Обновить

Мы в компании все проекты, какие возможно, пишем на Kotlin. Я всем сердцем его люблю. Оттого больнее то, что с ним происходит...

Сегодня утром мне написал коллега. Говорит, помоги разобраться:

renderConstructor mustn't be called with an intersection type argument. Call render to simply render the type or filter out intersection types on the call-site.

Решилось какой-то там пересборкой, возможно, какой-то очисткой кэша. Казалось бы, ну мы же инженеры, почему у нас "какая-то пересборка" и "возможно"? Вот в этом и проблема.

Примерно с год-два я наблюдаю, как в котлине творятся проблемы с:

  • Надёжностью сборок. То тут, то там какие-то приколы со странными ошибками, которые то есть, то нет

  • Тулингом. Постоянные косяки в подсветке в IDE, отсутствие удобных визардов для создания проектов, особенно для проектов вроде на базе Kotlin Multiplatform

  • Библиотеками. Не все базовые вещи закрыты (привет, kotlinx-io без поддержки файлов в JS Browser), Compose Multiplatform пытается сделаться кроссплатформенным (привет, Compose Web, который не использует нативные HTML тэги и CSS стили)

Я понимаю, что сейчас происходит переход на K2 (не все библиотеки на него перешли => вскрываются новые проблемы время от времени). Я понимаю, что язык и его рабочее окружение пытается двигаться. Но я не понимаю, почему я не могу запустить gradlew clean build и не бояться, что какие-то кэши сборки затрутся во время этой же сборки.

Я надеюсь, что котлин будет становиться лучше. Но я пока не понимаю, когда.

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+7
Комментарии2

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации