Несколько токенов за моральность это не дорого)
defer fmt.Println("second")
if result.NeedsRefresh {
result, err := refresh() // New variables in the inner scope
fmt.Println(result)
}
results := make(chan string)
go func() {
results <- fetchProfile()
}()
go func() {
results <- fetchPosts()
}()
first := <-results
second := <-results
fmt.Println(first, second)
}
Краткое резюме — AI-кодинг‑агенты становятся общепринятыми: по опросу 2026 года более 15 000 разработчиков, 90% используют агенты еженедельно, 68% — ежедневно; лидирует Claude Code, заметны быстрые сдвиги в узнаваемости и интеграциях в IDE.
- Масштаб исследования: Developer Ecosystem Survey 2026 — более 15 000 профессиональных разработчиков, глобально репрезентативная выборка, статистическая перевага.
- Общая частота использования: 90% разработчиков применяют AI‑агентов на работе еженедельно, 68% — ежедневно.
- Claude Code: 39% использования в мае–июле 2026 (впервые 18% в январе); в США — 47%; основной инструмент для 31% разработчиков.
- Codex: рост с 3% до 16% использования; узнаваемость выросла с 27% до 65%.
- GitHub Copilot: падение с 29% до 21% использования, но высокая осведомлённость (79% глобально, 86–90% в Европе/Великобритании/США).
- Другие агенты: Cursor — падение до 12% использования; OpenCode — 7% использования, 42% узнаваемость; Google Antigravity — 6% использования, узнаваемость 47%, в Индии 15% пользователей.
- JetBrains AI и экосистема: ~9% разработчиков используют JetBrains AI; интеграции Claude/Codex/Copilot/OpenCode, инструмент Air (preview) и JetBrains Central для управления агентами.
Краткое изложение: 17 августа GitHub пережил 7 часов 47 минут простоя, затронув аутентификацию, Actions, API, PR, issues и Copilot; причина — перегрузка инфраструктуры/недостаток ёмкости; уже добавлены ресурсы и приняты меры по исправлению и предотвращению повторений.
- Что произошло: при пиковом трафике критический компонент в центральном дата-центре не масштабировался, вызвав каскадные отказы и сбои аутентификации, повлиявшие на многие сервисы GitHub.
- Длительность и влияние: простой длился 7 ч 47 мин, затронул разработчиков и организации по всему миру; некоторые Copilot-сервисы восстанавливали дольше из‑за клиентских повторных попыток.
- Корень причины: инциденты были не из‑за кода или конфигурации, а из‑за нехватки ёмкости и архитектурных узких мест при резком росте нагрузки.
- Немедленные меры: переброс трафика, изоляция проблемной инфраструктуры, поэтапное восстановление сервисов и блокировка повторяющих запросов, вызывавших штормы повторных попыток.
- Долгосрочные шаги: добавлено >3M CPU ядер, 120 ПБ высокоскоростного хранилища, расширена сеть и миграция в Azure (≈58% нагрузки), работа над масштабируемой архитектурой чтения.
- Операционные изменения: усиленное тестирование, более безопасные выкаты, лучшая наблюдаемость и алертинг, лимиты и бюджеты на повторные попытки, пересмотр низкоприоритетных алертов CPU/памяти.
- Обещание и ответственность: GitHub признаёт провал перед сообществом, обязуется продолжать масштабирование и повышение надёжности, чтобы вернуть доверие разработчиков.
Краткое резюме: Git создан для распределённой разработки ядра Linux; его архитектура с packfile и графом объектов делает масштабируемый хостинг репозиториев очень сложным, порождая проблемы производительности, доступности и сложности распределённого хранения.
- История: Линус Торвальдс создал Git как распределённую систему для разработки ядра Linux; распространение Git привело к его массовому использованию в компаниях с централизованными хостами.
- Проблема хостинга: Репозитории Git идентичны на всех узлах; хранение packfile на обычной файловой системе не масштабируется по доступности и параллельности.
- Packfile как ограничение: Packfiles — большие бинарные архивы, оптимизированные по размеру, но неудобные для распределённого и параллельного доступа на сервере.
- Альтернативы: три подхода — распределить файловую систему, распределить сами packfile, или переработать серверную сторону Git; каждый подход имеет сложности эксплуатации и масштабирования.
- Распределение по объектам: хранение объектов в распределённом KV/DHT кажется естественным (ключ — SHA), но обход DAG требует последовательных запросов, что делает операции дорогостоящими.
- Опыт Google/JGit: эксперименты с DHT и JGit показали работоспособность, но производительность git clone и ограничение протокола (передача packfile) сделали подход неприменимым в масштабе.
- Опыт GitHub: попытки сетевых и блочных файловых систем (NFS, GFS, DRBD) провалились из‑за проблем семантики файлов, производительности и сложности эксплуатации; внутренняя структура packfile с дельтами усугубляет случайный доступ.
Короткое резюме: Origin предоставляет хостинг кода в Cursor — репозитории, pull request, просмотр кода и синхронизацию с GitHub; ранний бета‑запуск для платных планов, агент‑функции и интеграции появятся скоро.
- Запуск Origin: ранняя бета доступна на всех платных планах; стартовые возможности ориентированы на масштаб агентов — репозитории, PR, обзор кода и синхронизция с GitHub.
- Создание репозиториев: в вкладке Codebase нажмите +New, назовите кодовую базу; имя входит в URL репозиториев (например cursor.com/codebase/acme-corp). CLI‑инструкции для клонирования и пуша отображаются на странице.
- Синхронизация с GitHub: подключите GitHub, выберите организацию и репозитории для синхрона; синхронизированные репы обновляются в реальном времени, GitHub остается источником истины для исходных репозиториев.
- Pull requests: в каждом репозитории есть PR с таймлайном, коммитами, проверками и изменёнными файлами; комментарии и слияния синхронизируются в обе стороны между Cursor и GitHub.
- Агенты в репозиториях: код, PR и агенты находятся вместе — можно задавать вопросы об коде, вносить изменения, обновлять PR и пушить ветки через Cursor.
- Интеграции приложений: доступны Vercel, Depot и Buildkite; подключение Vercel даёт preview‑деплой на каждый PR, Depot/Buildkite поддерживают CI и существующие GitHub Actions или собственные пайплайны.
- Настройки и доступность: у каждого репозитория есть настройки синхронизации, управления доступом и подключённых приложений; запуск идёт сегодня для платных планов, админы enterprise могут отказаться; смотрите документацию.
Краткое резюме: Go 1.27 (август 2026) приносит изменения в компилятор, рантайм и стандартную библиотеку, включая поддержку методов-дженериков, новый encoding/json/v2, улучшения аллокаций и инструменты сборки; совместимость Go 1 сохраняется.
- Язык: добавлены методы с собственными параметрами типов (дженерики); ключ в литерале struct может быть любым корректным селектором; обобщённый вывод типов теперь работает при присвоении и приведении к типовым функциям.
- Инструменты: поддержка response-файлов (@file) для compile/link/asm/cgo/cover/pack; удалена прямая поддержка bzr в go; GODEBUG теперь принимает только удалённые настройки, если они равны своим финальным значениям.
- go test / go doc / go fix / go mod: go test запускает stdversion vet; go test -json добавляет OutputType; go doc поддерживает package@version и -ex; go fix получил новые модернизаторы; go mod tidy для go 1.27+ объединяет дублирующие require-блоки.
- Рантайм и отладка: трассировки включают pprof метки горутин для модулей go 1.27+ (опционально отключаемо); удалён GODEBUG asynctimerchan — каналы time теперь всегда небуферизованы; добавлен профиль goroutineleak для утечек горутин.
- Производительность: компилятор генерирует вызовы size-specialized malloc для ускорения мелких аллокаций (~до 30%, ~1% в целом); опция GOEXPERIMENT=nosizespecializedmalloc доступна временно.
- Стандартная библиотека: новые encoding/json/v2 (строже, быстрее десериализация), crypto/mldsa (ML-DSA, TLS 1.3 поддержка), uuid пакет; экспериментальные simd и simd/archsimd (включаются GOEXPERIMENT=simd).
- Компилятор и линкер: //line относительные пути разрешаются относительно файла-держащего директиву; имена лямбд упрощены и могут объединяться; линкер для macOS принимает -macos и -macsdk для LC_BUILD_VERSION.
Кратко: В Claude Code (v2.1.237) появился стиль вывода "Concise" — лидирует с результата, сокращает нарратив; включается в /config → Output style или в global settings.json. Это удобное временное решение; учтите, что /config меняет только текущий проект.
- Что пришло: встроенный стиль вывода "Concise", который ставит ответ наперёд и сокращает лишние пояснения по умолчанию.
- Версия: реализовано в Claude Code v2.1.237 (анонс @ClaudeDevs, 20 августа 2026).
- Как включить: в приложении выполните /config → Output style → Concise, или добавьте "outputStyle": "Concise" в глобальный settings.json.
- Чем меняет поведение: уменьшает пренарративы ("I'll now…"), даёт короткие ответы по умолчанию, но полные подробности доступны по запросу.
- Подвох: /config редактирует конфиг только для текущего проекта; чтобы применить везде — правьте глобальный settings.json.
- Что делали раньше: разработчики прописывали правила краткости в CLAUDE.md (постоянная память проекта) — по-прежнему полезно для запрещённых фраз и стилистики.
- Это не финальное решение: команда называет это "пластырём"; ожидаются дальнейшие итерации и сбор фидбека от сообщества.
Кратко: Bun 1.4 — крупное обновление: переработан на Rust, сильно улучшена совместимость с Node.js, добавлены новые API и инструменты, исправлены тысячи багов и значительно снижено использование CPU и памяти, ускорён запуск.
- Совместимость с Node.js: добавлено +1,517 тестов из тест-сьюта Node; многие node: модули проходят 97–100% тестов; Playwright, Next.js, vitest и другие экосистемные инструменты теперь работают в Bun.
- Производительность и память: в простое CPU до 5× меньше, p99 для крупного приложения снизился с 24% до 10%; память уменьшена до 13–48% в серверных нагрузках, пиковое снижение до 35% в типичных сценариях.
- Быстрый старт и размер бинарника: запуск на Linux в 2× быстрее, на Windows до 2.5× быстрее; бинарники до 17% меньше на Linux/Windows; пиковая память процесса значительно уменьшена.
- Новые возможности: Bun.Image, Bun.WebView, Bun.markdown, Bun.cron(), Bun.Terminal, bun run/test --parallel, bun audit fix, bun dedupe, bun prune и другие улучшения для продакшена и разработки.
- Архитектура: проект переписан с Zig на Rust; JavaScriptCore теперь использует mimalloc с улучшениями (partial page clearing, scavenger thread, lazy zeroing) для лучшей утилизации памяти.
- Наблюдаемость и отладка: bun --cpu-prof / --heap-prof и их Markdown-форматы, node:inspector, OpenTelemetry, Datadog интеграция и асинхронные стектрейсы для упрощённого профилирования и отладки.
Коротко: Не пересылайте ответ ИИ как ваш — используйте его для черновика, затем переформулируйте своими словами. Если нечего добавить — скажите об этом или молчите.
- Не будьте посредником: не копируйте и не вставляйте стену текста от ИИ как свой ответ.
- Используйте ИИ как инструмент: возьмите заготовку, переделайте её под свой стиль и контекст.
- Три предложения достаточно: выделите суть, добавьте своё мнение или контекст.
- Если что-то полезно — процитируйте и объясните, почему это важно.
- Нет мнения? Просто скажите: «Нет сильного мнения» или помолчите.
- Для коллег или студентов: отправьте ссылку/напоминание о правилах вместо повторной пересылки готового ИИ-текста.
кстати, proof тоже надо уметь правильно построить, иначе это как unit тест, который проверяет не то, что нужно