Команда AI for Devs подготовила перевод статьи Саймона Уиллиссона о том, как он решил поэкспериментировать с новой моделью OpenAI — GPT-5-Codex-Mini. Немного наглости, немного Rust и щепотка инженерного любопытства — и вот уже Codex CLI превращается в инструмент, который напрямую обращается к закрытому API. Получилось ли заставить модель нарисовать пеликана?
Большинство SIMD инструкций узконаправленны, например применяют бинарную операцию параллельно для нескольких чисел, упакованных в длинный регистр. Применение таких операций прямолинейно и в большинстве случаев компилятор сам оптимизирует код с использованием таких инструкций. Например компилятор легко соптимизирует таким образом проверку несложного предиката на массиве или например суммирование элементов массива. Есть однако и более универсальные инструкции, в частности довольно много всякого рода манипуляций с битами внутри регистра. В этой статье хочу рассказать о двух таких инструкциях: уже давно присутствующей PSHUFB и довольно новой GF2P8AFFINEQB, расскажу как с их помощью делать побайтовую обработку общего вида и приведу пару примеров с известными операциями такими как popcount, подсчет четности, разворот битов числа.
В этой статье изложено всё, что нужно знать об устройстве компьютера с точки зрения программиста. Сюда входят сведения о том, для чего нужен тактовый генератор, регистры, кэши и виртуальная память; что такое архитектура процессора; что такое машинный код и код ассемблера; чем отличается компиляция в машинный код в C, C++ или Rust от компиляции в байт-код виртуальной машины в языках типа Java и C#; в чём их отличие от интерпретируемых языков вроде JavaScript или Python; что такое динамические и статические библиотеки (.dll/.so, .lib/.a); что такое фреймворк; что такое API и web-API; и что собой представляет параллельное программирование с использованием многоядерных процессоров, векторных регистров и видеокарт.
Экосистема Java богата качественными инструментами для разработчиков, и средства профилирования и диагностики - не исключение.
Существуют коммерческие профилировщики, есть встроенные инструменты профилирования в ведущих IDE. А если вам важна свобода (или цена является важным фактором), open source сообщество также готово предложить достойные альтернативы.
JFR (JDK Flight Recorder) один из ключевых инструментов для диагностики работы Java приложений, который можно эффективно использовать из командной строки. Приёмам работы с этим инструментом я хочу посвятить данную статью.
Эта история — небольшая попытка восстановить рабочие рефлексы инженеров, которые решали реальные задачи с минимальными инструментами, и показать, как эти приемы работают в современных проектах. Статья для тех, кто хочет прокачать интуицию в отладке и научиться мыслить в условиях ограничений, а не только в облаке и на CI.
Вайб-кодинг стал словом 2025 года по версии Collins Dictionary. 80% российских разработчиков уже попробовали этот подход, а четверть стартапов в Y Combinator имеют кодовую базу, на 95% сгенерированную ИИ. Но за красивыми цифрами скрывается неудобная правда: Вайб-кодинг — это не волшебная палочка для тех, кто не умеет программировать, а мощный инструмент, эффективность которого напрямую зависит от знаний пользователя.
Что такое Вайб-кодинг и почему о нём все говорят
В феврале 2025 года Андрей Карпатый, бывший директор по ИИ в Tesla и сооснователь OpenAI, опубликовал твит, который изменил индустрию:
"Существует новый способ писать код, который я называю «вайб-программированием», когда вы полностью погружаетесь в поток и забываете, что код вообще существует. Я прошу сделать самые примитивные вещи вроде «уменьши размер боковой панели в два раза», потому что мне лень искать это место в коде."
Суть проста: описываешь задачу словами — ИИ пишет код. "Программирование атмосферой, а не переменными", как написал Collins Dictionary. Низкий порог входа и скорость создания MVP сделали подход популярным. Cursor, Windsurf (который OpenAI купила за $3 млрд), Claude Code, GitHub Copilot — инструменты доступны каждому.
Но давайте посмотрим, что происходит, когда этими инструментами пользуются люди с разным уровнем подготовки.
Как-то раз моя пятилетняя дочка, вернувшись домой из детского садика, сообщила мне и моей жене, что математика — тупая штука (!). С тех пор мы не покладая рук работаем (пока что успешно), стараясь увлечь её всевозможными математическими интересностями, а теперь ещё и гордимся её успехами в математике. Одна из наших наиболее удачных находок привела к тому, что теперь дочь очень интересуется фракталами вообще. Особенно ей нравится смотреть видеоролики, где с увеличением показаны множества и оболочки Мандельброта, а вдобавок есть капусту романеско. Благодаря этому увлечению дочери, я стал больше задумываться о фракталах, а также о том, как они соотносятся с особенно волнующей меня темой — искусственными нейронными сетями.
Привет, хабр! Сегодня хочу рассказать об одной технологии, которая сопровождает нас буквально везде. От процессора в вашем смартфоне до глобальных сервисов вроде YouTube. Речь пойдет о кэшировании.
Да, я знаю, тема кажется избитой. Но когда я впервые осознала, что одни и те же принципы работают на всех уровнях, от крошечного L1-кэша до распределенного Redis-кластера — это было похоже на инженерное просветление. Предлагаю и вам пройти этот путь вместе со мной.
Рано или поздно один сервер перестает справляться. Вы можете купить ему больше памяти, больше CPU, более быстрые диски (вертикальное масштабирование), но в конце концов вы упретесь в потолок. Самый большой сервер конечен. Горизонтальное шардирование — это признание этого факта.
Это философия разделяй и властвуй, примененная к данным. Вместо одной гигантской таблицы users на одном сервере, вы создаете 10, 100 или 1000 маленьких таблиц users, разбросанных по разным серверам (шардам). Это дает почти безграничную масштабируемость на запись и чтение.
Просто знать 15 важных паттернов, которые помогут облегчить тернистый путь в решении алгоритмических задач. Про эти паттерны мы и расскажем в этой статье.
На сегодняшний день алгоритмические задачи встречаются не только в FAANG. Многие компании и на отечественном рынке всё чаще вводят дополнительный алгоритмический этап на собеседовании – и знание алгоритмов становится отличным «плюсиком» не только при трудоустройстве, но и в решении повседневных задач. Взглянем подробнее на эти паттерны.
Приветствуем, Хабр.
Сегодня расскажем о нашей большой ноябрьской новинке – книге «Современный C#. Разработка настольных, облачных, мобильных и веб-приложений». Иэн Гриффитс продолжает многолетнюю работу над своим справочником по C#, и в новом издании осветил версию C#12. Вот ссылка на гитхаб-репозиторий с примерами к книге.
Более ранние издания этой книги (по версиям C#5 и C#8) уже выходили на русском языке, поэтому данное энциклопедическое пособие наверняка известно опытным .NET-разработчикам. Мы не претендуем на лавры «подхвативших упавшее знамя», но решили выпустить новую версию книги, так как она в подробностях затрагивает облачные и контейнерные аспекты работы. Вот что появилось нового в этом издании по сравнению с версией «C# 8», опубликованной на русском языке в 2021 году:
В этой статье я продолжу разбирать нюансы разработки WPF-контролов. В прошлой части мы рассмотрели, как сделать свой стиль для кнопки и переключателя. Сейчас разберем ComboBox и DateTimePicker.
Индустрия разработки программного обеспечения переживает фундаментальную трансформацию. Еще два года назад идея доверить AI написание производственного кода казалась фантастикой. Сегодня это реальность для сотен тысяч разработчиков по всему миру.
Согласно данным Anthropic, Claude Code используют более 115 тыс. разработчиков, которые обрабатывают 195 млн строк кода еженедельно. Уровень внедрения среди разработчиков составляет 53% — это лидирующий показатель на рынке. База активных пользователей выросла на 300%, а доход увеличился в 5,5 раза за последние месяцы.
Но что действительно важно, это не статистика внедрения, а фундаментальный сдвиг в подходе к разработке. AI-инструменты больше не просто ускоряют написание кода. Они меняют саму парадигму: от «Как это закодить?» к «Что именно нужно построить?».
В этой статье мы рассмотрим практические паттерны и подходы к R&D и проверке гипотез с использованием современных AI-инструментов, в частности Claude Code — терминального агентного инструмента.
Код некоторых модулей Erlang/OTP старше, чем большинство современных junior-разработчиков. Эти файлы — настоящие цифровые патриархи, десятилетиями обеспечивающие работу банковских транзакций, телефонных сетей и систем обмена сообщениями. Мы решили заглянуть под "капот" этого языка-долгожителя, чтобы проверить, что именно скрывается в строках, на которые сегодня полагаются миллионы пользователей. А вот что мы нашли, узнаем в этой статье.
Мем про «10×-разработчика» живёт не просто так — такие люди встречаются. Но это не то, чем можно управлять. Софт делает команда, а скорость задаёт система вокруг неё. В статье — как навести порядок в этой системе, чтобы «обычные» инженеры стабильно давали сильный результат: короткий путь «коммит → прод», быстрый откат вместо героизма, наблюдаемость по умолчанию, удобный платформенный self-service и найм не «самых крутых», а подходящих под задачи и ценности. Продуктивность измеряется не строками кода и не тайтлами, а влиянием на бизнес; остальное — лишь прокси-метрики.
Последние несколько лет я параллельно писал код, преподавал и экспериментировал с форматами обучения. В какой-то момент понял, что преподавание — это тоже проект, просто с другим типом пользователей. И за 2 года обучил более 1000 студентов. В этой статье подробно расскажу, зачем вообще разработчику делать курсы и как системно подойти к их созданию. Бонусом в конце поделюсь советами и инсайтами.
Если бы меня 5 лет назад об этом спросили, я бы уверенно сказал, что не сможет. Но сейчас я уже сомневаюсь в этом.
Я уже 26 лет работаю в сфере ИТ и за это время написал немало кода. Месяц назад решил проверить, насколько действительно эффективен искусственный интеллект, и попробовать создать с его помощью сайт. И я его создал — точнее, создал его не я, а он. Вот результат: https://windowrepino.ru/. Я лишь ревьюил код и делал рефакторинг.
Да, его код не идеален и, конечно же, есть что улучшить, но он рабочий и удовлетворяет моим требованиям к нему. Более того, я понимаю, что без него я бы потратил гораздо больше времени и, возможно, обошёлся бы более простыми решениями.
Тут немного подробнее: месяц назад у меня не было даже идеи, как должен выглядеть мой сайт и что я хочу. И за этот месяц я потратил кучу времени на то, чтобы сделать фотографии, изучить архивы и объездить весь посёлок в поисках интересных мест.
Плюс сама работа с фото — выбрать хорошие кадры, обрезать лишнее, что-то поправить, где-то почистить. Всё это вместе с кодом было сделано за месяц.
Да, соглашусь, что если бы я делал такой же сайт ещё раз, то сделал бы быстрее, так как уже знаю, как он должен выглядеть и что на нём будет. Но, повторюсь, у меня даже идеи не было, когда я начинал.
Плюс в течение этого месяца у меня было немало других дел. Например, я занимался установкой и настройкой программного обеспечения для распознавания речи, менял проводку в доме — на это ушло в сумме шесть дней, не считая множества других дел, которые тоже требовали времени.
Недавно мимо меня пролетела новость о том, что кто‑то сделал русскоязычную версию ЯваСкрипта для учебных целей. Никакой особой реакции это не вызвало.
Да, мой ник «Muxa» возник тогда, когда нельзя было называть папку кириллическим именем «Михаил». Да, моя команда червяков носила имена MAHbKA, CAHbKA, TAHbKA, BAHbKA и так далее Да, я до сих пор стараюсь выкладывать в веб только файлы имеющие в названии [a‑z0-9._‑] — что бы не было проблем с кодировками. Но если вы спросите меня, что из всего этого надо делать вам, то я скажу только про имена файлов, а в остальном не вижу для вас никаких причин не использовать кириллицу. Более того, кириллица давно и прочно обосновалась в именах функций.
Не верите? Щас покажу. Тыц на ссылку.
Современные нейросети снижают порог входа в разработку. Теперь не обязательно быть программистом, чтобы автоматизировать рутину. В этой статье я расскажу, как, будучи руководителем проекта, создал корпоративного бота на n8n и Пачке с помощью ChatGPT и OpenRouter. От хаоса с устройствами до автоматизированной системы бронирования, JSON-запросов и PostgreSQL.
Вайбкодинг становится менее доступным: OpenAI закручивает гайки
С ноября 2025 года OpenAI добавили лимиты для своего продукта Codex.
Если раньше можно было пользоваться Codex сколько угодно, то теперь, лимиты нещадно душат...
