OpenAPI во фронтенде или магия автоматизации
Привет! Меня зовут Ларионова Екатерина, я фронтенд-разработчик в компании AXENIX.В современной разработке программного обеспечения согласованность между документацией, дизайном API и его реализацией играет ключевую роль. Эффективно решить эту задачу помогает подход API-First, при котором проектирование интерфейсов становится отправной точкой всего процесса. Одним из основных инструментов, поддерживающих этот подход, является спецификация OpenAPI
Как я навайбкодил ИИ-переводчик для браузера, потому что остальные — унылый мусор
GitHub → krakotay/ai-translator-chromeПока только для Chromium-браузеров.🚨 Зачем вообще это всёGoogle Translate — неплох, но переводит сухо, глупо, а иногда — просто криво.примерМой (через gemini 2.5 flash lite)
Русскоязычные LLM для вызова инструментов, переводов и финансовой аналитики
Предыдущая статья с подборкой моделей для русскогоdraw a cat which choosing LLM model
Vibe Coding на Firebase Studio: Как я победил логистический Ад и подружился с Gemini
(История экономиста с неоконченной Computer Science в мире Логистики)Хабр, привет! Меня зовут Александр и я обычный менеджер по работе с ключевыми клиентами в логистической компании, которая занимается в основном контейнерными перевозками из Китая в РФ (рекламы не будет).
Эволюция программирования: как парадигмы украли нашу свободу
Введение: Программисты, где ваша вольница? Или как парадигмы превратили нас из ковбоев в архитекторовПредставьте: вы — инженер-программист из 60-х. Ваш код — это дикие прерии, где goto прыгает через функции как ковбой через барную стойку, а память — ваше личное ранчо. Вас внезапно переносят в 2023 год. Вас окружают фразы вроде «SOLID», «иммутабельность», «реактивные потоки». Вы пытаетесь написать пару строк на Python, но слышите: «Стоп. Мутировать переменные? В 2023-то? Это же грех!».Что случилось с нашей свободой?
Измерение покрытия UI тестами. Следующий уровень
ВступлениеПредставьте: вы заходите в рабочий чат, а там коллега пишет — "Смотри, что я нашёл и прикрутил к нашим тестам! Кажется, у нас с покрытием беда." И кидает скриншот.
Юнит тесты роя агентов
Исходный код, разобранный в статье, опубликован в этом репозиторииПри разработке роя агентов встает вопрос юнит тестирования. Рой агентов позволяет использовать разные LLM с выбором другой активной модели исходя из действий пользователя. Как следствие, обрабатывать идентичную переписку может любой агент из роя, например, был сделан Redis FLUSHALL и активный агент потерялся: чат продолжается с корневого Triage agent
Пробуем Junie от JetBrains на реальной задаче (или как я попал в рассказ Азимова)
JetBrains зарелизил новую версию своего AI-ассистента — и вместе с ним Junie, автономного нейросетевого агента-программиста, которому можно поручать небольшие рабочие задачи.Буквально вчера я получил к нему доступ и не смог не воспользоваться возможностью. Я даже не представлял, насколько это весело.Мой опыт с ИИ в разработкеЕсли не считать чаты ChatGPT и DeepSeek, из ИИ-помощников я пользовался Copilot в WebStorm на GPT-4o / Claude и, честно говоря, не был сильно доволен:авто-подсказки, на мой взгляд, не сильно лучше, чем встроенные в IDE;доступ к коду не сильно помогает ему отвечать на вопросы через чат;
Fine tuning или RAG. Что выбрать?
При разработке ИИ чатов существует два способа интеграции внешних данных: RAG хранилища и Fine tuning. Для не технаря отличия не очевидны, я столкнулся с мнением менеджера проекта, что первое это новая версия второго. Это не так. Поэтому, я сделал short summary, чтобы по существу изложить плюсы и минусы двух решенийЧто такое RAG?Языковые модели умеют запускать python/javascript функции через tool_calls. Делается такая функция, ей на вход аргумент search
