Ошибки в Go уродливые. Однако за каждым из решений стоит определенная логика — дизайн языка не случаен. В одних случаях сохранялась обратная совместимость, в других — удавалось избежать усложнения, а в третьих — получалось добиться упрощения, чтобы сделать язык доступным для новичков и удобным для профессионалов.

Go жертвует элегантностью в угоду предсказуемости и производительности. Например, отсутствие generics (до Go 1.18) было осознанным решением с целью не усложнять компилятор и не замедлять сборку. Странные вещи в Go могут доставлять боль, но могут приносить и пользу при хорошем понимании их назначении.

Обсуждаем, почему Go такой странный и еще 7 холиварных тем про Golang.

«Из 30 вопросов, которые я учил, ответил на 1–2. От волнения не смог назвать даже принципы ООП. Не спросил про зарплату, не задал ни одного вопроса про компанию — просто хотелось убежать».

После всего сказанного автор получил работу. И да, это было его первое собеседование по профессии. Он даже и не думал, что ему кто-то ответит после такого провала. Но ответили. И даже удалось выторговать 40 000 в месяц.

Как это получилось? Ну, для этого предлагаем прочесть статью о человеке, который в 32 года решил учить Python, а потом быстренько подучил теорию тестирования.

Есть такой инструмент — Postman. Им пользуются, чтобы проверять, как работают сайты и приложения. Но есть нюансы: бесплатная версия сильно ограничена, с коллегами работать неудобно, а автоматизация быстро упирается в платный тариф.

Недавно системный аналитик банка пошел искать альтернативы, среди всех выбрал Bruno: бесплатная, без регистрации, с открытым исходным кодом. В ней упор сделан на работе офлайн, а для совместной работы используется обычный Git — удобно и прозрачно.

Bruno умеет почти всё то же самое, что и Postman: запускать запросы, проверять ответы, хранить переменные и даже автоматизировать сложные сценарии. Только без ограничений и головной боли.

Аналитик подробно рассказывает, как перешел на Bruno, что это дало команде и почему теперь не хочется возвращаться назад. Вот ссылка на статью — залетайте, если тема близка.

Прогнозы о том, что ИИ резко повысит продуктивность, удивительно напоминают обещания середины XX века. Тогда, с приходом компьютеров, говорили, что они автоматизируют офисную работу и вообще мы все добьемся успешного успеха.

Спустя 60 лет похожие заявления. Вышел ChatGPT, и исследователи заявили, что сотрудники с ИИ станут на 40% продуктивнее. Но новые данные куда скромнее — лишь 3% экономии времени, а в других случаях нейросеть даже снижает мотивацию и ухудшает психологическое состояние работников.

Мы, похоже, снова сталкиваемся с «парадоксом продуктивности» — когда технологический прогресс не дает ожидаемого роста эффективности. Хорошая новость в том, что прошлые ошибки дают нам шанс не повторить их снова.

Почему шум вокруг ИИ подобен парадоксу Солоу

В технологических компаниях A/B‑тестирование давно стало важным инструментом для принятия решений на основе данных. Команды, работающие с экспериментами, разрабатывают методологии и помогают аналитикам и руководителям получать надежные инсайты.

Однако за время работы с A/B‑тестами накопилось множество заблуждений — они встречаются в разговорах с коллегами, на собеседованиях и в рабочих обсуждениях. На первый взгляд безобидные, эти мифы могут привести к ошибкам в интерпретации данных и неверным решениям.

В статье разберем 10 самых распространенных, чтобы ваши эксперименты стали действительно полезными.

Ведущий разработчик приходит с просьбой к руководству, ему отказывают. Он решает искать другую работу и понимает, что на текущей работе зарплата ниже рынке раза в два. Находит нужную вакансию, увольняется — и это решение почти полностью разрушает отдел, где он работал до этого. Но не сразу.

Почитайте небольшую историю на заметку эйчарам, как небольшие кадровые изменения, как снежный ком, ведут к уничтожению коллектива и убыткам для компании.

Никто из работодателей не напишет на сайте или в описании вакансии: «Ну да, так-то у нас иногда кассовые разрывы бывают, но мы тут держимся». Вместо этого будет: «Мы — признанные лидеры там-то и сям-то, нам доверяют, мы меняем мир, мы — динамично развивающаяся компания с сильным корпоративным духом».

Но самое замечательное начинается, если найти 10-15 минут времени и всмотреться в эту бездну успеха. Автор показывает личную схему поиска информации о компании без претензий на полную истинность.

Текст о том, сколько чудесного и неожиданного можно узнать о потенциальном работодателе из открытых данных, и что делать, чтобы не проработать месяц-два бесплатно и не обмануться с другими ожиданиями. Спойлер: возможно все — от потенциального банкротства компании до дела о мошенничестве.

Пережил 100 шуток про неручное тестирование, освоил 200 способов держания мышки, полюбил голосовые. И всё это произошло, когда тестировщик случайно упал.

Упал так удачно, что временно остался почти без рук. Но работать хотелось, поэтому вместо гипса первым делом был куплет ортез.

О других интересных наблюдениях — в тексте

Как и многие сейчас, автор постоянно что-то делает с ChatGPT и Gemini. Они помогают в работе, отвечают на сотни вопросов и просто развлекают. За это время накопилась целая коллекция промптов, чтобы сделать процесс проще, а иногда и веселее. Показываем несколько из них.

— «Не пиши сразу, а сначала задай вопросы, которые помогут тебе решить задачу». ИИ настолько настроены на ответ, что дают его даже без нужного контекста. Поэтому можно добавить такую фразу и получить подробный список. Ответив на вопросы из него, можно разложить всё по полочкам.

— «Поясни так, будто мне 30 лет». Многие пробуют использовать похожий промпт с ИИ, но снижают возраст до 5 лет. Эта работает лучше: чат объясняет понятно, но не сюсюкается с вами.

— «Дай мнение стороннего наблюдателя по вопросу». Почти всегда нейросеть дает очень взвешенную оценку, но такой трюк работает не со всеми моделями.

В тексте собрали еще больше инструкций.

Red Dead Redemption 2 — проработанный сюжет, большой открытый мир, внимание к деталям,0 вот что гласили заголовки статей. И всё это умещается в 116 ГБ памяти. Всего лишь? Нет, это вообще-то много.

«Вот никуда это не годится!» — подумал автор, и тут же пришла идея утереть нос этим игровым студиям, создав игру не хуже, которая будет размером с игру для NES — 40 КБ! Это всё фантазии, естественно. Но вспомнить запылившийся C можно и даже нужно. Берем C99, GCC 14.2.0 и вперед.

Уничтожение EXE: 640 Байт для программы на C

На прошедшей неделе мы искали идеальный компьютер, попадали в IT с первого собеседования, исследовали роутеры с «вечным VPN» и разбирались, как Россия проиграла новую космическую гонку.

Лучшие публикации недели (23-29 июня 2025)

#weeklydigest

Visi On — предтеча Windows, о которой забыли

Если спросить любого человека, хоть немного знакомого с компьютерами, как называлась первая операционная система с оконным графическим интерфейсом для IBM PC, он наверняка скажет — Microsoft Windows. И это будет неправильный ответ. Ещё за два года до Windows 1.0 пользователям PC была доступна ОС с полноценным графическим интерфейсом, меню и окнами, управляемая при помощи мыши. Но про эту систему благополучно забыли… Почему?

Сейчас разберёмся, а заодно узнаем, почему Билл Гейтс, увидев Visi On на выставке COMDEX в 1982 году, не поверил в её реальность

Устройства, которые мы потеряли: редчайший японский ноутбук с MIPS-процессором

Недавно автор исследовал китайский аналог Авито и наткнулся на предсерийный прототип ноутбука Fujitsu Intertop CX300 всего за 3000 рублей. Давайте посмотрим на это чудо японской инженерной мысли подробнее.

Огневые испытания новой версии твердотопливного ускорителя для сверхтяжёлой ракеты-носителя Space Launch System завершились разрушением сопла. Northrop Grumman провела первое демонстрационное испытание пятисегментного твердотопливного ракетного ускорителя Booster Obsolescence and Life Extension (BOLE) 26 июня на полигоне в Промонтори, штат Юта. Ускоритель проработал более двух минут в горизонтальном положении.

Спустя 100 секунд после начала испытаний из сопла показались выхлопы двигателя. Через несколько секунд произошёл взрыв и разрушение сопла.

Казалось, что двигатель хорошо справляется с жёсткими условиями горения, но специалисты заметили аномалию ближе к концу двухминутной работы, заявил вице-президент по двигательным системам Northrop Grumman Джим Карберер.

Карберер отметил, что в ходе испытаний Northrop Grumman «раздвинула границы проектирования больших твердотопливных ракетных двигателей». Последний тест предоставляет ценные данные для внесения изменений конструкции, необходимых для будущих разработок, уверен вице-президент.

Процессор на коленке. Часть третья. Алгоритм быстрого деления

В прошлой части мы запустили тестирование производительности для нашего процессора, теперь будем его ускорять с помощью модуля аппаратного умножения и деления. По итогам двух недель исследований удалось собрать нечто красивое и потенциально очень быстрое. Предыстория в статье может быть сложной, но сам алгоритм прост.

«Имелось важное требование: обеспечить доступ пользователя к внутренним компонентам. Так мы пришли к необходимости съёмной клавиатуры, что в значительной степени определило конечный результат. Основная идея дизайна вдохновлена винтажными Hi-Fi-системами, ярким представителем которых является Дитер Рамс. Надеюсь, наш труд станет данью уважения его работам»

Собираем ноутбук, который можно передать по наследству

Видеокарта в вашем компьютере мощнее процессора в 10, а то и в 100 раз — это зависит от конкретной задачи. В задачах машинного обучения и рендеринга графики в реальном времени мы с удовольствием пользуемся этой мощью видеокарт, так как решать эти задачи на процессорах нецелесообразно. Почему мы не пользуемся этими возможностями для вычислений других видов? Что не даёт видеокартам превратиться в вычислительные устройства более общего назначения?

Нам нужен хороший параллельный компьютер