#вискас — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #вискас, aggregated by home.social.
-
Как я переписал проект за неделю вместо трёх месяцев
Год назад у меня был legacy-проект с одним main.go на две тысячи строк. MVP: бизнес-логика, конфиг, хэндлеры, БД - всё в одном файле. Три месяца в Cursor, аккуратно, по кусочкам, с тестами на коленке, я вытянул это в нормальную структуру. Три месяца… А недавно я сел переписывать другой свой проект такого же масштаба. Claude Code, Opus, три субагента-ревьювера, тридцать скилов. Неделя. И это я ещё половину времени потратил на BDD, потому что поверх всего накатывал реализацию на godog. Без BDD уложился бы дня за три! Расскажу про свой тулчейн level85 , через который получил эту разницу. Не “десять советов как заставить нейронку писать код”, а как я дошёл до такой конфигурации, что делает её рабочей, и где я продолжаю наступать на грабли.
-
Про Телемост
Я написал на Хабре “Почему Яндекс.Мессенджер” и получил в комментариях ожидаемое “ну и зачем нам ещё один мессенджер”. Но жизнь внесла коррективы, и я снова здесь с обзором продукта из экосистемы Яндекса. Телемостом я пользуюсь каждый день по работе. Долгое время это была просто видеозвонилка по ссылке и ничего больше. А потом в какой-то момент там появились чаты, контакты, каналы.
-
Почему Яндекс.Мессенджер
В роли эксперта, который давно в теме корпоративных мессенджеров (ресёрч-разработка-внедрение), нашёл несколько ограничений, которые можно обойти сегодня и получить обновления завтра. Экосистема бизнес-продуктов Яндекса заметно развивается в последние годы. И замечательный поиск, как вишенка на торте.
-
[Перевод] Масштабирование LLM с помощью Golang: как мы обслуживаем миллионы запросов LLM
Хотя экосистема LLM в основном ориентирована на Python, мы нашли Go исключительно подходящим для производственных развертываний. Наша инфраструктура на базе Go обрабатывает миллионы ежемесячных запросов LLM с минимальной настройкой производительности. Помимо хорошо документированных преимуществ Go (см. отличное изложение Роба Пайка о преимуществах Go ), три возможности оказались особенно ценными для нагрузок LLM: статическая проверка типов для обработки выходных данных модели, горутины для управления параллельными вызовами API и интерфейсы для построения составных конвейеров ответов. Вот как мы реализовали каждую из них в нашем производственном стеке.
-
[Перевод] Как быть худшим инженером в своей команде
За время моей недолгой работы инженером-программистом (2,5 года) мне всегда невероятно везло с людьми, которые меня окружали. Я сталкивался с гениальными инженерами, которые, проявляя терпение и оказывая поддержку, делали все возможное, чтобы помочь мне учиться, совершенствоваться и самому становиться лучшим инженером. В первый день работы в моей первой компании я не понимал, что такое POST-запрос. В начале прошлого года я не знал, что такое GraphQL. До вчерашнего дня я никогда не использовал defer в GoLang. Теперь, если я оглянусь назад, я легко могу увидеть, насколько далеко я продвинулся. Но когда вы окружены командой чрезвычайно умных и знающих людей, еще проще увидеть, как далеко вам еще предстоит идти. И так же легко это расстояние может превратиться в тревогу и депрессию.
-
[Перевод] Масштабирование подписок GraphQL в Go с использованием Epoll и архитектуры, основанной на событиях
"Сделай работающим, сделай правильным, сделай быстрым". Это мантра, которую вы, вероятно, слышали раньше. Это хорошая мантра, которая помогает вам сосредоточиться на том, чтобы не переусложнять решение. Я пришел к выводу, что обычно достаточно сделать это правильно, обычно это достаточно быстро, если сделать это правильно. Когда мы начали реализацию подписок GraphQL в Cosmo Router, мы сосредоточились на том, чтобы сделать это работающим. Это было несколько месяцев назад. Это было достаточно хорошо для первой итерации и позволило нам получить отзывы от наших пользователей и лучше понять проблемное пространство. В процессе того, как мы делали это правильно, мы сократили количество горутин на 99% и потребление памяти на 90% без жертвования производительностью. В этой статье я объясню, как мы достигли этого. Использование Epoll/Kqueue сыграло большую роль в этом, но также переосмысление архитектуры, чтобы она была более событийно-ориентированной. Похоже, я влюбился. Последний день марта.
-
[Перевод] Asana CEO: То, как мы работаем сейчас, скоро будет выглядеть как пережиток прошлого
По мере того как И.И. все больше проникает в общественное сознание, мы начинаем видеть антиутопические истории о будущем работы, предсказывающие своего рода окончательную победу макиавеллиевских сил капитализма. Самый яркий пример - автор научной фантастики Тед Чианг, который недавно задался вопросом, есть ли "способ для И.И. сделать что-то еще, кроме как точить лезвие ножа капитализма?". По данным Insider, сотрудники JPMorgan, возможно, уже страдают от такой динамики благодаря мощным инструментам мониторинга сотрудников компании. Эти истории рисуют мрачную картину, вызывая множество опасений, которые я разделяю, и, действительно, мои собственные опасения по поводу И.И. выходят далеко за рамки потенциального влияния на работу. Но я верю, что мы преодолеем их, и хочу на мгновение представить мир, где люди процветают на своих рабочих местах благодаря, а не вопреки И.И.