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

📢 Навигация по каналу

Чтобы не теряться в потоке постов, собрали удобную навигацию по рубрикам:

#sharp_view — короткие и полезные посты с кодом, best practices, фишки C#, сравнение подходов, code snippets и разбор багов

#il_люминатор — глубокие технические разборы: архитектурные паттерны, производительность, устройство .NET, CLR, GC, JIT и сложные концепции

#async_news — релизы .NET, обновления IDE, анонсы конференций, дайджесты и другие важные новости экосистемы

#entry_point — опросы, холивары, вопросы подписчикам, истории из практики и обсуждения с сообществом

#dotnet_challenge — задачи по C# и .NET, вопросы с собеседований, поиск ошибок в коде и интерактивные викторины

#схема — инфографика, диаграммы, шпаргалки, дорожные карты и визуальное объяснение сложных тем

#garbage_collector — мемы, юмор и забавные истории из жизни .NET-разработчиков

🔈 Используйте рубрики для быстрого поиска интересующих материалов и не пропускайте новые публикации.

🐸 Библиотека шарписта

⌨️ Как мгновенно отозвать токен в .NET

Обычный JWT нельзя мгновенно отозвать без дополнительной инфраструктуры. Если токен украден, он остаётся валидным до окончания срока действия.

ℹ️ Для сценариев, где доступ нужно отключать сразу, используйте Reference Tokens в Duende IdentityServer:

csharp new Client { ClientId = «banking_app», AccessTokenType = AccessTokenType.Reference };

ℹ️ Теперь токен хранится на сервере и проверяется через интроспекцию. При необходимости его можно отозвать:

csharp await client.RevokeTokenAsync(new TokenRevocationRequest { Address = «https://identity.example.com/connect/revocation», Token = accessToken });

ℹ️ После отзыва API получит:

json { «active»: false }

📌 Когда использовать:

— банковские приложения;
— медицинские системы;
— внутренние сервисы с повышенными требованиями к безопасности;
— критичные операции, где нельзя ждать истечения JWT.

Платой за мгновенный отзыв становится интроспекция токена на стороне сервера ❕

🔗 Читать подробнее

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view

⚡️ Последний шанс забрать курсы со СКИДКОЙ 40%! Прокачайте свой мозг правильно

До конца акции вы можете воспользоваться специальными ценами на самые востребованные IT-направления. Круто и выгодно прокачать свои скиллы, чтобы получить оффер, уехать на Бали и больше не быть онлайн 😎

➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽)
Курс про контролируемую разработку ИИ-агентов: качество, стоимость, наблюдаемость и тестирование. С первого занятия — только практическая работа.

➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽)
Профессиональный трек для разработчиков и LLM инженеров о том, как правильно внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять железную стабильность сервиса.

➡️ Математика для Data Science — от 29 990 ₽ (вместо 39 990 ₽)
Вы научитесь решать сложные математические задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе. Отличная база для мощного старта в DS.

➡️ Курс Специалист по ИИ — 89 000 ₽ (вместо 113 900 ₽)
Комплексная программа для получения профессии в сфере ИИ с нуля. За 8 месяцев вы соберете сильное портфолио из 5 реальных проектов и дипломной работы.

➡️ Архитектуры и шаблоны проектирования — 27 990 ₽ (вместо 37 900 ₽)
Интенсив для разработчиков, который поможет освоить основные паттерны проектирования и прокачать навыки архитектора программного обеспечения.

🌸 Выбирайте направление, оставляйте заявку на сайте распродажи, и наш менеджер подробно вас проконсультирует

🦾🧠🏋️ Качаем мозги к лету!

Все готовятся к пляжному сезону, а мы предлагаем прокачать хард-скилы, чтобы забрать крутой оффер, строить продукты будущего и работать из любой точки мира 😎

⚡️ Распродажа @proglib_academy: забирайте самые актуальные образовательные треки по сниженным ценам!

➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽).

➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽).

➡️ Математика для разработки AI-моделей — 23 990 ₽ (вместо 31 990 ₽).

➡️ ML для старта в Data Science — 28 990 ₽ (вместо 38 990 ₽).

Почему мы?

⭐️Учим для продакшена. Наши программы заточены под реальные задачи бизнеса: как не слить бюджет на токены, как заставить LLM работать стабильно в бэкенде и как выстроить отказоустойчивую архитектуру.
⭐️Спикеры — суровые практики. Вы будете перенимать опыт у действующих AI-архитекторов, тимлидов и ML-инженеров из топовых IT-компаний.
⭐️Комплексный подход. Мы даем как мощный математический фундамент для понимания моделей «под капотом», так и передовые инструменты оркестрации агентов.
⭐️Много практики и фидбека. Вебинары, десятки практических заданий и живое общение с экспертами в чате Telegram на протяжении всего обучения.

⏳ Оставляйте заявку и бронируйте место со СКИДКОЙ 40%

👀 Практический курс «Разработка AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов» со скидкой 40% до конца мая!

Мы поговорили с десятками разработчиков, учли главные боли индустрии и запускаем полностью обновленный курс «ИИ-агенты 5.0». 🎉

Что вы узнаете?

- Как радикально оптимизировать траты на токены.
- Как на практике оценивать качество и точность работы агента.
- Как «докручивать» RAG-системы без потери качества.
- Как обеспечить устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы, и про многое-многое другое.

Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Сбер, Raft и Газпромбанк др.

Длительность: 6–12 недель в зависимости от тарифа.

👉 Занимайте место на главном агентском интенсиве по лучшей цене

⚡️ Знакомьтесь с экспертом Proglib Academy: AI-архитектор Антон Будняк

Антон — мастер превращения сырых AI-идей в отказоустойчивые системы. Он знает, как запустить MVP за неделю и масштабировать его так, чтобы архитектура не рассыпалась под нагрузкой в сотни тысяч юзеров.

За что его ценит IT-комьюнити:

🟣 Опыт в финтехе и крупном бизнесе

Руководил разработкой ML-моделей в финтехе с экономическим эффектом более 100 млн ₽

🟣 Запуск продуктов на 6.000+ пользователей

Антон строит сервисы, которыми пользуются тысячи людей в реальном проде.

🟣 Ускоряет разработку

Оптимизировал ML-пайплайны и кратно сократил время от начала разработки до релиза

📚 Где Антон черпает знания (рекомендации эксперта):

- X* — главный источник новостей. Рекомендую блог Бориса Черни (создателя Claude Code) — там база про использование ИИ в разработке.
- Нетворкинг в ТГ: чаты LLM под капотом и AI-чат — здесь можно найти ответ почти на любой технический вопрос.
- Новости AI: каналы Сиолошная и Denis Sexy IT.

На курсе Agentops Антон учит строить «неубиваемый» бэкенд: работать с очередями, таймаутами и балансировкой нагрузки, чтобы ваши агенты работали стабильно 24/7.

🎁 Майские СКИДКИ в Proglib Academy!

До конца мая на все курсы академии (включая AgentOps и разработку ИИ-агентов) действует скидка -40%. Это лучший момент, чтобы войти в AI-разработку под присмотром практиков.

Узнать больше о программе и обучении у Антона:
👉 Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса

Продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Пойду подпишусь на каналы из списка Антона

🏃‍♀️ Proglib Academy

* - запрещен в рф

🧠 Microsoft выпустила governance-расширение для MCP-серверов на .NET

Model Context Protocol (MCP) упростил подключение инструментов к AI-агентам. Но чем больше инструментов доступно агенту, тем острее вопрос контроля. Какие tools можно вызывать? Что если в описании инструмента спрятана prompt-инъекция? Как не пропустить опасный ответ обратно в модель?

Microsoft предложила ответ в виде NuGet-пакета Microsoft.AgentGovernance.Extensions.ModelContextProtocol. Это Public Preview расширение для официального MCP C# SDK, которое добавляет слой governance к вашему MCP-серверу одним вызовом.

Что делает пакет

Пакет встраивается в стандартный IMcpServerBuilder и добавляет четыре вещи. Сканирование инструментов при старте, проверку политик при каждом вызове, санитизацию ответов перед возвратом в модель и аудит с метриками.

Установка стандартная:

dotnet add package Microsoft.AgentGovernance.Extensions.ModelContextProtocol

Подключение через один extension-метод:

using AgentGovernance.Extensions.ModelContextProtocol;

builder.Services
    .AddMcpServer()
    .WithGovernance(options =>
    {
        options.PolicyPaths.Add("policies/mcp.yaml");
        options.DefaultAgentId = "did:mcp:server";
        options.ServerName = "contoso-support";
    });

Сканирование при запуске

До того как инструменты станут доступны клиентам, пакет проверяет их определения на угрозы. Среди детектируемых категорий: tool poisoning, тайпсквоттинг, скрытые инструкции в описаниях, schema abuse (например, поля вроде password или system_prompt), cross-server атаки. Если инструмент не прошёл проверку, сервер по умолчанию не запустится. Это fail closed на этапе старта, а не рантайм-фильтр.

Политики вызовов

Контроль доступа к инструментам описывается в YAML-файлах. Политики работают по модели allow/deny с приоритетами. Пример:

apiVersion: governance.toolkit/v1
version: "1.0"
name: mcp-governance-policy
default_action: deny
rules:
  - name: allow-echo
    condition: "tool_name == 'echo'"
    action: allow
    priority: 10

Если вызов запрещён, пакет вернёт governed error result вместо выполнения инструмента. Политики поддерживают identity: если есть аутентифицированный вызывающий, его идентификатор участвует в оценке. Если нет, используется fallback DID, например did:mcp:anonymous.

Санитизация ответов

Ответы инструментов проходят через санитайзер до возврата клиенту. Он ищет prompt-injection теги (<system>...</system>), фразы переопределения вроде «ignore previous instructions», паттерны утечки credentials и URL для эксфильтрации данных. Опасные фрагменты вырезаются, остальной контент сохраняется.

Дефолты из коробки

Пакет включает защиту по умолчанию без дополнительной настройки. ScanToolsOnStartup, FailOnUnsafeTools, SanitizeResponses, GovernFallbackHandlers, EnableAudit, EnableMetrics — всё это true сразу после подключения.

Итого

Пакет не требует форка SDK и не вводит отдельный прокси-процесс. Он оборачивает финальный ToolCollection в стандартном builder-пайплайне и применяется ко всем инструментам, зарегистрированным до или после вызова .WithGovernance(). Работает с .NET 8+.

Если вы строите MCP-серверы для внутренних копайлотов или корпоративных агентов, это готовый способ добавить контроль доступа, аудит и защиту от инъекций без ручной реализации в каждом сервисе.

➡️ Блог разработчиков

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view

📎 NuGet Package Pruning в .NET 10: меньше шума в зависимостях

Если вы запускали NuGet Audit на .NET-проекте, то наверняка видели предупреждения о транзитивных пакетах, которые не устанавливали. Часто это System.Text.Json, System.Memory и подобные, которые уже есть в рантайме в более свежей версии.

Предупреждение есть, а реальной проблемы нет. В .NET 10 эту ситуацию исправили.

В чём была проблема

Многие библиотеки на nuget.org таргетят netstandard2.0 и тянут за собой пакеты вроде System.Text.Json 8.0.0. Проект на .NET 10 уже содержит их в рантайме в более новой версии, но NuGet всё равно резолвит старый пакет в граф. Когда на него публикуется CVE, сканер помечает его как уязвимый.

По факту приложение использует версию из рантайма. Это ложное срабатывание, но отличить его от настоящего без ручного разбора сложно.

Что такое package pruning

Package pruning убирает из графа зависимостей пакеты, которые уже поставляются .NET Runtime Libraries. NuGet при restore сверяется со списком пакетов, входящих в целевой фреймворк. Если транзитивная зависимость попадает в диапазон, она исключается. Пакет не скачивается и не фигурирует в аудите.

Для прямых PackageReference логика другая: NuGet ставит PrivateAssets='all' и IncludeAssets='none'. Ссылка остаётся в csproj, пока вы сами её не удалите. Если пакет можно убрать полностью, NuGet выдаёт NU1510.

Pruning работает только в пределах версии фреймворка. Проект на net8.0 с транзитивной зависимостью System.Text.Json 9.0.0 не уберёт пакет, потому что платформа поставляет только 8.0.x.

Что изменилось в .NET 10

Package pruning впервые появился как opt-in в SDK 9.0.200. В .NET 10 он включён по умолчанию для net10.0 и выше. Одновременно NuGetAuditMode по умолчанию стал all, то есть NuGet проверяет и транзитивные зависимости.

По телеметрии Microsoft, проекты с новыми дефолтами получают на 70% меньше транзитивных предупреждений об уязвимостях. Restore ускоряется до 50% на уровне проекта за счёт меньшего графа.

Дефолтные настройки .NET 10:

<PropertyGroup>
  <NuGetAuditMode>all</NuGetAuditMode>
  <RestoreEnablePackagePruning>true</RestoreEnablePackagePruning>
</PropertyGroup>

Граф зависимостей теперь точнее отражает то, что приложение реально использует. Меньше ложных срабатываний, быстрее restore, понятнее аудит. Для проектов на .NET 10 всё работает из коробки.

➡️ Блог разработчиков

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view

🧑‍💻 Генераторы в .NET замедляют билд

Генераторы кода работают внутри компилятора. Они запускаются при каждой сборке и при каждом нажатии клавиши в IDE. Если не следить за ними, билд на 10 секунд может превратиться в полторы минуты без видимых причин. Вот что можно сделать, чтобы этого не допустить.

Сделайте сгенерированный код видимым

По умолчанию сгенерированные .g.cs файлы не записываются на диск. Они существуют только в памяти компилятора. Когда что-то ломается, вы видите ошибку в файле, который не можете открыть.

Добавьте в Directory.Build.props в корне решения:

<Project>
  <PropertyGroup>
    <EmitCompilerGeneratedFiles>true</EmitCompilerGeneratedFiles>
    <CompilerGeneratedFilesOutputPath>
      $(BaseIntermediateOutputPath)generated
    </CompilerGeneratedFilesOutputPath>
  </PropertyGroup>
</Project>

Теперь все сгенерированные файлы попадают в папку obj/generated. Их можно читать, искать по ним и ставить точки останова в отладчике. Это настройка на один раз, и она стоит того.

Замеряйте время через binary log

Ощущение «билд стал медленнее» ничего не даёт. Нужны конкретные числа по каждому генератору. Соберите проект с флагом:

dotnet build -bl

Откройте полученный msbuild.binlog в MSBuild Structured Log Viewer. Найдите задачу CSC. Внутри будет список всех генераторов с временем выполнения в миллисекундах. Собирайте именно полное решение, а не отдельный проект. Стоимость генератора умножается на количество проектов, которые его подтягивают.

Проверьте транзитивные зависимости

Генераторы кода приезжают вместе с NuGet-пакетами. Вы подключаете библиотеку логирования или маппер, а внутри пакета лежит генератор, который теперь запускается в каждом проекте. Вы его не выбирали, но он работает.

В том же binary log задача CSC показывает все загруженные сборки анализаторов и генераторов. Пройдитесь по списку. Если видите незнакомое имя, выясните, откуда оно пришло. Команда dotnet nuget why поможет отследить цепочку зависимостей.

Используйте только инкрементальные генераторы

Если вы пишете свои генераторы, реализуйте IIncrementalGenerator, а не устаревший ISourceGenerator. Инкрементальный генератор кеширует промежуточные результаты. Если входные данные не изменились, он пропускает повторную обработку.

Но сам по себе интерфейс ничего не гарантирует. Генератор, который реализует IIncrementalGenerator и при этом пересобирает всё заново на каждый вызов, работает так же медленно, как устаревший. Кеширование должно быть реальным. Пайплайн нужно строить так, чтобы неизменённые входы давали кешированный выход.

Принимайте решения по числам

Если дорогой генератор пришёл из стороннего пакета, вы не можете его исправить. Но можете решить, стоит ли пакет своего времени сборки. Иногда стоит. Иногда дешевле отказаться от пакета и решить задачу иначе.

Главное тут не гадать, а смотреть в binary log. Там есть имя генератора и его стоимость в миллисекундах. Этого достаточно, чтобы принять осознанное решение.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view

💡 C# 16 переосмысляет unsafe: контракты вместо контекста

В C# переделывают модель работы с unsafe. Ключевое слово больше не будет просто «включать указатели». Оно станет контрактом между вызываемым и вызывающим методом. Превью появится в .NET 11, продакшен-релиз в .NET 12.

Проблема

Сейчас unsafe на методе означает «здесь можно использовать указатели». Он не накладывает обязательств на вызывающую сторону. Метод вроде Marshal.ReadByte принимает IntPtr, разыменовывает указатель внутри, но вызывается из безопасного кода без ограничений. Конвенции не проверяет компилятор и не видит ревьюер с первого взгляда.

Что меняется

unsafe в сигнатуре метода теперь означает контракт: вызывающая сторона обязана выполнить задокументированные условия. Каждая небезопасная операция должна быть обёрнута во внутренний блок unsafe { }. Каждый unsafe-метод должен содержать блок /// <safety> с описанием обязательств.

Вот Marshal.ReadByte в новой модели:

/// <safety>
/// Сумма ptr и ofs должна указывать на байт,
/// доступный вызывающей стороне для чтения.
/// </safety>
public static unsafe byte ReadByte(IntPtr ptr, int ofs)
{
    byte* addr = (byte*)ptr;
    unsafe
    {
        // SAFETY: полагаемся на обязательство вызывающей стороны.
        return addr[ofs];
    }
}

Приведение (byte*)ptr безопасно, это преобразование числа. А вот addr[ofs] опасно, потому что разыменовывает указатель. Именно эта строка обёрнута в unsafe { }.

Другие изменения

unsafe на типе теперь вызывает ошибку компиляции. Область действия опускается на уровень методов и свойств. unsafe на методе больше не создаёт unsafe-контекст автоматически. Типы указателей в сигнатуре больше не распространяют unsafe, опасна только операция разыменования. Новое ключевое слово safe обязательно для extern-деклараций, пропустить оба модификатора нельзя.

Включение

Модель включается через новое свойство проекта и работает независимо от <AllowUnsafeBlocks>. Для миграции планируется dotnet format fixer, который механически обернёт вызовы в unsafe { } и перенесёт модификаторы с типов на методы. Писать <safety>-документацию придётся вручную.

Нарушения становятся ошибками компиляции, не предупреждениями. Модель повторяет подход Rust и Swift, но с учётом экосистемы .NET. Для тех, кто использует unsafe, код станет прозрачнее для ревью.

➡️ Блог разработчиков

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view

До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40%

Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.

🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)

Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов

🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)

Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.

🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)

Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.

🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)

Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.

🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)

Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.

🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)

Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.

🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)

Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.

🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)

Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.

🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)

Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.

🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)

Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.

🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/Jeob-A

✏️ Service Locator. Почему это антипаттерн, а не альтернатива DI

Service Locator — это глобальный реестр сервисов. Любой класс в любой момент может запросить нужную зависимость через что-то вроде ServiceLocator.Get<IEmailService>(). Выглядит удобно и гибко. На практике — это ловушка, которая усложняет поддержку кода с каждым месяцем.

Марк Симанн назвал этот паттерн антипаттерном ещё в 2010 году. С тех пор аргументы стали только сильнее.

В чём проблема

Когда класс получает зависимости через конструктор, вы видите всё, что ему нужно, прямо в сигнатуре:

public class OrderService
{
    private readonly IEmailService _email;
    private readonly IOrderRepository _repo;

    public OrderService(IEmailService email, IOrderRepository repo)
    {
        _email = email;
        _repo = repo;
    }
}

Два параметра — две зависимости. Всё на виду.

Теперь тот же класс через Service Locator:

public class OrderService
{
    public void PlaceOrder(Order order)
    {
        var repo = ServiceLocator.Get<IOrderRepository>();
        repo.Save(order);

        var email = ServiceLocator.Get<IEmailService>();
        email.SendConfirmation(order);
    }
}

Снаружи OrderService выглядит так, будто ему ничего не нужно. Зависимости спрятаны внутри метода. Чтобы понять, что класс использует, нужно читать весь его код. На десяти классах это неудобно. На сотне — это археология.

Тесты превращаются в боль

Для юнит-теста с constructor injection вы просто передаёте моки в конструктор.

var service = new OrderService(mockEmail, mockRepo);

С Service Locator нужно сначала настроить глобальный реестр, зарегистрировать в нём все нужные моки, убедиться, что между тестами состояние очищается. Тесты становятся хрупкими и зависимыми друг от друга.

IServiceProvider в бизнес-логике — тот же Service Locator

В .NET есть встроенный DI-контейнер, и соблазн использовать IServiceProvider напрямую велик. Но если вы инжектите IServiceProvider в бизнес-класс и достаёте из него сервисы вручную, это ровно тот же Service Locator, просто в обёртке от Microsoft:

// Так делать не стоит
public class ReportGenerator
{
    private readonly IServiceProvider _provider;

    public ReportGenerator(IServiceProvider provider)
    {
        _provider = provider;
    }

    public void Generate()
    {
        var formatter = _provider.GetRequiredService<IReportFormatter>();
        // ...
    }
}

Зависимость от IReportFormatter снова спрятана. Конструктор говорит только «мне нужен весь контейнер», что бесполезно.

Правильный вариант:

public class ReportGenerator
{
    private readonly IReportFormatter _formatter;

    public ReportGenerator(IReportFormatter formatter)
    {
        _formatter = formatter;
    }

    public void Generate()
    {
        // _formatter уже здесь
    }
}

Когда IServiceProvider допустим

Есть ограниченный список ситуаций, где обращение к IServiceProvider оправдано. Фабрики, которые создают объекты с разным временем жизни. Плагинные системы, где набор сервисов неизвестен на этапе компиляции. Инфраструктурный код фреймворка, middleware, активаторы. Во всех этих случаях речь идёт об инфраструктуре, а не о бизнес-логике.

Если ваш класс решает доменную задачу и при этом тянет IServiceProvider, стоит вынести конкретную зависимость в конструктор. Код станет прозрачнее, тесты проще, а рефакторинг перестанет быть раскопками.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#il_люминатор

📰 Предпоследний майский дайджест

Следующий дайжест будет последним за май.

— Microsoft обвинила исследователя в публикации обхода BitLocker через WinRE

— Microsoft выложила свежие ISO-образы Windows 11

Образы доступны на странице загрузки Windows Insider Program и подходят для чистой установки, развёртывания на виртуалку или in-place апгрейда.

— GitHub взломали через расширение VS Code

— Vibe hiring

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#async_news

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#garbage_collector

📌 Зачем дата-сайентисту матанализ?

Основная компетенция специалиста по Data Science – способность анализировать и интерпретировать данные, а математика является фундаментом для начала работы.

В карточках мы разбираем основные разделы математики, с которых стоит начать изучение специалисту по анализу данных.

Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙

P.S. Только до 31 мая на курс (и вообще на все программы Академии) действует СКИДКА 40%

А как у вас дела с высшей математикой?
❤️ — Помню всё
🔥 — Знаю основы
🌚 — Ничего не знаю

🏃‍♀️ Proglib Academy