Yandex for Frontend
Канал для фронтендеров от Яндекса. Рассказываем о мероприятиях для фронтендеров и любителей красивых и функциональных интерфейсов, делимся экспертизой. Чат: https://t.me/yalovefrontend Каналы Яндекса про разработку: https://t.me/addlist/Hrq31w2p1vUyOGZi
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Yandex for Frontend
El canal Yandex for Frontend (@yandex4frontend) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 10 866 suscriptores, ocupando la posición 10 957 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 58 252 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 866 suscriptores.
Según los últimos datos del 09 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -21, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 25.38%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 16.37% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 757 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 778 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 13.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como интерфейс, yandex, typescript, css, фронтендеров.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Канал для фронтендеров от Яндекса. Рассказываем о мероприятиях для фронтендеров и любителей красивых и функциональных интерфейсов, делимся экспертизой.
Чат: https://t.me/yalovefrontend
Каналы Яндекса про разработку: https://t.me/addlist/Hrq31w2p1vU...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 10 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
Потом я создал три новых навыка AI-агента. И выложил их на GitHub: 🟡 compile — обрабатывает заметки из inbox по моим правилам ведения базы и обновляет AI Wiki 🟡 vault-health-check — быстрая проверка. Чинит сломанные ссылки, заметки без ссылок, устаревшие заметки, незакоммиченные изменения. Полезно запускать после ручных правок 🟡 deep-audit — глубокий аудит заметок: структура, связи, валидность утверждений и ссылок на источники🔜 Как с этим работать? Я прошу агента искать ответы в первую очередь в базе. И при необходимости собирать ответ в новую заметку. Например, спрашиваю: «Какие есть лучшие практики использования AI при разработке ПО?» Получаю суммаризацию статей и собранные вместе мысли из evergreen notes. Такой конспект можно быстро прочитать и провалиться глубже по ссылкам. Если информации в базе не хватило, прошу собрать дополнительные материалы и ссылки из моих источников. Сохраняю, компилирую, уточняю. И так по кругу 🙂 🔜 Что получилось в результате? 🟡 Я обработал весь накопившийся за годы текстовый бэклог, свыше 250 источников 🟡 Разобрался в темах, до которых не доходили руки: geospatial AI, тренды по AI в разработке, паттерны агентных систем 🟡 База стала не просто архивом ссылок, а рабочим инструментом. Теперь не нужно вспоминать, где именно видел нужную мысль. Достаточно задать вопрос агенту и провалиться в источники В итоге мне зашло. Я наконец-то разгрёб старые запасы ссылок, оставленных на потом, и создал процесс, в котором база знаний не просто копится, а сама помогает думать. Промпты, формат заметок и audit-сценарии я ещё дорабатываю. Но направление выглядит очень перспективным. Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Frontend
Меня зовут Женя Успенский, я руковожу разработкой фронтенда в Яндекс Трекере и отвечаю за архитектуру платформы плагинов. Это отдельный механизм, который позволяет без навыков кодинга расширять Трекер собственными модулями без модификации его ядра.Хочу рассказать, как построить безопасную экосистему плагинов: изолировать сторонний JavaScript, организовать взаимодействие с API и при этом сохранить удобный Developer Experience. 🤯 Когда мы задумали дать пользователям возможность писать свой код прямо внутри Трекера, первая реакция команды безопасности была: «Вы что, с ума сошли?» И ребят можно понять. Пустить сторонний JavaScript в B2B-продукт с чувствительными данными — это прямой путь к XSS, вытаскиванию токенов и утечкам. Поэтому нам нужна была архитектура, которая позволит создавать сложные интерактивные плагины с динамическим UI, но при этом упакует их в железную изоляцию. 🈶 Как мы изолировали код Взвесив все за и против, остановились на классической изоляции через
iframe. Это решение выглядит не так концептуально, зато даёт гарантии безопасности и позволяет быстро выйти в продакшен.
Как это устроено:
🟡 Каждый плагин отдаётся с отдельного изолированного хоста, у которого нет доступа к cookie и хранилищу основного приложения
🟡 В параметрах iframe мы явно разрешаем только выполнение скриптов (allow-scripts) и жёстко ограничиваем все остальные возможности
🟡 Политика безопасности запрещает практически всё, в том числе сетевые запросы на любые внешние адреса, которые отличаются от собственного домена iframe
Все ключевые модули получившейся системы мы оформили как самостоятельные, независимые пакеты. Это позволяет подключать к платформе плагинов любые другие сервисы и не переписывать архитектуру изоляции с нуля. А общение плагина с сервисом и внешним миром происходит через специальный объект Bridge, который для транспорта использует postMessage.
✨ Мы хотели дать авторам плагинов хороший Developer Experience: строгую типизацию, автокомплит параметров в IDE и подсказки, но стандартные пути нас не устраивали. Поэтому мы нашли решение на стыке возможностей TypeScript-типов и объекта Proxy.
🈶 Что мы сделали
Мы отказались от генерации JS-кода в пользу генерации исключительно TypeScript-типов (.d.ts) напрямую из нашей OpenAPI-схемы. А вместо абстрактных имён методов мы стали использовать нативные REST-пути в виде строковых литералов. Синтаксис вызова API в нашем SDK выглядит так:
const issue = await sdk.api.v3.get['/issues/{id}']({
path: { id: 'QUEUE-123' },
query: { expand: 'comments' }
});
Когда разработчик пишет sdk.api.v3.get[ и ставит открывающую кавычку, TypeScript воспринимает это как обращение к свойству огромного интерфейса. Благодаря этому движки автокомплита и в VS Code, и в WebStorm моментально выводят список всех доступных эндпойнтов. И самое главное: IDE показывает полную JSDoc-документацию прямо во время набора строки.
Весь рантайм-роутер умещается буквально в 10 строк благодаря ES6 Proxy. Так что в исполняемом JS-файле нашего SDK нет ни одного упоминания эндпойнтов.
➡️ Читайте все подробности в статье на Хабре. Там я рассказал, как работает платформа плагинов и как мы тестировали её внутри Яндекса. А также поделился тем, что ещё есть под капотом нашего механизма.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Frontend{flag_something}, где something — искомый флаг. Для решения большинства наших задач игрокам нужны знания фронтенда, сетей и инструментов разработки.
🈶 С чего всё начиналось
Нам хотелось делать классный онлайн: что-нибудь запоминающееся и выделяющееся. Так в 2021 году небольшая команда из трёх человек за две недели собрала полноценную CTF-игру с различными по сложности заданиями. В итоге у нас получилось 17 флагов, 8 уровней, 384 прохождения игры и один уютный чатик.
В 2022 году мы переписали движок и добавили номинации, в 2023-м — обзавелись собственной игровой вселенной и определились с визуальным стилем, в 2024-м — отправили героев в космос. А в этом году мы снова обновили сценарий и движок, чтобы ещё сильнее мотивировать участников исследовать мир.
🈶 Как придумываем задания
Мы собираем идеи заранее: в течение года находим странное и интересное, например особенности браузера, новые фичи CSS, необычные демки с CodePen и так далее. Потом для каждого задания пишем пояснение, как с ним работать.
До игры мы прорешиваем задачи самостоятельно и силами сторонних участников. В итоге у нас получается список заданий, которые отранжированы по сложности. Дальше остаётся только встроить их в игру без конфликтов с основным сюжетом.
➡️ В статье на Хабре я рассказал больше подробностей о том, как мы развиваем игру (и при чём тут Мона Лиза). А ещё поделился примерами заданий прошлых CTF.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Frontendintl-push:
title: Intl Push
triggers:
- on: commit
into: trunk
max-active: 1
flow: intl-push
Скрипт проходит по изменениям в PR, находит добавленные ключи и формирует из них список. Затем для каждого воркспейса запускает команду, которая отправляет все ключи из кода в TMS, и туда же попадают новые. Свежие ключи улетают через API в систему управления переводами.
Но отправка ключей — полдела, нужно ещё забирать готовые переводы обратно в код. Поэтому ровно в 05:00 по Москве запускается cron-job:
intl-pull:
title: Intl Pull
flow: intl-pull
max-active: 1
schedule:
timezone: MSK
cron: 0 5 * * *
Скрипт выкачивает переводы для всех 27 языков, раскладывает данные по файлам локализации в репозитории и сам создаёт Pull Request с изменениями. И, если тесты проходят, отправляет его на автоапрув.
🧽 А ещё мы добавили в CI дополнительную проверку на дубликаты, чтобы нельзя было случайно слить два PR с одинаковыми ключами.
⏮ В рамках проекта мы сделали дашборд, который помогает нам узнавать статус перевода на конкретный язык. В нём видно всё: синие столбцы означают ключи, у которых задача есть, а красные, что её нет. Если графа какого-то языка внезапно покраснела на 30%, мы сразу понимаем, что кто-то влил крупную фичу, а переводы застряли. Поэтому можем среагировать до того, как это заметит пользователь.
❗️ У нас есть правило: фичу открываем на конкретную страну только после появления переводов на нужный язык.
Английский и русский обязательны всегда. Если фича нужна только в России, она открывается только для российских парков. Если нужна на зарубежные рынки, то ждём, пока переводы доедут. Дашборд позволяет отслеживать этот момент в реальном времени.
🈶 Какую проблему подсветила автоматизация
Когда вы удаляете React-компонент — вы устраняете вызов <Message>. ID исчезает из кодовой базы, но в TMS он остаётся.
Мы тратили ресурсы на хранение того, что пользователь никогда не увидит. И на момент аудита в TMS накопилось около 4–5 тысяч таких ключей-призраков. Но у нас уже давно есть скрипт, который сравнивает слепок ключей в коде со слепком в TMS, поэтому их можно постепенно удалять.
🈶 Как мы сэкономили рабочее время
В среднем разработчики раньше заводили 2,5 задачи на перевод в день, тратили около 2 минут на каждую и 15 минут на обновление файлов. Это 20 минут ручной работы на команду ежедневно — достаточно, чтобы выбить из рабочего потока. Теперь всё это делает CI.
💡 И мы можем гарантировать: если код в мастере сегодня, перевод будет на проде через N дней. Менеджеры планируют маркетинговые запуски и релизы в новых странах с точностью до дня.
➡️ Читайте все подробности в моей статье на Хабре. Там я рассказала, как мы жили до появления автоматизации и как устраняли накопившийся лингвистический долг, чтобы насладиться её результатами. А также поделилась метриками и задачами на будущее.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Frontend