KotlinLLM: модель пишет runtime-логику в вашем Kotlin/JVM-проекте
JetBrains Research открыл исходники плагина для IntelliJ IDEA. В Kotlin/JVM-проектах появляются Smart macros — функции, тело которых генерирует модель, сохраняется в репозитории как Kotlin-код и исполняется без повторных вызовов LLM.
Для Kotlin-разработчика в enterprise это детерминированный runtime, меньше вызовов к API в продакшене и ревью сгенерированной логики вместе с остальным кодом. Пишете
Прототип проверен на адаптированном Spring Petclinic и радаре GitHub-задач: накладные расходы невелики, сгенерированный код коммитится и работает как обычный Kotlin.
Apache 2.0. Подробности в блоге JetBrains Research
JetBrains Research открыл исходники плагина для IntelliJ IDEA. В Kotlin/JVM-проектах появляются Smart macros — функции, тело которых генерирует модель, сохраняется в репозитории как Kotlin-код и исполняется без повторных вызовов LLM.
Для Kotlin-разработчика в enterprise это детерминированный runtime, меньше вызовов к API в продакшене и ревью сгенерированной логики вместе с остальным кодом. Пишете
asLlm<F, T>() для преобразования данных или mockLlm<T>() для тестового интерфейса.Прототип проверен на адаптированном Spring Petclinic и радаре GitHub-задач: накладные расходы невелики, сгенерированный код коммитится и работает как обычный Kotlin.
Apache 2.0. Подробности в блоге JetBrains Research
😁7❤6👏6👍5🔥3🤔3💊1
Spring AI 2.0 против LangChain4j: выбор для Spring Boot 4
В 2026 году Spring AI вышел вместе с Spring Boot 4 и стал официальным стартером на start.spring.io. LangChain4j не порт Python LangChain: заточен под Java, поддерживает 20+ провайдеров больших языковых моделей (LLM) и 30+ векторных БД, работая со Spring Boot, Quarkus, Helidon и Micronaut.
Главный вопрос для enterprise-команды: не «кто больше умеет», а где вы готовы платить за интеграцию. Spring AI углубляется в Spring-экосистему: внедрение зависимостей (DI), Micrometer и Actuator из коробки. LangChain4j шире по провайдерам и фреймворкам, но в Spring-проекте он остаётся внешней библиотекой, а не родным стартером.
Версии, поддержка протокола MCP и выбор интеграций — в статье. Что выберете?
В 2026 году Spring AI вышел вместе с Spring Boot 4 и стал официальным стартером на start.spring.io. LangChain4j не порт Python LangChain: заточен под Java, поддерживает 20+ провайдеров больших языковых моделей (LLM) и 30+ векторных БД, работая со Spring Boot, Quarkus, Helidon и Micronaut.
Главный вопрос для enterprise-команды: не «кто больше умеет», а где вы готовы платить за интеграцию. Spring AI углубляется в Spring-экосистему: внедрение зависимостей (DI), Micrometer и Actuator из коробки. LangChain4j шире по провайдерам и фреймворкам, но в Spring-проекте он остаётся внешней библиотекой, а не родным стартером.
Версии, поддержка протокола MCP и выбор интеграций — в статье. Что выберете?
😁6❤5👍4🔥3👏3🤔2
В мире, где деплои по пятницам, а отпуск — глубоко в бэклоге, живёт уставший разработчик. Один герой. Один чемодан. Незакрытые таски и полный бардак.
Разгребите хаос. Найдите билет, соберите вещи, пока он не передумал. И решите главный вопрос эпохи: что ему надеть?
Соберите программиста в отпуск, найдите пасхалочки и промокоды от партнёров!
Разгребите хаос. Найдите билет, соберите вещи, пока он не передумал. И решите главный вопрос эпохи: что ему надеть?
Соберите программиста в отпуск, найдите пасхалочки и промокоды от партнёров!
👍1👏1
Апгрейд Java 8 до 21 на 17 000 строк теперь стоит 2,52 доллара машинного времени
Тот самый сервис на Java 8 и Spring Boot 2, который в планировании всегда проигрывает фичам: смета в человеко-неделях не проходит. AWS Transform считает по-другому, 0,035 доллара за минуту работы агента, и апгрейд на 17 000 строк укладывается в 72 минуты.
Перед агентом стоит прогнать детерминированный проход. OpenRewrite разбирает код в дерево с типами, поэтому отличает ваш класс Result от Result из зависимости, чего регулярка не умеет: больше 2800 рецептов, Apache 2.0. Прогон UpgradeToJava21 на Maven-проекте с Java 8 занял 87 секунд вхолодную и 18 на прогретом кеше, а правки легли только в build config, ни строки исходников.
Рецепты бесплатно закрывают предсказуемое, агент добирает хвост, который правилом никто не описал, и его дифф придётся читать глазами. Остальной стек модернизации лежит на dev.to.
Тот самый сервис на Java 8 и Spring Boot 2, который в планировании всегда проигрывает фичам: смета в человеко-неделях не проходит. AWS Transform считает по-другому, 0,035 доллара за минуту работы агента, и апгрейд на 17 000 строк укладывается в 72 минуты.
Перед агентом стоит прогнать детерминированный проход. OpenRewrite разбирает код в дерево с типами, поэтому отличает ваш класс Result от Result из зависимости, чего регулярка не умеет: больше 2800 рецептов, Apache 2.0. Прогон UpgradeToJava21 на Maven-проекте с Java 8 занял 87 секунд вхолодную и 18 на прогретом кеше, а правки легли только в build config, ни строки исходников.
Рецепты бесплатно закрывают предсказуемое, агент добирает хвост, который правилом никто не описал, и его дифф придётся читать глазами. Остальной стек модернизации лежит на dev.to.
❤3👍3
JDK 28 покажет в JFR, договорились ли ваши TLS-соединения на постквантовый обмен ключами
Событие jdk.TLSHandshake в JDK Flight Recorder писало версию протокола и шифронабор, но не то, как стороны вырабатывали общий секрет. В JDK 28 у него появилось поле namedGroup с параметрами обмена ключами: в выводе jfr print там видно, например, X25519MLKEM768, гибрид классической кривой X25519 и постквантового ML-KEM.
По записи с прода теперь видно, какие соединения уже ушли на постквантовую схему, а какие остались на обычной кривой. Для инвентаризации перед миграцией это дешевле отладочного лога TLS, который на нагруженном сервисе обычно не включают.
Событие выключено по умолчанию и в default.jfc, и в profile.jfc, включать явно:
java -XX:StartFlightRecording:settings=default,duration=60s,+jdk.TLSHandshake#enabled=true
Полный пример вывода события показывают в заметке Inside.java.
Событие jdk.TLSHandshake в JDK Flight Recorder писало версию протокола и шифронабор, но не то, как стороны вырабатывали общий секрет. В JDK 28 у него появилось поле namedGroup с параметрами обмена ключами: в выводе jfr print там видно, например, X25519MLKEM768, гибрид классической кривой X25519 и постквантового ML-KEM.
По записи с прода теперь видно, какие соединения уже ушли на постквантовую схему, а какие остались на обычной кривой. Для инвентаризации перед миграцией это дешевле отладочного лога TLS, который на нагруженном сервисе обычно не включают.
Событие выключено по умолчанию и в default.jfc, и в profile.jfc, включать явно:
java -XX:StartFlightRecording:settings=default,duration=60s,+jdk.TLSHandshake#enabled=true
Полный пример вывода события показывают в заметке Inside.java.
Синтаксис, который восемь лет лежит в драфте JEP, предлагают включать препроцессором перед javac
Декоратор или адаптер наполовину состоит из методов, которые только зовут то же самое у обёрнутого объекта. В самой JDK у
JEP 8209434 «Concise Method Bodies» Брайана Гётца предлагает записывать их как лямбды:
Автор статьи ждать перестал и собрал препроцессор java-composition: он разворачивает такие тела в обычный Java-код до того, как файл дойдёт до javac, начиная с Java 8.
Цена — исходник, который без препроцессора не соберётся ни у кого. Взяли бы такое в проект, который поддерживать ещё пять лет?
Декоратор или адаптер наполовину состоит из методов, которые только зовут то же самое у обёрнутого объекта. В самой JDK у
Collections.UnmodifiableCollection таких методов 14.JEP 8209434 «Concise Method Bodies» Брайана Гётца предлагает записывать их как лямбды:
public int size() -> c.size(); или ссылкой на метод: public int size() = aList::size;. Заявку подали в августе 2018 года, и она до сих пор в статусе Draft: ни целевого релиза, ни preview-флага. В C# такие тела работают с 2015 года.Автор статьи ждать перестал и собрал препроцессор java-composition: он разворачивает такие тела в обычный Java-код до того, как файл дойдёт до javac, начиная с Java 8.
Цена — исходник, который без препроцессора не соберётся ни у кого. Взяли бы такое в проект, который поддерживать ещё пять лет?
🤣1
Девять convention-плагинов Gradle в проде JetBrains заменили декларативным конфигом сборки
Логика сборки крупного JVM-проекта обычно живёт в buildSrc: convention-плагины на Kotlin, которые сами надо компилировать и чинить при каждом апгрейде Gradle. JetBrains перевела на Kotlin Toolchain бэкенд klibs.io: прод на JDK 21, Spring Boot 4 со Spring AI, PostgreSQL и OpenSearch. Девять плагинов свернулись в шаблоны Toolchain, а Jib и Git Properties, у которых встроенного аналога нет, переписали как локальные плагины.
Отдельно про Maven Central: Sonatype скоро включит квоты на число файлов в публикации. В 0.12 из неё убрали контрольные суммы файлов подписи (.asc.sha1) — они не нужны, а место в квоте занимают.
Toolchain пока в версии 0.x, публикация библиотек в статусе preview, для фич 0.12 нужна IntelliJ IDEA 2026.2.1. Переносить рабочую сборку рано, а в список на перепроверку положить стоит.
Логика сборки крупного JVM-проекта обычно живёт в buildSrc: convention-плагины на Kotlin, которые сами надо компилировать и чинить при каждом апгрейде Gradle. JetBrains перевела на Kotlin Toolchain бэкенд klibs.io: прод на JDK 21, Spring Boot 4 со Spring AI, PostgreSQL и OpenSearch. Девять плагинов свернулись в шаблоны Toolchain, а Jib и Git Properties, у которых встроенного аналога нет, переписали как локальные плагины.
Отдельно про Maven Central: Sonatype скоро включит квоты на число файлов в публикации. В 0.12 из неё убрали контрольные суммы файлов подписи (.asc.sha1) — они не нужны, а место в квоте занимают.
Toolchain пока в версии 0.x, публикация библиотек в статусе preview, для фич 0.12 нужна IntelliJ IDEA 2026.2.1. Переносить рабочую сборку рано, а в список на перепроверку положить стоит.
Промпт прошёл все офлайн-проверки и всё равно уронил P95 на 38%, но канареечный выкат ловит это за минуты
Правку промпта не отсекает ни один привычный гейт: компилятор её не видит, юнит-тесты зелёные, офлайн-набор из 40 кейсов тоже. А на живом трафике переформулированное описание инструмента научило агента вызывать его дважды за ход: вызовов на диалог стало 5,4 вместо 3,1, P95 вырос на 38%. Тестовые транскрипты короткие по замыслу, реальные диалоги длинные, и каждый лишний вызов удваивает ожидание.
В десятой части серии про агента на Spring Boot собрана рантайм-обвязка: раздача процента трафика на новую версию, автоматический переход на запасную модель при деградации основной и потолок расходов на модель.
Если промпты у вас едут в прод вместе с кодом, начинать стоит с процента трафика, который возвращается в ноль одной настройкой, и графика вызовов инструментов на диалог.
Правку промпта не отсекает ни один привычный гейт: компилятор её не видит, юнит-тесты зелёные, офлайн-набор из 40 кейсов тоже. А на живом трафике переформулированное описание инструмента научило агента вызывать его дважды за ход: вызовов на диалог стало 5,4 вместо 3,1, P95 вырос на 38%. Тестовые транскрипты короткие по замыслу, реальные диалоги длинные, и каждый лишний вызов удваивает ожидание.
В десятой части серии про агента на Spring Boot собрана рантайм-обвязка: раздача процента трафика на новую версию, автоматический переход на запасную модель при деградации основной и потолок расходов на модель.
Если промпты у вас едут в прод вместе с кодом, начинать стоит с процента трафика, который возвращается в ноль одной настройкой, и графика вызовов инструментов на диалог.
👎1
Общий обработчик исключений убирает try/catch из контроллеров, но свалка переезжает в него самого
В контроллере на каждый эндпоинт по два catch: свой UserAlreadyExistsException в 409, остальное в 500 со строкой «Internal server error». В соседнем контроллере то же самое, но статус и текст уже другие. Всё это уносится в @RestControllerAdvice, и метод снова возвращает только успешный ответ.
Спор начинается дальше. В статье на dev.to автор разводит бизнес-ошибки и системные. Вторые обычно закрывают одним обработчиком на Exception.class, и он же превращает в аккуратный 500 то, что должно было упасть громко и попасть в алерты.
А со Spring Boot 3 в фреймворке уже есть ProblemDetail: стандартное тело ошибки по RFC. Свой ErrorResponse при этом всё равно пишут почти все.
Как разложены исключения у вас?
В контроллере на каждый эндпоинт по два catch: свой UserAlreadyExistsException в 409, остальное в 500 со строкой «Internal server error». В соседнем контроллере то же самое, но статус и текст уже другие. Всё это уносится в @RestControllerAdvice, и метод снова возвращает только успешный ответ.
Спор начинается дальше. В статье на dev.to автор разводит бизнес-ошибки и системные. Вторые обычно закрывают одним обработчиком на Exception.class, и он же превращает в аккуратный 500 то, что должно было упасть громко и попасть в алерты.
А со Spring Boot 3 в фреймворке уже есть ProblemDetail: стандартное тело ошибки по RFC. Свой ErrorResponse при этом всё равно пишут почти все.
Как разложены исключения у вас?
Совет не оптимизировать руками и довериться JIT держался на цене специалиста, а она рухнула
В любом Spring Boot сервисе есть эндпоинты, которые тормозят годами: снять профиль, найти горячий метод, проверить гипотезу, откатить. Несколько дней инженера ради неочевидного выигрыша.
Дэн Лу в эссе «There's no reason for software to be slow anymore» пишет, что человеко-время на такую итерацию упало в тысячи раз: запуск агента на его собственном сценарии с ripgrep занял около двух минут. Джейми Брэндон отдал агенту недоделанное тестовое Anthropic по производительности и получил результат лучше своего.
Java стоит на обратном: пиши предсказуемый код, JIT разберётся. Это верно, пока проверка гипотезы дороже выигрыша. Теперь она стоит минуты, зато поддерживать неочевидные правки в горячем пути всё равно людям. Рабочий процесс для Spring Boot. Пустили бы агента в горячий путь своего сервиса?
В любом Spring Boot сервисе есть эндпоинты, которые тормозят годами: снять профиль, найти горячий метод, проверить гипотезу, откатить. Несколько дней инженера ради неочевидного выигрыша.
Дэн Лу в эссе «There's no reason for software to be slow anymore» пишет, что человеко-время на такую итерацию упало в тысячи раз: запуск агента на его собственном сценарии с ripgrep занял около двух минут. Джейми Брэндон отдал агенту недоделанное тестовое Anthropic по производительности и получил результат лучше своего.
Java стоит на обратном: пиши предсказуемый код, JIT разберётся. Это верно, пока проверка гипотезы дороже выигрыша. Теперь она стоит минуты, зато поддерживать неочевидные правки в горячем пути всё равно людям. Рабочий процесс для Spring Boot. Пустили бы агента в горячий путь своего сервиса?
😁1
На JVM серверный HTML до сих пор собирают шаблонами, хотя соседние экосистемы давно перешли на компоненты
Вёрстка живёт в шаблонах Thymeleaf или FreeMarker: опечатка в имени поля всплывает в рантайме, а рефакторинг в IDE до неё не дотягивается.
JetBrains разбирает в блоге Kotlin, как закрыть этот пробел. Библиотека Compose HTML уже собирает веб-интерфейс на Kotlin поверх Compose-рантайма и компилирует его в JS. Если добавить JVM-таргет, те же компоненты отрендерятся в HTML на сервере: автодополнение, рефакторинг и проверки компилятора вместо строковых шаблонов.
В посте: почему нынешняя отрисовка Compose для веба в canvas ломает SEO, скорость загрузки и доступность.
Это исследование, а не анонс релиза: обязательств JetBrains не берёт. В план миграции не ставить, а вот в список на перепроверку положить стоит.
Вёрстка живёт в шаблонах Thymeleaf или FreeMarker: опечатка в имени поля всплывает в рантайме, а рефакторинг в IDE до неё не дотягивается.
JetBrains разбирает в блоге Kotlin, как закрыть этот пробел. Библиотека Compose HTML уже собирает веб-интерфейс на Kotlin поверх Compose-рантайма и компилирует его в JS. Если добавить JVM-таргет, те же компоненты отрендерятся в HTML на сервере: автодополнение, рефакторинг и проверки компилятора вместо строковых шаблонов.
В посте: почему нынешняя отрисовка Compose для веба в canvas ломает SEO, скорость загрузки и доступность.
Это исследование, а не анонс релиза: обязательств JetBrains не берёт. В план миграции не ставить, а вот в список на перепроверку положить стоит.
«Невозможная» порча базы может прятаться ниже вашего приложения
Если резервная копия не проходит проверку целостности, а логи приложения не показывают причину, привычный путь диагностики обрывается. Именно так Tailscale полгода искала источник порчи SQLite-баз в своём контуре управления: 19 случаев без закономерности и возможности повторить сбой по запросу.
Условия выглядели безопасно: к базе каждого шарда обращался один Go-процесс, полные снимки каждые несколько минут уходили в S3. Причина всё же оказалась в SQLite: ошибка жила там не менее 16 лет.
Для Java-команд этот кейс полезен как методика расследования сбоев, которые документация считает невозможными. В разборе на DEV Community остались ход поиска и чек-лист для Spring Boot с Postgres, MySQL или SQLite.
Если резервная копия не проходит проверку целостности, а логи приложения не показывают причину, привычный путь диагностики обрывается. Именно так Tailscale полгода искала источник порчи SQLite-баз в своём контуре управления: 19 случаев без закономерности и возможности повторить сбой по запросу.
Условия выглядели безопасно: к базе каждого шарда обращался один Go-процесс, полные снимки каждые несколько минут уходили в S3. Причина всё же оказалась в SQLite: ошибка жила там не менее 16 лет.
Для Java-команд этот кейс полезен как методика расследования сбоев, которые документация считает невозможными. В разборе на DEV Community остались ход поиска и чек-лист для Spring Boot с Postgres, MySQL или SQLite.
Пакетные задачи Spring AI с DeepSeek выгоднее запускать по расписанию
Пакетная генерация через DeepSeek V4 теперь зависит от времени запуска. С 16 августа часы пик идут с 01:00 до 04:00 и с 06:00 до 10:00 UTC. В остальные 17 часов тариф вдвое ниже пикового.
Эта скидка действует только относительно нового пика. Для V4 Pro вне пика миллион входных токенов подорожал с $0,435 до $0,66, выходных: с $0,87 до $1,98. Попадание в кеш стало дороже в шесть раз даже по внепиковому тарифу.
В Spring Boot тяжёлые пакетные задания стоит переносить за пределы пиковых окон, а экономию считать относительно старого тарифа. В разборе для Spring Boot показан шаблон такого планировщика; реального счёта по новой схеме у автора пока нет.
Пакетная генерация через DeepSeek V4 теперь зависит от времени запуска. С 16 августа часы пик идут с 01:00 до 04:00 и с 06:00 до 10:00 UTC. В остальные 17 часов тариф вдвое ниже пикового.
Эта скидка действует только относительно нового пика. Для V4 Pro вне пика миллион входных токенов подорожал с $0,435 до $0,66, выходных: с $0,87 до $1,98. Попадание в кеш стало дороже в шесть раз даже по внепиковому тарифу.
В Spring Boot тяжёлые пакетные задания стоит переносить за пределы пиковых окон, а экономию считать относительно старого тарифа. В разборе для Spring Boot показан шаблон такого планировщика; реального счёта по новой схеме у автора пока нет.
❤1
Spring разводит настройку бина по этапам жизненного цикла контейнера
У PostConstruct, InitializingBean и процессоров разные места в цикле. Поэтому точку расширения стоит выбирать после того, как определён обрабатываемый объект.
До создания экземпляров BeanFactoryPostProcessor работает с определениями бинов. BeanPostProcessor обрабатывает созданный экземпляр до и после инициализации. Для инициализации есть @PostConstruct и InitializingBean, для очистки: @PreDestroy и DisposableBean. SmartLifecycle координирует запуск и остановку компонентов с активным состоянием.
В материале на DEV Community эти точки собраны в примерах с тестами и документацией. При ревью сначала определите этап контейнера, затем выбирайте точку расширения.
У PostConstruct, InitializingBean и процессоров разные места в цикле. Поэтому точку расширения стоит выбирать после того, как определён обрабатываемый объект.
До создания экземпляров BeanFactoryPostProcessor работает с определениями бинов. BeanPostProcessor обрабатывает созданный экземпляр до и после инициализации. Для инициализации есть @PostConstruct и InitializingBean, для очистки: @PreDestroy и DisposableBean. SmartLifecycle координирует запуск и остановку компонентов с активным состоянием.
В материале на DEV Community эти точки собраны в примерах с тестами и документацией. При ревью сначала определите этап контейнера, затем выбирайте точку расширения.
Solon Cloud позволяет менять сервисную инфраструктуру без переписывания бизнес-кода
Планируете менять реестр сервисов, центр конфигурации или шину событий без каскада правок в бизнес-логике? Solon Cloud ставит между кодом и инфраструктурой общий слой: приложение вызывает
Всего набор определяет 13 сервисных интерфейсов. Для перехода с локальной реализации на Nacos или Consul меняются зависимость и YAML-конфигурация, а бизнес-код остаётся прежним.
В разборе Solon Cloud на DEV Community есть схема слоя и полный перечень интерфейсов, включая хранение файлов, задания, распределённые блокировки и генерацию идентификаторов. Для крупной кодовой базы это способ заранее оставить путь к смене инфраструктуры.
Планируете менять реестр сервисов, центр конфигурации или шину событий без каскада правок в бизнес-логике? Solon Cloud ставит между кодом и инфраструктурой общий слой: приложение вызывает
CloudConfigService, CloudDiscoveryService или CloudEventService, а запрос выполняет выбранный плагин.Всего набор определяет 13 сервисных интерфейсов. Для перехода с локальной реализации на Nacos или Consul меняются зависимость и YAML-конфигурация, а бизнес-код остаётся прежним.
В разборе Solon Cloud на DEV Community есть схема слоя и полный перечень интерфейсов, включая хранение файлов, задания, распределённые блокировки и генерацию идентификаторов. Для крупной кодовой базы это способ заранее оставить путь к смене инфраструктуры.
Устаревшие API можно удалять без лотереи в большой Java-кодбазе
Метод годами помечен
Nebula ArchRules поставляет правила вместе с библиотекой отдельным JAR. Gradle-плагин запускает их там, где библиотека подключена как зависимость. Анализ байткода делает одно правило общим для Java, Kotlin и Scala.
В CI-сборке авторы видят проекты, которые используют устаревшие, экспериментальные или непубличные API. Netflix TechBlog разбирает решение: 358 правил уже работают более чем в 5000 репозиториев и находят почти миллион нарушений. Так потребителей можно найти до изменения общего API.
Метод годами помечен
@Deprecated, но удаление может сломать неизвестного потребителя. ArchUnit рассчитан на JUnit-проверку одного репозитория, чего мало для общих библиотек.Nebula ArchRules поставляет правила вместе с библиотекой отдельным JAR. Gradle-плагин запускает их там, где библиотека подключена как зависимость. Анализ байткода делает одно правило общим для Java, Kotlin и Scala.
В CI-сборке авторы видят проекты, которые используют устаревшие, экспериментальные или непубличные API. Netflix TechBlog разбирает решение: 358 правил уже работают более чем в 5000 репозиториев и находят почти миллион нарушений. Так потребителей можно найти до изменения общего API.
1 ноября записи в DynamoDB начнут падать там, где сегодня проходят, но это проверяется заранее
Вызов, попавший в троттлинг, SDK сейчас молча повторяет до девяти раз, и запись доходит. С 1 ноября 2026 AWS меняет дефолты ретраев: у DynamoDB останется четыре попытки вместо девяти, у прочих сервисов три вместо четырёх, пауза при троттлинге вырастет с 500 мс до 1000 мс.
По логам не понять, кого это заденет: наружу выходит успех или финальная ошибка, а попытки между ними SDK не показывает. В AWS SDK for Java 2.44+ новые значения включает переменная AWS_NEW_RETRIES_2026=true, но это рубильник: цена выясняется в бою.
Ответ даёт библиотека retrylens: ExecutionInterceptor пишет каждую попытку в кольцевой буфер, а симулятор считает по этим записям, чем бы тот же трафик кончился на новых дефолтах. Запросы он не переотправляет и ключи доступа не просит, так что снять картину можно на проде.
Вызов, попавший в троттлинг, SDK сейчас молча повторяет до девяти раз, и запись доходит. С 1 ноября 2026 AWS меняет дефолты ретраев: у DynamoDB останется четыре попытки вместо девяти, у прочих сервисов три вместо четырёх, пауза при троттлинге вырастет с 500 мс до 1000 мс.
По логам не понять, кого это заденет: наружу выходит успех или финальная ошибка, а попытки между ними SDK не показывает. В AWS SDK for Java 2.44+ новые значения включает переменная AWS_NEW_RETRIES_2026=true, но это рубильник: цена выясняется в бою.
Ответ даёт библиотека retrylens: ExecutionInterceptor пишет каждую попытку в кольцевой буфер, а симулятор считает по этим записям, чем бы тот же трафик кончился на новых дефолтах. Запросы он не переотправляет и ключи доступа не просит, так что снять картину можно на проде.
❤1
Версию зависимости агент называет по памяти, но klibs.io отдаёт её из живого индекса через MCP
Просите ассистента добавить библиотеку, а он вписывает в pom.xml версию, которой в Maven Central нет или которая отстала на год. Сборка падает, либо вы тянете артефакт с уже закрытой уязвимостью: версия взята из обучающих данных, а не из репозитория.
JetBrains показала обходной путь: у каталога klibs.io (4200+ проектов, данные из GitHub и Maven Central) появился MCP-сервер. Агент ходит в него запросом по платформе и цели, среди которых есть JVM, и получает последнюю опубликованную версию пакета из индекса.
Каталог собран вокруг Kotlin Multiplatform, так что enterprise-стек закрывает частично. Интереснее приём: справочник по зависимостям как инструмент рядом с агентом. Если ваши ассистенты уже правят pom.xml, проверьте, откуда они берут версии, и до тех пор держите ревью зависимостей ручным.
Просите ассистента добавить библиотеку, а он вписывает в pom.xml версию, которой в Maven Central нет или которая отстала на год. Сборка падает, либо вы тянете артефакт с уже закрытой уязвимостью: версия взята из обучающих данных, а не из репозитория.
JetBrains показала обходной путь: у каталога klibs.io (4200+ проектов, данные из GitHub и Maven Central) появился MCP-сервер. Агент ходит в него запросом по платформе и цели, среди которых есть JVM, и получает последнюю опубликованную версию пакета из индекса.
Каталог собран вокруг Kotlin Multiplatform, так что enterprise-стек закрывает частично. Интереснее приём: справочник по зависимостям как инструмент рядом с агентом. Если ваши ассистенты уже правят pom.xml, проверьте, откуда они берут версии, и до тех пор держите ревью зависимостей ручным.
❤3👍3🤔2🔥1😁1
Все дела подождут, потому что сегодня ваш день!
Поздравляем с Днем программиста и желаем меньше багов и больше фич, меньше созвонов и больше фокуса, меньше тасок с пометкой «срочно» и больше времени на отдых.
Забирайте подарок из нашей IT-коробки. Мы уверены, этот презент точно пригодится вам в работе: https://tprg.ru/NxFt
Поздравляем с Днем программиста и желаем меньше багов и больше фич, меньше созвонов и больше фокуса, меньше тасок с пометкой «срочно» и больше времени на отдых.
Забирайте подарок из нашей IT-коробки. Мы уверены, этот презент точно пригодится вам в работе: https://tprg.ru/NxFt
Что важнее ИИ-агенту: скорость Go или проверки Java
Когда агент генерирует сотни строк за секунды, узким местом становится проверка кода. Go предлагает быстрый компилятор, единый форматтер gofmt и развитую стандартную библиотеку. Java отвечает record-типами и sealed-интерфейсами: конструктор record требует все компоненты, а switch по закрытой иерархии должен обработать каждый вариант.
Цена тоже различается. Java компилируется медленнее, а форматтер приходится выбирать. Зато в долгоживущей корпоративной кодовой базе типы раньше останавливают неполные доменные объекты и пропущенные ветки.
Автор разбора спора Google и Java-разработчиков предлагает оценивать весь контур: компилятор, тесты, форматирование и ревью. Где у вас проходит граница между коротким циклом сборки и строгими проверками типов?
Когда агент генерирует сотни строк за секунды, узким местом становится проверка кода. Go предлагает быстрый компилятор, единый форматтер gofmt и развитую стандартную библиотеку. Java отвечает record-типами и sealed-интерфейсами: конструктор record требует все компоненты, а switch по закрытой иерархии должен обработать каждый вариант.
Цена тоже различается. Java компилируется медленнее, а форматтер приходится выбирать. Зато в долгоживущей корпоративной кодовой базе типы раньше останавливают неполные доменные объекты и пропущенные ветки.
Автор разбора спора Google и Java-разработчиков предлагает оценивать весь контур: компилятор, тесты, форматирование и ревью. Где у вас проходит граница между коротким циклом сборки и строгими проверками типов?
👍1