С 4-5 пока что нет, но вижу в этом теоретический предел для себя. Успешно получалось с 2 задачами только, немного пробовал с 3мя, недостаточно для выводов, но успешно, но данных пока мало.
Но даже в случае 2 задач это уже существенный выигрыш. Но да, нагрузка серьёзнее. Поэтому пока что я это сам делаю для понимания всех плюсов и минусов, но как это потом будем внедрять в команде - вопрос нескольких месяцев. Получится успешно внедрить - напишу статью. Не получится - вероятно тоже напишу статью, либо попытаюсь обновлённую гипотезу проверить.
Ещё есть момент, что большую задачу можно декомпозировать. И условно можно заставить курсор писать тесты, пока ты делаешь реализацию. Ну или даже заставить его работать над двумя задачами, но каждая в 2 потока условно, один для реализации, один для тестов.
В общем весь мой посыл в том, что с этим всем надо экспериментировать и находить оптимальные подходы, которые лучше всего работают в ваших условиях.
Уже писал это где-то, но ещё раз напишу - сила этих тулз в том, что они могут работать в бэкграунде, пока ты занят другими задачами.
В итоге ты можешь условно работать над основной задачей в форграунде без ИИ или с малой его помощью и делать 1, максимум 2 задачи в бэкграунде. Либо делать 4-5 задач параллельно все с помощью ИИ, постоянно между ними переключаясь.
И то и то при правильном подходе увеличивает скорость существенно, но естественно имеет предел. При этом фолбэк на ручное решение проблемы обычно возвращает твою скорость на обычную. То есть так или иначе ты должен получать ускорение.
Все, при этом, пытаются получить ускорение на 1 задаче. Что иногда работает, но в основном в тех случаях, когда для решения задачи нужно работать с непривычными вещами при условии, что ИИ знает, как их писать. Естественно, если не знает, будет скорее всего выброшенный код. Поэтому ещё один навык тут - правильно оценить, будет ли выгода от использования ИИ в этой задаче и какие части надо делегировать.
Так что проблема в том, что многие пока что просто не разобрались и не оптимизировали свои процессы и пытаются действовать по-старому, используя новые тулзы. Это в общем сравнимо с тем, что на самолёте пытаться ехать по земле.
Позднее пользователи сравнили работу Legion Go S на Windows и на SteamOS. Выяснилось, что первая заметно быстрее и энергоэффективнее, а её частота кадров оказалась на 5-15% выше по сравнению с Windows 11.
Так кто по частоте кадров выигрывает, а то получается Windows у Windows 11.
Тут всё зависит от того, где боттлнек. Если он был в разработке, то скейл будет. Если он на уровне создания задач, то нет. QA, в теории, тоже могут получить выгоду от ИИ, так что там масштабировать тоже можно.
В общем, думаю в разных ситуациях разные результаты будут.
Плюс, многие работают на 2+ работах, там всё отлично масштабируется)
Всё сильно зависит от кучи вводных, включая набор правил для агента, качестве кода в проекте и т.д.
Но. Даже если бы было медленнее условно в 1.5 раза, всё это нивелируется тем фактом, что при должных навыках ты можешь делать 2 и более задач параллельно.
Вообще проблема же не в облако против self-hosted. А в том, что данные в единственном экземпляре. У облака может быть сбой, и диск может сломаться дома или пожар случиться. Ни одно из решений само по себе не даёт достаточной гарантии отсутствия потери данных.
Судя по всему это бесплатный год для студентов, который продают таким образом. Вариант, вероятно, неплохой для личного пользования, но для работы не стал бы использовать.
Я частично с вами согласен насчёт комфорта. Поэтому важно их "выгружать" из головы и трекать прогресс где-то. Условный GTD нужен в каком-то виде.
Насчёт выгорания замечено верно, теоретически оно может наступать раньше. Но надо это изучить и поэкспериментировать.
С 4-5 пока что нет, но вижу в этом теоретический предел для себя. Успешно получалось с 2 задачами только, немного пробовал с 3мя, недостаточно для выводов, но успешно, но данных пока мало.
Но даже в случае 2 задач это уже существенный выигрыш. Но да, нагрузка серьёзнее. Поэтому пока что я это сам делаю для понимания всех плюсов и минусов, но как это потом будем внедрять в команде - вопрос нескольких месяцев. Получится успешно внедрить - напишу статью. Не получится - вероятно тоже напишу статью, либо попытаюсь обновлённую гипотезу проверить.
Ещё есть момент, что большую задачу можно декомпозировать. И условно можно заставить курсор писать тесты, пока ты делаешь реализацию. Ну или даже заставить его работать над двумя задачами, но каждая в 2 потока условно, один для реализации, один для тестов.
В общем весь мой посыл в том, что с этим всем надо экспериментировать и находить оптимальные подходы, которые лучше всего работают в ваших условиях.
Уже писал это где-то, но ещё раз напишу - сила этих тулз в том, что они могут работать в бэкграунде, пока ты занят другими задачами.
В итоге ты можешь условно работать над основной задачей в форграунде без ИИ или с малой его помощью и делать 1, максимум 2 задачи в бэкграунде. Либо делать 4-5 задач параллельно все с помощью ИИ, постоянно между ними переключаясь.
И то и то при правильном подходе увеличивает скорость существенно, но естественно имеет предел. При этом фолбэк на ручное решение проблемы обычно возвращает твою скорость на обычную. То есть так или иначе ты должен получать ускорение.
Все, при этом, пытаются получить ускорение на 1 задаче. Что иногда работает, но в основном в тех случаях, когда для решения задачи нужно работать с непривычными вещами при условии, что ИИ знает, как их писать. Естественно, если не знает, будет скорее всего выброшенный код. Поэтому ещё один навык тут - правильно оценить, будет ли выгода от использования ИИ в этой задаче и какие части надо делегировать.
Так что проблема в том, что многие пока что просто не разобрались и не оптимизировали свои процессы и пытаются действовать по-старому, используя новые тулзы. Это в общем сравнимо с тем, что на самолёте пытаться ехать по земле.
И даже Vista?
Так кто по частоте кадров выигрывает, а то получается Windows у Windows 11.
Что-то тут не так
Вот браузерный defrag был бы прикольной темой
Не даёт 2 миска рис и 1 кошка-жена
Ни хао
Для виртуалок с макосью лучше бесплатный tart
Они всё ещё на озоне есть за такую цену
Взял себе недавно MBOX 6 в качестве домашнего сервака всего за 20к, пока полёт нормальный. 8 сильно дороже стоила.
Прикольно, что ибп для него раз в 6 больше по итогу.
Мне пока не предлагали)
Тут всё зависит от того, где боттлнек. Если он был в разработке, то скейл будет. Если он на уровне создания задач, то нет. QA, в теории, тоже могут получить выгоду от ИИ, так что там масштабировать тоже можно.
В общем, думаю в разных ситуациях разные результаты будут.
Плюс, многие работают на 2+ работах, там всё отлично масштабируется)
Блин, ну чтение хабра второй задачей всё же не считается
Почему не хочу.
Если мне повысят рейт пропорционально, то вполне себе хочу.
Всё сильно зависит от кучи вводных, включая набор правил для агента, качестве кода в проекте и т.д.
Но. Даже если бы было медленнее условно в 1.5 раза, всё это нивелируется тем фактом, что при должных навыках ты можешь делать 2 и более задач параллельно.
Вообще проблема же не в облако против self-hosted. А в том, что данные в единственном экземпляре. У облака может быть сбой, и диск может сломаться дома или пожар случиться. Ни одно из решений само по себе не даёт достаточной гарантии отсутствия потери данных.
Судя по всему это бесплатный год для студентов, который продают таким образом. Вариант, вероятно, неплохой для личного пользования, но для работы не стал бы использовать.
Вот с этого места поподробнее