Hacker News Digest

Как я решил проблему распределённой очереди через 15 лет

В Reddit всё — голоса, комментарии, посты — сначала попадало в RabbitMQ, потом в базу.
Очередь давала горизонтальное масштабирование, шейпинг и cron, но падала: задача могла исчезнуть после взятия из очереди или при краше брокера. Нужны были долговечные очереди, сохраняющие состояние в Postgres.

Сегодня это реализуется через долговечные workflow: каждый шаг чек-поинтится в БД, задачи запускаются параллельно, при падении продолжаются с последнего сохранённого места.

• Пост вызвал спор: одни хвалят вводный уровень, другие ждут разбора «распределённой» сложности и конкретного решения.
• Критика: заголовок обещает «как я решил», но статья не формулирует проблему и не показывает шаги решения.
• Автор подменяет «очереди» «устойчивыми воркфлоу»; читатели считают, что это разные вещи.
• RabbitMQ 15-летней давности обвинили в отсутствии надёжного бэкапа состояния; Kafka, наоборот, приводят как пример «и быстро, и надёжно», но её обвиняют в перекладывании сложности на потребителя.
• Главная идея DBOS: устойчивость без внешнего координатора и без переписывания кода под async-рантайм.

• Пользователи отмечают, что VibeFlow позиционируется как «бекенд для Lovable-UI» и выигрывает за счёт визуального редактора workflow и шаблонов без чёрного ящика.
• Критика: демо-видео слишком быстрое и не раскрывает главную фичу; в Safari появляется Union Jack; были ошибки при генерации TODO-приложения.
• Вопросы о самостоятельном хостинге, поддержке других баз данных (не только Convex) и экспорте кода.
• Собеседники сравнивают с Bolt.new, Replit, Leap.new и обсуждают, не перегрет ли рынок AI-генераторов приложений.
• Основатель отвечает: Convex выбран за zero-setup и реактивность, экспорт кода возможен, скоро выйдут более подробные демо, а безопасность обеспечивается «белым ящиком» кода.

ccpm — система управления проектами для Claude Code, использующая GitHub Issues и Git worktrees для параллельной работы агентов.
Репозиторий: automazeio/ccpm

• Сомнения в заявленных цифрах (–89 % времени на переключение, 3× быстрее релизы) — кажутся «галлюцинацией» или завышеными.
• Ключевая идея: разбивать задачи на мелкие, запускать для каждой отдельного агента («контекст-файрвол»), чтобы не перегружать главный поток.
• Без ручного контроля качество быстро падает: большинство участников подтверждают, что приходится одобрять каждое изменение иначе «AI уходит в кроличью нору».
• Критика «строгих 5 фаз» как возврата к водопаду: реальные требования постоянно меняются, и жёсткая последовательность может привести к результату «по спецификации, но не по потребностям».
• Нет понятных примеров и видео; автор обещает выложить демо на выходных, чтобы показать полный цикл работы системы.