TGViewer
Channel Public Channel
Библиотека пхпшника | PHP, Laravel, Symfony, CodeIgniter

Библиотека пхпшника | PHP, Laravel, Symfony, CodeIgniter

@phpproglib

Все самое полезное для пхпшника в одном канале.

По рекламе: @tproger_sales_bot

Учиться у нас: clc.to/M561SQ

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5d13cd6fa92100ee6f68b
Subscribers
10.5K
Photos
1.8K
Videos
31
Links
4.6K

Showing posts older than #6636 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #6634 1.76K
🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться!

Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу.

💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио:

В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио.


🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽!

Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом

🔗 Занять место и забрать 3 курса
  • 🌚 2
Post #6633 1.82K
🧱 Не тащи string $email по всему приложению

Примитив не защищает свои инварианты. string $email может быть пустым, может быть «не email», и каждый метод, который его принимает, обязан валидировать заново или молча доверять.
// ❌ валидность email — на совести каждого вызывающего
public function register(string $email, string $phone): void { ... }
// где-то проверили, где-то забыли, где-то проверили по-другому


Value Object переносит правило внутрь типа: невозможно создать невалидный объект.
final class Email
{
private function __construct(public readonly string $value) {}

public static function fromString(string $raw): self
{
$email = filter_var($raw, FILTER_VALIDATE_EMAIL);
if ($email === false) {
throw new InvalidArgumentException("Невалидный email: $raw");
}
return new self(strtolower($email));
}
}

// теперь сигнатура — это контракт
public function register(Email $email, Phone $phone): void { ... }


🔵 Что ты получаешь

→ Если в метод пришёл Email, он точно валиден, проверять больше негде и незачем.
→ Нормализация (нижний регистр, тримминг) в одном месте, а не в пятнадцати.
→ readonly гарантирует, что после создания значение не мутирует.
→ Тип говорит за себя: register(Email, Phone) читается без документации.

Value Object уместен везде, где у значения есть правила: деньги, email, телефон, координаты, проценты, диапазоны дат. Везде, где ты ловил баг «а сюда пришла пустая строка», там просился VO.

🐸 Библиотека пхпшника
  • ❤ 12
  • 👍 7
  • 🔥 2
Post #6632 1.56K
#dev_meme
  • 😁 25
  • ❤ 1
  • 👍 1
Post #6631 1.73K
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт

По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.

Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.

Что внутри урока:

- Устройство LLM.
- Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.).
- Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.


После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning.

👉Смотреть закрытый урок на YouTube

Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться.

🔗 Занять место на курсе
Post #6630 1.72K
🛠 Rector — апгрейды и рефакторинг, которые делает машина

Когда нужно перевести проект с PHP 8.1 на 8.3, заменить устаревшие конструкции по всей кодовой базе или прогнать сотню файлов через единый стиль руками → это недели и неизбежные пропуски.

Rector работает на уровне AST: понимает структуру кода, а не текст. Накатываешь набор правил (rule sets), апгрейд версии языка, миграция мажорной версии фреймворка, переход на новый синтаксис, и он переписывает код безопасно и единообразно.

🔹 Где особенно окупается:

— Массовые апгрейды версии PHP/Laravel/Symfony
— Выпиливание задепрекейченного API одним прогоном
— Кодстайл-преобразования, которые линтер только подсвечивает, но не чинит
— Подготовка легаси к строгой типизации

⚠️ Прогонять только под контролем VCS и с тестами. Rector мощный, и именно поэтому его изменения нужно ревьюить, а не вливать вслепую.

🔗 GitHub

🐸 Библиотека пхпшника
  • 👍 5
  • 🔥 2
  • 👏 1
  • 👾 1
Post #6629 1.5K
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!

Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.

Старт уже завтра!

Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!

Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.

🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе
Post #6628 1.72K
🐳 Работа с Docker CLI

Собрали образ и он весит 2 ГБ, а вы не понимаете, откуда столько? docker history покажет размер каждого слоя — сразу видно, какая инструкция в Dockerfile раздула образ.

🔹 Зачем это нужно

— Каждая инструкция в Dockerfile создаёт слой, и docker history показывает размер каждого.
— Сразу видно, если COPY затянул 800 МБ зависимостей.
— Помогает оптимизировать порядок слоёв для лучшего кэширования.

🔹 Как использовать

— Посмотреть слои: docker history my-image
— Без обрезки команд: docker history --no-trunc my-image
— Только размеры в human-readable: docker history --format "{{.Size}}\t{{.CreatedBy}}" my-image
— Сравнить два образа: запустите history для обоих и сравните слои.

💡 Если видите большой слой от COPY . . — значит, в контекст сборки попали модули, .git или логи. Проверьте dockerignore, это обычно экономит сотни мегабайт.
  • 👍 2
  • 🔥 1
  • 👏 1
Post #6627 1.78K
#dev_meme
  • 😁 31
  • 🔥 2
  • 👍 1
  • 🥱 1
Post #6626 1.46K

Forwarded from Библиотека собеса по PHP | вопросы с собеседований

✔️ PHP-тест: один запрос кладёт воркеры

CPU одного ядра — в полку на несколько секунд. PHP-FPM воркеры заканчиваются, сайт встаёт. И всё из-за одного поля формы 👇

📦 Задание

Форма регистрации компании. Поле «теги деятельности» — строка вида php, backend, api. Сделали «надёжную» валидацию регуляркой. Работало месяцами. Потом сайт начал периодически зависать на 5–10 секунд, мониторинг показывает 100% CPU на одном ядре, а APM — что время уходит внутри preg_match. Воспроизводится только на определённых вводах от пользователей.
// src/Validation/TagsValidator.php
class TagsValidator
{
private const PATTERN = '/^([a-zA-Z0-9]+\s*,?\s*)+$/';

public function validate(string $tags): bool
{
return (bool) preg_match(self::PATTERN, $tags);
}
}


🔹 Задачи

— Объяснить механизм катастрофического бэктрекинга на этом паттерне
— Привести пример строки, которая «вешает» движок регулярных выражений
— Переписать проверку

Ставьте → 🔥 если нравится формат. Если нет → 🌚

💬 Решения пишите в комменты под спойлер — сравним подходы.
  • 🔥 17
  • 👍 2
  • 👏 1
  • 🌚 1
Post #6625 1.57K
🔥 Не называйте любого продвинутого чат-бота «ИИ-агентом»!

Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru, наглядно разбирает уровни абстракции ИИ-продуктов и убирает путаницу в понятиях.

Что внутри видео:

- Почему ассистент и агент принципиально разные сущности;
- Как ассистент может быть просто «обёрткой» над LLM, а может скрывать под капотом сложнейшую мультиагентную систему;
- Как понимать архитектуру глубже, чтобы проектировать сильные решения.

Начните создавать агентные системы с нашего бесплатного демо-урока. Всего за 2 часа разберем внутреннее устройство агента, научим его чинить свой собственный код и сохранять контекст после перезапуска.

🔗 Забрать бесплатный демо-урок
  • ❤ 1
Post #6624 1.69K
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?

Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).

Вот как этот подход меняет работу агента на практике:

🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.

Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы — оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
Post #6623 1.84K
#dev_meme
  • 🌚 19
  • 😁 6
  • ❤ 2
  • 🥱 1
Post #6622 1.89K
🔥 ИИ-выходные: Собери своего AI-агента за 2 дня

Хватит просто читать про ИИ, пора собирать автономные системы руками! 1–2 августа пройдет хардкорный онлайн-интенсив для junior-middle разработчиков.

Формат: теория ➡️ сразу практика. Вы будете управлять AI-инструментами.

🛠️ Как всё пройдет:

День 1 (Суббота): разбираем анатомию агента, подключаем инструменты (shell, GitHub, Postgres) и дебажим трейсы.
День 2 (Воскресенье): собираем собственного агента под вашу задачу, настраиваем Eval + Guardrails (чтобы бот не галлюцинировал) и проводим демо.


Для кого: Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом. (С нуля не подойдет, темп очень быстрый!)

Артефакт на выходе: Рабочий репозиторий с вашим агентом, который не стыдно показать команде.
👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).

Места ограничены!

👉 Изучить программу и занять место
  • ❤ 1
Post #6621 1.83K
🏗 Fat controller, fat model, fat service — выбери, где тебе будет больно

Бизнес-логику нужно куда-то положить. Вечный спор не про «как правильно», а про то, какую боль ты выбираешь осознанно.

🔹 В контроллере.

Быстро на старте, через полгода контроллер на 400 строк, логику нельзя переиспользовать из консольной команды, тесты требуют поднимать HTTP-слой. Боль: дублирование и непереиспользуемость.

🔹 В модели (Active Record).

Логика рядом с данными, удобно. Но модель начинает знать про отправку писем, платёжные шлюзы и очереди. God-object, который тащит за собой полприложения в каждый тест. Боль: связность.

🔹 В сервисах / Action-классах.

Логика отделена от транспорта и от хранилища, тестируется на чистых данных. Цена — больше файлов и дисциплина, чтобы сервис не превратился в свалку из 30 методов. Боль: дисциплина.

Практичная середина, которая выживает дольше всего: тонкий контроллер (валидация + вызов), модель хранит данные и простые инварианты, Action/сервис держит сценарий. Один use-case — один класс с одним публичным методом. Растёт линейно, читается за минуту, тестируется без фреймворка.

💬 Какие проекты на каком варианте пишете?

Библиотека пхпшника
  • 👍 7
  • 🔥 2
  • 👏 1
Post #6618 2.15K
#dev_meme
  • 😁 17
  • 💯 9
  • ❤ 3
  • 👍 3
  • 🥱 1
Post #6617 2K
🖥 Laravel → NestJS: карта соответствий для тех, кто и так всё знает

Вы годами живёте в Service Container, пишете Form Requests на автомате и знаете, где у Laravel «магия». Вопрос не в том, умеете ли вы, — а в том, как быстро вы смапите привычные концепции на чужой стек, когда прилетит проект на NestJS.

Deva Jayantha сделал именно это: не туториал «с нуля», а таблицу перевода Laravel → NestJS по девяти осям:

— Service Container vs явная регистрация провайдеров в модулях;
— Form Request vs связка DTO + class-validator + Pipe;
— Middleware vs Guards/Pipes/Interceptors (и почему middleware в Nest только про логирование и CORS);
— Eloquent (Active Record) vs TypeORM (Data Mapper);
— Exception handler vs Exception Filters.

Главный сдвиг парадигмы: «convention over configuration» против «explicit over implicit». Всё, что Laravel делает за вас неявно, Nest требует объявить руками и это не хуже, это другая философия с другими trade-offs для больших модульных кодовых баз.

Ничего революционного там не найти, но за 15 минут можно получить готовую ментальную модель, которая сэкономит день онбординга на TypeScript-проекте. Полезно и как аргументация в спорах «а почему у нас Laravel».

🔗 Читать статью
  • 🤔 4
  • ❤ 2
  • 👍 1
  • 🔥 1
Post #6616 1.85K
⚙️ В чем разница между балансировщиками нагрузки, обратными прокси и API-шлюзами?

1️⃣ Балансировщик нагрузки

Распределяет клиентские запросы между серверами, выбирая их по алгоритму, чтобы равномерно распределять нагрузку, избегать перегрузок и обеспечивать стабильную работу системы.

Он получает запрос, перенаправляет его на сервер, принимает ответ и отправляет его обратно клиенту.

Это увеличивает пропускную способность, снижает задержки и оптимизирует использование ресурсов.

2️⃣ Обратные прокси

Работают как посредники между клиентами и серверами, обрабатывая запросы и передавая данные, скрывая серверы и повышая их безопасность.

Они обеспечивают контроль за сетевым трафиком, снижая риски атак и угроз.

Дополнительно, они могут кэшировать контент для уменьшения нагрузки на сервер, сжимать данные для ускорения передачи и управлять SSL/TLS-шифрованием, разгружая веб-серверы.

3️⃣ API-шлюзы

Работают как единая точка входа для всех API-запросов, направляя их к нужным микросервисам и собирая результаты.

Они упрощают взаимодействие клиентов с разными сервисами, добавляют защиту, применяют правила, переводят между веб-протоколами и агрегируют данные.

Идеально подходят для работы с микросервисной архитектурой.
  • 👍 5
  • 🔥 3
  • ❤ 2
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →