Код проектов в DeFi имеет множество интересных особенностей, главная из которых - предельная лаконичность, интересные паттерны проектирования и максимальная оптимизация. Это прекрасно демонстрируют AMM (Automatic Market Makers) - децентрализованные пулы для обмена различных…
Запросы
Классический HighLoad++
Направления
Edge, IoT, HPC, медиа и специализированные темы
Идея харнеса родилась не из теории, а из практики. Я делал проект в одиночку с ИИ-ассистентом и после каждой итерации переписывал не код, а agent.md и скиллы: каждую пойманную ошибку агента превращал в структурное ограничение, которое не даст повторить её снова. К моменту, когда…
Запросы
AI-агенты: как доверять результату и контролировать действия?
Чтение с реплики выглядит как простой способ масштабировать Postgres на чтение: добавили ещё один хост в строку подключения и разгрузили мастер. На практике тут два неочевидных сюжета. Первый: какие аномалии изоляции приложение может увидеть на реплике и почему Postgres их…
Запросы
Базы данных под нагрузкой
Направления
Базы данных и системы хранения
Затраты на сериализацию — это налог, который платит любой сервис при записи и чтении данных. На больших объёмах классические подходы, такие как Protobuf, съедают слишком много ресурсов, а специализированные zero-copy-форматы (вроде FlatBuffers) требуют отказа от развитой…
Запросы
Когда стандартной производительности уже недостаточно
Направления
Языки программирования и технические стеки
Несколько лет назад мы уже брались за data lineage: четыре инженера, два года работы, а в прод уехала только урезанная версия. Проект увяз в графовом поиске по Postgres и в горе бизнесового и технического долга — дальше не поехал. Второй заход сделали с ИИ и за три месяца…
Запросы
AI-агенты: как доверять результату и контролировать действия?
В RAG и агентных сценариях модель отвечает тем, что ей нашли. В маленьком примере достаточно построить эмбеддинги, добавить полнотекстовый индекс и объединить лексический и семантический поиск. В распределенной базе это быстро становится отдельной инженерной задачей. Я расскажу…
Запросы
Базы данных под нагрузкой
Направления
Базы данных и системы хранения
Все уже наняли ИИ в штат. Для стартапа игнорировать его сегодня — почти сознательно проиграть гонку скорости. Код появляется быстрее, чем мы успеваем его проверить. Но кто будет принимать PR, деплоить результат и отвечать, когда всё сломается? Помните документ «первый день…
Запросы
AI-агенты: как доверять результату и контролировать действия?
Тезисы воркшопа Участники разберутся, почему AI-агенту недостаточно просто дать доступ к корпоративной документации и чем инженерный гайдлайн отличается от обычной инструкции.Каждая команда выберет конкретное инженерное правило или повторяющееся замечание из code review и…
Запросы
AI-агенты: как доверять результату и контролировать действия?