Итак, чистый код не нужен. А какой нужен? Автор говорит: нужен код "рабочий" и "понятный". А как понять, что мы пишем именно такой код? А никак, говорит автор, это "плохо формализуемо". Другими словами, если я его верно понял, в основе написания кода должны лежать не правила, а "наитие" и "опыт". Вот тогда код будет "правильным". Просто "пиши код сейчас так, чтобы потом не было мучительно больно". Просто на основе опыта и интуиции пиши. Правил, рецептов и советов тут нет или, вернее, их нельзя "формализовать", "озвучить", "описать в книге". Они есть предмет частных усмотрений, ощущений, догадок. Ведь иначе они имели бы "форму", а хороший код бесформен, его написанию нельзя научить словами человеческого языка. Просто заглядывай мне через плечо и смотри, как я пишу, просто учись.
Именно явно прописанные алгоритмы шумны и многословны. Допустишь малейшую оплошность в написании цифры, скобки или знака - пиши пропало, замучаешься отлаживать, искать. Особенно в случае рекурсии. Поэтому использование выверенных и отлаженных библиотек с простым и ясным интерфейсом убирает весь этот шум и многословие знаков (где всё разложено до мельчайших подробностей) и привносит простую и чёткую идею в код. Идею в чистом виде.
Необходимо всемерно снимать завесу тайны с так называемого "мышления". Нет никакой тайны, только физика. Мозг - это предмет. Знания - это густопереплетенные хвостики нейронов. Не более! И такие знания есть и у LLM. Это "веса" модели. У человека хвостики, у модели веса. И больше ничего.
Напомнило рассказ Кафки "Гигантский крот". Схожесть моралей. Там: как получить признание в учёном мире, не оставаясь простым сельским учителем. Здесь: как улучшить процессы компании, не создавая "уникальный продукт".
Если человек ничего в итоге не добился в своём деле, то чего же стоят его советы по данному делу? Что он извлёк некий опыт? Но как понять, правильно ли он его извлёк, ведь положительного результата (например, второго но уже успешного стартапа) в активе так и не имеется? Полезно слушать тех, кто добился результата, а не просто "набил шишки", ведь "набитые шишки" – это не мерило успеха.
он не выводит (одно из другого), не наводит (на одно из многого), не отбирает выводы на предмет отсутствия противоречий, не классифицирует наводки, не проверяет себя, не рефлексирует, он просто ПОДБИРАЕТ слова.
Итак, чистый код не нужен. А какой нужен? Автор говорит: нужен код "рабочий" и "понятный". А как понять, что мы пишем именно такой код? А никак, говорит автор, это "плохо формализуемо". Другими словами, если я его верно понял, в основе написания кода должны лежать не правила, а "наитие" и "опыт". Вот тогда код будет "правильным". Просто "пиши код сейчас так, чтобы потом не было мучительно больно". Просто на основе опыта и интуиции пиши. Правил, рецептов и советов тут нет или, вернее, их нельзя "формализовать", "озвучить", "описать в книге". Они есть предмет частных усмотрений, ощущений, догадок. Ведь иначе они имели бы "форму", а хороший код бесформен, его написанию нельзя научить словами человеческого языка. Просто заглядывай мне через плечо и смотри, как я пишу, просто учись.
Эванс не требовал создания единого языка для всех, а только для общения с доменными экспертами.
Именно явно прописанные алгоритмы шумны и многословны. Допустишь малейшую оплошность в написании цифры, скобки или знака - пиши пропало, замучаешься отлаживать, искать. Особенно в случае рекурсии. Поэтому использование выверенных и отлаженных библиотек с простым и ясным интерфейсом убирает весь этот шум и многословие знаков (где всё разложено до мельчайших подробностей) и привносит простую и чёткую идею в код. Идею в чистом виде.
Необходимо всемерно снимать завесу тайны с так называемого "мышления". Нет никакой тайны, только физика. Мозг - это предмет. Знания - это густопереплетенные хвостики нейронов. Не более! И такие знания есть и у LLM. Это "веса" модели. У человека хвостики, у модели веса. И больше ничего.
Напомнило рассказ Кафки "Гигантский крот". Схожесть моралей. Там: как получить признание в учёном мире, не оставаясь простым сельским учителем. Здесь: как улучшить процессы компании, не создавая "уникальный продукт".
Если человек ничего в итоге не добился в своём деле, то чего же стоят его советы по данному делу? Что он извлёк некий опыт? Но как понять, правильно ли он его извлёк, ведь положительного результата (например, второго но уже успешного стартапа) в активе так и не имеется? Полезно слушать тех, кто добился результата, а не просто "набил шишки", ведь "набитые шишки" – это не мерило успеха.
он не выводит (одно из другого), не наводит (на одно из многого), не отбирает выводы на предмет отсутствия противоречий, не классифицирует наводки, не проверяет себя, не рефлексирует, он просто ПОДБИРАЕТ слова.