Программирование *

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.

Я часто вижу в комментариях выражения, типа "ИИ не заменит программиста, потому что ИИ выдаёт недетерминированный результат". Но ведь и человек не выдаёт детерминированный результат. Много ли вы знаете людей, которые могут написать программу на тысячу с лишним строк, а затем повторить её байт в байт? Ладно, согласен - это возможно. Ну а на 10 тысяч?

Из опыта общения с ИИ могу сказать, что ИИ более детерминирован в своём поведении, чем многие люди, несмотря на свою вероятностную природу. Теория вероятностей плохо предсказывает результат бросания одной монеты - "орёл" или "решка", зато хорошо предсказывает, что на миллион бросков "орлов" будет не менее 400 тысяч, впрочем, как и "решек".

Для отдельного программиста результат работы ИИ-агента по генерации кода - это как один бросок монеты. Код может быть годный, а может и нет. Для ИТ-индустрии в целом такой вопрос даже не стоит - код годный. ИИ создают код не хуже, чем это делают "кожаные". Да, с кодирующими ИИ-агентами нужно общаться несколько по-другому, чем с программистами, но код они генерируют не хуже, а лучше. В целом лучше. Так что, если ваша работа заключается в переписывании спецификаций, написанных другими людьми, то можете считать, что вы уже безработный.

"Хау, я всё сказал!" (с) ЧБЗ

У меня было полторы сотни кросс-языковых фикстур, все тесты зелёные, и я был уверен, что мой Go-порт Yjs байт-в-байт совместим с оригиналом. Потом сравнил байты напрямую с канонической реализацией, и они разъехались: семантика сходится идеально, а на проводе документ толще.

Юнит-тесты, roundtrip и даже конвергенц-тесты систематически пропускают баги совместимости, когда портируешь чужой бинарный формат на другой язык. Рабочий метод один: генерировать фикстуры из канона и требовать в CI побайтового совпадения в обе стороны.

Разбираю конвейер и три реальных бага из трёх своих портов (Yjs, Loro, Willow): документ в 12 раз толще канона, big-endian остров, который молча портил бы все float’ы при обмене, и дыра, через которую 9-байтный апдейт заказывал make() на 67 ТБ. Метод обобщается на любой «порт формата X на язык Y», CRDT тут просто материал.

Хабр, привет! Меня зовут Илья Благородов, я занимаюсь разработкой уже 30 лет, в том числе — выступаю экспертом в онлайн-магистратуре «Фронтенд и бэкенд-разработка» ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом. В этой статье я хочу поделиться своим взглядом на то, что происходит с профессией в 2026 году, что действительно изменилось, а что осталось прежним, и как сегодня новичку войти в профессию.

Если вы работаете с Claude Code или Cursor на большом проекте, знаете боль: просишь “найди, где обрабатывается авторизация”, а агент гоняет grep по ключевым словам. Если функция называется validateUserSession, а вы спросили про “авторизацию” — grep её не найдёт. Это ограничение текстового поиска, и его решает семантический поиск через эмбеддинги. Я уже разбирал CodeGraph и SocratiCode из этой ниши, теперь поставил третий — cocoindex-code. Зацепил тем, что ставится в две команды без Docker и баз данных. Прогнал на своём проекте, разобрался с AST-чанкингом и сравнил с аналогами.

Недавно я написал две статьи про решение проблем с доступом с Claude Code, Antigravity и другими сервисами из России (часть 1, часть 2), но практика показала, что доступ мне к ним нужен не только с домашнего компьютера, но и с телефона, когда я нахожусь на улице. А с этим сложнее. У мобильных операторов какие-то свои, особые правила маршрутизации интернета.

В прошлый раз мы решали проблемы с использованием VPS с заграничным IP, но на улице они не работают, поэтому там, где не помогает 1 VPS, проблему решат 2 VPS.

Сейчас мы в процессе взрывного роста кода, когда каждый гуманитарий пишет свой фреймворк или соцсеть. Взрыв велосипедостроения в коде похож на Кембрийский взрыв, огромное количество ползающих и летающих фубля.

Всем привет! 

Меня зовут Наташа Болдырева, я технический журналист в Авито. Как-то я наткнулась подкаст «Мы обречены» — его ведут программист Фил Ранжин и журналист Тёма Малышев. Один из выпусков меня особенно заинтересовал — ребята пригласили в гости нашего тимлида Машу Кондрашину. Они обсуждали важные темы: как изменился рынок за десять лет, как работает корректирующий фидбэк и почему «бутерброд» давно не работает, зачем нужны матрицы компетенций и что реально происходит, когда команда остаётся без лида на год. А ещё были всякие интересности — например, что делать, если в команде завёлся вредитель-инопланетянин. 

Я не смогу передать всё содержание разговора, но постараюсь вынести для вас самое главное — где-то спорное, местами смешное, но очень честное. Если хотите послушать и узнать больше, — вот тг-канал подкаста. Там есть ссылки на беседу на разных платформах. 

Цель статьи — показать проблемы при разработке SDK и попробовать найти архитектуру, которая минимизирует проблемы управления памятью, упрощает биндинги для разных языков и сохраняет производительность.

В этой статье мы порассуждаем о поиске некоего «универсального» SDK (Software Development Kit), который бы всем нравился, как новогодняя ёлка.

В первой части статьи были рассмотрены следующие распространённые способы организации конкурентного кода при работе с потоками и корутинами: критические секции, атомарные переменные, реактивные переменные, барьерная синхронизация.

В этой части будут разобраны другие важные подходы: семафоры, каналы передачи данных, горячие потоки, модель акторов, последовательные обработчики задач, thread confinement.

Для каждого из этих подходов рассмотрим конкретные реализации, выделим плюсы и минусы, приведём примеры использования. В конце объединим все реализации в общую таблицу.

Исполним обещанное в [1], где упомянута задача о светофоре Ангера [2]. Она интересна формулировкой, которая заметно отличается от аналогичных задач, и утверждением, что более компактного решения, чем предложенное автором монографии, не существует.

Обычно светофоры моргают, «тупо» реализуя фиксированную временную последовательность. В светофоре С..Ангера есть динамизм. Он определяется датчиками, фиксирующими ситуацию на перекрестке. И это само по себе интересно. А утверждение формальным путем, сомневаться в справедливости которого оснований, казалось бы, нет.

Но нет исследователя, который не ставил бы перед собой задачу доказать недоказуемое или опровергнуть неопровергаемое. И один из способов достичь желаемого – создать решение, подтверждающее вашу правоту. Как настоящие исследователи, мы именно это и попытаемся сделать, опровергнув, если удастся, тем самым утверждение С.Ангера.

А начнем мы с реализации светофора в исходной формулировке, хотя и в рамках другой формальной модели [3].

В прошлой главе мы начали разбирать порт тайловых миров на F#, где познакомились с некоторыми малоизвестными возможностями Godot. В этот раз наш прицел сместится с технологических особенностей RenderingServer на обычную бытовуху (бизнес-логика + высокоуровневое рисование).

При этом следует понимать, что код разбираемого проекта предшествовал написанию текста и послужил первопричиной выбора тех тем, что попали в цикл. Поэтому нас ждёт очень много очень простого кода с примечаниями вида «это стало возможно благодаря <штуковине, что мы разбирали в цикле>». Конечно-же, я добавил некоторое количество экзотики, но сегодня наша задача — закончить с рисованием чего-либо (если не считать мини-карты, она вместе с GUI попала в последнюю главу) и собрать все заготовки в подобие игры.