GitHub *

Когда инфраструктура насчитывает тысячи хостов, ручное управление превращается в источник нестабильности. Становится невозможным гарантировать единое состояние систем, своевременно обновлять конфигурации и быстро реагировать на инциденты. Особенно остро это ощущается в масштабах 9000+ рабочих станций, где даже малейшая ошибка масштабируется мгновенно.

Для централизованного и безопасного управления такой инфраструктурой используется связка Puppet и GitLab CI/CD. Эта комбинация позволяет автоматизировать весь цикл: от написания конфигурации до её контролируемого применения на каждом узле.

В основе подхода — принцип постепенного внедрения изменений: сначала изменения тестируются в безопасной среде, где можно экспериментировать без риска, потом — раскатываются на небольшую группу хостов (канареечное тестирование), чтобы посмотреть, как они поведут себя в реальных условиях. И только если всё прошло гладко — обновление отправляется на весь флот.

Откройте любой пулл‑реквест в проекте с любой «чистой архитектурой» и вы скорее всего увидите не обсуждение бизнес‑логики, а срач. «Это нельзя класть в UseCase, это логика домена!», «Зачем тут еще один DTO, мы же просто поле прокидываем!», «Этот интерфейс не нужен, у нас никогда не будет другой реализации!». Полагаю, очень много людей с таким сталкиваются.

Эта статья — о том, почему архитектура из спасения превратилась в тонны говнокода. И, что самое главное, — как прекратить этот хаос и, наконец, начать просто писать код, который работает, а не «следует всем концепциям».

Привет! Недавно наткнулся в GitHub на репозиторий Evolution API — open-source решение для работы с WhatsApp через API. Заинтересовался, решил протестировать и сразу понял, что это отличная альтернатива официальному WhatsApp Business API, который требует верификации бизнеса и стоит денег.

Развернул Evolution API на своем VPS, настроил интеграцию с n8n, и получил полноценный инструмент для автоматизации работы с WhatsApp. В этой статье поделюсь своим опытом установки и настройки — весь процесс занял около часа, включая подключение к WhatsApp и создание простого рабочего автоответчика.

Доброго времени суток, Хабр! Я, как и многие из нас, периодически захожу на тот самый "красный сайт" по поиску работы. В перерывах между задачами скролю ленту вакансий, откликаюсь на интересные и жду отклика. Но с недавних пор всё изменилось.

Если раньше в таком "ленивом" режиме я получал человеческие ответы — иногда даже приглашения на собесы, — то теперь, буквально через секунды после моего отклика, прилетает reject. И не просто "нет", а с шаблонными комплиментами: "Вы отличный специалист, но, к сожалению, не подходите под нашу вакансию". Все как один — сгенерированы роботами.

Раньше было сложно пробиться через HR до технарей, а теперь даже до HR не доберёшься. Добро пожаловать в эпоху нейросетей, где ИИ решает, достоин ли ты собеседования!

Ну что же, очевидно, что для общения с роботом нужен робот, лично я один на один пробиваться через железяк не намерен. Поэтому приступаю к написанию скрипта для автоматизированного поиска работы. Так сказать будем повышать мат. ожидание положительного отклика. На этом я начну свой цикл статей. Не забываю поделиться с работягами ссылкой.

Разработчики на GitHub осталось без аналитики трафика своих репозиториев. Уже месяцы функция недоступна, а сайт статуса сервисов Github показывает, что всё хорошо. Разбираемся почему одна из крупнейших IT-компаний мира не может починить простейшую функцию. 

Telegram-бот для администрирования VPS tgbotvpscp получил модульную архитектуру, полную поддержку английского языка, возможность установки в Docker и десятки улучшений. Рассказываю, что сделано и что будет дальше: WebUI, CLI и архитектура «агент-нода».

Откройте package-lock.json любого проекта. Ctrl+F "postcss". Нашли? А теперь "autoprefixer", "browserslist", "nanoid". Всё есть? Поздравляю — вы используете экосистему одного человека, Андрея Ситника.

Redux? Дэн Абрамов, Санкт-Петербург. ClickHouse? Яндекс, обрабатывает триллионы записей в Uber. core-js? В 60% всех npm пакетов. Fira Code? Самый популярный моноширинный шрифт для программистов.

Мы используем русский open-source везде, но не знаем об этом.

Решили это исправить. Собрали кураторский список живых русских проектов с жёсткими критериями отбора. Вот что получилось.

Взгляд безопасника на ежегодный отчет Github Octoverse 2025. Отчет 2025 выглядит как вестник новой реальности, где ИИ в разработке будет отведена ключевая роль. Постарался дать пару советов для безопасников которых ждет такое значимое изменение подходов.

Как мы воскресили русский NLP и сократили потребление памяти на 90%

Форкнули четыре ключевых библиотеки русского NLP (pymorphy, razdel, slovnet, natasha), которые не обновлялись годами. Сократили потребление памяти на 90%, ускорили загрузку в 30 раз, повысили точность токенизации с 70% до 95%. Всё работает offline, 100% совместимо с оригинальными API. Экосистема MAWO — production-ready инструменты для работы с русским текстом.

Помните ли вы тот момент, когда открываешь проект для обработки русского текста и видишь знакомую картину? В requirements.txt красуется pymorphy2, последний коммит в репозитории датирован 2015 годом, Python 3.12 ругается на deprecated методы, а production ждать не будет. Знакомо? Тогда эта история для вас.

Понадобилось мне как-то раз сделать из PWA мобильные приложения. Приключение на 20 минут, зашли и вышли - подумал я и пропал на пару месяцев. В статье будет гремучая смесь из Java, C#, NodeJS, Swift, bash, Dockerfile и github actions. Но в результате возможность непрерывно поставлять свежие сборки в магазины приложений.

Автор: Шерстнев Павел

Что если модель могла бы проектировать саму себя? Подбирать архитектуру, параметры, операторы — без эксперта, без ручного тюнинга и десятков итераций? Эволюционные алгоритмы позволяют это сделать. Я собрал их в рабочую технологию — Thefittest — open-source проект, где эволюция используется для построения и оптимизации моделей машинного обучения.

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?

Знаете, что я делал вчера с 10 до 12 утра? Деплоил новую версию на production. Вручную. На 15 серверов. По SSH. В 2024 году. И это не самое грустное. Самое грустное — что я делаю это каждую неделю. И каждый раз обещаю себе, что вот на следующей неделе точно автоматизирую. Но следующая неделя наступает, и я снова сижу и копипащу команды в терминал.

Если вы узнали себя — добро пожаловать в клуб анонимных toil-оголиков. Давайте поговорим о том, почему мы все еще делаем руками то, что должны были автоматизировать еще вчера.

В 2025-м помощники для Python распались на 4 класса: онлайн-чаты с изолированной песочницей, IDE-плагины, автономные агенты и локальные/открытые модели. Разбираемся, что чем отличается, где уместно, сколько стоит и на что смотреть разработчикам при выборе. А так же примеры кода.

Git — жизненно важный инструмент для любого разработчика.
Понимание, как работает Git, и какие возможности он даёт, позволит вам не только быстро влиться в проект, но и ничего там не испортить...

В нашей сегодняшней статье мы в деталях расскажем вам об устройстве Git, его основных командах и почему Git занял лидирующее место среди всех систем контроля версий.

Всем привет! Меня, как и многих здесь, в какой-то момент достало. Достало логиниться по SSH, чтобы проверить htop. Достало запускать Termius на телефоне, чтобы сделать sudo reboot зависшему инстансу. Достало ставить тяжелые веб-панели, которые жрут ресурсы и открывают лишний порт, только ради того, чтобы посмотреть загрузку диска.

Я админю несколько VPS. На одних крутятся пет-проекты, на других — сайты, на третьих — кастомные сетевые приложения для транспортировки данных. Мне нужен был инструмент, который:

Статья посвящена автоматической генерации видеороликов на основе нейросети Sora с автоматическим монтажём и созданием сюжета без участия человека.

В этом материале я покажу, как всего за 30 минут встроить в ваш CI/CD пайплайн полноценное AI-кодревью и ассистента на базе открытого инструмента AI Review — без платных API и лишней инфраструктуры.

В последнее время Obsidian стал очень популярным. В своей деятельности (проведение тестирования на проникновение) я его использую уже около 2-х лет и в этой статье я расскажу о том, как можно использовать Obsidian при проведении пентеста. Возможно, мой опыт использования будет кому-то полезным.

Сегодня мы с вами на практике разберем что такое динамические матрицы в Github Actions и как с их помощью экономить время и ресурсы на практике.

Я подготовил монорепозиторий с несколькими микросервисами url-shortener-demo с очень коротким флоу: feature_branch(через PR) →  main. Как понятно из названия это проект позволяющий генерировать короткие ссылки.