API простыми словами: как сервисы разговаривают друг с другом
Простое объяснение API как языка общения между сайтом, CRM, Telegram, Notion, CMS, агентами и другими сервисами.
Материалы с тегом «Backend»: 56.
Простое объяснение API как языка общения между сайтом, CRM, Telegram, Notion, CMS, агентами и другими сервисами.
Вводный материал для обычного читателя: что такое backend и что происходит после нажатия кнопки на сайте или в приложении.
Понятное объяснение разницы между CMS, базой данных и сайтом на примере контента, админки, хранения и публичной витрины.
Понятное объяснение webhook: событие произошло в одном сервисе, и другой сервис сразу получает сигнал, что нужно действовать.
Nextcloud — open-source альтернатива Google Workspace. Файлы, календари, почта, видеозвонки, офисные документы на своём сервере. Архитектура, редакции, риски.
Полный справочник по Redis: архитектура, структуры данных, Pub/Sub, Streams, кластеризация, тарифы и практические сценарии для AI-агентов и веб-приложений.
Seafile — self-hosted альтернатива Google Drive и Dropbox. Редакции CE и Pro, архитектура с S3-бэкендом, лицензирование, риски и выбор провайдера.
Linear — быстрый issue tracker и project-инструмент для команд разработки. Разбираем возможности, тарифы и интеграцию с OpenAI Codex: cloud-агент прямо в issues и MCP-сервер для Codex CLI и IDE.
Cloudflare Agents SDK — фреймворк для stateful AI-агентов поверх Durable Objects: каждый агент — отдельный «микросервер» с SQLite, WebSocket, планировщиком и hibernation. Разбираем, как устроено, когда брать, как собирается с OpenAI Agents SDK и MCP.
Как устроена безопасность MCP: реальные атаки (tool poisoning, prompt injection, rug pull, tool shadowing) и практические меры: OAuth-авторизация, изоляция, least privilege, сканирование, пиннинг версий, аудит tool calls.
Open-source библиотека готовых моделей речи от Silero Team: синтез (TTS), распознавание (STT) и детекция голоса (VAD). Особенно сильна на русском: 5 живых голосов, автоматические ударения, омографы, SSML и три частоты дискретизации. Подключается одной строкой через pip или torch.hub.
Открытая embedding-модель от Google на базе Gemma 3: 308M параметров, 100+ языков, контекст 2048 токенов, 768-мерные векторы с MRL-усечением до 128. Работает на 200 МБ RAM, считает эмбеддинг на CPU за десятки миллисекунд. Когда брать вместо BGE-M3, как поднять локально и во что упереться.
Попробуйте название инструмента, например GitHub, или выберите «Все темы».
Страница 4 из 5
Hugging Face для начинающих: где искать ИИ-модели, как попробовать приложения в браузере, читать карточки и выбрать способ применения в своей работе.