TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
KIT

2 Sep, 21:26

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Всем привет!
В процессе подготовки следующей версии моего приложения - Гиря – Русский мах, ожидаемо для себя осознал и убедился в том, что в эпоху агентского программирования (или программирования с помощью агентов или AI программирования, я не совсем уверен какой термин будет правильный) моделирование бизнес процессов с помощью Domain Driven Design приобрело еще больший вес. А именно использование подходов DDD позволит генерировать чистый понятный код, который потом будет легче поддерживать и расширять.

Именно та часть приложения, которую я тщательно моделировал, в том числе с использованием Event Storming, претерпевает минимальные изменения в процессе доработки. Да и расширение функций модели потребовало совсем мало времени и трудозатрат.


🎯 DDD — предсказуемость генерации

Моделирование при помощи DDD позволяет описать бизнес-процессы и бизнес-правила, по которым существует система. Это делает генерацию кода более предсказуемой. Агент получает на вход четкие границы и структуру, соответственно ему приходится меньше «додумывать» за человека. Это делает работу AI агента более точной (если, конечно, можно применять этот термин к генерации кода).


⚙️ Практика: State Driven Domain Model

Для доменной модели использовал подход State Driven Domain Model. Он очень хорошо подошел для реализации переходов между состояниями модели. Для постановки задачи я использовал часть диаграммы Event Storming с агрегатами, командами и событиями. Плюс для генерации я быстро набросал диаграмму, которая в общих чертах описывала связи между классами.

Это позволило сгенерировать неплохой код, который требовал лишь небольшой ручной доработки.
Небольшое отступление: В процессе эксплуатации и разработки нашел также и неприятный минус — если нужно добавить события, то столкнетесь с неразрешимыми противоречиями :(. Напишу об этом в следующих постах.


📈 Инвестиция в будущую поддержку

Я часто вижу и очень боюсь, что AI агенты сгенерируют «спагетти-код», который будет сложно поддерживать и расширять в процессе эксплуатации и развития проекта.

Но если фундаментом выступают практики из Domain Driven Design, то сгенерированный код становится лучше спроектированным изначально. Этот код в дальнейшем проще поддерживать, понимать и расширять.

Какую мысль хочу донести — использование DDD позволит писать код с помощью ИИ быстрее и качественнее.

#AI #DDD #kettlebells

69 0 0 2
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot