Блог

Раскрытые секреты в AI‑сгенерированном коде могут утечь через репозитории, логи и env‑файлы. Узнайте, как их найти, безопасно ротировать учетные данные и ужесточить доступ.

От прототипа до продакшна за 72 часа: реалистичный поэтапный чек‑лист по безопасности, надёжности, деплою и минимальным тестам, чтобы вы могли выпустить безопасно.

Узнайте, как находить SQL‑инъекции в AI‑сгенерированных CRUD‑приложениях: примеры уязвимых запросов и безопасные замены с параметрами и возможностями ORM.

Надёжность вебхуков предотвращает пропуск или дублирование событий Stripe, GitHub и Slack с помощью подписей, идемпотентности, ретраев и обработки ошибок (dead‑letter).

Структурированное логирование упрощает быстрое воспроизведение багов в продакшене. Добавьте идентификаторы запросов, обработчики ошибок в UI и готовые шаблоны логов, чтобы отладка занимала 5 минут.

Безопасно восстановите сломанные миграции: просмотрите историю миграций, найдите дрейф окружений, создайте чистый baseline и защитите данные при раскатке.

Узнайте, как находить и устранять гонки за ресурсами: от обнаружения недетерминированного поведения в очередях, веб‑запросах и обновлениях состояния до стабилизации системы.

Практическое руководство по миграции SQLite в Postgres в приложениях, созданных AI: сопоставление схем, типы данных, изменения индексов, поэтапное переключение и проверки.

Подготовка Postgres к продакшену за 48 часов: практический план по бэкапам, мониторингу, пулингу соединений, ролям, правам и учениям по восстановлению после прототипа.

Узнайте лучшие практики обработки ошибок API: единый формат ошибок, безопасные сообщения и простой способ маппинга сбоев сервера на понятные состояния UI.

Аутентификация, сгенерированная ИИ, ломается в продакшене? Следуйте простому плану отладки сессий, JWT, OAuth‑callback, cookie и ошибок «работает локально».