بعید به نظر می‌رسد دولوپری را بتوان یافت که دوست نداشته باشد برچسب حرفه‌ای رویش بخورد. به طور کلی، به دولوپری می‌توان لقب حرفه‌ای داد که کدهای حرفه‌ای هم بنویسید؛ اگر هم بخواهیم کدی حرفه‌ای به نظر برسد، باید به نحوهٔ نوشتن آن توجه قابل‌توجهی کرد.
کدنویسی حرفه‌ای و اصولی اصلاً ربطی به دانش فنی دولوپر ندارد. بسیار کسانی هستند که می‌توانند الگوریتم‌های بسیار پیچیده‌ای طراحی کنند اما زمانی که پای کدنویسی به میان می‌آید، کدهای بسیار زشتی می‌نویسند. به عبارت دیگر، درک، استفاده و ریفکتور کردن کدهای ایشان بسیار دشوار است. در مقابل، دولوپرهای تازه‌کار و حد متوسطی را هم می‌توان یافت که دانش فنی ایشان اصلاً به پای گروه فوق‌الذکر نمی‌رسد، اما کدهای ایشان در یک کلام عالی است.
به نوعی می‌توان گفت که یکی از وجوه تمایز دولوپرهای عالی با سایر دولوپرها، نگرش ایشان به کار است. این گروه از دولوپرها به خوبی با ضرب‌العجل (ددلاین) تحویل پروژه، محدودیت‌های فنی و غیره آشنایی دارند، اما در عین حال تمام تلاش خود را می‌کنند تا بهترین کدی که می‌شود را بنویسند. به طور کلی، اگر قصد دارید حرفه‌ای به نظر برسید، بایستی کدهای حرفه‌ای بنویسید و برای نوشتن کدهای حرفه‌ای هم می‌توانید استراتژی‌های زیر را مد نظر قرار دهید:
- تحت هر شرایطی، صرفاً به کار کردن کد تحت شرایط عادی رضایت ندهید؛ بلکه تمام تلاش خود را به کار گیرید تا تمامی جوانب کار را بسنجید. در واقع، از سالم بودن کد (قابل اجرا بودن کد تحت هر شرایطی) اطمینان حاصل کنید.
- کدی بنویسید که از یک سو هر دولوپر دیگری بتواند از آن سر در بیاورد و از سوی دیگر، قابل پشتیبانی و گسترش باشد.
- امروزه کمتر دولوپر موفقی را می‌توان یافت که به تنهایی کار کند؛ اکثراً یا در شرکت‌های نرم‌افزاری مشغول به کار هستند و یا اگر هم در منزل روی پروژه‌های اپن‌سورس کار می‌کند، با دیگر دولوپرهای سراسر دنیا در تعامل هستند. در همین راستا، روی مهارت‌های ارتباطی خود با دیگر همکاران فنی/غیرفنی نیز کار کنید.
- هر موقعی که با کدی برخورد کردید، تمام تلاش خود را به کار گیرید تا حتی اگر شده اندکی آن را بهبود بخشید (اگر توانستید که ساختار را بهبود بخشید و اگر امکان‌پذیر نبود، حداقل با کامنت‌گذاری درک آن را بهبود بخشید).
- گرچه دولوپرها همواره در معرض تکنولوژی‌های جدیدی هستند اما این هرگز بدان معنا نیست که در هر پروژه‌ای باید از جدیدترین تکنولوژی‌ها استفاده کنید بلکه بایستی نیاز پروژه را درک کرده و بسته به ماهیت، نیازها و زیرساخت پروژه اقدام به استفاده از زبان برنامه‌نویسی، لایبرری، فریمورک و یا ابزار مناسب کنید.