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
🚀 Tokenized Perpetual Swaps Reach $30.7 Billion in Weekly Volume
Tokenized perpetual swaps linked to traditional assets have seen significant growth, reaching a weekly volume of $30.7 billion by the end of March, according to NS3.AI. This figure represents 1.72% of the total crypto derivatives market. The surge was primarily driven by commodities, with total weekly volume across these contracts peaking at $54.5 billion during the metals rally in February.
#TokenizedSwaps#PerpetualSwaps#CryptoDerivatives#Commodities#MetalsRally#CryptoTrading#NS3AI#WeeklyVolume#FinancialMarkets#DigitalAssets
🚀 CFTC and DOJ Legal Actions Could Influence Future of Prediction Markets
The Commodity Futures Trading Commission (CFTC) and the Department of Justice (DOJ) have initiated legal proceedings against the states of Arizona, Connecticut, and Illinois concerning their actions against CFTC-registered prediction markets. According to NS3.AI, a recent 2-1 ruling by the Third Circuit Court upheld an injunction preventing New Jersey from applying its gambling laws to Kalshi, a prediction market platform. The court determined that Kalshi's contracts related to sports events are classified as swaps under the Commodity Exchange Act, thereby falling under the exclusive jurisdiction of the CFTC. This legal dispute has the potential to significantly influence the regulatory framework for decentralized prediction markets and crypto-native derivatives across the United States.
#CFTC#DOJ#PredictionMarkets#Kalshi#CommodityExchangeAct#Regulation#CryptoDerivatives#USLaw#LegalActions#DecentralizedFinance