TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #ailiteracy

当前筛选 #ailiteracy清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #694 · 04.11.2025 г., 08:04

🇳🇱Netherlands' DPA Iissues Guide on Building AI Literacy The Netherlands' data protection authority, Autoriteit Persoonsgegevens, published guidance on developing AI literacy. The AP said AI literacy is critical for developing and deploying responsible AI and algorithms. The guide contains information on legal obligations and offers practical examples for implementing the AP's AI action plan, which is updated periodically. #AILiteracy

Hashtags

AI & Law

@ai_and_law · Post #581 · 30.05.2025 г., 07:04

🇪🇺AI Literacy Is Now a Legal Requirement in the EU: How it Works? As of February 2, 2025, Article 4 of the EU AI Act is in force—and with it, a new legal obligation: AI literacy is no longer optional. Providers and deployers of AI systems must ensure that their personnel, and anyone handling AI systems on their behalf, have sufficient understanding of how these systems function, what risks they carry, and how they interact with the people affected by them. The European AI Office has just released detailed Q&A guidance to clarify what this means in practice. It addresses the definition of “AI literacy,” how to assess adequate knowledge levels based on staff education, experience, and use context, and how enforcement will be handled. This is a significant compliance shift—especially for companies deploying AI in sensitive sectors. Training and governance functions will now need to be legally auditable. #AIAct#AILiteracy#AICompliance#AIGovernance

AI & Law

@ai_and_law · Post #768 · 19.02.2026 г., 08:04

🇺🇸U.S. Department of Labor Launches Federal AI Literacy Framework The U.S. Department of Labor has introduced the United States’ first federal-level AI literacy framework, a voluntary initiative aimed at guiding AI literacy programs across government, the public workforce, and education systems. The framework defines AI literacy as a foundational set of competencies enabling responsible use and evaluation of AI technologies, with a primary focus on generative AI as a core workplace tool. It is intended as a baseline understanding rather than specialized training for AI developers. Designed for broad application, the framework encourages tailored programs for different roles and contexts. It outlines benefits for workers (independent skill-building and adaptation to AI-enabled environments), employers (responsible deployment and workforce transition), and education providers (curriculum design and competency assessment). Although nonbinding, it is expected to influence private-sector training initiatives in the U.S. and abroad. The document emphasizes that AI literacy requirements will evolve with technological change, labor market developments, and implementation feedback. #AIRegulation#AILiteracy#GenerativeAI#PublicPolicy

AI & Law

@ai_and_law · Post #795 · 30.03.2026 г., 07:04

🇺🇸U.S. Department of Labor Launches “Make America AI-Ready” Initiative The U.S. Department of Labor announced the “Make America AI-Ready” initiative, a free AI literacy course designed to provide workers with foundational AI skills. The program delivers training via text messages, allowing users to complete the course in seven days with daily 10-minute sessions, aiming to ensure accessibility, including for individuals without reliable internet or devices. Developed in partnership with education technology company Arist, the initiative aligns with the White House’s AI Action Plan and America’s Talent Strategy. The course covers five areas: understanding AI principles, exploring use cases, directing AI through prompts, evaluating outputs, and responsible use. According to officials, the program is intended to prepare workers for an AI-driven economy and expand access to AI-related skills and opportunities. #AIRegulation#AILiteracy#FutureOfWork#USpolicy#AIgovernance