TechRocks

⚙️ Автоматизируем рутину: подборка для тех, кто не любит делать дважды 6️⃣ Магия Bash-скриптов и алиасов Для старта важно понять логику: как превратить цепочку команд в одну короткую фразу. 📖 Что почитать: «Bash-скрипты: начало» — нестареющая база на Habr, которая объясняет всё от переменных до циклов. 2️⃣ Автоматизация через GitHub Actions CI/CD — это не только про деплой, но и про проверку вашего кода на ошибки «на лету». 📖 Что почитать: «Руководства по GitHub Actions» — подборка материалов, которые помогут вам настроить ваши первые workflow и забыть о ручном запуске тестов. 3️⃣ Умные задачи по расписанию с Cron Если нужно, чтобы скрипт просыпался в 3 ночи и чистил логи, Cron — ваш лучший друг. 📖 Что почитать: «Cron в Linux: полное руководство для админов + скрытые проблемы» — качественный гайд с примерами синтаксиса. 4️⃣ Плагины для IDE: VS Code на стероидах Правильные расширения делают 30% работы за вас, исправляя форматирование и подсказывая ошибки. 📖 Что почитать: «Топ AI-расширений для VS Code в 2026 году» — свежий обзор инструментов (Copilot, Tabnine и др.), которые реально ускоряют написание кода. 5️⃣ Управление секретами: хватит хранить пароли в .env Безопасная передача ключей внутри команды — это тоже процесс, который можно и нужно автоматизировать. 📖 Что почитать: «Управление секретами в 2026: Vault, Sealed Secrets и как не хранить пароли в коде» — актуальный разбор современных подходов к безопасности. 6️⃣ CLI-утилиты на Python Когда Bash становится слишком сложным, на помощь приходит Python для создания удобных консольных интерфейсов. 📖 Что почитать: «Создаем красивые и удобные CLI-приложения на Python с помощью Typer и Rich» — отличный туториал на Habr о том, как сделать свою утилиту профессиональной.

Совет на 2026 год — переходите в ML. Пока обычные разрабы конкурируют с ИИ-копилотами, ML-инженеры эти самые нейронки создают. В эпоху нейростей это самые востребованые люди в мире программирования. Зарплаты мидлов начинаются от 250 000 ₽, а у сеньоров в BigTech доходят до 700 000 ₽. А чтобы освоить его всего за 4 месяца без лишней суеты — изучите канал Артема Алехина. Его бэкграунд: Руководитель команды в Сбере, валютная удаленка. К 22 годам вышел на доход 1 000 000+ ₽ в месяц. На канале вы найдёте: — Всё про самые востребованные стеки(Python, ИИ-агенты, NLP) и почему математика — это не страшно, если учить только нужное. — Как оформить резюме, чтобы оно пролетало через любые LLM-фильтры и ATS-системы прямо к тимлидам. — Скрипты переговоров, которые помогли его ученикам прыгнуть с 0 до 360к всего за 8 месяцев. Во времена острой нехватки ML-разработчиков, это лучшее время, чтобы перекатиться. Переходи и изучай: https://t.me/+NmeKLJV36Co0MDVi

Talanto - сервис по поиску дешевых ави... работы в IT. В чем преимущества для соискателя: 1. Мы парсим вакансии с разных источников: зарубежные стартапы, все главные ru сайты. Все вакансии в одном месте 2. Хорошие фильтры + каждый день нотификации с вакансиями по вашим фильтрам в телегу. 3. Недавно выкатили классную фичу - под каждой вакансией в правом углу соответствие вашего профиля(резюме) и вакансии в процентах от 0 до 100. С высоким соответствием - больший смысл откликаться на такие вакансии. Фича работает для пользователей у которых есть профиль на сайте. 4. Разбор вашего резюме + сопроводительное письмо + мэтчи на вакансию - всё это у нас конечно же есть. Переходите, изучайте и если вам что-то не понравится - пишите тут в комментариях. Мы быстро всё пофиксим). Talanto.work

Тимлид, ненавязчиво наблюдающий за командой

👀 Лучшие ИИ-инструменты для разработчиков Подборка инструментов, которые реально используют для написания кода, дебага и работы с проектами. ✅ Cursor ИИ-редактор кода (на базе VS Code), где разработка строится вокруг диалога с моделью. Понимает весь проект и может вносить изменения сразу в несколько файлов, а не только в текущий. Умеет дописывать код, искать баги, делать рефакторинг и работать с терминалом. Часто используется как основной IDE при работе с ИИ. ✅ GitHub Copilot Самый массовый ИИ-ассистент, встроенный в IDE (VS Code, JetBrains и др.). Работает как умный автокомплит: предлагает строки, функции и блоки кода на основе контекста. Хорошо подходит для ускорения повседневных задач — от boilerplate до генерации тестов и простого рефакторинга. ✅ Claude Code Инструмент от Anthropic с упором на работу через терминал и понимание кода. Лучше всего проявляет себя в сложных задачах — дебаге, анализе и архитектуре. Может работать с репозиторием, генерировать патчи, объяснять код и помогать с Git-операциями. Часто используется как “второе мнение”. ✅ Windsurf Альтернатива Cursor с более простым интерфейсом и низким порогом входа. Подходит тем, кто хочет похожий функционал без лишней сложности. Поддерживает автодополнение, чат с ИИ, рефакторинг и работу с терминалом. Быстро набирает популярность. ✅ Codeium Бесплатный ИИ-ассистент с поддержкой множества языков и IDE. Часто используется как альтернатива Copilot. Основные функции — автодополнение, генерация кода и поиск по проекту. Хороший вариант для старта. ✅ Amazon Q (ex CodeWhisperer) ИИ-ассистент от AWS для разработки и работы с облаком. Глубоко интегрируется с AWS и помогает писать, тестировать и оптимизировать код. Особенно полезен при работе с инфраструктурой и сервисами AWS. ✅ Devin (Cognition) Экспериментальный инструмент, который позиционируется как почти автономный разработчик. Может выполнять задачи целиком: писать код, запускать тесты и итеративно улучшать результат. Пока дорогой и ограниченно доступный, но показывает, куда движется рынок.

И так каждый раз

Вот это комбо: ты, команда SberAds и шанс получить приглашение в Сбер за один день! ⚡️ 28 марта Сбер устраивает One Day Offer* для Data Scientists**, готовых перевести эффективность SberAds, качество и релевантность показываемой рекламы на новый уровень. Если ты хочешь работать над созданием и улучшением моделей для аукционов и свободно ориентируешься в Python, Go, S3, Spark — регистрируйся на One Day Offer*. У тебя будет 8000+ коллег — масштабно, правда? Успей занять место в команде мечты! * One Day Offer — предложение о работе за один день. ** Data Scientists — исследователи данных.

📥 Подборка статей о видах тестирования 6️⃣ Самоучитель по тестированию производительности. Обзорная статья по тестированию производительности в целом. Вы узнаете, на что оно нацелено, какие виды этого тестирования есть и что проверяет каждый вид. 2️⃣ Модульное и интеграционное тестирование в эпоху ИИ. Из этой статьи вы узнаете, чем отличаются модульное и интеграционное тестирование. Также в ней вы найдете примеры с ИИ и простые советы, как выбирать подход под ваши задачи. 3️⃣ Свободное (ad-hoc) тестирование. В этой статье объясняется, что такое ad-hoc-тестирование, в каких ситуациях его используют и чем оно отличается от формальных техник. 4️⃣ Компонентное тестирование. Обзорная статья. Вы узнаете, что собой представляет компонентное тестирование, на какие подвиды оно делится и как проводится, а также – чем оно отличается от юнит-тестирования. 5️⃣ Что такое гамма-тестирование? Помимо альфа- и бета-, существует ещё один вид тестирования, который обычно не выполняется в большинстве проектов – гамма-тестирование. Эта статья рассказывает о его роли, времени проведения, преимуществах и недостатках.

✅Статьи об Appium для автоматизаторов тестирования 1️⃣ Разбор архитектуры Appium. Знание внутреннего устройства и архитектуры инструмента может оказаться очень полезным, особенно если вы пользуетесь им ежедневно. 2️⃣ Как управлять установками в Appium через noReset и fullReset. С помощью разных комбинаций noReset и fullReset вы сможете забыть про лишние переустановки приложений в Appium и динамически переключаться между сборками, не меняя код. Как все это делается - читайте в статье. 3️⃣ Лучшая шпаргалка по Appium для Java. Тут вы найдете все, что вам нужно знать: от самых простых операций до самых продвинутых конфигураций. 4️⃣ Как писать визуальные автоматизированные тесты UI при помощи графики, а не сложных локаторов. Из этой статьи вы узнаете, как писать UI-автотесты через визуальное распознавание: сравнение скриншотов, поиск по «образу» элемента и клики по изображению. 5️⃣ Как работать с запросами разрешений в Appium: распознаём, что от нас хочет iOS. Одна из самых неприятных (из интересных) проблем в автоматизации iOS‑приложений — работа с системными запросами разрешений. Если вы сталкивались с тем, что тесты падают из‑за неожиданно появляющихся системных диалогов — эта статья может вам помочь.

✅ Рекурсия и ее использование в программировании 🔴 Рекурсия. Из этой статьи вы узнаете о рекурсии и о том, как она работает. Примеры - на языке Go. 🔴 Функция в Python: руководство для начинающих. Эта статья вкратце познакомит вас с самим понятием функции, а также с различными типами фукнций - встроенными, рекурсивными, пользовательскими и лямбда-функциями. 🔴 Рекурсивные типы. Обзор типов, обслуживающих рекурсивные алгоритмы. 🔴 Рекурсия в Python: концепции, примеры и советы. В этой статье вы найдете пояснение концепции рекурсии, разбор ее работы в Python и примеры применения на практике. 🔴 Откуда взялась хвостовая рекурсия и когда ожидается ее реализация в новом стандарте языка Си. Рекурсия VS Iteration. 🔴 Рекурсия в Python: плюсы и минусы использования. Есть множество задач, которые по своей природе являются рекурсивными. Их было бы очень трудно решить каким-либо другим способом. Разумеется, есть и другие задачи, для которых использование рекурсии будет излишним. Подробнее - в статье. 🔴 Способы разделения длительных задач в JavaScript. Иногда возникает необходимость разделить длительную дорогую (с точки зрения вычислений) задачу на несколько тиков (ticks) цикла событий (event loop). В этой статье рассмотрены разные способы это сделать. 🔴 Рекурсивные функции в Python. Тут рассматриваются такие темы, как базовая анатомия рекурсивной функции, представление памяти рекурсивной функции в виде стека и дерева, отслеживание рекурсии и ее пространственно-временной анализ.

Неожиданно

📥 Подборка полезных материалов об использовании JMeter в тестировании 1️⃣ Нагрузочное тестирование Rest API с помощью Apache JMeter. В этой статье описано, как провести базовое нагрузочное тестирование с помощью Apache JMeter. 2️⃣ JMeter как инструмент для автоматизации функционального тестирования. В статье показано, как использовать Apache JMeter для автоматизации функционального тестирования, включая запуск тестов в CI, гибкую работу с HTTP-запросами, обработку переменных, подключение к базам данных и интеграцию с Allure для удобных отчетов. 3️⃣ JMeter — быстрый гайд. В этой статье разбирается установка JMeter, базовые понятия, связанные с этим приложением, его конфигурация и основы работы с ним. 4️⃣ Jmeter + ГОСТ TLS. Подключаем отечественную криптографию к тестам веб сервисов. Множество QA специалистов, а также специалисты по нагрузочному тестированию, используют JMeter в своей работе из-за его достаточно большой гибкости. Пакет всем хорош, но в своей базовой поставке он ничего не знает про российские алгоритмы шифрования. ▶️ Что такое JMeter, или как НЕ положить production. Запись мастер-класса. ▶️ HTTP-авторизация в JMeter. Видео.

💡 Подборка статей об алгоритмах ✔️ Алгоритмы поиска на Python. Существует множество различных алгоритмов, которые можно использовать для поиска. В этой статье рассмотрен линейный (в т.ч. улучшенный) и бинарный поиск, поиск Фибоначчи, экспоненциальный и интерполяционный поиск. ✔️ Бинарный поиск на Python. Из этой статьи вы узнаете, что такое бинарный поиск, каково его практическое применение и как реализовать его на Python с помощью итеративного и рекурсивного методов. ✔️ Big O. В этой статье разбираются четыре наиболее часто встречающиеся категории нотации Big O (константная, логарифмическая, линейная и квадратичная). ✔️ Жадный алгоритм с примерами на Python. Из этой статьи вы узнаете, что собой представляют жадные алгоритмы и чем они отличаются от нежадных, в чем их преимущества и как их использовать на практике. ✔️ Сортировка «Американский флаг». Ознакомительная статья с визуализациями сортировок и примером реализации на Python. ✔️ Обход двоичного дерева на Python. В работе вам довольно редко придется реализовывать двоичные деревья и обходить их. Тем не менее, уметь это делать полезно и для общего развития, и для прохождения собесов. ✔️ Всё, что вам не рассказали про Shunting Yard. Этот алгоритм широко известен. Однако есть один важный момент, который почти всегда упускается или замалчивается: алгоритм предполагает, что входное выражение уже синтаксически корректно. ✔️ Сортировка пузырьком на Python. Пример кода и визуализация сортировки пузырьком. ✔️ Как пройти алгоритмическое собеседование: полный гид по алгоритмам, сложностям и стратегиям. Список алгоритмов с их краткими описаниями и оценками сложности.