В Shopify с 2025-го не нанимают разработчиков, которые не умеют работать с LLM. Так, для справки. Это уже базовый требуемый скилл на глобальном рынке, скоро и у нас так будет. Просто все будут локальные опенсорсные оффлайновые LLM использовать, что бы не прыгать через три забора, они уже не уступают в плане генерации кода гигантам, причём даже самые базовые модели на пару гигабайт тащат на популярных языках. Опенсорс библиотеки в 2025-ом не уступают коммерческим LLM в плане генерации кода. Индустрия развивается быстрее чем дистрибутивы Linux. Можно просто встроить свой проект в LLM и получить бесконечный лимит на контекст (сколько памяти закинете, такой и контекст, а модели на CPU/RAM уже не сильно хуже традиционных, т.е., домашняя LLM норма уже сейчас даже, я постоянно читаю/смотрю, как ведущие разработчики пишут об опыте (положительном) использования "домашних" LLM). Если язык популярный, берёте библиотеку вроде такой [https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b], она на 17 языках обучена, вес 2 гигибайта, и встраиваете в неё свой проект. Привет контекстное окно больше, чем у Claude и Gemeni, на несколько порядков больше. Её сейчас ещё и полюбому форкнут на CPU/RAM, и всё, добро пожаловать в домашнюю генерацию кода, даже интернет не нужен, залил логику и смотри как код генерируется.
Ну или вот ещё пример, прямо с сабреддита по флаттеру (заранее извиняюсь за ссылку на помойку называемую реддит, открывайте осторожнее, что бы не запачкаться, но IT сообщества там лучшие в интернете). Типичнейший пример флаттера in real life, а не на рекламных памфлетах. Давеча тут популярное у эппловодов приложение перевели со свифта на флаттер, и все (заметь-те! разработчики, которые пишут на флаттер! не кто-то там!) обсуждают, как оно сразу лагать стало дико. Nuff Said. Enjoy your multiplatform.
Ещё будут вопросы почему чистый фронтенд лучше любого фреймворка? Или нет? Я могу подобных сравнений по производительности сотни на любой стек принести, устанете минусовать.
The bigger concern is around the large deviation of times that Flutter has. While SwiftUI & React Native have relatively similar standard deviation (24ms and 30ms on average respectively), Flutter has an average standard deviation 530ms across the different tests, which is significantly higher. This effectively means that our tests have found that Flutter apps can exhibit more inconsistency when it comes to rendering a large number of items.
530 миллисекунд задержка против 30 у реакт нэйтив и 24 у свифта, (реакт, кстати, я думал хуже, не зря на флаттер наговаривают).
Дальше будем прятать голову в песок и отрицать реальность?
Своих индусов читай сам.
На всякий случай приложу картинку, для тех, у кого когнитивные проблемы с восприятием реальности.
В комментарии под любую популярную статью об LLM зайди, тут давеча чел написал резонансную статью, и когда начал спорить в комментариях - ему по сто минусов на коммент насыпали. Тут у людей на глазах их зона комфорта рушиться, "а вы свои статьи пишите про LLM".
А обсуждать особо больше и ничего. Меня, вот, например, волнует пофиксили-ли баги в RethinkDB (мне она очень нравится, потому что можно на JS, то есть ноде писать, то есть JS фронтенд-бэкенд-СУБД, красота), но если я это запощу, я не уверен, что даже два-три человека ответят.
С этим никто не и спорит. LLM это никогда не было про рефакторинг. Это про скорость генерации MVP. Но помочь в рефакторинге LLM тоже может очень сильно.
Просто напишите любой базовый функционал на незнакомом языке (чем более незнакомый тем лучше), а потом задайте LLM задачу максимально всё прокомментировать и разобрать все принципы работы. Это примерно, как прочесть хорошую книгу по эффективности обучения, даже лучше, т.к., перед тобой рабочий код. Только книгу читать неделю, а это делается за полчаса. Повторить х10-х100, и я готов поспорить, что можно любой язык из топ-20 языков освоить за две недели на уровне джуна, за несколько месяцев на уровне мидла и так далее. Проверьте сами как это работает, что тут тонны комментариев писать.
Я написал обобщенные простые правила использования LLM, для тех, кто не в теме, т.к., уловил на Хабре интерес. Причём я даже не в курсе был про систему инвайтов, думал что сразу в песочнице высветится, а оно легко на модерацию, и я решил в виде поста выложить. Причём за этот пост меня захейтили очень неслабо. Просто многие даже не понимают связь между качеством контекста и качеством генерации и принципы работы контекстного окна. А это самая база.
А зачем про LLM статьи писать, если технология простая, как поисковик? Это примерно, как когда гугл появился в конце девяностых - что его обсуждать-то? Работает и работает.
В Shopify с 2025-го не нанимают разработчиков, которые не умеют работать с LLM. Так, для справки. Это уже базовый требуемый скилл на глобальном рынке, скоро и у нас так будет. Просто все будут локальные опенсорсные оффлайновые LLM использовать, что бы не прыгать через три забора, они уже не уступают в плане генерации кода гигантам, причём даже самые базовые модели на пару гигабайт тащат на популярных языках. Опенсорс библиотеки в 2025-ом не уступают коммерческим LLM в плане генерации кода. Индустрия развивается быстрее чем дистрибутивы Linux. Можно просто встроить свой проект в LLM и получить бесконечный лимит на контекст (сколько памяти закинете, такой и контекст, а модели на CPU/RAM уже не сильно хуже традиционных, т.е., домашняя LLM норма уже сейчас даже, я постоянно читаю/смотрю, как ведущие разработчики пишут об опыте (положительном) использования "домашних" LLM). Если язык популярный, берёте библиотеку вроде такой [https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b], она на 17 языках обучена, вес 2 гигибайта, и встраиваете в неё свой проект. Привет контекстное окно больше, чем у Claude и Gemeni, на несколько порядков больше. Её сейчас ещё и полюбому форкнут на CPU/RAM, и всё, добро пожаловать в домашнюю генерацию кода, даже интернет не нужен, залил логику и смотри как код генерируется.
Ну и контрольный, давайте у свифтеров мнение спросим касательно флаттера, ну так, чисто посмеяться.
https://www.reddit.com/r/swift/comments/1i8os04/title_swift_vs_flutter_which_should_i_choose_for/
Ну или вот ещё пример, прямо с сабреддита по флаттеру (заранее извиняюсь за ссылку на помойку называемую реддит, открывайте осторожнее, что бы не запачкаться, но IT сообщества там лучшие в интернете). Типичнейший пример флаттера in real life, а не на рекламных памфлетах. Давеча тут популярное у эппловодов приложение перевели со свифта на флаттер, и все (заметь-те! разработчики, которые пишут на флаттер! не кто-то там!) обсуждают, как оно сразу лагать стало дико. Nuff Said. Enjoy your multiplatform.
https://www.reddit.com/r/FlutterDev/comments/186mbxy/9to5mac_has_rebuilt_their_app_using_flutter/
Вот видос с лагами, что бы далеко не ходить. А всё плавно-идеально работало. Привет флаттер на большом количестве элементов.
https://streamable.com/cwvwik
Ещё будут вопросы почему чистый фронтенд лучше любого фреймворка? Или нет? Я могу подобных сравнений по производительности сотни на любой стек принести, устанете минусовать.
Поменьше пафоса, Достоевский, у вас флаттер пердит в продакшене.
https://blog.theodo.com/2023/09/ios-rendering-performance/
The bigger concern is around the large deviation of times that Flutter has. While SwiftUI & React Native have relatively similar standard deviation (
24msand30mson average respectively), Flutter has an average standard deviation530msacross the different tests, which is significantly higher. This effectively means that our tests have found that Flutter apps can exhibit more inconsistency when it comes to rendering a large number of items.530 миллисекунд задержка против 30 у реакт нэйтив и 24 у свифта, (реакт, кстати, я думал хуже, не зря на флаттер наговаривают).
Дальше будем прятать голову в песок и отрицать реальность?
Своих индусов читай сам.
На всякий случай приложу картинку, для тех, у кого когнитивные проблемы с восприятием реальности.
Пердёж - это производительность на вашем любимом Flutter
Вы освоите Java за две недели по книгам и гуглу? Без LLM? Без посторонней помощи? Ну-ну.
Отрицание - Гнев - Торг - Принятие
В комментарии под любую популярную статью об LLM зайди, тут давеча чел написал резонансную статью, и когда начал спорить в комментариях - ему по сто минусов на коммент насыпали. Тут у людей на глазах их зона комфорта рушиться, "а вы свои статьи пишите про LLM".
В конце девяностых ничего этого не было, это уже нулевые.
Так не мог молчать, что аж два комментария написал... Ну пиши-пиши, Достоевский, если думаешь, что их читать кто-то будет.
В промпт-инжиниринге зарплаты давно уже на уровне разработчиков.
Давайте другой пример.
А обсуждать особо больше и ничего. Меня, вот, например, волнует пофиксили-ли баги в RethinkDB (мне она очень нравится, потому что можно на JS, то есть ноде писать, то есть JS фронтенд-бэкенд-СУБД, красота), но если я это запощу, я не уверен, что даже два-три человека ответят.
И это Гигачат, т.е., по мнению хабровчан "ущербная и никчемная" модель.
Потому что или это или шаурмячные. Я выбираю статьи про LLM. Но авторам постов про шаурмячные тоже спасибо, оффтоп, но интересный.
С этим никто не и спорит. LLM это никогда не было про рефакторинг. Это про скорость генерации MVP. Но помочь в рефакторинге LLM тоже может очень сильно.
Просто напишите любой базовый функционал на незнакомом языке (чем более незнакомый тем лучше), а потом задайте LLM задачу максимально всё прокомментировать и разобрать все принципы работы. Это примерно, как прочесть хорошую книгу по эффективности обучения, даже лучше, т.к., перед тобой рабочий код. Только книгу читать неделю, а это делается за полчаса. Повторить х10-х100, и я готов поспорить, что можно любой язык из топ-20 языков освоить за две недели на уровне джуна, за несколько месяцев на уровне мидла и так далее. Проверьте сами как это работает, что тут тонны комментариев писать.
Человеку просто хочется пообщаться и обсудить горячую темы, что вы сразу так.
Я написал обобщенные простые правила использования LLM, для тех, кто не в теме, т.к., уловил на Хабре интерес. Причём я даже не в курсе был про систему инвайтов, думал что сразу в песочнице высветится, а оно легко на модерацию, и я решил в виде поста выложить. Причём за этот пост меня захейтили очень неслабо. Просто многие даже не понимают связь между качеством контекста и качеством генерации и принципы работы контекстного окна. А это самая база.
А зачем про LLM статьи писать, если технология простая, как поисковик? Это примерно, как когда гугл появился в конце девяностых - что его обсуждать-то? Работает и работает.