Последние пару недель гоняю прикладные кодинговые задачи на ней из-под Roo Code (оркестратор, кодер, архитектор) с квантом ud_q4_k_xl, никаких зацикливаний не возникало. А у 3.5 при тех же квантах и параметрах запуска производительность ниже и контекст даёт меньше.
Чаще всего наоборот сталкиваюсь с тем, что приходится искать способ запуска приложений, которые мне нужно как-то отлаживать, в английской локали. Потому что русскоязычная часть интернета практически по всем ЯП/фреймворкам/библиотекам/инструментам настолько маленькая, что вероятность найти ответ на свою проблему, сформулированную на русском языке, стремится к нулю. Особенно с учётом все возрастающей скорости генерации новых инструментов. Просто скопипастить ошибку из лога на английском и в крайнем случае перевести в браузере через ПКМ намного проще. А лучше все же подтянуть язык для чтения технических текстов, это не так сложно. Ведь опять же, вся документация на английском. У Майков автоперевод в доках есть, иной раз такие перлы выдаёт, что и понять невозможно, о чем тут речь.
... и если гугл не скажет в один прекрасный момент, что вы - человек второго сорта, у вас осталось 2 дня, чтобы скопировать ваши коды, а потом мы их удалим. Лучше все же иметь как минимум два устройства со вторым фактором.
После того, как мой коллега принёс из офиса Сбера (!) распечатку какой-то фигни на чужом расчёте по ипотеке, я перестал удивляться вообще. Правда, было лет 10 назвд. А с учётом того, сколько различных договоров с шарашкиными конторами приходится подписывать, сохранить свои ПДН в ограниченном доступе все сложнее и сложнее. Проще паспорт раз в 3 года менять.
Вместо того, чтобы подобрать дешёвую (возможно, облачную) систему организации процесса или хотя бы готовый BPM (ведь любой знает, что у заявки есть статусы и согласования?), техлид решил изобрести велосипед и пройтись по всем граблям, по которым эти системы уже прошли, и добавить своих в виде тележки. Очень дальновидно. Ну а собственно AI-картинки в тексте с этой самой статусной схемой отлично показывают, почему все посыпалось сразу же: рандомный набор с рандомными переходами и дублями.
В конце должен быть иной вывод: не надо пытаться заткнуть дырку в процессе тряпкой AI-кода, стоит задуматься о выстраивании процесса.
Было бы странно, если бы люди, продающие ИИ-продукты, говорили: "Ну используем в работе для базовых нужд, а потом дописываем руками". Ожидание магии само собой не появится и подписка сама себя не купит.
У flowgraph же как раз супер прямой синтаксис: узел, срелка, текст, узел. Уж точно проще, чем плясать с фиктивными узлами, как это сейчас делается в PlantUML, когда несколько вложенных условий ведут в одинаковое состояние.
В последнее время mermaid сильно потянулся по функционалу. Для себя всегда использовал его, Gitlab на работе умеет сам рендерить в Web интерфейсе, удобно. Но отсутствие стандартного плагина для Confluence постоянно вызывало необходимость все перерисовать на PlantUML.
Excel, Google Sheets, Python, Яндекс Диск, Telegram (для которого надо ещё где-то самого бота захостить) - это же сущий ад в сопровождении и ИБ. Задачу трансформации можно решать средствами Power Query не выходя за пределы Excel, раз уж нет BI, и передача данных из контура также не потребуется. Но грустно, что в крупном маркетплейсе нет возможности выделить себе в BI песочницу и джоинить там что хочешь, либо настроить перманентную интеграцию с источником, чтобы не городить такие неконтролируемые потоки данных.
Следующим этапом на пути снижения порога входа должно стать добавление Управляющего Связками владус и опций к нему: владус начать , владус добавить математика, владус список. Тут тоже можно без парсера обойтись, достаточно разбивателянапростыечасти токенизации и сопоставлятеля меппинга.
Этот финт работает либо с зелёными не разбирающимся в ТК новичками (а заодно и тема с переработками заходит отлично), либо в шарашкиных конторах, которые эксплуатируют людей и построены чисто на понятиях и ничем не подкрепленной вере на слово. Последние, как по мне, надо вообще обходить на версту, чтобы вымирали как класс. Пришедшая пару раз трудовая инспекция быстро обеспечит болезнь не "попозже", а сейчас.
Сам работал и в консалтингах, и в производстве. Везде все было по договору, ЗП два раза в указанные числа месяца, отпуск 28 дней с принудительным оформлением 14-дневной части, если не завел, больничный как больничный (его вообще ФСС/ПФ оплачивает), работа в выходные по двойной или с отгулом (по предварительной человеческой просьбе с последующим приказом). А ещё нормальный ДМС, и где-то даже корп связь и доплата больничного до 100% на некоторый срок. Так что вы пересмотрите приоритеты, поинтересуйтесь компаниями 700+ человек хотя бы, не все не-госкомпании помоечны.
Через rebase можно перенести коммиты на произвольный другой коммит, очень удобный "мультитул", в работе пользуюсь часто:
реанимируем старую фичу, переносим точку ветвления на более свежий коммит, чтобы не откладывать конфликты
подчищаем историю перед пушем, собираем мелкие правки к основному коммиту (можно сколько угодно править частями и коммитить с указанием --fixup commit_sha, а потом разобраться спокойно в интерактивном/autosquash ребейзе)
"вырезать" часть ветки и перекинуть в другую (кривая история/точка ветвления/набился какой-то мусор/etc), разделить/слить коммиты
В статье указано не совсем корректно: старые коммиты не удаляются на самом деле, а лежат сами по себе, на них можно переключиться по sha и сделать веточку. В связке с reflog можно потом откатить неудачные эксперименты.
А вот историю на самом деле удобнее смотреть в IDE. В VS Code отличный плагин с графом, также отдельно показывается таймлайн по открытому файлу с указанием и git, и истории просто сохранений без коммитов. Упражнения с консолью нужны только для каких-то автоматизаций типа собрать задачи в MR/PR.
Как интересно, тоже моделировал восприятие этого как интервалов времени относительно какой-то точки в ортогональном измерении: past/present/future - обычное (как и в русском языке) время наблюдателя, simple/continuous/perfect/perfect continuous - характеристика процесса для наблюдателя. Только с интервалами у меня получилось чуть иначе:
simple - (-∞, +∞) - рутина, которая условно бесконечна (не учитываем, что все когда-то исчезнет)
continuous - (-x1, +x2) - некоторая окрестность точки (т.е. что-то началось до наблюдения и завершится когда-то в будущем от наблюдения, но границу не знаем/не интересует), процесс идёт сейчас
perfect - (-x1, -x2] - что-то началось до наблюдения (не важно, когда именно) и завершено к моменту наблюдения
perfect continuous - [-x1, +x2) - что-то началось до наблюдения понятно когда (= имеет явную длительность к моменту наблюдения) и продолжается сейчас
А статья, вообще говоря, разбирает не проблему выяснения предпосылок для образования формы (в которой и заключается 90% сложности), а механику образования формы, которая достаточно проста.
Что за велосипед из YAML и CSV? Если хоть один объект в массиве содержит не скалярный атрибут, то это превращается в обычный YAML с явным указанием числа элементов массива. Зачем? В случае массива "плоских" объектов будет CSV опять же с указанием числа элементов. Снова: зачем?
В 101 раз повторено одно и то же с упрощёнными примерами, а таким важным вещам, как типизация, уделена одна строчка между делом. data.get("username") почему-то не попадает под критикуемую далее категорию магических констант. Хотя не раз в одном продукте видел user_name в одном месте и username в другом. И где тот интересный баланс между YAGNI и обкладыванием dataclass'ами всего подряд? Или выбор между NamedTuple и dataclass? Или вообще протоколом?
Из интересного увидел только использование ветки else в try: впервые встречаю среди прочитанного кода, и очень интересная рекомендация по использованию: вынести в try только потенциально опасный кусок. А как же читаемость? Код друг за другом - все понятно, ожидаемые исключения в конце ветками - тоже понятно. А эта конструкция смотрится странно, даже интересно, что вдохновило дизайнеров языка на такое. Какая реальная польза от else вместо описания happy-path и обработки разных исключений разом без детализации, кто же там споткнулся?
Скорее всего потому, что это курсовая/дипломная работа, судя по структуре и nir_7_semestr. Часто наблюдаемое явление: из питона по простому импорту CSV пушки по воробьям. В целом, если бы модели были объявлены через классы orm и менялся только энджин в алхимии, прилагался код-запускатор запросов и измеритель времени выполнения, сбрасыватель кешей/буферов и т.п (короче говоря, готовая настройка тестов), можно было бы сказать, что для простоты автоматизации и измерений. Но тут он просто потому что. Учитывая ещё то, что файлы локальные, и все названные СУБД умеют импортировать CSV нативной, без внешнего pandas.
Там была куча фич для слабого диалапа, которая позволяла использовать интернет адекватно, был свой менеджер загрузок, блокировщик мусора и многое такое, что сейчас надо ставить плагинами (или просто уже не актуально). Еще нее была прекрасная мобильная версия со многими фичами десктопа, которая была единственным адекватным браузером на j2me.
Последние пару недель гоняю прикладные кодинговые задачи на ней из-под Roo Code (оркестратор, кодер, архитектор) с квантом ud_q4_k_xl, никаких зацикливаний не возникало. А у 3.5 при тех же квантах и параметрах запуска производительность ниже и контекст даёт меньше.
Чаще всего наоборот сталкиваюсь с тем, что приходится искать способ запуска приложений, которые мне нужно как-то отлаживать, в английской локали. Потому что русскоязычная часть интернета практически по всем ЯП/фреймворкам/библиотекам/инструментам настолько маленькая, что вероятность найти ответ на свою проблему, сформулированную на русском языке, стремится к нулю. Особенно с учётом все возрастающей скорости генерации новых инструментов. Просто скопипастить ошибку из лога на английском и в крайнем случае перевести в браузере через ПКМ намного проще. А лучше все же подтянуть язык для чтения технических текстов, это не так сложно. Ведь опять же, вся документация на английском. У Майков автоперевод в доках есть, иной раз такие перлы выдаёт, что и понять невозможно, о чем тут речь.
... и если гугл не скажет в один прекрасный момент, что вы - человек второго сорта, у вас осталось 2 дня, чтобы скопировать ваши коды, а потом мы их удалим. Лучше все же иметь как минимум два устройства со вторым фактором.
После того, как мой коллега принёс из офиса Сбера (!) распечатку какой-то фигни на чужом расчёте по ипотеке, я перестал удивляться вообще. Правда, было лет 10 назвд. А с учётом того, сколько различных договоров с шарашкиными конторами приходится подписывать, сохранить свои ПДН в ограниченном доступе все сложнее и сложнее. Проще паспорт раз в 3 года менять.
Вместо того, чтобы подобрать дешёвую (возможно, облачную) систему организации процесса или хотя бы готовый BPM (ведь любой знает, что у заявки есть статусы и согласования?), техлид решил изобрести велосипед и пройтись по всем граблям, по которым эти системы уже прошли, и добавить своих в виде тележки. Очень дальновидно. Ну а собственно AI-картинки в тексте с этой самой статусной схемой отлично показывают, почему все посыпалось сразу же: рандомный набор с рандомными переходами и дублями.
В конце должен быть иной вывод: не надо пытаться заткнуть дырку в процессе тряпкой AI-кода, стоит задуматься о выстраивании процесса.
Наглядно показал, что будет, если сильно расширять канал, и уточнил, кому нужно объяснить подробнее
Было бы странно, если бы люди, продающие ИИ-продукты, говорили: "Ну используем в работе для базовых нужд, а потом дописываем руками". Ожидание магии само собой не появится и подписка сама себя не купит.
У flowgraph же как раз супер прямой синтаксис: узел, срелка, текст, узел. Уж точно проще, чем плясать с фиктивными узлами, как это сейчас делается в PlantUML, когда несколько вложенных условий ведут в одинаковое состояние.
В последнее время mermaid сильно потянулся по функционалу. Для себя всегда использовал его, Gitlab на работе умеет сам рендерить в Web интерфейсе, удобно. Но отсутствие стандартного плагина для Confluence постоянно вызывало необходимость все перерисовать на PlantUML.
Тоже все ждал, что будет про components. Куда более явно декларированная параметризация, и шарится сразу на весь инстанс, а не группу проектов.
Excel, Google Sheets, Python, Яндекс Диск, Telegram (для которого надо ещё где-то самого бота захостить) - это же сущий ад в сопровождении и ИБ. Задачу трансформации можно решать средствами Power Query не выходя за пределы Excel, раз уж нет BI, и передача данных из контура также не потребуется. Но грустно, что в крупном маркетплейсе нет возможности выделить себе в BI песочницу и джоинить там что хочешь, либо настроить перманентную интеграцию с источником, чтобы не городить такие неконтролируемые потоки данных.
Следующим этапом на пути снижения порога входа должно стать добавление Управляющего Связками
владуси опций к нему:владус начать,владус добавить математика,владус список. Тут тоже можно без парсера обойтись, достаточноразбивателянапростыечаститокенизации исопоставлятелямеппинга.В общем, обои пока скучные.
Этот финт работает либо с зелёными не разбирающимся в ТК новичками (а заодно и тема с переработками заходит отлично), либо в шарашкиных конторах, которые эксплуатируют людей и построены чисто на понятиях и ничем не подкрепленной вере на слово. Последние, как по мне, надо вообще обходить на версту, чтобы вымирали как класс. Пришедшая пару раз трудовая инспекция быстро обеспечит болезнь не "попозже", а сейчас.
Сам работал и в консалтингах, и в производстве. Везде все было по договору, ЗП два раза в указанные числа месяца, отпуск 28 дней с принудительным оформлением 14-дневной части, если не завел, больничный как больничный (его вообще ФСС/ПФ оплачивает), работа в выходные по двойной или с отгулом (по предварительной человеческой просьбе с последующим приказом). А ещё нормальный ДМС, и где-то даже корп связь и доплата больничного до 100% на некоторый срок. Так что вы пересмотрите приоритеты, поинтересуйтесь компаниями 700+ человек хотя бы, не все не-госкомпании помоечны.
Через rebase можно перенести коммиты на произвольный другой коммит, очень удобный "мультитул", в работе пользуюсь часто:
реанимируем старую фичу, переносим точку ветвления на более свежий коммит, чтобы не откладывать конфликты
подчищаем историю перед пушем, собираем мелкие правки к основному коммиту (можно сколько угодно править частями и коммитить с указанием
--fixup commit_sha, а потом разобраться спокойно в интерактивном/autosquash ребейзе)"вырезать" часть ветки и перекинуть в другую (кривая история/точка ветвления/набился какой-то мусор/etc), разделить/слить коммиты
В статье указано не совсем корректно: старые коммиты не удаляются на самом деле, а лежат сами по себе, на них можно переключиться по sha и сделать веточку. В связке с reflog можно потом откатить неудачные эксперименты.
А вот историю на самом деле удобнее смотреть в IDE. В VS Code отличный плагин с графом, также отдельно показывается таймлайн по открытому файлу с указанием и git, и истории просто сохранений без коммитов. Упражнения с консолью нужны только для каких-то автоматизаций типа собрать задачи в MR/PR.
Как интересно, тоже моделировал восприятие этого как интервалов времени относительно какой-то точки в ортогональном измерении: past/present/future - обычное (как и в русском языке) время наблюдателя, simple/continuous/perfect/perfect continuous - характеристика процесса для наблюдателя. Только с интервалами у меня получилось чуть иначе:
simple - (-∞, +∞) - рутина, которая условно бесконечна (не учитываем, что все когда-то исчезнет)
continuous - (-x1, +x2) - некоторая окрестность точки (т.е. что-то началось до наблюдения и завершится когда-то в будущем от наблюдения, но границу не знаем/не интересует), процесс идёт сейчас
perfect - (-x1, -x2] - что-то началось до наблюдения (не важно, когда именно) и завершено к моменту наблюдения
perfect continuous - [-x1, +x2) - что-то началось до наблюдения понятно когда (= имеет явную длительность к моменту наблюдения) и продолжается сейчас
А статья, вообще говоря, разбирает не проблему выяснения предпосылок для образования формы (в которой и заключается 90% сложности), а механику образования формы, которая достаточно проста.
Это же шутка, да?)
https://about.readthedocs.com/
https://pypi.org/
https://www.python.org/
https://kubernetes.io/docs/home/
При этом: https://peps.python.org/pep-0000/
Что за велосипед из YAML и CSV? Если хоть один объект в массиве содержит не скалярный атрибут, то это превращается в обычный YAML с явным указанием числа элементов массива. Зачем? В случае массива "плоских" объектов будет CSV опять же с указанием числа элементов. Снова: зачем?
В 101 раз повторено одно и то же с упрощёнными примерами, а таким важным вещам, как типизация, уделена одна строчка между делом.
data.get("username")почему-то не попадает под критикуемую далее категорию магических констант. Хотя не раз в одном продукте виделuser_nameв одном месте иusernameв другом. И где тот интересный баланс между YAGNI и обкладыванием dataclass'ами всего подряд? Или выбор между NamedTuple и dataclass? Или вообще протоколом?Из интересного увидел только использование ветки
elseвtry: впервые встречаю среди прочитанного кода, и очень интересная рекомендация по использованию: вынести вtryтолько потенциально опасный кусок. А как же читаемость? Код друг за другом - все понятно, ожидаемые исключения в конце ветками - тоже понятно. А эта конструкция смотрится странно, даже интересно, что вдохновило дизайнеров языка на такое. Какая реальная польза отelseвместо описания happy-path и обработки разных исключений разом без детализации, кто же там споткнулся?Скорее всего потому, что это курсовая/дипломная работа, судя по структуре и
nir_7_semestr. Часто наблюдаемое явление: изпитона по простому импорту CSVпушки по воробьям. В целом, если бы модели были объявлены через классы orm и менялся только энджин в алхимии, прилагался код-запускатор запросов и измеритель времени выполнения, сбрасыватель кешей/буферов и т.п (короче говоря, готовая настройка тестов), можно было бы сказать, что для простоты автоматизации и измерений. Но тут он просто потому что. Учитывая ещё то, что файлы локальные, и все названные СУБД умеют импортировать CSV нативной, без внешнего pandas.Там была куча фич для слабого диалапа, которая позволяла использовать интернет адекватно, был свой менеджер загрузок, блокировщик мусора и многое такое, что сейчас надо ставить плагинами (или просто уже не актуально). Еще нее была прекрасная мобильная версия со многими фичами десктопа, которая была единственным адекватным браузером на j2me.