В ASP.NET Core под нагрузкой растут таймауты и длина очереди ThreadPool. В коде встречается вызов внешнего HTTP так:
var resp = httpClient.SendAsync(req).Result; // блокировка

Какой подход правильный?

👾 — Обернуть вызов в Task.Run(...)
👍 — Увеличить ThreadPool.SetMinThreads(...)
🥰 — Сделать весь путь асинхронным: await httpClient.SendAsync(req, ct) и дальше — только async/await без .Result/.Wait()
⚡️ — Добавить ConfigureAwait(false) к текущему коду

🐸Библиотека задач по C#

Нужно задавать разные таймауты на каждый HTTP-запрос при использовании IHttpClientFactory, не ломая длительные стриминговые ответы и не влияя на глобальный HttpClient.Timeout. Какой подход корректный?

👾 — Перед каждым вызовом менять HttpClient.Timeout
👍 — Оставить HttpClient.Timeout по умолчанию и передавать в SendAsync свой CancellationToken из CancellationTokenSource с CancelAfter(...)
🥰 — Оборачивать вызов в Task.Run и ждать Wait(timeout)
⚡️ — Настроить ServicePointManager с глобальным таймаутом

🐸Библиотека задач по C#

Атрибуты ______ могут использоваться для проверки данных в MVC ASP.NET

👾 — DataAnnotations
👍 — Fluent API
🥰 — DataModel
⚡️ — HtmlHelper

Библиотека задач по C#

В чем разница между Convert.ToString() и ToString()?

👾 — Convert.ToString() обрабатывает значения null, а ToString() — нет
👍 — ToString() выводит данные в соответствии с предоставленным форматом
🥰 — Convert.ToString() обрабатывает только значения null
⚡️ — ToString() обрабатывает значения null, а Convert.ToString() — нет

🐸Библиотека задач по C#

В сцене тысячи одинаковых движущихся объектов (NPC/пропсы). Рендер стал упираться в количество draw calls. Какой подход даст наибольший выигрыш без серьёзных правок контента?

👾 — Включить GPU Instancing на материале и рисовать пачками (Graphics.DrawMeshInstanced*/URP/HDRP instancing)
👍 — Включить Static Batching для всех объектов
🥰 — Полагаться на Dynamic Batching — он объединит большинство мешей автоматически
⚡️ — Увеличить shadow distance, чтобы тени реже считались

🐸Библиотека задач по C#

🏃‍♀️ Мы собрали бесплатный мега-гайд по ии-агентам 👇

В первой части постов навалили жесткой базы, чтобы вправить мозги на место. Во второй дали конкретные инструменты, фреймворки и пошаговые инструкции, что нужно кодить прямо сейчас.

Часть 1. Введение, юзкейсы и реальность
Разбираемся с терминами, снимаем розовые очки и смотрим, где ИИ реально приносит бабки, а где только жжет нервы:

1. «Так что вообще считается AI-агентом?»
2. «Где тут бот, а где уже AI-агент?»
3. «Не надо пихать AI-агента в каждую задачу»
4. «Что уже можно спокойно делать через AI-агентов?»
5. «А что через AI-агентов пока лучше не трогать?»

Часть 2. Изнанка, ошибки и архитектура
Как всё это устроено под капотом, чтобы не слить бюджет и не наломать дров на старте:

6. «Можно ли просто сесть вечером и собрать себе AI-агента?»
7. «С чего вообще начать, если хочется попробовать AI-агентов»
8. «Почему AI-агент может внезапно начать творить дичь»
9. «Где AI-агенты реально экономят время, а где только добавляют возни»
10. «Почему они жрут столько денег?»

Часть 3. Хардкорная практика (Что делать руками)
Хватит теории. Открываем ноут, запускаем Cursor и делаем нормальные, отказоустойчивые системы:

11. «Почему одного промпта мало?»
12. «Почему AI-агенту мало просто “дать доступ к данным”»
13. «Если не следить за AI-агентом, он быстро начинает жить своей жизнью»
14. «Собрать демку легко. Но как же сделать нормально»
15. «Как сделать, чтобы это не развалилось через неделю?»

👍 Сохраняйте пост в избранное, чтобы не потерять.

🤫 А завтра стартует наш курс по ии-агентам