Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET
Все самое полезное для C#-разработчика в одном канале. Как запустить своего ии-агента: https://clc.to/tvpmDQ По рекламе: @proglib_adv Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5c81cdc130259d5b7fead
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET
Channel Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET (@csharpproglib) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 21 862 subscribers, ranking 6 194 in the Technologies & Applications category and 30 800 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 21 862 subscribers.
According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -49 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.71%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.49% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 778 views. Within the first day, a publication typically gains 1 638 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as .net, шарписта, навигация, await, string.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все самое полезное для C#-разработчика в одном канале.
Как запустить своего ии-агента: https://clc.to/tvpmDQ
По рекламе: @proglib_adv
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5c81cdc130259d5b7fead”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 14 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
Как вы принимаете технические решения в команде?Технические решения — это не просто выбор между «лучше» и «хуже». Это баланс между бизнес-целями, ограничениями технологии, ресурсами и командной динамикой. Каждая команда решает это по-своему, но есть несколько важных шагов, которые помогают сделать процесс более осознанным и продуктивным. 1️⃣ Четкое понимание проблемы Прежде чем что-то решать, нужно понять, с чем имеешь дело. Собираем данные, уточняем требования, учитываем ограничения. Тут важно не упустить детали: от анализа текущей архитектуры до учета бизнес-задач. 2️⃣ Обсуждения с командой Ни одно решение не должно быть монологом. Обсуждения с командой помогают вскрыть скрытые риски, взглянуть на проблему с разных сторон и найти новые пути решения. 3️⃣ Структурирование обсуждений Чтобы не утонуть в множестве идей, стоит использовать визуализации: схемы, диаграммы, прототипы. Это помогает лучше понять варианты и снизить субъективность. Формальные практики, такие как архитектурные ревью обеспечивают системность. 4️⃣ Принятие решения и консенсус Идеальный вариант — когда решение строится на фактах и аргументах. Иногда нужен быстрый выбор: голосование или прототипирование, чтобы проверить гипотезы. В разногласиях роль лидера — взять ответственность и объяснить выбор. 5️⃣ Ретроспектива После того как решение внедрено, важно его оценить. Что сработало? Что не так? Это шанс извлечь уроки и в следующий раз сделать процесс принятия решений еще более четким. Открытость, системность и готовность анализировать результаты — вот что помогает работать слаженно и минимизировать конфликты в команде. 💬 Как в вашей команде принимаются решения? Делитесь опытом в комментариях 👇 🐸Библиотека шарписта #междусобойчик
IBufferWriter<byte> и ReadOnlySequence<byte>.
— Полностью совместим с Unity, включая поддержку сериализации и десериализации объектов в игровых проектах.
— Поддерживает сериализацию интерфейсов и абстрактных классов с помощью атрибута, а также обеспечивает устойчивость к изменениям версий данных.
Согласно данным из официального репозитория, MemoryPack значительно опережает другие популярные сериализаторы по производительности: он работает до 10 раз быстрее, чем System.Text.Json и protobuf-net при сериализации стандартных объектов, при работе с массивами структур до 50–200 раз.
Пример:
[MemoryPackable]
public partial class WeatherForecast
{
public DateTime Date { get; set; }
public int TemperatureC { get; set; }
public string? Summary { get; set; }
}
// Сериализация
byte[] bytes = MemoryPackSerializer.Serialize(forecast);
// Десериализация
WeatherForecast? result = MemoryPackSerializer.Deserialize<WeatherForecast>(bytes);
Его использование особенно оправдано в игровых проектах, высоконагруженных API и системах, где критична скорость обработки данных.
📎 Репозиторий проекта
🐸Библиотека шарписта #буст// Пример использования ARRaycastManager для размещения объекта на плоскости
using UnityEngine;
using UnityEngine.XR.ARFoundation;
using UnityEngine.XR.ARSubsystems;
public class ARPlacement : MonoBehaviour
{
public GameObject objectToPlace;
private ARRaycastManager raycastManager;
private Vector2 touchPosition;
private List<ARRaycastHit> hits = new List<ARRaycastHit>();
void Start()
{
raycastManager = GetComponent<ARRaycastManager>();
}
void Update()
{
if (Input.touchCount > 0)
{
touchPosition = Input.GetTouch(0).position;
if (raycastManager.Raycast(touchPosition, hits, TrackableType.PlaneWithinPolygon))
{
var hitPose = hits[0].pose;
objectToPlace.transform.position = hitPose.position;
objectToPlace.transform.rotation = hitPose.rotation;
}
}
}
}
Преимущества:
— Использование ARKit, ARCore и Vuforia позволяет создавать приложения, совместимые с различными платформами.
— Рекомендации по улучшению производительности обеспечивают плавную работу приложений на мобильных устройствах.
➡️ Лучшее из мира IT-книг — у нас в @progbookПро RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса. Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM, а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность «что наши данные попадут в OpenAI». Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения, а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной: 👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-ArenaВо время обучения на курсе «AI-агенты для DS» научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии. ➡️ вот что ждет слушателей курса на втором: — Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных — Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз» — Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет — Что такое guardrails и как они спасают от бреда — Что делать, когда LLM не знает ответа — Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка ❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
