Программирование *

АГЕНТНАЯ ЭКОНОМИКА.

Микро-дайджест недели. Интересные мысли и инсайты.

Дайджест по материалам Business Insider, Forrester, GitHub, IBM Blog, HackerNews on YC и других. Минимум булшита, максимум инсайтов.

=> Разработчики из скандальной 11x, создающих цифровых сотрудников, рассказали как они после очередного раунда и переезда хэдофиса в Сан-Франциско (после такого, я думаю, мы бы все тоже смогли) за 3 месяца поменяли архитектуру Алисы (SDR) собрав ее на LangGraph (LangChain), поэскпериментировав с тремя подходами, ReAct (Reason & Act), классическим процессным подходом (на жестких сценариях), и в итоге пришли к мультиагентной системе (построив микс из двух предыдущих).

ReAct подход в чистом виде оказался слишком непредсказуемым и не давал стабильно высокого качества, процессный подход обеспечивал довольно высокое качество, но был негибким и сложным в поддержке. Поэтому остановились на мультиагентной архитектуре, которая объединила гибкость первого подхода и надежность второго, используя агента-супервайзера для координации специализированных ИИ-агентов. How 11x Rebuilt Their Alice Agent: From ReAct to Multi-Agent with LangGraph

Кстати, если вам нужны 20 техник и приемов, которые используют при построении ИИ-агентов и мультиагентных систем (MAS), то напишите в личку, и я пришлю вам этот гайд в течение дня, а более подробно об этом в моих книгах "Когнитивный пайплайн", которые выходят в течение 2025 года в печать.

=> Один из инженеров на HackerNews делится болью:

"Я теряю радость от разработки. Если я написал код, который не работает, то это моя ответственность. Но если мне приходится читать и чинить нерабочий код, который написал не я, и мне только предстоит выяснить, насколько он верен и точен, а LLM в это время уже продолжает указывать мне на проблемы в «моём» коде, за который я ещё не чувствую ответственности, потому что не успел его полностью проверить и осознать, это невероятно утомляет и вызывает всплеск эмоций. Просто абьюз какой-то."

=> И такое мнение:

Для некоторых задач, становится быстрее написать собственную версию приложения, с использованием ИИ, чем изучать чужой неинтуитивный, дерьмовый пользовательский интерфейс. - сказал Мартин Касадо, генеральный партнер Andreessen Horowitz

Ну мы все это делали, время от времени, но если скоро это сможет сделать любой...

И там же в комментах:

"Я также обнаружила, что быстрее попросить ИИ написать мне простой скрипт с нуля, чем пытаться найти, где тот, что он уже мне делал 6 месяцев назад..."

=> IBM делится своим подходом, как масштабировать ИИ-агентов в бизнесе.

How to scale AI agents for business

=> Suits.AI поможет заменить агентствам (маркетинг, медиа, PR) и консалтинговым компаниям ряд ролей

Ассистентов и младших специалистов: ИИ-агенты берут на себя задачи, которые обычно выполняют младшие сотрудники, как то сбор и анализ данных, подготовка отчетов, рутинная коммуникация.

Проектных менеджеров и координаторов: Часть функций по управлению задачами, отслеживанию статусов и информированию команд автоматизируется, снижая нагрузку на менеджмент.

Аналитиков и специалистов по поддержке: Автоматизация обработки запросов, генерации инсайтов и персонализированных рекомендаций позволяет агентствам сократить потребность в ручной аналитике и поддержке.

Все попавшие под сокращение, в рамках оптимизации, легко смогут стать стратегами и вайб-разработчиками 😉(шутка)

=> MCP-сервер, который позволяет ИИ-агентам "поднять руку" и уточнить у вас, когда они не уверены, вместо того, чтобы галлюцинировать.GitHub

=> SpeedTrials.ai – ивент в Сан-Франциско, насколько быстро разработчики смогут выпускать продукты с использованием ИИ?

=> Клиентский опыт кардинально поменяется, пишет Forrester, что в очередной раз подтверждает мои новые парадигмы для создания новых продуктов.

=> Записи двух дней конференции "AI Engineer World’s Fair 2025" на YouTube День 1 и День 2

***

Если вы не читали предыдущие выпуски июня, рекомендую (там много актуальных инсайтов):

Дайджест от 06.06

Дайджест от 09.06

Дайджест от 15.06

Продлили условия новой реферальной программы, чтобы вы могли рекомендовать наши сервисы клиентам, коллегам и друзьям с большей выгодой 💸

Получайте 20% от суммы чеков приведенных пользователей в течение года, а затем — 15%. Для этого зарегистрируйтесь в программе до 30 сентября и приводите новых пользователей в течение трех месяцев. 

Кому будет интересно:

• Разработчикам — можете предлагать облачные услуги как часть своих пакетов;

• DevOps-инженерам — рекомендуйте сервисы для размещения решений;

• Веб-студиям — советуйте облако для размещения сайтов;

• Системным интеграторам — интегрируйте облачные решения в свои проекты.

❗ Участвовать могут как ИП и юридические лица, так и самозанятые. 

А еще приведенные пользователи получат до 26 000 бонусов — их хватит, чтобы запустить проект, протестировать гипотезы или проверить интересующее решение на практике.

Стать реферальным партнером 👈

У Claude 4 появилось Project knowledge

У этого ИИ, который хвалят за хорошие скилы в написании кода, сегодня появилась новая опция.

А именно, теперь в окне проекта (проекты у них были уже довольно давно, в них можно объединять нужные чаты) появилась новая опция под названием Project knowledge.

Состоит она из двух частей:

1. В проект можно добавить информацию из стороннего источника. Например, просто написать текст здесь же, или загрузить со своего устройства, из GitHub, Google Drive.

2. Во второй части этой опции можно добавить в проект определённые инструкции.

   Provide Claude with relevant instructions and information for chats within (имя проекта). This will work alongside user preferences and the selected style in a chat.

На мой взгляд, это реакция разработчиков Claude на то, что на днях в ChatGPT появилась память, которая хранит информацию из разных чатов.

Клоды решили, возможно по-быстрому, на время до большого решения, пойти другим путём - предоставлять пользователю самому возможность вносить информацию в определённый проект и тогда она может быть использована в разных чатах внутри этого проекта.

В целом, судя по последним событиям в мире ИИ, тема памяти будет одним из фундаментальных направлений дальнейшего развития.

Что сегодня изучать в IT, если вы школьник?

Моя мама — основатель и владелец компьютерного учебного центра. Это "локальный" оффлайн-бизнес с учебными классами и своей инфраструктурой. Основная аудитория — школьники 7-11 классов, коих обучается примерно 200-300 человек в год. Кстати, недавно центру исполнилось 25 лет!

В молодости я тоже там работал: помогал развивать бизнес и вел занятия по веб-технологиям. А сейчас я там кто-то вроде консультанта по IT.

Почти каждый год мама спрашивает меня, что сейчас происходит в IT, какие программы обучения стоит предлагать школьникам.

Я понял, что в этом году мне особенно трудно ответить!

Что сегодня изучать школьнику в IT, чтобы это помогло ему построить успешную карьеру в будущем? Вопрос сложный!

Раньше это всегда было программирование. Почти беспроигрышный вариант. Фундамент всего IT. Но по моему скромному мнению, 90% разработчиков скоро станут не нужны благодаря ИИ.

Появление мощного ИИ — это "механизация" интеллектуального труда. Всё как с механизацией сельского хозяйства в своё время. Пока не было тракторов, крестьяне были очень востребованы. Когда появились трактора, востребованными остались только те, кто стал трактористами 🚜.

Так и в IT сейчас. Программисты никуда не денутся, но изменятся инструменты и подходы к работе. Основная мысль в том, что ИИ не заменит всех, но те, кто умеют работать с ИИ, заменят тех, кто не умеет.

В итоге я посоветовал всё обучение школьников выстраивать вокруг ИИ.

Получился такой список приоритетных направлений:

1️⃣ программирование на Python (навык программирования = умение логически мыслить, кроме того Python — основной язык для машинного обучения и анализа данных)

2️⃣ веб-разработка по-прежнему актуальна (мой любимый JS/TS), потому что нужно будет интегрировать ИИ в интерфейсы и строить приложения поверх ИИ

3️⃣ учиться работать с данными (SQL, машинное обучение, анализ данных, визуализация, обучение ИИ-моделей)

4️⃣ UX/UI вокруг ИИ

5️⃣ облачные сервисы и инструменты

6️⃣ кибербезопасность

7️⃣ софт-скиллы (last but not least 😉)

Что думаете?

Выложили в открытый доступ Kodify Nano – модель для кодинга

Это уже вторая опенсорс-модель от MWS AI (ранее MTS AI) – первую, Cotype Nano для работы с текстами, выпустили в конце прошлого года. 

Ключевые характеристики:

• 1,5 млрд параметров; 

• контекст  32 768 токенов;

• ключевые языки: Python, Java, JavaScript, C# и Go 

Функции:

генерация и автодополнение кода;

документирование разработки;

генерация юнит-тестов;

объяснение чужого кода. 

Встраивается в среды разработки, работает в формате чат-ассистента. Поставляется в трех версиях, все можно скачать на Hagging Face:

Kodify‑Nano – рекомендуется на видеокартах Nvidia c не менее, чем 10 Гб памяти.

Kodify‑Nano-GPTQ (4bit) – квантизированная версия Kodify Nano, которая в три раза меньше оригинальной модели. Рекомендуется на видеокартах Nvidia c не менее 6 Гб памяти.

Kodify‑Nano-GGUF – сконвертирована для работы с Ollama/llama.cpp. , на случай, если нет мощной видеокарты. Есть варианты 16 бит, 8 бит и 4 бита.

Мы рекомендуем использовать модели с нашим собственным плагином (скачать тут), он уже настроен для работы с Kodify Nano. Есть версии для VS Code и IntelliJ IDEA (и других IDE Jet Brains). 

Знаем, 1,5B параметров – это совсем немного. Основная корпоративная модель – Kodify 2, вышедшая ранее, – тоже не гигант, 7B. Вот тут в статье рассказываем, почему пошли по пути создания легковесных моделей, и что делаем, чтобы они справлялись со своими задачами достойно. 

Присоединяйтесь к вебинару, и вы узнаете, как получать больше выгоды за рекомендацию решений Cloud.ru 💸

📆 Когда: 17 июня в 11:00 мск

📍 Где: онлайн

Реферальная программа Cloud.ru — это возможность получать стабильный доход, рекомендуя облачные сервисы. За каждого привлеченного клиента партнер получает процент от суммы его чеков, а клиент — бонусные рубли. 

Недавно мы обновили условия реферальной программы, чтобы вы могли еще выгоднее рекомендовать сервисы клиентам, коллегам или друзьям. На вебинаре мы расскажем:

• про новые условия программы: сколько теперь вы сможете зарабатывать вместе с Cloud.ru;

• про сценарии использования сервисов: как предлагать решения и какие вопросы задавать для выявления потребностей;

• как подключиться к программе: пошаговая инструкция и сопровождение от наших сотрудников;

• кейс реального партнера — как он привлекает клиентов, оптимизирует доход и взаимодействует с Cloud.ru.

Кому будет полезно: разработчикам частного ПО, DevOps-инженерам, системным интеграторам, IT-консультантам, маркетинговым агентствам, веб-студиям и всем, кто хочет монетизировать свои знания и предлагать клиентам надежные облачные решения.

Зарегистрироваться 👈

Императивное, декларативное и генеративное программирование.

Создатели фреймворка SwiftUI всегда подчёркивают, что он создан на основе парадигмы декларативного программирования. В отличие от предыдущего фреймворка UIKit, который характеризуется как пример императивного программирования.

Когда речь заходит о том, чем императивное программирование отличается от декларативного, то объяснение чаще всего сводится к тому, что при декларативном программировании разработчику нужно просто сказать, что ему нужно и SwiftUI это сделает. А если используется UIKit, то здесь типа надо все сделать самому.

Честно говоря, не очень внятное объяснение, поэтому попробую описать это различие сам на одном примере.

Итак, если в UIKit нам нужно вывести на экран список элементов, то мы используем TableView или CollectionView, которые уже подписаны на 2 протокола, а затем должны реализовать 3 метода: количество секций, количество строк в секциях, и в третьем методе скомпоновать ячейку и прописать загрузку в неё данных.

Та же задача в SwiftUI решается следующим образом:

List(items) { item in
Text(item.name) }

Т.е., меньше кода, меньше времени тратится на реализацию задачи.

Можно, конечно, называть это декларативным программированием. Но можно считать это и следующим этапом развития высокоуровневого программирования. Когда-то программисты писали машинный код, потом языки программирования становились все более высокоуровневыми, все более понятными человеку. И вот теперь наступил новый этап, когда программирование стало ещё более высокоуровневым. Уже можно использовать более короткие высокоуровневые инструкции.

Наконец, самое интересное, что с этой же точки зрения можно рассматривать и программирование с помощью ИИ. Т.е., в тех же UIKit и SwiftUI, и в других языках программирования, разработчик пишет инструкции техническим языком, которые понятны в основном ему как человеку, но не очень понятны обычным людям. А теперь, в промтах, можно использовать уже и не технические инструкции.

Например, уже даже не надо писать команду List и т.д., а достаточно сказать ИИ "сделай список из таких-то элементов".

Таким образом, получается, что использование ИИ при написании кода - это следующий этап развития высокоуровневого программирования.

И поскольку ИИ везде называют генеративным, а его действия по написанию текстов, кода, созданию изображений и т.д., как генерация, то этот этап высокоуровневого программирования тоже можно назвать генеративным.

В итоге, получаем такую триаду:

• Императивное программирование

• Декларативное программирование

• Генеративное программирование

С начала года Anthropic тестирует Claude Code — терминального агента для программирования на больших языковых моделях. Совсем недавно, 4 июня, инструмент добавили в подписки Pro и Max. Энтузиасты с удовольствием принялись тестировать продукт.

Как на личном примере показал микроблогер snwy, не обходится без курьёзов. Как утверждает программист, он попросил агента исправить баг парсера и прилёг. Когда энтузиаст вновь подошёл к компьютеру, Mac уже не загружался, выдавая ошибку об отсутствии операционной системы.

Вероятно, Claude Code дохимичился до того, что снёс содержимое системного диска. Что конкретно случилось, автор твитов не рассказывает. Указывается лишь, что на этой машине утилита для выполнения команд с полномочиями суперпользователя sudo была настроена с директивой NOPASSWD, чтобы при вызове команды пароль вводить не приходилось.

К происшествию snwy отнёсся с явным юмором. Он в шутку пообещал добраться до штаб-квартиры Anthropic и надрать Claude зад.

У ChatGPT появилась память

Сегодня ChatGPT встречает своих пользователей сообщением о том, что у него теперь есть память. Т.е., он теперь помнит содержание чатов.

И в качестве демонстрации своих нынешних способностей он выдал мне характеристику на основе наших с ним чатов.

Надо сказать, довольно занимательное чтение увидеть себя с его стороны.

Представлен ультимативный бесплатный гайд по вайб-кодингу, в котором есть всё. Автор — ведущий инженер Google. Внутри проекта описаны лучшие техники промптинга, готовые шаблоны, фреймворки, сценарии — всё продумано до мелочей. Там нет устаревших советов, всё подогнано под новейшие модели и ИИ-сервисы.

Какую тему для книги можно выбрать в 2025? Современный мир — насыщенный мир. Книг выходит очень много. Как, интересно, можно выбрать тему для книги? От этого зависит конечная аудитория книги всё-таки. Микросервисы? Внедрение зависимостей? Ещё что-нибудь? Я в смятении. А выбирать пора уже. Полгода как прошлая книга вышла...

Обновляем платформу SourceCraft и открываем доступ к ней для всех разработчиков

Сегодня Yandex B2B Tech открыла публичный доступ к платформе для разработки SourceCraft и представила её новые возможности. В платформу интегрированы инструменты безопасности, которые обеспечат защищённую разработку программных продуктов. А в ИИ‑помощнике SourceCraft Code Assistant появился чат‑режим, что увеличит скорость и эффективность разработки.

Удобство командной работы повысится за счёт бранч‑ и ревью‑политик, встроенных в интерфейс, а также аутентификации через SSO. Также появляется возможность зеркалирования репозиториев с GitHub и публичный API.

Инструменты безопасности

На платформе стали доступны инструменты безопасной разработки: сканер секретов в коде и анализ зависимостей в кодовой базе.

По данным исследования аналитиков Forrester интеграция инструментов безопасности в разработку на 81% снижает трудозатраты на ИБ‑поддержку всего проекта.

Чат‑режим в SourceCraft Code Assistant

ИИ‑помощником SourceCraft Code Assistant пользуются десятки тысяч разработчиков. Теперь в нём доступен чат‑режим, интегрированный непосредственно в среду разработки. В диалоговом режиме на естественном языке можно задать вопрос ИИ‑ассистенту, сгенерировать код, юнит‑тесты, документацию. Это ускорит поиск необходимой информации и оценку предлагаемых решений. Функциональность доступна в плагинах для VSCode и IDE от JetBrains.

Зеркалирование и бесшовная миграция

Миграция проектов с GitHub становится бесшовной — кроме кода переносятся Issues, PRs, Labels, Milestones, Comments. Также можно выбрать ветки для зеркалирования — непрерывной синхронизации кода.

Также появился федеративный доступ к платформе для компаний — авторизация через SSO.

Публичный API

Благодаря появлению публичного API платформа становится расширяемой. Пользователь сможет взаимодействовать с SourceCraft и обеспечивать автоматизацию и интеграцию с другими приложениями. Первая версия публичного API доступна для управления задачами, список будет пополняться.

Правила работы с ИТ‑проектами

В интерфейсе платформы появились бранч‑ и ревью‑политики — правила работы с ветками и проверками кода, которые интегрируются в систему контроля версий и процессы CI/CD.

Опенсорс

Появился анонимный доступ к публичным репозиториям платформы. Пользователи SourceCraft смогут создавать независимые копии репозиториев (forks) опенсорс‑проектов. Это позволит вносить персональные изменения, не затрагивая напрямую исходную кодовую базу. При этом копия сохраняет связь с оригиналом для получения обновлений.

Удобство работы с кодом

Интерфейс платформы теперь позволяет просматривать структуру файлов для шести языков программирования: Python, C++, Java, Go, TypeScript и JavaScript. Функциональность навигации по коду стала умнее и аналогично теперь поддерживает 6 языков.

Автоматизация CI/CD‑процессов

Среди обновлений, связанных со сборкой и развертыванием кода, появились self‑hosted runners — теперь можно запускать задачи как на виртуальных машинах Yandex Cloud, так и в своём окружении. Также появились flavours — теги для пользовательских задач, за счёт которых можно выбирать, где запускать задачу. Помимо этого в интерфейсе платформы появилась возможность не только разрабатывать, но сразу публиковать мобильные приложения в App Store, Google Play, RuStore, Huawei AppGalery.

Packages

Появилась возможность создавать и использовать собственные программные пакеты популярных форматов: наборы кода, библиотек, модулей или компонентов. Разработчик сможет хранить их в персональном облаке, привязанном к организации SourceCraft, и использовать в своих проектах. Packages также интегрированы с CI/CD платформы.

Вход в SourceCraft реализован через Яндекс ID аккаунт. Зайти на обновлённую платформу можно на сайте SourceCraft.

На днях в офисе я столкнулась с коллегами из направления системного программирования в «Криптоните». Они пишут на С++ — а ошибки на этом языке у нас ещё не было!

Поэтому я попросила их придумать код с ошибкой специально для Хабра — и вот что получилось!

Итак, есть ли в этом коде проблема кроме narrowing conversion? Ждём ваши варианты в комментариях.

#include <cstdint>
#include <vector>

struct Type
{
    Type(uint16_t, uint32_t = {}) 
    {}
};

int main()
{
    std::vector<Type> vector;
    std::uint32_t object_id{};

    // Есть предупреждение о narrowing conversion
    vector.insert(vector.begin(), {0, object_id}); 

    // Нет narrowing conversion
    vector.push_back({0, object_id}); 

    // Нет narrowing conversion
    vector.insert(vector.begin(), Type{0, object_id}); 
}

АККУРАТНО, ДАЛЬШЕ СПОЙЛЕР!

Проблема в том, что в строке

 vector.insert(vector.begin(), {0, object_id});

в вектор вставляется 2 элемента типа Type, а не один, как ожидает программист.

Причина в том, что метод insert у вектора имеет перегрузку (номер 5), которая вторым параметром принимает std::initializer_list. А компилятор, видя фигурные скобки в коде, в первую очередь пытается создать объект такого типа.

И тут ему это удается, потому что у конструктора Type второй параметр имеет значение по умолчанию, следовательно, Type умеет создаваться, если в конструктор передали только один аргумент. В итоге компилятор успешно создает std::initializer_list с двумя элементами типа Type.

Так как создание std::initializer_list выполняется с использованием uniform initialization, то компилятор следит за корректностью преобразований. В примере объект типа std::uint32_t передается в конструктор Type, который принимает первым параметром std::uint16_t. То есть, возникает риск потери точности (32 бита не могут поместиться в 16 бит).

Об этом компилятор и предупреждает. Вот упрощенный пример, где видим то же самое предупреждение.

Может возникнуть вопрос, почему создание Type от 0 не вызывает предупреждение, ведь 0 - это int, а он, скорее всего 32 бита и тоже не помещается в 16 бит. Но тут литерал. Компилятор видит, что 0 вмещается в 16 бит и не предупреждает. Но если поместить int в переменную, то также возникает предупреждение.

Конвейер функций в Python

В данном примере мы создаём класс Pipe с перегрузкой метода __or__.

Метод __or__. был добавлен для поддержки синтаксиса X | Y, как замена typing.Union и также используется для указания, что переменная или функция могут принимать несколько различных типов значений.

import typing

int | str == typing.Union[int, str]  # True

class Pipe:

    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __or__(self, other):
        if callable(other):
            return Pipe(other(self.value))
        else:
            raise ValueError("Right operand must be callable")


def multiply_2(x):
    return x * 2


def add_3(x):
    return x + 3


changed_num = Pipe(5) | multiply_2 | add_3  # 5 * 2 + 3
print(changed_num.value)  # 13

Более "сложный" пример добавил в статью как вариант для валидации атрибутов класса.

Открытый проект Cursor Free VIP позволяет получить бесплатный доступ к нейросети Сursor Pro для исследовательских целей. Решение я активирует бесконечный триал с откатом данных.

Новое средневековье.

Современная интернет-культура, получившая мощнейшую поддержку от LLM, воспроизводит схоластическую парадигму мышления: преобразования текста от считающихся авторитетными источников без опоры на реальный мир. Научная парадигма, опирающаяся на эксперимент, почти полностью забыта массами.

Известно, что когда Аристотель написал, что у мухи 8 ног, то почти полторы тысячи лет это утверждение воспроизводилось со ссылками на авторитет, и никому в голову не приходило пересчитать (ну он там вроде на самом деле писал про подёнок с 4 ногами и 4 крыльями, но кому какое дело). Сейчас эти времена вернулись, любой ребёнок спросит: “Алиса, сколько ног у мухи?” вместо натурного эксперимента.

Мёртвое знание, не полученное в результате эмпирического опыта, транслирует себя через механические машины и их живые придатки, повинующиеся прочитанным на экране указаниям. Ирония в том, что указаниями они являются только в представлении живого исполнителя, а по своей природе это просто цепочки символов с определёнными статистическими характеристиками случайного распределения.

Пруфов не будет.

Несмотря на кадровый голод в IT занято огромное количество лишних людей деятельность которых в общем-то бесполезна. А все что бесполезно как известно приносит только вред. Возьмем к примеру новомодную отрасль UI/UX которая по задумке должна улучшать пользовательский опыт - так называемый "экспириенс". На планете существует целый зоопарк разных форматов дат: 1 ноября 2000, 01.11.2000 и т.д и т.п. Это мелочь, но и в мелочах можно тот самый "экспириенс" взять да и улучшить. И он был повсеместно "улучшен" до формата "3 года назад". Как правило без какой либо возможности вернуть нормальную дату.

Теперь просто хочется простереть руки к небу и крикнуть за что это мне?

Самое печальное в этой ситуации, что исправить ничего нельзя. Этот самый "экспириенс" внедряется крупными корпорациями у которых достаточно ресурса чтобы содержать огромное количество людей не занятых ни какой полезной деятельностью и было бы лучше если бы они вообще ничего не делали. Как в нейросетях лишние веса приносят только вред, так и в индустрии, лишние отрасли приносят пользователям только вред.

Опыт использования Claude для написания готового приложения

Ну вот и я сподобился - написал приложение полностью на Claude.

Приложение на SwiftUI, не enterprise, но достаточно сложное, из категории Favorite.

Начал на Claude Sonnet 3.7, потом вышел 4, закончил на нем.

Всего 1156 строк кода и без ошибок!

Естественно было несколько итераций. Причём практически все - это уточнение промта.

Кода он наворотил много, по мне так можно было и проще. Но он уж развернулся по полной - структуры, классы, вью, перечисления, состояния, published, state и т.д. и т.п.

Как оно там внутри вертится крутится даже не смотрел. Главное - работает и этого достаточно.

В общем, впечатлён. Не ожидал. Предполагал, что будут ошибки, заторы, что придётся с ними разбираться. Ан нет, все зашло без глюков, с первого раза.

Задачи Структурных Паттернов: Адаптер и Компоновщик — в чём суть?

В пятой серии открытого курса «Паттерны и практики написания кода» мы начинаем новую объёмную тему — изучение Структурных Паттернов. Она состоит из семи подходов. В эпизоде вместе с бэкенд-инженером Юрой Афанасьевым погрузимся в особенности работы Адаптера и Компоновщика.

Смотреть VK
Смотреть YouTube

Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.

Как не только быстро развернуть бота в облаке без сложных настроек, но и сэкономить на его поддержке? Обсудим на предстоящем вебинаре 🖥️

Архитектор решений Cloud.ru Илья Смирнов расскажет:

• как развернуть бота в облаке — варианты, а также плюсы и минусы каждого подхода;

• в чем особенность развертывания бота;

• какие нужны компоненты, чтобы построить бота в облаке.

А еще покажет демо по настройке вебхука для Telegram-бота, обработке событий и хранению данных в облаке.

📆 Когда: 5 июня в 11:00 мск

📍 Где: онлайн

Зарегистрироваться 👈

Вебинар будет полезен не только тем, кто только задумывается о переезде в облако, но и тем, кто уже активно использует облачные технологии и хочет получить совет эксперта.