Команда JavaScript for Devs подготовила перевод большой практической статьи о создании игрового движка с нуля — без шейдеров, GPU-магии и «взрослых» фреймворков. Автор шаг за шагом показывает, как из простых веб-примитивов вырастает полноценная игра, а затем — универсальный движок, и почему такой подход даёт больше свободы и выразительности, чем готовые решения.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как с помощью middleware в LangChain 1.0 собирать LLM-агентов, готовых к реальному продакшену. В материале разбираются практические паттерны: управление контекстом, защита PII, human-in-the-loop, планирование задач и интеллектуальный выбор инструментов — всё то, что отличает экспериментального агента от надёжного рабочего решения.

Команда AI for Devs подготовила перевод большого исследовательского материала о рекурсивных языковых моделях (RLM). Авторы разбирают, почему простое увеличение контекстного окна больше не решает проблему долгоживущих агентов, и показывают альтернативу: обучение моделей активному управлению собственным контекстом через context folding и под-LLM. Статья основана на обширных экспериментах и даёт практический взгляд на то, каким может быть следующий шаг в развитии LLM-агентов.

Команда AI for Devs подготовила перевод большой обзорной статьи о 2025 годе в мире LLM. Автор подводит итоги года: от vibe coding и coding-агентов до MCP, prompt injection, локальных моделей, браузеров с ИИ и «slop» как культурного феномена.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи инженеров Datadog о том, как из разрозненных пайплайнов вырастить надёжную мультитенантную платформу репликации данных. В материале — практический опыт масштабирования PostgreSQL, переход к асинхронной репликации, автоматизация через Temporal, работа с CDC и Kafka, а также реальные компромиссы между согласованностью, надёжностью и задержками.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как можно компилировать Python в быстрые, кроссплатформенные исполняемые файлы без изменения исходного кода. Автор подробно разбирает архитектуру компилятора, объясняет, зачем «понижать» Python до C++, как типы позволяют «приручить» динамику языка и почему эмпирическая оптимизация даёт лучший результат, чем ручной тюнинг.

Команда AI for Devs подготовила перевод большого эссе об ИИ и экономике будущего. Автор разбирает, почему рост возможностей моделей сам по себе не гарантирует процветание, как замещение труда может подорвать спрос и почему без циркуляции ценности экономика ИИ рискует зайти в тупик.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему ИИ-агенты — самый важный элемент экосистемы ИИ прямо сейчас. Главная мысль: именно агенты способны выполнять полезную работу без участия человека, а значит — радикально изменить рынок интеллектуального труда и саму структуру экономики.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как на самом деле устроены AI-агенты для программирования. Автор шаг за шагом показывает, что за Claude Code не стоит магия: это последовательный агентный цикл, инструменты, контроль разрешений и работа с контекстом.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, почему словари Python могут незаметно подводить в продакшне и какие альтернативы помогают ловить ошибки раньше. В тексте разбираются dict, NamedTuple, dataclass и Pydantic — от быстрого прототипирования до строгой валидации данных.

Команда AI for Devs подготовила перевод исследования OpenAI о контролируемости цепочек рассуждений в современных моделях. Авторы разбирают, почему наблюдение за CoT может быть ключевым инструментом безопасности, как масштабирование моделей и обучение с подкреплением влияют на контролируемость и какой «налог» приходится платить за более надёжный мониторинг.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как инструменты JavaScript переживают сдвиг в сторону системных языков. Rust, Go и Zig уже не эксперимент, а основа нового поколения бандлеров, линтеров и компиляторов. Выясняем, почему экосистема сознательно уходит от JavaScript в собственных инструментах, какие выгоды это даёт и какие компромиссы приносит.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как DuckDB ломает привычные представления о масштабах аналитических данных. Автор на реальных бенчмарках показывает, что 1 ТБ данных можно агрегировать за считанные секунды — без Spark, без распределённых кластеров и без сложной инфраструктуры.

Команда AI for Devs подготовила перевод подробного практического гайда по Claude Agent SDK. В статье разбирается, как устроены современные AI-агенты на практике: управление контекстом, инструменты, сабагенты, разрешения, структурированный вывод и продакшен-паттерны.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Claude Opus 4.5 стал переломным моментом в ИИ-разработке. Автор на реальных проектах показывает, как ИИ-агенты уже сегодня способны собирать полноценные приложения — от UI до бэкенда — за считанные часы, и рассуждает о том, зачем человеку вообще читать код в мире AI-first разработки.

Команда Go for Devs подготовила перевод обзора языка Go от практикующего разработчика. Автор без прикрас разбирает сильные стороны Go — конкурентность, простоту и эргономику, — а затем подробно объясняет, почему его разочаровывают enum’ы, неизменяемость и модель ошибок.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как на самом деле работают React Server Components. Автор разбирает RSC на уровне протокола: что именно стримится с сервера, как JSX путешествует по сети, почему состояние не ломается при обновлениях и зачем React вообще понадобился такой странный формат.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о слабых ссылках в Python и управлении памятью. В материале разбирается, как работает подсчёт ссылок, почему циклические зависимости приводят к утечкам памяти и в каких случаях weak references становятся незаменимым инструментом.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как поисковые системы превращают обычный текст в токены и почему этот процесс важнее, чем кажется. Разбираем каждый этап: нормализацию, токенизацию, стоп-слова, стемминг и то, как всё это влияет на качество поиска.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о ключевых изменениях в Python 3.14. Автор разбирает релиз через призму внутреннего устройства интерпретатора и производительности: свободная многопоточность, конкурентные интерпретаторы, удалённая отладка, инкрементальная сборка мусора и новый Tail Calling интерпретатор.