Недавно прошла 108-я встреча TC39, на которой было продвинуто 9 предложений на разные стадии стандартизации — от сырых идей (Стадия 0) до полностью утвержденных возможностей (Стадия 4).
Ниже краткий обзор этих предложений и того, что они могут привнести в JavaScript.
Я больше года использовал Cursor. Подробно изучил все его возможности и лучшие практики работы с инструментами и... отказался от всего этого в пользу Claude Code.
Уже несколько недель я полностью работаю в Claude Code вместо Cursor. И, честно говоря, возвращаться совсем не хочется. В этой статье я расскажу, как использую Claude Code и поделюсь своими советами по его максимальному использованию.
Если вы когда-либо сталкивались с чужим кодом (или даже со своим, написанным полгода назад), то знаете, как сложно бывает понять, что именно делает тот или иной фрагмент. В такие моменты особенно остро ощущается потребность в пояснениях. Но какие есть способы, помогающие сделать код понятным?
Разберемся вместе.
- А давайте добавим ещё фильтр…
- Хорошо бы выгрузку в Excel
- Вот бы ещё график и пуши — красиво же будет!
Проект набирает скорость. Только вот в каком направлении?
Привет, Хабр!
Сегодня разберёмся, почему попытка «избавиться от ? любой ценой» приводит к проблемам, и как жить с этим вообще жить.
Привет, Хабр! Меня зовут Анна, я JS-разработчик в компании SimbirSoft и занимаюсь разработкой веб-приложений на React. Эту статью я посвящаю тем, кто занимается разработкой, сталкивается с нестандартными задачами и переживает, что нашу профессию может вскоре заменить искусственный интеллект (ИИ). Я поделюсь решением задачи, связанной с динамическими размерами блока, — проблемой, с которой наверняка может столкнуться в своей работе любой frontend-разработчик.
Почему же я назвала статью именно «Долгий путь к ResizeObserver»?
Возможно, я и слышала раньше про этот API, но когда передо мной встала конкретная задача (описанная ниже), я о нем даже не вспомнила. Мне пришлось пробовать сначала одно решение, потом другое — и лишь в третью очередь я пришла к нужному инструменту. Таков мой путь — из трех шагов. Я человек, поэтому могу честно рассказать, как именно искала решения, в отличие от ИИ. Надеюсь, моя статья поможет вам быстро и эффективно справиться с похожей задачей, а заодно придаст уверенности в собственных силах. Я убеждена: ответы на вопросы находятся не только в нашей голове, но и в окружающем мире, а человек, в отличие от ИИ, способен чувствовать, искать и находить их самым неожиданным для себя образом.
Путь от костылей к универсальному живучему алгоритму
В статье разбирается само устройство обобщённого алгоритма: как концептуально закладывать возможность учёта истории наблюдений, реконструкции мира и перебора альтернатив, чтобы ИИ-ассистенты/программисты могли реализовать эти механизмы под свои задачи. Детально разобран только универсальный перебор вариантов; реализация остальных особенностей предоставляется разработчику специализированное версии алгоритма.
Статья для тех, кто хочет понять архитектурный каркас живучих решений — и самостоятельно наполнить его собственными инструментами под реальные задачи.
Представьте, что у вас есть бэкенд-приложение с REST API и вы хотите обращаться к нему не только с локальной машины, но и из интернета — через браузер, Postman, фронтенд или мобильное приложение. Для этого можно настраивать маршрутизацию, туннелирование, искать белый IP — или просто задеплоить приложение в облако. Под катом — пошаговая инструкция, в которой развернем Java-приложение на облачном сервере и пошагово пройдем весь процесс — от сборки до запуска и обращения к API извне.
Хотите, чтобы статический анализ работал не только на ваших локальных машинах, но и прямо в Pull Request'ах? Чтобы баги ловились до попадания в главную ветку, а не после? В этой статье покажем, как это сделать на конкретном примере пайплайна в GitHub Actions.
Привет, Хабр. Это снова Алексей Деев, backend программист в компании Avanpost. Сейчас я хочу предложить вам отойти немного от написания кода и погрузиться в теорию: рассмотрим архитектуру Akka.net и проблемы, которые акторы помогут нам решить. Перед прочтением советую хотя бы бегло прочитать статью Введение в Akka.NET], чтобы иметь базовое представление о модели акторов в целом. Эту статью я не позиционирую как часть цикла, скорее, это небольшой спин-офф к основному сюжету.
Когда я был еще джуном, старшие разработчики настоятельно советовали мне перейти на zsh. Я помню, что я так и не получил никакой аргументации, чем zsh лучше привычного bash, и какую конкретно пользу я получу от перехода.
Что ж, в этой статье я хочу ответить на эти вопросы тем, кто еще только задается этим вопросом, с небольшим уклоном к PHP разработке
Zsh это командная оболочка, то есть программа, которая получает от пользователя команду в текстовом виде и выполняет соответствующие исполняемые файлы, найденные по путям, указанным в переменной окружения PATH.
Zsh является дефолтной оболочкой для macOS, на linux дефолт - bash. Zsh лучше, чем bash в основном благодаря своей очень обширной системе плагинов, модулей, различных тем и т. д.
Например, установив вот такой плагин.
Начиная с версии 3.12 Python поддерживает такой тип объектов, как бессмертные (Immortal). Бессмертными объектами являются глобальные константы, такие как None, False, True, а также некоторые другие объекты. Если вам интересно, что это за объекты, как ими становятся обычные смертные, где они используются и как повлияли на CPython — добро пожаловать.
Недавно работал в команде, занимавшейся разработкой встроенного ПО. Это ПО в значительной степени основывалось на конечных автоматах, которые десятками были разбросаны по множеству функций. И хотя такая архитектура весьма распространена в разработке встраиваемых систем, в особенности систем без ОС, я задался вопросом: неужели нет способа выразить поток управления более чисто?
Конечные автоматы в нашем коде работают прекрасно, но их понимание и обслуживание зачастую вызывало головную боль. В их работе отсутствовал линейный поток, плюс они требовали мысленного жонглирования флагами, состояниями и переходами, происходящими в функциях опроса.
Меня не покидала мысль: «А не будет ли проще написать логику в виде последовательной программы, ожидающей события и возобновляющей выполнение с места остановки?»
Естественно, в проекте не допускалось использование RTOS, посему традиционный подход применения потоков или систем блокирования для управления конкурентностью не рассматривался. Но я знал, что должна быть некая золотая середина.
Прежде чем технология изменит мир, она проходит через тысячи часов испытаний в лаборатории. Мы открываем двери нашего R&D отдела и показываем, над чем инженеры AsmX Foundation работают прямо сейчас. Улучшенная диагностика ошибок, новый синтаксис и первые шаги к полноценным вызовам библиотечных функций. Загляните в будущее компилятора.
Раскрываю тему «рисков» разработки ПО в сравнении с.. киноиндустрией. Чтобы дорогие читатели наконец одумались, устыдились и более никогда не заморачивались этой воображаемой проблемой.
Данный обзор посвящён применению теории категорий в программировании. Акцент сделан на то, что стремление к повышению качества программ неизбежно приводит к абстракциям («функтор», «монада» и прочие), которые уже появились в математике при решении другого рода задач.
В этой части будет рассказано об основных свойствах категорий, приведены примеры наиболее важных для дальнейшего изложения. Но сразу предупреждаю, что это лишь «скучное введение» — полезность представленных здесь сведений раскроется лишь в последующих частях обзора.
Ваш проект взлетел. Первые пользователи превратились в тысячи. Тысячи стали десятками тысяч. Метрики в дашбордах рисуют красивую кривую, устремленную вверх. Но есть и другие кривые, которые ползут вверх с не меньшей скоростью. Время ответа сервера. Количество ошибок 502 и 504.
То, что летало на ста запросах в секунду, начинает задыхаться на десяти тысячах. Это не ошибка, это физика. Архитектура для этих двух миров — это как велосипед и грузовой поезд. Они оба едут, но задачи у них разные. Так что давайте забудем про теорию и посмотрим, где обычно рвется и как это чинить, чтобы не переписывать все с нуля каждый раз, когда у вас прибавляется нолик в статистике пользователей.
Когда-то давно, впервые познакомившись с паттернами DDD, я подумал, что эта методология, очевидно, создана теоретиками, изрядно оторвавшимися от реальности. Себя, естественно, я считал опытным практиком. Прошли годы, прежде чем я осознал, что это Эванс был практиком, практиком создания сложных систем с большим временем жизни, а теоретиком в этой области был как раз я.
В этой статье не будет примеров кода и конкретных архитектурных приёмов. Но если, читая книги и статьи по Domain Driven Design, вы недоумеваете «зачем это всё вообще», возможно, у меня есть для вас ответ. Правда, боюсь, что он вам не особо понравится.
В этой статье мы посмотрим, как можно реализовать полную compile‑time валидацию SQL‑запросов на основе схемы базы данных, встраиваемой прямо в код. Без магии, без рантайма, без сторонних тулов. Только стандартный C++ и ваша структура БД. Валидация таблиц, столбцов, типов аргументов и их количества — всё на compile‑time.
Представьте, если бы компилятор сам указывал «такой таблицы нет», «несуществующий столбец», «несовместимые типы» — до запуска программы. Такой подход полностью устраняет «сюрпризы» во время исполнения и исключает класс ошибок, связанных с генерацией SQL во время работы программы. Ваша программа даже не соберётся.
Привет, Хабр!
Сегодня мы рассмотрим один из тех маленьких, но мощных апгрейдов Node.js, который вы, скорее всего, недооценивали. Речь о timers.promises — свежем и способе работать с setTimeout и setImmediate в асинхронных функциях.
