C# *

Два года назад я пытался сделать генератор RPG-игр на GPT-4 и Stable Diffusion: пользователь пишет промпт, а на выходе получает не чат с бесконечной импровизацией, а готовую консистентную игру с миром, персонажами и геймплеем. Тогда технологии едва справлялись даже с ASCII-картами и простыми ассетами.

Сейчас мы вернулись к идее уже с финансированием, новым пайплайном и моделями, которые позволяют генерировать локации, NPC, тайлы, сюжетные ветки, озвучку, музыку и боёвку. В этой части расскажу, как мы прошли путь от неудачного open-world прототипа к пошаговой 2.5D narrative RPG, сколько это стоит и почему «сгенерировать игру» оказалось сложнее, чем просто попросить нейросеть придумать мир.

BGPLite — open-source BGP route-server на C# и .NET 10. Он принимает BGP-сессии, динамически загружает префиксы через RIPE Stat и управляется через HTTP API. В статье разберём архитектуру проекта и реализацию собственного BGP-сервера с нуля.

redb экосистема

В предыдущей статье я анонсировал redb.Route.Llm как 24-й транспорт redb.Route — мы делали LLM ещё одним endpoint'ом наравне с Kafka, RabbitMQ и HTTP, чтобы выкинуть отдельную «AI-инфраструктуру», стоящую рядом с интеграционной. Заодно я повесил в конец статьи «честный skip-list» — список того, что в 3.1.0 ещё не доделано: streaming, ToolCacheStore, KnowledgeStore, BatchStore, EvalRunStore, sliding-window память, sandbox-инструменты.

Из этого skip-list'а делано больше, чем я планировал. Но не это главное. Главное — что в процессе доделывания обнаружилась настоящая ценность всей затеи: LLM-транспорт оказался не очередным чат-фреймворком, а недостающим звеном в ESB, после которого «бизнес-агент в проде» перестаёт быть отдельным проектом. Эта статья — про то, как чат-демо превращается в enterprise-агентскую платформу, не переписываясь и не превращаясь в «AI-монолит сбоку».

Всё, что ниже — реальный код из репозитория, не псевдокод. Ссылки на демо-маршруты в конце.

Создаю собственный DSL на C#: рассказываю о том, как инкрементальный парсер. И наконец-то будет использовать одно из преимуществ рослиновской модели синтаксиса.

Привет, Хабр! На связи Андрей Алексеенко, техлид оператора рекламных данных (ОРД) «МедиаСкаут». В предыдущем посте мы начали рассказывать о том, как своевременно передаем информацию в единый реестр интернет-рекламы (ЕРИР) — показали настройку гарантированной доставки данных внешним сервисам. Сегодня предлагаю пойти дальше и обсудить, что мы сделали, чтобы вовремя находить, локализовать и устранять проблему, если по какой-то причине (а их множество, и потому разбирать нет смысла) доставка все же не случилась.

Речь о наблюдаемости за системой, которая держится на трех принципах: логирование, трассировка, метрики. В материале разберем механизм контекста структурированного логирования и посмотрим на примерах, как использовать EventId в .NET Core для классификации событий в логах, чтобы быстро понимать, где и что сломалось. Итак, поехали!

В данной статье разбирается, как реализовать пользовательский многосегментный WPF компонент. Это может содействовать в изучении внутреннего устройства C#, .NET и самой платформы WPF. Разработанное решение дает множество гибких настроек, использовать латинские символы, цифры, кириллицу и работать через MVVM для привязки свойств зависимостей.

Привет, Хабр! Меня зовут Павел, я ведущий разработчик. В этой статье расскажу про Kafka, consumer groups, lag, offset commit и встроенное сжатие сообщений. Не в формате “что такое Kafka за 15 минут”, а через обычную продовую историю, где кластер начал есть диск быстрее, чем политики очистки успевали его освобождать.

Снаружи проблема выглядела банально: Kafka живет, producer’ы пишут, consumer’ы читают, retention настроен. Внутри было веселее: в пиковую нагрузку место на брокерах улетало так бодро, будто у него был отдельный KPI на исчезновение. Retention вроде бы должен был чистить старые данные, но он не маг. Если входящий поток крупных сообщений быстрее, чем Kafka успевает освобождать сегменты, диск все равно закончится. А когда диск заканчивается у Kafka, настроение портится не только у Kafka.

В итоге мы пришли к встроенному сжатию Kafka на producer’ах. Без ручного zip payload, без “давайте завернем JSON в архив и пусть каждый consumer теперь разбирается сам”. Просто включили compression на уровне Kafka-клиента. В нашем случае объем сообщений на хранении уменьшился примерно в 5 раз. Это не отменило необходимость следить за retention, lag и consumer groups, но дало кластеру перестать жить в режиме “еще один пик, и пишем посмертную”.

Одна из главных автоматизаций в BIM – создание объектов. Разбираем создание объектов через Renga API шаг за шагом.

Серия: redb ecosystem (анонс, разбор позже)

В 3.1.0 у redb.Route вышло два новых транспорта: redb.Route.Llm (24-й) и redb.Route.Exec (25-й). LLM теперь — обычный endpoint наравне с Kafka, RabbitMQ и HTTP: вызов модели — это шаг .To("llm://claude"), инструмент агента — это маршрут с .AsLlmTool("shell"), периодический агент — From("llm://factory?schedule=5m"). Exec — спавнер процессов с allowlist, working-dir и таймаутом; работает и как backend shell-инструментов агента, и как самостоятельный scheduled consumer (cron-less health-probes, бэкапы и т.п.). Никаких «отдельных AI-фреймворков рядом с ESB»: всё внутри той же DSL, тех же retry/throttle/circuit-breaker/audit, тех же OpenTelemetry-трейсов.

Это анонс. Подробный разбор внутренностей — отдельной статьёй позже. Здесь — что появилось, как это выглядит в коде, и что честно ещё не сделано.

Если читаете про redb.Route впервые — короткий контекст из предыдущих статей серии:

redb.Route — Apache Camel для .NET — зачем вообще, и почему «Apache Camel под .NET»

redb.Route изнутри: четыре in-memory канала и Exchange — как устроен runtime

redb.Route 3.0.1 — плоская навигация по DSL, рефакторинг CRTP и тихий null — предыдущий патч перед 3.1.0

Самое короткое объяснение

From("kafka://orders") .To(Llm.Factory("claude").Temperature(0.2).MaxTokens(1024).AsUri()) .To("kafka://orders.translated");

Anti-corruption layer в учебниках выглядит как одна аккуратная коробка между чужой системой и вашей: всё чужое остаётся снаружи, внутрь проходит только то, что уже переведено на язык вашего домена. Граница ровная, как по линейке. Почти за год, что мы вытесняли 10-летний Rails-монолит на .NET, такой ровной границы я не увидел ни разу – ни у себя, ни, кажется, у кого-то ещё на живом проекте.

Понятно это стало в первую же неделю. Мы открыли таблицу exercises и нашли в одной JSONB-колонке 14 разных форм одного типа задания, слепленных за 10 лет. Смаппить это в новые DTO как есть – и новая модель отрастит ровно ту же форму, что у Rails. “Нужен ACL”, подумали мы. Только, как выяснилось на практике, не один.

В предыдущей части цикла разобрали 13 таблиц REDB: как устроены objects, values, structures, как RTTI-хранение значений отличается от старого EAV-паттерна, зачем нужен scheme_metadata_cache. Если не читали — начните с неё, без понимания схемы дальше тяжело.

В этой статье — то, что обычно идёт следующим вопросом: «А индексы где? У вас же значения всех полей лежат в одной таблице. Любой WHERE — это Seq Scan по миллионам строк».

Это статья 1.1, а не 2 — потому что она прямое продолжение разговора про физическое хранение. Глубокое погружение в C# — это статьи 3-5 цикла: Code-first схемы (SyncSchemeAsync<T>), CRUD (SaveAsync/LoadAsync), LINQ-транслятор. Здесь разговор остаётся в плоскости БД и DDL.

Цифры, на которые опираемся, — с реального прода: TSUM, логистическая система, обслуживает движение грузовиков и заказов через РЦ.

Это вторая часть серии туториалов, где мы реализуем Third Person Controller на MonoGame. В этой части мы заменим капсулу персонажа на анимированную модель. И прицепим меч на спину.

Разрабатывая приложения, мы стараемся не злоупотреблять дублированием кода. Из часто встречающегося кода мы формируем библиотеки, а для их соединения в инфраструктуре ASP.NET Core приложения используем DI-контейнер. Инфраструктура тестирования для ASP.NET Core API, как правило, тоже повторяется, но какие инструменты помогают нам переиспользовать тестовый код?
Разработчики Python решают эту задачу с помощью pytest.fixtures, однако в dotnet-экосистеме (xUnit) хорошего аналога пока нет.
В статье рассмотрим пример, как в несколько строк собрать полноценное интеграционное окружение с изолированной БД, фейковым временем и случайностью, а также как донастроить это окружение для отдельно взятого теста.

Для кого эта статья: для бэкенд-разработчиков (на .NET), технических лидов, QA-инженеров, которые пишут код, и всех, кто устал от бессмысленно повторяющегося кода в тестах.

Если вы пишете на C#, но хотите добавить тестам элегантности Python — добро пожаловать.

Написал это для друга чтобы он не звонил мне с вопросом «почему Telegram не работает».
А теперь звонит с вопросом «когда обновление»... Прогресс)

NetFix - это GUI-приложение для Zapret и TgWsProxy с ПОЛНОЙ автоматизацией. Не просто запуск, оно само скачивает, само настраивает, само следит, само обновляет. Одна кнопка вместо батников, конфигов и консоли.

Что внутри, как это работает и почему там есть даже ритм-игра - читайте далее 👇

Всем доброго времени суток. В этой статье разжуем некоторые проблемы OSDev'а в том виде, в котором его хотят видеть люди.

Обсудим «конструкторы ОС» и все его плюсы и недостатки.

В .NET 9 Dynamic PGO включён по умолчанию, и это не просто “ещё +10–15% перформанса в релиз-ноутах”. Это новая среда обитания вашего кода. Один и тот же бинарник на одной и той же машине может работать в 3–5 раз медленнее или быстрее в зависимости от того, какие данные он увидел в первые секунды жизни.

Я называю это эффектом JIT-дрифта: метод “застывает” под профиль ранней нагрузки и потом не успевает перестроиться под реальный продакшен. Ниже - минимальный воспроизводимый пример на 20 строк, разбор того, что именно RyuJIT решает за вас, и чек-лист, как с этим жить на проде.

Чуть больше полугода назад состоялся релиз .NET 10. Остались ли дефекты в исходном коде проекта, спустя месяцы после релиза? Постараемся сегодня найти ответ на этот вопрос.

С вами снова Илья Вязников, инженер сопровождения SOFROS. Продолжаю делиться практическими приёмами, которые упрощают жизнь при эксплуатации и доработке интеграций.

Не так давно я рассказывал, как вынести повторяющуюся логику в C# функции, но в любом серьёзном проекте со временем накапливаются не только функции, но и куча параметров: адреса сервисов, таймауты и т.д. Сначала их прописывают прямо в коде, но очень быстро это превращается в проблему.

Сегодня расскажу про глобальные константы — один из полезных инструментов платформы для централизованного хранения таких параметров.

Продолжаем серию про redb.Route — вводная и разбор четырёх in-memory каналов уже вышли. Сегодня не статья серии, а релизная заметка: в 3.0.1 три конкретных изменения в DSL, каждое с боевым примером из демо.

До 3.0.1 глубоко вложенные scope-ы требовали закрывать себя в строго обратном порядке — утомительно и легко ошибиться. Три вещи изменились.

FFI, P/Invoke, EmbeddedResource, DllImportResolver и кроссплатформенная доставка без ручного копирования .dll, .so и .dylib.

Когда .NET-коду нужно вызвать Rust-библиотеку, первый прототип обычно заводится быстро:

Rust собирается как cdylib;

функции экспортируются через extern "C";

C# вызывает их через DllImport;

результат возвращается через указатель.