REST или gRPC? Сравниваем скорость, стриминг и браузер.

Разбираемся, откуда вообще берётся выигрыш gRPC, что дают protobuf и HTTP/2, где нужен стриминг и почему для браузера или публичного API старый добрый REST иногда всё ещё удобнее.

https://v.thecode.media/3ky22

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Если для вас не работает просмотр обучающих видосиков в ютубе и нужна поддержка живых людей, попробуйте курсы Практикума. Они стоят немало, но и зарабатывают в этих профессиях не меньше.

Оплатить обучение можно любым удобным способом:

• Одним платежом с дополнительной скидкой — деньги спишутся с карты один раз, и курс обойдётся дешевле.
• Распределить стоимость курса на ежемесячные платежи через рассрочку или кредит.
• За счёт работодателя — он может оплатить учёбу полностью или разделить сумму с вами, например 50/50.

Перед оплатой вы можете проконсультироваться со специалистом Практикума, он всё подробно расскажет, поможет посчитать и выбрать.

Ну и не забывайте, что для «Кода» у Практикума есть промокод на дополнительную скидку 8%. Использовать его можно в любое время и с любым способом оплаты.

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

GIN-индекс на jsonb может весить в три раза больше, чем нужно, если выбрать не тот класс операторов. Рассказываем, как устроено хранение JSON в PostgreSQL и какой индекс реально ускоряет выборку.

https://v.thecode.media/rdryp

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

2 самых важных AI-навыка программиста

То, без чего все другие AI-навыки могут обернуться против вас. Можно отлично писать промпты, настраивать агентов и строить RAG, но если вы верите всему, что говорит ИИ, — вы в опасности.

Навык 1: Безопасность AI-генерированного кода

AI-генерированный код может выглядеть рабочим, но оставлять SQL-инъекции, открытые ключи, небезопасную обработку ввода и другие уязвимости. Практика показывает, что до 48% AI-сгенерированных фрагментов содержат уязвимости. Это не обязательно злой умысел — модель просто воспроизводит то, что видела в обучающей выборке, а там много дырявого кода.

Инструменты: Gitleaks или TruffleHog — для поиска hardcoded секретов, Semgrep и CodeQL — для автоматического поиска уязвимостей (инъекции, небезопасные вызовы), Prompt Guard (Anthropic) или NeMo Guardrails (NVIDIA) — для защиты от prompt injection, LLM Guard — библиотека для санитайзинга входов и выходов LLM.

Почему важно: большинство гайдов по ИИ для разработчиков рассказывают про промпты и скорость, но о безопасности молчат. А умеющий защищаться разработчик в 2026 году стоит дороже того, кто просто быстро пишет код.

Навык 2: Критическая оценка AI-вывода

Критическая оценка AI-вывода начинается с понимания, что галлюцинации ИИ могут выглядеть уверенно: модель придумывает библиотеки, методы, причины ошибок и даже «доказательства» своей правоты.

Вот характерные паттерны галлюцинаций:

• Несуществующие библиотеки и методы — модель предлагает использовать библиотеку, которой не существует, или метод, которого нет в документации.
• Проблема «# … continuation» — в длинных функциях AI может сократить код, оставив комментарий «продолжение следует» или «остальной код аналогичен». В реальном проекте это не работает.
• Подгонка под ожидаемый результат — нейросеть меняет входные данные, тесты или логику, чтобы показать, что задача решена, хотя на самом деле это не так.
• Уверенность без оснований — модель пишет «это лучший подход» без объяснения причин. Человек должен проверять, действительно ли это лучший подход именно для его контекста.

Без этого мета-навыка остальные девять работают против вас. Вы получаете не ускорение, а быстрые ошибки. Не помощника, а уверенного в себе дилетанта в команду.

📌 Сохраните, чтобы не потерять.

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Устанавливаем консольного агента Google и показываем работу с проектом. Отдельно разбираем доступ к моделям, работу с файлами, CI и отличия от Claude Code.

https://v.thecode.media/zuynv

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Код, назовите одну фразу из вакансии, после которой вы сразу понимаете, что не стоит даже пробовать ↓↓↓

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Сколько математики нужно для работы в Data Science?

Аналитику не нужно выводить производные. Дата-сайентисту не нужно доказывать сходимость. ML-инженеру не нужна исследовательская статистика. Зато у каждого есть свой минимум — рассказали об этом в новой публикации.

https://v.thecode.media/m6ezl

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Выводим школьные знания матеши на профессиональный уровень

Кому нужно: начинающим специалистам по Data Science и аналитикам.

Что будете делать: разберетесь в необходимой для работы теории и решите около 1000 практических задач.

Темп: можно совмещать с работой или учёбой, длительность — 6 месяцев.

Если не уверены нужен ли вам курс, — пройдите бесплатную часть, а после уже решите: https://v.thecode.media/eikb5

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Куда расти после мидла

Карьера backend-разработчика middle и выше: куда перекатываться в 2026–2027
Архитектура, DevOps, смена стека на Go, Rust или C#, AI-инженерия, MLOps. По каждому — кому подходит и кому не стоит, вилка и список того, что осваивать.

Как стать AI-инженером: роадмап для бэкендера
Дата-сайентист, ML-инженер, AI-инженер, MLOps — сначала разбираемся, кто есть кто, потому что путаница тут стоит года жизни. Внутри роадмап на шесть месяцев с результатом на каждый и семь ошибок перехода.

Как начать работать с Terraform: инфраструктура как код на практике
Собираем первый конфиг за пятнадцать минут, разбираемся с провайдерами, графом зависимостей и файлом состояния. В конце восемь типичных ошибок новичков и чек-лист из девяти проверок перед первым применением в проде.

ИИкономика: кто больше зарабатывает на нейросетях и кто первый разорится
Разбираем три слоя пузыря — ожиданий, инвестиций и инфраструктуры, — а потом по отраслям: где ИИ реально окупается (финтех, маркетинг, разработка) и где эффект переоценён (поддержка, HR, исследования). Плюс про то, что узкое место — железо, а не алгоритмы.

Ну а с кем расти — вы уже знаете сами :-)

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Агенты под присмотром и математика для выживания

От ИИ, который сам чинит падающий тест, до модели с точностью 95%, которая просто всем обещает светлое будущее.

Harness для ИИ-агента: как устроен и как собрать — одна модель в разных инструментах по-разному справляется с багом, и многое здесь решает программная обвязка. Собираем на Python агента, который читает файлы, исправляет код и сдаёт работу только после проверки тестами; заодно ограничиваем доступ к папкам и бюджет токенов.

gRPC или REST: как выбрать протокол для своих сервисов — в локальном замере авторов gRPC выиграл у REST примерно в 1,7–1,8 раза по медианной задержке, и условия этого теста разобраны в статье. Дальше смотрим, как на выбор влияют браузерные клиенты, потоковая передача, отладка и совместимость контрактов: чужой бенчмарк легко переживёт ваш переезд, команда может пострадать.

Как работать с JSON в PostgreSQL: jsonb, индексы и запросы — на таблице заказов учимся доставать вложенные значения, разворачивать массивы в строки и обновлять документы. Отдельно выясняем, почему запрос игнорирует заботливо созданный GIN-индекс и когда поле пора переселить в обычную колонку.

Ставим и настраиваем Gemini CLI и сравниваем с Claude Code — подключаем доступ к модели, задаём правила в GEMINI.md и поручаем агенту исправить расчёт доставки, который выставляет счёт за пустую корзину. Внутри также настройка отката и разрешений, подключение MCP и готовый скрипт для ревью изменений перед коммитом.

Математика для Data Science: что нужно знать — модель может показать точность 95%, предсказывая всем клиентам, что они останутся, если уходят лишь 5%. Разбираем нужную математику по ролям аналитика, дата-сайентиста и ML-инженера, смотрим вопросы с собеседований и собираем план учёбы под рабочие задачи.

Соскучились по новостям? Мы спрятали их в другом канале, подписывайтесь, чтобы опять их не потерять!

Увидимся через неделю, ваш Код 🫶

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

ИИ-конструкторы обещают приложение за вечер, кто уже делал?

Мы тоже решили затестить и собрали один и тот же трекер привычек в восьми популярных сервисах.

Внутри — Lovable, Bolt, v0, Replit, Base44, Rork, Google AI Studio и Битрикс24 Вайбкод: время сборки, кредиты, ошибки, безопасность и способы оплаты.

https://v.thecode.media/mdn5r

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

👀️️️️️️ Задача, где почти все врут, но нужно выяснить правду

Однажды в компании произошёл такой разговор:

— «Ты врёшь!» — сказала Аня своему другу Борису.

— «Нет, это Влад врёт!» — ответил Борис.

— «Вы что, ау? Это же вы оба врёте как дышите, все уже об этом знают!» — резко заявил Влад.

Сможете ли вы точно сказать, кто из них врёт, а кто говорит правду? Пишите в комментариях ↓

(Если что, врун всегда врёт, а говорящий правду — всегда говорит правду).

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Данные называют новой нефтью, но есть нюанс: сами по себе они стоят довольно дёшево. Разбираемся, кто на самом деле зарабатывает на наших покупках, звонках, чеках и кликах — и почему большие деньги начинаются не с данных, а с действия на их основе.

А ещё этому рынку не хватает людей, которые умеют с данными работать. Каких именно — узнаете внутри.

https://v.thecode.media/mt2xo

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий