C# *

Когда я прочёл о том, что Андрей Карпати больше не пишет код руками, а перешёл на агентное программирование, я, честно говоря призадумался. Скажи об этом кто-то другой, пропустил бы мимо ушей, но именно его слова стали сигналом - в своей работе, и в группе разработчиков придётся что-то менять. Как известно, личный пример - лучший способ убедить коллектив и повести за собой, поэтому пришлось пробовать.

Первой же пробой пера стал вовсе не Todo-app, а самый что ни на есть хардкорный энтерпрайз. Задача - создать полноценный аналог интеграционной шины CellWorks MBX. Это ключевой элемент автоматизации завода по производству полупроводников: она связывает в единое целое MES-систему и сотню единиц технологического оборудования. Мы как раз начинали перенос легаси-стека с PA-RISC-серверов на x64, и вопрос портирования старого транспорта стоял остро.

Вторым проектом стала имитационная модель этого производства. Нет-нет, это не аналог factorio, в ней ни намёка на 3D или игровые механики. Это симулятор реального цеха: с моделями оборудования, технологическими маршрутами, реальным незавершённым производством, производственным планом на годы вперёд (при желании). Эта модель отвечает на вопрос: какую продукцию и в какой срок я потенциально смогу выпустить, если запущу в работу вот столько-то сырья, и оборудование не встанет надолго из-за поломки или отсутствия материалов. Результат превзошёл ожидания. Софт, который раньше создавался большими коллективами, благодаря ИИ и open-source, теперь можно создавать практически в одиночку, и активно внедрять в реальное производство!

StringBuilder делит текст на чанки по 8000 символов — вчетверо ниже порога кучи больших объектов. Запас такой, что попасть туда невозможно.

Но чанк на 400 КБ в этой куче возможен и получить его можно разными способами.

Еще год-два лет назад большинство разработчиков даже не задумывались о том, что будут программировать агентами с помощью обычных Markdown-файлов. Сегодня ситуация изменилась буквально за несколько месяцев.

Практически каждый современный AI-агент, будь то Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI или OpenCode, предлагает один и тот же механизм расширения своих возможностей - напишите Skill, опишите процесс решения задачи, добавьте примеры, подключите документацию и агент начнет выполнять эту работу значительно лучше.

Десятилетиями мы учили разработчиков, что Markdown - это документация. Средство общения между людьми. Формат, который не исполняется и никак не влияет на поведение программы, а затем неожиданно оказалось, что один Markdown-файл способен изменить проект сильнее, чем сотни строк кода и здесь индустрия практически мгновенно наступила на старые грабли.

Создаю собственный DSL на C#: в этой части добавим инструменты диагностики. Построим инспектор дерева компонентов, научимся изменять состояния и параметры прямо во время работы приложения, подключим метрики через System.Diagnostics и настроим #line, чтобы исключения указывали на исходный .akbura-файл, а не на сгенерированный C#.

ArrayPool используют ради экономии на аллокациях. Но есть размеры, где он делает обратное: массив уходит в LOH, а через new остаётся в нулевом поколении.

Один такой размер зашит в .NET по умолчанию — им копируются потоки. Проверил на четырёх машинах и трёх рантаймах.

ZLinq — замена LINQ без аллокаций. На .NET 8 и .NET 9 время одинаковое. На .NET 10 иначе: массив тот же, но если параметр объявлен как IEnumerable, foreach перебирает его в 2,58–3,89 раза быстрее ZLinq. Причина видна в машинном коде, память замерена отдельно.

В документации к PropertyNameCaseInsensitive есть предупреждение про накладные расходы, но не сказано, когда они появятся. Замерил на четырёх машинах, трёх рантаймах и трёх размерах входного JSON: пока через настройки идёт один регистр ключей, флаг не добавляет ничего — 0,92–1,09. Политика именования camelCase тоже.

Разницу до ×4,3 даёт другое: какие ещё написания этих ключей прошли через настройки раньше. Два экземпляра JsonSerializerOptions, созданные через new с одинаковыми полями, делят один кеш имён.

Внутри: пять историй с таблицами по четырём машинам, листинги из dotnet/runtime, предел кеша в 64 записи и веб-настройки, на которых эта разница не видна.

Большинство корпоративных платформ, которые сегодня работают на крупных предприятиях, проектировались 15-20 лет назад. С тех пор сменились языки программирования, подходы к разработке, требования к интеграциям и интерфейсам. Архитектура же во многих случаях осталась прежней.

Мы задумались – можно ли сохранить проверенную бизнес-логику, не переписывая накопленный за десятилетия код, и одновременно сделать платформу открытой для современных технологий?

Эту задачу мы и хотели решить при разработке «Галактики Сверхновой». Заглядывайте под кат и узнаете, как устроено это разделение: почему ядро осталось консервативным, а расширения можно писать на Python, Java и C#, и как метаданные стали основой для интеграций и ИИ.

Сегодня про background jobs в .NET: Hangfire, Quartz.NET, Worker Service и тот неловкий момент, когда job “почти точно выполнилась”, но система не уверена.

Снаружи все выглядит спокойно: задача ушла в фон, worker что-то сделал, retry настроен, lock вроде есть. А внутри остается неприятный вопрос: внешний эффект уже произошел или job просто упала до записи статуса?

Разберем без магии: почему retry не равен идемпотентности, чем lock отличается от dedup, зачем нужен operationId и что делать, когда повторный запуск может превратиться во второй счет, второе письмо или повторное изменение статуса.

Инженеры тонут в ревью сгенерированного кода, продакты хвастаются фичами без программистов. Почему агент буксует в вашем репозитории и как это измерить.

WireMock.Net умеет мокать gRPC. Но для этого он заставляет разработчика таскать .proto файлы и поддерживать лишнюю конфигурацию. Я контрибьютил в проект несколько месяцев, разобрался в кишках и написал своё расширение WireMock.Grpc.Protobuf

Пакет предлагает gRPC моки через типизированные контракты Google.Protobuf. Получилось короче, надёжнее и заметно удобнее. В статье покажу, почему мой способ удобнее стандартного, как всё устроено под капотом и зачем вашему проекту пакет WireMock.Grpc.Protobuf

Кстати, подобные инженерные разборы, open-source и внутренности .NET я регулярно публикую в Telegram-канале StepOne. Если статья зайдёт — заглядывайте.

Понадобилось научить десктопную программу принимать лицензионные ключи: строка из письма вставляется руками и проверяется без интернета. Во что это вылилось?

Написать систему и эксплуатировать систему — две очень разные инженерные задачи. Первая заканчивается на «работает под нагрузкой». Вторая начинается с вопросов, которые задаёт человек на дежурстве: что упало ночью и как это переиграть? кто нажал force‑stop? можно ли выкатить патч библиотеки, не пересобирая весь рантайм? почему пароль сервис‑аккаунта видно на странице дашборда?

Прошлые релизы нашей экосистемы отвечали на первый вопрос. 3.4.0 — целиком про второй.

Напомню, из чего экосистема состоит: типизированное хранилище redb поверх Postgres/MSSQL/SQLite, интеграционный движок redb.Route (наш ответ Apache Camel под.NET, 30+ коннекторов), рантайм redb.Tsak с дашбордом, hot‑reload и кластером, и сервер идентичности redb.Identity (OIDC/OAuth 2.1). Всё это работает у нас в проде и публикуется пакетами, образами и standalone‑архивами.

В 3.4.0 появились четыре вещи, каждая из которых — про день после деплоя:

Неограниченный канал спокойно работает до первого замедления потребителя, после чего очередь начинает расти, память — заканчиваться, а фоновый воркер может зависнуть при остановке сервиса.

В статье разберём, как строить конвейеры на System.Threading.Channels: настраивать обратное давление, корректно завершать обработку, не терять исключения и безопасно использовать каналы в ASP.NET Core.

Для своего пет-проекта мне понадобилась удобная система фильтрации, плюс я хотел попрактиковаться в кодогенерации Roslyn. В этой статье продолжаю рассказывать о гибкой фильтрации данных в EF Core на Exression. Расскажу как мне удалось реализовать новые фичи (строгий контракт с фронтом, операторы сравнения, автоматический null-guard) выиграв при этом в производительности в рантайме.

У меня долгое время лежал без дела старый ipad 2. Я захотел его использовать для отображения данных от некоторых датчиков из моего Home Assistant сервера. Но увы, приложение на ipad 2 поставить нельзя, а браузер такой старый, что даже страницу авторизации Home Assistant отобразить уже не может. Я так и не смог найти ни одного удобного варианта решения этой проблемы (вариант удалённого запуска браузера и использования VNC я за удобный не считаю). И тогда я решил это решение создать. Так появился сервис HASFOB (Home Assistant Service for Old Browsers), исходный код которого я выложил на GitHub: https://github.com/FaceHoof/HASFOB Так же я выложил уже собранные версии для Windows и Linux: https://github.com/FaceHoof/HASFOB/releases

Итак, как же работает этот сервис? Сервис авторизуется на указанном Home Assistant сервере с помощью токена, собирает информацию от указанных в конфигурационном файле датчиков и предоставляет простую веб страницу с этими данными.

Вложенный JSON-объект при импорте в таблицу расплющивался в колонку robot.point.x — и вся структура терялась безвозвратно. Разобрался, как сделать это осознанным выбором, а не побочным эффектом. Заодно переписал редактор сырого текста — теперь с подсветкой синтаксиса и поиском.

Каждый день я использую qBittorrent. Это отличный торрент-клиент, стабильный и кроссплатформенный. Наверное, работает лучше чем любой другой торрент клиент. Но интерфейс у него на Qt Widgets, и на Windows 11 он выглядит не нативно(+ лично для меня не хватает некоторых вещей, о которых расскажу в статье)

Я долго искал в интернете что-то подобное, но найти подходящее так и не смог, поэтому взялся пилить своё собственное решение. Переписывать движок с нуля было бы откровенной дуростью: qBittorrent пилят и тестируют годами, повторить это в одиночку за разумное время нереально. Значит, задача сузилась: оставить движок как есть, а вокруг него построить красивый интерфейс и внедрить новые функции.

Так, день за днём, через месяц получился WinBitTorrent

В прошлой статье я рассказывал, как мы делаем онлайн IDE для .NET — дизайн, компиляция и запуск приложений происходят прямо в браузере, без сервера. Проект живёт по адресу xaml.io. С тех пор мы много чего добавили, и в какой-то момент у нас стало получаться загружать в IDE довольно крупные .NET проекты — десятки XAML, сотни C# файлов, несколько референсных проектов и пакетов NuGet.

Одна из главных возможностей — это визуальный UI-дизайнер пользовательских приложений. И у него есть особенность: чтобы дизайнер вообще что-то показывал, приложение должно быть скомпилировано, причём в актуальном состоянии. Не «когда-нибудь», а после каждой правки.

Открыли как-то в IDE один реальный проект (FamilyShow — классическое демонстрационное WPF-приложение), поправили одну строку в .cs и 84 секунды наблюдали за анимацией прогресса. С таким UX никакой интерактивный дизайн невозможен.

Сейчас та же правка занимает 5 секунд, а правка XAML-разметки на типичной странице — меньше секунды. В этой статье — как мы к этому пришли, и какие сюрпризы нам приготовили по дороге Roslyn, OpenSilver, WASM и наш собственный код.

Проверить строку регулярным выражением в .NET можно по-разному, но совет всегда один: включите RegexOptions.Compiled или возьмите генератор. Замеры это подтверждают.

А вот подготовка выражения оказалась не там, где её меряют: конструктор занимает 10 микросекунд, а первая же проверка на этом объекте — ещё 1307. Разобрался, куда уходит разница, и заодно нашёл границу, на которой статический Regex.IsMatch резко замедляется.