Comments 21
Противоречие детектед:
Исправить это несложно, если ты понимаешь, как устроены rate limiters, но это становится опасно, если знаний не хватает.
мне больше не нужно писать SQL самому, потому что это делает ИИ
он пишет отличный SQL, который я сам никогда бы не вспомнил. Я просто просматриваю результат — это я умею. Но до сих пор я ужасно запоминаю
MERGEиWITH, когда пишу их вручную
Получается, в одном месте прямо без контроля никак, а вот SQL — спокойно отдаёт на откуп модели, хотя сам признаётся, что знает его не очень уверенно.
Но проверить же зачастую проще. (Не всегда) то есть например иногда смотришь репозиторий какой-нибудь (сложной системы, или отдельные компоненты). Вполне понятно что там написано, как оно работает и что это то что нужно. Но написать такое (тем более за разумное время) уже сложнее или вообще может не хватить опыта.
Или ситуация есть задача, ну не помнишь какой алгоритм применить или вообще не знаешь. «Погуглил» (раньше) или теперь попросил «ии», нашел решение дальше или сам реализовал или еще как. Но понять что решение работает и проверить его никакой сложности не составляет. (Точнее сильно проще чем…)
Ну не скажите. Когда в целом БД - это не твоя первостепенная профессия и ты вроде бы помнишь все эти WITH синтаксисы, разницу между JOIN LATERAL и подзапросом с SELECT, но так лень этим заниматься.
Написать "добавь сюда выборку числа аттачей у каждого сообщения" куда проще чем вспоминать точные названия полей и SQL синтаксис на этот случай. А вот проверить и правда легче, потому что интуитивно ты все равно это все знаешь.
Без знаний тут конечно туго придется. Очень туго.
Он же написал, что использует testcontainers (а точнее Postgres). Очевидно, он пишет тесты на SQL-запросы, а значит, ему нет необходимости тщательно их ревьюить. Похоже, противоречия тут нет. Просто он не акцентировал на этом внимание. Мы (по работе) тоже используем testcontainers (и не только Postgres), очень удобная штука!
Он написал, что благодаря ИИ отказался от ORM и перешёл на plain SQL. Мой опыт подсказывает, что с этими запросами не всё так просто. ИИ запросто может не учесть edge cases, например, проигнорировать coalesce, что приведёт к тому, что запрос прекрасно сработает 1000 раз, но в 1001-й прилетит null и всё обрушит. Или использовать фичи СУБД, вроде оконных функций, который нет в ORM, но которые бы не мешало понимать, если контролируешь код от ИИ. Я считаю, что ИИ можно доверять только в том случае, если сгенерированный им код совершенно ясен и понятен. Лучше всего, если можешь написать этот код сам, но лениво. В противном случае приложение рискует стать хрупким.
Адекватная вилка с ИИ кодингом получается такая:
Кожаный пишет, другой кожаный проверяет, дальше гоняются тесты.
Железный пишет, два кожаных проверяют, дальше гоняются тесты.
А если у них железный пишет и никто не проверяет - ну штош, такой продукт долго не проживет. Наклепать MVP через ИИ просто, но как придет нужда расширения/переделки, тут железный скажет, что у него лапки, а кожаных не завезли. Упс, еще один стартап обанкротился...
На редкость пустой текст. Ни о чём. Код не представлен, в гите автора тоже отсутствует что-то на го, кроме микропроекта, который не подходит под описание.
Тем не менее, автор очень уважаемый многозвездный автор других проектов, который и без ускорителей пишет как машинистка.
Ну прям страшно за будущее программеров :)
Как можно рассуждать о проценте написания кода ИИ, когда никто не говорит методику подсчёта этого процента? Понятно, что подсчёт скорее всего построчный, но как быть со строкой, которую сделал ИИ, а затем я заменил в ней пару символов? Автор ещё ладно, он работает один и наверное может посчитать, но скорее всего он этого не делал, иначе бы он описал методику подсчёта. То есть в случае автора цифра 90% совершенно субъективная, и скорее всего вместо "90%" надо понимать "бо́льшая часть". Но когда про проценты начинают рассуждать крупные компании, то там уже все цифры гарантированно являются намеренной ложью.
Если 90% в проекте пишет ИИ, то этот разработчик либо джун, либо собирает помойку. На данный момент ИИ не способен генерить стабильный, высококачественный код!
ИИ всё ещё довольно плох для НЕ типовых задач. Если 90% вашего кода успешно может написать ИИ, значит до вас кто-то уже мноооого раз это делал, и ценность такого проекта вызывает сомнения...
90% кода