Всем доброго времени суток! Меня зовут Сергей, мне 18 лет, я Angular разработчик. Это моя первая статья на Хабр, строго не судите, интересно мнение со стороны.
Мой реальный опыт в Angular — почти 11 месяцев, а в общем во фронтенде около 2.5 лет. До этого я работал на React.
Теперь к сути статьи, недавно я решил пооткликаться на вакансии junior и middle Angular разработчиков, везде в сопроводительных письмах указывая, что у меня опыта 10 месяцев, но зато он настоящий а не накрученный.
Хочу сразу пояснить, что я лично пишу на Go уже около 10 лет и уходить от него не планирую (и я не пиарю Rust). Но тем не менее мне интересно мнение других разработчиков, которые работают или работали с Go на больших проектах. Во многом я согласен с недостатками Go, описанными ниже, так как сам сталкиваюсь с этими проблемами и на не самых больших проектах. Вот мой перевод статьи.
Главное достоинство Go — его простота. Отсутствие сложных функций, сюрпризов и магии. Для небольших сервисов или инструментов это идеально.
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.
Если 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;
Всем привет! Меня зовут Виген Мовсисян, я Frontend-разработчик в QIC digital hub. В этой статье я расскажу, как мы внедрили технологию Canvas, какие задачи он помогает решать, что уже успели сделать и какие у нас планы на будущее.
Материал основан на моём докладе с QIC Tech Meetup, полную запись вы можете найти на YouTube.
Если говорить коротко, Canvas — это «холст», который позволяет рисовать и добавлять интерактивность, давая пользователям возможность напрямую взаимодействовать с графическими элементами. В статье я буду ссылаться на этот проектЧитать полностью »
При разработке современных приложений важнейшую роль играет качество клиент-серверного взаимодействия. Для достижения стабильной связи между мобильными и веб приложениями и серверной частью необходимо стремиться к созданию надежного и эффективного механизма обмена данными. Это подразумевает создание устойчивого API, которое трудно сломать даже при изменениях в архитектуре сервера, а также легкость интеграции новых клиентов.
Сегодня разберёмся, как сделать видеозвонки — ту самую фичу, без которой сложно представить современное общение в 2025 году, на примере реализации мессенджера.
Для этого мы познакомимся с WebRTC — технологией, которая позволяет приложениям устанавливать прямое соединение друг с другом для обмена аудио, видео и другими данными. Это мощный, но местами капризный инструмент, который требует понимания архитектуры, сигналинга и сетевых нюансов вроде NAT и ICE.
В этой части мы:
разберёмся, как работает WebRTC под капотом;
Всем привет! Меня зовут Аня, и — я дизайнер интерфейсов в AxelPro.
Когда дизайнер передаёт макет в разработку, всегда есть детали, которые сложно (или вообще не особо нужно) зафиксировать визуально. Чтобы не терять контекст и не дублировать информацию в тасках, я оставляю заметки прямо на макете — там, где они актуальны и не потеряются. Это экономит время и снижает количество недопониманий в команде.
Всем привет! Меня зовут Игорь. Я frontend-разработчик. Сегодня я расскажу вам, насколько просто использовать микрофронты. Причина, по которой я хотел бы рассказать об этом подробнее, в том, что люди, которые недавно в разработке, не всегда представляют, как приложения взаимодействуют между собой и через что приходится пройти нашему remote-модулю, чтобы он смог отобразиться на хосте.
Перед началом предлагаю немного остановиться на терминологии и стеке:
Микрофронтенд — это независимый модуль, который мы подключаем.
Хост — это бандл, куда мы подключаем микрофронтенд.
RemoteЧитать полностью »
Демо проект с RAG поиском можно посмотреть по ссылке
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 решений
Исходный код, разобранный в статье, опубликован в этом репозитории
В вакансиях LLM инженеров присутствует слово RAG. Это подразумевает интеграцию во внешнюю базу данных, например, PostgreSQL с PGVector или MongoDB Atlas Vector Search.
