Imgbot
Когда вы сосредоточены на написании кода в установленный срок, легко забыть об оптимизации изображений.
Иллюстрации меньшего размера (имеется в виду размер файла, а не самой картинки) будут быстрее загружаться и повысят коэффициент конверсии. Поэтому очень важно не упускать это из виду.
Imgbot — простой и эффективный инструмент, который позволяет без потерь сжимать все изображения в ваших репозиториях.
📑 Сайт
Clean Code #инструменты #CodeReview #img
Когда вы сосредоточены на написании кода в установленный срок, легко забыть об оптимизации изображений.
Иллюстрации меньшего размера (имеется в виду размер файла, а не самой картинки) будут быстрее загружаться и повысят коэффициент конверсии. Поэтому очень важно не упускать это из виду.
Imgbot — простой и эффективный инструмент, который позволяет без потерь сжимать все изображения в ваших репозиториях.
📑 Сайт
Clean Code #инструменты #CodeReview #img
💡Видео по ревью кода
1. Правила хорошего ревью кода / Code review.
2. Code Review Python кода.
3. Лучшие рекомендации по Code Review.
Clean Code #видео #CodeReview #подборка
1. Правила хорошего ревью кода / Code review.
2. Code Review Python кода.
3. Лучшие рекомендации по Code Review.
Clean Code #видео #CodeReview #подборка
LGTM
Платформа для анализа кода, которая фокусируется на поиске критических уязвимостей и предотвращении проблем.
LGTM проводит более чем 1600 тестов, и, находя проблему, автоматически помечает её в pull request.
LGTM очень хорошо справляется со своей работой благодаря исследованиям команды в области безопасности, которая на текущий момент нашла более ста CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) в таких больших проектах, как UBoot, Apache Struts, ядро Linux, Memcached, VLC и Apple XNU.
Среди анализируемых проблем — внедрение регулярных выражений, XSS-уязвимости и низкое качество кода, приводящее к снижению безопасности.
📑 Сайт
Clean Code #инструменты #CodeReview
Платформа для анализа кода, которая фокусируется на поиске критических уязвимостей и предотвращении проблем.
LGTM проводит более чем 1600 тестов, и, находя проблему, автоматически помечает её в pull request.
LGTM очень хорошо справляется со своей работой благодаря исследованиям команды в области безопасности, которая на текущий момент нашла более ста CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) в таких больших проектах, как UBoot, Apache Struts, ядро Linux, Memcached, VLC и Apple XNU.
Среди анализируемых проблем — внедрение регулярных выражений, XSS-уязвимости и низкое качество кода, приводящее к снижению безопасности.
📑 Сайт
Clean Code #инструменты #CodeReview
Про code review
В видео идёт речь о ревью кода — полезной практике, которая используется практически во всех командах, как в больших, так и в маленьких.
📺 YouTube
Clean Code #видео #cleancode #CodeReview
В видео идёт речь о ревью кода — полезной практике, которая используется практически во всех командах, как в больших, так и в маленьких.
📺 YouTube
Clean Code #видео #cleancode #CodeReview
YouTube
Про code review
#soer #itubeteam
Основной канал для общения и публикации новых видео - Телегарм - https://xn--r1a.website/softwareengineervlog
Спонсорство - https://donate.s0er.ru
Сайт платным контентом - https://soer.pro
Зеркало для видео Дзен Видео - https://zen.yandex.ru/i…
Основной канал для общения и публикации новых видео - Телегарм - https://xn--r1a.website/softwareengineervlog
Спонсорство - https://donate.s0er.ru
Сайт платным контентом - https://soer.pro
Зеркало для видео Дзен Видео - https://zen.yandex.ru/i…
DeepSource
Используется такими компаниями, как NASA, Uber и Slack. Он автоматически обнаруживает уязвимости и проблемы с документированием кода.
Примеры анализируемых проблем:
— используемый модуль не согласуется с требованиями к ПО;
— в репозиторий закоммичена конфиденциальная информация.
DeepSource автоматически добавляет аннотации и комментарии к pull request’ам, облегчая обнаружение проблем и гарантируя безопасность конфиденциальных данных. Это ускоряет процесс code review и обеспечивает более высокое качество проекта.
📑 Сайт
Clean Code #инструменты #CodeReview
Используется такими компаниями, как NASA, Uber и Slack. Он автоматически обнаруживает уязвимости и проблемы с документированием кода.
Примеры анализируемых проблем:
— используемый модуль не согласуется с требованиями к ПО;
— в репозиторий закоммичена конфиденциальная информация.
DeepSource автоматически добавляет аннотации и комментарии к pull request’ам, облегчая обнаружение проблем и гарантируя безопасность конфиденциальных данных. Это ускоряет процесс code review и обеспечивает более высокое качество проекта.
📑 Сайт
Clean Code #инструменты #CodeReview