Программирование *

Привет, Хабр!

Redis Streams давно перестали быть экзотикой для любителей CLI и стали нормальным способом гонять события между сервисами. Но у PHP есть своя специфика: один код — два способа конкурентности. Либо Amp с неблокирующим I/O и семафорами, либо Swoole с корутинами. В обоих случаях хочется одного и того же: устойчивые consumer-группы, ручной ack, автоматический claim зависших сообщений, backpressure, экспоненциальные ретраи и внятный дед-леттер.

«Ну вот, опять эти формы...» — знакомая мысль? Мы постоянно ищем способ сделать их удобными и предсказуемыми, но идеальное решение все никак не находится. В этой серии статей Артем Леванов, Front Lead в WebRise, подробно разберет, с какими сложностями мы сталкиваемся, изучим разные подходы и в итоге придем к элегантному решению: как описывать все формы на сайте, используя всего по одному компоненту для каждого типа полей.

Недавно сообщество фанатов классической RPG Arcanum: Of Steamworks and Magick Obscura потрясла новость: разработчик по имени Alex завершил титанический труд по реверс-инжинирингу оригинального движка игры. Теперь у нас есть его полнофункциональные исходные коды, которые можно компилировать под Windows, Linux и macOS с использованием современной библиотеки SDL3.

Это осуществление мечты. Теперь игру можно улучшать, исправлять многолетние баги, добавлять новый контент. И я, как и многие, планирую поучаствовать в этом процессе. Но этот прорыв заставил меня задуматься: а как создавалась такая магия тогда, в середине 90-х? Каково это — строить подобный движок внутри той самой эпохи, с её железом, софтом и мировоззрением?

Так родился этот личный эксперимент. Я не буду переделывать готовый движок. Я попытаюсь с нуля написать свой движок для Arcanum так, как если бы на дворе был 1995 год.

Семплирующие профили не показывают реальное число вызовов и их длительность — а значит, мимо может пролетать важная боль. В новом переводе от команды Spring АйО на примерах показано, как включить инструментальную трассировку в async-profiler и что даёт новая фича latency: от ловли неожиданного System.gc() и источников OutOfMemoryError до точного замера «долгих» вызовов с порогом и разбором в JMC через JFR-события. 

Разбираем накладные расходы, хитрости вроде interval, практичные кейсы (почему ArrayList.contains и AbstractSet.removeAll могут внезапно стать O(N*M) и как это починить), а ещё сравниваем подход async-profiler с нововведениями в рамках JDK 25 (JEP 520), где последний имеет ряд недостатков.

Если вам нужны точные пути выполнения и реальная latency без убийства продакшена — это must-read.

Мы в МойОфис любим Lua. И сами активно его используем: в наших редакторах с помощью Lua работают макросы и надстройки. И помогаем разработчикам лучше узнать этот язык — при нашей поддержке вышли уже два издания классного учебника по Lua от Роберту Иерузалимски (кстати, сам автор считает, что этот язык в части задач даже более хорош, чем Си!)

А летом 2025 года мы выпустили целый трёхтомник по Lua. Первый том — новое издание книги Роберту. Второй и третий — вышедшие впервые учебники от Дмитрия Шульгина, старшего тренера по продуктам Учебного центра МойОфис.

В этой статье поделимся выдержкой из первого тома, введением в основы языка. А самых искушенных читателей в конце материала ждет «особое приглашение».

Как сообщил мне GPT5, технология компенсации сетевой задержки в играх, также известная как «откат сетевого кода» (rollback netcode) впервые была применена в игре «Super Street Fighter II Turbo HD Remix» (2008). Но это не так: именно такой механизм я реализовал в «Pathway to Glory» (Nokia N-Gage, 2004) и «Warhammer 20K: Squad Command (PSP, NDS, 2007)». В этой статье кратко рассказано, как данная технология работает...

Скажу честно: первое, о чем я подумал, когда услышал про эту тему, это Робо-няня из «Смешариков». В детстве она казалась мне немного тревожной, но ее способность делать все сразу впечатляла. Тогда я думал: как было бы хорошо, если бы такие технологии были у каждого.

Прошло всего несколько лет и они действительно появились. Нейросети сегодня повсюду: на улицах улыбаются котята с рекламных баннеров, в социальных сетях бомбардировщик с головой крокодила собирает миллионы лайков. Для многих алгоритмы стали инструментами, которые помогают решать десятки задач. Но этих инструментов стало так много, что выбрать бывает непросто.

Мы собрали подборку надежных и удобных нейросетей, которые уже сейчас можно использовать без сложных настроек. Все систематизировано по категориям: генерация текста, создание изображений, видео, музыка, презентации и другие направления. В каждой категории по три сервиса.

Да, у многих сервисов нашего топа есть платные подписки. Но сегодня будем разбирать только бесплатные возможности.

Приятного чтения!

Привет, друзья! 🌐

Сентябрь оказался по-настоящему горячим месяцем для Flutter-разработчиков — громкие релизы, свежие статьи на Хабре, видеоразборы с YouTube и целая россыпь полезных пакетов. На нашем канале FlutterPulse мы собрали всё самое интересное в одном месте, чтобы вы ничего не пропустили.

Попробую на маленьком примере показать откуда берётся запутанный код.

Получаем задание от менеджера, для простоты это будет просто логическая функция. И пытаемся написать лучший код.

Для упрощения написания маленькая буква будет означать что условие ложно, а большая — что истинно.

Представляем функцию в виде карты Карно, чтобы оптимизировать всё что можно:

При работе с поддержкой GitLab, будь то установка из Omnibus пакета или Docker-контейнер, иногда приходится запускать руки в консоль gitlab-rails. Причин тому может быть много в зависимости от версии GitLab и задач, стоящих перед вами, например, чистка артефактов, исправление ошибок блокирующих обновление, или массовые операции с проектами/пользователями/токенами и так далее.

Некоторые такие задачи может потребоваться запускать регулярно, и как раз на примере одной из них мы и попробуем написать Cron-задание для Sidekiq.

Запускаем серию статей, посвященных IT-специалистам в онлайн-кинотеатре Иви! Мы будем рассказывать о разных командах, их задачах, вызовах и внутренней кухне. Решено было начать с команды машинного обучения связи с предстоящим митапом, где разработчики поделятся своим опытом. В этом материале знакомим поближе с Дмитрием Русановым, руководителем группы разработки машинного обучения, и его командой.

Привет! Меня зовут Петр Анохин, я руковожу группой «Нейрокогнитивные архитектуры» в Институте AIRI. Недавно мы выложили в открытый доступ новый бенчмарк для долгосрочного планирования LLM под названием HeroBench. Основанный на MMORPG‑песочнице для программистов, HeroBench проверяет способность современных моделей обрабатывать комплексный контекст, выполнять декомпозицию задач и формировать детализированные многошаговые планы достижения целей.

Мы прогнали через него 25 открытых и проприетарных LLM и выявили существенные различия в производительности, редко наблюдаемые в традиционных бенчмарках для анализа логических рассуждений. Другая особенность нашей работы в том, что новый бенчмарк вырос из небольшого студенческого проекта на летней школе AIRI. 

Подробнее об этом и технических деталях — читайте в нашей статье.

Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные новости и собственные комментарии. Мотивацию черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями.

Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Привет, Хабр!

Последние пару лет часто возникает вопрос: «А может ли ИИ заменить тимлида на code review?». Вопрос созрел не на пустом месте – инструменты на базе LLM теперь умеют и подсвечивать баги, и предлагать правки к pull request. Хайп подогревают отчёты: 84% разработчиков уже используют или планируют использовать ИИ в работе. Однако доверие к таким ассистентам хромает: почти 46% инженеров активно не доверяют ответам ИИ (против 33%, кто доверяет). Получается парадокс: пользуемся – но проверяем. Давайте разберёмся, где AI-ревью реально помогает, а где лид остаётся незаменим. Спойлер: место лидов в команде пока в безопасности.

Недавно мне понадобилось реализовать автоматическую генерацию QR для личного проекта. Идея простая: пользователь нажимает на кнопку «Пригласить друга», а небольшая функция на JavaScript закидывает в буфер обмена реферальную ссылку.

Все было бы хорошо, но нужно было добавить попап с QR-кодом, который при сканировании перекидывает по ранее полученной ссылке. И так как писать собственное решение было сомнительной идеей, пришлось использовать библиотеку — QRious. В этой статье расскажу, как с ней работать.

Привет, Хабр!

URLPattern дорос до того, чтобы его можно было использовать как нормальный «роутер без фреймворка». В браузерах API уже поддерживается широким набором движков, а в Node 24 он доступен глобально без импортов. Один и тот же паттерн можно матчить и в Service Worker, и в HTTP-сервере на Node.

URLPattern — это примитив платформы для сопоставления URLам по удобному паттерну. Он матчится по компонентам: protocol, hostname, port, pathname, search, hash. Есть test и exec, named groups и опции вроде ignoreCase. Важный плюс в том, что у нас есть одинаковая семантика в браузере и в рантаймах, которые его тащат из той же спеки.

В Node 24 объект доступен глобально, как URL, без require('node:url'). Сам класс появился в 23.8, в 24-й ветке он отмечен как experimental, но доступ из коробки.

По поддержке в браузерах ситуация здоровая. По Can I use, URLPattern работает в актуальных ветках Chrome, Firefox, Safari, Edge, включая мобильные.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о новом API /v1/responses от OpenAI, который объединяет простоту Chat Completions и мощь Assistants, и при этом сохраняет состояние рассуждений, мультимодальность и встроенные инструменты. Это шаг к агентам будущего — и, похоже, к новому стандарту работы с моделями OpenAI.

Покопаемся в исходниках Retrofit, чтобы открыть завесу тайны, как же он всё-таки работает с корутинами и почему я не ловлю краш, даже когда при вызове метода из Service не переключаю диспатчер на Dispatchers.IO.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, почему спустя десять лет автор по-прежнему критикует Go. Ошибки на миллиард долларов, загадочный nil, проблемы с памятью и «магия» defer — по мнению автора, всё это делает язык излишне сложным и болезненным. А стоит ли оно того?

Привет, Хабр!

В проде полно таблиц и маппингов, которые создаются один раз и потом живут годами на чистом чтении. Раньше выбирали между ReadOnlyDictionary и Immutable*. Первый не ускоряет доступ и просто прикрывает исходную коллекцию, второй дает чистые апдейты, но платит временем построения и lookup. В .NET 8 появился третий путь для такого профиля: System.Collections.Frozen.

Задача у Frozen простая и приземленная. Заплатить за построение структуры один раз на старте, а дальше получать быстрый TryGetValue/Contains и предсказуемое перечисление без блокировок. Контейнер неизменяемый, потокобезопасен для чтения и специально заточен под lookup. Стоимость сборки выше обычной, это ожидаемо, поэтому применять его есть смысл там, где чтений на порядки больше, чем конструирований.

С .NET 9 стало еще удобнее: появился alternate lookup. Теперь словарь со строковыми ключами может принимать ReadOnlySpan<char> прямо на lookup, без лишних аллокаций. Это хорошо заходит в веб-пути, парсеры заголовков и любые сценарии, где строка у вас уже как span.