Принцип атомарности (объект или операцию нельзя разделить на части, не нарушив их целостность или смысл) применяется в как в разработке кода ПО, так и в разработке кода автотестов.
И в автотестах Postman он особенно хорош! Давайте разберемся на примерах, почему лучше писать небольшие автотестики, «один тест, одна проверка», чем «много проверок в одном тесте».
Начинаю серию «Linux Base» из 11 частей — структурированная база для DevOps, DevSecOps и всех, кто работает с Linux.
Часть 1 — файловая система: разбираем структуру каталогов (/etc, /proc, /var и др.), навигацию, работу с файлами, просмотр содержимого и поиск через grep, awk, sed. В конце — 5 практических заданий для закрепления.
в конце также вас ждет Linux commands cheatsheet!
Разработчик рассказал о необычной задумке — он решил научить свою собаку создавать игры с помощью инструментов вайб-кодинга. Вот как это было.
За 30+ проектов я использовал RAG в 80% случаев, Fine-tuning — в 15%, комбинацию — в 5%. В статье — практическая матрица выбора: когда RAG достаточно, когда нужен fine-tuning, а когда гибрид. С примерами кода, реальными сценариями и разбором ошибок.2
Амбициозный, с собственными пет-проектами, участвующий в формах и профильных ивентах/конференциях — софты уже есть, на нашей стороне — харды.
Начали обучение мы даже без погружения в то, как работает LLM, просто научили его работать в графическом интерфейсе нашей платформы, создавать простейшие цепочки и написания промптов.
Плюс, постепенно изучаем то, из чего состоит само приложение (что можно подключить память, что там можно выбирать различные инструменты для работы), отдельные моды в LangChain для разных задач, для вопросно-ответных систем, для систем, где агент выбирает сам инструменты, где система работает с реактом.
Обучение строится так:
— сначала хоть что-то запустить;
— потом понять, как это «хоть что-то» работает;
— потом усложнить и понять разницу;
— далее переходить к практическим задачкам.
А уже в этих задачах важно, чтобы джун сам изучал фреймворк. И, естественно, он должен пользоваться ChatGPT для того, чтобы и самому разбираться.
Тут важно прописывать задачи.
В одной задаче мы подключаем память.
В другой — используем внешние инструменты, которые могут, например, по API дёргать данные по погоде/курсу валют/сводкам новостей/etc.
А после уже можно начинать разбор, как же всё это работает именно технически и как работает векторная база данных, то есть индексация документов, эмбеддинг этих документов.
И после выполнения, например, 5 задач, джун уже может технически разбирать их по существу и понимать, а что и как можно улучшить?
Мы используем, например, ретривал: это может быть поиск по документам, достаточно простой, семантический. А далее это может быть уже и подключение реранкеров и прочие усложнения реализованных кейсов. Например, выводить какую-то конкретную метадату, какой-то конкретный источник и разбирать эту историю.
Речь пойдет о следующей задаче из «Сборника задач по аналитической механике» (Е. С. Пятницкий, Н. М. Трухан, Ю. И. Ханукаев, Г. Н. Яковенко; под редакцией Е. С. Пятницкого. — 4-е изд. — Москва, МФТИ, 2018):
Атаки на отказ в обслуживании (Denial‑of‑service attack, DoS), к сожалению, стали обыденным явлением для публичных веб‑сервисов. Типов и разновидностей атак на отказ в обслуживании существует огромное количество, поэтому мы не будем даже пытаться провести классификацию. Скажем только, что для полноценной защиты от распределённых DoS‑атак (DDoS — Distributed DoS) необходима специализированная облачная система. В этой статье мы проведём обзор возможностей защиты от обычных DoS‑атак и простейших DDoS‑атак встроенными средствами веб‑сервера Angie.
2025 год стал переломным для open-source-сообщества. Согласно ежегодной статистике GitHub, количество публичных репозиториев перевалило за 395 миллионов, а аудитория платформы выросла до 180 миллионов разработчиков. Но главная интрига развернулась на пьедестале языков программирования: TypeScript впервые сместил Python и JavaScript, став самым быстрорастущим языком с годовым приростом в 1 миллион новых разработчиков.
Мы вступили в 2026 год, и тренд на «агентность» и «интеграцию с ИИ» перестал быть просто хайпом. Теперь это архитектурный стандарт. В этой статье я собрал проекты, которые буквально «взорвали» GitHub в конце 2025 и начале 2026 года. Это не просто игрушки, а реальные инструменты, меняющие ландшафт разработки.
«Ты будешь единственным тестировщиком на проекте», — услышал я на знакомстве с командой. Ничего страшного, с кем не бывало? «У нас не было постоянного тестировщика, нужно выстраивать все процессы с нуля», — добавил мой будущий тимлид. А вот это уже интереснее.
Меня зовут Илья, я отвечаю за качество A/B‑платформы в Точка Банке. Сегодня я хочу рассказать, как тестировщику воспользоваться безграничной властью с пользой для всех (и немного для себя).
В прошлой части я остановился на том что собрал свое приложение, наладил работу и залил в google play. Здесь будет не то чтобы полноценный гайд, скорее тот путь что я прошел и попытка получить опыт в написании статьи
Автоматизация учета маркированных товаров в России имеет критическое значение из-за ужесточения требований к маркировке, расширения перечня товарных групп и перехода на более строгие форматы учета. Эти изменения направлены на повышение прозрачности товарооборота, борьбу с контрафактом и нелегальным оборотом, а также на обеспечение контроля на всех этапах движения продукции
С 2019 года в России активно развивается маркировка различных групп товаров на основе технологии, получившей название «Честный знак», которая разработана в рамках частно-государственного партнерства «Центром развития перспективных технологий» (ЦРПТ).
В рамках этой технологии движение товаров, подлежащих обязательной маркировке, отражаются в Государственной информационной системе маркировки товаров (ГИС МТ). Регистрация и авторизация в системе маркировки осуществляется с использованием сертификата электронной подписи. В связи с тем, что обязательная маркировка распространяется на все большее количество групп товаров, запрос на автоматизацию учета маркированного товара также растет.
Данная статья призвана расширить кругозор и компетенцию начинающих специалистов 1С в части работы с товарами с особенностью учета в рамках консалтинговой деятельности, в частности, автоматизации учета и работы с ГИС МТ в прикладных решениях вендора 1С.
В мире разработки программного обеспечения существует понятие, которое окружено множеством мифов, страхов и недопонимания.
Это технический долг.
Часто его воспринимают как нечто сугубо негативное, как признак некомпетентности команды или халатности архитектора. Однако чем глубже ты погружаешься в тему и анализируешь практический опыт, приходишь к выводу, что техдолг — это неизбежная часть жизненного цикла любого продукта. Не ошибка, а стратегические компромиссы. В этом материале хочу поделиться своим видением подходов к работе с техдолгом: поразмышляю о природе техдолга, инструментах для работы с ним, стратегиях взаимодействия с бизнесом, чтобы показать, как тонкая грань между быстрым стартом и катастрофой может быть успешно пройдена.
Привет, Хабр! Я Анна Мелкомукова — инженер команды Spirit Compute в T-Банке. Наша команда отвечает за создание и полную поддержку Kubernetes-кластеров.
Раньше трава была зеленее и небо голубее, а в Kubernetes крутились только легкие и беззаботные stateless-микросервисы. Поды появлялись и исчезали, как будто так будет всегда, но затем в архитектуре появился Stateful.
В статье я постараюсь ответить на вопрос «Как научить Kubernetes работать с приложениями, которым необходимо стабильное и надежное локальное хранилище».
Самые интересные новости за неделю для практикующих инженеров: вайбкодер случайно получил доступ к 7 000+ пылесосам, вышли Sonnet 4.6 и Gemini 3.1 Pro, Haiku со скиллами обошла Opus без них, Claude Code Security и потеря $1,78 млн из-за кода от Claude.
Отвечая на этот вопрос, я разобрал следующие темы?
Где и почему агенты работают хорошо?
Где агенты делают только хуже?
Что значит "подготовить проект" к эпохе агентов
Пара тупых, но работающих советов как работать с Claude Code
Советы, что делать если ты разработчик, тимлид, владелец продукта
Как я думаю, куда всё это приведет
Многие современные ноутбуки оснащаются сканерами отпечатков, но что делать, если ваш рабочий ПК или старый ноутбук такой возможности не имеет? Китайские маркетплейсы предлагают огромное количество USB-сканеров по цене 1000–2000 рублей. Однако при попытке использовать их в Linux пользователя ждёт сюрприз: официальные драйверы отсутствуют, а встроенная поддержка libfprint часто не работает.
В этой статье я расскажу, как заставить работать сканер Chipsailing CS9711 (ID 2541:0236) в Ubuntu и других дистрибутивах. Мы скомпилируем форк libfprint с поддержкой этого устройства, настроим демон fprintd и подключим аутентификацию по отпечатку в KDE (а также дадим подсказки для других окружений).
В начале проекта он кажется всемогущим демиургом. Но это ощущение проходит быстро и навсегда. Вот математическое доказательство того, почему ИИ никогда не заменит программистов.
Хабр, привет!
На связи ведущий специалист Экспертного центра Positive Technologies Александр Леонов. Каждый месяц я рассказываю о трендовых уязвимостях в самых разных и широко используемых по всему миру продуктах и сервисах. Это такие уязвимости, которые активно применяются в атаках или с высокой степенью вероятности будут эксплуатироваться злоумышленниками в ближайшее время. В этой статье подведу итоги 2025 года и расскажу обо всех наиопаснейших уязимостях.
По мере роста продукта регрессионное тестирование быстро становится узким местом: количество сценариев растет, время проверки увеличивается, а цена ошибки перед релизом становится выше. В нашем случае переход к E2E-автотестам стал способом ускорить регресс и основой стабильных, предсказуемых релизов. В статье делимся тем, как мы выстроили покрытие регресса автотестами и встроили его в рабочие процессы команды.
Немного о проекте
Проект представляет собой распределенную систему, состоящую из двух web-порталов на React, порядка двадцати микросервисов на .NET и нескольких интеграций со сторонними системами. Все компоненты участвуют в одном сквозном бизнес-процессе, а релизы выходят регулярно — в среднем раз в две недели.
QA-инженер подключился к проекту уже после начала активной разработки. В этот момент мы осознанно отказались от наращивания объемной ручной тестовой документации и сделали ставку на E2E-автотесты.
Почему Е2Е?
Поддержание ручного регресса в актуальном состоянии задача важная для стабильного развития, но требует существенных затрат времени, вычитки и сверки с обновлениями. Часть кейсов теряют ценность, нужно время на их обнаружение. E2E-автотесты, напротив, становятся частью системы: они запускаются регулярно, отражают реальное состояние продукта и дают оперативный и понятный сигнал о готовности к релизу.
Для нас автотесты стали стратегическим инструментом. Они заменили собой классический ручной регресс и со временем начали выполнять роль индикатора качества — как для команды разработки, так и для менеджмента и заказчиков.
TL;DR:
1,005 миллиарда веб-страниц
25,5 часа
$462
По какой-то причине уже долгое время никто не писал о том, что требуется для краулинга большой части веба: последним обнаруженным мной источником был пост Майкла Нильсена за 2012 год[1].
Очевидно, что за это время много изменилось. Всё стало больше, лучше и быстрее: у CPU появилось намного больше ядер, на смену жёстким дискам пришли твердотельные накопители NVMe, скорости ввода-вывода которых сравнимы со скоростями RAM, существенно выросла ширина сетевых каналов, существенно расширился список типов инстансов EC2 и так далее. Но в чём-то ситуация и усложнилась: гораздо бóльшая часть веба стала динамической, а контент теперь более тяжёлый. Как поменялось состояние Интернета? Теперь узкие места стали другими, и для создания своего Google по-прежнему нужно около 41 тысячи долларов? Мне захотелось это узнать, поэтому я собрал и выпустил собственный веб-краулер1 в условиях похожих ограничений.
