#code_quality — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #code_quality, aggregated by home.social.
-
Файл вырос до 800 строк и это была моя вина…
На каждом ревью найдётся кто‑то, кто спросит: «Зачем четыре файла, если это один пайплайн?» А затем, давайте объясню!
https://habr.com/ru/articles/1033218/
#python #file_size #aiogram #LOC #architectureascode #refactor #cleancode #code_quality
-
Файл вырос до 800 строк и это была моя вина…
На каждом ревью найдётся кто‑то, кто спросит: «Зачем четыре файла, если это один пайплайн?» А затем, давайте объясню!
https://habr.com/ru/articles/1033218/
#python #file_size #aiogram #LOC #architectureascode #refactor #cleancode #code_quality
-
Файл вырос до 800 строк и это была моя вина…
На каждом ревью найдётся кто‑то, кто спросит: «Зачем четыре файла, если это один пайплайн?» А затем, давайте объясню!
https://habr.com/ru/articles/1033218/
#python #file_size #aiogram #LOC #architectureascode #refactor #cleancode #code_quality
-
Файл вырос до 800 строк и это была моя вина…
На каждом ревью найдётся кто‑то, кто спросит: «Зачем четыре файла, если это один пайплайн?» А затем, давайте объясню!
https://habr.com/ru/articles/1033218/
#python #file_size #aiogram #LOC #architectureascode #refactor #cleancode #code_quality
-
Самые популярные ошибки начинающего SDET-специалиста
По мере того как современная разработка программного обеспечения движется в сторону непрерывной доставки и микросервисов, цена ошибок возрастает. Нестабильные тесты, плохо масштабируемый код автотестов или неправильное использование инструментов могут приводить к задержкам релизов или к росту количества багов из-за затрат времени и ресурсов на выявление причин падения автотестов. То, что сначала кажется временным исправлением, впоследствии может обернуться отложенными последствиями для всей команды. В этой статье мы рассмотрим семь распространенных ошибок, которые совершают начинающие SDET. Разберем не только то, что идет не так, но и почему это имеет значение и как подходить к решению каждой из проблем наиболее эффективно. Цель статьи — помочь начинающим SDET заложить прочный фундамент для эффективного тестирования, основанного на качестве, масштабируемости и взаимодействии с командой. Читать далее 🦾
https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/1027022/
#qa #тестирование #qa_automation #автоматизация_тестирования #автотесты #code_quality #качество_кода #чистая_архитектура #рефакторинг #python
-
Самые популярные ошибки начинающего SDET-специалиста
По мере того как современная разработка программного обеспечения движется в сторону непрерывной доставки и микросервисов, цена ошибок возрастает. Нестабильные тесты, плохо масштабируемый код автотестов или неправильное использование инструментов могут приводить к задержкам релизов или к росту количества багов из-за затрат времени и ресурсов на выявление причин падения автотестов. То, что сначала кажется временным исправлением, впоследствии может обернуться отложенными последствиями для всей команды. В этой статье мы рассмотрим семь распространенных ошибок, которые совершают начинающие SDET. Разберем не только то, что идет не так, но и почему это имеет значение и как подходить к решению каждой из проблем наиболее эффективно. Цель статьи — помочь начинающим SDET заложить прочный фундамент для эффективного тестирования, основанного на качестве, масштабируемости и взаимодействии с командой. Читать далее 🦾
https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/1027022/
#qa #тестирование #qa_automation #автоматизация_тестирования #автотесты #code_quality #качество_кода #чистая_архитектура #рефакторинг #python
-
Самые популярные ошибки начинающего SDET-специалиста
По мере того как современная разработка программного обеспечения движется в сторону непрерывной доставки и микросервисов, цена ошибок возрастает. Нестабильные тесты, плохо масштабируемый код автотестов или неправильное использование инструментов могут приводить к задержкам релизов или к росту количества багов из-за затрат времени и ресурсов на выявление причин падения автотестов. То, что сначала кажется временным исправлением, впоследствии может обернуться отложенными последствиями для всей команды. В этой статье мы рассмотрим семь распространенных ошибок, которые совершают начинающие SDET. Разберем не только то, что идет не так, но и почему это имеет значение и как подходить к решению каждой из проблем наиболее эффективно. Цель статьи — помочь начинающим SDET заложить прочный фундамент для эффективного тестирования, основанного на качестве, масштабируемости и взаимодействии с командой. Читать далее 🦾
https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/1027022/
#qa #тестирование #qa_automation #автоматизация_тестирования #автотесты #code_quality #качество_кода #чистая_архитектура #рефакторинг #python
-
Самые популярные ошибки начинающего SDET-специалиста
По мере того как современная разработка программного обеспечения движется в сторону непрерывной доставки и микросервисов, цена ошибок возрастает. Нестабильные тесты, плохо масштабируемый код автотестов или неправильное использование инструментов могут приводить к задержкам релизов или к росту количества багов из-за затрат времени и ресурсов на выявление причин падения автотестов. То, что сначала кажется временным исправлением, впоследствии может обернуться отложенными последствиями для всей команды. В этой статье мы рассмотрим семь распространенных ошибок, которые совершают начинающие SDET. Разберем не только то, что идет не так, но и почему это имеет значение и как подходить к решению каждой из проблем наиболее эффективно. Цель статьи — помочь начинающим SDET заложить прочный фундамент для эффективного тестирования, основанного на качестве, масштабируемости и взаимодействии с командой. Читать далее 🦾
https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/1027022/
#qa #тестирование #qa_automation #автоматизация_тестирования #автотесты #code_quality #качество_кода #чистая_архитектура #рефакторинг #python
-
----------------
🛠️ Tool
===================Opening: CLAUDE.md is a single-file guideline set designed to alter Claude Code's code-writing behavior by enforcing four concise principles: Think Before Coding, Simplicity First, Surgical Changes, and Goal-Driven Execution. The document intends to reduce common LLM coding failures such as hidden assumptions, overengineering, and unintended edits to unrelated code.
Key Features:
• Explicit assumption handling: require the agent to list assumptions or request clarification rather than guessing.
• Minimal outputs: require the smallest working implementation and avoid speculative extensions.
• Surgical editing policy: limit modifications to only lines that directly address the request; report unrelated dead code but do not remove it.
• Goal-driven loops: transform vague tasks into verifiable success criteria and tests so the agent can iterate until concrete checks pass.Technical Implementation:
• CLAUDE.md functions as an instruction artifact for Claude Code or similar LLM-driven coding assistants. It prescribes behavior (policy) rather than providing code or automation hooks. The file maps high-level developer expectations into explicit steps and verifiable criteria that an LLM can follow when authoring or modifying source files.
• The document emphasizes tests-first workflows conceptually (write tests that reproduce a bug or validate behavior, then change code until tests pass) and forbids speculative error handling or abstract reusable abstractions when not requested.Use Cases:
• Code reviews augmented by Claude Code where the agent must make minimal, targeted changes.
• Automated refactors constrained by surgical-change rules to avoid collateral edits.
• Task automation where verifiable success criteria allow the LLM to loop without human micro-management.Limitations:
• CLAUDE.md is prescriptive guidance and does not include enforcement mechanisms; effective adoption requires the host platform (Claude Code) to interpret and enforce the rules.
• The guidance avoids implementation details and deliberately omits installation or integration steps; platforms must map policy to enforcement separately.
• The file relies on available testing harnesses and repository context to enable tests-first workflows; projects without tests will need additional setup to realize full benefits.Conclusion: CLAUDE.md provides a compact, principle-driven governance layer for LLM-assisted coding that targets specific failure modes observed in practice: hidden assumptions, overengineering, and non-surgical edits. #tool #LLM #promptengineering #code_quality
🔗 Source: https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills
-
С плохим ИИ-кодом всё ясно, а как добиться хорошего?
О проблемах с ИИ-кодингом на Хабре написано уже много. Но хочется перейти к конструктивному подходу: да, наломать дров с ИИ легко, а вот как работать с ним наиболее профессионально? Известные разработчики вроде Митчелла Хашимото (создателя Terraform и Ghostty) всё чаще говорят что-то в духе «вот тут уже ни строчки кода не написал вручную». При этом Хашимото — противник слопа, и он подчёркивает, что добился от ИИ качественного кода. А что помогает добиваться? Мы в проекте Kodik подобные вопросы ощущаем особенно остро, потому что в редакторе кода с ИИ делаем… собственно, сам этот редактор кода с ИИ. Так что для нас все проблемы особенно наглядны, а их решения — особенно важны. Поэтому мы собрали вместе идеи и из опыта мировой IT-индустрии, и из нашего собственного. Это не какая-то «окончательная истина»: сейчас вся планета только разбирается, ни у кого ещё нет полных ответов, и полезно обмениваться опытом. Так что смело дополняйте в комментариях: интересно узнать, что помогает вам, и собрать «общехабровую кладезь знаний». Если кто-то захочет конструктивно возразить, такое обсуждение тоже полезно.
-
[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом
“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .
https://habr.com/ru/articles/1016680/
#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания
-
[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом
“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .
https://habr.com/ru/articles/1016680/
#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания
-
[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом
“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .
https://habr.com/ru/articles/1016680/
#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания
-
[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом
“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .
https://habr.com/ru/articles/1016680/
#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания
-
С плохим ИИ-кодом всё ясно, а как добиться хорошего?
О проблемах с ИИ-кодингом на Хабре написано уже много. Но хочется перейти к конструктивному подходу: да, наломать дров с ИИ легко, а вот как работать с ним наиболее профессионально? Известные разработчики вроде Митчелла Хашимото (создателя Terraform и Ghostty) всё чаще говорят что-то в духе «вот тут уже ни строчки кода не написал вручную». При этом Хашимото — противник слопа, и он подчёркивает, что добился от ИИ качественного кода. А что помогает добиваться? Мы в проекте Kodik подобные вопросы ощущаем особенно остро, потому что в редакторе кода с ИИ делаем… собственно, сам этот редактор кода с ИИ. Так что для нас все проблемы особенно наглядны, а их решения — особенно важны. Поэтому мы собрали вместе идеи и из опыта мировой IT-индустрии, и из нашего собственного. Это не какая-то «окончательная истина»: сейчас вся планета только разбирается, ни у кого ещё нет полных ответов, и полезно обмениваться опытом. Так что смело дополняйте в комментариях: интересно узнать, что помогает вам, и собрать «общехабровую кладезь знаний». Если кто-то захочет конструктивно возразить, такое обсуждение тоже полезно.
-
С плохим ИИ-кодом всё ясно, а как добиться хорошего?
О проблемах с ИИ-кодингом на Хабре написано уже много. Но хочется перейти к конструктивному подходу: да, наломать дров с ИИ легко, а вот как работать с ним наиболее профессионально? Известные разработчики вроде Митчелла Хашимото (создателя Terraform и Ghostty) всё чаще говорят что-то в духе «вот тут уже ни строчки кода не написал вручную». При этом Хашимото — противник слопа, и он подчёркивает, что добился от ИИ качественного кода. А что помогает добиваться? Мы в проекте Kodik подобные вопросы ощущаем особенно остро, потому что в редакторе кода с ИИ делаем… собственно, сам этот редактор кода с ИИ. Так что для нас все проблемы особенно наглядны, а их решения — особенно важны. Поэтому мы собрали вместе идеи и из опыта мировой IT-индустрии, и из нашего собственного. Это не какая-то «окончательная истина»: сейчас вся планета только разбирается, ни у кого ещё нет полных ответов, и полезно обмениваться опытом. Так что смело дополняйте в комментариях: интересно узнать, что помогает вам, и собрать «общехабровую кладезь знаний». Если кто-то захочет конструктивно возразить, такое обсуждение тоже полезно.
-
С плохим ИИ-кодом всё ясно, а как добиться хорошего?
О проблемах с ИИ-кодингом на Хабре написано уже много. Но хочется перейти к конструктивному подходу: да, наломать дров с ИИ легко, а вот как работать с ним наиболее профессионально? Известные разработчики вроде Митчелла Хашимото (создателя Terraform и Ghostty) всё чаще говорят что-то в духе «вот тут уже ни строчки кода не написал вручную». При этом Хашимото — противник слопа, и он подчёркивает, что добился от ИИ качественного кода. А что помогает добиваться? Мы в проекте Kodik подобные вопросы ощущаем особенно остро, потому что в редакторе кода с ИИ делаем… собственно, сам этот редактор кода с ИИ. Так что для нас все проблемы особенно наглядны, а их решения — особенно важны. Поэтому мы собрали вместе идеи и из опыта мировой IT-индустрии, и из нашего собственного. Это не какая-то «окончательная истина»: сейчас вся планета только разбирается, ни у кого ещё нет полных ответов, и полезно обмениваться опытом. Так что смело дополняйте в комментариях: интересно узнать, что помогает вам, и собрать «общехабровую кладезь знаний». Если кто-то захочет конструктивно возразить, такое обсуждение тоже полезно.
-
Three ways formally verified code can go wrong in practice
https://buttondown.com/hillelwayne/archive/three-ways-formally-verified-code-can-go-wrong-in/
#HackerNews #formally_verified_code #code_quality #software_development #programming #cybersecurity
-
Three ways formally verified code can go wrong in practice
https://buttondown.com/hillelwayne/archive/three-ways-formally-verified-code-can-go-wrong-in/
#HackerNews #formally_verified_code #code_quality #software_development #programming #cybersecurity
-
Three ways formally verified code can go wrong in practice
https://buttondown.com/hillelwayne/archive/three-ways-formally-verified-code-can-go-wrong-in/
#HackerNews #formally_verified_code #code_quality #software_development #programming #cybersecurity
-
Three ways formally verified code can go wrong in practice
https://buttondown.com/hillelwayne/archive/three-ways-formally-verified-code-can-go-wrong-in/
#HackerNews #formally_verified_code #code_quality #software_development #programming #cybersecurity
-
Three ways formally verified code can go wrong in practice
https://buttondown.com/hillelwayne/archive/three-ways-formally-verified-code-can-go-wrong-in/
#HackerNews #formally_verified_code #code_quality #software_development #programming #cybersecurity
-
TDD: разработка быстрее и качественнее
Все мы стремимся создавать более качественное программное обеспечение и делать это быстрее. Я считаю, что разработка через тестирование предлагает нам путь к этой цели. Все еще боитесь использовать этот подход? Тогда я приглашаю вас обсудить советы и приемы помогающие раскрыть преимущества TDD!
https://habr.com/ru/articles/925446/
#tdd #test_driven_development #software_development #testing #agile #unit_testing #code_quality #refactoring #test_first
-
TDD: разработка быстрее и качественнее
Все мы стремимся создавать более качественное программное обеспечение и делать это быстрее. Я считаю, что разработка через тестирование предлагает нам путь к этой цели. Все еще боитесь использовать этот подход? Тогда я приглашаю вас обсудить советы и приемы помогающие раскрыть преимущества TDD!
https://habr.com/ru/articles/925446/
#tdd #test_driven_development #software_development #testing #agile #unit_testing #code_quality #refactoring #test_first
-
TDD: разработка быстрее и качественнее
Все мы стремимся создавать более качественное программное обеспечение и делать это быстрее. Я считаю, что разработка через тестирование предлагает нам путь к этой цели. Все еще боитесь использовать этот подход? Тогда я приглашаю вас обсудить советы и приемы помогающие раскрыть преимущества TDD!
https://habr.com/ru/articles/925446/
#tdd #test_driven_development #software_development #testing #agile #unit_testing #code_quality #refactoring #test_first
-
TDD: разработка быстрее и качественнее
Все мы стремимся создавать более качественное программное обеспечение и делать это быстрее. Я считаю, что разработка через тестирование предлагает нам путь к этой цели. Все еще боитесь использовать этот подход? Тогда я приглашаю вас обсудить советы и приемы помогающие раскрыть преимущества TDD!
https://habr.com/ru/articles/925446/
#tdd #test_driven_development #software_development #testing #agile #unit_testing #code_quality #refactoring #test_first
-
[Перевод] PHP Typed: Маленький Composer пакет, который нарушает PHP правила ради вас
Звучит слишком громко? Давайте уточним, чтобы избежать обманутых ожиданий: этот пакет использует немного магии вне Хогвартса, и будет действительно полезен любителям строгой типизации в PHP.
https://habr.com/ru/articles/868640/
#php #laravel #wordpress #symphony #composer #cms #type_casting #code_quality #best_practices
-
[Перевод] PHP Typed: Маленький Composer пакет, который нарушает PHP правила ради вас
Звучит слишком громко? Давайте уточним, чтобы избежать обманутых ожиданий: этот пакет использует немного магии вне Хогвартса, и будет действительно полезен любителям строгой типизации в PHP.
https://habr.com/ru/articles/868640/
#php #laravel #wordpress #symphony #composer #cms #type_casting #code_quality #best_practices
-
[Перевод] PHP Typed: Маленький Composer пакет, который нарушает PHP правила ради вас
Звучит слишком громко? Давайте уточним, чтобы избежать обманутых ожиданий: этот пакет использует немного магии вне Хогвартса, и будет действительно полезен любителям строгой типизации в PHP.
https://habr.com/ru/articles/868640/
#php #laravel #wordpress #symphony #composer #cms #type_casting #code_quality #best_practices
-
[Перевод] PHP Typed: Маленький Composer пакет, который нарушает PHP правила ради вас
Звучит слишком громко? Давайте уточним, чтобы избежать обманутых ожиданий: этот пакет использует немного магии вне Хогвартса, и будет действительно полезен любителям строгой типизации в PHP.
https://habr.com/ru/articles/868640/
#php #laravel #wordpress #symphony #composer #cms #type_casting #code_quality #best_practices
-
Trying out the Panel-of-Experts prompting strategy for LLMs
https://sourcery.ai/blog/panel-of-experts/
#ycombinator #code_review #code_quality #llm #prompt_engineering -
Trying out the Panel-of-Experts prompting strategy for LLMs
https://sourcery.ai/blog/panel-of-experts/
#ycombinator #code_review #code_quality #llm #prompt_engineering -
Trying out the Panel-of-Experts prompting strategy for LLMs
https://sourcery.ai/blog/panel-of-experts/
#ycombinator #code_review #code_quality #llm #prompt_engineering -
Trying out the Panel-of-Experts prompting strategy for LLMs
https://sourcery.ai/blog/panel-of-experts/
#ycombinator #code_review #code_quality #llm #prompt_engineering -
Автоматическая проверка названий тестовых методов для Java
Без сомнений, автоматические тесты важны для поддержания высокого качества кода, снижения вероятности повторного возникновения ранее обнаруженных ошибок и уменьшения времени подготовки к релизу. Но также не менее важно обеспечивать качество и соответствие стандартам кода самих тестов. В ряде случаев для проверок можно использовать существующие инструменты проверки стиля кода (checkstyle, pmd, sonarqube), но кроме самого кода, хороший тест также должен иметь осмысленные названия тестовых методов и давать адекватное описание причины возникшей ошибки. В этой статье мы рассмотрим использование maven-плагина статического анализа jtcop для поддержания единого стандарта именований для тестового кода.
-
Автоматическая проверка названий тестовых методов для Java
Без сомнений, автоматические тесты важны для поддержания высокого качества кода, снижения вероятности повторного возникновения ранее обнаруженных ошибок и уменьшения времени подготовки к релизу. Но также не менее важно обеспечивать качество и соответствие стандартам кода самих тестов. В ряде случаев для проверок можно использовать существующие инструменты проверки стиля кода (checkstyle, pmd, sonarqube), но кроме самого кода, хороший тест также должен иметь осмысленные названия тестовых методов и давать адекватное описание причины возникшей ошибки. В этой статье мы рассмотрим использование maven-плагина статического анализа jtcop для поддержания единого стандарта именований для тестового кода.