Backend, Frontend, Weekend
Я начал всерьёз погружаться в Open Source в начале 2025 года. Тогда это было скорее любопытство и желание попробовать что-то новое, чем чёткий план. Спустя время я заметил, что мои проекты начали находить отклик, появились первые пользователи, а затем и первые контрибьюторы.
За последний год я выпустил несколько релизов, постепенно выстроил базовые процессы тестирования и начал относиться к своим проектам как к продуктам, за которые я несу ответственность. Это был важный переход в мышлении — от «я что-то написал» к «я поддерживаю и развиваю проект».
Я не могу сказать, что у меня большой или глубокий опыт в Open Source. Скорее наоборот — я всё ещё в начале пути. Но все же я хочу рассказть о том на какие вещи, как мне кажется, стоит обратить внимание тем, кто только думает о создании своего первого открытого проекта.
Мой GitHub – https://github.com/prog-time
Основной фокус я хочу сделать не на технологиях, а на процессах: выборе идеи, масштабе проекта, внутренней мотивации и первых организационных решениях, которые сильно влияют на дальнейшую судьбу проекта.
В основе почти всех Open Source-проектов лежит не прямая монетизация, а социальное признание: звёзды на GitHub, комментарии, репосты, подписчики. Эти метрики становятся своего рода обратной связью — сигналом, что твоя работа кому-то действительно нужна и интересна. Да, иногда появляются донаты или спонсоры, но рассчитывать на стабильный доход в начале пути — плохая идея.
Поэтому для себя я сделал простой вывод: начинать стоит с проектов, которые полезны лично тебе. Когда ты решаешь собственную проблему, мотивация поддерживать и развивать проект появляется естественно — даже если о нём пока никто не знает и звёзд почти нет.
Не менее важным оказался масштаб идеи. Сейчас я стараюсь выбирать такие проекты, где путь до первой MVP занимает не больше одной-двух недель. Если разработка затягивается и долго не приносит видимого результата, интерес начинает угасать, а риск выгорания резко возрастает.
Для вдохновения вы можете посмотреть проекты которые сейчас в тренде на GitHub или подписаться на Topic по интересующему вас направлению https://github.com/trending.
Если вы планируете разрабатывать библиотеку, фреймворк или инструмент для разработчиков, имеет смысл ориентироваться на технологии, которые востребованы на рынке. Использование популярных языков программирования и экосистем, как правило, позволяет охватить более широкую аудиторию.
Однако существует и альтернативный подход: вместо выбора языка можно отталкиваться от актуальных рыночных трендов. Например, изучить популярные проекты и экосистемы и создать для них вспомогательную библиотеку, плагин или интеграционный шлюз.
Если проект ориентирован на пользователей, не связанных с разработкой (как в моём случае), приоритеты смещаются. Здесь особенно важно уделять внимание:
Необходимо учитывать, что такая аудитория, как правило, не имеет технического бэкграунда. Поэтому ключевой фактор успеха — минимальный порог входа и понятный пользовательский опыт.
Когда идея проекта уже сформировалась, я стараюсь как можно раньше посмотреть на него глазами пользователя. Не с точки зрения архитектуры или «красоты кода», а именно с позиции: насколько просто человеку будет запустить и попробовать мой продукт.
Со временем я пришёл к простому правилу — установка и первичная настройка не должны занимать больше двух-трёх шагов. Каждый лишний шаг резко снижает шанс того, что пользователь вообще дойдёт до первого запуска.
В моём случае проекты чаще представляли собой отдельные сервисы, поэтому довольно рано я сделал ставку на контейнеризацию. Docker оказался идеальным инструментом: он позволяет изолировать зависимости, стандартизировать окружение и избавить пользователя от большинства проблем, связанных с локальной настройкой. Это особенно важно в Open Source, где ты не можешь контролировать, в каком окружении проект будут запускать.
Хорошим примером для меня стал проект tg-support-bot. В нём я сразу заложил два сценария установки. Первый — полный, через docker-compose, где поднимаются все необходимые сервисы: PostgreSQL, PgAdmin, Loki, Grafana, Redis и другие компоненты. Второй — упрощённый, рассчитанный на обычный хостинг, с возможностью подключить внешнюю базу данных и отключить необязательные сервисы.
Отдельно я постарался избежать жёстких связей между контейнерами. Для меня было важно, чтобы пользователь мог безболезненно отключать или заменять отдельные сервисы внутри docker-compose, не ломая при этом основное приложение. Такой подход даёт гибкость и делает проект более дружелюбным для разных сценариев использования.
Перед тем как выкладывать проект в публичный доступ, я считаю обязательным настроить базовую инфраструктуру качества кода: линтинг, тесты и CI. Это не только снижает количество ошибок, но и сразу задаёт определённый уровень качества, который чувствуют все будущие контрибьюторы.
Первое, с чего я начинаю, — это правила code style. Чем более чётко и однозначно они описаны, тем проще поддерживать кодовую базу в читаемом и предсказуемом состоянии, особенно когда в проект приходят новые участники.
Дальше я настраиваю линтеры, которые автоматически проверяют код на несколько ключевых вещей: синтаксические ошибки и проблемы с типизацией, соответствие имен переменных и функций принятому стилю, а также типичные ошибки и потенциальные уязвимости. В результате большая часть проблем отлавливается ещё до ревью или запуска кода, а обсуждения в pull request’ах смещаются с формальных правок к действительно важным архитектурным решениям.
Параллельно этому я активно покрываю весь функционал Unit тестами. Чем больше функциональности покрыто тестами, тем спокойнее ты относишься к изменениям в коде. Это особенно чувствуется в Open Source, где в проект могут прийти сторонние контрибьюторы, и ты не всегда знаешь, какие именно изменения они предложат.
В проекте tg-support-bot я решил подойти к этому вопросу максимально прагматично. Вместо сложных и тяжёлых решений я реализовал набор shell-скриптов, которые тесно интегрированы с git-хуками и работают на нескольких уровнях.
На этапе коммита запускаются проверки только тех файлов, которые добавлены в индекс. Статический анализатор PHPStan проверяет код на ошибки и проблемы с типизацией, запускаются unit-тесты для изменённых классов. Если в коммите затронут Dockerfile, автоматически запускается Hadolint, а изменения в shell-скриптах проверяются с помощью ShellCheck, который хорошо выявляет типичные ошибки и потенциальные уязвимости.
При выполнении push PHPStan анализирует весь код и выполняются все unit-тесты. Этот этап часто помогает поймать проблемы, которые могли проскочить при локальной проверке, но влияют на проект в целом.
Финальным уровнем становится CI. Здесь проект проверяется ещё раз полностью, что особенно важно для Open Source. Внешние контрибьюторы могут прислать изменения, которые проходят локальные проверки, но ломают логику или инфраструктуру проекта. CI служит последней линией обороны и не позволяет таким изменениям попасть в основную ветку.
Если на любом из этапов обнаруживается ошибка, изменения просто не проходят дальше, пока проблема не будет исправлена. Со временем это формирует привычку писать более аккуратный и предсказуемый код.
По мере роста проекта я довольно быстро столкнулся с тем, что хаотичная работа с ветками начинает мешать. Поэтому вопрос структуры GitHub-репозитория для меня стал очень важен.
Во всех своих проектах я стараюсь придерживаться одной и той же схемы работы с ветками. Основной веткой всегда является main, и прямые коммиты в неё запрещены. Любые изменения — даже самые мелкие — попадают туда только через дочерние ветки и pull request’ы.
Для каждой отдельной задачи из релиза создаётся своя ветка. В названии ветки обязательно указывается номер соответствующего Issue — это жёсткое правило, без исключений. Если ветка названа некорректно, она просто не пройдёт проверки CI, и изменения не смогут быть влиты в проект. На первый взгляд это может показаться излишней строгостью, но на практике такой подход сильно упрощает жизнь.
Даже самая полезная библиотека или сервис теряют смысл, если пользователи и контрибьюторы не понимают, как её использовать.
Для меня документация делится на несколько ключевых элементов:
README.md
Это первая точка контакта с проектом для любого пользователя на GitHub. В нём я стараюсь сразу дать максимально понятную картину: краткое описание проекта, инструкции по установке и настройке, минимальный пример использования и ссылки на расширенные материалы, тесты и CI/CD процессы. README должен быть кратким, чтобы любой мог быстро установить и попробовать продукт, но достаточно информативным.
CONTRIBUTING.md
Он описывает, как внести изменения в проект, какие правила создания веток и коммитов я использую, как отправлять pull request и какие требования предъявляются к тестированию и линтингу. Без такого руководства сторонние контрибьюторы часто тратят лишнее время на догадки и пробные ошибки, что снижает их мотивацию.
GitHub Wiki
Для более детальной и структурированной документации я активно использую Wiki. Данный раздел позволяет создавать несколько страниц, объединённых логикой, и описывать архитектуру проекта, деплой, CI/CD, гайды по использованию библиотек и сервисов.
Практические правила, которыми я руководствуюсь:
Со временем я убедился: проект с хорошей документацией не только удобнее использовать, но и легче развивать. Новые участники быстрее входят в процесс, а ошибки на старте заметно снижаются.
Успешный Open Source-проект — это не только код, но и люди, которые его используют. Активное взаимодействие с аудиторией помогает не только продвигать проект, но и получать ценную обратную связь, которая часто оказывается важнее любой документации.
Первым шагом для меня стало создание удобного канала связи. В tg-support-bot я создал отдельную Telegram-группу, где публикую новости, отвечаю на часто задаваемые вопросы и просто общаюсь с пользователями.
Эта группа превратилась в настоящий центр активности: со временем пользователи стали помогать друг другу без моего участия, тестировать новые функции, выявлять ошибки и предлагать улучшения. Идеи для нового функционала часто приходят именно от участников сообщества, а голосования помогают учитывать мнение пользователей при планировании дальнейшей разработки.
Чтобы проект рос, важно привлекать пользователей из внешних источников. Для меня эффективным инструментом стал видеоконтент — Dev-блог, в котором я показываю процесс разработки и делюсь личным опытом. Видеоинструкции по установке и настройке проекта снижают порог входа и делают продукт более доступным для новичков.
Дополнительно я публикую статьи на популярных ресурсах, таких как Хабр или Пикабу, чтобы рассказывать о проекте более широкой аудитории. Если проект содержит интересные технические решения, он может привлекать внимание даже тех, кто не планирует использовать его напрямую, но хочет наблюдать за процессом разработки и изучать технические детали. Такой интерес создаёт дополнительную ценность и помогает проекту расти.
Open Source — это не только код. Это процессы, дисциплина, сообщество и взаимодействие с пользователями. Продуманная структура репозитория, тесты, документация и активная коммуникация позволяют проекту развиваться, привлекать новых участников и становиться действительно полезным инструментом.
Для меня этот путь стал одновременно учебным и вдохновляющим: я не только совершенствую навыки разработки, но и вижу, как моя работа реально помогает людям. Если вам интересно следить за моими проектами или участвовать в их развитии, приглашаю на мой GitHub — там публикуются все обновления, и вы сможете присоединиться к работе над проектами.
Backend, Frontend, Weekend
Работа над проектом на Laravel становится заметно эффективнее, если автоматизировать как можно больше этапов — от конфигурации окружения до проверки кода и тестирования. В этом материале я расскажу, как сделать рабочий процесс надёжным, уменьшить ручную рутину и поддерживать качество кода на высоком уровне.
Материал рассчитан на тех, кто уже знаком с Laravel и хочет внедрить в проект автоматические проверки, единый стиль кода, статику и готовую Docker-инфраструктуру. Я поделюсь используемыми инструментами, примерами конфигураций и реалистичными скриптами.
Я всегда начинаю проект с продуманной конфигурации Docker Compose — это дает сразу готовое изолированное окружение, минимизирует конфликты зависимостей и ускоряет старт работы. Обычно в моём составе используются следующие сервисы:
services:
app:
build: .
container_name: pet
user: root
depends_on:
- pgdb
- redis
- loki
env_file:
- .env
working_dir: /var/www/
volumes:
- .:/var/www
networks:
- pet
dns:
- 8.8.8.8
- 1.1.1.1
pgdb:
container_name: pgdb
image: postgres
tty: true
restart: always
environment:
- POSTGRES_DB=${DB_DATABASE}
- POSTGRES_USER=${DB_USERNAME}
- POSTGRES_PASSWORD=${DB_PASSWORD}
ports:
- ${PGDB_PORT}
volumes:
- ./docker/postgres:/var/lib/postgresql/data
networks:
- pet
nginx:
image: nginx:latest
container_name: nginx
restart: unless-stopped
ports:
- ${NGINX_PORT}
- "443:443"
volumes:
- .:/var/www
- ./docker/nginx:/etc/nginx/conf.d
- /etc/letsencrypt:/etc/letsencrypt:ro
environment:
- TZ=${SYSTEM_TIMEZONE}
depends_on:
- pgdb
- app
- pgadmin
networks:
- pet
pgadmin:
image: dpage/pgadmin4:latest
restart: always
depends_on:
- pgdb
environment:
- PGADMIN_DEFAULT_EMAIL=${PGADMIN_EMAIL}
- PGADMIN_DEFAULT_PASSWORD=${PGADMIN_PASSWORD}
ports:
- ${PGADMIN_PORT}
networks:
- pet
redis:
image: redis:latest
container_name: redis
restart: always
ports:
- ${REDIS_PORT}
environment:
- REDIS_PASSWORD=${REDIS_PASSWORD}
command: ["redis-server", "--requirepass", "${REDIS_PASSWORD}"]
networks:
- pet
redisinsight:
image: redislabs/redisinsight:latest
container_name: redisinsight
ports:
- ${REDISINSIGHT_PORT}
volumes:
- ./docker/redisinsight:/db
restart: always
networks:
- pet
grafana:
image: grafana/grafana:latest
container_name: grafana
user: "472"
ports:
- ${GRAFANA_PORT}
environment:
- GF_SECURITY_ADMIN_USER=${GRAFANA_USER}
- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=${GRAFANA_PASSWORD}
volumes:
- ./docker/grafana:/var/lib/grafana
depends_on:
- loki
networks:
- pet
queue:
build: .
image: docker_template:latest
container_name: laravel_queue
restart: always
depends_on:
- app
- redis
env_file:
- .env
working_dir: /var/www
volumes:
- .:/var/www
command: php artisan queue:work --sleep=3 --tries=3 --timeout=90
networks:
- pet
dns:
- 8.8.8.8
- 1.1.1.1
loki:
image: grafana/loki:latest
container_name: loki
ports:
- ${LOKI_PORT}
networks:
- pet
volumes:
pgdata:
networks:
pet:
driver: bridge
Каждый из этих сервисов разворачивается в отдельном контейнере. Такой подход даёт преимущества:
Совет: можно использовать готовый шаблон docker-compose.yml, который сразу поднимает все сервисы и настраивает базовые параметры Laravel.
Для автоматического форматирования и приведения к единому стилю я использую laravel/pint. Он позволяет:
Пример конфигурации pint.json:
{
"preset": "psr12",
"exclude": [
"vendor",
"storage",
"node_modules",
"bootstrap/cache"
],
"rules": {
"array_syntax": {
"syntax": "short"
},
"binary_operator_spaces": {
"default": "single_space"
},
"braces": true,
"class_attributes_separation": {
"elements": {
"const": "one",
"method": "one",
"property": "one"
}
},
"no_unused_imports": true,
"ordered_imports": true,
"phpdoc_separation": true,
"phpdoc_align": true,
"single_quote": true,
"ternary_to_null_coalescing": true,
"trailing_comma_in_multiline": {
"after_heredoc": true
},
"types_spaces": {
"space": "none"
},
"phpdoc_no_empty_return": false,
"no_superfluous_phpdoc_tags": false,
"concat_space": {
"spacing": "one"
}
}
}
Такая конфигурация помогает стандартизировать стиль: синтаксис массивов, расположение операторов, форматирование импортов и PHPDoc.
Запуск Pint перед коммитом — хорошая практика, она поддерживает чистоту кода автоматически.
Чтобы ловить ошибки и потенциальные проблемы ещё на этапе разработки, я применяю комбинацию phpstan/phpstan и nunomaduro/larastan. Эти инструменты позволяют:
Пример конфигурации phpstan.neon:
parameters:
level: 6
paths:
- app
- routes
excludePaths:
- vendor
- storage
- bootstrap
errorFormat: table
checkMissingVarTagTypehint: false
inferPrivatePropertyTypeFromConstructor: true
ignoreErrors:
- identifier: missingType.iterableValue
- identifier: missingType.generics
- '#referenced with incorrect case#'
includes:
- vendor/phpstan/phpstan/conf/bleedingEdge.neon
Основные преимущества такого подхода:
Чтобы гарантировать, что все коммиты соответствуют стандартам, я применяю Git Hooks + shell-скрипты:
Pre-commit: проверка изменённых файлов обрабатываются только изменённые файлы (для скорости); запускаются Pint и PHPStan на этих файлах; при ошибках коммит блокируется до исправления.
Постепенное исправление старых ошибок особенно полезно на существующих проектах: допускаются коммиты, если количество ошибок в файле уменьшилось; таким образом проверка внедряется постепенно, без резкого прерывания работы команды.
Проверка наличия тестов
Скрипт проверяет, что для любого нового или изменённого класса создан соответствующий тест в директории tests. Например, если добавлен класс app/Services/UserService.php, ожидается файл tests/Unit/Services/UserServiceTest.php.
Проверка сборки Docker Отдельный скрипт останавливает текущие контейнеры, пересобирает стек и проверяет, что все сервисы поднялись корректно. Это позволяет убедиться, что изменения в конфигурации или коде не сломали окружение.
Скрипт для проверки с PHPStan (pre-commit / push)
#!/bin/bash
COMMAND="$1" # commit или push
if [ "$COMMAND" = "commit" ]; then
NEW_FILES=$(git diff --cached --name-only --diff-filter=A | grep '\.php$')
if [ -n "$NEW_FILES" ]; then
vendor/bin/phpstan analyse --no-progress --error-format=table $NEW_FILES || exit 1
fi
fi
BASELINE_FILE=".phpstan-error-count.json"
[ ! -f "$BASELINE_FILE" ] && echo "{}" > "$BASELINE_FILE"
if [ "$COMMAND" = "commit" ]; then
ALL_FILES=$(git diff --cached --name-only --diff-filter=ACM | grep '\.php$' || true)
elif [ "$COMMAND" = "push" ]; then
BRANCH=$(git rev-parse --abbrev-ref HEAD)
ALL_FILES=$(git diff --name-only origin/$BRANCH --diff-filter=ACM | grep '\.php$' || true)
fi
if [ -n "$ALL_FILES" ]; then
for FILE in $ALL_FILES; do
ERR_NEW=$(vendor/bin/phpstan analyse --error-format=raw --no-progress "$FILE" 2>/dev/null | grep -c '^')
ERR_OLD=$(jq -r --arg file "$FILE" '.[$file] // empty' "$BASELINE_FILE")
[ -z "$ERR_OLD" ] && ERR_OLD=$ERR_NEW
TARGET=$((ERR_OLD - 1))
[ "$TARGET" -lt 0 ] && TARGET=0
if [ "$ERR_NEW" -le "$TARGET" ]; then
jq --arg file "$FILE" --argjson errors "$ERR_NEW" '.[$file] = $errors' "$BASELINE_FILE" > tmp && mv tmp "$BASELINE_FILE"
else
echo "Ошибка статического анализа в $FILE: $ERR_NEW (допустимо ≤ $TARGET)"
vendor/bin/phpstan analyse --error-format=table "$FILE"
exit 1
fi
done
fi
exit 0
Скрипт для проверки Pint стиля
#!/bin/bash
COMMAND="$1"
if [ "$COMMAND" = "commit" ]; then
ALL_FILES=$(git diff --cached --name-only --diff-filter=ACM | grep '\.php$' || true)
elif [ "$COMMAND" = "push" ]; then
BRANCH=$(git rev-parse --abbrev-ref HEAD)
ALL_FILES=$(git diff --name-only origin/$BRANCH --diff-filter=ACM | grep '\.php$' || true)
fi
if [ -n "$ALL_FILES" ]; then
vendor/bin/pint --test $ALL_FILES
if [ $? -ne 0 ]; then
vendor/bin/pint $ALL_FILES
echo "$ALL_FILES" | xargs git add
exit 1
fi
fi
exit 0
Проверка наличия тестов для классов
Для достижения этой цели я использую скрипт, который проверяет наличие тестов для каждого PHP-класса, добавленного или изменённого в коммите.
Скрипт получает список изменённых и добавленных PHP-файлов и ищет соответствующий тестовый файл в директории tests.
Например, если в проекте есть класс app/Services/UserService.php, скрипт потребует создать файл теста tests/Unit/Services/UserServiceTest.php. Таким образом, любой новый или изменённый класс обязательно должен иметь соответствующий тест, что помогает поддерживать качество и надёжность кода.
Это скрипт, который постоянно дополняется, поэтому актуальную версию вы можете посмотреть здесь – https://github.com/prog-time/git-hooks
Проверка работы Docker сборки
Не менее важно регулярно проверять работу Docker сборки. Для этого я создаю отдельный shell-скрипт, который перезапускает все контейнеры и проверяет, что они успешно запустились. Такой подход позволяет убедиться, что изменения в конфигурации или коде не нарушили работу сервисов и приложение корректно поднимается в локальной среде.
Скрипт может автоматически останавливать текущие контейнеры, заново собирать их и запускать в фоне. После запуска выполняется проверка состояния через docker ps или docker compose ps, чтобы убедиться, что все контейнеры находятся в статусе healthy или up.
#!/bin/bash
echo "=== Остановка всех контейнеров ==="
docker-compose down
echo "=== Сборка контейнеров ==="
docker-compose build
echo "=== Запуск контейнеров в фоне ==="
docker-compose up -d
# Пауза для запуска сервисов
echo "=== Ждем 5 секунд для старта сервисов ==="
sleep 5
echo "=== Проверка состояния контейнеров ==="
# Получаем статус всех контейнеров
STATUS=$(docker-compose ps --services --filter "status=running")
if [ -z "$STATUS" ]; then
echo "Ошибка: ни один контейнер не запущен!"
exit 1
else
echo "Запущенные контейнеры:"
docker-compose ps
fi
# Дополнительно можно проверять HEALTHCHECK каждого контейнера
echo "=== Проверка состояния HEALTH ==="
docker ps --filter "health=unhealthy" --format "table {{.Names}}\t{{.Status}}"
echo "=== Скрипт завершен ==="
exit 0
Автоматизация разработки в Laravel — не просто модный тренд, а способ сделать вашу команду эффективнее, а проект — надежнее.
Основные принципы:
Если вы внедрите эти практики, вы:
Автоматизируйте рутинные задачи — и команда сможет сфокусироваться на настоящей ценности: создании функционала и развитии продукта.
{message}