Tproger для программистов

Финтех, нефтегаз или госсектор: куда двигаться мидлу в 2026-м Сменить отрасль в энтерпрайзе — это не «выучил новый фреймворк и поехал». Меняется вообще всё: культура требований, инфраструктурные ограничения, цена ошибки и привычные процессы. Разработчику из agile-команды, где гипотезу проверяют на проде за неделю, госпроект с ГОСТами покажется сущим адом. А суровому технарю из энтерпрайза стартаперы будут выглядеть людьми, которые деплоят на коленке и ни за что не отвечают. Обе реакции понятны — и обе немного неправы. Авторы из Centicore Group разобрали, как в каждой из трёх отраслей ставят задачи, устроена инфраструктура и что реально происходит с ИИ на живых проектах. Полезно мидлам, техлидам и фаундерам, которые выбирают направление или ищут подрядчика. @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

Стандартный ИИ-агент помнит только текущий разговор. Закрыл терминал и всё: твои предпочтения, прошлые решения, контекст проекта испарились. Следующий запуск начинается с нуля. Это как если бы программист каждое утро забывал, в какой он команде и на каком языке пишет. Есть, конечно, системы запоминаний, по сути просто записывание в файл, когда модель считает, что эту инфу важно не потерять. Но это всё полумеры, тем более что есть прям целые отдельные системы памяти. Расскажу про основные. iai-mcp — локальный сервер памяти для Claude Code. Работает на локальной машине, шифрует данные, не лезет в облако. Память устроена как граф. Свежий проект, буквально пару дней от релиза, но автор заявляет, что по бенчмаркам обгоняет топовый mempalace. MemPalace — память по принципу античной техники локусов. Иерархия: крылья (проекты), комнаты (темы), залы (типы связей), ящики (дословные записи). Сохраняет текст целиком, не перефразирует. Гибридный поиск: BM25 + косинус + граф знаний. 96,6% на LongMemEval. Mem0 — проект, который показался мне самым зрелым, куча звёзд и разработчиков и даже $24M инвестиций. Векторный поиск + граф знаний + key-value. Dual-deployment: open-source (Apache 2.0, Docker) или облако. Но графовая память за paywall. Эксклюзивный провайдер памяти для AWS Agent SDK. Supermemory — лидер по бенчмаркам. Впрочем, каждый проект про себя так заявляет, а единой методики нет, все чуть под себя подстривают. 81,6–85,2% на LongMemEval. Гибридный RAG: память + документы в одном запросе. Есть коннекторы к Google Drive, Gmail, Notion, GitHub. Но ядро закрытое, self-hosting только по enterprise-контракту. Zep — временные графы знаний. Каждый факт хранит 4 временные метки: когда узнали, когда стало актуально, когда перестало. Можно спросить «а где Алиса работала в марте 2025?» и получить правильный ответ, даже если она уже уволилась. Ядро Graphiti open-source. Hindsight — память, построенная как человеческая. Четыре сети: факты о мире, собственный опыт, синтезированные наблюдения, развивающиеся убеждения. Четыре параллельные стратегии поиска + reranking. Рекорд на LongMemEval — 91,4%. MIT, нет paywall, всё открыто. Mastra — фреймворк для агентов, где память встроена изначально. Для тех, кто строит агентов с нуля и не хочет склеивать десяток библиотек. Open-source. Что-то одно посоветовать не могу, сам не планирую сравнивать, но думаю начать с iai-mcp, по описанию понравился. @neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)

fff — самый быстрый поиск файлов для ИИ-агентов, Neovim, Rust и Node.js Поиск файлов звучит как нерешённая задача уровня «найди папку Downloads». Но у кодинг-агентов это один из самых проблемных примитивов: прежде чем что-то изменить в репозитории, агент должен найти нужный файл — и чем хуже работает этот шаг, тем больше ошибок дальше по цепочке. fff решает именно это: нативные привязки для Rust, C и Node.js, готовая интеграция с Neovim и отдельная оптимизация под сценарии ИИ-агентов. Авторы позиционируют его как самый быстрый и точный файловый поиск — и почти 6 тысяч звёзд на GitHub говорят, что в это охотно верят. Как устроен тулкит — в репозитории на GitHub.

Визуальный граф git-веток прямо в VS Code — без терминала и отдельных клиентов Стена символов из git log --oneline --graph, в которой пять минут разбираешься, что куда сливалось — оказывается, опциональный опыт. Interactive Git Log встраивает нормальный визуальный граф прямо в редактор: ветки, коммиты, связи — всё на одном экране. Главная фича — drag-and-drop rebase: перетаскиваете ветку на нужный коммит, и Git переносит всю её историю туда. Обычно это несколько команд с флагами и мысленная модель дерева. Здесь — одно движение мышью. Плюс управление ветками и интеграция с пул-реквестами. Расширение бесплатное, 12 700+ установок — смотрите на VS Code Marketplace. @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

Откуда в России взялись программисты — история, которую вам не рассказывали Если вы думаете, что российский IT начался с нулевых — нет. Всё началось на несколько десятилетий раньше, в закрытых НИИ и институтских подвалах. В конце 1940-х Советскому Союзу понадобились вычислительные машины — моделировать ядерные реакции и считать ракетные траектории вручную было нереально. Учёный Сергей Лебедев построил первую советскую ЭВМ, а потом серию БЭСМ. Пиковая модель, БЭСМ-6, выпускалась почти 20 лет — именно на ней учили программированию в лучших технических вузах. Культура, сложившаяся в условиях жёстких ограничений, никуда не исчезла. Она и стала фундаментом для Яндекса, Контура и всего остального российского бигтеха. Читать все 7 фактов на Tproger

Давненько вы ничем не хвастались! А значит, у вас накопилось много всего интересного. Кидайте свои проекты, наработки, идеи и просто планы в комментарии.

Один символ положил GitHub на колени Исследователи Wiz обнаружили, что добавление точки с запятой в push-опции git-команды давало полноценный shell на сервере GitHub. Не вредоносный репозиторий, не сложная цепочка уязвимостей — один лишний символ в строке параметров, и атакующий внутри. CVE-2026-3854, CVSS 8.7. Затронуты github.com, Enterprise Cloud и Enterprise Server. То есть почти все, кто пользуется GitHub серьёзно. Но вот где история становится красивой: репорт пришёл 4 марта, GitHub воспроизвёл за 40 минут. Фикс выкатили ещё через 35. Меньше двух часов от репорта до исправления. Следов эксплуатации в дикой природе не нашли. GHES получил патчи только 28 апреля. Версии 3.14.25 и выше. Если у вас self-hosted, самое время проверить.

Летающие автомобили, роботы-горничные и работа по 3 часа в день: почему это будущее не наступило В 1962 году вышел мультсериал «Джетсоны» про семью будущего, где еду готовят механизмы, дом убирает робот, а глава семейства работает три часа в день, нажимая одну кнопку. Создатели просто собрали все футуристические прогнозы, которые витали в воздухе, а потом дети, выросшие на «Джетсонах», стали CEO, инженерами и визионерами и начали строить мир ретробудущего. — Илон Маск цитирует «Джетсонов» как источник вдохновения — Нам до сих пор обещают летающие автомобили (которые технически невозможны) — Нам снова и снова продают 30-часовую рабочую неделю, аж с 1930-х годов. Но в результате американцы работают на 270% производительнее, чем в 60-х, а отдыхают почти столько же. Формируется культура вины за отпуск, а летающих Cadillac в гаражах нет. Почему так вышло и как прошлое определяет наше будущее — в большом разборе.

Исследуйте инструменты для разработчиков в системе SourceCraft в новом квесте с космическими призами! https://tprg.ru/wXvG