Python мануфактураJavaDesign Patterns для автоматизаторів

Java · Сесії: AMA та PMP · 14:10–15:08

Доступ і межі демонстрації

Наприкінці показано account flow Diduny через email і one-time password та згадано тимчасовий розширений доступ для учасників курсу. Також наголошено на правильному виборі microphone і transcription mode в settings. Усі продемонстровані продукти на той момент перебували в активній розробці: частина функцій, pricing і platform support могла змінитися після запису.

Корисні застосунки та їхнє призначення →

Java · Додаткові матеріали · 0:00–2:10

GitHub-акаунт і авторизація в JetBrains IDE

Спочатку потрібно створити та підтвердити GitHub-акаунт. У settings JetBrains IDE знаходиться розділ GitHub, де можна увійти через browser authorization. У відео також згадується personal access token як альтернатива. Ця авторизація дає IDE можливість створювати, клонувати та оновлювати repositories.

Публікація Java-проєкту на GitHub →

Java · Сесії: AMA та PMP · 15:35–18:42

Чому перевірки лише status code недостатньо

Тест, який перевіряє тільки `200 OK`, пропустить відсутнє поле, `null`, порожній рядок або неправильний mapping. Навіть перевірка переліку полів не гарантує правильного типу чи змісту. Deserialization і schema validation дають дешевий базовий захист: response приводиться до строгої моделі, тому тест одразу виявляє відсутнє поле або неправильний тип. Для цього згадуються інструменти на кшталт Zod у TypeScript і Pydantic у Python. Окремо треба врахувати serializer settings: backend може зовсім вилучати з JSON поля зі значенням `null`.

Міграція бази даних і тестування даних →

Java · Основний курс · 1:09:00–1:16:00

RoboPOJOGenerator і межі AI-generated DTO

У повній IntelliJ IDEA демонструється RoboPOJOGenerator: у нього вставляється реальний JSON, обираються Jackson і Lombok settings, після чого plugin створює повнішу object structure. Цей результат містить поля, які пропустила LLM-generated версія. Для маленьких JSON ChatGPT може бути зручним стартом, але для великих response автор його не радить. На кожному проєкті Jackson потребує одноразового узгодження з реальними JSON conventions. Після цього typed responses дають контрактну перевірку fields і types, а над ними можна будувати reusable assertion classes.

API-автоматизація: MVC і Jackson →

Java · Advanced: API-автоматизація · 1:30:00–1:40:00

IntelliJ Live Templates як local code generation

Live Templates генерують repetitive test annotations, Allure steps і method skeletons. Вони доречні для stable project conventions, а не для business logic. Шаблони можна зберігати в project settings і розділяти з командою. Якщо convention змінилася, template також має змінитися; generated boilerplate не слід розмножувати без review.

Кодогенерація через OpenAPI Generator →
Запитати в чаті про «settings» →