За полгода Tailscale 19 раз столкнулась с повреждением баз SQLite, но воспроизвести сбой не удавалось: между инцидентами проходили то часы, то недели. Инженеры собирали диагностику прямо в продакшене, проверяли одну гипотезу за другой и в итоге нашли редкую гонку между записью и созданием контрольной точки — баг, который скрывался в SQLite минимум 16 лет.
Зелёные тесты не всегда означают, что код защищён от ошибок. Моки могут скрывать проблемы: принимать неверные вызовы, не замечать изменения интерфейсов и создавать ложное чувство надёжности.
В статье разберём типичные ошибки при работе с unittest.mock, особенности patch, spec и autospec, а также когда лучше использовать фейки вместо моков.
Внешний сервис может вернуть 500 вместо ожидаемого 400, принять запрос с ошибкой или ответить успешным статусом, но потерять часть данных внутри ответа.
Разберём, какие негативные сценарии стоит проверять заранее, как проектировать слой защиты между системами и почему надежная интеграция начинается с анализа того, как она может сломаться.
Как собрать собственную визуально-языковую модель с нуля, имея ограниченный бюджет и одну арендованную GPU? Автор эксперимента взял небольшую языковую модель, подключил к ней визуальный энкодер и прошёл весь путь обучения VLM – от настройки архитектуры до оценки качества ответов. В статье – разбор решений, ошибки первых запусков и результаты модели на 628 млн параметров, которая научилась описывать изображения примерно за $200.
Когда весь трафик филиала сначала уходит в центральный ЦОД, привычная схема быстро начинает давать побочные эффекты: задержки растут, SSL‑инспекция становится дорогой, а попытка сделать обход через PBR приводит к асимметричным маршрутам.
Один из выходов — перенести принятие решений ближе к пользователю и строить маршрут с учётом его идентификатора и политики приложения. На конкретных конфигах посмотрим, как такую схему собрать с PoP, DNS, WireGuard и Envoy.
В этом дайджесте собрали 42 бесплатных урока второй половины сентября по ключевым направлениям ИТ: от искусственного интеллекта и LLM до backend-разработки, DevOps, тестирования, архитектуры, информационной безопасности и управления командами.
В программе — разборы актуальных технологий и практических задач: работа с ML-моделями, применение ИИ в разработке и аналитике, eBPF в production, PostgreSQL 18, автоматизация тестирования, архитектурные ревью и другие темы, с которыми специалисты сталкиваются в современных проектах. Занятия проводят наши преподаватели-практики, поэтому это возможность обсудить подходы с экспертами, задать вопросы и оценить формат обучения на реальных примерах.
AI‑агенты часто теряют качество не из‑за ограничений LLM, а из‑за неправильно организованного контекста. В статье разберём типовые ошибки работы с контекстом: перегруженные базы знаний, отсутствие памяти, устаревшие инструкции и попытки решить всё одним промптом. Поговорим о том, как выстроить архитектуру знаний, чтобы AI‑агент стал предсказуемым инструментом.
Почему одни технически сложные проекты доходят до рабочего результата, а другие годами сжигают бюджеты и остаются на бумаге? История Разностной машины Бэббиджа — почти современный кейс про разрастание требований, инженерный перфекционизм и цену решений, которые слишком долго откладывают финальную сборку.
Один и тот же JSON может привести систему к разным выводам. Валидатор пропустит поле, которое Go‑сервис спокойно прочитает, nil‑слайс превратится в неожиданный для клиента null, а ошибка в имени параметра останется незамеченной до самого продакшена.
Разбираем пять случаев, где поведение encoding/json в Go способно создать расхождение между компонентами системы, и смотрим, что меняет переход на encoding/json/v2.
Фича популярна у самых ценных клиентов и связана с высоким удержанием — но достаточно ли этого, чтобы сделать её основой продукта? Разбираем, почему корреляция в метриках может вводить в заблуждение, какие данные нужны для проверки гипотезы и как принимать продуктовые решения на основе экспериментов.
В 1980 году Intel 8087 стал первым массовым математическим сопроцессором компании и заложил основу для современных вычислений с плавающей точкой. Сегодня его уже не встретить в компьютерах, но внутри этого чипа скрыта интересная инженерная история: сложные операции выполнялись с помощью микрокода, записанного в собственном ПЗУ.
В этой статье разберём, как устроен микрокод одной из инструкций 8087 — FXCH, которая меняет местами значения в стековых регистрах. На первый взгляд операция кажется простой, но внутри она превращается в последовательность из 14 микроинструкций с проверкой тегов, обработкой исключений и обменом данных через временные регистры. Посмотрим, как исследователи восстановили эту логику по фотографиям кристалла и что можно узнать о внутреннем устройстве процессора спустя десятилетия после его выхода.
Бэкап, который ни разу не проверяли восстановлением, может не помочь в момент аварии. В статье разберём, где чаще всего ломаются схемы резервного копирования: от пустых копий и неверного RTO до отсутствующих ролей, секретов и инфраструктурных зависимостей.
Запрос получил 202, автотест прошёл, а через несколько дней выясняется, что часть операций так и не завершилась успешно. Такая ситуация возникает, когда проверяется только ответ HTTP‑обработчика, а сама асинхронная цепочка остаётся без контроля. Разберём, как построить тест для API с polling: от запуска операции и проверки статуса до валидации итогового результата и безопасного повторного запроса.
Внедрение искусственного интеллекта в продукт легко превращается в дорогой эксперимент без понятного эффекта для бизнеса. В статье разберем 9 ошибок продуктовых менеджеров: от выбора проблемы и работы с данными до оценки метрик, экономики и качества ИИ‑функций.
Документация редко отражает всю картину проекта. Самые важные решения часто остаются в переписках, памяти команды и привычках одного человека. На примере собственного ухода из компании я расскажу, как использовать ИИ-агентов для аудита знаний, поиска слепых зон и подготовки передачи дел — и почему даже идеальная wiki не заменяет профессионального опыта.
AI‑агент может ошибаться не из‑за модели, а из‑за того, как браузер описывает ему интерфейс. В статье разбираем, что такое контракт наблюдения между браузером и ИИ, почему агент «не видит» элементы страницы и как проектировать надёжные сценарии взаимодействия с веб‑интерфейсами.
SQL-запрос выполнился без ошибок, дашборд обновился, цифры выглядят правдоподобно — и всё же выручка внезапно выросла на треть. Причина может скрываться в одном JOIN, незаметном NULL или неверной границе периода. Разбираем семь ошибок в SQL-агрегациях, которые не ломают запросы, зато вполне способны сломать выводы из данных.
ИТ‑проект может остановиться задолго до технических проблем: сроки начинают плыть, согласования затягиваются, а пользователи формально участвуют в работе, но фактически блокируют изменения.
Разберём, как аналитики могут распознать признаки сопротивления, найти реальную причину конфликта и выстроить работу с ключевыми стейкхолдерами — от первого сигнала до выбора стратегии действий.
ИИ‑агенты получают доступ к данным и инструментам, но вместе с автономностью появляются новые риски. Разбираем, как работают атаки на агентные системы — от промпт‑инъекций до отравления данных — и какие подходы помогают защитить ИИ‑системы.
Иногда самый опасный баг в CI/CD — тот, который не меняет цвет сборки. Jenkins продолжает показывать зелёный статус, а внутри уже формируется неверный результат: переменная превращается в null, ошибка маскируется под успешное выполнение, а метрики начинают показывать искаженную картину. Разбираем реальные места, где пайплайн может незаметно врать, и способы сделать его честнее.