Программирование *

Вспомните то чувство, когда вы только приходите на новую работу: знакомитесь с коллективом, берётесь за новые задачи. Всё такое новое и интересное — какие-то новые фреймворки, языки программирования, любопытные технические решения. Всегда есть что поизучать, на несколько месяцев уходишь с головой в изучение нового мира. Но проходит полгода — всё изучено, вы подобрали оптимальные паттерны взаимодействия с коллегами, задачами, кодом. Задачи перестают быть увлекательными, а жизнь превращается в рутину.

Что делать в такой ситуации?

Некоторых всё устраивает — они начинают больше времени уделять хобби, а работа остаётся просто работой. Но есть люди, для которых работа и есть хобби. Таким особенно тяжело. Да, можно попросить новые задачи, взять на себя больше ответственности. До определённого момента это работает, но бизнесу нужен человек надолго — который будет стабильно выполнять возложенные обязанности. Это предсказуемо и выгодно бизнесу. Что же делать таким людям?

Можно пойти искать новую работу, но тогда придётся менять её часто — по одному-две раза в год. Это плохо и для работодателей, которые вложили средства в обучение специалиста, и для самого специалиста, поскольку к частым переходам начинают относиться с подозрением.

Как справиться с рутиной? Как сделать жизнь интересной, если писать код — не только работа, но и хобби?

Единственный путь, который я вижу — параллельно с основной работой заниматься pet-проектами, открытым исходным кодом, развивать личный бренд, заниматься менторством.

Умеют ли нейросети писать код?
Может ли нейросеть заменить программиста?
Может ли непрограммист создать полноценное приложение с помощью нейросети?
Можно ли доверять приложению, созданному непрограммистом с помощью нейросети?

В этой статье я излагаю свою точку зрения, основанную на собственном опыте работы с кодированием с помощью Claude Sonnet 4.0 и Opus 4.1.

Сразу оговорюсь, что не использовал для написания кода другие нейронные сети. Но рискну утверждать, что мои выводы не сильно бы отличались, примени я другую нейросеть.

С развитием LLM моделей AI начали появляться разные ИИ агенты, автоматизирующие задачи.

Но есть задачи, типа рутинного создания папок в облаке или удаления файлов, которые хорошо бы автоматизировать, но ручками сделать можно.

А есть задачи, где без дополнительной технической помощи никак. Сейчас я говорю например о тех, которые в связи с инвалидностью просто физически не могут осуществлять элементарные для большинства операции.

Сегодня я вспомнил об этом посте моего незрячего знакомого Дениса Шишкина. Суть поста в том, что сегодня нейронные сети так популярны, а вещами, которые как ожидается могут быть простыми, но очень полезными для незрячих, никто не занимается.

Пять минут разработки показали, что даже без AI возможно сделать достаточно много. Я решил попробовать сделать больше и написать эту статью, дабы осветить тему и поделиться своими наработками и размышлениями.

Всем привет! Ранее я уже писал про парсинг Wildberries, но та статья была довольно узконаправленной и не затрагивала более широкие возможности анализа. Да и с тех пор многое изменилось — тема стала ещё актуальнее, а у читателей накопилось больше вопросов.

Поэтому в этой статье мы разберём тему заново, но уже с акцентом на практическую пользу.

Сколько часов в день вы проводите в терминале? Часто задумываетесь о том, что какую-то операцию можно сделать быстрее? Любите привлекать внимание коллег необычным видом своего рабочего стола? Сегодня я решил собрать не просто интересные приложения, позволяющие повысить продуктивность работы, но и те, которые однозначно вызовут внимание окружающих и вопросы в стиле «а что это за софтина такая?».

Так что временно отвлекитесь от работы и мигающего курсора, налейте себе кофейку и посмотрите, какие эмуляторы терминала позволят вам вывести рабочие процессы на новый уровень, а заодно прокачать визуальное и информационное пространство используемой оболочки.

Telegram стал одной из главных площадок для обмена информацией. Здесь можно найти специализированные каналы с ценным контентом, начиная от актуальных новостей и заканчивая торговыми сигналами. Для разработчиков существует несколько способов программного взаимодействия с Telegram, что позволяет автоматизировать задачи и собирать данные.

Среди этих способов выделяются два основных: Bot API и MTProto API. Оба предоставляют различные возможности, но имеют и свои ограничения. Автоматизированный сбор данных для машинного обучения или глубокого анализа может быть непростой задачей из-за этих особенностей.

Так уж сложилось, что моя профессиональная деятельность связана с разными областями науки и техники. Отчасти это произошло из‑за того, что я преподаю в железнодорожном вузе, на старших курсах, и в дисциплинах, которые ставят мне в нагрузку, сходятся разные области наук. Специальные дисциплины вообще во многом междисциплинарные, как по духу, так и по содержанию.

Среди того, что мне приходилось вести есть такой курс: «Электронная и преобразовательная техника электрического транспорта железных дорог». Специалисту понятно — речь идет о силовой электронике, в самых радикальных её проявлениях. Конечно, для того чтобы не объяснять материал на пальцах, да и для проведения лабораторных работ, в дело идут симуляторы электронных схем. До недавнего времени я использовал LTSpice, однако теперь это невозможно. Но на мое счастье, благодаря vv_kuznetsov, воскрес из мертвых симулятор Qucs. Но с ним не все так просто, как могло бы показаться на первый взгляд.

Привет, Хабр! Сразу хочу сказать, что в первую очередь задачи я решал для себя. Хочу поделиться моим опытом взаимодействия с этой платформой и насколько мне это помогло. Каждый по прочтению этой статьи решит для себя сам, стоит начинать или же нет. А началось мое знакомство в далеком январе 2022 года. За все время я решил почти 200-ти задач и имею 4kyu. Мне кажется главное, что стоит понять, что сайт делится на две категории — базовый и продвинутый. Большинство задач на 6, 7, 8 kyu — базовые. Всё, что меньше — продвинутый.

Работаете с PostgreSQL и хотите попробовать MongoDB? Я спроецировал опыт работы с реляционными БД на NoSQL и собрал два чек-листа: проверенные практики для PostgreSQL и их аналоги для MongoDB.

Без воды, только ключевые пункты чтобы быстро стартовать и не наступать на типичные грабли.

Команда Rust рада сообщить о новой версии языка — 1.90.0. Rust — это язык программирования, позволяющий каждому создавать надёжное и эффективное программное обеспечение.

Если у вас есть предыдущая версия Rust, установленная через rustup, то для обновления до версии 1.90.0 вам достаточно выполнить команду:

$ rustup update stable

Если у вас ещё не установлен rustup, вы можете установить его с соответствующей страницы нашего веб-сайта, а также посмотреть подробные примечания к выпуску на GitHub.

Если вы хотите помочь нам протестировать будущие выпуски, вы можете использовать канал beta (rustup default beta) или nightly (rustup default nightly). Пожалуйста, сообщайте обо всех встреченных вами ошибках.

Во второй части курса по созданию ИИ-агентов превращаем безжизненные схемы в настоящих цифровых собеседников: подключаем нейросети к LangGraph, учим их запоминать контекст на сотни сообщений и гарантированно получать валидный JSON вместо творческой "болтовни".

Создаем умные системы, которые сами определяют тип сообщения — отзыв это или вопрос — и автоматически направляют в нужную ветку обработки.

Покажу, как объединить несколько нейросетей в одном графе, где каждая модель работает там, где сильнее всего. От простых диалогов до мультимодельных архитектур с интеллектуальной маршрутизацией.

Последние недели я размышляю о низкоуровневом программировании. Читаю, изучаю, анализирую. Итогом стала эта статья, в которой я размышляю об эволюции в программировании и подходах к его изучению.

Когда мы говорим о кодинг‑интервью, у многих начинаются флешбеки от разворачивания дерева до домашних заданий на 14 часов.

Я развлекаюсь интервьюингом больше десяти лет, лет пять вёл SRE Interview Club для собратьев по пейджеру и набрал небольшую базу любимых вопросов — которые задаю по сиюминутному желанию, в зависимости от фазы луны: они все работают для любых ситуаций.

При этом неважно, на каком языке собирается кодить кандидат (да, видел даже перл от менеджера, кто уже десятилетие к тому моменту не брал в руки шашку), и неважно, на какой уровень его собеседовать.

В теории, все мои вопросы давно разобраны, и в гугле были внесены в список забаненных вопросов — но никогда претензий ко мне не поступало, так как сигнал ясный и чёткий — а ради этого всё затевалось. :)

Давайте рассмотрим один из моих любимых вопросов: доставайте свои вайтборды или блокнотики, начинаем кодить на доске!

В новом переводе от команды Spring АйО рассматривается новое крупное обновление Gradle, которое приносит с собой переход на Kotlin 2 и Groovy 4, а также делает кеш конфигурации рекомендуемым режимом сборки. В версии 9 улучшена система отчётности об ошибках, ускорена компиляция Kotlin DSL, добавлена интеграция с Jspecify, снижено потребление памяти и оптимизирована работа с IDE.

Ты думаешь, что в IT достаточно быть сильным специалистом? Ошибаешься. Работодатели ждут от тебя гораздо большего, и часто об этом не говорят прямо.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий Гусаков, я менеджер проектов компании DD Planet. Рад поделиться с вами материалом, который, надеюсь, будет полезен всем, кто следит за эволюцией веб‑разработки и ищет современные подходы к созданию гибких и производительных проектов. Сегодня я расскажу про связку, которая уже стала стандартом для многих команд — Strapi + Next.js. Это не просто инструменты, а целая философия, где скорость, контроль и свобода творчества выходят на первый план.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как ИИ меняет саму суть программирования. Автор сравнивает LLM с компиляторами и утверждает, что роль разработчиков постепенно смещается от написания кода к управлению архитектурой и обучению ИИ. Как думаете, это угроза или эволюция профессии?

При тестировании распределенных систем разработчики сталкиваются с асинхронным взаимодействием с серверами, громоздкими сценариями отправки и сложным входом для новичков. Это приводит к ошибкам, долгой отладке и росту затрат.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Попов, я инженер по автоматизированному тестированию внутренних продуктов в Сбере — в том числе SCPL. В этой статье расскажу, как упростить настройку клиент-сервер взаимодействия в рамках фреймворка автотестирования.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как доминирование React сдерживает развитие фронтенда. Автор утверждает: выбор React «по умолчанию» тормозит инновации, мешает развитию альтернативных фреймворков и превращает всю экосистему в монокультуру.

Написать код легко. Если у вас в голове сложилось решение, и вы уверенно владеете синтаксисом вашего любимого языка программирования, то напишете код с лёгкостью. А может быть у вас есть LLM, которая напишет за вас целые функции? Тогда ещё проще. Но сложнее всего не писать код, а читать. Требуется время, чтобы загрузить себе в голову ментальную модель системы. Вот это по-настоящему трудозатратно.

Ментальная модель складывается у вас в голове, когда вы читаете код. Это ваша внутренняя «карта», по которой понятно, как работает система, где находятся самые хитрые её части, что от чего зависит. Не имея такой карты в голове, вы просто смотрите на текстовые строки.

Когда я выполнял работу по заказу, большинство из моих заданий начинались одинаково. Мне ставили задачу пофиксить баг или добавить новую фичу в приложении, которое я видел впервые. Сначала моя ментальная модель была как чистая доска. Чтобы приступить к её заполнению, я открывал домашнюю страницу и разбирался, на что она похожа. Я открывал исходный код страницы: это React? jQuery? Сторонний плагин? Я просматривал базу кода, чтобы выяснить, используется ли у них где-нибудь ещё такая карусель, которую они просят поставить на первой страницы. Знакомился с их сборочным процессом, конфигурацией для тестирования, с тем, каким инструментарием они пользуются. Каждая мелкая деталь, которую я обнаруживал, встраивалась в ту модель, которая складывалась у меня в голове.