Раньше я умел верстать собирать элементы только из шаблонов (bootstrap, разные html шаблоны типа creative-tim и т.д.)
И я сталкивался с двумя проблемами: - Шаблоны перегружены и все равно в них чего-то нет - Если мне надо что-то сделать в текущем, а не шаблонном дизайне - я не могу этого сделать. У меня есть только один путь: доработка дизайна дизайнером, верстка и потом я запрогаю на vue или еще как-то. Это очень долго.
Теперь я могу просто выражать словами то, что я хочу сделать и получать верстку на tailwind
Например недавно верстал сложную форму и мне надо было выравнивать label по левому краю, поля по правому краю, кнопочки +/-, какие-то поля пошире, какие-то поуже и т.д. Это была форма в админке. И я получил ровно тот эффект, который я хотел
На новый год и на 8 марта - сверстал странички акций для бизнеса Картинка, плюс форма с несколькими кнопками, плюс правила Но всё это сверстано так, как мне нравится
В этой верстке нет ничего сложного, но раньше мне не хватало терпения ей заниматься, а теперь с удовольствием творю)
Да, AI частенько тупит Да, иногда придумывает методы или берет методы не из этой версии библиотеки Да, придумывает плохую архитектуру
Но! С AI раскуривать какую-то документацию с ИИ кратно быстрее С AI писать scaffold намного быстрее С AI писать тесты, находить неиспользуемый код намного быстрее AI расширяет T-модель знаний. Я backend разработчик, но с AI я верстаю намного лучше Я backend разработчик, с AI я намного лучший devops
И лично для меня самое главное: AI экономит кучу мыслетоплива Например: Я умею писать nginx.conf, но с условным ChatGPT я получаю результат в 10-15 раз быстрее, а главное не тратя мыслительной энергии
Да и кучу бойлерплейта AI пишет намного быстрее чем я, а я в это время могу пить чай и смотреть что он там делает
И это уже очень сильно изменило то как я пишу код. Но, по правде говоря: я никогда не даю задачу напиши игру, или напиши фичу Я говорю: напиши миграцию, напиши метод, напиши сервис, добавь в начало 4 проверки, оберни в транзакцию и т.д.
Когда-то мы перестали управлять памятью (с приходом Python, Ruby). Я думаю уже пришло время перестать управлять стилями, проверкой синтаксиса и написанием тестов. Дальше больше.
Изменит ли AI то как мы пишем код? Уверен, что да. Думаю, что сильнее, чем появление интерпретируемых языков программирования и сильнее, чем появление фреймворков вроде React, Vue, Django или Rails
Странный аргумент, у любого публичного человека есть десятки и сотни видео с его лицом в хорошем качестве выложенных в открытом доступе.
У меня давно выложены десятки часов видео со мной в youtube, отснятых с хорошим светом на профессиональную камеру.
И да, сейчас профессионал сможет сгенерировать со мной видео очень высокого качества. Какие новые риски возникают при использовании платформ типа heygen?
На мой взгляд проблема в найме айтишников - это на 99% проблема в непосредственном руководителе той позиции на которую ищут.
Лично я всегда с легкостью закрывал позиции под себя. От компании с миллиардными оборотами и хорошим HR-брендом до noname агентства разработки на 5 человек.
Какую ошибку я вижу чаще всего: Ищут несуществующего человека. И нет, «не супер умный и стоит мало», а просто несуществующего. Например в соседний отдел искали аналитика, а лучше сразу teamlead of analysts так вот искали одновременно:
проактивный, сам соберет потребности со всех отделов, наладит коммуникации с бизнес заказчиками, будет предлагать и защищать идеи в стиле: «а вот эти показатели мы еще не считаем, давайте будем считать» и т.д.
дотошный, аккуратный, наведет сам порядок в наших 300+ sql отчетах в metabase, разберется со всей логикой, идеально знает sql, способен городить очень сложные когортные анализы, а еще готов разобраться с этой тонной легаси в виде переиспользуемых отчетов, в которые руками защита логика, а) которую никто не знает, б) которая давно не актуальная для бизнеса
шикарный продуктовый аналитик, который умеет генерить продуктовые гипотезы и на сложном продукте строить эксперименты
Чтобы сидеть ковырять сотни SQLотчетов по 200 строк по 6 часов в день и привести их в порядок - надо обладать определенным характером и навыками. А чтобы выстраивать работу с 4-5 отделами, где у руководителей у сами кучу своих задач и головняка - нужны совсем другие навыки и совсем другой опыт работы. Попытка искать это в одном человеке приводит к тому, что либо никого не получается найти, либо к тому, что оба навыка будут на троечку.
Молодые сотрудники лучше учатся и больше вджобывают, опытные - лучше общаются с бизнесом и руководят, но меньше вджобывают и хуже учатся.
Руководитель, который научился руководить, строить команды (а на это у него ушло N лет) - всё, отныне и навеки теперь плохой исполнитель.
Разраб, который умеет эффективно работать над сложными системами, не сильно будет мотивирован пилить формочки на заказ.
И т.д. и т.п.
И как раз задача руководителя понимать профиль задач, текущий профиль команды, и под это уже подбирать и распределять задачи соответственно профилю людей, да еще и так, чтобы они при этом росли и не говорили: "а чего это у Васи задачки интереснее"
Нужен тебе супертехнарь - закрой все управленческие вопросы на пятерку, обеспечь его ресурсами, сними с него всё то, что ему не нравится - и он отлично решит твою задачу.
Нужен тебе тимлид-менедежер, который будет заниматься огромной кросс-коммуникацией - дай ему в подчинение технарей и помоги выстроить работу с ними.
Поэтому, если HR долго не может закрыть вакансию - стоит внимательно посмотреть на заказчика вакансии.
Я 15 лет записываю личные финансы, последние 4 года пишу план на год, план на квартал, план на месяц, план на неделю, план на день.
Но у тебя еще более продуманный формат, точно возьму для себя что-то.
Круто, что в какой-то момент в этих чеклистах и планах появился RationalAnswer, а сейчас спустя несколько лет это крутой проект с большой аудиторией! Респект!
Тут скорее вопрос о том, имеет ли права OpenSource решение запрещать кому-то хостить (и обновляться с этих хостов).
И тут очень сложный вопрос: Вот например MongoDB в какой-то момент договаривалась с платформами вроде AWS, GCP, Azure, YandexCloud о том, чтобы те делились своим доходом за MongoDB as a Service
И пока шли переговоры, было невозможно на ряде платформ развернуть последнюю версию MongoDB. Потом как-то договорились, включая YandexCloud
Так и тут. С одной стороны ты делаешь OpenSource решение, с другой стороны в какой-то момент наблюдаешь, как вдруг толпа других зарабатывает на твоем OpenSource решении, а ты нет. А развивать и поддерживать тебе. Естественно ты хочешь свой кусочек пирога. И вот тут-то и начинаются переговоры, суды, и т.д.
Mongo как-то договорилась, но при этом крупные игроки пишут свои БД (например Aurora). Так и тут. Рынок двигается вперед и ценность перетекает от одного игрока к другому
Мне кажется глупо обвинять сервисы знакомств в человеческой природе
Я знаю двух создателей "этических сайт знакомств". Они придумывали разные интеллектуальные механики, пытались знакомить людей из близких социальных групп, по интересам, механики для знакомства с "коллегой, которая понравилась" и т.д.
Ничего не работало, пока не они не включали две формулы: Мужчинам: смотри, тут куча сексуальных девушек Женщинам: смотри, тут куча успешных мужиков
Плюс манипуляции с распределением (когда пользователю показывается не выборка из твоего уровня, не средняя выборка, а сильно смещенная наверх выборка)
Так было 15 лет назад, так было 2 года назад и ничего не поменялось). Оба разочаровались, оба закрылись.
P.S. Сказанное выше не отменяет того, что на любом сервисе знакомств есть огромное количество прекрасных и интересных людей.
Спроектировать архитектуру системы - вообще за гранью добра и зла (если человек может её набросать за полчаса, учтя при этом хотя бы 10% контекста, он с вероятностью 99% просто натаскан на этот тип интервью и эту задачу)
Нет, просто у того, кто хорошо спроектирует архитектуру - скорее всего есть сильное техническое образование.
Проанализировать системы, найти самое сложное место, которое и будет определять максимальную сложность системы, и исходя из потребностей уже подобрать инструменты: БД (1, 2, индексы, партишн), системы на запись, на чтение, на кеширование
Взять две системы: 1. Медленно пишем 10 млн строк в день в течении месяца, и раз в месяц систему начинают насиловать на агрегацию данных в самых разных разрезах.
2. Операций на чтение в 100 раз больше, чем на запись, критична быстрая фильтрация 50 тыс товаров по фильтрам и не продать дважды один и тот же товар.
Совсем разные системы и каждую из них очень легко набросать за полчаса, рассказав как будут покрываться узкие места, а что делать, если вдруг мы выросли еще в 5 раз.
Если Вам не попадались такие кандидаты или коллеги - это не значит, что их нет Они есть, их много, и для крупных компаний это критичные навыки
Мне кажется тут вы зря ругаете ORM ORM так же умеют в блокировки и уровни изоляции
И даже если ты 10 лет только и писал, что запросы с помощью ORM, то это не отменяет того, что нужно знать, что такое блокировка.
Один из моих любимых и простых вопросов про блокировки: "реализуй deadlock" Упрощенная версия вопроса: рассказываешь что такое deadlock, рассказываешь как сделать блокировку и просишь реализовать.
Вторая версия вопроса показывает насколько человек быстро схватывает новые концепции
Согласен на все 100 процентов. Если есть система, в которой при получении прибыли - менеджер получает премию, а при убытках менеджер почти ничего не теряет - то риск будет выкручиваться на максимум.
И если компания маленькая, то результаты видны почти сразу. А если компания такая огромная как Boeing, Intel, General Electric - то тут экономия видна почти сразу, а последствия такой экономии видны только годы спустя, когда (как правильно было замечено) CEO уже может и след простыть.
Плюс такие корпорации умеют очень эффективно размазывать ответственность ровным слоем через кучу процедур, процессов, комитетов, заключений, аудитов и т.д. Так, что в случае чего - виновным смогут признать разве что неправильный процесс, который следует поменять
И тут интересная штука, что частенько такие эффективные менеджеры считаются иконами менеджмента, например: Джек Уэлч из General Electric Ли Якокка из Chrysler
Оба считаются гениями менеджмента и при правлении обоих капитализации компани1 резко росли, но после их ухода у компаний "внезапно" начинались проблемы.
И не потому, что ушли "эффективные менеджеры", а потому что за годы их правления в финансовом плане из компании выжимался максимум в ущерб будущему. Они это прекрасно знали и по-умному уходили на пике. Жаль только то, что огромное количество менеджеров в мире руководствуются их советами, читают их книги и убивают компании, где их поставили руководить (не знаю, на сколько осознанно)
Посмотрите на картинку про доли рынка Там в октябре Intel 65,62% AMD 36,76% И итоговый рост у AMD 4%
А ничего так, что 65,62 + 37,76 = 102,38! То есть ошибка в 2.38% и вот уже рост у AMD может быть не 4,19% а 1,81%
Как вообще они считают Intel: было 66,8%, стало 65,62% или падение 1,18% А в таблице -1,76%
То есть рост AMD завышен, падение Intel завышено... Очень и очень странные данные, выглядит как манипуляция общественным мнение и (не дай бог конечно) биржевыми котировками
Я разработчик и я использую сгенерированный код. Я backend разработчик. Но при этом у меня есть fullstack проекты. Раньше для решения многих фронтовых задач мне приходилось звать фронтендера на помощь или часами что-то учить. Сейчас я очень часто использую AI для генерации кода
Пример сегодняшнего дня:
У меня есть вот такой компонент бокового меню я хочу сделать, чтобы можно было свайпом его скрывать, открывать
Только вот сержант - это тимлид (и это руководящая должность)
Лейтенант - это руководитель команды в 20-50 разработчиков
Полковник - это командир части/руководитель целого подразделения в 300 человек.
То есть воинские звания - это намного больше про управленческие навыки и должности. Но конечно офицер ПВО и офицер мотострелков - это две совсем разные специализации
И конечно для каждой должности есть устоявшийся набор экзаменов.
А теперь отличие от IT:
окажется что есть огромное количество компаний, где никого старше сержанта-то и нету. А что он умеет? Говорить солдатам копай от забора до обеда. Всё. В армии то каждый рядовой через огромную цепочку подчинен главнокомандующему и над каждый сержантом есть младшие офицеры, старшие офицеры, генералы, главнокомандующий
А в IT никого сверху нет, никто за тебя методички что делать не разработал и ответственность не снял.
Поэтому и характер работы совсем другой. В армии исполнительский, а в IT намного больше принятий решений
Человек изучает мозг, чтобы сделать AI (AGI), и мне кажется пришел в точку, когда понял, что мозг-то на самом деле это просто очень большая натренированная LLM. И дело уже не в том, как модель устроена, а в том, чем мы её кормим.
На данный момент LLM обучаются на извлеченном текстовом знании.
Думаю следующий большой прорыв будет, когда LLM обучат на миллиардах часов видеозаписей с обычных видеокамер в общественных местах. И тогда LLM cможет вычленить то, что называется Tacid knowledge.
Tacit knowledge or implicit knowledge—as opposed to formalized, codified or explicit knowledge—is knowledge that is difficult to express or extract
И начнется думаю, все с корпоративного уровня: камеры на предприятиях, анализ рабочих созвонов, ведущий conference-call и т.д.
Обожаю Ruby, Ruby on Rails, но никому не рекомендую связываться Hotwire и Stimulus в production
Рубистов и так мало, рубистов знающих фронт еще раз в 10 меньше. Завести в Rails приложение Vue не составляет никакого труда, а фронтенд разработчиков знающих Vue в десятки раз больше, чем бэкендеров хорошо знающих Hotwire, Stimulus, Turbo-Streams
Еще понимаю такой стек в своем проекте, но на заказ - IMHO это прям подстава на будущее
Раньше я умел
верстатьсобирать элементы только из шаблонов (bootstrap, разные html шаблоны типа creative-tim и т.д.)И я сталкивался с двумя проблемами:
- Шаблоны перегружены и все равно в них чего-то нет
- Если мне надо что-то сделать в текущем, а не шаблонном дизайне - я не могу этого сделать. У меня есть только один путь: доработка дизайна дизайнером, верстка и потом я запрогаю на vue или еще как-то. Это очень долго.
Теперь я могу просто выражать словами то, что я хочу сделать и получать верстку на tailwind
Например недавно верстал сложную форму и мне надо было выравнивать label по левому краю, поля по правому краю, кнопочки +/-, какие-то поля пошире, какие-то поуже и т.д. Это была форма в админке. И я получил ровно тот эффект, который я хотел
На новый год и на 8 марта - сверстал странички акций для бизнеса
Картинка, плюс форма с несколькими кнопками, плюс правила
Но всё это сверстано так, как мне нравится
В этой верстке нет ничего сложного, но раньше мне не хватало терпения ей заниматься, а теперь с удовольствием творю)
Да, AI частенько тупит
Да, иногда придумывает методы или берет методы не из этой версии библиотеки
Да, придумывает плохую архитектуру
Но!
С AI раскуривать какую-то документацию с ИИ кратно быстрее
С AI писать scaffold намного быстрее
С AI писать тесты, находить неиспользуемый код намного быстрее
AI расширяет T-модель знаний.
Я backend разработчик, но с AI я верстаю намного лучше
Я backend разработчик, с AI я намного лучший devops
И лично для меня самое главное: AI экономит кучу мыслетоплива
Например:
Я умею писать nginx.conf, но с условным ChatGPT я получаю результат в 10-15 раз быстрее, а главное не тратя мыслительной энергии
Да и кучу бойлерплейта AI пишет намного быстрее чем я, а я в это время могу пить чай и смотреть что он там делает
И это уже очень сильно изменило то как я пишу код.
Но, по правде говоря: я никогда не даю задачу напиши игру, или напиши фичу
Я говорю: напиши миграцию, напиши метод, напиши сервис, добавь в начало 4 проверки, оберни в транзакцию и т.д.
Когда-то мы перестали управлять памятью (с приходом Python, Ruby).
Я думаю уже пришло время перестать управлять стилями, проверкой синтаксиса и написанием тестов. Дальше больше.
Изменит ли AI то как мы пишем код? Уверен, что да. Думаю, что сильнее, чем появление интерпретируемых языков программирования и сильнее, чем появление фреймворков вроде React, Vue, Django или Rails
Странный аргумент, у любого публичного человека есть десятки и сотни видео с его лицом в хорошем качестве выложенных в открытом доступе.
У меня давно выложены десятки часов видео со мной в youtube, отснятых с хорошим светом на профессиональную камеру.
И да, сейчас профессионал сможет сгенерировать со мной видео очень высокого качества. Какие новые риски возникают при использовании платформ типа heygen?
На мой взгляд проблема в найме айтишников - это на 99% проблема в непосредственном руководителе той позиции на которую ищут.
Лично я всегда с легкостью закрывал позиции под себя. От компании с миллиардными оборотами и хорошим HR-брендом до noname агентства разработки на 5 человек.
Какую ошибку я вижу чаще всего:
Ищут несуществующего человека. И нет, «не супер умный и стоит мало», а просто несуществующего. Например в соседний отдел искали аналитика, а лучше сразу teamlead of analysts так вот искали одновременно:
проактивный, сам соберет потребности со всех отделов, наладит коммуникации с бизнес заказчиками, будет предлагать и защищать идеи в стиле: «а вот эти показатели мы еще не считаем, давайте будем считать» и т.д.
дотошный, аккуратный, наведет сам порядок в наших 300+ sql отчетах в metabase, разберется со всей логикой, идеально знает sql, способен городить очень сложные когортные анализы, а еще готов разобраться с этой тонной легаси в виде переиспользуемых отчетов, в которые руками защита логика, а) которую никто не знает, б) которая давно не актуальная для бизнеса
шикарный продуктовый аналитик, который умеет генерить продуктовые гипотезы и на сложном продукте строить эксперименты
Чтобы сидеть ковырять сотни SQLотчетов по 200 строк по 6 часов в день и привести их в порядок - надо обладать определенным характером и навыками. А чтобы выстраивать работу с 4-5 отделами, где у руководителей у сами кучу своих задач и головняка - нужны совсем другие навыки и совсем другой опыт работы. Попытка искать это в одном человеке приводит к тому, что либо никого не получается найти, либо к тому, что оба навыка будут на троечку.
Молодые сотрудники лучше учатся и больше вджобывают, опытные - лучше общаются с бизнесом и руководят, но меньше вджобывают и хуже учатся.
Руководитель, который научился руководить, строить команды (а на это у него ушло N лет) - всё, отныне и навеки теперь плохой исполнитель.
Разраб, который умеет эффективно работать над сложными системами, не сильно будет мотивирован пилить формочки на заказ.
И т.д. и т.п.
И как раз задача руководителя понимать профиль задач, текущий профиль команды, и под это уже подбирать и распределять задачи соответственно профилю людей, да еще и так, чтобы они при этом росли и не говорили: "а чего это у Васи задачки интереснее"
Нужен тебе супертехнарь - закрой все управленческие вопросы на пятерку, обеспечь его ресурсами, сними с него всё то, что ему не нравится - и он отлично решит твою задачу.
Нужен тебе тимлид-менедежер, который будет заниматься огромной кросс-коммуникацией - дай ему в подчинение технарей и помоги выстроить работу с ними.
Поэтому, если HR долго не может закрыть вакансию - стоит внимательно посмотреть на заказчика вакансии.
Привет из 2024
Посмотрите CES 2025 Keynote with NVIDIA Founder and CEO, Jensen Huang
https://www.youtube.com/live/K4qQtPpSn-k
Там как раз runtime rendering, где AI генерит 95% пикселей
Павел, спасибо. Респектую.
Я 15 лет записываю личные финансы, последние 4 года пишу план на год, план на квартал, план на месяц, план на неделю, план на день.
Но у тебя еще более продуманный формат, точно возьму для себя что-то.
Круто, что в какой-то момент в этих чеклистах и планах появился RationalAnswer, а сейчас спустя несколько лет это крутой проект с большой аудиторией! Респект!
Тут скорее не курица и яйцо.
Тут скорее вопрос о том, имеет ли права OpenSource решение запрещать кому-то хостить (и обновляться с этих хостов).
И тут очень сложный вопрос:
Вот например MongoDB в какой-то момент договаривалась с платформами вроде AWS, GCP, Azure, YandexCloud о том, чтобы те делились своим доходом за MongoDB as a Service
И пока шли переговоры, было невозможно на ряде платформ развернуть последнюю версию MongoDB. Потом как-то договорились, включая YandexCloud
Так и тут.
С одной стороны ты делаешь OpenSource решение, с другой стороны в какой-то момент наблюдаешь, как вдруг толпа других зарабатывает на твоем OpenSource решении, а ты нет. А развивать и поддерживать тебе. Естественно ты хочешь свой кусочек пирога. И вот тут-то и начинаются переговоры, суды, и т.д.
Mongo как-то договорилась, но при этом крупные игроки пишут свои БД (например Aurora). Так и тут. Рынок двигается вперед и ценность перетекает от одного игрока к другому
Мне кажется глупо обвинять сервисы знакомств в человеческой природе
Я знаю двух создателей "этических сайт знакомств". Они придумывали разные интеллектуальные механики, пытались знакомить людей из близких социальных групп, по интересам, механики для знакомства с "коллегой, которая понравилась" и т.д.
Ничего не работало, пока не они не включали две формулы:
Мужчинам: смотри, тут куча сексуальных девушек
Женщинам: смотри, тут куча успешных мужиков
Плюс манипуляции с распределением (когда пользователю показывается не выборка из твоего уровня, не средняя выборка, а сильно смещенная наверх выборка)
Так было 15 лет назад, так было 2 года назад и ничего не поменялось).
Оба разочаровались, оба закрылись.
P.S. Сказанное выше не отменяет того, что на любом сервисе знакомств есть огромное количество прекрасных и интересных людей.
Нет, просто у того, кто хорошо спроектирует архитектуру - скорее всего есть сильное техническое образование.
Проанализировать системы, найти самое сложное место, которое и будет определять максимальную сложность системы, и исходя из потребностей уже подобрать инструменты: БД (1, 2, индексы, партишн), системы на запись, на чтение, на кеширование
Взять две системы:
1. Медленно пишем 10 млн строк в день в течении месяца, и раз в месяц систему начинают насиловать на агрегацию данных в самых разных разрезах.
2. Операций на чтение в 100 раз больше, чем на запись, критична быстрая фильтрация 50 тыс товаров по фильтрам и не продать дважды один и тот же товар.
Совсем разные системы и каждую из них очень легко набросать за полчаса, рассказав как будут покрываться узкие места, а что делать, если вдруг мы выросли еще в 5 раз.
Если Вам не попадались такие кандидаты или коллеги - это не значит, что их нет
Они есть, их много, и для крупных компаний это критичные навыки
Мне кажется тут вы зря ругаете ORM
ORM так же умеют в блокировки и уровни изоляции
И даже если ты 10 лет только и писал, что запросы с помощью ORM, то это не отменяет того, что нужно знать, что такое блокировка.
Один из моих любимых и простых вопросов про блокировки: "реализуй deadlock"
Упрощенная версия вопроса: рассказываешь что такое deadlock, рассказываешь как сделать блокировку и просишь реализовать.
Вторая версия вопроса показывает насколько человек быстро схватывает новые концепции
Привет из 2024 😄
Нынче девушки не отказываются от новых iPhone
Согласен на все 100 процентов.
Если есть система, в которой при получении прибыли - менеджер получает премию, а при убытках менеджер почти ничего не теряет - то риск будет выкручиваться на максимум.
И если компания маленькая, то результаты видны почти сразу.
А если компания такая огромная как Boeing, Intel, General Electric - то тут экономия видна почти сразу, а последствия такой экономии видны только годы спустя, когда (как правильно было замечено) CEO уже может и след простыть.
Плюс такие корпорации умеют очень эффективно размазывать ответственность ровным слоем через кучу процедур, процессов, комитетов, заключений, аудитов и т.д. Так, что в случае чего - виновным смогут признать разве что неправильный процесс, который следует поменять
И тут интересная штука, что частенько такие эффективные менеджеры считаются иконами менеджмента, например:
Джек Уэлч из General Electric
Ли Якокка из Chrysler
Оба считаются гениями менеджмента и при правлении обоих капитализации компани1 резко росли, но после их ухода у компаний "внезапно" начинались проблемы.
И не потому, что ушли "эффективные менеджеры", а потому что за годы их правления в финансовом плане из компании выжимался максимум в ущерб будущему. Они это прекрасно знали и по-умному уходили на пике. Жаль только то, что огромное количество менеджеров в мире руководствуются их советами, читают их книги и убивают компании, где их поставили руководить (не знаю, на сколько осознанно)
Это опять же не количество вакансий а change
Т.е. оно перестало расти
Посмотрите на картинку про доли рынка
Там в октябре
Intel 65,62%
AMD 36,76%
И итоговый рост у AMD 4%
А ничего так, что 65,62 + 37,76 = 102,38!
То есть ошибка в 2.38% и вот уже рост у AMD может быть не 4,19% а 1,81%
Как вообще они считают
Intel: было 66,8%, стало 65,62% или падение 1,18%
А в таблице -1,76%
То есть рост AMD завышен, падение Intel завышено...
Очень и очень странные данные, выглядит как манипуляция общественным мнение и (не дай бог конечно) биржевыми котировками
Я разработчик и я использую сгенерированный код.
Я backend разработчик. Но при этом у меня есть fullstack проекты. Раньше для решения многих фронтовых задач мне приходилось звать фронтендера на помощь или часами что-то учить.
Сейчас я очень часто использую AI для генерации кода
Пример сегодняшнего дня:
И спустя 15 секунд у меня решение
Ну не знал я никогда названия событий touchstart, touchend, touchmove, что они значат и т.д.
А тут я увидел готовое решение, и спустя пару минут у меня готовое решение.
Я сильно меньше трачу мыслетоплива для решения таких задач.
Тупею ли я как разраб?
На мой взгляд нет, наоборот количество задач которые я решаю и количество решений, которые я в итоге использую - расширяется
Да, и введение званий никак не помогло оценивать исполнителей
Только вот сержант - это тимлид (и это руководящая должность)
Лейтенант - это руководитель команды в 20-50 разработчиков
Полковник - это командир части/руководитель целого подразделения в 300 человек.
То есть воинские звания - это намного больше про управленческие навыки и должности. Но конечно офицер ПВО и офицер мотострелков - это две совсем разные специализации
И конечно для каждой должности есть устоявшийся набор экзаменов.
А теперь отличие от IT:
окажется что есть огромное количество компаний, где никого старше сержанта-то и нету. А что он умеет? Говорить солдатам копай от забора до обеда. Всё. В армии то каждый рядовой через огромную цепочку подчинен главнокомандующему и над каждый сержантом есть младшие офицеры, старшие офицеры, генералы, главнокомандующий
А в IT никого сверху нет, никто за тебя методички что делать не разработал и ответственность не снял.
Поэтому и характер работы совсем другой. В армии исполнительский, а в IT намного больше принятий решений
Человек изучает мозг, чтобы сделать AI (AGI), и мне кажется пришел в точку, когда понял, что мозг-то на самом деле это просто очень большая натренированная LLM. И дело уже не в том, как модель устроена, а в том, чем мы её кормим.
На данный момент LLM обучаются на извлеченном текстовом знании.
Думаю следующий большой прорыв будет, когда LLM обучат на миллиардах часов видеозаписей с обычных видеокамер в общественных местах.
И тогда LLM cможет вычленить то, что называется Tacid knowledge.
Tacit knowledge or implicit knowledge—as opposed to formalized, codified or explicit knowledge—is knowledge that is difficult to express or extract
И начнется думаю, все с корпоративного уровня: камеры на предприятиях, анализ рабочих созвонов, ведущий conference-call и т.д.
Обожаю Ruby, Ruby on Rails, но никому не рекомендую связываться Hotwire и Stimulus в production
Рубистов и так мало, рубистов знающих фронт еще раз в 10 меньше.
Завести в Rails приложение Vue не составляет никакого труда, а фронтенд разработчиков знающих Vue в десятки раз больше, чем бэкендеров хорошо знающих Hotwire, Stimulus, Turbo-Streams
Еще понимаю такой стек в своем проекте, но на заказ - IMHO это прям подстава на будущее