Вечный вопрос разработчика: как писать код быстрее, не превращая его в поддерживаемый кошмар? Дедлайны давят, требования растут, а перфекционизм подсказывает: «Ещё рефакторинг!»

Автор годами искал баланс между скоростью и качеством в разработке ПО и вывел практические правила. Делимся опытом: черновики вместо идеала, борьба с отвлечениями, маленькие патчи и другие навыки, реально ускоряющие работу.

Эта статья для тех, кто запланировал подрасти профессионально как продакт-менеджер, кто хочет прокачать свой английский и ищет работу на международном рынке. 

Я буду рассказывать с прицелом на американский рынок, потому что готовлю IT менеджеров к работе в Штатах или с американскими компаниями, сама живу и работаю в Остине (Техас) и в курсе новостей и требований сообщества.  

Я собрала ресурсы, которые прошли проверку на bullshit, на соотношение времени/усилий к пользе и на актуальность ко всему, что происходит на рынке. 

Итак, если вы IT менеджер и собираетесь работать по-английски, то вам нужны ресурсы, которые подготовят вас

а) к собеседованиям/митапам/конфам/соушл миксерам/продакт кэмпам, то есть, к поиску работы, коллег и партнеров. Вам нужно натаскаться в том, как рассказывать о себе, обсуждать опыт, случаи из практики и цели.

б) к самой работе: постоянному проблем-солвингу, убеждению, уточнению, нюансированию, реагированию. Это решается знанием слов: как что называется, как что расшифровывается, какими глаголами описывается изменение, падение, рост, как формулируется запрос, отмена, и проч.

в) к среде, в которой вы собираетесь работать: вам нужно быть в теме, знать имена, явки, пароли, что выпускается, кто где открылся, кто помер, кто кого купил, и проч. 

На чем я советую сосредоточиться, чтобы не распыляться и бить точно в цель: 

I. Видео с Mark Rose

Марк 20 лет проработал продаком в гугл, сейчас он консультирует стартапы. Его видео можно найти на нескольких платформах в Youtube, в том числе и у него на сайте в разделе Watch and Learn. Он человек своей среды: эксперт из Силиконовой Долины, но без токсичной позитивности и воды, плюс с большим опытом работы в Европе, в том числе в постсоветских странах. В частности, одним из клиентов его собственного стартапа в свое время были World of Tanks. Марк провел какое-то время в Минске и работал с командой. Во-первых, Марк дает отличные советы по прохождению всех этапов интервью. Во-вторых, обратите внимание, как он пользуется английским языком: на простоту словаря и при этом точность и гибкость формулировок.

Я привожу его в пример того, как при использовании небольших языковых ресурсов можно достичь неотразимого эффекта. Марк носитель языка, у него нет оснований упрощать/усложнять свою речь в зависимости от ситуации, его можно брать в пример естественности и доказательства того тезиса, который я активно продвигаю среди своих клиентов: не нужно знать весь английский, нужно знать язык своей сферы и знать, что говоришь, а это уже вопрос профессиональной экспертизы, а не языка. Из видео с Марком можно взять весь необходимый продуктовый вокабуляр, формулы приветствий и обращений к собеседнику, буквально записать, как он уточняет, подтверждает, поддакивает, противоречит, поправляет, перебивает, меняет тему. Я советую выучить это и использовать в подобных ситуация (число которых, кстати, ограничено и поэтому в них можно пользоваться готовыми формулами).  

FT8 — цифровой радиолюбительский протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и Стивом Франке (K9AN) в 2017 году. В этой статье будут рассмотрены подробности работы протокола.
Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с протоколами FT8 и FT4, а также тем, кто хочет в подробностях понять устройство этих протоколов.

Приветствую!

Когда мне сначала просто захотелось, а потом потребовалось и для работы изучить C++, я сильно удивился, что информации касаемо пары C/C++ информации вроде много, но она уж слишком сильно не структурирована и не систематизирована. Одно лишь объяснение указателей мне потребовалось очень много времени искать, потом я понял что такого нет. В интернете есть много объяснений и информации, но это все либо рерайт чужих статей либо просто бессвязный бред где порой кажется что сам человек не проверяет информацию либо просто сам не знает. Да и честно говоря очень мало понятных и рабочих кусков кода с объяснением решения, которое можно было бы протестировать на работоспособность.

Поэтому я решил здесь в данном блоге (Habr идеальное место для этого) собрать в кучу как свои мысли так и свой опыт. А также опыт других людей которые также использовали данный инструмент в своей работе или просто как хобби.

Также стоит отметить, что на мой взгляд для изучения C++ надо начать именно с C, но применять его врятли получится потому что как бы C не был хорош, все же на фоне C++, для современных задач он не полноценен (но тут я сразу уточню, что технология превосходная и я до сих пор удивляюсь как кто-то смог создать подобный язык, с настолько простым и удобным функционалом, который используется и сейчас, но в современной разработке он не функционален, хотя дальше я опишу сферу применения данного языка программирования).

Сегодня я бы хотел представить вам архитектурные принципы, которыми я руководствуюсь при создании приложений. Я считаю, что эти принципы применимы к подавляющему большинству приложений, за редкими исключениями. И даже несмотря на то, что каждый из них является фундаментальным, я в своей практике раз за разом замечаю, как люди напрочь про них забывают. И так как я не видел, чтобы они были где-либо представлены в едином коротком виде, я решил сделать это тут.

Итак, без долгих предисловий:

До 2022 года я думал, что автоматизация — это удел только крупных компаний. Но в 2022 году я открыл для себя n8n, и всё изменилось. Теперь я автоматизирую рутинную работу, отчёты и даже целые бизнес-процессы — иногда менее чем за 30 минут. Вот как это работает, что меня удивило и что вы можете попробовать уже сегодня.

Python давно перестал быть просто «языком скриптов» и уверенно вышел в лидеры среди инструментов для нейросетей. Его синтаксис понятен «с первого взгляда», а мощные библиотеки позволяют сосредоточиться на идее, а не на рутине. Сегодня, от первых численных расчётов в NumPy до сложных моделей в TensorFlow и PyTorch, всё строится вокруг привычного Python-кода. 

В этой статье мы пройдём путь от базовых скриптов до «ручных» нейросетей и ноукод-решений, чтобы понять, почему именно Python стал стандартом в мире ИИ и как с его помощью оживить ваши первые нейросети.

Что такое коллективный экспресс (7$/кг) и как его использовать?

Почему с 45$/кг бывает дешевле, чем с 23$/кг?

Как заказать компоненты/всячину с сайтов JLC (jlcfa, lcsc, jlcpcb, …)?

С 1688, Тао бао и других китайских площадок?

Привезти из Европы, США (Маузера, Диджикея и т. д.)?

Где платы с размерами >100х100 мм будут дешевле?

Надеюсь, продуманная навигация по статье и таблицы помогут быстро найти и сравнить полезную информацию.

Итак, Cursor поменял тарифы.

Как они в действительности работают — это всё ещё загадка, потому что они указали примерное количество запросов, на которые можно рассчитывать, но почему-то каждый день это немного обновляется. То есть даже если ты попал на лимит, то на следующий день у тебя добавится ещё немного запросов. Но прозрачности тут нет

Кто не в курсе - раньше было 500 запросов за $20, что честно и понятно. Потом вдруг стал полный безлимит за $20, а затем Anysphere (разработчики Cursor) резко сказали, что якобы безлимит они давали только на режим авто (а там модель самая дешёвая), а в от на другие модели есть какие-то лимиты, но какие - не уточнили, пока коммьнити не разозлилось. В итоге оказалось, что за те же деньги сейчас можно себе позволит в 1.5-2 раза меньше, при этом появились тарифы за 60 и 200 usd.

Это стоит обсудить на фоне прошлого того, как Cursor попытался сделать хитрый финт, чтобы собрать кучу денег с подписчиков, но у него не получилось.
По сути, у нас не так-то много качественных вариантов.

Как понять, что API отработало корректно? Как убедиться, что в ответе пришли нужные данные? И как использовать эти данные в следующих шагах, выстраивая сложные тестовые цепочки?

Именно здесь на сцену выходят post-response скрипты. Это код, который выполняется после получения ответа от сервера. Его основная задача – анализ, валидация и обработка полученных данных. Эти скрипты – ваши глаза и уши в мире API-тестирования, позволяющие автоматически проверять всё: от статус-кода до мельчайших деталей в теле JSON.

В этой статье мы рассмотрим 10 самых полезных post-response скриптов, которые превратят ручную проверку ответов в быстрый и надежный автоматизированный процесс. Давайте завершим наш путь к эффективному тестированию API!

Я починил плохой перевод силами ИИ, написав расширение при помощи ИИ. И я удивлён, что до сих пор такого не сделали.

Тема этой статьи преследует меня, как статуя командора из известной сказки. Почти десять лет назад я сделал возможность чтения и записи GPIO для виртуальной машины QEMU. GPIO был нужен для тестирования алгоритмов контроллера взвешивания в движении (Weigh In Motion, WIM). С тех пор проект получил некоторое количество упоминаний, а я — несколько писем. И вот к десятилетнему юбилею я решил поставить точку в этой работе.

Недавно работал над хобби-проектом, который описал в другой своей статье. В процессе его реализации у меня возникло желание чиркануть пару абзацев о том, почему React — отстой, но в итоге я не смог удержаться и решил высказаться по полной…

Так что вот она полноценная статья, ещё больше той, из которой она родилась. Здесь я подробно опишу все проблемы React и поясню, почему это может не быть виной разработчиков.

Сейчас все топят быть продуктивным, эффективным. Я тоже адепт эффективности.

Как сделать еще больше, как иметь больше энергии?

Я пробовал Яндекс.Календарь, потому что я всегда пытаюсь пользоваться чем-то отечественным. Искренне хочу, чтобы у нас были классные вещи, но я не знаю, по какой причине Яндекс.Календарь — это пока что дно.

Типичная проблема новичков при изучении языка программирования — они тонут в море учебных материалов. Интернет предлагает тонны статей, курсов и книг по C++, но как выбрать действительно стоящие?

Меня зовут Владислав Столяров, я руководитель команды анализа безопасности продуктов в мультипродуктовой экосистеме МойОфис. Наши решения — Документы Настольные и Документы Онлайн — во многом работают благодаря C++, так что мне есть чем поделиться. В этой статье расскажу, что делать, если вы вдруг решили залететь в плюсы, но уже чувствуете, как накрывает экзистенциальный кризис от обилия информации.

Для кого эта статья: менеджеры, тимлиды, директора, отвечающие за организацию процессов, трансформацию команд и внедрение устойчивых практик управления IT. Если вы ищете понятный способ освежить знания по ITIL 4 и посмотреть, как принципы работают вживую — этот разбор для вас.

Секрет успешного трудоустройства — в дотошной подготовке к собеседованиям!

Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.

В этой части разберем: основы машинного обучения, переобучение и кросс‑валидация, линейные модели, метрики классификации и регрессии.

В программировании существует десятки разных направлений, языков ещё больше, около 9000. Эта статья будет интересна для тех, кто только-только начинает свой путь разработчика или же для тех, кому просто интересно. К языку будут прилагаться библиотеки и фреймворки, которые нужны для обсуждаемых направлений (например, django для python в бэкэнде).