Java *

Добавляя новый Skill, мы ждем от агента простого результата: меньше ошибок, более стабильная работа и лучшее понимание библиотек и фреймворков.

На практике же часто можно наблюдать:
– один skill активируется почти всегда, даже когда не нужен
– другой — не включается в момент, когда мы на него рассчитываем
– третий — срабатывает «в паре» с соседними и они мешают друг другу

В какой-то момент может показаться, что агент работает хаотично и явно хуже, и хочется выключить все skills и вернуться к первоначальному состоянию.

Почему так происходит и что с этим можно сделать, разбираемся в статье.

Главное в Veai 5.10 – скиллы теперь подхватываются из dot-директорий других ассистентов. В чат добавили быструю документацию по ссылкам на код.

Запуск и получение конфигураций в Rider

До Veai 5.10 в C#/.NET-проекте нужно было просить агента прогнать тесты в модуле или собрать проект. Агент шёл в терминал и пытался угадать команду: какой dotnet, какой TFM, какой фильтр и какой путь к csproj. На монорепо с несколькими SDK и global.json это регулярно заканчивалось exit code 1 и попыткой починить рабочий код.

Практический разбор того, как я вынес security-проверки Java-проектов из разрозненных CI/CD-скриптов в переиспользуемый Gradle plugin

wkhtmltopdf долгое время был одним из основных инструментов для генерации PDF из HTML. Мы столкнулись с ним на собственном проекте, но, когда потребовалось реализовать сложные макеты, колонтитулы и повторяющиеся заголовки в многостраничных документах — возникли проблемы.

В этой статье — краткий обзор альтернатив (Headless Chrome, Puppeteer, Playwright, WeasyPrint, Gotenberg), их плюсы и минусы, а также наш итоговый выбор и подводные камни, которые всплыли в процессе внедрения.

Единый плагин для сканирования на безопасность Java проектов. Maven. Или как проверять кучу микросервисов на безопасность управляя этим в одном месте

Когда документов и партнёров стало много, модель «один кейс — один шаблон» начала мешать даже простым правкам. Рассказываю, как мы вынесли композицию, версии и публикацию в отдельный backend-слой поверх BIRT, чтобы бизнес мог менять PDF-полисы без постоянного участия разработки.

Всем привет! Меня зовут Илья Григорьев, я старший бэкенд-разработчик в команде Телемоста. В этой статье я разберу наш опыт разработки двух фич последнего года — ИИ-конспект с Алисой Про и облачной записи на Диск. Покажу, как мы проектировали их архитектуру, почему не всё получилось с первого раза, с какими системными и техническими ограничениями столкнулись при работе с медиаданными и как в итоге выстроили пайплайн их обработки и анализа.

Двенадцатый выпуск еженедельных IT-новостей от OpenIDE!

На этой неделе прошёл JPoint 2026, вышел Amplicode 2026.1 со Spring Agent Toolkit, а Anthropic впервые обогнала OpenAI по оценке на вторичном рынке. Плюс история о том, как AI-агент удалил продакшн-базу данных за 9 секунд.

За несколько лет работы я сменил несколько проектов и команд. Стек менялся: где‑то был Kotlin, где‑то классическая Java, где‑то вообще старый монолит на виртуалках.

Но самое сильное различие было не в технологиях.

Всё решали люди, которые руководят разработкой.

За это время я поработал с разными типами руководителей: от токсичного лида, которого боялась вся команда, до менеджера, который жил ради одобрения заказчика, и руководства, способного за пару месяцев развалить нормальный проект.

И самое неожиданное — один из них, при всех своих минусах, оказался для меня полезнее остальных.

В этой статье — три реальных кейса и то, чему они меня научили. И как каждый из руководителей влияет на разработку.

Heap‑дампы JVM — бесценный источник информации при разборе аварий с OutOfMemory и оптимизации производительности. Но вместе с тем они же — потенциальные каналы утечки данных, ведь будучи снятыми с боевого сервиса, дампы уносят в себе всё, с чем работал сервис на момент снимка: логины, пароли (иногда в открытом виде), важные ID и тому подобное — словом, всяческие sensitive данные, которые не нужны для анализа, но могут навлечь на получателя дампа серьёзную ответственность и риски. Как этого избежать без ущерба делу — разбираемся под катом.

Всем привет! 👋👋👋👋👋

Мы — Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Роман, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом.

В этом выпуске рассказываем, когда ждать релиз Java 27 и как Oracle планирует регулировать использование генеративного ИИ при написании кода. Посмотрим детальное интервью о Spring Framework 7 и Spring Boot 4 с самой командой создателей Spring. Почитаем, как безопасно работать с нативной памятью в многопоточной среде с помощью VarHandle. А еще изучим любопытный постмортем, посвященный расследованию раздувания памяти в контейнерах после перехода на JDK 17. Приятного чтения!

LLM пока не может хорошо обращаться с Е2Е автотестами потому что для этого нужно провести целый комплекс мероприятий. Сложность возникает уже на этапе запуска такого автотеста. В отличии от юнит автотестов, Е2Е автотесты почти всегда PageObject и целый проект со своей архитектурой на базе Selenium Appium Espresso и тд.

Всем привет, меня зовут Антон Рыбочкин, я старший разработчик бэкенда в команде Yandex Monium. Monium — это платформа для сбора, хранения и анализа телеметрии (метрик, логов и трейсов). Она позволяет дать оценку того, как себя чувствует сервис, находить причины сбоев, оперативно уведомлять об аномалиях.

Изначально эта платформа развивалась как внутренняя система для мониторинга сервисов в масштабах всего Яндекса. Отсюда высокие требования к надёжности сервиса — телеметрия должна быть доступна, даже когда другие сервисы лежат. И с точки зрения бэкенда в таких кейсах есть свои вызовы, один из них — сборка мусора, или сокращённо GC.

В этой статье я расскажу про наш опыт с разными сборщиками мусора: с какими проблемами Java GC мы столкнулись в разных сервисах, как их можно диагностировать и как решить.

Продолжаем разбирать HikariCP: как выбирать размер пула, что учитывать в Kubernetes и при нескольких сервисах, почему большой maximumPoolSize не всегда помогает, какие настройки стоит пересмотреть перед продом и какие ошибки чаще всего приводят к проблемам с базой.

Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud. Сегодня я хочу поделиться историей создания одного интересного проекта — клиента для облачного сервиса Ollama.

Хотите увидеть, как живое Spring Boot‑приложение проходит путь от репозитория до кластера Kubernetes? В статье пройдем путь от создания простого HealthController до автоматического деплоя через CI/CD. Разберём Dockerfile без магии, манифесты Deployment с пробами, настройку ресурсов и изящный Graceful Shutdown. В финале вы получите живую связку «код — контейнер — кластер», готовую к продакшену.

HikariCP давно стал де-факто стандартом JDBC connection pooling в JVM-проектах. Но подключить его мало: важно правильно выбрать размер пула, таймауты, maxLifetime, keepaliveTime, leak detection и метрики.

Разбираем, как настроить HikariCP для Java, Kotlin, Scala и Spring Boot, какие ошибки чаще всего встречаются в проде и почему maximumPoolSize нельзя просто копировать из соседнего сервиса.

Вы наверняка видели такой код - for (String s : data) { result += s; } сотни раз.

Что с ним не так?

Ведь он выглядит безобидно, почти идиоматично. Но в продакшене под нагрузкой этот цикл способен генерировать сотни мегабайт мусора в секунду - даже если сам результат никому не нужен.

И казалось бы, проблема конкатенации строк в Java давно решена. Джунам говорят: используй StringBuilder и будет тебе щастье. А статьи десятилетней давности сравнивают + и append() в бенчмарках и ставят точку.

В сегодняшней статье я копнул немного глубже и оказалось, что реальность сложнее.

Вред не исчез - он принял новые, менее очевидные формы.

Иногда перед разработчиком встает задача воссоздания некоторого окружения локально. В него часто входят различные компоненты инфраструктуры, такие как:

– PostgreSQL

– Kafka

– RabbitMQ

– Redis

И так далее. Менеджить целый зоопарк таких сервисов локально бывает не очень удобно. К счастью, у команды Spring Boot для вас есть небольшой помошник - Spring Boot Docker Compose.

Комментарий от Михаила Поливахи:

Друзья, хоть на дворе уже Spring Boot 4, мы знаем, что большинство из вас сидит на Spring Boot 3. И мы посчитали очень нужным рассказать о таком Spring Boot инструменте, который, на наш взгляд, делает локальную разработку со Spring Boot намного более приятной.

Почему Kubernetes стал стандартом оркестрации контейнеров? Разбираем архитектуру без скучной теории: Control Plane, поды, сервисы, деплойменты — на реальных примерах. Вы узнаете, как избежать типичных ошибок, увидите опыт миграции Tinder и получите лучшие практики, которые применяют ведущие команды.

Статья для тех, кто хочет не просто знать команды kubectl, а понимать, как проектировать отказоустойчивые платформы