Переводчик, редактор
В ноябре 2023 года GitHub объявил о запуске Code Scanning Autofix, который с помощью искусственного интеллекта предлагает исправления уязвимостей безопасности в кодовых базах пользователей. В этой статье мы расскажем о том, как работает Autofix, а также о системе оценки, которую мы используем для тестирования.
В сегодняшней быстро развивающейся рабочей среде здоровье и благополучие сотрудников уже не просто желательное, а обязательное условие для компаний, стремящихся к успеху. Недавнее исследование, проведённое McKinsey, показало, что низкий уровень благополучия сотрудников коррелирует с низким показателем вовлечённости и высоким показателем оттока кадров. Это, в свою очередь, может привести к тому, что средняя по размеру S&P компания будет ежегодно терять от 228 до 355 миллионов долларов в производительности. Согласно недавнему исследованию Gartner, только 31 % сотрудников сообщают, что они чувствуют себя вовлечёнными в работу, полны энтузиазма и энергии. В то же время HR-департаменты всё больше ориентируются на данные.
Это подводит нас к критической точке пересечения: как можно использовать HR-аналитику для отслеживания, улучшения и поддержания психического здоровья и общего благополучия сотрудников?
Полгода назад меня повысили до ведущего Unity-разработчика, и тогда я почувствовал, что должен поднять уровень навыка написания кода. Мне надоело создавать прототипы, которые впечатляли клиентов и работодателей, в то время как через год кодовая база превращалась в адское месиво, изобилующее ошибками и горами технического долга.
Однако, куда бы я ни обращался и кого бы ни спрашивал, мнение было одним: я не должен гнаться за такими глупыми мечтами, Singleton — это всё, что мне нужно для создания приложений на Unity.
Мне однако этот ответ не понравился, и я надеюсь, что он не является окончательным. Поэтому я решил бросить себе вызов и сделать игру — не ради славы или денег, а чтобы исследовать саму природу того, как создавать игры. В надежде найти архитектурный паттерн, который сможет привести меня к чему-то большему, чем гора спагетти-кода.
В этой статье поговорим о практических стратегиях, повышающих эффективность использования GitHub Copilot при написании кода.
Во всём мире сейчас наблюдается ажиотаж вокруг темы искусственного интеллекта и разработки приложений с его использованием. Многие стремятся внедрить искусственный интеллект в свои продукты и воспользоваться всеми его преимуществами. Поэтому сообщество Spring создало модуль 'Spring AI' для упрощения интеграции AI API в приложения Spring. Spring AI — это молодой проект, призванный упростить для разработчиков интеграцию функций искусственного интеллекта в приложения Spring. И он достигает этой цели, предлагая набор абстракций и инструментов, которые упрощают взаимодействие с такими ИИ-моделями, как OpenAI и Azure OpenAI.
В этой серии статей я поделюсь ключевыми идеями и инструментами для развития системного мышления, необходимого для решения комплексных проблем и перехода к экономике замкнутого цикла. В первой части разберём шесть ключевых понятий.
Мы начнём с простого чат-бота, который может взаимодействовать только с одним документом; а закончим более продвинутым чат-ботом, который может взаимодействовать с несколькими различными документами и типами документов, а также сохранять историю чата — чтобы он мог отвечать на вопросы в контексте последних бесед.
В этой серии статей мы рассмотрим лучшие практики использования ViewModels в Android с акцентом на основных принципах повышения качества кода. Рассмотрим роль ViewModels в управлении состоянием пользовательского интерфейса и бизнес-логикой, стратегии для ленивого внедрения зависимостей и важность реактивного программирования. Кроме того, обсудим общие подводные камни, которых следует избегать, такие как неправильная инициализация состояния и обнародование изменяемых состояний.
flow и channelFlow, в которых часто подчёркивается, что channelFlow по сути использует Channel. Но что это на самом деле значит для мобильных разработчиков? Когда это различие действительно имеет значение? Можно ли добиться такого же поведения с помощью flow без использования Channel, и какие уникальные возможности предлагает ChannelFlow, которых нельзя достичь с помощью обычного Flow?Channel. Концептуально Channel и Flow служат разным целям. Каналы (Channels) облегчают взаимодействие между корутинами, в то время как потоки (Flows) больше направлены на эффективное производство и распределение данных.ChannelFlow использует Channel для своих операций, что делает его мощным инструментом в сценариях, включающих сложную обработку данных или требующих одновременного выброса данных из нескольких корутин. Однако что же это такое?
Эта статья посвящена React Spring — библиотеке анимации на основе JavaScript. Мы рассмотрим её фичи, включая различные хуки и компоненты, и то, как использовать их в приложениях.
Язык паттернов помогает избежать многих проблем: не использует широкие тесты, не использует моки, не игнорирует инфраструктуру и не требует архитектурных изменений. Он обладает мощью широких тестов, а также скоростью, надёжностью и удобством сопровождения, присущим модульным тестам. Хотя и не обошлось без компромиссов. В этой публикации подробнее рассмотрим паттерны инфраструктуры, паттерны Nullability и паттерны тестирования легаси-кода.
Автоматизированные тесты очень важны. Без них программистам приходится тратить огромное количество времени на ручную проверку и исправление кода. К сожалению, многие автотесты также тратят огромное количество времени. Простым и очевидным вариантом является создание широких тестов, которые являются автоматизированными версиями ручных тестов. Но они нестабильны и медленны.
Знающие люди используют моки и шпионы для написания изолированных тестов, основанных на взаимодействии. Их тесты надёжны и быстры, но они имеют тенденцию «блокировать» реализацию, затрудняя рефакторинг, и их приходится дополнять широкими тестами. Кроме того, часто получаются некачественные и трудные для чтения тесты.
Плохие тесты — это признак плохого проектирования, поэтому иногда используются такие техники, как гексагональная архитектура и функциональное ядро, императивная оболочка, чтобы отделить логику от инфраструктуры. Это решает проблему... для логики. Но инфраструктура часто остаётся непроверенной, и она требует архитектурных изменений, которые недоступны для существующего кода.
Этот язык паттернов описывает четвёртый вариант. Он позволяет избежать всех вышеперечисленных проблем: не использует широкие тесты, не использует моки, не игнорирует инфраструктуру и не требует архитектурных изменений. Он обладает мощью широких тестов, а также скоростью, надёжностью и удобством сопровождения, присущим модульным тестам. Но не обошлось и без компромиссов.
Получение данных с помощью HTTP-запроса — это фундаментальное действие веб-приложений. Возможно, вы делали такие вызовы в браузере, но Fetch API поддерживается в Node.js, Deno и Bun.
