@tomoko_channel · Post #1349 · 14.10.2025 г., 01:16
🔖 独居生活清洁指南 - 少数派 #pinboard#clean https://sspai.com/post/43862
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1238 · 15.05
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
Hashtags
Търсене: #clean
@tomoko_channel · Post #1349 · 14.10.2025 г., 01:16
🔖 独居生活清洁指南 - 少数派 #pinboard#clean https://sspai.com/post/43862
@LiveHealthy · Post #7080 · 20.03.2025 г., 21:58
#clean#kitchen
@Shumozy · Post #8776 · 25.12.2025 г., 07:59
#Windows#Install#Clean Up https://pan.quark.cn/s/04a85bcccc73 https://pan.baidu.com/s/1UxkdBBRzvvwtgcLQ3-VFBA?pwd=yguj https://pan.xunlei.com/s/VOhJVolqMRujDdmMR4dvqQj-A1?pwd=hgan 频道指南机场推荐AI绘画
@TestFlightX · Post #34484 · 06.11.2024 г., 01:23
#SPAMDRAIN#CLEAN#EMAIL https://testflight.apple.com/join/dXHMfCSC
Hashtags
@githubtrending · Post #15374 · 28.12.2025 г., 13:00
#shell#analyzer#appcleaner#clean#cleaner#cleaner_cli#cleaner_script#command_line#daisydisk#istat#mac#macos#optimize#sensei#shell#uninstall Mole is a free, open-source terminal tool that deeply cleans and optimizes your Mac by removing caches, logs, browser junk, and app leftovers—freeing up gigabytes like 95GB in one go. It smartly uninstalls apps with all hidden files, analyzes disk space visually, monitors CPU/memory live, and rebuilds caches for better speed. Install easily via curl or Homebrew, preview changes safely, and use Touch ID. This saves you money on paid cleaners, reclaims storage fast, boosts performance, and diagnoses issues simply from your terminal. https://github.com/tw93/Mole