Программирование *

Когда машины пишут лучше нас — звучит как сюжет научной фантастики, но уже сегодня нейросети стали реальностью миллионов кодеров по всему миру. Сегодня мы не просто учим алгоритмы понимать код, а доверяем им писать его за нас.

Всё чаще ИИ даёт советы, которые оказываются лучше, чем изначальная задумка. Claude, ChatGPT, Qwen — эти модели уже не просто угадывают следующее слово, а демонстрируют понимание логики, стиля и даже контекста проекта. Они объясняют свои решения, исправляют баги, пишут тесты и даже помогают новичкам (и не только) разобраться в чужом коде.

Но кто из них действительно выигрывает в скорости, точности и глубине понимания? Кто понимает код от и до, а кто путается уже в середине? И главное — можно ли доверять коду, написанному нейросетью? 

Пора разобраться. Сравниваем трёх гигантов современного AI-программирования: Claude от Anthropic, ChatGPT от OpenAI и Qwen от Alibaba Cloud — в реальных сценариях, которые знакомы каждому разработчику.  

Приятного прочтения!  

Большинство статей о принципах разработки написаны сложным языком и отпугивают новичков. В этом материале KISS, DRY, YAGNI и BDUF объясняются через бытовые аналогии с примерами на Unity C#. Плюс рассказываем, когда эти принципы стоит нарушать.

Библиотека функций к Script-fu

Когда то, очень давно, считалось что графические редакторы делятся на растровые и векторные. К векторным относились Coreldraw Adobe Illustrator Inkscape и работали они не с отдельными пикселами изображений, а с элементами называемыми векторами, которые можно превращать, с помощью манипуляций в дуги различной формы, называемыми кривыми Безье. К растровым же относились Photoshop Paint и тот же GIMP. В этих редакторах отсутствовала какая либо геометрия и изображения представляли собой наборы отдельных точек - пикселов. Но время не стоит на месте и элементы растрового редактирования проникали в редакторы, которые считались векторными и наоборот, элементы векторных редакторов переносились в растровые графические редакторы. Примером тому является GIMP.

Представление о том, что GIMP то растровый графический редактор давно уже устарело. Текстовый слой, да и вся работа со шрифтами в GIMPе это работа с векторными объектами представляющими собой кривые Безье. Таким образом целые текстовые слои в GIMP представляют собой векторные объекты. По мимо отдельных текстовых слоёв, в каждом изображении GIMP можно создавать отдельные строки и вектора. Вот с ними мы сегодня и разберёмся.

В современной разработке все чаще предъявляются высокие требования к качеству кода и неукоснительному следованию стандартам качества кода в командах. Обеспечение качества кода, а также решение многих других задач, связанных с разработкой и поддержанием «чистого» кода, берёт на себя популярный инструмент анализа — SonarQube.

Меня зовут Николай, я 1С-разработчик в SimbirSoft и в этой статье хочу подробно рассказать о процессе установки и настройки SonarQube в ОС Linux.

Привет, Хабр! В последнем обновлении Explyt мы добавили AI-агента для написания кода. В этой статье расскажем, что он умеет и как мы сами его используем.

Пару месяцев назад в нашем плагине не было AI‑агента, а был только ассистент для генерации тестов. И пока агент не появился, в работе мы использовали другие известные плагины. Лично мне очень нравился Copilot, из‑за своего минималистичного интерфейса и контроля за контекстом. Однако фичи копайлота в первую очередь доезжали до VSCode, а пользователю IntelliJ IDEA приходилось дожидаться их месяцами. Поэтому для прототипирования и скаффолдинга, написания бойлерплейтного кода с помощью AI‑агентов мне приходилось переключаться между любимой средой разработки и IntelliJ, что было несколько неудобно.

С появлением своего AI‑агента пошло легче: можно было нажаловаться тимлиду Серёже, который затем осознанно и вдумчиво хакал очередной юзкейс. Со временем отладили настолько, что использовать внешние инструменты не приходится, свой стал работать достаточно хорошо. Дальше покажем, что он может, расскажем о приятных фишках, которые мы сделали для себя, чуть‑чуть о реальном опыте работы с ассистентом.

В мире frontend есть проблема: многие разработчики плохо ориентируются в структурах данных и не умеют их грамотно применять, чтобы получать эффективные и производительные решения своих задач.

Мы, Тимофей Соломенников и Руслан Мирзоев, разработчики онлайн-кинотеатра PREMIER, хотим поделиться своим опытом и на реальных примерах показать, что даёт правильное использование структур данных.

В этой статье вы найдете разбор нескольких структур данных, которые мы считаем наиболее важными и которые чаще всего пригождаются. Описание их преимуществ, особенностей и демонстрацию применения. Для всех рассматриваемых в статье структур данных мы подготовили реальные примеры и выложили их исходный код — так, нам кажется, польза и особенности будут гораздо более наглядными. Таким образом этот материал носит не только справочный характер, он поможет «пощупать» структуры на практике и, надеемся, увидеть потенциал применения в вашей ежедневной работе.  

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий, я бэкенд-разработчик в SENSE и последние 10 лет пишу серверную часть на Java. Эта статья — продолжение первой части гайда по Spring GraphQL, где мы с нуля подняли проект и подключили GraphQL к Spring Boot.

Теперь углубимся в разработку полноценного API: создадим более сложную схему с вложенными типами и связями между ними, реализуем запросы с фильтрацией, добавим мутации для изменения данных и затронем важные аспекты производительности.

Поехали!

Индустрия ИИ переживает рекордный бум: каждую неделю появляются новые модели, а заголовки пестрят новостями о многомиллионных контрактах и громких переходах звёздных исследователей. Прорывы происходят на всех уровнях: от чипов и инфраструктуры (NVIDIA и др.) до моделей и инструментов вроде Cursor или Windsurf.

Но у российских разработчиков выбор заметно ýже: ограничения, VPN, трудности с оплатой. Мы решили это изменить и создали Koda — AI-помощника, который доступен бесплатно и без VPN, работает с современными моделями и привычными функциями: автодополнение кода, чат, поиск по документации и коду проекта, а также агентный режим!

Даже если вы никогда не заглядывали «под капот» фреймворков, Svelte 5 — отличный повод это сделать. Вместо сухих теорий мы шаг за шагом разберём, как привычный HTML-подобный код Svelte превращается в быстрый JavaScript, способный работать без лишнего балласта. Автор статьи, Тан Ли Хау из сообщества Svelte, показывает этот процесс на простых примерах, так что вы сможете буквально «скомпилировать» Svelte у себя в голове и понять, что на самом деле делает ваш код.

12 августа команда Go представила новую версию языка — Go 1.25. Релиз получился не самым крупным по количеству изменений в языке (их вообще нет), но принес несколько интересных улучшений в рантайме и инструментах, которые стоит обсудить.

Как разработчик, работающий в основном с микросервисами, я особенно обратил внимание на несколько ключевых нововведений. Давайте разберем основные измененения.

Данная статья, является логичным продолжением предыдущей, в которой я описал свою идею, мотивацию и начало процесса вхождения в увлекательный мир 8bit. Эта статья будет короткой, кратко опишу процесс разгребания вступительного мультика с целью идентификации необходимых для перевода ресурсов. Ресурсов раз два и три, но тем не менее, начало есть начало.

Всякое рациональное число в позиционной системе счисления имеет либо конечную запись дробной части, либо бесконечную периодическую запись. Как вычислить соответствующий период для произвольного числа вида 1/α? В статье выведем универсальную формулу и рассмотрим конкретный и «быстрый» пример с большим периодом, но в шестнадцатеричной системе счисления, который можно проверить на калькуляторе.

В прошлой статье я рассказал, как за год использования нейросетей сэкономил несколько миллионов рублей и получил результаты лучше, чем с командой разработчиков. В комментариях и личных сообщениях у меня спрашивали практические советы: как именно работать с ИИ, какие инструменты выбрать, с чего начать. Сегодня поделюсь практическим руководством — теми самыми приёмами и подходами, которые позволяют не просто поиграться с нейросетями, а создавать реальные продукты.

Привет, Хабр! Я Антон Марченко, разработчик в Т-Банке. Поделюсь интересной задачей по работе с потоками на RxJS, которую мы однажды решали. Представьте платформу внутренних продуктов и сервисов, на которой реализован поиск по статьям и постам. Нам предстояло внедрить на сайт несколько внешних поисков: по пользователям, ссылкам и исходникам. А еще предусмотреть скелетоны и обработку ошибок и заложить возможность добавлять новые внешние источники поиска динамически, не дорабатывая каждый раз пользовательский интерфейс.

Документация играет важную роль в эффективной работе, особенно в условиях крупных и сложных инфраструктур. Она не только облегчает понимание существующих решений, но и ускоряет процесс интеграции новых технологий. Поэтому, например, важно иметь базу знаний по облачным технологиям.

Мы уже рассказывали об инструментах для сборки и работы с README. Сегодня перейдем к конкретным примерам для вдохновения: элементам, которые могут быть полезны в README: от блоков с пояснением лицензий до различных схем и диаграмм.

Команда Spring АйО подготовила статью про Rate Limit в Maven Central — один из тех инфраструктурных проектов, без которых современная JVM-экосистема уже немыслима. Здесь живёт подавляющее большинство библиотек и инструментов для Java, Kotlin, Scala и Android. После закрытия JCenter в 2021 году он окончательно стал де-факто центральным публичным репозиторием, куда в итоге попадает практически каждая новая библиотека.

Импортозамещение в области систем автоматизации проектирования стало новым технологическим стандартом. Особенно остро этот вопрос стоит в высокочастотной электронике. Проектирование компонентов, работающих в диапазонах сверхвысоких частот, требует точности, моделей, верификации и совместимости с оборудованием.

Отказ зарубежных вендоров от поставок или обновлений ПО поставил многие проектные группы в тупик. Но у отечественной промышленности есть свой ответ. Им стала САПР «ГАММА» от компании ГАММА Тех.

Привет! Я — Александр Дудукало, автор базового курса по JavaScript. Кажется, пришло время поговорить о массивах. Не просто поговорить, но еще и разобрать полезные примеры, которые помогут узнать о них больше. В этой статье я доступно расскажу, что такое массивы, какие у них особенности и для чего они вообще нужны. Заваривайте чай, открывайте редактор кода на своем компьютере для экспериментов — начнем разбираться!

Golang продолжает развиваться. Изначальные проектные решения ставятся под сомнения, а новые вызовы заставляют язык меняться: дженерики, итераторы, новая имплементация мап. Однако, даже нововведения приходят к нам не такими, как в других языках. Вспомните обсуждения сразу после релиза тех же дженериков. На Go, как мне кажется, в большинстве своём пишут люди, пришедшие из прочих языков, у кого Golang не первый ЯП. Они привыкли к другому подходу работы с абстракциями. И им порой не хватает того, что предлагает язык Гофера. Swiss Tables — попытка быть в тренде.

С вами Кирилл Кузин — ведущий подкастов про IT на канале gIT, где вместе с коллегами по цеху рассматриваем индустрию под разными углами, открывая новые горизонты для вас и самих себя. А работаю ведущим разработчиком в Ви.Tech — IT-дочке ВсеИнструменты.ру. Там мы с командой пишем внутренние системы на Go под задачи бизнеса и по ходу дела разбираемся, как наши инструменты устроены и как реально влияют на процесс разработки.

В этой статье речь пойдёт о новых мапах в версии Go 1.24, реализованных по принципу Swiss Tables — швейцарских таблиц. Попробуем найти ответы на вопросы о том, почему мапы изменились, что лежит в основе новой реализации и как к ней пришли.

Привет, меня зовут Дмитрий, и я руководитель фронтенд-разработки в компании Интелси. В данной статье я хочу подробно разобрать enum в TypeScript, чтобы было понятно, что это такое, для чего нужно и почему это работает именно так.