TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #131 · 4.01
Инструмент, которым мы делаем работу, очень важен. Да, хороший мастер плохим инструментом сделает лучше, чем плохой — хорошим. Но если речь об эмоциях и удовольствии от работы, здесь удобный и приятный в использовании инструмент значит очень многое. Я ненавидел сверлить стены, пока не купил аккумуляторный перфоратор. Обычным проводным это было мучение: каждый раз искать или розетку рядом или доставать и разматывать удлинитель. А ещё следить за тем, где там провод, и чтобы он не запутался в ногах, тем более когда ты на лестнице. Теперь же я только и ищу, чего б такого просверлить. Аккумуляторный перфоратор — 12/10, стоит каждого рубля. Подобного много. Собирать мебель приятнее шуруповертом с нужной битой, нежели шестигранником, который кладут в комплект. Делать прямые распилы приятнее циркуляркой, а не лобзиком. Класть плитку приятнее с лазерным уровнем и системой выравнивания. И так далее. В программировании аналогично. Я очень высоко ценю удобство языка, на котором пишу. Возьмём к примеру сверлильный станок: он тяжелее, сложнее и занимает больше места, чем дрель. А ещё не везде его можно применить. Но там, где можно, станок позволяет вам выдерживать угол. По сути вся его роль в том, чтобы взять на себя вес дрели и помешать вам сделать ошибку. Мешать делать ошибки — важное свойство инструмента. Именно поэтому я предпочитаю языки с типами. Да, хороший мастер и обычной дрелью просверлит не хуже. Но, напомню, речь идёт об удовольствии, об эмоциях, а не только о результате. Система, которая не даёт сделать ошибку, не только более надёжна сама по себе, но и много приятнее в плане эмоций. Когда ты сложил весь пазл, и последний кусочек идеально вошёл в своё место — это чувство удовлетворения сравнимо с тем, как ты вставляешь новую строчку в программу, и она без ошибок подходит по типам, а из списка подсказок IDE можно брать самые верхние пункты. #life#dev
Търсене: #filesystem
@sudo_recast · Post #484 · 02.11.2022 г., 03:09
LXC https://linuxcontainers.org/lxc/manpages//man7/lxc.7.html Overlay #Filesystem https://www.kernel.org/doc/html/latest/filesystems/overlayfs.html https://wiki.archlinux.org/title/Overlay_filesystem #til#container
Hashtags
@githubtrending · Post #14657 · 01.05.2025 г., 14:30
#c_lang#embedded#filesystem#microcontroller LittleFS is a file system designed for small devices like microcontrollers. It helps keep your data safe even if the power goes off suddenly. This is because it uses a "copy-on-write" system, which means it doesn't overwrite old data until the new data is safely stored. LittleFS also helps extend the life of your storage by spreading out writes across different areas, a process called wear leveling. This makes it very reliable and efficient for devices with limited memory and storage. https://github.com/littlefs-project/littlefs
@githubtrending · Post #14917 · 05.07.2025 г., 13:00
#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3 RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage. https://github.com/rustfs/rustfs
@githubtrending · Post #15561 · 14.03.2026 г., 12:30
#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+. https://github.com/volcengine/OpenViking