг и работу с длинным контекстом. Anthropic выпустили Opus 4.6 с миллионным контекстом, OpenAI ответили релизом GPT-5.3 с самоотладкой, Google тихо выложили Gemini 3.1, попутно побив рекорды в математике — и это лишь малая часть.

Но одними релизами дело не обошлось. Пентагон использовал Claude для военного планирования, OpenAI незаметно переписала собственную миссию, а агенты начали писать жалобы на своих «нанимателей». Эксперименты, скандалы, исследования — всё как мы любим. Погнали разбираться, чем запомнится этот месяц!

Уже несколько лет Диасофт занимается разработкой продуктов в микросервисной архитектуре. На начальном этапе у компании не было потребности в полной автоматизации для организации выпуска, тестирования и доставки на целевые стенды. Со всеми этими активностями справлялись сами команды в ручном режиме с применением частично автоматизации, где это было целесообразно.

Однако со временем в компании была создана экосистема low-code разработки микросервисных программных продуктов Digital Q, которая позволила нашим производственным командам автоматически генерировать часть прикладного кода, что значительно ускорило разработку продуктов.

Как следствие внедрения экосистемы low-code платформ быстро росло количество продуктов и команд. В день мы делали уже более 2 000 коммитов от 100+ команд в 300+ микросервисах на 200+ проектах.

На этом этапе встал вопрос: как теперь быстро, полностью автоматически, выпускать и доставлять все это? Ответом стало решение «Диасофт» Digital Q.DevOps. Оно автоматизирует весь процесс (от сборки и выпуска продуктов до доставки на нужные стенды), включая такие важные этапы, как прохождение автотестов и проверки на уязвимости.

Эта статья посвящена языку программирования Go 1.24, работающему на Linux на архитектуре ARM. Она может не охватывать специфические для других операционных систем (ОС) или аппаратных архитектур детали.

Сегодня начинаем рассказывать о полезных штуках, которые можно добавить в свой портал в веб-приложении, чтобы вести бизнес было удобнее и проще.

Для проекта я буду использовать нашу подготовленную ИИ-базу — шаблон проекта с инструкциями-промптами для искусственного интеллекта. В статье расскажу, насколько это было сложно, где агенты ошибались самостоятельно, а где — из-за меня. 

Короче, если хотите начать оптимизировать работу в CRM через кастомные приложения и посмотреть, с чего начинать и что бывает в результате — вам сюда. 

Всем привет, меня зовут Дмитрий Грибанов, я член команды преподавателей курса «Нейронауки и нейроинтерфейсы» в Центральном университете. На данном курсе мы обучали студентов, как с помощью Python и интерфейса мозг-компьютер управлять каким-либо устройством «силой мысли», а в конце устроили настоящие нейро-гонки в виде соревнования.

Как выбрать коллекцию в Java, чтобы код летал? Разбираем алгоритмическую сложность (Big O) самых популярных структур: ArrayList, LinkedList, HashSet, HashMap. В конце — схемы выбора и лучшие практики от команд. Сохраняйте, чтобы не забыть!

Кодинг-агенты умеют быстро генерировать код, но результат часто расходится с ожиданиями. Естественный язык слишком неоднозначен для передачи точных требований, а классические unit-тесты с десятками ассертов тяжело читаемы.

Хороший подход для работы с агентами базируется на принципах BDD (Behavior-Driven Development). Нам важно не то, как реализована задача, а как ведет себя система. Лучший способ передать это поведение машине и легко проверить человеку - исполняемые спецификации.

Привет, Хабр.

Не так давно у нас с уважаемой@Kotyara99зашёл разговор о том, какими должны или могут быть обзоры компьютерных игр на Хабре. Зачастую хочется поделиться впечатлениями от любимой игры, но не ударяться в субъективные воспоминания, чрезмерную по меркам Хабра рекламу или бесконечный разбор багов и фич продукта. Чтобы обосновать, как она видит статьи такого жанра, моя собеседница подготовила подробный обзор очередной серии своей любимой «Assassin's Creed», к которому подошла столь ответственно, что даже попыталась проанализировать код шейдеров, аналогичных тем, что используются в игре. В статье шейдеры на языке GSL синтетические, сгенерированные при помощи большой языковой модели, но в иллюстративных целях они здесь вполне уместны. Выскажитесь пожалуйста, нравится ли вам такой контент, и хотели бы вы почитать аналогичные статьи по другим играм. Далее — от автора.

Вечером в пятницу коллега, назовем его Мститель, спросил, не сталкивался ли я с проблемой, что route возвращает 400... но «если сменить название на сильно другое», то всё ок. Я сперва не обратил внимание на слово «сильно». Может быть, где-то дублируется регистрация этого рута? Или мститель перепутал GET и POST. Или какой-то баг в общем на создание хэндлеров?

Сначала нам обещали, что можно просто разговаривать с ИИ, а он будет писать код. Теперь выясняется, что этого мало: уже выигрывают не те, кто лучше промптит, а те, кто умеет проектировать систему, задавать рамки агентам и ловить их ошибки раньше, чем они попадут в рабочую версию сервиса, которой пользуются реальные люди.

Я разобрала, что произошло за последние месяцы, почему кодинг, что называется, "по вайбу" оказался опасной иллюзией, и что теперь делать разработчикам, чтобы не остаться за бортом.

Маленькая шпаргалка для тех, кто хочет понять что это и как называется. Изначальная цель написания - предоставить заинтересованным лицам краткую справку и возможность более эффективно воспользоваться поисковыми системами. Здесь перечислены как классические паттерны и антипаттерны проектирования от банды четырёх (GoF), так и прочие общепринятые.

На дворе 2026 год. Open source больше не про энтузиастов в подвалах или душных стариков, которые часами спорят за Pull Request +1/--1. Современная разработка open source напоминает толкучку: одни срочно переписывают код на Rust, другие так же срочно его оттуда выкидывают, а корпорации скупают проекты за миллиарды.

Наблюдая за всей этой вакханалией, я поймал себя на мысли, что open source выглядит, мягко говоря, непритязательным для новичков. Какие-то там роли, правила, коммерциализация, нейрослоп. Но именно здесь и сейчас люди продолжают делать работающие продукты. Зачем и как? Попробуем разобраться.

Я сам — разработчик и популяризатор open source, а также организатор сообщества питонистов в Новосибирске. Создаю свои проекты и активно помогаю dishka, faststream, wemake-python-styleguide и другим.

Я собрал знакомых контрибьюторов, записи с митапов и последние новости, чтобы рассказать, как устроен open source изнутри и нужно ли оно вам вообще. А если надо — то с чего начать, если кнопка отправки PR до сих пор внушает иррациональный страх.

Десятилетия терминальных мультиплексеров, одна хроническая боль и маленькая тулза на C, которая наконец всё починила.

Сегодня мы живём в мире распределённых систем: Apache Kafka, Apache Spark, Apache Cassandra — это уже не экзотика, а повседневная инфраструктура продакшена.

Сервисы пишут события, стримы обрабатываются в реальном времени, данные реплицируются по датацентрам. И почти в каждом таком сценарии возникает фундаментальный вопрос:

Как понять, что произошло раньше, а что позже, если глобального времени не существует?

Здесь в игру вступают логические часы Лампорта — простая, но концептуально мощная идея, лежащая в основе причинно-следственного порядка в распределённых системах.

Подробнее - в новом переводе от команды Spring АйО.

На первом курсе в колледже Y нас обязали подготовить и защитить проект. Тема моей работы — «Роль изучения английского языка для будущих специалистов в сфере информационных технологий». По итогам проекта была также опубликована краткая статья.

Привет, Хабр! Тут я хочу подробно разобрать архитектурные решения, которые позволили проекту расти, и показать реальные куски кода, отвечающие за ключевую логику. Будет как и само изложение фактически проделанной работы, так и спорные ситуации, а также открытые вопросы, без которых масштабирование сложно будет в дальнейшем.

Большинство AI-инструментов — либо облако, либо код под каждую задачу. Coreness Flow строится вокруг событий: пришло сообщение, сработал cron, прилетел webhook — агент находит сценарий по триггеру и выполняет цепочку шагов.

Плагины декларируют вклад в интерфейс через config.json — фронт собирает вкладки и настройки по этим данным, без правки React-кода. Новый плагин — новая вкладка, без хирургии во фронтенде. RAG полностью локальный: BGE-M3 ONNX INT8 + Qdrant embedded в процессе приложения, гибридный поиск офлайн. Разбор архитектуры — API Bus, lifecycle, система сценариев с триггерами и переходами.

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Щедрин, я ведущий аналитик Сбера. В этой статье продолжаю делиться инсайтами по использованию ИИ‑ассистентов в работе бизнес‑ и системного аналитика. Первую часть я публиковал на Хабре в прошлом году.

Сегодня поговорим о разработке собственного проекта через описание требований в .md‑файлах.

Каждый, кто имел дело с Unreal Engine после 2014, наверняка слышал про скриптовый язык Blueprint. Но что реально происходит под капотом, когда вы таскаете ноды? Как создать свою ноду (и надо ли это вам вообще?) В данной статье я бы хотел разобрать K2Node

Мегаминкс – это не просто «большой кубик Рубика». Это додекаэдр с 50 подвижными элементами, числом возможных состояний более 10⁶⁸, а «число Бога» для него до сих пор неизвестно.

Люди научились с невероятной скоростью справляться с этой головоломкой – топовые спидкуберы тратят на сборку менее 30 секунд. А вот роботы отстают и собирают в разы медленнее. Российский школьник Тимофей Тарасенко держит мировой рекорд WCA по мегаминксу – 21,99 секунды. Тимофею 15 лет – ровно столько же стоит мировой рекорд по мегаминксу среди роботов – 8 минут 4 секунды, который студенты МФТИ попытаются побить грядущей весной. О мегаминксе, рекордах и вызове физтеха – эта статья.