Библиотека пхпшника | PHP, Laravel, Symfony, CodeIgniter

🔥 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

🛠 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

🚀 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

🐳 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.

✔️ 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.

🔥 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

🤨 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🙂

#dev_meme

🔥 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

🏗 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

⌨️ Топ-вакансий по PHP за неделю Middle Fullstack Developer (PHP/Laravel + React) — от 2000 до 2700 $ — удалёнка Fullstack-разработчик (PHP, JS) — удалёнка/гибрид (Казань) — Danaflex Senior Backend разработчик (PHP) — удалёнка — MPSTATS ➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале PHP Jobs

🖥 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

⚙️ 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.

🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал! Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK! 👨‍💻 Спикер: Андрей Носов Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM. Что в программе: ● State machine: инварианты и терминальные состояния; ● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve; ● Детекция циклов и настройка аварийных выходов; ● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера; ● Адаптация графов под ограничения локальных моделей; ● Версионирование графов и миграции стейта. Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов. 👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!

🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал! Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK! 👨‍💻 Спикер: Андрей Носов Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM. Что в программе: ● State machine: инварианты и терминальные состояния; ● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve; ● Детекция циклов и настройка аварийных выходов; ● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера; ● Адаптация графов под ограничения локальных моделей; ● Версионирование графов и миграции стейта. Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов. 👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!

🔧 Работа с kubectl Под рестартится каждые 5 минут, а kubectl logs показывает только текущий инстанс? Добавьте --previous, и вы увидите логи предыдущего упавшего контейнера — именно там обычно лежит причина крэша. 🔹 Зачем это нужно — При CrashLoopBackOff текущий контейнер пустой, он только стартовал и ещё ничего не записал. — Логи предыдущего контейнера хранятся до следующего рестарта, окно для отладки есть. — Без этого флага вы буквально смотрите не туда. 🔹 Как использовать — Логи предыдущего контейнера: kubectl logs pod-name --previous — Конкретный контейнер в мультиконтейнерном поде: kubectl logs pod-name -c sidecar --previous — Последние 50 строк: kubectl logs pod-name --previous --tail=50 — Следить за логами в реальном времени: kubectl logs -f pod-name — Логи всех подов деплоймента сразу: kubectl logs deploy/my-app --all-containers

🙈 Shared-nothing был киллер-фичей PHP. А мы его выкидываем, чтобы косплеить Node.js. Двадцать лет «PHP в проде» означало одно: процесс на запрос, чистая таблица символов, в конце всё уничтожается. Никаких утечек, никакого состояния, любой стажёр не уронит прод глобалом. Теперь модно иначе. FrankenPHP worker mode, RoadRunner, Swoole — держим приложение в памяти, экономим на бутстрапе, гоним 15k rps вместо 4k. Красиво в бенчмарках. А в реальности worker mode просто включает обратно все баги, от которых shared-nothing нас защищал. Статики, синглтоны, живые коннекты, $_SESSION, забытый static $cache в вендоре — теперь это не безобидный код, а мина между запросами разных юзеров. Мы поменяли модель, где невозможно накосячить с состоянием, на модель, где косячить с состоянием — норма, просто «будьте аккуратнее». 💬 Где для вас граница? Воркеры — это зрелая эволюция или мы дружно ломаем главное преимущество языка ради цифры, которую видит только wrk?