Фигня этот ваш жпт5.4.

Попросил его написать скрипт на питоне где-то на 500 строк, причём вся логика линейная, просто надо условно говоря давать агентам те или иные инструкции в зависимости от десятка счётчиков. Так он начал концептуально тупить уже на первых 50 строках, кое-как вроде что-то собрал, где-то час я на общение с ним потратил, а как стал тестировать, и оказалось, что он так всё напутал со счётчиками, что надо вообще всё переделывать заново с нуля, а если делать точечные фиксы, то он сразу превращает всё в little ball of mud. А внимательный джун сделал бы, ну пусть за 4 часа, но как минимум чтобы всё работало по тикету.

Так что замена программистов на эйай таки пока что явно откладывается :) Понятно, что можно давить грубой силой -- запущать тучи агентов, которые будут перебором искать подходящий вариант миллионами токенов, но это же какая-то глупость...

Продолжаю работу с ментатами (и ментатками 🌷) 🤓

5 задач ужасающей сложности оказались правда ужасающими сложными для меня. С такой сложной схемой БД, где более 50 таблиц, мне работать не приходилось. И задачи правда оказались невероятно сложными с требованием сложной аналитики. Обычно в работе сталкиваюсь с БД до 10-15 таблиц, а то и меньше.
Очень сложно (практически невозможно) выполнять такую работу с незнакомыми для тебя сущностями. Я привык к продажам, остаткам, логистике, БД различных пользовательских сервисов. С играми я никогда не работал. И продумывать аналитику влияния погоды на атаки или влияние лунной фазы на что-то невероятно сложно. И все это без боевых данных...

Получили трёхкратную разницу. Я не ожидал, что hibernate будет тащить так много лишних данных. В изначальном варианте с orm было очень много джоинов. Кажется это связано с тем, что сущности тесно связаны друг с другом и такая длинная цепочка джоинов является попыткой распутать клубок связей. Однако данные, которые достаются с помощью такого объёмного запроса нам не нужны и эти длинные запросы избыточны...

Однажды я полагал, что в одном из методов данные выдаются в упорядоченном виде, ну и закладывался на такое поведение. Потом выяснилось, что во время проверок так складывались звёзды и данные выдавались по возрастанию id...

Для себя я сформулировал простой принцип, который хочу применять дальше: перед тем как писать или менять код, стоит задать себе вопросы «зачем это существует?», «в каком месте системы это используется?» и «что нельзя делать с этим кодом». Если ответы не очевидны из сигнатур и структуры — они должны быть записаны в комментариях...

Тесты не спасают от всех багов — только от тех, на которые ты догадался написать проверку.
Например, что должен вернуть метод CalculateAverage для массива { 1, 2 } — 1 или 1.5? Если такой тест не написан,
баг может жить в коде годами, пока кто-нибудь не столкнётся с ним в продакшене...

Если честно, то я не задумывался о таких мелочах. Теперь понимаю, насколько это было недальновидно. Особенно мне казалось использование словаря в подобных случаях избыточным. Теперь вижу, что result['fresh_messages'] намного понятнее, чем fresh, old = some_function(). Не нужно держать в голове порядок возвращаемых элементов.
На будущее:
Нужно регулярно задавать себе вопрос: "А не скрыта ли здесь логическая связь?"
Чаще использовать словарь вместо кортежа...

Вообще, все больше и больше кажется, что иду (скажем мягко) не очень верным путем. Но тут, наверное, надо однозначно упереться в уже явный тупик, чтобы по факту можно было проанализировать свои шаги, которые туда и привели...

Затем я попытался достичь 10k RPS создав 10 тысяч пользователей(хотя для такого rps это, как будто, много). Но прогон завершился с ошибками и я даже не получил отчёт. Ещё впервые за долгое время услышал как мак гудит вентиляторами :)

По дипломному проекту, по заданию 42 следующий результат: поработал со Swagger. Самое для меня странное, что мы ведем документацию на апи в Swagger (все описание делаем вручную) - а я даже не в курсе был, что он может это все сам генерировать...

Чувствую, что надо переходить к AI-темкам, так как бизнес хочет вокруг AI строить все решения.
...В этом проекте я вообще максимально долго пытался сохранить монолит, но так как приходит вторая большая команда, то придется делить его как минимум на 2 (микро)сервиса, чтобы команды не толкались в одной кодовой базе...

Ну, "поделить монолит на несколько частей и будет проще автономным командам", это уже многократно проверенная иллюзия. Сейчас весь FAANG наоборот уходит в монолиты, на днях как раз несколько постов на эту тему выложу. Кодовую базу надо делить не на микросервисы (это техническое решение), а на правильную доменную логику, из которой архитектура будет следовать уже естественно и легко.
Как? Вот уже прям в марте будет вам гайд "Функциональные Архитектуры" 🔥

Решил расширить свои лингвистические/блогерские изыскания немного в сторону художественную. Если программирование пока ещё сопротивляется пришествию AI, то вот художественную литературу пора уже уничтожать более чем полностью :) Ну, и там и там мэйнстрим/попсу/хипстерство имею в виду конечно.

И код, и текст, и музыка, и картинки сами по себе не будут помоями только потому, что созданы искусственным интеллектом. Код, текст, музыка и картинки будут помоями независимо от того, кто их автор (белковый или цифровой) -- они помои просто потому, что они помои.

И у кода, и у худ.текста очень много общего, причем как in small, так и in large. Я за свою жизнь прочитал немалые тысячи книг (и продолжаю активно), из них немало по лингвистике и литературоведению (у нас в редакции в 90-е работали суровые литературные редакторы советской школы), и на лит.курсах занимался, и вот теперь хочу в заключение немного поэкспериментировать в смежной сфере.

Книги пишутся обычно по двум схемам.

Инженерная (чистое графоманство, или даже скорее литературное цыганство :) -- это когда структура/схема/сюжет книги продумываются заранее достаточно подробно (примерно как проектируем программный проект на абстрактных уровнях), и потом на такую рыбу наращивается мясо -- непосредственно текст. По такой схеме пишут 98% бесталанных авторов, мечтающих издасться ради тщеславия, ну и практически все коммерческие авторы, попавшие в струю. Со временем они всё дальше и дальше уходят в "проектирование" рыб своих книг, а к их реализации для ускорения темпа массово привлекаются дешёвые литературные негры. Никакого творчества, просто бизнес.

Писательская (это удел чистых талантов, но при этом здесь также довольно велик процент сумасшедших :). Автор задумывает некоторую идею, делает конечно какие-то очень схематические наброски, но пишет текст в некотором трансе: на сознательном уровне он реально не знает, как будут вести себя его персонажи! он их просто вводит в контекст и конфликты, задаёт общее направление, но последующий сюжет развивается "естественно" как бы самими персонажами (в подсознании автора).
Вы не поверите, но 80% великих книг были написано именно так. Ну максимум 20% "инженерии".

=

И так как я совершенно бесталанный в художественном плане, то хочу довести до идеала инженерный подход. Ведь "проектирование" книги in large -- это по сути процесс, изоморфный проектированию системы, разве что менее формальный. А нейронки сегодня пишут код художественный текст вот точно уже лучше 98% не только литературных негров, но профессиональных авторов — на уровне хорошего PhD.

То есть и тут на первый план, как и в IT, выходят скиллы "техлида": качественные замысел, сюжет, драматургия, умение зацепить/увлечь, примерно как и в геймдеве кстати. Ну и стиль/in small самого текста конечно важен (как картинка в игре).

Цель тут у меня экспериментальная -- достичь теоретически возможного литературного качества. Потому что так-то сегодня дай нейронке промпт "напиши мне книгу про шпионов в духе Штирлица", и она тебе за час выдаст целую серию книг -- правда, ужасающего качества во всех отношениях...

.

Облако драгоценностей за неделю.

В отчётах по карьере теперь обязательно пояснять, как вы используете AI в своей работе (если не знаете как, я подскажу).

Приватный клуб.

Спецификация — идея в целом полезная. Но есть большой нюанс: синхронизация спецификации как письменного артефакта, с изменяющейся программной системой, требует постоянных затрат, а программисты созданы для серийных работ...

Для донов-начинающих:

С вероятностью 98% обучение теме искусственного интеллекта с обещаниями научить на этом зарабатывать, получить новую профессию — классическая схема мошенничества. И вот почему...

Для донов-неначинающих:

Продолжаю выкладывать для донов материалы СильныхИдей — доступны моим курсантам, но тут расширенные и дополненные версии.
78. Микросервисы должны умереть
Никто из крупных компаний не начинал с микросервисов. Никто не загружался с помощью service mesh. Они начинали с простого. Они развивались осознанно и эволюционно. Они масштабировались, когда к этому вынуждала реальность, а не хайп на конференции.
И после многих лет наблюдения за тем, как компании масштабируются и перестраиваются, вот что сегодня выделяют гуру программной инженерии:
только три модели архитектуры стабильно работают в условиях реального роста...

(все старые материалы для донов быстро сгорают)


=

Новые материалы для ментатов Лаборатории.

В курс карьеры добавлен 129-й материал "Стабильность -- это ловушка".
Чем больше вы обеспечиваете себе безопасность и стабильность (которая на самом деле всегда иллюзорна), тем труднее становится на самом деле пойти на риск (хотя реальный риск прежде всего завязнуть в карьерном болоте)...

В СильныеИдеи добавлен материал "136) SOLID26: LSP".
Единственный в SOLID хороший принцип :) И теперь я понимаю почему: он был изобретён людьми, которые знали математическую теорию типов...

💪🏻

Мы здесь, потому что это трудно.

=

Гайд про функциональные архитектуры, 64 топика (+9), как наберётся 64, дам ментатам доступ :) Мои ближайшие планы на эту весну уже реализовываю в рамках этого гайда.

=

— Это произойдёт, и вы ничего не сможете поделать!
В этих словах прозвучала надменность, свойственная ментатам, когда они попадают на поле своей логики.
"Еретики Дюны"

Порассуждаю письмом на эту темку.

Числовых характеристик художественного текста существуют многие десятки если не сотни, причём по самым разным критериям. Лингвистические, стилистические, архитектоника, концептуальные, смысловые... И если по многим из них математические исследования ведутся уже давно по понятным причинам, то возможность как-то (и весьма кстати неплохо) оценивать смысл, а также различные ранее считавшиеся неуловимыми вещи (чисто "творческие") с явлением нейронок стала реальностью.

Sentiment analysis, Topic modeling & thematic analysis, Стилеметрия etc. То есть сегодня количественно можно мерять семантическую глубину, энтропия vs. шум (база хорошего текста, на самом деле), и ещё много чего. В computer science активно ведутся исследования, например свежее
Machine Learning-Based Sentiment Analysis in English Literature: Using Deep Learning Models to Analyze Emotional and Thematic Content in Texts

Ну и конечно появились онлайн-сервисы с неплохим набором подобной аналитики, причём есть очень даже хорошие конкретно для русского языка. Ссылки давать не буду чтобы не выглядело рекламой, вот небольшой обзор основных таких сервисов.
С LitCritic AI и другими обязательно поэкспериментирую с проф версией.

Там не упоминается ещё RuLingva лаборатории КФУ «Мультидисциплинарные исследования текста» (везёт же тамошним студентам аспирантам :). В МПГУ ведутся исследования по многослойному анализу текста с акцентом на ритме, ярославские учёные разработали ProseRhythmDetector.

Почему такой акцент на ритме? Потому что это характеристика подсознательная, подпороговая, но при этом крайне важная. Буквально только в этом столетии появилось математическое подтверждение гениальной идеи Андрея Белого, который предполагал, что ритм связан со смыслом. А теперь ещё оказывается, что и обратное тоже верно! То есть в частности анализировать чисто человеческие характеристики восприятия текста можно формально через ритм.

10 лет назад вышла монография "Гармоническая организация художественного произведения", можно купить на литресе например, где ровно за эту тему поясняется. Ритм перестал быть "невыразимым" -- он стал измеримым, что потянуло за собой кучу других ранее казавшихся принципиально неизмеримыми характеристик текста, а появление нейронок подняло такой анализ вообще на топовый уровень!
(и с конспирологической т.зр., раз удаётся формализовать даже такие нюансы, растет вероятность, что это всё симуляция:)

Пока я сформулировал предварительный пайп из семи шагов, который потенциально должен будет уничтожить весь мэйнстрим-худлит :)

Святые писатели говорили, что все великие тексты написаны по одному рецепту: 1% гениальности и 99% радикального редактирования, и я хочу этот рецепт автоматизировать.

Тренироваться буду на котиках -- на вас, дорогие, уж извините :) Занимаюсь этим исключительно из любви к науке и творчеству (художник должен быть голодным).

И ты, огневая Музыка слов,
Безумствуй, сжигая меня,
Россия, Россия, Россия,–
Мессия грядущего дня!
А.Б.

Когда решил изучать программную инженерию самостоятельно, а не в нашей Лаборатории.

Гениально: "CashClaw - опенсорсный ИИ, который будет просто грести деньги лопатой и постоянно обучаться, становясь всё лучше и лучше в заработке"

Даже "зороботок на крипте 100500%" до подобного не додумался :)
Вопросы "если эта штука умеет зарабатывать, так зачем же вы её всем отдаёте?" задавать конечно не имеет смысла. Но зато какой вирусный пиар по всему миру.

"Гуру объяснил (менеджерам Сбера), что менеджер должен постоянно пребывать в моменте, потому что все бабло исключительно там
Гуру из Индии – святой. Настоящий. Его в «Роллс-Ройсе» возят. Цветы под ноги кидают, все дела. А учитель йоги, если его за сто долларов нанимают – это эрзац. Там только слова такие же, а то, что за ними стоит, внутреннее состояние, оно может быть совсем-совсем другое. Особенно если он на свои курсы йоги в метро ездит и все эти хари ежедневно видит."
-- Пелевин

Всё, что мне нужно для счастья:
- компьютер
- высокоскоростной интернет
- 1 миллиард долларов

Программисты прошли путь от безумно ленивых до безумно продуктивных, и всё это за пару лет благодаря LLM.

Много лет в своей карьере я ценил некоторые неправильные вещи (некоторые были прям очень неправильными). Это заставляет меня задуматься, что я неправильно оцениваю прямо сейчас.
(Но за все 47 лет непрерывного программирования стратегической ключевой ошибкой всегда, вижу из сегодня, было недооценивание силы computer science и математики)

Сегодня оказывается День свободы слова в Интернете lol

То-то телеграм лежит по всему миру: видимо Паша выкатывает новый стелз-фикс )))

Честно говоря, не понимаю ажиотаж вокруг этого вашего макса-шмакса. Хотя нет, понимаю: это классическая операция прикрытия (только проводят её явные дилетанты в теме :). Ведь этот национальный мессенджер из трёх английских букв -- ну максимум 0.2% от национальной цифровой инфраструктуры, в которой имеются проблемные куски в сотни раз крупнее, и где на многие годы вперёд нет никаких перспектив импортозамещения ни в программном, ни в аппаратном формате (личное оценочное суждение). Ну вот, переводим внимание с реальных проблем на какую-то более-менее работающую крохотулечку, тем более что задачка-то по большому счёту абсолютно типовая, и можно бравурные отчёты делать.

Но вот главное, что честно не понимаю: есть клиент ВКонтакте (и ОК:), в нём куча возможностей, включая и чаты, и видеозвонки, и всего другого. Это уже нормально работающий, десятилетием проверенный - и куда более национальный по сути, чем макс - мессенджер, ну так и зачем создавать ещё одну альтернативу под той же крышей?

Этой весной будет 7 лет, как я открыл Лабораторию(экс-Школу), и всё это время практически 100% моего нано-"бизнеса" велось и ведётся в VK. Где-то в 2020-м я окончательно и безвозвратно выпилился из фбука (просто противно стало читать тамошнюю публику), ну а телеграм у меня чисто для души.

Вообще, всегда было удивительно видеть, как люди строят бизнес с ЦА в России на нероссийских площадках. Я с самого начала закладывался строго на VK, подход оправдывается на 100%, и вот что ещё не понимаю -- так это почему сейчас все бросились переходить в пустой макс (противно смотреть на линки "мы в шмаксе") - а не в VK, где уже огромная аудитория и хорошая рекламная система??
Где логика где разум :)

И вот ещё что тоже умиляет: когда авторитетные блогеры пишут "я буду вести свой тг-канал до конца, останется ядро аудитории, потому что есть три волшебных английских буквы". Ну что за детский сад... Странно думать, что этой темой занимаются люди глупее тебя. Как раз они куда умнее.

Вот мой прогноз:
- в апреле забанят телеграм полностью (но конечно, что "тг даже через впн не будет работать" это полный бред, ну сделает Дуров второй тор, и получится сильно хуже всем),
- в мае забанят стим (мем не мой, но игры там из моего реального стима :),
- летом начнутся сперва огромные штрафы за впн-трафик, а потом и сама эта технология будет ликвидирована более чем полностью (вот тогда и в тг уже не зайдёшь).

И дальше будет только хуже. Graviora manent.

Моя рекомендация: указывайте поскорее "Мы в VK".

Прочитал на платном медиуме историю, как сеньор с пятнадцатилетним опытом уволился с хорошего места с хорошей зарплатой. Всё началось с того, как компания уволила восемь джуниоров и заменила их на LLM, а затем руководство попросило оставшихся сеньоров контролировать работу AI. Далее он с грустью наблюдал, как кодовая база превращается в катастрофичный Big Ball of Mud, которую никто как следует не понимал, а все проблемы стали сваливать на сеньоров: типа, вы несёте ответственность за код, который пишет нейронка.

Компании по всему миру объявляют, что AI успешно справляется с тем, чем раньше занимались джуниоры. Инвесторам это особенно нравится, и цены на акции растут. Все отмечают растущую эффективность работы. Да только вот никто не сообщает о том, что происходит в тех же компаниях шесть месяцев спустя.

Компании, сокращающие должности джуниоров, по сути, убивают отрасль, в которой они работают. Примерно через пять-семь лет возникнет нехватка сеньоров, которая постепенно станет поистине катастрофической.

Нейронка пишет код, который выглядит корректно и проходит все тесты. Она выполняет примерно то, о чем вы просили в промпте. Чего она не делает, так это не понимает бизнес-логику, которая годами формировалась в кодовой базе. Она не знает, почему в 2019-м было принято определённое архитектурное решение, которое кажется странным, но было правильным по некоторой причине. Она не понимает неявных контрактов между подсистемами, которые нигде не были записаны, потому что человек, создавший обе подсистемы, держал это в голове.

Нейронка генерирует правдоподобный код, который создаёт едва заметные проблемы. Проблемы, которые не проявляются месяцами. Проблемы, для диагностики которых требуется специалист с глубоким пониманием контекста.

Сеньоров не увольняют. Компании нуждаются в них, по крайней мере, на данный момент, чтобы контролировать работу AI и выявлять ошибки, которые AI допускает. Но теперь сеньоры выполняют три работы: их текущая, анализ результатов работы AI, и попытка объединить кодовые базы, которые постепенно становятся всё менее понятными человеку. Поэтому они уходят. Добровольно. Пока на другие позиции, а дальше, возможно, вообще из ИТ.

А джуниоры и миддлы, которые потратят три года на проверку кода за AI, никогда не станут сеньорами. Они станут просто очень опытными рецензентами кода AI. А это совершенно другой набор скиллов. Потому что они никогда не создавали ментальную модель того, как работают эти системы, которая может быть получена только в результате их реального создания вручную.

85% разработчиков сегодня используют AI-инструменты. Но у нас почти нет поколения новых разработчиков, изучающих базу, которая позволит им выявлять сегодняшние ошибки AI через пять лет.

Таким образом, компании в конечном итоге получат AI, который они не смогут правильно контролировать, и который будет поддерживаться людьми, которые научились работать с AI до того, как научились понимать системы, которые AI должен создавать, и которым достались кодовые базы, которые больше никто до конца не понимает, потому что все, кто их понимал (или хотя бы мог понимать), либо были сокращены, либо уволились.

Это не эффективность. Это замедленная катастрофа, но с хорошими квартальными показателями на сегодня.

Система, которая уничтожает свои собственные ресурсы для краткосрочных результатов, становится крайне хрупкой. Эта система выглядит здоровой прямо сейчас -- но будет выглядеть совсем по-другому через несколько лет.

Правдоподобный результат без понимания его внутренней структуры хорош до тех пор, пока это так. А когда он перестаёт быть хорошим, он перестаёт быть хорошим самым худшим из возможных способов. В производственных системах. В критически важной инфраструктуре. Там, где "AI сгенерировал что-то, что выглядело правильным", это неприемлемо.

Этот день всё ближе. Вопрос только в том, найдётся ли тогда хоть кто-нибудь, обладающий глубокими знаниями, чтобы это исправить.

Я чувствую себя отстающим почти во всём, что касается искусственного интеллекта, и при этом я программист, весьма активно изучающий эту тему. И я не могу представить, как чувствует себя отстающий в AI обычный человек. Поэтому читать, что и как люди говорят об искусственном интеллекте -- отличный способ понять, насколько глупо 98% людей. А некоторые из таких отстающих, особенно облечённые полномочиями принимать решения в области AI, зачем-то вдобавок особенно наглядно демонстрируют свою глупость на публику.

С другой стороны, каждый раз, когда вы сомневаетесь в себе, просто посмотрите, скольким людям, в сотни раз более тупым, чем вы, удалось добиться невероятного успеха.

Искусственный интеллект сделает эйджизм в программировании в 100 раз хуже.

...Ирония этого всего заключается в том, что глубокое понимание того, как всё в айтишке работает, напрямую противоречит использованию LLM.

Большинство людей полагают, что создание программного продукта -- это код, но на самом деле речь идёт о том, чтобы выяснить, какая проблема раздражает людей настолько, чтобы они начали платить вам за её решение.

В тему, порекомендую очень смешной сериал-дораму "Талант не по годам", как парнишка-неудачник получает деньги от таинственного инвестора, и создаёт свой геймдев-стартап.

Стэнфордское исследование - как без каких-нибудь особенных затрат улучшить llm-ку во сто крат: "Verbalized Sampling: How to Mitigate Mode Collapse and Unlock LLM Diversity"

Никакого переобучения на миллиард долларов. Никакой сложной тонкой настройки. Всего восемь слов, которые раскрывают творческий потенциал, который, как мы думали, был утрачен навсегда.

Вот неприятная правда: корректировка после обучения сломала модели искусственного интеллекта. Когда OpenAI, Google и Anthropic стали обучать ChatGPT, Gemini и Claude быть "полезными и безвредными", в процессе работы произошла катастрофа. Модели сломались. Попросите любую подходящую модель поделиться результатом, и вы получите самый стереотипный, безопасный и скучный ответ из возможных.

Просто задавай такой вопрос: "Сделай пять <например, алгоритмов по такой-то теме> с указанием их вероятностей". Это всё! Никакого переобучения. Никаких изменений в API. Никакого специального доступа. Просто другой способ задать вопрос.

Модель интерпретирует это так: "Дай мне образец из фактического дистрибутива, который ты изучила во время предварительной подготовки" -- а не свёрнутую выровненную версию.

Сами посудите: когда вас спрашивают "Какие вкусы мороженого вам нравятся?", вы ответите с ходу. А когда "Перечислите 5 вкусов мороженого и укажите числом, насколько каждый из них вам нравится", вам (и нейронке) приходится включать медленное мышление S2.

Креативность моделей никуда не терялась. Мы просто забыли, как к ним обращаться. Сбой работы llm-ки -- это не проблема алгоритма, это проблема промпта. Разнообразие и креативность всё ещё присутствует, оно закодировано в весах модели. Посттренинг не устранил его, он просто сделал одни режимы более доступными, чем другие.

Годами мы оптимизировали промпты, пытаясь выжать больше креативности из выровненных моделей. У нас ничего не получилось только потому, потому что мы задавали неправильный вопрос.

Исходники и промпты verbalized-sampling тут.

Супер-синхронизм: мой конца февраля пост про DSL
"как нейронки агенты использовать, чтобы писать в 1000 раз компактный код (любые технологии фреймворки, не важно), и чтобы человек уровня миддл мог реализовывать проекты любой сложности, сохраняя её рост линейным."

А 4 марта выходит мощный пейпер "A Generalized Algebraic Theory for Type Theory with Explicit Universe Polymorphism" учёных четырёх европейских университетов (я уже говорил не раз, что все годы придерживаюсь подходов именно европейской школы computer science, она сегодня топчик). Это математическая теория для создания DSL, и при этом строго в рамках теории типов! В самой статье DSL не упоминается, это как-то слишком приземлённо, но разбирается именно это, просто на более высоких уровнях абстракции.

Конкретную программу пишем на DSL, и этот язык предметной области формально описывается мета-системой (GAT из статьи), которая описывается мета-мета-системой (Алан Кэй: "Lisp isn't a language, it's a building material").

И вот наконец данная работа развивает эту идею до математического абсолюта: GAT/CwF позволяют создавать языки с формально доказанными свойствами, и отсюда мы попадаем и в существенно облегчённую формальную верификацию, и суперпродуктивную работу с нейронками, которые так здорово понимают лингвистически формализованные бизнес-темы, генеря реально хороший код.

Алан Кэй мечтал о системах, где:
- всё есть язык (объекты общаются сообщениями);
- можно менять систему на лету (мета-программирование);
- система может описывать саму себя.

Пейпер добавляет к этому:
- система может математически доказать свою корректность;
- любой DSL, описанный в этом мета-языке, наследует все эти гарантии!

Это мета-инструмент для создания инструментов -- способ легко и просто делать языки/фреймворки, в которых ошибки (включая ошибки кодогенерации нейронками) невозможны в принципе!

=

Сама статья даёт категорный взгляд на синтаксис и правила вывода, позволяющий строить т.н. "начальные" модели и доказывать их единственность через общую алгебраическую теорию (GAT) (в рамках MLTT например). "Начальные" - это по сути математический объект, где синтаксис языка (то, что пишет программист) однозначно соответствует его семантике (тому, что происходит при выполнении).

Обобщение многосортных алгебраических теорий: сорта и операторы могут иметь зависимые типы, позволяет описывать синтаксис и правила типизации как сигнатуру с уравнениями.

CwF (Category with Families): категориальная модель зависимых типов.
Индексация уровнями, уровни вселенных организуются как untyped cwf (явный полиморфизм). Вы же помните мой трек по HoTT? :)

Каждая теория представляется как GAT. Синтаксис -- это начальная модель. Категориальная абстракция устраняет зависимость от конкретных правил вывода. Связь с Second-Order Generalised Algebraic Theories, Quotient Inductive-Inductive Types, Logical Frameworks...

Метод применим вообще к любым формальным дедуктивным системам!!

=

Когда вы пишете DSL на Racket или Scala, RoR или Haskell, вы полагаетесь на свой опыт, тесты и code review, и всё. Даже в Template Haskell нету гарантий корректности.

Когда мы описываем DSL через GAT (как в статье), мы получаем
- математическую гарантию, что наш DSL корректен;
- автоматическую верификацию всех программ на этом DSL;
- наследование свойств через иерархию мета-уровней.

Это и есть та самая "meta-system" Алана Кэя, доведённая до логического и математического совершенства.

Сегодня в 13:00 наш дорогой брат Ivan Zakutni будет выступать на митапе Родиона Мостового. Рекомендую присутствовать (запись есть), Иван будет пояснять за умные системные вещи в контексте AI.

.

Облако драгоценностей за неделю.

Скорее всего, это последний отчёт за неделю, да и последний пост Лаборатории. Телеграм у меня вчера вообще перестал работать и со смартфонов, и десктоп версия, с четырёх разных провайдеров (два проводных, два мобильных), не вижу дальше смысла, в том числе и с моими математическими экспериментами. Планы были эпические, но увы. А столько хорошего можно было сделать...

В тему, Заявление Совета по науке при Министерстве образования и науки РФ о перебоях с доступом к Интернет-ресурсам, критически важным для нормальной работы российских ученых, 25.04.2018 (когда начались первые блокировки).
"По своей сути научные сервисы интернациональны, и никакой возможности замены их национальными ресурсами нет в принципе."
[через месяц после этого заявления Совет распустили]

В ЦРУ АНБ прыгают до потолка от радости, и раздают премии.

Приватный клуб.

Monolith-First - это новый стандарт FAANG. Если вы всё ещё паритесь микросервисами, вы уже опоздали в 2026-й. Вот неприятная правда: если у вас небольшая команда, небольшой трафик или постоянно меняющиеся требования, микросервисы скорее всего будут только замедлять работу.
Чек-лист по внедрению Monolith-First для вашего следующего проекта.

Для донов-начинающих:

За 18 месяцев от джуна до сеньора: дорожная карта, о которой молчат крупные онлайн-школы.
Главная идея: Чтобы стать сеньором, недостаточно просто хорошо писать код, и даже недостаточно хорошо заниматься архитекторством. Нужно решать другие задачи — влиять на "бизнес" организации, помогать коллегам, и делать свою работу *видимой*.
Месяцы 1-3, 4-6.


Для донов-неначинающих:

Продолжаю выкладывать для донов материалы СильныхИдей — доступны моим курсантам, но тут расширенные и дополненные версии.
Закончен очередной блок по Software Design. Дальше выполним итерацию по материалам по теме программной инженерии.

79. 44 правильных вопроса при разбирательстве с легаси-системой
Этап 1. Ищем начальную точку фокуса в коде.
Этап 2. Сущности в коде, связанные с изучаемой по смыслу.
Этап 3. Понимание графа сущности.
Этап 4. Понимание групп подграфов.
В 2026-м в подобном разбирательстве уже с помощью AI наверняка получится проработать проблему гораздо более глубоко, если в частности использовать эти вопросы в качестве промптов....

Человек сильно расстраивается, если сразу не дают оффер. Ну, если принимать себя только супер-умником, на которого сразу ведутся все компании, то получится только с теми, у которых изначально большие проблемы с проектами, и которые берут каждого с улицы. И то, что воспринимают тебя позитивно, лишь значит, что они нашли лоха, который себя не ценит и готов работать за копейки, если его просто хвалят, хлопают по плечу и говорят "Молодец!"...

(все старые материалы для донов быстро сгорают)


=

Новые материалы для ментатов Лаборатории.

В раздел "Элитный программист" добавлен материал
89) Физика высокой продуктивности-1
Я был "включён" в работу с 7 утра до 9 вечера. Четырнадцать часов. Но если быть честным, настоящая работа была не более 4 часов... Формируем "Одноминутный рабочий день".

В СильныеИдеи добавлен материал "137) SOLID26: SRP".
Это милая маленькая эвристика, но сосредоточена она на неправильной вещи. Говорят, что Дядя Боб просто подбирал букву "S" для SOLID, а так-то он подразумевал high cohesion + low coupling...

=

Гайд про функциональные архитектуры, 67 топиков (+3), как наберётся 64 :) , дам ментатам доступ. На этой неделе, следите за новостями теперь только в личном кабинете.

=

- Иксианцы попытались создать оружие -- этакая самодвижущаяся смерть с машинным сознанием и интеллектом. Но иксианцы не понимают, что разработчики таких машин рано или поздно сами становятся машинами. Это путь к бесплодию. Машины всегда проигрывают... Надо только выждать время. И когда машина проигрывает, то не остаётся никакой жизни...
"Бог-Император Дюны"