Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете.
В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное.
Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода.
Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний.
Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать.
Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot.
С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу.
#dev
🕵️ Arthur Hayes Buys Another $1.1 Million in HYPE
According to Lookonchain, Arthur Hayes bought another 26,022 HYPE yesterday for about $1.1M, marking his first HYPE purchase in nearly three months. He now holds 247,334 HYPE worth approximately $10.44M, with unrealized gains exceeding $2.5M. Bitwise is also advancing its Hyperliquid index ETF filing. #etf
#ETF
Bitcoin-ETF BlackRock в топе притока средств
Bitcoin-ETF от BlackRock — IBIT — занял 11 место по притоку средств в апреле с показателем около $2,3 млрд.
Это примечательно, так как IBIT — единственный ETF в списке с отрицательной доходностью с начала года (YTD), но при этом продолжает привлекать капитал.
Для нового ETF такой объем притоков — редкость: обычно подобные позиции занимают уже устоявшиеся фонды.
Также в топе оказался DRAM ETF (12 место). Это тематический фонд, ориентированный на сектор памяти и полупроводников (DRAM-чипы) — один из ключевых сегментов инфраструктуры для AI и дата-центров.
#ETF
Bitwise и Roundhill запускают ETF на prediction markets
Компании Bitwise и Roundhill подали заявки на новые ETF, завязанные на рынки прогнозов.
Что внутри:
— ставки на рецессию (Yes / No)
— трекинг событий вроде увольнений в технологическом секторе
Это первые ETF такого типа — фокус смещается на макроэкономику и реальные экономические события.
Фактически речь о новом классе инструментов: инвесторы смогут получать экспозицию к вероятности событий, а не к самим активам.
#ETF
GSR запустил ETF на BTC, ETH и SOL
GSR объявила о запуске своего первого ETF под тикером BESO. Это активно управляемый фонд, который инвестирует в Bitcoin, Ethereum и Solana. Комиссия фонда составляет 1%.
Задача фонда — обгонять индекс из BTC, ETH и SOL, а не просто повторять его структуру. На этом фоне Bloomberg-аналитик James Seyffart считает, что именно такие корзинные крипто-ETF — активные и пассивные — могут стать одним из самых быстрорастущихсегментов рынка в ближайшие годы.
#ETF
Bitwise и GraniteShares подали заявки на “prediction-style” ETF
Bitwise и GraniteShares присоединились к Roundhill Investments и подали заявки на запуск ETF с механикой, напоминающей рынки прогнозов.
Фонды предполагают бинарную структуру выплат: инвесторы фактически делают ставку на наступление конкретного события к определенной дате, а расчет происходит по принципу “да/нет”.
Если регулятор одобрит структуру, это станет новым форматом ETF, который приблизит традиционный рынок к логике prediction markets.
#ETF
ProShares запустил KRYP - ETF на корзину CoinDesk 20.
ProShares вывел на NYSE Arca фонд ProShares CoinDesk 20 Crypto ETF (KRYP). Он дает экспозицию к 20 крупнейшим и наиболее ликвидным криптоактивам через индекс CoinDesk 20.
В индексе нет стейблкоинов, мемкоинов, wrapped- и privacy-токенов. Пересмотр состава и весов - раз в квартал (январь, апрель, июль, октябрь). Ограничения по концентрации: до 30% на крупнейший актив и до 20% на остальные при назначении весов.
KRYP не покупает крипту напрямую: фонд использует свопы для повторения динамики индекса. Комиссия (expense ratio) - 0,58%, распределения заявлены ежемесячно.