Если вы когда-нибудь писали фронтенд на TypeScript и получали в проде Cannot read property 'x' of undefined, — добро пожаловать в клуб!

TypeScript спасает нас от сотен ошибок… но только пока код не запущен. Как только он скомпилировался, типы исчезают, и в рантайме вы снова остаетесь один на один с невалидными данными.

И вот тут начинается: меняется API, формы шлют что угодно, аналитика ломает отчёты, а тесты молчат.

В Островке мы попробовали библиотеку Valibot — легковесный runtime-валидатор, который умеет проверять данные на границах контекстов и при этом остаётся дружелюбным к TypeScript.

Под катом рассказываем, почему статической типизации уже недостаточно, чем Valibot отличается от Zod, и как валидатор помогает нам строить более надёжную архитектуру без лишнего кода.

На календаре декабрь и только мы отошли от рекламы скидок черной пятницы, понедельника, вторника из каждого утюга как тут же стали свидетелями заполонения ленты наших любимых социальных сетей картинками и кодом сгенерированными нейронными сетями.

Прогресс в этой области действительно поражает. От галлюциногенных картинок DeepDream до шедевров от Stable Diffusion прошло каких-то 8 лет. И ведь это не единственный лидер сейчас. Здесь же мы имеем Midjorney, Imagen, Dalle, Kandinsky в конце концов. И знаете, мне это что-то напоминает.

Статья из серии "2х минутные заметки разработчика".

Статья из серии "2х минутные заметки разработчика".

Привет.

Количество плюсов под последней статьей говорит о том, что моя подача материала про нейронные сети не вызвала сильного отторжения, поэтому решение - “прочитать, посмотреть что-то новое и сделать новую статью” не заставило себя ждать. Хочется сделать оговорку, что нисколько не претендую на звание того, кто будет учить чему-то и говорить о чем-то серьезном в своей статье. Наоборот, нахожу данный формат - написание статьи или выступление на конференции, способом, когда самому можно чему-нибудь научиться. Ты делаешь что-то, собираешь обратную связь, делаешь что-то лучше. Также это происходит и в нейронных сетях. Кстати о них. 

Рано или поздно, фронтенд - разработчик устает играть со своими фреймворками, устает докучать коллегам - бэкендерам, устает играть в девопс и начинает смотреть в сторону машинного обучения, дата - саенс и вот это вот все. Благо, каждый второй курс для тех кто хочет войти вайти способствует этому, крича на всех платформах, как это легко. Я тоже, насытившись перекладыванием данных из базы в API, а потом из API в таблицы и формы, решил взять небольшой отпуск и попробовать применить свои скилы фронтендера в машинном обучении. Благо, существуют такие люди как Daniel Shiffman и Charlie Gerard, которые своим примером помогают не бросить начатое, увидев первые страницы с математическими формулами.