TypeScript *

Несмотря на то, что WebStorm уже несколько лет официально недоступен в России, он по-прежнему остаётся одним из главных инструментов для веб-разработчиков. Недавно вышла новая версия WebStorm 2026.2.

В релиз вошли поддержка TypeScript 7, нативная интеграция с GitHub Copilot, менеджер скиллов для ИИ-агентов и обновления для React, Vue, Svelte, Angular и других популярных технологий. Разработчики также улучшили отладку, работу с Node.js и Git, производительность и стабильность IDE.

В статье разберём основные изменения WebStorm 2026.2, а также расскажем, какие возможности для веб-разработки уже доступны в OpenIDE и чего ожидать от её предстоящего перехода на платформу 2026.2.

Всем привет, начиная с прошлого лета я потихоньку клепал свою версию Telegram Wrapped.

Началось всё максимально тупо. Я увидел в TikTok рекламу очередного сервиса, который обещал красиво проанализировать мой Telegram. Проверять такое на основном аккаунте мне показалось сомнительной идеей, поэтому я зашёл туда с фейка, на котором было буквально три переписки.

В итоге фейк угнали.

Да, аккаунт с тремя чатами.

После этого я задумался: почему вообще ради красивой статистики человек должен отдавать кому‑то код входа, сессию Telegram или доступ ко всему аккаунту? Так появилась идея сделать свой Wrapped, который не заходит в аккаунт и не отправляет переписки на чужой сервер.

React остаётся стандартом фронтенда де-факто, но за последние пару лет вокруг SolidJS сложилась устойчивая репутация "фреймворка, который сделал реактивность правильно". У Solid нет виртуального DOM, компонент выполняется один раз, а обновления идут точечно — и это не маркетинговый лозунг, а следствие конкретной архитектуры. Разберёмся, в чём именно SolidJS технически превосходит React, что по этому поводу говорят актуальные бенчмарки и опросы 2025–2026 годов, и — без прикрас — где React по-прежнему выигрывает за явным преимуществом.

Тест кликает с force: true, ждёт waitForTimeout(3000) и не делает ни одной проверки — а CI с подключённым eslint-plugin-playwright зелёный: все три греха в recommended — warning. Я выписал из исходников плагина, где error, а где warn. Под катом — конфиг, который это чинит. Ну и десять правил ревью, до которых линту не дотянуться в принципе.

К концу второго месяца vibe coding на фронте моего пет-проекта жили пять компонентов кнопки, четыре спиннера, компонент страницы на 700 строк и шапка, которая показывала один баланс, пока модалка рядом показывала другой. LLM-агент писал всё это уверенно, быстро и с хорошим стилем кода. Фронтенд под LLM деградирует даже быстрее бэкенда — и тому есть причины: от качества обучающей выборки, где вперемешку лежат три поколения React, до самой природы JSX, где разметка, логика и состояние легально живут в одном файле.

Под катом — что в итоге сработало: Feature-Sliced Design, урезанный до трёх слоёв, как карта для агента; dependency-cruiser в роли архитектурного контракта, который нельзя нарушить; кодогенерация API-клиента из OpenAPI вместо доменной модели; за что я простил Tailwind; и честно — про самое слабое место конвейера: агент, который верстает вслепую. Это продолжение статьи про бэкенд, но читается и само по себе.

Представьте, что вам нужно обрабатывать десятки тысяч сообщений с помощью LLM: извлекать данные из текста, классифицировать объявления и получать строго структурированный JSON. При этом стоимость каждого запроса должна оставаться минимальной.

Я столкнулся именно с такой задачей и попробовал несколько подходов: от бесплатных моделей до платных API. В итоге удалось снизить стоимость одного запроса примерно до 0.006 рублей, сохранив качество обработки.

В статье расскажу, как я пришёл к этому решению и почему в итоге написал собственный API-слой поверх OpenCode Go.

Мы вынесли компактную карточку банковской карты в entities/card/ui: маска номера, баланс и статус — решение казалось очевидным.

Через два спринта в карточке появились действия «заблокировать карту» и «изменить лимит». В итоге entity начала импортировать features/block-card, features/change-card-limit и проверку прав доступа мимо public API. Когда ту же карточку понадобилось показать в выборе счёта списания, вместе с ней приехали ненужные зависимости и проверки ролей.

Пользовательских инцидентов не случилось, но исправление отняло время. В entity оставили чистый CardPreview, сценарии подключили выше, композицию дашборда перенесли в widgets/card-summary, затем заново прогнали ролевые тесты.

После этого на ревью мы стали обсуждать имя папки ближе к концу разговора. Сначала отвечали на другой вопрос:

Какие будущие изменения выбранная граница позволит оставить локальными?

В FSD 2.1 для подобных ситуаций рекомендуют начинать со страниц и извлекать код ниже по мере появления переиспользования. Это хороший вариант по умолчанию, хотя самостоятельный сценарий с близким вторым потребителем иногда оправдывает границу раньше.

В статье разберем, как собрать простой DI-контейнер на чистом JavaScript без TypeScript, декораторов и reflect-metadata. Заодно посмотрим, как применить его в небольшом DDD-примере с корзиной, репозиторием, скидками и разными lifetime зависимостей.

У любого запроса к Strapi есть неприятное свойство: форма ответа зависит от того, что вы попросили. Запросили статью без populate — в ответе только скалярные поля. Добавили populate: { category: true } — появилась вложенная категория. Добавили fields: ['name'] внутри populate — категория пришла обрезанной. Один и тот же эндпоинт возвращает десятки разных форм, и статический TypeScript-интерфейс ни одну из них честно не описывает: он либо врёт (обещает поля, которых в этом конкретном ответе нет), либо бесполезен (any).

В этой статье я разберу, как решить эту проблему кодогенерацией: как достать схему из работающего Strapi, сгенерировать по ней TypeScript-клиент и — самое интересное — как заставить систему типов вывести форму ответа прямо из аргумента populate на этапе компиляции. Подход Prisma-подобный: возвращаемый тип метода зависит от того, что вы передали в вызов. Код — на TypeScript; клиент, на примере которого я всё показываю, open-source под MIT, ссылка в конце.

Есть два способа лишиться контроля над собственным интернет-магазином.

Первый - это арендовать платформу (InSales, OpenCart, Битрикс, конструктор). Вы платите за тариф и приложения, а код, данные и правила здесь не ваши. Второй, менее очевидный - это заказать разработку «под ключ» и получить чёрный ящик, который знает только подрядчик. Формально код ваш, но тронуть его без той же команды нельзя. Лок-ин просто переехал с платформы на агентство.

Мы перевезли собственный магазин (fashion-бренд IWANT) с InSales на свой движок и на этом опыте собрали переиспользуемый пакет переезда. Один из принципов пакета, отдавать клиенту не «сайт», а agent-ready репозиторий: проект, устроенный так, что дорабатывать его можно самому через админку, силами AI-агента по инструкции в репозитории либо через нас. Ниже пишу что за этим стоит и где границы.

Именно так я думал, когда начинал разбираться в этой теме. Но, разобравшись, я с уверенностью могу сказать, что это реально, такая идея имеет место быть и обслуживать такую архитектуру легко.

В данной статье будет описан процесс реализации архитектуры веб‑приложения с удобной системой докер контейнеров. Здесь не будет обсуждаться CI/CD, исключительно development‑side процесса разработки.

Я использую самый свежий на момент написания PHPStorm 2026.1.4 от Jetbrains, но абсолютно не важно какой IDE вы пользуетесь. В теории можно и в блокноте писать хороший код.

Хочу сравнить фреймворк Point0 и библиотеку tRPC. Делаю это, потому что квери и мутации в Point0 очень похожи по DX на tRPC, но более удобны ввиду того, что всё же Point0 это фреймворк и он может обладать возможностями, которыми библиотека не может:

Объявлять квери вместе с серверным кодом прямо в клиентских файлах, или наоборот

Автоматически гидрировать и дегидрировать квери клиент при включении SSR

В мутациях отправлять файлы автоматически превращая данные в FormData и обратно

Иметь стабильные индивидуальные урлы для квери и мутаций

Не заставлять зависать редактор кода при увеличении количества эндпоинтов

Возвращать в ответах с сервера на клиент целые серверные компоненты или интерактивные острова

Управлять внешним видом состояний загрузки на страницах и в компонентах

Кроме того, что описано в этой статье, Point0 может много чего ещё, но об этом в других статьях. Сейчас фокусируемся на сравнении с tRPC. Предполагается, что вы с tRPC более менее знакомы, но ниже я всё равно буду показывать примеры реализации на tRPC, чтобы сравнения были видимыми.

💾 MinIO, MongoDB, PostgreSQL для хранения 25 лет истории стоимости акций

Когда строишь эмулятор для проверки торговой стратегии 20 акций на 25 лет исторических данных поминутно, выбор хранилища становится архитектурной задачей. В статье разобрал, почему попытка использовать MinIO не оправдала себя, где упирается MongoDB и как PostgreSQL с Pgpool-II и read-репликами сократил время чтения одной свечи с 40мс до 10мс

WebAssembly появился для браузерных задач как способ исполнять тяжелый код быстрее, чем это делает JavaScript. Но за последние годы он начал выходить далеко (иногда буквально далеко) за пределы вкладки браузера: серверы, edge-вычисления, плагины, песочницы. Появились рантаймы Wasmtime, WasmEdge, Wasmer, которые исполняют WASM-модули\компоненты прямо на ОС. Звучит красиво - собрал один бинарь, а запускаешь где угодно, да еще и в максимальной изоляции.

Но есть интересное наблюдение. Существуют проекты, которые строили свои виртуальные машины на WASM, но отказались от него. Самый заметный пример - это Polkadot. Они спроектировали собственную PolkaVM на базе набора инструкций RISC-V и переключили исполнительный слой смарт-контрактов на нее (при этом сам runtime Polkadot по-прежнему компилируется в WASM). Если WASM настолько хорош, как заявляется, то почему для нового движка выбрали не его, а регистровую машину?

Недавно в одном из тематических чатов разгорелась жаркая дискуссия на этот счет, что, собственно говоря, и побудило меня на написание этой статьи. Если тебе интересны такие темы - добро пожаловать к нам)

Давайте попробуем разобраться, чем стековая модель отличается от регистровой и где эта разница реально что-то меняет. А также рассмотрим, где же в WASM скрыты компромиссы.

Kadr: видеоредактор, в котором Claude Code монтирует рядом с тобой

Я задался вопросом: как должен выглядеть видеоредактор, если проектировать его в эпоху ИИ-агентов — не «редактор плюс кнопка с нейросетью», а инструмент, где агент работает на том же таймлайне, теми же операциями, что и человек? Ответа не нашлось, и я начал писать свой.

Я много работаю с кодинг‑агентами в Claude Code. В какой‑то момент поймал себя на том, что не представляю, на что уходят токены. Счёт в конце месяца есть, а из чего он складывается, непонятно.

Написал небольшую утилиту: она читает то, что Claude Code и так пишет на диск, и раскладывает расходы по статьям. То, что она показала, мне не понравилось.

потому что нельзя просто взять redux и начать использовать в React. Необходима некая «react-redux» библиотека. А в чём тогда смысл талдычить, что «Redux works with any UI layer»?

Я собирался просто добавить Vera графический интерфейс, а в итоге переписал почти весь проект. Теперь она умеет работать с файлами и изображениями, запоминать пользователя, выполнять фоновые задачи, создавать презентации и все это с одной небольшой локальной моделью.

Всем привет, на этот раз хочу провести обзор инструмента ng-virtual-scroll-view.

В предыдущей статье я делал обзор на универсальные виртуализированнные списки, которые "под капотом" использовали одноосевой виртуальный scroll-контейнер. Из проекта ng-virtual-list решил вырастить ещё один инструмент, двухосевой виртуальный scroll-контейнер ng-virtual-scroll-view. Инструмент также поддерживает версии Angular с 14 по 22.

С API и примерами использования можно ознакомиться в документации.

Есть одно предложение, которое за последние месяцы перепечатали, кажется, все. Вот оно, в переводе с блога TypeScript:

📣 Заявка. «Проверка типов проекта VS Code (около 1,5 млн строк) ускорилась с 77.8 с до 7.5 с». Итог, который команда вынесла в заголовок, — «примерно в 10 раз быстрее».

Это не обзор релиза. Это попытка воспроизвести один график — не на кодовой базе Microsoft, а на монорепо, которое я собрал специально под замер, двумя компиляторами на одной машине, с показом каждой цифры и с репозиторием, где любую из них можно получить командой pnpm bench.

Сразу спойлер: да, TS7 быстрее, и заметно. Но „в десять раз“ живёт в одном конкретном месте, испаряется в другом, а кое-что важное в 7.0 пока не вошло — и это „кое-что“ важнее скорости.

Главная мысль:

«10×» — это про чекер на большом проекте, а не про весь ваш день. TS7 радикально ускоряет проверку типов и режет память, и замеры это подтверждают. Но в 7.0 отсутствует стабильный программный API — а с ним из сборки выпадают кастомные трансформеры, tsserver-плагины и типизированный линтинг. Поэтому вопрос миграции — не «стало ли быстрее», а «завязана ли ваша сборка на этот API».