Самые просматриваемые за 30 дней

Я пишу код с 1989 года. За это время сменил не один десяток технологий — от Pascal и Clipper до современного стека на ASP.NET Core. Видел смену парадигм: структурное программирование, объектно-ориентированное, потом микросервисы, DevOps, облака. Каждый раз находились те, кто говорил: «эта технология убьёт профессию разработчика». Не убила ни одна.

Статья о том, как меняется профессия программиста: раньше мастерство измерялось умением писать код, теперь всё больше решает то, как вы формулируете задачу для ИИ в промпте. В статье отдельно разобраны параллели между промпт-инжинирингом и архитектурным мышлением, а также типичные ошибки в промптах.

Как настроить ИИ-агента, чтобы он реально "ловил" архитектурные нарушения, а не только опечатки. В этой статье я покажу, как настроить промпт (prompt) так, чтобы агент реально ловил архитектурные нарушения: с формализацией правил, парными примерами «правильно / неправильно» и защитой от ложных срабатываний на пограничных случаях (edge cases). Заодно разберём, как встроить такое ревью в pipeline, а не держать его как разовую ручную проверку.

Интересные, полезные ссылки на книги, видео, статьи и другие материалы, которые могут быть полезные разработчикам.

В этом видео покажу какие настройки я создал в файле claude.md для своего блога. ИИ-агент с успехом выполняет возлагаемые на него задачи разной степени сложности.

Самые полезные советы по созданию REST API сервисов. Несколько советов, которые были проверены временем на реальных проектах.

В этом видео покажу дополнительные правила, которые я создал для Claude, чтобы его работа была максимально эффективной.

Вопрос «какой язык программирования учить» обсуждается на каждом профильном форуме годами, но чаще всего ответ строится на личном опыте автора или на общих впечатлениях вроде «Python сейчас в моде» или «Java — это скучно, но надёжно». Такой подход подходит для холивара, но плохо подходит, если Вы выбираете стек для карьеры на ближайшие несколько лет.

Рынок труда для .NET-разработчиков в России прошел точку бифуркации в 2026 году: после экстремального перевеса работодателей в первом квартале (hh-индекс 19-21) началась постепенная стабилизация.

В этой статье я постараюсь показать, как можно использовать дополнительные возможности XAML-разметки. А также некоторые интересные моменты Data Binding как в XAML, так и в code-behind.

В этой статье про микросервисные коммуникации. Про, так называемые, best practice, то есть "лучшие практики". Другими словами, о том как настроить механизмы отправки и получения сообщений в микросервисной архитектуре.

Рынок труда для .NET-разработчиков в России за период 2024–2026 годов претерпел кардинальную трансформацию: от острого дефицита кадров в 2024 году (1–1,5 резюме на вакансию) до экстремального рынка работодателя в первом полугодии 2026 года (19–21 резюме на вакансию).

Решил собрать воедино все архитектуры, которые на слуху, или которые были на слуху.

Серия видео роликов с вопросами и ответами на них, которые присылают подписчики youtube-канала и читатели блога, а также и подписчики boosty.to. Ответы на разные вопросы по разным темам: о принципах программирования, паттернах, правилах, законах, библиотеках, nuget-пакетах, инструментах, сборках и многое-многое другое.

В этом посте постарался собрать всё самое полезное, что может помочь максимально быстро найти новую работу разработчику.

В статье речь пойдет про Nimble Framework. Шаблоны позволяют ускорить процессы, потому что исключают рутину. Не за чем делать одно и тоже много раз, можно просто использовать наработки и опыт других людей. Причем сфера применения шаблонов абсолютно не важна. Как часто вы создаете микросервисы?

В этом видео покажу примеры технического задания (ТЗ), которые я пишу для Claude Code.

Довольно часто возникает вопрос "как можно писать приложения для Linux используя .NET". Кажется, пришло время ответить на этот вопрос. Тем более, выход MAUI лишь добавил непонятностей в эту тему.

Рынок труда для молодых разработчиков в 2026 году ужесточился под давлением ИИ: конкурс на вакансии в России вырос в разы, число открытых позиций упало, а требования сместились с «знает синтаксис» на «умеет эффективно работать с ИИ и критически проверять его результат».

Наверное вы уже знаете что такое  Large language Model (LLM) и может быть даже знаете (или хотя бы слышали) про Computer Vision (CV), но задумывались ли вы, какие еще бывают типы моделей?