TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1078 · 4.03

Первоначально я очень скептически относился к написанию кода нейросетками. Но при этой оценке я допустил ошибку: пробовал технологию на сишарпе, который, во-первых, знаю хорошо, во-вторых, на котором пишут в основном всякий энтерпрайз, где важна архитектура. Нейросети раскрываются, когда тебе нужно закодить чисто утилитарную вещь на малознакомом языке. Архитектуру ты всё равно строишь сам, да и проверить существующий код в большинстве случаев можешь без проблем. Но при этом не обязан помнить, как там в какой-то популярной библиотеке называется нужный метод, или какие есть в этом языке нюансы синтаксиса. Программирование это разговор человека с компьютером на языке компьютера. Нейросети делают шаг в сторону языка человека, но не так, как думают авторы новостных заголовков. Пока ещё в основном нельзя сказать «Сделай мне программу, которая посчитает деньги». Ты всё ещё должен иметь представление о структурах данных, алгоритмах, и, в общем-то, должен быть способен за вменяемое время написать такую программу самостоятельно. Поэтому и с нейросетью ты общаешься соответственно: «Два метода, в первый на вход поступает словарь с таким-то ключом, вытащи из него значения и отсортируй вот этим вот лямбда-выражением, второй метод проверяет пересечение таких-то двух выборок на непустоту и возвращает булев ответ, затем...». И вот это работает очень круто, потому что ты труба шатал помнить, что в этих ваших питонах None вместо Null или как там в каком языке инициализируется список. А так можно написать проект в два-три раза быстрее и с тем же уровнем качества, что и сам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #datax

当前筛选 #datax清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15397 · 07.01.2026 г., 12:30

#java#cdc#chunjun#dataops#datax#etl#flink#flink_streaming#java TIS is an easy enterprise data integration tool using batch (DataX) and streaming (Flink-CDC, Chunjun) with a simple interface to sync data end-to-end without complex scripts. Its v5.0.0 adds Pipeline AI Agent, letting you describe needs in natural language for auto-pipeline creation, smart plugin installs, and low-cost AI like DeepSeek. Install quickly via single-node, Docker, or K8S. This saves you time, cuts errors, simplifies ETL tasks, and boosts fun, efficient data pipelines for real-time analytics. https://github.com/datavane/tis