TL;DR: Generative Engine Optimization (GEO) — это новая дисциплина, выросшая из SEO по мере того, как ChatGPT Search, Perplexity и Google AI Overviews начали отвечать на запросы пользователей напрямую, минуя традиционную выдачу. Сайты теряют 20–40% органики, но появляется новый вид трафика — AI-referral. Ключевое отличие GEO от SEO: LLM оптимизируется не под ключевые слова, а под семантическую ясность, авторитет источника и структурную извлекаемость контента. В статье — механика RAG-поиска, конкретные техники оптимизации, новые метрики и FAQ по практическим вопросам.

TL;DR В феврале 2026 года корпоративный софтверный сектор потерял ~$2 трлн капитализации на фоне запуска Claude Code и агентского ChatGPT. Рынок испугался: ИИ‑агенты заменят людей → лицензий покупать некому → всё пропало. Это ошибка в модели. Adobe переходит в нишу «юридически чистого ИИ», Salesforce меняет биллинг с per‑seat на per‑action. Обе стратегии — не отступление, а захват новой позиции. Технически и финансово — разбираем механику.

Биржа, если внимательно наблюдать за ней лет десять, начинает казаться не экономическим инструментом, а тестом на устойчивость нервной системы. Каждые несколько лет она находит повод впасть в панику, описывает происходящее в апокалиптических терминах, а потом тихо корректирует позиции и делает вид, что всё так и было задумано.

Февраль 2026-го не исключение. Но на этот раз у паники есть несколько технически интересных слоёв, которые стоит разобрать без спешки.

Секретное оружие в .NET Core: Почему вы игнорируете мощь T-SQL?

Ваши LINQ-запросы становятся громоздкими? Производительность упирается в потолок? Возможно, вы упускаете нечто важное.

Эта статья — приглашение взглянуть на привычные инструменты под новым углом. Мы исследуем гибридный подход, который позволяет использовать весь потенциал Microsoft SQL Server, выходя за рамки стандартного взаимодействия через EF Core. Узнайте, как T-SQL может упростить сложные задачи, повысить производительность и сделать вашу архитектуру более гибкой.

Это не просто технический трюк, а переосмысление роли СУБД в современном приложении. Готовы узнать, как использовать "скрытые" возможности MSSQL и почему это может быть именно то, что нужно вашему проекту?

В мире .NET разработки, работа с базами данных – неотъемлемая часть. Entity Framework Core (EF Core) предоставляет удобный способ взаимодействия с данными, но при работе с SQL Server, особенно в сложных сценариях, LINQ запросы могут уступать в производительности и гибкости T-SQL. Статья рассматривает эту дилемму, предлагая гибридный подход. Мы погрузимся в проблему: как эффективно использовать мощь T-SQL, не отказываясь от преимуществ EF Core? Обсудим интеграцию T-SQL через Raw SQL, Views, UDF и Stored Procedures. Раскроем лучшие практики: разделение ответственности, оптимизацию запросов, безопасность и тестирование. Поймем, как сочетать удобство ORM с производительностью SQL Server, применяя Data-Driven Design и, при необходимости, Domain-Driven Design. Статья – руководство для .NET разработчиков, стремящихся к оптимальному балансу между производительностью, гибкостью и удобством разработки при работе с SQL Server и EF Core.