Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET

🧠 FSharp.Core сокращает выделения памяти для лямбд в операциях с коллекциями Лямбда использует значение из окружающей области:

let sumWithOffset k xs =
    List.fold
        (fun total value -> total + value + k)
        0
        xs

Такие захваты могут требовать создания замыкания. В FSharp.Core из .NET 11 RC2 больше функций обхода List и Array умеют встраивать переданные лямбды, убирая часть этих выделений памяти. В измерениях автора изменений для отдельных вызовов List.fold, List.exists, Array.fold и Array.fold2 с захватывающими лямбдами расход снизился с 24 байт до нуля по сравнению с FSharp.Core 9.0.100. ⏬ Ноль байт относится к конкретным измерениям Это не обещание, что теперь любой fold или произвольная обработка коллекции ничего не выделяет. Влияют форма вызова, возможность встраивания и работа внутри самой функции. Практический вывод: перед ручной заменой функционального кода на цикл проверьте горячий участок на новой версии. Часть расходов уже может убрать компилятор и библиотека. .NET 11 пока в RC; измерения лучше повторить на своём сценарии. 🔗 Источник #il_люминатор 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта

📌 Один курс — хорошее вложение в себя. Два по той же цене — ещё лучше. В Proglib Academy действует акция: покупаешь один курс, а второй получаешь в подарок. Например, можно совместить два направления по работе с ИИ:

💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью. 💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.

📍 Разница в цене — почти 50 тысяч рублей. Можно освоить больше, не выходя за рамки запланированного бюджета. А если тебе интереснее Python, алгоритмы, backend или DevOps — выбирай другую пару курсов из каталога. Акция действует до 31 октября включительно ⏳ ⏮️ Пора прокачать свой стек

🧩 Экспериментальные компоненты Blazor показывают ответ и действия ИИ-агента Обычного списка сообщений мало, когда агент вызывает инструменты, ждёт подтверждения и меняет данные приложения. Пользователю нужно видеть, что происходит прямо сейчас. Microsoft представила экспериментальный пакет Microsoft.AspNetCore.Components.AI. Начать можно с готового компонента:

<ChatPage Agent="_agent"
          Placeholder="Что нужно сделать?" />

В основе — UIAgent, который работает с IChatClient и превращает поток обновлений ответа в наблюдаемые блоки содержимого. Компоненты могут отображать текст, вызовы инструментов и запросы подтверждения по мере их поступления. Есть и более низкоуровневые части: MessageList, MessageInput и BlockRenderer. Из них можно собрать собственный интерфейс вместо готовой страницы. ⏬ Что остаётся приложению Пакет экспериментальный; инструкция в статье использует .NET 11 RC1 и предварительную версию пакета. Разрешения на вызов инструментов, серверные проверки и обработку файлов или аудио приложение организует само. Это заготовки интерфейса и состояния. Подключение красивого чата само по себе не даёт агенту безопасного доступа к вашим данным. 🔗 Источник #async_news 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта

⚙️ WinForms в .NET 11 восстанавливает перерисовку после массового обновления через using Меняете шрифт контейнера, затем отступы дочерних элементов — и интерфейс несколько раз пересчитывает разметку. Чем сложнее дерево, тем заметнее лишняя работа. В .NET 11 RC2 для такого обновления можно использовать область приостановки:

using System.Windows.Forms;

using (container.SuspendPainting(
    LayoutSuspendTraversal.TargetAndDescendants))
{
    container.Font = newFont;

    foreach (Control child in container.Controls)
    {
        child.Margin = new Padding(8);
    }
}

Область приостанавливает перерисовку контейнера и перерасчёт разметки для него и потомков. При выходе из using всё возобновляется, даже если внутри возникло исключение. ⏬ У перегрузок разное поведение Вызов SuspendPainting() без аргументов приостанавливает только перерисовку целевого элемента. Перерасчёт разметки он не останавливает. TargetAndDescendants относится к обходу дерева для приостановки разметки: это не отдельная блокировка рисования каждого потомка. Открывайте область до изменения свойств, которые запускают перерасчёт, и выполняйте обновление в UI-потоке. Код рассчитан на .NET 11, пока это RC. 🔗 Источник #sharp_view 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта

🧩 NuGet в .NET 11 позволяет отложить выбор недавно опубликованных пакетов Новая версия зависимости появилась час назад. Хотите дать ей немного времени, прежде чем автоматическое обновление принесёт её в проект? В .NET 11 RC2 минимальный возраст версии можно задать через CLI:

dotnet nuget add source https://api.nuget.org/v3/index.json --name public --min-publish-age-hours 24 --configfile nuget.config

Команда записывает настройку minPublishAgeHours для источника в nuget.config. При выборе версии команды dotnet package add и dotnet package update учитывают этот срок. Для уже добавленного источника:

dotnet nuget update source public --min-publish-age-hours 48 --configfile nuget.config

⏬ Это задержка, а не проверка безопасности Пакет не становится безопасным автоматически через сутки. Настройка лишь даёт время обнаружить проблемы со свежим выпуском. Не стоит считать её универсальным запретом на установку любой явно закреплённой свежей зависимости. А при восстановлении зависимостей с плавающими версиями отсутствие подходящей версии приводит к NU1020 — конфликт становится видимым. 🔗 Источник #sharp_view 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта

😎 Выбираешь один курс, второй получаешь бесплатно. Баг? Нет, акция! До 31 октября в Proglib Academy можно выбрать два курса и заплатить только за один. Например, можно совместить:

💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью. 💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.

Вместе курсы стоят 108 000 ₽, но по акции оба обойдутся в 59 000 ₽. Экономия — 49 000 ₽ 🔥 Интересуют Python и ИИ или алгоритмы и архитектура? Можно выбрать любые два курса из каталога. Акция действует до 31 октября включительно ⏳ ⏬ Собрать свой учебный билд

⚙️ JIT в .NET 11 может заменить виртуальный вызов прямым Переменная объявлена через базовый класс. Значит ли это, что каждый вызов метода обязательно пройдёт через таблицу виртуальных методов?

Animal animal = new Dog();
animal.Speak();

Если JIT видит конкретный тип объекта, он может вызвать метод Dog напрямую, а затем встроить его тело в вызывающий код. Это открывает дорогу другим оптимизациям: вычислению констант и удалению ненужных веток. Для менее очевидных случаев есть динамический PGO. Среда собирает сведения о реальных типах и может создать быстрый путь для наиболее частого варианта. Проверка типа остаётся: если вместо Dog придёт Cat, выполнится корректный запасной путь. ⏬ Что меняется для разработчика В разборе .NET 11 Стивен Тауб показывает новые оптимизации этих сценариев. Это повод измерить горячие участки на новой среде, а не переписать все интерфейсы ради скорости. Сравнивать стоит Release-сборки через BenchmarkDotNet. Выигрыш отдельного микробенчмарка не равен ускорению всего приложения. .NET 11 пока находится на стадии RC. 🔗 Источник #il_люминатор 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта

🧩 Очередь в памяти тоже должна уметь говорить «подождите» Производитель добавляет задания быстрее, чем обработчик успевает их выполнять. Неограниченная очередь продолжает расти — пока запас памяти не заканчивается. Для передачи работы между частями .NET-приложения можно использовать ограниченный Channel:

var queue = Channel.CreateBounded<string>(
    new BoundedChannelOptions(100)
    {
        FullMode = BoundedChannelFullMode.Wait
    });

await queue.Writer.WriteAsync(job, cancellationToken);

Когда в очереди сто элементов, WriteAsync ждёт свободного места. TryWrite в той же ситуации сразу вернёт false. Так появляется backpressure: производитель видит, что потребитель не успевает. ⏬ Есть важное условие Задания должен читать параллельно работающий потребитель. Если сначала заполнить очередь, а читать начать только после всех записей, код может застрять на заполнении. Channel помогает координировать работу внутри процесса. Он не сохраняет задания после перезапуска и не заменяет надёжный внешний брокер сообщений. 🔗 Источник 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта #sharp_view

🧠 Таймаут ожидания — ещё не отмена операции Что будет после трёх секунд ожидания?

Task request = LoadAsync();

await request.WaitAsync(
    TimeSpan.FromSeconds(3));

❤️ — LoadAsync автоматически остановится 👍 — ожидание завершится по таймауту, операция может продолжиться 🔥 — заблокируется текущий поток Ответ: 👍 Если request не успеет завершиться, await выбросит TimeoutException. WaitAsync ограничивает ожидание, а не останавливает исходную операцию. Для её отмены нужен CancellationToken, переданный в LoadAsync, и поддержка отмены внутри этой операции. Не стоит считать таймаут гарантией, что работа больше не выполняется. Для HTTP-запроса, записи в файл или внешнего задания это разные обещания: «я больше не жду» и «операция действительно остановлена». 🔗 Источник 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта #dotnet_challenge

⚙️ PeriodicTimer: следующий тик не обязан ждать конца работы Нужно регулярно обновлять данные в фоне, но не хочется запускать второй обход поверх первого? С PeriodicTimer можно построить один последовательный async-цикл.

using var timer = new PeriodicTimer(
    TimeSpan.FromSeconds(10));

while (await timer.WaitForNextTickAsync(stoppingToken))
{
    await RefreshAsync(stoppingToken);
}

Пока RefreshAsync не закончится, следующая итерация этого цикла не начнётся. Но это не то же самое, что «десять секунд отдыха после каждой работы». ⏬ Что случится с пропущенными тиками? Таймер объединяет несколько тиков, пришедших между ожиданиями, в один. Если обновление заняло 25 секунд, не появится очередь из всех пропущенных запусков. Следующее ожидание может завершиться сразу. У таймера должен быть один потребитель. Отмена ожидания через токен приводит к OperationCanceledException — её нужно учитывать при остановке фонового сервиса. 🔗 Источник 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта #il_люминатор

⚙️ Task.WhenAll не ограничивает число запросов Если передать в Task.WhenAll тысячу задач обращения к API, он дождётся их завершения. Но ограничивать число одновременных запросов за вас не будет. Когда нужно обрабатывать коллекцию с заданным параллелизмом, пригодится Parallel.ForEachAsync:

await Parallel.ForEachAsync(
    ids,
    new ParallelOptions
    {
        MaxDegreeOfParallelism = 8,
        CancellationToken = cancellationToken
    },
    async (id, token) =>
    {
        await LoadAsync(id, token);
    });

Здесь одновременно выполняются не более восьми обработчиков. Токен отмены передаётся внутрь каждой итерации. Поддерживается и источник IAsyncEnumerable. ⏬ Восемь обработчиков — не восемь запросов в секунду Это ограничение конкурентности, а не rate limit. Если API разрешает фиксированное число запросов за минуту, нужен отдельный механизм ограничения частоты. И не делите один DbContext между параллельными итерациями: каждый обработчик должен работать с подходящим ему контекстом. 🔗 Источник 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта #sharp_view

🧑‍💻 Какие навыки помогают вам в разработке в 2026 году? Что вы чаще используете в работе? В каких задачах помогает ИИ, а где проще справиться самостоятельно? Мы решили собрать портрет современного разработчика — и приглашаем вас поделиться своим опытом. Расскажите, какие навыки вам пригодились и как вы используете ИИ. Если обходите его стороной, нам тоже интересно узнать почему. Опрос анонимный и займёт около 5 минут. Результаты опубликуем в общем большом исследовании. 👉 Пройти опрос

🧩 Mapperly: маппинг DTO, который можно открыть и прочитать Вручную перекладывать двадцать свойств в DTO скучно. Но и разбираться, что библиотека сделает с ними во время выполнения, хочется не всегда. Mapperly предлагает другой вариант: сгенерировать обычный C#-код при сборке.

using Riok.Mapperly.Abstractions;

[Mapper]
public partial class UserMapper
{
    public partial UserDto ToDto(User source);
}

Сигнатуру пишете вы, реализацию добавляет source generator. Её можно посмотреть и проверить: какие свойства перенеслись, как обрабатывается null и где выполняется преобразование. ⏬ Зачем это полезно Маппинг не требует reflection во время выполнения. А диагностика сборки может предупредить о свойстве, которое не удалось сопоставить. При этом генератор не знает бизнес-смысл данных. Если имя поля поменялось или преобразование требует правила, это нужно описать явно. Автоматизировать присваивания можно; проверку контракта DTO всё равно стоит оставить себе. 🔗 Источник 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта #sharp_view

Общая папка для работы Claude Code и Codex Луи-Франсуа Бушар собрал заметки, инструкции-скиллы, скрипты и итоги встреч в Obsidian. Его связка устроена так: Папка хранит исходные материалы и решения ↓ Индекс указывает, где искать данные для задачи ↓ Claude Code планирует работу ↓ Codex выполняет задачи по его вызову В описании этого рабочего процесса Бушар объясняет, зачем даёт агенту сведения для конкретной задачи. Начать предлагает с общей папки, короткого индекса и одного повторно используемого скилла. #ии #инструменты

🧠 Кеш пустой, а в базу одновременно пришли сто запросов Популярная запись исчезла из кеша. Сто запросов одновременно увидели промах и пошли за ней в базу. Кеш есть, а нагрузка всё равно прилетела залпом — это cache stampede. HybridCache умеет объединять конкурентные обращения за одним ключом: один вызов получает данные, остальные ждут его результат.

var product = await cache.GetOrCreateAsync(
    $"product:{id}",
    async token => await repository.LoadAsync(id, token),
    cancellationToken: cancellationToken);

Для регистрации нужен пакет Microsoft.Extensions.Caching.Hybrid и вызов builder.Services.AddHybridCache();. Без Redis тоже работают локальный кеш и защита от такого залпа. ⏬ Важная граница Объединение запросов действует внутри одного экземпляра HybridCache. Два сервера могут одновременно обратиться к базе, даже если используют общий Redis. Это полезная защита локального кеша, но не распределённая блокировка на весь кластер. 🔗 Источник 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта #il_люминатор

🚀 C# Dev Kit: сначала открытый файл, потом весь solution Открыли большой solution и ждёте, пока IDE разберётся со всеми проектами? В предварительной версии C# Dev Kit 11.0 Microsoft изменила порядок загрузки: активный файл получает подсказки и диагностику первым. В замерах команды для Aspire с 407 проектами готовность активного файла сократилась с «до 84,1 секунды» до 0,47 секунды. Весь solution загрузился за 3 секунды вместо 84,1. Это результаты конкретного проекта, не обещание ускорить любой репозиторий в 180 раз. ⏬ Что изменили под капотом — добавили кеш модели проектов для повторных открытий; — объединили шесть managed-процессов в один сервер; — собрали этот сервер через Native AOT. Версия 11.0 пока доступна в pre-release. Если хотите проверить эффект на своём solution, переключитесь на предварительную версию расширения. Первое построение кеша и повторная загрузка — разные сценарии: измерять их стоит отдельно. 🔗 Источник 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта #async_news

👀 Как вы смотрите видео? Разбираете урок, слушаете интервью фоном или начинаете на телефоне, а продолжаете на большом экране? Хотим узнать, что делает просмотр удобным для вас. Вспомните последнее видео — ролик, урок, фильм или серию сериала — и расскажите о своём опыте. Если детали не запомнились, можно так и ответить. 🕰️ Опрос займёт около 3 минут. В результатах сможете сравнить свои привычки с ответами других участников. А разработчики и инженеры видеоплатформы расскажут, что происходит по ту сторону экрана, пока вы смотрите видео. 🔗 Поделиться опытом 🐸 Библиотека программиста

Перенос MiniJinja с Rust на Go силами Opus и Codex Около десяти часов работы агента и примерно 45 минут активного участия автора. Так Армин Ронахер оценивает основной перенос MiniJinja с Rust на Go. MiniJinja собирает текст по шаблонам. Он начал с Opus 4.5 внутри Pi, а оставшиеся исправления тестов передал GPT-5.2 Codex. Рабочая среда оставалась той же; Go-реализацию сверяли с сохранёнными результатами тестов Rust-версии. По ходу работы агент отказался от проверок, в которых программа должна завершаться ошибкой: текст сообщений не совпадал дословно. Ронахер вмешался и сохранил эти тесты, изменив способ сравнения сообщений. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека Go-разработчика