Service Workers: How They Work and Why They Are Needed in 2026
Technical Breakdown of Service Workers: Lifecycle, Caching Strategies, Cache API, Fetch Event, and Common Pitfalls.
Useful articles about Java, Spring, SEO, frontend, and modern technologies. Tips, examples, and lifehacks for developers
Technical Breakdown of Service Workers: Lifecycle, Caching Strategies, Cache API, Fetch Event, and Common Pitfalls.
How TikTok Decides a Video's Fate in 2 Hours: Cohort Testing, Signal Hierarchy, and Why a Save is 10x Stronger Than a Like. Data-Driven Analytics
iOS 16.4+ supports Web Push for PWAs, but with conditions. A breakdown of the technical implementation, 7 reasons why pushes aren't arriving on iPhone, and code from a re
Comparison of Claude Code Review, GitHub Copilot, and OpenAI Codex: approaches, pricing, risks. Who will win the automation race — and what will happen to the code review
Technical breakdown of Claude Code Review: parallel agents, verification, false positives <1%. Comparison with SonarQube and ESLint. Token pricing and real limitations
Anthropic released Claude Code Review: 5 parallel agents review pull requests before a human. The share of quality reviews increased from 16% to 54%. How it works and how
У 2026 році питання «ти людина чи бот?» перестало бути технічною формальністю і стало інфраструктурною проблемою інтернету. Генеративний ШІ знищив більшість методів верифікації, розроблених за останні 25 років. Ця стаття — аналіз того, чому це сталось, що пропонує ринок і де проходить межа між...
Сканування райдужки — технічно один із найзахищеніших методів біометричної верифікації. Але технічна захищеність і відсутність ризиків — не одне і те саме. У цій статті ми розбираємо, що насправді відбувається з вашими даними, де архітектура World Orb дійсно захищає — і де залишаються відкриті...
An analytical comparison of three biometric models: local (Face ID), state (Aadhaar, eID), and global (World ID). Architecture, risks, and threat model.
Discover how the Worldcoin Orb transforms your iris scan into a secure, privacy-first Proof of Personhood. Local IrisCode generation, zero-knowledge proofs,
World Orb is a biometric device that scans the iris and creates an anonymous digital ID. How it works, how it differs from Face ID, and where it is already used.
PWA vs. Native App Comparison: 12-Point Framework covering Cost, Speed, and iOS Constraints. Decision Matrix for Businesses and Developers.
Service Worker caches outdated pages? iOS deletes data after 7 days? We break down 8 critical PWA mistakes with code examples and ready-made solutions for developers.
Spring Data JPA пропонує чотири принципово різних підходи до отримання даних.Кожен з них генерує різний SQL, по-різному поводиться з пам'яттюі вирішує різний клас задач. Неправильний вибір — це або зайвийCOUNT(*) при кожному scroll-івенті, або OOM при зростанні таблиці,або 64 derived methods...
List<T> — найпростіший тип повернення в Spring Data JPA. Саме тому він найчастіше використовується там де не повинен. Відсутність LIMIT у згенерованому SQL означає: розмір результату нічим не обмежений. При таблиці на 100K+ рядків це пряма дорога до OutOfMemory або...
Коли фільтрів в адмін-панелі стає більше трьох — derived methods перетворюютьсяна комбінаторний вибух: 4 опціональних фільтри дають 16 можливих комбінаційі стільки ж методів у Repository. Specification вирішує цю проблему:один метод, будь-яка комбінація фільтрів, чистий SQL під капотом.⚡ Коротко✅...
Page<T> — найпопулярніший тип пагінації в Spring Data JPA, і водночас найчастіше використовуваний там де він не потрібен. Він виконує два SQL-запити при кожному виклику: основний SELECT і COUNT(*). Ключове питання не «як використовувати Page», а «коли він...
Більшість розробників за замовчуванням обирають Page<T> для пагінації — і платять за це зайвим COUNT(*) запитом при кожному scroll-івенті. Slice вирішує саме цю проблему: повертає наступну порцію даних без підрахунку загальної кількості рядків — і саме тому є...
OpenAI released GPT-5.4: native computer use, Tool Search −47% tokens, 1M context. What changed in API, Codex, and ChatGPT — and what developers should do right now.
GPT-5.4 unified Codex and GPT-5 into one model. Analysis: reasoning pipeline, CoT persistence, tool search, and comparison with Claude Opus 4.6 and Gemini 3.1 Pro
У серпні 2025 року SEO-спільнота в LinkedIn збурилась: сторінки Perplexity Discover масово з'явились у Google Search. Паттерн виглядав як класичний programmatic SEO — автоматична генерація сторінок на trending topics, сотні URL в індексі, стабільне ранжування. Дискусія розгорілась навколо тези...
Є питання, яке ставлять майже всі, хто починає серйозно працювати з присутністю у Perplexity: чому система часто ігнорує авторитетне видання з Domain Authority 80+ і натомість цитує нішевий блог, опублікований три дні тому?Відповідь криється у двох факторах, які у Perplexity працюють принципово...
Discover why Perplexity ignores Forbes, CNN & big media but cites niche blogs & official docs in 2026. Deep analysis of 45 query patterns reveals Q&A structure
Frontier LLMs escalate to tactical nukes in 95% of Kenneth Payne’s wargames. Technical deep dive: prompt framing, temperature, RLHF override, emergent aggression
Більшість SEO-спеціалістів, які починають оптимізувати сайт під Perplexity, роблять одну й ту саму помилку: переносять логіку Google на принципово іншу систему. Вони покращують швидкість сторінки, нарощують посилальний профіль, оптимізують мета-теги — і не отримують цитувань. Причина не в технічних...