Все потоки

Что, если бы тесты могли писаться сами, просто используя ваше приложение как реальный пользователь?

В этой статье мы рассмотрим, как Playwright MCP (Model Context Protocol) в режиме агента может автономно исследовать приложение, обнаруживать ключевые функции и генерировать исполнимые тесты — без необходимости в ручном скриптинге.

Мы разберём процесс генерации и запуска теста для приложения Movies, не обойдя без внимания то, как MCP выявляет крайние случаи, строит покрытие и даже находит баги, которые вы могли пропустить.

Nintendo издавна славится своим необычным подходом к видеоиграм и консолям. Микрофон в геймпаде, стереоскопическое 3D, два экрана… Game & Watch, DS, затем — Wii U. Правда, на самом деле, всё было немного иначе: большая N начала экспериментировать с двумя экранами ещё во времена GameCube и Game Boy Advance, выпустив кабель, который мог расширять возможности игр тех лет.

На днях в тг-чатике российских предпринимателей и разработчиков видеоигр «Игроточка» кто-то в ностальгических воспоминаниях упомянул проект и выложил афишу Lada Racing Club. Мне показалась занятной моя ассоциация с другим похожим проектом из недавнего прошлого – The Day Before. Иногда одна студия может держать на себе весь видеоигровой рынок страны, как это происходит с CD Project Red и Польшей. А иногда ущерб репутации индустрии наносит всего пара проектов, как мне кажется, из-за чрезвычайно завышенных ожиданий аудитории, подогретых самими разработчиками. Решил на эту тему собрать заметку, чтобы вспомнить об этом – и сделать напоминание для других. 

Итак, рассматриваем два проекта, вышедших с разницей в 17 лет. Это гонки по Москве Lada Racing Club, анонсированные в 2004-м и вышедшие в 2006-м, и «MMO с элементами выживания» The Day Before, о которой впервые аудитория услышала в 2021-м и которую купили 200 000 человек сразу после старта продаж в декабре 2023 года. 

Напомню, что и в том, и в ином случае это была «самая ожидаемая игра года», но в итоге покупатели возвращали игру. Завышенные ожидания приводили к жестокому разочарованию геймеров. Журналисты называли эти проекты скамом. Результатом такого отношения разработчиков к покупателям стал в первом случае подрыв доверия геймеров на локальном уровне, а во втором – ещё и инвесторов на глобальном рынке. 

Не любил программировать, но ушёл в машинное обучение. Не хотел бросать инженерный бэкграунд — и не бросил. Работал с АЭС, фтором, флотомашинами и оптимизацией реального производства, где ошибка — это не падение метрики, а выброс ядовитого газа. Сегодня внедряю AI в промышленности, руковожу несколькими командами, пишу статьи, веду уникальный тг-канал про ИИ в промышленности.

Меня зовут Юрий Кацер. Я работаю руководителем направления анализа данных в компании Rocket Control. Мы занимаемся оптимизацией промышленных процессов и внедрением машинного обучения в индустриальные задачи.

В этой сфере я уже больше восьми лет. За это время успел поработать в крупных промышленных компаниях, таких как «Росатом» и «Полюс Золото», а также посотрудничать с половиной крупной промышленных холдингов России.

Помимо основной работы, веду пару исследовательских команд в Новосибирском государственном университете. Мы занимаемся научно-исследовательскими проектами, которые также связаны с промышленностью, пишем научные статьи и выступаем на конференциях.

Если раньше рассматривал себя как эксперта по применению машинного обучения в промышленности, то в последние годы занимаюсь организацией и управлением командами в силу должности. Хотя техническая экспертиза сохраняется на определённом уровне, ведь постоянно бываю на производствах, общаюсь с коллегами, участвую в проектах и занимаюсь самообразованием.

Управлять устройствами силой мысли или реабилитировать пациентов с нарушениями двигательных функций — для всего этого нужны нейроинтерфейсы. Обсудить основные достижения и проблемы этого направления удалось участникам II Весенней школы «Нейроинтерфейсы нового поколения: Перспективы практического применения», которая состоялась с 21 по 23 мая 2025 года на базе Высшей школы экономики.

На третий день школы состоялся круглый стол «Практическое применение нейроинтерфейсов», в ходе которого ведущие специалисты осветили самые разные аспекты: от производства протезов и датчиков до особенностей реабилитации пациентов с их помощью. Модератором выступил д.ф.‑м.н., директор Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ, руководитель группы «Нейроинтерфейсы» Института AIRI Алексей Осадчий.

В этом материале мы собрали главное из рассказанного на круглом столе.

Хабр, привет!

Меня зовут Алиса, и я руковожу командой разработки контейнерной платформы «Штурвал». В последнее время мы с командой много работали над реализацией мультитенантности и перепробовали множество разных вариантов. Ниже я расскажу, как тенанты помогают закрыть «боли» при работе с K8s на примере трех проблем и поделюсь полезными инструментами.

Эта статья будет интересна тем, кто:

👉 «с ноги» врывается в свой первый кубер;
👉 самостоятельно строит Kubernetes-платформу;
👉 управляет одним или множеством кластеров K8s.

P. S. 31 июля в Москве состоится первая независимая конфа Kubernetes Community Day. Два пространства с хардкорными докладами и воркшопами от крутых экспертов из VK, МКБ, Yandex Cloud, «Лаборатории Числитель», ecom.tеch, Cloud ru, Luntry, FUN&SUN, Lamoda Tech и др. Участие бесплатное. Регистрация тут.

Квантовая механика систематически изучается вот уже около ста лет, и по-прежнему актуальны слова Ричарда Фейнмана о том, что никто вполне её не понимает – а Шон Кэрролл добавляет, что её не понимают даже физики. Квантовая механика действительно полна парадоксов, противоречащих как классической физике, так и обычному здравому смыслу. Один из наиболее известных парадоксов такого рода — мысленный эксперимент «кот Шрёдингера» — демонстрирует, что на квантовом уровне даже граница между жизнью и смертью оказывается размытой. Этот эксперимент популяризован в самых разных источниках, однако, если вас интересует более подробный разбор его деталей и экскурс в смежные эксперименты, такие, как «друг Вигнера» — рекомендую почитать об этом на Хабре статью уважаемого @dionisdimetor «Интерпретации квантовой механики. На каком свете кот Шрёдингера».

Я же сегодня хочу затронуть ещё одну близкую тему – мысленный эксперимент под названием «Квантовое самоубийство», предложенный выдающимся современным шведско-американским физиком Максом Тегмарком, автором книг «Наша математическая Вселенная» и «Жизнь 3.0». 

Почему так сложно сделать отчёт, который будет полезен и разработчику, и аналитику, и менеджеру? Написать красивую HTML-оболочку — дело не такое уж и трудозатратное. 

Но одного этого мало. Чтобы отчёт могли читать люди без навыков тестирования и программирования, он должен уметь скрывать технические подробности тестов; а чтобы им по-прежнему могли пользоваться тестировщики и разработчики, код по-прежнему должен быть под рукой, на расстоянии одного-двух кликов.

Нативные отчёты, используемые фреймворками тестирования, здесь обычно не подходят, или не предоставляют нужную функциональность «из коробки». Из опенсорсных решений, позволяющих анализировать тесты на разных уровнях, стоит упомянуть ReportPortal и Allure Report. На примере последнего мы проанализируем, что нужно, для того, чтобы сделать тесты «читаемыми» для всей команды — а в конце покажем, как эту функциональность можно расширить, если вдруг под ваш уникальный стэк её не удалось найти.

Привет, Хаброжители!

В конце мая 2025 года скончался академик Святослав Медведев — выдающийся нейрофизиолог, который всю свою жизнь посвятил исследованиям человеческого мозга. «Мозг против мозга» — его последняя книга — это взгляд на человеческий разум с точки зрения физиологии, кибернетики и даже философии. Автор исследует, как устроено мышление, и приходит к выводам, которые могут заинтересовать даже тех, кто привык иметь дело с алгоритмами и далек от биологии.

Медведев разбирает мозг как сложную распределенную систему. В отличие от компьютера, где каждый процесс можно отследить по четким логическим цепочкам, здесь всё работает иначе. Нейроны не просто передают сигналы — они формируют динамические сети, которые перестраиваются в зависимости от задачи. Например, когда мы говорим, задействуются не только известные зоны Брока и Вернике, но и десятки других областей, часть из которых остаются «невидимыми» для стандартных методов сканирования.

Разработка с помощью AI‑инструментов меняет подход к созданию ПО. Я сам убедился в этом на практике: всего за два дня мне удалось создать Text Extract API для RAG, используя Claude 4.0, Gemini Pro 2.5 и IDE Cursor. Этот эксперимент показал, что нейросети — уже не просто хайп, а мощный ассистент, способный значительно ускорить процесс разработки.

Наша команда занимается созданием ПО для IT‑специалистов — программу Управление IT‑отделом 8. В ней есть блок для работы с заявками от клиентов и обширная база знаний. Возникла идея: интегрировать нейросети для автоматической обработки тикетов. Кейс прост:

Прилетает тикет от клиента > Нейросеть смотрит в базу знаний и готовит ответ > IT‑специалист либо использует ответ нейросети, либо нейросеть отвечает автоматически.

Для реализации такого функционала необходимо обучить AI‑модель на нашей базе знаний, а это требует качественного извлечения текста из различных документов. Эта статья посвящена первому этапу этого процесса — созданию API для извлечения текстовых данных из файлов любых форматов, что критически важно для эффективной работы с Retrieval‑Augmented Generation (RAG).

Код AI Flame Graphs теперь открыт, этот проект поддерживает GPU Intel Battlemage. Это значит, что AI Flame Graphs теперь способен генерировать flame-графики (Flame Graph, граф пламени, диаграмма пламени), охватывающие полный стек GPU — это даёт пользователям новые аналитические данные о производительности игр. Особенно полезным AI Flame Graphs выглядит в связке с FlameScope (это — мой опенсорсный проект, созданный несколько лет назад). Вот — пример профилирования игры GZDoom. Тут показаны результаты визуализации использования CPU и GPU, проведённые с помощью FlameScope и снабжённые комментариями.

У многих разработчиков в голове есть идея запилить свой saas параллельно с работой и зарабатывать неплохой пассивный доход. Идея здравая, но важно понимать, что на разработку вы можете потратить меньше времени, чем на маркетинг и продажу сервиса.

В инете найти нужную инфу сложно, если не знаешь, что искать. Поэтому я и написал эту статью для тех, кто делает/хочет делать свой saas, но не знает, как продавать.

Почему saas – это другое

Разработчики редко когда являются хорошими продавцами. Поэтому они либо ищут партнёра с такими компетенциями, либо обращаются к кому-то внешнему за помощью.

Проблема в том, что продажи в saas работают по несколько другим законам, чем в обычных продуктах, услугах и даже продажах ПО аля microsoft.

Kingdom Come: Deliverance II. Насколько эта игра прекрасна, настолько же в ней сомнительный интерфейс. Дело не в том, как он нарисован, а в том, как он устроен и функционирует.

Что такое дообучение LLM и зачем оно нужно?

Дообучение больших языковых моделей (LLM) — это способ адаптировать их под свои задачи, сделать их умнее на своих данных и сэкономить ресурсы.

Когда стоит дообучать, а когда хватит prompt engineering или RAG? Если задача уникальная или данных много — дообучай. Если задача простая — попробуй сначала промпты.

Я пишу на Хабре довольно давно и иногда натыкаюсь на собственные же старые посты. Недавно попалась вот эта заметка (по другому ее и не назовешь) от 2013 г. про скорое появление USB-С. Ее прочитало 50 тысяч, она получил 65+ и — самое главное — 170 комментариев (ох, вот он старый Хабр, где даже два абзаца текста могли быть встречены вот так!). И, как обычно — комментарии оказались самим ценным.

Сегодня, спустя 12 лет, когда универсальность USB-С признала даже Apple, мне показалось любопытным проанализировать, как технически грамотная и продвинутая аудитория (а какая же она еще на Хабре!) восприняла эту информацию тогда и увидела перспективы интерфейса. Спойлер: только 17% комментариев проявили поддержу или технический интерес к новому интерфейсу.

Привет! Меня зовут Вадим, я техлид команды разработки платформы кеширования в Газпромбанке. Хочу рассказать о том, как внедрили, использовали и улучшали Trunk Based Development, совершили все возможные ошибки, но в итоге получили то, что хотели — быструю и надежную разработку. Cycle time у нас теперь около одного дня, по одному сервису больше 30 деплоев в месяц, и команда больше не боится пятничных релизов.

Если коротко про TBD — это подход к разработке с одной интеграционной веткой (trunk), куда все делают мердж-реквесты несколько раз в день. Никаких долгоживущих feature-веток, никакого git-flow с develop.

Эта история не про теорию — про практику. Расскажу, какие проблемы мы решали, в какие ямы падали и как выбирались. В итоге соберу чек-лист из семи мудростей, которые мы поняли за этот год — надеюсь, они помогут вам избежать наших граблей.

Формат JPEG появился в 1992 году и стал де-факто стандартом хранения фотографий в интернете. Спустя более 30 лет появляются всё более эффективные и продвинутые альтернативы: WebP, AVIF, JPEG XL и другие. Однако даже в 2025 году JPEG продолжает доминировать. Почему так происходит, несмотря на очевидные преимущества новых форматов? В этой статье мы проведем обзор форматов и разберёмся в причинах.

Впервые про моделирование эволюции я прочитал в 13 лет в статье «Жить и умереть в компьютере» (Техника — Молодежи, №5 1993 год). Она произвела на меня столь неизгладимое впечатление, что я тут же загорелся идеей создать что-то подобное.

Однако никак не удавалось проработать законы мира. Как организмы будут «смотреть» на окружающий мир? Как общаться? Как атаковать? Как кушать друг друга? Наконец, как будет устроен их «мозг»? Реализовать виртуальную машину, как в статье из журнала, или использовать что-нибудь проще, типа конечного автомата или схемы из блоков И-НЕ?

Короче, муки творчества да и, что уж там греха таить, ограниченные технические навыки, не позволили довести идею до ума. Я вернулся к ней уже в зрелом возрасте, лишенный юношеского максимализма и перфекционизма. Решил: раз сделать навороченную модель не получается, стоит начать с чего-то более простого. А лень и остатки перфекционизма в организме прошептали: с чего-то максимально простого.

Последнее время почти любой мой диалог с русскоязычными и англоязычными инженерами по тестированию выглядит так:

— Вижу у вас в профиле тестирование AI-приложений. 
— Я: Да.
— Имеется в виду использование AI-тулов для тестирования?
— Я: Нет, это разные вещи.

Сейчас в разработке буквально каждый квартал происходят какие-то изменения, связанные с AI. Поэтому сложно отличить хайп от того, что компании уже фактически используют в проде. Мне удалось поучаствовать в тестировании AI-приложений на нескольких международных проектах и понять, что действительно уже обрело жизнь.

Эта небольшая заметка позволит сориентироваться в том, что есть интересного в тестировании классических приложений при помощи AI, тестировании AI-приложений и какие есть уровни погружения во все это.

Если вы регулярно читаете новости, то наверняка уже знаете, что 14 октября 2025 года Microsoft должна полностью прекратить поддержку Windows 10. Сама система, конечно, не отключится, но обновления безопасности получать уже не будет. Для многих это стало серьезным ударом, поскольку по всему миру существуют миллионы устройств, которые работают на базе этой ОС. Неужели ничего нельзя сделать?