Два дня был экспертом на хакатоне по разработке для студентов. Участники, как правило, 4-5 курс, бакалавры и магистры. Многие ребята очень сильные, показали отличный результат, получше, чем у некоторых взрослых программистов с резюме и зарплатой.
Так вот, заметил интересный эффект. Студенты — даже очень компетентные — не могут побороть желание переусложнять систему и использовать чуть ли не все известные им фреймворки и технологии. Даже не знаю, какую аналогию привести — представьте что терапевт делает вам 20 различных видов осмотра на приёме и просит сдать 20 анализов на разные виды вирусов и других болезней, которые ему известны. Вроде и плохого ничего, но и не нужно. С архитектурой приложений аналогично: надо не только знать, что и когда применить, но и чувствовать, что и когда НЕ применять. Это, конечно, приходит с опытом.
Справедливости ради, многие энтерпрайз системы, которые делаются состоявшимися специалистами, тоже переусложнены: условному Твиттеру, конечно же, не нужна никакая тысяча микросервисов. Но там на разработку еще и бизнес влияет и избыток ресурсов, а здесь у студентов тяга к умножению сущностей проявилась особенно ярко и характерно. Например, команда крутых технарей из Бауманки сделала чат-бота на 40 контейнерах, девопс там конечно красавчик, но к дедлайну до конца соединить не успели (хотя всё равно заняли призовое место).
#dev
По теме мне особенно нравится вот эта картинка:
#python#agents#graph#llms#rag
Graphiti helps AI systems handle constantly changing information by building real-time knowledge graphs that track relationships and historical data, allowing them to integrate user interactions, business data, and external sources seamlessly. Unlike traditional methods, it updates information instantly without needing full recomputations, enabling precise historical queries and efficient hybrid searches. This helps AI applications stay context-aware, automate tasks effectively, and manage complex, evolving data with minimal delay.
https://github.com/getzep/graphiti
#typescript#csv#diagrams#graph#json#nextjs#react#tool#visualization#yaml
JSON Crack is a free, open-source tool that instantly turns complex JSON, YAML, CSV, XML, or TOML data into clear, interactive graphs, making it easier to explore and understand your information. It lets you convert between formats, validate data, generate code (like TypeScript interfaces), run queries, and export visuals as images—all while keeping your data private since everything processes locally on your device[1][2][5].
https://github.com/AykutSarac/jsoncrack.com
#cplusplus#arduino#cansat#csv#embedded#graph#ground_station#iot#microcontroller#network#projects#qt#serial#serial_studio
Serial Studio is a free, easy-to-use tool that lets you visualize real-time data from devices like microcontrollers via serial ports, Bluetooth, or network connections. It works on Windows, macOS, and Linux, and offers customizable dashboards with various widgets to monitor sensor data, debug info, or telemetry. You can quickly plot data, export it as CSV for analysis, and even use advanced features like checksum validation and JavaScript data processing. It supports hobbyists, educators, and professionals by simplifying data monitoring and debugging, saving you time and effort in understanding your device’s output. Pro versions add commercial use and extra features[1][4][5].
https://github.com/Serial-Studio/Serial-Studio
#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm
RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in.
https://github.com/ruvnet/ruvector