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 2 подобни публикации

Търсене: #airisk

当前筛选 #airisk清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #789 · 20.03.2026 г., 08:04

❗️AI Becomes #2 Global Business Risk in Allianz Risk Barometer 2026 According to the 2026 report by Allianz, artificial intelligence has risen to #2 among global business risks, up from #10 in 2025. This is the largest increase recorded in the ranking’s history. AI is now ranked #2 in the Americas, Asia Pacific, and Africa and the Middle East, and #3 in Europe, placing it among the top three risks for companies of all sizes. The report links this rapid rise to both the risks associated with AI systems and their broader societal, political, and economic implications. Since the launch of ChatGPT in 2022, AI deployment and automation have expanded significantly, with further applications in development. AI risk is also closely connected to other major categories, including cybersecurity (the top-ranked risk) as well as political risks, macroeconomic developments, and regulatory changes. #AIrisk#AIGovernance#AIRegulation#Cybersecurity#TechPolicy#RiskManagement

AI & Law

@ai_and_law · Post #734 · 30.12.2025 г., 08:04

🇺🇸OpenAI Seeks New Head of Preparedness to Address Emerging AI Risks OpenAI has opened a search for a Head of Preparedness, a senior executive role tasked with studying and managing emerging risks linked to advanced AI systems. According to CEO Sam Altman, these risks now include models that can meaningfully affect mental health and systems that are becoming capable of identifying critical computer security vulnerabilities. The role is framed around anticipating and mitigating severe harms as frontier AI capabilities evolve. The position will be responsible for executing OpenAI’s preparedness framework, which sets out how the company tracks, evaluates, and prepares for high-impact risks arising from powerful AI models. Altman highlighted challenges such as enabling cybersecurity defenders without empowering attackers, managing the release of sensitive capabilities (including biological ones), and gaining confidence in the safety of systems that may be able to self-improve. The job listing underscores that preparedness is being treated as a core governance function rather than a peripheral safety task. Compensation for the role is listed at USD 555,000 plus equity, signaling the strategic importance OpenAI places on institutional risk oversight as AI capabilities continue to advance. #AIПovernance#AIsafety#AIrisk#TechPolicy#ResponsibleAI