Metaeducation
Статистика👉 Node.js Channel: https://t.me/metarhia 👉 https://t.me/HowProgrammingWorks
- Последний пост
- 16:17
- Последнее чтение
- 11:33
- Постов за неделю
- 1
- Всего постов
- 21
- Тип
- открытый
- Язык
- русский
- Категория
- Технологии (по похожим)
- В каталоге с
- 13 авг.
- 1/24сутки в ленте
- 612
- 1/48двое суток
- 701
- 1/72трое суток
- 756
Оценка по просмотрам недавних постов: пост набирает почти всё за первые сутки.
Посты
https://youtu.be/neqdcpPz1Ic?si=noWHeadvb8y819Gl
Сегодня — Часть 2 вводного курса по применению структур данных, покажу и сами примеры внедрения и Skills для AI, чтобы писать код эффективнее 1. Встроенные структуры JavaScript: Object, Array, Map, Set, WeakMap, WeakSet, TypedArray 2. Кастомные структуры: Queue, Deque, Stack, List, UnrolledList, Circular Buffer, Heap, Trie, Graph, LRU, Pool, CRDT 3. Высокопроизводительные структуры metautil: Struct, ConsList, Trie, List, UnrolledList, Queue, Deque, Stack, Pool, Semaphore В субботу, 8 августа, в 17:00 смотрим, как подключать скилы и библиотеки и использовать их в реальном коде: https://gm.nexttick.it/go/data-structures-code-review
Мир был бы намного лучше, если бы люди и роботы делали несколько простых вещей - промежуточные переменные вместо сложных выражений - давали бы им семантически полезные имена - и называли переменные в JavaScript идентификаторами
Что я понял по итогам работы над структурами данных для стандартной библиотеки Metarhia Это же классическая тема, но ее мало кто хорошо осваивает в наше время, тем более в мире JS/Web разработки и во времена, когда все пишет AI. И даже если учили и знают, как делать хотябы простейший список, то нет привычки его использовати и знания остаются аккадемической теорией, невосстребованными вообще, а в коде массивы и объекты, ну максимум Set/Map. Почему же так случается? - Обычно людей учат как устроены структуры данных внутри, а нужно учить, как их применять. Внутреннее устройство даже не всегда нужно знать. - Нет хороших примеров использовани и нет культуры написания кода на структурах, так что, просто так это не поменять, нужно менять трек обучения. - Еще вариант: добавить скилы для этого и заставить типовые случаи внедлять через AI, это наверно сейчас более актуально, людей быстро не переучить. Я за последний месяц собрал свои наработки за последние 15 лет и сделал и продакшен-версии кода и учебные примеры, записал много лекций и стримов по структурам данных. Буду делать примеры и скилы, а пока вот продакшен-реди реализация самых нужных структур тут https://github.com/metarhia/metautil
https://youtu.be/ECMKu9bTeA8
https://youtu.be/pt-wtF2qUPY
Fable наконец начал понимать конструкции с динамическим наименованием классов, раньше невозможно было пояснить и проще было написать руками такие вещи и то другие модели часто переписывали, если встречали такое на что-то привычное, например defineProperty или брендинг классов. Ладно там Fable, а вы такое умели? Через объект-контейнер и свойство с динамическим именем const createClass = (name) => { const container = { [name]: class {} }; const Entity = container[name]; return Entity; }; Более короткий способ const createClass = (name) => ({ [name]: class {}, })[name]; Или через деструктуризацию const createClass = (name) => { const { [name]: Entity } = { [name]: class {} }; return Entity; };
В этот четверг на созвоне сообщества Метархия обсудим Стартап инкубатор Meta Qube Основные его идеи: - с AI стало возможно делать стартапы малыми силами и вложениями - ИТшники до уровня синьора не могут найти работу, решение - стартап - начинающим негде получить первый опыт, решение - стартап - синьоры и архитекторы сейчас часто предпочитают сделать свой продукт вместо того, чтоб работать на дядю - инвесторы хотели бы заработать на AI буме, но нет доверия, везде нейрослоп - 80% функций любого стартапа одинаковые и писать их каждый раз заново нет смысла: платежи, API, лендинг, рассылка, боты, и многое другое - универсальный модуль для переиспользования сделать всего на 20-30% сложнее, вынеся конфиги и метаданные, использую DSL и схемы - переиспользуемая модуль будет гораздо качественнее, чем навайбкоженный и проще обеспечить его поддержку и улучшение 🎙️ Metarhia community call Thursday, Jul 2 • 19:00 – 21:00 Google Meet joining info Video call link: ссылка опубликована для Patreon подписчиков https://www.patreon.com/c/tshemsedinov
Безудержный AI кодинг скоро закончится, кто сумеет зацепиться, не растерять навыки, освоить AI до такой степени, что управлять им, а не чтоб AI управлял тобой, тот через года 2 попадет в совершенно другой мир, где будут падать поезда и самолеты сходить с рельс, а исправлять будет некому, мало кто останется в профессии.
видео или голосовое, без подписи
https://youtube.com/live/C4giRiwGhB0
🕳 AI: Event Horizon for IT Коллапс, образование, AI пузырь, работа 👤 Vlad Ten 👤 Timur Shemsedinov Fri, 22 May 2026, 19:00 https://www.youtube.com/live/17RqGlJjb50
Со скиллами самые простые и дешевые модели пишут как самые дорогие. Но это только задачи по этим скилам, а чтобы все писало лучше, их нужно десятки. Я уже выпустил 4 из 40+ драфтов и здесь видео о том, как их собираю и готовлю. Еще есть видео где я их отлаживаю и экспериментирую, но не знаю, будет ли оно интересно. https://youtu.be/wfjNneyifYw
https://youtu.be/U5dWyukDMH4
Ревью кода и постановка ТЗ занимает много времени в программировании с AI и люди, естественно, пытаются переложить эту задачу тоже на AI. Пусть агенты друг-другу ТЗ пишут, друг-друга дрессируют и ревью делают. Так можно дойти и до кнопки "Сделай все хорошо", которая запускает бесконечный цикл. У вас не выйдет не тратить внимания на проект. AI про ваши потребности не занет и мысли не читает. Идеи, приоритеты, контекст, критерии качества и продуктовые компромиссы он сам не определит. AI хорошо пишет только то, что уже много раз кем-то писалось. Если убрать из процесса человеческое внимание, вы не ускорите проект - вы просто зациклите галюцинирование. На проект все равно придется тратить внимание. Вопрос не в том, как убрать человека из контура, а в том, куда именно направить внимание и в какой форме его вписать в жизненный цикл разработки, чтобы получить максимальную отдачу. Например, в виде DSL-языков, в форме md-файлов или json-файлов, блок-схем, в виде ревью или архитектурных документов. - Не заменять ревью, а удешевлять его через стандарты, скилы, субагентов, экономию контекста - Не строить зацикленные цепочки агентов, а ограничивать зоны их ответственности - Не пытаться автоматизировать мышление целиком, а освобождать внимание человека от рутины - Не держать требования в текстовой форме, а выносить логику в строгие синтаксисы и контракты - Не надеяться на память чата, а собирать контекст в версионируемые артефакты, схемы и спецификации
https://youtu.be/pTnV6iNwAO0
https://youtu.be/LD8KU7mSYFU
https://youtu.be/KSnSy_pNzvQ
Пока я делаю описания курсов на 2026 год, уже есть люди, которые хорошо знают, как я это делаю и что они всегда получают не то, что хотели, а то, что им действительно нужно. Они и могут стать ранними пташками https://www.patreon.com/collection/1913313 Всем, кто брал ноду и асинхронное в 23-25 годах брать посторно тот же курс не нужно, я делаю апгрейд. 🎫 До 7 января (включительно) некоторые курсы по $200 (for early birds)
https://youtu.be/3eNRs7Bc1aE