devmark_ru

Новый этап автоматизации SDLC от Dockhost!

Спустя 3 месяца после появления LLM инференса на платформе Dockhost появилась новая фича - Dockhost MCP. Напомню, что MCP (Model Context Protocol) - это универсальный протокол для подключения любых инструментов к AI-агентам.

Теперь можно напрямую управлять деплоем, запускать пайплайны и проверять логи с помощью любого кодингового агента (codex, opencode, claude code и т.п.). Фича только-только появилась и пока в статусе беты, но я уже её опробовал.

По собственному опыту могу сказать, что наибольший прирост производительности при AI-assisted разработке возникает даже не столько от скиллов, сколько от таких интеграций, когда агент сам может не только смотреть логи, но и даже управлять деплоем (создавать пайплайн, перезапускать его, менять конфигурацию контейнера и т.п.). Больше не нужно вручную копировать стектрейс из логов и кидать его агенту со словами "в чём проблема?"

Теперь доработка приложения превращается в непрерывный цикл: вы ставите агенту задачу, он реализует решение, делает commit и push в github. Далее, благодаря схеме push-to-deploy, Dockhost автоматически пересобирает и накатывает эти изменения. Параллельно агент мониторит состояние пайплайна и логи приложения, дожидается перезапуска и проверяет, не возникло ли ошибок. Если ошибка в логике приложения - агент сам идёт на второй круг. Это прям качественный шаг вперёд в автоматизации SDLC (software development life cycle)! Если к такому уровню автоматизации вы пока не готовы, то на любом из этапов можно добавить участие человека (ручное ревью, ручной деплой и т.п.)

Уже сейчас вы сами можете попробовать подключить к своему агенту Dockhost MCP (примеры конфига тут). Также потребуется выпустить токен и прописать его в переменную окружения.

Помимо флагманской модели codex, я проверял работу этой схемы также на связке opencode + minimax-m3 - получается дёшево и сердито.

#devmark #dockhost #ai #mcp #sdlc

OpenIDE представила свой клиент для базы данных!

На днях вышла новая версия OpenIDE Pro, в составе которой идёт плагин DB Client. Он позволяет подключаться к базе данных, просматривать структуру и содержимое таблиц, умеет строить диаграмму связей между таблицами, выполнять sql-запросы и даже умеет в импорт/экспорт в различных форматах! Уже сейчас плагин поддерживает не только любимый нами postgres, но и mysql, oracle, sqlite и clickhouse.

За подробностями приглашаю всех на Хабр, где я написал подробный обзор по самой свежей версии плагина.

▶️ Читайте и комментируйте! ◀️

OpenIDE Pro будет доступна всем желающим по триалу на несколько месяцев.

#openide #обзор #habr #database #devmark

Channel photo updated

"Товарищ Сталин, что вы курите?"

В процессе "общения" с LLM вспомнился один старый номер из Comedy Club c Мартиросяном и Харламовым. Там Берия приходит к Сталину и тот ему говорит примерно следующее:

- Я считаю, что научно-технический прогресс в наших руках. Нам надо придумать трубку, чтобы я по ней звонил. В одной трубке я буду курить, в другой я буду звонить. В этой трубке должны быть шахматы, будильник и органайзер. И ещё я хочу этой трубкой фотографировать и снимать кино. Ещё я хочу, чтобы вы совместили печатную машинку и телевизор. И хочу ещё мышью открывать окна. И чтобы на моём рабочем столе были иконки.
- Товарищ Сталин, что вы курите? "Мышью окна открывать"!

Я поймал себя на мысли, что примерно так и выглядит современная постановка задачи кодинговому агенту. Я ставлю верхнеуровневую задачу и хороший агент типа codex меня понимает. Но тут очень важно избегать слов, которые имеют разные значения в зависимости от контекста ("трубка", "мышь", "иконки"). И если не предоставить необходимый контекст, то человек конечно же вправе спросить "Что вы курите?", а вот LLM может начать галлюцинировать)

Поэтому избегайте неоднозначностей в постановке задачи или давайте дополнительный контекст в виде узкоспециальных слов, точнее определяющих предметную область. И в работе с людьми это тоже актуально: представьте, что даёте задание джуну. Этот джун исполнительный и трудолюбивый, но если он вас не так поймёт, то уйдёт не туда.

Поэтому один из главных навыков разработчика сейчас, в эпоху LLM - это умение чётко формулировать свои мысли.

#devmark #юмор #ai #нейросети

Вышел стабильный релиз Spring AI 2.0

Чуть больше года назад появился Spring AI версии 1.0, который позволил интегрировать ИИ в ваше спринговое приложение в привычном декларативном стиле. Тогда многие задавали вопрос "зачем он нужен, когда все работают с LLM на Python?" Прошёл год и Spring AI, вопреки этим сомнениям, получил дальнейшее развитие и уже претерпел несколько рефакторингов. Спустя несколько стадий release candidate, мы получили на днях первую production-ready версию под номером 2.

Этот релиз рассчитан на Spring Boot 4, тогда как первая версия была заточена под Spring Boot 3. Ну и приятный бонус, который я заметил, что в Spring Initializr наконец-то при выборе Kotlin наконец стала доступна Java 25! До этого кажется в течение полугода даже при явном выборе Java 25 в pom.xml или gradle.build всё равно прописывалась Java 24.

Более подробно про миграцию с версии 1.1.x на 2.0 можно почитать здесь.

#devmark #spring #ai #release

Ваш персональный ChatGPT от Dockhost

Продолжаю серию постов про альтернативные LLM, которые доступны в России без ограничений и за которые можно платить рублями.

В прошлый раз я рассказывал про Yandex Cloud, а сейчас хочу рассказать про компанию Dockhost. Услугами этих ребят я пользуюсь для хостинга своего сайта и мне нравится их подход: вы получаете полноценный CI/CD вместе с хостингом, предоставив лишь git-репозиторий с Dockerfile. При этом админка выглядит приятно и не перегружена лишними деталями в отличие от того же Яндекса.

И вот совсем недавно ребята добавили новую возможность: LLM инференс! Вы можете выпустить один единственный Api-Key и использовать его как в собственном приложении, так и в coding-агенте по стандартному протоколу. При этом можно выбирать из множества разных моделей (на данный момент уже более 50 штук)! Доступны как прокси до "облачных" семейств Anthropic, Gemini, OpenAI, Deepseek, так и open source инстансы типа того же Qwen и Kimi. Расценки на токены дешевле, чем у Яндекса.

Но даже если вы ни разу не программист, вы можете получить свой собственный ChatGPT-подобный интерфейс опять же в один клик. Для этого заходим в раздел "Приложения" и выбираем Open WebUI. Указываем админскую почту и пароль - и все те же модели теперь доступны через ваш персональный веб-интерфейс!

#devmark #dockhost #llm #ai

Google впервые за 25 лет кардинально меняет поиск

Месяц назад я радовался, что в YouTube Studio появился ИИ-ассистент, но Google решил на этом не останавливаться и на днях анонсировал самое крупное изменение в своём поиске.

За последнюю четверть века мы привыкли сами выбирать из 10 ссылок разной степени полезности наиболее подходящую для нас. Теперь поисковый гигант решил взвалить муки выбора на плечи ИИ. Perplexity и ChatGPT начинают теснить поискового монополиста и Гуглу не остаётся ничего иного кроме как каннибализировать собственную поисковую выдачу.

Что это даёт обычным пользователям? Это даёт удобство и быстроту получения ответа. Действительно, получить краткий ответ на конкретный вопрос, не покидая окна с поисковой строкой - это очень удобно и выглядит естественной эволюцией старого поиска. Ведь в своё время появление поисковиков с универсальной поисковой строкой по всему интернету тоже было прорывом. Напомню, что до появления поисковиков были лишь каталоги сайтов и прямой обмен гиперссылками.

Что это даёт владельцам сайтов? А вот им придётся несладко. Особенно сложно будет контентным сайтам. Потому что раньше достаточно было разместить сайт в открытом доступе и он за пару недель индексировался поисковиком, который постепенно приводил на сайт "органический" трафик из той самой поисковой выдачи. Теперь, с возможностями AI-суммаризации необходимость в переходе на конкретный сайт отпала. Классическое SEO умирает (причём уже довольно давно), а вместе с ним и возможность раскручивать новые сайты.

И я вынужден констатировать, что это касается и моих статей на сайте devmark.ru. Уже сейчас 80% трафика идёт не на статьи, а на онлайн-утилиты. Поэтому в ближайшем будущем мне, возможно, придётся поменять позиционирование своего сайта)

#devmark #google #ai #web #seo

В продолжение поста про разработку с помощью open-source моделей, если у вас нет мощной видеокарты последнего поколения, но всё равно хочется разрабатывать с помощью агента безо всяких vpn, то в качестве альтернативы можно рассмотреть AI Studio от Яндекса. Конечно, это будет уже не бесплатно, в отличие от собственной видеокарты, зато заметно быстрее и проще.

В Яндексе уже развернуты в облаке наиболее популярные стандартные модели. Только не надо брать слишком большие модели типа qwen 235b - с ней можно за несколько минут сжечь несколько сотен рублей. Возьмите лучше ту же самую qwen3.6-35b-a3b - работает очень шустро и при этом неплохое качество кода на выходе.

Для разработки можно взять бесплатный кодинговый агент opencode. Для интеграции с моделью вам достаточно выпустить токен доступа в ЛК Яндекса и прописать нужную модель в конфиге. Вот фрагмент конфига .opencode/opencode.json:

"yandex": {
  "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
  "name": "Yandex AI Studio",
  "options": {
    "baseURL": "https://ai.api.cloud.yandex.net/v1",
    "apiKey": "API_KEY"
  },
  "models": {
    "gpt://YANDEX_CLOUD_FOLDER/qwen3.6-35b-a3b/latest": {
      "name": "qwen3.6-35b-a3b",
      "tool_call": true,
      "options": {
        "temperature": 0.9
      }
    }
  }
}

И вот вы уже получаете решение, которое может составить более простую альтернативу таким гигантам как Codex или Claude Code и при этом оно работает без vpn и оплачивается рублями)

#devmark #ai #yandex #opencode #qwen

Пишем свою СУБД за 45 минут на Java

На прошлой неделе я посетил конференцию JPoint 2026 и мне больше всего понравился доклад Александра Пахомова, который называется Пишем свою СУБД за 45 минут на Java.

Сам доклад представляет собой скрины из консольного Claude Code, в котором Александр с нуля написал свой движок СУБД (парсер запросов, сам движок, хранение данных, консольный клиент и веб-интерфейс). При написании движка он не использовал никаких внешних библиотек, всё было реализовано на чистой Java 25 за 3 часа общения с агентом. Ещё 3 вечера он потратил на повышение производительности этого движка, чтобы движок проходил стандартные бенчмарки для подобных решений и в итоге удалось показать даже более лучшие результаты, чем популярные аналоги.

Этот доклад примечателен также тем, что разработка началась с одного промта, который вы видите на скрине. Первый промт представляет собой абзац текста, но именно первый промт очень важен, т.к. он задаёт дальнейшее направление разработки. То есть не было каких-то многостраничных спецификаций, тонко настроенных инструментов и т.п.

Я сам придерживаюсь именно такого подхода при разработке с помощью AI и мне кажется именно так будет выглядеть мейнстримовая разработка в самом ближайшем будущем. При этом важно заметить, что это не вайбкодинг (т.е. не "вслепую"). Автор сразу подключает систему тестирования, чтобы LLM могла тут же объективно проверять свою реализацию.

Поэтому рекомендую посмотреть доклад, как только он появится в открытом доступе. А если у вас есть билет JPoint 2026, то вы можете посмотреть его уже сейчас.

#devmark #jpoint2026 #jug #ai #claude

Недавно прикупил себе RTX 5080 с 16 GB на борту, запустил на ней Qwen 3 Coder на 30 миллиардов параметров с помощью LM Studio и потестировал с помощью opencode на спринговом проекте, как он будет справляться с типовыми задачами. В целом хочу сказать, что с задачами писать "по образу и подобию" такая модель справляется и даже умеет делать некоторый рефакторинг. Вначале работает шустро, затем чем больше делает правок и исправлений, тем сильнее замедляется, но продолжает работать. Через некоторое время правки вместо 5 минут занимают минут по 20. Но сами по себе правки остаются корректными. Поэтому по достижении более-менее устойчивого состояния надо сразу начинать новую сессию в кодинговом агенте.

В случае с LLM объём памяти является наиболее критичным параметром. И лучше брать побольше, хотя бы 24 гига. Но таких моделей в продаже очень мало и стоимость их возрастает в разы. Конечно для промышленной разработки такая видеокарта не подходит, но у локального решения есть другое неоспоримое преимущество: бесплатные токены и 100% доступность без ограничений. Вы платите разве что за электричество. Уже сейчас при желании можно составить некий бэклог простых заданий для такой модели и оставить её работать скажем на ночь. Утром можно провести ревью результатов и отправить их на следующую итерацию. То есть сейчас сфера применения локальных решений - это фоновые рутинные задачи, не критичные по времени.

Экстраполируя скорость развития AI-решений и рост цен на токены, я лишь убеждаюсь, что мы будем постепенно уходить от больших облачных моделей в сторону развёрнутых локально. Пусть не на локальном ПК, но как минимум в контуре организации. Особенно это актуально для России. Ведь даже бесплатные модели постоянно улучшаются и соответствуют топовым моделям (Qwen 3 Coder - это примерно GPT-4 по словам того же ChatGPT).

#devmark #ai #прогнозы #qwen #opencode

Пару недель назад YouTube внедрил чат-бот с ИИ для авторов контента.

Я, как человек, который активно работает в YouTube студии, уже оценил это решение. Хоть это и крайне банально в 2026 году, но это удобно. Потому что можно задавать ИИ вопросы в контексте своего канала: "какие показатели у моего последнего видео?", "предложи более оптимальное описание и заголовок для такого-то ролика" и т.п. Это прям реально экономит время, т.к. помимо заливки самого видео на YouTube нужно заполнять много разной мета-информации. Плюс у ютубовского ИИ скорее всего подключена база знаний и он сходу предлагает некоторые мелкие оптимизации. Почему ютуб не сделал этого раньше, года два назад?)

Следующим шагом ждём интегрированную генерацию обложек для видео, ибо это тоже требует времени от авторов и у Гугла тоже есть все возможности для этого. И прежде всего nano banana 2.

#devmark #youtube #ai #прогнозы

Как создать Spring Boot проект в 2026: Spring Initializr vs IntelliJ IDEA vs Open IDE

😊 YouTube | 📹 RuTube | 🟦 VK Видео

Актуальный обзор способов старта Spring-разработки в 2026 году. Сравниваем классические и новые отечественные инструменты для генерации заготовок проектов.

#devmark #spring #openide #idea

MERGE в PostgreSQL: Как правильно объединять INSERT, UPDATE и DELETE

😊 YouTube | 📹 RuTube | 🟦 VK Видео

В этом видео мы подробно разберем мощный инструмент PostgreSQL — оператор MERGE. Вы узнаете, как одной командой эффективно выполнять операции вставки, обновления и удаления данных в зависимости от условий, и чем этот подход отличается от старого доброго INSERT ON CONFLICT.

📖 Статья по теме

#devmark #postgres #database #sql #backend

Полный гайд по Scheduling в Spring Boot. От простых задач до параллельного выполнения

😊 YouTube | 📹 RuTube | 🟦 VK Видео

Разбираем механизм шедулинга в Spring Boot. Вы узнаете, как автоматизировать фоновые задачи (расчеты, отправку email), вынести настройки интервалов в Application YAML и динамически управлять запуском без перезагрузки приложения.

📖 Статья по теме | 🐙 Пример проекта

🛠 Утилита для генерации cron-выражений

#devmark #spring #scheduler

Версионирование REST API в Spring Boot 4 без "костылей"

😊 YouTube | 📹 RuTube | 🟦 VK Видео

Spring Boot 4 представил мощный встроенный механизм версионирования REST API. Больше не нужно вручную дублировать маппинги! В этом ролике тестируем разные варианты версионирования через Open IDE и инструмент Connekt.

📖 Статья по теме

#devmark #spring #rest #api

OpenAI закрывает Sora

Несколько дней назад OpenAI объявила о закрытии Sora. Это был их самый хайповый AI-продукт после ChatGPT для генерации видео и картинок.

Причина банальна: экономика не сошлась. Генерация видео оказалась слишком дорогой, а пользовательский интерес быстро просел. В итоге продукт с огромным хайпом не смог стать устойчивым бизнесом.

Параллельно OpenAI перераспределяет ресурсы: вместо потребительского видео — фокус на кодинг и агентные системы. Показательный кейс: даже технологически впечатляющий продукт умирает, если вложения не окупаются. AI-видео пока остаётся больше демо, чем бизнесом.

Я активно пользовался Sora для генерации картинок. Для меня это была первая нейросеть, которая могла генерировать читаемые надписи на русском языке без ошибок. А вот с видео как-то не сложилось. Сколько я ни пытался описывать конкретные сцены - получался какой-то несвязанный slop и нужно было потратить не один час (учитывая, что генерация занимает заметное время), чтобы привести это в согласованный вид.

Кроме того, у Sora какой-то напрочь кривой UI, который постоянно глючит и пытается тебя перекидывать на другие разделы. И ещё там был довольно скудный набор соотношений сторон (3:4, 4:3 и 1:1).

Штош, окончательно переходим в nano banana от Gemini.

#news #openai #ai #sora

🚀 Вышла Java 26 (JDK 26)

👉 Полный список изменений:
https://jdk.java.net/26/release-notes

Релиз получился компактным — всего около 10 JEP, но с упором на производительность, безопасность и «чистку» платформы

JEP 517 — HTTP/3 в HttpClient
В стандартный HTTP-клиент добавили поддержку HTTP/3. Это даёт меньшую задержку и лучшее поведение в нестабильных сетях, при этом остаётся fallback на HTTP/2.

JEP 500 — “final значит final”
Java начинает запрещать изменение final полей через reflection. Пока это предупреждения, но дальше будет жёсткое ограничение — важный шаг к безопасности и оптимизациям JVM.

JEP 516 — AOT-кэш для любого GC
Ahead-of-Time кэш теперь работает независимо от сборщика мусора, включая ZGC. Это упрощает использование и ускоряет старт приложений за счёт повторного использования подготовленного состояния.

JEP 522 — ускорение G1 GC
Сделали так, чтобы внутри G1 было меньше блокировок между потоками. За счёт этого потоки реже мешают друг другу, и приложение в целом работает быстрее, особенно под высокой нагрузкой.

JEP 504 — удаление Applet API
Applet API окончательно удалён после долгого процесса отказа от него. Это очередной шаг по избавлению от legacy и упрощению платформы.

Preview / incubator (движение платформы вперёд)
Structured Concurrency (JEP 525), Lazy Constants (JEP 526), Vector API (JEP 529) и primitive patterns (JEP 530) продолжают эволюцию языка и JVM. Это пока не production-фичи, но они задают направление развития Java.

А что вас порадовало больше всего в новом релизе?

#java #jdk #release

Новый язык программирования от Андрея Бреслава!

23 февраля вышла альфа-версия проекта Codespeak за номером 0.3.1. Этот проект позиционируется как язык программирования нового поколения, рассчитанный специально на разработку с помощью LLM. Вдвойне примечательно, что автор проекта - Андрей Бреслав, который известен как создатель Kotlin. Уж кто-кто, а он знает толк в языках программирования)

Изначально Андрей анонсировал свой новый проект ещё весной прошлого года. С тех пор я наблюдаю за проектом, т.к. сама концепция показалась мне интересной. Бреслав в одном из подкастов говорил, что сейчас, в эпоху вайб кодинга, основная проблема - это чёткая постановка задачи перед LLM и устранение двусмысленностей. Он утверждает, что теперь язык программирования как никогда становится наиболее близок к естественному английскому языку.

Что же мы имеем на текущий момент? Как я понял, Codespeak является обёрткой над моделями Anthropic (т.к. требует их Api-Key) и позволяет вносить изменения в исходники через изменение спецификации. То есть вы пишете некую markdown-спецификацию и codespeak приводит исходники в соответствие с этой спецификацией. Это напоминает принцип "Api First", когда вы сначала определяете публичные API, а потом по ним уже делаете реализацию. Только здесь мы идём ещё дальше, расширяя действие спецификаций на весь код.

Если кто-то из вас уже успел попробовать CodeSpeak в деле - поделитесь в комментах своими впечатлениями.

#ai #codespeak #anthropic

🤖 Ждём вас на AI Dev Day

Приглашаем тех, кто непосредственно влияет на внедрение AI-инструментов в команды разработки. Подготовили для вас два блока программы:

✨ В первой части митапа эксперты из Яндекса, Авито, Т-Банка и Сбера расскажут, как в бигтехе внедряют АІ в разработку. Обсудят метрики, эффективность и возможно ли оценить то, что происходит в этой сфере.

✨ Во второй половине дня лидеры команд разработки продемонстрируют мультиагентные системы, внутренние продукты и действительно рабочие инструменты, которые они создают. Речь пойдёт не о маленьких кейсах внутри команд, а о сервисах, которые масштабируются на всю компанию.

А на протяжении всего митапа можно будет заняться нетворкингом в приятной атмосфере.

Когда и где:

📆 15 марта, начало в 12:00

📍 «Экстрополис»

🏮 Полную программу мы опубликуем чуть позже, следите за обновлениями 👀

⏩️ Зарегистрироваться на митап

P. S. Количество офлайн-мест ограничено, поэтому мы проведём отбор заявок. И направим вам ответ на почту за несколько дней до мероприятия.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Teamleads

⚡️Back to the road — Java Rock Star возвращается ⚡️

Мы долго готовились и наконец приглашаем вас на новый митап! На встрече Java-комьюнити вас ждут крутые доклады, традиционные холивары с коллегами и увлекательные дискуссии с экспертами в ламповой атмосфере с максимальным + vibe.

5 марта, Москва. Локация привычная — Лофт Casa Picassa на Бауманской.

🎤 Что в программе?

– Александр Ланцов покажет, как работа со строками и произвольным Unicode в Java может поставить в тупик даже опытного разработчика, и разберёт типичные ошибки на примерах.

– Илья и Фёдор Сазоновы расскажут о том, как обычные проекты внезапно начинают задыхаться при масштабировании, хотя пользователей и данных там не так много. Узнаем о причине проблем с производительностью и главном правиле работы с реляционными БД, которое регулярно нарушают.

Для участия нужна только регистрация. Присоединяйся к сообществу рок-звезд Java 🎸