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
Цены на российские сырьевые товары: насколько доступны котировки?
2022 год кардинально изменил торговые потоки, но мы уже в 2025 году: и участники рынка, и ценовые агентства уже адаптировались к новым условиям и запустили котировки. Экспортерам иногда «не хватает» котировки на конкретном базисе, но, по крайней мере, одна котировка для товара российского происхождения обычно доступна, что позволяет оценивать актуальные дисконты/премии к мировым ценам и анализировать текущую рыночную ситуацию.
Мы попробовали сделать свод по доступным ценовым котировкам для российских экспортных товаров. Почти наверняка это неполный список, а иногда данные могут отсутствовать для конкретного товара. Например, могут быть доступны данные по многим видам нефтепродуктов, но не по российскому битуму. Вероятна, и обратная ситуация – для продуктов, по которым мы поставили «-», на самом деле, есть ценовые котировки. На наш взгляд, в наименьшей степени сейчас покрываются рынки СПГ, цветных металлов, стальной продукции.
* зеленым отмечены позиции, по которым доступны полноценные котировки, желтым – в случае, если ценовые котировки доступны для нерелевантных рынков (например, для внутреннего рынка), но эти цены также используются экспортерами/импортерами из третьих стран, розовым – если доступны лишь данные по отдельным сделкам.
#ЦеныНаСырье#PRA
Цены на сырьевые товары: что нужно делать по мнению Владислава Мищенко
Дмитрий Гусев обращает внимание на интервью Владислава Мищенко в "Российской газете". Владислав Мищенко, экс-глава московского офиса Argus Media, является, вероятно, одним из самых титулованных независимых экспертов в области ценообразования на сырьевых рынках. Интервью, данное в правительственной газете, можно рассматривать как программное, и, действительно, богато на идеи.
Но позволим себе и немного поспорить с господином Мищенко:
- "у стран Ближнего Востока... есть своя биржа..., у США и стран Северной Америки - свои площадки.... У России,... таковой площадки нет."
Мы привыкли к тому, что рынок - сложнее. Например, бенчмарк при определении официальной цены на нефть, поставляемую Saudi Aramco (Official Selling Price, OSP), определяется местом поставки: для стран ЕС цены привязаны к ICE Brent, при поставках в Азию - к Platts Dubai, а в США (редкое сейчас направление) - к ASCI. Другие поставщики тоже чаще выбирают данные Platts и Argus, а не биржевые котировки, ведь биржи пришли на этот рынок (в его современном изводе) не так уж и давно.
А ценовых агентств, работающих на российском рынке, и сейчас не так уж и мало - от международных Platts и Argus, до российского НААНС-Медиа.
- "из-за действия санкций стоимость нашей нефти, оказывается заниженной через систему плавающих дифференциалов..., зачастую под влиянием исключительно конъюнктурных факторов".
Это объективная ситуация, ведь на рынке помимо продавцов есть и покупатели и цена образуется там, где предложение встречается со спросом. Вероятно, можно придумать наш, российский механизм для снижения дисконтов, но не окажемся ли мы в ситуации, описанной когда-то давно Фазилем Искандером в "Сандро из Чегема": чегемцы, торговавшие на городском рынке продуктами, иногда заламывали неимоверные цены и, не найдя покупателей, увозили все назад, в горы, говоря: "ничего, сами съедим"?
- "Нам нужен свой нефтяной эталон. Например... ВСТО".
Мы привыкли, что есть простая технология - нужно создать ценовое агентство для оценки стоимости физических партий, запустить фьючерс на бирже и - бенчмарк готов. Почему же до этого несколько попыток создать бенчмарк на основе Urals не увенчались успехом? Возможно, потому что производство бенчмарков отчасти искусство, а не механическая процедура?
- "Эту же практику можно применить... и для других товарно-сырьевых групп - зерно, минеральные удобрения, металлы, химия, газ"
Горячо поддерживаем. Если на рынке нефти и нефтепродуктов работает достаточно много ценовых агентств и СПбМТСБ, то вот освещение других рынков должно быть ярче.
Каким, например, котировкам российского зерна сейчас можно доверять?
#PRA#ESPO#Platts
#Elezioni#Romania#Presidenziali
Risultati definitivi:
Affluenza: 64,72% (+9,86 rispetto al 2019)
Nicușor #Dan (supp. #USR-#DREPT-#PMP-#FD-#REPER-#PRA-#Verzii|EPP|RE|G/EFA): 53,6%
George #Simion (#AUR|ECR): 46,4%
Nicușor Dan eletto nuovo Presidente della Romania.
In foto, la mappa del voto.
@OsservatorioEsteri
#Elezioni#Romania#Presidenziali
Risultati definitivi:
Affluenza: 53,21% (+0,65 rispetto al 2024)
George #Simion (#AUR|ECR): 40,96%
Nicușor #Dan (supp. #USR-#DREPT-#PMP-#FD-#REPER-#PRA-#Verzii|EPP|RE|G/EFA): 20,99%
Crin #Antonescu (supp. #ARo|S&D|EPP): 20,07%
Victor #Ponta: 13,04%
Elena #Lasconi (#USR|RE): 2,68%
Lavinia #Șandru (#PUSL|Centro umanista populista): 0,64%
Daniel #Funeriu: 0,43%
Cristian #Terheș (#PNCR|ECR): 0,39%
Sebastian #Popescu (#PNR|Populisti): 0,28%
John Ion #Banu: 0,23%
Silviu #Predoiu (#PLAN|Centro): 0,18%
Necessario un secondo turno tra Simion e Dan.
In foto, la mappa del voto.
@OsservatorioEsteri