Opinionated

Помните тот экзистенциальный кризис в 2016 году, когда вам нужно было выбрать между Angular, React и Vue? Пристегнитесь, потому что JavaScript Fatigue 2.0 уже здесь и он пришёл не один, а с друзьями. С запутанными названиями вроде SvelteKit, Remix, Astro, Qwik и примерно 47 различными способами отобразить простое «Hello World» на сервере. Утомление от JavaScript — это подавляющее, иногда парализующее чувство, которое испытывают разработчики из-за стремительных изменений в экосистеме JavaScript. То, что начиналось как управляемый выбор фреймворков, превратилось в многоголовое чудовище, которое заставило бы древних греческих героев плакать в свои механические клавиатуры....

Let me guess - when you read that title, you probably thought I was going to tell you to ignore coding standards, skip code reviews, or deploy directly to production on a Friday afternoon. Plot twist: I’m actually talking about a different kind of rule-breaking that’s far more radical in most workplaces - the audacious act of taking breaks. I know, I know. Revolutionary stuff right here. But before you close this tab and go back to your 47th consecutive hour of debugging that memory leak, hear me out....

Догадаюсь — когда вы прочитали этот заголовок, вы, вероятно, подумали, что я собираюсь посоветовать вам игнорировать стандарты кодирования, пропускать обзоры кода или развертывать изменения непосредственно в продакшн в пятницу днем. Сюжетный поворот: на самом деле я говорю о другом виде нарушения правил, который является гораздо более радикальным на большинстве рабочих мест — дерзком поступке делать перерывы. Я знаю, знаю. Революционные идеи, правда? Но прежде чем закрыть эту вкладку и вернуться к 47-му часу отладки утечки памяти подряд, выслушайте меня....

Picture this: you’re a software architect in 2025, staring at a decade-old machine learning system that’s been making hiring decisions for your company. The model works technically – it processes applications, spits out scores, and helps HR make faster decisions. But then you discover it’s been systematically disadvantaging certain demographic groups for years. Your first instinct? Apply some fairness metrics, maybe add a bias correction layer, and call it a day....

Представьте, что вы архитектор программного обеспечения в 2025 году и смотрите на систему машинного обучения десятилетней давности, которая принимала решения о найме сотрудников для вашей компании. Модель работает технически — она обрабатывает заявки, выдаёт оценки и помогает HR быстрее принимать решения. Но затем вы обнаруживаете, что годами она систематически ущемляла определённые демографические группы. Ваше первое побуждение? Применить некоторые метрики справедливости, возможно, добавить слой коррекции смещения и считать, что на этом всё....