Когда один зависимый сервис начинает отвечать медленнее, проблема быстро перестает быть локальной: горутины ждут, соединения заканчиваются, таймауты разъезжаются по всей цепочке. Circuit breaker помогает остановить этот каскад до того, как он положит соседние части системы. В статье разберем, как написать простой breaker на Go примерно за 100 строк, где у такой реализации границы применимости и почему production‑библиотека gobreaker устроена гибче.

ИИ-агенты пишут код быстрее человека, но кто поручится, что они не устроят cascading failure? Разберем, как в реальном проекте совместить инженерный опыт, архитектурные шаблоны и автономных агентов, чтобы получить работающий функциональный узел, а не груду классов-переростков. Вы увидите подготовку фундамента, декомпозицию задач, диаграммы и тот самый момент, когда ИИ нужно жёстко одёрнуть.

WebAssembly можно использовать как способ расширять Python без нативной сборки под каждую платформу: упаковать Wasm-модуль внутрь библиотеки, запускать его через wasmtime-py и ускорять участки, где чистый Python уже не справляется. Но за удобной схемой быстро проявляются неочевидные детали: store, линейная память, знаковые указатели, ручное копирование данных и риск записать их совсем не туда.

В статье разберёмся, где Wasm действительно полезен для Python и почему работа с таким API требует особой аккуратности.

RAG часто воспринимают как аккуратный способ «заземлить» LLM на документах и снизить риск галлюцинаций. Но у этой архитектуры есть менее очевидная проблема: контекст из базы знаний обычно считается доверенным, хотя именно через него в модель могут попасть вредоносные инструкции.

В статье разбираем, как несколько отравленных документов могут повлиять на ответы системы, почему эмбеддинги нельзя считать безопасной абстракцией и какие уровни защиты нужны, если RAG используется не в демо, а в реальном продакшене.

В статье рассмотрим, почему эволюционная архитектура и модульный монолит превосходят современные архитектурные подходы. Обсудим, в каких случаях стоит отказаться от микросервисов, как документировать архитектурные решения с помощью ADR и какие методы помогают спасать проекты.

Man-страницы часто остаются главным способом разобраться с CLI-инструментом, но в реальной работе быстро найти нужную опцию или пример бывает непросто. В статье разберем практичные приемы, которые делают такую документацию удобнее: сводки опций, группировка по сценариям, шпаргалки, примеры, таблицы и нормальная навигация в HTML-версиях. Всё на примерах Git, rsync, strace, curl, OpenBSD и GNU.

Почему одни User Story работают как часы, а другие становятся источником бесконечных багов и ночных звонков? За годы работы в FinTech собрал коллекцию типичных ошибок, из‑за которых команды теряют драгоценное время. В статье — живые кейсы, наглядные диаграммы, разбор INVEST и практики Three Amigos, которые снижают число дефектов. Рассмотрим, как превратить сырую идею в зрелую User Story с чёткими критериями приёмки и нефункциональными требованиями.

DevSecOps по-прежнему часто сводят к подключению сканеров в CI/CD. Дальше сценарий предсказуем: пайплайн замедляется, отчёты копятся, команда теряет к ним интерес. Проблема обычно не в инструментах, а в том, что их внедряют поверх неизменённых процессов.

В статье — о том, как подойти к DevSecOps как к системному изменению: с чего начать, как выбрать пилот, какие цели ставить и где чаще всего всё идёт не так.

Продакт-менеджер строит продукт. Маркетолог привлекает трафик. А кто отвечает за то, чтобы первое встретилось со вторым и пользователь сказал «да, это то, что мне нужно»?

В статье разбираем три роли, которые часто путают даже опытные команды: продакт, маркетолог и Product Marketing Manager. Без воды и шаблонных фраз — только зоны ответственности, реальные метрики и примеры, где чаще всего ломается взаимодействие.

Почему команды регулярно «не укладываются», даже когда план выглядит разумно и согласован со всеми? Дело не только в сложности задач и неопределённости разработки. Существенную роль играет то, как формируются ожидания: где проходит граница между прогнозом, планом и обязательством, и какие сигналы команда считывает от руководителя.

В статье — разбор типичных искажений в оценках, эффекта давления и привязки, а также того, как управленческие привычки влияют на честность планирования и предсказуемость результатов.

Управлять тимлидами — это не раздавать задачи и проверять сроки. Это выстраивать среду, где сильные технические лидеры могут проявить себя без микроменеджмента. В статье разберем какие ошибки совершают 90% руководителей, почему контроль убивает инициативу, и как перейти к системному лидерству с помощью OKR, DORA-метрик и роли Delivery Manager. Без воды, с конкретными кейсами и схемами!

Каждая новая сессия с AI-ассистентом для разработки обнуляет накопленный контекст: инструменты мощные, но по своей природе «забывчивые». В итоге мы снова и снова проговариваем стек, соглашения и ограничения, тратя время на восстановление того, что уже было известно вчера.

В статье разберемся, как превратить это слабое место в управляемый ресурс: от простых файлов правил до полноценных слоёв памяти и инфраструктуры, которые позволяют ассистенту работать с учётом накопленного опыта.

В этой статье мы поговорим о том, как работать с мировыми финансовыми данными через Yahoo Finance и как получать котировки с российских площадок — Московской биржи и Тинькофф Инвестиций.

В лабораторных условиях трекинг объектов обычно выглядит предсказуемо: камера статична, освещение стабильно, масштаб меняется плавно. На подвижной платформе всё иначе. Дрон вибрирует, камера смещается вместе с фоном, объект меняет размер в кадре, а задержки обработки и подвеса начинают влиять на результат не меньше, чем сам алгоритм. В статье разберём, почему классического CV‑трекера недостаточно для промышленного сценария и как связать компьютерное зрение, геометрию камеры и механику gimbal в единую систему.

Вы вроде бы пишете код на чистом PHP, но почему-то каждый день используете маленькие языки: DQL в Doctrine («u.age > 18»), Twig-выражения («user|length > 0»), Symfony ExpressionLanguage («user.is_active and order.total > 100`). Никогда не возникало мысли о том, что хорошо бы избавиться от всех этих дополнений и использовать язык собственной разработки для решения нужных задач?

В этой статье мы рассмотрим DSL — язык, заточенный под узкую задачу.

Путь к роли CTO обычно не связан с одним переломным моментом. Он складывается из последовательных изменений в мышлении, фокусе и подходе к управлению. С ростом ответственности меняется оптика: задачи команды постепенно уступают месту системным связям внутри компании, а краткосрочные цели — решениям с горизонтом в годы.

В статье поговорим о ключевых переходах, через которые проходят руководители на этом пути, и практики, позволяющие заранее выйти на следующий уровень — еще до формального повышения.

Красные тесты на CI, зелёные локально, time.sleep в каждом втором тесте, а после смены селектора всё равно всё падает? Знакомо. Это не судьба, а отсутствие архитектуры. Разбираем, как превратить хаос из автотестов в промышленный фреймворк: слои, паттерны (POM, Builder, DI), анти-паттерны и работу с окружениями. С примерами на Python.

В статье рассмотрим кто сегодня выигрывает битву за бэкенд: сравнение синтаксиса, разбор производительности, а главное — честный прогноз на 2-3 года. Если выбираете стек для нового проекта или думаете, учить ли Kotlin вдогонку к Java, — эта статья для вас!

В инфраструктуре почти не бывает задач «на один клик»: за деплоем тянутся CI/CD, за Kubernetes — эксплуатация, за нагрузкой — Nginx, Postgres, мониторинг и безопасность. В этом выпуске собрали материалы и ближайшие открытые уроки по тем темам, в которые чаще всего приходится погружаться уже на практике. Это хороший способ быстро разобраться в конкретной теме, посмотреть на рабочие подходы и понять, что стоит изучить уже системно.

В последний год разговор об AI всё чаще сводится к сравнению моделей и их возможностей. Но если смотреть шире, становится видно, что главные изменения происходят не только на уровне качества ответов: меняются сами технологические тренды, сценарии внедрения и контуры конфликтов вокруг AI.

Редакция MIT Technology Review в своем ежегодном обзоре выделила 10 направлений, которые сегодня лучше всего показывают, куда движется искусственный интеллект — от новых архитектур и агентных систем до вопросов безопасности, регулирования и общественного сопротивления.