Dev

Вот сравнительная таблица поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) у популярных провайдеров LLM, а также минимальные примеры на Python

Большие языковые модели (LLM) являются мощным инструментом, однако в производственных условиях мы редко хотим получать свободные текстовые абзацы. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно использовать в приложении. Это и есть Структурированный вывод LLM.

Быстрая справочная информация для повседневной работы с PostgreSQL: подключение, синтаксис SQL, метакоманды psql, производительность, JSON, оконные функции и многое другое.

Перевод документов Word в формат Markdown (https://www.glukhov.org/ru/documentation-tools/markdown/converting-word-document-to-markdown/ “Перевод документов Word в Markdown”) является очень распространенной задачей для технических писателей, разработчиков и создателей контента, которые хотят перенести свой контент на платформы, поддерживающие Markdown (например, GitHub, GitLab, генераторы статических сайтов, такие как Hugo). Эта статья является частью нашего Руководства по инструментам документации в 2026 году: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати.

Наиболее известные ORM для GO — это GORM, Ent, Bun и sqlc. Вот небольшое сравнение этих инструментов с примерами операций CRUD на чистом GO.

Вот мои заметки с пошаговым руководством по реализации и развертыванию в AWS Telegram-бота. Я добавил быстрый старт (long polling) и производственный путь (webhooks), с примерами на Python и Node.js.

Вот мой краткий шпаргалка по TypeScript, охватывающая ключевые концепции, синтаксис и примеры кода, часто используемые разработчиками:

Недавно в письме Pragmatic Engineer были опубликованы статистические данные опроса о популярности языков программирования, IDE, инструментов ИИ и других данных на середину 2025 года.

Здесь представлено описание Протокола Контекста Модели (MCP), краткие заметки о том, как реализовать MCP сервер на Go, включая структуру сообщений и спецификации протокола.

Новая версия Ubuntu 24.04 для рабочего стола предложила мне установить Beekeeper Studio в качестве редактора SQL и инструмента управления базами данных. Раньше я использовал DBeaver. Хорошо. Давайте сравним DBeaver и Beekeeper Studio.

Apache Airflow — это открытая платформа, предназначенная для программного создания, планирования и мониторинга рабочих процессов — полностью на языке Python, предлагающая гибкую и мощную альтернативу традиционным, ручным или основанным на интерфейсе инструментам для работы с рабочими процессами.

Python uv (произносится как «ю-ви») — это современный, высокопроизводительный пакет и менеджер проектов для Python, написанный на Rust. Он разработан как замена традиционным инструментам управления пакетами Python, таким как pip, pip-tools, virtualenv, pipx и pyenv, с целью упрощения и ускорения рабочих процессов разработки на Python.

Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для пересчета рангов (rerank), вам потребуется реализовать пересчет рангов с использованием Qwen3 Reranker на GO путем генерации эмбеддингов для пар «запрос-документ» и их оценки.

Однажды холодным июльским зимним днем в Австралии… я почувствовал срочную необходимость обучить модель ИИ для обнаружения не заглушенных арматурных стержней из бетона…

Этот небольшой пример кода на Go для пересортировки вызывает Ollama для генерации эмбеддингов для запроса и для каждого кандидата-документа, затем сортирует их по убыванию косинусного сходства.

Несколько примеров Dockerfile для сборки и хостинга веб-приложений Flutter, на основе Ubuntu: образ для сборки Flutter + образ веб-приложения на Nginx.