production

6 статей

Назад ко всем статьям

Ваш трекер ошибок знает, где всё упало. Это не поможет вам воспроизвести баг.

Стектрейсы говорят, где произошёл краш, а не что его вызвало. Вот паттерн захвата и воспроизведения, который превращает продакшен-краши в локальные тест-кейсы, которые можно реально отладить.

Ваши тесты прошли. Ваши данные всё равно неверны.

Statistical debugging рассматривает ваши продакшен-данные как сигнал, а баги — как аномалии в этом сигнале. Вот как находить повреждение данных, ошибки off-by-one и тихие отказы, не добавляя ни одного юнит-теста.

Страх против напора: Две реальности AI-кодинга

AI-кодинг работает для элитных команд, способных восстановиться после любого беспорядка. Все остальные получают страх, упавший CI и заброшенные эксперименты. Разрыв — не в модели.

ИИ-кодинг в продакшене: почему большинство команд сдаётся

Большинство команд пробуют ИИ-кодинг, выпускают код, который проваливает QA, и сдаются. Проблема не в модели — а в отсутствии ограждений, которые делают вывод ИИ надёжным.

Почему ваше vibe-coded React Native-приложение падает при запуске (и как это остановить)

Если optional SDK инициализируются как core infrastructure, они могут уронить приложение ещё на старте. Вот система dependency tiers, которая не даёт не-критичным инструментам валить production.