Ребята зарелизили новую крупную фичу, и, как по мне, это самая крупная механика с момента выхода dev containers, так как это показывает, насколько всё-таки AI всё глубже интегрируется в разработку.
Docker Model Runner - фактически инструментарий для запуска моделей локально, и это буквально полный конкурент для Ollama, но, будем объективны, пока что ещё очень сырой.
С вами снова Юля, системный аналитик из EvApps и мы продолжаем разбираться в технологии WebSocket. В первой части (WebSocket для начинающих системных аналитиков: просто о сложном. Часть 1), мы познакомились с основами WebSocket, а теперь давайте заглянем под капот реального сайта, например, криптобиржи. Попробуем понять, как работает этот сложный механизм: что происходит, когда вы видите мгновенно меняющиеся котировки и графики, и что происходит “за кулисами”.
Как определить, какие технологии действительно востребованы, а какие существуют лишь по инерции? Стандартные метрики популярности часто показывают противоречивые результаты.
Пытаясь сравнить популярность нескольких технологий разработки ПО, я столкнулся с парадоксом: данные Google Trends и количество GitHub-репозиториев показывали высокую популярность технологий, которые в реальной разработке давно не используются.
Разобравшись в причинах этого несоответствия, я создал инструмент для анализа GitHub-метрик, который позволяет отфильтровать "шум" и увидеть реальную картину технологических трендов.
В статье я расскажу о методологии, неожиданных находках и о том, как этот инструмент может помочь вам принимать более обоснованные технические решения.
Всем привет! Продолжаем разбираться с хронической болезнью — фрагментированной ИТ-инфраструктурой. Изначально НИИ с филиалами в нескольких городах внедрил СЭД на базе LanDocs, для остальных задач — целый набор разного софта. В результате получилось «лоскутное одеяло» из систем, между которыми было сложно наладить обмен данными.
Более того, из-за санкций организация отказалась от Windows. Поэтому специалисты IT-подразделения искали для автоматизации документооборота и остальных процессов решение, которое входит в Реестр российского ПО и поддерживает работу с СУБД PostgreSQL и ОС Linux.
Необходимо было перевести НИИ на единое решение, объединяющее все функции и соответствующее техническим требованиям. Расскажу, как решала эту задачу в разрезе ЭДО.
В этой статье разберём процесс написания API автотестов на Python, используя современные best practices. Кроме того, мы настроим их запуск в CI/CD с помощью GitHub Actions и сформируем Allure-отчёт с историей запусков. Цель статьи — не только показать, как писать качественные API автотесты, но и научить запускать их в CI/CD, получая удобные отчёты о результатах.
Снова приветствую вас на ежемесячном дайджесте! Цель - разобраться, чем жил Хабр в марте 2025: какие темы вызвали жаркие споры, а какие прошли незамеченными.
В прошлом месяце в комментариях прозвучала резкая критика: мол, топ статей превратился в «инфоцыганщину»: мотивацию, лёгкий заработок и истории успеха, вытесняющие глубокий технический контент. В этом выпуске мы не просто изучим статистику популярности, но и проверим, сохраняется ли тренд, а также разберём, какие статьи вызвали самый живой отклик - как восторженный, так и скептический.
Впереди - методология отбора, топ марта, анализ авторов и специальный раздел, где обсудим критику и её обоснованность.
Несмотря на то, что я системный аналитик, проклятие, которое начинается с фразы «тыж программист…», иногда преследует и меня. Недавно у меня спросили совета, как сделать так, чтобы для нужных людей шлагбаум удаленно открывался без транспондера и сложных систем.
К сожалению, сходу я не придумал ответа на вопрос, но задачка показалась мне любопытной, и я немного изучил вопрос.
Решение нашёл быстро — в качестве аппаратной части можно использовать GSM-реле, а контроль доступа реализовать с помощью микро сервиса для переадресации вызова.
И поскольку у меня наличествовал тестовый доступ к МТС Exolve, грех было им не воспользоваться. Тем более, что соответствующее API для управления входящим вызовом есть.
Недавно выстрелила китайская нейросеть DeepSeek, сегодня разберёмся как работать с её API, как оплачивать из РФ и есть ли какие-то сложности.
Когда я начал свой путь в парсинге, мне в голову сразу пришла идея написать клиент для удобного взаимодейстия со школьным дневником. В последствии я решил оформить его в виде Telegram-бота.
...
Обстоятельно и подробно, на конкретных примерах рассказываю как спроектировать и реализовать API, за которое потом не будет стыдно.
Данная публикация - перевод серии постов Хассена Бельгасема - API Security Best Practices. Статья о том, как обеспечить безопасность API.
API стал одним из фундаментальных элементов мобильных и веб-приложений, обеспечивая бесшовную коммуникацию между различными системами и сервисами. Однако, увеличение зависимости от API также сделало их популярной целью для кибератак, что ставит под угрозу конфиденциальные данные и бизнес-операции.
Поэтому нам необходима всесторонняя стратегия многоуровневой защиты, включающая в себя реализацию нескольких уровней защиты для обеспечения безопасности API. Эта стратегия должна охватывать такие аспекты, как контроль доступа, аутентификацию, авторизацию, проверку входных данных (валидацию данных), фильтрацию выходных данных и непрерывную интеграция.
Когда я пытался подключить AFFiNE к Ollama или к DeepSeek я сразу столкнулся с большой проблемой, AFFiNE попросту не умеет работать с моделями отличными от GPT, вопрос, почему? Да потому что ребята просто захардкодили названия моделей в коде
Честности ради, ребята все еще в бете, так что причину отлично понимаю
Покопавшись в коде, я понял, что там попросту ну никак нельзя конфигурировать что либо КРОМЕ url и API ключа от OpenAI, так как названия моделей буквально захардкожены
Недавно по работе занимался тестирование очередного апи и столкнулся с таким неудобством, что все запросы требуют авторизации, а токен живёт всего 5 минут. Из-за этого приходилось постоянно делать запрос авторизации и обновлять токен вручную.
В какой-то момент мне это надоело, и я задумался как это дело автоматизировать. Узнал, что можно написать Pre-request скрипт для коллекции в постмане, который будет выполняться перед каждым запросом, а уже в этом скрипте делать запрос токена авторизации.
С какими сложностями мне пришлось столкнуться... Ну во первых пришлось немного полазить в доке постмана, но там только поверхностно описано, не смог найти как сделать запрос. Гуглёж вопросов других бедолаг мне тоже не особо помог, т.к. там были немного другие кейсы.
Мне неожиданно помогла локально запущенная лама, которая мощно сходу дала мне хорошую подсказку, как сделать в скрипте постмана запрос с телом urlencoded и сохранить из него ответ в переменные. Чем я собственно и хотел поделиться.
Итак исходное положение. Имеем некую коллекцию запросов в постмане и все креды для авторизации сохранённые в переменных.
У нас есть запрос Auth, который получает токен авторизации.
Сегодня аналитический потенциал компаний определяется не только данными, полученными из внутренних источников, но и информацией, доступной в интернете. Цены конкурентов, отзывы клиентов, рыночные тренды, данные из социальных сетей — все эти сведения, собранные и обработанные должным образом, помогают принимать более обоснованные стратегические решения.
В этой статье мы рассмотрим, как автоматизация сбора данных с интернет-ресурсов с помощью API помогает улучшить клиентский опыт и повысить эффективность бизнеса.
Автор статьи Якушков Федор.
Apache Kafka — это мощная распределённая платформа для обработки потоков данных, которая завоевала популярность благодаря своей способности эффективно управлять большими объёмами информации в реальном времени. В этой статье мы подробно разберём, как использовать Kafka в языке программирования Go с помощью библиотеки kafka-go. Мы рассмотрим все ключевые аспекты: от event-driven архитектуры до топиков и партиций, от создания продюсеров и консьюмеров до управления оффсетами и обработки ошибок. Разберем гарантии доставки, а также обсудим, где и как применять Kafka в проектах.
Всем привет! Это Игорь Густомясов, CTO кластера техноплатформы в МТС, и Никита Бояндин, ведущий разработчик в том же кластере. (Да, мы создали текст вместе.) Рассказываем о поиске данных API для Интеграционной платформы МТС.
Наш коллега Александр Бардаш круто расписал, как мы развиваем функции Интеграционной платформы. Так вот: получилось настолько хорошо, что возникла проблема.
В экосистеме МТС множество продуктов — от проката самокатов до высокотехнологичных сервисов The Platform. Стоило интеграционной платформе встать на ноги, как на ней резко выросло количество спецификаций API.
Так перед нами развернулась двойная задача: не только технически поддержать различные протоколы взаимодействия (HTTPS, gRPC, GraphQL и прочие), но и сделать поиск данных API. Решение — под катом.
Приветствую, коллеги! Я ведущий системный аналитик в компании ЛАНИТ. В своей статье я решила поделиться этапами совершенствования процесса описания интеграционного взаимодействия на отдельно взятом проекте нашей компании и рассказать, как благодаря использованию генеративной модели ChatGPT мы ускорили процесс формирования документации OpenAPI и частично снизили связанные с этим трудозатраты системных аналитиков.
Статья может быть полезна системным аналитикам и командам, проектирующим API по принципу Design API First (Contract first). Материал основан на реальном опыте системных аналитиков нашего проекта и не является руководством или призывом к действию.
На Московской бирже торгуется более 2500 облигаций, но большая часть из них неликвидна - в стакане почти нет предложений и сделок совершается крайне мало. Это затрудняет покупку и продажу таких бумаг. При этом известные мне публичные сервисы не суммируют объемы торгов за период, поэтому сложно быстро найти облигации с высокой ликвидностью.
Пять лет назад написал Node.js-скрипт, затем адаптировал его для Google Таблиц, а теперь разрабатываю Python версию. При помощи сообщества на GitHub эта Python версия идёт к созданию полноценной библиотеки с расширенными возможностями: автоматический поиск ликвидных облигаций, расчет денежных потоков, сбор новостей по эмитентам и вычисление оптимального объема покупки. Все это направлено на помощь простым инвесторам, вроде нас с вами, чтобы оперативно находить выгодные инвестиционные инструменты и принимать решения на основе актуальной информации.
Проект полностью open source.
Привет, хабровчане!
Я Дима, Backend-разработчик на Go.
Расскажу о GraphQL, сравню с REST. Разберемся в плюсах и минусах каждого подхода к проектированию API. Выбираем лучший для вашего проекта!
Зачастую нам приходится описывать API-запросы или переписывать уже имеющиеся ввиду изменения каких-то DTO (Data Transfer Object) или параметров у запросов. Это вполне естественно для разработки, но часто оказывается скучным и однотипным процессом, не требующим размышлений или особых навыков. В этой статье я рассказываю, как автоматизировать всю эту историю.
