У Вас работающий АОТ результат в итоге получился (типа тривиальное окно с кнопкой"хелловорлд") или нет?
Работающее окно с полем ввода и кнопкой инкремент, биндинг с ViewModel. Но судя по сарказму в каждом ответе и практически скатыванию на личности в итоге, я захотел помочь человеку, которому нужна не помощь, а возможность поспорить.
Приложение собирается, но АОТ-версия вылетает при запуске. ЛЛМ это говорю, она не знает ответ, начинает тупо гонять версии по циклу.
Вот здесь вы взяли на себя то, что за вас должен был делать агент. Не вы должны были говорить ему, что результат не работает, а у агента должна быть возможность проверить его самостоятельно.
Ну ОК, OpenAI версия конца прошлого года плохая
И снова, проблема не в модели (ну, или не столько в модели), а в её обвязке. Перечитайте, пожалуйста, мой комментарий внимательно. В моём случае Claude справился не потому-что более новая модель, а потому-что он мог самостоятельно проводить все итерации с проверкой результата от начала до конца. У него все получилось тоже далеко не с первой итерации.
Roughly 12 build/publish cycles, 5 installer invocations, and 3 compile errors of my own making. The single largest time sink — about a third of the session — was not GtkSharp, not AOT, and not any hard technical problem. It was an unquoted path.
Как видите, на ретро он даже признал, что большая часть времени ушла на то, что он не понял, что подсовывал путь без кавычек. А случилось это как раз при попытке установить недостающие SDK, и он не мог самостоятельно эту ошибку увидеть, потому-что прав у него не было и именно тут я был посредником между ним и системой.
задача простая - собрать небольшой пример с GtkSharp, чтобы он собрался АОТ компилятором и заработал
По задаче видно, что уже недостаточно проверить решение просто запуском тестов. Нужно запускать приложение собранное с AOT и иметь доступ к его интерфейсу, чтобы проконтролировать, что оно работает. Обвязка Copilot этого просто не позволяет сделать из коробки.
Плюс, попробовав поручить эту же задачу Claude Code, я обратил внимание, что ему потребовалось до-установить некоторые SDK и компоненты, потому-что у меня их просто не было. Copilot на этом моменте тоже просто сдался бы.
одергивания попытки съехать на Авалонию
А вот здесь либо задача была поставлена недостаточно четко, либо в какой-то момент агент просто сдался из-за отсутствия инструментов, которые нужны были для решения задачи.
Кстати, Claude Code в течение часа, набросал рабочий вариант с простенькой MVVP формой, собирающийся в AOT. Большая часть времени ушла на:
установку отсутствующих компонентов, тут ему потребовалась помощь, потому-что у него не было прав
проведение первоначальных экспериментов еще до того как он написал хоть одну строку кода
получение ответов на уточняющие вопросы
В целом, если у агента есть все условия для выполнения всех шагов в цикле гипотеза - реализация - проверка результата, в большинстве случаев он сможет самостоятельно найти решение, даже если LLM на базе которой он построен не имеет в обучающей выборке решения точно такой же задачи. В вашем случае где-то в этой цепочке возникла дыра, из-за чего на каждой итерации вам пришлось проверять результаты самостоятельно.
В агентском режиме она как минимум сможет сама сходить за документацией или понять что фича из неподдерживаемой версии стандарта по сообщению об ошибке.
Обычный диалоговый режим LLM — это как человек, который пишет код ручкой в блокнотик, пользуясь только своими существующими в голове знаниями. Он даже не имеет возможности проверить компилируется ли этот код.
Агент на базе той же самой LLM, уже имеет под рукой доступ к современной документации, language server, который заменяет ему то, что обычному разработчику дает IDE, возможность собирать и тестировать код.
Вы, когда беретесь за новую задачу, тоже не всегда имеете все знания, необходимые для ее выполнения, но имеете возможность получить их в процессе. То же самое происходит с агентом. Несмотря на то, что в процессе выполнения задачи веса LLM никак не меняются, он может накапливать знания в контексте сессии, памяти и документации которую он ведет.
За последние полгода у меня возникло ощущение, что клавиатура как интерфейс ввода стремительно устаревает. Пользуюсь голосовым набором. GPT-Transcribe неплохо понимает смесь английского и русского. По скорости ввода я не уверен, что лично я достигну таких же показателей с использованием слепой печати.
сделать вирус и заявить его как полезную программу
Да, это действительно так. А чтобы доверия было больше никто не мешает прикинуться сайтом известного разработчика или завести аккаунт на github с похожим именем, или еще 100500 способов заскамить обычного пользователя. Это и ведет к тому, что в итоге будет пользователь будет доверять именно подписанному ПО.
длина файла указана на сайте разработчка. что мешает сравнить ее с тем, что скачали?
О, будьте уверены, на "сайте разработчика" с которого пользователь скачает этот файл будет совпадать и размер и контрольная сумма. А уж работать ему вообще не обязательно, достаточно чтобы отработала полезная нагрузка.
надо превратить его в исходный код, внести изменения и заново откомпилировать
Да-да, чтобы внедриться в EXE, обязательно нужно декомпилировать его в исходники и пересобирать. А вирусы, дописывающиеся к EXE и добавляющие свои секции уже лет 30–40, видимо, об этом не знают.
Не стоило писать глупости, начиная пустой спор. Вы так и не смогли аргументированно возразить ни на один из доводов, а теперь, переводите стрелки и публикуете rage bait комментарий как последний тролль.
из "диагностики товара за 100 рублей" не сформируется зарплата
ок, давайте на совсем простых утрированных примерах, у вас есть выбор:
Целый день пытаться поймать плавающий дефект в, ну допустим, беспроводной мыши и получить за это пусть даже 300 рублей.
Добить эту мышь пьезо-зажигалкой за минуту заработав те же 300 рублей и Заняться в этот день компенсируемыми и платными ремонтами ноутбуков, планшетов, что там еще наприносили клиенты и заработать 5000 рублей.
Если после этого всё ещё не очевидно, то я умываю руки ¯\_(ツ)_/¯
WAT? Я не знаю работали ли вы где-то в продажах и видели продавцов на голом окладе, но это явно нетипичная ситуация. Все компании стараются по максимуму мотивировать своих сотрудников приносить больше прибыли: делать больше продаж, платных или компенсируемых ремонтов, заключать больше договоров. Это приводит к тому, что действия, которые доход организации не приносят либо не оплачиваются совсем, либо оплачиваются по остаточному принципу. Но это так, лирическое отступление.
Что касается диагностики товара за 100 рублей, то несомненно, какой-либо явный дефект, типа "флешка не определяется" или "устройство не включается" будет диагностирован за минуту. Но я вас заверяю, что никто не будет реально диагностировать какой-либо плавающий/периодический дефект в таком устройстве. Просто потому, что сотруднику нужно сделать еще 100500 операций, из оплаты которых сформируется его зарплата.
Основная ошибка вот здесь. В большинстве сервисных центров оплата сдельная, а диагностика — самая низкооплачиваемая позиция. Поэтому действительно часто проще "добить" херню за 100 рублей, чтобы она не мучилась, и отправить назад поставщику, чем проводить её полноценную диагностику.
В видео объясняется, что для работы EUV-литографии действительно требуется вакуум, так как любые частицы в воздухе поглощают EUV-излучение (9:35 - 9:50). Однако инженерам удалось найти баланс между необходимостью чистоты и защитой оптики:
• Использование водорода: Камеру заполняют водородом под низким давлением. Водород не только защищает коллекторное зеркало, замедляя частицы олова, но и химически взаимодействует с оловом, оседающим на поверхности, превращая его в газообразное соединение — станнан (), которое затем удаляется из системы (30:43 - 31:01). Это позволяет машине осуществлять «самоочистку» прямо во время работы (30:54 - 31:01).
• Контроль потока: Для поддержания стабильности процесса в камеру постоянно подают свежий водород, одновременно откачивая горячий газ и образовавшийся станнан, поддерживая строго заданный уровень давления (31:07 - 31:16).
• Добавление кислорода: Инженеры обнаружили, что добавление небольшого количества кислорода также способствует очистке зеркал (40:14 - 40:43). Процесс требует точной настройки давления и скорости потока, чтобы сбалансировать предотвращение загрязнения зеркал и поглощение излучения самим газом (31:16 - 31:26).
В видео не указывается конкретное числовое значение давления водорода в камере. Однако в нем отмечается, что для эффективной очистки от паров олова и защиты коллекторного зеркала требуется поддержание водорода под низким давлением при постоянной его подаче и откачке (30:43 – 31:16). Также упоминается, что поток водорода должен поддерживаться на высокой скорости (около 360 км/ч в условиях низкой плотности газа), чтобы эффективно удалять продукты реакции, такие как станнан (32:50 – 33:02).
Можно ли где-то найти более подробную и достоверную информацию не в курсе
GtkSharp 3.24.24.95, Native AOT, Размер exe - 3,6 Мб
С такой манерой общения шли бы вы на... stackoverflow спорить
Работающее окно с полем ввода и кнопкой инкремент, биндинг с ViewModel. Но судя по сарказму в каждом ответе и практически скатыванию на личности в итоге, я захотел помочь человеку, которому нужна не помощь, а возможность поспорить.
Главное чтобы не как-то вот так
Судя по ответу, мой комментарий вы не дочитали
Вот здесь вы взяли на себя то, что за вас должен был делать агент. Не вы должны были говорить ему, что результат не работает, а у агента должна быть возможность проверить его самостоятельно.
И снова, проблема не в модели (ну, или не столько в модели), а в её обвязке. Перечитайте, пожалуйста, мой комментарий внимательно. В моём случае Claude справился не потому-что более новая модель, а потому-что он мог самостоятельно проводить все итерации с проверкой результата от начала до конца. У него все получилось тоже далеко не с первой итерации.
Как видите, на ретро он даже признал, что большая часть времени ушла на то, что он не понял, что подсовывал путь без кавычек. А случилось это как раз при попытке установить недостающие SDK, и он не мог самостоятельно эту ошибку увидеть, потому-что прав у него не было и именно тут я был посредником между ним и системой.
Подозреваю, что основная проблема именно в этом
По задаче видно, что уже недостаточно проверить решение просто запуском тестов. Нужно запускать приложение собранное с AOT и иметь доступ к его интерфейсу, чтобы проконтролировать, что оно работает. Обвязка Copilot этого просто не позволяет сделать из коробки.
Плюс, попробовав поручить эту же задачу Claude Code, я обратил внимание, что ему потребовалось до-установить некоторые SDK и компоненты, потому-что у меня их просто не было. Copilot на этом моменте тоже просто сдался бы.
А вот здесь либо задача была поставлена недостаточно четко, либо в какой-то момент агент просто сдался из-за отсутствия инструментов, которые нужны были для решения задачи.
Кстати, Claude Code в течение часа, набросал рабочий вариант с простенькой MVVP формой, собирающийся в AOT. Большая часть времени ушла на:
установку отсутствующих компонентов, тут ему потребовалась помощь, потому-что у него не было прав
проведение первоначальных экспериментов еще до того как он написал хоть одну строку кода
получение ответов на уточняющие вопросы
В целом, если у агента есть все условия для выполнения всех шагов в цикле гипотеза - реализация - проверка результата, в большинстве случаев он сможет самостоятельно найти решение, даже если LLM на базе которой он построен не имеет в обучающей выборке решения точно такой же задачи. В вашем случае где-то в этой цепочке возникла дыра, из-за чего на каждой итерации вам пришлось проверять результаты самостоятельно.
Вы явно что-то делали не так или не с тем инструментом. Что именно вы использовали, какая модель, какая обвязка?
В агентском режиме она как минимум сможет сама сходить за документацией или понять что фича из неподдерживаемой версии стандарта по сообщению об ошибке.
Обычный диалоговый режим LLM — это как человек, который пишет код ручкой в блокнотик, пользуясь только своими существующими в голове знаниями. Он даже не имеет возможности проверить компилируется ли этот код.
Агент на базе той же самой LLM, уже имеет под рукой доступ к современной документации, language server, который заменяет ему то, что обычному разработчику дает IDE, возможность собирать и тестировать код.
Вы, когда беретесь за новую задачу, тоже не всегда имеете все знания, необходимые для ее выполнения, но имеете возможность получить их в процессе. То же самое происходит с агентом. Несмотря на то, что в процессе выполнения задачи веса LLM никак не меняются, он может накапливать знания в контексте сессии, памяти и документации которую он ведет.
Вроде там шла речь о ссылках на несуществующие документы или прецеденты, а не просто за составление при помощи ИИ. Или тут о каком-то другом случае?
За последние полгода у меня возникло ощущение, что клавиатура как интерфейс ввода стремительно устаревает. Пользуюсь голосовым набором. GPT-Transcribe неплохо понимает смесь английского и русского. По скорости ввода я не уверен, что лично я достигну таких же показателей с использованием слепой печати.
не такой сиквел я ожидал ((
Да, это действительно так. А чтобы доверия было больше никто не мешает прикинуться сайтом известного разработчика или завести аккаунт на github с похожим именем, или еще 100500 способов заскамить обычного пользователя. Это и ведет к тому, что в итоге будет пользователь будет доверять именно подписанному ПО.
О, будьте уверены, на "сайте разработчика" с которого пользователь скачает этот файл будет совпадать и размер и контрольная сумма. А уж работать ему вообще не обязательно, достаточно чтобы отработала полезная нагрузка.
Да-да, чтобы внедриться в EXE, обязательно нужно декомпилировать его в исходники и пересобирать. А вирусы, дописывающиеся к EXE и добавляющие свои секции уже лет 30–40, видимо, об этом не знают.
Предполагаю, что минусы скорее всего за то, что это должно было быть не комментарием, а отправленным в личку сообщением об ошибке (через Ctrl + Enter)
Не стоило писать глупости, начиная пустой спор. Вы так и не смогли аргументированно возразить ни на один из доводов, а теперь, переводите стрелки и публикуете rage bait комментарий как последний тролль.
не собираюсь никому ничего доказывать, для меня это очевидно, потому-что в свое время я почти 10 лет отработал именно в сервисах
ок, давайте на совсем простых утрированных примерах, у вас есть выбор:
Целый день пытаться поймать плавающий дефект в, ну допустим, беспроводной мыши и получить за это пусть даже 300 рублей.
Добить эту мышь пьезо-зажигалкой за минуту заработав те же 300 рублей иЗаняться в этот день компенсируемыми и платными ремонтами ноутбуков, планшетов, что там еще наприносили клиенты и заработать 5000 рублей.Если после этого всё ещё не очевидно, то я умываю руки ¯\_(ツ)_/¯
WAT? Я не знаю работали ли вы где-то в продажах и видели продавцов на голом окладе, но это явно нетипичная ситуация. Все компании стараются по максимуму мотивировать своих сотрудников приносить больше прибыли: делать больше продаж, платных или компенсируемых ремонтов, заключать больше договоров. Это приводит к тому, что действия, которые доход организации не приносят либо не оплачиваются совсем, либо оплачиваются по остаточному принципу. Но это так, лирическое отступление.
Что касается диагностики товара за 100 рублей, то несомненно, какой-либо явный дефект, типа "флешка не определяется" или "устройство не включается" будет диагностирован за минуту. Но я вас заверяю, что никто не будет реально диагностировать какой-либо плавающий/периодический дефект в таком устройстве. Просто потому, что сотруднику нужно сделать еще 100500 операций, из оплаты которых сформируется его зарплата.
Основная ошибка вот здесь. В большинстве сервисных центров оплата сдельная, а диагностика — самая низкооплачиваемая позиция. Поэтому действительно часто проще "добить" херню за 100 рублей, чтобы она не мучилась, и отправить назад поставщику, чем проводить её полноценную диагностику.
https://youtu.be/MiUHjLxm3V0
Можно ли где-то найти более подробную и достоверную информацию не в курсе