Кроп листа УЗТ: проекции, перспектива и другие способы разрезать бланк
Полевые заметки: как в пилоте режем фото бланка УЗТ на клетки — морфология, проекции, осторожная перспектива — и какие ещё приёмы разрезки листов распространены в индустрии.
Stuzhuk Lab — Блог
Химия кода
Блог
Статьи о разработке, инструментах и практике — на основе отобранных материалов из dev-ленты.
Ничего не найдено.
Метрики качества нейросетей: как понять, что модель действительно работает
Как выбрать метрики качества нейросети: классификация, компьютерное зрение, OCR, LLM и RAG, калибровка и производственные показатели — что измерять, чтобы модель реально работала в продукте.
Компактная CRNN для замеров УЗТ: 640 тысяч параметров и пустые клетки
Полевые заметки: локальная CRNN на кропах толщины, CTC, 640 тыс. параметров, конфликт пустых клеток и почему Transformer не первый шаг.
Качество компактной замерной сети не растёт от запуска обучения: цикл экспериментов
Третья заметка пилота УЗТ: диагностика ошибок, один рычаг за раз, эпохи, набор и когда модель уже не надо «дожимать» процентами.
Пустая клетка, повтор и зачёркивание: распознаватель не должен решать, есть ли замер
Продолжение пилота УЗТ: пять видов клетки, чернила, повтор вверх по колонке, зачёркивание и почему эвристика ещё не заменяет крошечный классификатор.
ИИ-анализ рентгенограмм сварных соединений: от набора данных до системы контроля
ИИ для радиографии сварки: данные, разметка, детектор, правила и эксперт. Почему 88 публичных снимков — не заводской набор.
Программист в эпоху ИИ: конец профессии или новый уровень?
ИИ удешевляет код, но не систему. Кто будет востребован через 5–10 лет, почему junior в зоне риска и чему учиться в 2026.
Инспекция на основе риска: почему календарь проигрывает контуру
Полевые заметки по RBI: портфель активов, PoF×CoF, модули целостности, документация API RP и академия — без претензии на готовый продукт.
Рукописный бланк УЗТ: почему одной модели мало
Полевые заметки пилота: компьютерное зрение, OCR, vision LLM, confidence и review оператора до ERP — без претензии на готовый гайд.
Семь дыр, которые ИИ чаще вставляет в код — и как их ловить
Почему ассистенты генерируют «правдоподобный пример», а не прод: секреты в коде, SQL-склейка, дыры в доступе. Таксономия и сканер ai-vuln-scan.
Cohere тихо выпустила MoE на 218 млрд параметров для перевода
North Small Translate: 218 млрд параметров, 25 млрд активных, 50 языков. WMT26 83,60 и лицензия CC BY-NC — сигнал эпохи узких промышленных моделей.
Voodoo.js: прорыв или возвращение к простому вебу?
Разбор Voodoo.js: HTML-первый без сборки, JSX в разметке, реактивность без Virtual DOM, честные бенчмарки и почему идея важнее скорости в эпоху ИИ-кодинга.
Voodoo.js изнутри: как собственный интерпретатор оживляет обычный HTML
Разбор Voodoo.js изнутри: от DOM после HTML-разборщика браузера до лексера, дерева выражений, интерпретатора, эффектов через Proxy и прямой записи в узлы без eval.
Voodoo.js: архитектура среды выполнения без компилятора, Virtual DOM и eval
Карта слоёв Voodoo.js: обход DOM, области видимости, реактивность, цена отказа от сборки, размер пакета, разрастание возможностей и HTML как артефакт для ИИ.
Caddy против Nginx в 2026: авто-TLS и простота против сырого масштаба
Автоматические сертификаты и короткий Caddyfile против C-ядра Nginx: когда брать что на краю сети в 2026.
Датасет для SFT: как спроектировать корпус дообучения
Опорный лонгрид о корпусе для дообучения с учителем: контракт пары «инструкция → ответ», покрытие, отказы, синтетика и эксперты, проверки перед обучением и утечки с оценкой.
Voodoo.js: реактивность и map/filter прямо в обычном HTML
HTML-первый каркас без сборщика: один script, реактивная разметка и JSX-стиль внутри обычной страницы.
Qwen 3.8 27B на Cerebras: ~1500 токенов/с
Qwen 3.8 27B на публичных конечных точках Cerebras: ~1500 токенов/с, 64k/128k контекст, без прореживания в проде.
Декларативные зависимости полей в формах React
Вместо спагетти из useEffect — конфиг зависимостей, паттерн «наблюдатель» и мелкозернистая реактивность на MobX.
Как Turbopack режет JavaScript на фрагменты в Next.js
Компромисс «один бандл vs сотни запросов», группы фрагментов и экспериментальные опции Next.js 16.3: умная загрузка, аналитика маршрутов, удаление мёртвого кода в CJS.
Как научить нейросеть читать рукописные цифры: от CNN до TrOCR
Практический путь от классификации одной цифры до распознавания последовательностей на реальных бланках: CNN, CTC, CRNN, TrOCR, разметка из базы, эксперименты и production-пайплайн без лишней модели.
htmx 4.0: запросы через fetch и HTML без лишнего JavaScript
Мажор htmx 4.0: fetch вместо XHR, наследование атрибутов только с :inherited, слияние разметки из коробки и <hx-partial> для нескольких целей.
Инженерия датасетов для обучения моделей: с чего начать
Опорный лонгрид о подготовке данных для обучения и оценки ИИ: эталонные записи, редакторы эталонов, разделение обучения и оценки, утечки, манифесты и параметры по задаче и домену.
От инженера ПО к AI-инженеру, часть 5: масштабирование инструментов через MCP
Model Context Protocol — каталог инструментов для приложений ИИ: сервер, клиент, JSON-RPC и пример PayIQ на FastMCP.
Приватный генератор кодбука на Mistral: план, а не рецепт
Как спроектировать локальный контур качественного анализа с Mistral Small 3.1, Ollama и FastAPI — без ложных обещаний ИИ.
Приёмы ООП (Design Patterns): словарь, а не цель
Выжимка GoF: шаблон как именованное решение, Strategy и Observer сегодня, ловушка «впихнуть паттерн», ИИ и карго-культ — с кейсами и действиями на сегодня.
ACL и мультиарендность в RAG: фильтровать права до поиска, а не после
Права доступа в промышленном RAG нельзя оставлять модели. Как изолировать арендаторов, применить список доступа до извлечения, закрыть скрытые каналы утечки и измерить полноту при жёстких фильтрах.
Загрузка документов в RAG: PDF, таблицы, распознавание и версии без тихого мусора
Конвейер приёма документов для промышленного RAG: неизменяемый оригинал, разбор PDF и сканов, таблицы без сломанных ячеек, карантин парсера, версии и идемпотентность.
Svelte, сентябрь 2026: SvelteKit 3 RC, SvelteMap и миграция через sv
Svelte 5.57 — getOrInsert для SvelteMap; SvelteKit 3 Release Candidate; ai-tools вместо mcp; задача sveltekit-3 в sv migrate.
Насколько далеко продвинулся ИИ? Карта зрелости по сферам деятельности
ИИ не развивается равномерно: в одних областях он уже профессиональный инструмент, в других — впечатляющая демонстрация. Шкала зрелости, оценки по десяти направлениям и главный вопрос — не «умеет ли», а «насколько надёжно и автономно».
Как одно соединение «убивает» базу данных
Открытая транзакция после необработанного исключения блокирует миграцию и всю очередь запросов — кейс GitHub и Postgres.
Haiku R1/beta6: первый релиз за два года и 25-летие проекта
26 августа 2026 вышел Haiku R1/beta6 — через два года после beta5 и неделю после 25-летия BeOS-наследника.
Экономика структур данных
Нет абсолютно быстрых структур данных. Как считать стоимость хранения, доступа, изменений и перемещения — и выбирать структуру под профиль нагрузки.
CMP 90HX для LLM: почему майнинговая карта тормозит и что даёт «six-seven»
MoE на CMP 90HX терпимо, dense — нет: карта ограничена по типам вычислений. Модификация драйвера через V67 даёт почти ×2, но не снимает все ограничения.
Lovable: 400 маршрутов с Next.js на TanStack Start без одномоментного переключения
Параллельный прокси, #shared, адаптеры и агенты: lovable.dev ушёл с Vercel на свой стек при 42 млн посетителей в месяц.
Cloudflare: 100 ТБ памяти за счёт раскладки DNS-кэша
Пять правок в Rust у Big Pineapple: Vec→Box, одна секция, wire-байты — −56% на запись и +43% к вставкам на 1.1.1.1.
Как LLM находит знания: от токенов и Transformer до RAG
Как текст становится токенами и векторами, что делает Transformer, чем обучение отличается от RAG, и как из Markdown собрать поиск знаний для модели.
Bun 1.4: runtime на Rust, ближе к Node.js и меньше памяти
+1517 тестов Node, −до 35% памяти, старт ×2 на Linux; первый стабильный релиз после переписки с Zig на Rust.
Как оценивать LLM до продакшена: уроки GitHub Secret Scanning
Сначала продуктовое решение и ограничители, потом модель: офлайн-оценка как интеграционные тесты и разбор ошибок.
Как обучают LLM: предобучение, дообучение, LoRA, RAG и агенты
Уровни адаптации языковых моделей: что меняет веса, что подключает знания и инструменты, и как выбрать подход без «дообучения на PDF».
Ukrainian LLM Leaderboard: рейтинг моделей по украинскому языку
Минцифры, УКУ и lang-uk открыли на Hugging Face открытый рейтинг LLM по украинскому: перевод, пересказ, поиск, логика, ЗНО.
WordPress 7.0: блоки только на PHP — без React и сборки
Флаг autoRegister в WordPress 7.0: регистрация блока одним PHP, автогенерация JS для редактора — и жёсткие ограничения для интерактива.
Дешёвая LLM для агента: почему экономия на токене дорожает задачу
Почему облегчённые модели плодят вызовы инструментов, как бенчмарки врут и какие метрики считать вместо цены за миллион токенов.
NanoGPT Speedrun: 153 прогона агентов по фронтирным моделям
Prime Intellect сравнил 18 моделей на `nanoGPT`: лучший валидированный счёт у Kimi K3kimi-code, плюс 41 полная траектория агента.
Problem Engineering: спецификация задачи важнее трюков промпта
Пять слоёв формальной постановки задачи для ИИ-кода: инварианты, контракты данных, гонки, отказы и наблюдаемость вместо масок персонажа.
Свой инференс для 25 разработчиков: кэш префикса важнее модели
Стенд на vLLM и Blackwell: hit rate кэша 96,9%, отношение вход/выход 452:1 и почему свой контур берут не ради экономии.
Проверка качества языковых моделей: какие тесты существуют и что они на самом деле измеряют
Виды проверок LLM: открытые наборы задач, арены, модель-судья, безопасность, регрессия продукта и онлайн-сигналы — что каждый тест проверяет и чего не видит.
Векторные базы для агентов ИИ в 2026: что важнее скорости ANN
Qdrant, Pinecone, Weaviate, pgvector и Milvus: фильтры, гибридный поиск, мультитенантность и квантование — как выбирать хранилище памяти агента.
CrewAI на Go без зависимостей: перенос оркестрации агентов со стандартной библиотекой
crewai-go повторяет Agent, Task и Crew на чистом stdlib: один бинарник, быстрый холодный старт и явные зависимости задач.
React Native в 2026: New Architecture, нативный код и границы для ИИ
Разбор реального приложения: Fabric и JSI, где выполнять работу, bare vs Expo, клавиатура на сложных формах и чем ИИ реально помогает в RN.
Семантический контекст для ИИ: как LSP помогает модели понять код
Четвёртая часть серии про автодополнение: Language Server Protocol даёт типы, определения и ссылки — слой поверх текстового поиска по репозиторию.
Spec-Driven Development в 2026: спецификация как источник истины для разработки с ИИ
Спецификация как главный артефакт разработки с ИИ: цикл спека → план → код → проверка, инструменты 2026 и где SDD ломается.
Векторные базы данных в промышленном ИИ: слой индекса, поиска и хранения
Как выбрать и эксплуатировать векторную базу: алгоритмы поиска, фильтры, арендаторы, PostgreSQL с pgvector против отдельного хранилища.
Переписывание Bun с Zig на Rust: правило «не переписывай с нуля» больше не догма
64 агента за 11 дней перенесли ядро Bun: стоимость переписывания изменилась, долг ревью — нет. Разбор эссе на Dev.to.
JavaScript в обвязке агента: когда скрипт дешевле рассуждений модели
Интерпретатор JS в песочнице заменяет часть вызовов инструментов и арифметику LLM. Разбор статьи на Хабре про LM Studio и LangChain.
ИИ-видео в контент-пайплайне: правки по кадру, а не генерация с нуля
Runway Aleph в продакшене: манифест шотов, одна операция на проход, preserve-клаузы, человеческий QC и кэш промптов.
Системные промпты Claude: чему учит эволюция от Haiku 3 до Opus 5
Anthropic публикует system prompts: не «магические» роли, а правила решений, инструментов, неопределённости и UX длинных агентных задач.
Агентам ИИ нужна платформа, а не только скорость печати
Почему кодовые ассистенты не ускоряют релиз монолита без трекера, среды, данных и MCP — кейсы SimpleOne на low-code.
Ревью кода в эпоху ИИ: что обязан проверить человек после патча агента
Объём агентных запросов на слияние превышает ёмкость ревью: долг проверки, границы человека и модели, контрольный список после разницы изменений, человеческие шлюзы и правила команды для лёгкого и глубокого ревью в 2026.
HTML поверх WebSockets: SPA почти без JavaScript
Паттерн LiveView: сервер шлёт готовый HTML по постоянному каналу — без отдельного API и тяжёлого фронтенд-фреймворка.
LLM опровергают старые гипотезы — узкое место проверка
Контрпримеры и доказательства от моделей, побег из песочницы, сертификаты Lean: не путать цепочку рассуждений с верным выводом.
MLOps в закрытом контуре: Kubernetes, MLflow и DVC без облака
Как DevOps собирает платформу обучения и вывода моделей за периметром: GitOps, секреты OpenBao, GPU вне кластера.
React useLatest: свежее состояние в async-колбэках без лишних рендеров
Хук useLatest из @reactuses/core: актуальный ref в layout-эффекте против устаревших замыканий после await, в таймерах и подписках.
Рефакторинг (Refactoring): менять структуру, не поведение
Выжимка Fowler: две шляпы, запахи кода, маленькие шаги и тесты — с кейсами, ИИ-контекстом и действиями на сегодня. Не замена книги.
До 8000 украинцев — бесплатное IT-обучение и сертификация Oracle
UK-Ukraine TechBridge и Дія City: курсы Oracle University MyLearn до мая 2027 — облако, данные, DevOps, Java и бесплатный экзамен по запросу.
TanStack Table v9: платите только за те возможности таблицы, которые включаете
Стабильный v9 спустя четыре года после v8: модульные возможности, TanStack Store, до 86% меньше памяти на миллионе строк и десять адаптеров фреймворков.
Как Cursor и другие IDE работают с кодом: от автодополнения до агентов
Эволюция IDE и внутренняя механика AI-инструментов: LSP, индексация репозитория, сборка контекста, режимы Tab, чат и агент, MCP и сравнение Cursor, Copilot, JetBrains, CLI-агентов — что происходит с кодом под капотом в 2026 году.
Почему дешёвое тестирование обходится дорого: экономика стоимости ошибок в разработке ПО
Фича — инвестиция, которая не заканчивается на релизе. Как считать полную стоимость разработки, тестов, поддержки и отказа, и почему тестировать нужно пропорционально цене сбоя, а не ради процента покрытия.
Лучшие фильмы и сериалы про IT для инженера
Подборка tech-adjacent кино и сериалов: стартапы, сбои, AI, команды и этика — с критериями отбора и честными оговорками. Не IMDb-топ ради кликов.
Чистый код (Clean Code): читаемость без религии
Разбор Martin: имена, функции, тесты и границы — с критикой догм, AI-контекстом, кейсами и действиями на сегодня. Не замена книги.
Лучшие книги по программированию: список, который стоит прочитать инженеру
Двенадцать книг по инженерии ПО — критерии отбора, для кого каждая, главные идеи и серия выжимок на блоге. Без «топов ради топа».
Программист-прагматик: привычки, которые переживают стек
Не конспект, а разбор Hunt и Thomas: ортогональность, DRY, разбитые окна и трассирующие пули — с кейсами, AI-контекстом и действиями на сегодня.
Агентная инженерия в 2026 году: как управлять ИИ-агентами без потери качества
Практическая модель агентной разработки: контекст, декомпозиция задач, циклы проверки, многоагентная оркестрация, безопасность, метрики и роль инженера в жизненном цикле разработки 2026 года.
Контур оценки ИИ в 2026 году: золотые наборы, регрессионные барьеры и критерии релиза для продакшена
Как построить инженерный контур оценки ИИ: золотые наборы, метрики поиска и генерации, регрессионные барьеры в CI, теневой трафик, выпуск и FinOps LLM-шлюза.
Защитные барьеры для ИИ в 2026 году: политики, разрешённые инструменты и безопасная автономность агентов
Практическая модель вывода ИИ-агентов и RAG-систем в промышленную эксплуатацию: политики как код, узкие права инструментов, согласования человеком, проверка атак и аудит, пригодный для разбора инцидентов.
Плейбуки отказоустойчивости: таймауты, предохранители и честная деградация
Плейбуки отказоустойчивости LLM с ограниченными повторами и честными режимами деградации.
Шлюз LLM и финансовая операционная дисциплина в 2026: маршрутизация моделей, бюджеты токенов и контроль стоимости без потери качества
Как спроектировать шлюз ИИ с маршрутизацией моделей, бюджетами токенов и контролем стоимости: политики, кэш, отказоустойчивость и юнит-экономика без потери качества ответов.
Как спроектировать таксономию маршрутизации моделей для продуктовых команд
Устойчивая маршрутизация моделей вокруг контрактов задач, а не названий поставщиков.
Семантическое кэширование без утечки данных арендаторов
Многопользовательский семантический кэш без межарендного раскрытия данных и устаревшей авторизации.
Токенные бюджеты и chargeback для AI-платформы с несколькими командами
Токенные бюджеты и chargeback через метрики полезной работы и ясных владельцев.
Промышленная инженерия RAG в 2026 году: разбиение, гибридный поиск, переранжирование и оценка
Практическое руководство по промышленным RAG-системам: подготовка корпуса, гибридный поиск, переранжирование, оценка качества, безопасность, наблюдаемость и поэтапный план внедрения.
Промпт-инъекции в продакшене 2026: защита RAG, инструментов и агентов от недоверенного контента
Практическая архитектура защиты от промпт-инъекций в RAG и агентных системах: происхождение документов, изоляция контекста, минимальные полномочия, контроль исходящего трафика, песочницы и проверяемая многоуровневая защита.
Эксперименты с разбиением документов с фиксированной разметкой, HTML и баз знаний для RAG
Контролируемые эксперименты с разбиением документов с сохранением структуры и цитат.
Как собрать эталонный набор данных для оценки RAG
Эталонный набор для оценки поиска и ответов RAG: разметка, версии и контроль регрессий.
Гибридный поиск с BM25, векторами и reciprocal-rank fusion
Сочетание BM25, векторного поиска и reciprocal-rank fusion с измеримыми производственными ограничителями.
Переранжирование в промышленном RAG: качество, задержка и стоимость
Эксплуатация этапа переранжирования RAG с явными бюджетами качества, задержки и стоимости.
Путь от Junior до Senior Go Developer: что действительно нужно изучать
Реалистичная карта роста в Go: фундамент Junior, идиомы и прод Middle, архитектура и ответственность Senior — без лишних фреймворков и чеклистов ради чеклистов.
MCP в продакшене 2026: stateless-спека, безопасность и миграция
Практический разбор Model Context Protocol после релиза 2026-07-28: отказ от сессий, MRTR, маршрутизация по заголовкам, авторизация, shadow MCP и как писать серверы, которые переживают нагрузку.
Удалённые функции SvelteKit, TypeScript 6 и расширения CLI
Разбор Dev.to: как типизированные серверные вызовы SvelteKit и расширения CLI могут сократить рутину — и что проверить перед обновлением.
Как ИИ-агент получает доступ к API Яндекс Вебмастера через MCP
Разбор MCP-сервера для Яндекс Вебмастера: восемь инструментов вместо десятков методов API, вход через OAuth и безопасные действия агента.
OpenAI внедряет ИИ в научные исследования США
Национальная научная инициатива OpenAI даст лабораториям и университетам доступ к моделям, но решающими остаются проверка и контроль.
Почему агент ИИ иногда обходится дешевле RAG
Больше вызовов LLM не всегда означают больше расходов: считать нужно стоимость закрытого обращения, а не одного ответа.
Референсная архитектура корпоративной ИИ-платформы
Как объединить бизнес-задачи, знания, RAG, агентов, безопасность и наблюдаемость в устойчивую корпоративную ИИ-платформу.
Локальный ИИ не всегда означает приватность
CVE-2026-7482 в Ollama показывает: локальная LLM может раскрыть память процесса, если сервер доступен из сети и принимает недоверенные модели.
Антипаттерны корпоративного ИИ: ошибки, которые дорого исправлять
Какие архитектурные ошибки подрывают корпоративные ИИ-платформы и как предотвратить их до промышленного запуска.
conic-gradient() в CSS: треугольники, лучи и круговые диаграммы
Функция conic-gradient() рисует цвет вокруг точки: из неё получаются секторы, лучи, треугольники и интерактивные эффекты без лишней разметки.
Kimi K3: что открытые веса большой ИИ-модели дают разработчикам
Moonshot AI открыла веса Kimi K3: как устроена MoE-модель, почему 1,4 ТБ меняют планы развёртывания и что проверить в лицензии.
Масштабирование корпоративного ИИ: от пилота к экосистеме знаний
Как расширять корпоративную ИИ-платформу на уровень холдинга, сохраняя единые стандарты, локальные границы данных и управляемую архитектуру.
Безопасная разработка корпоративного ИИ: как выпускать изменения без потери контроля
Как выстроить безопасный жизненный цикл изменений в корпоративной ИИ-платформе: от требований и тестов до выпуска, отката и мониторинга.
Наблюдаемость корпоративного ИИ: как видеть систему целиком
Как организовать наблюдаемость корпоративного ИИ: от инфраструктуры и RAG до безопасности, качества ответов и бизнес-метрик.
Как оценивать корпоративный ИИ: метрики, которым можно доверять
Как измерять качество корпоративного ИИ по поиску, ответам, безопасности и влиянию на бизнес-процессы.
Как обучить ИИ-трансформер на 6,4 млн параметров для рецептов
Разработчик собрал небольшой ИИ-трансформер на PyTorch, обучил его на рецептах и запустил на CPU без внешних API.
Открытые веса ИИ: экосистема выходит на уровень Kubernetes
Открытые веса превращают языковые модели в платформу: разработчики адаптируют, запускают и дополняют их своим стеком.
Архитектура промышленного RAG: от поиска к корпоративной платформе
Как спроектировать масштабируемый RAG для множества источников, миллионов документов и разграничения доступа.
Подготовка данных для RAG: как превратить архивы в базу знаний
Как очистить, описать, разбить и безопасно индексировать корпоративные документы для качественных ответов ИИ.
Аппаратная платформа для корпоративного ИИ: проектировать от нагрузки
Как выбрать серверы, ускорители, сеть и хранилище для корпоративной ИИ-платформы без избыточных закупок.
Как выбрать LLM для предприятия: критерии вместо рейтингов
Как выбрать языковую модель для корпоративного ИИ по сценариям, безопасности, стоимости и требованиям к инфраструктуре.
Проектирование корпоративной ИИ-платформы: от пилота к стандарту
Как спроектировать масштабируемую платформу корпоративного ИИ, где знания, безопасность и интеграции важнее отдельных моделей.
Первый пилот корпоративного ИИ: от карты знаний к проверяемой ценности
Как выбрать ограниченный и безопасный пилот корпоративного ИИ, определить критерии успеха и подготовить масштабирование.
Arcovia: проверка архитектуры React и Next.js-проектов
Arcovia строит карту зависимостей React и Next.js-проекта, объясняет оценку архитектуры и подсказывает, с чего начать рефакторинг.
Как ограничения обобщённых типов TypeScript предотвращают ошибки
Как `extends`, `keyof` и индексный доступ помогают TypeScript отловить неверные ключи и значения до запуска приложения.
Карта корпоративных знаний: от информационного хаоса к основе для ИИ
Как выявить, классифицировать и безопасно подключать знания предприятия для RAG и корпоративного поиска.
Обследование предприятия: как начать проект корпоративного ИИ с фактов
Как провести интервью, проанализировать процессы и выявить источники знаний до проектирования корпоративного ИИ.
Первый день архитектора корпоративного ИИ: начать с предприятия
Почему проект корпоративного ИИ начинается с бизнес-задач, знаний и безопасности, а не с выбора модели или серверов.
ИИ Gemma 4 26B на 13-летнем Xeon: что реально даёт запуск без GPU
Автор запустил Gemma 4 26B на Xeon E5 v2 без GPU. Разбираем требования, заявленные 12 токенов/с и важные оговорки.
Будущее корпоративного ИИ: архитектура на годы вперед
Как построить корпоративную ИИ-платформу, которая переживет смену моделей, поставщиков и форматов данных.
RAG в проде: уроки обработки 10 тысяч вакансий в день
Как разбиение текста, векторные представления, pgvector, контроль расходов и наблюдаемость делают RAG-систему устойчивой.
Управление изменениями: как встроить корпоративный ИИ в работу компании
Почему корпоративный ИИ внедряют через пилоты, обучение и обратную связь, а не одномоментным запуском по всей организации.
Открытые ИИ-модели в продакшене: 8 уроков llama.cpp, Gemma и Qwen
Как запускать открытые LLM в продакшене: управлять инференсом, выбирать модели по задачам и гарантировать формат ответов.
Bun на Rust, TypeScript 7 и npm 12: перемены в инструментах JavaScript
Bun переносит основу среды выполнения на Rust, TypeScript 7 ускоряет компиляцию, а инцидент с npm напоминает о цене зависимостей.
Как обновлять сайт с открытыми данными без серверов: GitHub Actions, Pages и ветки вместо CDN
Архитектура Village Finder: GitHub Pages, Actions и отдельные ветки доставляют обновляемые открытые данные без сервера и базы данных.
Управление корпоративным ИИ: от эксперимента к управляемой платформе
Как распределить ответственность, контролировать изменения и обеспечить качество и безопасность корпоративной ИИ-платформы.
ИИ на 744 млрд параметров в 25 ГБ ОЗУ: как устроен Colibri
Colibri запускает GLM-5.2 MoE без GPU: постоянная часть в ОЗУ, эксперты на NVMe. Разбираем подход, скорость и реальные сценарии.
ERP как источник знаний, а не конкурент корпоративного ИИ
Как связать корпоративный ИИ с ERP, сохранив ERP источником достоверных данных, роли доступа и контроль операций.
Почему корпоративному ИИ нужны агенты
Как агентные системы связывают языковую модель с корпоративными сервисами и автоматизируют процессы под контролем человека.
Когда действительно нужно дообучение модели
Как отличить задачи корпоративных знаний от задач поведения модели и понять, когда дообучение оправдано.
Безопасность как архитектурный принцип корпоративного ИИ
Почему защита данных, права доступа, проверяемость ответов и аудит должны определять архитектуру корпоративного ИИ с первого дня.
Инфраструктура корпоративного ИИ: проектирование от нагрузки, а не от GPU
Как спроектировать надежную и масштабируемую инфраструктуру корпоративного ИИ, начиная с бизнес-сценариев и требований безопасности.
Векторные базы данных: фундамент семантического поиска в корпоративном ИИ
Как векторная база ускоряет поиск по знаниям предприятия, сохраняет права доступа и становится частью надежной RAG-архитектуры.
Xiaomi анонимно выпустила передовую ИИ-модель — и разработчики её выбрали
Тестовая MiMo-V2-Pro под именем Hunter Alpha собрала триллион токенов: решающими оказались качество, цена и ограничения для данных.
Почему эмбеддинги изменили корпоративный поиск
Как векторные представления помогают находить корпоративные знания по смыслу, не отменяя точный поиск и требования безопасности.
Почему предприятиям нужен RAG, а не память внутри LLM
Как RAG отделяет корпоративные знания от модели, поддерживает актуальность документов и сохраняет проверяемый доступ.
Как превратить описание вакансии в план учебного собеседования с помощью ИИ
Небольшой скрипт на Node.js выделяет сигналы из вакансии и собирает вопросы, пробелы в опыте и недельный план подготовки.
Почему появились LLM и какую роль они играют в корпоративном ИИ
Как ограничения поиска и экспертных систем привели к LLM и почему модель — интерфейс к знаниям, а не корпоративная память.
Корпоративная ИИ-платформа: почему LLM — это больше, чем просто чат
Как построить корпоративную ИИ-платформу вокруг слоя знаний, интеграций и безопасности, не привязываясь к одной модели.
Meta открыла код дизайн-системы Astryx для React
Astryx объединяет React, StyleX, более 160 компонентов, темы и шаблоны — опыт Meta теперь можно изучать и применять в своих интерфейсах.
Язык бизнеса и язык технологий: как начинать проекты корпоративного ИИ
Почему корпоративный ИИ начинают с измеримой бизнес-задачи, знаний и безопасности, а не с выбора модели.
Предприятие как система знаний: с чего начинается корпоративный ИИ
Почему знания — стратегический актив, а корпоративный ИИ проектируют от бизнес-задачи и безопасности, а не от выбора LLM.
Фронтенд без ожидания: TSGO, Oxlint, Rsbuild и React Compiler
Разбор практического опыта ускорения фронтенд-разработки: проверка типов, анализ кода, сборка, API-контракты и оптимизация React.
Git 2.55: быстрее обслуживание репозиториев и удобнее правка истории
В Git 2.55 появились инкрементальные индексы пакетов, правка ранних коммитов и параллельные проверки перед коммитом.
React: как отложить поиск и автосохранение без лишних запросов
Когда выбирать useDebounce и useDebounceFn в React, как избежать устаревших замыканий и безопасно отменять отложенные действия.
Astro 7: Rust-движок, кэширование маршрутов и инструменты для ИИ
В Astro 7 компилятор и обработку Markdown перевели на Rust, ускорили сборки и добавили гибкое кэширование маршрутов.
Как ограничить ИИ, чтобы он не выдумывал цифры в данных
Разбор подхода с Claude Desktop, DuckDB и песочницей: расчёты выполняют инструменты, а ИИ получает схему данных и строгие ограничения.
Локальный ИИ через FastAPI и Ollama: от модели к безопасному API
Как обернуть локальную LLM в FastAPI, ограничить выполнение SQL и не потерять скорость на CPU.
Где заканчивается генерация кода и начинается инженерия
ИИ уже пишет рабочие функции, но продукт — это архитектура, контекст, риски и ответственность. Граница между кодом и инженерией, кейс легаси на 15 лет и навыки разработчика в 2026.
Может ли искусственный интеллект разобраться в проекте с 15-летней историей
Унаследованный код на миллионы строк, сотни таблиц и десятки интеграций: что ИИ понимает за часы, где ошибается, как внедряют RAG и индексацию репозитория, и почему эксперт + модель быстрее, чем любой из них по отдельности.
Fable 5 и qa-mcp: как ИИ помог вскрыть протокол TestClient в 1С
Кейс с Habr: от Vanessa Automation к нативному TestClient через Python — где Codex застрял на неделю, Fable 5 за сутки собрал карту протокола для qa-mcp.
Транскрипты YouTube для суммаризации и RAG: REST вместо скрейпинга
Как получать JSON-транскрипты с таймкодами через API на RapidAPI — для LLM, векторного поиска и субтитров без хрупкого парсинга страницы.
Shumai: платформа с открытым кодом — альтернатива Frame.io для креативных команд
Обзор Shumai — платформы для хранения медиа, покадровых комментариев, совместной работы и ИИ-агента с семантическим поиском. Развёртывание через Docker Compose.
Как превратить изображение схемы в редактируемую диаграмму: полный обзор технологий от OCR до ИИ
Блок-схемы, UML, BPMN, сетевые топологии и чертежи: почему PNG ≠ диаграмма, что дают OCR, векторизация, CAD, компьютерное зрение и VLM в 2025–2026, и какая цепочка реально работает.
Почему тысячи AI-статей не гарантируют трафик
Разбор контентной гонки 2025–2026: почему массовая генерация не даёт линейного роста, как поисковики оценивают сайт целиком, и что работает вместо контент-ферм.
Почему Go стал одним из самых популярных языков серверной разработки
История Go, философия простоты, goroutines, cloud-native экосистема и сравнение с Java, Node.js, Python и Rust — опорная статья для backend- и platform-инженеров.
Fine-tuning Qwen 3 0.6B: с 10% до 92% точности классификации вопросов
Эксперимент с домашним чат-ботом: как дообучить крошечную локальную LLM через Unsloth и двухбуквенные коды категорий вместо имён меток.
От pip install до продакшена: самовосстанавливающийся ИИ-агент за 10 минут
Практический гайд по NeuralBridge SDK: мультипровайдерный failover, каскадное самовосстановление и наблюдаемость для OpenAI-совместимых LLM-вызовов в Python.
euv: UI-фреймворк на Rust и WebAssembly для браузера
Вводный гайд по euv: виртуальный DOM, реактивные сигналы, макрос html! и mount — декларативный фронтенд с типобезопасностью Rust и сборкой в WASM.
Типизированный Tailwind съел React Hook Form: история DashForge
Как автор превратил Tailwind-классы в typed props и дошёл до «осознанных» компонентов: формы, visibleWhen, RBAC — без Controller на каждом поле.
React Router v8: скучный, но правильный релиз
React Status #479: React Router v8 как «намеренно скучный» апдейт, Rust-порт React Compiler, RN 0.86, TypeScript 7 RC и новости экосистемы React.
TypeScript 7.0 RC: компилятор на Go и ускорение до 10×
Microsoft выпустила RC TypeScript 7.0 на новой Go-основе: совместимость с 6.0, параллельная сборка, пакет @typescript/typescript6 и переработанный --watch.
React 19: concurrent rendering, Actions и Suspense в продакшене
Разбор concurrent rendering в React 19: срочные и фоновые обновления, useTransition, useOptimistic и границы Suspense без блокировки UI.
Biome или Oxlint в 2026: чем заменить ESLint
Rust-линтеры в 50–100 раз быстрее ESLint, но выбор между Biome и Oxlint зависит от плагинов, проверки типов и того, готовы ли вы отказаться от Prettier.
GitHub открыл датасет многоязычных репозиториев для ИИ
80+ млн строк метаданных по 40 млн публичных репозиториев: классификация языка README, issues и PR под CC0 — для оценки и обучения мультиязычных инструментов разработки.
Как устроен современный веб: от браузера до базы данных
Полный путь HTTP-запроса — DNS, TLS, CDN, балансировщик, Nginx, backend, Redis, очереди, PostgreSQL и обратно в браузер. Практический разбор для разработчиков и архитекторов.
Zero-JS мало: кеш SSR-HTML на edge через Cloudflare Workers
Как автор стабилизировал Core Web Vitals после отказа от React: Cache API, cookie-gated HTML, отказ от Zod в браузере и рефакторинг форм на Astro.
Новый SDLC: vibe coding vs agentic engineering
Честный взгляд senior-разработчика: Agent = Model + Scaffold, context engineering, фабричная модель и почему «vibe coding» не масштабируется.
Как проектировать современную ERP-систему в 2026 году: от монолита к платформе
Metadata Driven Architecture, движки платформы, стек фронтенда и стратегия миграции — как строить ERP, которая развивается десятилетиями без переписывания каждые пять лет.
npm и pnpm вводят поэтапную публикацию пакетов
Staged publishing в npm и pnpm 11.3 снижает риск supply chain: сначала черновик на registry, проверка, потом «прод». Плюс trustLockfile и npm 12 prerelease.
Шесть уроков производительности Laravel из реальных проектов
Eloquent, кэш, структура кода и общение с заказчиком — что ломает Laravel-приложения не на сервере, а в коде.
Как проектировать систему, которая проживёт 10 лет
Почему системы умирают не из-за технологий, а из-за ранних архитектурных решений — и как проектировать изменения, а не функции: границы модулей, домен, данные, ADR и чек-лист на десятилетие.
Пять рантаймов контейнеров: когда runc — не ответ
runc, gVisor, Kata, Firecracker и WASM на одном Go-сервисе: холодный старт, память и выбор под вашу модель угроз.
Почему миллион корутин на Rust весит меньше, чем сто тысяч на Python
async fn везде превращается в стейт-машину, но Rust кладёт её на стек, а CPython — в кучу. Замеры памяти и практика.
Чего CSS всё ещё не хватает в 2026 году
State of CSS, пробелы в вёрстке, центрирование, декларативные обновления DOM и влияние ИИ на ценность сайтов.
layercache: как убрать лавину запросов к кэшу в Node.js
L1 + Redis, дедупликация запросов и плавная деградация — бенчмарки layercache против «стада» обращений к базе.
Почему EAV кажется хорошей идеей, а потом уничтожает производительность ERP
Entity–Attribute–Value на старте выглядит идеально: гибкость без миграций. Почему через годы JOIN, индексы и отчёты ломают ERP — и где EAV уместен, а где нет.
Умный реестр документов: бесплатный OCR Google Drive и обход лимитов Gemini
Google Apps Script, скрытый OCR Drive API, ротация ключей Gemini и LockService — пайплайн каталогизации архива на Habr.
Extend UI — open-source React-компоненты для PDF, DOCX и подписей
14 MIT-компонентов от extend.ai: просмотр документов, bounding box citations, загрузка файлов и e-signature.
Самая дорогая ошибка в архитектуре ERP — попытка сделать систему универсальной
Почему иллюзия универсальности превращает ERP в EAV-монстра: потеря производительности, типизации и бизнес-смысла — и как строить систему вокруг предметной области, а не абстрактных сущностей.
Vue 3: главные ловушки реактивности и Composition API
ref vs reactive, потеря реактивности при деструктуризации, watchEffect и Teleport — разбор частых ошибок на Dev.to.
Эволюция архитектуры веб-приложений за последние 20 лет
От серверного рендеринга 2005 года до AI-приложений и edge computing: как менялись веб-архитектуры, почему старые решения не были ошибками и как выбирать подход в 2026 году.
За хайпом: как сильные команды реально внедряют ИИ в разработку
Вебинар Platform9, Monday.com и PlayStation: SDLC вокруг ИИ, роль «инженера-оркестратора» и узкие места ревью.
DeepSeek V4 Pro обходит GPT-5.5 Pro по точности
Сравнение на задачах со схемами и инструкциями: DeepSeek 38:33, один regex вместо двух, меньше лишних деталей.
Самый простой «мозг»: перцептрон на Python с нуля
Один вход, вес и смещение, эпохи обучения и линейная граница — фундамент нейросетей без фреймворков.
Пять продуктов в одном FastAPI-монолите: HTMX, Telegram Mini App и Stars
getdoday.ru: ~76 000 строк без React, грабли themeParams и DNS бота, биллинг через Telegram Stars и entitlement.
React 19 Form Actions и FastAPI: валидация на сервере без дублирования
useActionState + Pydantic: одна схема, структурированные ошибки по полям, isPending из коробки — минус ~50% кода форм.
Path aliases в TypeScript-монорепо: Astro, React и общие типы
baseUrl, paths и project references: @shared/types вместо ../../../ и тихие падения сборки без workspace:*.
Почему большинство ERP-систем превращаются в монолитного монстра
Парадокс успеха ERP: исключения, технический долг, единая БД и распределённый монолит. Почему монстр — следствие роста бизнеса и как замедлить деградацию.
Genkit на Go: как собрать ИИ-приложение, а не демо с одним промптом
Google Genkit для Go: схемы ответов, многошаговые сценарии, инструменты, наблюдаемость и смена моделей без переписывания логики.
Пробел во фронтенде, который ИИ за вас не закроет
Рендеринг, сеть, архитектура компонентов и Core Web Vitals — то, что туториалы по кнопкам не объясняют, а продакшен требует.
Почему BullMQ вместо конвертации файлов прямо в API
Конвертация в HTTP-запросе vs очередь на Redis: p95 упал с 800 мс до 3,8 мс, пропускная способность выросла в 4,8 раза — и цена сложности.
Полный гид по Agile-терминологии: Story Points, Scrum, Sprint, Velocity и Backlog простыми словами
Разбираем Scrum, спринты, бэклог, user story, story points, planning poker и velocity — чтобы разговоры в IT-командах перестали звучать как иностранный язык.
Эволюция форматов изображений: от BMP до AVIF — полный гид для разработчиков
История и практика: BMP, GIF, JPEG, PNG, WebP, HEIC, AVIF и JPEG XL. Как работает сжатие, что выбрать в 2026 году, как отдавать картинки на сайте без просадки LCP.
Оптимизация БД: шесть стратегий, которые ускоряют запросы на 60%
Профилирование, индексы, рефакторинг ORM, материализованные представления, пул соединений и кэш — практический гайд по PostgreSQL и MySQL.
MamayLM v2.0: украинские LLM и бесплатный чат Mamay AI
INSAIT выпустил Gemma 3–based модели 12B и 27B с поддержкой украинского, мультимодальность и инфраструктуру в Украине.
Три шаблона SQL-инъекций в Node.js, которые всё ещё доезжают до прода
Конкатенация, шаблонные строки и «безопасная» переменная sql — почему ревью пропускает уязвимости и как ловить их eslint-plugin-pg.
Node.js: Factory и Strategy для кросс-платформенного npm-пакета
Порт EADDRINUSE на Windows, macOS и Linux — без if/else по ОС. Strategy, Factory, TypeScript-контракты и защита от shell injection.
DeepSeek V4 Flash против GPT-4o: задержка, цена и гибридная маршрутизация
Сравнение на Dev.to: p99 около 0,9 с против 3,2 с, экономика API и схема «дешёвый поток + премиум по запросу».
Post-mortem: как Firebase RTDB «ломает» массивы в React
Удаление записи в Firebase RTDB превратило items в объект — TypeError и белый экран. Нормализация данных на клиенте.
Безопасность песочницы для агентного ИИ: Docker, microVM и CVE-2026-31431
40% команд называют безопасность главным барьером масштабирования agentic AI. Docker Sandboxes, seccomp и изоляция автономного кода.
JavaScript: 8 оптимизаций производительности, которые реально работают
Сначала измерение, потом правки: debounce, ленивая загрузка, Web Workers, уменьшение бандла и контрольный список быстрых побед.
Почему JSON тормозит агентные системы и что предлагает ULMEN
Контекст на миллионы токенов, а обмен — в JSON. ULMEN LLM: около −44% токенов в тестах автора.
Очередь фоновых задач на PostgreSQL и Go: проект Swig
Таблица jobs, блокировки строк, JSONB, LISTEN/NOTIFY и воркеры — без Redis, если Postgres уже в стеке.
Next.js почти мгновенно: практический чеклист по App Router
Server Components по умолчанию, меньше client JS, next/image, без CLS, кеширование, next/script и замеры на throttled mobile.
react-native-qr-camera-pro: нативный QR/штрихкод-сканер под новую архитектуру
Нативный модуль на Swift/Kotlin, без обработки кадров в JS, с TurboModules и Fabric.
AISO-аудит stuzhuklab.ru: как подняли готовность к AI-поиску с 52 до 84
Разбор технического цикла: канонические URL, структурированные данные, llms.txt, похожие статьи, страницы по тегам. Май 2026.
AI-аналитик без SQL: DuckDB, LLM и трёхэтапный пайплайн
Вопрос на естественном языке → SQL через LLM, DuckDB in-process, три стадии и read-only guardrails для безопасности.
KLIP: локальная детекция сдвига распределения через диффузионный prior
Препринт arXiv: метрика на KL-дивергенции между prior и posterior находит чужие патчи в обратных задачах без калибровочных данных.
SEO, AEO, GEO и AISO в 2026: полный гайд по подготовке сайта к AI-поиску
Развёрнутое руководство: четыре слоя видимости, SEO-база для краулеров, AEO под блоки ИИ, GEO и доля упоминаний, стек AISO, аудит за 90 минут, roadmap на 4 недели, кейс stuzhuklab.ru 52→84. Актуально на II кв. 2026.
SPECTRA: создание синтетических коллекций для тестирования поиска
Новый метод генерации до 60k документов для диагностики поиска без дорогостоящей ручной разметки.
SQLite хватит для durable workflows: DBOS, Litestream и AI-агенты
DBOS и Obelisk: локальный SQLite + Litestream в S3 для состояния workflow; Postgres — когда нужны HA и масштаб.
Распределённые атаки на агентов и мониторинг: новые подходы
Мониторинг с кластеризацией ловит распределённые атаки на 30% быстрее стандартных методов.
Клиентский puzzle solver на Web Workers: Next.js и bitboards
Static export Next.js, Web Workers для тяжёлых алгоритмов, bitboards для Block Blast, trie для word search — $0 hosting.
Прирост новизны контента: как проверить страницу перед AEO и GEO
Насколько текст добавляет нового смысла по сравнению с ТОП-10: практический аудит перед публикацией. II кв. 2026.
Семантический слой между хранилищем и BI: зачем он нужен для AI-аналитики
Metrics Layer / Headless BI: единый исполняемый контракт метрик, отличие от каталога данных и почему LLM не должна сама изобретать SQL.
AEO: как оформить текст под блоки ИИ в выдаче и ЯндексНейро
Заголовок-вопрос, короткий ответ 40–60 слов, списки, таблицы, блок FAQ — формат оптимизации под быстрые ответы. II кв. 2026.
Управляемая эволюция рантайма агентов: код как долгоживущая «операционная память»
Препринт про HarnessMutation: как мультиагентные системы могут менять свой рантайм под валидацией, трассировкой и откатом — без хаотичного self-modify.
Алгоритмический «монокульт» в найме: одни и те же отказы миллионам кандидатов
Исследование FAccT 2026: 3 млн заявок, один вендор скрининга — расовые диспропорции и 4% кандидатов с отказом по всем вакансиям.
2-ASP(Q) с weak constraints: сложность и реализация в Casper
Фрагмент логического программирования для оптимизации до Δ₃ᵖ — полная теория сложности и CEGAR в системе Casper.
Chartographer: контрфактуальные графики для честной оценки VLM
Меняют данные графика при том же вопросе — и ловят, где модель отвечала по памяти, а не по визуальному рассуждению.
GENESIS: агенты для 6G RAN — от спецификации до проверки «по воздуху»
Фреймворк переводит intent в код RAN с валидацией over-the-air и базой знаний SYNAPSE — где LLM обычно ломают API и симуляции.
GEO: как отслеживать долю упоминаний бренда в ChatGPT и Perplexity
Набор типовых вопросов, массовые прогоны, метрики доли упоминаний, тональности и точности фактов. II кв. 2026.
Maat: агент для исследования конкурентного права с RAG и официальными цитатами
ReAct-агент с инструментами обходит ChatGPT и узкие legal LLM на кейсах слияний — RAG, web fallback, уточняющие вопросы.
MATCHA: метрика для оценки LLM, которая ловит противоречия с эталоном
ROUGE и BERTScore часто ставят высокий балл противоположным текстам. MATCHA штрафует контрфактуальные противоречия — до +20% к согласию с людьми.
Node.js и запрет AI-кода в core: почему спорят о 19 000 строк
Огромный PR от модели, CLA и выгорание мейнтейнеров — не «против ИИ», а про процесс ревью критической инфраструктуры.
Open WebUI на Ubuntu: Docker Compose и HTTPS через Traefik
Свой ChatGPT-подобный интерфейс к Ollama и OpenAI-совместимым API — пошаговый деплой с Let's Encrypt.
Когда взгляд выдаёт нейросеть: детекция ИИ-фото по согласованности взгляда
Пиксельные детекторы слабеют на ИИ-фото с людьми. Авторы предлагают проверять согласованность взгляда в кадре — +3,7 п.п. на сценах взаимодействия.
Файл llms.txt: зачем он нужен и чего от него не ждать
Честная роль llms.txt в подготовке к AI-поиску: карта сайта для агентов и миф о мгновенном росте цитирований. II кв. 2026.
Валидация переменных окружения в TypeScript
Схема для .env, проверка в CI и автогенерация типов — как поймать PORT=abc и пустой API_KEY до деплоя.
React.lazy и «белый экран» после деплоя: как вернуть пользователя
Старый HTML в вкладке, новый бандл на CDN — chunk не найден. Глобальный listener и cache-bust за ~15 строк.
robots.txt: как разрешить доступ AI-ботам (GPTBot, ClaudeBot, Perplexity)
Полный практический гайд по robots.txt для AI-краулеров: GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, OAI-SearchBot, разделение Google и Яндекс, Allow/Disallow, чеклист проверки после деплоя и связь с AISO. Актуально на II кв. 2026.
Почему транскрипция не заменяет клинический ИИ в медицине
Whisper и краткое резюме через LLM ломаются в реальной практике: нужны движки клинического рассуждения и интеграция с EMR, а не «просто текст».
Antigravity 2.0: ОС за $1000 и 93 AI-агента за 12 часов
Google I/O Writing Challenge: мультиагентная оркестрация собрала ядро ОС без ручного кода — и меняет роль разработчика.
Cross-document View Transitions: подводные камни без фреймворка
Устаревший meta-тег, @view-transition { navigation: auto }, таймаут 4 с и pageswap/pagereveal — что CSS-Tricks не упускают в туториалах.
5 Python vector DB: что ломается после ноутбука
Chroma, Pinecone, Qdrant, Weaviate — не бенчмарки QPS, а packaging, API stability и путь из dev в production.
JWT в Node.js: пять ошибок, которые ломают API
Base64 — не шифрование, alg=none, слабый secret и refresh без ротации: чеклист перед продом JWT-авторизации.
Атаки на npm supply chain: что делать на уровне проекта
ignore-scripts, npm ci, provenance и аудит lockfile — слоистая защита, когда в node_modules тысячи транзитивных пакетов.
Docker как страховка для AI-сгенерированного фронтенда
Код от Copilot/Cursor компилируется, но падает в браузере — зачем поднимать приложение и Playwright/Cypress в одном compose.
7 скрытых уязвимостей в Node.js-приложениях
ReDoS, supply chain в npm, prototype pollution, секреты в env и NoSQL injection — чеклист, который часто пропускают после «быстрого» деплоя.
10 фактов про ROI UX: почему дизайн — это бизнес, а не «красота»
Скорость, первое впечатление за 50 мс, стоимость правок до релиза — цифры из Smashing Magazine для разговора с заказчиком.
HTML-элемент `<install>`: установка PWA без JavaScript
Chrome и Edge тестируют декларативную кнопку установки веб-приложения — проще, чем только манифест и свой скрипт.
Bulletproof React: как не утонуть в хаосе своего фронтенда
Feature-based структура, четыре типа состояния и ESLint-границы — разбор подхода Bulletproof React для продакшен-приложений.
React stack 2026: карта библиотек по категориям
Vite, Next.js, Zustand, TanStack, shadcn/ui — что выбрать в 2026 вместо стека 2022 и почему лидеры сменились.
Как ужать словарь с 3 ГБ SQLite до ~10 МБ: FST вместо базы
Кейс tsk: finite state transducer в Rust, общие суффиксы финского языка и почему FTS в SQLite был временным решением.
Prompt API в Chrome: локальный Gemini Nano из JavaScript
LanguageModel.create() без сервера и API-ключа — возможности, лимиты ~4K токенов и обязательный fallback на hosted LLM.
Svelte, май 2026: TypeScript 6, remote functions и плагины CLI
SvelteKit 2.56 — field.as() для форм, breaking change в refresh query, эксперимент community plugins и radar ThoughtWorks.
Snyk vs Checkov 2.3 для Terraform 1.9: что показал бенчмарк
На 127 модулях Checkov нашёл на ~20% больше misconfiguration, быстрее сканирует и дешевле — но Snyk проще в PR-интеграции.
MDN перестраивает фронтенд: web components вместо React-обёртки
Как MDN ушёл от SPA на React к Lit, server components и «островам» интерактивности — и зачем это важно для контентных сайтов.
JavaScript на бэкенде: цена «одного языка на весь стек»
Производительность Node.js vs Go/Rust, память на idle, npm и когда моноязык оправдан.
CSS 2026: что браузер умеет вместо JavaScript
Обзор Frontend Focus: Grid Lanes в Safari, anchor positioning, sticky-хедеры на чистом CSS и где нативные возможности всё ещё проигрывают JS.
TypeScript 6.0, Next.js 16.2 и дебаты Node.js про AI-код
JavaScript Weekly #778: strict по умолчанию, types=[], подготовка к TS 7.0; Next.js 16.2 быстрее; Node.js — nine CVE и «нет» AI-коммитам.
tRPC в 2026: типобезопасный full-stack без лишнего boilerplate
Один контракт для клиента и сервера, Zod, батчинг запросов — и где tRPC не подходит.
С Next.js на Astro: когда блогу не нужен React на клиенте
Разработчик перенёс портфолио с Next.js 15 на Astro 6: ~230 КБ JS на странице поста стало ~0 КБ, Lighthouse 99–100.
TG Unblock: обход блокировки Telegram на Rust через WebSocket
Open-source десктоп-приложение заворачивает MTProto в HTTPS к web.telegram.org — без VPN, серверов и подписки. ~6 МБ, один клик.
Next.js без 502 при деплое: PM2 reload и сравнение с Kubernetes
Zero-downtime на VPS: cluster mode, reload вместо restart, не удалять .next при сборке — и когда имеет смысл оркестратор.
Современный React-стек: Vite, Tailwind, i18next и TanStack Router
Пошаговая сборка без хаоса зависимостей: маршрутизация, стили и локализация в одном минимальном, но готовом к продакшену каркасе.
QA за 24 часа: автономный AI-агент вместо ручной регрессии
RankCaster AI собрал автономного тестировщика на Claude Code, agent-browser и read-only psql — регрессия с 48 часов до 40 минут.