Теперь можно говорить без всяких прикрас: мы выпустили анализатор для языков JavaScript и TypeScript. А значит, это повод испытать его в полевых условиях и посмотреть, что он найдёт в исходном коде хорошо знакомого многим Open Source проекта Visual Studio Code. Если вам интересно узнать, какие ошибки и подозрительные фрагменты кода обнаружил анализатор, — добро пожаловать в статью.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шуматбаев, я инженер технической поддержки в Arenadata. Эта статья — попытка собрать в одном месте внутренние механизмы Apache Kafka, которые задействованы при работе клиентских приложений. Цель простая: дать понимание, с которым типовые инциденты перестают выглядеть загадкой и разбираются за минуты, а не за дни.

Я довольно активно использую ИИ в разработке примерно с конца 2024 года.

Наверное, многие слышали оценки в духе: «ИИ ускоряет разработчика на 20–30%». Возможно, для каких‑то привычных задач это и неплохая метрика.

Но недавно у меня случился кейс, который вообще плохо укладывается в эту систему координат.

За один очень плотный рабочий день — примерно 11 часов от идеи до боевого переключения — удалось исследовать закрытый Windows‑компонент, восстановить недокументированный бинарный протокол, разобраться с особенностями криптографии, написать совместимую реализацию на Java, сформировать регрессионный корпус из реального трафика, завернуть всё в контейнер, развернуть в Kubernetes, провести независимое ревью и переключить production.

И вот после такого слова про «+30% производительности» начинают казаться немного смешными.

Честно говоря, это пока самый впечатляющий кейс разработки с AI, который у меня был. Восторг скрывать не буду:)