Митап по системному программированию

У него - запросто те же четыре часа может быть, но он - не все )) Мне кажется, он про другое, что нельзя останавливаться после 4х часов, надо пинать агента дальше, пока аллокаций не станет ноль, но для этого надо знать, что так вообще может быть ))

Уважаемый не понял что ценность результата не в том что он в ручную может лучше, а в том что 4 часа можно пить пиво, и получить готовое решение. Сколько занимала его ручная разработка?

[промо] Использовать хаб можно не только программистам. Я подключил Claude Desktop через хаб для того, чтобы делать исследования, изучать статьи и в общем иметь удобный способ взаимодействия с моделями Anthropic для выполнения операционных или исследовательских работ. Применять агентов удобно не только для программирования, но и для работы с маркетингом, финансами и юридическими документами. Хочу попросить аудиторию канала потестировать хаб и поделиться своим фидбеком. Для того чтобы попробовать хаб – зарегистрируйтесь, напишите нам в личку канала с приложенным скриншотом, где виден ID хаба и мы пополним баланс на 500 рублей. Дополнительные 1000 рублей можно получить если вы кратко опишите свой кейс: для чего вы применяете AI и расскажете нам об этом в личном сообщении канала. [предложение ограничено первыми 20 участниками] – @tthread

Павел, возможно, вы фашист?

Так что системные живут. Формошлепы и прикладники отмирают

Митчелл Хашимото (создатель HashiCorp и Ghostty) написал важный пост про агентное программирование. Он хорошо подсвечивает проблему, того, что будет происходить если использование агента не будет подкреплено пониманием происходящего. tldr; нас ждет медленный и бажный софт. Дальше вольный перевод. Я запустил агента в цикле оптимизации рендерера. Цель была снизить время рендеринга кадра. Для измерения были тесты. Агент снизил время с 88ms до 2ms, а количество аллокаций примерно со 150K до 500. Звучит хорошо, правда? Нет. Именно поэтому агентный психоз это большая проблема. В качестве эксперимента я переписал core render state из Ghostty на Go. У него были точно такие же структуры данных, как в Ghostty, и те же самые тесты валидации. Сначала я сделал намеренно наивный рендерер. Простой, корректный, но медленный. 88ms на кадр и 150 000 аллокаций. Ужасно. Потом я запустил Ralph loop, чтобы снизить время рендеринга. Я сказал агенту, что он не может менять входные структуры данных, публичный API и тесты, потому что они корректные. Всё остальное менять можно. Агент работал около четырёх часов. Я потратил на эксперимент примерно $350. Результат? 88ms => 1.5ms 150K аллокаций => примерно 500 Впечатляет? Нет. Моя ручная реализация того же рендерера работает на том же бенчмарке примерно за 20µs, то есть 0.020ms, и делает 0 аллокаций в update path. Вот в чём проблема агентного психоза и отсутствия системного понимания. Если ты не понимаешь систему, ты примешь это за невероятный результат. Если понимаешь систему, то сразу увидишь лучшие решения и сможешь получить примерно в 75 раз большую пропускную способность. Люди, которые слепо доверяют результатам агентов, находятся в первой группе. Они слишком много пьют из фонтана посредственности. Стандартный дисклеймер: я постоянно использую AI. Мне нравится AI. Мысль не в том, что AI плохой. Мысль в том, что нельзя слепо принимать результаты. Думайте. Анализируйте. Учитесь. Telegram | YouTube | Сообщество

договорнячок)

Ладно. Не рыпаемся и сидим на жопе ровно в СПб за просмотром трансляции. С тебя обзор конфы)

но судя по тому, что на сберовской os devconf меня месяц обрабатывали организаторы, ревьювили презентацию, проводили репетиции а на osday такого не проводится то, скорее всего, конфа будет не самой крутой

ранее на osday не бывал, зато бывал мой тимлид

да

Докладчик? Какая тема? Ранее бывал?

хз насколько мне известно, там не так круто как на os devconf