Привет, Хабр! Я Михаил Ефанов, инженер в команде, которая отвечает за всё, что происходит между нажатием кнопки «забронировать» и началом вашей поездки в каршеринге Ситидрайв. Мы работаем со всеми типами авто, но электрокары — отдельная история. Однажды ко мне обратился менеджер продукта с таким запросом:
Если вы ежедневно работаете с API-тестированием и используете Postman, то наверняка сталкиваетесь с повторяющимися задачами: ручное получение и обновление токенов авторизации, изменение параметров запросов для разных сред разработки, копирование данных из ответов для использования в следующих запросах. Эта рутина отнимает время и силы, а также увеличивает вероятность ошибок. Что если большую часть этих действий можно автоматизировать?
В этой серии из двух статей мы пошагово разберем 10 самых полезных pre-request и 10 post-request скриптов, которые, по моему опыту, являются наиболее востребованными при тестировании API, особенно для начинающих QA инженеров. В этой и следующей статьях выполнено ранжирование этих скриптов по их важности и частоте использования, чтобы вы могли сразу осваивать и применять на практике самые необходимые из них. Каждый из 20 скриптов будет сопровождаться простым, понятным примером кода на JavaScript, готовым к применению, а также примерами из практики.
Сегодня голосовые ассистенты умеют включать музыку, подсказывать погоду и даже шутить. Большинство таких помощников – от Siri до Alexa – работают через облако: все ваши команды отправляются на серверы корпораций. Казалось бы, это удобно: тяжелые вычисления происходят дистанционно, а нам остается лишь слушать ответ. Однако за удобством скрывается ряд проблем, о которых часто не задумываются. Давайте разберемся, почему локальный голосовой ИИ-ассистент, работающий прямо на вашем устройстве, может быть лучше и безопаснее облачного собрата.
Привет! Меня зовут Александр Бондаренко, работаю CPO в Garage Eight. Это третья часть статьи про улучшения и инновации (часть 1 и часть 2). В ней расскажу, что выбрать для своего продукта — обновления, прорывы или ничего. И еще подарю чек-лист для продакт-менеджеров.
Тема валидаторов тесно связана с MEV-стратегиями — арбитражем, снайпингом и другими, которые приносят колоссальные доходы за счёт влияния на порядок транзакций.
Я сам занимаюсь MEV. Написал бота для арбитража и пишу второй, поэтому делюсь практическим опытом, а не теорией.
В статье расскажу, почему сложно конкурировать с валидаторами в Solana, как работают Priority Fee и Jito Tips, почему обычным пользователям трудно обходить валидаторов, сколько стоит свой валидатор и какой стейк нужен для участия в MEV.
За 10 лет, что существует Serverless‑подход, бессерверные функции стали для многих разработчиков чем‑то привычным и удобным. С их помощью можно быстро написать несколько строк кода для реализации конкретной бизнес‑логики и задеплоить, не думая о развёртывании, настройке и обслуживании инфраструктуры. Нужный код запустится автоматически при срабатывании триггера, как это принято в событийно‑ориентированной архитектуре. Но если таких функций в приложении потребуется очень много — что поможет сохранить нужную скорость работы и другие преимущества Serverless?
Меня зовут Сергей Ненашев, последний год я разрабатываю в Yandex Cloud сервис бессерверных функций Cloud Functions. В нашем облаке с ним можно запускать код в виде функции без создания и обслуживания виртуальных машин.
Пожалуй, важнейший процесс в этом сервисе — это обработка внешнего входящего запроса. Чтобы эта конструкция работала с минимальными задержками, нам понадобилось хорошенько продумать архитектуру обработки запросов и применить пару трюков. Я расскажу, как команда пришла к тем решениям, что работают сейчас, а также покажу, на что обратить внимание самим пользователям, чтобы запрос пробегал по всей инфраструктуре не более 10 мс.
В опенсорс-чатах до сих пор (чуть ли не каждый день) спорят, является ли тот или иной проект по-настоящему открытым и по-любительски правильным. И в том же ключе сравнивают опенсорс от народа и коммерческий. К сожалению, в тумане флейма теряется главное: попыток совершенствовать подходы к открытому развитию технологий почти нет.
Попробуем исправить ситуацию и поговорить не о том, какой опенсорс теплее и ламповее, а о том, как взять лучше от двух миров: опенсорса профессионального (на плечах компаний) и любительского (на энтузиазме специалистов).
Привет, Хабр.
Меня зовут Станислав Нижник. Я ведущий системный аналитик в MedTech-компании СберЗдоровье.
В этой статье я расскажу, как мы запустили «Книжный клуб» для системных аналитиков внутри нашей компании, почему мы не читаем на нем книги, как он менялся со временем, какие сложности мы решали. Ну и о том, зачем вообще мы создали «Книжный клуб».
Всем привет!
Решил я самостоятельно собрать свой первый ПК. Все ПК, которые у меня были, попадали ко мне уже в собранном виде. Либо покупался уже готовый ПК, либо мне приносили в подарок уже готовый ПК. В них я обычно что-то улучшал. Увеличивал объем памяти, добавлял SSD или NVMe. А тут я решил собрать весь ПК сам. ПК я планировал использовать для просмотра фильмов или для игр в старые ретро игры от SEGA или PlayStation, поэтому не собирался собирать какой-то дорогой ПК. Идея была в том, чтобы просто собрать ПК, который включится, будет работать на среднем уровне и будет приятно выглядеть на столе. Бюджет был определен в районе 10 т.р., но если выйдет меньше - тем лучше. И так, поехали
Объемы цифровых данных растут экспоненциально. Соцсети, видеостриминг и облачные сервисы ежедневно производят терабайты информации, а технологии хранения — жесткие диски и SSD — все чаще упираются в физические пределы масштабируемости. Ученые из Австралийского национального университета (ANU) и Университета Манчестера нашли решение: одномолекулярный магнит на основе диспрозия, сохраняющий данные при температурах до 100 Кельвинов (−173 °C).
Их исследование, опубликованное в Nature, сулит накопители размером с почтовую марку, вмещающие до 3 Тб на квадратный сантиметр — в сто раз больше, чем у современных жестких дисков. Это открытие может стать крайне полезным для всей индустрии дата-центров. Сегодня разберем, что там создали ученые и как это работает.
Пока большинство разработчиков гонятся за технологиями и всё больше интегрируют нейросети в свой рабочий пайплайн, предлагаю обратиться к прошлому и поговорить о ротоскопировании — методе мультипликации, созданном ещё в начале XX века. А также о том, как, используя эту технику, повысить качество арта и анимаций в своих играх, особенно если вы не очень хорошо рисуете.
Разрабатывая сервис генерации AI курсов, я столкнулся с тем, что мне захотелось решить вопрос с удобным редактированием уроков.
В моем сервисе есть два режима создания курсов - AI режим, это когда ты пишешь промпт или прикладываешь список тем, а нейросеть генерирует контент. Это подходит для самообучения. А второй режим для авторов - ты можешь взять свои наработки, скормить их вместе с промптом модели, а та выдаст результат. Так вот чтобы поделиться с другими юзерами таким курсом, хотелось бы иметь возможность отредактировать ответ модели, дополнить самому, да еще и оформить это все красиво, с заголовками, отступами, списками и прочими украшательствами.
Почитав разные статьи про то, какие есть редакторы, я остановился на TinyMCE.
Мы договорились устно. Всё по-братски. Что может пойти не так?
Всё. Абсолютно всё.
Вы запускаете стартап. Прототип работает, первые пользователи тестируют MVP, впереди демо-день в акселераторе. Один пишет код, другой — тянет связи и питчи. Делёж долей — «когда-нибудь потом». Пока же — драйв, энергия и ощущение, что всё получится.
Но потом наступает «завтра». Один уходит в найм, другой зовёт инвестора, третий хочет «справедливости». А договорённости? Их либо нет, либо они живут где-то в переписке и туманном «вроде договаривались».
Когда на этом фоне начинается конфликт — спасать уже нечего. Ни стартап, ни отношения.
Технологии 3dfx Interactive навсегда остались в истории как символ золотой эпохи компьютерных игр. Их графические ускорители Voodoo открыли эру аппаратного ускорения 3D-графики, а API Glide стал неотъемлемой частью многих культовых игр конца 90-х.
Сегодня, спустя более трех десятилетий, я попытался вернуть это наследие прямо в браузер — без плагинов и нативных компонентов.
Привет, друзья! 👋
Сегодня хочу что-нибудь о штуке, которая вызывает у меня когнитивный диссонанс уже не первый год. Чем глубже я погружаюсь в маркетинг и поведенческие проблемы, тем яснее становится: попытка напрямую изменить поведение людей через убеждения — почти всегда неудача. Почему так происходит? Давайте разберёмся. Без воды, только факты и чуть-чуть личные наблюдения.
Всем привет, я разработал формат изображений.pi.
мы привыкли к JPEG, PNG, PSD — форматам, которые годами хранят наши изображения. Но что, если я скажу, что файл может быть не просто статичным контейнером пикселей, а манифестом динамического процесса? Что, если он сам умеет эффективно работать с гигантскими данными, подтягивать контент извне и хранить всю свою историю изменений?
Мне 16 лет. Весь этот проект, который я сейчас представлю, был создан, отлажен и протестирован на слабом устройстве
Сегодня я хочу рассказать о PIX (Pixel Scene) Format v16.0 — эволюции моего собственного бинарного формата изображений, который теперь способен на то, о чем большинство «популярных» форматов могут только мечтать.
Что такое PIX v16.0 и чем он отличается от того, что вы привыкли видеть?
Привет, Хабр!
В июне 2025 года команда из Гонконгского университета выложила открытые модели Polaris-4B‑Preview и Polaris-7B‑Preview, обученные с нуля на reasoning‑задачах с использованием Reinforcement Learning. Эти модели не просто догоняют топовые коммерческие аналоги вроде Claude‑Opus и Grok-3-Beta — они их обгоняют. Причём на архитектуре всего в 4 миллиарда параметров.
Все это результат продуманного инженерного подхода. В этой статье коротко рассмотрим, как авторам Polaris это удалось.
От радиевого мыла к повесточной шизе – метания экологической мысли, которые влекут многомиллиардные убытки и человеческие смерти. Директива RoHS и как она влияет на ВАШУ жизнь.
Хранение денежных сумм в базах данных и API: анализ подходов платежных систем
Хранение денег — вещь только на первый взгляд простая, а на деле содержит множество подводных камней. Выбрав не тот тип данных, можно получить неточности в расчётах, возможна путаница при переводе суммы из одной валюты в другую. А если ещё и подключать внешние API, у каждого из которых своя точность для одних и тех же валют, уследить за совместимостью еще труднее.
Разбираем, как решают эти проблемы Stripe, PayPal, Google Wallet и другие платежные системы. Сравниваем три основных подхода: Integer minor units, Decimal base units и String base units.
