Как опубликовать внутренний API из DMZ, если соединения в LAN запрещены: пять подходов, которые мы проверили
Все пять схем мы собирали на NEOMSA APIM, российской платформе управления API от Neoflex. Сводка по вариантам:
Ты не владеешь источником — значит, не владеешь временем. Как поллер по updated_at молча теряет строки, почему exactly-once это свойство твоей записи, и почему сверка важнее потока.
TypeSafe AI открыла ранний доступ к Jev — модели, которая не генерирует текст, а отвечает на заранее описанные вопросы типизированными значениями с вероятностями. Разбираю, что она умеет, сколько стоит по словам вендора, что показал первый публичный тест и где цифры из документации с ним не сошлись.
Получатель записал заказ в базу, но соединение оборвалось до того, как отправитель получил ответ. Повторить вебхук — рискнуть вторым заказом, не повторить — потерять событие. Разбираем пять задач доставки: расписание повторов, дубли, подпись, изоляцию недоступных получателей и защиту от запросов во внутреннюю сеть.
Codex CLI, Claude Code и Cursor Agent умеют самостоятельно читать код, изменять файлы и запускать тесты. Но стоит отойти от компьютера — и проверить состояние задачи или ответить на запрос разрешения становится неудобно.
Я сделал AI Control — локальный Telegram‑пульт для этих трёх агентов. С телефона можно запустить или продолжить задачу, следить за её состоянием, получить результат и подтвердить отдельное действие.
Бот работает на компьютере с проектами и подключается к Telegram через long polling. Открывать входящие порты или поднимать дополнительный сервер не требуется.
Architecture Baseline определяет границы системы и ключевые архитектурные решения. Но настоящая проверка начинается тогда, когда эта архитектура превращается в работающий код.
В этой статье про переход к первой Full Stack вертикали Enterprise GenAI Platform: React, ASP.NET Core, EF Core и PostgreSQL, модуль Chats, границы frontend и backend, observability, автоматические проверки и End-to-End acceptance.
Главный вопрос “как перейти от архитектурной модели к реализации, не разрушив её преждевременным усложнением”.
Застройщику нужно было видеть в 1С движение по эскроу‑счетам и расчётным счетам — раньше этих данных в системе не было вообще. Интеграции со Сбербанк API и Альфа‑Банк API написали с нуля: около 24 000 счетов, 30 объектов строительства, у банков разная авторизация, API и форматы. Рассказываю, из каких слоёв состоит такая интеграция, почему документация банка — не последняя инстанция и что проверить в первую очередь.
В первой части я рассказывал, как мы дошли от обычного копирования кода между MODX и ChatGPT до нормального предметного интерфейса к CMS. Агент перестал видеть сайт как россыпь файлов и строк в базе и получил возможность работать с ресурсами, чанками, TV и зависимостями между ними. В какой-то момент этого стало достаточно, чтобы ставить задачу примерно так же, как я поставил бы её разработчику, без подробной инструкции, куда именно залезть и какую строку там поменять.
Следующий шаг напрашивался сам собой. Если агент уже разобрался в проблеме и нашёл решение, какого чёрта я должен брать его код, подключаться по SSH, делать резервную копию, заливать исправление, запускать проверки и потом ещё ходить по сайту смотреть, не отвалилось ли что-нибудь рядом. Хотелось просто написать «Посмотри, почему форма перестала отправляться, исправь и проверь» и получить в ответ не инструкцию из десяти пунктов, которые мне потом самому предстоит выполнить, а уже исправленный сайт.
Вот на этом месте и началась вторая часть нашего проекта. Сам доступ на запись дать оказалось совсем несложно. К MODX MCP добавились SSH, физические файлы, логи, браузер и несколько служебных инструментов. Гораздо больше времени ушло на то, чтобы после команды «исправляй» не сидеть у агента за спиной и не следить, что именно он там сейчас собирается натворить.
Как каждая из них организует код, где они пересекаются и что учитывать при выборе.
Большинство .NET-разработчиков знакомятся с этими тремя архитектурами в одном и том же порядке: N-tier — в первых проектах, Clean Architecture — когда её приносит команда или шаблон, и Vertical Slice — когда о ней упоминают на код-ревью или в докладе на конференции. Каждую из них подают как улучшение предыдущей. На практике они отвечают на несколько разные вопросы, и правильный выбор зависит скорее от проекта, чем от того, какая из них новее.
Я сделала для своего продукта MCP-сервер. Написание и проверка кода заняла один вечер — писал конечно агент.
А вот «остальное» оказалось решениями о составе и видимости инструментов и вещами, которые невозможно было запланировать заранее — только узнать постфактум, и почти всегда по итогам чьей-то реакции снаружи.
Быстрый аналог Jev API для классификации запросов — в телефоне. В статье — что это за модель, как запустить сервер за пять минут и как встроить его в бота или автоматизацию с помощью одного curl и десяти строк на Python.
Рейт-лимит — это не ограничение скорости. Это бюджет, и тратишь его не ты один. Разбор на Telegram Bot API, Redis и одном наивном планировщике 2023 года.
Через дата-инженеров Далее проходят десятки описаний интеграций в совершенно разных форматах, даже в Excel. Формально такая API-документация есть, но пользоваться ей больно, а иногда и вовсе невозможно.
Разбираем, чем «болеют» документации, как сделать понятное руководство со Swagger и без него, посмотрим лучшие практики создания API-документации.
В конце — чек-лист для написания и проверки документации.
Шесть сервисов, где можно бесплатно получить доступ к Claude, GPT и другим топовым ИИ-моделям без привязки банковской карты. Проверил стартовые кредиты, реальные лимиты, доступные модели и ограничения: от $20 до $100 стартовых кредитов, а в отдельных сервисах — до сотен тысяч токенов и кредитов
Как работать с коллекциями в Http API‑клиенте...
В клиенте уже год как работал экспорт коллекции как патча — одного JSON‑файла с операциями вида upsertRequest / removeRequest / setCollectionMeta. Достаточно, чтобы переслать коллеге точечное изменение: поправил заголовок в одном запросе — экспортировал — коллега применил патч у себя. Рабочая штука для передачи «из рук в руки».
Ниже — история одной конкретной фичи: зачем понадобился «git‑friendly» экспорт коллекции, как устроена стабильная сериализация и разрешение коллизий имён файлов, и какую дыру в защите секретов мы нашли и закрыли по пути. Без сравнений с другими клиентами — только то, что случилось и что мы с этим сделали.
Еще несколько лет назад выбор API для языковой модели фактически начинался с OpenAI и часто на нем же заканчивался. Сейчас рынок устроен иначе. У Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Mistral, Alibaba, Moonshot, Z.ai и Meta есть собственные API и сильные модели, российские проекты могут выбирать между Yandex AI Studio и GigaChat, а поверх всего этого появился отдельный слой агрегаторов вроде OpenRouter, Amazon Bedrock и Microsoft Foundry.
Каждое нажатие кнопки в телеграм-боте — это HTTP-запрос от Telegram к вам. Около трёхсот тысяч человек в месяц, у каждого в сессии десятки нажатий, и всё это приходит в один POST-эндпоинт, у которого нет ни права на пятисотку, ни права подумать.
Пропускная способность считается до обидного просто: max_connections, делённое на время ответа. Отвечаете за 200 мс при сорока соединениях — двести апдейтов в секунду. Отвечаете за две секунды — двадцать. И ждёт при этом не абстрактный клиент, а конкретный пользователь, у которого следующее нажатие просто не доедет.
Что осталось внутри вебхука и что уехало в очередь, почему дедупликация по update_id обязана быть атомарной, зачем в ответ на вебхук можно вернуть вызов метода API — и четыре бага, которые нашлись в собственном коде, пока я это писал.
10 браузерных API, заменяющих пакеты NPM и плагины jQuery: dialog, popover, переходы отображения (view transitions), structuredClone, groupBy и Temporal с заметками о поддержке.
Вышли Claude Opus 5.5 и GPT-6 Sol, и все пошли смотреть прайсы шлюзов. Я собрал цены пяти шлюзов с оплатой из России и посчитал иначе: сколько стоит час работы в Claude Code, если нагрузка как у меня — по логам 49 моих сессий, 138 часов работы.
Разброс получился почти десятикратный: от 181 до 1 756 рублей за один и тот же час на одной модели. Половина счёта уходит на запись в кэш, хотя её всего 5% от входящих токенов. А самый дешёвый ценник в таблице даёт не самый дешёвый час: когда чтение кэша стоит столько же, сколько обычный ввод, час работы агента выходит почти вдвое дороже, чем у шлюза с дешёвым кэшем.
Всем привет! При широком распространении REST подхода для клиент-серверного взаимодействия всегда существовали и существуют альтернативные решения, иногда незаслуженно обделенные вниманием. Об одном из них речь пойдет в сегодняшней статье. В ней будут даны некоторые теоретические основы, необходимые для работы и создан небольшой проект, который можно использовать для перехода на gRPC.
