Инженерные моменты
Подборка вещей, которые я создал, отправил или внес свой вклад — в сфере разработки, написания статей и защиты интересов разработчиков.
Песочница выполнения рабочих процессов ИИ
Создан изолированный механизм выполнения Python для построителя рабочих процессов с помощью искусственного интеллекта. Каждая песочница работала на постоянном ядре Python — аналогичном Jupyter или Marimo — сохраняя состояние выполнения между запусками, а stdout/stderr пересылался обратно во внешний интерфейс. Подключаемая абстракция файловой системы (сегодня локальная, S3/память готова) предоставляла каждой песочнице временное рабочее дерево, разделенное на исходный (входные данные только для чтения, копируемые при запуске) и целевой (выходные данные выполнения), при этом каждая операция проверялась на соответствие корню песочницы.
Python, FastAPI, asyncio, подпроцесс, WebSocket
Общайтесь со своими данными (агент преобразования текста в SQL)
Над хранилищем данных платформы был создан слой запросов на естественном языке — пользователи вводили вопрос на простом английском языке и получали в ответ диаграмму или таблицу. Агенту было предоставлено компактное описание соответствующей схемы (таблицы, столбцы, типы, связи и примеры значений) в качестве контекста, а затем сгенерирован SQL-запрос к ClickHouse. Перед выполнением сгенерированный SQL-код проверялся и ограничивался разрешенными пользователем таблицами, и агент мог исправить себя после ошибок выполнения, вернув ошибку для следующей попытки. Результаты были отображены обратно в существующие компоненты сетки и визуализации платформы.
Python, оркестровка LLM, преобразование текста в SQL, обоснование схемы, ClickHouse
Инфраструктура выполнения Python
Создал сервер, который принимал скрипты Python через API, разрешал и загружал их зависимости и упаковывал все в автономный двоичный файл с помощью PEX. Каждая задача выполнялась внутри микровиртуальной машины Firecracker для быстрой и легкой изолированной программной среды, предоставляя пользователям возможность безопасно выполнять произвольный код с полной изоляцией. Задачи ставились в очередь через Redis, при этом рабочие серверы одновременно извлекали и выполняли задания.
Python, PEX, Firecracker, Redis, REST API
Пользовательский редактор формул
Создал с нуля редактор формул в стиле Excel, включая собственный синтаксический анализатор, который выполнял лексический и синтаксический анализ, создавал AST и применял преобразования для оценки выражений. Поддерживаются определяемые пользователем формулы для вычисляемых столбцов и манипулирования данными внутри платформы.
TypeScript, AST, парсер, лексер
Конфигурация шардинга ClickHouse
Спроектировал и настроил сегментирование для ClickHouse для обработки аналитических рабочих нагрузок платформы в любом масштабе — настройку распределенных таблиц, топологию сегментов и конфигурацию реплик для высокопроизводительного приема данных и выполнения запросов.
ClickHouse, распределенные системы
Механизм интервью с искусственным интеллектом
Создан механизм предварительного отбора интервью на базе искусственного интеллекта. Учитывая должность и требования к навыкам, система использовала LLM для автоматического создания структурированного плана собеседования — дерева вопросов с критериями оценки и логикой последующих действий. Во время собеседования система LLM организовала несколько звонков для проведения беседы, оценки ответов кандидата и принятия решения по дополнительным вопросам в режиме реального времени.
Python, оркестровка LLM, структурированная генерация
Автоматизация сборки Monorepo
Спроектировал и внедрил автоматизацию сборки в стиле схем для монорепозитория на базе Nx. Генераторы выполняли полный жизненный цикл строительных лесов: создавали файлы шаблонов, применяли перезаписи AST для обновления файлов маршрутизации, модулей и стволов, а также исправляли общие конфигурации, такие как nx.json и tsconfig.base.json. Снижены затраты на внедрение новых функций и соблюдение архитектурных соглашений во время создания.
Nx, TypeScript, AST, генерация кода, инструменты монорепозитория
Сообщество и контент
Создал крупнейшую публикацию Angular с нуля. Написал более 100 подробных статей, многие из которых вошли в тройку лучших результатов поиска Google. Довело публикацию до 1 миллиона просмотров в месяц и более 16 тысяч подписчиков. Набрал и отредактировал сообщество из более чем 20 писателей, создал внутреннюю группу в Slack для обзоров и сотрудничества. Публикация стала популярным ресурсом для продвинутого контента Angular.
Стратегия контента, SEO, построение сообщества, защита интересов разработчиков