10 шокирующих преимуществ DevTools Studio: как open‑source замещает Postman и меняет правила игры

Вступление

Веб‑разработчики и инженеры по интеграции API каждый день сталкиваются с проблемой: как быстро и надёжно тестировать, документировать и автоматизировать запросы к сервисам. На рынке уже несколько лет доминирует Postman – мощный, но коммерческий продукт, который недавно изменил свою ценовую политику, заставив многих искать альтернативы. Появление новых инструментов, ориентированных на открытый код и локальную работу, открывает возможности для более гибкой и дешёвой разработки. В этом контексте проект DevTools Studio обещает стать «Postman‑Lite», но с набором функций, которые обычно встречаются только в платных решениях.

Вдохновлённый идеями IDE, n8n и традиционных API‑клиентов, DevTools Studio позиционирует себя как local‑first решение, которое работает без постоянного подключения к облаку, но при этом поддерживает синхронизацию в реальном времени. Ниже – подробный разбор проекта, его преимуществ, текущих задач и того, как он вписывается в общие тенденции индустрии.

Японский хокку, отражающий суть поиска баланса между свободой и контролем:

静かな森  
コードは流れに  
光を映す

Перевод: «Тихий лес – код течёт, отражая свет».

Пересказ Reddit‑поста своими словами

Автор поста (пользователь Reddit) сообщает, что около года назад он вместе с коллегами u/moosebay1 и u/electwix начал работу над DevTools Studio – открытым инструментом для локального тестирования API, который позиционируется как альтернатива Postman. В связи с тем, что Postman объявил о повышении цен с 1 марта, команда решила поделиться текущим прогрессом.

Интерфейс DevTools Studio напоминает знакомый Postman: есть конструктор запросов, коллекции и окружения. Однако, в отличие от простого «отправить запрос», здесь можно соединять запросы в визуальные потоки, похожие на n8n, что упрощает построение сложных сценариев автоматизации.

Ключевые отличия продукта:

• Вдохновение от IDE: файловая иерархия, вкладки, возможность работать с ресурсами как с файлами.
• Технологический стек: Electron‑приложение с бекендом на Go, обеспечивающим высокую производительность.
• Синхронизация в реальном времени благодаря TanStack DB, несмотря на разделённую архитектуру.
• Умный импорт HAR‑файлов: запись реального трафика из браузера и автоматическое создание запросов и потоков.
• Простые визуальные потоки (n8n‑подобные) вместо громоздких скриптов, с возможностью отладки в реальном времени.
• Экспорт всех ресурсов в человекочитаемый YAML, что устраняет привязку к конкретному поставщику и позволяет хранить конфигурацию в Git.

В ближайших планах команда работает над удалёнными рабочими пространствами (совместная работа команд), системой управления секретами и правами доступа, а также над плагин‑системой для расширения функционала. Недавно в потоки добавили AI‑узлы и обещают добавить ещё больше.

Контактные ссылки: сайт dev.tools, репозиторий GitHub the‑dev‑tools/dev‑tools. Команда готова отвечать на вопросы.

Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции

Проблема, которую решает DevTools Studio, многогранна:

• Зависимость от облачных сервисов. Многие современные инструменты (Postman, Insomnia) требуют постоянного подключения к облаку для синхронизации, что создаёт риски безопасности и ограничивает работу в офлайн‑режиме.
• Стоимость. После изменения цен Postman стал менее доступным для небольших команд и фрилансеров.
• Сложность автоматизации. Традиционные клиенты API часто требуют написания скриптов на JavaScript или Python для цепочек запросов, что усложняет поддержку.
• Вендор‑лок. Форматы экспорта часто привязаны к конкретному продукту, что затрудняет миграцию.

Хакерский подход к решению – использовать открытый код, локальное хранение и гибкую синхронизацию. Тенденции индустрии подтверждают рост популярности local‑first приложений, а также интеграцию AI‑модулей в процесс разработки (например, автогенерация запросов из HAR‑логов).

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Техническая сторона

Традиционные API‑клиенты часто построены на Electron + Node.js, что приводит к высоким требованиям к памяти и процессору. DevTools Studio использует Go на бекенде, что снижает нагрузку и ускоряет обработку запросов. Кроме того, TanStack DB (ранее React‑Query) обеспечивает мгновенную синхронизацию данных между процессами, что критично для совместной работы.

Безопасность

Локальное хранение секретов и возможность управлять правами доступа в будущих версиях решает проблему утечки токенов, часто встречающуюся в облачных решениях. Экспорт в YAML позволяет хранить конфигурацию в репозитории с контролем доступа.

Экономика

Open‑source проект избавляет от подписки. Даже если команда решит использовать платные плагины в будущем, базовый функционал остаётся бесплатным. Это особенно важно для стартапов и небольших компаний.

Пользовательский опыт

Визуальные потоки (flow‑based) позволяют видеть последовательность запросов, их зависимости и данные, проходящие между шагами. Это упрощает отладку и делает процесс более наглядным, чем чтение длинных скриптов.

Практические примеры и кейсы

Рассмотрим два типичных сценария, где DevTools Studio может заменить Postman.

Сценарий 1: Тестирование микросервисов в офлайн‑режиме

Команда разработчиков работает в изолированной сети без доступа к интернету. С помощью DevTools Studio они могут сохранять коллекции запросов локально, экспортировать их в YAML и включать в CI‑pipeline через CLI. При необходимости они импортируют HAR‑лог из браузера, автоматически получая набор запросов, соответствующий реальному пользовательскому потоку.

Сценарий 2: Автоматизация бизнес‑процессов

Маркетологу нужно каждый день собирать статистику из нескольких API (Google Analytics, CRM, рекламных площадок) и формировать отчёт. С помощью визуального потока в DevTools Studio он соединяет запросы, добавляет условные ветки и сохраняет результат в CSV‑файл, всё без написания кода.

Экспертные мнения из комментариев

«Мы перешли на Bruno некоторое время назад. Postman больше не является лучшим выбором. Посмотрим ваш продукт на следующей неделе!» – raccoonizer3000

«Bruno – отличный инструмент. Он прост и функционален, существует уже давно.» – -hellozukohere-

«Конкуренция всегда полезна! Если Postman начнёт брать плату за то, что я использую, я перейду на ваш продукт.» – junpink

«Ничего лучше, чем Yaak, я не видел.» – gopietz

«HTTPie тоже хорош и открытый.» – mal73

Из комментариев видно, что сообщество уже ищет альтернативы Postman и открыто относится к новым решениям. Основные запросы: простота, открытый код, отсутствие привязки к облаку и возможность интеграции в CI.

Возможные решения и рекомендации

• Для команд, ищущих бесплатный инструмент. Попробовать DevTools Studio в режиме локального клиента, экспортировать коллекции в YAML и хранить их в Git.
• Для компаний, требующих совместной работы. Воспользоваться будущей функцией удалённых рабочих пространств, развернув собственный сервер синхронизации.
• Для автоматизации тестов. Интегрировать CLI‑интерфейс DevTools Studio в CI/CD, используя экспортированные YAML‑файлы как тест‑сьюты.
• Для обеспечения безопасности. Включить управление секретами и правами доступа, хранить токены в зашифрованных файлах, а не в открытом виде.

Заключение с прогнозом развития

DevTools Studio находится на этапе активного развития, но уже демонстрирует зрелый набор функций, которые могут конкурировать с коммерческими продуктами. Тенденция перехода к open‑source, локальному хранению и AI‑поддержке будет только усиливаться. Ожидается, что в ближайшие 12‑18 месяцев появятся полноценные удалённые рабочие пространства, система плагинов и более глубокая интеграция с CI‑инструментами. Для разработчиков, которым важна гибкость и контроль над процессом тестирования API, DevTools Studio может стать «новым стандартом».

Практический пример на Python

Ниже – простой скрипт, который имитирует работу с экспортированным YAML‑файлом из DevTools Studio, отправляет запросы к публичному API и сохраняет ответы в локальный файл. Этот пример показывает, как можно автоматизировать процесс без использования самого GUI‑клиента.

import yaml
import requests
import os
from datetime import datetime

def load_yaml_requests(file_path):
    """Загружает список запросов из YAML‑файла.
    
    Args:
        file_path: Путь к YAML‑файлу с описанием запросов.
        
    Returns:
        list: Список словарей с параметрами запросов.
    """
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = yaml.safe_load(f)
    return data.get('requests', [])

def send_request(request_def):
    """Отправляет HTTP‑запрос согласно описанию.
    
    Args:
        request_def: Словарь с полями method, url, headers, body.
        
    Returns:
        dict: Словарь с кодом статуса и телом ответа.
    """
    method = request_def.get('method', 'GET').upper()
    url = request_def['url']
    headers = request_def.get('headers', {})
    body = request_def.get('body')
    
    try:
        response = requests.request(method, url, headers=headers, json=body, timeout=10)
        return {
            'status': response.status_code,
            'content': response.json() if 'application/json' in response.headers.get('Content-Type', '') else response.text
        }
    except Exception as e:
        return {'status': None, 'error': str(e)}

def save_results(results, out_dir):
    """Сохраняет ответы в отдельные JSON‑файлы.
    
    Args:
        results: Список кортежей (имя_запроса, ответ).
        out_dir: Папка для сохранения файлов.
    """
    os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
    for name, resp in results:
        timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
        filename = f"{out_dir}/{name}_{timestamp}.json"
        with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
            yaml.safe_dump(resp, f, allow_unicode=True)

# --- Основная логика -------------------------------------------------
if __name__ == '__main__':
    yaml_file = 'api_requests.yaml'          # Путь к файлу, экспортированному из DevTools Studio
    output_folder = 'api_responses'          # Папка для сохранения ответов
    
    # 1. Читаем запросы из YAML
    request_list = load_yaml_requests(yaml_file)
    
    # 2. Выполняем каждый запрос и собираем результаты
    results = []
    for req in request_list:
        name = req.get('name', 'unnamed')
        resp = send_request(req)
        results.append((name, resp))
    
    # 3. Сохраняем ответы в файлы
    save_results(results, output_folder)
    
    print(f"Обработано {len(results)} запросов, результаты сохранены в '{output_folder}'.")

В этом примере мы читаем YAML‑файл, экспортированный из DevTools Studio (в нём описаны запросы, их методы, заголовки и тело), последовательно отправляем запросы к внешним сервисам и сохраняем ответы в отдельные файлы. Такой подход позволяет интегрировать DevTools Studio в любые CI‑процессы без необходимости использовать графический интерфейс.