Разработка

Я долго размышлял на данную тему и наконец решил изложить.

Вся эта история с оценкой кода по количеству написанных строк или другие попытки оценить объем работы мне всегда не давали покоя.

Сейчас я не пишу код в промышленных масштабах, разве что для себя какой-то мелкий инструмент. Но когда-то я писал много и занимался этим больше 15 лет.

Придешь утром в офис и начинаешь что-то писать. А вечером мне нравилось иногда нажать ctrl+z и смотреть в ускоренном темпе, пусть и в обратном порядке, как бегал курсор, как выделялись, появлялись и исчезали какие-то блоки кода. Сначала условие и цикл появились в одном месте, потом кусок кода из цикла перешел в процедуру, цикл вообще исчез и т.д.

И я задавал себе вопрос: а кто видел все эти мои поиски и скитания? Для внешнего наблюдателя видно только сколько строк было утром и сколько их стало вечером. Но это вообще не то. Эти 80 строк даже не намекают на то, чем я занимался целый день. Уверен, вы понимаете, о чем речь.

Сейчас, в эпоху тотальной увлеченности ИИ, меня не покидает мысль, что неплохо бы весь этот когнитивный процесс легализовать.

Здесь не будет инструкций как я это сделал. Здесь будет просто рассуждение вокруг да около.

Отложите кофе и закройте IDE, друзья. Если вы думали, что Google возьмет паузу после релиза монументального Gemini 3, чтобы отдышаться и пофиксить баги, то у Сундара Пичаи были другие планы.

Если вы думали, что у вас есть время спокойно изучить документацию, забудьте. Только за последний месяц рынок превратился в кипящий котел: OpenAI выкатили GPT-5.3, Anthropic ответили мощнейшим Claude 4.6 Opus, и даже Илон Маск ворвался в чат с бетой Grok 4.20. Голова идет кругом...

И вот, посреди этого безумия, Google делает свой ход - обновляет флагман до Gemini 3.1.

Пока маркетологи трубят об успехе, многие реальные пользователи пожимают плечами: «Ребята, я гоняю её второй день и в упор не вижу разницы с обычной тройкой». Многие всерьез считают, что Google просто переклеил шильдик, слегка подкрутил веса и выдал минорный патч за новый продукт, чтобы не потеряться в новостной ленте на фоне конкурентов.

Сегодня мы отбросим пресс-релизы в сторону. Мы возьмем старую добрую Gemini 3, поставим её лицом к лицу с новенькой 3.1 и выясним: действительно ли это шаг вперед, или нам пытаются продать то же самое, просто под новым номером версии.

Погнали разбираться!

Kotlin уже не просто язык для Android. В 2026 году на нём пишут бэкенд, кроссплатформенные приложения и даже заменяют Java. Почему команды уходят с Java на Kotlin, как новичку начать и при чём тут Kotlin Multiplatform? Разбираемся и пишем «Hello, World!» с Gradle. Бонус: пример кода и ссылка на репозиторий.

Случился у нас персональный диалог с одним сотрудником о том, что производительность у него кратно выросла. Выяснилось, что дело в использовании Cursor.

Его результаты были настолько хороши, что незаметно начали ему давать даже не один спринт, а сразу два. И он справлялся.

После этого стало ясно, что эта история необходима нам системно, чтобы оптимизировать производство в целом, увеличить скорость разработки и оставаться конкурентноспособными.

Как мы поступили
1. Сформировали фокус-группу
2. Дали инструмент
3. Назначали спеца, который уже разобрался ранее, ментором по софту
4. Начали отслеживать, как увеличивается производительность работы

Тут было важно подключить именно корпоративный аккаунт Cursor, чтобы централизованно смотреть, кто какие токены тратит, какие модели использует.

Дальше мы начали подключать правила разработки, правила добавления коммитов и внедрять регламенты по созданию проектной документации, чтобы у наших агентов было понимание кодовой базы в каждом проекте.

Итеративно, неделю за неделей мы смотрели, на сколько процентов у нас сокращаются оценка и фактическое время.

После, на этот же промежуток времени, мы сократили остальные оценки исполнителей и параллельно расширили фокус-блок. Сейчас в этой точке и находимся.

Уже после мы систематизируем процесс и вход в него на уровне регламентов, чтобы каждый новый разработчик мог начать работать с Cursor и следить за тем, чтобы код был валидный и пайплайны работ сохранялись.

Плюс, из-за внедрения появилась потребность в том, чтобы обновить формулирование задач от менеджеров проектов, но это уже совсем другая история.

Я не могу написать и строчки кода. Но мир изменился и теперь буквально каждый может осуществить задуманное. В этой статье я расскажу как при помощи DeepSeek и старого Android собрать робота с душой, даже если ты ничего не знаешь о разработке. О революции в мире DIY которую мы пока не осознали. О бессмертии идей. Что нас ждёт и как ИИ повлияют на будущие поколения

Головоломка Ханойские башни (или Ханойская башня, или Towers of Hanoi) – классический пример задачи, в которой лучшее и самое наглядное решение основывается на рекурсии. Кроме того, эта задача иногда встречается на собеседованиях. Тем удивительнее, что последняя статья (хотя и весьма обстоятельная), посвященная  этой задаче на Хабре датируется 2013-м годом и решение приводится на Delphi. Давайте исправим эту печальную ситуацию!

Учась в школе, я обнаружил очень простую математическую формулу, о которой не перестаю думать и сегодня. Смысл её в следующем: представьте, что у вас есть 3D-точка в воображаемом 3D-пространстве за экраном. Для проецирования этой 3D-точки на экран нужно взять её координату X, поделённую на Z, и аналогично её Y / Z. И в результате вы получите проекцию точки на экран: и . А если у вас есть множество точек в этом 3D-пространстве за экраном, и вы начнёте их анимировать и вращать их, а потом воспользуетесь этой формулой для рендеринга всех точек на экране, то это будет выглядеть, как 3D-сцена или 3D-объект. Давайте попробуем эту формулу в деле.

- Дешевле Perplexity: на DeepResearch Bench получили 44.37 (RACE overall) на Claude Haiku 4.5 — модель заметно дешевле типичных "фронтирных" стэков.

- Локально и прозрачно: реальный Chrome перед глазами — можно остановить, залогиниться, закрыть баннер, перезапустить шаг, расширить сбор, уточнить запрос. Итераций — сколько угодно.

- Не только deep research: ещё и инструмент для браузерной автоматизации + извлечения контента, форм, HTML-данных.

- Расширяемо: новые сайты добавляются профилями в scripts/sites/*.json — селекторы и "контролы" живут отдельно от кода и промптов.

Сколько раз вы сталкивались с ситуацией, когда по документам сервер есть, а в стойке его нет? Или когда компания продолжает платить за сотню лицензий софта, которым давно никто не пользуется?

Если эти боли вам знакомы, значит, вы уже поняли: вести учет «железа» и софта в Excel — это путь самурая, но он ведет к финансовому харакири.

В 2026 году управлять парком активов из тысяч ноутбуков, серверов и облачных подписок без специализированного инструмента — просто опасно.

Именно поэтому ITAM-системы (IT Asset Management, системы управления ИТ-активами) перестали быть роскошью для корпораций и стали гигиеническим минимумом для любого среднего и крупного бизнеса.

«Поднятие» унаследованного Postgres без специнструментов быстро превращается в головную боль: вас ждет ручной разбор схем, перелопачивание десятков таблиц и прочая невеселая археология - где лежат персональные данные, что за колонки, как это всё соотносится с 152-ФЗ… Один неверный шаг – и можно запросто упустить что-то важное. Встроенного защитного преобразования данных на диске нет, приходится либо городить огород на уровне приложений, либо создавать триггеры. Хранить ключи, тестировать производительность, поддерживать это всё, руками выставлять фильтры, думать, куда писать логи, как следить за аномалиями и так далее. Всё, что связано с безопасностью – проверять вручную. Любое изменение схемы — снова садись и аудируй заново. Времени уходить будет очень много, и неизвестно, какие грабли вылезут.

В СУБД Tantor Certified то, что обычно делается на коленке, превращается в понятный и безопасный процесс, который подробно описывается в статье.

Мы привыкли обсуждать микросервисную архитектуру с точки зрения границ сервисов, ответственности команд, масштабируемости и отказоустойчивости. Мы спорим о том, как правильно нарезать домен, где провести границы и какие сервисы должны взаимодействовать напрямую.

Но есть более фундаментальный вопрос - кто в системе определяет правила игры?

В реальных финтех-системах бизнес-логика часто начинает зависеть от того, как именно разложены микросервисы. Допустимость действий формируется не в одном месте, а распределяется по цепочке:

- часть проверок живeт во фронтенде

- часть - в API,

- часть - в промежуточных сервисах

- часть — во временных проверках, добавленных после инцидентов

Добавили новый сервис в цепочку - и изменилось поведение.

Вынесли проверку в отдельный процессинг - и появились состояние гонки.

Перестроили оркестрацию - и неожиданно стала недоступной операция, которая раньше работала.

В этот момент происходит архитектурный перекос - не бизнес-процесс определяет систему, а структура сервисов начинает определять поведение процесса.

Для финтеха это особенно критично. Допустимость действия - это не просто проверка прав. Это функция состояния процесса, версии правил, контекста операции и регуляторных ограничений. Если эта допустимость зависит от связности сервисов или порядка их вызова, система становится хрупкой и уязвимой, и тогда, начинается разговор о подходе, в котором бизнес-логика централизуется, версионируется и становится инвариантной к физической архитектуре.

Мы отвлекаем существенные ресурсы в поисках решения для проблем.

В мире Python есть особый вид функций — невидимки. У них нет имени, документ-строки и даже нормального тела. Они живут одну строку и умирают, сделав свое дело. Это лямбда-функции.

Многие новички считают их бесполезной игрушкой или, наоборот, пытаются запихнуть всю логику в одну лямбду, превращая код в нечитаемое месиво. В этой статье мы разберемся, где проходит эта грань. Мы не просто выучим синтаксис lambda x: x, мы поймем, как они устроены внутри, как их использовать с инструментами вроде map, filter, sorted, и главное — когда от их использования стоит категорически отказаться.

Я думал, что мои решения спонтанные. ИИ доказал, что каждое из них — это шаблон.

Вообще, я затеял этот эксперимент не из-за страха за приватность и не в погоне за этими новомодными штуками про достигаторство и продуктивность. Мне просто было интересно, как выглядит моё цифровое поведение через призму современного ИИ — того самого поведенческого интеллекта, который сейчас активно строят все серьёзные компании по созданию ИИ-агентов.

Поэтому в течение одной недели я разрешил ИИ наблюдать, как я пользуюсь телефоном и ноутбуком. Когда открываю сообщения, какие приложения запускаю, сколько времени в них провожу, когда я собран и сфокусирован, а когда в режиме размазни. Я думал, что результаты будут скучными и очевидными. Вместо этого они оказались неудобно точными — в самом хорошем смысле этого слова.

День 1 — всё как обычно. День 3 — это уже личное

В первый день всё было как обычно, без каких-то новых ощущений. Я отвечал на почту, скроллил сайтики, смотрел видео, прыгал по вкладкам — как всегда. А вот вечерний отчёт ИИ меня остановил. Он охарактеризовал мой стиль работы как «фрагментированное внимание». А я причём всегда считал, что многозадачность — это моё и я в этом хорош. Увидеть такую формулировку было неприятненько. Не жёстко, нет, но честнее, чем я обычно бываю сам с собой.

К третьему дню стало по-настоящему интересно.

Привет, я Дима, senior frontend разработчик в компании Doubletapp. 

В этой статье я расскажу о том, как составить идеальное тестовое для фронтендера, которое покажет не навыки прохождения интервью и умения пользоваться нейронкой, а реальные скиллы инженера. Статья будет полезна и тем, кто нанимает, и тем, кто готовится к собеседованиям, и тем, кто хочет честно проверить свой уровень. 

В тексте: 
- Почему стандартные тестовые задания не работают
- Как должен выглядеть адекватный технический этап
- Почему этот подход даёт лучший результат

Как я написал радар межбиржевых спредов на Python и понял, почему 90% публичных ботов считают прибыль неправильно

В России с 1 марта 2026 года заработали несколько ключевых обновлений в законодательстве, которые усиливают контроль над интернетом. Это не внезапный поворот, а продолжение курса на цифровую автономию, начатого еще в 2019 году. Разберемся, что именно произошло, почему и как это скажется на повседневной жизни пользователей.

18 февраля 2026 года сотрудник НКО получил таргетированное фишинговое письмо якобы от National Endowment for Democracy — американского фонда поддержки демократии. Обращение по полному имени, ссылка на «предыдущую заявку на грант» (которой никогда не было), и упоминание документа, которого физически нет в письме — классическая техника «фантомного вложения», при которой первое письмо устанавливает доверие, а вредоносный файл приходит уже в ответ на реакцию жертвы.

В этой статье — разбор атаки по заголовкам, инфраструктуре и социальной инженерии. Материал будет полезен аналитикам SOC и сотрудникам НКО: в конце — IOC, kill chain и рекомендации для администраторов почты.

Swift известен системой pattern matching. Большинство разработчиков используют её в switch, иногда в if case или guard case. Но в языке есть ещё одна конструкция, которую многие никогда не видели — for case let.

Интересно, что даже разработчики с несколькими годами опыта часто о ней не знают. Более того, в официальной документации Apple она упоминается лишь вскользь, потому что технически это не отдельная фича языка, а комбинация существующих механизмов. Тем не менее, эта конструкция может заметно упростить код.

В этой статье я хочу разобраться:

Системные аналитики на связи?

Тоже сталкиваетесь в работе со сложными распределенными системами, большим количеством интеграций и микросервисной архитектурой?

Тогда предлагаю вам узнать больше про модель C4 – отличный инструмент для проектирования, анализа и коммуникации между участниками команды.

Я откликнулся на вакансию проектировщиком с нулевыми знаниями и меня взяли. Как начинал, что было сложно и что нужно, чтобы начать работать с проектами ОВиК