Релиз Spring Boot 4!

На прошлой неделе вышел Spring 7 и почти сразу после этого на днях в Spring Initializr стал доступен Spring Boot 4. Пора обновляться, господа!

Напомню, что одной из интересных фишек является версионирование rest-запросов. То, что раньше все делали самостоятельно через сегменты урла или через заголовки, теперь работает из коробки.

Если вы будете генерить проект на Java, то есть возможно подключить Java 25. Если же вы пишете на Kotlin - то почему-то даже при выборе Java 25, в проекте будет указана Java 24. Однако при этом наконец-то подключается не Kotlin 1.9, а Kotlin 2.2:

plugins {
  kotlin("jvm") version "2.2.21"
  kotlin("plugin.spring") version "2.2.21"
  id("org.springframework.boot") version "4.0.0"
  id("io.spring.dependency-management") version "1.1.7"
}

#spring #java

Ускоряем Spring-сервис одной настройкой

На недавно прошедшем митапе от Мир.Platform был интересный доклад про виртуальные потоки в Java и Spring.

Запись трансляции с митапа.

Если вкратце, то достаточно в конфиге выставить один параметр, и приложение, написанное на Spring и Tomcat, начинает работать так же шустро, как и неблокирующий WebFlux/Netty (даже чуть быстрее). При этом вообще никак не надо модифицировать обычный, "синхронный" код.

Вот что надо прописать в application.properties:

spring.threads.virtual.enabled=true

Минимальные требования: Java 21 и Spring Boot 3.2. Но ещё лучше это будет работать на новом Spring Boot 4 и Java 25.

#spring #java

Дорогие друзья!

Именно уходящий 2025 год привнёс в нашу повседневную практику разработки искусственный интеллект. Он перешёл из разряда инструмента для энтузиастов в разряд инструментов для промышленного использования. Во многом это произошло благодаря cli-агентам, работающим напрямую с проектом, а также MCP. Я даже показывал в одном из своих видео, как агент самостоятельно решает типовые задачи на уровне джуна и гарантирует компиляцию кода. Многие отечественные компании активно внедряют ИИ в свои повседневные практики. И это меняет рынок труда.

Темпы развития современных технологий поистине впечатляют. Поэтому с нетерпением ждём, что принесёт нам Новый 2026 год с точки зрения технологий. Будут ли ещё значимые изменения в индустрии разработки? Появятся ли ещё более высокоуровневые и удобные инструменты? Сохранятся ли вообще языки программирования для прикладного ПО или будет некий универсальный мета-язык, специально заточенный под LLM? Ответы на все эти вопросы мы узнаем уже совсем скоро!

Буквально через несколько часов наступит Новый Год и я хочу нам пожелать шагать в ногу со временем и быть готовыми к хорошим переменам и изменению привычных подходов.

Всех с праздником! С Новым 2026 годом!!! 🍾🥂🎄

Следующие два года в сфере разработки программного обеспечения

Хочу поделиться с вами статьёй The Next Two Years of Software Engineering. Её автор — Эдди Османи — инженер-программист в Google, работает над Google Cloud и Gemini. Мне кажется, эта статья сильно перекликается с моим прошлым постом. В том новогоднем поздравлении я попытался обозначить вопросы нашей индустрии, над которыми стоит подумать.

А если вам удобнее читать на русском, то перевод статьи Османи доступен у меня на сайте.

#ai

MCP-сервер Idea улучшает работу coding агентов

Читайте в моей новой статье о том, как активировать встроенный в Idea (а значит и в OpenIDE) MCP-сервер, как подключиться к нему из cli-агентов (Claude или Qwen Code) и какие методы доступны из коробки.

Эти методы значительно ускоряют и улучшают работу агентов, т.к. парсинг кода происходит с помощью IDE и на это не тратятся драгоценные токены и время.

А также вы узнаете, какой плагин в IDE можно поставить, чтобы расширить список доступных mcp-методов в два раза.

#qwen #openide #ai #mcp #amplicode

Qwen Code CLI: разработка restful-сервиса на Java и Spring - новое видео

➡️ YouTube | RuTube | VK Видео

В этом видео вы узнаете как можно разрабатывать современные приложения на Java и Spring с помощью консольного агента Qwen Code. Также я покажу как подключить к Qwen Code MCP-сервер OpenIDE (или IntelliJ IDEA). И ещё мы рассмотрим как плагин Amplicode улучшает и ускоряет работу Qwen Code за счёт дополнительных MCP-методов.

Если вдруг захотите купить подписку на Amplicode PRO, то вот вам промокод на скидку: devmark_ru_2026

#qwen #spring #java #openide #amplicode #ai #mcp

Новый язык программирования от Андрея Бреслава!

23 февраля вышла альфа-версия проекта Codespeak за номером 0.3.1. Этот проект позиционируется как язык программирования нового поколения, рассчитанный специально на разработку с помощью LLM. Вдвойне примечательно, что автор проекта - Андрей Бреслав, который известен как создатель Kotlin. Уж кто-кто, а он знает толк в языках программирования)

Изначально Андрей анонсировал свой новый проект ещё весной прошлого года. С тех пор я наблюдаю за проектом, т.к. сама концепция показалась мне интересной. Бреслав в одном из подкастов говорил, что сейчас, в эпоху вайб кодинга, основная проблема - это чёткая постановка задачи перед LLM и устранение двусмысленностей. Он утверждает, что теперь язык программирования как никогда становится наиболее близок к естественному английскому языку.

Что же мы имеем на текущий момент? Как я понял, Codespeak является обёрткой над моделями Anthropic (т.к. требует их Api-Key) и позволяет вносить изменения в исходники через изменение спецификации. То есть вы пишете некую markdown-спецификацию и codespeak приводит исходники в соответствие с этой спецификацией. Это напоминает принцип "Api First", когда вы сначала определяете публичные API, а потом по ним уже делаете реализацию. Только здесь мы идём ещё дальше, расширяя действие спецификаций на весь код.

Если кто-то из вас уже успел попробовать CodeSpeak в деле - поделитесь в комментах своими впечатлениями.

#ai #codespeak #anthropic

🚀 Вышла Java 26 (JDK 26)

👉 Полный список изменений:
https://jdk.java.net/26/release-notes

Релиз получился компактным — всего около 10 JEP, но с упором на производительность, безопасность и «чистку» платформы

JEP 517 — HTTP/3 в HttpClient
В стандартный HTTP-клиент добавили поддержку HTTP/3. Это даёт меньшую задержку и лучшее поведение в нестабильных сетях, при этом остаётся fallback на HTTP/2.

JEP 500 — “final значит final”
Java начинает запрещать изменение final полей через reflection. Пока это предупреждения, но дальше будет жёсткое ограничение — важный шаг к безопасности и оптимизациям JVM.

JEP 516 — AOT-кэш для любого GC
Ahead-of-Time кэш теперь работает независимо от сборщика мусора, включая ZGC. Это упрощает использование и ускоряет старт приложений за счёт повторного использования подготовленного состояния.

JEP 522 — ускорение G1 GC
Сделали так, чтобы внутри G1 было меньше блокировок между потоками. За счёт этого потоки реже мешают друг другу, и приложение в целом работает быстрее, особенно под высокой нагрузкой.

JEP 504 — удаление Applet API
Applet API окончательно удалён после долгого процесса отказа от него. Это очередной шаг по избавлению от legacy и упрощению платформы.

Preview / incubator (движение платформы вперёд)
Structured Concurrency (JEP 525), Lazy Constants (JEP 526), Vector API (JEP 529) и primitive patterns (JEP 530) продолжают эволюцию языка и JVM. Это пока не production-фичи, но они задают направление развития Java.

А что вас порадовало больше всего в новом релизе?

#java #jdk #release

OpenAI закрывает Sora

Несколько дней назад OpenAI объявила о закрытии Sora. Это был их самый хайповый AI-продукт после ChatGPT для генерации видео и картинок.

Причина банальна: экономика не сошлась. Генерация видео оказалась слишком дорогой, а пользовательский интерес быстро просел. В итоге продукт с огромным хайпом не смог стать устойчивым бизнесом.

Параллельно OpenAI перераспределяет ресурсы: вместо потребительского видео — фокус на кодинг и агентные системы. Показательный кейс: даже технологически впечатляющий продукт умирает, если вложения не окупаются. AI-видео пока остаётся больше демо, чем бизнесом.

Я активно пользовался Sora для генерации картинок. Для меня это была первая нейросеть, которая могла генерировать читаемые надписи на русском языке без ошибок. А вот с видео как-то не сложилось. Сколько я ни пытался описывать конкретные сцены - получался какой-то несвязанный slop и нужно было потратить не один час (учитывая, что генерация занимает заметное время), чтобы привести это в согласованный вид.

Кроме того, у Sora какой-то напрочь кривой UI, который постоянно глючит и пытается тебя перекидывать на другие разделы. И ещё там был довольно скудный набор соотношений сторон (3:4, 4:3 и 1:1).

Штош, окончательно переходим в nano banana от Gemini.

#news #openai #ai #sora

Пару недель назад YouTube внедрил чат-бот с ИИ для авторов контента.

Я, как человек, который активно работает в YouTube студии, уже оценил это решение. Хоть это и крайне банально в 2026 году, но это удобно. Потому что можно задавать ИИ вопросы в контексте своего канала: "какие показатели у моего последнего видео?", "предложи более оптимальное описание и заголовок для такого-то ролика" и т.п. Это прям реально экономит время, т.к. помимо заливки самого видео на YouTube нужно заполнять много разной мета-информации. Плюс у ютубовского ИИ скорее всего подключена база знаний и он сходу предлагает некоторые мелкие оптимизации. Почему ютуб не сделал этого раньше, года два назад?)

Следующим шагом ждём интегрированную генерацию обложек для видео, ибо это тоже требует времени от авторов и у Гугла тоже есть все возможности для этого. И прежде всего nano banana 2.

#devmark #youtube #ai #прогнозы

Недавно прикупил себе RTX 5080 с 16 GB на борту, запустил на ней Qwen 3 Coder на 30 миллиардов параметров с помощью LM Studio и потестировал с помощью opencode на спринговом проекте, как он будет справляться с типовыми задачами. В целом хочу сказать, что с задачами писать "по образу и подобию" такая модель справляется и даже умеет делать некоторый рефакторинг. Вначале работает шустро, затем чем больше делает правок и исправлений, тем сильнее замедляется, но продолжает работать. Через некоторое время правки вместо 5 минут занимают минут по 20. Но сами по себе правки остаются корректными. Поэтому по достижении более-менее устойчивого состояния надо сразу начинать новую сессию в кодинговом агенте.

В случае с LLM объём памяти является наиболее критичным параметром. И лучше брать побольше, хотя бы 24 гига. Но таких моделей в продаже очень мало и стоимость их возрастает в разы. Конечно для промышленной разработки такая видеокарта не подходит, но у локального решения есть другое неоспоримое преимущество: бесплатные токены и 100% доступность без ограничений. Вы платите разве что за электричество. Уже сейчас при желании можно составить некий бэклог простых заданий для такой модели и оставить её работать скажем на ночь. Утром можно провести ревью результатов и отправить их на следующую итерацию. То есть сейчас сфера применения локальных решений - это фоновые рутинные задачи, не критичные по времени.

Экстраполируя скорость развития AI-решений и рост цен на токены, я лишь убеждаюсь, что мы будем постепенно уходить от больших облачных моделей в сторону развёрнутых локально. Пусть не на локальном ПК, но как минимум в контуре организации. Особенно это актуально для России. Ведь даже бесплатные модели постоянно улучшаются и соответствуют топовым моделям (Qwen 3 Coder - это примерно GPT-4 по словам того же ChatGPT).

#devmark #ai #прогнозы #qwen #opencode

Пишем свою СУБД за 45 минут на Java

На прошлой неделе я посетил конференцию JPoint 2026 и мне больше всего понравился доклад Александра Пахомова, который называется Пишем свою СУБД за 45 минут на Java.

Сам доклад представляет собой скрины из консольного Claude Code, в котором Александр с нуля написал свой движок СУБД (парсер запросов, сам движок, хранение данных, консольный клиент и веб-интерфейс). При написании движка он не использовал никаких внешних библиотек, всё было реализовано на чистой Java 25 за 3 часа общения с агентом. Ещё 3 вечера он потратил на повышение производительности этого движка, чтобы движок проходил стандартные бенчмарки для подобных решений и в итоге удалось показать даже более лучшие результаты, чем популярные аналоги.

Этот доклад примечателен также тем, что разработка началась с одного промта, который вы видите на скрине. Первый промт представляет собой абзац текста, но именно первый промт очень важен, т.к. он задаёт дальнейшее направление разработки. То есть не было каких-то многостраничных спецификаций, тонко настроенных инструментов и т.п.

Я сам придерживаюсь именно такого подхода при разработке с помощью AI и мне кажется именно так будет выглядеть мейнстримовая разработка в самом ближайшем будущем. При этом важно заметить, что это не вайбкодинг (т.е. не "вслепую"). Автор сразу подключает систему тестирования, чтобы LLM могла тут же объективно проверять свою реализацию.

Поэтому рекомендую посмотреть доклад, как только он появится в открытом доступе. А если у вас есть билет JPoint 2026, то вы можете посмотреть его уже сейчас.

#devmark #jpoint2026 #jug #ai #claude