Сравнение результатов «PG_EXPECTO + Philosophical_instruction»: 3.5 -> 4 -> 5 -> 5.1
От осторожных гипотез к верифицированным выводам: тест инструкций на реальных метриках нагрузки. Видеть не просто метрики, а первопричину. Философская оптика для PostgreSQL.
Я строю AI-бот для самопознания. Вот спек, архитектура и почему LLM — это периферия, а не ядро
Статья четвертая из серии. Было исследование, личная история, продуктовый инсайт. Здесь будет продукт. Публикую манифест до того, как написана первая строчка кода — чтобы потом было честно сравнить, где я прав, а где разбился о реальность.Большинство AI-ботов — это if-else вокруг GPT
PG_EXPECTO + Philosophical_instruction_v3.5_beta: двойной анализ инцидента PostgreSQL
Обеспечение надёжности результатов анализа производительности PostgreSQL при её деградации: квантификация уверенности, внедрение методологий критического мышления (включая CoVe, ToT, Pre-Mortem, Red Teaming) и идентификация зон априорной неопределённости.
Ангелы на кончике иглы 2.0, или История в трёх частях, с прологом и эпилогом — о нейросетях и PostgreSQL
Пока два алхимика выясняют, какая магия опаснее, инженер ставит эксперимент. ⚠️Официальное предупреждение (дисклеймер)⚠️
PG_EXPECTO vs GENTLEMAN v10.2: почему детальный промпт побеждает универсальную инструкцию
Детальный промпт — прямой путь. Краткий — лабиринт догадок. ⚠️Официальное предупреждение (дисклеймер)⚠️
Если ваш админ — самурай или «обнять и плакать»
На конференции PgConf компании Postgres Professional, которая прошла в Москве 23-24 марта 2026 года, было много интересных докладов.В статье дан обзор, одного из докладов конференции, - Андрея Билле, главного инженера компании Postgres Professional.Название доклада: "Если ваш админ самурай или история о восстановлении очень нужных данных". Доклад рекомендовали организаторы конференции, поэтому я решил его посетить и не пожалел. Этот доклад оказался наиболее зажигательным.В докладе рассматривалось восстановление базы данных, у которой не было бэкапа. Использовалась бесплатная сборка от PostgresProfessional, в которой хранились данные приложений 1С.
Книга «PostgreSQL 16. Оптимизация запросов»: учимся читать мысли планировщика
Планировщик запросов PostgreSQL — это интеллект, принимающий тысячи решений в секунду, и именно его понимание отличает хорошего разработчика от великолепного. Книга Павла Толмачёва «PostgreSQL 16. Оптимизация запросов» — компактный, но ёмкий путеводитель по внутренней кухне планировщика: как устроена его логика, как читать планы выполнения запросов и как исправить его, когда он ошибается.
PG_EXPECTO и математическая статистика: как метод голосования повышает достоверность рекомендаций ИИ для PostgreSQL
pg_expecto: Коллективный разум вместо случайных ошибок. Telegram: @pg_expectoGitHub -
«Ну вроде едет». Мой самописный мессенджер готов к публичной порке. Начнём?
К сожалению, предложенный вами материал не соответствует критериям, предъявляемым модераторами к содержанию и проработанности материалов, проходящих через «Песочницу». Попробуйте прислать на модерацию другую вашу публикацию.В какой-то момент я понял неприятную вещь: если твой канал связи живет по чужому настроению, политической погоде, сбою в чужом облаке или очередной внезапной любви регулятора к кнопке «запретить» — это не твой канал связи. Это аренда с правом внезапного выселения.Мне эта модель быстро наскучила.
Как писать изолированные интеграционные тесты с Testcontainers
Есть две основные категории тестов: модульные (или юнит-тесты) и интеграционные. Модульные тесты — маленькие, быстрые и изолированные. Они проверяют одну единицу кода, обычно функцию или метод, отдельно от остальной системы. Интеграционные тесты, наоборот, проверяют, как разные части системы работают вместе. Обычно они крупнее и могут выполняться медленнее, чем модульные. Поскольку интеграционные тесты охватывают больше сценариев, для них требуется более сложная подготовка окружения, и это препятствие приходится преодолевать.
