MoscowJS 71

Интернационализация, которая думает за разработчика

Опечатка в ключе перевода всплывает только в проде, рефакторинг тихо ломает переводы, а мёртвые ключи копятся годами? И за всё это ещё и платишь бойлерплейтом: руками тащишь неймспейсы, прокидываешь переменные, следишь за импортами. Мы устали и переписали i18n на TypeScript так, что строк больше нет вообще — а вместе с ними и рутины.

Расскажу, как сделать переводы с автокомплитом, типобезопасными интерполяциями и неймспейсами, которые подгружаются сами. И как мы упёрлись в стену TypeScript — и пробили её.

Кинетический манифест

Данные не должны лежать в базах как мёртвый груз. Они должны двигаться через систему, как кровь в организме. «Кинетика» в управлении данными  — это event-driven подход, где данные текут через граф правил (DAG), а не хранятся статично. Вы не управляете потоком — вы строите русло, по которому он течёт. Вы не управляете потоком вручную — цепь управляет им сама, по законам физики, которые вы определили.

Модульный BFF во фронтенде

Плагинная архитектура на фронтенде позволяет большим продуктам развивать независимые функциональные модули параллельно. Но почти всегда возникает узкое место — общий BFF, через который проходят интеграции со множеством микросервисов. Со временем такой BFF начинает замедлять команды: изменения приходится синхронизировать, растут контрактные риски, можно случайно «сломать соседа», а ответственность за фичи и платформу размывается. При этом сам BFF превращается в отдельный продукт со всеми «радостями» эксплуатации.

В докладе разберем, почему классический BFF плохо масштабируется в плагинной среде, и покажем альтернативу: Host BFF как платформа + BFF-плагины команд на примере нашей компании Kaspersky. Поговорим о том, как перенести плагинность на серверный слой, скрыть транспорт и инфраструктуру внутри хоста, организовать build-time и runtime-подключение плагинов, а также честно обсудим ограничения и trade-offs подхода.

Как добавить AI чат, управляющий контентом на вашем сайте c помощью CopilotKit

Покажу, как встроить LLM-ассистента прямо во фронтенд - чтобы он не просто отвечал в чате, а реально управлял приложением: менял контент и темы, обновлял данные, вызывал функции и рендерил React-компоненты.

Разберём экосистему инструментов и почему выбрали CopilotKit, познакомимся с протоколом AG-UI, посмотрим живые демо (включая human-in-the-loop) и узнаем, как подключить любую LLM буквально в одну строку.

А в финале — как всё это работает в production-проекте для управления документацией.