19. Recap

1. Praktyki developerskie a praktyki projektowe:

   • Praktyki projektowe (Scrum, Kanban, XP, Lean)

   • Praktyki developerskie (TDD, S.O.L.I.D., CI/CD, Code Review/Pull Request, DevOps)

   • Dlaczego coraz więcej zespołów odchodzi od Scrum i idzie w Kanban?

   • Połączenie Scrum i Kanban

   • Lean Startup: Build, Measure, Learn loop

   • Praktyki deweloperskie a wartości biznesowe

   • Wykres agility

   • Agile vs agility

2. Ekosystem narzędziowy:

   • Architektura

   • Skalowanie

   • Ekosystem wewnętrzny i zewnętrzny

3. System kontroli wersji:

   • Rozproszony vs scentralizowane systemy kontroli wersji

   • GIT i jego zalety

   • Koncept Feature Branch relacja z User Story

   • Rozwiązywanie konfliktów w systemie kontroli wersji

   • Hotfix vs bugfix

   • Pull Request vs Merge Request

   • Merge vs Rebase

   • Relacja branchy i zadań z backlog

   • Podział repozytoriów pod względem technicznym i produktowym

   • Strategia Fork

   • Strategia Centralnego Repozytorium

   • Strategia Monorepo

   • Strategia wszystko do Main

   • Strategia Git Flow

   • Strategia budowania branchy

   • Statyczna analiza kodu Pull Requestów

   • Scalanie Pull Request (merge, rebase, squash+merge, squash+rebase)

4. Dług techniczny:

   • Definicja długu technicznego

   • Czym w praktyce jest dług techniczny

   • Rozpoznawanie długu technicznego

   • Programistyczny dług techniczny

   • Dług techniczny architektury systemowej

   • Dług techniczny infrastruktury

   • Dług techniczny organizacji

   • Kryteria oceny długu technicznego

   • Wychodzenie z długu technicznego

   • Monolit vs. mikro-usługa

5. Dokumentacja projektu:

   • Code review i dokumentacja

   • Architectural Decision Records

   • Składnia Markdown i reStructuredText

   • Systemy generowania dokumentacji

   • Code Review jako mechanizm przekazywania wiedzy

   • OpenAPI i SwaggerUI

6. Proces Code Review:

   • Systemy do Code Review, ich wady i zalety

   • Code Review blokujące, nieblokujące i post-factum

   • Unified diff vs side-by-side

   • Komentarze: co komentować, jak politycznie komunikować problem

   • Taski: blokowanie zmian

   • Liczba linii w Code Review

   • Pair programming vs Code Review

   • Dobre praktyki Code Review

   • Czy cały kod musi być poddawany Code Review?

   • Kogo zapraszać do Code Review?

   • Skuteczność notyfikacji

   • Czy PO powinien być w Code Review?

   • Co oznacza akceptacja Code Review?

7. Automatyzacja Code Review:

   • Włączenie procesu CI/CD do Code Review

   • Statyczna analiza kodu źródłowego

   • Pipeline as a Code

   • Code Review dla provisioning

   • Quality Gates

   • Triggerowanie statusów w Jira

   • Automatyzacja narzędzi Atlassian (Atlassian Python API)

8. Podstawy optymalizacji i wydajności systemów:

   • Złożoność obliczeniowa

   • Złożoność pamięciowa

   • Złożoność cyklometryczna

9. Jakość kodu:

   • SonarQube i SonarLint

   • Wyciąganie wniosków z analizy statycznej

   • Quality Gates

   • Czym jest Spaghetti code

   • Zależności w kodzie i między modułami

   • Zasady S.O.L.I.D.

   • Refactoring legacy systemów i legacy code

   • Budowanie bazy wiedzy jako wynik Code Review

   • Code Review jako element Collective Code Ownership

   • Emerging architecture

10. Dobre praktyki:

    • Zasady clean code

    • Nazewnictwo zmiennych, długość nazw, funkcji, klas i pakietów

    • Liczba paramterów, typy i wzorce konstrukcyjne

    • Zasady SOLID

    • Zmienne statyczne, do czego służą i kiedy stosować

    • Importy wszystkiego czy wybiórcze

    • Klasy abstrakcyjne vs Interfejsy, kiedy i jak

    • Długość klas

    • Liczba metod

    • Długość metod

    • Modyfikatory dostępu: private, protected, public

11. Testy:

    • TDD: test first vs test last development

    • Złożoność cyklometryczna vs liczba testów

    • Mierzenie pokrycia testami

    • Idealne pokrycie?

    • Testy mutacyjne

    • Rodzaje testów

12. SonarQube:

    • Definicja Quality Gates

    • API Key i uprawnienia w projekcie

    • SonarLint

    • SonarScanner

    • Wpięcie SonarQube do CI/CD

13. Logowanie:

    • Czytelne komunikaty błędów

    • Dobieranie poziomów logowania

    • Kody błędów

    • Identyfikacja miejsc w kodzie, gdzie wystąpił wyjątek

    • Spooling logów do pliku i bazy danych

    • Strategie rotowania logów

    • Dane wrażliwe - logowanie i przechowywanie, udostępnianie

14. Zależności:

    • Systemy śledzenia podatności w zależnościach

15. Podsumowanie:

    • Kto powinien być zaangażowany w Code Review?

    • Ile czasu poświęcić na Code Review?

    • Czy Code Review jest potrzebne przy TDD?

    • Jak wielkość elementów w backlog wpływa na Code Review?

    • Jak uniknąć wąskiego gardła w postaci Code Review?

    • Czy zawsze należy robić Code Review?

    • Czy można zautomatyzować proces Code Review?

    • Na co warto zwrócić uwagę w Code Review?

    • Jakiej wielkości zmiany poddawać Code Review?

    • Jak komunikować problem z kodem?

    • Jak blokować scalenie kodu, który zawiera błędy?

    • Jak robić Code Review na żyjącym branchu?

    • Notyfikacje i jak pozostać na bieżąco ze zmianami?

    • Jak unikać silosów kompetencyjnych za pomocą Code Review?