Всем привет. На связи Сергей Игнатенко, основатель ИИ-платформы VibePilot. C недавнего времени партнер Яндекс, у меня грант AI Studio Boost, платформа работает на их моделях.
Недавно мне пришло письмо от Yandex Cloud о том, что они запустили сервис вайбкодинга VibeCraft. Моя платформа также является сервисом вайбкодинга, и конечно же мне было интересно попробовать в работе этот новый сервис.
В прошлой статье про StyleX я разбирал, почему компилируемый CSS выглядит логичным продолжением ветки CSS-in-JS. Одно из главных свойств StyleX для меня — предсказуемость: стили описываются в ограниченной форме, которую можно анализировать ещё до запуска приложения.
Это особенно важно в момент, когда код всё чаще пишет не только человек, но и AI-ассистент. Если инструмент допускает любую форму записи стилей, ассистент рано или поздно начнёт пользоваться всей этой свободой: добавлять магические значения, дублировать решения, обходить токены и постепенно размывать дизайн-систему. StyleX сужает пространство для таких ошибок.
Теперь Meta открыла Astryx — дизайн-систему, построенную на React и StyleX. На первый взгляд это выглядит как релиз большой библиотеки: больше 170 компонентов, темы, тёмный режим, шаблоны, CLI, всё как мы любим. Но количество компонентов здесь не самое интересное. Astryx стоит рассматривать как следующий шаг после StyleX: если StyleX делает предсказуемыми стили, то Astryx пытается сделать предсказуемой работу с интерфейсом целиком — и для человека, и для AI-агента.
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Маркизов и я бэкенд-разработчик в Далее.
Периодически я сталкиваюсь с задачами, где привычного JavaScript недостаточно: нужно быстрее считать, вручную управлять памятью или подключить существующую нативную библиотеку.
Node.js отлично чувствует себя в I/O-bound задачах (API, микросервисы, работа с базами данных и очередями), но как только в приложение попадает тяжелая CPU-bound логика (хеширование больших файлов, обработка изображений, видео, криптография) event loop может стать узким местом.
Один из способов решить эту проблему — вынести тяжелую часть в нативный аддон. В статье разберемся, как делать такие аддоны на Rust с помощью NAPI-RS: посмотрим на базовые типы, классы, асинхронные задачи, работу с JavaScript-объектами и управление ресурсами через Reference и External.
Материал будет полезен Node.js-разработчикам, backend-инженерам и всем, кто хочет понять, когда Rust можно встроить в JavaScript-проект без боли для пользователей библиотеки.
В старой резервной копии базы данных 0.mk хранится 657 958 ссылок, созданных с 2009 по 2014 год, а также количество нажатий на них. В августе 2026 года мы восстановили 657 607 из этих записей в виде ссылок до 2015 года и прошли по каждой из них. Из 655 178 безопасных записей ссылок с возможностью перехода 76,7% больше не возвращало загружающуюся страницу.
Большинство из пользователей 0.mk находится в Македонии, поэтому это исследование не отражает картину для всего веба. Это большой архив того, чем в тот период делилось одно онлайн-сообщество, в том числе сборник местных новостей, фотохостингов, форумов и популярных на то время платформ.
Основанный в 2009 году 0.mk был любительским проектом команды из трёх человек. Мы работали над ним в свободное от работы время, обычно по несколько часов в день. Спустя семнадцать лет один из нас нашёл на диске резервную копию базы данных и решил вернуть её к жизни.
Привет! Я Дмитрий, старший Angular-разработчик в команде Klecks — платформы для разметки данных AI-Центра Т-Банка.
Последние годы мы жили с NSwag: один api.ts на 13 000 строк, Docker-сборка бэкенда и ожидание по 15—17 минут каждый раз, когда менялся контракт. В рамках одной из задач мы решили перейти к модели, где OpenAPI-файлы лежат в репозитории, а клиент генерируется через ng-openapi-gen. Расскажу, какие проблемы мы пытались решить, что пробовали на стороне ASP.NET Core и какой workflow получился в итоге.
Самая неприятная часть расследования инцидента начинается, когда нужные данные в логах вроде бы есть, но связать их между собой невозможно. Один запрос оставляет десятки строк, пользовательский контекст теряется, а события микросервисов живут каждый своей жизнью.
На примере FastAPI соберём JSON‑логирование, в котором запрос можно проследить целиком, ошибки — фильтровать по типу, а задержки — анализировать по duration_ms.
Вышла версия Flutter 3.47, и вместе с ней мы получили несколько интересных нововведений.
Сегодня мы приветствуем выпуск версии 1.0 автономного приложения material_uiи cupertino_uiпакетов. Это важная веха, которая отделяет системы проектирования от основного SDK.
Мы также повышаем производительность и улучшаем инструменты во всех областях. В этом релизе Impeller по умолчанию доступен для настольных компьютеров, наши конвейеры подготовлены для iOS, macOS и Xcode 27, а предварительные версии виджетов Flutter переведены в стабильную версию.
Итак, flutter upgradeдля начала выполните команду в терминале или прочитайте дальше, чтобы узнать больше о главных изменениях в этом релизе.
История про то, как я три дня искал утечку памяти в Node-приложении, не нашёл — и был прав, что не нашёл. А ещё про то, что у каждого починенного пункта тут оказывался свой счёт: фикс памяти через месяц вернулся жалобой на скорость, а разбор скорости вскрыл третью проблему, о которой я не думал вовсе.
Привет, Хабр! Меня зовут Эрнест Гилязов, я тимлид группы разработки интерфейсов Рунити. В этой статье расскажу, как мы переносим на новый стек проект Рег.ру, кодовой базе которого исполняется 20 лет, и почему в итоге Nuxt-приложение само раздает шапку и футер в легаси-монолит через обычный JSON-эндпоинт.
В начале августа я сел делать игру для мессенджера MAX – обычный вордли, слово из пяти букв, шесть попыток. Мини-приложение на ванильном JS, сервер на Go, самый дешёвый VPS. По моим прикидкам – три вечера.
Первый вечер целиком ушёл на то, чтобы сервер вообще смог поговорить с API мессенджера. Не на игру, не на словарь – на TCP-соединение.
Дальше было ещё семь таких мест. Каждое выглядело как мой баг, каждое оказалось особенностью платформы, и ни одного из них нет в документации. Ниже – все восемь, с кодом и с тем, как именно я до них дошёл. Игра тут нужна только как повод: она набрала 107 игроков за пять дней, это скромно, и рассказывать я собираюсь не про неё.
В прошлой статье я рассказывал, почему в какой-то момент пришлось делать собственный Анти Бот для WordPress: Cloudflare для части клиентов стал недоступен, а платные альтернативы вроде облачных WAF просят от 10 тысяч рублей в месяц за один сайт – и это при том, что задача у большинства клиентов скромная: отсеять спам-регистрации, спам в комментариях и мусор в формах обратной связи.
Статья неожиданно вызвала живое обсуждение, и часть комментариев была настолько по делу, что отвечать одной строкой в треде было бы нечестно. Так что это скорее не «часть 2» в смысле новой большой темы, а закрытие долгов перед читателями плюс рассказ о том, что успело измениться в плагине с мая.
Сегодня мы выпускаем Grok 4.6. Новая версия развивает возможности Grok 4.5, уделяя особое внимание долго работающим агентам, а также более сложным интерактивным и визуальным задачам.
Grok 4.6 лучше справляется с комплексными задачами, требующими множества последовательных шагов: от исследования темы и анализа информации до работы с большой кодовой базой и превращения идеи в полноценное, отполированное приложение или готовый рабочий материал.
Grok 4.6 демонстрирует передовой уровень возможностей в ряде бенчмарков, оценивающих агентное программирование и интеллектуальные рабочие задачи. В Artificial Analysis Intelligence Index — сводном рейтинге, объединяющем результаты девяти бенчмарков, — модель показывает результат на уровне GPT-5.6 Sol.
Бывает так: есть фулстек проект, и в нём всё хорошо. Откуда-то есть сквозные типы (tRPC, генерация из OpenAPI), есть авторизация, есть основной функционал. А потом вы решаете добавить реалтайм: уведомление о новом посте в ленте, чат между пользователями, интерактивную доску. И появляется целый новый слой абстракций, в котором надо заново изобрести всё, что в проекте уже есть, только на новый лад. И дальше поддерживать две разные системы.
В своём фреймворке Point0 я добавил четыре новых реалтайм-поинта (структурные единицы наравне со страницами, лэйаутами, квери, мутациями): канал, спейс, клиентский хэндлер, серверный хэндлер. На них собирается практически любая реалтайм-функциональность, кода получается мало, и читается он интуитивно. Эти поинты несут те же свойства, что и все остальные:
код сервера и клиента живут в одном файле, компилятор вырезает клиентский код из серверной сборки, а серверный из клиентской
типизация сквозная и выводится из дженериков самого фреймворка, без генерации типов
Под катом покажу на примерах, как это работает, и объясню суть парадигмы, чтобы вы могли собрать любое реалтайм-приложение.
Держите открытыми две вкладки. В одной — интернет-банк, куда вы залогинены и где на экране висит ваш баланс. В другой — какой-то сайт, на который вы забрели по ссылке из выдачи, ничего особенного. Теперь вопрос, который на первый взгляд кажется надуманным, а на деле упирается в фундамент всей веб-безопасности: что мешает скрипту со второго сайта взять и прочитать ваш баланс из первого?
Как отделить платные enterprise-функции от open-source кода так, чтобы их нельзя было взломать с помощью ИИ — показываю на примерах Dokploy и Pangolin.
Продуктовые сайты любят анимацию «крутишь колесо мыши — объект меняется на глазах». Первый инстинкт: сделать это видео с currentTime. Вот почему это почти всегда неправильный первый инстинкт, и что вместо этого используют на практике.
Создаём отдельный BI-дашборд на данных Битрикс24, в котором можно менять визуализацию и поддерживаемые настройки отчёта запросами к ИИ.
В статье — ссылка на готовый редактор, описание принципов его работы и промпты для самостоятельного повторения.
Чтобы разобраться в HTTP Request Smuggling, надо сначала честно ответить на вопрос, который в обычной жизни может прозвучать абсурдно: а как сервер понимает, где заканчивается один HTTP-запрос и начинается следующий? Кажется, что ответ очевиден — запрос это запрос, отправил и отправил. Но эта очевидность держится ровно до тех пор, пока запрос один и сервер один. Как только их становится много, а серверов в цепочке хотя бы два, выясняется, что «границу запроса» надо где-то явно записать, и способов записать её оказывается не один, и вот в этом зазоре и живёт вся уязвимость.
У меня дома зоопарк устройств: Android, iPhone, MacBook, Windows. На каждом стоит своя читалка: когда‑то на андроиде был CoolReader (отличная штука, я им вдохновлялся), на маке — платный BookReader, на айфоне — Eboox, на винде — десктопный CoolReader
Я решил написать веб‑читалку для домашнего сервера.
Тридцать лет я собирался написать игру, а потом за десять рабочих сессий довёл до продакшена браузерную Hexnome: 3D-поле, одиночный режим, онлайн-мультиплеер и серверный журнал команд. Получилось 245 промптов и 99 коммитов в основной ветке. Ещё 30 коммитов пришлось выбросить, когда первая архитектура мультиплеера оказалась «играбельной, но ненадёжной». Рассказываю, что именно ускорил AI — и какие решения он за меня не принял.
