Java *

Знание и умение разрабатывать на Spring Data JPA — это обязательный навык для разработчика, если он хочет заниматься разработкой приложений на Spring. Этого мы ожидаем и от AI-агента.

Удовлетворяют ли наши AI-агента этому условию? Во многом зависит от того, насколько продвинутую модель вы используете. Значит ли это, что Opus 4.8 не совершает ошибок? Совсем нет. Более того, иногда удивляешься, почему еще вчера он настроил связь правильно, а уже сегодня сделал ту же работу, но добавил CascadeType.ALL.

В сегодняшнем эпизоде еженедельной рубрики Skill of the Week разберёмся, как, используя Spring Data JPA Skill, научить своего агента важным навыкам при работе со Spring Data JPA.

Testcontainers - Java-библиотека, которая управляет Docker-контейнерами прямо из тестового кода. Во время выполнения тестов она запускает нужный контейнер - базу данных, брокер сообщений, поисковый движок и т.д. - а по завершении останавливает и удаляет контейнер.

Зачем это нужно? Для интеграционных тестов на реальном ПО, а не на in-memory эмуляторах. Тест работает с тем же движком, что и в продакшене.

В этой статье я разберу, как можно оптимизировать работу с Testcontainers:

tmpfs - перенос файлов в оперативную память.

Прединициализация - перенос тяжёлой инициализацию в отдельный Docker-образ.

Если по первому пункту, в интернете есть статьи, то по второму - практически не встречаются, и выбранный мною подход нигде не описан.

В качестве примера буду использовать контейнер с MySQL, хотя все написаное справедливо и для любых других сервисов.

Open source всё чаще закрывает двери перед ИИ: Zig и NetBSD банят AI-generated контрибьюции, curl под потоком нейрослопа сворачивает баг-баунти. DHH, создатель Ruby on Rails, называет это новым луддизмом и гейткипингом. ThePrimeagen возражает: дело не в зависти, а в том, что мейнтейнеров завалили низкокачественными PR.

Мне понятна злость DHH: я сам видел, как в индустрии судят не код, а человека, который его принёс. Но не каждый запрет на ИИ — снобизм. Иногда это попытка сберечь внимание мейнтейнеров, защитить качество и юридическую чистоту проекта. В этой статье разберёмся, где проходит граница, и почему вместо вопроса «кто написал код?» пора задавать другой: «прошёл ли код наш пайплайн качества?»

Hibernate 7.4 исправляет старую проблему с пагинацией и fetch join.

Раньше запрос на первые 10 Order вместе с OrderItem не мог безопасно ограничиться на уровне SQL. Из-за join один заказ превращался в несколько строк, и limit мог обрезать коллекцию. Поэтому Hibernate загружал все подходящие строки, а страницу выбирал уже в памяти. На больших данных это било по памяти и могло закончиться OutOfMemoryException.

Теперь Hibernate сначала выбирает нужные id родительских сущностей во вложенном запросе, а затем загружает для них полные дочерние коллекции. Пагинация остается в БД, данные не режутся.

Еще в 7.4 появились history и audit tables. @Temporal хранит версии строк и позволяет читать сущность на конкретный момент времени. @Audited пишет изменения ADD/MOD/DEL в audit-таблицу без Envers.

В современной ИТ-инфраструктуре нередко соседствуют разные серверы приложений, которые используются для решения разных эксплуатационных и архитектурных задач. В одном случае для определенного класса приложений важна более легкая среда, в другом – поддержка более широкого набора возможностей и сценариев развертывания. Поэтому в реальном контуре используется не один, а несколько серверов со своими особенностями сопровождения.

Проблема в том, что этим набором серверов нужно управлять ежедневно. Администратору уже недостаточно просто понимать, что приложение запущено: нужно контролировать состояние серверов, следить за приложениями и метриками, развертывать новые версии и быстро выполнять типовые операции без лишней ручной работы. Когда ИТ-контуров становится больше, разница между «в целом работает» и «удобно эксплуатируется» начинает ощущаться особенно остро.

Digital Q.AppServer как раз закрывает эту задачу: платформа дает единый интерфейс для работы с серверами приложений Digital Q.TomEE и Digital Q.WildFly и собирает в одном месте основные операции сопровождения. В центре внимания здесь – уже не сам по себе выбор между серверами, а то, что ими можно управлять как частью одного эксплуатационного процесса, а не как набором разрозненных систем.

Один вопрос на собесе — три ответа.

«Что такое индекс?» спрашивают и джуна, и сеньора. Вопрос один — меняется глубина. По ней и считывают грейд.

Разобрал 8 таких вопросов. По каждому:
🟢 Junior — что это
🟡 Middle — как работает и где ломается
🔴 Senior — что будет в проде и чем платим

И где на самом деле проходит граница мидл/сеньор (спойлер: не там, где думаешь).

Исключения — это базовый инструментарий почти любого классического языка программирования, позволяющий элегантно обрабатывать ошибочные сценарии. Однако вся мощь механизма исключений большинством разработчиков не используется или интерпретируется неверно.

Исключения — это синтаксический сахар, который обеспечивает лаконичность кода, позволяя не пробрасывать информацию об ошибке через целую цепочку вызовов разных методов. Рассмотрим варианты проектирования архитектуры, чтобы создавать стабильные и надежные системы с прозрачным и понятным кодом...

Привет, Хабр. Я Полина, продакт и главный редактор медиа-платформы «Своё Вино» от Россельхозбанка. Помните, не так давно мы говорили с вами о том, что общего у вина и ИТ? На платформе «Своё вино» мы с редакцией обычно говорим о терруарах, стилях и винтажах, но в этот раз попробуем применить ту же оптику к языкам программирования. Попробуем угадать язык по пяти строкам кода и заодно понять, по каким «ароматам» и «танинам» наш мозг так быстро их различает.

Бывает надо заглянуть внутрь JVM.
Увидеть CPU, ядра, потоки, а чаще heapMemory - но у тебя ничего для этого нет.
Ни Prometheus, ни других систем мониторинга. Ещё не настроено окружение.

Иногда может помочь и Endpoint с MXBean-ами.

Реверс-инжиниринг MAX: Архитектура телеметрии и фоновой эксфильтрации в «защищённом» мессенджере

что скрывает «гос-мессенджер» MAX? Мы провели глубокий статический анализ APK и вскрыли промышленный конвейер сбора данных. Внутри: полное отсутствие E2EE, ежедневный аудит разрешений (камера/микрофон/GPS), скрытое сканирование всех установленных приложений и фоновая выгрузка файлов на сторонние серверы с последующей зачисткой следов на устройстве. Разбираем пакеты, классы и методы, которые превращают мессенджер в систему направленного наблюдения.

Про безопасные миграции написано уже тысячу раз. Мы все наизусть знаем и про expand/contract, и про обратную совместимость, и про то, что схему нельзя ломать под трафиком. А потом всё равно наступаем на эти грабли.

Вот свежий случай. Была задача на полчаса, надо было переименовать две перепутанные колонки. Прод целиком не лёг, но за одну выкатку я собрал сразу два инцидента. Причём один прилетел изнутри сервиса, а второй снаружи, оттуда, откуда я вообще не ждал.

Дальше расскажу, как так вышло

Разберемся, как на самом деле устроена интеграция Flyway в Spring Boot 4: что изменилось с появлением отдельного starter’а, как Boot прокидывает настройки и почему в связке с PostgreSQL одна неочевидная опция может намертво зависнуть миграцию

90% code coverage выглядит как повод выдохнуть — до первого бага, который спокойно проходит сквозь все тесты и добирается до прода. В статье разберём, почему покрытие строк создаёт ложное чувство надёжности, чем branch coverage полезнее и как мутационное тестирование показывает реальные дыры в тестовом наборе.

Это первая из двух статей про построение AI-агента внутри Джеймикс-приложения. Джеймикс (или Jmix, ex. CUBA) - высокоуровневый фреймворк для разработки корпоративных приложений на Java, автор не будет слишком сильно в него погружаться, в наше время любой запрос к AI даст Вам всю нужную информацию. В этой части мы соберем минимальный, но рабочий пример: пользователь задает вопрос на естественном языке, агент решает, какие операции вызвать на бэкенде, дергает их и возвращает осмысленный ответ. В качестве предметной области возьмем склад - сценарий, узнаваемый для большинства бизнес-приложений и достаточно широкий, чтобы во второй части обсудить уже не только чтение, но и запись данных, безопасность, fetch plans и метаданные.

Зачем это вообще нужно? Данные корпоративного приложения живут за списками и формами с фильтрами. Это отлично работает, когда пользователь знает, по каким полям фильтровать - и плохо для размытых, многокритериальных вопросов вроде "где у нас заканчивается кофе тёмной обжарки по северным складам?". Когда иначе пришлось бы открыть несколько экранов и руками свести результаты, AI-агент даёт возможность просто спросить - и собирает ответ из бэкенд-операций, которые у вас уже есть.

Почему строить это внутри Джеймикс-приложения, а не отдельным сервисом? В случае Джеймикса агент едет на том же доступе к данным и той же безопасности, что уже есть во фреймворке, его tools идут через DataManager, поэтому он видит ровно то, что разрешено текущему пользователю - никакого параллельного пути к данным, никакого обхода прав. Именно это свойство делает агента приемлемым в enterprise-контексте, и это поведение - сквозная нить обеих частей.

Привет, Хабр! В прошлых статьях я описала, как через нововведенный параметр TSI теоретически можно определить грейд разработчика.

Привет, Друзья!

Хотел написать короткий пост по мотивам одного казалось бы простого ПР-а, который мы недавно получили в рамках Axelix: Open Core продукта для решения основных известных болей при разработке Spring Boot приложений (кстати, give us a star!).

В общем, контрибьютор пришёл к нам и исправил с виду совершенно безобидную проблему, которую мы упустили. Но на деле, эта проблема со временем могла привести к другим багам, которые дебажить было бы крайне тяжело. И я посчитал, что это стоит небольшой статьи, потому что сам помню проблемы в Spring Data, которые возникали из-за подобных просчётов.

Я не буду погружать вас в детали того, что мы делали, просто покажу на абстрактном примере.

Давайте с места в карьер. Посмотрите на этот код:

Посмотрим на Kilua — новый Kotlin-фреймворк для web-frontend. Честно о том: где радует, где мешает, и почему один вопрос всё равно остается открытым

Всем привет, меня зовут Михаил, я работаю главным экспертом в ОТП Банке.

До банка я почти не работал в командах с выстроенными процессами. Суета, спешка, неадекватные сроки, переработки до ночи и постоянное тушение пожаров - всё это было привычной частью работы. Я видел, как команды выгорали, а проекты разваливались из-за отсутствия процессов.

В какой-то момент я сказал себе: «Стоп. Хватит. Пора уходить в компанию, где всё организовано правильно». Мне казалось, что там не будет хаоса, бессмысленных авралов и вечной гонки за дедлайнами.

Ну что могу сказать - я попал.

Только вот ожидания и реальность оказались совершенно разными.

В этой статье я расскажу, всегда ли выстроенные процессы идут на пользу, скучаю ли я по тому самому рабочему хаосу и что в итоге выбрать разработчику: свободу и скорость или предсказуемость и порядок.

Она умерла в воскресенье вечером, и никто не услышал ни звука. Детективная история о том, как поставить прослушку на собственное приложение: Prometheus, Grafana, Micrometer, алерты, SLO. Все улики в комплекте, демо-проект прилагается. Совпадения с вашим продакшеном не случайны.

Главная ценность релиза — разработчик начинает с рабочей задачи, а не с выбора режима.

Каждый день есть задачи, которые хочется сделать быстро и чисто: разобраться с падающим тестом, поправить метод, доделать фичу. Но правильный путь не всегда понятен заранее: иногда нужна простая правка, иногда — исследование проекта, тесты, ревью или отладка.

Для этого в Veai 5.12 появился General Agent. Он принимает задачу в том виде, в каком разработчик обычно ее формулирует: неидеально, с сомнениями и неполным пониманием пути. Агент сам подбирает нужные действия и отдает результат, который уже можно проверить.

Попробовать Veai 5.12 · Что входит в релиз

В этом релизе мы собрали изменения, которые закрывают весь путь работы с агентом: от первого сообщения в чат до проверки результата.