Программирование *

Всем привет! В статье расскажу, как я написал игру Дебаггер на Python и добавил к ней графический интерфейс на Tkinter. Мне хотелось сделать простую игру на IT тематику, поэтому я скопировал игровую механику из игры Сапер и теперь нам нужно отметить все баги на игровом поле или наш код сломается.

Статья может быть интересна начинающим разработчикам для изучения чужого опыта и наработки своего или же опытным программистам, которые просто хотят поиграть в игру, а может даже предложить, как еще улучшить архитектуру проекта.

Наступил Steam Next Fest 2025 — нам стало доступно 2500 (!) демок игр, которые выйдут в релиз уже в этом году!

Из них под тег programming выставлен только у 18. Давайте посмотрим на каждую из них!

для бизнеса, разработки и другой работы

По моему практическому рабочему опыту, вот так:

Claude 4
* Sonnet => лучше всех пишет код, идеально держит контекст. Отлично пишет тексты и шутит. Подходит для создания ИИ-бота.
* Opus => неоправданно дорогой, всего на 20% лучше Sonnet.
Контекст — до 200 тыс. токенов.

Gemini-2.5
* Pro => вторая по силе написания кода. Хорошо подходит для архитектуры приложений, может быть тебе “другом”. Слабо пишет тексты.
* Flash => всё то же, но на 40% хуже, зато одна из самых быстрых моделей. Подходит для ИИ-звонаря.
Контекст — до 1 млн токенов.

GPT-4

* 4.5 => очень хорошо пишет тексты, креативен, но шутит хуже Claude. Очень человечный и эмпатичный.
* 4.1 => отлично структурирует посты, очень логичен, неплохо пишет код. Идеально держит промпт — хорошо подходит для ИИ-ботов.
* 4.1 mini / nano => если нужна оптимизация цены общения для ИИ-бота или простые задачи (например, определение темы диалога, саммари и др.). Работают заметно быстрее обычного 4.1.
* 4o => хорош тем, что видит/создаёт картинки.
Контекст — до 1 млн токенов.

GPT-o
* o3 => подходит для сложных логических задач, планирования архитектуры приложений (хотя мне Gemini нравится больше), отлично для аналитики.
* o4-mini => если нужно быстро что-то посчитать математически.
* o4-mini-high => подходит для написания кода, но уступает Gemini и Claude. Зато лучше чем gpt-4o работает с картинками.
Контекст — до 200 тыс. токенов.

Deepseek
* R1 => устарел, но по-прежнему самая дешёвая “размышляющая” модель. Хорош для аналитики, например звонков. Можно развернуть на своём сервере.
* V3 => на уровне 4.1 mini, только дешевле. Также можно использовать для ИИ-ботов, разворачивать у себя на сервере/облаке.
Контекст — до 64 тыс. токенов.

Привет, Хабр! Когда релизы выходят раз в две недели, это кажется нормой. Пока не замечаешь, что задачи копятся, а срочные правки превращаются в борьбу с бюрократией. Разработчики привыкают к долгому циклу ожидания, и низкий TTM становится фоном, на который уже никто не обращает внимания.

Мы решили, что так больше продолжаться не может. Вопрос был не просто в скорости — нужно было изменить сам подход. Автоматизировать, упростить, убрать ненужные этапы и сделать так, чтобы код попадал в продакшен быстро, прогнозируемо и без хаоса.

Меня зовут Павел Лиморенко, и сегодня я расскажу вам, как мы к этому пришли, какие проблемы пришлось решать и как нам удалось ускорить релизный процесс API Почты.

Финансовое моделирование — это не просто таблички. Это способ прогнозировать, принимать решения и быть на шаг впереди. Мы, финансисты, любим Excel за простоту, в то же время, ненависть к этому чудесному инструменту возрастает пропорционально количеству переменных в формулах. И, когда задач становится больше, — он начинает тормозить и сильно раздражать.

Ниже я расскажу:

- Почему я, как гуманитарий, начала осваивать Python.
- Как связка Excel + Python работает на практике.
- Как один и тот же проект ведёт себя в этих двух мирах.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Раду, я Backend-разработчик в Рунити. Однажды мы с командой встали перед дилеммой: как навести порядок внутри монолита. Админка одного из сайтов нашей группы компаний — большой и довольно возрастной проект. Он охватывает множество задач и сценариев: от управления ценами до редактирования контента. Со временем стало очевидно, что нужно снижать связанность компонентов и разводить бизнес-части. Так появилась идея перейти к модульной архитектуре.

Внутри о том, что у нас получилось из рефакторинга легаси, как мы выстраивали работу с модулями и объединяли в логичную структуру разрозненные части системы. Будет полезно разработчикам, которые работают с легаси и хотят встать на путь оптимизации проекта — без переписывания с нуля.

Я считаю, что при работе с Go в контексте нашей отрасли внедрение зависимостей (dependency injection, DI) часто имеет плохую репутацию из-за DI-фреймворков. Но сама по себе DI как техника довольно полезна. Просто её объясняют слишком большим количеством ОО-жаргона, что приводит к ПТСР у тех, кто перешёл на Go, чтобы сбежать из культа банды четырёх.

Знаю, что тема уже изъезжана вдоль и поперек, но я хотел бы поделиться своим видением Open/Close Principle из всеми любимым SOLID подходу к построении архитектуры софта. Ведь дядюшка Боб херни не посоветует, все таки опыта ему не занимать, поскольку он с 70х годов в разработке и знает базу, что нам и нужно. Да современный софт ушел далеко от того какой он был в 70-х, когда писали логические цепочек на перфокартах, делая дырки в картоне и компиляция занимала прямо прапорционально количеству этих самы карточек, где скорость выполнения считалась количеством символов в минуту. За все это время Дядюшка Боб собирал лучшие практики из которых и получились эти 5 принципов, которые помогут построить софт, который будет не так сильно с течением времени влиять на стоимость одной строки кода. (О чем он и пишет в своей книги «Чистая архитектура»).

Хочу отметить то, что есть мнение, что принципы SOLID — это про ООП и для языков, которые не следуют этой парадигме это не актуально, нет. Эти принципы построения архитектуры приложения не зависят от языка.

Если вы читали книгу «Чистая архитектуры» и дошли до Open/Close principle (SOLID) и из примера ничего не поняли, тогда вы пришли по адресу, поскольку я буду рассматривать именно этот пример. Для меня лично OCP это один из принципов, который заставляет продумывать архитектуру приложения, что очень важно.

Я не буду писать тут тесты или использовать TDD подход к написанию кода, потому, что это отдельная тема, я сделаю простой http сервер с одним эндпойнтом для получения финансового отчета в разных форматах.

Привет, Хабр! Статья будет посвящена любимому мной IaC. Чтобы ввести в курс дела, кратко расскажу про VMmanager и текущую реализацию продукта. Затронем варианты, как можно работать с VMmanager с подходом Infrastructure as Code, а основная часть — про развертывание платформы VMmanager и управление виртуальными машинами в ней с помощью Ansible.

В Java существует две реализации интерфейса List: ArrayList и LinkedList. Какая из них лучше? Как выбрать подходящую для вашего приложения? В данной статье мы сравним их различия, производительность и потребление памяти, чтобы помочь вам определиться с выбором.

Недавно я работал над достаточно большим проектом на Rust. К моему удивлению, мне никак не удавалось заставить тесты работать правильно.

Команда cargo test запускала выполнение всех тестов в репозитории, но спустя пару миллисекунд все тесты завершались сбоями из-за не очень знакомой мне ошибки:

Io(Os { code: 24, kind: Other, message: "Too many open files" })

К счастью, описание ошибки достаточно понятно, поэтому я смог за приемлемое время разобраться в её причинах. Я начал копаться и в процессе исследований кое-чему научился.

Попробуем заглянуть в непосредственное будущее языков программирования, сред разработки и профессии в целом без попытки сглаживать углы

Ручное управление ресурсами в низкоуровневом си-подобном коде на C++ — довольно хлопотное занятие. Создание достойных RAII-врапперов для каждого используемого сишного API не всегда практично, а использование подходов с goto cleanup или множеством вложенных if (success) вредит читаемости кода.

Макрос defer как никогда кстати! Отложенная лямбда будет выполнена при выходе из области видимости, независимо от того, будет ли выполнен return, брошено исключение, или даже выполнен goto наружу. Данный макрос по-настоящему zero-cost и не зависит от рантайма C или стандартной библиотеки, поэтому его можно использовать даже в разработке под ядро ОС.

Недавно я опубликовал версию 3.0 Status Line, проекта, который позволяет играть в Zork на Pico-8, на трёх основных операционных системах. После успешного развёртывания (есть ли эмодзи «тьфу‑тьфу‑тьфу»?) я занялся портированием исходного кода оригинальной UNIX z‑machine от Infocom с помощью Cosmopolitan. Примерно за шесть часов свободного воскресенья я портировал его на шесть основных ОС, включая Windows.

Вот история о том, как и почему я решил заняться этим проектом, и чему я научился в процессе.

В мире разработки приложений, будь то веб или десктоп, использование иконок является неотъемлемой частью пользовательского интерфейса. Векторные иконки предпочтительнее растровых, так как они масштабируются без потери качества. Одной из популярных коллекций векторных иконок является Bootstrap Icons, содержащая более 2000 готовых иконок. Хотя коллекция Bootstrap Icons доступна как npm-пакет bootstrap-icons и ориентирована на веб-разработку, её можно эффективно использовать в десктопных приложениях.

Создадим с нуля контрол BootstrapIcon для удобного использования двухцветных векторных иконок в приложениях на Avalonia/WPF. Сами изображения, в основном берем из SVG-файлов библиотеки bootstrap-icons, отсюда и название нашего контрола.

Туториал ориентирован на разработчиков, знакомых с Avalonia на базовом уровне. Основной упор в реализации контрола делается на Avalonia. Вариант для WPF, надеюсь, будет полезен для тех, кто переходит с WPF на Avalonia.

🔗 Полученные контролы BootstrapIcon для Avalonia и WPF с примерами использования размещены на GitHub.

👉 Продолжение следует...
Планируется публикация ещё пары туториалов, в которых будет пошаговое руководство для создания главного меню приложения и аналога ToolBar с использованием BootstrapIcon.

Друзья, привет! Меня зовут Ларионов Александр. Я работаю системным аналитиком. Совместно с Лабораторией инноваций Московской биржи мы изучали вопрос применения AI в системном анализе.

Когда я впервые столкнулся с задачей внедрения AI-ассистентов в процессы работы системного аналитика, то отреагировал скептически. Поводов было немало: большинство материалов на эту тему представляли собой восторженные отзывы вроде «AI автоматизирует рутину» или «machine learning улучшает принятие решений». Однако, при ближайшем рассмотрении, эти фразы распадались на абстрактные утверждения. Попытки уточнить у авторов конкретные кейсы или сценарии применения их инструментов для системного анализа сводились к общим фразам: «Обучите модель на ваших данных — и она всё поймёт».

Скептицизма добавляло и то, что сама роль системного аналитика строится на работе в условиях высокой неопределенности. В этой специальности регулярно сталкиваются с неоднозначными требованиями, непонятной бизнес-логикой, конфликтующими приоритетами, быстро меняющимися требованиями. Это противоречит глубинному принципу современных AI-моделей — обучению на конкретных, четко структурированных данных. Машине сложно оперировать «чувством здравого смысла» или «интуитивным пониманием бизнес-процессов», которые так важны для аналитика.

Как же убедиться, что AI полезен для нашей профессии, когда в поиске реальных кейсов находишь информационный вакуум? Я решил переосмыслить подход и начать экспериментировать самостоятельно. За основу я взял самые распространённые задачи, с которыми сталкиваются системные аналитики, в том числе и мы в Лаборатории инноваций Московской биржи.

"Попросите Якоби или Гаусса публично высказать своё мнение — не о истинности, а о важности этих теорем. Позже, я надеюсь, найдутся люди, которым будет выгодно разобраться во всём этом хаосе."

Этими словами заканчивалось письмо Эвариста Галуа, написанное для своего друга Огюста Шевалье за два дня до его смерти от полученных на дуэли ран на 21 году жизни. Ни Якоби, ни Гаусс в его теоремах не разобрались, зато спустя 15 лет разобрался Жозеф Лиувилль и опубликовал работы Галуа, ставшие впоследствии фундаментом современной алгебры, известные сейчас как теория Галуа. В статье расскажу про одну из частей этой теории - поля Галуа, получившая настолько повсеместное применение в криптографии и избыточном кодировании, что Intel и AMD выпустили набор процессорных расширений для эффективной реализации операций над этими полями.

Заметка! Если вам довелось использовать/реализовывать поля Галуа, то большая часть статьи для вас скорее всего будет не интересна, но возможно в последних разделах будет что-то для вас новое.

Усаживайтесь поудобнее, ребята! Сегодня мы с вами разберём следующий увлекательный вопрос: что будет, если заинлайнить вообще всё?

Если вы пока не знакомы с техникой встраивания (inlining) то примите к сведению, что в сообществе специалистов по разработке компиляторов многие, в том числе очень авторитетные фигуры (например, Чендлер Каррут) считают этот приём наиважнейшим при оптимизации компиляторов. Подробнее о том, как устроено встраивание, рассказано здесь — мы беззастенчиво хвалимся той презентацией, с которой выступили перед участниками конференции LLVM Developers' Meeting по межпроцедурной оптимизации. Я рассказывал о встраивании и очень рекомендую вам посмотреть хотя бы первые 6 минут. В этом видео я рассказываю, почему встраивание — очень простое преобразование, а вот тут вашему вниманию предлагается реализация встраивания, предложенная великим Крисом Латтнером уже около 20 лет назад — в ней всего около 200 строк кода. К сожалению, сегодня даже само преобразование пропорционально выросло: в качестве примера взгляните хотя бы на InlineFunction.cpp.

В вышеупомянутом видео я рассказываю, что у встраивания есть свои недостатки. Иными словами, встраивание позиционируется как супер-пупер инструмент в арсенале компиляторщика, но пользоваться этой штукой следует с осторожностью. И следует ли вообще?

Всем привет. Стал нужен IDE минимальный, и я вспомнил, что есть Нетбинс. Скачал мне он очень понравился - удобный, но чего-то не хватает.

Как сделать рабочим Нетбинс 26(с++, clangd), когда какой-то модуль, который раньше в плагинах работал теперь не работает. Давайте рассмотрим этот нюанс.

В своей предыдущей статье я рассказал читателям Хабра о пути, который привёл меня к разработке автоматизированного AI-радио с новостными блоками, подкастами и музыкальным контентом. Я получил много ценных отзывов — спасибо за это! Работа над AI-вещанием продолжается, но за последние месяцы всё выросло в нечто большее: в полноценную платформу.