ReactJS *

Привет! Я Никита, Staff-инженер в крупном финтехе. В этой статье я хочу поделиться нашим опытом построения системы observability. Мы прошли путь от простых логов до сквозной трассировки, и я покажу, как это работает на фронтенде.

TL;DR: В статье разбираем опыт внедрения OpenTelemetry в крупном финтех-проекте.
Проблема: Логи без контекста не позволяют быстро найти причину 500-й ошибки в распределенной системе.
Решение: Сквозная трассировка (Distributed Tracing) от фронтенда до бэкенда.
Что внутри: Реализация CompositeLogger на TypeScript, патчинг fetch для сохранения контекста и примеры того, как превратить технические трейсы в карту бизнес-процесса. А именно - frontend реализация и практические детали интеграции.

Yandexbot заходит на ваш SPA сайт, получает пустой <div id="root"></div> и уходит. Именно так выглядит индексация большинства одностраничных приложений без SSR. Страницы не попадают в выдачу, органический трафик стоит на нуле, а команда недоумевает: сайт же работает.

Проблема не в качестве кода, а в архитектуре рендеринга. Поисковые роботы медленно или вообще не выполняют JavaScript, а значит, видят страницу до того, как ваш React или Vue успел что-то нарисовать. Настройка Server Side Rendering для индексации SPA приложений поисковиками решает эту проблему: HTML приходит уже готовым прямо с сервера.

Привет! Я Пётр Гришечкин, эксперт в области SEO для e-commerce. Последние 15 лет я проектирую системы кратного роста трафика для крупнейших сайтов. И последнее время пишу всякие околоSEO статьи – https://t.me/seo_and_sem

Это статья написано для начинающих frontend и backend разработчиков, которые хотят разобраться с технической SEO-оптимизацией. Здесь будут конкретные команды, примеры кода для React/Next.js, Vue/Nuxt.js и Angular, а также чек-лист внедрения.

На своём MacBook M4 я не замечал проблем. Два скрипта на Node.js 18 собирали информацию по проекту, обходили файлы, считали строки, агрегировали данные и отрабатывали за пару секунд. Жить можно.

А потом на созвоне коллега расшарил экран. У него удалённый рабочий стол, Intel Core i5-1035G1, 8 ГБ RAM. Он запустил тот же скрипт, и мы оба смотрели на терминал восемь секунд. В тишине.

Решил написать продолжение к предыдущей моей статье Операционная система Анна. Назвал "операционной системой" скорее как отсылку к фильму "Она" (Her) - понимаю, что это, конечно, не ОС в классическом смысле, так что прошу воспринимать это как художественное название, а не технический термин. Ну и вот недавно моя жена затеяла вести расходы в Google Sheets. Увидел её мучения о том, как создать формулы, листы и т. д. В итоге ей посоветовал поставить Анну на её домашний компьютер. При установке она настроила интеграцию с Google Sheets. Потом я ей посоветовал попросить Анну сделать следующее:

Когда говорят «React перерендерился» — обычно имеют в виду что-то расплывчатое. Новичкам это слово объясняет всё и ничего одновременно. В официальной документации процесс описан точнее: trigger → render → commit. Давайте разберём, что происходит на каждом этапе — без магии, зато с Fiber, флагами и браузерным пайплайном.

Когда разработчик приходит в Next.js из обычного React SPA, он часто тащит с собой старую схему мышления. Есть поле ввода, значит будет useState. Есть поиск, значит будет useEffect. Есть список данных, значит будем следить за изменением состояния и вручную запускать новый запрос.

На маленьком экране это вроде работает. Но очень быстро выясняется, что в приложении уже не одно состояние, а три. Есть значение в поле, значение в URL, данные, загруженные по одному из этих значений. Потом появляется четвёртая проблема. Кнопки Back и Forward начинают вести себя странно. Ссылкой на результат поиска неудобно делиться. А отладка превращается в угадайку, потому что не до конца понятно, что именно сейчас считается главным источником правды.

В App Router это решается проще. Если фильтр является частью состояния страницы, его логично держать в URL. Тогда схема становится прямой: URL изменился -> сервер прочитал searchParams -> выполнил fetch -> отрендерил новый список. В этот момент Next.js начинает восприниматься как понятный инженерный инструмент.

Предыстория

В октябре был в путешествии, за пару месяц до, наша компания как и многие компании в РФ стали переходить на свои мессенджеры в замен Telegram. У нас выбор пал на Mattermost, ну это такой, аналог Slack. За период примерно 3 месяца я столкнулся с максимально ужасным UI по моему мнению. Нет, проработка его очень отличная. Но вот трудности в самом представлении для пользователей — ужас.

Всем привет!

Меня зовут Михаил Витик, я работаю в Лемана Тех техлидом в сервисной команде, которая поддерживает команды разработки сайта Лемана ПРО.

Однажды у нас возникла задача — массово переписать стили во множестве проектов. При более близком рассмотрении эта рутинная задача оказалась типичным инженерным болотом: много однотипной работы, высокая цена ошибок. А главное, огромные временные затраты.

Эта задача и привела меня к идеям автоматической миграции, codemod‑трансформеров и использованию ИИ. В этой статье подробно расскажу о практическом опыте разработки автоматического мигратора кода на примере миграции с Linaria — CSS‑in‑JS решения — на CSS Modules.

Пришёл в команду, открыл тесты — should render, снэпшоты, CSS-классы в ассертах. CI зелёный, покрытие растёт. Всё хорошо? Нет. Тесты падали при любом рефакторинге, но пропускали реальные баги в логике. Ложная уверенность, которая хуже отсутствия тестов. И проблема была не в отдельных файлах — а в самом инструменте, который провоцировал так писать.

Когда меня просят подсказать, как структурировать веб-сервис, я всегда начинаю с одного и того же: напишите сервер, который в ответ на HTTP-запросы выдаёт текст в формате HTML.

Это наиболее долговечный, финансово оправданный и понятный пользователю способ написать веб-сервис. Большинство веб-сервисов следует выстраивать именно так, если только у вас нет очень веской причины действовать иначе.

Выслушав меня, веб-разработчики часто отвечают: «о, так вам нравится рендеринг на стороне сервера», на что я обычно, поморщившись, парирую — «да, в какой-то мере». Не распыляйтесь по пустякам, если собеседника отделяет от вас десятилетие невежества. Хотя бы они понимают, о чём я. 

Но «рендеринг на стороне сервера» — ужасный термин. Он подразумевает, что сервер не просто больше работает, но и выполняет сложную работу — такую, которую лучше оставить экспертам. Ни то, ни другое не соответствует истине. На самом деле, «рендеринг» на стороне сервера можно организовать почти без труда, какой бы язык программирования вы ни предпочитали.

Стоит вам это понять — и Веб откроется вам таким, каким его вижу я: как самый простой, лёгкий и наиболее мощный интерфейс для вычислений, какой только есть на свете.

AI-копилот за 40 секунд сгенерировал мне форму на 180 строк с валидацией через zod и сэкономил полчаса. А потом потратил два моих часа на отладку хука с race condition, который я бы написал сам за 40 минут. После месяца плотной работы с Cursor, Copilot и ChatGPT на продакшн-проекте React/Next.js я вывел для себя систему: какие задачи отдавать AI, а к каким его подпускать нельзя.

Как вырваться из замкнутого круга навязываемых акулами BigTech сомнительных технологий на простор устойчивого развития? Как сделать так, чтобы код внедряемой сейчас Дизайн‑системы — через пару лет опять не превратился в очередную, никому не нужную и максимально не удобную, «тыкву‑легаси»? Как выйти из дурного холивара с модными фреймворками на фронтенде и сделать библиотеку переиспользуемых компонент подходящую сразу для всех технологий и «на века»?)))

Ваша команда работает с большим количеством различных недокументированных проектов, основанном на одном визуальном языке? У вашей корпорации есть строгий брендбук и огромное количество клиентских веб‑сервисов написанных на разных фреймворках, которые по факту выглядят немного по‑разному в «одних и тех же мелочах»? Ваши фронты «пишут каждый свой фреймворк для дизайна заново каждый раз на каждом проекте»? Знакомо? UUI спешит к вам на помощь!

Мода на технологии все стремительней меняется, а браузер и простой интерфейс в нем остается. Вышел новый модный фреймворк и заказчику хочется проект именно на нем? Да пожалуйста! Легко! Так мы становимся максимально независимы от капризной и накаченной лоббированием индустрии реализуя основную задачу. Поставляя единый гайдлайн повсюду.

Я ненавижу писать фронтовые тесты. Не потому что я против тестирования, а потому что в какой-то момент они превращаются в бессмысленный ритуал. Особенно когда от тебя требуют покрыть ими вообще всё.

Обратимся к статистике: по данным с https://httparchive.org/ за последние 6 лет средний размер веб-страницы значительно увеличился. Если в декабре 2019 года средний вес десктопной веб-страницы составлял 1,9 МБ, то сейчас он уже 2,9 МБ для десктопа и 2,6 МБ для мобильных устройств. Это рост на 50% за 6 лет, причём изображения составляют до 40% общего веса страницы.

С увеличением разрешения экранов, усложнением дизайна и тенденцией к использованию изображений высокого качества нагрузка на сайты продолжит расти. Это напрямую влияет на скорость загрузки, потребление трафика и, в конечном итоге, на пользовательский опыт.

Просматривая недавно пул-реквест, я заметил, что туда добавили новые изображения. Меня удивил выбор формата: для картинок без прозрачности использовали PNG. Это кажется избыточным, так как для многоцветных изображений лучше подходят форматы вроде JPEG, которые весят меньше.

Я решил провести эксперимент: оптимизировал и переконвертировал изображения в JPEG, WebP и AVIF, сохранив качество на глаз неотличимым от оригинала.

TL;DR перевода статьи Boris Tane: SDLC is dead.

SDLC больше нет. AI-агенты не ускорили привычный жизненный цикл разработки, они его схлопнули.

- Agile-ритуалы мертвы. Планирование спринтов, оценки в story points, релизные поезда и многодневные ожидания аппрувов в PR — всё это пережитки прошлого.

- Все этапы слились воедино. Сбор требований, system design, написание кода и тестов происходят одновременно — в реальном времени и в диалоге с агентом.

- Code Review — это новый луддизм. Машина генерирует 500 PR в день, человек физически не может их проверить. Код должен лететь прямо в main под прикрытием автотестов, feature flags и хорошо настроенного observability.

Новый жизненный цикл — это узкая петля: Intent (Намерение) → Build (Создание) → Observe (Наблюдение).

Идея этого проекта родилась у меня после двух событий.

Первое случилось в самолёте. Мне было нечем заняться, и я решил посмотреть фантастический фильм «Она» (Her, 2013). Я человек впечатлительный, и если в истории есть драма, то легко начинаю сопереживать героям. Фильм рассказывает об одиноком мужчине, который устанавливает ИИ‑операционную систему, начинает с ней общаться и постепенно влюбляется в неё. Спойлерить не буду - фильм действительно стоит посмотреть.

Второе событие - это хайп вокруг OpenClaw. Я как раз вернулся домой, занялся своей обычной работой и в свободное время решил изучить, что это такое. К тому моменту вокруг проекта уже было много шума, и он успел набрать около 300 тысяч звёзд на GitHub.

Меня это действительно впечатлило. Ощущение было почти как в фильме про Железного человека: ты запускаешь ИИ, и он, как Джарвис, выполняет задачи и отвечает тебе почти как живой собеседник. Но довольно быстро стало понятно, что у такого подхода есть две серьёзные сложности.

Первая - нужно хотя бы в общих чертах понять, как внутри устроен OpenClaw: что такое ноды, каналы, связи между компонентами и прочие технические сущности.

Вторая - всё настраивается через пошаговый текстовый визард в терминале. Такой подход скорее рассчитан на технически подготовленного пользователя или ИИ‑специалиста, а не на обычного человека.

Неудивительно, что сегодня многие компании либо предлагают уже преднастроенный OpenClaw у себя в облаке, либо продают услуги по его установке и настройке под конкретные задачи.

Знаете это чувство, когда сидишь на очередном спринт-планировании, команда пытается оценить таски, а планинг покер тормозит так, что успеваешь кофе сварить, пока карточка загрузится?

Вот у меня в AGG TEAM такая же история была. Мы пробовали:

Привет, Хабр!

Полгода назад я писал здесь, как за 5 дней с помощью Claude создал приложение для мониторинга диабета у своей кошки Манишки. Ей было 13 лет, она весила 3 кг, и каждый день я мерял ей сахар глюкометром и колол инсулин. Из блокнота на холодильнике данные перекочевали в Excel, потом в Python-скрипт с графиками, а потом — в полноценное веб-приложение Diabnostic.

С тех пор кое-что изменилось: Манишка вышла в ремиссию в декабре 2025 — глюкоза пришла в норму, инсулин больше не нужен. Но приложение жило своей жизнью: за 5 месяцев работы на платформе зарегистрировались 346 владельцев, и вместе с их питомцами накопился уникальный датасет — 6 783 записи глюкозы от 121 питомца.

В этой статье — о том, какие неожиданные медицинские инсайты я нашёл в обычном дневнике глюкозы.

Я не OpenSource разработчик, но за пару десятков лет написал под сотню enterprise-level библиотек, которые остаются в рабочем контуре, дорабатываются под каждый проект и адаптируются к новым технологиям. Большого смысла выходить в OSS не было, кроме как для упрощения обучения коллег и единого места хранения документации.

Но и желание помогать другим и делиться выстраданными подходами, экспертизой и конкретным кодом мне не чуждо - сегодня поможешь ты, завтра - тебе. Через полгода подготовки и адаптации к OpenSource (сам использую и дорабатываю около 8 лет) в свет выходит одна из библиотек моего рабочего контура - Reactive Route.

Так как я работаю с проектами на разных стеках, стараюсь писать код максимально framework-agnostic - независимыми слоями, которые можно заменить или переписать, не трогая остальной код проекта. А к фреймворкам и библиотекам для работы с состоянием они подключаются с помощью легковесных адаптеров, сохраняя синтаксис работы. Конкретно для Reactive Route выложил набор готовых адаптеров в комбинациях, которые сейчас чаще всего использую:

• React + MobX / Observable

• Preact (no compat) + MobX / Observable

• Solid.js + нативная реактивность / MobX / Observable

• Vue + нативная реактивность

В одном npm-пакете - строгая TS-типизация, SSR / MPA / no-JS / Widget режимы и тщательно протестированная отказоустойчивость. В статье не буду пересказывать документацию на русском и английском, а поговорю скорее про общие принципы качества, использование ИИ в разработке и почему многие библиотеки раздуваются, не успев даже стабилизировать ядро.

Почти каждый фронтенд-разработчик однажды задаётся вопросом: что на самом деле происходит внутри современных фреймворков. Почему изменение переменной автоматически обновляет интерфейс? Как библиотека понимает, что именно нужно перерисовать?