Сегодняшние языки программирования стали сложнее, но представьте, если бы вместо C и Python развивался BASIC. Под катом расскажу о том, почему языки усложнились, а также попробую погрузиться в альтернативный сценарий развития.
Привет народ!
Вот и настала моя очередь исповедоваться перед тобой.
У меня есть, не самая оригинальная, гипотеза о том, что большинство из множества статей жанра "Исповедь Разработчика" - это попытка авторов добавить веса своему персональному бренду, в специфических условиях, сложившихся на рынке труда, когда люди с опытом и, казалось бы, правильным майндсетом, вынуждены стоять в одной очереди с теми, кто вкатился в АйТи только ради денег и удаленки.
Если действовать по шаблону, то стоит рассказать о том, какой я тру-гик-динозавр, написавший свою первую игру в девяносто-лохматом году на каком-то экзотическом языке. Или про то, что первый коммерческий заказ, за реальные деньги, я выполнил в тех-же девяностых, когда многие, буквально, вообще не знали, что такое "сайт"...
Ну вот, сейчас начнется старперское брюзжание и рефлексия... Нет, попытаюсь пойти по нестандартному маршруту. Предлагаю, на своем примере, обсудить то, о чем, похоже, многие в индустрии совсем забыли - романтику, в нашей многострадальной профессии.
Привет, Хабр!
Сегодня рассмотрим, как подружить, казалось бы, несовместимое: динамичный мир CI/CD с его автоматизацией и бешеной скоростью и консервативный, бизнес-ориентированный Bitrix24.
Привет! Меня зовут Никита Титков, я бэкенд-разработчик в Банки.ру.
Создать простую очередь – несложная задача. Но как только очередей становится десятки и через них идут важные для бизнеса процессы, сразу появляются вопросы: как их правильно называть, чтобы не запутаться? Как организовать логирование и мониторинг, чтобы видеть, что происходит с сообщениями? Как обрабатывать ошибки? Мы сталкивались со всеми этими проблемами и решили поделиться опытом.
В своей статье я расскажу, какие задачи и ошибки всплывают при построении системы очередей, и как мы их решили. Поговорим о том: как придумать понятный нейминг для очередей, выстроить явные контракты сообщений между сервисами, настроить логирование и алертинг. Читая эту статью, вы получите общее представление о том, как проектировать систему очередей с нуля и узнаете, как избежать типовых ловушек при их использовании.
Давайте разбираться!
Данная публикация является переводом статьи Jeff-a Atwood-а почти 20-ти летней давности. Jeff Atwood, один из фаундеров StackOverFlow, написал эту статью как некоторое резюме того, как человечество боролось с проблемой O/R Impedance Mismatch.
Я частично принимаю участие в написании разных ORM решений, например, Spring Data JDBC / R2DBC, и скоро мы вместе с Amplicode проведем online событие (оно бесплатное) по Spring Data JDBC. Будем обсуждать Spring Data JDBC, что в ней хорошо а что в ней плохо. Какие trade-off-ы она имеет.
Я решил выпустить данный перевод с целью того, чтобы напомнить людям - silver bullet-а Spring Data JDBC не придумала. Она лишь заняла конкретную позицию по ряду вопросов, из чего следуют определённые ограничения и преимущества. Их мы и обсудим.
Статья в формате шпаргалки, для тех кто понимает о чем тут написано и зачем оно надо. Я вчерашний был бы рад, если бы такая статья существовала. Тут максимально кратко изложен мой опыт, без воды и отступлений. По итогу получим полностью готовую инфраструктуру под свои проекты на n8n.
Всем привет, я делаю свой пет-проект - игровой движок, и какой пет-проект без собственноручно сваренного велосипеда, так я и пришел к идее реализации своей ECS.
В этой статье я хочу рассказать простыми словами - что такое ECS, и как он эволюционно появился у меня.
Что такое ECS - Entity Component System (Сущность Компонент Система) - архитектура хранения данных, где логика - системы, явно отделена от данных - компонентов, которые объединены одним общим id - сущностью.
В двух словах, идея ECS заключается в том, чтобы навести порядок в игровом коде, и игровом мире - выделить все данные игровых объектов(сущностей), и желательно сделать это data-oriented (почему желательно я расскажу ниже).
Предположим, у вас в игре есть объект КУБ - квадратный, все стороны равны, все углы равны, классический такой КУБ. У него есть положение в мире (Transform) у него есть его кубический меш (Mesh), он умеет быть отрендеренным (IsRenderable), и, ко всему прочему, он еще и обладает какой-то своей кубической физикой (Physic).
Привет!
Хочу вместе с вами разобрать, как же код на Rust превращается в готовый исполняемый файл. Мы пишем программу, например, fn main() { println!("Hello, Habr!"); }, компилируем, и на выходе получаем бинарник. Что происходит под капотом компилятора Rust в этот момент? Давайте аккуратненько заглянем внутрь этого таинственного процесса.
Олимпиадное программирование — это спорт для ума, который прокачивает алгоритмическое мышление, скорость и выдержку. Разбираем, с чего начать, какие навыки нужны, почему для соревнований чаще выбирают C++ и какие ресурсы помогут подготовиться школьникам, студентам и взрослым новичкам.
Хочешь попробовать интеллектуальный спорт, где за пять часов нужно решить несколько задач и обойти соперников по скорости мышления? Спортивное программирование даёт не только адреналин соревнований, но и реальный буст к учёбе, поступлению и карьере — от первых олимпиад в школе до участия в ICPC и стажировок в IT-компаниях.
Вероятно, все знают про 23 проблемы Гильберта, определившие развитие математики XX века. Но мало кто знает, что в черновиках великого немца была 24-я проблема: она касалась критериев простоты доказательства и поиска наиболее прямых методов решения задач.
Команда Spring АйО подготовила перевод статьи о том, как JSpecify наконец превращается из «ещё одного стандарта для библиотек» в рабочую основу null-безопасности для всей Java-экосистемы. IntelliJ IDEA 2025.3 впервые согласовала свои проверки с NullAway, а Spring и JetBrains синхронизировали suppressions и поведение анализаторов. Итог — единый, предсказуемый null-анализ без сотен ложных предупреждений.
Управление состоянием — один из ключевых аспектов разработки приложений на Flutter. Часто для этой задачи выбирают тяжелые и многофункциональные решения вроде BLoC, Riverpod или GetX. Однако во многих проектах подобная инфраструктура избыточна: не каждое приложение требует сложной архитектуры и дополнительного уровня абстракции.
В данной статье мы расскажем про встроенные инструменты Flutter, которые позволяют реализовать надежный и предсказуемый state-менеджмент без сторонних фреймворков. Вы узнаете, как использовать ValueNotifier и Provider для удобной работы с состоянием и когда такой подход является оптимальным.
Каждый язык программирования мечтает о своём символе. Кто-то рисует змей, слонов, кто-то выбирает чашки кофе… Но Go пошёл по другому пути и сделал своим лицом существо, которое выглядит так, будто родилось после скрещивания морской свинки, бобра и кролика. 😅
Я Дмитрий Буров – Golang-разработчик, автор Telegram-канала Go Advocate и лидер внутреннего Go-сообщества в Lamoda Tech. Я хотел бы изложить историю создания Гофера (Gopher'a) – от идеи до финального образа который вы сейчас привыкли видеть.
Про eBPF уже сказано и написано достаточно много, поэтому я хочу сделать следующий шаг и чуть глубже рассмотреть практические аспекты работы c таким механизмом, как kprobe, который позволяет использовать функции ядра Linux для динамического запуска пользовательского кода.
Статья поможет ответить на вопросы:
- Как понять, какую функцию ядра выбрать для использования с механизмом kprobe?
- С чего начать ее поиск?
- Какими инструментами пользоваться?
kprobe — это, по сути, ловушка, или брейкпоинт, который можно установить почти в любом месте кода ядра Linux.
Когда я впервые начал всерьез работать с кодинг-агентами, казалось, что это магия: просишь поправить модуль, а через пару минут у тебя уже пулл-реквест. Но чем больше я ими пользовался, тем чаще ловил себя на одном и том же: агент то ломает билд, то игнорирует важные договоренности по архитектуре, то переписывает код "как ему удобнее". И каждый раз приходилось руками разгребать последствия "умной" автоматизации.
Со временем стало очевидно: проблема не в модели, а в том, как мы ее онбордим в проект. Один и тот же Claude в одном репозитории ведет себя как сильный мидл, а в другом как растерянный стажер. Разница почти всегда в том, что написано (или не написано) в CLAUDE.md и его аналогах для агентов.
Я перепробовал кучу подходов: от огромных "библий" с правилами до минималистичных заметок и автогенерации. Что-то работало, что-то категорически нет. В итоге вырисовались простые, но хорошо проверенные на практике принципы того, каким должен быть CLAUDE.md, чтобы не было мучительно больно ни вам, ни агенту.
Ранее я уже рассказывал про разработку AI чатов на языке R. А в этой статье мы более подробно разберёмся как из AI чата сделать полноценного AI ассистента, который умеет не только отвечать на вопросы, но и выполнять какие то действия, например взаимодействовать с файловой системой, API различных сервисов и так далее.
Команда AI for Devs подготовила перевод большого гайда о скрытых возможностях и продвинутых техниках работы с Gemini CLI. Если для вас терминал — рабочий дом, то этот материал покажет, как превратить Gemini CLI в полноценного ИИ-агента, который автоматизирует рутину, подключается к внешним сервисам и расширяется под любые задачи.
Сегодня мы поговорим о том, как развивается платформенная команда «Спортмастера». Речь пойдёт о подходе к организации фронтенд-приложений, который получил название FEOD — Fractal Entity Oriental Design.
AI технологии меняются так быстро, что каждые несколько месяцев задаешься вопросом: чем сейчас лучше всего заняться в этой индустрии? И ответ каждый раз новый.
Я недавно понял, что сейчас самое время заняться MCP — протоколом контекста моделей, и открыть возможности внешних интеграций для моих AI агентов. По мере того, как растет количество публично доступных MCP серверов, разница между агентом с MCP-адаптером и без такового приближается к разнице между компьютером с интернетом и без.
Инициатива OpenAI, которые адаптировали MCP для своей платформы приложений внутри ChatGPT, произвела на меня определенное впечатление, и я проделал довольно основательный эксперимент (на трех облачных H200 и DeepSeek V3.2-Exp), показавший, что основной функционал такой платформы можно воспроизвести усилиями одного разработчика.
Сам эксперимент - в этом видео:
Привет, Хаброжители!
Большинство книг об алгоритмах фокусируются на нотации «О большое» и основных принципах проектирования, однако эта книга предлагает уникальный подход, выводя разработку и анализ на уровень предсказуемой практической эффективности. В ней обсуждаются базовые и классические алгоритмические задачи, возникающие при создании приложений больших данных, для которых демонстрируются элегантные решения постепенно возрастающей сложности. Анализ решений дается в рамках как классической RAM-модели, так и более значимой с практической точки зрения модели с использованием внешней памяти, позволяющей оценивать сложность ввода-вывода.
В книге рассматриваются различные типы данных, включая целые числа, строки, деревья и графы, разные алгоритмические инструменты, такие как выборка, сортировка, сжатие данных и поиск по словарям и текстам. Наконец, вы найдете здесь информацию о последних разработках, связанных со сжатыми структурами данных. Алгоритмические решения сопровождаются подробным псевдокодом и множеством работающих примеров, что позволит обогатить инструментарий студентов, исследователей и профессионалов, заинтересованных в результативной и экономичной обработке больших данных.
