Чашечка Java

JVM Day 29 августа: новинки JVM мира и –10% на билет   Бэкендеры, отличная новость. 29 августа в Москве пройдет конференция для своих. Приглашают Java-, Scala- и Kotlin-разработчиков, архитекторов и тимлидов.   Здесь выступят и расскажут: — Андрей Кулешов — что нового в JVM за год; — Сергей Петрелевич — разработка по Mechanical Sympathy; — Александр Ланцов — Java после Loom и другие модели concurrency; — Антон Курако — как бенчмарки вводят в заблуждение.   А вечером во дворе T-Space — посиделки, интерактивы и открытый микрофон с историями ошибок. Мест мало, а цена билета будет расти. Успевай зарегистрироваться сегодня со скидкой 10% по промокоду: BYTECODE Промокод действует по 10.08. Это #партнёрский пост

Spring AI 2.0 против LangChain4j: выбор для Spring Boot 4 В 2026 году Spring AI вышел вместе с Spring Boot 4 и стал официальным стартером на start.spring.io. LangChain4j не порт Python LangChain: заточен под Java, поддерживает 20+ провайдеров больших языковых моделей (LLM) и 30+ векторных БД, работая со Spring Boot, Quarkus, Helidon и Micronaut. Главный вопрос для enterprise-команды: не «кто больше умеет», а где вы готовы платить за интеграцию. Spring AI углубляется в Spring-экосистему: внедрение зависимостей (DI), Micrometer и Actuator из коробки. LangChain4j шире по провайдерам и фреймворкам, но в Spring-проекте он остаётся внешней библиотекой, а не родным стартером. Версии, поддержка протокола MCP и выбор интеграций — в статье. Что выберете?

KotlinLLM: модель пишет runtime-логику в вашем Kotlin/JVM-проекте JetBrains Research открыл исходники плагина для IntelliJ IDEA. В Kotlin/JVM-проектах появляются Smart macros — функции, тело которых генерирует модель, сохраняется в репозитории как Kotlin-код и исполняется без повторных вызовов LLM. Для Kotlin-разработчика в enterprise это детерминированный runtime, меньше вызовов к API в продакшене и ревью сгенерированной логики вместе с остальным кодом. Пишете asLlm<F, T>() для преобразования данных или mockLlm<T>() для тестового интерфейса. Прототип проверен на адаптированном Spring Petclinic и радаре GitHub-задач: накладные расходы невелики, сгенерированный код коммитится и работает как обычный Kotlin. Apache 2.0. Подробности в блоге JetBrains Research

1 августа Яндекс приглашает разработчиков на бэкенд-конференцию Back to Back Если вы разрабатываете бэкенд на Java, Go, Python, C++, Rust или любом другом стеке — присоединяйтесь. Обсудим темы, которые актуальны для всех вне зависимости от языка. Часть программы в Москве: — Как устроена архитектура аутентификатора в гетерогенной системе с экспертом по разработке ПО YADRO Даниилом Подольским. — Проектирование безопасного механизма отмены для C++20-корутин вместе со старшим разработчиком Яндекса Раедом Романовым. Полную программу смотрите на сайте. Если будете на ивенте в Москве, то сможете посетить экспертные сессии 1:1 c разбором личных и карьерных запросов и выступление питерской группы «Научно-технический рэп». Регистрируемся тут.

Если вы устали от бесконечных тасок и созвонов, то мы приготовили для вас игру, которая поможет отдохнуть А заодно проверить вашу способность быстро запоминать новую инфу. Переходите по ссылке и играйте в нашу «Меморину». И делитесь результатами в комментариях! Играть тут: https://tprg.ru/bjqP

Локализация через Enum: избавляемся от рантайм-парсинга В статье на Tproger разобрали три подхода к локализации: классическое наследование требует дублировать поля вручную, стандартные ARB/JSON парсятся в рантайме и съедают память, а табличные генераторы требуют ручного запуска после каждой строки. Выход — Enum в одном файле без внешних ресурсов. Это убирает рантайм-парсинг и ручное дублирование. Если ваши сервисы сопрягаются с клиентами, где локализация до сих пор требует JSON или генераторов, стоит переложить её на compile-time решение.

Как решить задачу охраны промышленных объектов Проинспектировать НПЗ с десятками корпусов или организовать охрану трубопровода на 400 км — задача не из простых. Камеры не заглянут за угол. Дрон через 30–40 минут работы придется зарядать. Охранник — дорого, медленно, небезопасно. Остаётся робособака. Они уже вышли за пределы мемных видео от Boston Dynamics, и сейчас активно используются в кейсах, вроде охраны. Как они устроены технически — можете узнать в материале на нашем сайте. Внутри: — как устроено ядро и почему к нему нет прямого доступа — почему к лидару обязательно добавляют сонар и радар — как работает рой в mesh-сети без GPS — где робот ломается (метель, стройка, полиэтиленовая плёнка) Спойлер: экосистема пока сырая, стандартов нет, собрать самому нельзя. Но альтернативы для сложного рельефа и помещений — нет.

Три ИТ-события, которые вы могли пропустить (а зря) Пока все гонятся за хайповыми новостями, мы вместе с коллегой Андреем Дмитриевым из JUG.ru собрали события, которые уже повлияли на мир разработки. В пилотном выпуске нового подкаста: — Хакеры стерли десятки тысяч ПК через Microsoft Intune — Дефицит оперативной памяти до 2030 года — Оптимизация glibc под x86_64 О других событиях вы можете узнать, послушав подкаст. Особое внимание предлагаем уделить рефлексии. В выпуске мы подсветили, почему те или иные истории важны для ИТ-сообщества. А теперь призываем вас в комменты под видео: что уже вошло в вашу жизнь из этих кейсов? И как думаете, что из этого не производит резонанса? Смотрите подкаст и присоединяйтесь к дискуссии: https://tprg.ru/S7jD

RAG в JVM-стеке: AI-ассистент на Spring AI без Python Команда автора статьи внедрила AI-ассистента для внутренней системы, не переходя на Python. Взяли Spring AI, PostgreSQL с pgVector и быстро убедились: качество ответов упирается не в код, а в данные. Документация оказалась разрозненной, стандартное разбиение на чанки теряло контекст. После экспериментов с перекрытием и секциями пришли к простому решению: векторный поиск идёт по чанкам, но в ответ передаётся полный текст секций, к которым относятся найденные фрагменты. Это сохранило точность поиска и устранило разрывы инструкций. Главный вывод — модель не добавляет знаний, а лишь отражает зрелость документации. Улучшение базы знаний дало больший прирост качества, чем выбор более мощной LLM. Для Java-разработчиков — готовый кейс внедрения RAG в привычном стеке. Подробности с примерами кода — в статье: https://habr.com/ru/companies/raiffeisenbank/articles/1012666/

Победителями премии Тпрогер 🐀становятся... Здесь играет барабанная дробь и интригующая музыка... Вам нужно только выждать драматическую паузу перед объявлением победителей — в каждой номинации он один, и определяется большинством голосов. Готовы? В номинации «Продукт года» золотая мышь достается компании: 🐀NetVision за платформу интеллектуального мониторинга СИМ. В номинации «Облачный продукт года» побеждает компания: 🐀Гравитон с паком виртуализации «Гелиус» Звание «IT-ивент года» вручается компании: 🐀Островок! за О!Хакатон И в категории «Дизайн года» первое место занимает компания: 🐀AcademiaDev за интерактивную инсталляцию. Каждый ваш лайк, голос влияли на исход премии. Давайте поддержим всех — ставьте 🏆участникам, которые хоть и не заняли призового места, но точно остались в сердечке. И 🔥, если хотите аналогичных активностей и готовы выбирать еще!

Ну и еще немного про ИИ! 😁 Одни компании недолюбливают нейросети за риск утечки конфиденциальной информации. Судя по комменту к предыдущему посту вы тоже от него устали 🤪 Но каким-то образом у разных компаний получается приручить эту химеру и выуживать из нее пользу. Как, например, у этих ребят. Команда хотела облегчить работу коллег и создала то, что стало ключом к корпоративному ИИ. Они хотели доступ к мощным нейросетям, но так, чтобы ни байта данных не вышло за порог компании. И чтобы запускал это не только технарь, но и обычный менеджер. Главный стоппер был предсказуем: как заставить прожорливые модели стабильно работать в облаке под нагрузкой? Решение оказалось элегантным. Это девятый артефакт — для тех, кто побаивается нейросетей, но явно на них облизывается. Покажите вашему начальнику, скажите, что все не так страшно 👻

Java: 15 самых популярных докладов 2025 года на YouTube От базовой прокачки производительности до работы с ИИ и данными. Все доклады доступны бесплатно на YouTube Читать: «Java: 15 самых популярных докладов 2025 года на YouTube» @a_cup_of_java | Другие наши каналы

Инженер реализовал завирусившийся XKCD-комикс про зависимости ПО Инженер создал Stacktower — интерактивную версию культового XKCD-комикса, показывающую, как одна зависимость может «обрушить» все приложение Читать: «Инженер реализовал завирусившийся XKCD-комикс про зависимости ПО» @a_cup_of_java | Другие наши каналы

Apple выпустила Swift SDK для написания Android-приложений — спустя 11 лет после релиза языка Apple выпустила Swift SDK для Android — теперь на Swift можно писать нативные Android-приложения и переносить код между платформами Читать: «Apple выпустила Swift SDK для написания Android-приложений — спустя 11 лет после релиза языка» @a_cup_of_java | Другие наши каналы

Как изменить код работающего Java-приложения? Пишем свой HotSwap Практический разбор создания Java-агента для модификации байт-кода на лету. Как использовать Attach API, Instrumentation и Byte Buddy, чтобы изменить поведение работающего приложения. Подробно о реализации и ошибках. Читать: «Как изменить код работающего Java-приложения? Пишем свой HotSwap» @a_cup_of_java | Другие наши каналы

11 топовых библиотек и фреймворков для Java в 2025 году Топ библиотек и фреймворков Java 2025: Spring Boot, Hibernate, JUnit, Micronaut, Quarkus. Практические советы от Senior и Lead разработчиков. Читать: «11 топовых библиотек и фреймворков для Java в 2025 году» @a_cup_of_java | Другие наши каналы