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

Semantic Kernel или LangGraph? В мире .NET популярен Semantic Kernel, но глобальный стандарт задаёт LangGraph. Его киллер-фича — явное управление графом выполнения и состоянием (Stateful Graph). Это позволяет реализовывать сложные паттерны: Human-in-the-loop (человек подтверждает действие), Time Travel (откат состояния назад) и цикличное планирование. Понимание этих принципов пригодится любому разработчику, внедряющему AI. Записаться на курс Погружение в архитектуру агентов: Смотрите вводный урок бесплатно.

📰 Дайджест недели В .NET-среде штиль, новостей не так много, поэтому вспоминаем лучшее за неделю. — IoT на .NET — ExecuteUpdate и ExecuteDelete — Коты вместо HTTP статусов — 10 советов по обустройству вашего рабочего места — Нестандартные форматы резюме Делитесь в комментах своими инфоповодами недели 👇 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #async_news

7️⃣ Генерация случайных чисел в C# Класс Random в .NET генерирует псевдослучайные числа для игр, тестов или симуляций. Он работает на основе сида, обычно времени, и дает целые, дробные значения или байты. Основы класса Random System.Random создает последовательности чисел через алгоритм. Для простого инта берут Next(min, max), где верхняя граница не включается. Переиспользуйте один экземпляр, иначе в цикле из-за одинаковых сидов выйдут повторения. Статический или инжектированный через DI вариант подходит для прода:

var rng = new Random();
int число = rng.Next(1, 101); // от 1 до 100

NextDouble возвращает от 0.0 до 1.0, умножьте и сдвиньте для нужного интервала. Байты через NextBytes заполняют массив. Это для тестовых файлов или симуляций.

double температура = rng.NextDouble() * 50 - 10; // от -10 до 40
byte[] буфер = new byte[16];
rng.NextBytes(буфер);

Обычный Random не годится для токенов или паролей, предсказуем при известном сиде. Берите RandomNumberGenerator из System.Security.Cryptography для криптографии. GetInt32(1, 101) или Fill для байт. В API для ключей всегда крипто-вариант. Random не потокобезопасен, общий экземпляр сломается. ThreadLocal<Random> создаст по инстансу на поток. Parallel.For с ним работает корректно, без гонок:

var локальныйRng = new ThreadLocal<Random>(() => new Random());
Parallel.For(0, 100, i => {
    int значение = локальныйRng.Value!.Next(100);
});

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #il_люминатор

🧑‍💻 Неявная проверка на null В C# можно заставить любой класс вести себя в if как в JavaScript: просто if (myObject) и внутри проверка на null. Это работает благодаря перегрузке операторов. Создайте класс с двумя статическими методами:

public class User
{
    public string Name { get; set; }

    public static bool operator true(User? user) => user?.Name != null;
    public static bool operator false(User? user) => user?.Name == null;
}

Теперь if (user) сработает если имя задано, иначе попадет в else. Компилятор автоматически вызывает нужный оператор при булевом контексте. Единственный минус: никто не ожидает такого, код становится загадкой для команды. Лучше стандартные is not null или !ReferenceEquals(null, obj). 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #sharp_view

📎 Фабрика HttpClient в .NET В .NET для HTTP-запросов фабрика IHttpClientFactory упрощает создание клиентов, интегрируется с DI и решает проблемы вроде утечек сокетов. Фабрика кэширует обработчики сообщений, управляет их временем жизни и добавляет логирование. Зачем нужна фабрика HttpClient из Framework 4.5 часто создают вручную, но это приводит к проблемам: сокеты не освобождаются, DNS не обновляется. Фабрика решает это через пул обработчиков с лайфтаймом в 2 минуты по умолчанию. Она регистрируется через AddHttpClient в IServiceCollection и дает доступ к CreateClient. Короткоживущие клиенты подходят для большинства случаев, в отличие от долгоживущих с PooledConnectionLifetime. Предупреждение: если нужны куки, лучше обойтись без фабрики из-за шаринга CookieContainer. Способы использования Разработчики выбирают между базовым, именованными, типизированными клиентами или сгенерированными через Refit. В базовом варианте инжектят IHttpClientFactory и вызывают CreateClient для каждого запроса. Это просто для рефакторинга старого кода. Именованные клиенты настраивают по имени из конфига, с базовым URI и заголовками вроде User-Agent:

builder.Services.AddHttpClient("MyClient", client =>
{
    client.BaseAddress = new Uri("https://api.example.com/");
    client.DefaultRequestHeaders.UserAgent.ParseAdd("MyApp");
});

Затем CreateClient("MyClient"). Типизированные удобны для конкретного API: класс принимает HttpClient в конструкторе, фабрика регистрирует его через AddHttpClient<T>. Логика запросов инкапсулируется в методах класса, DI все подхватывает. IntelliSense работает, нет строковых ключей. Не используйте в синглтонах: клиент должен быть короткоживущим, иначе DNS не обновится. Лучше именованные или SocketsHttpHandler:

public class ApiService(HttpClient client)
{
    public async Task<Todo[]> GetTodos(int id) =>
        await client.GetFromJsonAsync<Todo[]>($"todos/{id}");
}

В итоге фабрика делает HTTP-клиенты в .NET предсказуемыми и масштабируемыми. Для прода это как стандарт: меньше багов с соединениями, проще DI. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #il_люминатор

LangGraph vs Semantic Kernel: архитектура агентов В .NET мире популярен Semantic Kernel, но индустрия движется к графовым подходам. LangGraph реализует паттерн, где агент — это не просто цепочка плагинов, а граф с состоянием. Архитектурные преимущества: — цикличность: нативная поддержка циклов (ReAct pattern); — state management: управление контекстом похоже на работу с сессиями; — human-in-the-loop: возможность поставить граф на паузу, получить апрув человека и продолжить. Курс по архитектуре уже стартовал. Записаться на курс Смотреть первую лекцию бесплатно

🎯 Нестандартные форматы резюме Листайте карточки и подбирайте вариант резюме под свои навыки. В комментах можете поделиться своими проектами 👇 ➡️ В статье ещё два формата 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта

📎 ValueTask в публичном API ValueTask часто хвалят за экономию памяти. Но если сунуть его в публичный API, потребители могут не оценить такой шаг. Вопрос: чем так плох ValueTask в публичном API? Он же снизит аллокации Ответ: у нас в канале с вопросами с собесов 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #dotnet_challenge

🔛📈 Включаем фичи без редеплоя Feature Flags — это условные переключатели, которые позволяют включать/выключать фичи на лету, без передеплоя приложения. Зачем они нужны • Безопасный rollout — можно включить фичу для 10% пользователей, проверить метрики, затем раскатывать дальше. • A/B тестирование — запуск двух версий фичи и выбор лучшей на основе данных. • Eсли что-то пошло не так, флаг выключается за секунду вместо отката всего деплоя. • Возможность коммитить незавершённый код без риска для продакшна Подготовка:

// Добавим NuGet пакет
dotnet add package Microsoft.FeatureManagement

// В appsettings.json
"FeatureManagement": {
    "NewDashboard": false
}

В коде:

if (await featureManager.IsEnabledAsync("NewDashboard"))
{
    RenderNewDashboard();
}
else
{
    RenderOldDashboard();
}

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #sharp_view

⚡️ ExecuteUpdate и ExecuteDelete в EF Core ExecuteUpdate и ExecuteDelete появились для случаев, когда вам не нужны сущности и сложные хуки. Это способ выполнять быстрые массовые операции, говоря с базой на языке SQL через LINQ. Простой пример с заказами, которые нужно отметить как просроченные:

public async Task<IActionResult> ExpireOldOrders()
{
    var cutoff = DateTime.UtcNow.AddDays(-30);

    var affectedRows = await _db.Orders
        .Where(o => o.Status == OrderStatus.Pending 
                    && o.CreatedAt < cutoff)
        .ExecuteUpdateAsync(setters =>
            setters.SetProperty(
                o => o.Status,
                OrderStatus.Expired));

    return Ok(new { affectedRows });
}

EF Core сгенерирует один SQL примерно такого вида:

UPDATE Orders
SET Status = 2
WHERE Status = 0
  AND CreatedAt < @cutoff

Приложение отправляет в базу одну команду, а не тысячи мелких запросов. С точки зрения БД — это максимально естественный сценарий: нагрузка на сеть и блокировки минимальны. ExecuteDelete решает такую же задачу для удаления:

public async Task<int> CleanOldLogsAsync(DateTime cutoff)
{
    var affected = await _db.Logs
        .Where(l => l.CreatedAt < cutoff)
        .ExecuteDeleteAsync();

    return affected;
}

EF Core не загружает логи в память — удаление происходит одним SQL-запросом. Важно: эти методы обходят change tracking и не вызывают события SaveChanges. Используйте их, когда производительность важнее бизнес-логики в коде. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #il_люминатор

AI-агенты в экосистеме .NET: расширяем границы возможного Интеграция ИИ в энтерпрайз-продукты требует понимания того, как работают автономные системы. Изучите общие принципы построения агентских систем, чтобы внедрять их в свои проекты. Курс «Углубленные AI-агенты» даст вам глубокую экспертизу в актуальном стеке. На обучении вас ждёт: — проектирование автономных агентских систем; — освоение LangGraph, CrewAI и AutoGen; — интеграция RAG и инструментов планирования; — 13 живых вебинаров и поддержка менторов. Поток уже стартовал, присоединяйтесь сейчас. 🚀 Записаться на основной курс Если сомневаетесь — просто посмотрите вводное занятие.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #garbage_collector

⚙️ Вы настраиваете ASP.NET Core «по наитию» и тратите время на поиск, почему приложение ведет себя по-разному в продакшене и локально? 🗓 29 января в 20:00 OTUS проводит открытый урок «Конфигурирование приложения ASP.NET Core» в преддверии старта курса «C# ASP.NET Core разработчик». На занятии разберем, как выстроить прозрачную и управляемую систему настроек: appsettings.json, провайдеры конфигурации, приоритет применения конфигураций, настройки специфичные для среды и шаблон Options для работы с настройками. Вы поймете, как проектировать конфигурации так, чтобы приложения были стабильными и предсказуемыми. ❗️Урок будет полезен разработчикам ASP.NET Core начального и среднего уровня, которые хотят систематизировать знания и работать по индустриальным стандартам. ➡️ Регистрируйтесь на бесплатный урок: https://clc.to/JVrtgw 🎁 Все участники открытого урока получат скидку на обучение. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

📞 Как доска объявлений, но отборная C#/.NET-разработчик — до 300 000 ₽ и удалёнка. С# разработчик — от 200 000 ₽ и снова удалёнка. .NET Developer — внезапный офис в Новосибирске. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта

🛋 Работа в кайф Продуктивность — это не про силу воли и мотивацию. Это про то, как вы обустроили своё рабочее место. Синий свет экрана, температура в комнате, даже то, сколько воды вы выпили за день — всё это напрямую влияет на работу вашего мозга. ➡️ В статье 10 базовых советов по обустройству вашего рабочего места 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта

🐳 Docker для быстрого запуска сервисов локально Docker это платформа для запуска приложений в контейнерах. Контейнер получает собственные зависимости, сетевую конфигурацию и порты и при этом не вмешивается в окружение хоста. Предположим, вам нужно быстро поднять MongoDB локально, не устанавливая ее системным пакетом. Достаточно выполнить:

docker run -p 27017:27017 mongo

Эта команда скачает официальный образ mongo с Docker Hub и запустит контейнер. Флаг -p 27017:27017 пробрасывает порт на хост, то есть вы обращаетесь к базе на localhost:27017. Так вы получаете рабочую MongoDB без отдельной установки сервера, настройки сервисов и борьбы с конфликтами версий. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #sharp_view

💡 Мигающий светодиод за 10 строк кода Работа с железом через .NET — это не просто про серверы и веб-приложения. С библиотекой Gpio вы можете управлять физическими устройствами напрямую с Raspberry Pi или других одноплатников. Рассмотрим базовый пример: как заставить мигать светодиод. Что понадобится Минимальный набор компонентов: Raspberry Pi (или аналог с поддержкой .NET), светодиод на 5 мм, резистор 330 Ом, макетная плата и провода. Как это работает Схема собирается просто: плата подключается к аноду светодиода (длинная ножка), катод идёт через резистор на землю. Резистор ограничивает ток и защищает светодиод от выгорания. В коде всего несколько строк:

using var controller = new GpioController();
controller.OpenPin(18, PinMode.Output);
bool ledOn = true;
while (true)
{
    controller.Write(18, ledOn ? PinValue.High : PinValue.Low);
    Thread.Sleep(1000);
    ledOn = !ledOn;
}

В цикле мы записываем значение «включено» или «выключено», меняем состояние каждую секунду. Приложение компилируется как self-contained и разворачивается на устройстве. После назначения прав на выполнение (chmod +x) запускаете исполняемый файл — и светодиод начинает мигать с интервалом в секунду. ➡️ Гайд от майков 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #sharp_view

🛠 PostgreSQL как Dead Letter Queue История о том, как в Wayfair отказались от Kafka DLQ в пользу PostgreSQL и получили более управляемую систему обработки сбоев. Проблема: события падают, а видимости нет Сбои встречались везде: API для обогащения данных падали или тормозили, консьюмеры крашились посреди обработки, события приходили с битыми или отсутствующими полями. Всё это находилось вне прямого контроля команды, но требовало изящной обработки. Первая попытка: Kafka как DLQ Логичным решением было использовать сам Kafka в качестве Dead Letter Queue. Общий паттерн: если событие не обработалось, отправляем его в отдельный топик DLQ. Но быстро стало ясно, что это не лучший вариант. Kafka отлично двигает данные, но когда сообщения попадают в DLQ-топик, с ними сложно работать: • Нельзя просто взять и выполнить запрос «покажи всё, что упало вчера» • Нет нормальной фильтрации по причине сбоя • Чтобы повторить обработку конкретного набора событий, нужны кастомные консьюмеры • Для любого анализа требуется дополнительный инструментарий Для системы, генерирующей критичные бизнес-отчёты, такое отсутствие видимости стало серьёзной проблемой. Решение: PostgreSQL как первоклассный DLQ Вместо публикации сбойных событий в топик Kafka, начали сохранять их прямо в таблицу DLQ в PostgreSQL. CloudSQL уже использовался как основное хранилище, так что операционно это почти ничего не добавило. Концептуально же сбои стали первоклассными гражданами системы, а не непрозрачными сообщениями, потерянными в потоке. Дизайн-решения • payload как JSONB — сохраняет сырое событие без жёсткой схемы. Можно хранить любую структуру и при этом эффективно запрашивать. • Простая модель состояний — только PENDING и SUCCEEDED. Минимализм делает жизненный цикл события понятным. • retry_after — предотвращает агрессивные повторы, когда зависимые системы нестабильны. • retry_count — позволяет ограничивать количество попыток без внешнего состояния. Если событие не обработалось за 240 попыток — возможно, с ним что-то фундаментально не так. • Временные метки — делают аудит и операционный анализ простым делом. Целью не было заменить Kafka на PostgreSQL. Kafka остался основой для высокопроизводительного приёма событий, а PostgreSQL взял на себя то, что умеет лучше всего — долговременность, запросы и наблюдаемость вокруг сбоев. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸Библиотека шарписта #il_люминатор

C#-разработчик? Пора осваивать AI-агентов Экосистема .NET активно интегрирует ИИ (например, через Semantic Kernel). Наш курс поможет вам понять фундаментальные принципы построения автономных систем. Начинаем сегодня в 19:00 МСК. Основные темы: — путь от базовых промптов до мультиагентных систем; — использование инструментов и планирование задач; — деплой и масштабирование своих ИИ-решений; — работа с векторными хранилищами данных. Занять место