Krasnodar Frontend miniConf 2026

Доклады

• Конечный автомат для frontend разработки

  

  Андрей Тараненко

  Главный разработчик, Т1

  Конечный автомат ассоциируется в основном с разработкой игр и бэкендом, но на самом деле он очень полезен и во фронтенд-разработке.
  Вы, скорее всего, его даже используете, но в неявном виде.

  На данном докладе я покажу и расскажу, когда полезны конечные автоматы и какие они бывают

• Сравнение Jest, Vitest и Rstest на реальном проекте

  

  Александр Снетков

  Фронтенд разработчик, Яндекс

  Сравнивать тестовые фреймворки на синтетических примерах легко. Но что, если взять живой продукт с многолетней историей, легаси и большой аудиторией?

  В этом докладе я внедрю Jest, Vitest и Rstest в один и тот же проект и сравню их не в вакууме, а в реальных условиях: насколько удобно их настраивать, писать и поддерживать тесты и как быстро они работают. Вместо абстрактных бенчмарков — живая интеграция, реальный код и честные выводы, которые можно унести в свой проект уже завтра.

• От 40 полей к 3 кнопкам: как встроить AI в сложный frontend и не превратить его в демо — кейс Яндекс Карт

  

  Денис Стасьев

  Старший разработчик, Яндекс

  Как встроить генеративный AI в сложный интерфейс так, чтобы он не выглядел «вау-фичей для демо», а реально сокращал путь пользователя до результата? В докладе расскажу, как мы интегрировали YandexGPT и YandexART в сценарий запуска рекламной кампании для SMB в Яндекс Картах и сократили путь пользователя от 40+ настроек до нескольких действий.

  Покажу, где AI действительно помогает в пользовательском сценарии — генерация текстов, креативов и предзаполнение данных, — а где мы сознательно отказались от его использования, чтобы сохранить предсказуемость, управляемость и качество результата. Разберу технические сложности реальной интеграции: асинхронность, ограничения по нагрузке, fallback-сценарии, сохранение состояния и встраивание AI в уже существующий UX.

  Также поделюсь тем, как это повлияло на продуктовые результаты: скорость запуска кампаний выросла, а качество креативов на выходе заметно улучшилось.

  Доклад будет полезен тем, кто хочет внедрять AI в сложные интерфейсы как полноценную часть промышленного frontend-продукта, а не как showcase-возможность.

• Нефронтендерские оптимизации: ускорение без единой строчки JS

  

  Роман Фурсов

  Разработчик, Банк Точка

  Фронтендеры привыкли бороться за производительность кодом: минификация, tree-shaking, lazy loading. Но что если настоящие приросты производительности скрываются в инфраструктуре? В этом докладе мы разберем техники, которые дают заметный % ускорения без изменения клиентского кода.

  • 103 Early Hints — эволюция Server Push, которая работает.
  • TCP+TLS 0-RTT и QUIC — сократить рукопожатие до минимума.
  • Квантовые (или не очень) шифры: влияние выбора алгоритмов (RSA vs ED25519) и OCSP Stapling на скорость соединения.
  • Файловые системы и sendfile — зачем читать файлы с диска, если они уже в памяти? Компилируем статику в бинарник сервера или используем системные трюки.
  • Zstd vs Brotli — новый король компрессии для динамических запросов.
  • Спекулятивные правила Chromium — предзагрузка целых страниц ДО клика по ссылке.
  • Роль Service Worker как перехватчика запросов до основного потока.
  • Современные форматы изображений/видео/шрифтов. Отдайте браузеру контроль над выбором.

  Мы разберем реальные бенчмарки, совместимость с Nginx/Angie и покажем, как внедрить эти техники для production.

• Право на рефакторинг: система тестирования, которой можно доверять

  

  Александр Погорелов

  Руководитель группы, Яндекс Практикум

  Сегодня тесты часто пишет AI, поэтому процесс их написания быстрый и дешевый. Можно ли доверять таким тестам без понимания критериев качества? Как не перегрузить CI и не превратить любой рефакторинг в кошмар из красных сборок.

  В докладе поделюсь опытом как мы строили свою систему:

  • Обсудим контекст, как устроен Практикум изнутри
  • Разберём анатомию хорошего теста
  • Расскажу почему мы сделали ставку на Кубок тестирования

  На реальных примерах разберем, чем плохой тест отличается от хорошего. Доклад будет полезен разработчикам и QA-инженерам, которые хотят писать и ревьюить тесты.