📍 Task.WhenAll: когда нужно дождаться всех задач Если несколько операций не зависят друг от друга, не запускайте их по очереди. Запустите сразу все и дождитесь завершения. var usersTask = LoadUsersAsync(ct); var ordersTask = LoadOrdersAsync(ct); var catalogTask = LoadCatalogAsync(ct); await Task.WhenAll(usersTask, ordersTask, catalogTask); var users = await usersTask; var orders = await ordersTask; var catalog = await catalogTask; Такой подход позволяет выполнять операции параллельно и уменьшает общее время ожидания. 💡 Несколько советов: — передавайте CancellationToken во все методы; — если операций очень много, ограничивайте параллелизм через SemaphoreSlim; — Task.WhenAll завершится с ошибкой, если хотя бы одна из задач завершилась исключением. Используйте WhenAll, когда итоговый результат нужен только после завершения всех операций. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта #sharp_view
БиБиблиотека шарписта
Полезные материалы по всему, что может быть интересно разработчику на C#
Обратная связь: @proglibrary_feedback_bot
По вопросам рекламы: @proglib_adv_bot или @wladeo
Медиа-кит: https://prglb.ru/1vvzm
CategoryOtherLanguageRUFirst seenJul 06, 2026QualityVerified
Subscribers7.5K
Avg views112.3K
ERR32.4%
Price-- RUB
Price / subscriber--
Price / view--
Metrics updated: Jul 06, 2026
Recent posts
🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал! Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK! 👨💻 Спикер: Андрей Носов Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM. Что в программе: ● State machine: инварианты и терминальные состояния; ● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve; ● Детекция циклов и настройка аварийных выходов; ● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера; ● Адаптация графов под ограничения локальных моделей; ● Версионирование графов и миграции стейта. Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов. 👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте , чтобы не пропустить старт трансляции!
💡 25 .NET-советов, которые пригодятся почти в любом проекте На одной картинке собрали практики, которые регулярно встречаются в реальных .NET-приложениях: от async/await и LINQ до EF Core, DI, производительности и работы с памятью. Что особенно стоит запомнить: • не блокируйте асинхронный код через .Result и .Wait(); • не создавайте HttpClient вручную — используйте IHttpClientFactory; • для запросов только на чтение не забывайте про AsNoTracking(); • материализуйте коллекции (ToList()) как можно позже; • прежде чем оптимизировать код — измерьте его с помощью BenchmarkDotNet. 📌 Сохраните шпаргалку — она пригодится и начинающим, и опытным C#-разработчикам. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта #схема
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека шарписта #garbage_collector
🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе! Что внутри: — Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты; — Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой; — Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ; — Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов. 👉 Посмотреть полную запись можно тут: ● VK ● YouTube 🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты! 👉 Успеть на курс AgentOps