Forwarded from Библиотека программиста
Ghostty и GitHub — ВСЁ 👋
Создатель Ghostty и основатель HashiCorp объявил об уходе Ghostty с GitHub по причине нестабильности работы.
Релиз эмулятора терминала Ghostty для Linux и macOS состоялся в декабре 2024 года. Одна из главных его особенностей — использование GPU-ускорения для вывода контента.
🐸 Библиотека программиста
Создатель Ghostty и основатель HashiCorp объявил об уходе Ghostty с GitHub по причине нестабильности работы.
Я пользователь GitHub под номером 1299, присоединился в феврале 2008 года. Я заходил на GitHub почти каждый день в течение более 18 лет. Для меня никогда не было вопроса, куда размещать свои проекты: всегда GitHub. Мне очень грустно это говорить, но пришло время уходить
Релиз эмулятора терминала Ghostty для Linux и macOS состоялся в декабре 2024 года. Одна из главных его особенностей — использование GPU-ускорения для вывода контента.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека программиста
Почему один ИИ-агент — почти всегда плохая идея
В свежем разборе от Computerra зацепила мысль: одиночные агенты быстро «ломаются» на длинных задачах. Чем больше шагов — тем выше шанс, что он потеряет контекст, начнёт галлюцинировать или просто уйдёт не туда.
Поэтому команды всё чаще собирают системы из нескольких агентов с разными ролями: один пишет код, другой проверяет, третий гоняет тесты. По сути — мини-команда, где у каждого своя зона ответственности. Это сильно повышает предсказуемость результата.
Второй важный момент — как именно вы ставите задачу. Промпты всё больше напоминают нормальные техзадания: с контекстом, ограничениями и критериями готовности. Плюс их начинают версионировать и тестировать — почти как код.
И да, несмотря на весь прогресс, архитектуру и сложную логику ИИ по-прежнему не вытягивает — здесь без человека никуда.
Если интересно, как это выглядит в реальных командах и какие ещё паттерны уже стали нормой — полный разбор.
В свежем разборе от Computerra зацепила мысль: одиночные агенты быстро «ломаются» на длинных задачах. Чем больше шагов — тем выше шанс, что он потеряет контекст, начнёт галлюцинировать или просто уйдёт не туда.
Поэтому команды всё чаще собирают системы из нескольких агентов с разными ролями: один пишет код, другой проверяет, третий гоняет тесты. По сути — мини-команда, где у каждого своя зона ответственности. Это сильно повышает предсказуемость результата.
Второй важный момент — как именно вы ставите задачу. Промпты всё больше напоминают нормальные техзадания: с контекстом, ограничениями и критериями готовности. Плюс их начинают версионировать и тестировать — почти как код.
И да, несмотря на весь прогресс, архитектуру и сложную логику ИИ по-прежнему не вытягивает — здесь без человека никуда.
Если интересно, как это выглядит в реальных командах и какие ещё паттерны уже стали нормой — полный разбор.
Forwarded from Библиотека программиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека программиста
Майские — время выучить React. Твоя шпаргалка на праздники в закрепе: @frontendproglib
React_Cheatsheet_Zero_To_Mastery_V1.02.pdf
524.2 KB
Что внутри:
— JSX и структура React-элементов
— компоненты: props, children, условный рендеринг
— списки, memo и Context
— все ключевые хуки: от useState до useMemo
— class components и lifecycle (на случай легаси)
— error boundaries и обработка ошибок
Подойдёт новичкам как карта React и тем, кто уже работает и хочет быстрее ориентироваться.
#readme #react
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
JavaScript для FrontEnd-разработчиков.pdf
30.7 MB
Внутри:
— архитектура и организация кода
— тестирование: модульное и интеграционное
— отладка и типичные ошибки
— сборка, CI/CD и автоматизация
— подходы к разработке, которые экономят время на дистанции
#readme #javascript
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
JavaScript — это не только язык. Всё, что связано с таймерами, файлами и асинхронностью, реализуется на уровне runtime.
Внутри карточек разобрали:
— чем отличается JS-движок от runtime
— как запускается код
— откуда берутся console.log и таймеры
— как устроен event loop
— как работает асинхронность через I/O
Это помогает понять, как именно исполняется код и откуда берётся поведение, к которому вы привыкли.
Все примеры и полный разбор — по ссылке в статье
#under_hood #js
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
The Art of REST APIs frontendproglib.pdf
1.9 MB
Шесть фундаментальных принципов, которые служат строительными блоками архитектуры REST API:
#readme
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ReactJSNotesForProfessionals(2).pdf
1 MB
Короткий конспект по React на 100+ страниц:
— компоненты, props, state
— формы, lifecycle, роутинг
— AJAX, производительность
— Redux, HOC, SSR, TypeScript
Это не учебник, а выжимка практики и решений из Stack Overflow.
#readme #react
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Stanza — расширение для VS Code, которое переносит уроки по программированию прямо в редактор: теория, задания и обратная связь остаются в одном рабочем окне.
Что внутри:
— курсы по React, JavaScript, Python, PHP и другим темам
— структурированные уроки
— практические задания по коду
— мгновенная проверка решений
— доступ не только через VS Code, но и на других платформах
Удобный вариант, если хочется учиться без постоянного переключения между браузером, документацией и редактором.
Расширение — по ссылке
#stack
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Полезный ресурс для тех, кто учит алгоритмы и структуры данных не только по тексту. Внутри — пошаговые анимации, настройка скорости и примеры по ключевым темам:
— Big O, рекурсия, two pointers, sliding window
— stack, queue, linked list, hash table, heap
— сортировки: quick, merge, heap, radix и другие
— поиск: binary, linear, jump, interpolation
— графы: BFS, DFS, Dijkstra, Prim, topological sort
— DP: Fibonacci, Knapsack, LCS
— backtracking: Sudoku, N-Queens, maze pathfinding
#stack
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
«ИИ-код работает, но он отвратительный»: Карпати — о текущих возможностях ИИ-агентов #habr
https://habr.com/ru/news/1030034/
Tags: Карпати, Карпатый, Claude Code
https://habr.com/ru/news/1030034/
Tags: Карпати, Карпатый, Claude Code
Хабр
«ИИ-код работает, но он отвратительный»: Карпати — о текущих возможностях ИИ-агентов
Андрей Карпати, сооснователь OpenAI и автор термина vibe coding, на выступлении в Sequoia Capital сравнил современных ИИ-агентов со стажерами и заявил, что код, который они генерируют,...
Microsoft открыла возможность обновления Windows Server 2025 без переустановки #habr
https://habr.com/ru/news/1030036/
Tags: microsoft, windows update, windows server 2025, windows server
https://habr.com/ru/news/1030036/
Tags: microsoft, windows update, windows server 2025, windows server
Хабр
Microsoft открыла возможность обновления Windows Server 2025 без переустановки
Microsoft предоставила ИТ-администраторам возможность обновить Windows Server 2025 без переустановки. Ранее обновление обычно требовало либо чистой установки, либо использования ISO-образов и других...
Код под копирку: как выжить разработчику в эпоху вайб-кодеров и AI-агентов #habr
https://habr.com/ru/articles/1030054/
Tags: вайб-кодинг
Author: ANTON62
https://habr.com/ru/articles/1030054/
Tags: вайб-кодинг
Author: ANTON62
Хабр
Код под копирку: как выжить разработчику в эпоху вайб-кодеров и AI-агентов
"Я выложил библиотеку на GitHub в четверг. В пятницу её клонировал AI-агент, а в субботу конкурент запустил идентичный SaaS." Такое будущее если еще и не наступило, но уже возможно очень скоро. Мы...
Как я торговлю автоматизировал #habr
https://habr.com/ru/articles/1030056/
Tags: reinforcement-learning, trading, algorithmic trading, trading robot, agentic coding
Author: allowq
https://habr.com/ru/articles/1030056/
Tags: reinforcement-learning, trading, algorithmic trading, trading robot, agentic coding
Author: allowq
Хабр
Как я торговлю автоматизировал
Речь пойдёт о разработке системы алгоритмической торговли с использованием обучения с подкреплением ( reinforcement learning , далее RL). Пройдём путь от идеи до работающей системы с разумной...