Книга: Ремесло программиста. Практика написания хорошего кода [2009]
Простое и понятное руководство по выживанию в мире промышленной разработки ПО. О том, что редко объясняют, но с чем приходится сталкиваться каждый день: как писать код так, чтобы не страдать.
Что внутри:
— Как называть переменные, чтобы потом не гадать, что это вообще такое.
— Как работать в команде и не сойти с ума.
— Какие технологии действительно стоит изучать.
— Как писать документацию, которая не будет пылиться без толку.
— Какой стиль кода помогает, а какой только мешает.
И многое другое, что делает жизнь разработчика проще.
#книга #general #ru
Простое и понятное руководство по выживанию в мире промышленной разработки ПО. О том, что редко объясняют, но с чем приходится сталкиваться каждый день: как писать код так, чтобы не страдать.
Что внутри:
— Как называть переменные, чтобы потом не гадать, что это вообще такое.
— Как работать в команде и не сойти с ума.
— Какие технологии действительно стоит изучать.
— Как писать документацию, которая не будет пылиться без толку.
— Какой стиль кода помогает, а какой только мешает.
И многое другое, что делает жизнь разработчика проще.
#книга #general #ru
❤2🍌1
Шпаргалка: как отличить реальный код от AI-сгенерированного
AI уже умеет писать код, но не всегда делает это так, как человек. Иногда в репозитории появляется подозрительно идеальный код: чистый, структурированный, но почему-то не вписывающийся в проект. Или на собеседовании кандидат приносит решение, которое выглядит академично, но не может объяснить, как оно работает.
Часто AI-код можно узнать по шаблонным названиям переменных, избыточным комментариям и непониманию контекста. Он может быть технически верным, но логически слабым. А еще есть риск, что он просто не подходит под архитектуру проекта или нарушает лицензионные ограничения.
Как научиться отличать такой код и не попасть в ловушку? В статье разбираем главные признаки и реальные примеры.
#статья #general #ai #ru
AI уже умеет писать код, но не всегда делает это так, как человек. Иногда в репозитории появляется подозрительно идеальный код: чистый, структурированный, но почему-то не вписывающийся в проект. Или на собеседовании кандидат приносит решение, которое выглядит академично, но не может объяснить, как оно работает.
Часто AI-код можно узнать по шаблонным названиям переменных, избыточным комментариям и непониманию контекста. Он может быть технически верным, но логически слабым. А еще есть риск, что он просто не подходит под архитектуру проекта или нарушает лицензионные ограничения.
Как научиться отличать такой код и не попасть в ловушку? В статье разбираем главные признаки и реальные примеры.
#статья #general #ai #ru
❤1