🔨 CS193P Лекция 1
Обычная вводная лекция, о курсе, требования для прохождения курса и знакомство со всем необходимым набором возможностей Xcode. Самая интересная часть 1 лекции это домашнее задание, до 4 лекции от студентов Stanford требуется изучить основы Swift:

Цветовая кодировка разделов
🔘Серые темы не нужно читать сейчас
🟡Желтые темы необычны и требуют внимания
🔴Красные темы важны и требуют внимательного прочтения

Материалы к прочтению:
🟢Swift Tour
🟢Swift API Guidelines
🟢Swift Basics

Мои хайлдайты из плана для чтения:
🟢Словарь и массив являются мощными и часто используемыми структурами. Освойте их как можно раньше
Разобраться в разнице между let и var
🟢Функции являются типами первого рода в Swift (first-class citizens). Это означает, что их можно использовать как и любые другие типы данных
🟢Замыкания (Closure) более мощные, чем встроенные функции - являются ссылочными типами
🟢Перечисления важны в Swift
🟢Структуры являются value-type, классы - ссылочными типами
🟢Методы экземпляра, свойство self, изменение типов значений из методов экземпляра

Получил достаточно много 🔥в реакциях, так что введу разбор одной лекции в неделю. Тем кто хочет погрузиться в iOS разработку-предлагаю за эту неделю смотреть саму лекцию и задавать вопросы по домашнему заданию прямо в комментарии к посту.
#cs193p

🔱 Создавайте с головой для того чтобы получалось быстро.
Статья о том, как рост и успех компании могут быть подорваны из-за неправильного подхода к оптимизации. Команда Tuist рассказывают о паттерне "Перемещение нагрузки" в системах мышления, который приводит к симптоматическому решению проблем. В статье рассматривается метрика "Пропускная способность мержа", которая сигнализирует о состоянии инженерной организации.В статье подчеркивается важность оптимизации рабочих процессов, а не только оборудования, для повышения эффективности, естественно на примере Tuist:

Merge Throughput: Ключевой показатель
🟡Merge throughput — это количество успешных изменений кода, которые попадают в основную ветку каждый день.
🟡Этот показатель отражает скорость доставки функций, исправления ошибок и реакции на рыночные требования.
🟡С ростом команды merge throughput может снижаться, что указывает на проблемы в процессе разработки.

Фаза 1: Одинокий волк
🟡Основатель запускает стартап и работает один, используя AI-ассистенты.
🟡Скорость разработки высока, но нет контроля качества, что приводит к критическим ошибкам.

Фаза 2: Добавление безопасности
🟡Основатель добавляет CI и нанимает первого инженера.
🟡Процесс разработки становится медленнее, но стабильнее благодаря проверкам и ревью.

Фаза 3: Умножение команды
🟡Команда растет до пяти инженеров, но merge throughput не увеличивается пропорционально.
🟡Проблемы: задержки в ревью, частые конфликты, нестабильные тесты, нехватка CI-раннеров.

Фаза 4: Стена сложности
🟡Команда растет до 30 инженеров, но merge throughput остается низким.
🟡Проблемы: длительные CI, частые конфликты, нестабильные тесты, задержки в ревью.

Фаза 5: Ловушка грубой силы
🟡Команда предлагает три решения: более мощные машины, больше людей, переписывание кода.
🟡Все эти решения имеют недостатки и не решают основную проблему.

Фаза 6: Умная оптимизация
🟡Интеграция Tuist позволяет использовать бинарный кеш и выборочное тестирование.
🟡Только измененные модули перекомпилируются, только затронутые тесты выполняются.
🟡Это значительно сокращает время CI и улучшает эффективность.

Выводы:
🟢Компании часто сначала оптимизируют аппаратное обеспечение, что дает лишь небольшие улучшения.
🟢Увеличение числа разработчиков приводит к большей координации и конфликтам.
🟢Переписывание кода может решить одни проблемы, но создать другие.
🟢Оптимизация рабочих процессов, а не аппаратного обеспечения, дает значительные результаты.
🟢Бинарный кеш и выборочное тестирование сокращают время CI и повышают производительность.

Вы сталкивались с подобными проблемами? Самые интересные проблемы приходят при росте 100+ разработчиков, но на этом уровне уже нужен не Tuist