Go.
Почему spec-driven development плохо работает на микросервисах: часть 1. Где теряется контекст
Первая статья из цикла из трёх частей.Часть 1 — где LLM теряет межсервисный контекст и почему локальных спек недостаточно.
От LLM к агенту: Как заставить Go приложение думать и действовать
От автора: Эта статья родилась из желания разобраться в том, что осталось за кадром отличного доклада.1. Введение1.1. История создания проектаВсё началось с доклада Антона Юрченко «Улучшаем качество отчётов нагрузочного тестирования с помощью Go, LangChain и GigaChat».Доклад мне понравился: чёткая постановка проблемы, грамотный подход к автоматизации, отличная идея с использованием LLM для генерации человекопонятных отчётов. Но после просмотра осталась одна проблема — код интеграции так и не показали.
Float в Go: что должен понимать разработчик, чтобы не ловить странные баги
С типом float рано или поздно сталкивается почти любой разработчик. Сначала все выглядит просто. Есть float32, есть float64
Я устал от Duolingo и написал себе AI-репетитора. Go, Clean Architecture, 4 LLM-модели — и вот что из этого вышло
Зачем вообще писать ещё одно приложение для изучения языкаМой рабочий день - это код. Вечером я хочу разговаривать с кем-то по-английски, а не нажимать на пингвинчиков.Duolingo учит меня заказывать яблоки в магазине.Memrise превратился в видеоплатформу с озвучкой.ChatGPT-чат отлично объясняет грамматику, но не помнит, что я уже разбирал Present Perfect в среду и опять путаю его с Past Simple в пятницу.
SD Studio: свой Midjourney на своей видеокарте с LLM-помощником
Сперва — откуда взялась идея? Мы с женой делаем текстовую игру по её фэнтези-вселенной. Что-то вроде совместного хобби: ей интересно писать, мне нравится программировать. Но суть не в этом. Рисовать никто из нас не умеет, а картинки в тексте нужны. Сейчас это не проблема — нейросетей куча, особенно для генерации изображений. Но есть минусы: на платных сервисах можно хорошо так разориться, особенно для пет-проекта. Есть решение — Stable Diffusion, генерировать на своей видеокарте. Первые шаги с Stable Diffusion
63 бесплатных урока мая: от Go и Kubernetes до LLM, ClickHouse и AI-агентов
Привет, хабровчане. В майском дайджесте собрали 63 открытых урока по ключевым IT-направлениям: от backend-разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, аналитики, тестирования, информационной безопасности и управления. В программе — Go, Kotlin, Rust, Kubernetes, Ansible, OpenTelemetry, ClickHouse, LLM, AI-агенты, DevSecMLOps, API Gateway, нагрузочное тестирование и другие темы, которые сейчас часто всплывают в реальных инженерных задачах.
От workslop к реальной пользе: как я выбрал и настроил ИИ-агента для Go-разработки (инструкции, конфиги, рекомендации)
За последние десять лет инструменты разработки существенно ускорили мою работу, но не изменили её сути: до недавних пор я тратил большую часть рабочего времени на написание кода и тестов. Но я смог это изменить, когда начал активно осваивать возможности ИИ.Меня зовут Александр Зайцев. Я Go-разработчик в команде Delivery компании «Флант» и работаю над werf и Deckhouse Delivery Kit (DevSecOps). В этой статье я:расскажу, как переводил свою работу на ИИ-рельсы и с какими вызовами столкнулся на этом пути;
Настроил ИИ-агента прямо в редакторе Zed: подключил Gemini и gopls, чтобы агент понимал код и реально помогал писать
За последние десять лет инструменты разработки существенно ускорили мою работу, но не изменили её сути: до недавних пор я тратил большую часть рабочего времени на написание кода и тестов. Но я смог это изменить, когда начал активно осваивать возможности ИИ.Меня зовут Александр Зайцев. Я Go-разработчик в команде Delivery компании «Флант» и работаю над werf и Deckhouse Delivery Kit (DevSecOps). В этой статье я:расскажу, как переводил свою работу на ИИ-рельсы и с какими вызовами столкнулся на этом пути;
Auto AI Router: высокопроизводительный прокси-роутер для LLM API на Go
Если вы работаете с LLM-провайдерами, то наверняка сталкивались с одной и той же проблемой: у OpenAI лимит 100 RPM на ключ, у Vertex AI — свои квоты на проект, у Anthropic — отдельные ограничения. В итоге приходится держать несколько ключей, балансировать нагрузку вручную, следить, чтобы один заблокированный доступ не уронил всё приложение, и при этом хочется сохранить единый OpenAI-совсместимый эндпоинт для клиентского кода.Именно для этого и создан Auto AI Router
Реактивные серверы, или как перестать писать JavaScript и начать жить
Обзор Phoenix LiveView и его друзей из других стеков: Rails Hotwire, Laravel Livewire и Go Live/HLiveПреамбула: краткая история нежеланияВ начале двухтысячных, когда jQuery еще казался вершиной инженерной мысли, а слово «фреймворк» произносилось с придыханием и легким немецким акцентом, веб-разработчик был существом предсказуемым. Он писал HTML, немного CSS, чуть-чуть серверного кода — и уходил домой к шести. Ajax обрел второе дыхание, и подходы к созданию веб-приложений разветвились, как генеалогическое древо разорившегося аристократа.
