Версия — это последовательность цифр, которая определяет поведение API. Идеально, когда версионирование следует схеме семантического версионирования (SemVer).
Формат версии: МАЖОРНАЯ.МИНОРНАЯ.ПАТЧ
Например: 2.3.2
Пример: удалено поле или добавлено новое обязательное полеПример: появилось новое необязательное полеПример: исправлена ошибка валидации или опечатка в документацииВ URL часто указывают только мажорную версию — это называется «версионирование через URI».
Пример:https://api.test.com/v1/customers/https://api.test.com/v2/customers/Это позволяет клиентам подключаться к конкретной мажорной версии и не ломать интеграции при глобальных обновлениях.
deprecatedGET /v1/customer{
"id": 123,
"name": "Тест Тестович"
}GET /v2/customer{
"id": 123,
"first_name": "Тест",
"last_name": "Тестович"
}В v2 мажорная версия изменилась, так как структура ответа несовместима с v1 — вместо
name появились first_name и last_name.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤7👍4🔥1
⚙️ Компании всё чаще ищут способ ускорять разработку ИИ, не передавая данные за пределы своего контура.
Stackland решает эту задачу — это готовая инфраструктура для ИИ-нагрузок, которую можно установить локально, сохранив гибкость облачных решений за счет интегрированных PaaS-сервисов Yandex Cloud.
В одном решении собраны все ключевые инструменты: оркестратор контейнеров, объектное хранилище, управляемые базы данных, управление доступом к GPU и сетям InfiniBand. Stackland поддерживает запуск Yandex AI Studio, что позволяет быстрее создавать и тестировать ИИ-приложения внутри компании и ускорять их запуск на рынок. Решение выйдет в первом квартале 2026 года, а сейчас разработчики проводят индивидуальные консультации и демонстрации.
Такой подход объединяет преимущества гибридной инфраструктуры: масштабируемость облака и контроль над данными собственного контура.
Stackland решает эту задачу — это готовая инфраструктура для ИИ-нагрузок, которую можно установить локально, сохранив гибкость облачных решений за счет интегрированных PaaS-сервисов Yandex Cloud.
В одном решении собраны все ключевые инструменты: оркестратор контейнеров, объектное хранилище, управляемые базы данных, управление доступом к GPU и сетям InfiniBand. Stackland поддерживает запуск Yandex AI Studio, что позволяет быстрее создавать и тестировать ИИ-приложения внутри компании и ускорять их запуск на рынок. Решение выйдет в первом квартале 2026 года, а сейчас разработчики проводят индивидуальные консультации и демонстрации.
Такой подход объединяет преимущества гибридной инфраструктуры: масштабируемость облака и контроль над данными собственного контура.
❤4🔥3😁2
Ты — опытный software architect и аналитик.
1. Контекст проекта:
* Название системы/сервиса: [Краткое название вашего сервиса, например, "Сервис рекомендации книг"]
* Основная цель системы: [Одно-два предложения о том, что делает система, например, "Предоставляет персонализированные рекомендации книг на основе истории чтения пользователя".]
* Для кого диаграмма: [Я/команда разработчиков/менеджмент] — Уровень детализации должен быть [техническим/обзорным].
2. Участники процесса (Actors & Components):
* Инициатор (Actor): [Кто начинает процесс? Например: Пользователь, Внешняя система, Администратор]
* Основные компоненты системы: [Перечислите ключевые внутренние модули, например: Frontend, Backend API, Auth Service, Database, Search Service]
* Внешние сервисы/API: [Перечислите сторонние системы, с которыми происходит взаимодействие, например: Stripe API, Google Maps API, Email Service]
3. Ключевой сценарий для диаграммы:
* Название сценария: [Дайте сценарию название, например: "Успешное оформление заказа", "Поиск и фильтрация товаров"]
* Пошаговое описание основного сценария:
1. [Шаг 1, например: Пользователь вводит данные для поиска и нажимает "Найти".]
2. [Шаг 2, например: Frontend отправляет запрос на Backend API.]
3. [Шаг 3, например: Backend API проверяет авторизацию, обращаясь к Auth Service.]
4. [Шаг 4, например: Backend API выполняет запрос к Database.]
5. [Шаг 5, например: Backend API обогащает данные, обращаясь к Внешнему API.]
6. [Шаг 6, например: Backend API возвращает обработанные данные на Frontend.]
7. [Шаг 7, например: Frontend отображает результат пользователю.]
4. Альтернативные потоки и обработка ошибок:
* Что должно произойти в случае ошибки? [Опишите хотя бы один альтернативный сценарий, например: "Если товара нет в наличии", "Если платеж не прошел", "Если внешний API недоступен".]
* Логика повторов (retry): [Нужно ли показывать повторные попытки запросов? Да/Нет]
* Таймауты: [Важно ли отображать таймауты на диаграмме? Да/Нет]
5. Требования к выходной диаграмме:
* Формат: [Mermaid JS / PlantUML / Текстное описание для ручного рисования] — предпочтительно Mermaid JS.
* Уровень детализации: [Укажите, какие детали важно включить: HTTP-методы (GET/POST), названия конкретных эндпоинтов (/api/v1/order), формат данных (JSON), коды ответов (200, 404, 500).]
* Особые пожелания: [Например: "Покажите параллельные запросы", "Используйте группирующие блоки (alt/opt) для условной логики", "Не показывать взаимодействие с кешем".]
---
Пожалуйста, проанализируй описание выше и создай sequence-диаграмму, которая будет полезна для документирования и проектирования системы.
Шаблон промта можно заполнить самостоятельно, а можно — целиком или отдельные пункты отдать на откуп ИИ. Пример использования и диаграмму можно посмотреть тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤🔥8
В качестве примера взяла создание сервиса по поиску научных публикаций в области психологии. Админу было лениво самой заполнять шаблон, поэтому попросила заполнить шаблон дипсика на основании моих вводных (
Заполненный шаблон для сервиса поиска научных исследований:
1. Контекст проекта:
· Название системы/сервиса: PsychoSearch
· Основная цель системы: Сервис для поиска и предоставления списка научных исследований в области психологии по заданной теме в едином формате "дата — название — авторы".
· Для кого диаграмма: Я/команда разработчиков — Уровень детализации должен быть техническим, но минимально необходимым для MVP.
2. Участники процесса (Actors & Components):
· Инициатор (Actor): Исследователь (Пользователь)
· Основные компоненты системы: Web Frontend, Backend API, Database (для кэширования)
· Внешние сервисы/API: PubMed API, PsycINFO API
3. Ключевой сценарий для диаграммы:
· Название сценария: Успешный поиск статей по теме с кэшированием
· Пошаговое описание основного сценария:
1. Исследователь вводит тему исследования в поисковую строку Frontend и нажимает "Найти"
2. Frontend отправляет POST запрос с поисковым запросом на Backend API (/api/search)
3. Backend API проверяет наличие результатов в кэше (Database)
4. Если результатов в кэше нет, Backend API параллельно отправляет запросы к PubMed API и PsycINFO API
5. Внешние API возвращают результаты в своих форматах JSON
6. Backend API обрабатывает данные: объединяет результаты, убирает дубликаты, форматирует даты и авторов
7. Backend API сохраняет обработанные результаты в кэш (Database)
8. Backend API возвращает отформатированный список статей на Frontend
9. Frontend отображает результаты пользователю
4. Альтернативные потоки и обработка ошибок:
· Что должно произойти в случае ошибки? Если один из внешних API недоступен, система использует данные только от работающего API. Если оба API недоступны, но есть закэшированные данные - использует их.
· Логика повторов (retry): Нет, не показывать повторные попытки для упрощения
· Таймауты: Нет, не отображать таймауты на диаграмме
5. Требования к выходной диаграмме:
· Формат: Mermaid JS
· Уровень детализации: Включить основные HTTP-методы, показать проверку кэша и параллельные запросы к API
· Особые пожелания: Показать альтернативную ветку когда данные есть в кэше, акцент на простоте архитектуры
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6😍2
