Přejít k navigační liště

Zdroják » Zprávičky » PragueJS #4 – Build a fullstack GraphQL app with Prisma, Apollo and React

PragueJS #4 – Build a fullstack GraphQL app with Prisma, Apollo and React

Zprávičky Různé

Další z řady setkání PragueJS se blíží. 30. dubna si můžete přijít poslechnout tři zajímavé přednášky. První z nich bude od Pavla Kepky z Blueberry. Pavel nám vysvětlí proč by nás REST API nemělo zastavit před použitím GraphQL. Dalším přednášejícím bude Lukáš Huvar z Prisma.io. Od něj se dozvíme, jak vytvořit první GraphQL server za použití GraphQL Nexus a Prismy. Poslední talk si připravil Alex Gordon ze SessionM. Poví nám jak psát integrační testy pro GraphQL odděleně od frontendu. Všechny přednášky budou v angličtině.

Akce se uskuteční v Malém Sále (prostor nahrávacího studia) v multifunkčním prostoru Vnitroblock. Adresa: Tusarova 31, 170 00 Praha 7 – Holešovice (kousek od Alzy)

Pokud vás pozvánka zaujala, nezapomeňte se registrovat!

Komentáře

Odebírat
Upozornit na
guest
0 Komentářů
Nejstarší
Nejnovější Most Voted

Frugal computing: architektura pro dobu dražší infrastruktury

Vývojáři se naučili zrychlovat dotazy, přidávat cache, škálovat služby a hlídat účet za cloud. Frugal computing začíná o jednu otázku dřív: musí se výpočet, přesun dat, volání modelu nebo uložení vůbec stát? Rostoucí spotřeba datových center a nové evropské reportování ho posouvají do návrhu architektury, dřív než do závěrečné poznámky o udržitelnosti v prezentaci.

Odysseus: PewDiePie vydal open-source AI workspace, který běží na vašem vlastním hardwaru

AI
Komentáře: 0
Felix Kjellberg, youtuber se 110 miliony odběratelů, strávil rok učením se programovat a fine-tuningem vlastních AI modelů. Výsledkem je Odysseus – bezplatný, open-source workspace pro práci s umělou inteligencí, který neposílá žádná data do cloudu. Projekt má týden, přes 61 000 hvězdiček na GitHubu a znovu otevírá otázku, komu vlastně patří váš digitální kontext.

Když Git už nestačí: jak izolovat databázový stav pro pokusy AI agentů

Gitová větev vývojářům oddělí kód, ale databáze často zůstává společná. U AI agentů je to slabé místo: rychle spouštějí migrace, mění data a zkoušejí víc cest najednou. Databázová větev jim dá vlastní pracovní prostor, jenže tím práce nekončí. Ještě je potřeba řešit citlivá data, oprávnění, životnost větve i zbytek stavu aplikace.