YuStep

или все же стоит использовать
/audioList/audioList.tsx

Если не компонент:
audioList/audioList.tsx
Если компонент:
AudioList/AudioList.tsx

Какие вообще есть плюсы и минусы при использовании того или иного способа.

Когда все разработчики придерживаются единых стандартов именования, код становится более читаемым. Это упрощает процесс ревью кода и позволяет новым членам команды быстрее разобраться в проекте.

И вот можете расписать, пожалуйста, ваше мнение насчет этого. Плюсы и минусы и вашу позицию максимально подробно, хочу все же разобраться, что лучше, что хуже и что приоритетнее

Мое мнение - если есть определенный стандарт, а у Вас нет острой необходимости его нарушать, то лучше его придерживаться.

Лет 20 в web-разработке и с CMS особо не пересекался.

Какое оптимальное время въехать в проект?

Не бывает оптимального времени. Обычно заказчик и исполнитель вместе решают какое время.
Но для оценки я рекомендую следующее. Посмотреть backlog проекта. Посмотреть какие критичные
таски висят. Или блокеры. Посмотреть что у них общее.

Так просто блуждать по исходикам нет смысла. Вы будете читать не то что надо. Вы будете читать
легаси код или код который даже не в эксплуатации и зря потеряете время.

Для анализа кода поставте план - график. Например 1 неделя на развертывание проекта.
Если там специфичное облако - то на изучение облака еще 1-2 недели.

План график должен включать обязательные пункты который надо пройти. Например если это
Laravel/react - то вы должны поднять в облаке привет-мир на этом стеке и продемонстрировать
что он работает. И только после этого переходить к развертыванию проекта.

Если на проекте есть архитектурная документация, confluence, wiki - то берите пару недель на чтение.
Выписывайте ВСЕ новые слова на бумажку. По ним задаете вопросы.

У вас должен быть ментор или консультант который раз в несколько дней должен отвечать
на ваши вопросы по списку. Ваш план-график должен учитывать риски и внезапные investigations
результатом которых могут быть НОВЫЕ таски которые вы сами создадите. Например - сдохли
сертификаты по сроку. Создать новые. Это время. Это тоже таски и они должны быть эстимированы.

Можно вот так. Тогда вообще по фигу, сколько массивов и какая у них длина

const sum = (...args) => (
    args.flat().reduce((acc, next) => acc += next, 0)
)

Подробнее:
Стрелочные функции
rest-параметры
ES6 reduce
ES6 flat

Если все же нужно "олдовым" способом (и если точно всегда оба массива равной длины), то, как вам и написали, две проверки излишни.

function sum(a1, a2) {
  let result = 0
  
  for (let i = 0; i < a1.length; i++) {
    result += a1[i] + a2[i]
  }
  
  return result
}

Если по теории, то мне в свое время вот эта книга помогла:
https://www.litres.ru/robert-s-martin/chistaya-arh...

Притом после 1 прочтения я нифига не понял, но стал пытаться внедрять практики из книги в повседневную разработку. Выписывал в блокнот все свои затупы.
В этот момент передо мной как раз стояла задача, привести кусок лапши в хоть как-то поддерживаемое состояние. Именно он и сподвиг меня почитать эту книгу.

Через несколько месяцев прочел еще раз, анализируя все затупы, что записал за это время в блокнот. После прочтения начал потихоньку рефакторить в существующих проектах места, которые уж очень жить мешали.

Еще через пол года прочел третий раз, опять же с оглядкой на личный опыт. И тут я кажется уже совсем въехал. По крайней мере многие проблемы с организацией взаимодействия между компонентами стали разрешаться. И вообще появилось достаточно четкое понимание, как структурировать приложение и где разбивать его на компоненты.
Ну и после 3 прочтения еще помог момент: мне дали с нуля проектировать новое, достаточно крупное приложение на Rust. Притом заказчик кричал "микросервисы - это круто, хочу, хочу, хочу", а тимлид мне сказал "давай монолит, но так чтоб потом легко было распилить, а то все сроки про**ем". Вот тут прямо вообще понимание пришло. Ну и плюс в Rust архитектурные компоненты очень хорошо ложатся на отдельные крейты (это такая единица компиляции в Rust), а компилятор в принципе не дает делать циклические зависимости между крейтами.

Ну и недавно решил освежить память и перечитать еще раз. И на этот раз уже были мысли вроде "так если делать по другому, потом проблемы вылезут тут и тут".

Обычно статистика предваряется изучением теории вероятностей. Вот для ее понимания необходимо иметь представление о том, что такое предел и что такое интеграл. Ну и основы комбинаторики. Потом в матстатистике нелишним окажется понимание что такое оптимум, как его искать аналитически и численными методами. По мере усложнения понадобиться линейная алгебра, понимание векторного исчисления, ну и многомерная оптимизация. (Кстати, учебником "на все времена" и "для всех" считается книга Вентцель Е.С - вот она самодостаточна, кстати.)

Есть несколько полезных ресурсов. Там в основном говорят про Machine Learning, но на самом деле - их можно трактовать и как "Статистические науки"
https://habr.com/ru/post/432670/
https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/...
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/10/mathe...

Вот в этой, весьма неплохой книге - вообще никаких тебе сложных математических основ.
loveread.ec/view_global.php?id=76269

А вообще-то курс типа Фихтенгольца и курс Теорвера и Матстатистики - это паралельные ветки математики, пересекающие друг друга. Но взаимовлияние их - если не залазить в глубокие дебри, как это делается на математических факультетах приличных универов - достаточно ненапряжное. Другое дело, что пойти курс классической высшей математики - очень полезно, так как именно там вырабатывается общая математическая культура и умение математически мыслить.
Но если такой цели нет, а матстат нужно только для оценки - то можно этим и не заморачиваться. Вон, экономисты и даже медики изучают статистику без всяких Фихтенгольцев и ничего, живут себе.