Модульный фреймворк для гибкого тестирования на Go — Testo
Если у вас десятки тысяч тестов, сложные сценарии, а тестам не хватает наглядных отчетов – наше опенсорс-решение может вам помочь
Testo — это слой над testing.T внутри экосистемы Go. Мы наполнили его плагинами, чтобы гибко адаптироваться под потребности и быстро создавать тесты под любую задачу.
Backend без сюрпризов: 15 уроков недели от кода до production
Когда сервис растёт, привычных решений становится недостаточно: появляются проблемы с производительностью, отказоустойчивостью, масштабированием и поддержкой сложной бизнес‑логики.
На ближайших бесплатных уроках разберём инструменты и подходы, которые помогают backend‑разработчикам решать реальные задачи: проектировать сервисы, работать с данными, понимать поведение приложений под нагрузкой и готовить решения к продакшену. Уроки проведут наши преподаватели – можно будет задать вопросы по теме или формату обучения.
Архитектура и высоконагруженные системы
23 сентября в 20:00. «Узнайте, как использовать Patroni для управления высокодоступными кластерами PostgreSQL». Записаться
6 октября в 20:00. «Практические подходы к переходу от монолита на микросервисы». Записаться
6 октября в 20:00. «Apache Kafka в микросервисной архитектуре – лучшие практики асинхронного обмена». Записаться
22 октября в 19:00. «Основы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре». Записаться
Java и Spring
21 сентября в 20:00. «HTTP-сервер на чистой Java за 30 минут». Записаться
30 сентября в 20:00. «Spring AI 2.0 на практике: добавляем AI в Spring Boot и доводим до production». Записаться
22 октября в 20:00. «Spring Boot под нагрузкой: почему сервис работает локально и падает в production». Записаться
Backend на Go и C++
22 сентября в 20:00. «Горутины и каналы: под капотом (under the hood) и нюансы в продакшене». Записаться
1 октября в 20:00. «Паттерн многопоточного программирования Producer–Consumer». Записаться
.NET и ASP.NET Core
1 октября в 20:00. «JIT и AOT в .NET: ReadyToRun и NativeAOT на практике». Записаться
20 октября в 20:00. «OpenTelemetry в .NET: от чёрного ящика к наблюдаемой системе». Записаться
Базы данных и SQL
30 сентября в 20:00. «Подзапросы или CTE – как сделать сложный запрос понятным». Записаться
5 октября в 20:00. «Как SQL Server ищет данные – Scan, Seek и Lookup в плане запроса». Записаться
15 октября в 20:00. «SQL против бардака в данных: поиск по шаблону и регулярные выражения». Записаться
19 октября в 20:00. «Анализируем длинные и сложные запросы в SQL Server». Записаться
Полное расписание бесплатных уроков сентября собрали в дайджесте.
AGI (Artificial General Intelligence), искусственный общий интеллект, способный решать интеллектуальные задачи на уровне человека.
Вводные для теста
1) Изображение
2) Описание
«Двадцать четыре шарика окрашены в шесть цветов и связаны между собой шестью замкнутыми цепочками. При вращении цепочек шарики перемешиваются. Вращая цепочки, необходимо восстановить исходное состояние так, чтобы на каждой стороне головоломки были шарики только одного цвета».
Задача
По изображению и описанию создать трёхмерную компьютерную головоломку, используя вайбкодинг.
Решить созданную головоломку, не используя машинный перебор вариантов.
Вот вам еще одна из самых полезных команд в Claude Code для продвинутых И одна из причин, почему я не фанат Codex Harness -- там такого нет
Это команда /rewind или esc + esc в Claude Code CLI
Эту команду можно воспринимать ее как Ctrl+Z для агента
Сначала вот вам короткое описание из документации Claude Code
Что делает /rewind в Claude Code
Claude Code автоматически создаёт checkpoint перед каждым новым ходом и сохраняет снимки файлов перед своими правками. Команда /rewind или двойное нажатие Esc открывает меню, где можно выбрать прошлое сообщение и:
восстановить только разговор;
восстановить только изменённые файлы;
восстановить и разговор, и файлы;
свернуть выбранную часть истории в summary.
Checkpoints сохраняются вместе с сессией, поэтому вернуться к ним можно даже после перезапуска Claude Code. Но если в гит намусорили уже другие сессии, то при измении файлов могут вылезать конфликты
Теперь про юзкейсы и объяснение уже от меня
В основе этой команды лежат две независимые переменные
Состояние git файлов в вашем репозитории
и Conversation — история текущего диалога в context window
При вызове команды /rewind вам предложат выбрать конкретное сообщение и затем выбор из 3-5 вариантов
Restore code and conversation Возвращает и файлы, и диалог к выбранной точке Полезно, когда агент долго шёл не туда и оставил после себя плохие изменения. Продолжать поверх такого состояния смысла нет: контекст и файлы уже заполнены ошибочными попытками
Restore conversation Диалог откатывается, но код при этом остаётся Сценарий: баг уже исправлен за несколько шагов, но обсуждение бага больше не нужно. Возвращаем разговор до него — следующая итерация видит чистую историю и при этом сохраняет исправленные файлы Полезно и при параллельной работе над одним main
Restore code Откатываются только файлы, а разговор остаётся Так можно признать решение неудачным, стереть его из репозитория и продолжить обсуждение в том же контексте Это чище, чем заставлять агента по памяти выискивать и удалять свои изменения
Summarize
Summarize from here Сжать сообщения после выбранной точки
Summarize up to here — сжать всё до точки, оставив последние сообщения дословно /compact подводит итог всей сессии В этих сценариях Claude Code делает форк диалога
И ещё есть просто Fork Как и в случаях с саммари — старая ветка не стирается: restore code and conversation и restore conversation создают форк
У моего Hermes агента произошел апдейт по коннекторам. Теперь он умеет работать с Meta ADs, Threads и Instagram 💌
Я тут выпускал серию из 4 постов о том, как оно все работает и что нужно сделать, чтобы заработало у вас. Это уже 5 пост из этой серии про новые коннекторы
Я давно хотел научить его работать с Meta ADs, Threads и Instagram
Но там был нужен Facebook Developer аккаунт, который я не мог получить по техническим причинам (meta ux bruh)
И вот спустя 3 месяца мы все порешали и обзавелись большим апдейтом и теперь умеем
🟢 Threads
» Публиковать контент в Threads
» Анализировать собственный Threads аккаунт история постов, ветки, реплаи, упоминания и метрики. Чтобы видеть, какие темы и форматы реально работают. Сохранять их и переиспользовать
» Исследовать чужие Threads Разные публичные профили, посты и ветки конкурентов или залетевшие форматы
🟢 Meta Ads — рекламный кабинет меты
» Собирать рекламные эксперименты в Meta Ads Клови теперь умеет собирать кампании, адсеты, таргетинг, ставить бюджеты и креативы Только с этим есть проблемка — у Meta Ads CLI баг блокирует запуск и обновление активных РК. Т.е. создать можно, а запустить только через интерфейс или с помощью Meta Ads MCP сервера дома на компе
» Следить за рекламными результатами Докладывает мне расходы, показы, клики, CTR, CPC, охват и результаты по плейсментам. Классно умеет это сводить с Google Analytics и приносить мне выводы
» Управлять рекламной инфраструктурой Я пока еще не тестил, но вроде умеет в datasets, пиксели, каталоги, product feeds и product sets Чтобы строить нормальную связку «объявление → действие → измеримый результат»
» Исследовать рекламу конкурентов Сейчас в процессе финального подключения, но он сможет искать объявления в Meta Ad Library по ключевым словам, страницам, странам и платформам.
Чтобы собирать тексты, креативы, CTA, даты запуска и ссылки конкурентов и выдвигать гипотезы по рабочим офферам и форматам перед запуском своей рекламы
А ЕЩЕ самый класс в том, что Hermes, залогиненный через Codex теперь сам может генерировать картиночки под креативы. Сам сгенерировал — сам опубликовал
🟢 Instagram Graph API Теперь мы можем публиковать посты, Reels и Stories. Отвечать на комментарии и собирать статистику аккаунта. Я не особо веду инстаграмм, поэтому просто за компанию его подключил
P.S Да, подобные коннекты можно сделать и через Claude Code / Codex. Просто у меня личный контур сделан через Hermes. Так удобнее
P. P. S. А если вы вдруг хотите получше разобраться, как сделать подобного агента для себя или для своего бизнеса, то я завтра в 17 по МСК буду открытую онлайн-лекцию читать
ИИ заметно ускорил работу с кодом: то, на что раньше уходили часы, теперь иногда можно сделать за несколько минут — найти нужное место в проекте, написать код, подготовить тесты или обновить документацию.
Но вместе с этим сместилась и главная сложность. Раньше много времени уходило на то, чтобы сделать изменение, а теперь все чаще — на то, чтобы понять, правильное ли изменение было сделано.
Ринат, iOS‑разработчик в Naumen, рассказывает, почему так происходит и что это меняет в работе команды.
🔸 ИИ продолжает то, что уже есть
ИИ смотрит, как похожие задачи решались раньше, и делает так же. Если в проекте есть хорошие, понятные правила, он им следует. Если годами копились обходные решения, лишние слои и договоренности, которые существуют только в головах нескольких человек, ИИ просто продолжит их.
ИИ видит, как принято делать, но не всегда понимает, почему именно так.
🔸 Правила нельзя оставлять только в голове
Важно заранее договориться:
где живет конкретное бизнес‑правило;
какие состояния допустимы;
что должно остаться неизменным;
как проверить, что новая реализация не сломала соседний сценарий.
Это касается не только разработчиков: аналитик задает ожидаемое поведение, разработчик превращает его в код, ИИ ускоряет работу. Для каждого ориентир — понятные правила и способ проверить результат.
🔸 ИИ не отменяет архитектуру и тесты
ИИ позволяет быстро вносить изменения в код. Но если система устроена непонятно, он продолжит старую путаницу.
Наверное, поэтому качество работы все меньше хочется измерять количеством написанного кода или скоростью закрытия одной задачи.
Если через полгода следующая небольшая задача все еще останется небольшой, значит, сегодня мы сделали все правильно.
Новые технологии без лишнего шума: что будем разбирать на вебинарах на этой неделе
Каждый месяц появляются новые фреймворки, модели и инструменты, которые обещают изменить разработку. Но между экспериментом на выходных и технологией, которая действительно помогает решать рабочие задачи, есть большая разница.
На бесплатных демо-уроках этой недели разберём современные подходы на практике: посмотрим, как работают ИИ‑агенты, ML‑модели, базы данных, архитектурные решения, инструменты разработки и подходы к управлению командами. Выбирайте нужную тему и присоединяйтесь:
ИИ и машинное обучение
14 сентября, 20:00. «AI‑агенты против Junior‑разработчиков: кто кого заменит к концу 2026 года». Записаться.
15 сентября, 20:00. «Настройка виртуального окружения — уверенный старт в мире Python и ML». Записаться.
16 сентября, 18:00. «Задача классификации от 0 до 9». Записаться.
17 сентября, 18:00. «Создаём ИИ‑ассистента для системного аналитика за 1 час». Записаться.
17 сентября, 20:00. «Обзор ИИ‑технологий для разработчиков. От идей до рабочих решений». Записаться.
Разработка и архитектура
17 сентября, 20:00. «RabbitMQ в Production: Transactional Outbox, идемпотентность и DLQ в ASP.NET Core». Записаться.
17 сентября, 20:00. «Создаём первое приложение на Vue 3 с Composition API». Записаться.
Данные и базы данных
15 сентября, 20:00. «Моделирование данных для DWH». Записаться.
16 сентября, 20:00. «Темпоральные данные в PostgreSQL 18: история и версии без триггеров». Записаться.
Аналитика и бизнес‑процессы
15 сентября, 20:00. «Как аналитик 1С ведет задачу от интервью до приемки: сквозной кейс интеграции с мобильным рабочим местом». Записаться.
17 сентября, 20:00. «Событийные подпроцессы в BPMN 2.0: как моделировать процессы, реагирующие на события». Записаться.
17 сентября, 20:00. «Управление релизами в 1С: GitFlow, code review и CI/CD на практике». Записаться.
Управление командами
14 сентября, 19:00. «Анти‑паттерны управления: Почему "помощь" заказчиков убивает проекты и как вернуть контроль». Записаться.
16 сентября, 20:00. «Диагностика команды: как выявить проблемы до того, как они повлияют на результат». Записаться.
16 сентября, 20:00. «Сложные разговоры в команде: как давать обратную связь без эскалации». Записаться.
Инфраструктура
17 сентября, 20:00. «Где Linux хранит настройки и логи: разбираем файловую структуру на практике». Записаться.
Открытые уроки — хорошая возможность пообщаться с экспертами — преподавателями курсов, а также посмотреть на технологии изнутри и понять, какие подходы действительно стоит добавить в свой рабочий инструментарий.
А полный список бесплатных уроков сентября можно посмотреть в дайджесте.
Все видеозаписи конференции EuroPython 2026, проходившей в Кракове (Польша) с 13 по 19 июля 2026 года, теперь доступны онлайн для всех пользователей (включая фото). Также опубликован краткий обзор мероприятия от организаторов.
Мы объехали офисы партнёров, встретились с коллегами и обсудили самое актуальное: AI в разработке, продуктовые циклы, управление изменениями и не только. На практических сессиях разбирали реальные кейсы, а на дискуссиях искали ответы на сложные вопросы.
Собрали цифры нашего фестиваля, чтобы показать масштаб:
5 площадок
5 компаний организаторов
Более 600 участников
10 докладов от экспертов отрасли
3 активности — мастермайнд, круглый стол и практикум с живыми кейсами
12 экспертов и спикеров
5 кейсов решено на практикуме по инженерной оптимизации.
Отдельное спасибо организаторам — вы сделали эту неделю незабываемой. Увидимся в следующем году!
Зачем мы интегрируем свой анализатор в такое количество инструментов?
Мы разрабатываем и продаём статический анализатор PVS-Studio. В самом продукте есть множество всякого интересного: утилиты командной строки, диагностические правила разных категорий, вспомогательные утилиты и тому подобное.
За не самым красивым оборотом “тому подобное” мы обычно скрываем наши многочисленные интеграции со сторонними продуктами (плагины, расширения, сценарии работы). Вы можете спросить: “А зачем скрывать?” Смотрите сами: первой нашей интеграцией был плагин для Visual Studio 2005, вышедший 18 лет назад. Сегодня же анализатор интегрируется с более чем тремя десятками других инструментов для разработки: плагины для IDE, игровые движки, платформы контроля качества кода, сборочные системы, платформы CI/CD и т. п.
Поддерживать всё это в актуальном и рабочем состоянии — большая работа, и в новой статье расскажем, зачем мы вообще этим занимаемся.
18 открытых уроков недели: изучаем ML, LLM, PostgreSQL, Go и DevOps на практике
Когда в работе появляется новая технология, важно быстро понять, где она пригодится и как применять её в реальных задачах. Часто проблема не в отсутствии документации, а в том, что сложно отделить ключевые принципы от деталей и сразу увидеть рабочий сценарий.
Открытые уроки помогают разобраться с инструментами через практику: от подготовки данных для ML‑моделей и настройки инфраструктуры до поиска узких мест в продакшене и проектирования сложных систем.
На этой неделе разбираем машинное обучение, искусственный интеллект, PostgreSQL, Linux, Go, Rust, DevOps, разработку под iOS и управленческие задачи технических специалистов.
AI и машинное обучение
7 сентября, 18:00. «Учимся готовить данные для ML‑моделей». Записаться Разберём подготовку данных перед обучением моделей.
7 сентября, 20:00. «Почему 90% ML‑проектов не доходят до продакшена? Разбираем архитектуру настоящей ML‑системы». Записаться Поговорим о компонентах и рисках ML‑систем в production.
8 сентября, 20:00. «Что надо знать про работу LLM моделей». Записаться Разберём принципы работы больших языковых моделей.
8 сентября, 20:00. «ИИ против бага: как разобрать инцидент в Python‑проекте от логов до исправления». Записаться Посмотрим, как применять ИИ при поиске и исправлении ошибок.
9 сентября, 18:00. «Оптимизируем построение модели через Pipeline». Записаться Разберём сборку и настройку ML Pipeline.
10 сентября, 18:00. «Подготовка данных в Pandas». Записаться Поработаем с обработкой данных для ML‑задач.
Базы данных и разработка
8 сентября, 20:00. «Борьба с блокировками в PostgreSQL: как достичь высокой параллельности при большой нагрузке». Записаться Разберём проблемы блокировок и способы повышения производительности.
Разработка и языки программирования
9 сентября, 20:00. «Go‑профилирование: как найти и исправить „тормоза“ в продакшене». Записаться Найдём причины проблем с производительностью Go‑приложений.
9 сентября, 20:00. «Владение, заимствование и ссылки в Rust: как компилятор делает ваш код безопасным». Записаться Разберём ключевые механизмы безопасности Rust.
9 сентября, 20:00. «Что надеть сегодня? Создаём погодного помощника для iPhone на SwiftUI». Записаться Создадим приложение с погодным помощником на SwiftUI.
Linux, DevOps и инфраструктура
7 сентября, 20:00. «Linux для Windows‑администратора за 60 минут». Записаться Познакомимся с основными возможностями Linux для администраторов.
8 сентября, 20:00. «LVM без простоя: расширение тома, перенос данных и аварийный откат через snapshot». Записаться Разберём управление хранилищем без остановки системы.
8 сентября, 20:00. «Системный аналитик и его ценность глазами компании». Записаться Разберём роль аналитика в бизнес‑процессах.
8 сентября, 20:00. «От технического лидера к CTO: как начать принимать решения на уровне бизнеса». Записаться Поговорим о переходе от инженерных задач к управлению.
9 сентября, 20:00. «Как тимлиду распределять ответственность и не становиться узким местом команды». Записаться Разберём управление ответственностью внутри команды.
1С и автоматизация тестирования
8 сентября, 19:00. «Автотесты 1С через ИИ: от запуска до контроля результата». Записаться Посмотрим, как использовать ИИ в автоматизации тестирования 1С.
Выбирайте тему, которая пригодится в текущих задачах, и подключайтесь к открытому уроку. Все мероприятия проходят онлайн.
До встречи на занятиях!
Еще больше бесплатных уроков сентября смотрите в дайджесте.
Статья “Почему разработчики продолжают писать код руками?” была плохо воспринята аудиторией. На всех площадках были только отрицательные комментарии. Все были убеждены, что весь код нужно писать руками. Каждую строчку кода.
Я удивлён этому, потому что я действительно считал, что многие разработчики используют ИИ агентов для написания кода. Реальность оказалась другой.
Программисты не готовы потерять свою идентичность. Написание кода для них это в какой-то степени искусство.
AI-агенты уже пишут код. Какие навыки разработчика останутся ценными через 3 года?
Согласно исследованию Stack Overflow Developer Survey, 84% разработчиков уже используют или планируют использовать ИИ-инструменты в процессе работы. При этом доверие к результатам работы искусственного интеллекта остается неоднозначным: многие инженеры отмечают, что готовы использовать такие инструменты, но всё равно проверяют их решения.
Получается интересная ситуация: ИИ уже умеет помогать с кодом, поиском ошибок и рутинными задачами, но ответственность за архитектуру, качество решений и понимание контекста проекта по-прежнему остается за разработчиком.
Поэтому вопрос «заменят ли AI-агенты программистов» постепенно меняется на другой: какие навыки будут отличать инженера, который эффективно работает с агентами, от инженера, который конкурирует с ними в тех задачах, где автоматизация уже становится реальностью?
На бесплатном уроке 14 сентября в 20:00 разберём, что современные AI-агенты уже умеют делать в разработке, где они пока ошибаются и как использовать их как инструмент для усиления своей работы. Присоединяйтесь.
Занятие проведёт преподаватель-практик курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование» Анастасия Третьякова.
А если хотите посмотреть другие актуальные темы, загляните в дайджест бесплатных уроков — там собрали все ближайшие занятия на сентябрь.
Ну а теперь некоторые пояснения: выше перечислены известные библиотеки, реализующие коды Рида-Соломона под CPU для задачи стирания, т.е. у вас есть блоков, вы к ним добавляете еще блоков и получаете право потерять любые блоков из, РС код позволит восстановить потерянное. РС код состоит из нескольких рутин с многочленами, реализация за -- уровень сложного практического задания на курсе по вычислительной алгебре. В теории еще с 80-х годов было подозрение, что эти рутины можно полностью сделать на основе FFT, получить вычислительную сложность хотя бы и быстрый алгоритм на его основе. На практике с этим было много проблем, первая и по большому счету единственная практическая реализация со сложностью появилась в 2016 году в Leopard-RS на основе работы Лина-Чуна-Хана и соответствующего FFT-подобного преобразования (LCH transform). В этом году вышел обновленный алгоритм от авторов исходного подхода с улучшенным декодером, реализация доступна тут. Моя роль тут инженерная: я скрестил Leopard с XDRS, добавил GFNI, отполировал интерфейс и получил
Совместимый с Leopard РС код с произвольными параметрами (Leopard только поддерживает только , у XDRS параметры должны быть степенями двойки)
Выделенные интерфейсы для LCH преобразования и затьюненные вычислительные ядра под AVX2 и GFNI
Мы встретились в пространстве Garage Eight, чтобы поговорить об AI для работы. Доклады, живые дискуссии и тёплая атмосфера — всё это мы засняли для тебя.
Разработчики обычно не останавливаются долго на одном уровне. У всех со временем появляются новые задачи: высокие нагрузки, сложные архитектурные решения, оптимизация производительности, работа с внутренними механизмами языка.
Но есть одна проблема: свои знания сложно оценивать объективно. То, что кажется хорошо знакомым после нескольких лет работы, иногда скрывает пробелы в фундаментальных концепциях.
Короткий технический тест помогает проверить себя: какие темы уже хорошо закрепились, а какие стоит изучить глубже.
Можно оценить знания по направлениям:
— Java: язык, JVM, коллекции, многопоточность и практики разработки; — Go: особенности языка, конкурентность, работа с памятью и создание сервисов; — C# и ASP.NET: платформа .NET, веб-разработка и ключевые инструменты экосистемы; — Rust: владение памятью, система типов и особенности безопасной разработки.
Пройдите вступительный тест и получите ориентир, какие темы стоит изучить дальше.
15 бесплатных уроков для тех, кто работает с искусственным интеллектом
Искусственный интеллект уже меняет подход к разработке: LLM помогают писать код, искать информацию, автоматизировать процессы и создавать новых цифровых помощников. Но при переходе от экспериментов к реальным задачам появляются вопросы: какую модель выбрать, где достаточно промпта, когда нужен RAG или дообучение, как контролировать качество ответов и встроить ИИ в рабочие процессы.
Разобраться в современных ИИ‑инструментах — это первый шаг к тому, чтобы использовать их как полноценный инженерный инструмент: запускать локальные модели, создавать ИИ‑агентов, работать с ML‑пайплайнами и понимать ограничения технологий.
Собралиоткрытые уроки от преподавателей‑практиков, которые помогут разобраться в ключевых направлениях искусственного интеллекта — от больших языковых моделей и ИИ‑агентов до машинного обучения и внедрения ИИ в реальные задачи.
LLM и генеративный ИИ
3 сентября, 20:00. «Локальные LLM модели для разработки». Записаться
8 сентября, 20:00. «Что надо знать про работу LLM моделей». Записаться
23 сентября, 18:00. «Structured Outputs: как заставить LLM всегда возвращать то, что вам нужно». Записаться
ИИ‑агенты и искусственный интеллект в разработке
14 сентября, 20:00. «ИИ‑агенты против Junior‑разработчиков: кто кого заменит к концу 2026 года». Записаться
17 сентября, 20:00. «Обзор ИИ‑технологий для разработчиков. От идей до рабочих решений». Записаться
1 октября, 20:00. «Продуктивность разработчика и Agent Skills». Записаться
ML и работа с данными
7 сентября, 18:00. «Учимся готовить данные для ML‑моделей». Записаться
9 сентября, 18:00. «Оптимизируем построение модели через Pipeline». Записаться
10 сентября, 18:00. «Подготовка данных в Pandas». Записаться
16 сентября, 18:00. «Задача классификации от 0 до 9». Записаться
23 сентября, 18:00. «Дерево решений — простой и интерпретируемый ML‑алгоритм». Записаться
Практическое применение ИИ
7 сентября, 20:00. «Почему 90% ML‑проектов не доходят до продакшена? Разбираем архитектуру настоящей ML‑системы». Записаться
8 сентября, 20:00. «ИИ против бага: как разобрать инцидент в Python‑проекте от логов до исправления». Записаться
21 сентября, 20:00. «Как руководителю внедрить ИИ в работу команды: от выбора процесса до рабочего сценария». Записаться
22 сентября, 20:00. «Можно ли доверять ИИ‑коду: как находить галлюцинации, уязвимости и устаревшие решения». Записаться
PostgreSQL 18, локальные LLM, ClickHouse и Playwright: что разобрать на этой неделе
Когда в проекте появляется новый инструмент или технология, времени на долгое погружение обычно нет. Нужно быстро понять, как это работает в реальной задаче, где могут возникнуть сложности и что стоит проверить до внедрения.
Именно поэтому особенно полезны форматы, где тему разбирают через конкретный сценарий: настройку, тестирование, архитектурное решение или разбор типовой проблемы. Такой подход помогает быстрее связать теорию с тем, что происходит в рабочем проекте.
В посте собрали бесплатные уроки этой недели по PostgreSQL 18, ClickHouse, локальным LLM, Playwright, Linux, ML‑системам и другим темам. Можно выбрать направление под текущую задачу и посмотреть, как с ним работают на практике.
AI, ML и автоматизация
31 августа, 20:00. «Построение программ без кода: создание умного помощника и автоматизаций в n8n». Записаться Соберём AI‑помощника и автоматизации без кода.
1 сентября, 20:00. «Практическое применение нейросетей для моделирования процессов». Записаться Разберём нейросети для работы с бизнес‑процессами.
3 сентября, 20:00. «Как руководителю внедрить ИИ в работу команды: от выбора процесса до рабочего сценария». Записаться Пройдём путь от идеи до рабочего AI‑сценария.
3 сентября, 20:00. «Локальные LLM‑модели для разработки». Записаться Разберём запуск и применение локальных LLM.
7 сентября, 18:00. «Учимся готовить данные для ML‑моделей».Записаться Подготовим данные к обучению ML‑моделей.
7 сентября, 20:00. «Почему 90% ML‑проектов не доходят до продакшена? Разбираем архитектуру настоящей ML‑системы». Записаться Разберём архитектуру production‑ready ML‑системы.
Базы данных и бэкенд
1 сентября, 20:00. «PostgreSQL 18: асинхронный I/O и io_uring на практике». Записаться Посмотрим, как работает асинхронный I/O в PostgreSQL 18.
3 сентября, 20:00. «Векторный поиск в ClickHouse». Записаться Разберём возможности векторного поиска в ClickHouse.
3 сентября, 20:00. «ASP.NET Core API под нагрузкой: как сделать сервис устойчивым к сбоям и росту трафика». Записаться Поговорим об устойчивости API под нагрузкой.
Тестирование
2 сентября, 20:00. «ИИ для тестировщика: инструменты, которые уже меняют профессию». Записаться Посмотрим на AI‑инструменты для задач тестирования.
3 сентября, 20:00. «UI и API‑тестирование с Java и Playwright». Записаться Разберём автоматизацию UI‑ и API‑тестов.
Linux и системное программирование
3 сентября, 19:00. «Первый веб‑сервер на Linux: Nginx, Apache и проверка доступности». Записаться Поднимем и проверим первый веб‑сервер на Linux.
7 сентября, 20:00. «Linux для Windows‑администратора за 60 минут». Записаться Разберём базовые инструменты Linux через знакомые аналогии.
7 сентября, 20:00. «Работа с памятью на языке C». Записаться Поговорим об указателях и управлении памятью.
1С и бизнес‑анализ
2 сентября, 20:00. «Как аналитику выбрать решение 1С для автоматизации казначейства: сравниваем 1С:ERP, 1С:УХ и 1С:ERP.УХ». Записаться Сравним решения 1С для автоматизации казначейства.
Выбирайте интересующую тему, регистрируйтесь и подключайтесь к занятию.
Все ближайшие открытые уроки собраны на одной странице в дайджесте.
Вайбкодинг — довольно популярное в наше время занятие, которое пагубно сказывается на все программистическое комьюнити. Мало того, что всё наполняется нейрослопом от новоиспеченных «программистов» с подпиской Claude за 20$, так еще и старички разучиваются писать код без использования ИИ ввиду его использования.
Масло в огонь подливает ЛИНУС ТОРВАЛЬДС (создатель линукса) который недавно ляпнул что «ИИ — хороший инструмент»; эту фразу теперь используют вайбкодеры чтобы оправдать то, что они пишут код с использованием ИИ.
Вайбкодеры по сути своей не имеют своих навыков, даже хотя большинство из них утверждает обратное: что они понимают всё что нейросеть пишет. Но, как показывает практика, без ИИ они ни на что не способны, потому что банально чтобы писать код самостоятельно нужно учится писать его самостоятельно, без всяких нейросетей.
Некоторые говорят что они «используют ИИ иногда, когда проблемы возникают»... Программирование — это РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМ, когда нейросеть за вас эти самые проблемы решает, вы уже не программист, а обычный вайбкодер.
Вообщем, вы видите к чему все идет: у людей навыки программирования атрофируются от использования ИИ, новые разработчики — вайбкодеры; нормальных людей, что способны писать код самостоятельно — скоро совсем не останется. Это прискорбно.
Неопытный вайбкодер может создать приложение, где все пароли пользователей хранятся в открытом виде.
Неопытный пользователь может использовать один и тот же пароль на всех сервисах и не использовать двухфакторную авторизацию.
Неопытный хакер с помощью ИИ находит уязвимость в приложении и получает доступ к базе данных.
Пароль из базы даёт ему доступ ко всем сервисам, на которых зарегистрирован пользователь.
Эта проблема существовала всегда.
Но сейчас почти любой неопытный человек может создать приложение, а неопытный хакер может найти уязвимость в приложении.
При этом количество неопытных пользователей не поменялось. Только они теперь начали пользоваться навайкбоденными продуктами и подвергают себя большему риску, чем раньше.
блоков, вы к ним добавляете еще 
блоков и получаете право потерять любые 
блоков из
, РС код позволит восстановить потерянное. РС код состоит из нескольких рутин с многочленами, реализация за 
-- уровень сложного практического задания на курсе по вычислительной алгебре. В теории еще с 80-х годов было подозрение, что эти рутины можно полностью сделать на основе FFT, получить вычислительную сложность хотя бы 
и быстрый алгоритм на его основе. На практике с этим было много проблем, первая и по большому счету единственная практическая реализация со сложностью 
появилась в 2016 году в Leopard-RS на основе работы 
, у XDRS параметры должны быть степенями двойки) 
