Качество кода *

«Просто добавь кнопку» и недели работы

Однажды заказчик пришёл с задачей, которая звучала как пара часов работы «Просто добавь кнопку — нажал, выгрузил данные, всё». Я открыла код и поняла, что эта кнопка стоит не пару дней, а недель — и это если повезёт..

Сложнее всего оказалось не сделать, а объяснить так, чтобы услышали.

С технической стороны всё понятно: сервис писался под дедлайн, архитектура не предусматривала роста, и каждое новое изменение тянет за собой минимум три соседних. Но заказчик смотрит на задачу и видит один экран. Кнопки ещё нет, но она же просто кнопка. Что тут может быть сложного?

Архитектурное объяснение я попробовала и оно не зашло. Слои, связи, зависимости: всё правильно, всё мимо.

Что работает вместо «красивого кода»

Я перестала объяснять как устроено и начала объяснять что произойдёт. Не «тут монолитная структура без инверсии зависимостей», а конкретно: — эта кнопка затрагивает три модуля, которые никто не трогал два года — если что‑то сломается, то мы не узнаем сразу, потому что тестов нет — следующая фича после этой будет стоить столько же в лучшем случае.

Заказчик услышал третий пункт. Именно его.

Нетехнический человек воспринимает разработку примерно так: «нажал кнопку → произошла магия → получил результат». Это не незнание — просто другая роль. Заказчик и не должен думать об архитектуре, это моя работа. Значит, говорить на его языке — тоже моя.

Как я считаю стоимость следующей фичи

Со временем сложился свой фреймворк. Не из учебника, а из разговоров, где меня не понимали, пока я не поменяла подход.

Три вещи, которые я оцениваю перед тем, как называть сроки: 1. Базовая сложность: сколько займёт в идеальных условиях, на нормальной архитектуре. 2. Архитектурный коэффициент — во сколько раз реальность дороже идеала. Код без тестов, с жёсткими связями между модулями — это 2-4× к оценке. Не абстракция: вот здесь нельзя менять, не затронув вот это. Рисую буквально на бумаге. 3. Риск‑налог — что может пойти не так. Что сломается, насколько быстро заметят, сколько займёт починка. Не чтобы напугать, а чтобы показать, что «быстро» и «надёжно» здесь в противоречии.

Когда эти три числа стоят рядом — разговор меняется. Заказчик видит, что не «разработчик тормозит», а «вот цена, вот риск, вот выбор».

Именно тогда и появляется разговор про рефакторинг. Не потому что «код некрасивый», а потому что каждая следующая фича будет дороже предыдущей, если ничего не менять.

Что осталось в голове

Техдолг — это не технический вопрос. Это финансовый.

Пока объясняешь его как технический — тебя не услышат. Как только переводишь в деньги, сроки и риски — начинают слышать.

Самое сложное не методология. Самое сложное — поймать момент, когда ты всё ещё говоришь на своём языке, а не на их. У меня ушло время, чтобы это почувствовать.

А вы как объясняете техдолг тем, кому важен результат, а не архитектура? Есть формулировка, которая сработала лучше всего?

 Claude Code: 3 фичи, которые стоит знать

Opus 4.6 и контекст в 1 млн токенов

Теперь включён по умолчанию. Миллион токенов — это примерно 750 000 слов или несколько крупных кодовых баз целиком. На практике это означает, что агент дольше «помнит» контекст задачи без деградации качества на длинных сеансах.

Для большинства задач разница с предыдущими лимитами несущественна. Но если вы работаете с большими монорепозиториями или длинными аналитическими сессиями — почувствуете.

Три фичи, которые стоит знать

/btw — вопросы на ходу

Агент работает час, вы не прерываете его — просто пишете /btw что такое этот класс?. Он отвечает из копии контекста, основной поток не трогает. Работает через кеш — почти бесплатно.

Почему это важно

Раньше, если в середине часового сеанса агента нужно было что-то уточнить, вы открывали новый сеанс, пересоздавали весь контекст — и платили за это токены. Теперь Claude Code создаёт одноразовый снимок текущего состояния, отвечает на ваш вопрос и удаляет снимок. Основной агент ничего не знает и продолжает работу.

/loop — цикл до условия

Запускает команду повторно, пока не выполнится условие. Например: «запускай тесты и фикси ошибки, пока все не пройдут». Без вашего участия.

Agent Teams — параллельные агенты

Несколько агентов работают одновременно и общаются друг с другом. Один пишет код, другой ревьюит, третий пишет тесты. Реально полезно, когда задача не имеет чёткого финального состояния.

Практически: спросили «почему здесь используется этот паттерн», получили ответ, не потеряли прогресс.

Когда это реально нужно?

Агенты буквально пишут сообщения друг другу: делятся находками, оспаривают решения. Это не маркетинговая метафора — в логах видно переписку.

Хорошо работает на задачах, где нельзя заранее точно сформулировать условия выполнения. Например: «сделай этот модуль надёжным» — агент по архитектуре, агент по тестированию и агент по документации работают параллельно и синхронизируются.

Куда это всё движется

Claude Code последовательно поглощает функциональность внешних инструментов. Сначала взял на себя управление контекстом, потом — параллелизацию. Сейчас добавляет циклическое выполнение и внутренние коммуникации между агентами.

У меня ощущение, что через год-два это будет единственный инструмент, который нужен для большинства задач разработки. Или конкуренты успеют ответить — посмотрим. А вы что думаете?

Если материал был полезен, проголосуйте пожалуйста, чтобы дать мне возможность писать полноценные гайды и статьи :)

Разговоры вокруг отечественного связного 💬 Макс не унимаются с момента его официального выхода. Блогеры по всему миру "изучают" безопасность приложения, выискивая, куда он "ходит" и какую "секретную" информацию передает. В основном, все инфоповоды крутятся вокруг изучения манифеста приложения и его разрешений в системе, не углубляясь в изучение сетевых пакетов, исходники и декомпилляцию. А я как раз тот ленивый инфобезник, который еще ни разу не высказался относительно данного вопроса, поэтому исправляюсь.

В прошлую пятницу на весь 🇷🇺 российский интернет прогремела новость: все фото из ваших чатов в Макс может увидеть любой человек по ссылке.

Когда в личный чат или в папку «Избранное» в мессенджере загружается изображение, для него генерируется статичная гиперссылка. Ее можно найти в коде страницы в веб-версии Max. Эта ссылка открывается с других браузеров и устройств без авторизации в мессенджере - обнаружили пользователи. Более того, фото по ссылке останется в открытом доступе, даже если его удалить из переписки в Max.

На лицо классический IDOR. Но если мы проанализируем ссылки на фотографии, которые генерирует Макс, мы обнаружим, что изображения по ним действительно доступны без авторизации. Часть адреса у разных изображений совпадает, однако они содержат различающиеся подстроки длиной не менее 21 символа (минимум 16^21 комбинаций), а значит получить доступ к таким изображениям простым перебором адресов невозможно. Более того, EDR и WAF вас уже на 1000 запросе за несколько секунд обнаружат и отправят отдыхать минут на 5.
Ну а про хранение файлов "закон Яровой" никто не отменял.

А знаете, где еще применяется такая технология? В недавно (октябрь 2024 года) заблокированном мессенджере Discord. Все медиа файлы из приложения можно открыть в исходном качестве по прямой ссылке без регистрации и смс (именно поэтому его многие использовали как файлообменник, а платформа ограничивала размер передаваемого файла 8 мегабайтами). И, о новость, если потом данный файл удалить, он все равно остается доступным по прямой ссылке (см. прилагаемое видео).

Возвращаясь к Максу, не могу не обратить внимание, что его разработчиком является крупнейший IT-гигант Mail.ru. Я лично принимал участие в тестировании его на безопасность в период 2020-2021 годах и могу с уверенностью сказать, что там более чем секьюрно. Кроме того, опыт в обеспечении безопасности ВК, ОК и других массовых продуктов у них уже в генах.

Более того, у Макса есть Bug Bounty программа от Bi.Zone и за некоторые уязвимости там выплачивают до 10 миллионов рублей:

Получение доступа к приватной переписке определенных пользователей - 10 000 000 ₽
Получение доступа к местоположению определенных пользователей в реальном времени - 4 000 000 ₽
Получение доступа к телефонной книге определенных пользователей - 2 000 000 ₽

За год существования программы, было реально найдено 13 багов, за которые суммарно выплатили 873 тысячи. При указанной выборке я могу сделать вывод, что Макс достаточно безопасен, раз никто пока не смог сорвать джек-пот.

Поэтому, не верьте всему тому, что пишут в интернете: делите все минимум на 10. Ну и конечно, что попадает в интернет - остается в интернете, поэтому не забывайте про цифровую гигиену.

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте | ⚡️Бустануть канал

А зачем покупаете WAF, который можно обойти?

С таким вопросом разработчиков периодически сталкиваюсь. Добавлю контекста. Работаю AppSec инженером в финтехе. Когда нахожу уязвимости — сообщаю разработчикам. Среди прочего - доношу мысль: если в данном случае можно смягчить потеницальные последствия угрозы через WAF — это не значит, что уязвимость не нужно исправлять в приложении. Нередко разработчики спорят. Примерный диалог:

— Ну, есть же WAF — на нём и делайте фикс, зачем нам-то в код лезть? WAF — он же для того и нужен, чтоб уязвимости устранять.
— WAF — не панацея: на нём мы сделаем правило. Но это не значит, что в самом приложении не нужно устранять.
— Почему?
— Например, потому, что практически любой WAF можно обойти.
— А зачем покупаете WAF, который можно обойти?

Отвечаю так: потому что WAF пишут такие же разработчики, как Вы, и они тоже иногда ошибаются (как и все люди). Некоторые особо настырные разработчики желают доказательств, что WAF можно обойти. В целом я солидарен, что практика "а ты докажи" в управлении уязвимостями - не очень хороша. Но, если есть под рукой на что можно быстро сослаться - можно это сделать. Я ссылаюсь на эту статью.
В моей практике были случаи, когда WAF из-за сбоя переставал применять правила на несколько дней. Т.е. трафик через него шёл, сервис за WAF продолжал быть доступным. Но, правила на WAF не работали — будто их и нет.

Эта история в очередной раз показывает: насколько бывают различны в оценке ситуации разработчики и "безопасники". Более интересный вариант — когда разработчики считают, что только они могут решать: что является уязвимостью, а что — нет (подробнее об этом я писал в статье "Как я зарегистрировал CVE и разозлил вендора").

Как далеко видит lookup в C++?

Хорошей практикой в C++ считается размещение функций рядом с типами, для которых они предназначены. Однако, чтобы такой подход работал корректно, важно понимать механизмы поиска имён и знать, где можно размещать функции, не нарушая правил языка.

Совсем недавно мы проверяли проект OpenCV и нашли там довольно интересную ошибку. Рассмотрели её подробнее и написали новую статью специально для тех, кто хочет разобраться с механизмом поиска имён в C++, в частности с поиском имён по аргументам.

Автоматизация без сборки с нуля: n8n теперь в Рег.облаке

В Рег.облаке появился готовый облачный образ n8n — open-source платформы для автоматизации процессов и интеграции сервисов.

n8n позволяет в визуальном интерфейсе связать API, CRM, базы данных, SaaS-сервисы и AI-инструменты без разработки с нуля. Образ разворачивается автоматически при создании сервера: Ubuntu 24.04 LTS, зависимости, SSL и домен уже настроены. После запуска можно сразу работать через web-интерфейс по HTTPS.

Сценарии использования — от обработки заявок и создания задач в CRM до CI/CD-триггеров, уведомлений о сбоях и AI-автоматизации с LLM и RAG. Можно подключить PostgreSQL и MySQL, в том числе через DBaaS.

Образ бесплатный — оплачиваются только ресурсы сервера по почасовой модели. Масштабирование доступно без переустановки.

Подробнее о доступных конфигурациях — на сайте Рег.облака.

Сколько я плачу за AI инструменты и как они у меня взаимосвязаны

Claude — мой основной AI инструмент уже как 9 месяцев — Плачу за него 100$

Состоит из Claude Desktop, Claude Code UI и Claude Code CLI

Если хочу работать в приятном UI с текстом → Claude Desktop
Если работаю локально с кодом → Claude Code CLI
Если хочу поправить код с телефона → Claude Code UI

Коротко что все это такое
• Claude Desktop — как чат GPT, но с поддержкой MCP + Skills и еще всякими штуками
• Claude Code — UI для работы с вашим репозиторием
• Claude Code CLI — Command Line Interface Агент. По сути это микс Claude Desktop + Claude Code по функционалу, но без интерфейса и работает внутри вашего компьютера. Мое любимое развлечение последних двух месяцев

Claude Code CLI — пока что самый прокачанный на рынке CLI агентов

———

OpenAI, который chatGPT — за него плачу 20$

• ChatGPT UI — им почти перестал пользоваться, только ради генерации картинок иногда залетаю. Они после недавнего релиза стали их генерировать на уровне с Nano Banana
• Codex UI(Аналог Claude Code) — UI для работы с вашим репозиторием
• Codex CLI (Аналог Claude Code CLI) — чуть менее прокачанный как Command Line Interface, но зато их модель Codex 5.2 Extra-high уделывает OPUS 4.5 в плане UI дизайна и продумывания/рефакторинга сложных вещей

Но в Codex CLI вроде как отсутствует аналог ESC + ESC из Claude Code CLI для откатки написанного кода, без него тяжко жить 🍌

OpenAI недавно признали то, что их гонка с Claude за тем, чтобы сделать лучший кодинг агент, привела к тому, что 5.2 потеряли человечность в общении и стали сильно более директивными и сухими

Это помогает при работе с кодом, но общаться с ней сложнее

———

Экосистема Google — плачу 8$ за Plus подписку

Google у меня для трёх вещей: картинки через Nano Banana, NotebookLM и Antigravity для просмотра кода. Халява за 8$

• Nano Banana, иногда Veo 3 для генерации картинок / видео — лучшие генераторы картинок / видео на рынке
• NotebookLM — прикольный RAG UI, всем советую потестить
• Antigravity — Fork VS Code по типу Cursor, но с продвинутым Agent Workflow. Есть доступ к Gemini Pro + почему-то Claude моделям. Плюс Antigravity может генерировать картинки сразу вам в код через Nano Banana, такой вот бесшовный воркфлоу

Ни Gemini UI ни Gemini CLI я особо не пользуюсь. Мне они кажутся сильно сырыми по сравнению с Claude Code | GPT

———

Как выглядит мой воркфлоу

Claude Desktop для задач, где мне хочется иметь приятный UI и фичи именно Desktop интерфейса. Например написание постов, создание табличек, графиков и всего такого — те задачи, где CLI сильно проседает по UX

Claude Code UI почти не использую, только когда нужно изменить репозиторий с телефона, например на улице или в поездке

Claude Code CLI — мой day to day tool для работы с кодом. Пишу на Opus 4.5. Для сложных задач прошу создать промпт для Codex.

Antigravity юзаю для просмотра кода и папок, иногда запускаю Gemini 3 pro как третье мнение

Codex, как я уже и говорил, требует особого навыка общения. так как она может думать по 40 минут и перековырять вам весь код, но зато она у меня всегда находит те корнер кейсы, которые не находит ни Opus 4.5 ни Gemini 3 pro. По стилю общения вы будто общаетесь с Сеньёром, который вас презирает, зато резалт пушка

———

Прикольные фишки, которые я постоянно применяю

1. Через Antigravity прошу генерировать изображения со вставкой сразу в код, получается бесшовный воркфлоу Prompt => Generation => Insertion

2. Используй Claude CLI Opus 4.5 для Day to Day задач

3. Используй Codex CLI xhigh для задач на рефакторинг или поиск corner cases, он сильно тщательнее это делает

4. Планируя новую фичу, проси Claude создать локальный MD с планом, а затем Codex xhigh + Gemini 3 pro пусть покритикует этот план и напишет ниже свои комменты

5. Не забывай про кнопку ESC + ESC в Claude Code CLI

6. Claude Code CLI в начале сессии загружает себе CLAUDE.MD, Codex загружает в себя AGENTS.MD, а Gemini — GEMINI.MD.

7. Команда /context покажет контекст текущей сессии, старайся держать его как можно ниже
   Good context engineering means

На глаза попалась интересная статистика, решил поделиться.

4% всех коммитов на GitHub теперь делает Claude Code, интересно посчитать сколько делается еще другими агентами тоже. При сохранении текущей траектории к концу 2026 года доля коммитов, написанных агентами, может вырасти до 20%. 

А так ли надежен AI от Google?

Я публично веду исследование и собираю статистику причин провалов игровых проектов.  Часто, как первичную точку для анализа того или иного игрового проекта я использую Google.

Однако, сегодня google меня немного удивил. На мой запрос: "What were the key issues with civilization vii game at the release"? Вот что сегодня, 20.01.2026 выдал Google:

AI Overview

Sid Meier's Civilization VII is scheduled for release on February 11, 2025 [1, 2]. As of today, January 20, 2026, the game has not been released, and therefore, it is impossible to identify key issues from its actual launch. 

Однако, скорректировав запрос с уточнением "What were the key issues with civilization vii game at the release in 2025", я уже получил более разумный ответ:

AI Overview

Sid Meier's Civilization VII faced a rocky, "mixed" reception upon its February 2025 release, with many players describing it as unfinished and in a "rough" state. The launch was marked by complaints regarding fundamental gameplay changes, a poor user interface (UI), and missing quality-of-life features that left many long-term fans disappointed. 

Обратил внимание, что часто от ИИ ожидают больше, чем он сейчас может дать. Тем более не стоит считать информацию формируемую генеративным AI полностью достоверной и не подлежащей проверке. Проводите кроссвалидацию с первоисточниками того, что вы получаете от генеративных нейросетей в форме утверждений.

Ранее я разбирал риски присущие ИИ в статье "Риски, присущие работе искусственного интеллекта".

Удачи в построении эффективных и устойчивых процессов.

С уважением,

Максим Торнов

P.S. Если вы заметили опечатку или неточность, буду искренне благодарен за сообщение об этом в личные сообщения.

ESLint, Prettier и что не так с насаждением единого стиля

Упомянутые материалы:

• Автоформатирование

• Отступы

• Форматирование имён

+ Копилка благодарностей

Мы иногда во внутреннем чате обмениваемся фрагментами кода с неочевидными ошибками, которые обнаруживаются с помощью PVS-Studio в каком-нибудь открытом проекте. Мол, кто быстро сообразит, что не так с кодом?

Вчера коллега поделился вот таким фрагментом кода из проекта SereneDB:

template <typename T>
struct NumericParameter : public Parameter {
  using ValueType = T;
  ....
  std::string name() const override {
    if constexpr (std::is_same_v<ValueType, int16_t>) {
      return "int16";
    } else if constexpr (std::is_same_v<ValueType, uint16_t>) {
      return "uint16";
    } else if constexpr (std::is_same_v<ValueType, int32_t>) {
      return "int32";
    } else if constexpr (std::is_same_v<ValueType, uint32_t>) {
      return "uint32";
    } else if constexpr (std::is_same_v<ValueType, int64_t>) {
      return "int64";
    } else if constexpr (std::is_same_v<ValueType, uint64_t>) {
      return "uint64";
    } else if constexpr (std::is_same_v<ValueType, size_t>) {
      return "size";
    } else if constexpr (std::is_same_v<ValueType, double>) {
      return "double";
    } else {
      static_assert("unsupported ValueType");
    }
  }
  ....
};

Признаюсь честно, я два раза прочитал этот фрагмент, но так и не увидел ошибку. И засчитал себе поражение. Раз так, думаю, это достойно публикации в канал, чтобы и вы могли испытать свою внимательность :)

Ответ:

Анализатор PVS-Studio выдаёт предупреждение V591 Non-void function should return a value. parameters.h 222

На первый взгляд предупреждение странное и смахивает на ложное срабатывание, ведь не может быть, что функция закончила работу, не вернув значение с помощью оператора return. Если выбирается ветка else, то там static_assert, и код просто не должен скомпилироваться. Во всех остальных случаях есть return "что-то";.

Но есть нюанс!

Ещё раз посмотрите на эту строчку:

static_assert("unsupported ValueType");

static_assert используется неправильно: пропущен bool-constexpr. Вернее, строковый литерал неявно конвертируется в значение true, и static_assert никогда не прервёт компиляцию. В итоге else-ветка функции ничего не возвращает, и её поведение будет не определено для всех специализаций NumericParameter, кроме указанных ранее в цепочке if constexpr.

Правильный вариант:

static_assert(false, "unsupported ValueType");

Баги на всех языках мира. Проверка LanguageTool

Всем привет! Hello, everyone! Hallo zusammen! Hola a tothom! مرحباً بالجميع!

В нашем блоге мы часто говорим про статический анализ, линтеры и подобные инструменты. Но на этот раз мы нашли их довольно интересного представителя! LanguageTool — это многоязычная программа проверки орфографии, стилистики и грамматики, которая помогает исправлять и перефразировать тексты.

В новой статье заглянем в её код и посмотрим на интересные вещи, которые нашёл в нём статический анализатор кода PVS-Studio: от утечек ресурсов и логических противоречий в условиях до дублирующихся ключей в хеш-таблицах, избыточных проверок и мёртвого кода.

Слои валидации

Когда говорят "валидация", обычно подразумевают любое правило, которое должно защитить систему от неправильных данных. Но внутри этого большого слова скрываются разные типы и цели проверок, которые еще и выполняются на разных уровнях приложения. Разберем:

Валидация на клиенте (если он есть)

Сюда входит формат данных, обязательность полей и так далее. Чуть сложнее, когда надо проверять, например, уникальность имени пользователя или емейла, в этом случае придется ждать отправки или делать запросы на бекенд во время заполнения. Главное что надо знать про эту валидацию, то что она вспомогательная. Клиент всегда можно обойти и сделать запрос напрямую. Дублирование как ни крути, хотя и важно для UX.

Структурная валидация

Это валидация, которая, обычно, происходит на уровне самого фреймворка или в самом начале цикла обработки запроса. Для этого данные прогоняются через валидаторы json схемы, которая в идеале генерируется из openapi спеки. В самых деревянных случаях ручками (так делать не надо). Что важно понимать, это не доменная валидация (бизнес правила). Да тут можно проверить формат, наличие/отсутствие, но нельзя и не правильно пытаться проверять уникальность, выполнение каких-то условий, например количества денег на счету и тому подобное.

Кстати с точки зрения кодов ответа, на этом уровне несовпадение со схемой воспринимается не как ошибка валидации, а как неверный запрос с неверной структурой, а это код ответа 400.

Доменная валидация

Это уже уровень бизнес правил. Такая валидация включает в себя любые правила, которым должны соответствовать данные с точки зрения бизнес-логики приложения. Уникальность email, баланс на счету, ограничения переходов - все это относится к доменному слою, и проверяется глубже, после прохождения проверки структуры. Во фреймворках это слой, который часто реализуется внутри моделей (если они есть). В любом случае такие валидации должны быть вынесены в какой-то свой слой, который можно переиспользовать для разных точек входа, асинхронной обработки и т.п.

Доменные проверки, как и клиентские могут дублироваться, если завязаны на консистентность базы данных. Например во многих фреймворках (с orm) есть валидация на уникальность, которая делает sql-запрос, но в документации у этого валидатора всегда написано, что это не надежно (из-за конкурентности) и в таких ситуациях обязательно делать индексы в базе данных.

В случае провала такой валидации, в api принято возвращать код 422

Валидация на уровне базы данных

Все предыдущие уровни не могут дать 100% гарантий, особенно учитывая, что данные в базе обновляются далеко не только по запросам снаружи. Поэтому есть вещи, которые обязательно делать на уровне базы данных. Сюда относятся уникальные индексы, внешние ключи (если делаете их), nullable, ограничение по длине и т.д. Технически многие базы данных позволяют писать кастомные валидации, которые соблазнительно использовать как доменную валидацию. Не надо этого делать :)

Проверка корректности данных

Это тип валидации "ни туда ни сюда", потому что он может выполняться в разных слоях, в зависимости от используемого стека. К таким проверкам относится подтверждение пароля или, например, емейла. С точки зрения бизнес-логики, этой части вообще не существует, она есть только на уровне форм, потому что все давно привыкли так писать (хотя необходимость под вопросом). При этом ни в базе, ни в дальнейшей работе оно никак не используется и вообще это не данные, которые куда-то сохраняются.

Подобные проверки делают в первую очередь на клиенте (и на этом можно было бы остановиться). Внутри бека их располагают в слое форм (есть далеко не во всех фреймворках), либо некоторые фреймворки типа rails для простоты пихают такой валидатор в модели, хотя семантически это неверно.

Больше про разработку в моем телеграм-канале Организованное программирование

Участие в нескольких проектах снижает результаты работы — так ли это?

На одной из конференций прозвучал тезис: заказчику необходимо держать аутсорс-команду full-time. Потому что, работая на нескольких проектах одновременно, разработчики меньше погружаются в контекст каждой задачи, что в итоге сказывается на качестве кода и проекта в целом.

Была высказана и противоположная точка зрения, но хочется услышать мнение именно лидов и разработчиков, основанное на опыте.

Почему спрашиваю?

Люди, не связанные с разработкой, часто видят процессы иначе. Любой штатный сотрудник, например, в маркетинге или продукте, обычно ведёт несколько проектов и в день решает десятки разноплановых задач: от подготовки рекламной кампании и согласования креативов до контроля бюджета и аналитики. И сотрудники успешно справляются с этой нагрузкой, переключаясь между задачами.

Вопрос к сообществу:

Правда ли, что разработчик, участвующий в нескольких проектах part-time, будет менее эффективен, допустит больше багов и в целом ухудшит качество релизов? Или это миф, и всё зависит от процессов, коммуникации и личной организованности?

Этот финт сэкономит вам время и нервы

Хочу написать о финте, который позволит вам сохранить нервы и сэкономить время. Правда некоторые (многие, почти все) впадают в ступор от него. Поэтому тут использована КДПВ с поста. Я наверно чувак слева.

А именно добавление первым условием if единицы:

if (1
    && $cond1
    && $cond2
    && $cond3
)

Использование финта дает нам возможность:
1. Быстро выключать фичу заменой 1 на 0:

if (0
    && $cond1
    && $cond2
    && $cond3
)

2. Быстро выключать любое условие в PhpStorm через горячие клавиши:

if (1
//    && $cond1
    && $cond2
    && $cond3
)

Без этого финта мы не можем быстро выключить первое условие.
Нам приходится делать примерно такую фигню, манипулируя с двумя строками и целясь в &&:

if (
    /*$cond1
    &&*/ $cond2
    && $cond3
)

Или такую:

if (
    $cond2
    && $cond3
)

3. Быстро добавлять новое первое условие:

if (1
    && $cond2
    && $cond3
)

легко превращается в:

if (1
    && $cond1 // в изменениях одна строка
    && $cond2
    && $cond3
)

4. Быстро дублировать любое условие.

5. Быстро менять порядок условий.

6. Также у нас будет чистый diff git-а при удалении/добавление первого условия.
Тут должен быть рисунок удаления с финтом и без, рисунок добавления с финтом и без.
Также при конфликте у нас будет более простое его решение, если нужно просто добавить оба условия.

Данный финт сродни правилу хорошего тона добавлять после последнего элемента массива запятую.
Это дает нам возможность при добавлении работать только с одной строкой. Добавлять горячими клавишами дублирования строк, в diff опять же будет только 1 строка, а также при конфликте слияний просто применяем обе строки и не нужно проставлять запятые, а то код упадет.

Со временем у каждого разработчика появляется свой набор маленьких правил, которые работают лучше любых инструкций. Матвей из команды разработки сервисов на базе SMP поделился пятью привычками, которые помогают ему держать код аккуратным и читаемым.

1. Давать осмысленные имена сразу же

Хорошие названия переменных, функций и классов экономят время всей команде: код проще читать, легче понимать и поддерживать. А еще чем меньше вопросов «что делает эта функция?» или «что содержит переменная?», тем лучше.

2. Декомпозировать код и избегать вложенности

if внутри if или for внутри for путают: каждое разветвление создает еще одну ветку, которую приходится держать в голове. Лучше разбить логику на небольшие части — код становится прозрачнее и надежнее.

как не надо:

функция заказать_пиццу(адрес):
  если адрес_валиден(адрес):
    если у_ресторана_ингредиенты():
      если клиент_может_платить():
        печать "Пицца заказана!"
      иначе:
        печать "Недостаточно денег"
    иначе:
      печать "Нет ингредиентов"
  иначе:
    печать "Адрес некорректный"

как надо:

функция заказать_пиццу(адрес):
  если не адрес_валиден(адрес):
    печать "Адрес некорректный"
    вернуть
  
  если не у_ресторана_ингредиенты():
    печать "Нет ингредиентов"
    вернуть
  
  если не клиент_может_платить():
    печать "Недостаточно денег"
    вернуть
  
  печать "Пицца заказана!"

3. Регулярно делать рефакторинг

Подходы и стандарты меняются, команда учится новому и растет, а код устаревает. Регулярный рефакторинг помогает поддерживать код актуальным и облегчает жизнь новым разработчикам, которые, возможно, уже пробовали новые подходы в работе.

4. Настроить линтер и форматер

Линтер — статический анализатор кода, который следит за определенным стилем написания кода. Так как у каждого из нас свой подход, нам нужен «инструмент-судья», который беспристрастно оценит оформление кода. Форматер помогает автоматически исправить код и привести его к единому виду. 

5. Комментировать только неочевидную бизнес-логику

Комментарии полезны, если они объясняют то, что нельзя понять из кода. Например, когда понимаем, что участок кода содержит особенность бизнес-логики, которая еще не ясна новому сотруднику. Но важно помнить, что избыток пояснений превращает понятный код в мешанину из кода и комментариев. Принцип простой: объясняем редкие, действительно сложные места и не трогаем остальное.

Почему нужно использовать DTO

Data Transfer Object, термин, который для разработчиков на статических языках является чем-то самим разумеющимся, но вот остальные его могут не знать (даже если пользуются). Хотя в эпоху интеграций, фронтенд-бекенд, сервис-сервис, очереди, это крайне важная конструкция.

DTO это очень промежуточный объект между моделью в вашем коде и данными, которые вы отдаете наружу или принимаете от внешней системы.

• Модель => DTO => json/protobuf/sql...

• json/protobuf/sql... => DTO => Модель

Нафига? Почему не сразу преобразовывать из, допустим, json в нашу модель или наоборот? Тем более во всех экосистемах есть механизмы, которые позволяют упаковывать любые объекты, задавая правила преобразования через метаданные, аннотации или еще как-то. Пример из Java:

@Entity
public class User {
    @Id
    private Long id;
    @JsonIgnore              // приходится скрывать
    private String passwordHash;
    @JsonProperty("created_at")
    private LocalDateTime createdAt;

    // getters/setters ...
}

var json = new ObjectMapper().writeValueAsString(dto);

Существует масса причин, почему это плохая идея. Для начала, это банальное нарушение MVC архитектуры. Модель начинает знать как о представлении, о том какие поля надо выдавать наружу, какие нет, как их переименовывать и так далее. Если это кажется натянутым, то вот вам реальные последствия.

Одна и та же сущность для внешнего мира редко представляется одним способом. В зависимости от задачи, это может быть один набор полей или другой. Как это разрулить? Дальше, здесь плохо контролируется процесс, легко может быть такое, что новое поле автоматически попало наружу, хотя вы этого не планировали, но забыли его исключить. А если нужны вычисляемые поля или другое представление (всегда в датах)? В такой ситуации модель будет наполняться доп свойствами и методами, которые готовят доп данные для преобразования, что ведет к сильному загрязнению кода. Что из этого относится к бизнес-части, а что к представлению? Проблема.

DTO позволяют отделить представление от модели в коде, создавая по сути промежуточный слой. Имея его, вы можете независимо развивать свою модель и API для взаимодействия с ним. И да, это один из аспектов MVC, конкретно Model-View.

Готовые DTO гораздо легче чем модели конвертировать в типы на TS если у вас есть такая потребность. Например мы наши DTO (используем Alba), превращаем в типы TS с помощью готового инструмента (Typelizer). С моделями так легко не получится.

За это конечно придется заплатить. В проекте появится папка, с большим количеством файлов. Но это с лихвой компенсирует все описанные выше проблемы. DTO очень простые и для их создания далеко не всегда надо с нуля писать классы. В той же java они генерируются с помощью mapstruct, в других языках свои механизмы.

Но это только базовая история. Если мы еще подключаем инструменты генерации из sql (как в go) или openapi как везде, то те самые DTO создаются вообще автоматически на основе описаний.

INSERT INTO links (original_url, short_name)
VALUES (sqlc.arg(original_url), sqlc.arg(short_name))
RETURNING *;

DTO:

type CreateLinkParams struct {
	OriginalUrl string `json:"original_url"`
	ShortName   string `json:"short_name"`
}

Причем для update будет создана своя структура:

type UpdateLinkParams struct {
	OriginalUrl string `json:"original_url"`
	ShortName   string `json:"short_name"`
	ID          int64  `json:"id"`
}

Здесь отличается только id, но в реальных кейсах, отличий в создании или обновлении одной сущности обычно значительно больше, поэтому количество DTO тут становится еще больше.

DTO, кстати, должны быть имутабельны, иначе туда потечет логика

Больше про разработку в моем телеграм-канале Организованное программирование

Как анализировать C и C++ код без привязки к сборочной системе на Windows

Код, написанный на C и C++, может использоваться для самых разных целей. И под каждые из этих целей есть свои инструменты сборки. Например, при разработке программного обеспечения для встраиваемых систем используются специальные компиляторы и сборочные системы.

Иногда бывает так, что появляется целый "зоопарк" самописных скриптов сборки, а его последний "смотритель" уволился ещё в прошлом году (играет Гражданская Оборона — "Зоопарк").

Хотелось бы всё равно как-то анализировать такой код без необходимости разбираться в хрупкой и непонятной системе сборки. Что же делать?

На самом деле, решение есть! Смысл взаимодействия анализатора со сборочной системой состоит в том, чтобы получить необходимую для анализа информацию. Но получить её можно и другим способом: из запущенного процесса компиляции.

В новой статье посмотрим, как воспользоваться этим механизмом для ОС Windows в анализаторе PVS-Studio, и  как сделать его использование в процессе разработки удобным.

Статья "Код блокчейн-проектов Neo и NBitcoin VS анализатор кода. Кто-кого?"

PVS-Studio ворвался в мир блокчейн-разработки, и первыми "под удар" попали open source проекты на C# — Neo и NBitcoin!

В статье мы рассмотрели самые интересные ошибки: как явные, так и потенциальные, которые нашли в этом проекте. Если вам интересно, какие ошибки могут находить такие инструменты, как PVS-Studio, или вы желаете прокачать свой собственный "ментальный анализатор", приглашаю к прочтению :)

А всё таки, когда моки зло, а когда нет?

Чтобы ответить на этот вопрос, сначала нужно разобраться с терминологией и сутью процесса. Сейчас моками называют вообще все что связано с подменой реализации в тестах. Но подмена это просто техника, она может использоваться для совсем разных задач.

Представьте себе две ситуации. В одной мы подменяяем логер, который работает по http, чтобы он просто складывал данные в файл и не делал http запросов во время тестирования. В другой, в другой, мы проверяем что какой-то метод был вызван с определенными аргументами. И там и там работает подмена, но между этими ситуациями почти ничего общего с точки зрения решаемой задачи.

Последний случай, описывает процесс мокирования. То есть мок, это когда мы проверяем то, как код что-то делает, а не что он делает. Иногда говорят, что мы тестируем методом white-box, потому что мы знаем как конкретно написан тест и завязываемся на это, а не на результат работы этого кода, как в black-box тестировании.

Когда мы проверяем как код работает, мы связываем тест с внутренней реализацией. Любое изменение внутри функции (например, вызов другого метода или смена порядка действий) может поломать тест, даже если внешнее поведение программы остаётся тем же. В итоге тест перестает быть защитой от ошибок и превращается в тормоз для рефакторинга. В подкасте про спринг я услышал классный термин: "бетонирование кода", вот это оно и есть.

Когда же моки все таки нужны? Допустим мы пишем систему с поддержкой хуков, например фреймворк для тестирования. В тестах такого фреймворка вполне допустимо проверить что хуки setup, teardown, beforeSetup, afterSetup и так далее, вызываются в нужном порядке и с нужными аргументами.

Общее правило здесь такое, если код можно тестировать методом black-box, то лучше так и делать. White-box это вынужденная необходимость, когда по другому ни как. Правда будьте осторожны, нередко программисты только думают, что по другому никак, потому что они не знают других подходов или по каким-то причинам решили, что другие подходы не подходят по идеологическим причинам.

Гораздо чаще же в тестах нужны не моки, а стабы, которые позволяют изолировать код от внешних эффектов.

Например:

• База данных, которая хранит данные в памяти.

• Фейковые сервисы какого-нибудь облака, например AWS

• Поддельный HTTP клиент, который возвращает заранее заготовленные ответы.  

• Заглушка почтового сервиса, которая записывает письма в список, а не отправляет их.

Все эти решения делают тесты быстрыми, предсказуемыми и независимыми от инфраструктуры, при этом вы все еще проверяете поведение системы снаружи, не нарушая принцип black-box.

Стабы часто формируются не в конкретном тесте, а на уровне всего приложения. Тот же логер из первого примера просто мешает тестировать наш код, поэтому мы можем поменять реализацию на этапе конфигурирования и на этом все, ни в одном тесте про этот логер мы не вспоминаем.

Итого

Моки используются тогда, когда вы хотите проверить как написан ваш код. Стабы используются тогда, когда вы хотите, чтобы внешние эффекты не мешали вам тестировать результат работы вашего кода.

Больше про разработку в моем телеграм-канале Организованное программирование