Golang вопросы собеседований
Відкрити в Telegram
@notxxx1 - админ @Golang_google - Golang для разработчиков @itchannels_telegram - 🔥лучшие из ит @golangl - chat @golangtests - golang tests @golang_jobsgo - go chat jobs @ai_machinelearning_big_data - AI @data_analysis_ml РКН: clck.ru/3FmtKd
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Golang вопросы собеседований
Канал Golang вопросы собеседований (@golang_interview) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 15 043 підписників, посідаючи 8 310 місце в категорії Технології та додатки та 43 144 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 15 043 підписників.
За останніми даними від 08 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -10, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 25.96%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 9.82% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 906 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 477 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 19.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як git, docker, github, контейнер, sql.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“@notxxx1 - админ
@Golang_google - Golang для разработчиков
@itchannels_telegram - 🔥лучшие из ит
@golangl - chat
@golangtests - golang tests
@golang_jobsgo - go chat jobs
@ai_machinelearning_big_data - AI
@data_analysis_ml
РКН: clck.ru/3Fmt...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 09 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
15 043
Підписники
+124 години
-47 днів
-1030 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
жовтень '26жовт '26
жовтень '26
+24
в 2 каналах
вересень '26
+110
в 1 каналах
Get PRO
серпень '26
+135
в 0 каналах
Get PRO
липень '26
+173
в 1 каналах
Get PRO
червень '26
+120
в 2 каналах
Get PRO
травень '26
+134
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+122
в 3 каналах
Get PRO
березень '26
+169
в 2 каналах
Get PRO
лютий '26
+226
в 1 каналах
Get PRO
січень '26
+186
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+220
в 1 каналах
Get PRO
листопад '25
+211
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '25
+177
в 2 каналах
Get PRO
вересень '25
+568
в 4 каналах
Get PRO
серпень '25
+262
в 4 каналах
Get PRO
липень '25
+353
в 5 каналах
Get PRO
червень '25
+214
в 3 каналах
Get PRO
травень '25
+173
в 2 каналах
Get PRO
квітень '25
+207
в 1 каналах
Get PRO
березень '25
+220
в 4 каналах
Get PRO
лютий '25
+236
в 4 каналах
Get PRO
січень '25
+273
в 4 каналах
Get PRO
грудень '24
+408
в 22 каналах
Get PRO
листопад '24
+473
в 27 каналах
Get PRO
жовтень '24
+539
в 17 каналах
Get PRO
вересень '24
+491
в 5 каналах
Get PRO
серпень '24
+443
в 2 каналах
Get PRO
липень '24
+376
в 6 каналах
Get PRO
червень '24
+631
в 5 каналах
Get PRO
травень '24
+748
в 36 каналах
Get PRO
квітень '24
+702
в 44 каналах
Get PRO
березень '24
+702
в 23 каналах
Get PRO
лютий '24
+745
в 2 каналах
Get PRO
січень '24
+819
в 43 каналах
Get PRO
грудень '23
+364
в 39 каналах
Get PRO
листопад '23
+219
в 2 каналах
Get PRO
жовтень '23
+615
в 20 каналах
Get PRO
вересень '23
+357
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+1 892
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+1 513
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+336
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+85
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+30
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+125
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+311
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+738
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+1 432
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+1 089
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+693
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+1 827
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+1 157
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+2 376
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 08 жовтня | +4 | |||
| 07 жовтня | +2 | |||
| 06 жовтня | +7 | |||
| 05 жовтня | +6 | |||
| 04 жовтня | +2 | |||
| 03 жовтня | +1 | |||
| 02 жовтня | 0 | |||
| 01 жовтня | +2 |
Дописи каналу
🧮 Математика для ИИ на русском: от школьной базы до трансформеров и диффузии
Бесплатный курс-шпаргалка на GitHub, который связывает формулы с их применением в ML: интуиция → формула → иллюстрация → код на NumPy → задачи.
Внутри:
• Линейная алгебра, производные, вероятности и статистика.
• Backpropagation, оптимизаторы, функции потерь и attention.
• Генеративные модели, обучение с подкреплением, RAG и рекомендации.
Для практики: 26 Jupyter-ноутбуков с запуском в Colab, 60 задач с решениями и 160 вопросов с собеседований. Есть карточки Anki и глоссарий RU ↔ EN.
Если математика забылась, предусмотрен отдельный справочник с нуля: от дробей и процентов до интегралов и матриц.
https://github.com/justxor/math-for-ai-2026
| 2 |  📘 На Mentorix вышел курс — «System Design: проектирование масштабируемых систем»
Хотите проектировать сервисы под нагрузку и обосновывать каждое решение цифрами? Этот курс — путь от прикидки QPS до архитектуры, проверенной нагрузкой.
• Оценка ёмкости: DAU → QPS, закон Литтла, число шардов
• Данные: индексы, репликация, шардирование, горячие ключи
• Кэш и очереди: cache-aside, инвалидация, Kafka, backpressure
• Надёжность: таймауты, ретраи, circuit breaker, SLO
• Финал: от ТЗ до прогона нагрузки и вердикта по p99
🧩 85 задач с автопроверкой, 39 из них — на живых PostgreSQL, Redis, Kafka, nginx и Prometheus
▶️ 3 урока открыты — первая задача: от DAU до QPS за 5 минут
🎓 Сертификат для резюме и LinkedIn
🏷 Скидка 25%, действует 48 часов
25 990 ₽ → 19 493 ₽
➜ Пройти курс на Mentorix
📚 Ещё на Mentorix есть роадмапы по направлениям: Go, DevOps, Rust, данные и ML — первые курсы в каждом бесплатные. | 1 265 |
| 3 |  Rust vs Go vs C# в 2026: почему наивный Rust проиграл Go
Сравнение производительности Rust, Go и C# в 2026 году: наш тест на аллокациях, где наивный Rust уступил Go, а Rust с ареной оказался в 7 раз быстрее, плюс разбор GC, памяти, холодного старта, Green Tea и .NET 10
Спор «что быстрее: Rust, Go или C#» обычно заканчивается ссылкой на чей-то бенчмарк, где один язык обгоняет другой в полтора раза. Мы решили проверить простую вещь и сразу получили результат, который ломает привычную картину: наивный код на Rust проиграл Go по времени выполнения. Ниже разбираем, почему так вышло, что на самом деле означает «производительность» в 2026 году и как выбирать язык под конкретную нагрузку.
https://uproger.com/rust-vs-go-vs-csharp-proizvoditelnost-2026/ | 2 281 |
| 4 |  🔥 ChatGPT PRO на русском: открытый курс от первого промпта до агентов и Codex
На GitHub появился бесплатный практический курс по ChatGPT, целиком на русском. Он умещается в один репо, поэтому ничего не нужно ставить и регистрироваться не надо.
Программа идёт от простого к сложному в четыре уровня: база, работа, расширение и PRO. Всего в ней 13 модулей. Первые разбирают выбор между быстрыми и рассуждающими моделями, Deep Research, формулу промпта, память и проекты. Дальше идут анализ таблиц, Canvas, картинки и голос, а последние модули посвящены Custom GPTs, коннекторам, агентам, Codex и API.
Главная ценность курса в практике. В нём 10 лабораторных: библиотека промптов, аналитика без Excel, ресёрч с проверкой источников, свой GPT, постановка задач агенту, разработка через Codex и автоматизация через API. К ним прилагаются 15 готовых рецептов под типовые задачи и разбор антипаттернов в формате «как делают неправильно и как надо».
Отдельный модуль посвящён безопасности: prompt injection, утечки данных и проверка фактов за моделью.
Курс удобно дать новичкам в команде или пройти самому, чтобы закрыть пробелы по агентам и Codex.
https://github.com/justxor/ChatGPT_ru | 1 991 |
| 5 |  🎓 Тестовый собес с Go Senior из Гамбурга, с опытом работы в Yandex и Uzum
[ + эталонные ответы на 50 сложных вопросов в подарок ]
В четверг, 8 октября, в 19:00 МСК приходи онлайн на тестовое собеседование. Можно посмотреть, как всё устроено изнутри, и понять, насколько ты готов к такому интервью.
Интервьюер: Маруф Караев — Senior Software Engineer из Гамбурга, ex-Yandex, ex-Uzum.
Как это будет:
📂 Маруф задаст разработчику-добровольцу те вопросы и задачи, которые даёт кандидатам на своих интервью. Заранее их никто не знает;
📂 После каждого ответа Маруф даст обратную связь: что прозвучало сильно, а что стоило раскрыть иначе. Так станет понятнее, на что обращают внимание на собесе;
📂 В конце сможешь задать Маруфу любой вопрос и получить развёрнутый ответ;
Эфир проходит в рамках менторской программы ШОРТКАТ для Go-разработчиков, которые хотят сменить работу и вырасти в грейде и зарплате.
🎁 Подарок для всех, кто зарегается на веб:
файл с эталонными ответами на 50 сложных вопросов с Go-интервью 🔥
Жми на кнопку, чтобы попасть на эфир и забрать подарок ↓
@shortcut_go_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 1 813 |
| 6 |  🚀 DevOps Interview 2026 - шпаргалка-курс для подготовки к собеседованию
Всё, что спрашивают на собеседованиях DevOps / SRE / Platform Engineer в 2026 году — в одном репозитории. Короткая теория, команды, типовые вопросы с ответами, задачи live-coding и «ловушки» интервьюеров.
https://github.com/justxor/devops-interview-2026 | 2 138 |
| 7 |  👣 Go 1.27 получился одним из самых заметных релизов языка за последние годы.
Главное изменение - дженерик-методы. Теперь методы могут объявлять собственные параметры типа, поэтому многие хелперы и цепочки преобразований можно писать заметно чище. Но есть ограничение: такие методы нельзя использовать в интерфейсах.
Ещё из важного:
- новый encoding/json/v2 с более строгими правилами и потоковой обработкой JSON
- uuid появился прямо в стандартной библиотеке, включая UUID v4 и v7
- улучшен type inference для generic-функций
- мелкие аллокации до 80 байт стали дешевле
- профиль goroutineleak стал стабильным
- go fix получил новые автоматические миграции
- появились изменения в net/http, TLS и инструментах разработки
В статье разобрал не только список изменений, но и реальные примеры кода, подводные камни и чек-лист миграции продакшен-сервисов на Go 1.27.
https://uproger.com/go-1-27-chto-novogo/ | 2 794 |
| 8 |  🔥 Удобный CLI для локального Kubernetes
ctlptl помогает поднимать и управлять локальными Kubernetes-кластерами декларативно, почти как kubectl.
Поддерживаются Docker Desktop, kind, k3d и Minikube. Кластер можно описать обычным YAML, а затем создать одной командой:
ctlptl apply -f cluster.yaml
Что умеет:
- создавать и удалять локальные кластеры;
- автоматически переключать kubectl context;
- поднимать встроенный Docker Registry;
- задавать версию Kubernetes и ресурсы Docker Desktop.
Полезный инструмент, если часто тестируете Kubernetes локально и надоело каждый раз вручную настраивать kind, k3d или Minikube.
GitHub: https://github.com/tilt-dev/ctlptl | 4 316 |
| 9 |  👣 Большой разбор собеседований на Go в 2026 году
На GitHub появился мощный репозиторий для подготовки к Golang-интервью: более 190 вопросов, каверзные задачи и live coding с решениями.
Внутри:
- 25 задач «что выведет код?»;
- 22 live coding задачи с разборами;
- goroutines, channels, sync, atomic и memory model;
- runtime, scheduler, escape analysis и GC;
- generics и context.Context;
- HTTP, gRPC, базы данных и брокеры;
- System Design для Middle+/Senior;
- свежие изменения Go 1.22–1.27.
Есть классические задачи вроде Worker Pool, LRU Cache, Rate Limiter, Fan-in, Pipeline, TTL Cache, Singleflight и Graceful Shutdown.
По сути, готовая шпаргалка + задачник + roadmap для подготовки к Go-собеседованию.
https://github.com/justxor/sobesrazborgoogle | 3 852 |
| 10 |  🐹 golang-set - готовые множества для Go с поддержкой дженериков
Библиотека для работы с коллекциями уникальных значений: убрать дубликаты, найти общие элементы или сравнить два набора данных.
Что умеет:
• Объединение, пересечение и разность множеств.
• Добавление, удаление и проверка наличия элементов.
• Работа с типами comparable.
• Две реализации: потокобезопасная и без синхронизации.
В версии 3.0.0 добавили Filter, AppendFrom и IsDisjoint — проверку отсутствия общих элементов. Убрали MongoDB-драйвер и поддержку BSON: теперь пакет зависит только от стандартной библиотеки.
Среди пользователей проекта - Docker, 1Password, Ethereum и HashiCorp.
🔗 https://github.com/deckarep/golang-set
#Go #Golang #OpenSource | 3 820 |
| 11 |  Apache Kafka курс 2026: бесплатный курс по Kafka с нуля до профи на русском
Kafka обучение без воды: каждый модуль состоит из понятной теории, схем, команд, которые можно запустить у себя, типичных ошибок и вопросов для самопроверки. Курс подходит, чтобы выучить Kafka с нуля, подготовиться к собеседованию на backend, data engineer или DevOps-позицию и спроектировать надёжную систему на Kafka в продакшене.
https://github.com/justxor/KAFKAFREECOURSR | 4 362 |
| 12 | 🔥 AI-кодинг в Go - не главная проблема. Проблема начинается, когда код никто нормально не проверяет.
Разбор актуальной практики 2026 года: Copilot, Cursor и Claude действительно хорошо справляются с boilerplate, тестами, миграциями и рутинным кодом. Но на сложных участках — concurrency, context, редкие API - ошибки всё ещё легко выглядят «правдоподобно».
Например, AI может сгенерировать код, который:
- компилируется, но содержит race condition
- теряет context и продолжает работу после отмены запроса
- придумывает несуществующий метод библиотеки
- проходит часть тестов, но ломается под нагрузкой
Вывод отсюда не в том, что AI плохо пишет Go.
Куда важнее сам workflow:
repo context → change → compile → tests → static analysis → race detector → review → fix → PR
То есть модель не должна быть «источником истины». Источником истины должны быть кодовая база, документация и детерминированные проверки.
Для Go это особенно важно:
go test ./...
go test -race ./...
go vet ./...
staticcheck ./...
Плюс отдельные правила для context, concurrency, shutdown, retries и внутренних API.
Ещё сильнее схема становится, если один агент пишет код, а другой отдельно проверяет concurrency, архитектуру и edge cases.
Идея простая:
не нужно добиваться от AI идеального кода с первой попытки — нужно строить систему, в которой плохой код не проходит дальше без проверки.
Это уже не просто AI-assisted coding.
Это переход к agentic software engineering. | 3 783 |
| 13 |  🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку
Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте.
А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом.
Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее. | 2 504 |
| 14 | 🐹 Go: `defer f.Close()` может скрыть ошибку записи
При работе с bufio.Writer данные сначала попадают в буфер. Ошибка может возникнуть при Flush() или закрытии файла - уже после успешного Write().
Сохранить все ошибки можно через именованный результат и errors.Join:
func save(path string, data []byte) (err error) {
f, err := os.Create(path)
if err != nil {
return err
}
w := bufio.NewWriter(f)
defer func() {
flushErr := w.Flush()
closeErr := f.Close()
err = errors.Join(err, flushErr, closeErr)
}()
_, err = w.Write(data)
return err
}
Нужны пакеты bufio, errors и os.
Что здесь важно:
* сначала выполняется Flush(), затем Close()
* файл закрывается даже при ошибке сброса буфера
* именованный err позволяет изменить результат после return, пока выполняется defer
* errors.Join сохраняет все ошибки; errors.Is и errors.As умеют их проверять
* если ошибок нет, результат остаётся nil
Ловушка: defer errors.Join(err, f.Close()) закроет файл сразу - аргументы отложенного вызова вычисляются при регистрации defer.
Приём работает в актуальном Go и доступен с Go 1.20. Flush() передаёт данные нижележащему writer; для синхронизации файла с хранилищем нужен отдельный f.Sync().
errors.Join - https://pkg.go.dev/errors#Join
os.File - https://pkg.go.dev/os#File.Sync | 2 659 |
| 15 |  ⚡️ DeepSeek открыла веса V4.1-Flash
DeepSeek выложила свежайшую DeepSeek-V4.1-Flash, мультимодальную MoE-модель на 552 млрд параметров, с контекстом до миллиона токенов и методом Causal Encoder-Decoder под капотом, который вдвое удешевляет разбор входа.
Задача, под которую её делали, скучная, но дорогая. Долго работающий агент постоянно перечитывает свой контекст, и всё прочитанное приходится держать в KV-кэше.
На длинных дистанциях он раздувается, забивает видеопамять и упирается в пропускную способность шин.
В V4.1-Flash кэш сжат до 890 байт на токен, это вчетверо меньше, чем у V4-Flash, и в 437 раз, чем у первой версии DeepSeek.
Каждому слою внимания заранее назначен один из трёх режимов:
🟢в полном слой считает свои ключи и значения сам;
🟢в режиме переиндексации берёт их у предыдущего слоя, но заново выбирает, на что смотреть;
🟢в режиме повторного использования не считает ничего - берёт и чужой кэш, и чужой выбор.
Так хранить приходится в разы меньше. Сверху главный кэш держится в четырёхбитном формате FP4, и устойчивость к такой точности натренирована, а не добавлена после обучения.
🟡Causal Encoder-Decoder
Метод вдохновлен майкрософтовской работой You Only Cache Once про переиспользование KV-кэша слоями. DeepSeek внесла в него структурные улучшения, чтобы поднять ёмкость кэша и глубину вычислений при его порождении.
40 слоёв разделены пополам: 20 на энкодер, 20 - декодер. К и V для декодера не считаются в каждом его слое, а проецируются из последнего скрытого состояния энкодера.
Поэтому при разборе входа работает только первая половина сети - 8 млрд активных параметров на токен против 16 при генерации ответа.
Для агентов, у которых вход в разы длиннее вывода, это именно то, что нужно.
🟡Бенчмарки
На DeepSWE v1.1 модель берёт 74,2% против 74,0 у Claude Opus 5 и 73,0 у GPT-5.6 Sol.
На Terminal-Bench 2.1 - 90,6% (выше всех).
На AutomationBench - 54,8% против 50,3 у Opus 5.
А вот в Terminal-Bench 4.0, где нужны экспертные знания в науке, модель даёт 31,2% против 51,8 у Opus 5, то есть разрыв с топами на самых сложных задачах никуда не делся.
Модель поддерживает настраиваемый уровень рассуждений от 1 до 100, в API это три пресета: low, high, max - они соответствуют значениям 50, 75 и 100.
Шаблона чата в Jinja нет - вместо него советуют реализацию промптов на Python и отдельный набор Rust-библиотек.
Сообщество на Hugging Face уже сделало квантованные версии практически под всё.
📌Лицензирование: MIT License
🟡Блогпост
🟡Веса
🟡Техотчет
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #MMLM #MoE #Deepseek | 2 236 |
| 16 |  Команды ждут тебя на треке программирование роботов на МТС True Tech Champ 2026 — всероссийском чемпионате по программированию с двумя треками и призовым фондом 10 250 000 рублей.
Успей зарегистрироваться до 13 сентября.
В треке программирования роботов тебе предстоит запрограммировать робособаку для доставки груза через полосу препятствий сначала в онлайн-симуляторе, а затем на офлайн-полигоне в финале 22 октября. Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.
Участие в командах 2-5 человек. Если у тебя нет своей команды, кураторы помогут объединиться с другими участниками на платформе.
Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд 10 250 000 рублей, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия.
Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября.
erid:2VSb5xDCSMY | 2 563 |
| 17 |  🔥 monty-go - безопасный запуск Python-кода от LLM прямо внутри Go
Проект оборачивает интерпретатор Pydantic Monty в WebAssembly и запускает его через wazero.
Что интересно:
- pure Go — без CGO
- без контейнеров и subprocess
- запуск sandbox меньше миллисекунды
- WASM-бинарник всего около 2,9 МБ
- можно ограничить память, время, число аллокаций и глубину рекурсии
- доступ к файлам и ОС идёт только через разрешённые Go-callbacks
- внешние функции работают через pause/resume
Главная идея — агент может написать один Python-скрипт, который вызывает ваши Go-инструменты, вместо длинной цепочки отдельных tool calls. Это уменьшает число обращений к модели и упрощает сложные agentic workflow.
MIT.
https://github.com/fugue-labs/monty-go | 3 431 |
| 18 |  Spinifex - open-source платформа с AWS-совместимым API для запуска инфраструктуры на собственном железе.
Проект позволяет поднимать сервисы, похожие на:
- EC2
- VPC
- S3
- EBS
Всё работает на bare metal и остаётся под полным контролем владельца инфраструктуры.
Spinifex рассчитан на сценарии, где обычное облако использовать нельзя или нежелательно:
- edge-площадки
- частные дата-центры
- среды с плохой связью
- изолированные и высокорисковые инфраструктуры
Идея простая: получить привычную облачную модель AWS, но без зависимости от публичного облака.
Проект написан на Go и открыт на GitHub:
https://github.com/mulgadc/spinifex | 6 427 |
| 19 |  🔴 Тестовое собеседование с Go Senior с опытом работы в Яндексе, EPAM и Uzum в этот четверг
3 сентября(в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Go-разработчика.
Как это будет:
📂 Маруф Караев, Senior в европейской компании, ex-Uzum, ex-Яндекс, ex-EPAM будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Маруф будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Маруфу
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Go-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_go_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 3 274 |
| 20 |  🔥 В Go есть странная, но полностью валидная конструкция:
error.Error(errors.ErrUnsupported)
Почему это работает:
- errors.ErrUnsupported — реальная ошибка из пакета errors
- error — интерфейс
- Error — его метод
- метод в Go можно вызвать как обычную функцию через method expression
Поэтому:
err := errors.New("oops")
err.Error()
error.Error(err)
дадут одинаковый результат.
А:
error.Error(errors.ErrUnsupported)
вернёт:
"unsupported operation"
Непривычный синтаксис, который легко принять за ошибку, хотя это обычная возможность языка. | 3 193 |
