⚡️ F# Weekly #32, 2026

Вийшов свіжий випуск дайджесту F# Weekly. Головні релізи тижня — бібліотека доступу до даних FSharp.Data 8.2.0 та ігровий фреймворк Mibo 4.0 з помітно пришвидшеним PBR-конвеєром для 3D-рендерингу, який виходить на GPU-bound продуктивність на бекендах raylib і MonoGame. У номері також свіжі оновлення FSharp.TypeProviders.Templates 8.11, SQLProvider 1.5.27, SwaggerProvider, linq2db.FSharp і Polars.FSharp. Серед помітних проєктів — Plinth (local-first markdown-блокнот на F# і Tauri), Thuja (мінімалістична бібліотека для термінальних інтерфейсів) і FsLangMCP (MCP-сервер, що відкриває сервіси компілятора F# для ІІ-агентів). Окремий тренд випуску — зростання екосистеми F# MCP для ІІ-воркфлоу. З новин Microsoft — покращення безпеки NuGet, платформи тестування та Agent Framework.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог

⚡️ Шість покращень продуктивності .NET 11

Стівен Гізель розібрав шість помітних покращень продуктивності в .NET 11, навівши бенчмарки .NET 10 проти .NET 11 Preview 6 на Apple M2 Pro. Серед них: усунення пакування (boxing) в узагальненому порівнянні enum-ів — до 86% швидше й без алокацій; видалення зайвих перевірок діапазону та null у векторних операціях (~10%); кешування правил часових поясів, що пришвидшує DateTime.Now на 48%; оптимізація парсингу Guid на 20–25%; пришвидшення LINQ Min/Max для дрібних типів через векторні перестановки (до 70–75% на байтах і short) та загальне скорочення розміру згенерованого коду. Головний висновок: усі переваги дістаються розробнику автоматично — достатньо оновитися, без змін у власному коді.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог

⚡️ F# Weekly #33, 2026

Вийшов свіжий випуск дайджесту F# Weekly. Головна подія тижня — реліз .NET 11 Preview 7 з оновленнями мови F#. У центрі уваги й PaketaBot — бот для керування залежностями в проєктах на Paket: написаний на F#, скомпільований через Fable і працює прямо в GitHub Actions без хостингу, закриваючи прогалину там, де Dependabot не підтримує Paket. Серед інших помітних проєктів — fsdb (MySQL-сумісний сервер БД із підтримкою wire-протоколу та SQL-граматики на FParsec), toro (фреймворк глибокого навчання, що приносить семантику PyTorch у F# через TorchSharp), Farse (парсинг JSON на System.Text.Json) і Falco.UnionRoutes (типобезпечна маршрутизація для вебфреймворку Falco). У номері також свіжі релізи бібліотек: Ionide.Analyzers 0.16, FSharpLint.Core 0.27.1 і Fable.Logging 1.0.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог

⚡️ Як влаштована пам'ять агентів у Microsoft Agent Framework

Джесс Ліберті пояснив, як ІІ-агенти в .NET запам'ятовують те, що з ними відбувається. За пам'ять відповідає Agent Memory на базі графової БД Neo4j, і працює вона на трьох рівнях: короткострокова пам'ятає поточну розмову, довгострокова зберігає накопичені знання та зв'язки між ними, а «пам'ять міркувань» — минулі дії та рішення агента. Окремо автор виділяє бітемпоральність: система зберігає не лише те, коли факт стався, але й те, коли вона його записала. У статті є й розбір коду: підключення до Neo4j, створення MemoryStore і методи StoreMemory() та RetrieveMemory(). Завдяки цьому агент зберігає контекст між сесіями.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог

⚡️ Огляд мов і фреймворків квантового програмування у 2026 році

The Quantum Insider опублікував огляд екосистеми квантового програмування у 2026 році. Автор пояснює, чим квантова розробка принципово відрізняється від класичної: алгоритми ймовірнісні, вимірювання «схлопує» стан і не дає вільно відлагоджувати код, а нинішні процесори обмежені 50–300 кубітами. В огляді розібрано основні фреймворки — Qiskit від IBM як найпоширеніший, Cirq від Google, PennyLane для квантового машинного навчання, Q# від Microsoft для Azure Quantum, CUDA-Q від NVIDIA, Amazon Braket SDK та інші. Серед ключових трендів — домінування Python як спільної мови, робота senior-розробників одразу з кількома фреймворками, апаратні шари абстракції та прискорення на GPU. Загальний висновок: більшість реальних застосунків сьогодні гібридні й поєднують класичні та квантові обчислення, а сам софтверний стек дозріває від експериментів до практики.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог

⚡️ Побудова розподіленого планувальника задач на Akka.NET

Аарон Станнард із Petabridge описав, як побудувати розподілений планувальник довгих задач на Akka.NET — для випадків, коли завдання тривають від хвилин до годин, а кластер має масштабуватися, не втрачаючи вже виконану роботу. Автор пояснює, чому звичайний Akka.Cluster.Sharding тут не годиться: при зміні розміру кластера він перекидає завдання на нові вузли й викидає вже виконану роботу. Натомість система будується на кількох акторах, де головний, JobTracker, зберігає розклад і переживає збої. Ключова ідея — розподіляти задачі за реальним навантаженням вузлів: планувальник прикидає «розмір» завдання й надсилає його на найвільніший вузол, уникаючи перевантаження окремих машин. Такий підхід не витрачає обчислення марно й добре підходить для транскрипції, транскодингу, ETL і фінансової звітності.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог

⚡️ AWS Control Tower проти Azure Landing Zone і Google Cloud: порівняння підходів до керування хмарою у 2026

Tech Insider порівняв три еталонні архітектури для керування мультиакаунтними хмарними середовищами у 2026 році — AWS Control Tower, Azure Landing Zone на базі акселератора Enterprise-Scale і підхід Google Cloud на Organization Policies та Terraform. Жоден із них не бере плату за ліцензію, але реальні рахунки різняться кардинально. Головний висновок — «безкоштовне» керування приховує вартість інфраструктури: мінімальний мережевий хаб Azure з Azure Firewall Standard коштує приблизно $913 на місяць ще до запуску навантажень, тоді як зіставна зв'язка з 10 акаунтів на AWS коштує близько $150–400, а на Google Cloud — $100–300. Автор розбирає й відмінності в guardrails: у AWS понад 750 готових контролів, Azure робить ставку на композовані політики через Azure Policy, а Google — на жорсткі Organization Policies плюс детект через Security Command Center. Також порівнюються час розгортання, інтеграція з IaC і структура акаунтів.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог

Андрій Курдюмов розповідає, як звичайний файл prn.ap раптом уперся в легасі Windows - Git for Windows відмовився його індексувати через зарезервоване ім’я PRN.

У статті автор розбирається, звідки взялося це обмеження, а у підсумку показує, як локально змінити поведінку Git і таки клонувати Linux-репозиторій на Windows.

👉 https://dou.ua/goto/EWBW

⚡️ Вийшов NBomber 6.7.0

Інструмент навантажувального тестування для .NET NBomber оновився до версії 6.7.0. Головне: перероблений HTML-звіт зі зведенням за тестовим прогоном, вкладками Summary/Charts/Thresholds і докладною таблицею порогів. Писати сценарії стало простіше, зʼявився окремий профіль навантаження для прогріву перед основним тестом, а також теги для сесій і сценаріїв. Інтеграції з InfluxDB, Datadog, OpenTelemetry та іншими системами передають більше метрик, а в кластерному режимі виправлено помилку, через яку вузли могли зависати під час збоїв.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог

⚡️ F# Weekly #42, 2026

Вийшов свіжий випуск дайджесту F# Weekly. Головна новина — F# 11 у складі .NET 11 Release Candidate 2, а разом із ним покращення продуктивності компілятора: F# 11 помітно ощадливіше використовує памʼять. З новин Microsoft — анонс dotnetup, нового менеджера інструментарію .NET, і вихід .NET 11 RC 2. Серед помітних проєктів тижня — MVUish.Avalonia, легка MVU-бібліотека для Avalonia, F#-обгортка SpectreTuff над Spectre.Console, REPL SageFs із гарячим перезавантаженням і живим тестуванням, а також fsharp-skills — набір інструкцій для ШІ-агентів, що працюють із кодом на F#. У номері також свіжі релізи Fable 5.22, FsUnit 8.0, Expecto 11.1.1, Farmer 1.9.33 та інших бібліотек.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог

⚡️ Microsoft розкрила архітектуру Maia 300

Microsoft уперше детально розповіла, як влаштований Maia 300, її ШІ-прискорювач третього покоління, що обслуговуватиме Copilot, GitHub Copilot та Foundry. Чип зібрано з кількох чиплетів на TSMC N2P, він отримав 288 ГБ пам'яті HBM4 і навчився рахувати у форматах точності нижче 3 біт. Така архітектура дозволить рішенню від Microsoft обробляти більше одночасних запитів і виконувати масштабніші задачі, підвищуючи загальну потужність дата-центру. І якщо попередні покоління Maia не змогли повноцінно замінити системи NVIDIA, то тепер Microsoft планує масштабувати інфраструктуру Azure з Maia 300 до кількох гігават, починаючи з 2027 року, зробивши новинки основною платформою для інференсу в продуктах і сервісах компанії.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог