14942
@notxxx1 - админ @Golang_google - Golang для разработчиков @itchannels_telegram - 🔥лучшие из ит @golangl - chat @golangtests - golang tests @golang_jobsgo - go chat jobs @ai_machinelearning_big_data - AI @data_analysis_ml РКН: clck.ru/3FmtKd
🌊 Flow Driver: Скрытая транспортная система для SOCKS5
Flow Driver позволяет туннелировать сетевой трафик через облачные хранилища, такие как Google Drive. Используя легитимный API, он обеспечивает надежное соединение в ограниченных сетевых условиях.
🚀 Основные моменты:
- Туннелирование SOCKS5 через Google Drive.
- Обеспечивает надежное соединение в ограниченных средах.
- Использует легитимный API-трафик для передачи данных.
- Поддерживает бинарный протокол для упаковки запросов.
📌 GitHub: https://github.com/NullLatency/FlowDriver
🖥 Курс «Git Pro: от первого коммита до уровня senior» - на Stepik
project_final_v2_FINAL_truly_final - знакомо?
Значит, пора.
Большинство разработчиков знают 5 команд Git и боятся шестую. Коммитят в main, гуглят «how to undo» и копируют папку «на всякий случай».
Это не работа - это выживание.
После курса вы:
— делаете rebase, не задерживая дыхание;
— разбираете конфликт на 200 файлов по алгоритму;
— возвращаете «потерянные навсегда» коммиты за 30 секунд через reflog;
— пишете историю, которую не стыдно показать на code review.
Git Flow, trunk-based, Pull Request, защита веток, CI/CD-хуки — всё, что отличает джуна от senior в командной работе.
Скидка 53%, 48 часов: https://stepik.org/course/284799/
🧩 Парсер языка 1С на Go
Репозиторий содержит парсер для языка 1С, реализованный на Go с использованием yacc. Он создает абстрактное синтаксическое дерево (AST) для анализа кода 1С, что позволяет эффективно обрабатывать и визуализировать его структуру.
🚀Основные моменты:
- Поддержка синтаксического анализа кода 1С
- Генерация абстрактного синтаксического дерева (AST)
- Примеры использования и интеграции
- Открытый исходный код на Go
Ну вдруг кому-то будет полезно)
📌 GitHub: https://github.com/LazarenkoA/1c-language-parser
#go
⚡️ Вы слышали про Rust. Знаете, что он быстрый, безопасный и что за ним будущее.
Осталось одно: сесть и выучить.
Этот курс со Stepik- кратчайший путь от «знаю что такое Rust» до «пишу на нём».
6 модулей, 50 уроков, 143 теста. Ownership, borrowing, traits, async, Tokio, Axum, макросы, WASM — всё разложено по полочкам и закреплено практикой.
Никакого видео на 40 минут ради одной мысли. Подробный текст, много кода, реальные задачи после каждого урока. На выходе — портфолио из 10+ проектов: от CLI-утилит до REST API с базой данных.
48 часов действует скидка 55 процентов: stepik.org/course/269250
🚀 MCP сервер на Go за пару строк - без JSON-адa
Нашли минималистичный фреймворк hamr для сборки MCP серверов на Go.
Главная идея - схема генерируется прямо из struct тегов.
Пишешь обычную Go-структуру, добавляешь теги — и получаешь готовый JSON schema без ручной возни.
Дальше ещё проще:
• регистрируешь функцию как tool
• одна строчка и она уже доступна через MCP
• никакого бойлерплейта
По сути убирается самая раздражающая часть - сотни строк JSON-RPC, валидации и обвязки, которые обычно приходится писать руками.
В реальном кейсе:
MCP сервер с 6 инструментами - ~157 строк
без фреймворка — ~480 строк и меньше функционала
Интересный момент из-за меньшего объёма кода AI-агенты генерируют такие серверы быстрее и с меньшим количеством ошибок.
Если работаешь с MCP и Go- выглядит как один из самых простых способов быстро поднять сервер под агента
github.com/AKhilRaghav0/hamr
Что ты только что сказал про Golang?
Читать полностью…
🌟 Qstorm - этоо инструмент для нагрузочного тестирования
асинхронных систем и очередей сообщений.
Инструмент публикует сообщения с заданной скоростью
симулирует разные паттерны нагрузки
помогает ловить узкие места
подходит для тестирования Kafka / RabbitMQ и подобных систем
А здесь можно приблизиться к production-сценариям.
И это как раз тот тип инструментов,
который используют не в туториалах,
а в реальных системах под нагрузкой.
https://github.com/NawafSwe/qstorm
🔥 5 проектов, которые реально прокачают резюме DevOps / Cloud
Если хочешь не просто «учил теорию», а показать реальные навыки - вот база, с которой уже берут на работу:
Flask + двухуровневая архитектура
https://github.com/prashantgohel321/DevOps-Project-Two-Tier-Flask-App
Разберёшь деплой, контейнеризацию и базовую инфраструктуру
Трёхуровневая архитектура в AWS (EKS + IaC)
https://github.com/LondheShubham153/three-tier-eks-iac
Практика Kubernetes, Terraform и продовой архитектуры
Terraform на Azure
https://github.com/piyushsachdeva/Terraform-Full-Course-Azure
Полный цикл инфраструктуры как кода под Azure
Observability стек (Prometheus + мониторинг)
https://github.com/techiescamp/devops-projects/tree/main/04-prometheus-observability-stack
Метрики, алерты и понимание что происходит в системе
AI + DevOps
https://github.com/iam-veeramalla/ai-assisted-devops
Event-driven autoscaling (KEDA + GKE)
https://github.com/ChimbuChinnadurai/keda-gke-event-driven-autoscaling-demo
Первый шаг в MLOps
https://github.com/iam-veeramalla/first-mlops-project
Сохрани, чтобы не потерять
🐳 Multi-Stage Docker Builds - то, что часто спрашивают на собеседованиях
Multi-Stage Build - это подход в Docker, при котором в одном Dockerfile используется несколько FROM. Такой способ помогает разделить этап сборки и этап запуска приложения.
Зачем это нужно:
- не тянуть в прод лишние build tools, зависимости и исходники
- сильно уменьшить размер итогового образа
- повысить безопасность
- ускорить деплой и запуск контейнеров
Как это работает на практике:
В первом этапе собирается приложение:
- устанавливаются зависимости
- выполняется build
Во втором этапе берётся лёгкий runtime-образ, например nginx, и в него копируется только готовый результат сборки.
То есть в финальный образ попадает только то, что реально нужно для запуска приложения, без всего лишнего.
Почему это удобно:
- итоговый образ получается намного меньше
- build и runtime логически разделены
- Dockerfile становится чище и понятнее
- подход подходит почти для любого стека: Node.js, Go, Java, Python, .NET и других
Если объяснить совсем просто, то Multi-Stage Build - это способ сначала "собрать" приложение в одной среде, а потом "упаковать" только готовый результат в чистый и лёгкий production-образ.
🚀 Самые быстрорастущие GitHub-репозитории недели
Неделя прошла под знаком голосового AI и саморазвивающихся агентов
1. https://github.com/microsoft/VibeVoice — опенсорс voice AI: клонирование голоса и транскрипция до 60 минут за один проход
2. https://github.com/bytedance/deer-flow — SuperAgent от ByteDance: сам исследует, кодит и выполняет задачи
3. https://github.com/NousResearch/hermes-agent — агент с памятью, который развивается со временем
4. https://github.com/mvanhorn/last30days-skill — агент ищет инфу по теме сразу в Reddit, X, YouTube, HN
5. https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam — realtime face swap по одной картинке
6. https://github.com/TauricResearch/TradingAgents — мультиагентный трейдинг на LLM
7. https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code — лучшие skills и плагины для Claude Code
8. https://github.com/google-research/timesfm — foundation-модель для таймсерий, zero-shot прогнозы
9. https://github.com/datalab-to/chandra — OCR для сложных таблиц и рукописного текста
10. https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 — автоматизация научных открытий через агентов
Главный тренд:
агенты становятся автономнее
голос - новой точкой интерфейса
⚡ sqlc — пишешь SQL, получаешь типобезопасный Go-код
Если работаешь с Go и базой данных, есть инструмент, который экономит часы и убирает целый класс ошибок.
Что делает sqlc:
- Пишешь обычные SQL-запросы
- sqlc проверяет их по твоей схеме БД
- Генерирует готовый Go-код:
- структуры
- методы
- типы
Главный плюс:
Ошибки ловятся на этапе компиляции, а не в продакшене.
Например:
- обращение к несуществующей колонке
- несовпадение типов
- нарушение схемы
Без runtime-сюрпризов.
Почему это важно:
- Никакого ручного маппинга
- Полная типобезопасность
- Чистый и предсказуемый код
- Производительность лучше, чем у ORM
- Полный контроль над SQL
sqlc — это баланс между:
удобством ORM
и контролем сырого SQL.
Если пишешь сервисы на Go с PostgreSQL или MySQL —
это один из самых практичных инструментов в продакшене.
GitHub: https://github.com/sqlc-dev/sqlc
📎 Фреймворк с готовой архитектурой
Когда начинаете новый проект, первые несколько часов уходят на одно и то же: настройка базы данных, конфигурация JWT, структура папок, валидация запросов. goserve предлагает готовую базу, чтобы пропустить этот этап.
goserve — это фреймворк на базе Gin с интеграциями для типичных задач бэка:
• pgx или MongoDB для работы с данными
• go-redis для кеширования
• JWT с RS256 для токенов
• Viper для конфигов
• Валидация и криптографические утилиты
Проект организован по фичам, а не по слоям. Вместо глобальных папок controllers/, services/ каждая фича живет в своем модуле — users/, auth/ и так далее.
https://github.com/afteracademy/goserve
Приглашаем бэкенд-разработчиков на Week Offer Backend*
Такой формат позволяет пройти секции и финалы за неделю и сразу получить офер. Зарегистрироваться можно до 8 апреля, а сам ивент пройдёт с 11 по 17 апреля, онлайн.
Кого мы ищем:
🟢 Бэкенд-разработчиков c опытом работы от 4 лет на C++, Python, Java/Kotlin, Go**.
🟢 Стажёров-разработчиков c навыком кодинга на C++, Python, Java, Kotlin, Go** и базой по алгоритмам и структурам данных.
🔶 Все подробности, регистрация и материалы для подготовки доступны на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo_backend_0426
Приходите создавать полезные продукты для миллионов пользователей!
🚀 Оркестрация AI-агентов с klaw
klaw — это инструмент для управления AI-агентами, аналогичный kubectl, но для AI. Он позволяет легко развертывать, контролировать и масштабировать вашу AI-команду всего за несколько секунд. Поддерживает интеграцию со Slack для управления агентами в реальном времени.
🚀 Основные моменты:
- Управление AI-агентами с помощью простого интерфейса
- Поддержка масштабирования до сотен агентов
- Интеграция с Slack для управления и мониторинга
- Легкая установка и настройка
- Один бинарный файл для всех операций
📌 GitHub: https://github.com/klawsh/klaw.sh
#go
⚡️ Sieve - in-memory cache на чистом Go с эвикшеном SIEVE
Если нужен быстрый кэш, но LRU надоел (и по локам, и по “двигай-каждый-hit”), посмотри на реализацию SIEVE от guerinoni - минималистично и практично.
Что внутри
- In-memory cache на Go, без зависимостей и без CGO
- Два режима: thread-safe и single-thread (можно отключить синхронизацию ради скорости)
- Опциональный TTL: протухшие ключи вычищаются лениво при Get/Insert
- Типизированные ключи и значения (generics)
- Покрытие тестами заявлено 100%
Почему SIEVE интереснее LRU
LRU делает “жесткую промоцию” - на каждый hit надо двигать элемент в голову списка.
SIEVE делает “ленивую промоцию”:
- при hit элемент просто помечается visited (один бит)
- порядок очереди не дергается на каждом чтении
А когда кэш переполнен, включается “hand” (указатель-сканер), который идет от хвоста и:
- если элемент visited - снимает флаг и двигается дальше
- если элемент не visited - именно его и выкидывает
В итоге популярные элементы выживают, а одноразовые быстро вылетают, при этом hits дешевле по работе и локам.
Именно на веб-подобных Zipf-нагрузках это часто дает хороший miss ratio при простой реализации.
Быстрый старт (как в README)
package main
import (
"fmt"
"time"
"github.com/guerinoni/sieve"
)
func main() {
c := sieve.New.WithTTL(1 * time.Second)
c.Insert(1, "one")
c.Insert(2, "two")
v, ok := c.Get(1)
fmt.Println(v, ok)
}
NoKV - когда обычный KV уже не вытягивает файловые метаданные
В distributed filesystems, object storage и AI dataset pipelines есть неприятная часть, которую команды постоянно пишут заново: слой метаданных.
Где лежит файл? Что внутри директории? Как быстро сделать LIST по префиксу? Как атомарно переименовать subtree? Как дать training pipeline консистентный snapshot датасета?
Обычно это пытаются прикрутить поверх FoundationDB, TiKV, etcd или Redis. Работает, пока нагрузка небольшая. Потом начинается классика: N+1 round trips, медленный LIST, костыли вокруг rename, отдельная логика для watch, quota, mount lifecycle и снапшотов.
NoKV пытается вынести это в отдельный слой.
Он не хранит сами данные. Его задача - быть namespace metadata layer между generic KV и верхним уровнем: FUSE, S3 gateway, distributed filesystem или AI dataset SDK.
Проект на Go, Apache-2.0, есть Docker Compose, gRPC API и фокус на distributed filesystems, S3-like namespace layers и AI dataset workloads.
https://github.com/feichai0017/NoKV
Недавно на GitHub наткнулся на отличную открытую книгу: The Accidental CTO.
Автор не из академической среды, но шаг за шагом развил платформу с нуля до уровня, способного выдержать миллион пользователей. В книге не шаблонные ответы про «лучшие практики», а реальный опыт, осел после падений в ямы, тушения пожаров и разборов полетов: как пережить крах сервера в три часа ночи, как догнать задержку репликации базы данных, как поэтапно наращивать архитектуру.
Она через истории раскрывает ключевые концепции распределенных систем, а заодно выкладывает на стол компромиссы за техническими решениями: почему выбрали именно так, какой ценой, как развивать дальше.
GitHub: http://github.com/subhashchy/The-Accidental-CTO
Небольшая библиотека для прокси на Go без лишнего слоя абстракций
proxykit - это набор базовых компонентов, из которых можно собрать свой прокси под задачу.
Что есть из коробки:
- reverse proxy
- forward proxy
- CONNECT (HTTPS туннели)
- WebSocket проксирование
- управление прокси во время работы
Подход простой:
не сервер «под ключ», а конструктор.
Где это может пригодиться:
- прокси внутри сервиса
- инструменты для дебага трафика
- сетевые middleware
- кастомные gateway
Почему это удобно:
- нет лишней архитектуры
- можно встроить в любой проект
- легко контролировать поведение
Это скорее фундамент, чем готовое решение.
Берёшь и собираешь под свой сценарий.
https://github.com/777genius/proxykit
👣 Go slog за 30 секунд: из чего он реально состоит
Весь пакет log/slog построен на 5 типах.
• Value - контейнер для значения. Число, строка, bool.
• Attr - пара ключ-значение. Например name=alice.
• Logger - точка входа. Принимает сообщение и атрибуты, собирает событие.
• Record - готовое лог-событие: время, уровень, сообщение и набор Attr.
• Handler - обрабатывает Record. Форматирует и пишет в io.Writer.
Вот и всё.
Минимум сущностей, максимум гибкости.
Поэтому slog легко расширять и встраивать в любую систему логирования.
Random в Go сложнее, чем кажется
Кажется, что в Go есть один генератор случайных чисел. На деле их несколько, и они сильно отличаются по назначению.
Самый старый вариант живёт в math/rand. Это быстрый генератор для обычных задач, но к безопасности он отношения не имеет.
В новых версиях появился math/rand/v2.
Там уже два варианта. PCG для скорости и ChaCha8 для сценариев, где нужна криптостойкость.
Для безопасности используется crypto/rand. Он не генерирует числа сам, а обращается к системе. В Linux это getrandom, в macOS и BSD свои механизмы.
Дальше начинается то, о чём многие не знают.
Если нужна сертификация FIPS, можно переключиться на BoringSSL. Это отдельный криптостек с требованиями госстандартов.
А в Go 1.24 появился нативный режим FIPS. Без внешних библиотек. Там используется DRBG, который инициализируется от системного генератора и работает уже по правилам стандарта.
В итоге в Go нет универсального RNG. Есть несколько уровней, и важно понимать, какой именно ты используешь в конкретной задаче.
@golang_interview
🚀 Go + аудио + ИИ в одном API: минимализм, который можно сразу тащить в прод
Это лёгкий API на Go для работы с аудио и ИИ без перегруженной архитектуры и лишней магии.
Что внутри по сути:
- Обработка аудио через простой HTTP API
- Интеграция с AI-моделями (речь → текст и обратно)
- Минимум зависимостей, всё прозрачно и читаемо
- Отлично подходит как база под свои сервисы
Почему это интересно:
Go здесь используется по назначению — как быстрый, предсказуемый бэкенд для real-time задач. Без перегрузки фреймворками и «enterprise-архитектурой ради архитектуры».
https://github.com/b0bbywan/go-odio-api
🔍Тестовое собеседование с Go Senior из Uzum в этот четверг
9 апреля(в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Go-разработчика.
Как это будет:
📂 Маруф Караев, Senior из Uzum, ex-Яндекс, ex-EPAM будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Маруф будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Маруфу
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Go-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_go_bot
Реклама.
О рекламодателе.
🐹 Go: почему кодовая база etcd - must-read для каждого разработчика
Чтение хорошего кода - самый быстрый способ научиться писать хороший код.
И если выбирать один репозиторий - смотри в сторону etcd.
Это не просто KV-store. Это фундамент Kubernetes и эталон того, как строить production-системы на Go.
Почему его стоит разобрать:
• 📦 Чистая структура protobuf
Все API логично разложены, нет хаоса
Легко понять, как устроен весь сервис
• 🔌 Чёткие границы gRPC
Каждый сервис изолирован (KV, Watch, Lease)
Никакой каши из handler’ов
• ⚙️ Интерцепторы как в проде
Логирование, retry, метрики - всё через chain interceptors
Реальный production-подход
• 📊 Метрики из коробки
Prometheus встроен прямо в gRPC слой
Можно сразу понять, как мониторить сервисы
• 🧠 Архитектура, которую можно понять
В отличие от многих больших проектов - код читается
Ты реально можешь "пройти" систему целиком
• 🧩 Удобный клиент
clientv3 скрывает сложность распределённой системы
Снаружи - простой API, внутри - сложная логика
💡 Инсайт:
etcd - это редкий пример, где:
сложная система ≠ сложный код
Именно такие проекты формируют уровень инженера.
👉 Разбор кода:
https://rednafi.com/shards/2026/03/etcd-codebase/
#go #golang
В Go появился быстрый immutable map - альтернатива стандартному map
Это map, который нельзя менять после создания, зато он сильно быстрее и экономнее по памяти.
Зачем это нужно:
- много данных (миллионы ключей)
- данные не меняются
- важна скорость чтения
Обычный map в Go:
- ~56 байт на ключ
Immutable map:
- ~9 байт на ключ
- почти в 3 раза быстрее
Как использовать
package main
import (
"fmt"
"log"
"github.com/lemire/constmap"
)
func main() {
keys := []string{"apple", "banana", "cherry"}
values := []uint64{100, 200, 300}
cm, err := constmap.New(keys, values)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(cm.Map("banana")) // 200
}
Врум-врум: разгоняемся на ВК ДжейТи Митап для Go-разработчиков!
Встречаемся в двух городах:
📍 Москва, 4 апреля
📍 Санкт-Петербург, 11 апреля
Формат — только офлайн, без трансляций. В программе — доклады от экспертов VK и другие активности.
Москва
• как боролись с вынужденными нагрузками и сократили число запросов с 400 млн до 200 тысяч
• как строится безопасная платформа мини-приложений с изоляцией, мультитенантностью и контролем ресурсов
Дальше выбирайте трек: архитектурная задача с разбором от экспертов VK или обсуждение новостей индустрии в подкасте с Никитой Галушко, ведущим разработчиком API ВКонтакте, членом программного комитета Golang Conf/Голанг Конф. А в завершение пит-стоп — вечеринка для нетворкинга.
Санкт-Петербург
• как строится безопасная платформа мини-приложений с изоляцией, мультитенантностью и контролем ресурсов
• устройство эффективного и быстрого клиента для Tarantool на Go — от наивного кода до оптимизаций с минимумом аллокаций и горутин
После докладов — командное решение архитектурной задачи и неформальное общение с экспертами и коллегами.
Приходите за практической пользой и обменом идеями! Регистрация по ссылке.
🚀 Go boilerplate, с которого реально можно начать прод
Это не просто шаблон — это почти готовый backend под реальные задачи.
Что внутри:
- Готовая структура под REST API
- Разделение роутеров: public / protected / admin
- Подключение БД (Postgres / MySQL / SQLite)
- Миграции, логирование, CORS, таймауты, graceful shutdown
- Swagger + Postman из коробки
- Background jobs и CLI-задачи
- GitHub Actions и тесты
Проект построен на Echo и уже включает всё, что обычно начинают добавлять “потом, когда-нибудь”.
Главная идея:
клонируешь репозиторий → меняешь название → и через несколько минут у тебя уже рабочий API.
Подходит, если:
- не хочется каждый раз собирать проект с нуля
- нужен нормальный production-ready старт
- важна структура и масштабируемость
По сути, это уже не просто boilerplate, а почти фреймворк с готовыми решениями.
https://github.com/codoworks/go-boilerplate
👣 Revive — это статический анализатор кода для языка Go, предназначенный для замены устаревшего инструмента golint!
🌟 Он обеспечивает более быструю и строгую проверку кода, а также предлагает расширенные возможности настройки и расширения. Revive позволяет разработчикам создавать собственные правила и форматтеры, а также предоставляет гибкую систему конфигурации через файлы в формате TOML.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
🏙️ Бэкэнд масштаба города: идём на Day&Night* 2026
Обсудим миллионные нагрузки, сложную архитектуру Яндекса и код, который ежесекундно воплощается в реальном мире: поездки такси, доставка продуктов и заказов.
Будут доклады Саши Аникина про роботакси и Кирилла Неймана про облачные интеграции электрокара.
Программу конференции и клубов готовили Илья Царёв — руководитель разработки в Яндекс Go, Стёпа Мороз — руководитель разработки в Яндекс Доставке и Женя Косенко — руководитель технических проектов в Техплатформе Городских сервисов Яндекса.
Поговорим про:
🔹 Инфраструктуру, платформы и инструменты разработки
🔹 Архитектуру бигтеха и роль ИИ-агентов
А ещё можно пообщаться с единомышленниками в клубах музыки и винила и активного образа жизни.
🍸 Завершит всё вечеринка с диджеями и коктейлями.
🚀 Регистрация открыта — успейте подать заявку!
Все заявки проходят модерацию, дождитесь обратной связи.
*День и Ночь
🚀 Go GitHub Readme Stats: стабильное решение для отображения статистики
Этот проект - переосмысленная версия GitHub Readme Stats на Go, созданная для улучшения стабильности и снижения потребления памяти. Он предлагает возможность отображать статистику GitHub прямо в вашем README, используя API.
🚀Основные моменты:
- Легковесное решение на Go.
- Поддержка основных статистических карт.
- Настройка через переменные окружения и конфигурационные файлы.
- Простота развертывания с помощью Docker.
📌 GitHub: https://github.com/ftp27/github-readme-stats
🦐 PicoClaw: Ультра-эффективный AI ассистент на Go
PicoClaw — это легковесный персональный AI ассистент, который работает на оборудовании стоимостью всего $10 и использует менее 10 МБ оперативной памяти. Он создан с использованием самообучающегося подхода, что позволяет ему быть быстрым и экономичным.
🚀 Основные моменты:
- Ультра-легкий: менее 10 МБ памяти.
- Минимальная стоимость: работает на оборудовании за $10.
- Молниеносный запуск: время загрузки менее 1 секунды.
- Портативность: один бинарный файл для RISC-V, ARM и x86.
- AI-генерация: 95% кода создано AI.
📌 GitHub: https://github.com/sipeed/picoclaw
#go