Разработка собственных языков и языковых серверов может быть сложной и рутинной задачей. Langium — инструмент на TypeScript, который упрощает создание предметно‑ориентированных языков (DSL) с готовым LSP‑сервером.

Меня зовут Денис Маматин, я работаю в R&D‑отделе СберТеха. В ходе разработки одного из наших проектов мы столкнулись с необходимостью создания собственного DSL, и в этом нам существенно помог Langium. В этой статье я рассмотрю, как устроена грамматика Langium, как создать первый проект и какие преимущества он даёт разработчику.

Представьте: у вас есть N редакторов или IDE и M языков программирования. Получается, что для их корректной работы вам необходимо поддерживать N*M плагинов. Но что, если таких редакторов и языков много?.. Решением может стать LSP — единый интерфейс взаимодействия языкового сервера и редакторов, который помогает сузить проблему до N+М.

Меня зовут Денис Маматин, я работаю в отделе R&D СберТеха. Наша команда занимается разработкой и тестированием новых технологий. В этой статье я расскажу, что такое LSP‑протокол, как он поможет упростить разработку, и рассмотрю небольшой пример LSP‑сервера.

Как правило, большие компании работают с широким ассортиментом продуктов. Чтобы им управлять, используются системы учёта. Они помогают отслеживать продукт на всех этапах жизненного цикла — от производства до продажи.

Неотъемлемая часть управления продуктами — это анализ конкурентов. Он помогает понять, какие функции и возможности есть на рынке, какие из них популярны и востребованы пользователями. Одна из главных проблем этого процесса — анализировать конкурентов приходится вручную. Это занимает много времени и сил, которые можно использовать более эффективно.

Меня зовут Денис Маматин, я работаю в отделе R&D СберТеха. Наша команда занимается разработкой и тестированием новых технологий. В этой статье я расскажу, как мы придумали решение, которое позволит компаниям искать и анализировать конкурентов в автоматическом режиме и разрабатывать стратегии для улучшения продуктов и услуг. Поделюсь, как мы реализовали эту идею с помощью LLM (Large Language Model) GigaChat, и приведу примеры использования этого сервиса в нашем проекте.