Кто может назвать самый известный во всем мире «помощник» при написании не только программного кода, а вообще любого, даже небольшого текста? Наш тайный чемпион – буфер обмена!

Кто-то, наверняка, сейчас усмехнется, но задумайтесь на пару секунд: сколько раз вы не переписывали текст тупо слово за словом, а просто копировали и вставляли его в нужное вам место? Ведь мало кому захочется так тратить свое время, когда можно просто скопипастить. Все к этому привыкли настолько, что никто не сможет уверенно сказать сколько раз за день он нажимает [Ctrl]+[C] и [Ctrl]+[V]. В каких-то случаях, может быть, удобнее перебирать пальцами [Ctrl]+[Insert] и [Shift]+[Insert], или мышью тыкать в картинки на панели инструментов, – все это уже кому как удобно поступать в каждый момент времени.

Все-таки буфер обмена можно назвать главным помощником при написании текстов, и в том числе в 1С-разработке. И тем более, что в 1С можно так копировать не только текст процедур, но реквизиты и целые объекты в структуре конфигурации.

Привет, Хабр. Я 1С-разработчик SimbirSoft Михаил, в этой статье поделюсь своим опытом подбора инструментов, которые помогают ускорить разработку в 1С.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, я XR-разработчик в SimbirSoft.

В последнее время всё чаще можно услышать, что искусственный интеллект уже способен создавать приложения практически без участия разработчика. Особенно активно эта тема обсуждается после появления AI-агентов 

 В этой статье хочу разобраться, насколько такие заявления соответствуют реальности, именно в контексте XR-разработки. Почему между работающим приложением и действительно качественным пользовательским опытом, в этой сфере, всё ещё остаётся большая пропасть, даже с учетом появления инструментов вроде XR Blocks, которые обещают собрать XR-приложение по обычному текстовому описанию.

Статья может быть интересна компаниям, рассматривающим применение искусственного интеллекта для ускорения разработки XR-продуктов и оценки его реальных возможностей и ограничений.

Привет, друзья! Меня зовут Наталья и я frontend‑разработчик в компании SimbirSoft. 

Когда‑то в 2020 году микрофронтенды были модой. Чуть ли ни каждый хотел почувствовать себя всемогущим и попробовать разделить монолит на части, а также получить от шефа премию или эмоциональное поглаживание и картонку с надписью «Спасибо» (если повезет, то отдадут прямо с рамкой). Затем забыли про них и, но недавно в компанию пришла потребность разработки сайта с архитектурным паттерном «Микрофронтенды». Всех обязали вспомнить или узнать что же такое микрофронтенды? Чушь или все‑таки необходимость? Давайте разбираться.

По мере роста проектов мне как Vue‑разработчику уже неоднократно приходилось сталкиваться с вопросом: как разделить фронтенд между несколькими командами так, чтобы они меньше зависели друг от друга? 

Одним из вариантов остаются микрофронтенды. В статье я разберу Module Federation 2.0 для Vue 3 + Vite, изоляцию стилей и состояния, способы коммуникации между remotes и то, что происходит с этой архитектурой, когда в проекте появляется SSR и Nuxt 4.

Статья будет полезна разработчикам и техлидам, которые рассматривают разделение крупного фронтенда между несколькими командами. А если вы пока только знакомитесь с микрофронтендами, основные понятия я тоже постараюсь объяснить по ходу статьи. 

Сначала разберём Module Federation для Vue 3 + Vite, затем — изоляцию стилей и состояния, коммуникацию между приложениями, SSR в Nuxt 4 и роль host‑приложения в маршрутизации.

В конце оставлю короткий чек‑лист, по которому можно оценить, готов ли проект к такому переезду. Спойлер: микрофронтенды — это не «следующий уровень» архитектуры, а инструмент с довольно конкретной областью применения. И понимать, когда он не нужен, не менее важно, чем уметь его настроить.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, я SDET-специалист в компании SimbirSoft. В этой статье мы разберём, какие метрики действительно применимы к специалисту по автотестированию и как их корректно использовать. Будет полезно для тимлидов команд по обеспечению качества, автотестировщиков и любых специалистов, которые хотят оценить метрики автотестирования.

Традиционный метод постановки задач сотрудникам — это каскадная модель «сверху вниз»: общие цели проекта декомпозируются до целей подразделения, а затем преобразуются в индивидуальные задачи сотрудников. Логично предположить, что цели проекта и сотрудника синхронизированы, а собрав структурированные цели всех сотрудников, можно получить условный макет проекта.

Однако возникает вопрос: как оценить вклад конкретного специалиста по автотестированию?

Мир frontend-разработки за последние несколько лет изменился коренным образом. Если еще пять лет назад стандартом де-факто были одностраничные приложения (SPA), где вся логика выполнялась в браузере, а сервер был просто REST API, то сегодня мы наблюдаем массовый переход к гибридным архитектурам. Next.js с его Server Components и Server Actions стал не просто популярным фреймворком, а промышленным стандартом для enterprise-приложений.

Этот переход принес с собой множество преимуществ: улучшенную производительность, лучший SEO, упрощенную разработку. Однако он же изменил и модель угроз, с которыми сталкиваются разработчики. Привычные методы защиты, основанные на JWT в заголовках и CORS-политиках, больше не обеспечивают полную безопасность. Серверная логика теперь исполняется в непосредственной близости от клиента, а граница между фронтендом и бэкендом стала размытой (для некоторых сценариев).

По данным исследований Snyk и других security-вендоров, 39% облачных средств содержали уязвимые версии React и Next.js в 2024-2025 годах. Это не просто статистика. Это реальные приложения, обрабатывающие данные пользователей, платежную информацию и конфиденциальные бизнес-данные. Уязвимость CVE-2025-55182, получившая максимальный рейтинг CVSS 10.0, показала, насколько критичными могут быть последствия недостаточного внимания к безопасности в современных frontend-приложениях.

React Server Components (RSC) стали новым стандартом, но вместе с ними пришли новые векторы атак. Server Actions, предоставляющие удобный способ вызова серверной логики прямо из компонентов, фактически являются публичными HTTP-эндпоинтами. При неправильной конфигурации они могут стать лазейкой для злоумышленников. Традиционный подход security through obscurity здесь не работает: скрытие эндпоинтов не защитит от целенаправленного перебора.

Привет, Хабр! Я SDET‑инженер в SimbirSoft Александр, в этой статье я предлагаю вам:

Рассмотреть основы Kafka, ее архитектуру и как она работает.

— Выяснить, как тестируются сообщения в топиках, какие инструменты для этого используются. Приведу примерные сценарии.

— Обсудить роль Kafka в интеграционном тестировании, покажу пример интеграционного теста.

— Материал будет полезен для новичков в области тестирования ПО, как ручного, так и автоматизированного.

По мере того как современная разработка программного обеспечения движется в сторону непрерывной доставки и микросервисов, цена ошибок возрастает. Нестабильные тесты, плохо масштабируемый код автотестов или неправильное использование инструментов могут приводить к задержкам релизов или к росту количества багов из‑за затрат времени и ресурсов на выявление причин падения автотестов. То, что сначала кажется временным исправлением, впоследствии может обернуться отложенными последствиями для всей команды.

В этой статье мы рассмотрим семь распространенных ошибок, которые совершают начинающие SDET. Разберем не только то, что идет не так, но и почему это имеет значение и как подходить к решению каждой из проблем наиболее эффективно. Цель статьи — помочь начинающим SDET заложить прочный фундамент для эффективного тестирования, основанного на качестве, масштабируемости и взаимодействии с командой.

Привет! Меня зовут Николай, я SDET в SimbirSoft. Это продолжение серии материалов о современных подходах к разработке и тестированию, и в этот раз мы поговорим о том, как искусственный интеллект меняет повседневную работу инженера.

В статье разберём, как ИИ-инструменты помогают ускорять разработку, автоматизировать рутину и повышать качество продукта. Посмотрим, где они действительно экономят время — генерация кода, тестов, анализ ошибок, — а где требуют осторожности и критического мышления.

Отдельное внимание уделим практическим сценариям: как использовать ИИ в тестировании, как выстраивать покрытие, ускорять отладку и улучшать тестовую архитектуру. Также обсудим, как безопасно внедрять такие инструменты в команду и не «перегрузить» процессы.

Материал будет полезен разработчикам и тестировщикам, которые хотят встроить ИИ в рабочий процесс и при этом сохранить контроль над качеством и архитектурой решений.

Для комфортного чтения достаточно базового понимания процессов разработки и тестирования, а также опыта работы с современными инструментами. Статья ориентирована на специалистов уровня middle и выше, но может быть полезна всем, кто хочет разобраться, как использовать ИИ не как замену, а как усиление своей экспертизы.

Привет, Хабр!

Меня зовут Иван и я занимаюсь frontend-разработкой в компании SimbirSoft. В марте 2026 на официальном сайте Nuxt объявили о выходе новой версии Nuxt v4.4. В ней произведена миграция на Vue Router v5, добавлена возможность создания пользовательских фабрик useFetch/useAsyncData, типизация пропсов в Layout, новый композабл и компоненты для работы с доступностью, профилирование сборки, улучшение производительности и многое другое.

Также в январе вместе с выходом версии Nuxt v4.3 разработчики продлили поддержку Nuxt 3 до 31 июля 2026 года (ранее указывали срок до 31 января 2026 года). Решение было принято после открытия обсуждения, чтобы узнать у сообщества, как прошло обновление с версии 3 до версии 4. Многие отметили, что ждут новостей о сроках релиза Nuxt 5, который должен выйти вместе с Nitro 3, поэтому пока не спешат обновляться на четвертую версию. А пока мы ждем новостей, давайте посмотрим, какие интересные нововведения появились в последних релизах Nuxt. Данная статья — это краткий обзор на новые фичи и изменения, которые мне показались интересными.

Привет! Меня зовут Николай, я C++-разработчик в SimbirSoft. Это третья часть цикла статей о проектировании библиотек на примере решения геометрических задач.

В предыдущих частях статье мы разобрали классическое наследование с виртуальными функциями и использование шаблонов, потом рассмотрели архитектуру на основе признаков (traits), тегов и концептов и показали, как этот подход помогает создавать расширяемые алгоритмы и снижать жёсткую связность между типами и реализациями.

В этой части мы продолжим развивать предложенную архитектуру и разберём, как она позволяет интегрировать в алгоритмы сторонние типы, контейнеры стандартной библиотеки и пользовательские структуры без изменения исходного кода алгоритмов. Мы покажем, как с помощью признаков можно адаптировать внешние классы к интерфейсу библиотеки и как организовать расширение алгоритмов собственными реализациями.

Также рассмотрим практические примеры: адаптацию стандартных контейнеров, расширение алгоритмов через частичную специализацию и добавление альтернативных реализаций. В завершение покажем, как возможности стандарта C++20 позволяют упростить архитектуру за счёт использования концептов и отказаться от части вспомогательных сущностей.

Для комфортного чтения потребуется уверенное понимание шаблонов, частичной специализации и базовых принципов обобщённого программирования в C++. Материал ориентирован на разработчиков уровня middle и выше, которые интересуются проектированием расширяемых библиотек и архитектурой современных C++-систем.

Привет! Меня зовут Николай, я C++-разработчик в SimbirSoft. Это продолжение цикла статей о проектировании библиотек на примере решения геометрических задач. В первой части мы разобрали классическое наследование с виртуальными функциями и использование шаблонов, сравнили их сильные и слабые стороны и посмотрели, какие ограничения возникают при расширении системы.

В этой статье речь пойдёт о более гибком подходе — использовании признаков (traits), тегов и концептов. Мы рассмотрим, как с их помощью можно построить архитектуру, устойчивую к «новым требованиям»: добавлению новых типов фигур, расширению размерности пространства или внедрению альтернативных алгоритмов без переписывания существующего кода.

Материал будет полезен C++-разработчикам, которые проектируют расширяемые библиотеки и хотят лучше контролировать баланс между гибкостью, безопасностью типов и сложностью реализации. Мы разберём практический пример, поэтапно усложняя архитектуру и объясняя, зачем вводятся вспомогательные сущности и как они помогают сделать решение масштабируемым.

Для комфортного чтения потребуется уверенное знание базового синтаксиса C++, понимание шаблонов и частичной специализации, а также общее представление о статическом и динамическом полиморфизме. Текст ориентирован на разработчиков уровня middle и выше, но может быть полезен всем, кто хочет глубже разобраться в архитектурных возможностях современного C++.

Привет! Меня зовут Николай, я C++‑разработчик в SimbirSoft. Я подготовил цикл статей, в которых хочу поделиться своим опытом проектирования библиотек на примере решения геометрических задач и разобрать три популярных подхода к организации кода. В этой статье я расскажу про классическое наследование с виртуальными функциями и использование шаблонов. В продолжении будет еще подход, следи за обновлениями профиля.

Статья будет полезна разработчикам C++, которые сталкиваются с выбором архитектурных решений при создании расширяемых и производительных библиотек. Мы рассмотрим практические примеры реализации обоих подходов, сравним их преимущества и ограничения, а также обсудим компромиссы, которые неизбежно возникают при проектировании масштабируемых решений.

Для комфортного чтения материала потребуется уверенное владение базовым синтаксисом C++, понимание принципов объектно-ориентированного программирования, а также общее представление о шаблонах и виртуальных функциях. Текст ориентирован на разработчиков среднего уровня, но может быть полезен и тем, кто только начинает глубже разбираться в архитектуре C++-библиотек.

Привет! Меня зовут Максим и я frontend-разработчик в компании SimbirSoft. Думаю, из названия статьи вы уже поняли, что я не только занимаюсь разработкой интерфейсов, но и увлекаюсь созданием игр. Интерес к геймдеву появился у меня ещё в университете, когда я решил познакомиться с Unity. Тогда я не планировал строить карьеру разработчика игр, но сам процесс затянул. Даже став полноценным специалистом в своей области, я не перестал думать о геймдеве. Поэтому решил совместить приятное с полезным, а именно: изучить экосистему языка JavaScript на наличие инструментов для геймдева. Результатом стали три игры, опубликованные на платформе Яндекс Игры. Изучив и опробовав несколько технологий, я понял, что создавать игры на JavaScript вполне реально. 

В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных. 

Эта статья будет интересна и полезна Data-инженерам, аналитикам данных и специалистам Data Quality для выбора оптимального метода валидации данных в зависимости от стека технологий и сложности бизнес-логики. Материал ориентирован на начинающий уровень подготовки: тем, кто еще не сталкивался системно с инструментами управления качеством данных.

Привет, Хабр! Меня зовут Мария, я Data-инженер в SimbirSoft, и предлагаю для начала немного познакомиться с каждым из вышеперечисленных инструментов.

Представьте ситуацию: на демо клиент испытывает VR-тренажер «Работы на высоте».

Легкий ветерок, стальной пролет, панорама города. Красота. Клиент поднимается по лестнице, останавливается на краю и с восхищением говорит: «Как круто вы сделали, что от вида вниз у меня голова закружилась!» Мы переглядываемся. Потому что «круто» — это не мы сделали. Это заслуга плохой оптимизации раннего прототипа.

Пока персонаж карабкался, движок героически пытался «на лету» подгрузить пачку тяжелых моделей. FPS просел, рендер начал задыхаться, и вестибулярка клиента объявила забастовку. Иммерсивность —10/10, комфорт — где-то в районе отрицательных значений. Если голова кружится, это должно быть запланировано геймдизайнером, а не видеокартой. 

Привет, я backend-разработчик SimbirSoft Андрей. В этой статье разберем, как сделать так, чтобы VR-проекты на Unity работали стабильно и были дружелюбны к вестибулярному аппарату игрока.

Анимация пользовательского интерфейса прошла долгий путь за последнее десятилетие, они превратились в универсальный цифровой язык, который люди узнают и понимают. Эти микровзаимодействия позволяют дизайнерам общаться с пользователями посредством движения и анимации, предоставляя им рекомендации, контекст и создавая захватывающий пользовательский опыт.

В продакшене анимация всегда балансирует между выразительностью и производительностью. Чем сложнее сцена, тем выше нагрузка на процессор, особенно на мобильных устройствах. Поэтому важно оптимизировать: использовать GPU-дружественные свойства (transform, opacity), избегать тяжёлых reflow, а для сложных эффектов — применять библиотеку, которая работает с отложенным рендерингом, например Framer Motion или GSAP. Это не только повышает плавность, но и снижает энергопотребление, что прямо влияет на опыт пользователя.

Когда команда проектирует систему анимаций, важно фиксировать принципы в дизайн-системе. Это помогает избежать хаоса и гарантирует согласованность между продуктами. Хорошая практика — описывать длительность, кривые ускорения и паттерны движения как переменные, чтобы и дизайнеры, и разработчики говорили на одном языке. Например, motion-tokens, где заданы типовые параметры переходов: fast-out-slow-in, linear-out-slow-in и т.д.

На зрелом уровне анимация становится не надстройкой, а частью архитектуры интерфейса. Она помогает продукту чувствоваться цельным, обеспечивает предсказуемость и ритм, а главное — создаёт ощущение «живого» цифрового опыта. Привет, я Максим, frontend-разработчик в компании SimbirSoft, в этой статье расскажу, как сделать полезный для пользователя UI.

Привет, меня зовут Иван и я SDET‑специалист в SimbirSoft. Полагаю, каждый программист хотя бы раз слышал про инструмент Kafka, многие работали с ним. Наиболее простое его использование — это настройка взаимодействия между микросервисами. А если попробовать использовать его как инструмент для логирования — связать Kafka и Elasticsearch? И при чём тут вообще Elasticsearch? Все просто: это система, которая позволяет работать с большим объемом данных. В нашем случае также необходимо использовать Kibana, надстройку над эластиком, которая позволит визуализировать данные.

В этой статье мы рассмотрим процесс настройки потоковой передачи логов из Kafka в Elasticsearch:
— как настроить взаимодействие между Kafka и Elasticsearch
— как настроить Kibana для визуализации логов, хранящихся в Elasticsearch.

Эта статья будет полезна тестировщикам для настройки анализа логов в распределённых системах, а также разработчикам, желающим реализовать альтернативные сценарии использования Kafka для централизованного логирования.

Иногда в процессе разработки внезапно выясняется, что привычные подходы к тестированию перестают работать: автотесты громоздкие, данные — одноразовые и неудобные, а тестовые фреймворки уже не спасают. В такой момент команда или буксует, или придумывает что-то новое. 

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, я SDET-специалист в компании SimbirSoft. В этой статье хочу рассказать, как мы решали проблемы тестирования не традиционным написанием автотестов, а созданием собственных REST-сервисов: сервиса генерации данных и сервиса, ассистирующего тестам.

Публикация Allure-отчётов — простая задача, пока не сталкиваешься с ограничениями конкретной CI/CD-системы. Но как опубликовать отчёт, чтобы это было и удобно, и стабильно, и без бубнов?

SDET-разработчик Николай разбирает три подхода — от самого простого до функционально полного. Работа GitLab Pages с историей, Allure Server и Allure Docker Service, а также плюсы, минусы и лайфхаками из практики.

Сегодня от приложения ждут не только стабильной работы, но и уверенности в безопасности. На фоне растущего числа кибератак пользователи уделяют всё больше внимания защите своих персональных данных. В связи с этим, информационная безопасность — не опция, а обязательный элемент качества ПО. 

Часто QA-специалисты фокусируются на функциональности, удобстве использования, пользовательском опыте, упуская из виду свой огромный потенциал в укреплении безопасности продукта. А между тем, именно они могут предотвратить появление уязвимостей или найти их раньше, чем это сделают злоумышленники. И если исправить баг в продакшене — дорого, то исправить последствия успешной кибератаки — во много раз дороже, и речь здесь не только о деньгах, но и о репутации. 

Привет, Хабр! Я QA-специалист в IT-компании SimbirSoft. И в этой статье разберемся, какую роль QA может играть в обеспечении безопасности IT-продукта.