😼 Ответ пиши в комментариях.

Библиотека C/C++ разработчика #междусобойчик

📰 Свеженькое из мира C++

Недельный дайджест новостей о разных аспектах программирования и интересных проектах в мире C++.

🥳 Интересное:

• Qt Quick/QML — декларативный UI для C++ приложений
• Отладка сопрограмм C++ — доклад о практических аспектах отладки сопрограмм

😎 Полезное:

• Исключения в C++ — набор карточек на базовые темы касающиеся исключений
• Поиск и исправление ошибок в C++ — промпт с помощью которого можно быстро находить ошибки в коде
• std::source_location — полезная фишка C++ с помощью которой можно облегчить легирование
• Создание собственного итератора для контейнера
• Сборка фреймворка QT из исходников

🖨️Интересные проекты:

• LEGO Island — портативная версия LEGO Island основанная на декомпилированном проекте
• Hyprland — независимый тайловый компоновщик
• Dragonfly — in-memory хранилище данных

Библиотека C/C++ разработчика #свежак

🏖 Подборка вакансий для C++-разработчиков за неделю

Senior С++ / Rust Developer — от 300 000 и до 450 000 ₽ Гибрид (Москва, Санкт-Петербург)

Разработчик C++ — от 350 000 и до 500 000 ₽ Гибрид (Москва)

C/C++ Developer — от 350 000 и до 500 000 ₽ Гибрид (Москва)

Разработчик на C++ — от 250 000 и до 350 000 ₽ Офис (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале C++ jobs

Библиотека C/C++ разработчика

🔥 Последняя неделя перед стартом курса по AI-агентам

Старт курса уже 5го числа! Если вы планировали вписаться — сейчас ПОСЛЕДНИЙ шанс забронировать место

На курсе:
— разложим LLM по косточкам: токенизация, SFT, PEFT, инференс
— соберём RAG и научимся оценивать его адекватно
— построим настоящую мультиагентную систему — архитектуру, которая умеет расти
— разберём CoPilot, сломаем через prompt injection (спасибо Максу)
— и наконец, посмотрим, как это работает в MCP и реальных кейсах

📍 Это 5 живых вебинаров + раздатка + домашки + чат с преподавателями

И главное — возможность реально разобраться, как проектировать системы на LLM, а не просто «поиграться с API»

👉 Курс здесь

✅ Чек-лист: Автоматическое форматирование кода для единообразного стиля в команде


🎯 Настройка и конфигурация

✓ Создайте .clang-format файл в корне проекта
✓ Выберите базовый стиль
✓ Настройте отступы, скобки и переносы строк
✓ Добавьте специфичные правила для вашего проекта

🎯 Интеграция с инструментами

✓ Настройте автоформатирование в IDE
✓ Используйте pre-commit hooks для Git
✓ Интегрируйте с CI для проверки стиля
✓ Добавьте команды форматирования в CMake

🎯 Командная работа

✓ Документируйте стиль кода в README
✓ Проводите code review с проверкой стиля
✓ Используйте .clang-format-ignore для исключений
✓ Настройте автоматическое форматирование

🎯 Продвинутые возможности

✓ Используйте clang-format-diff для частичного форматирования
✓ Настройте языкоспецифичные правила
✓ Применяйте макросы для кастомизации
✓ Интегрируйте с другими linter'ами

Как измерить результат: Подсчитайте количество комментариев по стилю кода в code review.

Библиотека C/C++ разработчика #буст

🧠 «Поиграйся с LLM, почитай про агентов — и сам поймёшь, как это работает»

Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах.

Поиграйся — это как?
Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну.

AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения.

➡️ Чтобы разобраться, нужно:
— понимать, как устроен LLM под капотом
— уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers)
— уметь масштабировать и дебажить поведение агентов
— разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain
— знать, как всё это тащится в прод

Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля

P.S: не упусти свой шанс, промокод: LASTCALL на 10.000₽

⚠️ Частая ошибка: почему std::vector<bool> — это не то, что вы думаете

Это один из самых неожиданных моментов в STL. std::vector<bool> ведет себя не как обычный vector!

// Обычный vector - все работает как ожидается
std::vector<int> vec_int = {1, 2, 3};
int& ref = vec_int[0];    // Настоящая ссылка
int* ptr = &vec_int[0];   // Настоящий указатель

// vector<bool> - сюрприз!
std::vector<bool> vec_bool = {true, false, true};
// auto& ref = vec_bool[0];  // Ошибка компиляции!
// bool* ptr = &vec_bool[0]; // Тоже ошибка!

// Это работает, но ref - не настоящая ссылка
auto ref = vec_bool[0];   // Тип: std::vector<bool>::reference
ref = false;              // Работает, но через прокси-объект

// Если нужен настоящий vector<bool>
std::deque<bool> real_bool_container = {true, false, true};
bool& real_ref = real_bool_container[0];  // Настоящая ссылка!

Причина: std::vector<bool> оптимизирован для экономии памяти (1 бит на элемент), поэтому не может дать настоящие ссылки.


🔎 Сталкивались ли вы с этой особенностью? Как решали проблему?

Библиотека C/C++ разработчика #буст

👾 C++26 — что нового и почему стандартизация это так сложно

💡 Антон Полухин и Павел Новиков разбирают, что нового в C++26 и почему процесс стандартизации настолько сложен.

❗ Ключевые моменты обсуждения:

• контракты и рефлексия наконец добавлены в C++26
• стандартизация учитывает интересы всех участников экосистемы
• модули в C++20 — пример удачного компромисса после 5 лет обсуждений

Основной фокус — понимание того, что комитет по стандартизации должен учитывать интересы разработчиков мобильных устройств, бэкенд-приложений, экзотических платформ и крупных компаний одновременно.

Особенно интересно для тех, кто хочет понять механизмы принятия решений в мире C++ и почему некоторые «очевидные» фичи добавляются годами.

Вы узнаете, что медленность стандартизации — это не бюрократия, а необходимость найти решение, которое работает для всех участников экосистемы, от разработчиков встроенных систем до авторов высокоуровневых библиотек.

👉 Видео

Библиотека C/C++ разработчика #буст

🧠 Как алгоритмическое мышление повышает производительность приложений

За последние годы я не раз сталкивался с проектами, где смена всего одного неудачного алгоритма в корне меняла картину. Внезапно запросы начинали выполняться за миллисекунды, а пользователи переставали жаловаться на «тормоза». Обычно такие решения находят программисты, которые участвовали в соревнованиях по спортивному программированию. И я хочу рассказать, почему их мышление помогает в реальной работе.

👉 Продолжение в статье

Библиотека C/C++ разработчика

🔥 Сегодня стартует курс по AI-агентам!

Онбординг уже сегодня, но ещё можно вписаться — ПОСЛЕДНИЙ ШАНС это сделать.

Мы больше года собирали мультиагентные системы: экспериментировали, переделывали и в итоге — оформили всё в 5 плотных вебинаров.

😤 «А можно ли вообще научиться чему-то за 5 вебинаров?!»

Если вы хотите просто послушать — нет
Если хотите разбираться и делать — да

➡️ На курсе:
— мы не читаем слайдики, а работаем в коде в реальном времени
— можно задавать вопросы прямо на вебинаре
— после каждого вебинара есть домашка и поддержка в чате

И главное — вы получаете системное понимание, а не набор хаотичных туториалов.

⚡️Если вы думаете, что успеете потом — не успеете.
Старт сегодня:
— а те, кто вписался сейчас, будут вас опережать — в проектах, на грейде и в зарплате

Знакомьтесь, эксперт нашего курса:
Никита Зелинский — Chief Data Scientist МТС, Head of ML Platforms, руководитель центра компетенций по Data Science.

❗Стартуем сегодня — забронируй свое место