⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
❤3🥱3
Почти в каждом
ASP.NET Core-проекте возникает один вопрос: куда выносить новую логику Проверки доступа, feature flags, комплаенс, торговые часы и региональные ограничения со временем превращают хендлеры в набор бесконечных if.
#il_люминатор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍5
the complete csharp 2026 cheat sheet.jpeg
185.4 KB
От async/await и LINQ до GC, многопоточности, рефлексии и управления памятью — экосистема .NET становится всё шире с каждым релизом.
#схема
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔4
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Правильный ответ:
Многие ожидают, что новый элемент просто добавится в список и цикл продолжит работу. Но внутри foreach используется Enumerator, который запоминает версию коллекции на момент начала обхода.
После выполнения:
users.Add(4);
версия списка изменяется.
System.InvalidOperationException: Collection was modified; enumeration operation may not execute.
Например, такой код:
{
Console.WriteLine(user);
if (user == 2)
users.Add(4);
}
успеет вывести:
1
2
и только после этого завершится с ошибкой.
Если во время обхода нужно изменять коллекцию, используйте цикл for, работайте с копией через ToList() или накапливайте изменения отдельно.
#dotnet_challenge
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤3👾2
😎 Знакомьтесь с экспертом Proglib.academy: Senior Software Engineer и Team Lead в Yandex Cloud Роман Барлос
Роман — консультант нашего курса «Разработка ИИ-агентов». Он работает на стыке cloud-native архитектуры и AI, активно внедряя современные ИИ-подходы в реальные процессы разработки.
За что его ценит IT-комьюнити?
🟣 Team Lead и AI-евангелист в команде UX Yandex Cloud
🟣 Техлид Sourcecraft Code Assistant
🟣 Создатель полезного Open Source
🟣 Автор интерактивных ML-визуализаций
Роман регулярно делится инженерными наработками, инсайтами и экспертизой в своем авторском Telegram-канале
На курсе Роман выступает консультантом программы: он помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики и жесткие требования индустрии.
Узнать больше о программе и разработке автономных систем:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»
Так, продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Жду полезные материалы от Романа
Роман — консультант нашего курса «Разработка ИИ-агентов». Он работает на стыке cloud-native архитектуры и AI, активно внедряя современные ИИ-подходы в реальные процессы разработки.
За что его ценит IT-комьюнити?
14-лет в разработке. Занимается AI-адопшеном в команде Yandex Cloud, проводит мастер-классы и продвигает лучшие практики для повышения эффективности разработчиков.
С сильным практическим бэкграундом принимал участие как технический лид в создании мощного AI-расширения для VS Code.
Разрабатывает утилиты, которые позволяют быстро начать эксперименты с инференсом и агентами в локальном окружении: например, набор скриптов vllm-setup для быстрого запуска окружения и mini-proxy — минималистичный прокси для OpenAI API провайдеров.
Объясняет сложные концепции наглядно. Создал серию залипательных обучающих материалов, где можно вживую пощупать работу сетей Хопфилда, машин Больцмана и VC-размерности.
Роман регулярно делится инженерными наработками, инсайтами и экспертизой в своем авторском Telegram-канале
На курсе Роман выступает консультантом программы: он помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики и жесткие требования индустрии.
Узнать больше о программе и разработке автономных систем:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»
Так, продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Жду полезные материалы от Романа
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Когда добавил CultureInfo.InvariantCulture и больше не ищешь баги, которые воспроизводятся только у пользователей из Германии 😎
🐸 Библиотека шарписта
#garbage_collector
#garbage_collector
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁17👍5🥰3
🔥 Инженерная методичка по ИИ от Романа Барлоса (Team Lead в Yandex Cloud)
Продолжаем делиться экспертизой команды курса «Разработка ИИ-агентов».
Роман собрал мастхев-инструменты и ключевые работы для тех, кто хочет выйти за рамки вайбкодинга.
🛠 Полезные инструменты:
📚 Ключевые работы по LLM:
На курсе Роман выступает консультантом программы: помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики».
Занять свое место на потоке:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»
Продолжаем делиться экспертизой команды курса «Разработка ИИ-агентов».
Роман собрал мастхев-инструменты и ключевые работы для тех, кто хочет выйти за рамки вайбкодинга.
🛠 Полезные инструменты:
• Understand Anything — граф знаний по коду и зависимостям.
• DeepTutor — open-source платформа для персонализированного обучения.
• Superpowers — набор практик для системной разработки с ИИ.
• Awesome Agent Skills — коллекция навыков для ИИ-агентов.
📚 Ключевые работы по LLM:
• Attention Is All You Need (2017) — архитектура Transformer.
• GPT-1 (2018) — начало эпохи GPT.
• GPT-2 (2019) — решение новых задач без дообучения.
• GPT-3 (2020) — обучение на примерах из запроса.
• InstructGPT (2022) — RLHF и современные чат-боты.
На курсе Роман выступает консультантом программы: помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики».
Занять свое место на потоке:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»
❤3👏2🥰1
Раньше приходилось писать так:
private string _email;
public string Email
{
get => _email;
set => _email = value.Trim().ToLowerInvariant();
}
Начиная с C# 14 можно использовать field — ссылку на автоматически сгенерированное backing field:
public string Email
{
get;
set => field = value.Trim().ToLowerInvariant();
}
Подходит для:
⚠️ Если в классе уже есть член с именем field, внутри аксессора приоритет получит новое ключевое слово. Для обращения к своему члену используйте @
field или this.field.
#sharp_view
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11
В видео разбирают, как реализовать аналог pipeline behaviors через стандартный DI-контейнер без дополнительной зависимости.
Обсуждаются:
— зачем вообще нужен MediatR
— когда он действительно полезен
— как заменить его встроенными инструментами .NET
— какие компромиссы появляются при таком подходе
P.S. Видео на английском языке, можно включить субтитры
#il_люминатор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🌚2
До сих пор в C# не было встроенного способа описать тип «либо одно, либо другое». Приходилось использовать наследование, object или сторонние библиотеки вроде OneOf.
В .NET 11 Preview появилась экспериментальная возможность — union.
public record class Dog(string Name);
public record class Cat(int Lives);
public union Pet(Dog, Cat);
static string Describe(Pet pet) => pet switch
{
Dog(var name) => $"dog: {name}",
Cat(var lives) => $"cat: {lives}"
};
Что это даёт:
Рядом появилась и поддержка закрытых иерархий (closed), которая позволяет компилятору анализировать всех наследников типа и также проверять исчерпывающее сопоставление с образцом.
Идею union types сообщество просило больше десяти лет. Если фича дойдёт до релиза без серьёзных изменений, моделировать состояния, результаты операций и альтернативные типы станет заметно проще.
#async_news
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥30❤2
🔥 Строишь ИИ-агентов? Руководитель AI/ML-направления Сloud․ru покажет, где большинство архитектур ломаются, и как этого избежать.
18 июня в 19:00 совместно с Сloud․ru проведём открытый урок «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».
Спикер — Дмитрий Юдин, эксперт по масштабированию и оптимизации вычислительных ресурсов для ML. Под его руководством развивается Evolution AI Factory — цифровая среда для работы с GenAI. Он занимается развитием сервисов генеративного ИИ, инфраструктуры для обучения больших языковых моделей и внедрением интеллектуальных агентов.
Что получишь на уроке:
— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— разбор популярных архитектурных ошибок;
— реальные ограничения современных ИИ-агентов;
— практические рекомендации по проектированию агентных систем.
🎁 Для участников урока подготовили промокод на скидку 10 000 ₽.
🗓️ Когда: 18 июня, 19:00 (МСК)
👉 Занять место на открытом уроке
18 июня в 19:00 совместно с Сloud․ru проведём открытый урок «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».
Спикер — Дмитрий Юдин, эксперт по масштабированию и оптимизации вычислительных ресурсов для ML. Под его руководством развивается Evolution AI Factory — цифровая среда для работы с GenAI. Он занимается развитием сервисов генеративного ИИ, инфраструктуры для обучения больших языковых моделей и внедрением интеллектуальных агентов.
Что получишь на уроке:
— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— разбор популярных архитектурных ошибок;
— реальные ограничения современных ИИ-агентов;
— практические рекомендации по проектированию агентных систем.
🎁 Для участников урока подготовили промокод на скидку 10 000 ₽.
🗓️ Когда: 18 июня, 19:00 (МСК)
👉 Занять место на открытом уроке
❤🔥2🔥2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔4🥱1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏5
Правильный ответ:
Многие ожидают увидеть 20, но здесь есть важная деталь:
Counter — это struct, а значит значимый тип (value type).
Когда выполняется:
var c2 = c1;
создаётся не ссылка на объект, а полная копия структуры.
После этой строки в памяти фактически находятся два независимых экземпляра:
c1 -> Value = 10 c2 -> Value = 10
Затем меняется только копия:
c2.Value = 20;
Теперь состояние выглядит так:
c1 -> Value = 10 c2 -> Value = 20
Поэтому вывод будет: 10
Для сравнения, если бы Counter был классом:
public class Counter
{
public int Value;
}
то после:
var c2 = c1;
обе переменные ссылались бы на один и тот же объект, и результатом был бы уже 20.
#dotnet_challenge
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱15👍3❤🔥1
💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
❤3🥱1