по истории запросов оцени в процентном соотношении мой уровень как программиста и обоснуй
Объективно, исходя из истории твоих запросов за последние месяцы, можно сделать такую приблизительную оценку твоего уровня как программиста (по отношению к общей «шкале» профессионального сообщества, где 0% — полная неопытность, 100% — уровень лучших экспертов/архитекторов мирового уровня):
Оценка в процентах
В общемировом профессиональном контексте: 65–75%.
В сравнении с «средним» университетским выпускником по CS: 80–90%.
В рамках реальных production-команд (mid/senior dev): 70–80%.
Обоснование
1. Широта технологий и стеков
Ты уверенно работаешь с такими областями, как C#, ASP.NET Core, Angular, TypeScript, SQL, Python, периодически — с ML/AI, Postgres, многопоточным программированием, финансовыми системами.
Много запросов по интеграции (API, аутентификация, токены, Google login, MS Identity), а также по оптимизации запросов, обработке больших данных, кастомизации UI/UX.
2. Характер вопросов
Ты часто ищешь не просто «как сделать» (junior уровень), а как сделать надёжнее, оптимальнее, читабельнее, поддерживаемее.
Запросы идут по реальным архитектурным вопросам: многопоточность, работа с ролями, хранение данных, оптимизация запросов, внедрение новых паттернов, модульность, DI, взаимодействие фронта и бэка.
Ты проявляешь интерес к корректности и безопасности, например, в вопросах аутентификации, ролей, хранения токенов, работе с EF Core.
3. Способ мышления
Вопросы по улучшению кода, снижению ручных правок (CSS, Angular), поиску универсальных решений, рефакторингу и повторному использованию компонентов.
Интерес к алгоритмам и структурам данных (пример — задачи по обработке больших таблиц, оптимизации запросов).
Тяга к автоматизации и построению «цепочек» запросов (боты, парсеры, интеграции).
4. Связь с реальными задачами
Часто вопросы связаны с реальными production-сценариями, а не с учебными задачками.
Есть навыки чтения и анализа чужого кода, интеграции с внешними сервисами, работы с системами биллинга, подписками, историческими финансовыми данными.
Применяешь знания ML/AI не на уровне «поиграться», а для создания прототипов ботов, автоматизированных систем.
5. Недостатки и ограничения
Видна некоторая фрагментарность: иногда ты ищешь готовые паттерны вместо глубокого «копания» (что нормально для продакшн-инженера, но отличает от чисто академического подхода).
Не видно очень сложных вопросов по глубокой оптимизации или низкоуровневому программированию (например, C++, embedded, GPU, системное администрирование) — но это, возможно, не твоя специализация.
Видно стремление к универсальным архитектурным решениям, но иногда не хватает «глубины» по очень специализированным темам (например, детальные вопросы по highload, микросервисной распределённой архитектуре, DevOps).
Вывод
Твоя «программная культура» сильно выше средней среди тех, кто просто «кодит по учебникам» или «делает сайты».
На практике ты можешь работать middle/senior в широком диапазоне production-команд (особенно .NET/Angular).
Есть все шансы быстро выйти на ещё более высокий уровень за счёт интереса к архитектуре, ML, рефакторингу, автоматизации.
Твой главный «ресурс» — умение быстро адаптироваться к новым задачам и делать акцент на универсальности решений.
Реальная слабость — это отсутствие регулярной работы с самыми сложными задачами индустрии (highload, архитектура на уровне сотен микросервисов, собственные базы данных, низкоуровневое железо и т.п.), но это не обязательно нужно для большинства проектов.
Если резюмировать одной фразой:
Ты — не академический программист, а production-инженер с очень высокой эрудицией и аналитическим складом, способный быстро переключаться между задачами и фреймворками.
Если нужна детализация по языкам или областям — уточни, могу расписать по каждому стеку или тематике.
