Node.JS *

У аббревиатуры BFF кроме Backend for Frontend есть и другая расшифровка — Best Friends Forever. И в контексте статьи это только отчасти шутка. Общение фронтенда и бэкенда не всегда происходит гладко (опустим тот факт, что существует множество мемов о противостоянии фронтендеров и бекендеров): клиент запрашивает данные, бэкенд отдаёт то, что запросили, но часто данных сильно больше, чем нужно, а это значит, что запрос будет возвращаться дольше, фронтенд будет отрисовываться тоже дольше и всё это отразится на опыте конечного пользователя.

А что если между фронтендом и бэкендом построить мостик, который распределит нагрузку и сделает всех дружелюбнее? Примерно в этом и состоит суть паттерна BBF, а в статье разберём подробнее: зачем его внедрять и какую роль он играет в масштабировании современных сервисов; как мы реализуем этот подход в рамках RUTUBE, какой профит он нам даёт; почему мы отказались от GraphQL; в чём отличия от API Gateway и как вообще проектировать такие сервисы.

Раньше у меня был сайт на Тильде. Стандартные шаблоны Тильды скучные, поэтому его делал дизайнер на zero-блоках. И каждый раз, когда надо было что-то на этом сайте добавить, приходилось дергать дизайнера в духе «Привет, добавь этот отзыв на сайт, пожалуйста».

Статьи добавлять поудобнее, но тоже не идеально. На том же Вордпрессе можно просто скопировать статью из гуглдока — и все, она вместе улетит вместе со всеми скриншотами. На Тильде надо тыкать каждую картинку руками, это бесит.

И вот я решил, что сайт устарел, его надо полностью переделать, а раз уж этим занимаюсь, можно и с Тильды заодно переехать. Например, на Вордпресс, к которому я как-то больше привык.

Стало интересно, а может ли Claude Code сделать сайт на Вордпрессе. С этим вопросом я к нему и пришел.

Claude сказал, что конечно может, но Вордпресс это скучно, и лучше делать сайт на Next.js + headless CMS. Я на тот момент даже не знал, что это такое. Ну так, слышал что на Next.js сайты делают — и все. Решил, что будет интересно разобраться и попробовать.

Спойлер — у нас (у меня и Claude Code) все получилось, сайт работает, мне нравится, даже трафик из SEO не просел.

От красивых демок к законченным проектам: что я понял за полтора года работы с Claude Code

Я не программист. Я гуманитарий, который научился использовать ИИ для создания рабочих приложений. Но если эта статья поможет и вам господа разработчики, то моя гуманитарная тушонка будет вопить от счастья.

В общем с чем я столкнулся. С тем, что с виду все в ИИ кодинге красиво, но по факту большой проект, например свою LMS ты не соберешь, ИИ сдохнет.

Проблема была не в промптах и не в архитектуре. Просто процесс разработки с ИИ постоянно буксовал: Claude выдавал код с API прошлого года, поиск нужной функции занимал по 15 минут, после третьего рефакторинга я терял нить и бросал проект, начинал терять что было сделано, сколько не суй ему to-do листы.

Потом я нашёл свой стек из MCP-серверов, которые действительно повысили эффективность в разных случаях от 2 до 8 раз, позволили экономить до 80% токенов, не терять контекст и совершать на 8 из 10 ошибок меньше.

Команда AI Dev Team разработала ChamelOn за 3 месяца как реальный заказ от клиента — крупного колл-центра с тысячами записей разговоров в день. Система уже работает в production на реальных клиентских проектах.

Привет, Хабр!

Сегодня я расскажу, как подружить Node.js с Rust и создать нативный модуль с помощью библиотеки NAPI-RS. Если вы вообще писали расширения для Node.js на C++ через N-API или node-gyp, то знаете, какое это удовольствие, точнее, не удовольствие вовсе.

Постоянная суета с указателями, утечками памяти и тонкостями ABI. Rust приходит на помощь как свежий бриз: безопасная работа с памятью, высокое быстродействие и довольно простой синтаксис по сравнению с C++.

Во многих проектах на Next.js возможности для SEO остаются неиспользованными: страницы индексируются не полностью, структурированные элементы отсутствуют, а ссылки в соцсетях отображаются неправильно. Чтобы этого избежать, существуют проверенные инструменты и подходы, которые помогают сделать SEO понятным, полным и эффективным.

В данной статье рассмотрены ключевые аспекты настройки SEO в проектах на Next.js: работа с метаданными, генерация sitemap и robots.txt, оптимизация изображений и внедрение структурированных данных. 

В прошлой статье на Хабре я рассказывал о том, как построил небольшое приложение - Solana Quiz, где пользователи отвечают на ежедневные вопросы и получают награды.

Вот ссылка на ту статью - чтобы не повторять архитектуру и базовые вещи:

👉 https://habr.com/ru/articles/956186/

С тех пор я значительно расширил функционал: я добавил on-chain награды, 7-дневные стрики и самое интересное - NFT за серию полностью правильных ответов.

Казалось бы, задача простая: получил событие - начислил токены - иногда выдал NFT.

Но за этим "иногда" скрывается целая гора нюансов: от Solana PDA до порядка вызовов в метадате и странных ошибок, которые не объяснены ни в одном официальном гайде.

Я давно хотел написать статью или пост на эту тему, поскольку заметил проблему с некорректным пониманием синтаксиса так называемой «деструктуризации» в JavaScript. Эта информация будет особенно интересна разработчикам, использующим React, где деструктуризация (например, в хуке useState) встречается повсеместно.

Передача данных между воркерами в JavaScript, не так проста и имеет массу особенностей завязанных на реализации потоков в языке. Хотите узнать о том какие ограничения накладывает архитектура многопоточки JS и как эти ограничения безопасно обойти?

15 лет я не писал код, полностью погрузившись в менеджмент. Но LLM вернули мне сверхспособности: в одиночку за два месяца я переписал легаси-проект с 20 тысячами юзеров, который мучил команды разработчиков годами.

Всё благодаря правильной связке инструментов, которые превращают AI в младшего разработчика, архитектора и DevOps одновременно. Делюсь конкретикой: почему терминал лучше IDE для AI-разработки, как управлять контекстом через Rules и MCP, какие модели выбирать для разных задач, и почему фреймворки — ваша защита от галлюцинаций LLM.

Привет, Хабр!

Давайте честно, поиск работы — это ад. Я инженер и я ненавижу рутину. А поиск работы — это 90% тупого кликанья.

Открыть 50 вкладок — 50 раз написать «Здравствуйте‑ меня заинтересовало...» — 50 раз скопировать‑вставить. Это выжигает.

Можно конечно написать автокликер, который будет спамить «пустышками». Но рекрутеры не дураки — такие отклики летят в мусор. А «ручной» режим‑ это 3–4 часа в день.

Я понял — что должен быть третий путь. Не просто автоматизация — а умная автоматизация.

Коротко:
Мы разработали систему для автоматического определения набора тестов на основе git diff. Связали модули проекта с бизнес-фичами через трассировку выполнения кода во время тестов. Теперь любой релиз можно оценить на достаточность покрытия e2e-тестами. Решили вопрос селективного запуска на всех уровнях пирамиды тестирования. Что важно — маппинг tests->feature->files создаётся и поддерживается автоматически при поддержке тестов, без дополнительной ручной работы.

Подробное описание аргументов, доступных при создании воркеров в Node.js и как их можно использовать для многопоточки в серверном JavaScript

Привет- Хабр!

Поиск работы – это... боль. Нет- не так. Это – ад.

Это бесконечный скроллинг- десятки открытых вкладок.

Сколько раз вы меняли поле в API, обновляли тип на бэкенде, а потом вспоминали, что надо поправить ещё и фронтенд? А если есть мобилка? А если схемы валидации тоже дублируются? Я устал от этого и создал шаблон монорепозитория, где TypeScript типы, Zod схемы и константы живут в одном месте и используются везде.

Однажды при работе с крупной кодовой базой одного фронтенд-приложения я заметил, что функционал постепенно группируется относительно команд (доменов). Каждая из таких групп функционала постепенно накладывает собственные ограничения на архитектуру. Как оказалось, обработка ошибок при сравнении кода двух разных команд неоднородна. В одном случае разработчики структурировали ошибки стандартным наследованием JS/TS, в другом были использованы перехваты возникающих ошибок и логирование.

Стало ясно, что нам требуется обобщить подход к тому, как мы структурируем (называем, наследуем) и выбрасываем ошибки. Как показала практика, соглашений о кодировании недостаточно.

Что мы хотели получить?

Object-Relational Mapping (ORM) — технология, призванная «поженить» реляционную природу SQL-баз (PostgreSQL, MySQL, SQLite и т.п.) с объектной моделью языков программирования. Она настолько популярна, что её пытаются реализовать даже в необъектных языках — например, в Go или Erlang.

Если в Java без ORM действительно неудобно, то в экосистеме Node.js (и TypeScript в частности) ситуация принципиально иная. И ORM здесь — зачастую избыточная абстракция. В большинстве случаев рациональнее обойтись компактным SQL-билдером который сильно упрощает построение запросов, оставляя над ними полный контроль, и который совсем не занимается управлением объектами. Почему в Node.js ORM почти не даёт преимуществ...

Привет, Хабр! На связи снова Сергей, ведущий фронтенд-разработчик из Центрального университета. В последнее время я преисполнился URL и опять хочу про него рассказать. 

В прошлой статье я рассказал о том, почему неправильно использовать URL API для валидации ссылок. В этот раз буду использовать инструменты по назначению. Речь пойдет про новый URLPattern API для сопоставления URL с шаблонами, который позволит валидировать ссылки без головной боли.

В этой статье я покажу, как связать Nest.js и Obsidian: хранить заметки в формате Markdown прямо из бэкенда, редактировать и синхронизировать их с базой данных. Если вы тоже любите Obsidian и пишете pet-проекты — это может вам помочь.

Привет, Хабр.

Давайте по-честному. Искать работу в IT - это боль. Это не похоже на то, что нам обещали: интеллектуальные задачи, интересные проекты, уважение. Вместо этого мы получили бесконечный скроллинг hh.ru, вымученные сопроводительные письма и звенящую тишину в ответ.

Как консультант, я вижу всю изнанку этого процесса, и хочу поделиться, почему все так хреново. Это игра с поломанными правилами, где побеждает не самый талантливый, а самый выносливый.