.NET *

В жизни каждого программиста рано или поздно наступает момент, когда хочется вернуть из функции «либо то, либо это». Правильным языком это называется Discriminated Union (далее DU). Его суть проста: тип должен представлять одно значение из нескольких возможных (поэтому реализации называют «OneOf», т.е «один из»).

Казалось бы, что это довольно станадртная ситуация и нечего тут бухтеть, но именно c# кажется особенным в этом плане по сравнению с другими языками. Давайте разберёмся как устроены DU в других языках программирования.

Одним из самых простых примеров без «но» является Си. Действительно, язык просто содержит ключевое слово union, которое позволяет на один участок памяти наложить типы. эта возможность просто комбинируется с enum или int тегом, чтобы различать, что мы записали. Проблема заключается в том, что по большей части никто ничего не гарантирует: программист сам обязан проверять каждый из вариантов и следить, чтобы случайно не создать невалидное состояние.

Напишем с нуля на c# маленькую модель размером 422 Кб, сохраним в GGUF и запустим в LM Studio.

А в этом нам поможет всего один единственный компонент: ILGPU, позволяющий обучать модель на OpenCL. А точнее - на встройке AMD.

Ну а если у вас есть видеокарта NVidia - компонент позволяет обучать модель с помощью CUDA.

часть 1: стили, кнопки и переключатели

часть 2: ComboBox с фильтрацией содержимого, TimePicker, DateTimePicker

В этой статье я расскажу про разработку панели с поддержкой анимированного переноса элементов и какстомной сортировкой содержимого. Это, пожалуй, была одна из самых сложных задач, связанных с WPF контролами. Достаточно долго я не знал, с какой стороны к ней подступиться, пока не нашел несколько примеров: один на github, другой на  codeproject (оставлю ссылку, хотя сейчас сайт недоступен). В них было реализовано примерно то, что мне было нужно. Так же я нашел неплохую  статью на professorweb. Этой информации хватило, чтобы написать свой контрол с функционалом, который меня устроил.

Для реализации необходимой функциональности потребуется не один, а два контрола:

1.     ExtendedListBox - наследник от ListBox с поддержкой масштабирования

2.     DragAnimatedPanel - панель с поддержкой различных типов сортировки и drag’n’drop 

Построил автоматизированный рекрутинг в Claude Code: Playwright-агент за 10 раундов прочесал 1000+ резюме на hh.ru, собрал шорт-лист из 50 кандидатов и помог найти разработчика, который уже делал нужные нам интеграции с МФО-вендорами.

У нас в команде AWS 9 человек — решения в AWS, 150+ аккаунтов в AWS Organizations. Один из нас работает на macOS, шестеро на Linux, двое на Windows (включая меня).

За год работы с Claude Code выработались правила: как поставить и что настроить. Правила менялись по мере выхода новых версий — появлялись новые возможности, отваливались старые костыли. Этот документ отражает актуальное состояние на апрель 2026.

На Linux не пересаживаюсь намеренно. Мои Windows-компетенции в команде востребованы: я единственный, кто имеет солидный опыт с Microsoft, кто отладит Lambda-парсер для обработки Windows Events, кто напишет и будет поддерживать большой PowerShell скрипт или SSM-документ с ним.

Claude Code у меня под Windows должен работать без ошибок и с максимально возможной производительностью, несмотря на то, что большую часть времени я работаю на linux-специфичное окружение.

Идея создать собственный компилятор появилась у меня раньше идеи сделать собственный язык программирования. Помню, ковырялся в исходниках прошивки EV3 контроллера, чтобы сделать его эмуляцию, и в голову пришла идея -- почему бы не сделать что-то такое, но свое? Эмуляция так и не получилась адекватная, но идея написания компилятора или виртуальной машины из головы не уходила.

Как создать мобильное приложение c фото- и видео-камерой на C# с использованием элемента SkiaCamera: SKSL шейдеры, AI-субтитры и наложение графики во время записи.

Для захвата камеры в .NET MAUI есть хорошие варианты: CommunityToolkit.Maui.Camera, MediaPicker и платформенное API.

Для особого класса задач, где необходимо обрабатывать превью и кадры, идущие в запись, есть пакет DrawnUi.Maui.Camera.

Лучше всего заходит для :

– Наложения эффектов/обработки превью и отправки кадров в AI/ML
– Обработки снятых фотографий перед записью в галерею
– Обработки видео-кадров в реальном времени
– Обработки аудио в реальном времени

Действующие лица:

МП (Молодой Пол) — год в индустрии, глаза горят, в голове свежий Clean Architecture. Верит, что облако бесконечно, а new — почти как комментарий: написал и забыл.

ДП (Дядя Паша) — 47 лет, седая борода, архитектор. Первый продакшен — в 12: школьная программа по астрономии, которая мерила знания и ломала нервы отличникам. Сейчас — терраса в Палермо, бокал холодного Мальбек, на экране — метрики и паузы GC.

Дали мне недавно задачу написать тесты для одной CLI-тулзы. Это мне уже привычно и понимание, зачем тулза нужна, есть. Я только не знал, что меня ждёт в коде. Программист, писавший её, сделал гигантскую работу — претензий нет (не обижайся, пожалуйста, если читаешь это, но это стоит отдельной статьи). Там суммарно, наверно, порядка 30к строк кода написано. Нюанс в том, что, видимо, он раньше не писал на C#,

Так что тут я соберу для вас примеры, как нельзя писать и как стоит.

Недавно наша команда столкнулась с необычным поведением системы, которая начала использовать избыточное количество CPU-ресурсов.

В начале года мы запустили миграцию сервиса в новое хранилище PostgreSQL с существующего NoSQL-решения. Сервис среднестатистический, не High-Load, но занимает ключевое место в обработке бизнес-процессов, отвечает за генерацию заданий для коммуникаций с клиентами. Без проблем держит поступающие 30 RPS, ежедневно обрабатывает около миллиона джобов, хранит сотни миллионов строк данных и в среднем потребляет 125ms CPU.

До отключения старой инфраструктуры оставались считаные дни, в бэклоге было несколько задач на миграцию, и мы стремились уложиться в сроки. В бэкграунде крутились джобы миграции данных в новую базу, десятки фичатоглов распределяли запросы к базам данных по репозиториям для обратной совместимости, но планы рухнули из-за неожиданного поведения системы.

Когда проект молодой, писать «всё в одном классе» кажется быстрее. Создать отдельный интерфейс, вынести слой — это же лишняя минута! Но эта минута потом стоит часов: код невозможно покрыть тестами, замена ORM превращается в переписывание бизнес-логики, а новый человек в команде тратит день только на то, чтобы понять, где в методе заканчивается выборка из базы и начинается бизнес-правило.

Эти антипаттерны не привязаны к языку программирования — они встречаются и в Java, и в Go, и в Python. Примеры покажу на C#/.NET, но суть та же для любого стека. Три конкретных случая из реальных проектов — и как их исправить.

Я хочу поделиться опытом создания универсального прокси-сервера на C#, который поддерживает не только HTTP/HTTPS, но и FTP-протокол с автоматической подстановкой учетных данных. Зачем это нужно? Представьте ситуацию: вам нужно работать с FTP-сервером через корпоративный прокси, но стандартные средства не поддерживают автоматическую аутентификацию. Или вы хотите иметь полный контроль над трафиком между клиентом и FTP-сервером. Мой прокси-сервер решает эти задачи.

В мире высоконагруженных .NET-приложений каждая наносекунда на счету. Когда ваш код обрабатывает миллионы запросов, даже микрооптимизации могут дать ощутимый прирост производительности. Две ключевые фичи, появившиеся в .NET 8— SearchValues<T> и FrozenSet<T>/FrozenDictionary<TKey, TValue> — позволяют выжать максимум из «горячих путей» (hot paths) благодаря умной предварительной оптимизации.

Меня зовут Степан, я C# профессионал уже более 7 лет на рынке и рассказываю об этом в Telegram каналe StepOne. Иногда мне скучно на работе, потому что перекладывать JSON это слишком просто, даже если микросервисы.

Я отучился на системного программиста-компиляторщика и столкнулся с отсутствием спроса рынка на такие навыки. Но выбрал быть счастливым и написал язык программирования hydrascript, чтобы JSON гонялся даже в докере на макбуке. Решение под катом вас точно удивит!

Давно интересовал вопрос использования 16-битного АЦП STM32H7 для обработки I/Q сигналов в реальном времени.

Почти год ушел на эксперименты реализации SDR приемника на базе Tayloe mixer и MCU STM32H723ZGT6, и вот что у меня получилось: принимаемый КВ диапазон 1...30МГц, вывод обработанного аудио через внутренний 12-битный ЦАП или вывод I/Q потока на ПК через UAC1.

Хочу рассказать о конфигурации AI-агента для полного цикла разработки (SDLC), которую я обкатал на паре своих pet-проектов. Суть: цепочка из пяти команд — от черновика фичи до готового к ревью кода — где каждый этап выполняет AI, а я контролирую и корректирую результат между этапами.

За вечер (3-4 часа) в таком режиме AI выкатывает фичу, ручная разработка которой “по вечерам” занимала бы неделю (15-20 часов). Никаких откровений тут нет — всё, что описывается, обсуждалось тысячи раз. Новизна в том, что из общеизвестных кубиков получилось собрать работающий конвейер, которым удобно пользоваться каждый день.

Любой десктопный монолит имеет один фатальный изъян: если UI поток падает - умирает вся бизнес-логика. Я решил это применив бэкенд-подход на десктопе.

Задача была амбициозной: создать единый центр управления рабочим местом. Чтобы одной кнопкой (или по расписанию) переключать ПК и комнату между режимами “кодинг”, “игры”, “стрим”. Это значит: управлять умным домом (Home Assistant), блокировать отвлекающие процессы и сайты, запускать нужный софт, контролировать медиа (Spotify) - и всё это через плагины.

Это - четвертая и последняя (пока) статья цикла про ограничение скорости обработки запросов в ASP.NET Core. Она содержит концептуальное (т.е. раскрывающее состав и взаимодействие частей друг с другом) описание функции ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core. В этой статье рассмотрено, как на базе универсального компонента ограничения скорости реализована функция ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core.

Предупреждение: если вам не требуется или не интересно просто для себя (как это интересно мне) разбираться, как устроена и работает функция ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core, то эта статья, скорее всего, покажется вам длинной и занудной. Потому что в ней рассказывается о весьма специфических подробностях, знание которых совершенно не требуются для того чтобы просто взять и начать использовать в своей программе функцию ограничения скорости обработки запросов ASP.NET Core. Для использования этой функции, скорее всего достаточно будет изучить примеры - или из первой статьи цикла - руководства по использованию, или вообще из документации на сайте Microsoft. В таком случае вам, наверное, читать эту статью не стоит. Но, возможно, и в этом случае вам стоит хотя бы заглянуть в приложения к ней. Там я, в качестве иллюстрации к основному материалу статьи, описал сделанные мной компоненты, позволяющие использовать функцию ограничения скорости нестандартным способом: возможно, вы найдёте применение одному из таких компонентов в своей программе. Компоненты эти оформлены в виде библиотек классов .NET, так что для их использования уже сейчас можно взять их в исходном виде и добавить в свое решение (solution). Причем, при описании каждого компонента я постарался вынести в начало их описания пример его использования - так, чтобы для использования компонента не требовалось читать остальной текст приложения, где написано как он устроен и работает.

Ну, а если вам пришлось разбираться (потому что эта функция не работает так, как вы ожидали) или, как мне, просто захотелось разобраться для себя, как работает функция ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core - читайте дальше.

Это - третья статья цикла про функцию ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core. Она содержит концептуальное (т.е. раскрывающее состав и взаимодействие частей функции друг с другом) описание классов универсального компонента ограничения скорости .NET. Функция ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core, которая является предметом рассмотрения всего цикла, базируется именно на этом универсальном компоненте. В этой статье я собираюсь завершить описание универсального компонента ограничения в .NET: описать входящие в его состав базовые (неселективные) ограничители.

Предупреждение: если вам не требуется или не интересно просто для себя (как это интересно мне) разбираться, как устроена и работает функция ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core, то эта статья, скорее всего, покажется вам длинной и занудной. Потому что в ней рассказывается о весьма специфических подробностях, знание которых совершенно не требуются для того чтобы просто взять и начать использовать в своей программе функцию ограничения скорости обработки запросов ASP.NET Core. Для использования этой функции, скорее всего достаточно будет изучить примеры - или из первой статьи цикла - руководства по использованию, или вообще из документации на сайте Microsoft. В таком случае вам, наверное, читать эту статью не стоит. Но, возможно, и в этом случае вам стоит хотя бы заглянуть в приложения к ней. Там я, в качестве иллюстрации к основному материалу статьи, описал сделанные мной компоненты, позволяющие использовать функцию ограничения скорости нестандартным способом: возможно, вы найдёте применение одному из таких компонентов в своей программе. Компоненты эти оформлены в виде библиотек классов .NET, так что для их использования уже сейчас можно взять их в исходном виде и добавить в свое решение (solution). Причем, при описании каждого компонента я постарался вынести в начало их описания пример его использования - так, чтобы для использования компонента не требовалось читать остальной текст приложения, где написано как он устроен и работает.

Ну, а если вам пришлось разбираться (потому что эта функция не работает так, как вы ожидали) или, как мне, просто захотелось разобраться для себя, как работает функция ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core - читайте дальше.

В этой статье мы заглянем под капот CLR (Common Language Runtime) и разберём как хранятся разные типы данных. Также поговорим о том, что такое стек и куча, и как они взаимодействуют. И в заключении рассмотрим, как происходит выделение памяти и разберем принципы работы сборщика мусора.