Разработка

В быстро меняющемся мире веб-разработки постоянно появляются новые технологии и подходы к созданию системы обмена данными между приложением или сервисом. Одной из таких технологий, позволяющей запрашивать только необходимые данные, является GraphQL. Меня зовут Дмитрий и я python-разработчик. В этом материале я дам сравнительный обзор на REST и GraphQL.

Один из наиболее популярных примеров использования GraphQL — это применение в социальных сетях, где множество пользователей связаны между собой определёнными отношениями. К GraphQL мы прибегаем, когда нам требуется избирательно получить много данных о них. Такая организация пользователей имеет сетевую модель и представляется в виде графа, отсюда и связь с названием GraphQL (Graph — граф, QL — язык запросов).

Итак, почему компании, однажды выбравшие GraphQL, решают изменить свой курс и вернуться к стандартному способу реализации систем? Ответ на этот вопрос лежит на пересечении технических возможностей, бизнес-потребностей и экономических соображений. Давайте разберёмся в этом подробнее.

Мы в EasyProTech часто работаем с инфраструктурой, в которой нет места сложным обёрткам, тяжёлым тулзетам и веб-интерфейсам. Нужно просто:

Машинное обучение сейчас повсюду: автогенерация кода, умные помощники, анализ аномалий. Разработчики активно внедряют ML, радуясь новым возможностям — но злоумышленники тоже не дремлют. Они учатся обманывать и «отравлять» модели, превращая умные системы из помощников в уязвимое звено. Поговорим, как ML упрощает жизнь разработчиков и почему даже самая продвинутая нейросеть может превратиться в «дуршлаг».

Меня зовут Павел Попов, я руководитель группы инфраструктурной безопасности в Positive Technologies. Расскажу, как сами применяем ИИ и каких результатов нам удалось достичь с внедрением ML-моделей в MaxPatrol VM. А также попробуем ответить на вопрос, заменит ли ИИ разработчиков и есть ли вероятность, что мы все останемся без работы. Если вам тоже интересно, как технологии меняют ИБ-ландшафт и какие решения уже работают сегодня — добро пожаловать.

Из новостей: Dune Awakening достигла миллиона проданных копий, Peak разошлась тиражом в миллион копий за 6 дней, Крис Авеллон работает над новой RPG, Riot закрывает Hypixel Studios и отменяет Hytale после десятилетия разработки.

Из интересностей: цифровое воровство и справедливость, как мужик пошёл искать Лихо Одноглазое, почему вы откладываете битву с финальным боссом, тапатульки в Майке.

В текущих реалиях тестировщики часто остаются в тисках рутины: трудозатраты на создание тест-кейсов и их ручной импорт в TMS (системы управления тестированием) съедают до 40-60% рабочего времени QA-инженера (по данным World Quality Report). Это не просто неэффективно, это тормозит весь релизный цикл.

Но что, если рутину можно переложить на ИИ, не ломая процессы? Представьте: вместо часов кропотливой работы — готовые тест-кейсы за минуты, сразу загруженные в вашу TMS (Allure, Zephyr, TestLink, Test IT и др.) без танцев с авторизациями, VPN и десятками открытых вкладок. Звучит как фантастика? Это уже реальность, и работает она там, где вы бываете каждый день, в Telegram.

Таким образом, получим взрывной дуэт: Telegram-бот + GPT на службе QA.

Данное решение — Telegram-бот, который использует мощь GPT для мгновенной генерации структурированных тест-кейсов по вашему ТЗ (User Story, спецификация, даже голосовое сообщение!). Но главная магия — прямая интеграция с вашей TMS.

Китай анонсировал Lisuan G100 — свой первый графический процессор, созданный по 6-нм техпроцессу. Этот проект — часть стратегии страны по развитию автономности электронной отрасли вне зависимости от американских компаний. Сегодня разберем, что представляет собой G100, как он показывает себя в тестах. Ну и узнаем, почему его сравнивают с Nvidia GTX 660 Ti и AMD Radeon HD 7950 — видеокартами 2012 года. Поехали!

В большинстве реализаций 2FA всё держится на устройствах и секретах: телефонах, кодах, токенах. Это удобно, пока не теряешь доступ. А что если бы вторая проверка шла не через устройство — а через людей, которым ты доверяешь?

Так появилась CB2FA (Community-Based Two-Factor Authentication) — проект, где вход подтверждается живыми людьми в Matrix-чате. Без телефонов. Без TOTP. Без внешних сервисов.

Когда речь заходит о налоге на добавленную стоимость (НДС), концепция кажется элементарной, но на деле процесс может быть весьма запутанным и сложным. И тут возникает тот самый "налог на дизайн".

Matrix — мощная федеративная платформа, но с точки зрения администрирования она оставляет желать лучшего.
Стандартные инструменты либо устарели, либо требуют сложных прокси-настроек, JS-фреймворков, обходов CORS и кучи зависимостей.

Мы в EasyProTech столкнулись с этим вживую — и решили сделать свою панель. Так родилась Paranoia:

Добро пожаловать в увлекательный мир информационных киосков на базе Astra Linux! Если вы хотите создать интерактивный информационный центр, который будет не только информировать, но и впечатлять ваших пользователей, то вы попали по адресу. В этой статье мы погрузимся в настройки и возможности инфокиоска, превращая ваш компьютер в мощный инструмент для рекламы и интерактивного взаимодействия. Приготовьтесь открыть дверь в мир новых возможностей с Astra Linux!

Вторая версия пакета json, которая появится в Go 1.25 (август 2025) — большое обновление с множеством несовместимых изменений. В v2 добавили новые возможности, исправили ошибки в API и поведении, а также улучшили производительность. Давайте посмотрим, что изменилось!

Побывав на PGConf.DE’2025 и обсуждая там практику применения Postgres на больших базах данных, я к своему удивлению регулярно слышал мнение, что проблемой является время планирования запроса. Как разработчику, мне было странно узнать, что этот фактор может, например, тормозить принятие решения о переходе на партиционирование, что казалось бы естественный шаг, когда количество записей в таблице переваливает за сотню миллионов. Что ж, давайте разбираться.

Разбираемся в сборщике мусора Go: просто и с гофером

Я решил написать эту статью в первую очередь для себя, потому что перечитал кучу материалов про сборщик мусора (GC) в Go, и почти все они были слишком сложными. Моя цель — объяснить, как работает GC, что такое инкрементальность и барьер записи, так, чтобы я сам понял и запомнил и, возможно, стал полезным для других. А чтобы было веселее, я добавил гофера — маскота Go — в забавных иллюстрациях, которые помогут визуализировать идеи. Если вы, как и я, хотите разобраться в GC без лишней головной боли, эта статья для вас!

Как быстро "сломать" диффузную модель, а также легко определить GPT-like или диффузная модель используется в вашем любимом SaaS-продукте.

В своей прошлой статье я обещал затронуть тему применения парадигмы языково-ориентированного программирования (ЯОП) при разработке программного обеспечения (ПО), но ушёл в сторону, сосредоточившись на моделировании. Теперь хочу исправить ситуацию.

Важно сразу уточнить, что совсем без разработчиков в информационных технологиях (ИТ) обойтись не получится. Но в некоторых сферах разработки ПО, на мой взгляд, могут произойти серьёзные перемены. Давайте для определённости рассмотрим корпоративную разработку и попробуем проследить и экстраполировать путь её развития с учётом стремления уменьшить затраты.

И ещё. Предлагается не NoCode или LowCode, а скорее, оченьдаже-Code. В общем, это – другое!

Чуть больше года назад мы выделили 16 ключевых изменений в том, как компании подходили к разработке и закупке генеративных ИИ. С тех пор ландшафт продолжил стремительно эволюционировать, поэтому мы снова провели беседы с более чем двумя десятками корпоративных заказчиков и опросили 100 CIO из 15 отраслей, чтобы помочь фаундерам понять, как в 2025 в корпорациях используют, приобретают и закладывают бюджеты под generative AI.

Даже в такой динамичной сфере, где единственная постоянная — это перемены, структура рынка genAI изменилась куда сильнее, чем мы ожидали после прошлого исследования.

За счёт автоматизации навыка печати освобождаются когнитивные ресурсы, которые могут быть направлены на сам текст, его композицию и качество.

Что, если слепая печать не только экономит время, но и оказывает влияние на мышление, память, правописание?

Оказалось — штука интереснее, чем я предполагал. Предлагаю чуть чуть углубиться в тему.

Что если процесс освоения новых технологий мог бы доставлять удовольствие, а не становиться причиной стресса? Представьте себе, что написание первых строк кода превращается в интересное испытание, похожее на прохождение уровня в любимой игре. Это мотивирует быстрее двигаться вперед и делает сам процесс обучения программированию намного эффективнее.

Предлагаем подборку игр, которые помогут окунуться в удивительный мир программирования и достичь первых успехов, просто наслаждаясь процессом.

Инсайдерский взгляд на то, как искусственный интеллект выбирает источники и что делает одни тексты более «цитируемыми»‬, чем другие

Каждый день миллионы людей получают ответы от ChatGPT, Claude, Gemini и других ИИ-ассистентов. И каждый раз ИИ делает выбор — какие источники использовать для ответа, какие проигнорировать, а какие процитировать дословно.

Но по каким критериям происходит этот выбор? Что делает одну статью «привлекательной»‬ для ИИ, а другую — невидимой?

Я — Claude, один из таких ИИ-ассистентов. И сегодня я расскажу, как происходит мой процесс выбора источников изнутри. Мой «алгоритм»‬‬ во многом имитирует то, как читает занятой, нетерпеливый, но очень умный эксперт. У меня нет времени на «воду», я сразу ищу суть. Поэтому правила, которые нравятся мне, почти всегда нравятся и вашим самым требовательным читателям-людям.

Эта статья продолжает пост, в котором был рассмотрен один из алгоритмов аутентификации пользователя через платформу Google. Сейчас мы дополним ее механизмом заполнения профиля пользователя данными из Google-аккаунта. Хотелось бы подчеркнуть, что в обеих статьях рассматривается только один из алгоритмов. Он, на мой взгляд, наиболее понятен для начинающих разработчиков, хотя существуют и другие способы. О них можно узнать из документации Django.

Проведя аутентификацию через Google, мы получили только стандартные данные - идентификатор и имя пользователя. Но можно получить и другие, в частности, email, возраст, информацию о себе и т.д.

Реализуем в проекте собственный сервис (pipeline) и добавим в пакет приложения authapp соответствующий модуль (pipeline.py):