Как я реализовал передачу диалога из ИИ-консультанта сайта в MAX
Представьте: клиент зашел на сайт в полночь. Менеджер спит. Утром клиент уже забыл о вас и купил у конкурента. Обычный чат-бот не спасает: он либо тупой, либо безумно дорогой, либо хранит данные за океаном. Я создал решение, которое решает эту проблему раз и навсегда.
Как мы автоматизировали отдел продаж в Bitrix24 с помощью ИИ
Привет! Я Влад Вандер, контент-маркетолог в Velmi. Ребята из команды рассказали мне, как автоматизировали отдел продаж и научили ИИ-бота квалифицировать лидов в Битриксе. В этой статье расскажу про это: от архитектуры до граблей, на которые пришлось наступить. Читать кейс →
https://habr.com/ru/articles/1045026/
#AI #llm #Python #автоматизация #CRM #bitrix24 #отдел_продаж #fastapi #redis #вебхуки
Пять продуктов в одном FastAPI-монолите: HTMX вместо React, грабли Telegram Mini App и биллинг на Stars
TL;DR: Привет, Хабр. С 2 по 12 мая я в режиме нон-стоп писал Doday — кросс-платформенный todo: web, Telegram Mini App, чат-бот. Получилось 317 коммитов, ~40 000 строк кода, 633 теста, 38 модулей в app/ . Стек — FastAPI + HTMX + Alpine.js + Tailwind, без единой строчки React. Писал в паре с Claude Code, и не скрываю этого — расскажу как именно и какая часть кода реально моя голова, а какая — клавиатура. Грабли, цифры, ссылки внутри.
https://habr.com/ru/articles/1044600/
#doday #telegram_mini_app #htmx #fastapi #petproject #15_лет #claude_code
Привет, Хабр. Меня зовут Ярослав, в сети — SwairIt. Полтора месяца назад я начал писать обычный todo-лист на FastAPI, а в итоге под одним доменом getdoday.ru выросла небольшая студия из пяти...
Как я проектировал очередь задач для работы с AI-агентом
Разбираю, как я отделил жизненный цикл задачи от владельца следующего действия, чтобы AI-агент видел не просто список дел, а очередь: что можно брать в работу, что ждет человека, что требует ревью и что заблокировано.
Топ-10 вопросов на Python backend собеседовании, которые валят джунов
Готовиться к собеседованию по списку из StackOverflow — значит знать ровно то же, что знают все остальные. Интервьюеры это чувствуют. В этой статье — 10 вопросов, которые реально задают на Python backend собеседованиях, с разбором так, как это объяснили бы вам после интервью на обратной связи.
https://habr.com/ru/articles/1044508/
#python #собеседование #junior #backend #asyncio #GIL #ORM #django #fastapi #карьера
Топ-10 вопросов на собеседовании по FastAPI
FastAPI окончательно закрепился в стеке Python-разработчиков, а значит, на собеседованиях вас точно будут гонять по корутинам, Pydantic и Dependency Injection. Я собрал 10 реальных вопросов (включая коварные подвохи от сеньоров!), которые сейчас задают джунам и мидлам. Никакой сухой теории из доков — только практика. Го под кат — проверим, насколько вы готовы к следующему интервью!
https://habr.com/ru/articles/1044300/
#fastapi #python #собеседование_python #вопросы_на_собеседовании #pydantic #асинхронность #backend #микросервисы #бэкенд #подготовка_к_собеседованию
What is CRUD Operations? Complete Beginner Guide | Create Read Update Delete Explained
#CRUD #Database #Python #WebDevelopment #BackendDevelopment #MongoDB #SQL #MySQL #PostgreSQL #Django #FastAPI #NodeJS #Programming #Coding #SoftwareEngineering #Developer #LearnProgramming #ComputerScience #TechEducation #PythonDeveloper
Как тестировать HTTP-запросы к внешним сервисам в Python-приложениях: requests-mock, pytest-httpx и FastAPI
Не всегда стоит патчить ответ от внешнего HTTP-сервиса через mocker.patch . В таких тестах приложение возвращает ожидаемый ответ, но важная часть логики остаётся непроверенной: какой URL собрал клиент, каким методом ушёл запрос, какое тело было отправлено и как обработался ответ внешнего сервиса. В статье показываю другой подход: мокать не метод клиента, а сам внешний HTTP-сервис. Для клиентов на requests используем requests-mock , для клиентов на httpx — pytest-httpx . Так тесты остаются быстрыми и без реальной сети, но при этом проходят через настоящий код клиента и позволяют проверять состояние фейкового внешнего сервиса, тем самым улучшая качество тестов.
Введение Я уже несколько лет работаю с backend-приложениями на Python, и очень часто эти сервисы работают не только с обычной базой данных. Практически всегда приложениям нужно отправлять...
Как я сделал локальный RAG-сервис для SRE: ищем по документации, ранбукам и коду через Ollama
Недавно делал учебный проект про автоматизацию документирования инцидентов. Поначалу планы были грандиозными: инциденты, таймлайны, интеграции с мониторингами, чатами, постмортемы, подсказки дежурным инженерам. Но довольно быстро стало понятно, что с временными и ресурсными ограничениями лучше не пытаться написать маленький PagerDuty. Поэтому я сузил задачу до более реалистичного ядра: локального RAG-сервиса, который ищет по документации, ранбукам и коду, а затем передаёт найденный контекст в LLM. Так появился llmortem — FastAPI-сервис, который можно подключить к OpenWebUI как OpenAI-compatible backend. В статье расскажу, как устроена архитектура, почему я начал с BM25, зачем индексировать docstring’и и какие ограничения у такого подхода.
https://habr.com/ru/articles/1043928/
#RAG #LLM #FastAPI #Python #Ollama #OpenWebUI #BM25 #SRE #ранбуки #OpenAIcompatible_API
FlakyDetector 2.0: Один комментарий, который перевернул моё представление о нестабильных тестах
Полгода назад я написал статью про FlakyDetector — инструмент, который ищет нестабильные тесты по одному лишь исходному коду, Потом была статья FlakyDetector 2.0 . AST + CatBoost, 37 признаков, вроде бы всё круто. Но один комментарий меня добил. Пользователь Ariless рассказал реальный кейс: в их проекте тест падал с SLOT_OVERLAP — не потому, что в коде теста было что-то плохое, а потому что фикстура была общая на несколько тестов (shared scope). Предыдущий тест не успел почистить слот — следующий упал.
Как мы с вашей помощью добавили анализ фикстур, подняли размерность признаков до 42 и научились видеть order dependency до того, как она рушит CI 🔥 Лид: «А давайте просто пометим тест flaky и забудем»...
Habr
Future Coding