📋 Чек-лист Code Review

Собрал в один PDF всё, что нужно проверять при код-ревью — от архитектуры до безопасности. 75+ пунктов с цветовой маркировкой по приоритетам.

❓ Зачем?

Чтобы ничего не упустить и держать единый стандарт качества в команде.

❓ Как использовать?

Открываете при каждом PR, идёте по чек-листу. Красные пункты — критично, жёлтые — важно, белые — рекомендации.

Адаптируйте под свой проект и дополняйте на основе опыта команды.

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🎭 Temporal.io + Spring Boot

Забудьте про самописные state machines и retry hell в базе. Temporal — это orchestration engine для долгоживущих бизнес-процессов с гарантиями выполнения, версионированием и time travel debugging.

📝 Промпт:

Generate a production-ready Spring Boot 3 + Temporal.io integration for complex business workflows:

— Configure Temporal client with connection pooling, namespace isolation, and TLS security.
— Implement long-running workflow: multi-step order fulfillment with compensation logic (saga pattern).
— Add workflow versioning strategy for zero-downtime deployments (patching vs. new versions).
— Configure activity retries with exponential backoff, custom retry policies per activity type.
— Implement human-in-the-loop workflow: pause execution, wait for external signals, handle timeouts.
— Add child workflows for parallel execution with aggregation of results.
— Configure workflow-to-workflow communication: signals, queries, updates.
— Implement idempotent activities with proper error handling and side-effect isolation.
— Add distributed cron workflows with timezone support and failure handling.
— Configure worker tuning: task queue pollers, concurrent activity execution, rate limiting.
— Integrate with Spring's transaction management for activities that modify database state.
— Add custom workflow interceptors for cross-cutting concerns: logging, metrics, tracing.
— Implement workflow testing with TestWorkflowEnvironment (time-skipping, determinism validation).
— Configure Temporal Web UI integration and custom search attributes for workflow queries.
— Add chaos testing: simulate worker crashes, network partitions, activity timeouts.
— Provide example: payment processing with 3D Secure, fraud check, settlement, and refund compensation.

💡 Расширения:

— добавьте continue-as-new pattern для обработки бесконечных event streams без memory leaks;
— добавьте OpenTelemetry integration для распределённого трейсинга через границы workflows и activities;
— добавьте custom Grafana dashboards для визуализации задержек workflow, процента успешных выполнений и обнаружения узких мест.

🎯 Результат:

Получите отказоустойчивый слой оркестрации, который переживёт падения сервисов, последовательные обновления и сетевые сбои. Temporal гарантирует итоговое завершение без потери состояния.

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

👑 Магия IntelliJ IDEA

Ctrl + Shift + F7 → Подсветка всех использований в файле

🔹 Когда это спасает

— Рефакторите метод и хотите быстро увидеть все места вызова? Один клик — и все использования подсвечены жёлтым.
— Не нужно открывать Find Usages и искать глазами.
— Ставите курсор на переменную → хоткей → мгновенно видите весь её жизненный цикл в файле.
— F3 и Shift + F3 для быстрого прыжка между подсвеченными местами.
— Esc убирает подсветку.

🔹 Почему это удобнее Alt + F7

— Не открывается отдельная панель.
— Работает молниеносно даже на огромных проектах.
— Идеально для локального анализа: видите использования только в текущем файле, без шума из других классов.

🔹 Бонус

— Работает для переменных, методов, классов, полей.
— Комбинируйте с Ctrl + W (расширить выделение), чтобы быстро выделить нужный участок кода.

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

⌛ Сохраняйте шпаргалку по командам git

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🎭 LangChain4j + Spring Boot

Забудьте про «LLM в лоб». LangChain4j — это промышленный слой интеграции AI с Java-приложениями. Он превращает LLM в часть архитектуры, а не игрушку для экспериментов.

🧩 Вместо того чтобы вызывать модель напрямую, вы описываете цепочку: загрузка данных → векторизация → поиск → рассуждение → ответ. Всё это живёт в Spring-экосистеме, с DI, профилями, бинами и транзакциями.

📝 Промпт:

Generate a production-ready Spring Boot 3 + LangChain4j integration for enterprise RAG and AI agent workflows:

— Configure LangChain4j client with OpenAI or Ollama connector, API-key management, and retry policy.
— Implement document ingestion pipeline: PDF, Markdown, and web sources → chunking → embedding store (Postgres + pgvector).
— Add Retrieval-Augmented Generation chain with context ranking, token budget control, and caching.
— Implement conversational memory (message buffer + summary).
— Create multi-agent setup: retriever → reasoner → summarizer → verifier.
— Secure API credentials using Spring Config / Vault integration.
— Add async streaming responses (Server-Sent Events).
— Integrate observability: OpenTelemetry tracing, metrics with Micrometer + Prometheus.
— Add custom interceptors for logging prompts and responses.
— Provide JUnit tests for chain determinism and data isolation.
— Example endpoint: /ai/ask — retrieves context, runs reasoning chain, returns structured JSON answer.

💡 Расширения:

— добавьте Guardrails для валидации ответов и отказов от токсичного контента;
— настройте дашборд Grafana: latency, token usage, accuracy, fallback-rate.

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

👑 Магия IntelliJ IDEA: Refactor This

Когда рефакторите legacy-код или чистите архитектуру — приходится делать десятки преобразований. А вы знали, что в IDEA есть универсальное меню для всех рефакторингов?

🔹 Что делает

— Открывает контекстное меню со всеми доступными рефакторингами для текущего элемента
— Автоматически фильтрует опции в зависимости от контекста (переменная, метод, класс)
— Позволяет выбрать нужную операцию по цифре или первой букве

🔹 Зачем это нужно

— Не нужно помнить десятки отдельных хоткеев — один хоткей открывает все варианты
— Молниеносный доступ к редким, но мощным рефакторингам (Extract Parameter Object, Introduce Parameter, Pull Members Up)
— Безопасно переименовывает, перемещает и трансформирует код с учётом всех зависимостей
— Особенно полезно для сложных преобразований, которые вручную делать долго и опасно

🔹 Как использовать

— Поставьте курсор на переменную, метод, класс или любой элемент кода
— Нажмите Ctrl+Alt+Shift+T (Windows/Linux) или ⌃+T (macOS)
— Выберите нужный рефакторинг из списка: Extract Method, Rename, Change Signature, Inline и другие
— Настройте параметры → Enter → готово. IDEA сама обновит все использования

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🔥 Как подключить MapStruct к проекту

MapStruct — это code-generation библиотека для автоматического маппинга между Java-объектами.

Работает на этапе компиляции, генерирует чистый код без рефлексии — в разы быстрее ModelMapper и Dozer.

1️⃣ Добавляем зависимости

Нужно добавить две зависимости: саму библиотеку mapstruct и процессор mapstruct-processor. Процессор отвечает за генерацию кода во время компиляции.

Критически важно правильно настроить maven-compiler-plugin, именно он запускает annotation processors. В секции annotationProcessorPaths прописываем mapstruct-processor, а если используете Lombok, добавляем его тоже плюс специальный binding для их совместной работы.

2️⃣ Создаём Mapper интерфейс

Создаёте обычный Java-интерфейс с аннотацией @Mapper(componentModel = "spring"). Параметр componentModel указывает, что MapStruct должен сгенерировать Spring-бин, который можно инжектить через конструктор.

В интерфейсе объявляете методы-конвертеры: например UserDto toDto(User user) или List<UserDto> toDtoList(List<User> users). MapStruct сам поймёт, какие поля во что маппить, если названия совпадают.

3️⃣ Настраиваем кастомный маппинг

Когда названия полей отличаются или нужна дополнительная логика, используйте аннотацию @Mapping:

▪️ source/target — для переименования полей: @Mapping(target = "fullName", source = "firstName")
▪️ expression — для Java-выражений: можно написать простую логику прямо в аннотации
▪️ ignore — чтобы игнорировать поле: @Mapping(target = "password", ignore = true)
▪️ dateFormat — для форматирования дат: автоматическая конвертация LocalDateTime в String
▪️ qualifiedByName — для вызова кастомных методов-конвертеров

4️⃣ Работа со вложенными объектами

MapStruct умеет автоматически маппить вложенные структуры. Если у вас в User есть поле Address, а в UserDto есть AddressDto — создайте отдельный AddressMapper и укажите его в параметре uses = {AddressMapper.class}.

MapStruct сам найдёт нужный маппер и применит его для вложенных объектов. Это работает рекурсивно для любой глубины вложенности.

5️⃣ Обновление существующих объектов

Часто нужно не создавать новый объект, а обновить существующий. Для этого используйте аннотацию @MappingTarget на втором параметре метода. MapStruct сгенерирует код, который обновит только нужные поля.

Добавьте @BeanMapping(nullValuePropertyMappingStrategy = NullValuePropertyMappingStrategy.IGNORE) — тогда null-значения из DTO не затрут существующие данные в Entity.

6️⃣ Кастомные конвертеры

Для сложной логики добавьте в интерфейс default-методы. Пометьте их @Named("имя") и ссылайтесь через qualifiedByName. Например, для конвертации enum в русский текст или склейки нескольких полей.

Можно также создать отдельный класс с @Component и helper-методами, затем подключить его через параметр uses.

✔️ Что происходит под капотом

MapStruct анализирует ваш интерфейс на этапе компиляции, смотрит на типы полей, их названия и аннотации. Затем генерирует простой Java-код с прямым присвоением значений, никакой магии, рефлексии или proxy.

Сгенерированный код можно открыть и прочитать. Он выглядит так, будто вы написали его вручную. Это упрощает отладку и понимание происходящего.

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

⚙️ Byte Buddy

Byte Buddy — это библиотека для runtime генерации и модификации байт-кода Java. В отличие от классических ASM или Javassist, она предлагает type-safe API и не требует глубоких знаний JVM internals.

📌 Что умеет Byte Buddy

— Создаёт классы и прокси на лету без написания байт-кода вручную
— Перехватывает методы, добавляет логирование, метрики или трейсинг без изменения исходного кода
— Работает как Java-агент для инструментации существующих классов (например, для APM-систем)
— Интегрируется с Mockito, Hibernate и другими фреймворками под капотом
— Поддерживает все современные Java-фичи (records, sealed classes, pattern matching)

🧠 Особенно полезно для

Создания динамических прокси с кастомным поведением, написания собственных фреймворков или библиотек с AOP-логикой, инструментации приложений для мониторинга (как делают Datadog, New Relic), тестирования с подменой реализаций классов.

Byte Buddy даёт мощь низкоуровневой манипуляции классами, но с человеческим API. Если вы когда-то смотрели на ASM и думали "это слишком сложно" — попробуйте Byte Buddy.

🔗 Byte Buddy на GitHub

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

⌛ Сохраняйте шпаргалку по коллекциям

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🔍 PostgreSQL + Spring Boot

Забудьте про application.properties с хардкодом пароля. Подключение PostgreSQL к Spring Boot — это не только JDBC URL, но и пулы соединений, миграции схемы, мониторинг и graceful shutdown в production.

🧩 Вместо того чтобы копировать конфиг из StackOverflow, вы настраиваете полноценный слой персистентности: HikariCP для connection pooling, Flyway/Liquibase для версионирования схемы, Spring Data JPA для репозиториев, и health checks для Kubernetes.

📝 Промпт:

Generate a production-ready Spring Boot 3 + PostgreSQL integration with enterprise-grade configuration:

— Configure PostgreSQL datasource with HikariCP connection pool: pool size optimization, connection timeout, leak detection, and connection validation query.
— Set up Spring Data JPA with Hibernate: dialect configuration, DDL auto strategy, batch processing, second-level cache (EhCache/Redis).
— Implement database migration strategy using Flyway: versioned migrations, repeatable scripts, baseline configuration, and rollback procedures.
— Configure multiple datasources (primary + read replicas) with @Primary and @Qualifier annotations for load distribution.
— Add connection pool monitoring with Micrometer metrics: active connections, idle connections, pending threads, connection acquisition time.
— Implement database health checks for Spring Boot Actuator: connection validation, query timeout, custom health indicators.
— Configure transaction management: isolation levels, propagation strategies, read-only optimization, and timeout configuration.
— Set up connection pool resilience: retry logic with exponential backoff, circuit breaker pattern (Resilience4j), and fallback strategies.
— Add database credentials management: Spring Cloud Config integration, HashiCorp Vault support, or AWS Secrets Manager.
— Configure SSL/TLS connection with certificate validation for secure database communication.
— Implement audit logging: track query execution time, slow query detection, connection pool exhaustion alerts.
— Add database-specific optimizations: fetch size tuning, batch insert/update configuration, native query hints.
— Provide Docker Compose setup with PostgreSQL 16, pgAdmin, and application container with proper networking.
— Include integration tests with Testcontainers: schema validation, repository testing, transaction rollback verification.
— Add example entities with proper JPA annotations: @Entity, @Table, indexes, constraints, relationships (OneToMany, ManyToMany).
— Configure application profiles: dev (H2 in-memory), staging (PostgreSQL), prod (PostgreSQL with replication).

Deliverables:
— application.yml with environment-specific profiles
— build.gradle/pom.xml with all dependencies
— DbConfig.java with datasource and JPA configuration
— V1__init_schema.sql Flyway migration
— Sample entity, repository, and service layer
— Integration test with Testcontainers
— docker-compose.yml for local development
— README with connection troubleshooting guide

💡 Расширения:

— добавьте pgvector для векторного поиска;
— настройте connection pool dashboard в Grafana: throughput, latency percentiles (p50/p95/p99), error rate;
— реализуйте database sharding для горизонтального масштабирования;
— интегрируйте pg_stat_statements для анализа медленных запросов в runtime.

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

👑 Магия IntelliJ IDEA: Extend Selection

Нужно выделить метод целиком? Или весь блок try-catch? Или параметры метода? Обычно хватаешься за мышку и начинаешь аккуратно тащить курсор, рискуя промазать. А потом выделяешь заново, потому что захватил лишнюю скобку. Но можно лучше.

🔹 Что делает

— Умно расширяет выделение от курсора по синтаксическим границам кода
— Понимает структуру Java: слово → выражение → statement → блок → метод → класс
— Работает в обратную сторону: сужает выделение обратно по тем же границам
— Учитывает контекст: для строк расширяет от слова до всей строки, для вызовов — от аргумента до всего вызова

🔹 Зачем это нужно

— Выделяете нужный фрагмент за 2-3 нажатия вместо возни с мышкой
— Безошибочно выделяете сложные конструкции: цепочки вызовов, лямбды, generic-типы
— Идеально для последующего Extract Method, Copy-Paste, или Delete
— Особенно мощно для вложенных структур: легко выделить внутренний if в try внутри цикла
— Ускоряет рефакторинг: выделил логичный кусок → Extract → готово

🔹 Как использовать

— Поставьте курсор внутри нужного фрагмента (на переменную, в середину выражения, в метод)
— Нажмите Ctrl+W (Windows/Linux) или ⌥+Up (macOS) — выделение расширится на уровень выше
— Нажимайте повторно, чтобы расширять дальше: переменная → выражение → строка → if-блок → метод → класс
— Для сужения обратно: Ctrl+Shift+W (Windows/Linux) или ⌥+Down (macOS)

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

⌛ Сохраняйте шпаргалку по Thread

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

🔍 MongoDB + Spring Boot

Вместо того чтобы копировать чужие сниппеты с StackOverflow, вы настраиваете полноценный слой персистентности через промпт.

Соединения через MongoDB Java Driver, Spring Data MongoDB для репозиториев, audit-логирование, транзакции для replica set, валидацию схемы, health checks, и observability через Micrometer.

📝 Промпт:

Generate a production-ready Spring Boot 3 + MongoDB integration with enterprise-grade configuration:

— Configure MongoDB connection using MongoClientSettings: connection pool size, max idle time, socket timeout, server selection timeout, heartbeat frequency, and SSL/TLS.
— Set up Spring Data MongoDB repositories: custom converters, projection interfaces, pagination, aggregation pipelines, and @Document annotations with proper indexes.
— Implement schema validation using JSON Schema or validator expressions: required fields, enums, type constraints, and validation actions.
— Configure replica set / sharded cluster connectivity: read preference, write concern, journal mode, retryWrites, maxStalenessSeconds, tag sets for multi-region deployments.
— Add connection pooling monitoring with Micrometer: pool sizes, checkout time, wait queues, timeouts, and heartbeat metrics.
— Implement MongoDB health checks with Spring Boot Actuator: ping validation, replica set status check, custom health indicators for stale secondaries.
— Configure transaction management for replica set: multi-document transactions, timeout settings, retryable writes, and error classification for transient transaction errors.
— Set up resilience patterns with Resilience4j: retries with exponential backoff, timeouts, circuit breaker for degraded nodes, fallback strategies for reads.
— Add credentials management: environment variables, Spring Cloud Config, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Kubernetes Secrets.
— Configure SSL/TLS: CA certificates, mutual TLS support, certificate revocation checks, hostname verification.
— Implement audit logging: operation time, slow operations, connection churn alerts, replicated writes latency.
— Add MongoDB-specific performance optimizations: index hints, collation settings, fetch size for cursors, batch inserts/updates, compression algorithms (Snappy/Zstd).
— Provide Docker Compose with MongoDB 7.x replica set initialization + Mongo Express UI + Spring Boot container with proper networking.
— Include integration tests using Testcontainers: replica set mode, transaction testing, TTL index validation.
— Add sample @Document entities with indexes: TTL, unique, sparse, compound indexes.
— Configure application.yml profiles: dev (single-node MongoDB), staging (replica set), prod (replica set with sharded cluster).
— Include aggregation examples: $lookup, $facet, $project, $graphLookup, and pipeline-based projections.
— Add encryption-at-rest & field-level encryption (CSFLE) configuration.

Deliverables:
— application.yml with environment-specific profiles
— build.gradle/pom.xml with MongoDB and Spring Data dependencies
— MongoConfig.java with custom MongoClientSettings
— JSON Schema validation file for collections
— Example @Document, repository, and service layer
— Integration tests with Testcontainers (replica set)
— docker-compose.yml with MongoDB replica set + Mongo Express
— README with connection troubleshooting and performance tuning

💡 Расширения:

— настроить Change Streams для real-time событий;
— включить Queryable Encryption;
— реализовать sharding: range/hash sharding, balancer tuning;

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise

👑 Магия IntelliJ IDEA: Multiple Cursors

Нужно переименовать пять переменных одновременно? Или добавить .orElseThrow() к каждому Optional в цепочке? Обычно копируешь первую строчку, вставляешь, правишь, повторяешь еще четыре раза.

Скучно, медленно, и легко ошибиться. А можно умнее.

🔹 Что делает

— Создает несколько курсоров в разных местах кода одновременно
— Все изменения применяются параллельно: печатаешь один раз → меняется везде
— Работает с выделением: можно выделить несколько фрагментов и редактировать их синхронно
— Понимает контекст: может выбрать все вхождения переменной или строки в файле

🔹 Зачем это нужно

— Массовые однотипные правки за секунды вместо копипасты
— Видишь все изменения сразу, до применения
— Идеально для инициализации билдеров: добавляешь .with перед каждым полем одним движением
— Работает с вертикальными блоками кода: легко править список параметров или цепочку вызовов

🔹 Как использовать

— Способ 1: Alt+J (Windows/Linux) или ⌃+G (macOS) — выделяет следующее вхождение слова под курсором.
Нажимайте повторно, чтобы добавить еще вхождения, или Ctrl+Alt+Shift+J / ⌃+⌘+G для всех сразу

— Способ 2: Alt+Shift+Click (Windows/Linux) или ⌥+Shift+Click (macOS) — ставит курсор в место клика.
Кликайте в нужные места, создавая множество курсоров вручную

— Способ 3: Alt+Shift+Insert (Windows/Linux) или ⌘+Shift+8 (macOS) — Column Selection Mode для вертикального выделения.

Для отмены всех курсоров кроме основного: Esc

🐸 Библиотека джависта

#Enterprise