Indigo Web | Frontend Backend

🔍 Как ускорить проверку микрофронтендов с DevSpace ❗ Инженер поделился опытом быстрой проверки микрофронтендов без долгого ожидания CI и танцев с портами. В этой статье: 🔘Полный пайплайн сборки больше не нужно ждать ради мелких правок. 🔘Все окружение продолжает жить в Kubernetes. 🔘Локальная сборка автоматически синхронизируется прямо в рабочем поде. 🔊 Почитать подробнее 🤓 Indigo Web | #news #ru

😎 Centrifugal. Fluid UI для создания standalone веб-приложений Что в статье: ⏺Архитектура на основе Angular для высокопроизводительных веб-интерфейсов ⏺Поддержка standalone-режима для создания all-in-one интерфейсов ⏺Кастомизируемая виртуальная клавиатура для киосков самообслуживания — Фреймворк закрывает задачи по сборке интерфейсов киосков и терминалов без лишнего обвеса. 🖥 Репозиторий на GitHub 🤓 Indigo Web | #ai #репозиторий

На Stepik запустили годный курс по «Troubleshooting Docker и Kubernetes: поиск и устранение проблем» В программе только важные аспекты: — troubleshooting Docker и Docker-образов — диагностика сетевых проблем — настройка readiness/liveness probes — отладка pod’ов, деплоев и ingress — анализ логов контейнеров и кластера — разбор ошибок CrashLoopBackOff, OOMKilled, ImagePullBackOff и другие частые ошибки Собеседования на DevOps/SRE сейчас всё чаще строятся вокруг реальных инцидентов. Данный курс фокусируется именно на таких сценариях и помогает в подготовке к практическим вопросам 48 часов доступен со скидкой 25% ↗️ Пройти курс на Stepik

🔍 Анализ кода VSCode ❗ Создатели JavaScript-анализатора проверили его работу на исходниках Visual Studio Code. В этой статье: 🔘Выпущен статический анализатор для JavaScript и TypeScript. 🔘Проверка исходников VSCode выявила скрытые ошибки в коде. 🔘Поиск багов прошел на реальном крупном Open Source проекте. 🔊 Почитать подробнее 🤓 Indigo Web | #news #ru

😎 Генерация email на OpenAPI и React Что в статье: ⏺Описание контракта письма в OpenAPI вместо ручного создания компонентов и параметров ⏺CLI-генерация NestJS-артефактов и React-компонентов с типизированными пропсами ⏺Переход на spec-driven платформу для ускорения работы разработчиков и тестировщиков — Спецификации OpenAPI и CLI-генерация полностью избавляют от рутины при создании однотипных писем и бэкенд-артефактов. 🖥 Читать статью 🤓 Indigo Web | #статья #ru

«Освоение модульного тестирования с использованием Pytest» курс на Stepik Сегодня умение писать тесты ценится почти так же, как и умение писать сам код. Если pytest, fixtures, CI/CD и coverage всё ещё вызывают вопросы самое время это исправить Программа курса: • Pytest: от базовых тестов до CI/CD • fixtures, mocking, parametrization • Flask/API testing • Selenium и UI тестирование • Docker + Docker Compose • GitHub Actions • coverage и отчёты • debugging и refactoring тестов Курс построен вокруг практики: много примеров, готовых кейсов и разборов рабочих сценариев 48 часов действует скидка 25% ↗️ Пройти курс на Stepik

Вайбкодим «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG» Образовательная программа на Stepik по разработке современных AI-агентов. Начинаем с Model Context Protocol: создаём MCP-серверы, подключаем инструменты и внешние API, а затем переходим к разработке Agentic RAG-систем с памятью, рассуждением, поиском знаний и оценкой качества. • Model Context Protocol и MCP-серверы • LangChain, LangGraph, LlamaIndex • API, инструменты, ресурсы и промпты • Классический RAG → Agentic RAG • ReAct, память и планирование • Графы знаний и свои инструменты • Трассировка и подготовка к production Успей, скидка 20% действует 48 часов ↗️ Начать обучение на Stepik

💻 Реконструкция Grok Bot для macOS Основные возможности: ⏺Воссозданный исходный код Grok Bot 0.18.0 ⏺Расширенная функциональность для macOS ⏺Неофициальный проект для изучения исходников и работы на Mac — Стоит открыть разработчикам, которым интересен исходный код и работа Grok Bot на macOS. 🖥 Репозиторий на GitHub 🤓 Indigo Web | #репозиторий #en

Вайбкодим «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG» Образовательная программа на Stepik по разработке современных AI-агентов. Начинаем с Model Context Protocol: создаём MCP-серверы, подключаем инструменты и внешние API, а затем переходим к разработке Agentic RAG-систем с памятью, рассуждением, поиском знаний и оценкой качества. • Model Context Protocol и MCP-серверы • LangChain, LangGraph, LlamaIndex • API, инструменты, ресурсы и промпты • Классический RAG → Agentic RAG • ReAct, память и планирование • Графы знаний и свои инструменты • Трассировка и подготовка к production Успей, скидка 20% действует 48 часов ↗️ Начать обучение на Stepik