Перейти к содержимому
Антон ГончаровРазработчик ИИ-систем
RUEN

Идеальный программист

Роберт Мартин

  • Программирование
  • Профессионализм

Книга о том, чем профессиональный разработчик отличается от того, кто просто умеет писать код: ответственность за результат, умение говорить «нет», честные оценки, тесты и постоянная практика.

Мартин разбирает собственные ошибки за десятилетия карьеры — от сорванных сроков до проектов, которые не стоило брать.

Главные мысли

  1. Профессионал отвечает за свой код: не выпускает то, в чём не уверен, и сам находит свои ошибки.
  2. «Нет» с объяснением честнее, чем «постараюсь», которое заканчивается сорванным сроком.
  3. Оценка — это вероятность, а не обещание: давай диапазон и называй риски.
  4. Тесты — способ двигаться быстро и не бояться менять код.
  5. Учиться — своя ответственность, а не работодателя.

Как применяю

Оцениваю проекты диапазоном с перечнем рисков, а не одной цифрой. Если задача не укладывается в бюджет, говорю об этом до старта. Тесты и CI — с первого дня проекта, включая этот сайт.

Где и как применил

  • Демо · Веб-приложение · смета · PDF

    Калькулятор сметы ремонта

    Смета с резервом на непредвиденное и версиями для торга: оценка — с запасом на риски, а не одна оптимистичная цифра.

  • Демо · Веб-приложение · метрики · пороги CI

    Оценка качества бота

    Пороги как в CI: если метрики упали, плашка сообщает, что такую выкладку CI бы не пропустил, — не выпускаю то, в чём не уверен.

  • Демо · Веб-приложение · Laravel · PostgreSQL

    Складской контур на Laravel

    Складской учёт покрыт тестами PHPUnit: менять код можно, не боясь сломать остатки.

Ещё на полке

  • Читаю

    Прикладные API для искусственного интеллекта и Data Science

    Райан Дэй

    Практическая книга о том, как сделать API для данных и как подключить к нему ИИ. Сквозной проект — сервис на FastAPI с базой и документацией, затем SDK для него, использование API в аналитике и, наконец, агенты на LangChain, которые сами вызывают API.

    ИИ и агентыPythonAPIПрименено в 3 проектах

  • Читаю

    Серверные приложения на Python, Django, Flask и FastAPI

    Р. С. Бухарев

    Путь серверной разработки на Python — от сокетов и протоколов до архитектуры и запуска на сервере. Django, Flask и FastAPI разобраны на реальных проектах: CRM-система, Telegram-бот с серверной логикой, REST API для мобильного приложения и чат на WebSocket. Отдельные главы — про кеширование и масштабирование, Docker и Kubernetes, PostgreSQL, MySQL, SQLite и MongoDB и про безопасность: хеширование паролей, JWT и OAuth 2.0, защита от SQL-инъекций, XSS и CSRF, TLS.

    ПрограммированиеPythonБэкендПрименено в 1 проекте