Программирование *

Часто дело не в отсутствии вариантов, а в неопределенности: куда двигаться дальше и хватает ли текущей базы для следующего шага. Решение об обучении обычно принимают взвешенно, но без четкого понимания своего уровня легко ошибиться с выбором. В этом дайджесте — 14 направлений с вступительными тестами: они помогают трезво оценить подготовку перед стартом и понять, насколько обучение сейчас будет полезным.

Многие команды продолжают использовать приложения на платформе CUBA, которые хорошо работают и ежедневно решают реальные бизнес‑задачи. Но со временем неизбежным становится вопрос: стоит ли продолжать поддерживать приложение на старом стеке или лучше перенести его на Jmix?

В этой статье я хочу показать, как такая миграция выглядит на практике. Мы перенесли приложение‑пример Timesheets с CUBA Platform на Jmix и записали процесс шаг за шагом. Timesheets — это не маленькое демо с несколькими сущностями и CRUD‑экранами. Это приложение для учета рабочего времени с согласованиями, несколькими способами ввода времени, кастомным UI‑поведением, календарем, диаграммами и немалым объемом бизнес‑логики.

Всем привет, это моя первая статья, в рамках которой захотелось поделиться необычным для меня опытом. Возможно, кто-то найдёт здесь для себя что-то полезное. По работе пришлось столкнуться с крайне необычной микросхемой для коммутации высокочастотных (RF) сигналов.  Одна проблема – проприетарный интерфейс управления MIPI RFFE. Появился вопрос “А как этим управлять, не имея специализированных средств?”. Ответ узнаем вместе.

Недавно наша команда столкнулась с необычным поведением системы, которая начала использовать избыточное количество CPU-ресурсов.

В начале года мы запустили миграцию сервиса в новое хранилище PostgreSQL с существующего NoSQL-решения. Сервис среднестатистический, не High-Load, но занимает ключевое место в обработке бизнес-процессов, отвечает за генерацию заданий для коммуникаций с клиентами. Без проблем держит поступающие 30 RPS, ежедневно обрабатывает около миллиона джобов, хранит сотни миллионов строк данных и в среднем потребляет 125ms CPU.

До отключения старой инфраструктуры оставались считаные дни, в бэклоге было несколько задач на миграцию, и мы стремились уложиться в сроки. В бэкграунде крутились джобы миграции данных в новую базу, десятки фичатоглов распределяли запросы к базам данных по репозиториям для обратной совместимости, но планы рухнули из-за неожиданного поведения системы.

Привет, Хабр. Меня зовут Дима, я делаю WebAsk - конструктор опросов и тестов. Четыре года назад я писал тут про тотализатор на коленке, спагетти-код из 5к строк и борьбу с мобильным скроллом.

Но сегодня не про это. Сегодня - как мы дали нейронкам прямой доступ к нашему сервису через MCP, какие грабли собрали по дороге и что из этого получилось

Привет. В свежей версии CLI-ассиcтента Koda 0.3.1 мы доработали поддержку ACP (Agent Client Protocol) и хотим поделиться туториалом — как настроить интеграцию с ним прямо сейчас на примере пары популярных IDE.

Протокол ACP позволяет общаться с ИИ-ассистентом напрямую по HTTP посредством WebSocket или JSON-RPC. В сущности, это классическая клиент-серверная архитектура: ассистент запускается в фоновом режиме средой разработки, которая, в свою очередь, выступает клиентом к нему же. В среде разработки имеется пользовательский интерфейс и весь агентский флоу отражается именно в нём, а не в терминале.

Это если вкратце и по-обывательски. Полное описание доступно по этой ссылке, там всё намного подробнее. А вот здесь можно найти полный список клиентов, которые поддерживают ACP. Если в этом списке есть твой любимый софт, значит с ним можно будет использовать ассистента Кода, а если нет или при работе встречаются баги — пиши нам, разберёмся.

Такой принцип можно использовать в любом ПО, которое поддерживает этот протокол. Но для полного порядка я начну с чистой установки самого ассистента. Для этого терминал нам всё-таки понадобится. Если ранее вы не использовали koda-cli, то сейчас есть отличный повод попробовать.

31 марта Anthropic случайно раскрыла крупную часть исходного кода Claude Code через публичный npm-пакет.

Но главный сюжет тут не сама утечка, а то, что она показала: Claude Code - это уже не просто AI-инструмент для программирования, а заготовка под более сложные агентные системы с памятью, фоновыми режимами и скрытыми feature-флагами.

Разбираем, что нашли разработчики в 512 тысячах строк кода.

В наше время многие (вполне обоснованно) беспокоятся, что их заменит ИИ.
Это и люди работающие в поддержке и даже многие IT-шники, включая моих знакомых.

Fortran — язык из 1957 года, который до сих пор используют в науке и инженерии.

Я попробовал разобраться, почему он не исчез — и неожиданно понял, что это один из самых честных способов увидеть, как работает программа: типы, память, вычисления без «магии».

В статье — небольшой вводный туториал по Fortran: переменные, типы и первые вычисления.

Если хотите лучше понять программирование «под капотом» — это хороший вход.

Открыл MR на ревью. 847 строк. Тесты зелёные. Линтер чистый. Не понимаю ни одной строчки. GitClear проанализировали 211 миллионов строк - и нашли проблему, которую не видно ни в каких метриках.

Дебаг, запуск проекта и рефакторинг. Все мы хорошо знакомы с этими фичами IDE и пользуемся ими практически каждый день. Но передовые ИИ-агенты для кодинга почему-то абсолютно ничего не знали про эту “базу” до релиза Veai 5.8 🙂 (ИИ-агент к JetBrains IDEs для написания кода, тестирования и отладки с доступом к топовым LLM и всем внутренним инструментам IDE).

Помимо глубокой интеграции агента с вашей любимой IDE, мы завезли ещё парочку улучшений и изменили подход к тарификации. Но обо всём по порядку.

Апдейт: идеи, изложенные в этой статье, позволили сформулировать оптимальные стратегии warp-специализации, описанные в научной публикации, которую можно посмотреть здесь.

Недавно я глубоко задумался о специализации варпов в контексте высокопроизводительных ядер для современных графических процессоров (GPU) на тензорных ядрах. Примеры таких процессоров — H100 и B200 от NVIDIA. Я стал полнее понимать, чего можно добиться при помощи специализации варпов, а также задался интересным вопросом: а нужна ли нам вообще специализация варпов (и вся та сложность, которую она с собой влечёт)? В итоге я пришёл к выводу, что, да, нуждаемся, но она не столь обязательна, как может показаться. В этом посте обсудим, в каких случаях без специализации варпов действительно не обойтись, а также я опишу, на каком пространстве компромиссов она зиждется, и какие границы этого пространства я вижу. Притом, что я обрисую некоторый контекст, касающийся графических процессоров, необходимый для обсуждения тем, которые мы взялись здесь рассмотреть, эту статью нельзя считать туториалом. Предполагается, что читатель имеет некоторый опыт работы с GPU и имеет опыт параллельного программирования.

Использование кодовых агентов (Codex, Cursor, Claude Code) стало обыденностью. Внутри разных AI-агентов могут использоваться одни и те же модели, но результаты будут сильно отличаться.

Например, есть мнение, что Cursor лучше и быстрее справится с написанием качественного UI, Claude Code покажет себя лучше в проектировании архитектуры приложения, а WindSurf лучше остальных создаст прототип системы.

Почему одна и та же модель в разных агентах дает разный результат? Давайте разбираться.

Почему ИИ-агенты усложняют понимание кода?
В этой статье разберем, как концепция Питера Наура «программирование как построение теории» объясняет скрытые риски использования LLM в разработке.

В Netflix множество грандиозных идей начинается с вопросов. Три года назад мы задали, возможно, самый смелый из них: если бы мы собрались развлекать весь мир с помощью прямых эфиров (этот формат ещё называют «Live», он почти такой же древний, как само телевидение) — как бы мы это сделали?

В начале всё выглядело как чисто техническая задача — подготовка к выпуску нашего первого комедийного шоу, идущего в прямом эфире — Chris Rock: Selective Outrage. А через некоторое время наши прямые эфиры исчислялись уже сотнями. Чего только среди них не было — от крупнейших комедийных представлений и рождественских матчей NFL, до боксёрских поединков, собравших рекордную аудиторию. Netflix даже стала эксклюзивной платформой для трансляции событий WWE.

Время от времени мне нужно выполнить примитивный сценарий в терминале, но каждый раз это заканчивается очередным гуглежом «bash iterate each file» или «bash file has string». А что если скрипты в терминале можно было бы писать прямо как поток декларативных мыслей?

Год назад запуск модели на 35 миллиардов параметров подразумевал облако, очередь на GPU, и счёт от провайдера в конце месяца. Сегодня я покажу, как мы сделали это на одной потребительской видеокарте AMD за $500 — без ROCm, без CUDA, без MLX, одним бинарником на Zig.

Это пост про ZINC — inference engine, который мы строим с нуля под железо, которое люди реально покупают. Не как proof of concept, а как рабочий инструмент с OpenAI-совместимым API, потоковой генерацией и встроенным чатом.

3-я статья из цикла туториалов о том, как можно кастомизировать свой бизнес-портал в Битрикс24.

Сегодня рассказываем о плюсах  воспроизводимого окружения для разработки. Такую среду можно переносить между машинами разработчиков и деплоить на сервер, при этом работать у всех всё будет одинаково. 

В качестве практической части выполним деплой нашей переносимой среды на VPS, чтобы посмотреть, как именно происходит перенос всех зависимостей и насколько это сложно сделать с помощью AI-агентов.

Каждый, кто хоть раз заглядывал на Hacker News или r/ItRunsDoom, знает традицию: DOOM должен работать на всём. PDF-файлы, SQL-запросы, кишечные бактерии, тест на беременность - список бесконечен, и каждый новый порт абсурднее предыдущего

Но я задался вопросом: а можно ли запустить DOOM внутри шрифта?

Оказалось, что можно. И вот как.

1 марта 2026 Telegram добавил в Bot API метод sendMessageDraft - возможность потокового вывода сообщений. Тот самый эффект, к которому все привыкли в ChatGPT и Claude. Текст появляется по частям, в конце бегают анимированные точки, и ты видишь, что ответ ещё генерируется.

Я написал простенький рабочий пример на чистом Python - без каких-либо фреймворков. Только asyncio и urllib.