Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу.
Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе.
Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях.
Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения.
Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба.
#dev@clockstackwheels
🚀 Malaysia's February Industrial Output Growth Falls Short of Expectations
Malaysia's industrial production in February recorded a year-on-year increase of 3.1%, according to Jin10. This growth rate was below analysts' expectations, which had projected a 5.2% rise. The lower-than-expected performance highlights potential challenges in the country's industrial sector.
#Malaysia#industrialproduction#growth#economy#expectations#challenges#February
🚀 Crypto Industry Faces Severe Challenges Similar to 2019
The cryptocurrency sector is experiencing significant difficulties reminiscent of the extreme downturn in 2019. According to PANews, the industry is grappling with a severe lack of secondary market liquidity, a freeze in primary investment and financing activities, and a notable loss of talent. These challenges are contributing to a harsh environment for businesses and individuals involved in the crypto space.
#CryptoIndustry#Challenges#2019Downturn#SecondaryMarketLiquidity#InvestmentFreeze#TalentLoss#CryptoBusinesses#CryptoSpace
E-commerce Conversion Crisis
E-commerce stores face a critical challenge with low conversion rates from social media traffic—about half of the general average. Despite this, social networks are a major traffic source, with 64% of users making purchases through them, accounting for a third of online sales. This gap presents significant revenue losses for stores that fail to convert this traffic, highlighting a potential market for platforms aimed at boosting conversions.
Read more: Fastfounder
#Ecommerce#Conversion#SocialMedia#Traffic#Sales#OnlineShopping#Startup#Market#Revenue#Challenges#Users#Platforms#Retail#Growth#Insights#Business#Tech#DigitalMarketing#Shopping#Income#Reports