🧩 Выходной челлендж: дочисти парсер команд

У тебя есть заготовка интерактивной оболочки — read-eval-print loop. Осталось дописать несколько ключевых частей.

#include <iostream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <string>

std::vector<std::string> parseCommand(const std::string& line) {
    // TODO: разбить строку на токены по пробелам
    // Учти: несколько пробелов подряд — не ошибка
}

void execute(const std::vector<std::string>& tokens) {
    if (tokens.empty()) return;
    
    if (tokens[0] == "echo") {
        // TODO: вывести все аргументы через пробел
    } else if (tokens[0] == "exit") {
        exit(0);
    } else {
        // TODO: вывести "Unknown command: <имя команды>"
    }
}

int main() {
    std::string line;
    while (true) {
        std::cout << "> ";
        if (!std::getline(std::cin, line)) break;
        execute(parseCommand(line));
    }
}

Задача: заполни три TODO.

💬 Покажи своё решение — особенно интересны варианты с std::istringstream и ручным разбором.


📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#междусобойчик

😱 Если ваш продукт не умеет отдавать данные в формате, понятном AI-агенту, то вас просто не существует

Скрипт не будет кликать по красивым кнопкам в браузере, он уйдёт к конкуренту с нормальным API. Перестроить архитектуру под машинных клиентов — это уже не хайп, а необходимое условие сохранения конкурентоспособности.

Как адаптировать продукт и не исчезнуть из выдачи:

— интегрировать MCP и A2A-взаимодействие, чтобы агенты могли вас читать;
— научиться контролировать стоимость (лимиты, кэш, роутинг между моделями);
— настроить AgentOps: трейсинг, логирование и отлов регрессий.

Всё это ждёт вас на обновлённом курсе «Разработка AI-агентов». Мы специально сделали фокус на утилитарном инжиниринге и production-ready решениях.

Кстати, до 29 марта можно забрать курс с большой скидкой, и стоит поторопиться — мест на потоке всё меньше.

Зафиксировать цену и начать деплоить агентов без слива бюджета 👈