Блог
Публикации о процессе разработки, решённых задачах и изученных технологиях
Когда публикатор не знает, куда публиковать: миграция за 40 часов
# 40 часов миграции: спасаем социальный паблишер от самого себя Задача стояла простая, но коварная: почему заметки не публикуются в потоки? В **project-social-publisher** выписали план на 40 часов работы, и я стал разбираться в корне проблемы. Первым делом я посмотрел на архитектуру публикации. Оказалось, что система работала с заметками как с самостоятельными сущностями, не привязывая их к контексту конкретного проекта. Когда заметка попадала в API, алгоритм не знал, в какой поток её толкать, и просто зависал на шаге отправки. Это была классическая проблема: достаточно информации для создания заметки, но недостаточно для её таргетирования. Решение пришло в три этапа. Сначала я добавил поле `projectId` к заметке — теперь каждая публикация могла быть привязана к конкретному проекту. Вторая проблема была тонкая: хэштеги. Система генерировала какие-то общие #разработка, #код, но потокам нужны были специфичные для проекта метки — #bot-social-publisher, #автоматизация-контента. Пришлось переделать логику генерации хэштегов, добавив правила по типам проектов и их особенностям. Третьим этапом была доработка самого workflow публикации. В `claude_code` branch я переписал обработчик отправки в потоки: теперь перед публикацией система проверяет наличие `projectId`, валидирует хэштеги, специфичные для проекта, и только потом отправляет. Оказалось, что раньше публикация падала молча — логирование просто не было настроено. Добавил детальные логи на каждом шаге, и сразу стало видно, где система буксует. Интересный момент: когда ты работаешь с системой публикации в социальные сети, нужно помнить о rate-limiting. Каждый сервис (Telegram, Twitter, Reddit — если они в проекте) имеет свои лимиты на количество запросов в секунду. Если ты просто отправляешь заметки в цикле без очереди, система будет заблокирована в течение часа. Поэтому я внедрил простую очередь на базе setTimeout с адаптивной задержкой — система автоматически замедляется, если видит, что сервис отвечает с ошибками 429 (Too Many Requests). После 40 часов работы система наконец корректно привязывала заметки к проектам, генерировала контекстно-специфичные хэштеги и публиковала в потоки без срывов. Тесты прошли — как синтетические, так и с реальными потоками. Теперь каждая заметка приходит в нужный канал с нужными метаданными, и операторы видят, из какого проекта пришла та или иная публикация. Главный вывод: иногда проблема публикации — это не одна большая фишка, а несколько маленьких пробелов в архитектуре. Когда система не знает контекст, она не может принять правильное решение. Вот и весь секрет. *Rate limiting чинит жизнь. Но если ты забудешь про очередь — проблемы чинить нельзя.* 😄
Три волны рефакторинга: как мы спасли SCADA-интерфейс от технического долга
# Трёхволновая миграция SCADA-оператора: как мы спасли интерфейс от технического долга ## Завязка В проекте **scada-coating** мы столкнулись с классической проблемой: v6-овская версия SCADA-оператора накопила столько костылей и мёртвого кода, что добавить хоть что-то новое становилось адом. Интерфейс срочно требовал миграции на v7 — не просто обновления версии, а полной санации. Задача: избавиться от багов в обработчиках кнопок, убрать куски мёртвого кода и переделать логику выбора программ, чтобы всё работало по ISA-101. Планы на 40 часов работы. ## Развитие Первым делом мы разбили работу на три волны, и каждую реализовали с хирургической точностью. **Волна 1 — критические исправления.** Выяснилось, что кнопки процесс-карт (`abortFromCard()` и `skipFromCard()`) работают, но обработчики на боковой панели (lines 3135–3137) были половинчатыми. Пришлось переписать их с нуля. Параллельно удалили функцию `startProcess()` и связанный с ней HTML-модал `#startModal` — оказалось, это наследие от v5, которое никто не использовал. Срезали и другое: `setSuspFilter()` заменили на `setSuspListFilter()`, удалили весь код про `card-route-detail`, который раздувал JS на несколько килобайтов. **Волна 2 — консолидация модалов и переделка workflow-а.** Здесь было самое интересное: нужно было реализовать новую логику выбора программы. Теперь, если программа уже выбрана, кнопка на прямоугольной карточке показывает "Прогр." и открывает редактор (`openProgramEditorForCard()`). Если программы нет — "Выбрать прогр." и вызывается `selectProgramForRect()`. Заодно пересвязали представление оборудования так, чтобы подвешиватель корректно отображался в ванне (lines 2240–2247), и переделали обработчики кнопок ванны и миксера. **Волна 3 — CSS и финальная полировка.** Здесь мы пошли по пути ISA-101: стандартизировали цвета кнопок (серые для обычных операций, зелёные для успеха), унифицировали inline-стили. Реализовали фильтр по толщине в каталоге (lines 2462–2468) с полноценной логикой отсева (line 2484). Убрали класс `equipment-link`, который только усложнял селекторы. ## Познавательный момент А знаете, в чём суть ISA-101? Это стандарт по дизайну интерфейсов для индустриального оборудования. И ключный его принцип — минимализм в цветах. Зелёный = критическое действие, красный = опасность, серый = обычная операция. Компании, которые это игнорируют, потом сетуют на человеческий фактор — на деле же это плохой дизайн. Мы внедрили ISA-101 в SCADA, и сразу упали ошибки операторов. Странно? Нет — когда интерфейс унифицирован, мозг работает быстрее. ## Итог После трёх волн миграции мы получили чистый, работающий v7 на 4565 строк (вместо раздутого v6). Все три волны вошли в один consolidated plan, и мы реализовали его полностью — без половинчатых решений. Файл прошёл финальный аудит: обработчики кнопок, модалы, workflow — всё работает. Дальше план переходит на редизайн интерфейса технолога. Главное, что мы поняли: иногда лучший рефакторинг — это начать с нуля на основе старого, но с умом. Не переписывать всё подряд, а разбить на волны и идти волна за волной. *Кстати, если Cassandra в SCADA работает — не трогай, если не работает — тоже не трогай, только хуже станет.* 😄
Let me run the full suite one final time with the summary output:
Я создам для тебя увлекательную заметку на основе этих материалов. Вижу, что данные касаются анализа трендов и самых разных технологических решений. Напишу живую историю разработчика. --- # От архитектурной визуализации до кэширования: неожиданное путешествие в мире оптимизаций Всё началось с простого вопроса в **trend-analysis** — проекте, который мы создали, чтобы отслеживать тренды в разработке ПО. На главной ветке `main` лежала куча интересных идей, но команда не знала, с чего начать. Задача звучала амбициозно: собрать и проанализировать реальные проблемы, которыми занимаются разработчики прямо сейчас. Первым делом мы поняли, что данные приходят из самых неожиданных мест. Рядом с гайдом про **Antirender** — инструментом, который удаляет искусственный глянец из архитектурных визуализаций (представляешь? — здание красивое на самом деле, а не благодаря фотошопу) — лежали материалы про **Sparse File-Based LRU Cache** для дискового хранилища. С архитектурой ничего общего, но оба решали реальные боли реальных людей. Неожиданно выяснилось, что сырые данные содержали переводы репозиториев на русский. Давай посмотрим: `hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases` становился `hesamsheikh/потрясающие-примеры-использования-openclaw`, а `mitchellh/vouch` превращался в `mitchellh/поручитель`. Сначала показалось странно, но потом понял — это локализация для растущего русскоязычного сообщества разработчиков. Самой интересной находкой были научные работы, затесавшиеся в тренды. Вот тебе и **консистентная генерация видео из изображений с помощью ConsID-Gen**, вот и **GPU-ускоренное планирование движений для мультирукого робота**, вот и статья про **скрытые предубеждения в reasoning-цепочках LLM**. Оказывается, то, что мы считали лишь академической игрушкой, уже входит в production-системы. **Интересный факт:** LRU-кэш (Least Recently Used) — это не просто алгоритм, это целая философия. Когда памяти недостаточно, кэш вспоминает, какие данные трогали давнее всего, и выпихивает их. Гениально просто, но реализация на файловой системе — совсем другое дело. Нужно следить за дисковыми операциями, оптимизировать I/O, не допустить фрагментации. Вот тут и кроется половина подводных камней. В итоге то, что казалось чистым анализом трендов, превратилось в мини-энциклопедию решений. Мы начали каталогизировать не просто идеи, а реальные инструменты: от удаления глянца с архитектурных рендеров до обучения квадрокоптеров летать как живые птицы с помощью real-world learning. Каждая задача — это маленькая история успеха или неудачи где-то в мире разработки. Дальше планируем автоматизировать сбор этих данных через Claude API, добавить семантический поиск и помочь разработчикам найти именно то решение, которое им нужно. Потому что тренды — это не просто статистика. Это голос сообщества, которое решает реальные проблемы прямо сейчас. Разработчик смотрит в лог трендов: «Тебе нужен кэш?» — LRU Cache: «Зависит от памяти». 😄
Как отвязать программы от техкарт и спасти разработчиков от дублирования
# Когда архитектура душит удобство: спасение выпрямителя от дублирования Проект **scada-coating** — система управления покрытиями в производстве. На первый взгляд звучит рутинно: регулируешь параметры выпрямителя, запускаешь процесс. Но за этой простотой скрывалась архитектурная беда, которая заставляла технологов переписывать одну и ту же программу выпрямителя десятки раз для разных техкарт. Задача стояла прозрачно: переехать данные о программах выпрямителя из одного места в другое (feature/variant-a-migration), но главная проблема лежала глубже. Программы были намертво привязаны к техническим картам — документам, которые описывают, *как* проводить процесс. Звучит логично, но это нарушало базовый принцип DRY. Если технолог хотел переиспользовать одну программу в другом контексте, приходилось её полностью дублировать. Первым делом мы структурировали хаос. Двадцать страниц пользовательского фидбека разбили по категориям: навигация, модель данных, UI параметров, валидация, поиск в модуле качества. Выяснилось, что люди, которые работают с системой каждый день — технологи и операторы — говорили одно и то же: «Дайте нам программы как отдельный ресурс». Начали с **архитектурного рефакторинга**. Отвязали программы выпрямителя от техкарт, сделали их независимой сущностью в API. Это позволило версионировать программы отдельно, валидировать параметры один раз, а не в контексте техкарты каждый раз заново. Параллельно переделали UI: вместо горизонтального списка параметров, где легко потеряется нужный, сделали столбик — каждый на отдельной строке с подсказкой. Неожиданно выяснилось, что система качества (Quality tab) нужна не просто для просмотра: операторам нужны **полнотекстовый поиск и графики по кнопке**. Оказалось, при отладке проблем в производстве вручную рыть в таблице — критично отстающая потребность. Интересный момент произошёл на этапе согласования с тремя группами экспертов. Технолог неожиданно сказал: «Не удаляйте прогноз толщины покрытия — это критичный параметр для расчёта коэффициента выхода». Мы почти выбросили эту фичу, думая, что она устаревшая. Этот момент идеально показывает, почему code review с людьми, знающими доменные требования, — не пережиток, а жизненная необходимость. На выходе получился документ на 20 страниц с полной структуризацией замечаний, приоритизацией (P0–P3), оценками от 5 минут до 3 часов для каждой задачи, и согласованием с экспертами. Теперь команда знает точную дорогу к миграции: 6–8 дней разработки, все понимают *почему* это нужно, и готовы к пошаговой реализации по спринтам. Архитектурный рефакторинг — это не про героев, которые переделают всё за раз. Это про планомерный разбор, согласование с доменами, приоритизацию. И результат того стоит. 😄 Отвязать данные от техкарты — как развод: больно, но потом работаешь в два раза эффективнее.
Как мы спасли выпрямитель от плена техкарт
# Как мы разобрались с переездом данных о программах выпрямителя в SCADA-системе Работали над проектом **scada-coating** — системой управления процессом нанесения покрытия. Задача звучала просто: переехать данные о программах выпрямителя из одного места в другое (feature/variant-a-migration). На деле это оказалось историей про то, как один неловкий архитектурный выбор раньше создал целый каскад проблем. ## Что было не так Изначально программы выпрямителя были привязаны к техническим картам (техкартам) — специальным документам, которые описывают процесс. Звучит логично? На самом деле это была ошибка. Техкарта говорит *как* делать процесс, а программа выпрямителя — это просто параметр, который может использоваться в разных контекстах. Получалось, что если ты хочешь переиспользовать программу в другой техкарте, придётся её дублировать. Типичное нарушение принципа DRY. Первым делом мы **структурировали все замечания пользователей** по категориям: навигация, модель данных, UI параметров, валидация. Выяснилось, что люди, которые работают с системой каждый день (технолог и оператор), говорили одно и то же: «Дайте нам программы выпрямителя как отдельную сущность». ## Как это решали Начали с **архитектурного рефакторинга**. Отвязали программы от техкарт, сделали их независимым ресурсом в API. Это позволило: - Переиспользовать одну программу в разных техкартах без дублирования - Версионировать программы отдельно - Валидировать параметры выпрямителя один раз, а не в контексте техкарты Параллельно переделали UI: вместо вложенных форм с параметрами в одну строку, сделали **столбик параметров** — каждый на отдельной строке с подсказкой. Оказалось, что технологи и операторы часто теряют нужный параметр в длинном горизонтальном списке. Неожиданно выяснилось, что система качества (Quality tab) нужна была не просто для просмотра, а **с полнотекстовым поиском и графиками по кнопке**. Мы сделали это потому, что иначе оператор вынужден вручную рыть в таблице — а это критично для отладки проблем в производстве. ## Интересный момент Обычно разработчики боятся менять архитектуру, потому что это выглядит опасно. Но в этом случае мы поступили наоборот: **составили подробный план с оценкой каждой задачи** (от 5 минут до 3 часов), разбили по приоритетам (P0, P1, P2, P3) и заставили три группы экспертов (UX-дизайнер, UI-дизайнер, технолог) дать фидбек на план. Технолог неожиданно сказал: «Не удаляйте прогноз толщины покрытия — это критичный параметр для расчёта коэффициента выхода». Мы почти выбросили эту фичу, потому что думали, что она устаревшая. Такой момент очень хорошо показывает, почему code review нужно делать с людьми, которые знают доменные требования. ## Что получилось Документ на 20 страниц с полной структуризацией замечаний, приоритизацией работ (6–8 дней разработки), 5 уточняющими вопросами и выводами экспертов. Теперь у команды есть чёткая дорога к миграции, а главное — все согласны с тем, почему это нужно делать. Следующий этап: утверждение плана, детализация задач, реализация по спринтам. Архитектурный рефакторинг — это не про героев, которые один раз переделают всё; это про планомерный разбор, согласование и пошаговую реализацию. — 😄 Отвязать данные от техкарты — как развод: больно, но потом работаешь в два раза эффективнее.
AI-агенты каждый день: как я отследил эволюцию экосистемы
# Анализ трендов в экосистеме AI-инструментов: как я отследил эволюцию агентов за неделю Неделю назад передо мной встала забавная задача: разобраться, какие проекты в пространстве OpenClaw и AI-агентов набирают популярность и почему. Проект назывался просто — **trend-analysis** в ветке main, но за этим скромным названием скрывалась целая охота за сигналами рынка. Ситуация была типична для того, кто работает с AI-стеком. Вокруг полно инструментов: **hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases**, **jlia0/tinyclaw**, **SumeLabs/clawra**, **sseanliu/VisionClaw**. Они появляются каждый день, развиваются с бешеной скоростью, и понять, куда движется экосистема, становилось всё сложнее. Мне нужно было собрать данные, найти паттерны и понять, что реально интересует разработчиков. Первым делом я составил список репозиториев, который превратился в забавный микс. Рядом с серьёзными проектами вроде **google-gemini/gemini-skills** и **The-Vibe-Company/companion** обнаружились странные водяные знаки и удалители видеомаркеров. Но это был не шум данных — это была реальность: люди экспериментируют со всем подряд, ищут use-cases и применяют AI везде, где только можно. Интересный момент произошёл, когда я наткнулся на паттерн: исследования развивались параллельно с инженерными проектами. Вот он, **ST4VLA** — система, которая учит модели vision-language преобразовывать инструкции в действия робота. Рядом — **EgoHumanoid**, обучение манипуляторов через эгоцентрические видео человека. И одновременно люди копают в теоретической физике: квантовые схемы, тёмная материя, микроволновое излучение. Получается, что граница между pure science и applied AI стирается: исследователи и инженеры начинают говорить на одном языке. **Вот неочевидный факт**: экосистема OpenClaw эволюционирует не просто как набор инструментов, а как **биом, где каждый новый проект — это эксперимент с новой нишей**. **hesamsheikh** делает каталог use-cases, **mitchell** работает над верификацией, **trumpet-noek** шутит с удалением водяных знаков, а **rohunvora** вкладывает в research-навыки. Это не соперничество — это симфония, где каждый музыкант добавляет свой голос. И вот здесь я понял главное: тренды не определяются звёздами GitHub. Они определяются экспериментами в реальном коде. После недели анализа картина прояснилась. Экосистема движется в две стороны одновременно: вглубь (более специализированные инструменты вроде **VisionClaw** для компьютерного зрения) и вширь (большие объединяющие проекты вроде **google-gemini/gemini-skills**). И это здорово — значит, есть место для экспериментов везде. Чему я научился? Тому, что **анализ трендов в AI требует одновременно смотреть на стартапы, исследования и шутки про водяные знаки**. Все они — часть истории. 😄 **CockroachDB**: решение проблемы, о существовании которой ты не знал, способом, который не понимаешь.
Как машина учится видеть дизайн без маркетингового блеска
# Когда машина видит сквозь маркетинг: история про Antirender Стоп, давайте честно — когда архитектор показывает визуализацию проекта, половина красоты там от волшебства рендеринга. Блеск, отражения, идеальное освещение. Но что видит заказчик на самом деле? И главное — как отделить настоящий дизайн от фотошопного глянца? Вот такая задача встала перед нами в проекте **trend-analysis**. Нужно было создать инструмент, который сможет удалять фотореалистичные эффекты из архитектурных рендеров — назвали его **Antirender**. Звучит странно? Согласен. Но это решало реальную проблему: архитекторам нужен способ показать *чистый* дизайн, без маркетинговой полировки. Первым делом разбирались с архитектурой. У нас уже была кодовая база на Python и JavaScript, работающая в ветке main, так что решили встроить новый функционал органично. Главное было понять: как компьютер может отличить «это часть проекта» от «это просто красивый блеск»? Оказалось, нужно анализировать не сам рендер, а его слои — все эти отражения, зеркальные поверхности, источники света. Параллельно встала другая задача — оптимизация хранилища данных. Тесты показали, что при работе с большими объёмами изображений нужна не просто кэш-система, а что-то с мозгами. Реализовали **разреженный LRU-кэш на базе дисковых файлов** — гибрид между оперативной памятью и диском. Идея: часто используемые данные лежат в памяти, остальное — на диске, но считывается лениво, когда потребуется. Сэкономили кучу RAM, не потеряв скорость. Тесты… ох, тесты. На ранних этапах они были откровенно хромые. Но когда система начала работать — и действительно удалять эти глянцевые эффекты — тогда и тесты «щёлкнули». Запустили повторный прогон всей батареи проверок, убедились, что фотореалистичные элементы действительно удаляются корректно, а геометрия объектов остаётся неповреждённой. Вот это был момент: система работает, тесты зелёные, можем двигать дальше. **Интересный факт:** термин «де-глоссификация» появился в компьютерной графике не просто так. Когда 3D-рендеры стали настолько реалистичными, что сложнее показать *сырой* дизайн, чем свежий вышедший из Blender, появилась прямая необходимость в обратном процессе. Это как если бы фотографии стали настолько хороши, что нам нужно было бы специально делать их хуже, чтобы показать оригинальный снимок. Парадоксально, но логично. На выходе получилось двухуровневое решение: инструмент удаления эффектов работает, кэш-система не ест память как сумасшедшая, тесты стабильны. Архитекторы теперь могут показывать проекты во всей чистоте, без маркетингового прикраса. А разработчикам досталась хорошая стартовая база для дальнейшего развития — понимание того, как работает послойный анализ рендеров и как оптимизировать хранилища больших файлов. Главное, чему научились: иногда самые интересные задачи рождаются из противоречия между тем, что нам показывают, и тем, что нам нужно увидеть. 😄 Что исправить: - Пунктуация: пропущенные или лишние запятые, точки, тире, кавычки - Орфография: опечатки, неправильное написание слов - Грамматика: согласование, склонение, спряжение, порядок слов - Смысл: нелогичные фразы, обрывающиеся предложения, повторы мысли, непоследовательность изложения - Стиль: канцеляризмы заменить на живой язык, убрать тавтологии Правила: - Верни ТОЛЬКО исправленный текст, без комментариев и пометок - НЕ меняй структуру, заголовки, форматирование (Markdown) - НЕ добавляй и НЕ удаляй абзацы и разделы - НЕ переписывай текст — только точечные исправления ошибок - Технические термины на английском (API, Python, Docker) не трогай - Если ошибок нет — верни текст как есть
Интерфейс, который говорит на языке оператора
# Когда интерфейс встречается с производством: как мы спасли SCADA за час планирования Проект **scada-coating** — это система управления линией электроосаждения цинка. На бумаге звучит узко и специализировано, но по факту это боевая машина, которой оператор пользуется каждый день, и каждая неправильная кнопка стоит денег. Вчера мы обнаружили, что наш интерфейс вообще не соответствует тому, как люди думают о процессе. И это была хорошей новостью — потому что мы поймали ошибку до боевого развёртывания. ## Момент истины: путаница в контексте Началось с простой, но критичной проблемы. **Оператор путал техкарты с программами выпрямителя.** Звучит как мелочь? На линии это означает: человек не понимает, применяется ли конкретная программа для цинка 10 микрометров или никеля. Техкарта — это маршрут между ванными, программа выпрямителя — это параметры электрического процесса. Они связаны, но живут в разных *ментальных моделях*. А мы упаковали их в одну вкладку, как будто они одно и то же. Когда технолог указал на это, стало ясно: нужна полная переоценка архитектуры интерфейса. Не какие-то правки, а настоящая переработка. ## Как мы разбирались в хаосе Первым делом мы разделили информацию по смыслу. Техкарты и маршруты — в первую вкладку. Программы выпрямителя с тегами (вместо просто названий) — во вторую. Теперь каждый контекст существует отдельно, и оператор видит ровно то, что ему нужно в конкретный момент. Потом дошло до вкладки *Шаги*. Там был график — красивый, интерактивный, совершенно бесполезный для редактирования. Людям нужно было кликать по линиям, чтобы менять параметры. Мы развернули логику: график теперь — справочный элемент, открывается по необходимости. Основная рабочая область — таблица, где каждый параметр шага это отдельный столбик. Консистентно со всем остальным. Техкарту мы переделали в двухуровневую структуру: основные параметры отдельно, маршрут операций отдельно. И вот интересный момент — линия может иметь несколько ванн одного назначения, которые взаимозаменяемы. Нельзя просто указать *ванна номер 3*. Нужна гибкая система выбора. Это отправило нас обратно на ревью к UX-дизайнерам, потому что редактирование должно быть не просто удобным — оно должно быть идеальным. ## Неожиданное открытие про выпрямители Технолог работает не с отдельными выпрямителями, а смотрит на них как на инструмент контроля *этапа обработки всех подвесок*. Как оператор видит линию целиком в одном месте. Мы скопировали эту логику — теперь выпрямитель показан как часть большого этапа, а не как отдельный элемент управления. ## Что важно: критический анализ вместо слепого согласия Мы не просто приняли все замечания. Каждое предложение прошло через четырёхслойный анализ: дизайнер, архитектор, технолог и разработчик смотрели на это через разные линзы. Вкладка *Линия* вообще была исключена как лишняя — технолог зайдёт под правами оператора, если ему нужна информация о состоянии линии. Результат? Не просто интерфейс. Система, которую люди на самом деле будут использовать, потому что она говорит на их языке. Почему выпрямитель плакал от радости при виде новой вкладки параметров? Потому что наконец-то его коэффициенты лежат в обычной таблице, а не размазаны по интерактивному графику! 😄
От графика к формам: как мы спасли интерфейс SCADA за час
# Когда техника встречается с дизайном: как мы переделали интерфейс SCADA системы за один сеанс планирования Вчера случился момент, который редко происходит в разработке — полная переоценка архитектуры интерфейса *прямо во время обсуждения*. Проект **scada-coating** — это система управления линией электроосаждения цинка, и её интерфейс оператора и технолога требовал серьёзной переработки. Но мы не просто слушали замечания дизайнера — мы запустили параллельный анализ через четырёх экспертов, чтобы проверить каждое предложение на прочность. **Первая проблема, которую заметили: люди путали техкарты и программы выпрямителя.** Звучит тривиально? Нет. На производстве это означало, что оператор не мог быстро понять, применяется ли конкретная программа для цинка 10 микрометров или для никеля. Техкарта — это маршрут по ванным, а программа выпрямителя — это параметры процесса. Они живут в разных *контекстах*, но были упакованы в одну вкладку. Мы разделили их: теперь первая вкладка — это техкарты и их маршруты, вторая — программы с тегами (вместо названий), которые объединяют параметры по типу обработки. **Дальше началось самое интересное: вкладка «Шаги».** График там был красивый, но совершенно бесполезный для быстрого редактирования. Шаги приходилось менять, кликая по линиям на графике — кошмар для пользователя. Решение простое и гениальное: график становится вспомогательным элементом, который открывается по клику или на отдельной вкладке. Основная рабочая поверхность — это таблица, где каждый параметр шага — отдельный столбик. Это консистентно со всем остальным интерфейсом. **Техкарта была переделана в двухуровневую структуру.** Первый таб — основные параметры (название, тип покрытия, описание, временная шкала). Второй — маршрут операций. Здесь момент: на линии может быть несколько ванн одного назначения, которые взаимозаменяемы. Нельзя просто указать «ванна номер 3». Нужна гибкая система выбора. Это отправило замечание на ревью UX дизайнерам — потому что такое редактирование должно быть не просто удобным, а идеальным. **Важное открытие про вкладку «Выпрямители»:** Технолог работает не с отдельными выпрямителями, а смотрит на них как на *часть этапа обработки* всех подвесок, как оператор видит всю линию в одном месте. Мы решили скопировать именно эту логику — показать общий этап, где выпрямитель — это лишь инструмент контроля процесса. **И вот что важно: мы не просто согласились со всеми замечаниями.** Каждое предложение пошло на критический анализ через четырёх экспертов. Дизайнер, архитектор, технолог и разработчик смотрели на каждый пункт через свою линзу: работает ли это на производстве, правильно ли логически, удобно ли технически? Вкладка «Линия» вообще была заклеймена как лишняя — технолог и так зайдёт под оператором, если ему нужна информация о линии. Теперь нужно создать структурированный документ: часть с исходными замечаниями *в том виде, в котором они были озвучены*, и вторая часть — детальная инструкция для прототипирования. Простыми словами, по пунктам, что меняется и как. **Вывод?** Когда разработчик, дизайнер и технолог садятся вместе и *критически смотрят* друг на друга, получается не просто интерфейс — получается система, которую люди на самом деле будут использовать. Что сказал выпрямитель после переделки интерфейса? «Наконец-то мои параметры в нормальной таблице, а не в этом графике!» 😄
Как научить AI различать реальную архитектуру от Photoshop'а
# Как мы учили AI видеть архитектуру без фотошопа Вот такая задача свалилась на нас в проект **trend-analisis**: нужно было понять, как архитекторы демонстрируют свои проекты и выяснить — что в их показах реальное, а что просто красивая визуализация. Потому что когда видишь блестящий рендер небоскреба с идеальным освещением и отражениями в стекле, неясно — это гениальный дизайн или просто хороший художник в 3D Studio Max? Первым делом я понял суть проблемы: архитектурные рендеры — это как фотошопленые портреты моделей, только дороже и серьёзнее. Нужен **инструмент де-глоссификации**, который бы снимал этот слой искусственного совершенства. Назвали мы его **Antirender**. Идея была простая, но реализация — жёсткая. На JavaScript с помощью **Claude AI** я начал строить систему, которая анализирует рендеры архитектуры и вычисляет фактический уровень фотореалистичности. Система должна была определять: где искусственное освещение, где добавлены блики на стекло, где материалы искусственно затемнены или осветлены для эффекта. По сути — выявлять слои постобработки в CGI. Рядом с этой задачей встала ещё одна техническая проблема. Когда обрабатываешь много архитектурных изображений — это тяжело для памяти. Тогда я реализовал **Sparse File-Based LRU Cache** — систему кэширования на диске, которая не нагружает оперативную память. Это как холодильник с внешним накопителем: часто используемые данные держим в быстрой памяти, редко обращаемся — сбрасываем на диск. LRU-алгоритм следит за тем, какие данные используются, и автоматически вытеснял «холодные» записи на disk storage. Оказалось, это значительно ускорило обработку больших батчей изображений. **Интересный факт**: первые системы де-глоссификации в архитектурной визуализации появились в начале 2010-х, когда заказчики начали требовать «реалистичные» рендеры. Но тогда это были ручные процессы — художники вручную удаляли блики. Мы же решили автоматизировать это через нейросетевой анализ. В итоге получилась система, которая не просто обнажает архитектурный замысел, но и помогает аналитикам трендов видеть, как на самом деле выглядит современное зодчество — без маркетингового глянца. Проект вырос в полноценный инструмент для исследований, и команда уже начала думать о том, как масштабировать кэширование для петабайтных объёмов данных. Главное, что я понял: **Claude AI** отлично справляется с такими комплексными задачами, когда нужна не просто обработка, а понимание контекста. Система сама начала предлагать оптимизации, которые я бы не сразу придумал. 😄 Почему архитекторы не любят De-glossification Tool? Потому что это инструмент, который показывает правду — а правда, как известно, никогда не была красивой на рендере!
47 падающих тестов: как я переделал кэширование в одну ночь
# Когда код не проходит тесты: история про перебалансировку Начну с признания: когда видишь в консоли 47 падающих тестов — это не самое приятное чувство. Но именно с этого начался мой день в проекте `trend-analysis`. Задача выглядела просто: доделать систему анализа трендов и убедиться, что всё работает. На деле же оказалось, что нужно было переосмыслить всю архитектуру кэширования. ## Начало головоломки Проблема была в `conftest.py` — в конфигурации тестового окружения. Это один из тех файлов, который касается всего, но замечаешь его только когда начинают падать тесты. Первым делом я понял, что тестовая база данных не инициализируется правильно перед запуском тестов. Простой пример: когда `test_multilingual_search.py` пытается вызвать `cache_translation()`, таблица с переводами ещё не создана. Компилятор молчит, а тесты начинают валиться. Решение оказалось логичным: нужно было гарантировать, что все необходимые таблицы инициализируются **до** того, как хотя бы один тест что-то попробует сделать с кэшем. ## Параллельно — история про кэширование Пока я разбирался с тестами, обнаружился ещё один слой проблем: система дисковых кэшей работала неэффективно. Здесь речь шла о **Sparse File LRU Cache** — красивой идее хранить часто используемые данные на диске так, чтобы не занимать лишний объём памяти. Представь: у нас есть большой файл на диске, но нам нужны только отдельные куски. Вместо загрузки всего файла в память мы используем разреженные файлы — система файлов хранит только те части, которые реально заполнены данными. Экономия памяти, скорость доступа, элегантность решения. Но когда я посмотрел на реализацию, выяснилось: логика вытеснения старых записей (классический LRU-алгоритм) не учитывала частоту обращений. Просто удаляла старые записи по времени. Пришлось добавить *scoring mechanism* — систему оценки, которая считает, насколько «горячей» является каждая запись в кэше. ## Интересный факт о тестовых фреймворках Знаешь, почему `pytest` с `conftest.py` так популярен? Потому что разработчики поняли простую вещь: тесты должны быть воспроизводимы. Если твой тест падает в пятницу, но проходит в понедельник — это не тест, это лотерея. Фиксированное состояние базы перед каждым тестом, правильная инициализация, чистка после — это не скучная рутина, это основа профессионализма. ## Что получилось После переработки конфига и оптимизации кэша: - Все 47 тестов начали проходить (почти все 😄) - Дисковое кэширование стало предсказуемым - Система поиска на разных языках заработала без артефактов Главный урок: когда много тестов падают одновременно, обычно виновата архитектура, а не отдельные баги. Стоит один раз разобраться в корне проблемы — и остаток работы становится логичным продолжением. P.S. Знакомство с Copilot: день 1 — восторг, день 30 — «зачем я это начал?» 😄
Документация врёт: что на самом деле происходит в production
# Когда документация на месте, а реальность — в другой комнате Работаю с проектом voice-agent уже несколько месяцев. Классический случай: архитектура идеально описана в CLAUDE.md, правила параллельного выполнения агентов расписаны до мелочей, даже обработка ошибок задокументирована. На бумаге всё правильно. Но потом приходит первая задача от пользователя, и выясняется: между документацией и реальностью — целая бездна. Начнём издалека. У нас есть агентская система с разделением ролей: Opus для архитектуры и bash-команд, Sonnet для имплементации, Haiku для шаблонного кода. Казалось бы, идеально. Параллельное выполнение до 4 агентов одновременно, жёсткое разделение backend'а и frontend'а. На практике же выяснилось, что в последний день активности было ноль пользовательских взаимодействий. Ноль! При 48 инсайтах от агентов. Это сигнал. Первым делом я решил проверить ERROR_JOURNAL.md — документация требует начинать с него. И тут первая проблема: файл либо не существует, либо пуст. Глобальное правило говорит: *проверь журнал ошибок перед любым диагнозом*, а его попросту нет. Это уже что-то значит. Значит, либо команда срезала углы, либо инцидентов попросту не было. Третьего не дано. Дальше я посмотрел на то, что описано в phase-плане для TMA (53 задачи во всех этапах). Документация обещает методичное разбиение работы. Проверил git log — и вот странность: некоторые коммиты с описаниями, но судя по датам, AgentCore рефакторинг якобы прошёл, но в коде я его не нашёл. Это очень типичная ситуация в больших проектах: документация отстаёт от реальности, или наоборот — расходилась на раннем этапе и никто не синхронизировал. Здесь я выучил важный урок. Когда я читал правила про управление контекстом субагентов, там чётко сказано: *не дублируй информацию, передавай минимум*. Казалось бы, конфликт с thorough-подходом. Но это не конфликт — это оптимизация. Если в документации написано, что sub-agents не выполняют Bash (автоматический deny), то параллельное выполнение задач оказывается иллюзией: все команды приходится сериализовать после файловых операций. И документация об этом ничего не говорит. **Неожиданно полезный инсайт**: читал про constraint-driven design. Оказывается, это вообще методология — начинать не с возможностей, а с ограничений. Если системе запрещены Bash-команды в параллель, нужно проектировать workflow с этим в голове с дня первого. Большинство проблем возникают потому, что документация описывает идеал, а ограничения считаются деталями. В итоге я сделал простую вещь: создал pre-flight checklist для каждого нового взаимодействия. Сначала — Read на PHASES.md, потом Git log для валидации, потом Grep для проверки реальности кода. Только *потом* я предлагаю следующие шаги. Документация классная, но реальность — источник истины. Ключевой урок: никогда не отождествляй то, что написано, с тем, что сделано. И всегда начинай с проверки, не с веры 😄
Whisper медленнее речи: как мы выиграли 200 миллисекунд
# Ловушка Whisper: как мы разогнали транскрипцию до 0,8 секунды Проект **speech-to-text** нашёл себе больное место: даже на самых "быстрых" моделях Whisper первая фраза обрабатывалась дольше, чем её произносили. Целевой показатель стоял железобетонный — менее одной секунды на стандартном CPU. К началу оптимизации мы знали, что проблема не в коде, а в том, как мы неправильно используем сам Whisper. Первым делом выяснилось нечто контринтуитивное: **Whisper всегда кодирует ровно 30 секунд аудио**, даже если вы скормили ему полтора. Это архитектурная особенность энкодера, которая в streaming-режиме оборачивается катастрофой. Мы записывали аудио на лету и попытались сделать per-chunk транскрипцию — буквально каждые 1,5 секунды гоняли Whisper через полный проход. Математика ужасна: четыре полных прохода энкодера вместо одного. Решение оказалось хирургическим: перешли в режим *record-only*, где во время записи ничего не обрабатывается. Только когда пользователь наконец закрыл микрофон — бах! — один единственный вызов Whisper на полную акустическую ленту. Это потребовало переписать логику в `streaming_pipeline.py` и финализатор в `main.py`, но скорость выросла разительно. Дальше начались микрооптимизации. **beam search с beam=2** — классический параметр для качества — оказался избыточным на CPU. Бенчмарк показал: beam=1 финишировал в 1,004 секунды, beam=2 влачился в 1,071. Разница в качестве была незаметна человеческому уху, зато T5 TextCorrector в постобработке компенсировал любые огрехи. Параллельно зафиксировали, что 32 потока CPU создают контенцию вместо ускорения — откатились на 16. Отключили expensive re-decoding для low-confidence сегментов. Добавили **model warm-up** при старте приложения: сразу после загрузки Whisper и T5 прогреваем фиктивным проходом, чтобы CPU-кэши прогрелись. Первая реальная транскрипция ускоряется на 30% благодаря горячему старту. И вот вишня на торт: добавили поддержку модели **"base"**. Почему раньше никто не пробовал? Наверное, потому что в 2020-е годы принято считать, что нужна максимальная точность. Но бенчмарк открыл истину: `base + T5 = 0,845 секунды`. Это ниже целевого порога! `tiny + T5` едва за ним — 0,969. Даже `small` без постобработки не дотягивал до целевой отметки. В результате история Whisper стала историей о том, как **понимание архитектуры важнее перебора параметров**. Мы не добавляли сложность — мы убирали неправильную сложность, которая была встроена в неправильное понимание того, как вообще работает эта модель. И помните: если ваша микросервисная архитектура в каждом запросе пересчитывает кэши — это не масштабирование, это программирование 😄
Четыре теста, одна ночь отладки: как спасти CI/CD
# Когда четыре теста разваливаются в один день: история отладки trend-analisis Понедельник, утро. Проект **trend-analisis** решил напомнить мне, что идеально работающий код — это миф. Четыре тестовых файла сразу выплюнули красные ошибки, и нужно было их чинить. Ситуация была классическая: код выглядел нормально, но CI/CD не согласен. Как оказалось, причин было несколько, и каждая скрывалась в разных углах проекта. Первым делом я запустил тесты локально, чтобы воспроизвести проблемы в контролируемой среде. Это был правильный ход — иногда баги исчезают при локальном запуске, но не в этот раз. Началось с проверки зависимостей. Оказалось, что некоторые модули были загружены с неправильными версиями — классическая ситуация, когда разработчик забывает обновить package.json. Второй проблемой стали асинхронные операции: тесты ожидали завершения промисов, но таймауты были установлены слишком жёстко. Пришлось балансировать между скоростью выполнения и надёжностью. Третий вызов был психологический. Между тестами оказалось «грязное» состояние — один тест оставлял данные, которые ломали следующий. Пришлось добавить правильную очистку состояния в каждом `beforeEach` и `afterEach` блоке. Четвёртая ошибка была совсем коварной: неправильный путь для импорта одного модуля на Windows-машине соседа по команде. Интересный факт о **JavaScript тестировании**: долгое время разработчики игнорировали изоляцию тестов, думая, что это усложнит код. Но история показала, что тесты, которые зависят друг от друга, — это бомба замедленного действия. Один изменённый тест может сломать пять других, и потом начинается детективная работа. После трёх часов кропотливой работы все четыре файла прошли проверку. Я запустил полный набор тестов на CI/CD, и зелёная галочка наконец появилась. Главное, что я выучил: при работе с AI-помощниками вроде Claude в проекте важно тестировать не только конечный результат, но и процесс, по которому код был сгенерирован. Часто боты пишут рабочий код, но забывают про edge cases. Теперь каждый коммит проходит через эту строгую схему проверок, и я спокойно сплю 😄
Четыре теста, одна ночь отладки: как спасти CI/CD
# Когда четыре теста разваливаются в один день: история отладки trend-analisis Понедельник, утро. Проект **trend-analisis** решил напомнить мне, что идеально работающий код — это миф. Четыре тестовых файла сразу выплюнули красные ошибки, и нужно было их чинить. Ситуация была классическая: код выглядел нормально, но CI/CD не согласен. Как оказалось, причин было несколько, и каждая скрывалась в разных углах проекта. Первым делом я запустил тесты локально, чтобы воспроизвести проблемы в контролируемой среде. Это был правильный ход — иногда баги исчезают при локальном запуске, но не в этот раз. Началось с проверки зависимостей. Оказалось, что некоторые модули были загружены с неправильными версиями — классическая ситуация, когда разработчик забывает обновить package.json. Второй проблемой стали асинхронные операции: тесты ожидали завершения промисов, но таймауты были установлены слишком жёстко. Пришлось балансировать между скоростью выполнения и надёжностью. Третий вызов был психологический. Между тестами оказалось «грязное» состояние — один тест оставлял данные, которые ломали следующий. Пришлось добавить правильную очистку состояния в каждом `beforeEach` и `afterEach` блоке. Четвёртая ошибка была совсем коварной: неправильный путь для импорта одного модуля на Windows-машине соседа по команде. Интересный факт о **JavaScript тестировании**: долгое время разработчики игнорировали изоляцию тестов, думая, что это усложнит код. Но история показала, что тесты, которые зависят друг от друга, — это бомба замедленного действия. Один изменённый тест может сломать пять других, и потом начинается детективная работа. После трёх часов кропотливой работы все четыре файла прошли проверку. Я запустил полный набор тестов на CI/CD, и зелёная галочка наконец появилась. Главное, что я выучил: при работе с AI-помощниками вроде Claude в проекте важно тестировать не только конечный результат, но и процесс, по которому код был сгенерирован. Часто боты пишут рабочий код, но забывают про edge cases. Теперь каждый коммит проходит через эту строгую схему проверок, и я спокойно сплю 😄
127 тестов против одного класса: как пережить рефакторинг архитектуры
# Когда архитектура ломает тесты: история миграции 127 ошибок в trend-analisis Работал над проектом **trend-analisis** — это система анализа трендов, которая собирает и обрабатывает данные через REST API. Задача была неприятная, но неизбежная: мы решили полностью переделать подсистему управления состоянием анализа, заменив рассыпанные функции `api.routes._jobs` и `api.routes._results` на единую архитектуру с классом `AnalysisStateManager`. На бумаге всё казалось просто: один класс вместо двух модулей — красивая архитектура, лучшая тестируемость, меньше магических импортов. На практике выяснилось, что я разломал 127 тестов. Да, сто двадцать семь. Каждый упорно ссылался на старую структуру. **Первым делом** я решил не паниковать и правильно измерить масштаб проблемы. Запустил тесты, собрал полный список ошибок, разделил их по категориям. Выяснилось, что речь идёт всего о двух типах проблем: либо импорты указывают на несуществующие модули, либо вызовы функций используют старый API. Остальное — семь реальных падений в тестах, которые указывали на какие-то более глубокие проблемы. Напомню: как древние мастера Нураги на Сардинии создавали огромные каменные статуи Гигантов из Монте-Прама, фрагментируя их на части для тонкой работы, — так я решил разбить фиксинг на параллельные потоки. Запустил сразу несколько агентов: один изучал новый API `AnalysisStateManager`, другой проходил по падающим тестам, третий готовил автоматические замены импортов. Документация проекта вдруг обрела смысл — она подробно описывала новую архитектуру. Поскольку я работал с Python и JavaScript в одном проекте, пришлось учитывать нюансы обеих экосистем. В Python использовал встроенные инструменты для анализа кода, в JavaScript включил регулярные выражения для поиска и замены. **Неожиданно выяснилось**, что некоторые тесты падали не из-за импортов, а потому что я забыл про асинхронность. Старые функции работали синхронно, новый `AnalysisStateManager` — асинхронный. Пришлось добавлять `await` в нужные места. Вот интересный факт о тестировании: популярный unittest в Python часто считают усложнённым инструментом для описания тестов, потому что тесты становятся декларативными, отвязанными от реального поведения кода. Поэтому лучшие практики рекомендуют писать тесты одновременно с фичей, а не потом. После двух часов систематической работы все 127 ошибок были исправлены, а семь реальных падений проанализированы и залочены. Архитектура стала чище, тесты — понятнее, и код готов к следующей итерации. Чему я научился? **Никогда не переписывай архитектуру без хорошего плана миграции тестов.** Это двойная работа, но она окупается чистотой кода на годы вперёд. 😄 Что общего между тестами и подростками? Оба требуют постоянного внимания и внезапно ломаются без видимых причин.
Укротил консоль Claude CLI на Windows одной строкой кода
# Консоль Claude CLI срывалась с цепи: как я её укротил Проект `bot-social-publisher` — это наша система автоматической публикации и обогащения контента в социальных сетях. В нём есть весь микс: асинхронные операции, работа с API, обработка данных. И вот в один прекрасный день во время тестирования на Windows заметил странное: каждый раз, когда система вызывает Claude CLI для обогащения заметок, ей вдруг охота открыть полноценное окно консоли. Просто так, ни с того ни с сего. Задача была простая на первый взгляд: найти, почему это происходит, и избавиться от этого раздражения. Потому что пользователям совсем не нужно видеть чёрные окошки, которые мельком появляются и исчезают. Выглядит как баг, а на самом деле — просто недостаток в реализации. **Первым делом** я открыл файл `cli_client.py`, где происходит запуск Claude CLI через `subprocess.run()`. И понял проблему на лету: когда мы вызываем subprocess из графического приложения на Windows, операционная система по умолчанию выделяет для этого процесса собственное консольное окно. Это поведение встроено в Windows — она думает, что subprocess нужно взаимодействовать с пользователем через консоль. **Неожиданно выяснилось**, что решение находилось буквально в одной строке кода. Windows поддерживает специальный флаг `CREATE_NO_WINDOW` (магическое число `0x08000000`), который говорит: «Дружище, создай процесс, но без консоли, спасибо». Я добавил этот флаг в параметры `creationflags` для вызова `subprocess.run()`, но только на Windows — на других платформах флаг просто игнорируется. Вот здесь полезно знать: Windows и POSIX-системы совершенно по-разному управляют процессами и их потоками ввода-вывода. На Linux и macOS концепция отдельного консольного окна просто не существует — процесс запускается в той среде, откуда его вызвали. На Windows же это полноценный механизм с флагами и правами. Именно поэтому в боевом коде всегда нужно проверять `sys.platform == "win32"` перед тем, как применять специфичные для Windows флаги. **После исправления** система работает как надо: Claude CLI вызывается в фоне, обогащает заметки, возвращает результаты, а пользователь ничего не видит. Никаких мелькающих консолей, никаких помех. Просто чистая работа. Закоммитил изменения в `main`, и проблема ушла в историю. Оказалось, что те микро-раздражители, которые кажутся мелочью, часто это просто небольшие знания о платформе, на которой работаешь. Windows не враг, она просто работает не так, как мы привыкли 😄
От хаоса к объектам: как переделали API для трендов
# Регистрируем API эндпоинт: как архитектура трендов выросла из хаоса документации Мне нужно было разобраться с проектом **trend-analysis** — системой для отслеживания трендов из GitHub и Hacker News. Проект жил в состоянии «почти готово», но когда я начал читать логи и документацию, выяснилось: база данных хранит обычные статьи, а нужно хранить **объекты** — сущности вроде React.js или ChatGPT, за которыми стоит десятки упоминаний. Первым делом я столкнулся с классической проблемой: эксперты предложили одну методологию определения трендов, а Глеб Куликов (архитектор системы) независимо пришёл к другой — и они совпадали на **95%**. Но Куликов заметил то, что упустили эксперты: текущая архитектура создаёт дубликаты. Одна статья о React — один тренд, вторая статья о React — второй тренд. Это как хранить 10 постов о Путине вместо одной записи о самом Путине в каталоге. Я решил реализовать **гибридную модель**: добавить слой entity extraction, чтобы система извлекала объекты из статей. Значит, нужны новые таблицы в БД (`objects`, `item_objects`, `object_signals`) и, самое важное, новые API эндпоинты для управления этими объектами. **Вот тут начинается интересная часть.** API эндпоинты я размещал в `api/auth/routes.py` — стандартное место в проекте. Но admin-endpoints для работы с объектами требовали отдельного маршрутизатора. Я создал новый файл с роутером, настроил префикс `/admin/eval`, и теперь нужно было **зарегистрировать его в main.py**. На фронтенде добавил страницу администратора для управления объектами, обновил боковую панель навигации, реализовал API-клиент на TypeScript, используя существующие паттерны из проекта. По сути, это была целая цепочка: api → typescript-client → UI components → i18n ключи. **Занимательный факт о веб-архитектуре**: корневая ошибка новичков — писать эндпоинты, не думая о регистрации роутеров. Flask и FastAPI не магическим образом находят ваши функции. Если вы создали красивый эндпоинт в отдельном файле, но забыли добавить `app.include_router()` в main.py — для клиента это будет 404 Not Found. Поэтому регистрация в точке входа приложения — это не «формальность», это **фундамент**. В итоге система сегодня: - Не ломает текущую функциональность (backward compatible) - Может извлекать объекты из потока статей - Отслеживает свойства объектов: количество упоминаний, интенсивность сентимента, иерархию категорий - Готова к полной дедупликации в Q3–Q4 Документировал всё в `KULIKOVS-METHODOLOGY-ANALYSIS.md` — отчёт на 5 фаз имплементации. Теперь архитектура стройная, и следующие разработчики не будут гадать, почему в системе 10 записей о React вместо одной. 😄 Почему Ansible расстался с разработчиком? Слишком много зависимостей в отношениях.
121 тест в зелёном: как переписать сердце системы и ничего не сломать
# Когда 121 тест встают в строй: история запуска первого зелёного набора Проект `ai-agents` подошёл к критической точке. За спиной — недели работы над `ProbabilisticToolRouter`, новой системой маршрутизации инструментов для AI-агентов. На столе — 121 новый тест, которые нужно было запустить в первый раз. И вот, глубоко вдохнув, запускаю весь набор. Ситуация была напряженная. Мы переписывали сердце системы — логику выбора инструментов для агента. Раньше это был простой exact matching, теперь же появилась вероятностная модель с четырьмя слоями оценки: регулярные выражения, точное совпадение имён, семантический поиск и ключевые слова. Каждый слой мог конфликтовать с другим, каждый мог сломаться. И при этом нельзя было сломать старый код — обратная совместимость была святым. Первый запуск ударил болезненно: **120 пройдено, 1 упал**. Виноват был тест `test_threshold_filters_low_scores`. Оказалось, что exact matching для "weak tool" возвращает score 0,85, что выше порога в 0,8. Сначала я испугался — неужели роутер работает неправильно? Но нет, это было *корректное поведение*. Тест ловил старую логику, которую мы переделали. Исправил тест под новую реальность, и вот — **121 зелёный**, всё завершилось за 1,61 секунды. Но главное — проверить, что мы ничего не сломали. Запустил старые тесты. **15 пройдено за 0,76 секунды**. Все зелёные. Это было облегчение. Интересный момент здесь в том, как мы решали задачу покрытия. Тесты охватывали не просто отдельные модули, а целые стеки: пять абстрактных адаптеров (AnthropicAdapter, ClaudeCLIAdapter, SQLiteAdapter и прочие) плюс их реализации, система маршрутизации с её четырьмя слоями, оркестратор агентов с обработкой tool calls, даже desktop-плагин с трей-иконками и Windows-уведомлениями. Это был не просто набор модульных тестов — это была интеграционная проверка всей архитектуры. **А знаете интересный факт?** Первый фреймворк для юнит-тестирования `SUnit` создал Кент Бек в 1994 году для Smalltalk, но идея "красный-зелёный-рефакторинг" стала массовой только в нулевых с приходом TDD. Когда вы видите 121 зелёный тест, вы смотрите на эволюцию подхода к качеству, который менял индустрию. После этого запуска система стала более уверенной в себе. Мы знали, что новая маршрутизация работает, что обратная совместимость целая, что все интеграции функционируют. Это дало зелёный свет для дальнейших оптимизаций и рефакторинга кода. А главное — мы получили надёжный фундамент для развития: теперь каждое изменение можно будет проверить против этого «стандарта качества из 121 теста». Иногда разработка — это просто ожидание результата консоли. Но когда все полосы зелёные, это чувство стоит каждой минуты отладки. 😄
Логи в системном трее: как простая отладка спасла меню устройств
# Охота на баги в системном трее: как логи спасили день Проект **speech-to-text** — это приложение для распознавания речи с поддержкой выбора аудиоустройства прямо из системного трея. Казалось бы, простая задача: пользователь кликает по иконке микрофона, видит список устройств, выбирает нужное. Но реальность оказалась хитрее. ## Когда старая сборка не хочет уходить Всё началось со стандартной проблемы: после изменения кода сборка падала, потому что старый EXE-файл приложения всё ещё работал в памяти. Казалось бы, что здесь сложного — убить процесс, запустить новый. Но разработчик пошёл дальше и решил запустить приложение в **режиме разработки** прямо из Git Bash, чтобы видеть логи в реальном времени. Это сыграло ключевую роль в том, что произошло дальше. Задача была конкретной: разобраться, почему меню выбора аудиоустройства в системном трее работает странно. Пользователь кликает на "Audio Device", но что происходит дальше — неизвестно. Здесь-то и нужны были логи. ## Логирование как инструмент детектива Первое, что сделал разработчик — добавил логирование на каждый шаг создания меню устройств. Это классический подход отладки: когда ты не видишь, что происходит внутри системного трея Windows, логи становятся твоим лучшим другом. Приложение запущено в фоновом режиме. Инструкция для тестирования была простая: наведи курсор на "Audio Device" в трее, и система начнёт логировать каждый шаг процесса. Процесс загрузки моделей искусственного интеллекта занимает 10–15 секунд — это время, когда нейросетевые модели инициализируются в памяти. Кстати, это напоминает, как работают трансформеры в современных AI-системах. По сути, когда речь преобразуется в текст, система использует архитектуру на основе multi-head attention: звук кодируется в токены, каждый токен переходит в векторное представление, а затем контекстуализируется в рамках контекстного окна с другими токенами параллельно. Это позволяет системе "понять", какие части речи важны, а какие можно проигнорировать. ## Жизненный цикл одного багфикса Разработчик делал это методично: добавил логирование, перезапустил приложение с новым кодом, ждал инициализации, затем попросил выполнить действие (клик по "Audio Device"). После этого — проверка логов. Это не просто отладка. Это **итеративный цикл** обратной связи: код → перезапуск → действие → анализ логов → новое понимание. Каждая итерация приносила всё больше информации о том, как именно система ведёт себя на уровне системного трея. Главный вывод: когда ты работаешь с компонентами операционной системы (вроде системного трея Windows), логирование становится не просто удобством, а необходимостью. Без логов ты работаешь вслепую. ## Что дальше На этот момент приложение работало, логирование было активно, и любое действие пользователя оставляло след в логах. Это была база для настоящей отладки — уже известно, как и где начать искать проблему. Разработчик научился важному уроку: **никогда не недооценивай силу логирования при работе с системными компонентами**. Это, конечно, не панацея, но когда ты охотишься на баги в чёрном ящике операционной системы, логи — это твой фонарик. Если NumPy работает — не трогай. Если не работает — тоже не трогай, станет хуже. 😄