Поэтапно увеличим производительность реализации парсера для огромного файла. Устраним копии и баги, воспользуемся профилировщиком, хеш-картой линейного зондирования, микрооптимизациями, распараллелим код.

Маркус Баффетт — известный на HackerNews автор конструктора шахматного репертуара напоминает: «Изучайте Ваш инструмент, почти всегда оно того стоит». А ещё бойтесь писать код, который можно быстро поправить, если ошибки не критичны. В конце поста автор делится идеями ускорения отладки, которые уже работают на Chessbook и могут стать полезными для Вас.

Ознакомьтесь с применением текстового эмбеддинга в классификации текстов и семантическом поиске (с примерами Python-кода). Текстовой эмбеддинг позволит использовать более простые и дешевые LLM-методы, сохраняя при этом большую часть смысла.

TypeScript может допускать ошибки при работе с неизвестными внешними данными. Zod позволяет сделать его более безопасным, предотвращая такие ошибки. Ознакомьтесь с этим инструментом, чтобы с его помощью проверять непредсказуемые данные, такие как вводимые формы или ответы API.

История о том, как важно порой даже малое изменение. Создадим, протестируем и запустим оператор в кластере Kubernetes.

Ознакомьтесь с основными функциями Kotlin. Их эффективное использование позволит создавать более упорядоченный, чистый, удобочитаемый и многократно используемый код.

Хук слева, хук справа… Отработаем приемы эффективной разработки: применение функциональной архитектуры, мемоизации, разделения кода. Отправим в нокаут лишние повторные вычисления и отображения.