Разработка

Каждый январь нагрузка на инженерные команды растёт. Больше функций, ускоренные релизные циклы, повышенные требования к надёжности. Ваше новогоднее обещание наверняка звучало как «работать умнее, а не усерднее», но обычно это лишь утешительное клише, которое мы повторяем себе прямо перед тем, как снова засидеться допоздна, чиня сломанный пайплайн.

В 2026 году «работать умнее» наконец-то означает подключить агента к процессу.

Не для автодополнения. Не для подсказок. Для исполнения.

Вы описываете, что вам нужно, простым языком. Claude Code читает вашу кодовую базу, пишет продакшн-код, запускает тесты и интегрируется с вашими инструментами. Вы тратите меньше времени на шаблонный код и больше - на архитектурные решения.

Это руководство покажет вам, как строить реальные системы с Claude Code.

Есть две категории программистов. Первая пишет тесты, вторая работает. Шутейка, конечно, на троечку, но в каждой байке, застрявшей в пабликах мёртвых заархивированных форумов, под пылью и нафталином, — можно нащупать слой гранита настоящей правды. Модное ныне «покрытие кода тестами» напоминает попытку оклеить айсберг новогодней мишурой — вроде и весело, но Титаник все равно пойдет на дно.

Я собираюсь рассказать о том, как правильно тестировать код в изоляции (интеграционные тесты — зверь из соседнего вольера, и о нем — в другой раз). Для этого нам потребуется пара определений. Фаззинг (от английского fuzzing) — это способ тестирования, при котором программе скармливают огромные объемы случайных, полуслучайных или вообще намеренно испорченных данных, с надеждой выявить уязвимости или баги. Изначально этот метод применялся в академической среде для поиска дыр в безопасности, но быстро перекочевал в руки здравомыслящих разработчиков. Property-based testing, в свою очередь, представляет собой подход к тестированию, где вместо проверки конкретных примеров типа «дважды два — четыре» мы формулируем общие свойства системы. Например: «если функция принимает список и возвращает список, то длина результата не должна превышать длину входа». А дальше уже инструмент генерирует тысячи, миллионы вариантов входных данных и проверяет, соблюдается ли это условие.

За прошлый год я запустил 5 сервисов с LLM под капотом. Каждый следующий сервис получался лучше предыдущего: мы оттачивали архитектуру, оптимизировали core микросервиса на FastAPI, быстрее выходили на MVP и ловили меньше багов.

Но довольно быстро стало понятно: LLM‑сервисы сложно интерпретировать. Для бизнес команды они выглядят как black box. Для инженеров — как набор плохо воспроизводимых состояний.

В этой статье я поделюсь практиками, которые:

— упрощают интерпретацию поведения LLM;

— делают работу сервиса прозрачной для Product Owners и SME;

— ускоряют разработку и итерации без передеплоев.

В компаниях с несколькими продуктами знания о коде и архитектуре почти неизбежно расползаются. Часть живёт в репозиториях, часть — в статьях с архитектурными решениями, часть — в корпоративной базе знаний (в нашем случае — Confluence). На небольшом масштабе это выглядит как порядок. Но по мере роста начинают проявляться системные эффекты.

Появляется дублирование функционала с разными подходами. Сложнее становится погружаться в новый продукт при кросс-командных переходах. Поиск по каждому репозиторию и каждому пространству документации по отдельности — медленный и утомительный. В итоге вопросы уходят к «знающим людям», которые постепенно превращаются в узкое горлышко.

Мы столкнулись с этим в явном виде и сформулировали задачу так: дать разработчикам и системным аналитикам быстрый и актуальный поиск по всей кодовой базе компании с возможностью диалога через универсального агента.

В этой статье я расскажу, как мы построили локальный RAG-сервис, оформили его как MCP-сервер и подключили к IDE. Подход будет полезен командам с большим количеством репозиториев, внутренней документацией и требованиями к безопасности.

Продолжение статьи о разработке стекового процессора с оригинальной архитектурой.
Здесь мы занимаемся инфраструктурой - ассемблером, компилятором С и эмулятором процессора.

Про функцию Аккермана тоже будет, она используется в качестве теста.
Уж извините за кликбейтный заголовок.

Эту фразу из «Макбета» Шекспира автор осмелится перевести как «благодаря зуду на кончиках моих пальцев может появиться что‑то очень странное».

Изначально хотелось всего‑лишь ознакомиться с Verilog, но, «опасное это дело, выходить за порог: стоит ступить на дорогу и, если дашь волю ногам, неизвестно куда тебя занесет».

Занесло в сторону процессора с собственной архитектурой. Автор давно неровно дышит в сторону стековых процессоров, здесь так же присутствуют раздельные конвейеры для потоков управления/исполнения и расширяемая упаковка кода.

Надеюсь, это окажется кому‑то полезным, так же как когда‑то автору был полезен игрушечный hoc из книги Кернигана и Пайка «Unix — программное окружение».

Дисклеймер. Хотя в статье представлены некоторые наработки, она не претендует на готовое решение. Её цель — описать идею и подход к созданию открытой библиотеки, а также привлечь внимание к проблемам, с которыми сталкиваются разработчики игр. Автор является профессиональным программистом, однако разработка игр остаётся для него областью хобби.

Продумывая программную архитектуру различных прототипов игр на Unity 3D, решил поделится рядом соображений и заодно структурировать, и описать свой подход к реализации архитектуры. Конечно, очень редко можно договорится о соблюдении некоторой архитектуры при разработке. Тут как правило две проблемы в описании архитектуры как законченной сущности, и её понимании другими.

Нам потребуется многослойное понимание проблемы, к сожалению, язык последовательно синхронный и не позволяет сразу дать всесторонние описание. Но начнем мы с более простого, с описания частной проблемы, концепции класса AgentPoint, для глубины понимания я буду давать ссылки, изучение которых позволит понять проблему детализировано. В статье же скорее останется лишь легковесное описание, не рассчитывайте на глубокое понимание, если не пройдете по ссылкам. Но тем не менее я попробую, основы объяснить прямо тут.

Представьте: вы пишете "перезапусти продакшн-сервер" в Telegram, и система не просто понимает запрос — она знает, какой именно у вас сервер, что на нём запущено, кто будет затронут простоем, и предлагает конкретный план действий. Без панелей управления, без SSH, без поиска в документации.

Это не шизофреническая фантазия. Это ICNLI (Infrastructure Contextual Natural Language Interface) — открытый стандарт, который мы разработали и уже внедрили в production на десятки серверов.

Представьте ситуацию: вы выбираете между Intel Core i9 и Apple M2 (как пример двух мощных систем). Один потребляет 300 Ватт и греется как печка, другой — 30 Ватт и работает от батареи 20 часов. Один показывает 200 FPS в играх, другой — 90, но в три раза эффективнее. Один стоит $600, другой — встроен в ноутбук за $800. Кого вы выберете?

С Новым Годом и добро пожаловать в Gas Town!

Gas Town - это новый взгляд на IDE для 2026 года. Gas Town помогает вам справиться с рутиной запуска множества экземпляров Claude Code. Вещи теряются, трудно отследить, кто чем занимается, и так далее. Gas Town помогает со всей этой рутиной и позволяет вам сосредоточиться на том, над чем работают ваши Claude Code.

В этом посте "Claude Code" означает "Claude Code и все его идентичные конкуренты", то есть Codex, Gemini CLI, Amp, Amazon Q-developer CLI, бла-бла-бла, потому что именно этим они и являются. Клоны. Индустрия - это постыдная детская футбольная команда, гоняющаяся за форм-фактором CLI Claude Code образца 2025 года, вместо того чтобы создавать то, что будет дальше.

Я пошел вперед и создал то, что будет дальше. Сначала я предсказал это еще в марте в статье Месть начинающего разработчика. Я предсказал, что кто-то свяжет верблюдов Claude Code вместе в колесницы, и это именно то, что я сделал с Gas Town. Я приручил их настолько, что вы можете продуктивно использовать 20–30 штук одновременно на постоянной основе.

Gas Town имеет свое мнение - во многом как Kubernetes или Temporal, на которые Gas Town похож, по крайней мере, если прищуриться так сильно, что глаза почти полностью закроются. Я включу сравнения как с k8s, так и с Temporal в конце этого поста. Немного удивительно, насколько они похожи, несмотря на радикально разные основы.

Но сравнение должно служить предупреждением: Gas Town сложен. Не потому, что я этого хотел, а потому, что мне приходилось добавлять компоненты до тех пор, пока он не стал самодостаточной машиной. И те части, которые у него теперь есть, ну, они выглядят так, как будто Kubernetes спарился с Temporal, и у них родился очень уродливый ребенок.

Но это работает! Gas Town решает проблему MAKER (Ханойская башня из 20 дисков) вообще элементарно. Просто генерируешь по формуле "цепочку" на миллион шагов - и готово. Вчера ради интереса прогнал 10 дисков за несколько минут: доказал, что тысяча шагов для нас - это не проблема, хотя в статье MAKER говорится, что нейронки ломаются уже через несколько сотен. На 20 дисков закладываю часов 30. На этом мой импровизированный TED Talk окончен.

Все это обретет полный смысл, если вы дочитаете до конца следующих 23 страниц.

Beads продолжает набирать обороты. Когда мои старые друзья начинают натыкаться на него независимо друг от друга, я понимаю, что проект становится вирусным.

Beads занимает совершенно уникальную нишу. Все сосредоточены на создании инструментов планирования, в то время как Beads - это инструмент исполнения. Это всё равно что поставить вашего ИИ-агента на отлично смазанные лыжи. Возможно, лучшим названием было бы Agents on Rails («Агенты на рельсах»). Но название «Beads» (Бусины) хорошо передает идею того, что инструмент сфокусирован исключительно на отслеживании (трекинге) и ни на чем другом: маленькое имя для маленькой системы.

Сейчас, спустя почти 6 недель своего пути, Beads стал намного, намного стабильнее. Это была безумная гонка, порой менялось по 50 тысяч строк кода в день. И никто из нас, контрибьюторов, даже не просматривает этот код. Он на 100% написан ИИ («vibe coded»), сейчас в нем 130 тысяч строк на Go, и примерно половина - это тесты. Десятки тысяч людей используют его в своих повседневных рабочих процессах. Люди говорят мне, что им это так нравится, что они используют его даже для личных списков дел (TODO). А другие направо и налево встраивают его в более крупные оркестраторы. Это также потрясающий строительный блок.

Мы сохранили небольшой объем функционала. Прислушиваясь к мнению сообщества, я отвергаю всё, что не должно быть частью ядра Beads. Поэтому у Beads нет пользовательского интерфейса (UI), но есть множество примеров UI, которые люди создали как проекты «для души» (passion projects). У нас их уже как минимум четыре или пять. Мой приятель и соавтор Джин Ким даже создал свой собственный UI для Beads на Java Swing! Он был так взволнован, когда показывал мне его. И это действительно было очень круто.

Итак, никакого UI, и у Beads также нет системы планирования. Он не для этого. Но он отлично интегрируется с любой системой планирования - просто составьте план, а затем попросите агента создать в Beads эпики и задачи (issues) для этой работы. После того как эпики будут готовы, вы можете натравить на них любое количество агентов, чтобы они их «разгребли».

Последняя большая категория, которую люди постоянно пытаются втиснуть в Beads, - это оркестрация. Мы знаем, что оркестрация неизбежна. И есть соблазн сделать Beads более активным; сегодня он довольно пассивен и ожидает, что Агент будет использовать его как инструмент. Но люди хотят большего. И я их понимаю. Однако этому не место в Beads.

Я занимался вайб-кодингом (vibe coding) как одержимый сорок дней и сорок ночей. Это долгая история, поэтому я резюмирую её в этих трех картинках.

Слева, 3 недели назад: я вайб-кожу на пляже за ужином в Кабо-Сан-Лукас, Мексика, с неподражаемым Торстеном Боллом, нашим приятелем Мэттом Манелой и другими коллегами из Sourcegraph на корпоративном выезде. Кто-то сделал это фото, потому что я отказывался убрать компьютер.

В центре, 2 недели назад: фотография, на которой я фотографирую сам себя, пока еду на скорости 100 км/ч (60 миль/ч) по шоссе в Беллингем, чтобы забрать гитары, занимаясь голосовым вайб-кодингом всю дорогу туда и обратно. Глупо и чертовски опасно. Мне было плевать. Застрял в пробке на несколько часов. Всё равно плевать. Я упоминал, что это вызывает привыкание? Вайб-кодинг вызывает привыкание.

На последнем кадре: мы с женой в торговом центре на прошлой неделе, наслаждаемся приятным днем с кофе, наблюдаем за людьми и вайб-кодим вместе с Моцартом (на фото он в своей любимой сумке). Лин прячется за компьютером - так я получил разрешение руководства на публикацию снимка.

Я никуда не хожу и не делаю ничего, даже не сплю, без своего ноутбука. Ну, разве что когда бегаю - там я ещё не совсем раскусил, как вайб-кодить. Но я близок. Это тема для отдельного поста, но у меня наконец-то работают агенты на GCP с Terraform и Tailscale. Так что скоро я смогу вайб-кодить и с телефона.

Агенты никогда не должны отдыхать.

Те, кто хоть раз пробовал что-то сделать на Flutter, обычно начинали с того, что создавали новый Dart-файл и писали stfl, что сразу создавало шаблонный StatefulWidget с указанным именем для виджета и его состояния. В среде Flutter это называется Live Templates, но по сути — это сниппеты.

Помимо стандартных сниппетов stfl и stls, существуют и другие базовые шаблоны, которые уже установлены по умолчанию. А именно:

Анимация смены темы в Android-версии Telegram на протяжении долгого времени вдохновляет разработчиков на попытки реверс-инжениринга этого красивого трюка: в сети немало подробных гайдов, как сделать подобную анимацию при помощи традиционных XML View и даже Flutter. Но реализаций этой элегантной (хоть и совершенно бесполезной) анимации на Jetpack Compose мне найти так и не удалось, что привело к созданию маленькой библиотеки для анимирования смены темы.

Вера в будущее KMP также подтолкнула меня к тому, чтобы сделать ее из коробки готовой к установке в Compose-Multiplatform проекты, с поддержкой всех основных платформ (Android, iOS, Desktop JVM, Web WASM+JS).

Хотя сама библиотека вышла крайне компактной, ее реализация оказалась довольно нетривиальной на мой субъективный взгляд и может быть интересна каждому, кто изучает Compose или ищет подобные решения для своего проекта.

На старте написания библиотеки сами собой возникли ряд требований, которым она должна была отвечать:

Астрология и сопутствующие эзотерические практики не имеют научного обоснования. С позиции доказательного подхода это форма шарлатанства, основанная на вере в корреляцию между положением небесных тел и человеческой судьбой. Несмотря на это, рынок подобных услуг существует и оценивается в миллиарды долларов ежегодно. По статистике, каждый третий взрослый человек на планете обращался к астрологии в той или иной форме.

До появления мощных языковых моделей цифровые инструменты в этой области были примитивны — генераторы общих гороскопов, простые расклады карт. Они не могли конкурировать с живыми консультантами по глубине анализа и персонализации. Профессиональные астрологи используют сложные расчеты эфемерид, систем домов, аспектов. Их услуги стоят дорого, так как требуют времени и определенной экспертизы, даже если сама экспертиза построена на непроверяемых предпосылках.

ИИ-ассистенты астрологи, бесплатный разбор нейросетями натальных карт меняют эту экономику. Они способны выполнять точные астрологические расчеты за секунды и генерировать развернутые текстовые трактовки, не уступающие по формальным признакам человеческим. Ключевое отличие — себестоимость такой консультации близка к нулю. Модель не «верит» в астрологию, она лишь обрабатывает данные по заданным алгоритмам и шаблонам, извлеченным из корпуса эзотерической литературы.

В общем, мы по-своему воюем с шарлатанами, обесцениваем их труд. Если сложный расчет натальной карты можно получить бесплатно за несколько кликов, мотивация платить крупные суммы живому астрологу снижается. Это сокращает финансовые потоки в индустрии, оставляя в ней только тех, кто готов платить за ритуал общения с человеком, а не за сам результат вычислений.

Можно получить идеальные 60 FPS и зелёные метрики — и всё равно услышать от пользователей «невозможно работать». Потому что мозг прощает “мыло”, но не прощает задержку: курсор начинает жить своей жизнью, клики “не туда”, печать с запозданием.

В этой части разбираю Input Channel, Cursor Channel и round-trip latency: почему SPICE таскает курсор отдельным каналом, откуда берётся эффект «курсор на резинке», чем отличается server mouse mode от client mouse mode, и почему без usb-tablet / vdagent всё быстро превращается в квест.

Третья статья серии — про то, что реально определяет UX в VDI: не картинка, а отклик.

2025 год стал для ИИ временем отрезвления. Эпоха масштабирования подходит к концу. Эксперты сходятся во мнении, что простым увеличением данных и вычислительной мощности следующий качественный скачок не совершить. На первый план выходят новые архитектуры, компактные модели и принципиально иные подходы к обучению.

В 2026 году индустрия, похоже, даст ответ на вопрос, что ИИ может дать нам здесь и сейчас. Мы вступаем в эпоху прагматичного ИИ.

Попробуем разобраться, какие именно тенденции определят лицо ИИ в наступающем 2026-м году.

Всем привет!

Идея LensDB родилась с простого поста моего друга. он делился своим опытом создания Shared Memory кэша для своего пет-проекта на C#. В этом посте он написал:

Q65 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2021 году для проведения минимальных связей в условиях сложных трасс прохождения радиосигнала.

В предыдущей части части были рассмотрены общая структура протокола и алгоритмы формирования сигнала. В этой части статьи рассматриваются принципы цифровой обработки сигналов и синхронизации в протоколе Q65.

Статья может быть интересна радиолюбителям и людям, интересующимся темой цифровой обработки сигналов.

Так уж случилось, что из разработки железа и встроенного ПО я постепенно ушел в безопасность. А в дальнейшем и в пентест. Мой первый заказ по чтению залоченной прошивки.

«Нет никакой защиты, есть только количество времени и знаний, необходимых для достижения цели.»