На носу 2026 год, а я хочу поделиться своим путешествием по переводу приложения на инфраструктуру Kubernetes. Самой сложной и интересной частью была настройка автоскейлинга. Не слишком ли заезженная тема? Думаю нет, потому что я буду рассказывать именно с позиции разработчика приложения, а не девопса. Мне повезло, я без понятия как это всё настраивается. Я буду рассказывать как это всё работает. Конфигов кубера будет минимум, рассуждений и погружений в метрики максимум. В конце оставил TL;DR. Поехали?

Считаете, что спрятать файл внутри песни, не испортив звук, невозможно? Мы тоже так думали, пока не разобрали спецификацию ID3v2 до винтика.

Оказывается, внутри каждого MP3-файла есть «слепая зона», куда можно положить ключи шифрования, документы или исходный код, и при этом:

MD5 аудиопотока не изменится.

Спектрограмма будет идеально чистой.

Файл проиграется в любом плеере.

Мы написали ChameleonLab: MP3 Stego на Python, чтобы доказать это. Внутри — полный разбор архитектуры, код и сценарии использования для защиты авторских прав.

Привет, я — Александра, юрист для digital-агентств и фрилансеров! Специально для всех владельцев сайтов я подготовила подробную статью о том, какие юридические документы должны быть на каждом сайте в зависимости от его вида и наполнения. Прочитав её, вы точно всё поймёте.

Ну, не ваша, хабравчане, а ваша, создатели языков, библиотек, фреймворков итд. Но давайте не забегать вперёд.

Я как-то привык что если что-то ломается или плохо работает, то это я виноват. Это называется «брать ответственность за свои поступки» или, в случае программиста, за свой код, и это считается хорошим делом.

Разумеется, по эго это бьёт иногда больно, и некоторые моменты вспоминать не очень приятно. Самое страшное, что я когда-либо делал — коммитил приватный ключ в публичной репо. Вот написал и мне опять стыдно. Но я осознаю, что это всё я.

Но внезапно я открыл для себя тот факт, что не во всех ошибках моя вина. То есть да, это моя голова думает код, это мои руки печатают этот код, но ошибка идёт не от меня. Ошибка заложена ещё раньше, вообще задолго до меня, а иногда даже задолго до моего рождения.

Сейчас я вам это покажу. Будет интересно, но впереди много боли. Я предупредил.

Эта статья скорее всего будет полезна тем, кто продолжает разбираться или работать на платформах .NET . Предупреждаю! Здесь будет далекое плавание в разные места, и с точки ОС будет упомянуто достаточно много!

На просторах Хабра есть несколько хороших статей про устройство и поведение .NET. Мне хотелось бы стать "чем-то по связующим" между ними.

Как тестировать микросервисы, чтобы не было мучительно больно на проде? Разбираем пирамиду тестирования, интеграционные тесты с Testcontainers, контракты с Pact и нагрузочные испытания. Расскажу, какие практики реально работают в крупных проектах...

Предыдущая статья

Продолжаем создавать сервис анонимных «мертвых ящиков» DeadDrop на чистом Go.

Во второй части (первый подвыпуск) закладываем фундамент: учимся принимать POST-запросы, загружать файлы с проверкой MIME-типа и размера, создаём in-memory хранилище с потокобезопасным доступом через RWMutex. Пишем утилиты для генерации криптостойких ID и паролей. Разбираемся с интерфейсами и готовим архитектуру к дальнейшему развитию.

Без фреймворков, только net/http и стандартная библиотека.

Недавно на Хабре вышла статья «Почему наш язык — худший язык для программирования». Автор справедливо отметил проблему двусмысленности естественного языка (ЕЯ) и предупредил, что программирование словами приведет к хаосу.

Я начну с неожиданного: автор оригинальной статьи абсолютно прав.

Он прав, если мы говорим о программировании заклинаниями (vibe-coding) — популярном сегодня подходе, когда человек пишет в окно чата: «Сделай мне интернет-магазин с красивым дизайном», а потом тонет в неконтролируемой лапше сгенерированного кода. В формате свободной болтовни с ботом естественный язык для написания кода действительно ужасен.

Но естественный язык можно использовать по-другому. Можно не просто болтать с ChatGPT — это ошибочный метод программирования на естественном языке. Его надо использовать как основу для строгих декларативных спецификаций.

Инструменты вроде CodeSpeak (публичная альфа-версия от создателя Kotlin Андрея Бреслава, о которой я подробно писал в своей статье) уже сегодня демонстрируют свой огромный потенциал: если загнать естественный язык в рамки контрактов, он способен стать лучшим, самым высоким из доступных нам уровней абстракции.

В этой статье вы увидите, как нейросети решают совершенно разные задачи.
Мы создадим свои собственные нейросети на PyTorch и протестируем их на реальных данных:
- Распознавание одежды по черно-белым картинкам
- Анализ тональности текста
- Классификация растений по их характеристикам

Недавно на созвоне финансовый аналитик показывал мне свою Excel-модель. Двенадцать листов, формулы ссылаются друг на друга через три уровня вложенности, именованные диапазоны вместо переменных, и INDIRECT, который динамически собирает адреса ячеек из строк. Я смотрел на это и думал: чувак, ты же написал компилятор. Ты просто не знаешь об этом.

750 миллионов человек используют Excel. Для сравнения — на Python пишут примерно 15 миллионов, на JavaScript — около 17. Excel обгоняет их всех вместе взятых раз в двадцать. И вот что забавно: подавляющее большинство этих людей искренне считают, что они «просто работают с таблицами». Заполняют ячейки. Делают отчёты.

Нет, они программируют.