Программирование *

В этом месяце власти США заставили ведущие ИИ-лаборатории знатно понервничать. Fable 5 пришлось экстренно отключать спустя три дня после релиза, а GPT-5.6 и вовсе не дошла до рук простых пользователей. И всё это на фоне выхода OpenAI и Anthropic на IPO. Но, к счастью, у техногигантов есть и другие козыри в рукаве.

OpenAI внезапно занялись производством чипов, Midjourney — медицинским оборудованием, а Apple и Google — переделом рынка персональных ассистентов. Ну и куда без традиционной подборки свежих исследований и инструментов? 

Заваривайте кофе: впереди хроника еще одного безумного месяца в ИИ.

Несколько лет я выкатывала себя в продакшн каждый день: без сна, без команды, без логов и без плана отката. Каждое утро деплой на уставшую голову, а каждую ночь бесконечный воркер, который пережёвывает один и тот же сценарий катастрофы и жрёт всю память. И я была уверена, что так и надо: просто работа, просто период, просто характер такой, да и вообще у всех так.

Но со временем поняла, что это не так, а теперь решила написать эту статью. Она про то, что когда мы выкатываем релиз в прод, то ведём себя как взрослые ответственные инженеры. А когда выкатываем в прод самих себя, то почему-то нет.

А ещё про то, как это всё дело чинить.

В первой части я вывел одно правило и предложил жить по нему: стабильное в начало, изменчивое в хвост, один символ в системном промпте обнуляет весь кэш. Правило рабочее, я сам собираю агента вокруг него. Но жить по закону, которого не понимаешь, неуютно.

vLLM и paged attention я руками не писал, зато исходники открыты, и я полез в них за байтовой причиной. Что физически лежит на GPU в момент попадания в кэш, как движок управляет этой памятью и почему хватает одного символа, чтобы всё посыпалось.

C++ — один из самых востребованных языков в мире: на нём пишут игры, операционные системы, браузеры, высоконагруженные сервисы и даже микрокод для медицинских устройств. Язык входит в тройку самых популярных по индексу TIOBE, а создать «убийцу C++» пока не удалось никому — попытки были. При этом язык это непростой — с нуля к нему бывает сложно подступиться.

В Яндекс Практикуме у курса «Разработчик C++» есть бесплатная вводная часть — она помогает плавно войти в профессию и понять, подходит ли вам этот язык и формат обучения. Помимо изучения теории вас ждёт очень много практики: будете работать в интерактивном тренажёре, решать задачи и делать первые шаги в программировании. Рассказываем подробнее, что внутри.

Один User сначала кажется удобным: его можно принять в запросе, вернуть из API, сохранить в базу и передать дальше.
Но со временем такой класс смешивает разные границы и перестаёт защищать код.

Разбираю на Python-примерах, чем отличаются DTO, schema, model и entity — и когда отдельные классы действительно нужны.

Есть на ютубе видео на пятьдесят минут с хвостиком, с гордым названием «худший язык программирования всех времён». Не удивлюсь, если вы подумаете, что оно про C++. Оно действительно про плюсы и я его смотрел где-то с полгода назад, ну как смотрел... пробежался на x2 с перемотками, мало ли что обиженный джун там наговорил, но добрый @alyokhin опять про него напомнил, и теперь я его посмотрел полностью. И знаете что самое неприятное? Если убрать интонацию обиженного джуна и оставить только аргументы, то процентов семьдесят там будет правды. Не «спорно», не «зависит от контекста», а буквально правда, которую любой разработчик, проведший с языком пару лет, подтвердит вам не задумываясь.

Парадокс в том, что это видео сняли про язык, на котором написана половина мира вокруг нас. Браузер, в котором вы это читаете, движок игры, куда уж без игр в моих статьях, в которую вы вчера играли, прошивка железа, на котором всё это крутится, и компилятор, которым собрали и браузер, и движок, и прошивку.

Жанр «почему C++ ужасен» на Хабре выжжен дотла и про Init-зоопарк, перегруженный static, vector названный неправильно, std::move который не move, супер медленный regex, медленный unordered_map вы всё читали раз по двадцать. Сам по себе список этих болей давно не новость, от себя добавлю, что все жалобы и примеры ниже - это следствия одного решения, и я к нему приду. Или открывайте спойлеры, там скрыта история, почему каждая часть языка получалась так, как получалась.

Есть целый класс Java‑багов, которые компилятор пропускает, а тесты на счастливом пути не ловят: код синтаксически корректен, но делает не то, что вы имели в виду. В статье разбираем пять таких самых частых ситуаций, которые встречаются у начинающих разработчиков.

Когда работаешь с AI-агентом в большом проекте каждый день, накапливаются две усталости. 

Первая – объяснять одно и то же. В каждом новом чате заново рассказываешь, какой у вас стек, каким тестовым фреймворком пользуетесь, чем отлаживаете, что после правки нужно прогнать тесты. 

Вторая – платить сильной моделью за задачи, которым хватило бы простой: поиск файла или чтение пары классов тянет ту же дорогую модель, что и сложный рефакторинг.

В Veai 5.14 мы взялись за обе. Появился Memory Bank – агент запоминает факты о проекте между чатами. И профили маршрутизации моделей – субагенты работают на разных моделях под разные задачи. Плюс окно результатов ревью, проектные MCP-серверы и несколько изменений в интерфейсе. Разберём по порядку.

Этой весной американский разработчик программного обеспечения Oracle уволил почти 30 000 сотрудников в ходе трансформации компании. Председатель совета директоров и технический директор корпорации Ларри Эллисон уверен, что завтра выиграют те, кто сегодня строит инфраструктуру для ИИ. Поэтому бизнес инвестирует миллиарды в строительство дата-центров. Согласно недавним заявлениям Oracle, в 2027 году объем инвестиций в это направление составит $70 млрд. А увольнения позволят высвободить до $12 млрд в год, что за несколько лет покроет эти затраты.

Oracle — не единственная технологическая компания, запустившая массовые сокращения в последние пару лет. В прошлом году Microsoft уволила 15 000 сотрудников, Meta — 8 000. А Amazon за два года отказалась почти от 50 000 сотрудников. В общей сложности без работы уже остались 165 000 представителей технологического сектора.

Хотя масштабы увольнений поражают, они не редкость для переходных времен (когда появляются новые технологии). Пока этот тренд особенно заметен на западном рынке труда, но волна, вероятно, дойдет и до России. Предпосылки уже есть: сокращение и избирательность найма, «скрытые» увольнения, заморозка роста заработных плат и другие признаки охлаждения рынка.

Почти весь код туториалов, который мне попадался в открытом доступе, с точки зрения кодирования, написан на уровне junior-программиста, что вполне закономерно, ведь все Data Science и ML-инженеры, которых я знаю, в большей степени математики, а не программисты. И сложность их кода не только в языковых конструкциях и отсутствии хороших практик кодирования, но и в том, что он больше похож на математические выкладки и довольно тяжело читаем для людей, имеющих за плечами только институтский и школьный курс математики. И вся это сложность умножается на непростую теоретическую базу, поэтому если ты не знаком с теорией, то догадаться по коду, для чего нужны выполняемые действия, порой бывает просто решительно невозможно.

Я заинтересовался ML и AI в 2019 году, и с тех пор количество статей и примеров кода в Интернете выросло многократно, но одно, к сожалению, так и осталось неизменно — стиль кодирования примеров и их математичность.

Поэтому решил написать данную статью для таких же программистов как я, которые интересуются технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта, где совсем не будет математики, а вместо неё — только код.

Кто не любит старых добрых боевиков категории Б с Джейсоном? Если вы не любите, то напрасно, а я на них очень основательно прокачал свои программистские скилы, и вот почему.
Брутальный немногословный герой Стэтхема (будем честны, герой этот переходит из фильма в фильм почти не меняясь, но за это он нам и нравится) может научить внимательного айтишника жизненным принципам, которые помогут в работе и межличностных отношениях.
Конечно, если вы умеете читать исходный код между строк.

Про сборщик мусора сейчас почти не говорят, но я часто слышу от коллег, что на собеседованиях про него спрашивают. Ещё заметил, что это один из популярных вопросов. Нормальных статей или обзоров про это почти нет, а если и есть, то они тяжёлые и очень нагруженные технической частью, которую понимают только сами создатели статей.

Эта статья – моя попытка объяснить вам доходчивым языком, что же такое Garbage Collector в Dart, объяснить почему эти некоторые знания нам нужны на практике и что из всей этой тяжелой, технической внутрянки вам необходимо знать.

Выбор языка программирования (ЯП) отражает стиль мышления разработчика. Однако если какой-то язык называют «популярным», это вовсе не значит, что он самый перспективный и единственно достойный глубокого изучения. Просто в данный момент он чаще на слуху по разным причинам. Это может быть следствием лёгкости освоения, востребованности в какой-то быстро растущей и специфической отрасли, ошибкой интерпретации статистических данных или просто хайпом. В этой статье вместе с разработчиками и исследователями компании «Криптонит» мы проследим динамику рейтингов ЯП, разберёмся, что скрывается за всплесками интереса к разным языкам, какие из них действительно востребованы и почему.

Для понимания общей картины рассмотрим подробнее, что говорят о популярности ЯП в источниках с разной методологией и оценим динамику.

Профессиональный рост часто упирается в конкретные слепые зоны: где демо AI-агента расходится с продакшеном, как выбирать платформу для AI-ворклоадов, почему ломается тестирование API или что происходит в сетях ЦОД.

В дайджесте — 65 бесплатных уроков от преподавателей-практиков: с прикладными разборами, живыми вопросами и возможностью быстро свериться с тем, куда движутся разные IT-направления.

Это моя вторая подборка статей про агентную разработку (первая здесь). Как и в прошлый раз, смотрел статьи в хабах ИИ, программирования, аналитики и тестирования. В этот раз я учел свою ошибку и для каждой статьи написал, почему посчитал ее интересной. Как всегда, буду благодарен, если в комментариях напишите ссылки и на другие статьи про агентную разработку, которые считаете полезными.

Июнь показал, что сейчас главный тренд: продолжение смещение фокуса с прямого промптинга на обвязку (harness), выстраивание процессов и инфраструктуры. Второй фокус внимания: управление контекстом, токенами, оптимизация. Третий: безопасность и уязвимости (инъекции промптов, зловреды в скиллах и MCP). Также сейчас идет активный этап экспериментов для поиска способов выстроить эффективно работающий процесс агентной разработки. Если недавно фокус был в основном на генерации кода и unit-тестов, построение эффективного ии-ревью, то сейчас добавляется фокус на архитектуру (переделать процессы под ии-разработку), аналитику (Spec-Driven Development и т.п) и тестирование (сразу генерировать и автоматизировать интеграционные и E2E тесты).

Думаю начну с начала. Я занимаюсь разработкой одного артхаузного проекта с названием "Attempt to Survive" и работая над ним , имел одну важную цель. Сделать высокую оптимизацию для работы со многими старыми системами, с устаревшим железом на текущие реалии. При этом имея достойную картинку.

Для этого даже сделал небольшую сборку тестового пк с i7 6700k процом, картой gtx950 8 гигами оперы и материнкой с соответстующим сокетом. Многое уже имел от старого железа в коробках, так что собрать сложности не было.

Компании со временем накапливают тысячи страниц документации, и найти нужную информацию становится всё сложнее. Обычный поиск перестаёт справляться, сотрудники тратят время на навигацию по Wiki и повторяют одни и те же вопросы коллегам.

Как решили эту проблему: когда большие языковые модели стали рабочим инструментом, мы объединили корпоративные знания с возможностями LLM. Так появился Юджин — AI-ассистент, который понимает смысл запроса, а не просто ищет совпадения по словам.

Меня зовут Илья, я директор департамента разработки ЮMoney. Расскажу, почему отказались от готовых решений и как построили RAG-платформу для корпоративных знаний. Материал будет полезен архитекторам, AI-инженерам и всем, кто внедряет корпоративные LLM-решения.

double быстрый, но хранит десятичные числа как двоичные приближения: 0.1 + 0.2 дает 0.30000000000000004. BigDecimal точен в десятичной арифметике, но дороже по памяти и CPU.

Выбор зависит от задачи: для метрик и ML хватит double с допуском, для налогов и счетов нужен BigDecimal с явным RoundingMode, для низкой latency - fixed-point на long.

Ошибка не в double или BigDecimal, а в выборе без понимания точности, округления и нагрузки. Подробнее - в новом переводе от команды Spring АйО.

Уже много лет PHP выпускает мажорные версии примерно в конце ноября. PHP 8.5 вышел 20 ноября 2025 года, а PHP 8.4.0 — в конце ноября 2024 года. Если проект сохранит тот же ритм, PHP 8.6 с наибольшей вероятностью выйдет в третью неделю ноября 2026 года. Разумно ожидать релиз в четверг (как и у последних мажорных версий), так что ориентируйтесь примерно на 19 ноября 2026 года или 26 ноября 2026 года, а точная дата будет зависеть от того, сколько потребуется RC.

Начнём с предыстории. Когда я опубликовал первую статью про клон Flappy Bird, я хотел получить результат, который был бы мне приятен, но вместо этого получил всего понемногу. Можно сказать, сработал эффект Зейгарник, когда незавершённая задача создаёт когнитивное напряжение, которое буквально «заставляет» нас возвращаться к мыслям о ней. Вроде поучил физику, посмотрел, как лучше работать с рендерингом, узнал, почему птица стала такой популярной игрой, но один комментарий заставил задуматься, что на этом нельзя останавливаться и стоит сделать ещё что-то, пока эффект не пропал.