Забудьте о сторонних стартерах и костылях — Spring gRPC 1.0 GA уже здесь. Теперь можно строить высокопроизводительные RPC-сервисы с Protocol Buffers прямо из коробки, без плясок с бубном.
В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим пошаговую миграцию со старых решений, генерацию кода из .proto, и сравнение с тем, как это работает в Quarkus.
Команда AI for Devs подготовила перевод и разбор статьи о Prompt Caching — технологии, которая делает входные токены LLM в разы дешевле и заметно снижает задержки. Внутри — подробное объяснение, что именно кэшируют OpenAI и Anthropic, как KV-кэш связан с attention в трансформерах и почему это не имеет ничего общего с повторным использованием ответов.
Большинство людей не задумывается о случайном наборе букв и цифр, выдаваемых им Департаментом транспортных средств.
Но я не такой.
В Интернете я всегда стремлюсь получить понятный и запоминающийся цифровой идентификатор. Многие годы мне удавалось подбирать идентификаторы в виде моего имени + фамилии в Instagram* (@jlaf) и осмысленных слов на других платформах (@explain, @discontinue). Поэтому когда ДТС в третий раз прислал мне письмо с напоминанием о необходимости обновления номера, у меня сработал тот же инстинкт: почему я даже не задумался о том, чтобы получить номер с красивым сочетанием символов?
Хотите увидеть нечто любопытное? Вот, как устранили проблему «антеннагейта» на iPhone в 2010 году. 20 байт.
iOS 4.0: 8d ff ff ff 91 ff ff ff 95 ff ff ff 99 ff ff ff 9d ff ff ff iOS 4.0.1: 86 ff ff ff 98 ff ff ff 9e ff ff ff a7 ff ff ff b0 ff ff ff
Контекст: в 2010 году, когда выпустили iPhone 4, пользователи заметили, что если взять телефон определённым образом, то количество полосок сигнала сети падает с 5 до примерно 2. Спустя насколько недель компания опубликовала письмо, в котором свалила вину за это на неправильную формулу.
В Codex появилась экспериментальная фича — skills: декларативное описание локальных «навыков» агента с автоматическим discovery и строгими правилами применения. В статье разберём, как это работает под капотом, зачем нужно и как использовать это в своих проектах.
AI-помощники в IDE — уже не фантастика, а ежедневная реальность. Но как сделать так, чтобы они действительно помогали, не лезли не в тему, не сливали код в облако и не требовали подписку на каждого чиха? Ответ — Continue: open source AI-ассистент, который интегрируется с IntelliJ IDEA, GoLand, WebStorm, OpenIDE и другими IDE на базе IntelliJ Platform.
Он предоставляет автодополнение, чат, команды над выделенными фрагментами и даже агентный режим с патчами на несколько файлов. Главное — вы выбираете модель и правила игры.
Представьте, что вы наконец-то выстроили надежный периметр вокруг своих контейнеров, сканируете образы и настраиваете политики в соответствии с общепринятыми стандартами безопасности. И кажется, всё под контролем. Но что, если атака началась в уже запущенном контейнере? Как обнаружить, что прямо сейчас легитимный микросервис крадет ваши данные или майнит криптовалюту?
В данном случае на классические средства защиты рассчитывать не приходится: они охраняют контейнеры снаружи и не видят, что происходит внутри. А большинство инструментов для выявления угроз в среде выполнения — сложные и дорогие. Тем не менее выход есть: недавно специалисты из команды PT Container Security представили рынку первое в России открытое решение для защиты рантайма контейнерных сред — Runtime Radar. Подробнее о нем в нашей статье рассказывают руководитель разработки Никита Ладошкин и эксперт Виталий Шишкин (@JCD3nt0n).
Принимая архитектурные решения, часто так или иначе приходится идти на компромисс: между качеством и скоростью разработки, сложностью реализации и удобством поддержки, быстротой решения бизнес-задачи и гибкостью. Со временем небольшие уступки накапливаются и проект покрывается легаси. Даже если исправно разгребать техдолг, то в любом случае на достаточно длинной дистанции решения и технологии устареют, и станет невозможно обойтись «генеральной уборкой» — потребуется смена архитектуры.
В статье расскажу, как мы столкнулись с неизбежной необходимостью переделки веб-плеера RUTUBE — сервиса, который существует с 2006 года, пережил несколько смен команд и парадигм разработки и при этом достаточно большой и высоконагруженный, чтобы нельзя было «просто так взять и всё переписать».
В этом материале мы детально рассмотрим, какие архитектуры и подходы применяются в средних и крупных интернет‑магазинах, с какими проблемами они сталкиваются и какие решения оказываются наиболее эффективными. Эпизодически мы будем смотреть на лидеров российских маркетплейсов, поскольку они дальше продвинулись в развитии поисковых технологий и зачастую задают тренды российского рынка.
Снова приветствую всех читателей Хабр.
В предыдущей статье был приведен пример создания кода проекта для задачи автоматизации обработки данных, в результате чего получилось подготовить нужную информацию по модели данных ЛОЦМАН: PLM. Эти данные планируется использовать для построения механизмов обработки поисковых запросов пользователей к базе ЛОЦМАН:PLM — в частности, для распознавания сущностей в тексте запроса. Это позволит понимать, на какие объекты модели данных ссылается пользователь: изделия, их параметры, типы документов и так далее.
Для решения новой задачи я решил опробовать возможности библиотеки spaCy, в которой сущности можно распознавать на основе заранее заданных паттернов. В ходе экспериментов с библиотекой и её модулями EntityRuler и SpanRuler я столкнулся с рядом особенностей, и в данной статье делюсь накопленным опытом и наработками — надеюсь, они окажутся полезными и для вас.
В этой статье я представлю мой завершённый очень быстрый алгоритм преобразования дат.. Он обеспечивает существенный прирост скорости, по величине сравнимый с приростом, достигнутым предыдущим самым быстрым алгоритмом (Neri-Schneider 2021) относительно его предшественника (C++ Boost). Полная реализация алгоритма на C++ выпущена как свободное и бесплатное ПО (лицензия BSL-1.0).
Алгоритм генерирует точные результаты за период ±1,89 триллиона лет, поэтому подходит для обработки полного 64-битного времени UNIX (в секундах).
Привет, Хабр! На связи Владимир Туров, разработчик в Selectel. В рекомендациях одного маркетплейса мне попалось чудо китайской киберпанковой мысли — часы и по совместительству пиксельный дисплей Divoom Times Gate. Мне понравился визуальный стиль и потенциальная возможность выводить любую информацию. У часов есть свое приложение с регистрацией, что навевает грустные мысли… Вдруг часы управляются исключительно через серверы производителя?
Я купил девайс и немного разобрался в его интерфейсах. В этой статье проведу минимальный обзор устройства и расскажу про возможности API и локального управления на примере шуточной интеграции с Baldur’s Gate 3.
Пост о том, как появилась идея написать книгу «Python для инженерных задач», и о том, как эта идея реализовывалась.
Привет, Хабр!
Продолжаю делиться материалами живых дискуссий, которые идут на телеграм-канале Dev Q&A. На этот раз тема — выбор между open source и коммерческими LLM для корпоративных задач. Обсудили главные болевые точки: почему почти все корпоративные заказчики требуют он-прем, как узкоспециализированные модели обходят универсальные решения, насколько реален GPU-дефицит для практических задач.
Привет, Хабр!
Продолжаю делиться дискуссиями из нашего телеграм-канала Dev Q&A. На этот раз собрались поговорить о том, почему при всём богатстве инструментов — Kubernetes, CI/CD, low-code, AI-ассистенты — разработка не становится ни быстрее, ни дешевле. Собрал ключевые мысли в статью. Получилось про три столпа эффективности, про хаос который понятнее порядка, и про то, почему скрам по книжке остановил компанию на две недели, а Waterfall принёс миллиард.
Привет, Хабр!
Недавно собрались с коллегами в эфире ТГ канала для разработчиков обсудить то, что сейчас волнует, кажется, каждого в индустрии — ИИ-инструменты в разработке. Не абстрактно «что думаете про ChatGPT», а конкретно: что реально работает, что нет, и почему при всём хайпе проекты не стали выходить быстрее. Вообщем, собрал ключевые мысли — дальше от третьего лица, включая свои реплики как участника.
Привет, Хабр!
Я - AddRaiser, фронтендер с 6 годами опыта и геймдевелопер по вечерам :)
Сегодня было бы интересно собрать основные причины упадка на рынке айти и собрать ваши мнения, которые могли повлиять на ухудшение ситуации.
Буду благодарен, если проголосуете в конце в голосованиях по этому поводу. И напишете свое видение этого вопроса, я вполне мог что-то забыть.
Сразу скажу, статья будет больше про субъективное мнение со стороны того, кто и нанимался и нанимал, однако я постараюсь добавлять ссылки на вещи, которые я изучал. И никаких ссылок на ТГ или вроде того, кроме одной ссылки на игру выше.
Я вам не инфоцыган :)
GitHub только что анонсировал изменения в ценообразовании Actions. Ранее GitHub Actions имел бесплатный control plane. Это означало, что если вы использовали GitHub Actions, но запускали задачи вне GitHub-hosted runners — будь то ваши собственные машины или в вашем собственном AWS аккаунте — вы ничего не платили GitHub за эти минуты; вы платили только за вычислительные ресурсы. Теперь подход изменился. Команда Spring АйО подготовила перевод анонса команды Github.
В новой статье от команды AI for Devs разбираемся, как организовать вайб-кодинг с плагином Kilo Code в VS Code и IntelliJ IDEA из России. Пошагово настраиваем Kilo Code через RouterAI, подключаем Claude, GPT, DeepSeek и другие модели, разбираем роли агента, diff-патчи, правила проекта и нюансы работы с контекстом.
Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о самых коварных и трудноуловимых гонках данных в Go. Автор показывает на реальных примерах, как даже опытные разработчики легко попадают в ловушки конкурентности: от случайных захватов переменных в замыканиях до неправильного срока жизни мьютексов и скрытых гонок в стандартной библиотеке.
