Адский эксперимент: личный сайт на нищих микросервисах
Микросервисы тут, микросервисы там… Из каждого утюга доносится дивный сказ про прекрасный мир микросервисов. А ведь это всего лишь один вид из десятка архитектурных стилей, который имеет свои достоинства и недостатки.
Может ли искусственный интеллект заменить человека?
Если бы меня 5 лет назад об этом спросили, я бы уверенно сказал, что не сможет. Но сейчас я уже сомневаюсь в этом.Я уже 26 лет работаю в сфере ИТ и за это время написал немало кода. Месяц назад решил проверить, насколько действительно эффективен искусственный интеллект, и попробовать создать с его помощью сайт. И я его создал — точнее, создал его не я, а он. Вот результат: https://windowrepino.ru/. Я лишь ревьюил код и делал рефакторинг.
Почему ваш AI-ассистент пишет «вырвиглазный» код, и как это исправить грубой силой
Привет, Хабр! У нас на носу 2026 год, Илон Маск обещал AGI ещё вчера (раз уж упомянул: это действительно было в одном из его интервью, где он сказал, что ожидает AGI в 25-26 годах), а AI-ассистенты для кода слышны из каждого утюга. Все мы знакомы с Cursor, многие пробовали его коммерческие (Windsurf) и открытые (Cline, Continue.dev) альтернативы. И поначалу — чистый восторг. Кажется, еще чуть-чуть, и можно будет просто говорить машине, что делать.
Разработали кастомный модуль Битрикс24, чтобы С-Маркетинг узнал реальный вклад каждого из 1300+ сотрудников
Цели в блокнотах, Excel и «в голове» превращают стратегию компании в пазл без картинки. Для С-Маркетинга команда Далее собрала этот пазл в единое решение — специальный модуль на смарт-процессах Битрикс24. Но реализовали мы его со своими интерфейсом и логикой на bx.vue.Узнайте о функциональных возможностях системы для бизнеса, где больше тысячи сотрудников.О целяхУ более тысячи специалистов С-Маркетинга — десятки тысяч целей, которые определяют эффективность компании. Все они должны работать на достижение общих стратегических целей.
Как писать промты для генерации кода: примеры для Python, JS и SQL
Доброго времени суток, «Хабр»!За свою долгую (нет) карьеру писателя статей я уделил внимание достаточно важной теме, причем рассмотрел ее сразу в двух аспектах: написание промтов для текстовых и графических нейр��нных сетей. В какой-то момент появилась мысль углубиться в одну из этих тем.Сегодня мы подробнее остановимся именно на текстовых моделях, точнее перейдем в сферу программирования и составим инструкцию по созданию промта, который обеспечит более качественный результат на выходе.Примите стратегически удобное положение, а я приступаю к рассказу.
Apple открыла Swift для Android
Apple неожиданно открыла язык Swift для Android. Теперь разработчики смогут создавать приложения не только для iOS, но и для Android, используя один и тот же язык программирования. Новый инструмент под названием Swift SDK for Android позволяет перекомпилировать код в Kotlin или Java, то есть в те языки, на которых традиционно работает Android.
Взаимодействие с пользователем в макросах «Р7-Офис». Часть 1. Вводная
Что я собираюсь рассказать в этой серии статей?
Gemini 3 Pro умеет за один промпт создать полноценную симуляцию macOS или Windows прямо в браузере
Google представила новую демонстрацию возможностей модели Gemini 3 Pro
Не просто RAG: Строим MCP-сервер на Node.js, чтобы дать LLM «архитектурное зрение»
Привет, Хабр!Мы живем в удивительное время. Попросить LLM написать для нас код стало так же естественно, как гуглить ошибку. Но у этой магии есть предел. Попросите модель написать quickSort, и она справится блестяще. А теперь попросите ее: «Добавь метрики Prometheus в метод processOrder в нашем проекте».И тут магия рушится. LLM — это гениальный, но страдающий амнезией стажер. Она знает все языки мира, но не имеет ни малейшего понятия о вашем проекте. Она не знает, какой у вас логгер, как вы обрабатываете ошибки и что у вас уже есть готовый MetricsService
Ускорение крупномасштабной миграции тестов с помощью LLM
TL;DRЗадача: перевести тесты React с Enzyme на RTL без потери замысла и покрытия.Подход: LLM-управляемый пофайловый конвейер в виде машины состояний: Enzyme→RTL → Jest → ESLint --fix → фиксы линтера → TSC.Ретраи: повтор шагов до успеха; на каждом повторе модель получает актуальный файл и логи валидации (динамические промпты).Контекст: для сложных кейсов промпты 40–100k токенов (до ~50 связанных файлов, хорошие примеры RTL, исходники компонента и импортов).
