В чем отличие модификаторов в Kotlin и на Java? Разберем особенности их использования с переменными видимости.

https://nuancesprog.ru/p/17202/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-kotlin-modifikatory-vidimosti

Дзен: https://dzen.ru/a/ZDRYjwBseV4F8UWf

@nuancesprog #Kotlin #Java

ИИ-агенты часто выдают неработающий код, хаотичную архитектуру и поток многословных объяснений вместо результатов. Инструменты вроде GSD, BMAD и Spec-Kit усугубляют ситуацию, беря на себя контроль и усложняя отладку. Проверенные скиллы для Claude Code упростят разработку, сохранив ваш контроль над рабочим процессом. 

https://nuancesprog.ru/p/32583/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-luchshie-skilly-claude-code-dlya-razrabotki-po

@nuancesprog #ClaudeCode #Development #ArtificialIntelligence

React 19, Next.js 15 и Tailwind CSS v4 кардинально изменили правила игры. Следование устаревшим гайдам 2023 года теперь ведет в тупик. Рассказываем, как выглядит реальная дорожная карта фронтенд-разработчика в 2026 году и что учить, чтобы преуспеть в продакшене.

https://nuancesprog.ru/p/32898/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-dorozhnaya-karta-frontend-razrabotchika-na-2026-god-s-nulya

@nuancesprog #FrontendDevelopment

Как равномерно распределять поды по кластеру для эффективного использования его ресурсов и высокой доступности? Изучим мультиузловое/-зональное/-региональное распределение подов в его топологии.

https://nuancesprog.ru/p/17328/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-k8s-topologiya-podov

Дзен: https://dzen.ru/a/ZFKmuNZ5hnp-qP5z

@nuancesprog #Kubernetes

Начните свой проект по науке о данных с создания Python-скрипта, используя библиотеку Selenium для извлечения данных. Предлагаем узнать, как это выполнить в 3 шага.

https://nuancesprog.ru/p/16725/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-kak-sobrat-dannye-dlya-ds-proekta-s-pomoschu-python-3-shaga

@nuancesprog #Python #Selenium

Сегодня доступно множество инструментов для мобильной разработки. Одним из них является Flutter, который в последнее время стал довольно популярным. Рассказываем, в чем секрет успеха Flutter и почему стоит обратить на него внимание.

https://nuancesprog.ru/p/17075/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-chto-takoe-flutter-i-zachem-ego-izuchat

Дзен: https://dzen.ru/a/ZBYe--bhOw9saTyi

@nuancesprog #Flutter

Принято считать ошибающийся ИИ недостаточно умным. На самом деле моделям чаще всего не хватает не ума, а обвязки — четкой инструкции из нескольких простых правил. Узнайте, как написать такую инструкцию, чтобы превратить хаотичное поведение агента на базе ИИ в надежную работу с файлами, тестами и средой.

https://nuancesprog.ru/p/32523/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-vash-ii-ne-glup-u-nego-prosto-net-obvyazki

@nuancesprog #ArtificialIntelligence

Обработка ошибок - важнейшая часть программирования на Type/JavaScript. Приложение может столкнуться с большими проблемами в будущем, если вы не уделите должного внимания выявлению и регистрации ошибок. Посмотрите, как это делают профи.

https://nuancesprog.ru/p/16979/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-professionalnaya-obrabotka-oshibok-v-typescript

Дзен: https://dzen.ru/a/Y_-4ExyViF3Sxwup

@nuancesprog #TypeScript #Debugging

Разбираемся в том, что такое чистая архитектура, какие преимущества она дает и как ей следовать на практике. Рассмотрим все примеры с иллюстрациями.

https://nuancesprog.ru/p/15255/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-chistaya-arhitektura-rukovodstvo-dlya-nachinauschih

Дзен: https://dzen.ru/a/YhKpryffu3osChZf

@nuancesprog #SoftwareDevelopment #Architecture

Рассмотрим поэтапный процесс создания веб-сканера для отслеживания изменений и последующего оповещения посредством e-mail. Работаем с Python, Beautiful Soup и Pipedream.

https://nuancesprog.ru/p/15423/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-sozdaem-veb-skaner-stranic-s-pomoschu-python

Дзен: https://dzen.ru/a/YiaJJedBN25-itgx

@nuancesprog #Python

CRDT без академических статей: интерактивный курс на JavaScript

Lars Hupel собрал серию туториалов про Conflict-Free Replicated Data Types — структуры данных, которые сливаются между репликами всегда и без конфликтов. Всё на JavaScript, весь код исполняется прямо в браузере как в Jupyter: правишь сниппет, нажимаешь Run, смотришь результат.

Зачем это вам: любое приложение с офлайн-режимом или синхронизацией между устройствами упирается в вопрос «чья версия правильная». Обычно это заканчивается баннером «вы офлайн» или молчаливой потерей данных. CRDT решают задачу конструктивно — через решётки и частичные порядки, а не через эвристики «last write wins».

Трение в том, что автор сознательно уходит в математику, а не в практику: если нужен готовый рецепт для продакшена, он честно отправляет на crdt.tech. Зато свойства проверяются property-based тестами через fast-check — сразу видно, где ваша реализация merge ломает коммутативность.

🔗 Подробнее

@nuancesprog #Data #JavaScript

Почему C нельзя «спасти», не спасая ABI

В C имя функции — единственное, что видит линкер. Объявили do_stuff(long long), а в другой TU реализовали как do_stuff(__int128_t) — сборка пройдёт молча, а на x86_64 вызывающая сторона положит аргумент в rdi, вызываемая прочитает rdi + rsi. Мусор в старших битах вместо ошибки компиляции. В C++ такого не будет: манглинг вшивает типы в символ, и линкер ловит несоответствие.

Автор, который ранее громил ABI-стабильность как тормоз для стандартных библиотек (привет 32-битным битовым операциям в MSVC STL), приходит к неожиданному выводу: пока ABI останется настолько хрупким и невыразимым, любые попытки его сломать будут упираться в страх вендоров. Чтобы ломать ABI осознанно, сначала нужно научиться его описывать.

Трение: в C манглинг никто не примет — «это же C». Но альтернатива — тихо жить с UB на границах модулей.

🔗 Подробнее

@nuancesprog #Languages #C

Джуниор с ИИ пишет код быстро, но не умеет его дебажить

Выпускник команды автора выкатил чистый PR на 400 строк за вечер: тесты зелёные, ревью пройдено, а потом в продакшене поехала память — и человек замер. Автор ссылается на исследование Anthropic: писавшие код руками набрали в тестах на понимание 67%, активные пользователи ИИ — 50%, группа «полного делегирования» — меньше 40%. Хуже всего — вопросы про отладку.

Генерация кода локальна: один файл и понятная цель. Отладка глобальна: нужно держать в голове десятки связанных файлов, и никакой промпт эту картину не выдаёт. По данным GitClear, доля рефакторинга в коммитах упала с 25% в 2021 до менее 10% в 2024, а копипаста впервые обогнала переработку кода.

Автор предлагает не запрещать ИИ, а не оценивать джунов по скорости PR: объяснять свой дифф голосом перед мержем, раз в неделю разбирать противный баг без автокомплита, читать чужой старый код. Спорный момент: цифры Anthropic — небольшая выборка на квизах.

🔗 Подробнее

@nuancesprog #Opinion

Rust portable SIMD теперь работает на GPU

VectorWare заявили о первом запуске core::simd на GPU: тот же код, что на ноутбуке компилируется в AVX или NEON, ложится на варп. Идея простая — SIMT это и есть SIMD: варп из 32 лейнов, а Simd<f32, 32> раздаёт по элементу на лейн. Элементарные операции идут нативно, редукции и свизлы — через warp shuffle, маски — через vote/ballot.

Ранее они уже отобразили std::thread на варп, теперь закрыта параллельность ниже потока. Точка трения — количество лейнов: на CPU N от 1 до 64, на GPU фиксировано 32 (или 64 у AMD). Всё, что не совпало, приходится либо оставлять простаивающим, либо резать через strip mining — и здесь у них собственный типизированный IR на const generics.

Практический смысл пока в перспективе: ядро без CUDA-аннотаций и обычный fn main. Но это закрытый тулчейн и nightly-фича, так что до продакшена далеко — интересно как направление, а не как инструмент на завтра.

🔗 Подробнее

@nuancesprog #Languages #Rust

Nemotron 3.5 Lightning: 30B параметров, 3B активных

Nvidia выложила NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B — MoE-модель с 30 млрд параметров, из которых активны лишь 3 млрд на каждый токен. Формат NVFP4 (4-битный) позволяет запустить её на одной карте с низкой задержкой.

Модель поддерживает блоки размышлений <think> и встроенный tool-calling через XML-теги — готовая для агентов без доделок.

Минус: NVFP4 нативно работает только на Blackwell (RTX 50-й серии, B200). На Hopper и Ada либо эмуляция, либо не запустится. Лицензия открытая (Nvidia Open Model License), но проверь условия перед использованием.

🔗 Подробнее

@nuancesprog #AI

Mojo 1.0: язык от Modular дошёл до стабильной версии

Modular выпустила Modular 26.5 и Mojo 1.0 — спустя три года после первого релиза. Заодно почистили язык: переменные объявляются только через var, замыкания унифицированы, остался один тип Pointer, появился Python-подобный синтаксис lambda.

Главное — обещание стабильности: в ветке 1.x изменения будут в основном аддитивными, а ломающие — аккуратно, «как в зрелых языках вроде C++». Для тех, кто пишет высокопроизводительный код под CPU и GPU, это значит, что библиотеку можно поддерживать дольше пары месяцев. Плюс подтянули LSP-сервер и добавили диагностику висящих ссылок.

Подвох в том, что компилятор и тулчейн всё ещё закрыты: открыта только стандартная библиотека, полное открытие исходников обещают «в 2026 году». Асинхронной модели и сопоставления с образцом пока нет. Так что «1.0» тут скорее про обещание не ломать API, чем про полноту языка.

🔗 Подробнее

@nuancesprog #Languages

Вышел OpenSSH 10.5

OpenBSD выпустила OpenSSH 10.5p1. Ветка 10.x — серьёзное обновление: убрали DSA, разделили sshd на процессы sshd-session и sshd-auth для изоляции, обмен ключами теперь постквантовый (mlkem768x25519-sha256) по умолчанию.

Перед раскаткой на прод проверьте совместимость старых клиентов и железок с новым KEX — постквантовые пакеты крупнее, некоторые реализации на них спотыкаются. Почистите sshd_config и authorized_keys от устаревших алгоритмов заранее.

🔗 Подробнее

@nuancesprog #Security #Linux

Сжатие — это предсказание

В блоге ngrok разобрали, почему архиватор и языковая модель решают одну задачу. Любой компрессор состоит из трёх частей: преобразований, модели (таблица вероятностей символов) и энтропийного кодера, который превращает эти вероятности в поток битов.

Ключевая мысль: сжимает не кодер, а модель. Чем точнее предсказываешь следующий символ, тем меньше бит на него уходит — а предсказание следующего токена и есть то, чем занимается LLM. Отсюда известный трюк: хорошая модель в паре с арифметическим кодером бьёт gzip по коэффициенту сжатия.

На практике так никто не архивирует: нужно гонять ту же модель при распаковке, и вместо миллисекунд получаешь секунды на килобайт. Зато взгляд «сжатие = предсказание» полезен, когда думаешь о квантизации и кэшировании промптов. Спорный момент — из него часто делают вывод «сжатие и есть интеллект», а это уже философия, а не инженерия.

🔗 Подробнее

@nuancesprog #AI

pg_clickhouse 0.10: подзапросы уезжают в ClickHouse целиком

ClickHouse выпустил расширение Postgres pg_clickhouse 0.10.0, которое отдаёт аналитические запросы на ClickHouse. Планировщик теперь отправляет коррелированные подзапросы целиком, не строчка за строчкой. На TPC-H полностью «спущенных» запросов стало 16 из 22 вместо 12.

Q17 с расчётом среднего `l_quantity` ускорился с 32,7 сек до 37 мс (Postgres даёт 2,1 с). Гибрид обгоняет как старую версию, так и родной план Postgres.

Также переписали бинарный драйвер на новую C-библиотеку и исправили ошибки многопоточности.

Шесть запросов (Q13, Q15, Q16, Q18, Q20, Q21) всё ещё не уезжают: Postgres разворачивает их подзапросы в anti/semi-join, а деparser не может обойти деревья соединений с двух сторон. Перед использованием проверьте EXPLAIN VERBOSE, чтобы убедиться, что Remote SQL содержит полный запрос.

🔗 Подробнее

@nuancesprog #Data #Postgres