Традиционная рубрика - новости AI)
Github таки выкатил AI джуна https://github.blog/changelog/2025-05-19-github-copilot-coding-agent-in-public-preview
За 40 баксов в месяц можно просто назначить тикет на Copilot, после чего провести ревью полученного Pull Request. Выглядит экономия на ЗП джуна в 20+ раз. И даже работает https://t.me/yegor256news/1648
Всем джунам приготовится)))
Я писал в одном из предыдущих постов - режим размышления и веб-поиск становится мейнстримом. Проверил - да, в том или ином виде они появились у всех AI ассистентов, которые попали в мое первое сравнение https://gitverse.ru/javadev/ai-tools-comparision/content/master/README.md. Разве что у GigaChat не нашел поиска, а у GigaCode - ни поиска, ни режима размышлений( Из особенностей - у Gemini и Microsoft Copilot поиск доступен не в AI ассистенте, а собственно в поиске - Google и Bing.
Из интересного - Gemini\Google стал наиболее сильно банить пользователей из России, смотрит на данные аккаунта Google, одного VPN не хватает. Даже переключение на США не помогает. Ну и ладно, не очень то и хотелось)
Новый тренд - специализированные креативные режимы. Подготовить презентацию, нарисовать картинку....
И еще один интересный момент. В свое время Роберт Мартин поднял очень важный вопрос - читаемости и сопровождаемости кода - в своей книге Чистый код. Да, я видел критику конкретных примеров кода из книги, но идеи оттуда IMHO всегда будут актуальны. Так вот - если присмотреться к генерируемому AI коду - многие принципы он выполняет. Названия понятные, Single Responsibility старается соблюдать. Тренировали модели я подозреваю на открытых проектах GitHub. И видимо фильтровали проекты, т.к. на GitHub традиционно выкладываются проекты всех входящих в ИТ)
#ai #ai_digest
Github таки выкатил AI джуна https://github.blog/changelog/2025-05-19-github-copilot-coding-agent-in-public-preview
За 40 баксов в месяц можно просто назначить тикет на Copilot, после чего провести ревью полученного Pull Request. Выглядит экономия на ЗП джуна в 20+ раз. И даже работает https://t.me/yegor256news/1648
Всем джунам приготовится)))
Я писал в одном из предыдущих постов - режим размышления и веб-поиск становится мейнстримом. Проверил - да, в том или ином виде они появились у всех AI ассистентов, которые попали в мое первое сравнение https://gitverse.ru/javadev/ai-tools-comparision/content/master/README.md. Разве что у GigaChat не нашел поиска, а у GigaCode - ни поиска, ни режима размышлений( Из особенностей - у Gemini и Microsoft Copilot поиск доступен не в AI ассистенте, а собственно в поиске - Google и Bing.
Из интересного - Gemini\Google стал наиболее сильно банить пользователей из России, смотрит на данные аккаунта Google, одного VPN не хватает. Даже переключение на США не помогает. Ну и ладно, не очень то и хотелось)
Новый тренд - специализированные креативные режимы. Подготовить презентацию, нарисовать картинку....
И еще один интересный момент. В свое время Роберт Мартин поднял очень важный вопрос - читаемости и сопровождаемости кода - в своей книге Чистый код. Да, я видел критику конкретных примеров кода из книги, но идеи оттуда IMHO всегда будут актуальны. Так вот - если присмотреться к генерируемому AI коду - многие принципы он выполняет. Названия понятные, Single Responsibility старается соблюдать. Тренировали модели я подозреваю на открытых проектах GitHub. И видимо фильтровали проекты, т.к. на GitHub традиционно выкладываются проекты всех входящих в ИТ)
#ai #ai_digest
The GitHub Blog
GitHub Copilot coding agent in public preview - GitHub Changelog
Backlog getting you down? Drowning in technical debt? Delegate issues to Copilot so you can focus on the creative, complex, and high-impact work that matters most. Copilot coding agent makes…
(Не) храните большие бинарные файлы в git
Есть такое общеизвестное правило - никогда не храните большие бинарные файлы в git. Почему?
Причин несколько:
1) большие файлы как правило бинарные, а при работе с бинарными файлами мы теряем значительную часто возможностей git - просмотр diff-ов, да процесс code review в целом
2) git начинает тормозить при разрастании репозитория, а учитывая, что хранится вся история изменений - с большими файлами выйти на этот предел (десятки и сотни Gb, вот тут есть пример от Microsoft https://t.me/javaKotlinDevOps/272) уже значительно проще.
И если с первой причиной что-то сделать сложно, то для второй решение есть. И называется оно Git LFS https://git-lfs.com/
Для начала небольшая справка. При git clone скачивается следующая информация:
1) метаданные
а) настройки git
б) список существующих веток и тэгов
2) история коммитов по всем веткам (.git)
3) актуальные версии файлов в текущей ветке
Суть решения:
1) большие файлы хранятся отдельно от текстовых, с текстовыми файлами хранятся только ссылки на них. Переиспользуем возможности файловой системы Linux
2) при клонировании репозитория большие файлы копируются только для текущей ветки, что ускоряет загрузку
Главный вопрос - когда это все может понадобится? Видится такой вариант - хранить контент вместе с исходниками. Вообще контент лучше хранить в CMS, но, например, если есть тесная связь контента с релизом, то может иметь смысл хранить их рядом. Что точно не стоит хранить в git - так это jar-ники.
Еще важный момент - для того, что Git LFS заработал, нужно:
1) проинсталлировать его на сервере
2) включить на репозитории
3) добавить в репозиторий по маске список файлов, которые надо считать большими.
4) существующие файлы в LFS не попадают, их нужно добавить заново или мигрировать
В целом LFS работает прозрачно, но команды git lfs clone и git lfs pull оптимизированы для работы с LFS и загружают данные быстрее.
Проект open source и поддерживаемый, был создан усилиями заинтересованных лиц - GitHub, Bitbucket.
#git
Есть такое общеизвестное правило - никогда не храните большие бинарные файлы в git. Почему?
Причин несколько:
1) большие файлы как правило бинарные, а при работе с бинарными файлами мы теряем значительную часто возможностей git - просмотр diff-ов, да процесс code review в целом
2) git начинает тормозить при разрастании репозитория, а учитывая, что хранится вся история изменений - с большими файлами выйти на этот предел (десятки и сотни Gb, вот тут есть пример от Microsoft https://t.me/javaKotlinDevOps/272) уже значительно проще.
И если с первой причиной что-то сделать сложно, то для второй решение есть. И называется оно Git LFS https://git-lfs.com/
Для начала небольшая справка. При git clone скачивается следующая информация:
1) метаданные
а) настройки git
б) список существующих веток и тэгов
2) история коммитов по всем веткам (.git)
3) актуальные версии файлов в текущей ветке
Суть решения:
1) большие файлы хранятся отдельно от текстовых, с текстовыми файлами хранятся только ссылки на них. Переиспользуем возможности файловой системы Linux
2) при клонировании репозитория большие файлы копируются только для текущей ветки, что ускоряет загрузку
Главный вопрос - когда это все может понадобится? Видится такой вариант - хранить контент вместе с исходниками. Вообще контент лучше хранить в CMS, но, например, если есть тесная связь контента с релизом, то может иметь смысл хранить их рядом. Что точно не стоит хранить в git - так это jar-ники.
Еще важный момент - для того, что Git LFS заработал, нужно:
1) проинсталлировать его на сервере
2) включить на репозитории
3) добавить в репозиторий по маске список файлов, которые надо считать большими.
4) существующие файлы в LFS не попадают, их нужно добавить заново или мигрировать
В целом LFS работает прозрачно, но команды git lfs clone и git lfs pull оптимизированы для работы с LFS и загружают данные быстрее.
Проект open source и поддерживаемый, был создан усилиями заинтересованных лиц - GitHub, Bitbucket.
#git
Telegram
(java || kotlin) && devOps
Всем привет!
Минутка истории. И разных подходов к работе с opensource.
1-я история. Жила была компания Microsoft, и в какой-то момент она "запустила" свою инфраструктуру разработки. Были выделены ресурсы для исправление этой ситуации. Один из примеров такой…
Минутка истории. И разных подходов к работе с opensource.
1-я история. Жила была компания Microsoft, и в какой-то момент она "запустила" свою инфраструктуру разработки. Были выделены ресурсы для исправление этой ситуации. Один из примеров такой…
AI и leetcode
Есть ряд известных компаний, предлагающих решение алгоритмических задачек на собесах. Почему они так делают в целом понятно - проверка алгоритмического мышления кандидата и навыков \ скорости написания кода.
Что меняется с появлением AI?
1) видится, что пользоваться AI на таких собесах не разрешат, т.к. современные агенты не просто могут решить задачку, но и даже написать тесты, проверяющие ее решение. Т.е. с AI никакой проверки на собесе не будет
2) с точки зрения сторонников данной практики ничего не меняется - такие задачки как проверяли способности к мышлению, проектированию и кодированию, так и проверяют. И я думаю, что они останутся на собесах
3) у противников данной практики основной аргумент усиливается. Если раньше можно было сказать - с вероятностью 90% мне это в реальной работе не понадобится, то сейчас цифра примерно равна 99%)
4) но возникает интересный момент. Вот решил кандидат за 1.5 часа 3 задачки. Даже 10 минут в резерве осталось. Появляется чувство: "А я хорош!)". Возникает мысль - интересно, а AI агент эти задачки решит. И агент решает их за 10 минут... И какие-то самые некрасивые мысли лезут ко мне в голову...
#ai #interview #algorithms
Есть ряд известных компаний, предлагающих решение алгоритмических задачек на собесах. Почему они так делают в целом понятно - проверка алгоритмического мышления кандидата и навыков \ скорости написания кода.
Что меняется с появлением AI?
1) видится, что пользоваться AI на таких собесах не разрешат, т.к. современные агенты не просто могут решить задачку, но и даже написать тесты, проверяющие ее решение. Т.е. с AI никакой проверки на собесе не будет
2) с точки зрения сторонников данной практики ничего не меняется - такие задачки как проверяли способности к мышлению, проектированию и кодированию, так и проверяют. И я думаю, что они останутся на собесах
3) у противников данной практики основной аргумент усиливается. Если раньше можно было сказать - с вероятностью 90% мне это в реальной работе не понадобится, то сейчас цифра примерно равна 99%)
4) но возникает интересный момент. Вот решил кандидат за 1.5 часа 3 задачки. Даже 10 минут в резерве осталось. Появляется чувство: "А я хорош!)". Возникает мысль - интересно, а AI агент эти задачки решит. И агент решает их за 10 минут... И какие-то самые некрасивые мысли лезут ко мне в голову...
#ai #interview #algorithms