JavaScript *

Demo | GitHub

Особенности Fast Data Grid:
— Невероятно быстрый
— Многопоточный
— Всего 523 строчки кода
— Нет зависимостей
— Vanilla JavaScript

Попробуйте скролл и поиск по 1 000 000 строк — Fast Data Grid.

В статье расскажу про работу с потоками.

Всем привет! Хочу поделиться своим подходом к созданию чат-бота с функцией «умной документации» для проекта, над которым я работаю. **Я не являюсь экспертом в области ИИ, поэтому любые предложения и улучшения приветствуются!**

Цель этой статьи — **не** создавать очередной туториал по сборке чат-бота с OpenAI. Таких материалов уже достаточно.

Вместо этого я расскажу, как **индексировать документацию**, разделив её на **удобоваримые фрагменты**, создать для них **векторные представления (эмбеддинги)** с помощью OpenAI и выполнять **поиск по схожести**, чтобы находить наиболее релевантную информацию по пользовательскому запросу.

В моем случае документация представлена файлами в формате Markdown, но это может быть любой текст, объект базы данных и т.д.

---

## Зачем?

Потому что бывает сложно найти нужную информацию. Я хотел создать чат-бота, который может отвечать на вопросы по определенной теме и предоставлять соответствующий контекст из документации.

Такой ассистент может использоваться в разных сценариях:

- **Быстрые ответы на частые вопросы**

- **Поиск по документации как в Algolia**

- **Помощь пользователям в навигации по документации**

- **Анализ пользовательских вопросов и хранение их для анализа**

---

## Краткое содержание

Ниже приведены три основные части решения:

1. Чтение файлов документации

2. Индексация документации (разбиение, перекрытие, эмбеддинги)

3. Поиск по документации и интеграция с чат-ботом

---

## 1. Чтение файлов документации

Вместо того чтобы жестко прописывать текст, вы можете просканировать папку и найти все `.md` файлы с помощью `glob`.

Я знаю, что на эту тему уже было сказано много, но настал мой черед. На JS я пишу больше 10 лет, так что терпел я достаточно. Мы называем это “джаваскрипт”, но под капотом скрываются три разные сущности: EcmaScript, среда исполнения и экосистема. Иногда о них стоит говорить отдельно, но сегодня я хочу обсудить всё сразу и объяснить, почему джаваскрипт — это плохой язык. Не в смысле “не работает”, а в смысле “заставляет страдать”.

До недавнего времени программный доступ к куки в браузере осуществлялся через API document.cookie — простой строковый геттер/сеттер. Для получения одного файла куки приходилось разбирать всю строку вручную и преобразовывать ее в удобный формат. А чтобы записать куки, нужно было сначала сформировать структурированные данные, затем сериализовать их в строку и только после этого присвоить значение document.cookie. Разработчики часто используют популярные библиотеки, например js-cookie, которые делают работу с куки гораздо удобнее.

19 марта 2025 года вышла стабильная версия Valibot — библиотеки для валидации данных в JavaScript/TypeScript. Разработанная как альтернатива популярному Zod, она сочетает минималистичный дизайн с мощными возможностями.

В этой статье мы сравним Valibot и Zod по трём ключевым параметрам: синтаксису API, размеру библиотеки и скорости работы. Вы узнаете, чем эти решения отличаются друг от друга и почему стоит использовать специализированные инструменты валидации входящих данных.

В этом посте я опишу, как настроить современную маршрутизацию и использовать Signals для реактивного отключения выбранных ссылок.

Хочу показать три приёма, как можно ускорить загрузку интерфейсов с Backend-Driven UI и улучшить UX. Решения показали хорошие результаты на демо-версии, но увы, пока ещё не внедрены в реальный проект. Было бы интересно обсудить с вами, как эти приёмы могут помочь в боевых задачах и что ещё можно улучшить.

В предыдущей статье рассмотрели, как быстро настроить Cypress и axe-core для запуска автоматических тестов доступности (подробнее здесь).

Теперь время перейти к практике. Какие именно проверки стоит автоматизировать в первую очередь? На каких ошибках доступности можно поймать проблемы ещё до выхода на продакшн?

В этой статье — 5 простых, но эффективных идей для автоматизированных accessibility-тестов, которые помогают системно повышать качество интерфейсов при минимальных затратах.

Привет всем! Меня зовут Антон Галич, я фронтенд-инженер в департаменте разработки Analytics Platform в Авито. В этой статье я рассказываю историю о том, как мы перевели аналитику для внутренних сервисов компании на нашу собственную платформу, отказавшись от стороннего решения Amplitude.

Пишу про полезные материалы про IT, и собираю свой ламповый нетворкинг тут - https://t.me/+434aQiGpZtAyNTU6. Присоединяйтесь!

Оглавление.

JetBrains зарелизил новую версию своего AI-ассистента и вместе с ним Junie - автономного нейросетевого агента-программиста, которому можно поручать небольшие рабочие задачи.

Буквально вчера я получил к нему доступ и не смог не воспользоваться возможностью. Я даже не представлял...

"JavaScript отстой, потому что '0' == 0!"

Да, эта часть JavaScript действительно ужасна, но сегодня в любом проекте есть линтер, который тут же заворчит на вас за такой код.

Вместо этого я хочу поговорить о более странных особенностях JavaScript — о таких, которые гораздо более коварные, чем эта ☝️ - о вещах, которые вы не найдете ни на r/ProgrammerHumor, ни в обычном учебнике по JavaScript.

Все эти странности могут возникнуть в любом окружении JavaScript/ECMAScript (будь то браузер, Node.js и т.д.), с режимом use strict или без него. (А если вы работаете над легаси-проектами без строгого режима, вам следует срочно подумать о смене работодателя).

Если вы уже освоили основы написания Composable в Vue, то следующий шаг — собрать коллекцию лучших и самых полезных паттернов, расширив свой инструментарий для решения задач. В этой статье мы рассмотрим семь различных паттернов для написания более эффективных Composable.

В этой статье мы проведём подробный анализ современных практик frontend-разработки, сравним состояние React и Vue 5 лет назад и на текущий момент, а также попробуем спрогнозировать их перспективность в обозримом будущем с учётом развития LLM моделей и AI агентов. Посмотрим их экосистемы (Next.js и Nuxt, Redux и Pinia), использование в бэкенде, популярность решений в энтерпрайзе, а так же понимание разработчиками и LLM моделями.

В данной заметке рассмотрю неочевидные приемы организации циклов при написании типов. И применю предложенный подход для утилиты типа, создающей шаблон строкового литерала заданной длины.

Старался сделать доступным для широкой аудитории.

Эта статья расскажет о моём эксперименте по оптимизации моего рабочего пространства в macOS.

Примерно 10 лет назад я придумал одну идею — канбан-рабочий стол. Я понял, что иконки на рабочем столе были крутыми… в 1984 году. и втом числе поэтому 1984 не был как 1984) Но камон, за 40 лет кроме виджетов почти ничего не изменилось. Марк…

10 лет назад, узнав о системе канбан, я начал пользоваться Illustrator’ом и рисовал себе 4 колонки прямо на рабочем столе. Поверх них размещал стандартные стикеры, полностью отключив иконки рабочего стола.

Прошло много лет. Я немного выучил веб, и теперь у нас есть опенсорсный софт, который помог мне сделать то же самое, но уже более серьёзно.

Во-первых, Plash — программулька, которая ставит Chrome вместо бэкграунда.
Я также сделал на Python с FastAPI и Jinja и запустил себе уже настроенный канбан-рабочий стол.

Но как вы понимаете, на этом дело не кончилось.

Гуляя по интернету, я нашёл несколько исходников с открытыми лицензиями, которые я использовал в своём проекте.

Когда-то я занимался спортивными парными танцами. Часто на тренировках была необходимость узнать темп (или скорость, если немного подушнить насчёт терминов) играющего трека, который измеряется в «ударах в минуту» (beats per minute, bpm)

Спортсмены используют для этого разные сайты/приложения, где нужно пальцем «протапать» ритм. Я и сам таким пользовался, но однажды я задался вопросом — смогу ли я сделать браузерный сервис, который сможет определять bpm из записанного через микрофон аудио

Эта статья как раз о том, как я его сделал

Я не буду вдаваться в тонкости реализации непосредственно UI: у меня уже был на момент начала разработки пет-проект на React, и сервис я решил делать на базе него.

Я пишу о том, как создала fake exploit за 7k $ - фейковая уязвимость, которая не наносит вреда, но выглядит как реальный эксплойт. Это не просто пранк, а образовательный инструмент, позволяющий понять структуру эксплойтов, изучить уязвимости и их демонстрацию. Рассматриваются out-of-bounds write, JIT spray, а также показывается, как можно создавать видимость опасных действий, не причиняя реального ущерба. 

Привет.

Представьте: вы запилили нейросеть, которая определяет котиков на фото с точностью 99.9% (оставшиеся 0.1% — это когда хомяк притворяется котом). Воодушевлённый результатом, бежите к руководству — а там оказывается, что:

Всем привет! Меня зовут Паша и возможно вы уже пользуетесь моим расширением Ave blacklist для блокировки продавцов спамеров на авито. Но сегодня не об этом.

Больше года назад Кабинет министров не поддержал законопроект с ценой за килограмм или литр, новость была на Пикабу в том числе

Что ж, Кабинет министров не поддержал, а я поддерживаю двумя руками!

И написал расширение для браузеров для расчета цена за единицу измерения на сайтах доставок еды - заКило (chrome, firefox)

Мог бы научить и в офлайн магазинах цену за единицу измерения считать, но кто бы меня спрашивал :D