Никак не организую) В классическом zettelkasten они нужны чтобы вести индекс, чтобы можно было быстро искать информацию. В obsidian же все самоорганизуется в граф, а там уже можно искать и выставлять фильтры, главное чтобы теги были выставлены и связи между заметками
Да производительность увеличивает тут я согласен, но речь то про полную замену программиста. А работа программиста это не только про генерацию кода.
Замер про который я говорил был на решении реальных issues на гитхабе: https://arxiv.org/abs/2310.06770 Модели Claude 2 и GPT-4 смогли решить примерно 4.8% и 1.7% задач соответсвенно.
От себя еще добавлю что в последнее время начал делать различие какие задачи можно отдать ChatGPT, а в каких нужно разобраться самому. Т.к производительность то оно увеличивает, но это как списывать на экзаменах, ты то может и решишь свою проблему пару раз, но прогресса тебе это не даст. А вот какую нибудь рутину вроде погуглить вместо меня оно решает отлично)
Думаю 90% это многовато, возможно для каких то определенных кейсов или что то очень простое. Eсть мнение что пока что современные модели в среднем могут справиться только с 2% реальных задач. А для замены программиста нужно 98%-100%. https://thenewstack.io/why-large-language-models-wont-replace-human-coders/
Я использую подход zetelkasten в obsidian. Очень нравится то что не нужно ничего раскладывать по папочкам, этот подход не для меня, у меня быстро плодится беспорядок.
Идея zetelkasten это одна заметка - одна мысль, все заметки должны иметь единый шаблон, а также теги и референсы к другим заметкам. Раскладывать по папкам ничего не нужно, заметки сами группируются, а по графу можно быстро найти какую то мысль, а также все то что связано с ней. Поиск тоже есть.
Пока вы шутите, ASUS уже выпилил на zenbook 3.5mm разъем. При том что они туда вкорячили полноразмерный HDMI. При наличии двух thunderbolt разъемов ага. Такое ощущение что они просто монетку подбрасывают
А близняшек сыграет Безруков!
Никак не организую) В классическом zettelkasten они нужны чтобы вести индекс, чтобы можно было быстро искать информацию. В obsidian же все самоорганизуется в граф, а там уже можно искать и выставлять фильтры, главное чтобы теги были выставлены и связи между заметками
Да производительность увеличивает тут я согласен, но речь то про полную замену программиста. А работа программиста это не только про генерацию кода.
Замер про который я говорил был на решении реальных issues на гитхабе: https://arxiv.org/abs/2310.06770 Модели Claude 2 и GPT-4 смогли решить примерно 4.8% и 1.7% задач соответсвенно.
От себя еще добавлю что в последнее время начал делать различие какие задачи можно отдать ChatGPT, а в каких нужно разобраться самому. Т.к производительность то оно увеличивает, но это как списывать на экзаменах, ты то может и решишь свою проблему пару раз, но прогресса тебе это не даст. А вот какую нибудь рутину вроде погуглить вместо меня оно решает отлично)
Думаю 90% это многовато, возможно для каких то определенных кейсов или что то очень простое. Eсть мнение что пока что современные модели в среднем могут справиться только с 2% реальных задач. А для замены программиста нужно 98%-100%. https://thenewstack.io/why-large-language-models-wont-replace-human-coders/
Я использую подход zetelkasten в obsidian. Очень нравится то что не нужно ничего раскладывать по папочкам, этот подход не для меня, у меня быстро плодится беспорядок.
Идея zetelkasten это одна заметка - одна мысль, все заметки должны иметь единый шаблон, а также теги и референсы к другим заметкам. Раскладывать по папкам ничего не нужно, заметки сами группируются, а по графу можно быстро найти какую то мысль, а также все то что связано с ней. Поиск тоже есть.
У меня все под гитом, синхронизирую к себе в репозиторий. Настраивал все по этому видео https://www.youtube.com/watch?v=E6ySG7xYgjY