Обзор для разработчиков: от упаковки скриптов до анализа LLM и падения прода

Коротко

• Практическое руководство по созданию CLI-утилиты на Bash и её публикации в AUR.
• Методика для аналитиков: как структурированно ответить на вопрос о падении маржи.
• Критика подхода «промпт-инжиниринга» и предложение альтернативной стратегии работы с LLM.
• Разбор реальных инцидентов с падением продакшена из-за ошибок в API.
• Подробный взгляд на архитектуру ключевой информационной системы ФНС.

Практика разработки и DevOps

Что случилось

Опубликовано руководство по созданию системной утилиты мониторинга на Bash, которая собирает данные о памяти, дисках, сети и процессах, с последующей упаковкой в пакет для Arch User Repository (AUR).

Почему важно

Процесс превращения набора команд в полноценный, удобный для распространения инструмент — это ценный навык для автоматизации и администрирования. Упаковка в AUR делает утилиту доступной для широкого круга пользователей Arch Linux и его производных.

Кому важно

Системным администраторам, DevOps-инженерам и разработчикам, которые хотят автоматизировать рутинные задачи и делиться своими решениями.

Что делать

Изучить статью как пошаговый мануал для создания собственных скриптов. Можно адаптировать подход для своих нужд или использовать готовую структуру проекта.

Источник

Готовим скрипт на Bash и упаковываем в AUR

Аналитика данных и бизнес-метрики

Что случилось

Предложен структурированный подход для аналитиков, позволяющий дать обоснованный ответ руководству на вопрос о причинах падения маржинальности.

Почему важно

Умение переводить сырые данные в понятные бизнесу выводы — ключевая компетенция аналитика. Готовый фреймворк для анализа помогает избежать паники и быстро выявить драйверы изменений в финансовых показателях.

Кому важно

Бизнес-аналитикам, дата-сайентистам и руководителям, которым необходимо оперативно диагностировать проблемы в финансовых результатах.

Что делать

Взять предложенную методологию на вооружение для подготовки к сложным вопросам от стейкхолдеров. Построить дашборды, которые сразу отвечают на типовые вопросы о «почему упало».

Источник

Директор спрашивает «почему маржа упала» — как ответить цифрами

Работа с искусственным интеллектом

Что случилось

Автор ставит под сомнение эффективность «промпт-инжиниринга» как основного метода работы с большими языковыми моделями (LLM) и предлагает альтернативный взгляд на их использование для решения бизнес-задач.

Почему важно

Индустрия переживает хайп вокруг правильной формулировки запросов. Критический взгляд помогает сместить фокус с манипуляций текстом на проектирование систем, где LLM — один из компонентов, что может привести к более стабильным и ценным результатам.

Кому важно

ML-инженерам, продукт-менеджерам и разработчикам, внедряющим LLM в свои продукты или рабочие процессы.

Что делать

Пересмотреть текущие проекты с LLM: возможно, вместо тонкой настройки промптов стоит инвестировать время в улучшение данных, контекста или архитектуры системы в целом.

Источник

Как заработать на LLM, перестав писать «правильные промпты»

Инфраструктура и инциденты

Что случилось

Инженеры делятся историями о критических сбоях в продакшене, произошедших из-за ошибок в API, включая инцидент, случившийся 31 декабря.

Почему важно

Анализ реальных факапов — один из самых эффективных способов обучения для предотвращения подобных ситуаций в будущем. Это напоминание, что даже в отлаженных процессах есть место человеческому фактору и неочевидным багам.

Кому важно

Бэкенд-разработчикам, DevOps-инженерам, руководителям технических отделов и всем, кто отвечает за надежность сервисов.

Что делать

Изучить кейсы, чтобы понять типовые сценарии failures. Усилить практики тестирования, особенно интеграционного и нагрузочного, и пересмотреть процедуры выкатки обновлений, особенно в предпраздничные дни.

Источник

Уронили прод 31 декабря: забавные факапы с API, за которые нам до сих пор стыдно

Государственные IT-системы

Что случилось

Опубликован разбор архитектуры автоматизированной информационной системы «Налог-3», которая является технологическим ядром Федеральной налоговой службы (ФНС) России.

Почему важно

Статья проливает свет на реальное устройство одной из самых масштабных и критически важных государственных IT-систем, развеивая мифы и домыслы о её работе. Это уникальный взгляд изнутри на enterprise-архитектуру государственного уровня.

Кому важно

Архитекторам enterprise-систем, разработчикам, работающим с госсектором, и всем, кто интересуется устройством крупных распределённых систем.

Что делать

Изучить описанные архитектурные решения и принципы для понимания масштаба и сложности задач, решаемых в государственном IT. Это может быть полезно для собственных проектов, требующих высокой отказоустойчивости и обработки больших данных.

Источник

Архитектура АИС «Налог-3»: или как работает ФНС на самом деле

Риски и неопределенности

• Предложенные методологии анализа данных или работы с LLM могут не подходить для всех типов бизнесов или задач без адаптации.
• Опыт отключения 3G или архитектура ФНС описаны для конкретных условий и инфраструктуры, которые могут кардинально отличаться в других компаниях или странах.
• Скорость эволюции языковых моделей (как в случае с Gemini) делает любые сравнительные обзоры быстро устаревающими.
• Риск повторения описанных ошибок с API остаётся высоким, так как корень проблем часто лежит в человеческом факторе и давлении сроков.

Сегодняшние материалы охватывают спектр от сугубо технических практик до стратегических вопросов работы с данными и AI. Ключевая мысль: эффективность всё чаще зависит не от написания кода, а от умения упаковывать решения, анализировать их влияние и проектировать надёжные системы, учитывая как технологические, так и бизнес-контексты.