Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Наш путь активной работы с очередями RabbitMQ начался с классического Celery. Осознав критичность низкоуровневого контроля системы, принялись работать с aio-pika. Но и этот уровень слишком местами сложный (далее расскажу почему), и нашли отличное решение, на текущий момент, в лице FastStream. Сразу оставлю такую пометку, что каждый инструмент подходит для решения своей задачи. Мы больше хотели сделать акцент на удобство и скорость разработки относительно затрачиваемого времени на миграции решений.
Сегодня доступны отличные недорогие модели для кодинга и архитектуры. Например, GLM-5.1 (реферальная ссылка +10% бонус на пополнение) умеет генерировать, рефакторить, отлаживать код, строить архитектуру – в десятки раз дешевле фронтит моделей или вообще бесплатно при локальном развёртывании.Но у всех таких моделей часто есть общая слепая зона: они не видят результат своей работы. В этой статье я рассказываю, как "научить модель видеть".
System Prompt учит модель что говорить, Skills — как проверить сказанное, MCP Tools — как сделать это в реальном мире. Разбираем трёхуровневую архитектуру на примере бота техподдержки с валидацией ссылок.
Have you ever wondered how machine learning models actually work with text? After all, these models require numerical input, but text is, well, text. Natural language processing (NLP) offers many ways to bridge this gap, from the large language models (LLMs) that are dominating headlines today all the way back to the foundational techniques of […]
Большинство современных CV-алгоритмов невозможно представить без выделения границ объектов. В этой статье разбираем, как работают пространственные фильтры — от простейших масок 2×2 до полноценного детектора Канни. Рассмотрим математическую базу: производные первого и второго порядка, градиент, дискретный Лапласиан.
So you want to build a Python library in 2026? Here’s everything you need to know about the state of the art.
Помните момент, когда сервис работал нормально, но после рассылки, рекламной кампании или наплыва пользователей начал тормозить? В такие секунды и выясняется, что без нагрузочного тестирования команда на самом деле не знает, где у системы потолок, как проседает производительность и в какой точке критично растёт время отклика.
Большинство UI-тестов флакают, медленно работают и в итоге отключаются в CI. Показываю альтернативу — изоляционные UI-тесты без стендов, таймингов и боли.
Представлен образ проекта, направленного на организацию проектирования программного обеспечения с использованием абстрактного синтаксического дерева и виртуальной машины на его основе с элементами искусственного интеллекта. Редактор АСД
Все началось с того, что мне поставили задачу: «У менеджеров есть большой телевизор. Сделай так чтобы у них там крутились красивые циферки и графики с результатами продаж».
Представьте себе: вы запускаете свой старый добрый Python-скрипт, он привычно задумывается на пару секунд, а потом начинает работать. А теперь представьте, что тот же самый скрипт без единого изменения в коде — просто после прогона через одну утилиту — стартует почти мгновенно и работает втрое быстрее. Никакой магии, просто вышел Nuitka 4.0.22 апреля 2026 года проект, который когда-то начинался как нишевый компилятор, дорос до мажорной версии 4.0.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Красные тесты на CI, зелёные локально, time.sleep в каждом втором тесте, а после смены селектора всё равно всё падает? Знакомо. Это не судьба, а отсутствие архитектуры. Разбираем, как превратить хаос из автотестов в промышленный фреймворк: слои, паттерны (POM, Builder, DI), анти-паттерны и работу с окружениями. С примерами на Python.
Когда GPU-кластер с vLLM задыхается от пиковых нагрузок, классический Rate Limiting и блокировка пользователей — это худший UX из возможных. А что если не отбрасывать запросы, а заставить саму языковую модель «сжать» свои промпты и стать предельно лаконичной, выдавая только самую суть? В этой статье мы разбираем архитектуру LazyGate — open-source шлюза, который в фоновом режиме читает метрики видеокарты и с помощью системных промптов динамически регулирует «болтливость» нейросети, кардинально спасая метрику Time-to-First-Token.
Наша команда столкнулась с популярными болями автотестов для API: - одно изменение в API требует обновления нескольких тестов; - проверка структуры ответа распределена по тестам и не централизована; - валидация вложенных структур и генерируемых полей требует дополнительного кода.И мы задались вопросом: какой инструмент для валидации контракта нам подойдёт? В этой статье расскажем о нашем переосмыслении подхода к тестированию API с помощью внедрения Pydantic.
Изменения интерфейса мобильного приложения часто упираются не в сложность реализации, а в скорость релизного цикла: даже простые правки проходят через полный конвейер — разработку, рецензирование, сборку и публикацию. При высокой частоте изменений это увеличивает time-to-market, перегружает команду и делает быстрые итерации по интерфейсу практически невозможными.
Он говорит на гибриде: русская грамматика плюс английские термины плюс своеобразное произношение этих терминов плюс местами свой жаргон вроде "гошечки" и "крудошлёпа"
Год назад вышла статья о первой open source библиотеке для автоматического построения uplift-моделей Automatic Uplift Framework или же, сокращённо, AUF🐺. В ней мы рассмотрели основной функционал библиотеки с примерами кода. Прошел год, пришла пора рассказать о новшествах, а также о результатах применения библиотеки.