pattern matching in csharp.jpg
69.9 KB
Вместо проверки типа с последующим приведением можно выполнить обе операции сразу в одном выражении. Меньше шаблонного кода, безопаснее приведение типов и лучше читаемость.
На картинке — простой пример, который стоит взять на вооружение, если ещё пишете код «по-старому»
#sharp_view
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🥱5🔥1
🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока!
Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:
👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1
Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:
— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор
— В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление.
— Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.
👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1
🔥3❤2🥱2
Начиная с C# 5, async/await работал за счёт компиляторной машины состояний. Компилятор превращал каждый асинхронный метод в специальную структуру, которая хранила состояние между точками await.
В .NET 11 появилась Runtime Async — новая реализация, которая переносит значительную часть этой инфраструктуры в сам рантайм. Библиотеки .NET уже начинают использовать новый механизм там, где он поддерживается.
Что это даёт:
В документации Microsoft приводится синтетический бенчмарк с большим количеством приостановок и возобновлений, где время выполнения снизилось примерно с 6357 мс до 457 мс
Пока функция находится в статусе preview. Для своих проектов её можно включить через секцию Features с параметром runtime-async=on. Для net11.0 отдельный флаг EnablePreviewFeatures уже не требуется.
#il_люминатор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥25❤5
⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps!
Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.
🔥 Заберите 3 курса по цене 1:
Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.
👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок
Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.
🔥 Заберите 3 курса по цене 1:
● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление).
● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽.
● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.
Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.
👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок
❤2
Эта схема кажется перегруженной только на первый взгляд. На самом деле она показывает одну из самых популярных архитектур современных .NET-приложений.
Здесь собраны ключевые идеи: Ports & Adapters, DDD, CQRS, инверсия зависимостей и разделение приложения на доменную логику и инфраструктуру.
#il_люминатор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍2🔥2😁1
ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁
Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.
Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!
👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод
Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.
Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!
👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод
🔥1
Вместо того чтобы вручную вызывать десятки MapGet() и MapPost(), можно зарегистрировать все endpoint автоматически.
Идея простая:
В результате Program.cs сводится буквально к двум строкам:
builder.Services.AddEndpoints(typeof(Program).Assembly);
app.MapEndpoints();
Чем больше проект, тем заметнее становится преимущество такого подхода.
#sharp_view
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰4❤3💯2🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📹 Что должен делать агент-оркестратор?
Посмотрите короткий отрывок из вебинара с Дмитрием Юдиным, внутри концентрат инсайтов о ии-агентах. А если хотите погрузиться в тему с головой, у нас доступна и полная запись этого эфира.
Готовы перейти от теории к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас действует мощная акция «3 курса по цене 1»:
🔥 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!
Выгода в цифрах: два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, можно подтянуть математику для AI). Ваша чистая экономия —129 000 ₽!
Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.
👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1
Посмотрите короткий отрывок из вебинара с Дмитрием Юдиным, внутри концентрат инсайтов о ии-агентах. А если хотите погрузиться в тему с головой, у нас доступна и полная запись этого эфира.
Готовы перейти от теории к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас действует мощная акция «3 курса по цене 1»:
🔥 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!
Выгода в цифрах: два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, можно подтянуть математику для AI). Ваша чистая экономия —
Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.
👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1
🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps
На одной картинке собрали практики, которые регулярно встречаются в реальных .NET-приложениях: от async/await и LINQ до EF Core, DI, производительности и работы с памятью.
Что особенно стоит запомнить:
• не блокируйте асинхронный код через .Result и .Wait();
• не создавайте HttpClient вручную — используйте IHttpClientFactory;
• для запросов только на чтение не забывайте про AsNoTracking();
• материализуйте коллекции (ToList()) как можно позже;
• прежде чем оптимизировать код — измерьте его с помощью BenchmarkDotNet.
#схема
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩6❤4👾2👍1😁1
🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!
Если несколько операций не зависят друг от друга, не запускайте их по очереди. Запустите сразу все и дождитесь завершения.
var usersTask = LoadUsersAsync(ct);
var ordersTask = LoadOrdersAsync(ct);
var catalogTask = LoadCatalogAsync(ct);
await Task.WhenAll(usersTask, ordersTask, catalogTask);
var users = await usersTask;
var orders = await ordersTask;
var catalog = await catalogTask;
Такой подход позволяет выполнять операции параллельно и уменьшает общее время ожидания.
— передавайте CancellationToken во все методы;
— если операций очень много, ограничивайте параллелизм через SemaphoreSlim;
— Task.WhenAll завершится с ошибкой, если хотя бы одна из задач завершилась исключением.
Используйте WhenAll, когда итоговый результат нужен только после завершения всех операций.
#sharp_view
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
_Что_должен_знать_Senior_NET_разработчик_в_2026_году.jpeg
298 KB
Какие темы действительно стоит знать, если хотите уверенно чувствовать себя на позиции Senior?
На этой схеме собрали ключевые направления, которые чаще всего встречаются в современных .NET-проектах:
• C# и новые возможности языка;
• async/await, многопоточность и управление памятью;
• ASP.NET Core и проектирование API;
• EF Core, Dapper, SQL и Redis;
• производительность, CLR, JIT и Native AOT;
• безопасность, OWASP Top 10 и Identity;
• OpenTelemetry, логирование и мониторинг;
• DDD, System Design и распределённые системы;
• Docker, Kubernetes и CI/CD.
#схема
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
Forwarded from Библиотека задач по C# | тесты, код, задания
Что делает await Task.Yield()?
👾 — Переносит работу на отдельный поток пула
👍 — Отдаёт управление планировщику и асинхронно продолжит после yield (в текущем контексте, если он есть); не offload’ит работу
🥰 — Усыпляет поток на один квант
⚡️ — Гарантирует переключение на UI-поток
Библиотека задач по C#
👾 — Переносит работу на отдельный поток пула
👍 — Отдаёт управление планировщику и асинхронно продолжит после yield (в текущем контексте, если он есть); не offload’ит работу
🥰 — Усыпляет поток на один квант
⚡️ — Гарантирует переключение на UI-поток
Библиотека задач по C#
👍64❤5👾2🎉1
🔥 ИИ-выходные: Собери своего AI-агента за 2 дня
Хватит просто читать про ИИ, пора собирать автономные системы руками! 1–2 августа пройдет хардкорный онлайн-интенсив для junior-middle разработчиков.
Формат: теория ➡️ сразу практика. Вы будете управлять AI-инструментами.
🛠️ Как всё пройдет:
Для кого: Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом. (С нуля не подойдет, темп очень быстрый!)
Артефакт на выходе: Рабочий репозиторий с вашим агентом, который не стыдно показать команде.
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места ограничены!
👉 Изучить программу и занять место
Хватит просто читать про ИИ, пора собирать автономные системы руками! 1–2 августа пройдет хардкорный онлайн-интенсив для junior-middle разработчиков.
Формат: теория ➡️ сразу практика. Вы будете управлять AI-инструментами.
🛠️ Как всё пройдет:
День 1 (Суббота): разбираем анатомию агента, подключаем инструменты (shell, GitHub, Postgres) и дебажим трейсы.
День 2 (Воскресенье): собираем собственного агента под вашу задачу, настраиваем Eval + Guardrails (чтобы бот не галлюцинировал) и проводим демо.
Для кого: Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом. (С нуля не подойдет, темп очень быстрый!)
Артефакт на выходе: Рабочий репозиторий с вашим агентом, который не стыдно показать команде.
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места ограничены!
👉 Изучить программу и занять место
❤1
Dictionary<TKey, TValue> обеспечивает поиск в среднем за O(1) благодаря хешированию.
При росте словарь увеличивает внутренние массивы и перераспределяет элементы, поэтому при известном размере коллекции стоит заранее указать capacity.
#il_люминатор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы — оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы — оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
👍1
double a = 0.1 + 0.2;
Console.WriteLine(a == 0.3);
Console.WriteLine(a);
👇 Пишите свои варианты в комментариях.
#dotnet_challenge
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱8😁7❤2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Не называйте любого продвинутого чат-бота «ИИ-агентом»!
Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru, наглядно разбирает уровни абстракции ИИ-продуктов и убирает путаницу в понятиях.
Что внутри видео:
- Почему ассистент и агент принципиально разные сущности;
- Как ассистент может быть просто «обёрткой» над LLM, а может скрывать под капотом сложнейшую мультиагентную систему;
- Как понимать архитектуру глубже, чтобы проектировать сильные решения.
Начните создавать агентные системы с нашего бесплатного демо-урока. Всего за 2 часа разберем внутреннее устройство агента, научим его чинить свой собственный код и сохранять контекст после перезапуска.
🔗 Забрать бесплатный демо-урок
Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru, наглядно разбирает уровни абстракции ИИ-продуктов и убирает путаницу в понятиях.
Что внутри видео:
- Почему ассистент и агент принципиально разные сущности;
- Как ассистент может быть просто «обёрткой» над LLM, а может скрывать под капотом сложнейшую мультиагентную систему;
- Как понимать архитектуру глубже, чтобы проектировать сильные решения.
Начните создавать агентные системы с нашего бесплатного демо-урока. Всего за 2 часа разберем внутреннее устройство агента, научим его чинить свой собственный код и сохранять контекст после перезапуска.
🔗 Забрать бесплатный демо-урок
❤2
0.30000000000000004
Почему:
Тип double использует стандарт IEEE 754 и хранит числа в двоичном формате. Значения 0.1 и 0.2 нельзя представить в нём точно, поэтому после сложения получается число, немного отличающееся от 0.3.
Если нужна точная работа с десятичными дробями (например, денежные расчёты), используйте decimal.
А значения типа double сравнивайте с допуском:
Math.Abs(a - b) < epsilon
#dotnet_challenge
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁6🥰3🥱3❤2