Node.JS *

Привет, Хабр.

Меня зовут Роман, я основатель Somazone — платформы для сохранения голосовой памяти о близких людях. Пользователь загружает аудиозаписи, мы клонируем голос и создаём AI-агента, с которым можно общаться.

Звучит просто, да?

Два месяца без выходных. Рефакторинги в три часа ночи, когда глаза уже не фокусируются, но ты точно знаешь, что если не починишь сейчас — утром будет хуже. Прод падает в субботу вечером, когда ты наконец-то решил поужинать с семьёй. Баги, которые воспроизводятся только на проде и только у одного пользователя из Владивостока (почему Владивосток? мы так и не поняли). WebSocket-соединения, которые умирают по непонятным причинам. FFmpeg, который выжирает всю память на сервере и роняет всё вокруг.

Это была весёлая поездка. И я хочу поделиться граблями, на которые мы наступили, чтобы вы могли их обойти. Или хотя бы посмеяться над нашими страданиями.

Написал бота на Google Gemini, который ведет себя как живой участник чата: у него есть характер, он помнит обиды (система репутации) и может послать, если вы это заслужили.

А еще он бесплатно расшифровывает голосовые (лучше Telegram Premium), понимает контекст переписки и обходит лимиты API через ротацию ключей. Под капотом — Node.js, никаких баз данных (только JSON) и чистый KISS-принцип.

Статья в формате шпаргалки, для тех кто понимает о чем тут написано и зачем оно надо. Я вчерашний был бы рад, если бы такая статья существовала. Тут максимально кратко изложен мой опыт, без воды и отступлений. По итогу получим полностью готовую инфраструктуру под свои проекты на n8n.

«Свой мини-мониторинг как сервис»: Python-демон, Next.js-дашборд и файловая архитектура без лишней инфраструктуры — как я сделал лёгкий self-hosted инструмент для наблюдения за маленькими проектами, который проверяет API, страницы, базы, очереди, TLS и Docker, пишет JSON-снапшоты, сам управляет процессами через встроенный supervisor, умеет следить за ресурсами, логами и сроком жизни сертификатов, собирает стримы производительности и при этом не требует ни базы данных, ни внешнего backend-сервера; просто ставишь рядом с приложением, настраиваешь конфиг, запускаешь демон и получаешь живой Next.js-дашборд, читающий отчёты.

У аббревиатуры BFF кроме Backend for Frontend есть и другая расшифровка — Best Friends Forever. И в контексте статьи это только отчасти шутка. Общение фронтенда и бэкенда не всегда происходит гладко (опустим тот факт, что существует множество мемов о противостоянии фронтендеров и бекендеров): клиент запрашивает данные, бэкенд отдаёт то, что запросили, но часто данных сильно больше, чем нужно, а это значит, что запрос будет возвращаться дольше, фронтенд будет отрисовываться тоже дольше и всё это отразится на опыте конечного пользователя.

А что если между фронтендом и бэкендом построить мостик, который распределит нагрузку и сделает всех дружелюбнее? Примерно в этом и состоит суть паттерна BBF, а в статье разберём подробнее: зачем его внедрять и какую роль он играет в масштабировании современных сервисов; как мы реализуем этот подход в рамках RUTUBE, какой профит он нам даёт; почему мы отказались от GraphQL; в чём отличия от API Gateway и как вообще проектировать такие сервисы.

Раньше у меня был сайт на Тильде. Стандартные шаблоны Тильды скучные, поэтому его делал дизайнер на zero-блоках. И каждый раз, когда надо было что-то на этом сайте добавить, приходилось дергать дизайнера в духе «Привет, добавь этот отзыв на сайт, пожалуйста».

Статьи добавлять поудобнее, но тоже не идеально. На том же Вордпрессе можно просто скопировать статью из гуглдока — и все, она вместе улетит вместе со всеми скриншотами. На Тильде надо тыкать каждую картинку руками, это бесит.

И вот я решил, что сайт устарел, его надо полностью переделать, а раз уж этим занимаюсь, можно и с Тильды заодно переехать. Например, на Вордпресс, к которому я как-то больше привык.

Стало интересно, а может ли Claude Code сделать сайт на Вордпрессе. С этим вопросом я к нему и пришел.

Claude сказал, что конечно может, но Вордпресс это скучно, и лучше делать сайт на Next.js + headless CMS. Я на тот момент даже не знал, что это такое. Ну так, слышал что на Next.js сайты делают — и все. Решил, что будет интересно разобраться и попробовать.

Спойлер — у нас (у меня и Claude Code) все получилось, сайт работает, мне нравится, даже трафик из SEO не просел.

От красивых демок к законченным проектам: что я понял за полтора года работы с Claude Code

Я не программист. Я гуманитарий, который научился использовать ИИ для создания рабочих приложений. Но если эта статья поможет и вам господа разработчики, то моя гуманитарная тушонка будет вопить от счастья.

В общем с чем я столкнулся. С тем, что с виду все в ИИ кодинге красиво, но по факту большой проект, например свою LMS ты не соберешь, ИИ сдохнет.

Проблема была не в промптах и не в архитектуре. Просто процесс разработки с ИИ постоянно буксовал: Claude выдавал код с API прошлого года, поиск нужной функции занимал по 15 минут, после третьего рефакторинга я терял нить и бросал проект, начинал терять что было сделано, сколько не суй ему to-do листы.

Потом я нашёл свой стек из MCP-серверов, которые действительно повысили эффективность в разных случаях от 2 до 8 раз, позволили экономить до 80% токенов, не терять контекст и совершать на 8 из 10 ошибок меньше.

Команда AI Dev Team разработала ChamelOn за 3 месяца как реальный заказ от клиента — крупного колл-центра с тысячами записей разговоров в день. Система уже работает в production на реальных клиентских проектах.

Привет, Хабр!

Сегодня я расскажу, как подружить Node.js с Rust и создать нативный модуль с помощью библиотеки NAPI-RS. Если вы вообще писали расширения для Node.js на C++ через N-API или node-gyp, то знаете, какое это удовольствие, точнее, не удовольствие вовсе.

Постоянная суета с указателями, утечками памяти и тонкостями ABI. Rust приходит на помощь как свежий бриз: безопасная работа с памятью, высокое быстродействие и довольно простой синтаксис по сравнению с C++.

Во многих проектах на Next.js возможности для SEO остаются неиспользованными: страницы индексируются не полностью, структурированные элементы отсутствуют, а ссылки в соцсетях отображаются неправильно. Чтобы этого избежать, существуют проверенные инструменты и подходы, которые помогают сделать SEO понятным, полным и эффективным.

В данной статье рассмотрены ключевые аспекты настройки SEO в проектах на Next.js: работа с метаданными, генерация sitemap и robots.txt, оптимизация изображений и внедрение структурированных данных. 

В прошлой статье на Хабре я рассказывал о том, как построил небольшое приложение - Solana Quiz, где пользователи отвечают на ежедневные вопросы и получают награды.

Вот ссылка на ту статью - чтобы не повторять архитектуру и базовые вещи:

👉 https://habr.com/ru/articles/956186/

С тех пор я значительно расширил функционал: я добавил on-chain награды, 7-дневные стрики и самое интересное - NFT за серию полностью правильных ответов.

Казалось бы, задача простая: получил событие - начислил токены - иногда выдал NFT.

Но за этим "иногда" скрывается целая гора нюансов: от Solana PDA до порядка вызовов в метадате и странных ошибок, которые не объяснены ни в одном официальном гайде.

Я давно хотел написать статью или пост на эту тему, поскольку заметил проблему с некорректным пониманием синтаксиса так называемой «деструктуризации» в JavaScript. Эта информация будет особенно интересна разработчикам, использующим React, где деструктуризация (например, в хуке useState) встречается повсеместно.

Передача данных между воркерами в JavaScript, не так проста и имеет массу особенностей завязанных на реализации потоков в языке. Хотите узнать о том какие ограничения накладывает архитектура многопоточки JS и как эти ограничения безопасно обойти?

15 лет я не писал код, полностью погрузившись в менеджмент. Но LLM вернули мне сверхспособности: в одиночку за два месяца я переписал легаси-проект с 20 тысячами юзеров, который мучил команды разработчиков годами.

Всё благодаря правильной связке инструментов, которые превращают AI в младшего разработчика, архитектора и DevOps одновременно. Делюсь конкретикой: почему терминал лучше IDE для AI-разработки, как управлять контекстом через Rules и MCP, какие модели выбирать для разных задач, и почему фреймворки — ваша защита от галлюцинаций LLM.

Привет, Хабр!

Давайте честно, поиск работы — это ад. Я инженер и я ненавижу рутину. А поиск работы — это 90% тупого кликанья.

Открыть 50 вкладок — 50 раз написать «Здравствуйте‑ меня заинтересовало...» — 50 раз скопировать‑вставить. Это выжигает.

Можно конечно написать автокликер, который будет спамить «пустышками». Но рекрутеры не дураки — такие отклики летят в мусор. А «ручной» режим‑ это 3–4 часа в день.

Я понял — что должен быть третий путь. Не просто автоматизация — а умная автоматизация.

Подробное описание аргументов, доступных при создании воркеров в Node.js и как их можно использовать для многопоточки в серверном JavaScript

Привет- Хабр!

Поиск работы – это... боль. Нет- не так. Это – ад.

Это бесконечный скроллинг- десятки открытых вкладок.

Сколько раз вы меняли поле в API, обновляли тип на бэкенде, а потом вспоминали, что надо поправить ещё и фронтенд? А если есть мобилка? А если схемы валидации тоже дублируются? Я устал от этого и создал шаблон монорепозитория, где TypeScript типы, Zod схемы и константы живут в одном месте и используются везде.

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?

Object-Relational Mapping (ORM) — технология, призванная «поженить» реляционную природу SQL-баз (PostgreSQL, MySQL, SQLite и т.п.) с объектной моделью языков программирования. Она настолько популярна, что её пытаются реализовать даже в необъектных языках — например, в Go или Erlang.

Если в Java без ORM действительно неудобно, то в экосистеме Node.js (и TypeScript в частности) ситуация принципиально иная. И ORM здесь — зачастую избыточная абстракция. В большинстве случаев рациональнее обойтись компактным SQL-билдером который сильно упрощает построение запросов, оставляя над ними полный контроль, и который совсем не занимается управлением объектами. Почему в Node.js ORM почти не даёт преимуществ...