Voodoo.js: прорыв или возвращение к простому вебу?
Разбор Voodoo.js: HTML-первый без сборки, JSX в разметке, реактивность без Virtual DOM, честные бенчмарки и почему идея важнее скорости в эпоху ИИ-кодинга.
Stuzhuk Lab — Chemistry of Code
Химия кода
← Все статьи
Тег
Архитектура
Все статьи блога с этим тегом.
Voodoo.js изнутри: как собственный интерпретатор оживляет обычный HTML
Разбор Voodoo.js изнутри: от DOM после HTML-разборщика браузера до лексера, дерева выражений, интерпретатора, эффектов через Proxy и прямой записи в узлы без eval.
Voodoo.js: архитектура среды выполнения без компилятора, Virtual DOM и eval
Карта слоёв Voodoo.js: обход DOM, области видимости, реактивность, цена отказа от сборки, размер пакета, разрастание возможностей и HTML как артефакт для ИИ.
Как научить нейросеть читать рукописные цифры: от CNN до TrOCR
Практический путь от классификации одной цифры до распознавания последовательностей на реальных бланках: CNN, CTC, CRNN, TrOCR, разметка из базы, эксперименты и production-пайплайн без лишней модели.
Приёмы ООП (Design Patterns): словарь, а не цель
Выжимка GoF: шаблон как именованное решение, Strategy и Observer сегодня, ловушка «впихнуть паттерн», ИИ и карго-культ — с кейсами и действиями на сегодня.
ACL и мультиарендность в RAG: фильтровать права до поиска, а не после
Права доступа в промышленном RAG нельзя оставлять модели. Как изолировать арендаторов, применить список доступа до извлечения, закрыть скрытые каналы утечки и измерить полноту при жёстких фильтрах.
Загрузка документов в RAG: PDF, таблицы, распознавание и версии без тихого мусора
Конвейер приёма документов для промышленного RAG: неизменяемый оригинал, разбор PDF и сканов, таблицы без сломанных ячеек, карантин парсера, версии и идемпотентность.
Экономика структур данных
Нет абсолютно быстрых структур данных. Как считать стоимость хранения, доступа, изменений и перемещения — и выбирать структуру под профиль нагрузки.
Lovable: 400 маршрутов с Next.js на TanStack Start без одномоментного переключения
Параллельный прокси, #shared, адаптеры и агенты: lovable.dev ушёл с Vercel на свой стек при 42 млн посетителей в месяц.
Как LLM находит знания: от токенов и Transformer до RAG
Как текст становится токенами и векторами, что делает Transformer, чем обучение отличается от RAG, и как из Markdown собрать поиск знаний для модели.
Как обучают LLM: предобучение, дообучение, LoRA, RAG и агенты
Уровни адаптации языковых моделей: что меняет веса, что подключает знания и инструменты, и как выбрать подход без «дообучения на PDF».
Дешёвая LLM для агента: почему экономия на токене дорожает задачу
Почему облегчённые модели плодят вызовы инструментов, как бенчмарки врут и какие метрики считать вместо цены за миллион токенов.
Problem Engineering: спецификация задачи важнее трюков промпта
Пять слоёв формальной постановки задачи для ИИ-кода: инварианты, контракты данных, гонки, отказы и наблюдаемость вместо масок персонажа.
Проверка качества языковых моделей: какие тесты существуют и что они на самом деле измеряют
Виды проверок LLM: открытые наборы задач, арены, модель-судья, безопасность, регрессия продукта и онлайн-сигналы — что каждый тест проверяет и чего не видит.
Векторные базы для агентов ИИ в 2026: что важнее скорости ANN
Qdrant, Pinecone, Weaviate, pgvector и Milvus: фильтры, гибридный поиск, мультитенантность и квантование — как выбирать хранилище памяти агента.
React Native в 2026: New Architecture, нативный код и границы для ИИ
Разбор реального приложения: Fabric и JSI, где выполнять работу, bare vs Expo, клавиатура на сложных формах и чем ИИ реально помогает в RN.
Spec-Driven Development в 2026: спецификация как источник истины для разработки с ИИ
Спецификация как главный артефакт разработки с ИИ: цикл спека → план → код → проверка, инструменты 2026 и где SDD ломается.
Векторные базы данных в промышленном ИИ: слой индекса, поиска и хранения
Как выбрать и эксплуатировать векторную базу: алгоритмы поиска, фильтры, арендаторы, PostgreSQL с pgvector против отдельного хранилища.
Переписывание Bun с Zig на Rust: правило «не переписывай с нуля» больше не догма
64 агента за 11 дней перенесли ядро Bun: стоимость переписывания изменилась, долг ревью — нет. Разбор эссе на Dev.to.
Почему дешёвое тестирование обходится дорого: экономика стоимости ошибок в разработке ПО
Фича — инвестиция, которая не заканчивается на релизе. Как считать полную стоимость разработки, тестов, поддержки и отказа, и почему тестировать нужно пропорционально цене сбоя, а не ради процента покрытия.
Лучшие книги по программированию: список, который стоит прочитать инженеру
Двенадцать книг по инженерии ПО — критерии отбора, для кого каждая, главные идеи и серия выжимок на блоге. Без «топов ради топа».
Контур оценки ИИ в 2026 году: золотые наборы, регрессионные барьеры и критерии релиза для продакшена
Как построить инженерный контур оценки ИИ: золотые наборы, метрики поиска и генерации, регрессионные барьеры в CI, теневой трафик, выпуск и FinOps LLM-шлюза.
Защитные барьеры для ИИ в 2026 году: политики, разрешённые инструменты и безопасная автономность агентов
Практическая модель вывода ИИ-агентов и RAG-систем в промышленную эксплуатацию: политики как код, узкие права инструментов, согласования человеком, проверка атак и аудит, пригодный для разбора инцидентов.
Плейбуки отказоустойчивости: таймауты, предохранители и честная деградация
Плейбуки отказоустойчивости LLM с ограниченными повторами и честными режимами деградации.
Шлюз LLM и финансовая операционная дисциплина в 2026: маршрутизация моделей, бюджеты токенов и контроль стоимости без потери качества
Как спроектировать шлюз ИИ с маршрутизацией моделей, бюджетами токенов и контролем стоимости: политики, кэш, отказоустойчивость и юнит-экономика без потери качества ответов.
Как спроектировать таксономию маршрутизации моделей для продуктовых команд
Устойчивая маршрутизация моделей вокруг контрактов задач, а не названий поставщиков.
Семантическое кэширование без утечки данных арендаторов
Многопользовательский семантический кэш без межарендного раскрытия данных и устаревшей авторизации.
Токенные бюджеты и chargeback для AI-платформы с несколькими командами
Токенные бюджеты и chargeback через метрики полезной работы и ясных владельцев.
Промышленная инженерия RAG в 2026 году: разбиение, гибридный поиск, переранжирование и оценка
Практическое руководство по промышленным RAG-системам: подготовка корпуса, гибридный поиск, переранжирование, оценка качества, безопасность, наблюдаемость и поэтапный план внедрения.
Промпт-инъекции в продакшене 2026: защита RAG, инструментов и агентов от недоверенного контента
Практическая архитектура защиты от промпт-инъекций в RAG и агентных системах: происхождение документов, изоляция контекста, минимальные полномочия, контроль исходящего трафика, песочницы и проверяемая многоуровневая защита.
Эксперименты с разбиением документов с фиксированной разметкой, HTML и баз знаний для RAG
Контролируемые эксперименты с разбиением документов с сохранением структуры и цитат.
Как собрать эталонный набор данных для оценки RAG
Эталонный набор для оценки поиска и ответов RAG: разметка, версии и контроль регрессий.
Гибридный поиск с BM25, векторами и reciprocal-rank fusion
Сочетание BM25, векторного поиска и reciprocal-rank fusion с измеримыми производственными ограничителями.
Переранжирование в промышленном RAG: качество, задержка и стоимость
Эксплуатация этапа переранжирования RAG с явными бюджетами качества, задержки и стоимости.
Путь от Junior до Senior Go Developer: что действительно нужно изучать
Реалистичная карта роста в Go: фундамент Junior, идиомы и прод Middle, архитектура и ответственность Senior — без лишних фреймворков и чеклистов ради чеклистов.
MCP в продакшене 2026: stateless-спека, безопасность и миграция
Практический разбор Model Context Protocol после релиза 2026-07-28: отказ от сессий, MRTR, маршрутизация по заголовкам, авторизация, shadow MCP и как писать серверы, которые переживают нагрузку.
Архитектура промышленного RAG: от поиска к корпоративной платформе
Как спроектировать масштабируемый RAG для множества источников, миллионов документов и разграничения доступа.
Проектирование корпоративной ИИ-платформы: от пилота к стандарту
Как спроектировать масштабируемую платформу корпоративного ИИ, где знания, безопасность и интеграции важнее отдельных моделей.
Arcovia: проверка архитектуры React и Next.js-проектов
Arcovia строит карту зависимостей React и Next.js-проекта, объясняет оценку архитектуры и подсказывает, с чего начать рефакторинг.
Обследование предприятия: как начать проект корпоративного ИИ с фактов
Как провести интервью, проанализировать процессы и выявить источники знаний до проектирования корпоративного ИИ.
Первый день архитектора корпоративного ИИ: начать с предприятия
Почему проект корпоративного ИИ начинается с бизнес-задач, знаний и безопасности, а не с выбора модели или серверов.
Будущее корпоративного ИИ: архитектура на годы вперед
Как построить корпоративную ИИ-платформу, которая переживет смену моделей, поставщиков и форматов данных.
Где заканчивается генерация кода и начинается инженерия
ИИ уже пишет рабочие функции, но продукт — это архитектура, контекст, риски и ответственность. Граница между кодом и инженерией, кейс легаси на 15 лет и навыки разработчика в 2026.
Может ли искусственный интеллект разобраться в проекте с 15-летней историей
Унаследованный код на миллионы строк, сотни таблиц и десятки интеграций: что ИИ понимает за часы, где ошибается, как внедряют RAG и индексацию репозитория, и почему эксперт + модель быстрее, чем любой из них по отдельности.
Как устроен современный веб: от браузера до базы данных
Полный путь HTTP-запроса — DNS, TLS, CDN, балансировщик, Nginx, backend, Redis, очереди, PostgreSQL и обратно в браузер. Практический разбор для разработчиков и архитекторов.
Как проектировать современную ERP-систему в 2026 году: от монолита к платформе
Metadata Driven Architecture, движки платформы, стек фронтенда и стратегия миграции — как строить ERP, которая развивается десятилетиями без переписывания каждые пять лет.
Как проектировать систему, которая проживёт 10 лет
Почему системы умирают не из-за технологий, а из-за ранних архитектурных решений — и как проектировать изменения, а не функции: границы модулей, домен, данные, ADR и чек-лист на десятилетие.
Почему EAV кажется хорошей идеей, а потом уничтожает производительность ERP
Entity–Attribute–Value на старте выглядит идеально: гибкость без миграций. Почему через годы JOIN, индексы и отчёты ломают ERP — и где EAV уместен, а где нет.
Самая дорогая ошибка в архитектуре ERP — попытка сделать систему универсальной
Почему иллюзия универсальности превращает ERP в EAV-монстра: потеря производительности, типизации и бизнес-смысла — и как строить систему вокруг предметной области, а не абстрактных сущностей.
Эволюция архитектуры веб-приложений за последние 20 лет
От серверного рендеринга 2005 года до AI-приложений и edge computing: как менялись веб-архитектуры, почему старые решения не были ошибками и как выбирать подход в 2026 году.
Почему большинство ERP-систем превращаются в монолитного монстра
Парадокс успеха ERP: исключения, технический долг, единая БД и распределённый монолит. Почему монстр — следствие роста бизнеса и как замедлить деградацию.