amarao

Утверждение о том, что AI повышает производительность, мягко говоря, не совсем точно. Включение AI-ревьюера снижает производительность и увеличивает время выполнения задачи.

Вместо этого оно существенно повышает качество. Наверное, это тихая революция в software engineering, потому что количество найденных идиотизмов и ошибок зашкаливает. Через несколько лет, когда ai-reviewed код начнёт составлять ощутимый процент от общей кодовой базы мы начнём видеть синергентический эффект этого. Что-то поменяется (если к тому времени AI не перепишет всё к чертям, во что я не верю).

Оно повышает не лучшее качество, оно повышает худшее качество. Миллион глупостей остающихся в коде, документации, ранбуках и т.д. внезапно оказываются хотя бы частично исправлены.

Что исправляет больше ошибок? Система типизации или AI? AI ловит ошибки совершенно недоступные для системы типов и линтеров, включая логические ошибки и ложные посылки.

(Да, я знаю, что они галлюцинируют, это не важно, важно, что процент найденных ошибок по сравнению с шумом достаточно велик, чтобы на этот сигнал можно и нужно было обращать внимание).

Вчера я рисовал на вайтборде специально для chatgpt. Я задал ему хитрый вопрос про перенос коммитов с одного бранча на другой (более ранний), и для хорошо заданного вопроса мне пришлось нарисовать пример tree. Я получил ответ на свой вопрос (rebase -i --onto), но для истории: вчера я первый раз рисовал для робота.

Если что, gpt4 фейлится с нежным перестуком галлюцинаций. Уже три попытки и с custom GPT, и с general, и с answer machine.

По загруженному файлу с метриками well-known приложения (т.е. по которому есть информация в training set) написать набор алертов прометеуса на такие, которые свидетельствуют о внутренних проблемах приложения или проблемах в другими серверами, с которыми взаимодействует приложение.

Да, я понимаю, что это я уже планку задираю высоко-высоко. Но если не задирать, останутся только рецепты коктейлей, да?