Программирование *

Как правильно откатывать миграции? Если коротко, то никак.

В продакшене миграции могут идти только вперед. Какого? Откат миграции во время ролбека (при неудачном деплое) во-первых сильно усложняет всю процедуру, во-вторых, в теории, может ее некисло замедлить, уже не говоря про потенциальные локи на время отката. На фоне этого возможны ошибки, которые приведут всю систему в неконсистентное состояние.

Ролбек, в идеале, это просто переключение с одной версии кода на другую. Но ведь тогда возможны ошибки связанные с изменениями в базе? Если делать через жопу, то возможны. При правильном подходе, база всегда обратно совместима как минимум на одну версию. Только в этом случае мы можем обеспечить и бесшовный деплой (zero downtime deploy) и практически моментальный откат.

А это значит, что нельзя менять тип у колонок (если тип сужается), нельзя менять именования таблиц и полей. Если это все таки нужно, то существует немало техник, позволяющих сделать переход через создание новых сущностей и синхронизацией либо через код либо через саму базу (например с помощью триггеров). По этой теме даже написали целую книгу "Refactoring Databases: Evolutionary Database Design".

Получается, что любые ошибки в базе будут только накапливаться? Не совсем. Обратная совместимость обычно нужна только на текущую и следующую версию. Если у нас не коробка, а облачное решение, то одновременно могут работать только две версии. В таком случае, мы без проблем можем писать любые миграции, которые удаляют и меняют все что угодно, что уже не используется. Заметьте, это не откат, а новые миграции.

А вот в разработке откат миграции конечно же удобен. Пока код еще не слит в основную ветку или лежит только локально, то мы без проблем можем откатить и удалить миграции, которые сами же недавно создали, но в процессе проработки поняли что они нам не нужны или их нужно переделать.

Больше про разработку в моем телеграм-канале организованное программирование

На днях посмотрел два видео по рынку ИТ, в том числе с фокусом на российский сегмент (раз и два).

За завесой рассказов про ИИ, vibe coding, T-shape, динамику Восточной Европы и прочим анализом в тени остался, на мой взгляд, самый важный вопрос, на который можно ответить "да" или "нет". 

Способен ли "вкатун" - человек без коммерческого опыта, выучивший ответы для прохождения собеседования - удовлетворять потребностям компании, куда его наняли?

То есть достаточно ли для компании того, что задачи будут выполняться человеком, который на ходу будет находить способы их решения, не важно какие и как.

Приносит ли такой сотрудник по факту больше пользы, чем вреда, и стоит ли он своих денег.

Если да, то ваши годы опыта, полученные в бою знания, институтская теория больше не стоят примерно ничего, кто бы что ни говорил, вы стоите в общей очереди со всеми.

Они могут дать вам только полезные знакомства, и вы обойдете сам процесс найма.

Поэтому работникам придется адаптироваться, находя новые подходы к прохождению собесов, или менять профессию.

Если нет, то компаниям срочно надо менять подходы к найму, о чем было сказано многократно, а текущие тенденции временные и будут сглажены самим рынком.

А как думаете вы?

Cursor теперь помогает составлять User Rules

В Cursor буквально сегодня увидел новую опцию. А именно: когда с ним работаешь по проекту и по ходу как-то его поправляешь, то внизу слева выскакивает пимпочка и предлагает занести такие вещи в User Rules.

Очень даже удобно. Не надо самому отдельно все записывать, а потом переносить.

Репозиторий react-bits содержит тысячи анимированных компонентов на React для создания веб-проектов и интерфейсов, а также большое количество элементов — кнопки, карточки, меню, необычные курсоры, анимированные списки и декоративные фишки. Каждый из компонентов можно протестировать в браузере — проверить работу и то, как он будет смотреться в вебе. Элементы интегрируются в проект за один клик.

Обновлён репозиторий System Prompts Leaks с гайдами для большинства современных нейронок от Anthropic, Google, OpenAI, Perplexity, xAI до других топовых разработчиков, включая базу по всем моделям — как их обучали, что под капотом, бенчи, пределы возможностей и правила, по которым ИИ размышляет, а также лайфхаки, как обойти ограничения, цензуру и тормоза, пошаговые инструкции о том, как создать свою нейронку под конкретные задачи и сэкономить десятки рабочих часов на рутине.

Список инструментов low-code/no-code разработки и вайбкодинга для диплома

Всем привет. Я учусь в магистратуре ИТ-юрист и планирую писать диплом с рабочей темой "Правовые основы low-code/no-code разработки и вайбкодинга". Прошу накидать инструментов для анализа )

Основная цель работы простым языком - понять, если я разрабатываю продукт с использованием сервисов low-code/no-code (или ИИ-агентов в случае вайбкодинга), могу ли я его считать полностью своим или нет.

С правовой точки зрения задачи работы понятны - я буду анализировать лицензии, смотреть, как сервисы передают исключительные права пользователям, как обстоит ситуация с персональными данными в случае, если сервис иностранный.

Теперь передо мной стоит задача подготовить список подобных сервисов для дальнейшего анализа. Я сделала небольшую подборку и буду очень благодарна, если вы мне в комментариях подскажете еще подобные популярные платформы, которые позволяют вести разработку при отсутствии навыков программирования/либо минимальных навыках. Есть ли что-то подобное для разработки видеоигр?

• Разработка сайтов: tilda, wix, carrd, Collabza (личные кабинеты), Webflow, Craftum, Flexbe, Creatium, LPgenerator

• Автоматизация бизнес-процессов: битрикс24 (роботы), NBT, BPMSoft, ROBIN (российские решения), zapier, albato, Бипиум, Nodul, APInita

• Разработка приложений: bubble, glide, appmaster, adalo, appsfera, Stacker, QuintaDB, Directual, Bravo Studio, Thunkable, Voiceflow

• Вайб-кодинг: Cursor, Windsurf, Replit, Devin, Claude Code, Cline, GigaStudio (рус)

Лайфхак по нейронкам №89: лоцируй связанный код

Когда-то писал о подходах, которые в эру нейронок получили еще аргументов к применению: WYNWYN и Vertical Slice – принципам, говорящим, что надо писать только то, что нужно и там где нужно.

Недавно работал с кодовой базой, где код обработки http запросов (авторизация, пойти в бд, посчитать что-то, сделать запрос в стороннюю систему, смерджить результат и отдать) лежал в папках по категории (все обращения в бд в одной папке, все модели в другой, все обращения к API в третьей, все операции по мерджу в четвертой, и т.д.).

Когда я пытался попросить нейронку (платные Claude, Codex, Gemini) что-то сделать с этими ручками, то для решения ей приходилось каждый раз собирать полный контекст папок, и как только она осознавала бесполезность сего предприятия, резко обрезала контекст, недобирала нужного кода и отвечала нерабочим куском галлюцинации.

Важно отметить, большинство функций, разбросанных по папкам, буквально вызывались всего один раз в конкретных местах (и такая ситуация встречается в 90% кодовых баз, с которыми приходилось работать).

Решил сделать эксперимент: сложил весь связанный код в одно место (причем не ctrl-c-v, а ctrl-x-v), запустил нейронку и да, она сначала прочитала весь связанный код из папок, и уже после пыталась добирать доп контекст из сторонних, но теперь ответы и код были почти 100% попаданием в мой запрос (опять же, в меру их текущих возможностей).

Далее я сделал тоже самое, вынеся целый модуль с его ручками в отдельную папку и получил идентичные результаты: нейронка быстрее разбиралась в коде, качественнее его описывала, добавляла рабочий код и писала полезные тесты.

И тут важно сделать несколько умозаключений:

• Если нейронке НЕ дать хороший контекст, она отвечает абсолютным бредом, поэтому, если есть желание пользоваться благами ИИ, самая важная задача – создавать условия при которых она будет получать только нужные данные

• Лоцирование связанного кода – одно из прекрасных решений этой задачи

• На самом деле, для людей это работает точно так же – иметь возможность зайти в одно место и прочитать весь связанный код – ускоряет и улучшает итоговый результат, который выдают ~кожаные мешки~ мы

Как вы действуете, если кодовая база разбросана по проекту и нет возможности собрать ее в одном месте, а контекст нейронки надо задать?

Представлен сервис Strudel, который превращает строки кода в мелодии. В качестве основы используется — JS, по этому гайду можно сделать любую композицию из кода. Если есть синтезатор или целый музыкальный сетап, то его можно забустить через MIDI или OSC.

24 бесплатных урока недели

Привет, Хабр. Делимся подборкой открытых уроков, которые пройдут в Otus в рамках онлайн-курсов. Вас ждут живые лекции с преподавателями-практиками — отличная возможность не только получить новые знания, но и задать вопросы экспертам. Участие — бесплатное, нужна только регистрация. Присоединяйтесь!

26 августа, вторник:

• 18:00 — Машинное обучение как основа современного AI

• 20:00 — Интерактивный интерфейс на JavaScript — без фреймворков

• 20:00 — Как читать и строить BPMN-диаграммы: визуальный язык бизнес-процессов

• 20:00 — Интеграция инструмента ArgoCD

• 20:00 — Весна (Spring). Граф против отдыха. Проблемы выбора технологии для API

• 20:00 — Лучшие практики Kafka и Schema Registry в backend-разработке на Java

• 20:00 — Fullstack Observability для PostgreSQL: от метрик до распределенной трассировки

• 20:00 — Ящик со змеями: контейнеризация Python-приложений и работа с Docker

• 20:00 — Maven + Gradle: история успешного тестирования

27 августа, среда:

• 20:00 — MVP, HADI, GTM — что нужно знать инженеру

• 20:00 — GitLab CI + Ansible: автоматизация инфраструктуры без боли

• 20:00 — Как построить Lakehouse на Iceberg и S3

• 20:00 — Инструменты тестирования торговых стратегий

• 20:00 — Системы обмена сообщениями: RabbitMQ и Kafka

• 20:00 — Инкрементальное бекапирование средствами PostgreSQL

• 20:00 — От N-Layer к Clean Architecture: Эволюция проектирования .NET приложений

• 20:00 — Чем занимается CTO: зоны ответственности в различных компаниях

28 августа, четверг:

• 18:00 — Практическое введение в Apache Spark: первые шаги в обработке больших данных

• 19:00 — Обработка ошибок в C++: исключения, ожидания и исключения из правил

• 20:00 — Мониторинг и алертинг приложений с помощью Prometheus и Grafana

• 20:00 — Как не утонуть на вопросе про интеграции на собеседовании: спасательный круг для системного аналитика

• 20:00 — Использование SonarQube в процессе разработки на платформе 1С:Предприятие

• 20:00 — Jenkins и эффективные CI/CD-конвейеры для автоматизации тестирования

1 сентября, понедельник:

• 18:00 — Практические методы построения рекомендательных систем

Выводим Бугаенко на чистую воду разбирая ООП

Топ Перлов

• Любой массив байт должен уметь работать с файлами, сетью и тд.

• Программа должна не падать на ошибках, а продолжать работу с фейковыми объектами.

• Вместо падения в моменте конструирования объекта, надо падать на другом конце программы при каждом его использовании.

• Я придумал новый язык, и чтобы он не так сильно тормозил, надо встроить GC в CPU.

Упомянутые ссылки

• Парадигмы диспетчеризации (включая ООП)

• Виды объектных декомпозиций (включая MVC)

Копилка благодарностей

В Alibaba выпустили пока бесплатный ИИ-агент для написания кода Qoder, который может сам создавать готовые приложения из простого промта. Разработчики решения написали, что это платформа для кодинга «нового поколения». Анализирует весь проект и кодовую базу, сходу понимает как именно вы пишете код и пытается делать также, разбивает сложные задачи на шаги и решает постепенно, пишет спецификацию, планирует и выполняет изменения в коде.

Интеграция PVS-Studio c SGRC SECURITM

Компания PVS-Studio и платформа Securitm заключили технологическое партнёрство для обеспечения интеграции статического анализатора кода PVS-Studio в экосистему DevSecOps.

Облачный сервис и программное обеспечение SGRC Securitm позволяют построить управление информационной безопасностью на базе риск-ориентированного подхода и единой информационной модели компании.

Отчёт анализатора PVS-Studio стало возможным загрузить в Securitm для дальнейшего использования с помощью пользовательского интерфейса системы.

Подробнее о том, как загрузить отчёт анализатора PVS-Studio в систему Securitm можно прочитать в посвящённом этому разделе нашей документации.

Также мы с коллегами из Securitm провели совместный вебинар, на котором обсудили, как обеспечить соблюдение требований ГОСТ в области РБПО, а также показали реальные примеры использования PVS-Studio и Securitm.

Подключайте LLM и AI-модели бесплатно 🤩

Мы открываем бесплатный доступ к моделям в Evolution Foundation Models до 31 октября.

В сервисе уже доступно больше 20 open source моделей, в том числе новинки от OpenAI — gpt-oss-120b, DeepSeek, Qwen и QwQ, T-pro-it-2.0. А еще — новая open source модель GLM-4.5 с контекстным окном в 131 тысячу токенов от китайской компании Z․ai. Она показала высокие результаты на бенчмарках, особенно в агентных задачах и программировании. Как интегрировать GLM-4.5 в VS Code рассказали в нашем telegram-канале.

Все модели могут подключаться к внешним инструментам с Function Calling и поддерживают Reasoning.

Как попробовать: 

1. Регистрируйтесь в личном кабинете Cloud․ru. 

2. Выбирайте подходящие модели.

3. Интегрируйте их по OpenAI-совместимому API в ваши проекты, сравнивайте ответы и получайте быстрые результаты.

Сравнить ответы моделей 🕹️

Просмотр кода в интерфейсе Amvera Cloud

Мы сделали возможность просмотра содержимого файлов репозитория в интерфейсе.

Раньше было сложно понять, какая версия файла загружена в облако. 

Теперь можно зайти в файл в разделе Репозиторий и посмотреть его содержимое.

Amvera – облако для простого запуска проектов со встроенным CI/CD (деплой идёт через Git или загрузку файлов в интерфейсе). C Amvera вам не нужно думать о настройке NGINX, виртуальных машин и другой инфраструктуры.

«То, для чего Cи недостаточно хорош»: МойОфис выпустил трёхтомник по Lua

Lua — актуальный и востребованный в разработке язык программирования, но литературы на русском языке про него по-прежнему немного. Мы решили это исправить и выпускаем трёхтомник, в котором собрали всё, что нужно знать о Lua, и показали, как именно он работает на примере редакторов МойОфис — от основ синтаксиса до создания надстроек и автоматизации обработки электронных документов.

«Lua предлагает то, для чего Си недостаточно хорош: достаточную удалённость от аппаратного обеспечения, динамические структуры, отсутствие избыточности и лёгкость тестирования и отладки. С самого начала Lua создавался для реальных сценариев взаимодействия с хост-программами, такими как МойОфис, и предлагает инструменты для опытных программистов, чтобы проявить свои творческие способности», — Роберту Иерузалимски, один из основных создателей языка программирования Lua.

Первый том — уже третье переиздание классической книги Роберту. Предыдущие два издания также вышли в свет при поддержке МойОфис.

Второй и третий тома — первый выпуск учебников Дмитрия Шульгина, старшего тренера по продуктам Учебного центра МойОфис («Хаб Знаний МойОфис»), посвященных созданию макрокоманд и надстроек в наших текстовых и табличных редакторах.

В них вы найдёте:

• что такое макросы и надстройки, как устроена автоматизация в МойОфис и зачем все это нужно (к слову, о разработке макросов мы подробно писали здесь);

• основы Lua — от переменных и типов данных до пользовательских функций;

• примеры работы со списками, листами, ячейками, а также задания для закрепления материала;

• примеры создания надстроек для ускорения и автоматизации операций: от вставки изображений и рецензирования до печати и локализации интерфейса.

Каждая глава сочетает теорию, рекомендации и практические задания, которые можно выполнить прямо в наших редакторах.

Книга подойдёт как опытным разработчикам, так и новичкам в Lua и автоматизации. А если хотите глубже погрузиться в тему — присоединяйтесь к нашим курсам по Lua.

Интеграция PVS-Studio в Inseq RBPO

Компания PVS-Studio и Inseq заключили технологическое партнёрство для обеспечения интеграции статического анализатора кода PVS-Studio в экосистему DevSecOps.

Программное обеспечение Inseq RBPO предназначено для создания и управления конфигурациями, необходимыми для автоматического развёртывания и настройки компонентов инфраструктуры безопасной разработки ПО — систем контроля версий, анализаторов кода, инструментов автоматизации сборки, тестирования и развёртывания. Управление конфигурациями и политиками безопасности осуществляется централизованно.

"ИНСЕК.РБПО" представляет собой клиент-серверную систему, работающую на локальном оборудовании. Она включает серверную часть, генерирующую конфигурационные файлы, и веб-приложение с графическим интерфейсом для взаимодействия с пользователями.

Внутри этой платформы стало возможным использовать статический анализатор PVS-Studio для поиска критических ошибок в исходном коде.

Также мы провели вебинар с коллегами из Inseq, в котором поговорили о необходимости регулярного статического анализа, а также в целом об автоматизации в РБПО.

SourceCraft поддержит опенсорс‑разработчиков: старт грантовой программы с 16 августа и новые возможности платформы

Платформа для разработчиков SourceCraft открывает приём заявок на участие в грантовой программе поддержки: гранты на облачные технологии Yandex Cloud в размере 600 тыс. рублей на год получат важные и интересные опенсорс‑проекты, отвечающие критериям отбора. Подать заявку можно с 16 августа на сайте программы.

Оценивать проекты будут эксперты Яндекса. Среди ключевых критериев оценки:

• активность репозитория,

• актуальность,

• практическая польза проекта,

• понятный вектор развития.

Дополнительно, будет учитываться позиция в общем рейтинге на платформе SourceCraft, которая также пополнилась новыми инструментами:

• интеллектуальным алгоритмом для оценки значимости репозитория,

• системой личных достижений в профилях разработчиков.

Теперь вклад в открытый код можно оценить по расширенной системе: не только по количеству звёзд, но и по вовлечённости, актуальности и значимости проекта для сообщества. Новый рейтинг объединяет разные метрики, помогает выделить самые ценные репозитории и авторов. На основе этих оценок формируется общий рейтинг репозиториев платформы.

Личные награды и достижения видны в профиле разработчика, так формируется портфолио индивидуального вклада в опенсорс. Награды автоматически фиксируют активность пользователя — от публикации изменений в коде и выпусков релизов до проверок кода и участия в обсуждениях. Достижения разделены на категории: работа с кодом, вклад в сообщество, освоение инструментов, подтверждённая экспертиза — и имеют уровни. Визуальные эмблемы наград создаются индивидуально для каждого разработчика с помощью YandexART.

Кроме того, 16 августа на платформе стартует конкурс проектов для опенсорс‑сообщества. Авторы новых репозиториев на платформе, которые наберут наибольший рейтинг до 31 августа, получат наборы эксклюзивного мерча от SourceCraft.
Следить за новостями от разработчиков и архитекторов платформы — также можно в блоге SourceCraft.

А вы уже пробовали запустить свой проект с помощью бесплатного объема облачных ресурсов Evolution free tier?

Тогда поделитесь опытом и мнением — опрос займет не больше 5-7 минут.

Пройти опрос 👈

Так мы узнаем, что еще можно улучшить, чтобы free tier стал для вас еще удобнее и полезнее. А еще, в перспективе сможем подключить его и для других облачных сервисов 😉

Текущие условия:

• виртуальная машина в конфигурации 2vCPU, 4 ГБ RAM, диск 30 ГБ;

• ежемесячный объем хранилища S3 — 15 ГБ, 100 000 операций PUT/POST/LIST, 1 000 000 операций GET/HEAD, 10 ТБ исходящего трафика;

• ежемесячный объем ресурсов для запуска контейнеров — 120 vCPU x час, 480 ГБ RAM х час.

Этого хватит, чтобы хранить важные данные, развернуть сервер Minecraft, запустить умного Telegram-бота с AI, опубликовать персональный сайт или реализовать любые другие сценарии.

Узнать больше про free tier и попробовать 🕹️

Почему недостаточно Unit тестов и нужны Интеграционные?

Когда мы пишем юнит-тесты, мы словно смотрим на систему в упор. В поле зрения - отдельные строительные блоки, отдельные функции и классы, из которых складывается фича. Это точечная проверка, фокус на корректности изолированных элементов. Мы видим, как компоненты связаны между собой, но только внутри одного участка - не видим всей картины.

Интеграционные тесты - это другой масштаб. Мы поднимаемся выше и наблюдаем работу всей системы в целом: как компоненты взаимодействуют, как фича проходит сквозь слои приложения, как реагирует окружение. Это не тест кода как такового - это тест результата, поведенческий сценарий.

Именно этот масштаб ближе к тому, как пользователь воспринимает ваш сервис: его не волнует, сколько модулей под капотом сработало корректно. Его интересует, верно ли обработан запрос, получен ли нужный ответ, сохранились ли данные.

Юниты важны - они дают стабильность и быструю обратную связь. Но недооценка интеграционных тестов часто приводит к иллюзии "всё работает", хотя на самом деле система как целое может вести себя непредсказуемо. В итоге мы оптимизируем в сторону локальной правильности, забывая о глобальной.

В прошлом году я помог Дмитрию Свиридкину подготовить и опубликовать цикл из 12 статей "Путеводитель C++ программиста по неопределённому поведению". Теперь этот расширенный, доработанный и обобщённый материал доступен в виде печатной книги:

Экскурс в неопределенное поведение C++ / Д. О. Свиридкин, А. Н. Карпов, – СПб.: БХВ-Петербург, 2025. – 384 с. – (Профессиональное программирование)

ISBN 978-5-9775-2073-7

Книга представляет собой обширный справочник типичных, а также очень редко встречающихся ошибок, характерных для программ на C++, Rust и других языках для низкоуровневого и системного программирования, в частности на ассемблере. Все рассмотренные проблемы так или иначе связаны с неопределенным, неуточненным и определяемым реализацией поведением языковых конструкций. Наибольшее внимание уделено неопределенному поведению, возможным признакам его присутствия в программах и методам поиска, диагностики и устранения такого поведения.

Книгу можно найти в offline и online магазинах.

Ещё какое-то количество книг я и коллеги раздадим в качестве сувениров и призов на различных мероприятиях, таких как:

• Сплошные плюсы. Клуб С++ разработчиков.

• Митап «Мир С++».

• И т.д. Узнать о подобных мероприятиях можно, например, в моём ТГ канале "Бестиарий программирования".

Приятного и вдумчивого чтения!

Представлен открытый проект ccprompts – это коллекция из 70 команд Claude Code для рабочих процессов разработки программного обеспечения. Команды включают проверку безопасности и могут использоваться непосредственно с Claude Code или адаптироваться для конкретных задач.

Примечание разработчика: Этот репозиторий находится в стадии активной разработки. Команды могут содержать ошибки, между версиями могут происходить критические изменения, а структура может меняться. Используйте с осторожностью в производственной среде.

OpenAI выпустила GPT-5. Разница между GPT-4 и GPT-5 примерно как между студентом и доктором наук, заявлил Сэм Альтман.

GPT-5 является самой мощной существующей моделью для кодинга. Она может выстраивать более сложные цепочки действий и писать более сложный код в одном стиле. Простым промптом можно создать функционирующее веб-приложение — на презентации сгенерировали Duolingo платформу для изучения французского языка с полноценными дизайном, анимациями, озвучками и игрой. Новая модель значительно меньше склонна к галлюцинациям — она будет меньше врать и притворяться. Также она стала гораздо менее «подхалимской». Тексты, генерируемые GPT-5, стали более естественными и человечными. Вместе с этим модель лучше понимает и исправляет свои ошибки. ChatGPT интегрируют в Gmail и Google Календарь на следующей неделе. Можно будет управлять как электронной почтой, так и своим расписанием прямо в чате. GPT-5 сама определяет, как лучше ответить — быстро или «подумав».

GPT-5 умеет не только вести разговор, но и выполнять реальные задачи: создавать приложения, планировать календарь, проводить исследования. Она сама определяет, как лучше ответить — быстро или «подумав». Модель справляется с генерацией кода, выдаёт меньше галлюцинаций, и даже даёт более точные ответы на медицинские вопросы.

По тестам GPT-5:

• Обходит Claude Opus 4.1 и Gemini 2.5 Pro в программировании

• Слегка уступает Grok 4 Heavy в тесте «Humanity’s Last Exam»

• Отвечает на медицинские вопросы с ошибками всего в 1.6% случаев (у GPT-4o — 12.9%)

• Ведёт себя безопаснее: меньше обманывает, точнее различает вредные и безопасные запросы.

Платные подписчики Plus и Pro получили доступ к более мощной версии GPT-5 Pro. В API теперь доступны три размера: gpt-5, mini и nano.

GPT-5 можно попробовать в Cursor — тут, и в Copilot — тут.

Если нужна бесплатная альтернатива Cursor AI и Copilot в VS Code, вот самое быстрое и оптимальное решение, как мне кажется:

1. Качаешь VS Code

2. Устанавливаешь расширение Continue - open-source AI code assistant

3. Получаешь бесплатный API key от думающей модельки Deepseek: https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-r1-0528:free/api

4. Устанавливаешь соответствующие настройки провайдера и модельки в Continue. Можно это сделать в yml файле, выглядеть он будет так:

name: Local Assistant
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: deepseek-r1
    provider: openrouter
    model: deepseek/deepseek-r1-0528:free
    apiBase: https://openrouter.ai/api/v1
    apiKey: 
    

5. Пользуешься чатиком или агентом со всей дури.

Можно поиграться с настройками, провайдерами и модельками, но это уже сами.

Интеграция PVS-Studio с Hexway

Компания PVS-Studio и платформа Hexway заключили технологическое партнёрство для обеспечения интеграции статического анализатора кода PVS-Studio в экосистему DevSecOps.

Hexway VamPy — это решение, агрегирующее данные о безопасности из разных источников для работы с уязвимостями.

В Hexway стало возможным загрузить результаты анализа PVS-Studio в виде отчёта и работать с конкретными ошибками так же, как это позволяют другие инструменты. Загрузка возможна двумя способами: через пользовательский интерфейс или командную строку с использованием CLI-инструментов.

Подробнее о том, как загрузить результаты анализа PVS-Studio в Hexway VamPy можно прочитать в соответствующем разделе нашей документации.

Вам не нужен Activity Bar в vscode!

В видео я показываю несколько возможных оптимизаций вашего рабочего процесса. Станет удобнее и проще использовать ваш основной инструмент для работы.

Раз. Убираем Activity Bar. В нем есть три типа иконок: нужные нам часто, нужные иногда, совсем ненужные. Логика такая: для нужных мы создаем горячие клавиши (или пользуемся существующими). Для средне-нужных используем cmd+p и выбор команды. Ненужными – не пользуемся :)

Кастомные настройки для горячих клавиш для управления разными View (плюс к стандратным):

[
    {
        "key": "shift+cmd+g",
        "command": "workbench.view.scm",
        "when": "workbench.scm.active"
    },
    {
        "key": "ctrl+shift+g",
        "command": "-workbench.view.scm",
        "when": "workbench.scm.active"
    },
    {
        "key": "shift+cmd+o",
        "command": "outline.focus"
    }
]

Два. Убираем Side Bar. Большую часть времени он не нужен. В основном нам просто нужно читать и реже писать код. Зачем нам Side Bar? Убирается основной по cmd+b, а второй по cmd+alt+b.

Но если оставить Side Bar справа, то его появление / скрытие будет двигать код. Что будет мешать. Потому – убираем его вправо.

Настройки:

{
    "workbench.activityBar.location": "hidden",
    "workbench.sideBar.location": "right"
}

Три. И не забудьте поместить Command Palette в центр рабочей области. Так будет удобнее: появяться она будет сразу перед глазами. Просто перетаскиваем мышкой.

Ссылка со всеми материалами: https://github.com/sobolevn/the-best-python-course/blob/main/minimal_vscode Там будет много полезного.

OpenAI выпустили в Open Source две бесплатные модели gpt-oss, которые почти не уступают o3 и o4-mini.

Это самые умные модели, которые вы можете запустить у себя дома — маленькая gpt-oss-20b летает на домашнем ПК. А ещё это первый релиз в опенсорс от OpenAI за 6 лет — последний раз они так выпускали GPT-2.

gpt-oss доступна в двух версиях: с 20 млрд и 120 млрд параметров. Для первой для работы требуется минимум 16 ГБ видеопамяти, а для второй — 80 ГБ.

TypeScript и C++ в одном бинаре. Первый open source-проект от МойОфис

Команда МойОфис выложила в open source собственную разработку — компилятор tsnative. Это кроссплатформенный инструмент, который объединяет удобство TypeScript с производительностью C++ в одном приложении. Исходники — на GitHub под лицензией Apache 2.0.

Компилятор tsnative — это первая и ключевая часть более масштабного проекта под названием AntiQ, в котором мы переосмысляем подход к кроссплатформенной разработке без тяжёлых фреймворков.

AntiQ разделен на два самостоятельных компонента. Сейчас в open source опубликован только tsnative — главный модуль, в котором сосредоточена основная логика и заложены архитектурные принципы всей платформы.

Зачем это нужно?

tsnative — это кроссплатформенный компилятор, преобразующий TypeScript в нативный машинный код. Он обеспечивает бесшовную интеграцию с C++ без glue-кода или JavaScript-движков, объединяя удобство высокоуровневой разработки с производительностью системного кода. В результате вы получаете один бинарник, собранный из двух языков.

Как это работает:

• C++-функции помечаются TS_EXPORT;

• генерируются .d.ts-декларации для TS;

• TypeScript- и C++-код собираются через LLVM;

• на выходе — один исполняемый файл, без обёрток.

// math.cpp
#include "TS.h"
TS_EXPORT int add(int a, int b) {
return a + b;
}
// index.ts
console.log(add(2, 3)); // -> 5

// index.ts
console.log(add(2, 3)); // -> 5

Проект может быть интересен тем, кто:

• делает нативные приложения, но хочет писать часть логики на TS;

• ищет замену закрытым коммерческим компиляторам;

• любит ковыряться в сборке, кросс-компиляции и низкоуровневом коде.

Открытый код — не просто «выложили и забыли». Мы хотим, чтобы проектом пользовались, коммитили, обсуждали. Поэтому будем рады pull request’ам, issue и звёздочкам. Всё как обычно :)

Исходники на GitHub

Если у вас есть вопросы или комментарии, вы можете задать их в чате проекта: https://t.me/antiqmyoffice

Мой код, мой кофе, мой хаос

Для ЛЛ: перечислены способы мотивации сотрудников, которые вам могут показаться банальными

Недавно на работе разгорелся жаркий спор. Двое наших разработчиков сцепились из-за выбора библиотеки для работы с датами в монорепе на js. Один был фанатом Luxon, утверждая, что она идеально подходит для сложных задач с датами и временем. Второй клялся, что Date-fns – в это лучший выбор, потому что она лёгкая, быстрая и позволяет использовать только нужные функции, не раздувая проект.

Ну не суть. Я сидел рядом и наблюдал за этим словесным баттлом. Проект уже грозил загнуться, не начавшись.  

Понимая, что бесконечные дебаты ни к чему не приведут, я решил вмешаться. Первое, что необходимо сделать в таких ситуациях – выслушать всех причастных. Я дал каждому возможность высказаться, кивая и делая вид, что записываю их аргументы в блокнот. В голове я уже прикидывал, как не дать спору остановить работу.

Разрешение конфликта

Чтобы выйти из тупика, я предложил компромисс: «Ребята, давайте так. Каждый из вас реализует свою часть проекта с использованием своей библиотеки. На проверку идей у вас 2 дня, потом сравним, что получилось». Они согласились, и весь накал спора тут же утих – оба погрузились в работу, стремясь доказать, что их выбор лучший.

В итоге мы остановились на одной из либ, но не это важно. Главное, что разрешился конфликт между двумя сотрудниками на почве выбора технологий. А часто бывает и по-другому, что никто не хочет уступать и каждый топит за свой алгоритм/либу в проекте.

В таких случаях я обычно:

• Развожу спорщиков по разным проектам

• Или принимаю сам решение какую технологию использовать далее

В обоих случаях после конфликта может упасть мотивация, могут затаиться обиды и т.д.

Мотивация-шмотивация

Несмотря на подзаголовок, я приведу реально применённые способы поднятия мотивации разработчиков:

1. Деньги-деньги, решают многое. Сюда же незапланированные премии.

2. Повышение должности сотрудника (иногда даже без повышения зарплаты, не везде корректно настроены грейды). Был «разработчик», стал «Ведущий разработчик», потом «Старший разработчик» и т.д.

3. Обновляешь ноутбук работнику. Иногда для сотрудника это долгожданное обновление, и это очень повышает его мотивацию и лояльность к компании (ну или к тому, кто её выбил).

4. Про лишние дни отдыха тоже понятно.

5. Оплата билетов на конференции по IT-тематике (а они не всем по карману сейчас), покупка лицензий на удобный софт.

6. Признание заслуг в разработке проекта перед вышестоящим начальством и текущей командой. Хотя это должно быть по умолчанию в команде.

Этих пунктов может быть ещё очень много, везде индивидуально.

Конфликты между коллегами в команде – это не трагедия, а возможность для экспериментов и роста. Выслушать каждого, дать шанс доказать свою точку зрения на практике и подкрепить это мотивацией – именно так конфликт становится точкой роста.

Если есть чем поделиться, как вас мотивировали - прошу в комментарии.

Gemini 2.5 Deep Think получила первую официальную золотую медаль IMO среди AI-систем

20 июля 2025 года Google DeepMind совершила прорыв: их модель Gemini 2.5 в режиме Deep Think стала первой AI-системой, официально получившей золотую медаль на Международной математической олимпиаде (IMO). Разбираемся, что это значит для развития искусственного интеллекта и когда технология станет доступна разработчикам.

Что произошло на IMO 2025?

Gemini 2.5 Deep Think набрала 35 из 42 возможных баллов, решив 5 из 6 олимпиадных задач за отведённые 4,5 часа. Главная особенность — все решения проходили на естественном языке без формальных переводов в системы вроде Lean или Coq.

Это кардинально отличается от предыдущих попыток. Например, AlphaGeometry от Google в 2024 году достигла только серебряного уровня в геометрических задачах, при этом тратила дни на решение одной задачи и требовала мощных вычислительных кластеров.

Важно: OpenAI заявляла о золотом уровне для своих моделей o1/o3, но официального признания от комитета IMO они не получали.

Архитектура Deep Think: мульти-агентное мышление

Технологический прорыв Deep Think заключается в нескольких ключевых инновациях:

1. Множественные потоки рассуждений

Модель запускает несколько параллельных "агентов", каждый из которых исследует свой путь решения. Затем результаты объединяются для финального анализа — подход, схожий с Grok 4 Heavy от xAI.

2. Увеличенное время на размышления

В отличие от обычных языковых моделей, Deep Think намеренно замедляет генерацию ответа, позволяя внутренним процессам глубже проанализировать проблему.

3. Специализированное обучение с подкреплением

Применяются алгоритмы RL, которые поощряют не только правильность решений, но и чёткость доказательств и качество формулировок.

Доступность и ценообразование

Здесь начинаются проблемы. Google выпустила две версии Deep Think:

1. IMO Gold версия — доступна только избранным математикам и исследователям

2. Bronze версия — публично доступна через подписку Google AI Ultra

Стоимость Bronze версии:

• $124.99/мес первые 3 месяца

• $249.99/мес в дальнейшем

• Включает: Deep Think, Veo 3 (генерация видео), 30 ТБ хранилища

Ограничения Bronze версии:

• Время ответа: 30-60 секунд на сложные запросы

• Ограниченное количество запросов в день

• Упрощённые возможности по сравнению с IMO-версией

Критический взгляд: стоит ли овчинка выделки?

Реакция комьюнити неоднозначная. Основные претензии:

1. Неоправданно высокая цена: многие пользователи отмечают, что подписка Ultra даёт те же квоты API, что и бесплатный аккаунт

2. Медленная работа: 30-60 секунд ожидания не подходят для продуктивной работы

3. Неясные перспективы: Google не сообщает, когда IMO-версия станет доступна публично

Значение для индустрии

Успех Deep Think на IMO знаменует переход от "умных автодополнений" к системам, способным к настоящему рассуждению. Это открывает новые возможности:

• Научные исследования: помощь в доказательстве теорем и решении сложных задач

• Инженерия: анализ комплексных технических проблем

• Образование: персонализированное обучение математике и логике

Что дальше?

Google обещает API-доступ к Deep Think "в ближайшие недели", но пока только для "доверенных партнёров". Полноценная IMO-версия может остаться исследовательским инструментом надолго.

Для разработчиков это означает ожидание: пока что Deep Think — это скорее демонстрация возможностей, чем готовый продукт для интеграции.

Выводы

Gemini 2.5 Deep Think действительно совершила исторический прорыв, став первой AI-системой с официальной золотой медалью IMO. Однако коммерческая реализация пока разочаровывает: высокие цены, ограниченный функционал и неясные перспективы развития.

Если вам нужна скорость и код — оставайтесь с GPT-4, Claude или o1. Если же готовы платить за глубокие рассуждения и не спешите — Deep Think может стать интересным инструментом.

Где учиться фронтенду

Привет! Мы на Хабр Карьере собираем сотни онлайн-курсов в IT или digital на маркетплейсе курсов и каждую неделю делаем подборки обучений для тех, кто хочет учиться какой-то специализации с нуля или для тех, кто уже в профессии, но чувствует, что хочет прокачать навыки.

Собрали подборку для тех, кто хочет перейти во фронтенд. Вообще все курсы по специализации можно посмотреть здесь, а ниже оставляем ссылки по ключевым навыкам:

— HTML/CSS

Разметка и стилизация веб-страниц. HTML задаёт структуру, CSS отвечает за внешний вид, адаптивность и анимации.

— JavaScript

Язык для добавления интерактивности на веб-страницах. Используется в браузере и на сервере (через Node.js), лежит в основе большинства фронтенд-фреймворков.

— Git

Система контроля версий. Позволяет отслеживать изменения в коде, работать в команде и управлять ветками разработки.

— React

JavaScript-библиотека для создания UI. Использует компонентный подход и виртуальный DOM. Разрабатывается Facebook.

— Angular

Фреймворк от Google для построения SPA. Включает собственную архитектуру, TypeScript, DI, роутинг и инструменты для тестирования.

— Vue.js

Прогрессивный JavaScript-фреймворк для создания интерфейсов. Прост в начале, поддерживает масштабирование, гибкую архитектуру и компонентный подход.

Не забывайте, что сегодня, чтобы быть востребованным специалистом, важно прокачивать и софты — такие курсы на маркетплейсе тоже есть.

А чтобы вы могли проверить качество курсов, мы собираем отзывы о тех, кто уже прошел обучение — читайте и выбирайте лучшее для себя.

→ Смотреть курсы по всем специализациям

minimal vscode: открываем окна

Нет, не от духоты, ее в видео как раз не будет 🌚️️️️
Видео короткое, динамичное, практичное.

Перед тем как учиться пользоваться vscode, необходимо:

1. Её поставить

2. Научиться её открывать

3. Располагать её на рабочем пространстве

Мой конфиг: https://github.com/sobolevn/dotfiles

В видео поговорили про: hotkey managers, тайлы, всякие красивости для macos.

Менеджеры горячих клавиш:

• jumpapp для Linux: https://github.com/mkropat/jumpapp и https://linux.die.net/man/1/wmctrl

• AutoHotkey для Windows: https://autohotkey.com

• whkd для Windows: https://github.com/LGUG2Z/whkd

• skhd для macos: https://github.com/koekeishiya/skhd

• skhd-zig для macos: https://github.com/jackielii/skhd.zig

Тайловые менеджеры:

• macos: https://github.com/rxhanson/Rectangle мой конфиг: https://github.com/sobolevn/dotfiles/blob/master/config/RectangleConfig.json

• macos более продвинутая альтернатива: https://github.com/ianyh/Amethyst

• самая продвинутая альтернатива для macos: https://github.com/koekeishiya/yabai

• Windows: https://github.com/LGUG2Z/komorebi

• Linux: ТЫСЯЧИ ИХ

Полезности:

• Top Notch для macos: https://topnotch.app

• HazeOver для macos: https://hazeover.com/ru

• Brewfile: https://docs.brew.sh/Brew-Bundle-and-Brewfile мой конфиг: https://github.com/sobolevn/dotfiles/blob/master/Brewfile

BPN vs MVM

В двух, приложенных к этому посту файлах (здесь и здесь), показан код для решения одной и той же задачи в мобильном приложении. А именно: запустить обратный отсчёт перед началом игры.

В одном файле эта задача реализована в архитектуре BPN (Business Process Notation), о которой рассказывал раньше здесь. А во втором файле тот же код организован по архитектуре MVVM.

Код и в том, и в другом файле написан с помощью Claude Sonnet. В случае с BPN структурировал код вручную, следуя бизнес-процессам. А во втором случае попросил Клода сделать рефакторинг, используя традиционный современный подход и он выбрал MVVM.

Что можно сказать в итоге, сравнивая архитектуру в том, и другом случае. 

Объём кода

В BPN варианте 270 строки кода с комментариями, в MVVM - 524.

Т.е., в MVVM случае кода практически в 2 раза больше.

Количество сущностей, объектов.

BPN - один класс и 3 раширения к нему.

MVM - 6 классов, 1 структура, 3 протокола, каллбэки, фабрика, расширение.

Архитектура

BPN - монолит.

MVVM - вью и модель, анимация и аудио как сервисы, роутер, отдельная структура для хранения значений свойств и т.д.

Что лучше

Как всегда, каждый из подходов имеет свои плюсы и минусы.

В BPN нравится, что можно видеть модель процесса, в данном случае модель одной из задач приложения.

Что такое “Модель”

Наиболее традиционны 2 понимания термина “модель”.

В одном случае, это структура данных, модель объекта.

Например:

struct Person {

let firstName: String

let lastName: String

var age: Int

}

В другом случае, под моделью понимается всё, что не относится к интерфейсу.

Но есть и третье понимание модели - это модель приложения, или модель отдельных процессов внутри приложения. Т.е., составные части приложения (процесса) и их последовательность.

В BPN файле такая модель проступает наглядно:

 Здесь Обратный отсчёт складывается из таких блоков как подготовка, собственно выполнение, анимация, звук и закрытие экрана. Внутри каждого этапа видны его составляющие - методы и необходимые свойства.

В файале MVVM блоков кода гораздо больше и нужно несколько раз проскоролить чтобы увидеть их в выпадающем меню. И увидеть целостную модель здесь сложнее.

Conclusion

На относительно небольших проектах архитектура MVVM может быть избыточна. Здесь могут использоваться более простые варианты.

BPN позволяет видеть целостную модель задачи (процесса, приложения).

Интеграция PVS-Studio c AppSecHub

Компания PVS-Studio и платформа AppSec.Hub заключили технологическое партнёрство для обеспечения интеграции статического анализатора кода PVS-Studio в экосистему DevSecOps.

AppSec.Hub — это платформа для автоматизации процессов Application Security, которая позволяет объединять различные инструменты анализа, тестирования и мониторинга безопасности приложений.

Отчёт анализатора PVS-Studio теперь можно загрузить для просмотра в платформу AppSecHub вручную с помощью пользовательского интерфейса инструмента либо с помощью специальной утилиты командной строки.

Подробнее о работе PVS-Studio в AppSec.Hub можно прочитать в посвящённом этому разделе документации.

Также мы провели вебинар с коллегами из AppSec Solutions, чтобы на практике показать, как инструменты работают вместе, а также поделиться полезным опытом в интеграции статического анализа в DevSecOps.

Хотите подтянуть свои знания Go?

Тогда новый бесплатный курс для вас!

Язык Go называют одним из самых удобных для бэкенда. Дело тут не в примитивности: его специально стремились сделать простым и лаконичным, чтобы пользователям было легко работать с синтаксисом и понимать чужой код.

Если вы уже знакомы с Go, но не хватает практики, приглашаем пройти новый курс в Академии Selectel. С ним вы научитесь писать простые сервисы на Go и использовать его в некоторых рабочих задачах, а еще получите большую подборку ресурсов для погружения в этот язык. 

Несколько материалов для старта.

• Как написать свой REST API на Go? Разрабатываем сокращатель ссылок. Делимся пошаговой инструкцией, как написать REST API сервис URL Shortener и развернуть готовое приложение на сервере.

• Fuzzing-тесты в Go после v1.18. Рассказываем, как устроено fuzzing-тестирование в Go и как проверить функцию на корректную валидацию данных.

• Создаем сервис авторизации. Пошаговое руководство по написанию полноценного gRPC-сервиса с архитектурой на Go.

Открыть курс →

Обновлена информационная база JBook по изучению Java полностью на русском языке. Проект помогает выучить язык с полного нуля и до уровня поиска работы, включая концепции, приёмы, актуальные фреймворки, ООП, основные алгоритмы, паттерны решения задач и видеоразборы. Есть множество упражнений разного уровня сложности к каждой лекции. Проект развивается с 2018 года и постоянно обновляется вместе с версиями Java, документацией и новыми подходами к разработке.

Быстрые сборки с функцией Rollback в Amvera Cloud

Ранее в Amvera Cloud, были возможны откаты только путём новой сборки из нужного коммита в Git-репозитории. Помимо этого, использовалась медленная технология сборки.

Мы ускорили сборки до 10 раз и сделали возможность быстрого отката к предыдущим версиям!

Стало легче откатывать приложение, в случае ошибок.

Подключить быстрые сборки можно в разделе проекта «Контроль версий».

Новые сборки

1. Быстрее старых до 10 раз.

2. Позволяют откатываться к предыдущим версиям одной кнопкой. Это полезно, если вы случайно накатили баг и надо вернуться к прошлой версии.

Amvera Cloud – облако для простого запуска проектов со встроенным CI/CD (деплой идёт через Git или загрузку файлов в интерфейсе), бесплатными https-доменами, мониторингом работы приложений, встроенным проксированием до ведущих LLM и собственным инференсом LLaMA.

Вам не нужно думать о настройке инфраструктуры. Git push amvera master и ваш проект запущен. Зарегистрируйтесь и получите 111 рублей на тест. 

LeetCode ponts кому-нибудь помогли?

Мне на LeetCode постоянно LeetCode point-ы добавляют. У кого-нибудь есть реальный пример полезного применения этих points? У меня их 26 штук уже. Делать пока с ними ничего невозможно. А что реально полезного от них можно получить? Можно ли RMT-ить их? У кого получалось

Выводим Соера на чистую воду разбирая дискуссию с ним про принципы SOLID

Топ перлов

• Если ты манки-патчишь объекты, то ты функциональщик.

• Ты должен сначала залезть на гору, а потом уже решить надо было тебе сюда или нет.

• Если люди по разному воспринимают принцип - это здорово, ведь он подталкивает людей к размышлению.

• SOLID позволяет легче (т.е. не задумываясь) принимать не идеальные (т.е. сомнительные) решения.

Упомянутые материалы

• Деконструкция SOLID

• Систематизация вариантности типов

• Инверсия контроля на голом Инверсия контроля на голом TypeScript без боли

Копилка благодарностей

Использование случайностей в функциональном тестировании

Для кого эта статья?

• Инженеры по автоматизации и разработчики тестов — вам точно будет интересно.

• Обычные разработчики, если вы заинтересованы в качестве продукта, а не считаете тесты "расплатой за грехи" или "прихотью менеджмента" — тоже.

А кого, возможно, не заинтересует

Если у вас постоянно есть падающие тесты, и никто не разбирается в причинах, а просто смотрят на процент "зелёных" и "красных", — эта статья может показаться бесполезной.

Откуда вообще эта идея?

Возможно, вы сталкивались с ситуацией, когда один и тот же тест гоняется с разными входными данными. Типичный data-driven подход: параметризуем, и всё работает.

На первый взгляд — всё логично. Но на практике:

• увеличивается время прогона (особенно для UI-тестов);

• растёт вероятность нестабильности (flaky-тесты);

• тесты зачастую дублируют поведение друг друга.

Наглядный пример

Допустим, у нас есть UI-тест, проверяющий переходы по меню на сайте. Стартовая страница содержит меню для перехода на страницы A, B, C, D.

Сценарий теста:

1. Открываем стартовую страницу.

2. Выбираем пункт в меню.

3. Проверяем, что оказались на нужной странице.

Что делает большинство:

• Пишут четыре теста: переход на A, на B, на C и на D.

• Или параметризуют тест: гоняют один и тот же сценарий с разными входными.

Но по сути, мы проверяем одну и ту же функциональность перехода по меню. Зачем гонять одни и те же шаги с разными данными?

Проблема

Если тест проверяет функциональность, то логично оставить один вариант— переход на страницу A. Экономите ресурсы, всё стабильно и функциональность проверяется. Но однажды приходит тимлид с вопросом:

Почему тесты не поймали баг с переходом на страницу D?

В этом случае экономия не оправдалась

Что делать?

Тест — это тоже код. Он может быть не стабильным. И чем чаще он запускается, тем быстрее мы понимаем, стабилен он или нет.

А теперь возвращаемся к примеру с меню:

Что, если каждый раз случайным образом выбирать один из пунктов (A, B, C, D)?

• Экономим ресурсы: запускается один тест вместо четырёх.

• С течением времени мы случайным образом "покроем" все пункты.

• Чем чаще прогоняются тесты, тем быстрее мы обнаружим баг (например, если страница C не открывается).

Это не универсальное решение, но в ряде случаев — вполне разумный компромисс между экономией и эффективностью.

Это не ноу-хау

Такой подход давно известен — он называется property-based testing.

Как пример - фреймворк Hypothesis, который позволяет генерировать данные автоматически и находить пограничные случаи, о которых вы даже не думали.

Что важно помнить

• Использование случайности не должно усложнять тест. Логика должна быть понятна и читаема.

• Если тест упал, он должен сообщить, что именно пошло не так, даже если данные были сгенерированы случайно.

• Рандомизация — всего лишь один из способов сделать тесты более эффективными, но это не универсальное решение

• Иногда стоит логировать/фиксировать сгенерированные данные, особенно при падении теста — чтобы потом воспроизвести баг

Итог

Рандомизация в тестировании — мощный инструмент:

• помогает экономить ресурсы;

• расширяет покрытие;

• стимулирует стабильность и надёжность тестов.

Но применять её стоит с умом: понимать, зачем, где, и в каком объёме.

А как у вас это устроено? Используете ли вы property-based подход в тестах? Или всё ещё параметризуете всё подряд? Буду рад услышать ваши мнения, кейсы и даже критику.

Есть для альтернатива Delphi в 2025 году для простых кроссплатформенных приложений?

Навеяно обсуждением статьи про Дельфи в 2025.

Q1: Если сейчас есть задача по-быстрому сбацать что то с формами под винду - какая есть альтернатива дельфи?

Q2: А если так же быстро накидать, только кроссплатформенное приложение и без зависимостей?

И мой ответ

A: Не находишь, что 3000$ за кроссплатформенный дизайнер форм слишком дорого? Даже за хороший.

Собственно, порылся в памяти и в википедии, проверил что там еще живое и набросал списочек визуальных дизайнеров для Linux - приложеньиц. По названию язык программирования и фреймворк легко идентифицируется.

Все может использоваться бесплатно и без особых претензий на функциональность. Единственное, иногда бывает нужно еще нарисовать какой то чарт/график и загрузить/записать данные в БД/XML/JSON - с этим могут быть нюансы с конкретным вариантом.

С чем то я работал, с чем то нет, актуальные версии вживую не проверял.

1. GNOME Builder (ex.Anjuta). GTK multilang IDE

2. Cambalache (ex.Glade) - GTK form builder

3. Qt Creator

4. FLUID for FLTK

5. wxFormBuilder for wxWidgets 

6. Projucer for JUCE

7. Ultimate++ 

8. NetBeans GUI design tool for Java Swing 

9. TKproE (TCL/TK Programming Environment)

10. Lazarus

11. MSEide+MSEgui Pascal

12. GTK# Visual Designer MonoDevelop (retired)

13. Xamarin.Forms GTK Backend (discontinued for NET MAUI)

14. JavaFX Scene Builder

15. Pygubu Tkinter a GUI for Python

    Может еще что и забыл, либо не попалось на глаза.