TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #884 · 5.10

Роскосмос пару дней назад опубликовал отчёт о том, почему упала "Луна-25". Там конечно канцелярит, но можно примерно понять, что двигатель коррекции получил неверные данные от акселерометра: из-за возможного попадания в один массив данных команд с различными приоритетами их исполнения прибором Это очень похоже на программную ошибку, а это моя сфера, и я решил над ситуацией поразмыслить. Хейтеры сразу стали строчить комментарии в стиле "Ололо, наняли каких-то идиотов, которые простейшие тесты не провели". Тут обычно справедливо вспоминают аварию с европейской ракетой Ариан-5 в 1996 году. Там буквально из-за пары строчек кода в результате неправильного приведения числовых типов ракета за 7 млрд баксов развалилась на куски в воздухе. Бывает. Что касается Роскосмоса, при всей его сомнительной репутации, объяснение "Дураки не провели тесты" звучит лично для меня неправдоподобно. На мой личный взгляд возможны два варианта: 1. Если в описании ошибки слово "приоритет" обозначает какой-то признак внутри объекта команды, значит, на входе в приёмный модуль эти команды не были отфильтрованы. Выглядит как грубая ошибка, целый логический блок упущен. Вряд ли этот блок вообще не написан, скорее всего он не выполнился. Такое бывает, если в тестовой среде есть какое-то условие, которого нет в рабочей, и именно это условие отвечает за выполнение участка кода. Сталкивался с таким миллион раз. Самое дикое из последнего: код парсит эксель-таблицу с числами. Разработчик написал, запустил проверил, прогнал тесты, всё ок. Отправляем в прод — все числа будто бы рандомно меняются на другие. Запускаем снова — у всех разработчиков функционирует нормально, а в проде на сервере нет. Таблица одна и та же. Можете подумать, почему так. Ответ: у разработчиков стоит русская локаль и десятичный разделитесь это запятая, а на проде в докере точка. При парсинге на проде запятая уже интерпретируется как разделитель тысячных разрядов. 2. Куда вероятнее, что слово "приоритет" в описании ошибки обозначает время, а, значит, список команд просто не был отсортирован, и в обработчик уже после актуальных значений попали какие-нибудь начальные нулевые данные, сбившие логику. По косвенному описанию проблемы очень похоже именно на это. Значит, на тестах всегда порядок возникновения команд соответствовал порядку их прихода, а в реальности перестал соответствовать. Вообще, работать с железом очень сложно. Какую-нибудь схемку заглючило от холода, она задержала ответ от датчика на миллисекунду, и всё. Никто не знал, что такая проблема возможна, пока она не возникла. Мне рассказывали о таком случае: юзер логинится на сайт и иногда логин проходит, а иногда нет. Логин и пароль те же самые. Просто в случайные моменты времени ему возвращают токен авторизации, а в другие моменты времени ошибку 403. Никакой закономерности нет вообще. Нет зависимости от времени суток и даты. Сервер точно работает стабильно и не падает все 100% времени. Почему так может быть? Ответ: у сервиса авторизации два инстанса, перед которыми балансировщик нагрузки. В одном инстансе данные для авторизации есть, в другом нет. Балансировщик при примерно одинаковой нагрузке включает просто случайный выбор между ними. В общем, программисты иногда допускают такие косяки, что какая-то мелочь может привести к серьёзной аварии. Это я вам говорю как программист, который пишет для атомных станций :) #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #devin

当前筛选 #devin清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14858 · 23.06.2025 г., 13:30

#other#ai#bolt#copilot#cursor#cursorai#devin#devinai#github_copilot#lovable#open_source#replit#system_prompts#trae#trae_ai#trae_ide#v0#vscode#windsurf#windsurf_ai You can access a huge collection of over 7000 lines of official system prompts and internal tools from many AI models and agents like v0, Manus, Cursor, Replit Agent, and more. These prompts guide AI to work better by giving clear instructions, which helps the AI give more accurate and useful answers. Using these prompts can save you time, improve AI performance, and make your interactions with AI smoother and more productive. Plus, there’s a free AI security audit service to help protect your AI systems from leaks and hacks, keeping your data safe. Supporting this project helps keep these valuable resources updated. https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools