Когда-то всё было проще. В достопамятные двухтысячные годы джунов и в самом деле нанимали. Не спрашивали о «релевантном опыте», не требовали ссылки на боевые проекты и не строили сложных лабиринтов из HR-интервью, технических сессий, тестовых заданий и многоступенчатых собеседований. Но прошло 15–20 лет — и всё изменилось до неузнаваемости. Новички (стажёры и джуны) теперь бесправны и даже подозрительны.
Вы когда‑нибудь задумывались о том, как здорово было бы, чтобы в вашей игре происходили настоящие человеческие диалоги? Представьте себе систему диалогов NPC, которая кажется невероятно реалистичной, или нарратора, который моментально реагирует на действия игроков. А может быть, вам нужен инструмент, способный генерировать уникальный контент «на лету» прямо в игре? Вне зависимости от того, создаете ли вы одиночную или многопользовательскую игру, внедрение генеративного искусственного интеллекта может сделать ваше творение намного интереснее и динамичнее. В этом руководстве я поделюсь с вами пошаговой инструкцией того, как это можно воплотить в вашем проекте.
Откройте для себя революционный подход к разработке софта: как с помощью больших языковых моделей и агентного кодирования довести свой проект от идеи до рабочего прототипа в одиночку. В первой части серии вы узнаете, какие инструменты выбрать, как настроить среду разработки и составить эффективный дизайн-документ, чтобы LLM превратилось в надёжного исполнителя. Объясняю всё на примерах.
Привет! Меня зовут Илья Благородов, я разработчик с 30-летним стажем и эксперт в онлайн-магистратуре от Яндекса и ИТМО «Фронтенд- и бэкенд-разработка». В этой статье я расскажу, какие тренды появились в разработке за последние годы, какие навыки нужны специалистам, чтобы соответствовать трендам, и что ждёт сферу в будущем.
Краткий разбор моего опыта обучения на Яндекс.Практикуме и как я решил поменять свою жизнь и выбрать другую дорогу личностного и профессионального развития.
Привет, Хабр! Я Вячеслав Тихонов, разработчик в команде, которая занимается бэкендовским движком для кредитных продуктов. Мы делаем так, чтобы правильно начислялись проценты по кредитам, переходили деньги по счетам, работали досрочные погашения и так далее.
Как только мы запустили запустили использование Camunda 8 в проде, произошла смена лицензии на ее серверную часть. Пришлось нам мигрировать на Temporal. Рассказываю, какие изначальные архитектурные решения помогли нам это сделать быстро и без проблем.
Команда Spring АйО перевела и адаптировала доклад Мацея Валковяка “Performance oriented Spring Data JPA & Hibernate”, в котором на наглядных примерах рассказывается, как существенно нарастить производительность приложения, оптимизировав его взаимодействие с БД.
Доклад будет опубликован тремя частями. В первой части было рассказано об оптимизации управления подключениями к базе данных. Во второй части мы посмотрим на то, как оптимизировать код и настройки Spring Data и Hibernate, чтобы минимизировать количество отправляемых в базу данных SQL запросов.
Привет, Хабр! Это Вадим из команды AvitoTech. Весной мы собрали в московском офисе более сотни разработчиков, чтобы обсудить самые актуальные для Go-комьюнити темы: начиная со сложностей при переходе на язык Go и заканчивая извечным вопросом о пользе хард- и софт-скиллов. Выбрали девять самых «горячих» тем, поговорили с модераторами соответствующих дискуссий дринкапа, выделили главное и принесли вам в этой статье. Призываем ваши мнения в комментарии!
Как я написал генератор QR и штрихкодов на Rust с GUI и CLI — полностью офлайн, без браузеров и API. Работает с CSV, экспортирует в PNG, подходит для логистики и массовой печати.
Привет, Хабр!
В этой статье разбираем один из самых коварных способов убить базу — плохие JOIN'ы. Казалось бы, простое дело: связать пару таблиц — и вперёд. Но если в ON засунуть LOWER(email), забыть про индексы или перепутать LEFT JOIN с INNER — сервер мигом начнет дышать на ладан.
Как-то пару месяцев назад пришел ко мне в гости в коворкинг поработать удаленно мой давний приятель. Он пишет на Java и использует в своей работе IntelliJ IDEA. Помню, он долго восхищался новой на тот момент фичей встроенного AI Assistant - умением генерировать commit message.
На тот момент я как-то не сильно проникся идеей автогенерации сообщения, потому что я, как человек, который ответственен за процесс code-review в своей команде, с трепетом отношусь к описанию коммита. Прошло немного времени, у меня по работе прилетела задача рефакторинга довольно объемного куска кодовой базы. Причем, эта задача была разбита на подзадачи, связанные с микросервисами. Поэтому, мне надо было писать довольно объемные коммит-сообщения по завершении каждой итерации. И тут я вспомнил про своего приятеля, когда он за минуту редактировал сгенерированное сообщение от AI ассистента и экономил немало времени.
Привет, Хабр!
Если вы хоть раз писали хоть что‑то сложнее REST‑контроллера в Spring, вы наверняка ловили больную ситуацию: два бина зависят друг от друга, инициализация идёт по кругу, и вот он — BeanCurrentlyInCreationException. И если в этот момент вы вспомнили про @Lazy — вы молодцы.
Сегодня я расскажу, как @Lazy может быть полезен, где он только делает вид, что спасает, и какие альтернативы работают лучше.
Потокобезопасность — одна из самых сложных и часто недооцененных тем в программировании. Особенно для разработчиков, работающих с многозадачностью в Java, где ошибки синхронизации могут приводить к непредсказуемым последствиям. В этой статье мы разберемся, как создавать классы, безопасные для работы в многопоточной среде, и какие подходы помогут избежать гонок данных, оставив код не только эффективным, но и надежным. Поговорим о проблемах, которые поджидают разработчиков при неправильной синхронизации, и о том, как эти проблемы можно эффективно решить, опираясь на проверенные стратегии.
Привет, Хабр!
Сегодня рассмотрим JUnit 5 и разберёмся, чем дышит аннотация @TestInstance(PER_CLASS), — зачем переопределять жизненный цикл тестового инстанса и когда это может помочь.
Компьютерная игра на Java — вещь довольно редкая, но всегда интересная. Поэтому мы не упустили возможность проверить статическим анализатором проект XMage и поделиться результатами. Посмотрим, что нашёл PVS-Studio в исходном коде проекта.
В данной статье мы подробно рассмотрим процесс настройки среды unit-тестирования веб-приложений на базе React и Next.js с использованием Jest и React Testing Library. Мы расскажем об установке необходимых зависимостей, создании конфигурационных файлов, настройке Babel и TypeScript, подключении SCSS и SVG, а также организации структуры проекта. Особое внимание уделено специфике настройки Jest в среде Next.js. Материал будет полезен для frontend-разработчиков и команд разработки, которые работают с React или Next.js проектами и хотят внедрить качественное unit-тестирование.
Привет, хабровчане! Я Алиса, тимлид в e-commerce агентстве KISLOROD.
Сегодня расскажу, как мы вырвались из цепких лап монолита с помощью Headless и API-First архитектуры, ускорили разработку и дали бизнесу крылья. Это не просто про технологии, а про то, как не сойти с ума от бесконечных правок и при этом ускорить запуск фич. Мы все еще на PHP, под капотом Bitrix, но перестали латать шаблоны и начали строить настоящую платформу. Погнали разбираться: что это, зачем и как не облажаться.
Предположим — у вас имеется функция, которая передаёт 32-битное значение другой функции, принимающей 64-битные значения. Вам совершенно неважно то, что попадёт в 32 старших бита, так как это значение функция, принимающая его, напрямую не обрабатывает. Его просто передают функции обратного вызова, которая обрезает его, преобразуя в 32-битное значение. При этом, по некоей причине, вас беспокоит влияние на производительность той единственной инструкции, которую компилятор обычно генерирует для расширения 32-битных значений до 64-битных.
Первое, что я по этому поводу подумал, выглядело так: «Да зачем об этом беспокоиться, если пока ничего особенного не произошло». Подозреваю, что одна единственная инструкция не превратится в узкое место некоей программы.
Но, несмотря на это, я, просто из интереса, решил попробовать решить эту хитрую задачку.
Я решил использовать встроенный ассемблер gcc/clang и написать код, который сообщает системе: «Я могу создать 64-битное значение из 32-битного, не выполнив ни одной инструкции».
Доброго времени суток, Хабр!
Сегодня хотел бы поговорить об анемичной модели — одном из самых дискуссионных топиков (особенно для приверженцев DDD) и о том, как, по моему мнению, правильно её готовить. Для кого-то анемичная модель — это антипаттерн, тогда как для других это единственный правильный способ реализации приложений. Многие использовали её годами и даже не знали, как она называется, и что кем-то она считается антипаттерном. Реальность же такова, что анемичная модель — это инструмент, который может подходить или не подходить в зависимости от ситуации, но при этом является очень популярным и, по факту, «стандартом де-факто» для многих программистов и организаций. Хотя в последние годы я и вижу тенденцию к тому, что DDD и, соответственно, богатая доменная модель становятся всё популярнее, пока что, по моему мнению, им далеко до популярности анемичной модели.
PHPBench - это, кажется, крайне не популярный фреймворк для тестирования производительности кода на PHP. По крайней мере за 18 лет он мне ни разу нигде не встретился, а услышал об нём примерно года назад. Фреймворк PHPUnit-подобный, где бенчмарки, как и тесты из PHPUnit объединяются в классы, группы и т.д. и т.п. Чтобы много не болтать, давайте напишем чуть кода и отбенчмаркаем его.
Я пошагово опишу всё, чтобы вы могли быстро повторить всё это у себя. Вначале создаём директорию в которой будем химичить и переходим в неё:
