Меня зовут Максим Седов, я корпоративный архитектор. Хочу рассказать о  проблемах, с которыми мы (а может быть и вы) сталкиваемся в архитектуре, и подумать, как их можно побороть. Для этого я затрону проблемы, с которыми столкнулась архитектура до 2023 года.

Вчера (27 ноября) Хабр устроил «Авторский огонёк».

Было очень интересно, и меня задело одно утверждение докладчика. Оно заключалось в том, что ИИ может помочь писать простые куски кода, но не работает со сложными вещами. Таким образом, большие языковые модели уподобляются программисту-джуну.

Решил с утра накатать об этом статью, опираясь на свои знания и опыт в вычислительной математике (в прошлом занимался моделированием, а последние несколько лет преподаю вычислительную математику в МФТИ), оцените, что получилось.

Я думаю, что это главный миф вайб-кодинга. Всё ровно наоборот — ИИ нередко хорошо пишет довольно сложные вещи и достает важную информацию, которую самостоятельно трудно найти. Но путается как раз таки в самых элементарных вещах. Это джун наоборот.

Проблема в том, что это опасная иллюзия и я вам сейчас наглядно объясню, почему, и чем это может быть опасно. Заваривайте кофе и готовьтесь к разоблачению, которое, может быть, в будущем спасет ваши миллионы, карьеру или даже человеческие жизни.

Давайте начистоту. Большинство Angular-приложений пишутся по инерции. Мы используем паттерны, которые выучили на заре второй версии, и продолжаем тащить их за собой, игнорируя всё, что фреймворк предложил за последние годы. 

Фреймворк постоянно обновляется и дополняется, и уследить за всеми лучшими практиками почти нереально. В итоге даже опытные разработчики продолжают делать ошибки, которые когда-то не считались ошибками. В небольшом проекте это не страшно, но в крупном такие просчеты накапливаются и превращают код в трудноподдерживаемый легаси. Проблема в том, что фреймворк меняется, а привычки остаются.

В этой статье мы не будем говорить о базовых синтаксических ошибках или разбирать, где вы точку с запятой забыли. Речь пойдёт о более глубоком уровне, об архитектурных просчётах и антипаттернах, которые тиражируются из проекта в проект. Многие из этих привычек были допустимы в прошлом, но с приходом новых версий, вроде Angular 20, от них пора избавляться.

Если вы задаётесь вопросом, что лучше — Apache Kafka или RabbitMQ, или думаете, что RabbitMQ надёжнее Apache Kafka, хочу сразу остановить вас. Эта статья рассматривает обе системы с более широкой точки зрения и сосредоточится на функциональности, которую они предоставляют. Это поможет вам принять обоснованное решение о том, какую систему использовать и в каких случаях.

Продолжая цикл статей о российском ценообразовании, я решил рассказать о странных предрассудках, сложившихся в России вокруг важнейшей части строительной сметы — сметной прибыли. Этот вопрос регулярно возникает при составлении смет, порождая забавные коллизии.

Согласование сметы — отдельная печальная песня. Наличие базы государственных расценок приводит к тому, что у заказчиков процветает магическое мышление: если смета показывает, что выделенных денег не хватает на строительство, то проблема не в проекте, а в смете. Вместо того чтобы изменять проект, сокращая расходы и заменяя материалы на более дешёвые, заказчик требует изменить смету — применить другие расценки, выбросить обязательные расходы… действует, как козлёнок из советского мультика, который считал до десяти. Там корабль перестал тонуть, когда умный козлёнок всех сосчитал.

В реальной жизни так не происходит. Если заказчик выбросил из сметы уборку строительной площадки, то он всё равно потребует её убирать. Без этого заказчик не примет работы. Поэтому оплачивать эту работу подрядчику придётся из собственной прибыли. При этом заказчик жутко обижается, когда эта тема всплывает в разговоре. Тема коммерческой прибыли в России табуирована. Самый простой способ потерять заказчика — честно признаться, что твоя компания собирается на нём заработать. Серьёзно.

Ученые совершили значительный прорыв в понимании того, как жировые клетки увеличиваются в размерах, вмещая в себя больше капель жира. Это открытие предлагает новый путь в борьбе с ожирением, а именно – в уменьшении количества жира, который наши клетки могут запасать.

В данной статье я хочу сделать попытку обоснования выбора реализуемой мною системы «Умный дом». Это уже третий вариант разработанного мной «Умного дома» (вообще эта тема меня заинтересовала с середины 90-х годов).

Привет, друг. Я тут решил поделиться с тобой простым инструментом, который не требует особых навыков и больших затрат времени для развёртывания или даже использования. По большому счёту при его использовании и чаще всего всё делается один раз и забывается. Что за инструмент? На кой он нужен и чем лучше других?

По данным Google, более 75% разработчиков уже используют нейросети каждый день. Новичков это пугает: вдруг их навыки скоро окажутся бесполезными?

В Яндекс Практикуме прошёл вебинар «Почему ИИ не заменит начинающих разработчиков» — эксперт с 20-летним опытом в IT Алексей Мартынов рассказал, какую роль играет ИИ в разработке, почему он не лишит джуниоров работы и как использовать ИИ в работе и жизни. Делимся самым интересным.

Привет, Хабр! Меня зовут Егор Карамышев, в YADRO я разрабатываю ПО для коммутаторов семейства KORNFELD. В статье расскажу о реализованной нами С++ обертке для управления сетевой подсистемой Linux на основе протокола Netlink и библиотеки libnl3. В некоторых случаях она позволила  на порядок ускорить работу функций конфигурирования. Разберемся, почему мы решили отказаться от подхода с системными вызовами, а также посмотрим на результаты временных тестов.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как "free-threaded" Python меняет правила игры для веб-сервисов. Автор сравнивает Python 3.14 с GIL и без него на реальных ASGI и WSGI приложениях — и приходит к неожиданному выводу: несмотря на локальные просадки в производительности, "free-threaded" Python уже сейчас может упростить масштабирование и снизить накладные расходы.

В статье разбираются три практических способа интеграции C кода с Python для ускорения вычислений, а так же поясняется причина по которой не используется NumPy. Каждый метод рассматривается с примерами кода и бенчмарками.

Не так давно довелось спонтанно поучаствовать в активности от T‑банка. Кроме всяких «интересных» заданий, там были задачки и на кодинг. Критерием победы в задачах «Стековки» были не O(n), не микросекунды, а краткость кода, твёрдо измеренная в символах, что тоже по своему интересно. «Как написать решение используя минимальное число символов?».

С одной стороны это были задания на компактный алгоритм, с другой стороны — на знания возможностей языка. Я к такому родам задачам не готовился, но по ходу дела мне показалось, что приёмы, которые можно придуматьприменить при таких метриках, вполне стоило бы обобщить, структурировать, и применять уже с меньшими когнитивными нагрузками. Заинтересовало? Добро пожаловать за странными конструкциями и хацкер-бонусом.

Когда Илон Маск представил проект Neuralink, по вживлению чипов в мозг, то суть презентации была даже не в самом чипе. Нюанс в том, что мало сделать просто «классный» чип, важно облегчить саму процедуру имплантации, чтобы она была чем-то вроде визита к стоматологу. Ученые из MIT пошли еще дальше, разработав нейрочипы, которые доставляются в мозг внутри кровотока, а попадают в организм через инъекцию. Приоритетная цель – лечение психических заболеваний. Но, кто знает.

Любая неожиданная ошибка в Linux может выбесить. Но хорошая новость в том, что почти каждую проблему в Linux можно решить, если действовать просто и системно. Всего четыре базовых шага, которые подходят почти под любую ситуацию. Главное, оставаться последовательным. Эффективная диагностика в Linux — это системный подход, когда вы проверяете по одному возможному источнику проблемы за раз.

В этой статье я разберу основные шаги, которыми чаще всего пользуются системные администраторы, когда Linux выдает ошибку. Этот подход одинаково хорошо работает и на серверах Linux, и на настольных системах и поможет вам справиться с чем угодно — от проблем при загрузке до «упрямых» приложений, которые не хотят нормально запускаться.

В какой-то момент я понял, что хочу двигаться дальше и просить повышение. Но тут случилось сокращение. Стало ясно, что, если в компании идут сокращения, просить повышение бесполезно. Пришло время искать новое место работы.

Собрал обзор 10 планировщиков задач — для командной работы и для личной продуктивности. Кратко объясняю, как устроено планирование в каждом сервисе, какие фичи действительно полезны и кому что подойдёт.

Хватит запускать ботов кнопкой Run в PyCharm! Пора осваивать промышленные стандарты.
В этом туториале я простым языком объясняю, как работает Docker и зачем он нужен Python-разработчику. Мы возьмем простого Telegram-бота, напишем для него конфиг, настроим .dockerignore и запустим в изолированном контейнере. Идеально для тех, кто давно хотел разобраться с Докером, но боялся сложных инструкций.

Минцифры установила новые требования к сайтам аккредитованных IT-компаний, которые вступают в силу 21 ноября. Если вы руководите IT-компанией, это касается вас напрямую — рассказываем, что изменилось и как не потерять налоговые льготы.

В последние пару лет всё чаще можно услышать фразу: «Мы уже не знаем, где искать квалифицированных сотрудников: в России дефицит кадров».

И это касается не только исполнителей: найти опытного руководителя на нынешнем рынке труда тоже непросто. Получается, все эти статьи о том, что ИИ забирает чью-то работу, — частично всего лишь пугалка.

Но что делать бизнесу, если самый простой путь перекрыт?