Dev

Обобщённые типы в Go: случаи использования и шаблоны

Обобщённые типы в Go: случаи использования и шаблоны

Безопасный по типам переиспользуемый код с общими типами Go

Генерики в Go представляют собой одну из самых значительных особенностей языка, добавленных с момента выхода Go 1.0. Введенные в Go 1.18, генерики позволяют писать безопасные с точки зрения типов, повторно используемые коды, которые работают с несколькими типами без ущерба для производительности или ясности кода.

Шаблоны многоквартирных баз данных с примерами на Go

Шаблоны многоквартирных баз данных с примерами на Go

Полное руководство по шаблонам многоквартирных баз данных

Мультитенантность — это фундаментальный архитектурный паттерн для SaaS-приложений, позволяющий нескольким клиентам (арендаторам) использовать одну и ту же инфраструктуру приложения, сохраняя при этом изоляцию данных.

Модульное тестирование в Python: Полное руководство с примерами

Модульное тестирование в Python: Полное руководство с примерами

Тестирование на Python с использованием pytest, TDD, мокирования и покрытия кода

Модульное тестирование гарантирует, что ваш код на Python работает правильно и продолжает работать по мере развития проекта. Это всеобъемлющее руководство охватывает все, что вам нужно знать о модульном тестировании в Python, от базовых концепций до продвинутых техник.

Создание серверов MCP на Python: руководство по веб-поиску и парсингу

Создание серверов MCP на Python: руководство по веб-поиску и парсингу

Создавайте серверы MCP для ИИ-ассистентов с примерами на Python

Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.

Горячие Кнопки Ubuntu: Полное руководство

Горячие Кнопки Ubuntu: Полное руководство

Сокращения клавиш Ubuntu -> ваша продуктивность

Короткие команды - сочетания клавиш Ubuntu - незаменимые инструменты для повышения продуктивности и эффективности. Будь вы разработчиком, системным администратором или продвинутым пользователем, эти сокращения могут ускорить ваш рабочий процесс и снизить зависимость от мыши.

Преобразование HTML в Markdown с помощью Python: Полное руководство

Преобразование HTML в Markdown с помощью Python: Полное руководство

Python для преобразования HTML в чистый, готовый к использованию с LLM Markdown

Конвертация HTML в Markdown является фундаментальной задачей в современных рабочих процессах разработки, особенно при подготовке веб-контента для крупных языковых моделей (LLM), систем документации или статических генераторов сайтов, таких как Hugo. Это руководство является частью нашего Инструментов документации в 2026 году: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.

Освоение Dev Containers в VS Code

Освоение Dev Containers в VS Code

Создавайте согласованные, переносимые и воспроизводимые среды разработки с помощью Dev Containers

Разработчики часто сталкиваются с проблемой “работает на моей машине”, вызванной несоответствиями зависимостей, версиями инструментов или различиями в операционных системах. Dev Containers в Visual Studio Code (VS Code) решают эту проблему элегантно — позволяя разрабатывать внутри контейнеризованной среды, специально настроенной для вашего проекта.

Создание, публикация и монетизация Alexa Skill

Создание, публикация и монетизация Alexa Skill

Как разработать Amazon Alexa Skill — инструкции.

В этой статье мы углубимся в разработку, тестирование и публикацию Alexa Skill. Мы также рассмотрим принципы дизайна, технические аспекты и лучшие практики, чтобы обеспечить увлекательный и естественный пользовательский опыт.

Проблемы структурированного вывода в Ollama GPT-OSS

Проблемы структурированного вывода в Ollama GPT-OSS

Не очень приятно.

Модели GPT-OSS от Ollama (https://www.glukhov.org/ru/llm-performance/ollama/ollama-gpt-oss-structured-output-issues/ “Ollama GPT-OSS”) постоянно сталкиваются с проблемами при работе со структурированным выводом, особенно при использовании с фреймворками вроде LangChain, OpenAI SDK, vllm и другими.

Сравнение структурированного вывода среди популярных поставщиков LLM — OpenAI, Gemini, Anthropic, Mistral и AWS Bedrock

Сравнение структурированного вывода среди популярных поставщиков LLM — OpenAI, Gemini, Anthropic, Mistral и AWS Bedrock

Немного отличающиеся API требуют особого подхода.

Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python