🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат.

1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами.

2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова.

Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них.

📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION).

На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥

🔗 Регистрация

🏃‍♀️ Proglib Academy

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#garbage_collector

📍 Курс — это не только темы и домашние задания

Во многом его ценность определяет опыт тех, кто его разрабатывает и ведёт.

Об этом как раз новый пост Proglib Academy 🔥

🧑‍💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе

Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥

🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена.

В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹

🏃‍♀️ Proglib Academy

📍 Почему TryParse() лучше, чем Parse() внутри try/catch

Невалидный пользовательский ввод — ожидаемый сценарий, а не авария. Такой код работает, но использует исключения для обычной проверки:

try
{
    var age = int.Parse(input);
    SaveAge(age);
}
catch
{
    ShowError();
}

🔜 Намерение понятнее выразить через TryParse():

if (int.TryParse(input, out var age))
{
    SaveAge(age);
}
else
{
    ShowError();
}

TryParse() сразу показывает: преобразование может не удаться, и этот результат предусмотрен логикой программы. Используйте его для форм, query-параметров, настроек, файлов и других внешних данных.

📌 Ожидаемая ошибка — явная проверка. Исключение — действительно исключительная ситуация.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view

🔍 Как работать с массивами в C# без тормозов и без unsafe-кода

В C# каждое обращение к элементу массива проверяется на выход за границы. Это безопасно, но медленно. Разработчики часто решают проблему через unsafe-код с указателями — быстро, но опасно: один неверный индекс, и приложение крашится или получает дыру в безопасности.

Есть третий путь — Span<T>

Span — это структура, которая хранит указатель на данные и их длину. Фишка в том, что это ref struct — она живёт только в стеке и не может попасть в кучу. Благодаря этому компилятор гарантирует: данные переживут span, а значит проверки границ можно убрать.

Например, в быстрой сортровке вместо передачи массива с индексами low/high передаёте span. Код короче, переполнение невозможно, а рекурсивные вызовы работают через срезы:

// Было: опасно, (low + high) может переполниться
void Quicksort(int[] array, int low, int high) {
    int mid = (low + high) / 2;  // 💥 overflow!
    // ...
    Quicksort(array, low, pivot - 1);
    Quicksort(array, pivot + 1, high);
}

// Стало: безопасно и выразительно
void Quicksort(Span<int> span) {
    if (span.Length <= 1) return;
    
    int pivot = Partition(span);
    Quicksort(span[..pivot]);        // левая часть
    Quicksort(span[(pivot + 1)..]);  // правая часть
}

Раньше для передачи части массива в функцию приходилось либо копировать данные, либо таскать массив + offset + length. Span решает это элегантно: создаёте срез array[10..20], передаёте дальше — никакого копирования, полная безопасность типов.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#il_люминатор

✏️ Если вы уже работаете с Claude Code, Cursor или Copilot, этот вебинар будет особенно полезен.

Разберут, как превратить AI из инструмента для отдельных задач в часть инженерного процесса ⬇️

😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью.

Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали.

Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель.

❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения.

🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит
GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥

Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью.

🔗 Занять место на вебинаре

🏃‍♀️ Proglib Academy

⚡️ Алгоритму почти 70 лет, а его идея до сих пор используется в системном программировании

В 1957 году Дэвид Уилкс, Дэвид Уилер и Стэнли Гилл описали быстрый способ подсчёта количества установленных битов (popcount).

Вместо проверки каждого бита по отдельности алгоритм постепенно суммирует их:

• сначала попарно;
• затем группами по 4;
• потом по байтам;
• в конце получает итог одним умножением.

Сегодня современные процессоры обычно выполняют эту операцию аппаратной инструкцией POPCNT, но если её нет, используются программные реализации на основе той же идеи.

В .NET для этого есть BitOperations.PopCount(), а подобные алгоритмы до сих пор можно встретить в низкоуровневом системном коде.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#il_люминатор

🤨 Комментарии в коде: писать или удалять всё лишнее?

Один из самых долгих споров среди разработчиков.

❇️ Одни считают, что хороший код не нуждается в комментариях. Если приходится объяснять, что происходит, значит, стоит улучшить имена, структуру или разбить метод.

🅰️ Другие отвечают: комментарии нужны. Но не чтобы пересказывать код, а чтобы объяснить почему он написан именно так. Например, описать сложное бизнес-правило, необычное решение, ограничение внешней системы или оставить ссылку на баг.

А как у вас?

👍 — комментариев минимум, код должен говорить сам за себя.
🔥 — комментарии нужны, если помогают понять неочевидную логику.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#entry_point

🔥 .NET MAUI окончательно переходит на CoreCLR

В .NET 11 Preview 6 для мобильных приложений .NET MAUI остался только один рантайм — CoreCLR. Отдельный путь через Mono для Android, iOS и Mac Catalyst больше недоступен.

🔴 Это тот же рантайм, на котором работают ASP.NET Core, серверные и десктопные приложения .NET. Переход должен сократить различия между платформами и упростить развитие самого рантайма.

По данным команды .NET, на iOS и Mac Catalyst CoreCLR уже обычно быстрее Mono. На Android результаты пока близки: разница по времени запуска и размеру приложения укладывается примерно в 10%.

🔴 В Preview 6 также появились новый CollectionView2 для Windows, версия HybridWebView, совместимая с Native AOT, и восстановление результата MediaPicker после пересоздания Activity на Android.

Переход крупный, поэтому Microsoft просит разработчиков уже сейчас запускать свои MAUI-приложения на Preview 6 и сообщать о регрессиях до ноябрьского релиза.

🔗 Источник

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#async_news

⚠️ Скорость разработки растёт, но вместе с ней появляется новая проблема — кодовая база быстро теряет единый стиль.

Ниже — бесплатный вебинар о том, как этого избежать 🏃‍♀️

🤢 Чем больше разработчиков в команде начинают пользоваться Claude Code, тем заметнее одна проблема: кодовая база перестаёт выглядеть как работа одной команды.

Где-то есть тесты, где-то их забыли. Где-то агент следует архитектуре проекта, где-то предлагает решение, которое с ней не сочетается.

⚠️ И это не проблема Claude Code. Он просто следует тому контексту, который получает от каждого разработчика.

Завтра покажем, как передать AI инженерный контекст команды и не превратить его внедрение в ещё один источник хаоса.

🗓 23 июля, 19:00 МСК
Бесплатно. 60 минут доклада + 30 минут вопросов.

🔗 Занять место на вебинаре и разобраться, почему так происходит

🏃‍♀️ Proglib Academy