PHP и асинхронность. Такая комбинация долгие годы казалась невозможной, ведь PHP прочно ассоциировался с блокирующим подходом и синхронным выполнением скриптов «от запроса до ответа». С выходом PHP 8.1 ситуация несколько изменилась — появилась возможность реализовать асинхронность в PHP на основе файберов. Но есть нюанс — вопрос о том, действительно ли PHP с приходом файберов стал асинхронным, по-прежнему для многих остается открытым.

Меня зовут Михаил Сазонов. Я работаю в команде «Регистратура» в MedTech-компании №1 в России – в СберЗдоровье. В этой статье я разберу, наступило уже будущее или нет: стал ли PHP действительно асинхронным с приходом файберов или это миф.

Любому пользователю сервиса доставки еды важно быстро получать актуальную информацию о доступных ресторанах и стоимости доставки. От нас же простая задача определить, из каких ресторанов возможно оформить заказ для пользователя с учётом сложных и постоянно изменяющихся зон доставки, требует не только высокой скорости обработки запроса, но и оперативного обновления данных, а также экономии вычислительных ресурсов.

Привет! Меня зовут Серёжа Синягин, я старший разработчик в Яндекс Еде и пишу на C++. В этой статье расскажу о задаче, с которой столкнулся в работе: как мы определяем, какие рестораны доступны пользователю для заказа. По пути заглянем во внутреннюю кухню, обсудим библиотеку H3 от Uber и разберём, как устроены R‑деревья и как мы используем их у себя.

Важное свойство любых карт — их актуальность. Чтобы Яндекс Карты максимально точно отражали дорожную обстановку, мы постоянно мониторим изменения в реальном мире. Один из факторов, который необходимо отслеживать, — это установка или демонтаж знаков дорожного движения.

Меня зовут Владимир Быстрицкий, я руковожу группой AI-картографирования. В этой статье расскажу о процессе детектирования дорожных знаков в картопроизводстве Яндекса: с чего всё началось, как развивалось, какие технологии использовались. Ну и попробую ответить на самый, на мой взгляд, главный вопрос в любой ML-задаче: как собрать датасет и не разориться?

Дурацкий цвет, который выставлял в дурном цвете компанию, основная миссия которой заключается как раз в том, чтобы качественно воспроизводить цвет.

Когда всё подсчитано точно, а вес растёт или упорно стоит, даже при явном минусе скажем 700 килокалорий в сутки — помойте посуду... Есть такое правило в физике и химии — если эксперимент не идёт как надо, а все приборы‑пробирки настроены как надо — проверяйте контакты и мойте посуду.

Производители могут и порой нагло всем врут. Врут про содержание витаминов и особенно белка — это дорогие компоненты. Пихают лишний жир и углеводы — это дешёвые компоненты, Скажем пихнут лишнего пальмового масла и сахара вместо сухого концентрата яичного белка.

Набрёл на человека, он носит в лабораторию на анализ разные продукты. Недавно стаскал туда вкусности из вкусвилла — там в итоге везде всё хорошо с белком — его сколько, сколько указано на упаковке и везде — больше чем надо жира и углеводов. Вот те бабушка и приехали. Ответ на вопрос — я считаю всё до грамма и не худею — ты считаешь не по честной этикетке. Такое тоже увы реальность. Не все концентраты белков, протеиновые батончики и котлеты одинаково честно описаны производителями.

Привет! Меня зовут Артем Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC. В статье расскажу о проблеме, с которой сталкивается большинство ИТ-компаний: они тратят миллионы на разработку функций, которыми никто не пользуется.

Я встречал много людей, которым не нравится их работа. И когда я их спрашиваю, чем бы они занимались вместо, около 75% из них отвечают что‑то вроде: «Хммм, не знаю. Я бы хотел открыть свою небольшую кофейню!» Если в тот день я в хорошем настроении, я задаю им встречный вопрос: «Тогда где бы ты взял кофейные зерна?»

Если они не знают что ответить, то я задаю ещё пару наводящих вопросов:

Знакомьтесь, Daisy — наш сервис для быстрого доступа ко всем передовым LLM. Он вырос из инициативы друзей, которым хотелось разобраться, какие пользовательские сценарии работают в GenAI и как сделать удобный AI-based UX. Начав с внутреннего исследования, мы открыли доступ к сервису для внешнего мира и увидели, что им начали активно пользоваться.

За полгода у Daisy — 300 тыс. пользователей, 5 тыс. DAU и более 3,5 млн обращений к моделям. Рассказываем, как мы пошли дальше простого доступа к LLM через API — и сделали полноценный AI-сервис со своим подходом к архитектуре и взаимодействию с пользователями.

«Или вы платите мне четыре миллиона, или я иду в суд и взыскиваю с вас пять. А пока будет идти суд, полиция арестует ваши склады и заблокирует сайт» — с этого ультиматума началось утро владельца одного небольшого интернет-магазина мебели.

Что случилось: жила-была одна дама, директор интернет-магазина. Однажды она решила нажиться на своем конкуренте. Зарегистрировала на себя его название как товарный знак в Роспатенте, а потом пришла требовать с него деньги.

Наверняка вы слышали, что такое бывает. Но одно дело слухи, а другое — реальная история из практики.

Правда, что так можно получить деньги? Сможет ли интернет-магазин защитить себя?

Закрученный сюжет, полезные выводы и тонкости законов, о которых обычно не рассказывают. Эта история пригодится всем, кто развивает свой бренд или работает в компании на благо общего дела.

Удивительно, как сама жизнь закручивает сценарии, которым позавидует любой детектив.

Я юрист по интеллектуальным правам. Товарные знаки, патенты, авторские права — это моя профессия.

Заваривайте чай, присаживайтесь поудобнее. Это дело закрыто, поэтому могу про него рассказать.

Эта статья для тимлидов, которые столкнулись с тем, что в их команде появились более опытные разработчики, чем они сами. Поговорим, почему это хорошо и как этим управлять.

96% IT-специалистов в России выгорают на работе — это катастрофа! При зарплатах от 200 000+ ₽ люди увольняются и ищут «что-то другое» — уходят не в смежные сферы, а заводят пасеку в деревне или становятся столярами. Знакомо? Проблема не в деньгах, а в подходе. Рассказываем, как расти без ненужных подвигов и бессонных ночей.

Привет, Хабр! Меня зовут Виталий, я дежурный системный инженер дата-центра в Selectel.

Вендоры регулярно выпускают новые мощные компоненты для геймерских ПК, но вместе с производительностью растут и их аппетиты — энергопотребление и габариты систем охлаждения. Раньше внушительные водоблоки и огромные видеокарты были уделом топовых сборок. Сегодня же тренд смещается в сторону компактных, но не менее производительных игровых компьютеров.

Маленькие корпуса формата SFF (Small Form Factor) завоевали популярность не только среди тех, кто стремится сэкономить пространство. Придать своему рабочему месту более стильный и минималистичный вид — бесценно! Такая система будет органично смотреться рядом с телевизором, впишется в любой интерьер комнаты.

Меня же привлекла идея собрать маленький, но мощный игровой ПК не столько из-за желания навести порядок, сколько из чистого любопытства — захотелось попробовать что-то новое и нестандартное.

Когда я был еще джуном, старшие разработчики настоятельно советовали мне перейти на zsh. Я помню, что я так и не получил никакой аргументации, чем zsh лучше привычного bash, и какую конкретно пользу я получу от перехода.
Что ж, в этой статье я хочу ответить на эти вопросы тем, кто еще только задается этим вопросом, с небольшим уклоном к PHP разработке

Zsh это командная оболочка, то есть программа, которая получает от пользователя команду в текстовом виде и выполняет соответствующие исполняемые файлы, найденные по путям, указанным в переменной окружения PATH.
Zsh является дефолтной оболочкой для macOS, на linux дефолт - bash. Zsh лучше, чем bash в основном благодаря своей очень обширной системе плагинов, модулей, различных тем и т. д.

Например, установив вот такой плагин.

Всем привет! Меня зовут Никита Звонарёв, я работаю в команде Яндекс 360 и занимаюсь разработкой бэкенда Яндекс Мессенджера. В статье я расскажу о том, как устроен наш ключевой сервис Fanout, через который проходят все запросы чатов, и как наша команда шаг за шагом дорабатывала алгоритмы балансировки, чтобы выдерживать сотни тысяч RPS без сбоев и утренних страданий дежурного инженера.

Fanout можно считать сердцем Мессенджера: он отвечает за такие запросы, как «выдать историю сообщений чата», «обработать отправленные сообщения», «посчитать количество непрочитанных сообщений» и тому подобное. Fanout держит большую нагрузку — несколько десятков машин обрабатывают более 300 тысяч RPS. Сервис написан на C++, а его особенность в наличии собственной системы балансировки нагрузки. Долгое время она работала хорошо, но в какой‑то момент команда столкнулась с трудностями — расскажу о том, как мы их разруливали.

Итак, Cursor поменял тарифы.

Как они в действительности работают — это всё ещё загадка, потому что они указали примерное количество запросов, на которые можно рассчитывать, но почему-то каждый день это немного обновляется. То есть даже если ты попал на лимит, то на следующий день у тебя добавится ещё немного запросов. Но прозрачности тут нет

Кто не в курсе - раньше было 500 запросов за $20, что честно и понятно. Потом вдруг стал полный безлимит за $20, а затем Anysphere (разработчики Cursor) резко сказали, что якобы безлимит они давали только на режим авто (а там модель самая дешёвая), а в от на другие модели есть какие-то лимиты, но какие - не уточнили, пока коммьнити не разозлилось. В итоге оказалось, что за те же деньги сейчас можно себе позволит в 1.5-2 раза меньше, при этом появились тарифы за 60 и 200 usd.

Делимся в комментах ссылками на свои проекты, получаем обратную связь, знакомимся и исследуем чужие продукты!

Хранение денежных сумм в базах данных и API: анализ подходов платежных систем

Хранение денег — вещь только на первый взгляд простая, а на деле содержит множество подводных камней. Выбрав не тот тип данных, можно получить неточности в расчётах, возможна путаница при переводе суммы из одной валюты в другую. А если ещё и подключать внешние API, у каждого из которых своя точность для одних и тех же валют, уследить за совместимостью еще труднее.

Разбираем, как решают эти проблемы Stripe, PayPal, Google Wallet и другие платежные системы. Сравниваем три основных подхода: Integer minor units, Decimal base units и String base units.

Привет, Хабр!

В этой статье рассмотрим, как тимлиды сами, того не осознавая, убивают инициативу в команде. Делают всё сами, душат рост, превращают разработчиков в «ждущих» исполнителей — и потом удивляются, почему никто не предлагает решений.

Давайте честно: менеджер по большей части работает ртом. Договаривается, придумывает решения, продаёт эти решения окружающим, обосновывает, пинает, пинает, эскалирует, просит… Короче, говорить и объяснять ему приходится примерно все время. И умение четко и ясно доносить свои мысли в правильном ключе для менеджера – критично.

Как говорить так, чтобы от вас не отворачивались через 2 минуты с зевком? Как быстро объяснять занятым людям, в чем смысл вашего вопроса и чего вы хотите? Как сделать так, чтобы ваши вопросы решались руководителями за 2 минуты, вместо недель ожидания аудиенции? Ну и вообще: как перестать быть душным и негативным и стать быстрым и позитивным всего за пару приемов (не таких уж и простых, но все же)?

Вот об этом коротенько давайте поговорим в этой статье.

Эта статья написана по мотивам публикаций в моем ТГ канале «Морковка спереди, морковка сзади», который полностью посвящен управлению в IT, особенно в том, чему никто толком не учит – сфотскиллам. Если вам это интересно, заходите, читайте и подписывайтесь. Ну и читайте другие мои статьи на Хабре про управление.

Многие используют Cursor, не зная, на что он на самом деле способен. Будем идти от простого к сложному.

1. Самое простое, что позволит улучшить работы с Cursor — это использовать Cursor Rules

Что это даёт?

- Cursor лучше кодит, делает это по вашим правилам.
- Можно настраивать разные правила для разных файлов/директорий.
По сути это дополнение к системному промпту, где вы делаете тонкую настройку один раз.

Документация здесь.
А тут отличные заготовки для правил

2. Включайте сразу несколько ИИ-агентов

В Cursor можно открыть 3 вкладки, где параллельно будут работать 3 ИИ-агента (это максимум). Единственное что - контролируйте, чтобы они они не использовали дни и те же файлы — могут перезаписать или удалить результаты работы другого агента, так что им нужно давать изолированные задачи.

Дополнительно можно ещё использовать фонового агента, который работает на серверах Cursor, и будет выполнять задание на основании вашего кода в репозитории. А потом все его результаты можно отправить в репозиторий или локально, однако он работает за дополнительную плату (Price-based)

Можно даже открыть второй Cursor, и запустить работу ещё там (особенно если работа ведётся с кардинально разными репозиториями), но это не очень удобно с точки зрения переключения между ними.

3. Кладите связанные репозитории в 1 папку и открывайте её в Cursor

Допустим, у вас есть бэкенд, фронтенд и ещё микросервис для управления подписками. Если вы поместите их в 1 папку и откроете её в Cursor, то он сможет ходить между ними и делать согласованный код. Допустим, он может сразу сделать контроллеры на бэкенде и api для них на фронтенде.