Тут новая классификация абстракций, что я обещал
https://github.com/tshemsedinov/AsyncProgramming

Вспомните, как часами отлаживаете код, потому что он работает не так, как должен?
map вдруг возвращает не array, а array-like object, error instanceof Error неожиданно дает false, или Promise.then() ведет себя будто вместо микротасков, начал использовать макротаски, возможно then теперь реализован через setTimeout, обычный for...of или Array.from() ломается на ровном месте, ну вообще js себя так не должен вести, это невозможно, вы не верите своим глазам...

Разве могу осуждать мух за то, что ебутся? Однако когда у меня в node_modules, злит. Так же и авторы npm зависимостей. Когда в тихом уединении делают то, к чему лежат их души, кто возразит? Но они устраивают манкипатчинг встроенных прортотипов, делают гребаные полифилы, дудят в дудки, бьют в барабаны и кричат, чтобы все знали про их нрав — что-де лупятся в о... и долбятся в ж... Истинно, они хуже мух, ибо мухи только изредка согрешают на моей голове, авторы npm библиотек же изо дня в день пытаются совокупиться в самом центре node_modules. Мухи по недомыслию, авторы оупенсорса же хладнокровно и сознательно.

Одна библиотека улучшила прототип, другая рассчитывала на стандартное поведение, третья защищалась от этого туалетным ершиком, а виноватым в итоге остается ваш код. Да ладно такм код, время вашей жизни кто вернет? В такие моменты кажется, что это невозможно, что ошибка где-то рядом, что надо просто еще немного вывести console.log, запустить с дебагере. Ну найдете вы, что кто-то пропатчил Array, Promise, Error, итераторы, прототипы. Что делать то?

Именно поэтому нужно понять, что такое primordials. Не для того, чтобы знать, как Node.js защищает встроенные прототипы, а для того, чтобы понять сам принцип и защитить свой код от "магии", которую почти невозможно локализовать. Чтобы изолировать одну библиотеку от другой. Допустим, primordials не самый удобный для этого метод, но у меня уже несколько альтернативных. Осталось довести этот ресерч до выбора оптимального варианта и я расскажу, как оно работает.

Если хочется самому копнуть, то тут можно начать - https://github.com/nodejs/TSC/issues/1439#issuecomment-4413664027

🕳 AI: Event Horizon for IT
Коллапс, образование, AI пузырь, работа

👤 Vlad Ten
👤 Timur Shemsedinov

Fri, 22 May 2026, 19:00

https://www.youtube.com/live/17RqGlJjb50

Новый набор в гильдию Next Tick

За что тебе платят, когда код пишет модель? Ответ, с которым мы работаем в Гильдии: за работу с ограничениями, decision framework, архитектуру, review, широкое мышление, глубокую экспертизу, умение коммуницировать с людьми и агентам.

Вы знаете, что у меня есть курс по архитектуре, в нем 22 лекции по 2 часа и вот все материалы по архитектуре, которые я записал для NextTick почти не пересекаются с моим курсом, потому, что в NextTick другая цель и другой материал, который обычно не передают в статьях, книгах и докладах, это личный опыт, о нем рассказывают друзьям в неформальном общении, но оказалось, что это самое ценное, что позволяет быстро нарастить компетенции.

Некоторые темы по архитектуре, которые мы уже рассмотрели:
- AI и архитектура: кто кем управляет, зачем уменьшать сложность
- Почему "большие задачи" почти всегда ложь — и как дробить работу
- Вертикальные слайсы vs горизонтальные слои в архитектуре
- Acceptance criteria как проверяемый контракт
- Planning for AI: explicit outcome, границы, definition of done
- Не весь техдолг равен, как продать рефакторинг на языке ROI
- Rewrite vs refactoring, AI-assisted migration: где AI ускоряет, а где производит новый долг
- Мифология в программной инженерии
- Architecture review: что реально должно блокировать merge
- Реактивные вычисления, модель акторов, конечные автоматы
- Мультипарадигменное программирование и построение DSL-языков
- Функциональные и нефункциональные требования
- ADR (документирование архитектурных решений)
- Управление характеристиками кода для построения нужной архитектуры

Это только небольшая часть материалов, их мого, но не нужно на них набрасываться поглощая все сразу, все построено так, что можно находить те вещи, которые вам нужны прямо сейчас для работы, не обязательно проходить от начала до конца, это все независимые темы которые вы можете осваивать в любом порядке.

Что будет в ближайшее время:

- Как архитектурное ревью меняют продукт и команду
- Архитектурные границы и проектирование контрактов
- Нужных людей невозможно нанять. Их нужно выращивать
- Как развиваться на работе, а не деградировать
- Как влиять на коллектив через идеи, идеи сильнее приказов
- Как наладить менторство в коллективе и в чем его цель
- Risk assessment: как думать о том, что может пойти не так

Архитектура - это пересечение экономики и эстетики: предсказуемость из непредсказуемых частей, обратимые решения vs one-way doors, R&D вместо "надо все знать".

Заходите на сайт, там обзор и описание формата - https://nexttick.it/?utm_source=timur_tg_howprogworks

Почему в JavaScript мире нет культуры использования структур данных?
Их неправильно учат, точнее, правильно, но этого мало, такие знания полезны только на задачках с литкода и на собесах, а вот на практике люди сразу забывают про структуры данных и реальный код только: [], {}, Set, Map

Я поискал, как их обычно преподают
- как устроены внутри и как работают
- как оптимизировать: CPU, memory
- как оценить вычислительную сложность
- как оптимизировать под V8, GC

Но нет даже попыток показать:
- как применить на реальной задаче
- как они делают код понятнее
- как они помогают экономить на AI

1 августа покажу примеры на реальном коде для бизнес-логики, системного программирования, бекенда, фронтенда: https://youtube.com/live/qNAjrZ07un0

Мир был бы намного лучше, если бы люди и роботы делали несколько простых вещей
- промежуточные переменные вместо сложных выражений
- давали бы им семантически полезные имена
- и называли переменные в JavaScript идентификаторами

Сегодня — Часть 2 вводного курса по применению структур данных, покажу и сами примеры внедрения и Skills для AI, чтобы писать код эффективнее

1. Встроенные структуры JavaScript: Object, Array, Map, Set, WeakMap, WeakSet, TypedArray

2. Кастомные структуры: Queue, Deque, Stack, List, UnrolledList, Circular Buffer, Heap, Trie, Graph, LRU, Pool, CRDT

3. Высокопроизводительные структуры metautil: Struct, ConsList, Trie, List, UnrolledList, Queue, Deque, Stack, Pool, Semaphore

В субботу, 8 августа, в 17:00 смотрим, как подключать скилы и библиотеки и использовать их в реальном коде:
https://gm.nexttick.it/go/data-structures-code-review