На свете есть не так много вещей, способных выбесить программиста. И лишь одна делает это с гарантией: оборзевшая в край машина, возомнившая себя умнее человека.
А значит снова пришло время карать и патчить!
18 ноября 2025 Google представил новую связку: модель Gemini 3 Pro и IDE Google Antigravity. Первая - про управляемое рассуждение, длинный контекст и мультимодальность. Вторая - про мультиагентную разработку с артефактами и «прозрачными» шагами. В ленте мгновенно пошли заголовки «Cursor мертв».
В этой статье разбираем, что именно Google запустил, почему слова "самая умная модель" - преувеличение, чем Antigravity отличается от Cursor, какие сценарии разработки уже меняются, и где пока еще рано бросать привычный стек.
Напомню, что мы исследуем историю релейной автоматики и, неразрывно связанной с ней, релейной логики. И пытаемся понять, как в первой половине ХХ века огромные заводы работали, выполняли сложнейшие операции и почти не сбоили. Хотя все современные инженеры IIoT на тот момент еще даже не родились, а устройства ПЛК только шли в разработку.
В первой части мы узнали, что главной хитростью автоматизаторов тех лет оказалось реле. Именно с помощью этих простых устройств делали ооочень непростые вещи. Но ХХ век шел вперед и инженеры сталкивались вызовами, масштаб которых раньше сложно было представить.
Привет от Хабра! Несем вам буквально космическую новость — мы подвели итоги конкурса космических статей и выбрали те, что отправятся в настоящий КОСМОС 🛸. А еще отобрали автора лучшей статьи за время существования Хабра, который забирает экскурсию на Байконур!
Рассказываем, какие авторы стали космическими победителями и о чем они написали.
Статья о разработчиках, чья работа пришлась на эпоху до расцвета фреймворков. О том, как они держали индустрию на дисциплине, прямолинейности и технической смелости, и почему некоторые их подходы стоит возвращать в современную практику, хотя бы частично.
Иногда я ловлю себя на странном ощущении: будто многие современные инструменты исполняют роль такого мягкого пуха, через который мы перестали чувствовать остроту реального программирования. И тут я не о ностальгии, а скорее о том, что те, кто начинал путь в девяностых или в начале нулевых, делали свою работу в куда более жестком окружении. Без фреймворков, без бесконечных библиотек, без удобных механизмов вроде ленивых генераторов и автоматических сборщиков. Даже если вы сами не пережили ту эпоху, наверняка хотя бы слышали истории, как кто-то руками поднимал сетевой стек или писал собственный шаблонизатор, просто потому что другого варианта не было.
Эта статья — попытка вспомнить те подходы, которые формировались в условиях почти аскетической разработки. И да, я знаю, что мы все давно живем в другом времени. Но есть такие вещи, которые переживают эпохи. Иногда мне кажется, что забытые практики разработчиков девяностых и нулевых могут дать современному программисту куда больше, чем кажется на первый взгляд.
Transactional Outbox часто подаётся как простой рецепт: записали событие в отдельную таблицу, фоновый воркер разберётся. В реальности именно этот «временный костыль» неожиданно превращается во вторую очередь со своей конкуренцией за блокировки, дубликатами, нарушенным порядком и тихо растущими таблицами.
В статье разберемся, что именно начинает ломаться в outbox-паттерне под нагрузкой, как выбирать и блокировать события в разных СУБД, почему ретранслятор стоит отделить от API и какие гарантии доставки на самом деле получаются. А ещё — почему консюмеры должны быть идемпотентными, как следить за внутренней очередью в базе и не узнавать о проблемах уже после инцидента.
При разборе продакшн heap dump я обнаружил странность: Hibernate Query Plan Cache занимал почти треть памяти. Обычный IN (:ids) внезапно генерировал тысячи SQL-планов и раздувал heap.
Почему так происходит и как полностью решить проблему с помощью ANY(:ids) — разбираю пошагово на реальном примере
Всем привет! Меня зовут Николай Губин, являюсь Backend-разработчиком в Авито уже четыре года. Я тот, кто за пятнадцать лет пережил несколько революций в индустрии, каждая из которых выглядела как конец безбедной и счастливой жизни каждого разработчика. В этой статье поделюсь своим субъективным мнением на самый холиварный вопрос: с развитием ИИ что ждет IT- специалистов? Закат или новое начало?
В сфере фронтенд‑разработки каждый день приходится решать однотипные задачи: создавать и настраивать внешний вид компонентов, обеспечивать адаптивность и доступность UI без вреда для производительности. Чтобы избавить нас от этой рутины, были созданы библиотеки стилизации.
В данной статье мы рассмотрим одну из таких библиотек — Chakra UI V3 в связке с React, так как она не особо большая и проста в изучении. В разных библиотеках синтаксис может немного отличаться, но в основном они все решают одни и те же проблемы. Давайте разберёмся, как она способна помочь нам в разработке.
Debezium — популярный фреймворк для Change Data Capture (CDC), позволяющий отслеживать изменения в источниках данных (таких как базы данных) и передавать их в потоковые платформы вроде Apache Kafka. Одним из компонентов Debezium является JDBC Sink Connector, предназначенный для записи данных из Kafka в реляционные базы данных посредством интерфейса Java Database Connectivity (JDBC).
Debezium JDBC Sink Connector может решать множество задач: от репликации данных между БД и синхронизации обновлений между микросервисами до создания резервных копий данных для целей тестирования или разработки. Мы в VK Tech используем Debezium JDBC sink connector, чтобы строить перформанс-интеграции. Но в нагрузочных тестах столкнулись с проблемой производительности, которая не решалась никакими обходными путями. Поэтому нам пришлось детально погрузиться в нюансы обработки событий в Debezium JDBC connector.
Привет, Хабр. Меня зовут Артём Дубинин. Я старший разработчик Backend в команде Tarantool CDC — решения для репликации данных в реальном времени между системами управления базами данных (СУБД). В этой статье я изложу свою интерпретацию создания Debezium, расскажу о том, как работает Debezium JDBC connector, а также о нашем варианте оптимизации перформанса, который попал в Open-source версию.
Второй мозг для автора — собираем экосистему из нейросетей и заметок
Привет, Хабр! Эта статья - результат совместного труда двух авторов. В своей карьере мы перепробовали много различных методик. Мы искали способы «вытаскивать» мысли из головы в цифровое пространство, где их удобнее структурировать, чтобы затем превратить в связный живой текст. Делимся своим опытом работы с инструментами написания и редактирования текстов, среди которых есть как проверенные временем, так и появившиеся сравнительно недавно.
На свой первый день рождения моя дочь получила развивающую доску Монтессори, полную переключателей и светодиодов.
Наблюдая за тем, как она крутит ручки и переключает тумблеры, я вспомнил о панели управления синтезатором и задумался, а можно ли создать музыкальную версию доски Монтессори? Что-то простое, тактильное и креативное, не требующее нажатия кнопок для поддержания звука.
Год спустя я решился воплотить эту идею в жизнь. И так как у меня не было опыта в создании такого рода устройств, то проект стал для меня поводом изучить микроконтроллеры, САПР, проектирование печатных плат и 3D-печать.
В результате получилась музыкальная игрушка, в которой есть встроенный синтезаторный модуль, динамик, элементы управления темпом, громкостью, тональностью и инструментами (ползунки и «крутилки»), OLED-экран с танцующей пандой. И всё это в корпусе, напечатанном на 3D-принтере.
Прототип вы видите на фото, а демонстрация финальной версии в конце статьи.
Привет, Хаброжители!
Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повы-шать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантами их реализации на Python. Особое внимание уделяется вероятностным методам.
В книге анализируются и объясняются десятки алгоритмов, применяемых в различных сферах, в частности финансах, компьютерном зрении и обработке естественного языка. Каждый алгоритм сначала выводится математически, а потом иллюстрируется кодом на Python, снабженным подробными пояснениями и информативными графиками. Особую ценность представляет данная автором ясная интерпретация байесовских алгоритмов для моделей Монте-Карло и марковских цепей.
Недавно мы в Beeline Cloud рассказывали о полезных ресурсах для тех, кто желает влиться в open source и начать контрибьютить. Сегодня поговорим о крайне дискуссионном тренде в данной области — продолжающемся переходе западных open source-компаний на ограничительные лицензии. Кроме того, разберем примеры противоречивого опенсорсинга, когда открытый код на поверку оказывался не таким уж открытым. А в конце материала — поделимся литературой с рекомендациями о том, как эффективно работать с корпоративным open source в подобных условиях.
Docker прочно вошел в нашу жизнь, став стандартом де-факто для контейнеризации приложений. Он обещает среду «работает на моей машине — будет работать везде», и в большинстве случаев так и есть. Но рано или поздно каждый разработчик или DevOps-инженер сталкивается с ситуацией, когда эта магия дает сбой. Контейнер не запускается, приложение не видит друг друга, а диск сервера таинственным образом переполняется.
В этой статье мы не будем поверхностно пробегать по списку команд. Мы погрузимся в три самые частые и раздражающие категории проблем Docker: нехватку места, конфликты прав доступа и сетевые коллизии. Мы разберемся в причинах их возникновения и выработаем системный подход к решению.
Хватит запускать ботов кнопкой Run в PyCharm! Пора осваивать промышленные стандарты.
В этом туториале я простым языком объясняю, как работает Docker и зачем он нужен Python-разработчику. Мы возьмем простого Telegram-бота, напишем для него конфиг, настроим .dockerignore и запустим в изолированном контейнере. Идеально для тех, кто давно хотел разобраться с Докером, но боялся сложных инструкций.
Привет, Хабр! На связи Евгений Лавров, архитектор отдела инжиниринга комплексных проектов компании Positive Technologies. Я занимаюсь разработкой проектных решений и внедрением наших продуктов совместно с партнерами или собственными силами у клиентов. Сегодня я хочу рассказать об интеграции нашей песочницы PT Sandbox со сторонними системами, даже если они не заявлены как поддерживаемые в документации, на примере интеграции с почтовым сервером CommuniGate Pro.
Я решил сделать стол из дубового слэба толщиной 10 см и весом 340 кг. С точки зрения сложности: это senior стол. Вот мои выводы, ошибки, инженерные решения и расходы.
Дисклеймер: Это не пошаговый гайд «сделай сам», а честный рассказ о годовом пути, ошибках и находках. Возможно, он вдохновит кого-то из вас на свои проекты — будем рады обратной связи!
Производительность Low-code платформы — один из самых спорных вопросов для enterprise-сегмента. Интерпретация настроек «на лету» создает дополнительную нагрузку по сравнению с готовыми решениями, но дает бизнесу гибкость и возможность быстро менять процессы. Работая с крупнейшими заказчиками, мы сделали производительность стратегическим приоритетом и сейчас продолжаем развивать платформу под требования больших компаний. С 2023 года производительность SimpleOne выросла с 56 тысяч до миллиона пользовательских обращений в месяц — это результат системной работы над архитектурой платформы.
Рассказываем о нашем пути и архитектурных решениях, которые позволили увеличить производительность Low-code платформы.
