Команда AI for Devs подготовила перевод резонансной статьи о том, почему использование кода, сгенерированного ИИ, может сделать разработчика слабее, а не продуктивнее. Автор жёстко критикует AI-ассистентов, рассуждает о деградации навыков, зависимости от инструментов и будущем профессии.

Команда AI for Devs подготовила перевод обзорной статьи о ключевых сдвигах в развитии LLM в 2025 году. Андрей разбирает, почему Reinforcement Learning from Verifiable Rewards стал новой базовой стадией обучения, откуда взялся «рваный интеллект», как появился новый слой LLM-приложений и почему ИИ всё чаще «живёт» прямо на компьютере разработчика.

Команда AI for Devs подготовила перевод и разбор статьи о Prompt Caching — технологии, которая делает входные токены LLM в разы дешевле и заметно снижает задержки. Внутри — подробное объяснение, что именно кэшируют OpenAI и Anthropic, как KV-кэш связан с attention в трансформерах и почему это не имеет ничего общего с повторным использованием ответов.

В новой статье от команды AI for Devs разбираемся, как организовать вайб-кодинг с плагином Kilo Code в VS Code и IntelliJ IDEA из России. Пошагово настраиваем Kilo Code через RouterAI, подключаем Claude, GPT, DeepSeek и другие модели, разбираем роли агента, diff-патчи, правила проекта и нюансы работы с контекстом.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о самых коварных и трудноуловимых гонках данных в Go. Автор показывает на реальных примерах, как даже опытные разработчики легко попадают в ловушки конкурентности: от случайных захватов переменных в замыканиях до неправильного срока жизни мьютексов и скрытых гонок в стандартной библиотеке.

Команда AI for Devs подготовила перевод резонансного расследования о том, как "приватные" VPN-расширения на самом деле зарабатывают на ваших ИИ-переписках. 8 миллионов пользователей, Featured-бейджи от Google и Microsoft, полный доступ к ChatGPT, Claude и Gemini — и всё это утекает дата-брокерам. История о том, почему обещания безопасности в браузере стоит читать особенно внимательно.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о двух новых Rust-базированных анализаторах типов для Python — pyrefly и ty. Оба пока в ранней альфе, но уже демонстрируют впечатляющую скорость, разные подходы к выводу типов и новые возможности.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о трёх языках, которые всё чаще оказываются в одном ряду, но на самом деле решают принципиально разные задачи: Go, Rust и Zig. Автор несколько месяцев изучал каждый из них и попытался понять, какие ценности стоят за их устройством. Go выбирает минимализм и корпоративную предсказуемость, Rust — безопасность и максимальную выразительность, Zig — радикальный контроль и отказ от ООП-мышления. Получился честный и местами провокационный разбор того, зачем нужны эти языки и кому из разработчиков они подходят.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как агентные инструменты разработки меняют экономику создания ПО. Автор утверждает: трудозатраты на выпуск продукта стремительно падают, скрытый спрос на софт растёт, а единственным настоящим конкурентным преимуществом становится глубокая экспертиза в предметной области.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как 37signals создают современные веб-приложения без Tailwind, Sass и сборщиков. Опираясь только на возможности нативного CSS, они строят масштабируемую архитектуру, используют :has(), color-mix(), CSS Layers, container queries и другие возможности, которые многие разработчики ещё даже не пробовали.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как GoLand помогает разработчикам вовремя находить и устранять утечки ресурсов. Файлы, соединения, HTTP-ответы, SQL-строки — всё это может незаметно накапливаться и ломать сервис под нагрузкой. В статье на реальных примерах показано, как одна пропущенная Close() приводит к сбоям, и почему встроенный анализ утечек становится незаменимым инструментом для стабильного продакшена.

Команда Python for Devs подготовила перевод обзора обновлений Django 6.0. В свежем релизе фреймворк усиливает совместимость между СУБД, упрощает работу с email, улучшает ORM, добавляет удобства в шаблонах и снижает риск «выгорания» первичных ключей.

Команда Python for Devs подготовила краткий разбор нового релиза PyCharm 2025.3. В этой версии JetBrains объединяет пользователей Community с основным дистрибутивом, полностью поддерживает Jupyter при удалённой разработке, делает uv менеджером окружений по умолчанию, внедряет упреждающий анализ данных и расширяет поддержку LSP-инструментов — от Ruff и Pyright до Pyrefly.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о нововведениях WebStorm 2025.3. В обновлении — новая тема интерфейса Islands, серьёзные улучшения для монорепозиториев, поддержка удалённой отладки и интеграция умных ИИ-агентов прямо в IDE.

Команда Go for Devs подготовила краткий разбор новинок GoLand 2025.3. В этот раз IDE получила анализатор утечек ресурсов, встроенный Terraform, улучшенную работу с Kubernetes, поддержку нескольких ИИ-агентов и заметный прирост производительности.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод большого апдейта от команды TypeScript. Разработчики рассказали, как идёт переписывание компилятора на нативный код, что уже работает в превью TypeScript 7, какие ограничения остаются и почему версия 6.0 станет последним релизом на JavaScript. Новый TypeScript обещает серьёзный рывок в скорости и стабильности — самое время понять, что нас ждёт.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как AI-агенты на базе LLM тратят лишние деньги из-за разрастающегося контекста и как простое маскирование наблюдений нередко работает лучше сложного LLM-суммирования. Авторы предлагают гибридный метод, который делает агентов дешевле и надёжнее без дообучения модели.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, почему автор почти десять лет не использует JSON в своих API и предпочитает Protobuf. Он объясняет, как строгая типизация, компактная бинарная сериализация и генерация кода дают разработчикам больше надёжности и скорости.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Python — несмотря на свою популярность — не всегда идеален для Data Science. Автор показывает, как отсутствие нестандартной оценки выражений усложняет анализ данных, и сравнивает Python с R, где такие задачи решаются куда элегантнее.

Команда AI for Devs подготовила перевод большого гайда о скрытых возможностях и продвинутых техниках работы с Gemini CLI. Если для вас терминал — рабочий дом, то этот материал покажет, как превратить Gemini CLI в полноценного ИИ-агента, который автоматизирует рутину, подключается к внешним сервисам и расширяется под любые задачи.