Программирование *

Не кажется ли вам, что ИИ снизил ценность операционных знаний, типа «как сделать ту или иную вещь на том или ином языке программирования», но повысил ценность архитектурного мышления и умения правильно декомпозировать код, то есть делить его на модули. Причём принципы этого деления никак  не изменились с 70-х годов. И даже наоборот теперь им нужно следовать более строго и щепетильно, иначе ИИ (вы же всё равно прибегаете к его помощи хотя бы для каркаса) наворотит такую безграничную вайб-лапшу, что распутать человеческими мозгами будет невозможно.

Всем привет! Меня зовут Даша, я python-разработчик в команде Big Data «Группы Лента» (Lenta tech). За свой восьмилетний опыт работы я успела поучаствовать в большом количестве проектов. Инструменты и фреймворки менялись, но оставалось одно — Kafka. Сначала этот инструмент использовался с опаской и на небольших проектах, а сейчас стал стандартом при проектировании любых систем.

Я собрала набор практических приемов, которые помогают настраивать её быстро и без лишних сложностей. В статье делюсь своими «рецептами», которые не всегда можно найти в документации или «нагуглить».

Летом 2025-го я впервые услышал про «Контент-завод».
Идея простая: автоматизация, которая «из ничего» штампует контент - текст, видео, аудио и т. д.

Знакомые из бизнеса говорили, что тема сейчас на хайпе.
Мимо пройти было нельзя :-)

Инструмент для экспериментов - n8n. Наткнулся на него случайно (кажется, в Reels). Эта статья - мой опыт: что делал по шагам и к чему пришёл.

Команда AI for Devs подготовила перевод исследования в котором учёные показали: чтобы встроить «бэкдор» в большую языковую модель, вовсе не нужно контролировать огромную долю обучающих данных — достаточно около 250 вредоносных документов. Этот результат переворачивает представления о масштабируемости атак через отравление данных и ставит новые вопросы к безопасности ИИ.

Paradox: что если заменить финансовые рынки математической моделью? В статье я смоделирую экономику блокчейн-протокола, где цена токена вычисляется по формуле, и покажу, как разные стратегии поведения влияют на доходность участников. Полный разбор механики и результатов.

Команда AI for Devs подготовила перевод краткого обзора большого отчёта JetBrains о состоянии экосистемы разработчиков в 2025 году. ИИ становится повседневным инструментом в работе программистов, TypeScript и Rust продолжают расти, а представления о продуктивности выходят за пределы метрик. Что это значит для индустрии — и для вас?

ИИ-ассистенты обещают ускорение, но полевой эксперимент METR с 16 разработчиками и 136 реальными багами показал обратное: с Cursor задачи выполнялись в среднем на ~19% дольше. Писать код действительно выходило быстрее, зато время съедали промптинг, ожидание ответов, проверка результатов и IDE-оверхед. Разбираемся, где ломается обещанная эффективность, как на неё влияют внимание и «поток», и когда ИИ в разработке реально окупается.

Сетевой протокол — это набор правил, которые определяют принципы взаимодействия устройств в сети. Однако, на практике «идеального» соблюдения стандартов не бывает: разработчики зачастую отступают от рекомендаций. Кто-то не влезает в запланированный канал связи (например, эта проблема особенно актуальна для устройств «умного дома» без постоянного питания). Кто-то таким образом пытается скрыть информацию от злоумышленников или затруднить реверс-инжиниринг их систем (чтобы привязать пользователя к оплате лицензии). А кто-то просто считает, что может сделать лучше имеющихся аналогов. Собственный проприетарный протокол иногда даёт выигрыш по пропускной способности или задержкам, но при интеграции с другими системами и устройствами, это может создать серьёзные проблемы для сетевых инженеров. 

Представьте, что ваша система — идеально отлаженный механизм; и вдруг нужно заменить одну шестерёнку, а разработчик уволился, лицензия отозвана (бывает, что купленное вами может не принадлежать вам :), исходники потеряны или устройство пришло в негодность. В таких случаях приходится восстанавливать поведение протокола почти «с нуля».

Привет, Хабр! Меня зовут Виталий, я python-разработчик в SimbirSoft. Цель этой статьи — дать практическое введение в реверс-инжиниринг сетевого трафика и анализ протоколов передачи данных. Сразу уточню: здесь не будет взлома или обхода защиты — я уважаю интеллектуальную собственность и законодательство. Материал посвящён техническим приёмам, которые будут полезны инженерам и специалистам по интеграции систем. Статья будет полезна разработчикам, аналитикам, менеджерам, которые работают с указанными решениями.

Когда в 2019 году я начинал размышлять о проблемах обучения кодингу, нашим врагом номер один был «ад туториалов». Признаки попадания в этот ад:

• Вы успешно завершили кучу туториалов, но не можете создать ничего своего.

• Вы тратили больше времени на просмотр видео о кодинге, чем на само программирование.

• У вас имелось знание о многих технологиях на уровне флеш-карточек, но их внутреннее устройство было вам совершенно непонятно.

Студенты смотрели шестичасовые видео (или засыпали под них), параллельно писали код в своих редакторах, у них складывалось ощущение понимания, но они заходили в тупик, как только приходилось писать что-нибудь с нуля. Классический ад туториалов. Именно поэтому при создании своего ресурса для обучения кодингу я опирался на следующие три принципа:

• Глубокий курс обучения. Основы CS нужно преподавать не только в традиционных учебных заведениях.

• Практическое освоение всего. Необходимо писать код; не только в проектах, но и интерактивно, в процессе изучения каждой концепции.

• Меньше видео, больше текста. Видео слишком легко потреблять бездумно.

Повторюсь, что в 2019 году ад туториалов был повсеместным. Многочасовые курсы на YouTube собирали миллионы просмотров. Однако сегодня те же самые каналы с трудом набирают по пятьдесят тысяч просмотров нового контента. Посмотрите на FreeCodeCamp, Traversy Media и Web Dev Simplified. Я не пытаюсь бросить тень на эти каналы, они помогли куче людей, но их показатели сейчас именно таковы.

Когда-то написание кода было настоящим испытанием. Строки ошибок, бесконечные документации, поиски нужной запятой и бессонные ночи перед запуском сборки. Всё это было неотъемлемой частью пути программиста. Мы сидели с форумами, как со священными писаниями, спрашивали совета у старших коллег и радовались, когда код хотя бы просто запустился.

Но времена изменились. Теперь рядом с разработчиком существуют алгоритмы, которые понимают контекст задачи, подсказывают решения и даже дописывают целые функции. Вы пишете идею, а они превращают её в готовый фрагмент кода. Если раньше путь от мысли до прототипа занимал недели, то сегодня считанные минуты.

Мы собрали подборку из семи нейросетей, которые подойдут для генерации кода. Они просты, удобны и работают без привязки карты.

Хочу поделиться с вами заметкой о своем опыте написания с нуля примитивов синхронизации на чистом Go, совместимых c реализациями из стандартной библиотеки.

Цель заметки - на понятных примерах посмотреть как работает под капотом то чем мы пользуемся регулярно как разработчики, а также разобраться с популярными проблемами возникающими при написании многопоточных программ.

В этом руководстве мы разберем непонятности вокруг Unicode и узнаем, как строить надёжные, интернациональные Java-приложения. Разберём теорию, укажем на подводные камни, а затем соберём «Глобальный сервис приветствий» на Quarkus, который переживёт весь хаос реального текста.

К концу статьи вы разберётесь с тем,

– как устроен Unicode и как Java на самом деле хранит текст;
– почему длина строки и перебор символов сложнее, чем кажется;
– как нормализация предотвращает неприятные несоответствия;
– как настроить REST-сервис и базу данных для безопасной работы с Unicode.

Привет! Меня зовут Бромбин Андрей. В этой статье мы рассмотрим порождающие паттерны ООП. Обсудим, что такое хороший дизайн и почему не стоит начинать всё с нуля каждый раз, когда перед нами новая задача. Также разберёмся, где эти паттерны действительно помогают и какую пользу несут — всё это с наглядными примерами на Java, приближёнными к реальным.

Всем нам хочется делать больше и тратить на это меньше времени. Браться за новые задачи смелее и выполнять их эффективнее. В этом нам и помогают паттерны: они дают рабочую схему для типовых кейсов, чтобы не выдумывать решение каждый раз с чистого листа.

Это вторая статья в серии о поддержке DOM-подобных моделей в различных языках программирования.

Сегодня мы рассмотрим как JavaScript справляется с бенчмарком Card DOM.

При работе с C или C++ необходимо в какой-то степени разбираться в неопределённом поведении (UB): что это такое, каковы его эффекты, и как о него не споткнуться. Для простоты картины я буду в этой статье рассказывать только о C, но всё изложенное здесь также применимо и к C++, если явно не указано иное.

Думаю, вам начинают надоедать тексты про вайб-кодинг. Но не волнуйтесь, мой интерес не в том, чтобы рассказывать о новых невероятных достижениях, меняющих мир, и бла-бла-бла... Интереснее поискать места, в которых начинается сбой при генерации кода. Это позволит адаптировать работу статических анализаторов для новых задач контроля кода, который создаётся с помощью таких систем.

Решил попробовать вайб-кодинг и заодно сделать полезное дело — создать HR-сайт для компании, в которой я руковожу ИТ-департаментом. Рассказываю, что меня впечатлило, а с чем пришлось повозиться.

Каждый разработчик вынужден настраивать для себя среду разработки. Любую среду разработки можно условно разделить на две группы:

Простая - когда не требуется дополнительная конфигурация ОС, набор библиотек установленных в ОС соответствует требованиям разработки, мощности ПК разработчика полностью соответствуют решаемым задачам в процессе разработки.

Не простая - когда ваша конфигурация среды разработки не соответствует первому пункту.

Статья описывает как решить проблемы, возникающие с непростыми средами разработки, с помощью контейнеризации среды разработки.

Команда Spring официально представила поддержку Jackson 3 — одного из крупнейших обновлений в экосистеме JSON для JVM. Уже начиная с Spring Boot 4 и Spring Framework 7, Jackson 3 становится версией по умолчанию, а Jackson 2 помечается как deprecated. В новом переводе от команды Spring АйО поговорим про нововведения — улучшенную безопасность, переход к JsonMapper, отказ от MappingJacksonValue, поддержку новых API и настройку через builder-интерфейсы.

... или может ли ИИ заменить программиста? Сейчас со всех сторон долбят про то, как ИИ помогает в жизни и вообще, если ты не используешь ИИ, то ты в отстающих и лузер. Я к этому отношусь спокойно, ибо мои занятия совершенно не допускают использование ИИ из-за очень большой цены ошибки, но долбежка все-таки делает свое дело. Плюс как-то внезапно обнаружил, что у (не реклама) cloud.ru доступны Foundation Models (они же БЯМ, они же LLM) без оплаты. Понятное дело, тестовый период и прочее, но использовать можно. Но просто мучать модельки вопросами уровня «сколько цифр в слове» смысла мало, поэтому решил попробовать сделать что-то хоть капельку полезного и получить собственный ответ на вопрос пригодности БЯМ. Результат для нетерпеливых тут https://github.com/kiltum/zxgo

Далее несколько абзацев истории, чтобы просто было понятно, каким путем я шел до результата. Скажу честно, выбор места приложения сил БЯМки был сделан довольно быстро: напиши мне много кода. Раз пока все бесплатно, выбрал самый большой Qwen и предложил ему написать эмулятор КР580ВМ80А (он же Intel 8080), причем на питоне. И внезапно, он с первой попытки сгенерил что-то очень похожее на правду. Хмыкнув, я нашел образ ПЗУ от Радио-86 и зарядил еще пару десятков запросов. Вскоре я с глубоким удовлетворением увидел в окошке заветное «РАДИО 86-РК» и следом «-->». 

Немного порадовавшись результату, я преисполнился энтузиазма и решил поднять ставки. Z80 и ZX Spectrum! Культовая машина, все нюансы которой разложены по полочкам и по которой документации на порядки больше, чем для «радио»,«микроши» и «специалиста» вместе взятых. А чтобы было совсем хардкорно, основным языком я выбрал С++.