🐞 Как быстро заводить баг-репорты прямо из браузера

Эта инструкция помогает упростить и ускорить процесс: баги оформляются автоматически — с видео, логами и всей нужной информацией — буквально в пару кликов.

Как это работает:

1️⃣ Устанавливаем расширение в браузер

Используйте специальные расширения, которые:

• записывают экран и шаги, которые мы выполняем

• автоматически сохраняют консольные ошибки и сетевые запросы

• фиксируют данные об окружении: браузер, язык, разрешение экрана

• формируют баг-репорт, который можно отправить сразу в Jira, Trello, GitHub или просто скопировать

Что можно использовать:

➡️ Bird Eats Bug — очень удобное расширение, подходит и для ручного, и для регресса.
Оно работает прямо в браузере, не требует установки, записывает всё: экран, действия, логи, XHR-запросы, URL.

➡️ BugReplay — если нужно больше акцента на видео.
Также сохраняет сеть и консоль. Подходит, если баг сложно воспроизвести.

После установки расширения — входим в аккаунт и включаем запись, когда начинаем тест.

📌 Пример:

Во время теста у нас слетает кнопка оформления заказа. Мы нажимаем “Start recording”, повторяем шаги, где проявляется баг — и останавливаем запись. Всё готово: лог, видео, действия, URL.

2️⃣ Настраиваем шаблон баг-репорта

Чтобы не описывать каждый баг с нуля, настройте шаблон. Тогда при каждом репорте автоматически подставляется:

• шаги воспроизведения
• описание окружения
• консольные ошибки и сетевые запросы
• ссылка на видео
• URL страницы

📌 Пример шаблона:

Проблема: кнопка не реагирует на клик
Шаги: подставлены автоматически
Видео: [ссылка]
Логи и XHR: вложены
Окружение: Chrome 123, Windows 11, 1920×1080

3️⃣ Отправляем баг сразу в систему

Отправьте баг сразу в систему, где его будут обрабатывать разработчики. Это может быть: Jira, Trello, GitHub Issues, Notion.

📌 Пример:

Баг записан. Мы нажимаем “Create bug” → выбираем Jira → баг улетает в проект с видео, логами, шагами и средой.

Как можно улучшить:

• Настроить горячую клавишу для начала записи

• Создать шаблоны под разные типы багов (UI, функционал, мобильные)

• Использовать расширение даже для нестабильных или «разовых» ошибок, которые тяжело повторить

🐸Азбука айтишника

#буст

Так что задавайте свои вопросы, пока не стали Сеньорами

🐸Азбука айтишника

#развлекалово

Парсер JSON

Парсер с нулевыми зависимостями для чтения больших JSON из любого источника с эффективным использованием памяти.

🔗 Github

🐸Азбука айтишника

#буст

☕️ Отдохни на выходных и попробуй что-то новенькое:

Нашёл штуку, которая позволяет запускать любой Windows-софт прямо в Linux как будто он нативный. И нет, это не Wine.

Фишка такая: в фоне крутится виртуалка, система подтягивает ярлыки, а FreeRDP рендерит окна так, что Photoshop или Word выглядят как обычные Linux-проги.

Плюшки: доступ к /home изнутри Windows, открытие файлов через правый клик в Nautilus, даже протоколы типа ms-word:// работают. Поддержка Adobe, Microsoft 365 и прочего добра тоже есть.

👉 Короче, можно залипнуть на выходных

🐸Азбука айтишника

#развлекалово

Что выведет код?

🌚 — 0 2 1 3 2 4
👍 — 0 1 2 3 4 5
❤️‍🔥 — Error
🙏 — 0 1 1 2 2 3

🐸Азбука айтишника

#междусобойчик

📌 Что если тебя спросят на собесе про трейты

Трейт — это такой «контейнер» с методами, который можно подключить к классу. Чтобы не копипастить один и тот же код по сто раз и не городить монстров из наследования, когда класс-потомок уже не понимает, откуда у него лапы растут.

Но есть нюанс.

Если два трейта приносят в класс методы с одинаковым названием, то начнётся конфликт. Компилятор просто скажет: «бро, я не знаю, какой метод вызывать».

И тут разработчик обязан сам разрулить ситуацию: явно указать, какой метод брать, а какой скрывать. Иначе код даже не соберётся.

🐸Азбука айтишника

#ликбез

💰 Сколько ты стоишь как разработчик

В переговорах о зарплате нет ничего хуже, чем назвать цифру «с потолка» и потом узнать, что рынок готов был платить больше.

Чтобы не гадать, а опираться на факты, есть три проверенных подхода. В статье — пошагово о каждом методе, с конкретными источниками и советами.

➡️ Читать статью

🐸Азбука айтишника

#буст

😱 Как правильно писать код с Cursor? Смотрим, как тот устроен внутри

Cursor — это не просто умный редактор, а полноценный агент, который ведёт сложный диалог с LLM, основываясь на системных промптах, правилах проекта и текущем контексте. Но работает это не так очевидно, как кажется.

🔍 Из чего строится запрос:

– Системный промпт: задаёт поведение ассистента быть вежливым, не извиняться, не писать код напрямую, не отвлекать вопросами.

– Инструкции: подтягивает правила из .cursor/rules, .cursorrules и пользовательских настроек.

– Контекст: видит структуру проекта, историю изменений и текущие действия. Чем дольше ты работаешь — тем лучше он понимает, что ты хочешь.

➡️ Разбираемся с деталями — в статье.

🐸Азбука айтишника

#буст

🧐 Почему COUNT(*) может быть медленнее, чем COUNT(col)?

Когда мы делаем запросы в базу данных, часто используем COUNT(*), чтобы подсчитать количество строк. Но вот вопрос — почему иногда запрос с COUNT(col) может быть быстрее?

🤔 Вот в чем разница:

- COUNT(*) считает все строки в таблице, включая те, где колонка может быть пустой (NULL). Он не обращает внимания на данные, а просто проверяет, есть ли строка.

– COUNT(col) считает только те строки, где в колонке есть значение (то есть не NULL).

⚡️ Почему COUNT(*) может быть медленнее?

– MVCC в PostgreSQL: Это механизм, который помогает работать с транзакциями. Он создает несколько версий строк, чтобы каждая транзакция могла видеть корректные данные. Из-за этого COUNT(*) требует больше вычислений.

– Visibility Map: Это карта, которая помогает базе данных понять, какие строки можно игнорировать при подсчете. Но COUNT(*) проверяет все строки, даже те, которые могут быть невидимы для некоторых транзакций.

🔍 Как ускорить запросы?

Если на колонке есть индекс, то запрос с COUNT(col) может работать быстрее, потому что индекс помогает быстро найти строки с непустыми значениями.

🐸Азбука айтишника

#междусобойчик

⌨️ Интерактивный тренажёр для всех, кто хочет прокачать навыки в алгоритмах и структурах данных

На VisualGo можно не только почитать теорию, но и увидеть, как работают алгоритмы в реальном времени.

🔹 Классные визуализации каждого алгоритма, чтобы понимать не на словах, а на практике;
🔹 Всё простое, с подробным разбором — подходит как для новичков, так и для продвинутых;
🔹 Реальные примеры, показывающие, как алгоритмы решают реальные задачи;

➡️ Изучаем алгоритмы здесь

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#буст