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 3 подобни публикации

Търсене: #executivemba

当前筛选 #executivemba清除筛选

Интервью с руководителем программы Executive MBA Марией Овчинниковой 📚 Мы задали самые важные вопросы о программе и получили интересные ответы. Смотрите видео, где Мария делится: 🔹Главным секретом успеха программы Executive MBA 🔹Необычным кейсом из практики обучения 🔹Важным советом для будущих слушателей 🔹Главным открытием на Восточном Экономическом Форуме Смотрите видео прямо сейчас! 🎤 {Подать заявку на обучение можно на сайте} #ExecutiveMBA

⚡️Новые цифровые риски: что будет болеть в 2026 году Чем больше бизнес зависит от ИИ и цифровых сервисов, тем опаснее становятся новые угрозы. Что уже набирает обороты: 🤖Автоматизированные кибератаки — ИИ теперь не только ломает капчи (и делает это лучше человека!), но и анализирует цифровой след, чтобы отличать бота от живого пользователя. Вспомните Ticketmaster: билеты часто скупают боты, чтобы перепродать втридорога. 📧 Умный фишинг — звонки и письма, которые не отличить от реального человека. С улучшением голосовых и текстовых моделей робот будет говорить с вами так, что вы даже не заподозрите подмену. 📊 Бот-трафик — боты забивают аналитику, искажают данные, атакуют формы обратной связи. Без защиты ваша картина реальности будет просто сломана. ⚡Атаки на ИИ-системы — от подмены обучающих данных до целенаправленных попыток «обмануть» модель и заставить её работать на злоумышленника. Что это значит для бизнеса уже сейчас: ➠ Один пароль на всё — смертельный риск. ➠ Мониторинг логов и аномалий становится must-have. ➠ Внедряя ИИ, вы обязаны сразу думать о его защите. Главный итог:👇 В 2026 году выигрывать будут не только те, кто внедрил ИИ, но и те, кто научился с ним бороться. Цифровые риски нужно контролировать так же системно, как финансы или логистику.Уже пора выстраивать свою «цифровую иммунную систему». А у вас есть план? — У нас да, обсуждаем тему с Эндрю Вольфом на модуле программы Executive MBA для предпринимателей и топ-менеджеров. 👉Узнать подробности #цифровизация360#executivemba#русская_школа_управления