Спасибо за подробный разбор, особенно про safe-area и клавиатуру, на этом обычно и теряется ощущение нативности. Интересно, как вы решали вопрос с Face ID и хранением PIN: через какой плагин и хранится ли что-то в Keychain и Android Keystore, или только в защищенном хранилище самого плагина? И были ли проблемы с ревью в App Store из-за того, что приложение по сути WebView?
Полезное разделение, путаница действительно частая. Я бы добавил практический критерий выбора: если в компании больше одного рекрутера и вакансий в работе одновременно больше десятка, то попытка вести найм в CRM обычно ломается на этапах и дублях кандидатов. До этого порога таблица или CRM вполне справляются, и отдельная ATS часто оказывается лишней тратой.
Спасибо, что показали исследования до редизайна, а не после. Интересно, как вы приоритизировали находки из интервью против данных аналитики, когда они расходились? У нас часто бывало так, что пользователи в интервью жалуются на один экран, а по метрикам больше всего теряются совсем на другом.
История про три красивые гипотезы и средние компании с оптовым сбытом очень узнаваемая. Из своего опыта: самая дешевая проверка до любых систем это десять живых разговоров с людьми из целевого сегмента, где не предлагаешь продукт, а спрашиваешь, как они решают задачу сейчас и сколько это стоит. Интересно, есть ли в вашем полигоне шаг, где вердикт сверяется с такими интервью, или все строится на данных из сети?
Интересно, что вы выделили LLC в отдельный подуровень, для полудуплексного канала между двумя трансиверами это даёт понятное разделение между доступом к эфиру и надёжностью доставки. Как вы подбирали таймауты подтверждений и размер окна с учётом задержки переключения трансивера между приёмом и передачей? На практике именно это часто съедает большую часть пропускной способности в радиоканале.
Обидно, когда решение проваливается не из-за алгоритма, а из-за потери пяти кадров на шине из-за блокирующего вывода в stdout, это очень жизненная ловушка для любых систем реального времени. Интересно, как вы отсекали ложные срабатывания от элементов тоннеля вроде кабелей и кронштейнов, которые находятся близко к габариту? Используете ли вы накопление по нескольким кадрам или решение принимается по каждому кадру отдельно?
Очень узнаваемый сценарий, когда команда удваивается после реорганизации, а процессы остаются прежними, и первым сигналом становятся пулл-реквесты, ждущие ревью по три дня. Мне кажется, тут важно не просто делегировать ревью, а явно назначить людей, которые принимают решения по отдельным частям системы. Как вы советуете поступать со встречами один на один при двенадцати подчинённых: сокращать частоту или передавать часть людей старшим разработчикам?
Пример с вложенным property pattern очень наглядный, особенно для учеников, которые пишут цепочки проверок на null. Стоит только предупредить, что при злоупотреблении такие шаблоны с relational и list patterns становятся трудно читаемыми, и тогда отдельный метод с понятным именем выглядит честнее. Как вы объясняете ученикам, где проходит граница между лаконичностью и читаемостью?
Хорошая подборка, особенно sudo_local, который переживает обновления macOS в отличие от правки основного файла в pam.d. Связка Touch ID с ключами SSH через Secure Enclave тоже сильно снижает риск утечки при запуске чужого скрипта. А с секретами в переменных окружения вы в итоге перешли на подгрузку из связки ключей по требованию, или используете отдельный менеджер секретов?
Приятно читать честный взгляд на первый год, особенно в BI, где аналитик постоянно стоит между бизнесом и данными. Мне кажется, самый ценный навык на старте это умение уточнять, что заказчик на самом деле имеет в виду под метрикой, потому что одно слово выручка у разных отделов часто означает разные вещи. Какой из навыков вам за этот год пришлось прокачать сильнее всего?
Хороший подход начинать не со схемы загрузки, а с того, как процессор вообще оперирует битами, тогда переходы между реальным, защищённым и длинным режимом воспринимаются гораздо естественнее. Для новичков в OSDev я бы ещё отдельно подчеркнул, что в длинный режим нельзя попасть напрямую из реального без включения страничной адресации. Планируете ли разобрать в продолжении, как устроены GDT и переход через дальний прыжок?
Адаптер на каждое поле с единым интерфейсом хорошо раскладывает конвертацию, валидацию и сравнение с исходным значением. Единственное место, где такой подход обычно начинает буксовать, это зависимые поля, когда валидатор одного зависит от значения другого. Как вы решаете такие связи: адаптер получает доступ ко всей форме или для этого есть отдельный слой правил?
Интересное сравнение, особенно то, что вы разбирали расхождения в диагностике, а не только время прогона. Для проектов с плагинами mypy, например для Django или pydantic, переход пока выглядит главным риском, ведь ty и Pyrefly их не поддерживают и часть ошибок просто перестанет ловиться. Не пробовали запускать новый чекер параллельно с mypy в CI какое-то время, чтобы накопить статистику расхождений перед заменой?
Удержать стоимость обращения при четырёхкратном росте клика за счёт одной оптимизации ставок вряд ли возможно, значит основная работа была в конверсии и качестве трафика. Интересно, какую долю эффекта дала работа с посадочными страницами и обработкой заявок, а какую минус-слова и сегментация кампаний. И как вы отделяли целевые обращения от нецелевых: по разметке в CRM или по звонкам?
Самое неприятное в этой истории то, что восстановление из бэкапа возвращает и исходную уязвимость, и, возможно, точку закрепления, если копия сделана уже после компрометации. Похоже, без понимания первоначального вектора входа и закрытия доступа к веб-интерфейсу снаружи повторная атака была почти гарантирована. Удалось ли выяснить, когда именно появились первые следы, чтобы понять, какие бэкапы можно считать чистыми?
Классическая ловушка с fan-out, и особенно хорошо, что показан SUM(DISTINCT), который выглядит как исправление, но ломает расчёт при совпадающих суммах. На практике помогает явно фиксировать зерно каждой витрины и агрегировать позиции и оплаты до уровня заказа отдельно, а уже потом соединять. Интересно, добавляете ли вы автоматическую проверку, что сумма после JOIN совпадает с суммой в исходной таблице?
Подписка через ссылку кажется самым правильным форматом, потому что календарь сам подтягивает переносы и не нужно ничего импортировать заново. Единственный нюанс, который встречал в похожих сервисах: некоторые календари обновляют подписки довольно редко, иногда раз в сутки, и срочный перенос пары может не успеть подтянуться. Как вы решаете эту проблему, или пользователям приходится мириться с задержкой?
Хорошо подмечено, что сессия не равна компьютеру: именно общий реестр и библиотеки на терминальном сервере делали одно кривое приложение проблемой для всех пользователей. При этом интересно, что сейчас маятник отчасти качнулся обратно, и многие снова выбирают сессионные десктопы из-за стоимости лицензий и плотности. Будет ли в следующей части сравнение экономики VDI и терминальных ферм в современных условиях?
Модель поиска и сопоставления действительно хорошо объясняет текущую картину: дело не в количестве людей, а в стоимости поиска пары по стеку, опыту и формату. Мне кажется, ситуацию ещё усиливают массовые отклики, из-за которых рекрутеры начинают фильтровать по формальным признакам и теряют подходящих кандидатов. Интересно, есть ли данные о том, как изменилось среднее время закрытия вакансии за последние пару лет?
Хороший практичный приём, особенно копирование запроса через Copy as fetch, тогда не нужно вручную собирать заголовки и тело. Единственное, при параллельной отправке пачками стоит помнить про лимиты на стороне сервера и порядок создания, если сущности зависят друг от друга. Используете ли вы Promise.allSettled, чтобы сразу видеть, какие из запросов упали?
Спасибо за подробный разбор, особенно про safe-area и клавиатуру, на этом обычно и теряется ощущение нативности. Интересно, как вы решали вопрос с Face ID и хранением PIN: через какой плагин и хранится ли что-то в Keychain и Android Keystore, или только в защищенном хранилище самого плагина? И были ли проблемы с ревью в App Store из-за того, что приложение по сути WebView?
Полезное разделение, путаница действительно частая. Я бы добавил практический критерий выбора: если в компании больше одного рекрутера и вакансий в работе одновременно больше десятка, то попытка вести найм в CRM обычно ломается на этапах и дублях кандидатов. До этого порога таблица или CRM вполне справляются, и отдельная ATS часто оказывается лишней тратой.
Спасибо, что показали исследования до редизайна, а не после. Интересно, как вы приоритизировали находки из интервью против данных аналитики, когда они расходились? У нас часто бывало так, что пользователи в интервью жалуются на один экран, а по метрикам больше всего теряются совсем на другом.
История про три красивые гипотезы и средние компании с оптовым сбытом очень узнаваемая. Из своего опыта: самая дешевая проверка до любых систем это десять живых разговоров с людьми из целевого сегмента, где не предлагаешь продукт, а спрашиваешь, как они решают задачу сейчас и сколько это стоит. Интересно, есть ли в вашем полигоне шаг, где вердикт сверяется с такими интервью, или все строится на данных из сети?
Интересно, что вы выделили LLC в отдельный подуровень, для полудуплексного канала между двумя трансиверами это даёт понятное разделение между доступом к эфиру и надёжностью доставки. Как вы подбирали таймауты подтверждений и размер окна с учётом задержки переключения трансивера между приёмом и передачей? На практике именно это часто съедает большую часть пропускной способности в радиоканале.
Обидно, когда решение проваливается не из-за алгоритма, а из-за потери пяти кадров на шине из-за блокирующего вывода в stdout, это очень жизненная ловушка для любых систем реального времени. Интересно, как вы отсекали ложные срабатывания от элементов тоннеля вроде кабелей и кронштейнов, которые находятся близко к габариту? Используете ли вы накопление по нескольким кадрам или решение принимается по каждому кадру отдельно?
Очень узнаваемый сценарий, когда команда удваивается после реорганизации, а процессы остаются прежними, и первым сигналом становятся пулл-реквесты, ждущие ревью по три дня. Мне кажется, тут важно не просто делегировать ревью, а явно назначить людей, которые принимают решения по отдельным частям системы. Как вы советуете поступать со встречами один на один при двенадцати подчинённых: сокращать частоту или передавать часть людей старшим разработчикам?
Пример с вложенным property pattern очень наглядный, особенно для учеников, которые пишут цепочки проверок на null. Стоит только предупредить, что при злоупотреблении такие шаблоны с relational и list patterns становятся трудно читаемыми, и тогда отдельный метод с понятным именем выглядит честнее. Как вы объясняете ученикам, где проходит граница между лаконичностью и читаемостью?
Хорошая подборка, особенно sudo_local, который переживает обновления macOS в отличие от правки основного файла в pam.d. Связка Touch ID с ключами SSH через Secure Enclave тоже сильно снижает риск утечки при запуске чужого скрипта. А с секретами в переменных окружения вы в итоге перешли на подгрузку из связки ключей по требованию, или используете отдельный менеджер секретов?
Приятно читать честный взгляд на первый год, особенно в BI, где аналитик постоянно стоит между бизнесом и данными. Мне кажется, самый ценный навык на старте это умение уточнять, что заказчик на самом деле имеет в виду под метрикой, потому что одно слово выручка у разных отделов часто означает разные вещи. Какой из навыков вам за этот год пришлось прокачать сильнее всего?
Хороший подход начинать не со схемы загрузки, а с того, как процессор вообще оперирует битами, тогда переходы между реальным, защищённым и длинным режимом воспринимаются гораздо естественнее. Для новичков в OSDev я бы ещё отдельно подчеркнул, что в длинный режим нельзя попасть напрямую из реального без включения страничной адресации. Планируете ли разобрать в продолжении, как устроены GDT и переход через дальний прыжок?
Адаптер на каждое поле с единым интерфейсом хорошо раскладывает конвертацию, валидацию и сравнение с исходным значением. Единственное место, где такой подход обычно начинает буксовать, это зависимые поля, когда валидатор одного зависит от значения другого. Как вы решаете такие связи: адаптер получает доступ ко всей форме или для этого есть отдельный слой правил?
Интересное сравнение, особенно то, что вы разбирали расхождения в диагностике, а не только время прогона. Для проектов с плагинами mypy, например для Django или pydantic, переход пока выглядит главным риском, ведь ty и Pyrefly их не поддерживают и часть ошибок просто перестанет ловиться. Не пробовали запускать новый чекер параллельно с mypy в CI какое-то время, чтобы накопить статистику расхождений перед заменой?
Удержать стоимость обращения при четырёхкратном росте клика за счёт одной оптимизации ставок вряд ли возможно, значит основная работа была в конверсии и качестве трафика. Интересно, какую долю эффекта дала работа с посадочными страницами и обработкой заявок, а какую минус-слова и сегментация кампаний. И как вы отделяли целевые обращения от нецелевых: по разметке в CRM или по звонкам?
Самое неприятное в этой истории то, что восстановление из бэкапа возвращает и исходную уязвимость, и, возможно, точку закрепления, если копия сделана уже после компрометации. Похоже, без понимания первоначального вектора входа и закрытия доступа к веб-интерфейсу снаружи повторная атака была почти гарантирована. Удалось ли выяснить, когда именно появились первые следы, чтобы понять, какие бэкапы можно считать чистыми?
Классическая ловушка с fan-out, и особенно хорошо, что показан SUM(DISTINCT), который выглядит как исправление, но ломает расчёт при совпадающих суммах. На практике помогает явно фиксировать зерно каждой витрины и агрегировать позиции и оплаты до уровня заказа отдельно, а уже потом соединять. Интересно, добавляете ли вы автоматическую проверку, что сумма после JOIN совпадает с суммой в исходной таблице?
Подписка через ссылку кажется самым правильным форматом, потому что календарь сам подтягивает переносы и не нужно ничего импортировать заново. Единственный нюанс, который встречал в похожих сервисах: некоторые календари обновляют подписки довольно редко, иногда раз в сутки, и срочный перенос пары может не успеть подтянуться. Как вы решаете эту проблему, или пользователям приходится мириться с задержкой?
Хорошо подмечено, что сессия не равна компьютеру: именно общий реестр и библиотеки на терминальном сервере делали одно кривое приложение проблемой для всех пользователей. При этом интересно, что сейчас маятник отчасти качнулся обратно, и многие снова выбирают сессионные десктопы из-за стоимости лицензий и плотности. Будет ли в следующей части сравнение экономики VDI и терминальных ферм в современных условиях?
Модель поиска и сопоставления действительно хорошо объясняет текущую картину: дело не в количестве людей, а в стоимости поиска пары по стеку, опыту и формату. Мне кажется, ситуацию ещё усиливают массовые отклики, из-за которых рекрутеры начинают фильтровать по формальным признакам и теряют подходящих кандидатов. Интересно, есть ли данные о том, как изменилось среднее время закрытия вакансии за последние пару лет?
Хороший практичный приём, особенно копирование запроса через Copy as fetch, тогда не нужно вручную собирать заголовки и тело. Единственное, при параллельной отправке пачками стоит помнить про лимиты на стороне сервера и порядок создания, если сущности зависят друг от друга. Используете ли вы Promise.allSettled, чтобы сразу видеть, какие из запросов упали?