আপনার প্রথম ধারণা অনুশীলনীটি বাস্তবায়ন করার পর, পরবর্তী কয়েকটি অনুশীলনী সেটির উপর গড়ে ওঠা উচিত।
basics ধারণা ছাড়া আর কোনো পূর্বশর্ত নেই, এমন তিন থেকে পাঁচটি অনুশীলনী থাকা আমরা পছন্দ করি।
ভালো বিকল্প হলো আপনার ভাষার মূল প্রিমিটিভ বা ডেটা টাইপগুলো। যেমন বুলিয়ান, মৌলিক সংখ্যা টাইপ, স্ট্রিং আর অ্যাটম।
অন্য ট্র্যাকের ধারণা অনুশীলনীগুলো একবার দেখে নেওয়া ভালো, আপনার ট্র্যাকের জন্য উপযুক্ত কিছু আছে কি না।
মনে রাখবেন, একটি ধারণা পরিচয় করিয়ে দেওয়ার মানে এই নয় যে সেটি পুরোপুরি সব মহিমায় ব্যাখ্যা করতে হবে।
জটিলতা সবসময় পিছিয়ে দেওয়া যায়।
ভাষাটিতে হয়তো ডজনখানেক ভিন্ন সংখ্যা টাইপ থাকতে পারে, যেগুলো ভিন্ন ভিন্ন ক্ষেত্রে কাজে লাগে।
অনুশীলনীটি সহজভাবে উল্লেখ করতে পারে যে আরও টাইপ আছে, আর শুধু সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত ইন্টিজার টাইপ ও সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত ফ্লোটিং পয়েন্ট টাইপ পরিচয় করিয়ে দিতে পারে।
কিছু মূল ডেটা টাইপ সরাসরি পরিচয় করানোর জন্য খুবই জটিল।
যেমন স্ট্রিং আসলে ক্যারেক্টারের অ্যারে হতে পারে।
এমন ক্ষেত্রে স্ট্রিং পরিচয় করানো পিছিয়ে দিতে হবে, আর ক্যারেক্টারের জন্য একটি ধারণা অনুশীলনী এবং অ্যারের জন্য আরেকটি তৈরি করতে হবে।
এরপর আপনি স্ট্রিংয়ের জন্য একটি অনুশীলনী যোগ করতে পারেন, যার পূর্বশর্ত হবে ওই দুটি অনুশীলনী।
মাঝে মাঝে কোনো অনুশীলনী নিয়ে কাজ করার সময় বুঝতে পারবেন যে এটি আপনার ভাবনার চেয়ে বেশি জটিল।
এতে কোনো সমস্যা নেই।
যে ধারণাটি পূর্বশর্ত হিসেবে শেখানো দরকার, সেটি টুকে রাখুন।
তারপর ধরে নিন এমন একটি অনুশীলনী ইতিমধ্যেই আছে, আর এই সরলীকরণ মাথায় রেখে আপনি যে অনুশীলনীতে কাজ করছেন সেটি শেষ করুন।
এরপর ফিরে গিয়ে পূর্বশর্ত ধারণাটির জন্য একটি নতুন অনুশীলনী তৈরি করুন।
পূর্বশর্ত অনুশীলনীটি যোগ হওয়ার আগ পর্যন্ত অনুশীলনীটিকে wip হিসেবে চিহ্নিত করতে ভুলবেন না।
এই পর্যায়ে আরও একটি বিষয় ঘটতে পারে: দেখতে পাবেন আপনার সাইক্লিক ডিপেন্ডেন্সি তৈরি হয়েছে।
আপনাকে দুটি ধারণা পরিচয় করাতে হবে, কিন্তু প্রতিটি ধারণাই অন্যটির উপর নির্ভর করে।
এক্ষেত্রে আপনি একটি স্টাব ব্যবহার করতে পারেন।
তারপর ব্যাখ্যা করতে পারেন যে নির্ভরশীল ধারণাটি আছে, তবে আশ্বস্ত করুন যে শিক্ষার্থীদের এখনই সেটি বুঝতে হবে না।
আরেকটি বিকল্প হলো ন্যূনতম একটি পরিচিতি দেওয়া, যা শিক্ষার্থীর বাধা পার হওয়ার জন্য যথেষ্ট, আর একইসাথে আশ্বস্ত করা যে ধারণাটি পরে আরও গভীরভাবে আলোচনা করা হবে।
foregone অনুশীলনী
যদি কোনো অনুশীলনী আপনার ট্র্যাকের সাথে মানানসই না হওয়ার কারণে না বাস্তবায়ন করার সিদ্ধান্ত নেন (যেমন উচ্চ-স্তরের ট্র্যাকের জন্য নিম্ন-স্তরের কোনো অনুশীলনী), তাহলে অনুগ্রহ করে সেটিকে foregone হিসেবে চিহ্নিত করুন।
এজন্য আপনার ট্র্যাকের config.json ফাইলে exercises.foregone অ্যারের সাথে অনুশীলনীটির স্লাগ যোগ করুন।
আপনার অনুশীলনী বাস্তবায়ন না করার সিদ্ধান্ত স্পষ্ট করা ছাড়াও, যেকোনো টুলিং (যেমন configlet) foregone অনুশীলনীগুলোকে উপেক্ষা করবে।
আরও তথ্যের জন্য ডকুমেন্টেশন দেখুন।
