API

FastAPI stał się jednym z najbardziej ekscytujących frameworków webowych w Pythonie do tworzenia interfejsów API, łącząc nowoczesne funkcje Pythona z wyjątkową wydajnością i doświadczeniem dewelopera.

Tworzenie wysokiej wydajności REST API z Go stało się standardowym podejściem do napędzania systemów w Google, Uber, Dropbox i licznych start-upach.

Clean Architecture przekształciła sposób, w jaki programiści tworzą skalowalne, utrzymywalne aplikacje, podkreślając oddzielenie obowiązków i zarządzanie zależnościami.

Wzorzec Saga oferuje eleganckie rozwiązanie, dzieląc transakcje rozproszone na serię lokalnych transakcji z kompensującymi działaniami.

Docker Model Runner to oficjalne narzędzie firmy Docker do uruchamiania modeli AI lokalnie, ale włączanie przyspieszenia GPU od firmy NVidia w Docker Model Runner wymaga konkretnej konfiguracji.

Architektura zero-knowledge reprezentuje przełom w sposobie, w jaki projektujemy systemy zachowujące prywatność.

Kiedy dane są cennym zasobem, ich ochrona nigdy nie była bardziej krytyczna.
Od momentu, gdy informacje są tworzone, aż do momentu, gdy są usuwane,
ich podróż jest pełna ryzyk – czy to przechowywane, przesyłane, czy aktywnie wykorzystywane.

Wybór odpowiedniego headless CMS może zdecydować o sukcesie lub porażce Twojej strategii zarządzania treścią. Porównajmy trzy rozwiązania open source, które wpływają na to, jak programiści budują aplikacje oparte na treści.

Interfejs wiersza poleceń (CLI) to istotne narzędzia dla programistów, administratorów systemów oraz specjalistów DevOps.

Dwie biblioteki w języku Go stały się standardem dla rozwoju CLI w Go: Cobra do struktury poleceń i Viper do zarządzania konfiguracją.

Optymalizacja tokenów to kluczowe umiejętności, które oddzielają kosztowne aplikacje LLM od doświadczeń zużycia budżetu.

AWS Kinesis stał się fundamentem dla budowania nowoczesnych architektur mikroserwisów opartych na wydarzeniach, umożliwiając przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym na dużą skalę z minimalnym nakładem operacyjnym.

Wzorzec Backend for Frontend (BFF) w połączeniu z GraphQL i Apollo Server tworzy potężną architekturę dla nowoczesnych aplikacji webowych.

Elasticsearch to potężny rozproszony silnik wyszukiwania i analizy danych oparty na Apache Lucene. Ta kompletna lista poleceń obejmuje istotne polecenia, najlepsze praktyki oraz szybkie odniesienia do pracy z klastrami Elasticsearch.

Protokół Kontekstu Modelu (MCP) rewolucjonizuje sposób, w jaki asystenci AI interagują z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami. W tym przewodniku omówimy, jak zbudować serwery MCP w Pythonie, z przykładami skupionymi na możliwościach wyszukiwania w sieci i skrapowania.

Docker Model Runner (DMR) to oficjalne rozwiązanie firmy Docker do uruchamiania modeli AI lokalnie, wprowadzone w kwietniu 2025. Ten cheatsheet zawiera szybki przewodnik po wszystkich istotnych poleceniach, konfiguracjach i najlepszych praktykach.

Uruchamianie dużych modeli językowych (LLM) lokalnie staje się coraz bardziej popularne ze względu na prywatność, kontrolę kosztów i możliwości offline. Landscape zmienił się znacząco w kwietniu 2025 roku, gdy Docker wprowadził Docker Model Runner (DMR), oficjalne rozwiązanie do wdrażania modeli AI.