Программирование *

Все мы знаем, что языки делятся на динамические и статические: Python или JS позволяют молниеносно прототипировать, но расплачиваться нестабильностью в продакшене приходится потом, тогда как C++, Java или C# требуют прописывать типы сразу, оплачивая монументальную надежность замедлением разработки.

В 2006 году Джереми Сиек предложил разрешить этот конфликт концепцией постепенной типизации в работе «Gradual Typing for Functional Languages»: язык остается динамическим по умолчанию, однако разработчик может аннотировать типами отдельные модули или функции, не покрывая ими всю кодовую базу, а типизированный и нетипизированный код взаимодействуют через специальный динамический тип Dyn. Звучит как сказка — быстрое прототипирование с постепенным наращиванием стабильности. Однако при детальной проработке вскрылись фундаментальные нюансы: в серии последующих работ Сиек, Таха, Вадлер и другие показали, что стыковка типизированного и нетипизированного кода требует операции приведения типа (cast), а дизайн этого каста упирается в противоречие между тремя желаемыми свойствами — надёжностью системы типов (soundness), собственно постепенностью (gradual typing) и отсутствием рантайм-обёрток на границах (no wrappers).

Позднее сообщество, и я в том числе, переосмыслило третью вершину: no wrappers — это забота о производительности и прозрачности рантайма, безусловно важная, но с позиции программиста, а не математика-оптимизатора, правильнее говорить о удобстве разработчика (developer-friendly). Это свойство вбирает в себя no wrappers как частный случай, добавляя понятные сообщения об ошибках, низкий порог входа и отсутствие многослойных типовых аннотаций, ведь если ради производительности приходится городить бесконечные теоремы типов, такая система едва ли приживётся на суровом рынке опенсорса.

Так родилась трилемма Святого Грааля системы типов: выбрать можно любые два свойства, а третье неизбежно пострадает, и в этой статье мы разберём, как создатели языков пытались достичь всех трёх и на какие компромиссы шли.

Привет, друзья! Меня зовут Наталья и я frontend‑разработчик в компании SimbirSoft. 

Когда‑то в 2020 году микрофронтенды были модой. Чуть ли ни каждый хотел почувствовать себя всемогущим и попробовать разделить монолит на части, а также получить от шефа премию или эмоциональное поглаживание и картонку с надписью «Спасибо» (если повезет, то отдадут прямо с рамкой). Затем забыли про них и, но недавно в компанию пришла потребность разработки сайта с архитектурным паттерном «Микрофронтенды». Всех обязали вспомнить или узнать что же такое микрофронтенды? Чушь или все‑таки необходимость? Давайте разбираться.

По мере роста проектов мне как Vue‑разработчику уже неоднократно приходилось сталкиваться с вопросом: как разделить фронтенд между несколькими командами так, чтобы они меньше зависели друг от друга? 

Одним из вариантов остаются микрофронтенды. В статье я разберу Module Federation 2.0 для Vue 3 + Vite, изоляцию стилей и состояния, способы коммуникации между remotes и то, что происходит с этой архитектурой, когда в проекте появляется SSR и Nuxt 4.

Статья будет полезна разработчикам и техлидам, которые рассматривают разделение крупного фронтенда между несколькими командами. А если вы пока только знакомитесь с микрофронтендами, основные понятия я тоже постараюсь объяснить по ходу статьи. 

Сначала разберём Module Federation для Vue 3 + Vite, затем — изоляцию стилей и состояния, коммуникацию между приложениями, SSR в Nuxt 4 и роль host‑приложения в маршрутизации.

В конце оставлю короткий чек‑лист, по которому можно оценить, готов ли проект к такому переезду. Спойлер: микрофронтенды — это не «следующий уровень» архитектуры, а инструмент с довольно конкретной областью применения. И понимать, когда он не нужен, не менее важно, чем уметь его настроить.

Привет, Хабр! На связи команда Caila — платформы Just AI, объединяющей LLM и другие генеративные модели, включая модели для создания изображений и видео.

Мы хотим поговорить не про очередную только вышедшую нейросеть и не про то, какая модель сейчас лучше пишет код. Мы хотим поговорить про архитектурную проблему, с которой рано или поздно сталкивается любая команда, начавшая встраивать LLM в продакшен: код оказывается привязан к конкретному провайдеру, а значит, каждое появление более подходящей модели превращается в отдельную интеграционную задачу.

Создаём одно приложение для портала Битрикс24 двумя способами: через внешний ИИ и через платформу вайб-кодинга Битрикс24 Вайбкод. 

На этом эксперименте покажем, почему платформа быстрее понимает CRM и требует меньше ручной настройки.

Вот в github:
https://github.com/Divetoxx/Piano

🎹 Основная философия: «Ритмическое дирижирование без ошибок»
Главное новшество этого фортепиано заключается в том, что пользователю никогда не нужно беспокоиться о неправильном воспроизведении нот.
Идеальная высота звука (Гц): Каждая частота и высота звука точно запрограммированы в плотные векторы нот. Математически невозможно сыграть неправильную ноту или допустить ошибку!
Время ваше: Время, интервалы и эмоциональный темп совершенно не ограничены. Нажимая на клавиатуру или мышь, ВЫ динамически создаете ритм и временную структуру. Вы не просто нажимаете на клавиши — вы дирижируете шедевром!

Большинство публичных материалов об агентной разработке описывает работу с frontier-моделями. В корпоративной среде frontier-модель часто недоступна: отправка кода внешним LLM-провайдерам запрещена политикой безопасности, работа идет через внутренний шлюз, и его модели заметно слабее передовых - а добиться от такой модели соблюдения процесса промптами не удается. В статье описан подход, к которому удалось прийти в этих условиях, - структурная инженерия: запреты в таблицах, которые модель сверяет, а не помнит; правила, приходящие свежим чтением в момент, когда нужны; изоляция агентов через файлы; детерминированные блокировки кодом там, где цена ошибки высока. Дальше - устройство харнеса и осечки, из которых он вырос.

21-й выпуск IT‑новостей от OpenIDE!

OpenAI раскатили GPT-5.6 на всех, и та же модель тут же отменила все Stripe‑подписки в чужом стартапе за семь секунд.

JetBrains проверили скилл, который обещал экономию 65% токенов, и намеряли 8,5%. OpenIDE Pro вышла для всех без регистрации.

Kimi выложили открытую модель на 2,8 триллиона параметров, Cursor выпустили Grok 4.5 вместе со SpaceXAI, Anthropic убрали Fable 5 из двадцатидолларовой подписки.

По данным GitLab, 91% компаний держат в работе минимум два ИИ‑инструмента, 54% — три и более. 78% команд пишут и коммитят код быстрее, чем раньше, 60% говорят, что отдача от ИИ превзошла ожидания, 73% отмечают рост качества кода. По любым меркам внедрение состоялось. А теперь «менее успешная цифра»: 80% признают, что подключили ИИ‑инструменты раньше, чем придумали, как ими управлять. Скорость обогнала контроль, и вся история начинается ровно на этом стыке.

Сталкивались ли вы с кейсом, когда по заданному списку email или номеров телефонов необходимо проверить всех клиентов на совпадение с ними? Поиск через интерфейс в различных системах не всегда удобен или даже невозможен. В этой статье я расскажу, как организовать универсальное хранилище объектов различного типа под разные цели. Мы создадим единый справочник в базе данных и организуем поиск по нему.

Представьте диалог c вашим любимым ИИ‑инструментом:

— Найди поездку в Казань на выходные, до 20 тысяч рублей и с нормальным отелем.

— Секунду, подбираю…

«Подбираю» в этом диалоге — это некоторый чёрный ящик. Под ним могут скрываться воспоминания модели из обучения, попытки воспользоваться веб‑браузером, поиском в интернете. Такие обращения могут содержать различного рода погрешности.

А вот чтобы это «подбираю» означало поиск по реальным ценам и наличию агент должен уметь обращаться к базе данных с билетами. Именно для этого мы вместе с командой Туту выпустили MCP‑сервер.

Сегодня Kubernetes стал де-факто стандартом для развёртывания SaaS-приложений и сервисов. Практически каждый разработчик работает с ним ежедневно, но большая часть этой работы связана с установкой уже готовых компонентов и манифестов. Если базового функционала начинает не хватать, возникает потребность в расширении. И вот тут начинается путешествие в уникальный мир k8s-операторов.

Всё, начиная с архитектурных паттернов, заканчивая поддержкой и тестированием, сильно отличается от привычных подходов, поэтому перед разработчиком встаёт большой пласт материалов, требующих изучения. Об этом и поговорим.

Меня зовут Антон Железнов, я разработчик в команде Managed Kubernetes облака MWS Cloud Platform. И в этой статье я хочу рассказать о тестировании операторов не на абстрактных примерах, а на устройстве нашего решения. Итак, поехали! 

WireMock.Net умеет мокать gRPC. Но для этого он заставляет разработчика таскать .proto файлы и поддерживать лишнюю конфигурацию. Я контрибьютил в проект несколько месяцев, разобрался в кишках и написал своё расширение WireMock.Grpc.Protobuf

Пакет предлагает gRPC моки через типизированные контракты Google.Protobuf. Получилось короче, надёжнее и заметно удобнее. В статье покажу, почему мой способ удобнее стандартного, как всё устроено под капотом и зачем вашему проекту пакет WireMock.Grpc.Protobuf

Кстати, подобные инженерные разборы, open-source и внутренности .NET я регулярно публикую в Telegram-канале StepOne. Если статья зайдёт — заглядывайте.

В этой статье в блоге ЛАНИТ хочу поделиться опытом нашей команды по внедрению скелетон-загрузки в приложение с семилетней историей. Мы столкнулись с плохой отзывчивостью нашего интерфейса и решили, что необходимо исправить эту проблему, чтобы улучшить жизнь пользователей, а заодно и сделать приложение более современным. 

Расскажу, как мы анализировали его для оптимизации трудозатрат, пошагово внедряли скелетон-загрузку и как это позволило нам получить хорошие отзывы от юзеров и визуально ускорить загрузку приложения. Также в статье расскажу о том, как мы поддерживаем и развиваем это решение.

С февраля у меня на ноутбуке крутится автономный агент Сурок: Claude Code, флаг --dangerously-skip-permissions и ральф-луп поверх. Работает — сидишь, кофе пьешь, смотришь, как горят токены. Потом я прогнал Сурка и еще пять своих проектов через свод инженерных практик, и у идиллии появилось имя: «Level 5 автономии при Level 1 границах». Внутри — диагностика из десяти вопросов, чужой боевой опенсорс на десятки тысяч звезд и методология PDLC Сбера, где эти грабли уже каталогизированы.

Каждый, кто работает в IT, знает: технологии развиваются стремительно, а времени на то, чтобы за ними поспевать, не всегда хватает. Чтобы оставаться востребованным специалистом, нужно постоянно изучать что‑то новое. Но где искать качественную информацию, которая действительно применима на практике?

Наша команда всегда старается делать разнообразный и интересный контент. Если он вам нравится, и вы думаете: «Контент классный, я тоже так могу», — давайте делать это вместе! Ведь у нас не только можно попробовать продукт или записаться на демо. Мы открыты к коллаборациям и предлагаем множество вариантов взаимодействия. Обо всём по порядку.

Я довольно долго был уверен, что понимаю, как работает call stack.

Ну а что там понимать? Положил кадр, снял кадр, LIFO.

Потом открыл спецификацию. Оказалось, за «стеком вызовов» стоит каркас из пяти сущностей, а половина привычных объяснений просто не совпадает с текстом стандарта.

Замыкание — не фича языка, а побочный эффект того, что окружение живёт отдельно от кадра. «Область видимости» — вообще не сущность: такого термина там нет. А слов event loop, microtask и task queue в ECMA-262 ровно ноль. Проверяется грепом за минуту.

Разбираю модель исполнения по первоисточнику: агент, контекст, окружения, джобы. Каждое утверждение сверено с текстом стандарта, номера параграфов проставлены — можно перепроверять за мной.

Интернет приписывает Джейсону Стейтему фразу «Одна ошибка — и ты ошибся!». В случае этой истории она почему‑то сама собой переиначилась в вариант из заголовка. Уж очень всё оказалось из серии «никогда так не делай».

24 июля исследователь BobDaHacker опубликовал разбор Click to Pray — официального приложения Всемирной сети молитвы Папы Римского.

В сервисе на тот момент было 719 517 зарегистрированных аккаунтов. У пользователей были последовательные числовые ID, а API позволяло запросить профиль по ID: GET https://api.clicktopray.org/user/users/12345 (поняли уже? но это не всё!)

Неограниченный канал спокойно работает до первого замедления потребителя, после чего очередь начинает расти, память — заканчиваться, а фоновый воркер может зависнуть при остановке сервиса.

В статье разберём, как строить конвейеры на System.Threading.Channels: настраивать обратное давление, корректно завершать обработку, не терять исключения и безопасно использовать каналы в ASP.NET Core.

Язык, который придумали, чтобы программисты стали не нужны, породил профессию, которая жива до сих пор и неплохо оплачивается, а другой язык назвали "структурированным английским", и думали, что на нем сможет писать любой бухгалтер, и он тоже породил новую специальность со своей зарплатной вилкой. А еще была попытка сделать "программирование без программистов к двухтысячному году", но и он дал обратный результат.

Думаю вы узнали COBOL, который по сей день ежедневно эксплуатируется и по разным оценкам стоит за 80% обычных (магазинных) банковских транзакций, а его кодовая база тянет на пару сотен миллиардов строк и до сих пор кормит десятки, если не сотни тысяч разработчиков. Правда, если копнуть эти красивые цифры, почти все они восходят к одному опросу конца девяностых, который потом бесконечно переэкстраполировали на весь мир, так что честнее считать их порядком величины, а не точными данными.

SQL породил особую касту DBA (Database Administrators) и Data Engineers и сегодня человек, который пишет "простые запросы", может легко зарабатывать на уровне мидла, а сам язык стал настолько сложным, что современные диалекты (PostgreSQL, Oracle) - это полноценные языки программирования с процедурной логикой, где можно написать всё что угодно, от генератора фракталов до игрового движка.

Семейство 4GL оказалось "золотой клеткой" и прекрасно работали, пока нужно было сделать типичную форму "ввод-вывод", но как только требовалась нестандартная бизнес-логика или интеграция с внешним сервисом, инструмент упирался в свои границы и программистам приходилось дописывать "костыли" на низкоуровневых языках, что превращало разработку в адский коктейль из визуального дизайна и грязных хаков. И вместо исчезновения программистов, 4GL создали "архитекторов корпоративных систем", которые (например, SAP ABAP), стали невероятно дорогими специалистами, и тоже не устранил программирование, а просто переместил его из зоны "универсальных языков" в зону "дорогих и капризных инструментов", привязывающих компанию к конкретному вендору.

Каждые десять-пятнадцать лет индустрия торжественно объявляет, что писать код руками больше не придётся, продавая новый способ "объяснить машине задачу на нормальном человеческом языке". И каждый раз через несколько лет выясняется, что программистов стало не меньше, а больше, просто теперь они называются иначе. Предположу, что сейчас мы проживаем очередной виток этого цикла, и новое название таким людям будет вайбкодеры, и думаю этому инструменту, уготована та же судьба, что и у предыдущих попыток.

Ранее мы говорили о чрезвычайных ситуациях при вычислении инвариантов. Однако они также могут возникать и во время одновременных изменений нескольких исходных состояний. Давайте посмотрим, какие тут есть варианты поведения..