Coding

Oto porównanie wsparcia w formie obok siebie dla strukturalnego wyjścia (otrzymywanie niezawodnego JSON) wśród popularnych dostawców LLM, wraz z minimalnymi przykładami w Pythonie

Duże modele językowe (LLMs)
są potężne, ale w środowisku produkcyjnym rzadko chcemy wolnych paragrafów.
Zamiast tego chcemy przewidywalne dane: atrybuty, fakty lub strukturalne obiekty, które można przekazać do aplikacji.
To Strukturalne wyjście LLM.

Szybki przewodnik dla codziennego PostgreSQL pracy: połączenia, składnia SQL, meta-polecenia psql, wydajność, JSON, funkcje okienkowe i wiele więcej.

Konwertowanie dokumentów Word na format Markdown (https://www.glukhov.org/pl/post/2025/09/converting-word-document-to-markdown/ “Konwertowanie dokumentów Word na Markdown”) to bardzo powszechna praca dla pisarzy technicznych, programistów i twórców treści, którzy chcą przenieść swoje treści na platformy z Markdown (np. GitHub, GitLab, generatory statycznych stron internetowych takie jak Hugo).

Najbardziej znane ORMy dla GO to GORM, Ent, Bun i sqlc. Oto mała porównanie ich z przykładami operacji CRUD w czystym GO.

Oto moje notatki z krok po kroku instrukcją, jak zaimplementować i wdrożyć na AWS bota Telegrama. Dodaję szybki start (długi poling) oraz ścieżkę do wdrożenia (webhooki), z przykładami w Pythonie i Node.js.

Oto moja skrócona karta cheat TypeScript, obejmująca kluczowe pojęcia, składnię i przykłady kodu często odwoływane się przez programistów:

Oto najnowszy arkusz wskazówek GitHub Copilot, zawierający istotne skróty, polecenia, wskazówki dotyczące użycia oraz funkcje kontekstowe dla Visual Studio Code i Copilot Chat

Liczba przesłanych danych z ankiety o popularność języków programowania, IDE i narzędzi AI z kilku dni temu została opublikowana w liście The Pragmatic Engineer popularność języków programowania, IDE i narzędzi AI oraz inne dane na temat połowy 2025 roku.

Oto opis Protokołu Kontekstu Modelu (MCP), krótkie uwagi dotyczące sposobu implementacji serwera MCP w Go, w tym struktura wiadomości i specyfikacja protokołu.

Apache Airflow to otwarty platforma programowy, zaprojektowana do programistycznej tworzenia, harmonogramowania i monitorowania przepływów pracy – całkowicie w kodzie Pythona, oferując elastyczne i potężne alternatywy dla tradycyjnych, ręcznych lub opartych na interfejsie graficznym narzędzi do zarządzania przepływami pracy.

Python uv (czytane jako „you-vee”) to nowoczesny, wysokiej wydajności pakiet i menedżer projektów dla Pythona napisany w języku Rust. Jest zaprojektowany jako gotowy do użycia zamiennik tradycyjnych narzędzi do zarządzania pakietami Pythona, takich jak pip, pip-tools, virtualenv, pipx i pyenv, mając na celu uproszczenie i przyspieszenie przepływów pracy w tworzeniu aplikacji w Pythonie.

Ponieważ standardowy Ollama nie ma bezpośredniego interfejsu API do ponownego rangowania, musisz zaimplementować ponowne rangowanie przy użyciu Qwen3 Reranker w GO generując embeddingi dla par zapytań i dokumentów oraz oceniając je.

To ta mała przykładowa wersja kodu Go do rerankingu, która wywołuje Ollama w celu wygenerowania wektorów dla zapytania oraz dla każdego kandydującego dokumentu, następnie sortuje malejąco według podobieństwa kosinusowego.

Kilka przykładów Dockerfile do budowania i hostowania aplikacji Flutter web, Obraz budowania Flutter oparty na Ubuntu + obraz aplikacji webowej na Nginx.