Веб-разработка *

Есть Vue DevTools с галкой «Highlight updates». Есть react-scan в соседней экосистеме. Оба показывают одно и то же: вот этот компонент перерисовался.

Проблема в том, что знание «перерисовался» само по себе бесполезно. Ты и так видишь, что страница дёргается. Вопрос всегда другой: что именно изменилось. Какой проп, какой реф, какое поле стора. Без этого ты сидишь и комментируешь куски шаблона, пока не найдёшь виновника методом половинного деления.

В React иначе и нельзя: реактивность там на уровне «перерисовался компонент», причину приходится реконструировать диффом пропсов. А во Vue реактивность точечная — фреймворк знает, какая именно зависимость дёрнула рендер.

И он её отдаёт.

На сайтах со встроенными Яндекс Картами стала появляться реклама.

Причём речь не только о сложных интеграциях через API. С рекламой можно столкнуться и на обычной карте, которую когда-то сделали через Конструктор и встроили на страницу контактов.

Для владельца сайта ситуация выглядит, мягко говоря, не очень приятно. Карта — часть интерфейса сайта. На ней мы хотим показать свой офис, магазин или схему проезда, а теперь внутри этого блока посетителю может демонстрироваться чужая реклама.

Отключить её можно. Но уже за деньги. Вот такая вот фигня, собачка…

Я решила разобраться, что изменилось у Яндекса и есть ли сейчас нормальная альтернатива. И здесь неожиданно интересным оказался Конструктор карт 2ГИС.

Представим обычный интернет-магазин. Пользователь открывает каталог, вводит «наушники» в поиск, включает фильтр наличия, задаёт цену до 10 000 рублей, открывает карточку и добавляет товар в корзину. Шесть вполне понятных действий. Если их выполняет человек, всё хорошо. Если за дело берётся AI-агент, начинается небольшой квест: прочитать страницу, найти поле, угадать назначение переключателя, нажать кнопку, проверить результат и не купить случайно кофеварку вместо наушников.

А что, если сайт сам скажет агенту: «Я умею искать товары, показывать карточку и добавлять позицию в корзину. Вот названия функций, вот параметры, вот ограничения»? Эту задачу решает WebMCP — экспериментальный браузерный API, который позволяет странице объявлять инструменты для AI-агентов прямо из JavaScript или HTML-формы. Черновик и обсуждение стандарта открыты в репозитории Web Machine Learning Community Group.

Меня зовут Денис Смирнов, я ведущий .NET-разработчик, в профессии больше пяти лет. Это не пересказ новости. Соберу небольшой магазин электроники на React, добавлю три инструмента, прогоню проверки и покажу четверо граблей, на которые наступил. Грабли оказались интереснее рабочего примера.

JavaScript получает новый стандарт языка каждый год. Некоторые редакции представляют синтаксис, который меняет то, как программы пишутся или как они выполняются. Версия ECMAScript 2026 (ES17) представила набор полезных возможностей, которые мы рассмотрим в этой статье. Эти возможности добавляют API для задач, которые сейчас решаются с помощью небольших утилит, повторяющихся проверок или обходных путей, подверженных ошибкам.

Я собираю фидбэк по проекту, который советую людям как альтернативу тяжёлому фреймворку. Вставляю его в диалог с ассистентом кода и прошу подсказать библиотеку под задачу, которую он решает лучше всего. Ассистент называет три конкурента покрупнее и ни разу — мой проект. Дело не в качестве кода: я решил проверить гипотезу техническими средствами, а не спором в комментариях.

Гипотез было три. Может, дело в файле robots.txt, который блокирует ботов ИИ. Может, у проекта просто нет llms.txt — модного файла, который сейчас советуют выкладывать. Может, документация физически нечитаема для краулера. Я написал скрипт, прогнал его на 30 сайтах документации популярных Python- и JS-библиотек и получил цифры, которые сходятся не с той гипотезой, что я держал в голове изначально.

Коротко результат: robots.txt не блокирует ботов ИИ ни на одном из 30 доменов — ни по адресу документации, ни в корне домена; llms.txt есть у 11 проектов, и независимые логи показывают, что его почти никто не запрашивает; а пустая для краулера страница нашлась у трёх проектов, но после проверки внутренних страниц из них остался один. Метод, код и таблица — дальше, вместе с сопоставлением с чужими исследованиями и командой, которой это можно проверить у себя.

Всем привет! Меня зовут Антон Рыков и я backend-разработчик в компании "Исходный Код".

Пять CRUD-эндпоинтов. К обеду я понял: бизнес-логика заняла минут двадцать. Остальные два часа ушли на UUID вместо автоинкремента, одинаковые DTO с валидацией и ручную уборку временных файлов на стейджинге. Пальцы работали. Голова — нет.

Почти любая команда на Symfony рано или поздно упирается в ту же стену: фреймворк перестаёт быть помощником и превращается в конвейер. make:entity → вырезать integer id → прикрутить трейт дат → руками разобрать $request в контроллере. Снова. И снова.

DX — это не красивая тема в терминале. Это меньше трения между архитектурным решением и кодом. Правильная лень — точечная автоматизация того, что вы и так делаете каждый день.

В статье — четыре уровня, которые убрали это трение у меня. Настроите PhpStorm так, чтобы скелет JSON-экшена появлялся по Tab. Уберёте ручной json_decode и isset через MapRequestPayload и строгие DTO. Научите MakerBundle сразу генерировать сущности с UUID и вашими трейтами. Перенесёте cron в PHP через Scheduler - расписание

Покажу, как можно ускорить код h11 (HTTP/1.1 библиотечка со 710k пользователями на Github) с помощью компиляции с mypyc примерно в два раза. В процессе расскажу, как я чинил разные интересные ошибки, связанные c адаптацией кодовой базы под mypyc.

React 19.3 уже доступен в npm!

В прошлом году мы представили View Transitions и Fragment Refs как новые экспериментальные API, которые готовились к появлению в React. Теперь оба API получили стабильный статус в React 19.3.

В этой статье разберём, как они работают, а также рассмотрим другие заметные изменения в этом релизе.

Владелец интернет-магазина столкнулся с резким ростом нагрузки на сервер: CPU доходил до 98–100%, а количество платных обращений магазина к товарной платформе выросло примерно в 6–7 раз. Сначала происходящее выглядело как DDoS-атака. На практике основную проблему создавал распределённый автоматизированный HTTP-трафик: боты и парсеры обходили страницы магазина, нагружали сервер и косвенно вызывали обращения движка OT Box к OTAPI. В статье разбираю, как устроена эта цепочка, почему обычная защита от DDoS не всегда решает такую проблему и что изменилось после фильтрации трафика.

Пользователь нажал кнопку, сеть пропала, а браузер не знает, дошёл ли запрос до сервера. Повторите запрос — можно получить дубль. Не повторяйте — потеряете действие.

Показываю схему, которая решает обе проблемы: API без toggle, ключ идемпотентности в PostgreSQL, очередь в IndexedDB, Service Worker и проверка офлайна в Playwright. Это не полный offline-first — только защита действий в момент обрыва связи.

Одна точка в Gmail — и для сервиса перед вами уже другой пользователь. Мы наткнулись на это случайно, а потом решили проверить, насколько далеко можно зайти.

Недавно в BotFather у меня появилось сообщение о раннем доступе к Telegram Serverless. Telegram предлагает запускать код ботов прямо на своей инфраструктуре — без отдельного VPS, Docker, nginx и даже внешней базы данных.

Решил разобраться, что именно они сделали, как выглядит разработка и можно ли теперь действительно собрать Telegram‑бота, у которого вообще нет своего сервера.

Сразу оговорюсь: пока это early access. Есть ограничения, а привычный Python + aiogram туда просто так не перенести. Но сама идея получилась довольно интересной.

Странно говорить о современном стеке и одновременно предлагать новым сотрудникам вручную вписывать данные паспорта в кадровую анкету. Автоматизируя процесс онбординга, мы пошли дальше стандартной OCR. На базе LLM VL-модели разработали цифровой продукт Sminex Start, который проводит процесс оформления.

Ручные трудозатраты свелись к минимуму, данные не покидают внутренний контур, новые сотрудники с первого дня понимают, что пришли в технологичную компанию. Как нам это удалось и какие преимущества в цифрах и отзывах мы уже видим — рассказываем в статье.

Представь очередь. В ней все, кто когда-либо жил на Земле — от первого человека до ребёнка, родившегося минуту назад. Очередь длиной примерно в сто семнадцать миллиардов. Где-то в ней стоишь ты. Место у тебя есть с рождения, его никто не отнимет и не отдаст другому. Просто до сих пор никто его не называл.

Как посчитать порядковый номер человека по дате рождения, почему таблица из пятидесяти точек честнее плавной кривой, и как заставить Postgres держать анонимность ответов конструкцией, а не политикой — с одной дырой, которую я нашёл у себя сам.

В Diablo II характеристики навыков хранятся в обычных текстовых файлах, поэтому для изменения баланса игру не нужно пересобирать. В Prince of Persia 1989 года поведение персонажа описано через состояния и переходы, а в градостроительных стратегиях сборщик налогов сам выбирает следующее действие по набору правил.

Игры давно решили многие задачи, с которыми фронтенд разбирается до сих пор. В этой статье я покажу, какие инженерные подходы из геймдева можно перенести в веб-разработку и что это дает на практике.

Речь пойдет о контрактах и моках, конечных автоматах, событийной модели, pattern matching и деревьях поведения.

В первом приложении мне было легко понять, чем заняться дальше. Всегда находилась ещё одна функция, которую можно добавить: новый экран, аналитика, AI, оплата. Каждая закрытая задача давала понятное ощущение прогресса. Продукт становился больше, код — сложнее, релизы — заметнее.

После большого релиза я задал себе неприятный вопрос: что именно я доказал? Что могу довести приложение до работающего состояния — да. Что людям нужна каждая из реализованных функций и они готовы возвращаться — уже не факт.

Со вторым проектом я решил поменять порядок работы. Не начинать с большого roadmap и каталога возможностей, а сначала сформулировать одно повторяемое действие, которое можно проверить. Так появился Prosnix — Telegram Mini App для личных экспериментов после пробуждения.

Это не история успешного запуска. Пользователей пилота и подтверждённых результатов пока нет. Это история о том, как попытка сделать более узкий MVP изменила мои технические решения — и почему даже одна простая продуктовая метрика потребовала state machine, нескольких версий и отдельного отношения к исходным данным.

Внешний API возвращает данные в своей модели. Названия полей, вложенные объекты, изображения, цены и правила пагинации принадлежат provider. UI приложения обычно работает с другой моделью. Если компонент читает event._embedded.venues[0].city.name напрямую, структура внешнего ответа распространяется по интерфейсу. Изменение API затрагивает карточки, detail page, search, metadata и тесты.

В App Router внешний запрос можно выполнять на сервере. Server Components работают с fetch, а серверный код не попадает в клиентский bundle. API key при такой схеме остаётся вне браузера. Документация Next.js описывает server-side data fetching для App Router. В учебном проекте EventMap внешний источник событий проходит через server API слой.

7 лет назад я опубликовал в npm свою первую библиотеку — custom‑border‑mixin. Тогда я на неделю пропал, просто чтобы в своё удовольствие написать SCSS‑миксин. Если вам интересно, что весёлого может быть в SCSS, просто посмотрите на хелпер:

11 недель назад я начал делать социальную сеть, в которой гражданство зависело только от имени.

Если тебя зовут Егор, Георгий или одной из форм имени, происходящего от Georgios, то это место для тебя, 100%! Остальные становятся Наблюдателями: могут читать, реагировать, писать в личку, жить в своих районах — что-то вроде ВНЖ.

На этом месте проект вполне мог закончиться хорошей шуткой, которой и являлся ИЗНАЧАЛЬНО. Но пользователи начали спрашивать, кто здесь главный.

Так в Егороде появился мэр. Потом люди спросили, кто выбирает мэра. Появились выборы.

Затем — партии, депутаты, кабинет, указы, вето и импичмент, а социальная сеть начала подозрительно напоминать государство, состоящее преимущественно из Node.js, SQLite и людей по имени Егор.

Сейчас в проекте около 11,9 тысячи регистраций, обычный DAU — примерно 30–35 человек, кодовая база выросла примерно до 210 тысяч строк, 176 таблиц и 2625 тестов.

И именно небольшой ежедневный онлайн в итоге сильнее всего повлиял на архитектуру, потому что город на 30 человек может позволить себе довольно простую инфраструктуру.

Но он не может позволить себе переставать существовать, когда эти 30 человек уходят спать.

Всем привет, на связи Дима Котиков! Я все еще люблю разрабатывать под Android/KMP, разбираться с инструментами для упрощения работы и латте на фундучном молоке. За пять лет мобильной разработки я неоднократно сталкивался с ситуацией, когда бэкенд запаздывает, а дедлайн горит. 

Зимой 2026 мы получили задачу: новый финансовый инструмент, дедлайн через три месяца, готовность бэкенда — через полтора. Команда начала работу на моках и успела. В статье я расскажу, какие инструменты перехвата и мокирования трафика помогли нам выпустить фичу в срок без готового бэкенда, как настроить их за один вечер и почему понимание принципов работы TLS и MITM-атаки экономит часы отладки.