Вышла запись интервью с Владом https://youtu.be/pwoBA88nAe0?si=ecbmJWJfzeYMH8IT

Классная заметка Кента Бека про TDD и быстрый фидбек (как один из важных аспектов разработки, имхо).

Получать быструю обратную связь от нашего кода, серверов, пользователей, экспертов и т.д. критически важно для успеха продукта. Особенно сейчас, когда сложность (aka complexity) систем продолжает наращиваться, а непредсказуемость и быстрое развитие не дают замедлиться и спокойно осмотреться)

https://open.substack.com/pub/tidyfirst/p/tdd-isnt-design

Generative AI и LLM - новое большое окно возможностей в разработке и бизнесе в целом. Вангую, что это затронет почти каждого и эти темы станут частью разработческого минимума.

С чего же начать, если вы всю жизнь пилили формы и мапили джейсончики работали с бизнес-приложениями?

1. Сперва пройти что-то базовое типа https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone от Andrew Ng. Освоить базовые понятия и ubiquitous language этого контекста.
2. Следующий пункт LLMs (aka Large Language Models). Здесь могу порекомендовать часовое интро еще одного Andrej https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
3. Если не хватит, то можно опять сходить на курсеру https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms.
4. Дальше облака. У всех ведущих провайдеров уже есть те или иные решения, посмотрите что предлагает ваш облачный провайдер (если в компании уже используется). Например, блоги от Azure https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/, Google https://cloud.google.com/ai/llms и AWS https://aws.amazon.com/generative-ai/
5. Иногда нам хочется немного донастроить/дообучить модель. На помощь нам приходит Fine Tuning. Можно пройти курс https://learn.deeplearning.ai/finetuning-large-language-models, чтобы получить практические навыки.
6. У Gen AI есть проблема. Его данные устаревают или вовсе отсутствуют доменные знания. На помощь идет RAG (или Retrieval-Augmented Generation)! Теперь мы можем дообогатить модель нашими собственными актуальными данными. Обзорное видео https://www.youtube.com/watch?v=T-D1OfcDW1M и курс https://learn.deeplearning.ai/building-evaluating-advanced-rag
7. Язык программирования. Исторически сложилось, что абсолютное большинство примеров будет на Пайтоне, так что рекомендую учить хотя бы базовый синтаксис, чтобы уметь читать.
8. Инструментарий. Здесь куча всего. Выделю https://www.langchain.com/ - фреймворк для всего того что я понаписал выше. Есть курс https://learn.deeplearning.ai/courses/langchain.

Хватит на новогодние?🙈

Поделитесь полезностями в комментах🙏

Ахтям Сакаев на днях опубликовал отличную статью https://habr.com/ru/companies/m2tech/articles/782986/

Она для скалистов в первую очередь, но будет полезна всем как минимум для расширения кругозора.

Немного дотнет-магии из твиттера для лучших душных собесов.

Друзья, с наступающим! Спасибо, что читаете-комментируете-реагируете. Скажу честно, у меня был более амбициозные планы, но сил и времени оказалось не так много.
Желаю в Новом году свершений, спокойствия, профессионального роста и не забывайте про себя, свои личные потребности, хотелки и радости.

Обнимаю каждого, ваш Женя Пешков.
Пусть наше общение будет источником вдохновения!❤️

Ник Тьюн, известный своим вкладом в инструменты и популяризацию DDD в целом, дописал свою книгу Architecture Modernization. По содержанию и отзывам очень хорошая. Жду когда появится на платформе O'Reilly.

https://www.manning.com/books/architecture-modernization

У Саши Поломодова вышел подкаст с обсуждением книги Team Topologies. Если вам некогда читать — послушайте подкаст, возможно захочется погрузиться больше. https://youtu.be/q34rPXEErXA

Почитаем?🤓

В рилсах-тиктоке есть популярный поджанр: видеообзор. Обычно берется какое-то нашумевшее видео и ведущий добавляет свои (обычно негативные) комментарии.
Интересно, что этот тренд проникает в ИТ и в более длинные видео. Например, Adam Dymitryuk делал вчера такой стрим https://m.twitch.tv/videos/2077247644

А еще недавно узнал о формате совместного просмотра видео:
1. Выбирается доклад.
2. Смотрят вместе.
3. В любой момент любой из участников может поставить на паузу и накинуть/спросить.

Интересно было бы попробовать)

P.S. Стрим не смотрел 🙈

Классный референс для проектирования API, респект компаниям, которые собирают и шарят знания🔥

Postman, кроме того, что производит инструмент для тестирования API, ещё собирает лучшие практики проектирования.

Для этого у них есть отдельная команда Postman Open Technologies, которая также собирает информацию о стандартах, отраслевых форматах и спецификациях, открытых API.

Каталог практик и паттернов оформлен как рабочее пространство Postman: https://www.postman.com/postman/workspace/postman-open-technologies-openapi-governance-templates/overview (открывается прямо в Postman!)

Смысл каталога в том, чтобы не придумывать каждый раз "как мы будем возвращать сумму платежа" или "как будем делать пагинацию", а брать готовое решение.

На текущий момент там описаны следующие паттерны:
🔸 Форматы данных:
🔹Коды стран (ISO 3166)
🔹Коды валют (ISO 4217)
🔹Дата, время и временные промежутки (ISO 8601)
🔹Числа с десятичными дробями
🔹Кастомные заголовки HTTP
🔹Расширенное описание ошибки (RFC 9457 - кстати, очень хороший формат для передачи смысла ошибки HTTP)

🔸Управление кэшированием:
🔹Параметр Cache-control
🔹Параметр Etag
🔹Параметр Expires

🔸Фильтрация:
🔹Параметры поискового запроса
🔹Точное соответствие
🔹Диапазон значений поля
🔹Выбор полей для ответа

🔸Пагинация:
🔹Заголовки page and per_page (rfc 5988)
🔹Курсор / NextRecordKey
🔹Параметры Limit и Offset

🔸Сортировка:
🔹По одному полю - параметры sort_by, sort_order
🔹По нескольким полям

🔸Версионирование:
🔹На уровне URL API
🔹На уровне отдельного ресурса
🔹Через заголовок Accept-Version
🔹Через заголовок Accept

🔸Информация:
🔹Контакты разработчиков
🔹Лицензия
🔹Условия использования
🔹Заголовок Sunset (предупреждение, что ресурс станет недоступным в определенное время)

Набор паттернов интересный, я, например, про RFC 9457, версионирование на уровне ресурсов и Sunset header раньше не слышал.

Классная метафора Кента Бека про уровень воды во время прогулки по острову.

Несколько предположений:
- Вода всегда на одном уровне (нет)
- Следует во что бы то не стало забираться на вершину (нет)
- У нас только один остров (нет)
- Мы можем навсегда обосноваться на одном острове (нет)

Ну и в конце про мою любимую адаптивность:

Being prepared for both overland and underwater travel is the best preparation for software design success.

Подробнее в статье https://tidyfirst.substack.com/p/design-is-an-island, рекомендую подписаться ✍️

Интересная заметка. Аргументы против выглядят немного притянуто, но использование record вместо enum выглядит интересно, что только у дотнета по перформансу?

https://www.infoworld.com/article/3714840/avoid-using-enums-in-the-domain-layer-in-c-sharp.html

Любите ли вы AI так как люблю его я?)

Сегодня в 20:00 МСК Staffan Palopää проведет сеанс черной магии с последующим разоблачением демонстрационную сессию использования генеративного ИИ для EventStorming. Подключайтесь в зум или ютуб. Запись обычно у них доступна и после.

Просматриваю новый техрадар. Пока единственное что отметил: большой уклон в сторону LLM. Среди техник, например, 8 из 14 непосредственно связаны с LLM/GenAI. Забавно что на холд при этом предлагается поставить "Overenthusiastic LLM use". Увлекайтесь, но не сильно 😄

Попалась классная статья про рефакторинг. Бывают, конечно, и более сложные кейсы, но в целом согласен по всем пунктам.
https://open.substack.com/pub/danielmoka/p/refactor-like-a-pro

ArchDays выкатили видео доклада Влада Хононова https://www.youtube.com/watch?v=rH3u9DvOlPk

Я сам не посмотрел еще - поделитесь вашим мнением🙏