Трехконтурная разработка: вместо того, чтобы генерировать с помощью AI миллионы строк кода в одном репозитории можно разделить это на 2 или три цикла.

Первый контур: технологический стек

Здесь сосредоточены основные инженерные усилия: runtime, протоколы, хранение данных, безопасность, наблюдаемость производительность, управление памятью и конкурентностью, инфраструктура, стабильные контракты и точки расширения. Этот код пишется редко, долго и дорого. Его создают лучшие инженеры вместе с AI, тщательно тестируют, профилируют и переиспользуют во множестве продуктов. Первый контур уменьшает кодовую базу второго на несколько порядков.

Второй контур: параметризованные модули

Это крупные готовые возможности: аутентификация, платежи, уведомления, workflow, отчёты, интеграции, роли и права, биллинг, отчеты и т.д. Здесь используются метапрограммирование, кодогенерация, схемы, зависимые типы, декларативные контракты и динамическая диспетчеризация. Модуль не реализует один конкретный сценарий. Он представляет семейство сценариев и перенастраивается через метаданные, политики, схемы и обработчики. Второй контур уменьшает кодовую базу третьего на несколько порядков.

Третий контур: продукт

Продукт собирается из готовых узлов. В нём остаются: модель предметной области, схемы данных, бизнес-правила, политики, конфигурация модулей, небольшое количество уникальных обработчиков, связи между бизнес-процессами. В результате полноценный продукт может состоять из нескольких сотен или нескольких тысяч строк кода, конфигурации и схем.

Основная идея:
- Каждый следующий контур сужает пространство решений
- AI особенно эффективен, когда работает внутри заранее подготовленной системы ограничений
- Чем сильнее первый и второй контуры, тем меньше кода требуется третьему, тем меньше контекста нужно AI, тем проще ревью, тестирование, сопровождение и миграции.

Эти и другие вопросы обсуждаем каждый четверг на созвоне сообщества https://www.patreon.com/c/tshemsedinov

Object.freeze / seal / preventExtensions: сколько это стоит в V8

Бенчмарк на create / read / write для обычного объекта {} и трех режимов защиты: freeze, preventExtensions, seal.

- create: защита дороже обычного объекта ~в x4: {} 5.7 ns, а для freeze/seal ~25 ns
- read: разницы почти нет, все ~1.4–1.6 ns
- write: preventExtensions и seal пишут в существующие поля так же быстро, как {}, а freeze в кидает исключение ~2245 ns (долго)

Вывод: читать frozen можно спокойно, дорого создавать (это обычно редко), а писать в freeze через try/catch не нужно, но в коде freeze может быть, если есть тесты, подтверждающие, что не пишем в поля

https://github.com/HowProgrammingWorks/Object