Программирование *

Рассказываю, как написал кроссплатформенную .NET-библиотеку для глобального перехвата клавиатуры и мыши. Под капотом: WH_KEYBOARD_LL на Windows, CGEventTap на macOS и polling через XQueryKeymap на Linux. Один интерфейс, три реализации, ноль внешних зависимостей.

Привет. В предыдущих статьях этого цикла мы разбирали, как Kubernetes-объекты читаются (первая — informer и кэш в controller-runtime) и записываются (вторая — Server-Side Apply, patch’и, managedFields). Сегодня — про их жизненный цикл.

Между kubectl apply и появлением объекта в etcd проходит целая цепочка: admission chain, мутирующие и валидирующие вебхуки, schema-валидация, встроенные плагины. Между kubectl delete и реальным исчезновением объекта может пройти от миллисекунд до часов — в зависимости от того, какие на нём финализаторы и какая стратегия каскадного удаления выбрана. Механизм при этом универсален для любого ресурса: Pod, Deployment, ваш CRD — жизненный цикл у всех один.

В этой статье я постараюсь ответить, что происходит с объектом от его рождения до смерти. И отдельно поговорим про другое измерение — эволюцию его API-схемы.

Как-то раз на одном из программистских форумов я наткнулся на интересную задачку. Интересна она была тем, что требовалось рекурсивное решение на Java. Мне захотелось разобраться…

Cursor, Copilot и другие AI‑инструменты обещают быстро закрыть рутину с unit‑тестами: сгенерировать кейсы, расставить моки, добавить ассерты и поднять покрытие. Но зелёные тесты ещё не означают, что код защищён от регрессий.

В статье разбираем пять типичных паттернов, из‑за которых AI‑сгенерированные тесты выглядят убедительно, но пропускают реальные баги.

TL;DR. Один «безобидный» foo.GetAsync().Result в middleware способен превратить ASP.NET Core, державший 50k RPS с p99 = 40 мс, в сервис с 12k RPS и p99 = 4 с — при CPU 8 %.

Виноват не сам blocking call, а hill-climbing — фидбэк-луп в ThreadPool, в недрах которого живёт дискретное преобразование Фурье. Разбираем по исходникам CoreCLR, почему это вообще возможно, воспроизводим эффект на ~80 строках кода и разбираемся, почему SetMinThreads — не решение, а анестезия.

Онлайн доска DGRM.net кеширует файлы в постоянном кеше. Постоянный кеш не удаляется при закрытии вкладки. Рассказываю как хранить большие файлы в браузере.

Как организовать шифрование на уровне протокола? На самом деле тема непростая и пожалуй (имхо) это как раз та самая тема, где прийти к компромиссу почти никогда не получается. Разве что просто не передавать чувствительные данные вовсе.

Я расскажу как шифрование можно организовать на уровне протокола brec и ни в коем случае не буду затрагивать те самые принципиальные решения, влияющие на безопасность (как передавать, куда передавать, отправлять ли, и хранить ли чувствительные данные вовсе). Иными словами нас интересует инструментальная сторона вопроса.

Каждый, кто программирует с агентами (Claude Code, Codex и т.д.), знает: перед тем как приступить к задаче, агент исследует проект. Это кажется логичным, естественным и закономерным, ведь люди делают так же. Обычно говорят: «агент наполняет контекст».

Для агента такой контекст должен содержать не только полезные сведения, но и не включать лишних, которые могут оказать влияние на конечный результат. Но добиться этого не так-то просто, поскольку:

- задача определена в общем виде (кто знает, что имел в виду автор)
- пути исследования не детерминированы (в общем виде не используется специфика фреймворка)
- используются базовые инструменты (read, grep, cat, find)

В итоге при первичном исследовании легко столкнуться с ситуацией, когда основной контекст заполнен сведениями, слабо относящимися к исходной задаче.

В Anthropic быстро осознали эту проблему и вынесли всю описанную работу в Explore sub-agent. В результате основной agent ставит задачу промптом, Explore выбирает путь исследования, а результат формирует в виде отчета. Проблему чистоты основного контекста они, конечно, решили. Но что с качеством такого анализа?

Наблюдая за работой Explore и видя, как агент, используя «примитивные» инструменты, в агонии пытаясь отыскать недостающее или, наоборот, пропускает важные сведения о проекте, невольно ловишь себя на мысли: «Как так вышло, что последние 10 лет развития индустрии инструментов прошли мимо agent?» А может, это человечество свернуло не туда?

Codex стабильно находит в моих планах разработки то, чего Claude в своём же плане не видит. Я заметил это в первые недели после покупки GPT Pro — и теперь не сажусь писать код, пока план не пройдёт хотя бы один раунд cross-review.

В тексте — как из ручной возни с переключением вкладок Claude Code ↔ Codex вырос plan-tango: команда в Claude Code, которая сама гоняет план через Codex CLI, пока не останется замечаний.

Новый проект, фреймворк, с которым не работал несколько лет, приложение в процессе миграции. Раньше на погружение уходил месяц. В этот раз — неделя.

Мы подготовили раздел материалов, посвящённых разработке безопасного ПО (РБПО) по ГОСТ Р 56939—2024. Теперь эти материалы представлены в виде бесплатного онлайн-курса из 28 уроков. Такая структура поможет, во-первых, распределить нагрузку при знакомстве с теорией, а во-вторых, проверить свои знания.

В этой части собираем headless-слой для фронтов: Gateway, композицию API, SDK, ETag, SSR, идемпотентность и единые правила работы с запросами. 

Привет, хабровчане. Это снова Алиса, снова Laravel, Bitrix и попытка не превратить фронтенд в распределенный монолит. К этому моменту у нас уже есть быстрые доменные сервисы: каталог, корзина, цены, заказы, интеграции. Но фронту от этого не сильно легче. Ему все еще приходится ходить в десяток ручек, собирать ответы, следить за авторизацией и одинаково обрабатывать ошибки.

Поэтому поверх доменных сервисов появляется Headless API Gateway — тонкий слой, который работает как BFF для фронтов.

Он берет на себя JWT-cookie, CORS, rate-limit, кэширование, единый формат ошибок и композицию сценариев вроде листинга, карточки товара или чекаута. При этом Gateway не дублирует бизнес-логику. Его задача — валидировать входящие запросы, сходить в нужные сервисы, собрать ответ и вернуть фронту компактный JSON с ETag и нормальными HTTP-заголовками.

Дальше собираем это на Laravel: CORS, middleware для JWT-cookie, rate-limit, единый формат ошибок, композиционные ручки для фронтов, кэш-заголовки и роутинг через Nginx.

Развивать собственный технологический проект в одиночку или небольшой командой — это всегда вызов. Нужно не просто написать работающий код, но и продумать архитектуру, закрыть инфраструктурные боли, настроить CI/CD и при этом не выгореть. Тем ценнее видеть, как крутые разработки получают заслуженную поддержку, помогающую им выйти на новый уровень.

В этом году мы провели Yandex Open Source при поддержке платформы для разработчиков SourceCraft. А ещё мы увеличили призовой фонд с 12 до 18 победителей. Мы принимали заявки по трём трекам: обработка и хранение данных, разработка, искусственный интеллект. 

Если вы пишете на Angular, то наверняка часто используете хуки жизненного цикла вроде ngOnChanges, ngOnInit и ngOnDestroy. С появлением сигналов и концепции Zoneless (когда Zone.js уже не обязателен) у нас появились более элегантные и читаемые альтернативы.

Давайте разберем, как современный подход позволяет упростить код и избавиться от "шумных" методов жизненного цикла.

В эпоху бума больших языковых моделей (LLM) возникает вопрос: насколько хорошо современные LLM пишут код на платформе 1С:Предприятие? Для объективной оценки этих возможностей мы разработали 1C Code Bench — специализированный бенчмарк, позволяющий систематически тестировать и сравнивать способности различных LLM решать типовые задачи программирования на 1С.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита, я являюсь разработчиком в направлении SSL инфраструктурной команды биллинга в Timeweb Cloud. Сегодня я хочу рассказать, как мы наводили порядок в коде одного из наших микросервисов, почему отказались от лапши в контроллерах, и главное — почему мы решили выложить наш внутренний архитектурный фреймворк в Open Source. Если вы пишете на Python и хоть раз сталкивались с болью распределенных транзакций, отваливающихся внешних API и проблемой dual-write (двойной записи) — присаживайтесь поудобнее. Речь пойдет про наш open-source фреймворк python-cqrs (он же доступен на PyPI).

В этой части мы наконец-то обратимся к коду реальных программ. Примером нам будет служить код поиска шахматной программы Стокфиш. В настоящее время это безусловно сильнейшая шахматная программа в мире.

Эта возможность есть в нескольких популярных языках программирования - но она настолько невостребованна, что и не все-то коллеги о ней знают - а в других не менее популярных языках её отказываются добавлять, несмотря на запросы энтузиастов. Этакий живой курьёз.

В этой коротенькой заметке-памятке - взглянем на формат записи (он может показаться не вполне логичным и не вполне шестнадцатеричным, вопреки названию) и поддержку стандарта разными языками. Основным же применением для этой "фичи" может быть, наверное - троллить друг друга на собеседованиях :)

Если вам случалось использовать такую запись на практике - поделитесь в комментариях. Или хотя бы если вы можете придумать случай когда она потенциально пригодится.

Алексей Пажитнов написал «Тетрис» в 1984 году на «Электронике-60», работая в Вычислительном центре АН СССР, и эта игра до сих пор входит в любой список «самых влиятельных видеоигр всех времён». В том же 1984 году в США уже четвёртый год подряд продавался Pac-Man, а в Японии Nintendo готовилась к экспорту NES. В том же году два британских студента на ZX Spectrum написали Elite с процедурной генерацией восьми галактик в 22 килобайтах памяти.

К началу 1992 году СССР закончился. «Тетрис» стал собственностью Nintendo через цепочку посредников, и никаких других советских игр мирового уровня за следующие десять лет так и не появилось, хотя отдельные студии делали хорошие проекты, я буду считать 90-е наследием советов. А вот вопрос, который мне кажется куда интереснее, чем «почему так получилось»: почему в одно и то же время одна и та же страна могла спроектировать систему наведения «Бурана» с автоматической посадкой по радиомаякам, но не могла сделать массовый игровой автомат уровня Space Invaders?

В ответ часто слышал «не было рынка, не было капитализма, не было конкуренции». Я в это не верю. Не верю, потому что отсутствие рынка не мешало тем же людям спроектировать «Энергию-Буран», Ту-160 и атомный ледокол «Арктика». А вот качественный массовый телевизор «Рубин» в той же стране делать почему-то не получалось. И качественную массовую игру тоже.

Не надо быть матёрым геймдизайнером и знать, что такое ECS и GOAP, достаточно понимать, что игра - это продукт, который собирается из кода, графики, звука, геймдизайна и тестирования, и что каждая из этих веток требует отдельных людей с отдельной экспертизой. Дальше будет немного арифметики и исторических примеров.

Язык T — язык системного программирования, аналог языка C для сбалансированной троичной системы счисления. В отличие от двоичных языков, где информация кодируется битами (0 и 1), язык T оперирует тритами — трёхзначными разрядами со значениями –1, 0, +1, которые изображаются символами -, 0, +. Синтаксис языка T близок к C, что делает его доступным для программистов, знакомых с классическим C, но при этом он расширен конструкциями, необходимыми для эффективной работы с троичной логикой и арифметикой.