Программирование *

В C++ часть ошибок выглядит слишком безобидно, чтобы сразу насторожиться: std::move в return, emplace_back «для скорости», перемещение из const, move‑конструктор без noexcept. Код компилируется, тесты могут проходить, а потом внезапно появляются лишние копирования, просадки производительности и странное поведение объектов.

Разберём пять типичных ловушек move‑семантики на небольших задачах и посмотрим, где именно ожидания разработчика расходятся с тем, что реально делает язык.

19 июня Линус Торвальдс влил merge, который убрал из ядра Linux функцию strncpy — шесть лет работы, 362 коммита, семьдесят человек ради одной функции стандартной библиотеки C. Разбираю, почему «просто заменить небезопасную функцию» в C совсем не просто: strncpy только выглядит как «безопасный strcpy» из-за параметра n, а на деле это даже не строковая функция, а реликт fixed-width полей из AT&T Unix 1979 года. Главное в истории не сам выпил, а его цена: заменить нельзя автозаменой, потому что каждый из 362 вызовов требует понять намерение — нужна C-строка, padding или бинарное поле. Урок выходит за пределы ядра: в любой C/C++ базе на проде strncpy — это не баг, а код, который надо перечитать.

Осенью 2022-го мы добавляли в наш платёжный агрегатор новый способ оплаты: плательщик уходит по ссылке в приложение своего банка, подтверждает платёж там, а банк присылает нам нотификацию о результате. Песочница у банка была, формально. Отвечала статусами из позапрошлой версии протокола, а нотификации не присылала вообще; обещанные доработки ехали к нам дольше, чем наш дедлайн. Мы перестали ждать и написали двойника провайдера сами - по PDF со спекой, с тестом на каждый сценарий из документации. CI зелёный. Запускались осторожно, тремя волнами мерчантов: первые две прошли тихо. После третьей в саппорт пошли тикеты: у плательщика деньги списаны, у мерчанта платёж висит.

Надеюсь вам понравилась статья про работу с памятью на консолях, где каждый ездил на том велосипеде, который сам же и придумал, попробую рассказать про зоопарк теперь уже стандартных библиотек. Стандартных в отдельной студии или конторе, потому что у соседней будет свой стандартный стандарт. Забавно что любовь прикрутить очередную погремушку к своему велосипеду становится тем сильнее, чем становится крупнее контора, поэтому приходя в игровую студию есть очень немаленький шанс, что стандартный STL у неё нестандартный, обёрнут или вовсе запрещён религией кодстайлом.

EA, Facebook, Google, Adobe, LLVM и рядок компаний поменьше тратят человеко-десятилетия в поисках ответа на главый вопрос жизни, Вселенной и всего такого «почему std:: это медленно, непредсказуемо и жрёт память». По аналогии с прошлой статьей вам не потребуется знать стандарт наизусть, а будет достаточно понимать, что такое указатель, чем вектор отличается от дерева и почему промах в кеше это дорого, а дальше я пройдусь по разным стандартным библиотекам и про каждую немного расскажу, что это, зачем оно появилось и где об него можно больно удариться, потому что про вот этот последний пункт обычно забывают "продаваны" и прочие студийные еванглелисты, когда расказывают какое там всё красивое, легкое и с++двадцатое.

Лямбды в C++ выглядят безобидно, пока не начинают жить дольше переменных, которые захватили. Висячие ссылки, мёртвый this, копии состояния в потоках и ограничения std::function часто проходят компиляцию без шума, зато потом превращаются в undefined behavior.

Разбираем пять задач на захваты и время жизни, где ошибка прячется не в синтаксисе, а в неверном предположении о том, кому и сколько живёт объект.

Двоичный интерфейс приложений, чаще именуемый просто ABI — это концепция, которая кажется знакомой и незнакомой одновременно. В каком смысле знакомой? Об ABI часто говорят в контексте устранения неисправностей, упоминают в статьях. Иногда даже приходится решать проблемы с совместимостью, которые провоцирует этот интерфейс. А в каком смысле незнакомый? Дело в том, что, если кто-то попросит вас описать, что такое ABI — то вы обнаружите, что понимаете, о чём речь, но чётко сформулировать ответ на этот вопрос сложновато. В конце концов, можно ограничиться формулировкой, указанной в Википедии: «набор соглашений для доступа приложения к операционной системе и другим низкоуровневым сервисам, спроектированный для переносимости исполняемого кода между машинами, имеющими совместимые ABI». Возникает ли проблема с такой формулировкой? Нет, в качестве общего описания этого вполне достаточно. Но оно может казаться немного поверхностным.

На самом деле, в информатике такая ситуация встречается нередко. Информатика — это дисциплина, не стремящаяся к абсолютной строгости. У многих концепций нет чёткого определения, зачастую бывает достаточно, чтобы описываемый феномен был общепонятным. Итак, чтобы не увязнуть в определениях, давайте рассмотрим, что именно представляют собой такие двоичные интерфейсы, и какие факторы влияют на их стабильность.

TL;DR. Я не пытаюсь сделать кодинг-агента самостоятельным разработчиком. Я задаю для него процесс: SPEC → PLAN → TEST → CODE → REVIEW → LEARN, артефакты на каждом шаге и человеческий accept там, где начинается ответственность. Эта статья — вход в серию про map-framework: хуки, контракты, контекст, память и всё, что я довёл из научных статей до рабочего процесса.

Привет, Хабр! Jetpack Compose в 2026 году стал стандартом разработки UI на Android, но в проектах регулярно повторяется одна и та же история: на экране со списком в пару сотен элементов прокрутка идёт рывками, профайлер показывает скачки кадров до 200 миллисекунд, а команда чешет голову и предлагает откатиться обратно на RecyclerView.

Проблема почти всегда не в Compose, а в том, как написан UI: recomposition спроектирован как дешёвая операция, но эта дешевизна работает только при соблюдении ряда правил, которые в документации описаны рассыпанно и часто игнорируются.

Разберём пять ошибок, из-за которых производительность Compose-экранов проседает заметно для глаза, и покажем, как их находить и чинить.

Context7 — мой дефолтный источник свежих доков для агента уже полтора года. И всё устраивало, пока я не начал ловить устаревший код: старый z.string().email() вместо z.email(), поведение Next 15 вместо 16. Причина — упёрся в потолок free-тарифа: квота исчерпана, сервер молча отдаёт пусто, агент спокойно пишет по памяти. И замечаешь это не сразу — вот что бесит. Тут я и задумался: Context7 вообще всё ещё лучший вариант, или за полтора года появилось что-то лучше? Решил проверить системно. Не поверил цифрам с лендингов и прогнал 8 способов доставки доков в контекст на одном токенайзере: что реально влетает в окно, за сколько токенов, с какой точностью. Победил Ref — но он платный. А ещё дважды я чуть не записал инструмент в аутсайдеры, и оба раза виноват был мой собственный вызов, а не инструмент. В итоге собрал бесплатную связку: локальный @neuledge как основной слой + Context7 free как fallback. Локальный слой отвечает за миллисекунды вместо секунд, работает без сети и без лимитов запросов. Осталось проверить, переживёт ли связка квоту free-тарифа — замерил и это. Внутри: методология, таблицы, два разоблачённых near-miss и миграционный кит для агента в подарок.

Привет, Хабр! На связи Smart Engines. Недавно мы провели открытый диалог с Егором Карасевым, первым заместителем Председателя Правления РНКО «Металлург», и обсудили наше сотрудничество длиной в 10 лет. Все это время компания использует технологии Smart Engines для распознавания паспортов клиентов в отделениях. Получился разговор не столько об OCR, сколько о том, как автоматизация меняет потоковое обслуживание, снижает нагрузку на сотрудников и помогает бизнесу не терять клиентов из-за ручного ввода данных.

Под катом – история о том, как паспортный сканер, взятый с выставки «на попробовать», стал частью банковского процесса, который работает уже одиннадцатый год.

13 июня закончилась встреча комитета по стандартизации C++ (также известного как WG21) в Брно (Чехия), на которой комитет работал над будущим стандартом C++, C++29. В этой статье кратко пересказаны все принятые в него нововведения с примерами их использования и ссылками на оригинальные пропозалы для тех, кто захочет познакомиться с ними детально.

Привет, Друзья!

На связи Михаил Поливаха, технический лидер проекта Axelix.

В рамках программы Hibernate в Spring АйО Academy мы краем обсудили тему, касаемую того, что @OneToOne отличается от других отношений. В частности, Hibernate может спокойно грузить его Eagerly, даже если вы явно поставите FetchType.LAZY. У парней был закономерный вопрос - почему?

И знаете, к моему удивлению, нормального материала в сети я не нашёл. В общем, решил выпустить статью, которая не просто отвечает на этот вопрос, а даёт прямо хороший, развернутый ответ на то, почему Hibernate это делает.

Иными словами, я в статье постараюсь детально пояснить:

Что на самом деле такое FetchType.LAZY?

Почему @OneToOne не всегда возможно сделать Lazy именно в Java?

Почему при этом @ManyToOne можно сделать Lazy всегда (предполагая не final класс сущности)?

Разберём по шагам.

Привет, Хабр! Мне грустно читать посты о том, как руководители давят на сотрудников по ускорению интеграции AI в рабочие процессы и ставят строгие KPI.

Я был в такой же ситуации, когда где-то полгода назад ко мне подошёл менеджер и спросил: «Вань, а как у нас там с AI?», на что я ответил: «Ээээ... у нас всё хорошо))» и понял, что нужно максимально быстро вкатываться в современные инструменты и искать информацию, чем я и поделюсь с вами в этой статье.

Знакомо? Не переживайте, мы всё обязательно рассмотрим. К середине статьи мы научимся всем современным основам Claude Code, а к концу построим мультиагентную систему на очень интересном примере.

AI‑агенту не нужен прямой доступ к базе, чтобы отвечать на вопросы оператора или вызывать действия в системе. Достаточно дать ему набор управляемых инструментов через MCP.

В статье разбираем, как это выглядит в Spring Boot, где заканчивается простая демка и почему перед продакшеном придётся думать не о магии LLM, а о правах, логах, таймаутах и человеке в контуре.

Привет, Хабр! 

Я Дмитрий, iOS-разработчик из команды Салют — мы делаем устройства и программное обеспечение для Умного дома Сбер. У нас много собственных устройств и ещё больше устройств брендов-партнёров, которые поддерживает платформа. Релизный круговорот фичей и интеграций заставляет думать: как оптимизировать процесс доставки новых функций пользователям?

В статье расскажу про опыт разработки, внедрения и поддержки нашей собственной backend-driven UI парадигмы (BDUI) — подхода, в котором сервер управляет не только данными, но и вёрсткой интерфейсов.

Любой инструмент для «понимания кода», которым я пользовался, рано или поздно упирался в одну из двух стен.

Первая — цикл «grep → открыть → прочитать → перейти по импорту → снова grep». Работает, но медленно, и у него нет ни малейшего представления о том, что process_order, найденный в services.py — это тот самый process_order, который вызывается из api.py, а не однофамилец из tests/. Когда этим занимается LLM-агент, он ещё и сжигает на этом тонну токенов.

Вторая стена — моноязычность. Инструмент прекрасно понимает Python, но слепнет в ту секунду, когда фронтенд на TypeScript дёргает ручку FastAPI на Python. Реальные системы полиглотны. Инструменты вокруг них — обычно нет.

graphlens — это open-source фреймворк (MIT), который спроектирован так, чтобы обойти обе стены. Он парсит исходный проект, нормализует его структуру в общий граф-IR и отдаёт этот граф вам — делайте с ним что хотите: анализ зависимостей, навигацию, поиск мёртвого кода или подачу точных ответов LLM-агенту вместо вываливания файлов в контекст.

Проверил реализацию Boyer-Moore в TheAlgorithms/Python (190K+ звёзд). Оказалось, что сдвиг bad character записывается в переменную for-цикла, что в Python не имеет эффекта. Алгоритм выдаёт правильные результаты, но работает как brute-force O(nm) вместо O(n/m). Плюс ещё две находки: бесконечный цикл в типичных реализациях full BM и ошибка в оригинальной статье 1977 года, которую исправили только в 1980-м.

Мы уже разобрались с тем, что такое BaaS, почему появились Firebase и Supabase, чем они отличаются от обычного backend и можно ли самому собрать что-то похожее.

Как я и говорил в прошлой статье, сегодня мы наконец попробуем самостоятельно собрать альтернативу Firebase с Realtime исключительно на open-source компонентах!

Но важная оговорка: мы не будем делать полный клон Firebase с его тонной функционала, но мы соберем минимальную рабочую альтернативу, которую уже можно подключить к frontend через SDK и использовать почти как Firebase.

Сколько лекций по карате нужно прослушать, чтобы уверенно противостоять нескольким хулиганам в тёмном переулке? Звучит нелепо, правда? Тогда сколько лекций по информатике нужно прослушать, чтобы научиться пользоваться компьютером? Компьютером в широком смысле — аппаратной частью, существующими программами и создавать свои программы под конкретные задачи. И может оказаться, что информатика не учит программировать, особенно если студента или учащегося не готовят именно как программиста. А ведь всё могло бы быть иначе.

Привет! Продолжаю разбирать классические задачи с System Design интервью на стримах (за анонсами можете следить тут https://t.me/siliconchannel), а это текстовая версия стрима. В прошлый раз была бесконечная лента, сегодня очередная классика жанра - веб-краулер. Условие звучит примерно так: