Программирование. - страница 23

Результаты огромного опроса разработчиков на Go за 2025 год

Команда Go for Devs подготовила перевод отчёта команды Go о результатах Go Developer Survey 2025 (опрос проходил в сентябре 2025, публикация — 21 января 2026). Главные сигналы: разработчикам не хватает понятных best practices и более «современных» возможностей в языке и встроенных инструментах; ИИ-инструменты уже стали повседневностью, но качество и предсказуемость всё ещё подводят; а справка go по базовым подкомандам вроде go build, go run и go mod слишком часто вынуждает лезть в документацию.

продолжить чтение

Как Валера учился вайбкодить

«Двигайся быстро и ломай вещи», — говорили одни.«Двигайся ещё быстрее и ломай ещё больше», — отвечали вайбкодеры.Валера — обычный разработчик. Немного любопытный, немного уставший, но явно не из тех, кто боится экспериментов. В какой-то момент он услышал о вайбкодинге и подумал: «А что, если и правда можно запускать интерфейсы, API и базы без единой строки кода?» Скачал Cursor, начал писать промпты — и тут началось…

продолжить чтение

Siri будет работать через Google Gemini уже в 2026

Совместное заявление Google и AppleApple и Google заключили многолетнее соглашение о сотрудничестве, в рамках которого следующее поколение Apple Foundation Models будет основано на моделях Gemini от Google и их облачных технологиях. Эти модели помогут обеспечить работу будущих функций Apple Intelligence, включая более персонализированную Siri, которая появится уже в этом году.

продолжить чтение

MCP (КОМПАС-3D + LLM): превращаем САПР в среду для AI-агентов с помощью Python и COM API

Есть рутина, которую вы мечтаете автоматизировать?

продолжить чтение

Конец эры «одноядерного» разума: Почему будущее ИИ — это гонка архитектур, а не параметров

От автора

продолжить чтение

Как работать с Claude Code, Antigravity и Codex в 2026: база вайбкодинга

Сейчас все обсуждают Claude Code, Antigravity, Codex

продолжить чтение

Ловушка туториалов: почему просмотр видео не сделает вас программистом

1. Иллюзия компетентности: почему мозг нас обманываетЗнакомое чувство: вы включаете туториал «Пишем мессенджер на Go за 2 часа», откидываетесь в кресле и наблюдаете, как автор ловко раскидывает структуру проекта, жонглирует интерфейсами и настраивает сокеты. Всё кажется предельно логичным. В голове проносится: «А, ну да, всё понятно. Я всё схватываю на лету». Это и есть ловушка.В когнитивной психологии этот феномен называется иллюзией компетентности (Illusion of Competence). Наш мозг — крайне ленивый орган, который стремится экономить энергию. Когда мы видим чужое, идеально выверенное решение, мозг путает узнавание

продолжить чтение

Похоже, GPT-5.3 уже на подходе — и это может быть один из самых серьёзных апдейтов OpenAI за долгое время

По информации из нескольких источников, новая версия модели проходит под кодовым названием Garlic. Если верить инсайдам, GPT-5.2 был лишь промежуточным чекпоинтом — своего рода «разбавленной версией» того, чем станет 5.3.Главная цифра — 2 000 токенов в секунду. Именно такую скорость сможет выдавать арендный кодинг на базе GPT-5.3 благодаря партнёрству OpenAI с Cerebras.

продолжить чтение

Собираем LLM-агента на Python

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как с помощью middleware в LangChain 1.0 собирать LLM-агентов, готовых к реальному продакшену. В материале разбираются практические паттерны: управление контекстом, защита PII, human-in-the-loop, планирование задач и интеллектуальный выбор инструментов — всё то, что отличает экспериментального агента от надёжного рабочего решения.Введение Хотели ли вы когда-нибудь расширить своего LLM-агента дополнительными возможностями, например:Суммировать сообщения, чтобы укладываться в контекстное окно;

продолжить чтение

Как мы разработали систему машинного зрения для детектирования СИЗ и техники

Привет, Хабр! Меня зовут Виктор Прусаков, я ведущий разработчик в команде DSML в ГК Юзтех и уже четыре года занимаюсь data science. Эта статья написана по мотивам моего выступления на AIConf и посвящена системе машинного зрения, способной распознавать наличие СИЗ, опасные действия и перемещение персонала в зонах риска. Модульная архитектура с гибким ядром обеспечивает быструю кастомизацию решения под производственные задачи, что критично для реализации концепции нулевого травматизма.

продолжить чтение

1...10...212223242526...3040...102
Rambler's Top100