Качество кода *

Вот давайте начистоту. Открываешь ты такой таск, видишь кусок кода, написанный полгода назад, и твоя первая мысль - "Господи, какой идиот это писал?". Потом git blame показывает твое имя. Классика. Этот момент, когда ты встречаешься со своим техническим долгом лицом к лицу.

В сети полно статей, где техдолг раскладывают по квадрантам, рисуют красивые графики и сыплют терминами, от которых хочется заснуть. Это все академическая чушь, которая почти всегда бесполезна в реальной разработке, когда у тебя дедлайн вчера, а продакт принес еще пачку "гениальных" идей с интеграцией единорогов прямо в UI.

Эта статья - не очередная лекция. Это попытка поговорить о техдолге как о том, чем он и является - финансовом инструменте. Как кредитная карта с конским процентом и мелким шрифтом в договоре. Ты можешь использовать ее, чтобы выжить, но если потеряешь контроль - она сожрет тебя и твой проект.

Ночь. Курсор мигает, как маяк в тумане. Логи шепчут о том, что в коде — своя улица, свои правила и кодекс общения. Объекты — не безмолвные элементы системы. У каждого свой характер, привычки и слабости. Один щёлчок и поведение меняется: кто-то отдаёт приказы, кто-то внимательно прислушивается, а кто-то терпеливо ждёт сигнала. Эта статья — карта такого города.

Всем привет! Меня зовут Бромбин Андрей и сегодня разберёмся в поведенческих паттернах ООП. Короткие определения, идеи через ясные метафоры и рабочие примеры на Java. Всё это для того, чтобы система не трещала по швам, а решения были ясными, предсказуемыми и поддерживаемыми.

Многие разработчики привыкли везде ставить if-проверки, даже для условий, гарантированных кодом. Зачем проверять то, что не может нарушиться? Такие проверки создают шум в коде и мусор в релизе. Assert решает эту проблему: документирует допущения и исчезает из финальной сборки. В статье покажу все преимущества assert'ов и предостерегу от подводных камней их использования.

Взгляд на интеграцию ИИ в программирование от опытного программиста (миллион строк кода я, наверное, написал за всю жизнь). Текст писал я сам, это не мусор от GPT, ИИ здесь только исправил ошибки.
Если дать этот текст ИИ на фактчек, то он может как полностью подтвердить мою статью кучей проверенных фактов, так и полностью опровергнуть, и тоже с кучей фактов, т.е. по сути будет заниматься черри-пикингом - всё зависит от формулировки вопроса. И где же тогда правда? Правда, я думаю, у тех, кто в этой среде годами работает и получает много опыта как разработки с ИИ, так и без него. Т.е. имеет хоть какие-то экспертные знания. В этой статье мнение одного из таких людей. Мнения одного человека, конечно, мало, нужно обобщать опыт сотен людей из разных сфер программирования. Я вношу в это обобщение свой небольшой вклад.

Я верил, что с приходом ИИ жизнь разработчика превратится в сказку. ИИ будет писать код, а я — придумывать фичи и строить продукт. В реальности я полдня пишу промты, а еще полдня трачу на правки за Copilot. Быстрее написать код самому.

Почему промты занимают так много времени и как компании учат сотрудников использовать ИИ, чтобы он не портил никому жизнь — рассказываю в статье.

За 9 лет разработки ПО  я периодически выступал в  роли ментора и сталкивался с проблемой, которую недавно озвучил начинающий программист после онлайн-курсов: 

«Не понимаю, как делить код на классы».

Оказалось, на курсах учили языку, но не программированию. А ведь язык — лишь инструмент, и принципы проектирования кода универсальны для разных языков программирования.

Я показал студенту несколько готовых шаблонов классов, чтобы он мог сразу применить, и хотел дать методичку по теории, но под рукой не оказалось ни заметок, ни статей, ни книг. Поиск в интернете и запросы к ИИ выдавали только материалы по ООП и принципам SOLID, которые мало касались нужной темы. Выходило так, что вся нужная для такой методички информация, лежит у меня в голове.  

Так и родилась идея написать эту статью.

Тестирование — это не просто поиск ошибок. Это способ убедиться, что продукт действительно работает так, как должен, и делает жизнь пользователей проще, а не сложнее. Хорошее тестирование начинается задолго до первого нажатия кнопки “Run tests” — с понимания логики продукта, требований и рисков.

Мы переживаем величайший кризис качества программного обеспечения в истории вычислительной техники. Калькулятор теряет 32 ГБ оперативной памяти. ИИ-помощники удаляют рабочие базы данных. Компании тратят 364 миллиарда долларов, чтобы избежать решения фундаментальных проблем.

Всем привет! Меня зовут Виктор, и я программист. Восемь лет работаю в команде Т-Банка и все это время вместе с коллегами занимаюсь проектом «Т-Телефония». Моя команда разрабатывает сервисы, которые обеспечивают голосовую коммуникацию внутри и вне банка. 

Звонки — один из основных способов связи с нами, поэтому система критична для бизнеса с высоким требованием к доступности. Она обрабатывает более 2 млн звонков в день. Если происходит сбой в любой пользовательской системе и нашим клиентам плохо, количество звонков сразу увеличивается, а нагрузка на систему повышается в два-три раза.

Когда мне прилетела первая задача с дампом, единственным инструментом, который я знал, был WinDbg. Я потратил несколько дней, чтобы хоть немного разобраться в нем. С развитием проекта приходилось все чаще снимать дампы, и теперь я знаю о них намного больше.

В статье покажу, что такое дампы, какие есть инструменты для работы с ними и какие у них особенности, покажу наши примеры проблем, расскажу, как мы их решали.

Когда я впервые вернулся к старому коду на Pascal, меня поразило, насколько спокойным и уверенным был этот язык. Без магии, без догадок, без самоуверенности динамической типизации. Pascal не прощал халтуру — и именно поэтому программы на нём жили десятилетиями. Эта статья — не ностальгия, а попытка разобраться, почему мы потеряли культуру типобезопасности и почему сейчас снова к ней возвращаемся.

Привет, Хабр!

«Разработчики исчезнут, но не все» — когда я услышал эту фразу в дискуссии на канале Dev Q&A, она засела в голове надолго. Вот факт: за 10 лет средняя зарплата разработчика в России выросла с миллиона до 2,8 миллиона рублей в год. Стоимость часа работы — с $30-50 до $80-100, у крупных агентств доходит до $300-400. И это происходит как раз тогда, когда появились ИИ-ассистенты, low-code платформы и масса других инструментов, которые вроде бы должны всё удешевлять.

Когда тест проходит с первого раза — это пугает. Стоицизм в TDD — не методология, а форма выживания.

Статья Парнаса «О критериях...» давно стала классикой, на которую постоянно ссылаются, но мало кто ее реально читает. Высказанные в ней идеи о «сокрытии информации» как основе модульности упоминаются повсеместно, однако оригинальный текст с его тщательной аргументацией и яркими примерами остается для многих терра инкогнита. Данный перевод призван восполнить этот пробел.

Есть тимлиды у которых команда разваливается стоит им только отвернуться. А есть тимлиды которые могу сходить в отпуск и этого даже никто не заметит. В одних командах разработчики счастливы, в других выгорают. 

Чтобы понять почему так происходит, придется обсудить петухов. Не с целью оскорбить а с целью разобраться. Это, пожалуй, самая точная метафора про управление командой.

Всем привет! Меня зовут Михаил, я веду Telegram-канал «Python Шпильки», где делюсь изящными приемами программирования. Сегодня я хочу рассказать об универсальном декораторе, который может принимать аргументы, а также вызываться без их приема. Для тех кто хорошо знает тему декораторов - ничего нового они тут не увидят! Этот пост для тех, кто, возможно, хочет более подробно понять тему декоратора. Итак, поехали.

Для начала приведу пример конструкции универсального декоратора:

Подсветка синтаксиса - это инструмент. Она помогает быстрее читать код. Быстрее находить нужную информацию. Ориентироваться в большом файле.

Как и любой инструмент, её можно использовать правильно или неправильно. Чаще всего дефолтная подсветка выглядит как новогодняя елка, что делает текст трудночитаемым. Давайте посмотрим, как изменить это.

Думаю, вам начинают надоедать тексты про вайб-кодинг. Но не волнуйтесь, мой интерес не в том, чтобы рассказывать о новых невероятных достижениях, меняющих мир, и бла-бла-бла... Интереснее поискать места, в которых начинается сбой при генерации кода. Это позволит адаптировать работу статических анализаторов для новых задач контроля кода, который создаётся с помощью таких систем.

Блог Михаила | Python | Разработка | Best Practices

"Всем привет! Меня зовут Михаил, я веду Telegram-канал «Python Шпильки», где делюсь изящными приемами программирования. Сегодня хочу показать один из самых полезных паттернов..."

Писать код с LLM — очень легко, просто и весело. Не нужно мучаться с документацией, не нужно фиксить баги. Вообще ничего не нужно. Только инструкцию в чат написать. Раз-два — и всё готово. Заманчиво? Да. Но у всего есть цена — и про неё важно помнить.

Сейчас разберём, как именно AI-агенты могут сломать твой прод и что можно сделать, чтобы очередной вайб-кодинг не превратился в катастрофу. В конце — чеклист, который поможет не упустить ничего важного.

Всем привет. Меня зовут Аня (SavAnna) я работаю AppSec и как хобби занимаюсь багбаунти. Багбаунти - отличный способ отдохнуть от своих сервисов и сменить фокус с "защиты" на "нападение". Не всегда баги ищутся целенаправленно - иногда это происходит случайно. Хочу показать, что много странных и простых багов может найти каждый.